한국과학기술원(KAIST)은 땀의 미세한 포도당 수치 진단이 가능한 웨어러블 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. KAIST에 따르면 박인규 KAIST 교수와 정준호 한국기계연구원(KIMM) 박사 공동연구팀은 ‘전기방사 섬유 상 금속 및 금속산화물 기반 나노구조체 전사 기술’을 개발했다. 연구팀은 일상 속 웨어러블 헬스케어 응용을 위해 기반 고분자의 열적 거동 특성(열 변형 특성)·산소 플라즈마 처리를 통한 표면 특성을 고려해, 신축성이 우수한 마이크로 스케일의 전기방사 섬유 위 금속·금속산화물 나노구조체의 안정적인 전사를 선보였다. 연구팀은 금속·금속산화물 기반의 정교한 나노구조체를 수 마이크로 스케일의 곡면 형태인 전기방사 섬유 위에 전사하는 안정적인 공정을 개발했다. 나노 원형·마이크로 원형·나노 사각형·나노 그물·나노 라인·나노 십자가와 같은 다양한 구조체의 전기방사 섬유 상 전사가 가능할 뿐 아니라, 금·은·알루미늄·니켈과 같은 금속 재료부터 이산화티타늄·이산화규소와 같은 금속산화물까지 다양한 재료의 나노구조체 전사가 가능하다. 연구팀은 열 성형이 가능한 열가소성 고분자를 선정해 안정적으로 섬유화했으며 산소 플라즈마 처리를 통한 나노구조체 지지 고분자의
차세대 에너지원으로 주목받고 있는 고체산화물 연료전지의 성능을 획기적으로 높일 수 있는 기술이 개발됐다. 한국에너지기술연구원은 최윤석 박사가 한국과학기술원(KAIST) 정우철 교수, 부산대 박범경 교수 연구팀과 공동으로 4분 만에 고체산화물 연료전지의 성능을 3배로 높일 수 있는 촉매 코팅 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 연료전지는 수소를 활용해 전기를 생산하는 전지로, 이산화탄소를 배출하지 않아 친환경 에너지원으로 불린다. 그중 고체산화물 연료전지는 수소 이외에도 천연가스, 암모니아 등 다양한 연료로부터 전기에너지를 생산할 수 있는 데다 발전 효율도 높아 활발하게 연구되고 있다. 고체산화물 연료전지의 성능은 공기극(양극)에서 일어나는 산소환원반응에 의해 결정된다. 연료극(음극)에서 일어나는 반응에 비해 공기극의 반응 속도가 느리다는 한계 때문에 활성이 높은 공기극 소재를 개발하기 위한 연구가 시도되고 있지만, 아직은 화학적 안정성이 부족한 실정이다. 연구팀은 산업계에서 널리 사용되는 공기극 소재인 'LSM-YSZ 복합전극'(망간 기반 페로브스카이트 촉매(LSM)와 이트리아 안정화 지르코니아(YSZ)로 구성된 복합전극)의 표면에 ㎚(나노미터·10억분의 1m
한국과학기술원(KAIST)은 잡아당겨도 고화질을 그대로 유지할 수 있는 유연한 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이를 개발했다고 11일 밝혔다. 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀은 동아대 문한얼 교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 연구팀과 공동으로 유연성이 뛰어난 초박막 OLED를 개발했다. 이를 각각의 섬(Island)으로 이뤄진 단단한 발광 구조체 사이에 끼워 넣어 신축성을 확보했다. 기존 신축형 디스플레이는 단단한 발광 영역에 구부림 연결부를 잇는 방법으로 신축성을 확보하는데, 이를 늘리면 빛을 내지 않는 연결부가 늘어나면서 전체 발광 면적이 줄어드는 한계가 있다. 연구팀이 개발한 디스플레이는 잡아당기면 숨겨진 OLED가 모습을 드러내면서 높은 발광 밀도를 구현할 수 있다. 신축 전 97%에 달하는 발광 면적비는 양쪽에서 30%씩 잡아당겨도 87%로, 10%밖에 줄지 않은 것으로 나타났다. 기존 플랫폼의 발광면적비 감소율(60%)보다 훨씬 낮은 수치다. 동작을 반복하거나 외력을 가해도 안정적으로 작동 가능하다고 연구팀은 설명했다. 유승협 교수는 "우수한 성능과 안정성이 확보된 OLED 기술을 그대로 활용하면서도 기존 신축형 디스플레이 한계를 극복할 수
