머리카락 두께의 수만 분의 1도 관찰할 수 있는 초정밀 현미경으로 특수 전자소자를 측정할 때 발생하던 오차의 원인이 밝혀졌다. 한미 공동 연구진이 그동안 측정 대상 물질의 특성으로 여겨졌던 오차가, 실제로는 현미경 탐침 끝부분과 물질 표면 사이의 극미세 공간 때문이라는 사실을 밝혀낸 것이다. KAIS는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 버클리 대학 레인 마틴 교수팀과의 국제 공동연구를 통해, 주사탐침현미경 측정의 최대 난제였던 신호 정확도를 저해하는 핵심 요인을 규명하고 이를 제어하는 획기적인 방법을 개발했다고 18일 밝혔다. 연구팀은 현미경 탐침과 시료 표면 사이에 존재하는 비접촉 유전 간극이 측정 오차의 주요 원인임을 밝혀냈다. 이 간극은 측정환경에서 쉽게 변조되거나 오염물질로 채워져 있어 전기적 측정에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 연구진은 물과 같은 고유전율 유체를 이용해 이 간극을 채우는 방법을 고안해 나노스케일 분극 전환 전압 측정의 정밀도를 8배 이상 향상했다. 이러한 접근은 기존의 대칭 커패시터 구조에서 얻은 결과와 거의 일치하는 값을 얻을 수 있어 강유전체 박막의 특성 분석에 새로운 장을 열 것으로 기대되고 있다. 특히 연구진
열에너지를 전기로 전환하는 열전 소자는 버려지는 폐열을 활용할 수 있어 지속 가능하고 친환경적인 에너지 플랫폼으로 주목받고 있다. 국내 연구진이 우수한 신축성과 최고 수준 성능을 보이는 열전 소자를 개발해 체온을 이용한 차세대 웨어러블 소자 가능성을 더 앞당겼다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 문홍철 교수팀이 포항공대(POSTECH) 화학공학과 박태호 교수팀과 열역학적 화학 평형 조절을 통한 기존 N형 열전 갈바닉 소자 성능 한계를 극복한 기술을 구현했다고 밝혔다. 열전 갈바닉 소자는 생성 전자 흐름의 방향에 따라 N형과 P형으로 구분된다. 네거티브(negative)를 의미하는 N형은 전자가 저온에서 고온 쪽으로, 포지티브(positive)를 의미하는 P형은 고온에서 저온 쪽으로 전자가 이동한다. 열전 소자 성능을 최대한 끌어올리기 위해서는 P형과 N형 소자의 통합이 필수적이다. 연구팀은 스스로 산도(pH)를 조절할 수 있는 젤 소재를 개발해 이온을 주요 전하 운반체로 사용한 이온성 열전 소자 중 한 종류인 열전 갈바닉 소자를 구현했다. 이 젤 소재는 가역적 가교 결합을 기반으로 약 1700%의 우수한 신축성과 함께, 상온에서도 20분 이내에 9
KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지해 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다. 이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다. 연구팀은 각 시점의 센서 데이터를 인공지능 기술을 통해 벡터로 표현했을 때 이러한 벡터가 시간이 지남에 따라 이동하는 방향을 주목했다. 같은 동작이 유지될 때는 벡터가 이동하는 방향이 급변하는 경향이 크고, 동작이 바뀔 때는 벡터가 직선상으로 이동하는 경향이 크게 나타났다. 연구팀은 제안한 방법론을 ‘리커브(RECURVE)’라고 명명했다. 리커브는 양궁 경기에 쓰이는 활의 한 종류이며, 활이 휘어 있는 모습이 데이터의 이동 방향 변화 정도(곡률)로 변화점을 탐지하는 본 방법론의 동작 방식을 잘 나타낸다고 보았다. 이 방법은 변화점 탐지의 기준을 거리
KAIST 연구진이 천연물 합성 원리를 바탕으로 빛으로 켜고 끄기가 가능한 분자 스위치 신소재 원천기술을 확보했다. KAIST는 화학과 한순규 교수와 윤동기 교수 공동연구팀이 항암 및 퇴행성 뇌 질환 치료 효과로 학계의 꾸준한 관심을 받고 있는 세큐리네가 알칼로이드 천연물 군에 속하는 세큐린진(securingine) B의 합성 방법을 세계 최초로 밝혀내고 이 과정에서 발견한 화학적 반응성을 응용해 새로운 타입의 분자 광스위치를 개발했다고 11일 밝혔다. 연구팀은 천연물 합성에 머무르지 않고 이 분자 재배열 원리를 바탕으로 서로 다른 파장의 빛을 통해 가역적으로 형태와 성질이 바뀌는 분자 광스위치를 고안했다. 천연물에 전자주개 치환기를 달자 가시광선 영역의 빛을 흡수하면서 무색인 기본 천연물과 달리 신물질은 노란색을 띠었다. 이렇게 새로 만든 천연물 유래 소재에 파란색 빛을 쬐었더니 수 초 뒤 색이 없어졌다. 빛에 의해 분자구조가 변형되면서 물질의 성질이 바뀌어 더 이상 색을 띄지 않게 된 것이다. 이 변형된 구조의 물질에 310나노미터(nm) 파장의 자외선을 쬐었더니 다시 구조가 원래대로 돌아오면서 노란색이 됐다. 연구팀은 새로 개발한 광 감응 물질을 고분자
