[2026 K-딥테크 스타트업 왕중왕전] 교원창업①
"ESS 없이 24시간 돌아간다" 볏짚·왕겨로 여는 폐수 제로 재생에너지
교원창업 부문 결선팀-한국에너지공과대(KENTECH) '그리네플'
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"태양광을 상시 발전원으로 활용하려면 화재 위험이 높고 고가인 ESS(에너지저장장치)를 필수로 연계해야 합니다. 그리네플은 건식 혐기성소화(ADOS) 기술을 통해 ESS 없이도 24시간 연속 발전이 가능한 차세대 재생에너지 기저 전원을 구축하고자 합니다."
이형술 그리네플 대표는 30일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'K-딥테크 스타트업 왕중왕전'에서 개발 중인 '건식 혐기성소화(ADOS)' 솔루션에 대해 이같이 설명했다.
한국에너지공과대학교(KENTECH·켄텍) 교원창업기업으로 본선에 진출한 그리네플은 볏짚, 왕겨, 채소 겉잎과 껍질 등 버려지는 건조 농업 부산물을 고열량 발전용 가스로 전환하는 친환경 에너지 딥테크 스타트업이다.
이 대표는 "특화 미생물 군집을 활용해 기존 습식 소화 공정 대비 원료 1톤(t)당 가스 생산량을 최대 4배까지 끌어올렸다"며 "200kW(킬로와트)급 발전 설비 기준으로 기존 습식 방식은 막대한 폐수 후처리 설비 탓에 200억원 이상의 설비투자비(CAPEX)가 필요하지만, 건식인 ADOS 공정은 90억원 수준으로 절반 이상 낮출 수 있다"고 설명했다.
이어 "공정 특성상 고농도 폐수와 악취 배출이 원천 차단돼 인허가 난도가 낮고 부지 선정이 자유롭다"며 "발전 사업자 입장에서 인프라 투자비와 주민 수용성 문제를 동시에 해결할 수 있는 솔루션"이라고 덧붙였다. 그리네플은 기술 완성도를 바탕으로 오는 12월 한국전력과 0.1MW(메가와트)급 실증 플랜트를 가동하고, 내년 강원도 현장에서 상용 양산 설비를 본격 가동할 방침이다.
이날 발표 직후 이어진 질의응답에서는 공정 경제성과 환경 영향에 대한 심사위원단의 질문이 쏟아졌다. 홍석현 GS벤처스 대표는 "태양광, 습식 혐기성 소화 등 기존 방식과 원료, 공정, 발전 결과물 등이 다른 만큼 경제성에 대해 자세히 설명해달라"고 물었고, 이재훈 에코프로파트너스 대표는 "폐수는 안 나와도 폐기물은 발생하지 않냐"고 질의했다. 최치호 한국과학기술지주 대표는 "시설을 설치했을 때 인근 주민이나 기업 등에도 돌아가는 혜택이 있냐"고 질문했다.
이 대표는 "폐수 처리 시설이필요 없고, 배출되는 고형 잔여물은 고품질 유기질 비료로 100% 재활용된다"며 "악취 유발 요인을 구조적으로 차단해 인근 주민 피해가 없고, 농가는 부산물 처리 비용 절감과 비료 무상 수급 등 상생 모델을 누릴 수 있다"고 설명했다.
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한편 'K-딥테크 스타트업 왕중왕전'은 머니투데이 스타트업 전문 플랫폼 '유니콘팩토리'가 주관하고 과학기술정보통신부 후원 아래 전국 6개 과학기술특성화대학(KAIST·GIST·DGIST·UNIST·POSTECH·KENTECH)이 공동 주최했다. 전국 6곳의 과학기술특성화대학이 학교별 학생창업 1팀, 교원창업 1팀을 추천·선발해 겨루는 행사다.
이번 왕중왕전의 교원·학생창업 중 대상 각 1팀엔 부총리상(과학기술정보통신부 장관상)과 함께 상금 300만원을 받는다. 우수상, 장려상 각각 2팀을 선발해 시상과 더불어 상금 100만원, 50만원을 지급한다.
특히 대상팀은 △후속 투자유치 연계 △팁스 추천 △사업파트너 연결 △기술·경영·해외진출 분야 컨설팅 등의 지원을 받을 수 있다. 유니콘팩토리는 이번 대회를 통해 R&D 기술의 사업화를 촉진하고 지역 딥테크 스타트업의 혁신성장 생태계를 구축한다는 목표다.
