GIST는 물리·광과학과 방우석 교수 연구팀이 기존 입자 검출 장비의 한계를 극복하고, 미래 청정에너지로 주목받는 핵융합의 핵심 연료인 중수소 이온이 실제 핵융합 반응이 일어나는 에너지 구간(5~200 keV)에서의 절대 감응도를 세계 최초로 측정하는 데 성공했다고 밝혔다. ‘절대 감응도’란 입자 한 개가 검출기에 남기는 실제 신호의 세기를 뜻한다. 이를 알면 많은 입자가 동시에 들어오는 고강도 방사선 환경에서도 입사 입자 수와 방사선량을 신뢰성 있게 측정할 수 있다. 이번 성과는 최근 전남 나주시가 우선협상대상자로 선정된 인공태양(핵융합) 연구시설과도 직결된다. 핵융합 장치 내부에서 발생하는 고에너지 중수소·삼중수소 입자를 정확히 측정하기 위해서는 신뢰성 높은 절대 감응 데이터가 필수이기 때문이다. 중수소 이온은 핵융합, 플라즈마, 가속기 연구에서 중요하지만 핵융합에 필수적인 주요 에너지 영역(수 keV~수백 keV)에서는 검출기 포화 때문에 절대 감응 데이터를 확보하기 어려웠다. 이번 성과는 그동안 전 세계적으로 확보되지 않았던 핵심 데이터를 처음으로 측정한 것으로, 핵융합·가속기·방사선 계측 등 다양한 분야에서 정확한 입자 계측의 기반을 마련했다. 이미
사람 뇌의 시냅스보다 더 적은 에너지를 쓰는 인공 시냅스가 개발됐다. 게 껍질, 콩, 식물 줄기 추출물 성분으로 만들어진 인공 시냅스이며, 다 쓴 뒤에는 흙 속에서 완전히 분해돼 전자 쓰레기 문제도 해결할 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 에너지화학공학과 고현협 교수팀은 친환경 생분해 재료만으로 이뤄진 고성능 인공 시냅스를 만들었다고 9일 밝혔다. 시냅스는 뇌 뉴런에서 신호가 전달되는 지점으로, 앞쪽 뉴런에서 분비된 신경전달물질이 뒤쪽 뉴런의 수용체에 붙으면서 전기적 신호가 이어지는 형태다. 연구팀이 개발한 인공 시냅스는 샌드위치 층처럼 생긴 구조로, 이온결합층이 이온활성층 사이에 끼어 있는 형태다. 이온활성층에 전기 자극을 주면 활성층 안에 있던 신경전달물질 역할의 나트륨 이온이 방출돼 수용체 역할의 이온결합층과 붙는 방식이다. 전기 자극이 사라지고 난 뒤에도 일부 이온이 그 자리에 남아 다음 신호의 출력 세기를 조절하게 되며, 이는 실제 사람 시냅스에서 신경전달물질이 수용체에 결합한 뒤 잔류해 기억을 강화하는 과정과 유사한 원리다. 이 인공 시냅스는 사람의 시냅스보다 더 적은 0.85펨토줄의 에너지를 써 신호전달을 일으킨다. 에너지 효율이 뛰어난 사람
KAIST는 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개인의 나이, 역할 등 특성이 집단 관계에 미치는 영향을 분석해 복잡한 사회 집단행동을 예측하는 AI 기술을 개발했다고 9일 밝혔다. 연구팀은 이 기술로 미국전기전자학회 주관 세계적 데이터마이닝 학술대회 IEEE ICDM에서 최우수 논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 이는 전 세계 785편 중 단 1편에게만 주어지는 최고 권위의 상으로, 한국 대학 연구팀으로서는 23년 만의 수상이다. 오늘날 온라인 커뮤니티, 연구 협업, 단체 채팅 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 곳곳에서 폭발적으로 늘고 있다. 그러나 이러한 집단 행동이 어떤 구조로 형성되고 개인의 특성이 어떻게 영향을 미치는지를 동시에 정밀하게 설명해 내는 기술은 부족했다. 신기정 교수 연구팀은 이 한계를 뛰어넘기 위해 개인 특성과 집단 구조를 실제처럼 맞물리게 재현하는 AI 모델 NoAH를 개발했다. NoAH는 사람들의 특징이 모이면 어떤 그룹 행동이 만들어지는지를 설명하고 흉내내는 인공지능이다. 예를 들어 어떤 사람이 어떤 관심사를 갖고 있는지, 어떤 역할을 하는지 등의 정보들이 실제로 어떻게 모여서 그룹 행동을 만들어 내는지를 분석해 그