한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 박인규·김산하 교수, 고려대 세종캠퍼스 안준성 교수, 한국기계연구원 정준호 박사 공동 연구팀은 신소재인 탄소나노튜브 표면을 높은 정밀도로 균일하게 가공하는 데 성공했다고 8일 밝혔다. 속이 빈 원기둥 모양 탄소 소재인 탄소나노튜브는 전기 전도도가 높고, 강철보다 기계적 강도가 강해 반도체·센서, 군수산업 등 다양한 분야의 차세대 신소재로 주목받고 있다. 다만 제한적인 기계적 탄성과 낮은 반응성 때문에 탄소나노튜브 표면에 금속·세라믹 등 기능성 소재를 붙여 사용하는데, 탄소나노튜브의 높은 응집률 때문에 균일하게 코팅하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 정교하게 제작된 금속산화물 나노구조체를 전사할 수 있는 나노 임프린팅 공정을 개발, 나노 패턴화된 탄소나노튜브를 구현한 뒤 세라믹 원자층을 균일하게 코팅하는 데 성공했다. 전자빔 증착법 등 물리적 증착 방식의 경우 상단에만 금속이 머물러 있는 것에 반해, 나노 패턴화된 탄소나노튜브는 내부까지 금속이 증착된 것으로 확인됐다. 박인규 KAIST 교수는 “개발된 수직 정렬 탄소나노튜브의 나노패턴화 공정은 탄소나노튜브 기능성 코팅 응용에 있어 본질적인 문제인 낮은 원자 침투성을 해결할 수
국내 연구진이 생분해 가능한 미생물 기반 플라스틱 생산에 성공했다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 페트병(PET)을 대체할 수 있는 유사 '방향족 폴리에스터'(음료수 병이나 식품 포장재 등에 쓰는 플라스틱의 일종) 단량체(고분자의 재료)를 높은 효율로 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다고 7일 밝혔다. 유사 방향족 다이카복실산은 고분자로 합성하면 방향족 폴리에스터보다 물성이 뛰어나고 생분해성도 높아 친환경적인 플라스틱 재료로 주목받고 있다. 다만 수율이 낮고 유해 폐기물을 생성하는 등 문제가 있다. 이 교수팀은 시스템 대사공학(미생물의 복잡한 대사 회로를 조작해 다양한 화학물질과 연료, 고분자 등을 생산하는 기술)을 활용, 아미노산 생산에 주로 사용되는 세균에서 5종의 유사 방향족 다이카복실산을 고효율로 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다. 이 가운데 ‘2,4-, 2,5-피리딘 다이카복실산’ 등 2종은 단위 생산량을 기존 ㎎/L 수준에서 ｇ/L 수준까지 끌어올렸다. 이상엽 교수는 “개발한 기술을 다양한 폴리에스터 생산 산업공정에 응용할 수 있다”며 “미생물 기반 바이오 단량체 산업이 석유 화학 기반의 화학산업을 대
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 진피층에 균일하게 빛을 전달할 수 있는 피부 노화 억제용 발광다이오드(LED) 마스크를 개발했다고 29일 밝혔다. 최근 주름·처짐·탄력 저하 등 피부 노화 문제에 대응해 비침습적 방식의 웨어러블 LED 마스크가 주목받아왔으나, 기존 제품이 딱딱한 구조와 점 발광(점으로 보이는 발광 형태) 방식으로 인해 광손실이 발생, 치료용 빛이 진피층까지 균일하게 전달되지 못하는 한계가 있다는 지적이 있는 상황에서 KAIST의 이번 LED 마스크 개발이 주목된다. 연구팀은 3770개의 마이크로 LED와 광 확산층(광원이 방출하는 빛을 고르게 분산시켜 균일한 발광을 유도하는 층)을 활용해 면 발광 방식의 유연한 LED 마스크를 개발했다. 유연한 기판에 3차원 종이접기 구조를 적용, 얼굴의 굴곡과 돌출된 부분에 완벽하게 밀착할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 1.5㎜ 깊이 진피까지 빛을 균일하게 전달함으로써 진피 내 미토콘드리아를 자극하고 콜라겐과 탄력 섬유 합성을 촉진해 피부 재생을 유도할 수 있다. 연구팀은 피부 탄력·주름·처짐·모공 등 8가지 모든 피부 노화 지표에서 탁월한 개선 효과를 확인했다. 33명의 피