세포배양 없이 단백질 '뚝딱'…제작원가 96% 낮춘 신약발굴 기법
교원창업 부문 결선팀-포항공과대학교(포스텍) '에이셀론'
"사용자가 원하는 단백질의 유전자(DNA)만 넣으면 약 2시간 만에 단백질이 만들어진다. 제작원가는 상용 제품보다 96% 낮추고 단백질 합성 성능은 최대 5~6배 높였다."
이준구 에이셀론 대표는 30일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '2026 K-딥테크 스타트업 왕중왕전(왕중왕전)' 결선에서 "무세포 단백질 합성 시스템을 활용해 단백질·펩타이드 의약품 후보물질을 선별하는 공정을 최대한 가속화하겠다"며 이같이 말했다.
올해로 5회째를 맞은 왕중왕전은 머니투데이 스타트업 미디어 플랫폼 '유니콘팩토리'가 주관하고 KAIST(한국과학기술원), DGIST(대구경북과학기술원), UNIST(울산과학기술원), GIST(광주과학기술원), 포스텍(포항공과대학교), KENTECH(한국에너지공과대학교)가 공동 주최했다.
포스텍 교원창업기업인 에이셀론은 세포 없이 시험관에서 단백질을 만드는 무세포 단백질 합성 플랫폼 '팝플렉스(POPFLEX)'를 개발했다. 세포를 배양하고 유전자를 삽입한 뒤 세포를 파쇄해 단백질을 정제하는 기존 공정을 생략할 수 있는 것이 특징이다.
위고비와 마운자로 같은 GLP-1 계열 의약품은 자연 상태의 펩타이드 구조를 변형해 안정성과 반감기, 약효를 높인 대표적인 사례다. 특정 아미노산을 바꾸거나 자연계에 없는 비천연 아미노산을 도입하는 방식으로 성능을 개선한다.
문제는 최적의 조합을 찾기가 매우 어렵다는 점이다. 자연계에는 단백질을 구성하는 20종의 아미노산이 있고, 펩타이드의 7~8개 위치만 바꿔도 시험해야 할 조합은 수십억개에서 수백억개로 늘어난다는 설명이다.
이 대표는 "가장 잘 작동하는 펩타이드나 단백질 의약품을 찾는 것은 수많은 경로 가운데 산 정상으로 향하는 하나의 길을 찾는 것과 같다"며 "후보물질을 만들고 시험하는 과정을 반복하다 최종 후보가 제대로 작동하지 않으면 처음부터 다시 시작해야 한다"고 했다.
팝플렉스에는 정제된 리보솜과 번역인자, tRNA(운반 RNA), 에너지원, 염류 등 약 200개 구성물질이 들어간다. 사용자가 항체나 효소, 펩타이드 등의 정보를 담은 DNA를 첨가하면 리보솜이 이를 해독해 원하는 단백질을 합성한다.
에이셀론은 팝플렉스에 형광단백질 DNA를 넣어 약 2시간 만에 단백질이 발현되는 것을 확인했다. 구성 요소를 선택적으로 넣거나 뺄 수 있는 모듈형 구조로 설계해 비천연 아미노산을 단백질의 원하는 위치에 도입할 수도 있다는 설명이다.
이를 활용하면 기존 단백질의 안정성과 활성, 반감기를 높이거나 새로운 기능을 가진 펩타이드·단백질 후보를 제작할 수 있다. 항체 조각과 펩타이드 치료제, 효소 등의 초기 발굴·선별에 활용하는 방식이다.
에이셀론은 벤치톱(실험실 테이블) 자동 분주 장비에 자체 공정을 적용해 구성물질을 정해진 비율로 혼합하도록 했다. 이후 세포 배양과 세척·이송, 파쇄 등을 처리할 수 있는 10리터 규모의 반자동 파일럿 생산설비도 구축했다.
이 대표는 "시중에서 100원의 비용이 드는 제품을 4원 수준으로 제조할 수 있게 됐다"며 "팝플렉스는 일부 상용 무세포 시스템과 유사한 성능을 보였고, 다른 경쟁제품과 비교해서는 단백질 합성량이 최대 5~6배 높았다"고 말했다.
에이셀론은 우선 대학과 정부출연연구기관, 바이오기업, 바이오파운드리 등에 팝플렉스를 공급할 계획이다. 바이오파운드리는 자동화 장비로 생물학적 물질의 설계·제작·시험 과정을 반복하는 연구개발 인프라를 뜻한다.
두 번째 사업모델은 단백질·펩타이드 후보물질을 대신 발굴하는 CRO(위탁연구개발) 서비스다. 고객사가 원하는 표적 단백질을 제시하면 에이셀론이 여러 펩타이드를 생산하고 결합력 등을 평가해 최적의 후보를 찾아준다는 구상이다.