DGIST 뇌과학과 엄지원 교수 연구팀과 장익수 iProtein Therapeutics 대표 연구팀이 AI·슈퍼컴퓨팅 기반으로 설계한 ‘차세대 항염증 단백질’을 개발하고 동물실험을 통해 그 효능을 입증했다. 이번에 개발된 단백질은 염증 억제 효과가 기존 치료제 대비 최대 53% 향상된 것으로 확인되며, 향후 류머티즘·통풍·자가면역질환 등 다양한 염증성 질환의 치료 효율을 획기적으로 높일 것으로 기대된다. 현재 임상에서 쓰이고 있는 대표적인 항염증 단백질 치료제 아나킨라는 염증을 유발하는 IL-1 신호를 차단하는 약물이다. 하지만 효능이 상대적으로 약하고 작용 시간이 짧으며 고용량 투여 시 감염 위험 증가, 주사부위 염증 등 부작용이 나타나는 한계가 있었다. 이러한 이유로 보다 강력하고 안전한 대체 치료제 개발이 꾸준히 요구돼 왔다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 단백질 구조 기반 설계 전략을 도입했다. DGIST와 iProtein Therapeutics 연구진은 슈퍼컴퓨팅 기반 분자동역학 시뮬레이션과 열역학 분석을 통해 IL-1Ra 단백질의 결합력을 결정짓는 핵심 아미노산 E127을 규명했다. 이후 해당 부위를 중심으로 6종의 신형 단백질 변이체를 설
태양광 수소 생산에 꼭 필요한 광전극의 성능을 높이는 박막 물질이 개발됐다. 햇빛으로 물에서 수소를 추출하는 태양광 수소 생산 기술 상용화가 당겨질 것으로 기대된다. UNIST 신소재공학과 조한희 교수팀은 태양광 수소 생산 성능을 높일 수 있는 나프탈이미드계 자기조립분자 박막을 개발했다고 8일 밝혔다. 태양광 수소 생산은 물속에 담긴 광전극에 햇빛을 쪼여 물을 수소와 산소로 분해하는 기술이다. 광전극 내부의 반도체가 빛을 흡수하면 전자가 생기는데, 이 전자가 기판으로 이동해 물이 수소와 산소로 분해되는 화학반응을 일으킨다. 연구팀이 개발한 자가조립박막은 유기반도체와 기판 사이에서 전자를 전달해 주는 역할을 한다. 기존에는 이 역할을 두께가 두껍고 전하 전달 성능이 떨어지는 금속산화물층이 맡아왔다. 이 물질을 광전극에 적용했을 때, 7.97 mA/cm² 전류 밀도를 기록했다. 이는 벌크 유기반도체를 기반으로 하는 광전극 중에서 가장 뛰어난 전류 밀도 성능이다. 광전극의 전류 밀도 성능이 뛰어날수록 수소가 반대쪽 전극에서 빠르게 생산된다. 또 이 물질은 금속산화물층과 달리 분자끼리 알아서 조립돼 박막을 형성하기 때문에 제작 공정 비용도 줄일 수 있다. 연구팀은
KAIST는 신소재공학과 김일두 교수와 기계공학과 이승섭 교수 공동연구팀이 필터 없이 초미세먼지를 빠르게 제거하고, 오존이 발생하지 않으며 초저전력으로 구동되는 새로운 물 정전 분무 기반 공기정화 장치를 개발했다고 8일 밝혔다. 연구진이 개발한 기술은 ‘나노 물방울이 먼지를 붙잡는 기술’과 ‘스스로 물을 끌어올리는 나노 스펀지 구조’를 결합해, 필터 없이도 나노 물방울로 먼지를 제거하고 스스로 물을 공급하며 오랫동안 조용하고 안전하게 작동할 수 있는 새로운 물 기반 공기청정기 기술로 주목받고 있다. 연구팀은 이번 장치가 기존 공기청정기의 한계를 넘어 필터 교체가 필요 없고 오존도 발생하지 않으면서, 머리카락 굵기의 약 1/200에 불과한 PM0.3 이하 크기의 극초미세먼지까지 단시간에 제거할 수 있음을 확인했다. 또한 장시간 사용해도 성능 저하가 없는 높은 안정성과 내구성도 동시에 입증했다. 이 장치는 이승섭 교수의 ‘오존 없는 물 정전분무’ 기술과 김일두 교수의 ‘고흡습 나노섬유’ 기술을 결합해 탄생했다. 장치 내부에는 고전압 전극, 물을 스스로 끌어올리는 나노섬유 흡수체, 모세관 현상으로 물을 이동시키는 폴리머 미세채널이 포함돼 있다. 이 구조를 통해 펌