국내 연구진이 녹색광이 50% 이상 포함된 실내조명을 통해서도 작동이 가능한 초고감도 상온 가스 센서를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 가시광을 활용해 상온에서도 초고감도로 이산화질소를 감지할 수 있는 가스 센서를 개발했다고 10일 밝혔다. 금속산화물 반도체 기반 저항 변화식 가스 센서는 가스 반응을 위해 300도 이상 가열이 필요해 상온 측정에 한계가 있었다. 이에 대한 대안으로 최근 금속산화물 기반 광활성 방식 가스 센서가 크게 주목받고 있지만 기존 연구는 인체에 유해한 자외선 내지는 근자외선 영역의 빛을 활용하는 데에 그쳤다. 이에 연구팀은 이를 녹색 빛을 포함한 가시광 영역으로 확대해 범용성을 크게 높이고 녹색광을 조사했을 때 이산화질소 감지 반응성이 기존 대비 52배로 증가하는 것을 확인했다. 특히 실내조명에 사용되는 백색광을 쬐어 최고 수준의 이산화질소 가스 감지 반응성(0.8 ppm NO₂, 감도=75.7)을 달성하는 데 성공했다. 김일두 교수는 “대표적인 대기 환경 유해가스인 이산화질소 가스를 우리 주변에서 일반적으로 접근할 수 있는 녹·청색광(430~570 nm) 영역의 가시광을 활용해 상온에서 초고감
차세대 메모리 소자인 '강유전체' 내부의 분극 이론이 20년 만에 실험으로 입증됐다. 한국과학기술원(KAIST) 물리학과 양용수 교수 연구팀은 포항공대, 서울대, 한국기초과학지원연구원, 미국 로런스 버클리 국립연구소·아칸소대 연구팀과의 국제협력 연구를 통해 강유전체 내부의 3차원 소용돌이 형태 분극 분포를 실험적으로 처음 증명했다고 30일 밝혔다. 강유전체는 스스로 자화 상태를 유지할 수 있는 강자성체처럼 외부 전기장 없이도 분극 상태를 유지할 수 있는 물질이다. 강자성체를 nm(나노미터·1nm = 10억분의 1m) 크기로 작게 만들면 자석의 성질을 잃어버리게 되는데, 나노 강유전체가 어떤 성질을 갖게 되는지는 알려지지 않았다. 로랑 벨라이쉬 아칸소대 교수팀은 20년 전 아주 작은 나노 크기의 0차원 강유전체 내부에 특이한 형태의 분극 분포가 발생할 수 있음을 이론적으로 제시했다. 차세대 메모리 소자로 응용하기 위해서는 이런 분극 분포를 제어하는 기술이 핵심인데, 분극 측정이 어려운 탓에 실험적으로 규명되지 못했다. 연구팀은 전자현미경으로 다양한 각도의 투과전자현미경 이미지를 획득한 뒤 재구성 알고리즘을 통해 3차원으로 재구성, 원자 분해능 전자토모그래피 기
국내 연구진이 세계 최대 규모의 암조직 데이터베이스를 구축하는 데 성공했다. 한국과학기술원(KAIST)은 의과학대학원 박종은 교수·바이오뇌공학과 최정균 교수와 삼성서울병원 이세훈 교수 연구팀이 1500명의 암·정상조직 샘플과 30종의 암종을 아우르는 최대 규모의 단일세포와 공간전사체 데이터베이스를 구축했다고 22일 밝혔다. 이를 바탕으로 면역치료(우리 몸속 면역세포를 이용한 암 치료)의 예후를 예측하는 데 중요한 특정 형태의 세포상(세포의 형태)을 보고했다. 공간전사체는 전사체(유전체에서 전사되는 RNA 총체)의 위치 정보를 말한다. 전사체의 공간 정보를 통해 단일세포의 위치를 파악함으로써 세포들의 3차원 배열을 정량적으로 측정할 수 있다. 연구팀은 1000개의 암 환자 조직샘플과 500여명의 정상 조직 샘플에 대한 단일세포 전사체 데이터를 30종의 암종에 대해 수집, 대부분 암에 대한 세포 지도가 총망라된 '전 암종 단일세포 지도'(pan-cancer single-cell atlas)를 구축했다. 내과 전문의가 포함된 연구진이 암 조직을 구성하는 100여개의 세포 상태를 규정, 이들의 발생빈도를 바탕으로 암종별 조직의 상태를 분류했다. 또 미국 암 환자 공
