DGIST, '냄새 맡는 AI'부터 '가짜 글 잡는 보안 암호'까지···미래 혁신 기술 잇따라 개발

권혁준 교수팀, 사람 코 닮은 'MOF 기반 인공 후각 기술'로 헬스케어·산업안전 혁신...김영식 교수팀, 변조 가짜 뉴스 잡아내는 텍스트 워터마크 'BREW'로 AI 포렌식 선도

[프라임경제] 국내 연구진이 인공지능(AI) 기술을 첨단 소재 및 보안 영역과 융합하며 미래 사회의 난제를 해결할 혁신적인 성과를 잇따라 내놓고 있다. 

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 권혁준 교수 연구팀. (왼쪽부터) 임형태 석·박사통합과정생, 권혁준 교수. ⓒ DGIST

대구경북과학기술원(DGIST) 연구팀이 인간의 오감을 모방한 차세대 감지 기술과 생성형 AI 시대의 부작용을 막을 강력한 보안 기술을 각각 개발하며 학계의 주목을 받고 있다.

◆ 냄새 맡고 분석하는 '인공 후각 시스템'의 새 지평

먼저 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 권혁준 교수팀은 인간의 후각 시스템을 모방해 다채로운 냄새를 분별하고 AI로 정밀 분석하는 차세대 전자코 기술의 청사진을 제시했다. 

기존의 전자코 장치는 특정 가스를 구별해내는 선택성이 떨어지거나 반응 속도가 느리고, 까다로운 구동 조건이 필요하다는 기술적 한계가 뚜렷했다.

연구팀은 이러한 한계를 극복할 핵심 열쇠로 금속 이온과 유기물이 결합해 수많은 미세 구멍을 형성하는 다공성 물질인 '금속-유기 골격체(MOF)'에 주목했다. 

MOF는 미세한 기공을 통해 냄새 분자를 효과적으로 흡착할 수 있을 뿐만 아니라, 화학적 구조 변형이 자유로워 상온에서도 적은 전력으로 복잡한 기체를 예민하게 포착할 수 있는 차세대 센서 소재다.

특히 이번 연구는 제한된 후각 수용체만으로 수많은 향기를 인지하는 인간의 '조합 코딩' 원리를 하드웨어에 성공적으로 이식했다. 사람은 하나의 냄새 분자가 여러 수용체에 동시에 반응해 고유한 신호 조합을 만들어냄으로써 냄새를 식별한다. 

이에 착안해 연구팀은 제각각 다른 반응 특성을 지닌 MOF 센서 배열을 구축하고, 여기서 추출된 데이터 패턴을 머신러닝 및 딥러닝 기반 분석 기술과 융합하는 최적의 독해 전략을 종합적으로 도출했다.

아울러 연구팀은 센서 성능을 극대화하기 위해 소재 연구 흐름을 △기본 플랫폼인 MOF △감도와 선택성을 높인 MOF-복합체 △화학적 안정성을 더한 MOF-유도체 등 세 단계로 체계화하여 정밀한 지능형 전자코 개발 로드맵을 완성했다. 

권혁준 교수는 "무한한 소재 라이브러리를 지닌 MOF와 AI 인지 기법을 연결해 간극을 메웠다"며 "향후 질병을 진단하는 헬스케어, 공기질 및 산업 안전 환경 감시, 스마트 농업, 로봇의 화학 인지 기술 등 다방면에 적용될 수 있다"고 전망했다.

◆ AI 가짜 뉴스와 변조 문서 잡아내는 눈에 보이지 않는 암호 'BREW'

이처럼 AI가 하드웨어와 결합해 인간의 영역을 넓히는 반면, 생성형 AI가 쏟아내는 정교한 가짜 뉴스와 창작물 등 사회적 부작용을 원천 차단하기 위한 보안 기술도 DGIST에서 함께 탄생했다.

텍스트 워터마킹 기술 'BREW'를 개발한 DGIST 김영식 교수(가운데)와 김호은 대학원생(왼쪽), 김조은 대학원생(오른쪽). ⓒ DGIST

전기전자컴퓨터공학과·인공지능전공 김영식 교수 연구팀은 AI가 작성한 문서가 심하게 왜곡되거나 변조되어도 원본 출처를 명확히 추적할 수 있는 디지털 워터마킹 기술인 'BREW'를 성공적으로 개발했다.

그동안 글자 데이터에 암호를 심는 기술은 일반인이 작성한 정상적인 글까지 AI 산물로 오인하는 고질적인 오탐률 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 김 교수팀은 문장을 여러 블록 단위로 쪼개어 독립 검증하는 방식을 설계했다. 

단어를 교묘하게 바꾸어 암호를 지우려 해도 '윈도우 시프팅' 기법을 적용해 흐트러진 정렬을 복원하고 워터마크를 찾아낸다. 

실제 검증 결과 단어의 10%를 동의어로 변형한 악조건 속에서도 96.5%의 탐지율을 보였으며 오탐률은 단 2%로 낮췄다. 

김영식 교수는 "글로벌 AI 포렌식 분야의 핵심 자산이 될 것"이라며 기술에 대한 자신감을 드러냈다.

두 연구 성과는 모두 각 분야 세계 최고 권위의 무대에서 가치를 인정받았다. 임형태 통합과정생이 제1저자로 참여한 권혁준 교수팀의 연구는 재료과학 최고 권위지인 'Progress in Materials Science(IF: 42.9, JCR 상위 0.7%)'에 게재됐다.

김영식 교수팀의 논문 역시 인공지능 분야 최고 권위 학회인 'ICML 2026'에 채택되어 7월 서울 코엑스에서 발표를 앞두고 있다. 인간의 삶을 안전하고 풍요롭게 만드는 지능형 센서 기술과 신뢰할 수 있는 디지털 환경을 구축하는 AI 보안 기술의 동시 도약은 대한민국이 글로벌 과학기술 트렌드를 선도하는 마중물이 될 것으로 기대된다.