인하대학교는 김유일 조선해양공학과 교수 연구팀이 최근 개발한 ‘방향파 스펙트럼 기반 선박구조 디지털 트윈 기술’이 조선·해양 산업 디지털 전환을 이끄는 핵심 기술로 주목받고 있다고 4일 밝혔다. 김유일 교수 연구팀이 개발한 기술의 핵심은 선박의 운동, 변형, 가속도 등의 계측 정보를 활용해 실제 해상에서의 파도 방향·주기·크기를 역추정하는 데 있다. 연구팀은 선체를 ‘이동식 파랑 관측 플랫폼(Wave Buoy Analogy)’처럼 활용하는 개념을 도입했다. 기존에는 파도 관측을 위해 파랑 부이를 사용해 방향·높이·주기·에너지 등을 측정했지만, 연구팀은 운항 중인 선박 자체가 그 역할을 대신 수행하도록 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 선박이 파도를 만날 때 발생하는 주파수 변환 문제(조우주파수와 절대주파수 간 에너지 변환)와 파도 정보를 역으로 계산할 때 나타나는 수학적 불안정성(스펙트럼 기반 역문제의 부정정성) 등 핵심 기술 난제를 해결하는 데 성공했다. 이번 기술은 기존처럼 센서가 부착돼 있는 특정 부위만 점검하던 방식에서 나아가, 선체 전체의 구조적 안전성을 종합적으로 평가할 수 있도록 발전했다. 선박 구조 안전성 모니터링 기술의 범위를 크게 확장시킨 전
KAIST는 3일 대전 KAIST 본원에서 국가 양자팹 연구소 개소식과 양자팹 연구동 기공식을 열고, 대한민국 양자기술 경쟁력 강화를 위한 국가 핵심 인프라 구축에 본격 착수했다고 밝혔다. 행사는 조용훈 양자팹 연구소장의 경과보고와 연구소 소개로 시작됐으며, 양자팹 연구동 건립의 공식 착수를 알리는 시삽식과 현판 제막식이 이어졌다. 이장우 대전시장, 이광형 KAIST 총장, 나노종합기술원·한국표준과학연구원 원장을 비롯한 정부·지자체·협력기관 관계자 50여 명이 자리했다. KAIST는 지난해 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 진행한 공모에서 양자팹 주관기관으로 선정된 뒤, 대전시로부터 건물 건립비 200억 원 지원을 확약받아 연구소 설치 및 설계를 마무리했다. 신축되는 양자팹 연구동은 연면적 2498㎡ 규모로 2027년 준공을 목표로 하고 있다. 신축 건물에는 국내 최대 규모의 양자 소자 전용 개방형 클린룸 팹이 구축된다. 2031년까지 국비·지자체·KAIST 예산을 포함해 총 450억 원 이상이 투입되며, 1·3층 FAB 클린룸에는 37대 이상의 첨단 장비가 단계적으로 설치된다. 클린룸은 Class 100~1000 청정도 기준을 충족하며 항온·항습·비상
리튬이온 배터리 중에서도 고에너지형 전기차에 주로 사용되는 하이니켈 배터리는 에너지 밀도가 높지만 성능 저하가 빠르다는 한계를 가진다. KAIST 연구진은 이러한 하이니켈 배터리가 빠르게 열화되는 근본 원인을 세계 최초로 규명하고 이를 해결할 새로운 접근법을 제시했다. KAIST는 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 신소재공학과 서동화 교수 연구팀과 공동으로, 배터리의 안정성과 수명 향상을 위해 사용돼 온 전해질 첨가제 ‘석시노니트릴(CN4)’이 하이니켈 배터리에서는 오히려 성능 저하를 일으키는 핵심 원인임을 확인했다고 3일 밝혔다. 배터리는 양극과 음극 사이를 리튬 이온이 이동하며 전기가 생성된다. 전해질에는 리튬 이동을 돕기 위해 CN4가 소량 포함되는데, 연구팀은 두 개의 니트릴(-CN) 구조를 가진 CN4가 하이니켈 양극 표면의 니켈 이온과 지나치게 강하게 결합한다는 사실을 컴퓨터 계산으로 밝혀냈다. 니트릴 구조는 금속 이온과 결합력이 높은 형태로, 이 강한 결합 때문에 양극 표면에 형성돼야 하는 보호막 역할의 전기이중층(EDL)이 붕괴된다. 이 과정에서 충·방전 중 양극 구조가 뒤틀리는 얀-텔러 왜곡(Jahn-Teller distortion)이 발생