심사위원들은 에이셀론의 최종 사업모델과 랩스케일에서 확인한 성능이 대량생산에서도 유지될 수 있는지를 집중적으로 물었다.
구중회 LB인베스트먼트 전무는 "최종적으로 추구하는 사업모델이 무엇인지 명확히 할 필요가 있다"며 "원가 96% 절감과 최대 6배의 성능은 마이크로리터 단위의 데이터다. 리터 단위로 스케일업했을 때도 효소와 리보솜의 품질, 성능이 유지되는지 검증해야 한다"고 지적했다.
이에 대해 이 대표는 "의약품을 대량생산하는 회사가 아니라 후보물질을 찾아주는 스크리닝 CRO를 지향한다"며 "반응 규모가 작다는 것이 오히려 장점이다. 후보물질 선별에는 리터 단위의 생산량이 필요하지 않다"고 답했다.
이어 "무세포 시스템을 이용해 후보를 선별하고 실제 의약품 생산 단계에서는 화학합성 방식으로 스케일업하면 된다"며 "고부가가치 물질이 아닌 이상 무세포 시스템으로 리터 단위 생산을 하는 것은 에너지원 비용 때문에 경제성이 떨어진다"고 덧붙였다.
배상기 씨엔티테크 부사장은 CRO가 인력 투입 비중이 높아 수익성이 낮아질 수 있다는 점을 지적했다. 그는 "CRO 사업은 많은 인력이 필요한 만큼 일반적으로 공헌이익과 순이익률이 낮다"며 "회사가 제시한 성장 마일스톤을 실제로 달성할 수 있을지가 관건"이라고 말했다.
이 대표는 "CRO만으로 매출을 만드는 구조가 아니라 자체 시약 판매를 결합해 수익성을 확보하겠다"며 "전체 사업에서 50%는 시약 판매가 차지하도록 하고 국가 바이오파운드리와 전세계적으로 확대되는 자동화 연구시설에 팝플렉스를 핵심 소재로 공급할 것"이라고 했다.
그러면서 "팝플렉스는 단순히 저렴한 무세포 시약을 만드는 제품이 아니다"며 "반복구매형 소재와 자동화 공정을 결합해 단백질·펩타이드 신약후보 발굴을 가속하는 인프라 기업으로 성장하겠다"고 강조했다.
"문장 대신 '장면' 읽어 감정 맞춘다"…차세대 자동 검수 AI 더빙 개발
교원창업 부문 결선팀-광주과학기술원(GIST) 오니온에이아이
"기존 AI(인공지능) 더빙은 영상을 완성한 뒤에도 사람이 일일이 오류를 확인하고 수정해야 했습니다. 저희는 AI가 더빙 결과물을 스스로 검수하고 문제가 있는 부분을 다시 생성하도록 했습니다. 이를 통해 사람이 들이는 검수 노력을 기존의 10분의 1 수준으로 줄일 수 있습니다."
김홍국 오니온에이아이 대표는 30일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '2026 K-딥테크 스타트업 왕중왕전' 결선 무대에 올라 자체 개발한 AI 더빙 기술의 차별점을 이같이 설명했다.
광주과학기술원(GIST) 교원창업기업 오니온에이아이는 영상 속 장면과 화자의 감정, 맥락, 효과음 등을 종합적으로 분석해 다국어 더빙을 구현하는 기술을 개발했다. 특히 AI가 생성한 더빙의 품질을 스스로 평가하고 오류가 발견된 구간을 다시 생성하는 자동 검수 기술이 강점이다. 회사의 자체 검증에 따르면 기존 수작업 방식과 비교해 더빙 제작시간을 최대 90%, 비용을 최대 80% 줄일 수 있다.
오니온에이아이의 주력 제품은 AI 기반 다국어 더빙 솔루션 '오니온에이아이 덥플러스(DUB Plus)'다. 영상을 입력하면 AI가 대사와 화자, 감정, 효과음 등을 분석하고 번역과 음성합성, 발화시간 조정 등을 거쳐 다른 언어의 더빙 음성을 생성한다. 현재 10개 이상의 언어를 지원한다.
핵심은 문장이 아닌 장면(Scene) 단위로 영상을 분석하는 기술이다. 같은 대사라도 긴박한 추격 장면과 차분한 대화 장면에서는 목소리의 높낮이와 말하는 속도, 감정 표현이 달라져야 한다. 오니온에이아이는 이러한 특성을 더빙에 반영하는 '장면 인식(Scene-aware)' 기술을 개발했다. 아울러 원본 영상에 묻힌 사이렌 소리나 발걸음 같은 폴리(Foley) 효과음과 입체 공간음향까지 분리·재구성해 현장감을 유지한다.