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 신경망의 원리를 모사해 효율적인 학습이 가능한 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 인공지능의 개념은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 1986년 제시한 ‘오류 역전파’(error backpropagation) 학습에 기반한다. 오류 역전파 학습은 최종 끝단에서 도출된 오류에 대해 이전 단계로 돌아가 계산한 뒤 가중치를 부과하는 ‘가중치 수송’ 방법으로 답을 내는 학습 방식이다. 신경망을 일일이 연결하지 않아도 데이터를 통해 학습할 수 있어 인공신경망 훈련을 혁신했다는 평가를 받지만, 대규모 데이터의 학습과 막대한 계산작업이 필요하다는 한계가 있다. 이에 뇌의 학습 원리를 닮은 생물학적으로 타당한 인공신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영국 옥스퍼드대학과 딥마이드 공동연구팀은 2016년 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능한 인공지능 개념을 제시했으나 학습 속도가 느리고 정확도가 낮아 적용에 어려움이 있었다. 인간의 뇌는 부분적인 정보만을 이용해 학습해야 하므로, 인공신경망과 같이 역방향으로 계산해 순방향 가중치를 두는
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 아연공기전지를 기반으로 자가발전형 그린수소 생산 시스템을 개발했다고 22일 밝혔다. 그린수소는 신재생에너지 전력을 이용해 수전해(물을 전기분해해 수소를 생산하는 기술) 방식으로 만들어 내는 수소다. 생산 과정에서 탄소를 배출하지 않아 청정 연료로 불리지만, 신재생에너지의 발전량이 불규칙해 물 분해 효율이 낮다는 한계가 있다. 이에 공기 중 산소를 산화제로 사용하는 공기전지가 신재생에너지를 대체할 동력원으로 주목받고 있다. 특히 값싼 아연 음극과 산소 양극으로 구성된 아연공기전지는 물 기반 전해질을 사용해 리튬이온전지와 달리 발화 위험이 없고 에너지 밀도가 높다. 다만 귀금속 촉매를 사용하기 때문에 비용이 많이 들고 장기간 충·방전 시 성능이 급격히 떨어지게 된다. 연구팀은 산화 그래핀(흑연의 한 층에서 떼어낸 2차원 물질)에 금속 유기 골격체(MOF·금속과 유기물을 결합한 다공성 소재)를 성장시켜 비(非) 귀금속 촉매를 개발했다. 이를 아연공기전지에 적용한 결과 기존 전지보다 5배 높은 에너지 밀도를 보였으며, 반복적인 충·방전에도 장시간 안정적인 구동이 가능함을 확인했다. 강정구
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 정연식 교수·기계공학과 박인규 교수팀이 한밭대 오민욱 교수, 한국기계연구원 정준호 박사 연구팀과 공동으로 ‘비스무트 텔루라이드’ 기반 유연한 무기 열전 섬유를 개발했다고 21일 밝혔다. 열전소재는 열을 전기로 바꿔주는 소재다. 온도 차에 의해 전기를 발생시키는 원리다. 공장이나 자동차 엔진의 폐열, 사람의 체온 등에서 발생하는 열을 활용할 수 있어 지속 가능한 에너지 기술로 주목받고 있다. 세라믹 재료 기반의 무기 열전소재는 열전 성능이 높지만 깨지기 쉬워 곡면 형태로 돼 있는 인체, 차량 배기구, 냉각 핀 등에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 연구팀은 고분자 첨가제 없이도 나노 리본을 꼬아 실 형태로 만드는 방식으로 유연성을 확보, 나노 리본을 연속적으로 증착해 유연한 비스무트 텔루라이드 무기 열전 섬유를 제작했다. 1000차례 이상의 반복적인 구부림과 인장(잡아당김) 테스트에도 전기적 특성 변화가 거의 나타나지 않았다. 실제 구명조끼와 의류에 열전 섬유를 내장, 에너지를 수집하는 시연을 통해 상용화 가능성도 입증했다. 정연식 교수는 “이번 연구에서 개발된 무기 유연 열전 소재는 스마트 의류와 같은 웨어러블 기기에서