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 전기차 배터리에 쓰이는 리튬인산철 양극의 낮은 전자전도도를 개선한 전해질 첨가제를 개발했다고 16일 밝혔다. 전기차의 전력원인 리튬이온 배터리의 양극활물질로는 삼원계 니켈·코발트·망간(NCM), 리튬인산철(LFP) 등 소재가 쓰인다. 리튬인산철 양극은 가격이 저렴하고 안전성이 높아 보급형 전기차 시장에서 주목받고 있지만, 낮은 리튬 이온의 확산 속도와 전자전도도 때문에 에너지 밀도가 낮아 저온 조건에서는 성능이 크게 떨어지는 한계가 있다. 연구팀은 리튬인산철 양극과 흑연 음극으로 된 리튬이온 이차전지에 전해질을 첨가해 수명을 높이는 기술을 개발했다. 전해질 첨가를 통해 안정성을 높여 셀투팩(기존 배터리 구성에서 모듈 단계를 제거하고 팩에 직접 셀을 조립하는 방식으로 에너지 밀도를 높일 수 있는 기술) 방식을 적용, NCM과 동등한 수준의 에너지 밀도를 확보할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 개발된 전해질 첨가제는 내열성과 전도성이 우수한 전극 계면 층을 형성해 리튬인산철 양극과 흑연 음극으로 구성된 전지의 구동 온도인 45도 500회, 25도 1000회 충·방전 후에도 각각 초기용량의 80.8%,
한국과학기술원(KAIST)과 네이버, 인텔이 손잡고 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축한다. 이를 위해 '네이버·인텔·KAIST(NIK) AI 공동연구센터'를 설립하고 각자 보유하고 있는 기술과 역량을 융합해 새로운 AI 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나서겠다는 전략이다. KAIST는 30일 네이버클라우드와 대전 KAIST 본원에서 'NIK AI 공동연구센터' 설립과 운영을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 MOU 체결을 계기로 올 상반기 중 KAIST에 'NIK AI 공동연구센터'를 설치하고 7월부터 본격 연구에 들어간다. 앞으로 센터에서는 AI 반도체·AI 서버와 클라우드·데이터센터 등의 성능개선과 최적의 구동을 위한 오픈소스용 첨단 소프트웨어(SW)를 개발한다. 공동연구센터의 운영 기간은 3년으로, 연구성과와 참여기관의 필요에 따라 연장한다. KAIST에 설치되는 공동연구센터가 핵심 연구센터로서 기능과 역할을 맡는 데 KAIST에서 AI와 SW 분야 전문가인 20명 내외의 교수진과 100여명의 석·박사 대학원생들이 연구진으로 참여한다. 인텔이 기존 CPU를 넘어 AI 반도체 '가우디(GA
생성형 AI로 혁신적 신약 개발 가능성 열어 KAIST의 김우연 교수 연구팀이 새로운 형태의 생성형 AI를 활용해 획기적인 신약 설계 기술을 개발했다. 이 기술은 기존의 데이터 의존적인 한계를 극복하고, 신약 개발 분야에서 필수적인 신규성을 크게 향상시키는 데 성공했다. 전통적인 생성형 AI 기술은 이미 알려진 단백질의 활성 데이터를 바탕으로 학습하여 약물을 설계하는 방식이었다. 이 방법은 기존 약물과 유사한 새 약물을 만드는 경향이 있어, 신약 개발에서 요구되는 신규성을 달성하기 어려웠다. 특히, 실험 데이터가 거의 없는 새로운 타입의 단백질(First-in-class)에 대해서는 이 방식을 적용하기가 힘들었다. 이에 대한 해결책으로, 김 교수 연구팀은 단백질의 3차원 구조 정보를 활용하여 타겟 단백질의 약물 결합 부위에 꼭 맞는 분자를 '주조'하는 방식을 개발했다. 이 기법은 마치 자물쇠에 딱 맞는 열쇠를 제작하는 것과 유사하다. 연구팀은 이 새로운 AI 기술을 사용하여 단백질과 안정적으로 결합할 수 있는 분자 설계에 집중했다. 특히, 자연에서 관찰되는 단백질-분자 간의 상호작용 패턴을 사전 지식으로 학습하여 이를 설계에 적용함으로써, 필요한 실험 데이