지난 10월 경주에서 열린 ‘2025년 APEC 정상회의’는 한국 기술력을 세계에 알리는 무대였다. 이 자리에서 경희대학교와 AI 로봇 기업 서큘러스가 선보인 ‘케데헌 스타일 로봇’은 K-콘텐츠와 로봇 기술의 결합으로 참가자들의 큰 관심을 받았다. 양 기관은 당시 협업을 바탕으로 ‘패브릭(fabric) 재질’을 활용한 로봇 표피 공동연구에 착수하며 휴머노이드 로봇의 현실적 상용화를 향한 행보에 속도를 내고 있다. 이번 연구는 인간의 촉각과 유연성을 모사한 섬유 기반 외피 기술 개발이 핵심이다. 경희대 빅데이터응용학과 김태경 교수, 의과대학 김도경 교수, 의상학과 감선주·송화경 교수가 참여하며, 로봇 표면에 부착할 수 있는 고탄성·내구성 섬유 소재 설계를 담당한다. 장기적으로는 촉각·압력·온도 센서를 통합해 로봇이 사람의 접촉을 세밀하게 감지하고 반응하는 수준까지 기술을 발전시키는 것이 목표다. 서큘러스는 최근 인텔 기반 AI 보드 ‘파이코어(piCore)’ 시리즈를 개발하며 로봇의 두뇌 역할을 고도화해 왔다. 이번 공동연구에서는 로봇의 ‘피부’ 영역까지 연구를 확장해, 로봇이 단순한 인지·동작을 넘어 인간과 감각적으로 교류할 수 있도록 구현하는 방향에 집중한
현시점 자동차 산업은 근본적인 전환기에 서 있다. 소프트웨어로 모든 기능을 제어하고 관리하는 ‘소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, 이하 SDV)’으로의 진화가 가속화되고 있는 것이다. 자동차는 이제 단순한 이동 수단이 아니라, 주변과 끊임없이 연결되는 ‘플랫폼’으로 변화하고 있다. 이는 소프트웨어가 차량의 기능과 가치를 규정하는 핵심 정체성이 되고 있음을 의미한다. SDV, 자동차 산업 패러다임 뒤흔드는 ‘소프트웨어 혁명’ 미국 금융사 모건스탠리(Morgan Stanley)에 따르면 SDV는 2021년 전체 자동차 시장에서 약 3%의 비중을 차지하는 데 그쳤으나, 2029년에는 그 비율이 90%까지 확대될 전망이다. 또한 글로벌 시장조사기관 글로벌마켓인사이트(GMI)는 전 세계 SDV 시장 규모가 2034년까지 4,495억 달러(약 650조 원)에 이를 것으로 내다봤다. 현대자동차그룹을 비롯한 글로벌 완성차 업체들이 소프트웨어 전담 조직 신설, 대규모 기술 인력 확보, 플랫폼 전환 투자 등 새로운 전략을 추진하는 이유가 여기에 있다. 특히 SDV의 등장은 단순히 차량 기능의 고도화 수준을 넘어, 차량 개발의 패러다임 전체를 바
수소 생산 촉매에서는 물방울이 표면에서 얼마나 잘 떨어지는지가 기포 생성과 수소 생산 속도를 좌우한다. 반도체 제조 공정에서도 물이나 액체가 표면에 어떻게 퍼지고 얼마나 빠르게 마르는지, 즉 ‘젖음성’이 공정 품질에 직접적인 영향을 미친다. 하지만 나노 크기에서 물이나 액체가 표면 위에서 어떻게 움직이는지를 직접 관찰하는 것은 기술적으로 거의 불가능해 연구자들은 추측에 의존해 왔다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 서울대학교 임종우 교수팀과 함께 원자간력 현미경(AFM)을 이용해 나노 크기의 물방울을 실시간으로 직접 관찰하고, 물방울의 모양을 기반으로 접촉각을 계산할 수 있는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 이 연구를 통해 나노 물방울의 실제 형태를 눈으로 확인할 수 있게 되면서, 물방울이 표면에 얼마나 잘 붙고 떨어지는지를 정밀하게 분석하는 길이 열렸다. 수소 생산 촉매, 연료전지, 배터리, 반도체 공정 등 액체의 미세한 움직임이 성능을 결정하는 다양한 첨단 기술 분야에 즉각적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 최근 젖음성 분석은 나노 스케일에서의 정밀 측정이 중요해지고 있지만, 기존 방식처럼 수 밀리미터 크기의 물방울을 사용하면 친수성·