특히 품질 관리 공정에는 AI 기반의 이중 필터링 체계를 도입했다. AI가 1차 제작한 더빙 결과물을 또 다른 AI 모델이 감수하는 '자동 품질 검수(Auto QA)' 기술이 적용됐다. 음성의 자연스러움과 어색한 발음, 화면 전환 대비 발화 리듬 등을 정량 평가해 기준 미달 구간만 핀포인트로 재생성한다. 재생성 이후에도 완성도가 부족한 잔여 오차에 대해서만 인간 엔지니어가 개입하는 구조를 구축해 제작 시간과 비용을 획기적으로 낮췄다.
기술 검증과 사업화에도 속도를 내고 있다. 오니온에이아이는 국내 대기업 영상디스플레이(VD)사업부와의 개념검증(PoC)을 통해 콘텐츠 100편 이상을 대상으로 AI 더빙 기술을 검증했다.
오니온에이아이는 음성·언어 AI 역량을 바탕으로 영상 더빙을 넘어 실시간 다국어 자막·통역, 맞춤형 음성 복원 등으로 영역을 넓히고 있다. 대표적인 적용처는 다문화 교육 현장이다. 교사가 한국어로 강의하면 AI가 이를 실시간 인식해 다국적 학생들의 모국어 자막과 합성 음성으로 동시 변환해 전달한다.
김 대표는 "다문화 학급에는 베트남이나 러시아 등 다양한 국가에서 온 학생들이 있는데 일부 학생들은 모국어 문자에도 익숙하지 않을 수 있다"며 "이런 학생들을 위해 자막뿐 아니라 음성합성 기능까지 제공하고 있다"고 설명했다.
글로벌광주방송(GGN)과는 방송 콘텐츠를 다국어로 제작해 유튜브에 송출하는 실증을 진행하고 있다. GGN을 비롯해 광주과학기술원(GIST), 수원교육지원청, 한국관광공사 등 방송·교육·공공 분야에서도 기술 적용 가능성을 검증하고 있다.
요양원에서는 고령층이 가족의 목소리를 들을 수 있도록 개인화된 음성 콘텐츠를 제작하는 시범사업도 진행 중이다. 이러한 현장 적용 경험을 토대로 본격적인 고객 확보에도 나설 계획이다.
김 대표는 "현재 개인 크리에이터를 대상으로 월 약 8만원의 구독료를 받고 있다"며 "내년부터는 팀 단위 구독 상품과 기업·기관을 대상으로 한 기업간거래(B2B) 서비스로 확대할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "외부 기업이나 개발자가 자사 기술을 활용할 수 있도록 응용프로그램 인터페이스(API)를 제공하는 방안도 검토하고 있다"고 덧붙였다.
생성형 AI 확산에 따른 지식재산권(IP) 및 음성 복제 침해 우려에 대한 해명도 내놨다. 유명인 음성 도용 리스크를 묻는 질문에 김 대표는 "특정 인물의 음성 데이터를 사전에 수집해 별도 파운데이션 모델을 학습시키는 구조가 아니다"라며 "제공된 영상 내 발화 데이터에서 음향적 특징점만 추출해 실시간 변환하는 방식이어서 저작권 침해 소지를 최소화했다"고 답했다.
한편 올해로 다섯 번째를 맞는 이번 왕중왕전은 머니투데이 스타트업 전문 미디어 플랫폼 '유니콘팩토리'가 주관하고, 과학기술정보통신부 후원으로 전국 6개 과학기술특성화대학이 공동 주최하는 대회다. KENTECH가 올해부터 합류했다. R&D(연구개발) 기술이전·사업화 촉진과 유망 딥테크 스타트업의 성장, 지역 혁신성장 생태계 구축을 지원하기 위해 마련됐다.
대회에는 6개 과학기술특성화대학의 교원·학생창업기업이 각각 6개 팀씩, 총 12개 팀이 결선에 올랐다. 삼성전자 C랩, GS벤처스, L&S벤처캐피탈, 에코프로파트너스, LB인베스트먼트, 블루포인트파트너스, 씨엔티테크, 시리즈벤처스, 한국과학기술지주, 연구개발특구진흥재단 등의 임원이 심사위원으로 참여한다.
교원·학생창업 부문 대상 각 1개 팀에는 부총리상(과학기술정보통신부 장관상)과 상금 300만원이 수여된다. 대상팀은 △후속 투자유치 연계 △팁스 추천 등 추가 지원도 받는다. 우수상과 장려상 각 2개 팀에는 각각 상금 100만원과 50만원이 지급된다.