독일 카를스루에공과대학교, 한국과학기술원 대학생 초청 멘토링 세션 및 오피스 투어 진행 “엔지니어 채용에 적극 나서 기업 경쟁력 강화할 계획” 서울로보틱스가 독일 소재 카를스루에공과대학교(이하 KIT)와 국내 한국과학기술원(이하 카이스트) 학생을 초청해 멘토링 세션 및 오피스 투어를 실시했다. 이번 행사는 서울로보틱스가 연구개발(R&D) 역량 제고를 목표로 엔지니어 채용을 이어나가고 있는 가운데 열렸다. 이는 서울로보틱스의 기업 경쟁력 확보의 일환으로 풀이된다. 본 세션에는 KIT 재학생·졸업생으로 구성된 독일 학생 창업팀 ‘Pioneer Garage’ 소속 11명과 카이스트 AVE 랩 소속 5명이 초청됐다. 서울로보틱스는 이 자리에서 자사와 산업용 자율주행 산업의 비전, 채용 직무 관련 정보 등을 제시하고, 취업 및 창업 질의응답을 진행했다. 서울로보틱스 관계자에 따르면 이날 행사에 참여한 학생은 서울로보틱스의 업무 환경, 현직자, 급료 체계 등 조건에 많은 관심을 보였다. 이한빈 서울로보틱스 대표는 “서울로보틱스가 기업 경쟁력 강화를 위한 엔지니어 채용에 적극 나선 가운데, 자율주행 연구 분야 학생을 초청하게 돼 의미 있게 생각한다”며 “국내외 공
한국과학기술원(KAIST)는 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 급속 충전이 가능한 고에너지·고출력 하이브리드 소듐 이온 전지를 개발했다고 11일 밝혔다. 소듐(Na)은 리튬(Li) 대비 지구상에 500배 이상으로 존재하기 때문에 이를 활용한 소듐 이온 배터리는 최근 큰 주목을 받고 있다. 그러나 리튬 이온 배터리에 비해 낮은 출력, 제한된 저장 특성, 긴 충전 시간 등의 근본적인 한계점이 있어 이를 극복하는 차세대 에너지 저장 소재 개발이 필요하다. 최근 활발하게 연구가 진행되고 있는 하이브리드 에너지 저장 시스템은 배터리용 음극과 축전기용 양극을 결합해 높은 저장 용량과 빠른 충·방전 속도를 모두 지닐 수 있는 장점을 가지고 있다. 이는 기존 소듐 이온 배터리의 한계를 극복해 리튬이온 배터리를 대체할 수 있는 차세대 에너지 저장 장치로 주목받고 있다. 고에너지 및 고출력 밀도의 하이브리드 전지를 구현하기 위해서 배터리용 음극의 상대적으로 느린 에너지 저장 속도를 향상시키면서 음극에 비해 상대적으로 낮은 용량을 갖는 축전기용 양극재의 에너지 저장 용량을 끌어 올려야 한다. 이에 연구팀은 두 가지 서로 다른 금속-유기 골격체를 활용해 하이브리드 전지에 최적화된
한국과학기술원(KAIST)은 생명과학과 정현정 교수 연구팀이 크리스퍼(유전자 가위) 기반 표적 치료제로 항체를 이용한 크리스퍼 단백질을 생체 내 표적 조직에 특이적으로 전달하는 항암 신약을 개발했다고 8일 밝혔다. 기존 화학적 항암치료제와 달리 크리스퍼 기술을 활용한 유전자 교정 치료제는 질병 표적 유전자를 영구적으로 교정할 수 있어 암 및 유전 질환 치료제로 주목받고 있지만, 생체 내에서 암 조직으로의 낮은 전달 효율과 효능이 문제로 지적됐다. 연구팀은 크리스퍼 단백질에 특정 아미노산을 변경한 다양한 생체분자를 보다 많이 결합하고 생체 내 본질적인 생화학 과정을 방해하지 않는 단백질을 개발했다. 연구팀은 개량한 크리스퍼 단백질을 난소암을 표적할 수 있는 항체와 결합해 표적 치료를 위한 항체 결합 크리스퍼 나노복합체(⍺Her-CrNC, anti-Her2 conjugated CRISPR nanocomplex)를 개발했다고 설명했다. 연구팀은 개발한 항체 결합 크리스퍼 나노복합체가 종양 항원을 표적해 난소암세포 및 동물모델에서 암세포 특이적으로 세포 내 전달이 가능하고 세포주기를 관장하는 'PLK1' 유전자 교정을 통해 높은 항암효과를 나타내는 것을 확인했다.