식품 안전과 보안은 여전히 아시아 지역에서 해결해야 할 중대한 과제다. 복잡한 공급망 구조, 높은 식품 손실률, 보관·취급 과정에서의 취약성 등이 기업과 소비자 모두에게 지속적인 영향을 미치고 있다. 여기에 더해 글로벌 공급망이 더욱 정교해지고 규제가 강화되면서 다양한 해결책도 새롭게 부상하고 있다. 이 가운데 견고한 추적성, 보안, 효율적인 재고 관리 등에 대한 요구사항이 급증하고 있다. 이러한 상황에서 자동화와 디지털 추적 기술의 발전은 식품 물류 업계를 변화시키고 있다. 이 같은 변화는 감모, 도난, 콜드 체인 유지관리와 같은 오랜 과제를 해결하는 동시에 식품 품질, 유통기한, 가용성 개선 등에 기여하고 있다. 증가하는 식품 손실과 도난 과제 이 흐름에서 아시아 지역에서 가장 시급히 해결해야 할 과제 중 하나는 수확부터 소비자에게 도달하기까지의 과정에서 발생하는 막대한 식품 손실이다. 세계경제포럼(World Economic Forum)에 따르면, 동남아를 포함한 아시아 전역에서는 비효율적인 취급·보관으로 인한 식품 손실이 전체 생산량의 최대 40%에 달한다. 특히 과일·채소 등 신선식품은 적절한 조건에서 보관되지 않으면 부패 위험이 커지기 때문에 더욱
제르미 치즈공장(Jermi Käsewerk, 이하 제르미)은 1889년부터 이어져 온 치즈 업계의 전통 있는 명문 기업이다. 소규모 가족 경영 기업으로 시작해 현재는 탁월하고 차별화된 치즈 특산품으로 유명한 세계적인 기업으로 성장했다. 제르미는 경쟁력 유지를 위해 최첨단 기술과 혁신을 지속적으로 수용해 왔다. 회사는 특정 설비와 생산 라인의 디지털 통합에서 격차를 확인하고 이를 해결하기 위해 선제적으로 Tomorrow Things와 협업했다. 이러한 전략적 결정은 디지털 전환을 위한 제르미의 추진 과정에서 핵심 단계임을 보여준다. 목표는 운용 효율성 향상과 생산 공정 간소화로 명확했다. 특히 회사는 현장의 실시간 데이터에 접근할 수 있는 견고한 플러그 앤드 프로듀스(plug-and-produce) 디지털 트윈 솔루션의 필요성을 인식했다. 이 솔루션은 혁신을 주도하고 장기적인 경쟁력을 확보하는 데 핵심이 되는 통찰과 최적화 잠재력을 제공한다. 포괄적인 디지털화 솔루션을 구현하기 앞서 제르미는 몇 가지 주요 과제에 직면했다. · 전체 생산 라인 모니터링: 예방적 유지보수를 가능하게 하고 원활한 운용을 보장할 수 있는, 전체 생산 라인의 실시간 모니터링이 가능한
3D 포인트 클라우드(Point Cloud) 기반 인공지능(AI) 모델이 학습해야 하는 데이터량을 크게 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는 기술이 개발됐다. 자율주행차와 로봇 등 대규모 3D 데이터를 다루는 분야에서 학습 시간과 연산 비용을 줄이는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 심재영 교수팀은 3D 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 압축해 학습 효율을 높이는 ‘데이터 증류(dataset distillation)’ 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 데이터 증류는 대규모 학습 데이터에서 핵심 특징만을 추출해 ‘요약 데이터’를 만드는 기술이지만, 3D 포인트 클라우드는 점의 순서가 정해져 있지 않고 물체가 회전된 경우가 많아 적용이 어려운 형태로 꼽혀 왔다. 요약 데이터의 완성도를 높이려면 원본 데이터와 비교·매칭 과정이 필수지만, 이러한 특성 때문에 엉뚱한 부위가 비교되거나 같은 물체도 서로 다른 물체로 인식되는 문제가 발생한다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 기술을 결합했다. 첫째, 순서가 일정하지 않은 점 데이터의 의미 구조를 자동으로 정렬해주는 손실 함수(SADM)를 적용했다. 둘째, 물체의 회전 각도를 AI가
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