AX 선도기업 경쟁력과 연구중심대학의 국제적 연구역량 더해 AI 분야 연구과제 도출 더존비즈온(대표 김용우)과 KAIST(한국과학기술원, 총장 이광형)가 5일 서울 중구 더존을지타워에서 ‘AI 공동 연구’를 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 인공지능 전환(AX·AI Transformation) 선도기업과 국제적 역량을 가진 연구중심대학이 손잡고 AI 분야 협력을 위한 첫발을 뗐다. 5일 서울 중구 더존을지타워에서 열린 ‘KAIST-더존비즈온 AI 공동 연구를 위한 업무협약식’에서 참석자들이 기념촬영을 하고 있다 이날 협약식에는 더존비즈온 김용우 회장, 지용구 부사장, 송호철 전무와 KAIST 이광형 총장, 이도헌 기획처장, 김현욱 교수 등이 참석해 상호 긴밀한 협력체계를 구축하기로 약속했다. AI 연구센터 공동설립을 통해 다양한 연구과제 발굴에 나서는 것이 핵심이며, 특히 더존비즈온이 축적한 양질의 데이터와 AI 기술 경쟁력을 활용해 KAIST의 학문적인 비전을 구체화할 수 있을 것으로 기대된다. 이를 위해 양측은 AI 분야 희망 연구과제 도출을 시작으로 산학협력을 통한 실질적 성과를 위해 기존 AI 기술 및 모델의 심화 연구에 돌입한다는 방침이다. AI
국내 연구진이 디램(DRAM) 및 낸드(NAND) 플래시 메모리를 대체할 초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 공정비용이 낮고 초저전력 동작이 가능해 기존 메모리를 대체하거나 차세대 인공지능 하드웨어를 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 구현에 사용될 소자 개발에 성공했다고 4일 밝혔다. 기존 상변화 메모리는 값비싼 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작하며 소모 전력이 높은 문제점이 있었다. 이에 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식을 통해 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자로 값비싼 노광공정 없이도 매우 작은 나노미터(㎚, 1㎚=100억분의 1m) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적으로 형성했다. 이는 공정비용이 매우 낮을 뿐 아니라 초저전력 동작이 가능하다는 장점이 있다. 현재 널리 사용되고 있는 메모리인 디램은 속도가 매우 빠르지만 전원이 꺼지면 정보가 사라지는 휘발성 특징을 갖고 있다. 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 읽기·쓰기 속도는 상대적으로 느린 대신 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성 특징이 있다. 반면 상변화 메모리는 디램과 낸드 플래시 메모리의 장점을 모
국내 연구진이 도형의 경계를 구분하는 능력인 ‘그래프 색칠 문제’ 해결 능력을 갖춘 새로운 신경망 기술을 개발했다. 주파수 혼간섭을 방지하는 주파수 할당 문제 등에 응용될 것으로 기대된다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다. 인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다. 진동 신경망은 기본단위에 해당하는 진동자의 연결 동작을 이용하며 신호의 크기가 아닌 진동을 이용해 연산을 수행하므로 소모 전력 측면에서 이점을 가지고 있다. 연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면 각각의 진동 신호가 상호작용해 시간이 경과하면서 동기화 된다. 연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제를 해결했다. 이 기술은 제조 관점에서 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재 및 구조 대신 현재 반도체 산업체에서 사용되