KAIST 연구진이 소량의 전류로 전기차 배터리의 상태를 진단·모니터링할 수 있는 기술을 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 권경하 전기및전자공학부 교수와 이상국 교수 연구팀이 전기차 대용량 배터리의 안정성과 성능 향상에 활용할 수 있는 전기화학 임피던스 분광법(EIS) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구 결과는 지난 9월 5일 국제 저명 학술지 ‘IEEE Transactions on Industrial Electronics’에 발표됐다. EIS 기술은 배터리의 임피던스 크기와 변화를 측정해 배터리 효율과 손실을 평가할 수 있는 강력한 도구로, 배터리의 충전 상태( SOC) 및 건강 상태(SOH)를 평가하는 중요한 도구로 여겨진다. 배터리 열적 특성과 화학적/물리적 변화, 수명 예측, 고장의 원인을 식별하는 데 활용 가능하다. 다만 기존 EIS 장비는 비용 및 복잡성이 높아 설치, 운영 및 유지 보수가 쉽지 않았고, 배터리에 큰 전기적 스트레스가 가해지기 때문에 배터리의 고장이나 화재 위험을 증가시킬 수 있는 단점이 있었다. 이에 연구팀은 고용량 전기차 배터리의 상태 진단 및 건강 모니터링을 위한 소전류 EIS 시스템을 개발하고 입증했다. 이 시스템은
로봇 제어 알고리즘에 인적 요소 반영하는 ‘힐로’ 연구 발표 KAIST는 기계공학과 공경철 교수가 포함된 국제공동연구팀이 로봇의 성능을 최적화하는 과정에 사람을 포함시킴으로써, 인적 요소를 로봇의 제어 알고리즘에 충분히 반영하는 방법인 힐로(HILO, Human-in-the-loop optimization)에 대한 연구를 네이처 본지에 발표했다고 4일 밝혔다. 이 논문은 공경철 교수 이외에도 스탠퍼드 대학의 스티븐 콜린스 교수, 하버드 대학의 패트릭 슬래드 교수 등이 참여했다. HILO 방법의 핵심 연구자들이 모여 이론에 대한 설명과 응용 분야, 발전 방향까지 총망라한 견해를 발표했다. 해당 연구는 로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록 그 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 개발되어야 한다고 밝히고 있다. HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가오게 할 것이라고 말한다. 로봇은 이제 우리 일상에서 쉽게 만날 수 있으며 인간과 로봇이 서로 복잡하게 상호작용하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 공장에서 협동 로봇과 사람이 함께 물건을 들어 나르기도 하고 반자율주행 자동차의 운전자는 제어알고리즘과 동시에 차량을 운전한다
한국과학기술원(KAIST) 기술가치창출원은 동영상 압축 기술 특허가 국제 표준 핵심 특허로 등록된 지 10년 만에 누적 기술료가 100억을 돌파했다고 2일 밝혔다. 이는 국내 대학 중 최초다. 전기·전자공학부 김문철·박현욱 교수는 2014년 미국 컬럼비아 대학과 함께 국내 대학 최초로 ‘고효율 동영상 압축 기술’(High Efficiency Video Coding, HEVC)을 국제표준 특허로 등록했다. HEVC는 UHD 초고화질급 해상도를 가진 대용량 영상데이터를 효율적으로 압축하기 위해 만들어진 국제 기술 표준이다. TV, 방송, 스마트폰, 액션캠, CCTV, 실시간 스트리밍 등 다양한 초고화질 영상에 적용 가능하다. KAIST는 올해만 아마존, 애플, 구글 등으로부터 약 54억 원의 표준기술료 수익을 달성하는 등 104억3100만원의 누적 기술료 수익을 올렸다. 기술가치창출원은 글로벌 기술사업화 강화를 위해 기술이전 본부(TLO)와 전담 웹사이트를 신설하고 산학협력과 기술이전을 확대하기 위한 온라인 플랫폼 구축, 기술이전 전문가 주도의 기획 기술이전 등을 추진해오고 있다. 이건재 기술가치창출원장은 “신설한 기술이전 본부를 통해 미래 KAIST 핵심 먹거
KAIST 연구진이 폐플라스틱 재활용을 쉽게 하는 촉매기술을 개발했다. 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 최민기 교수와 충남대 에너지과학기술대학원 신혜영 교수 공동연구팀은 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다. 폐플라스틱의 열분해유 내에는 후속공정에 앞서 제거가 필요한 다양한 불순물들이 포함돼 있어 화학적으로 제거하는 것은 폐플라스틱 재활용에서 매우 중요하다. 하지만 기존 석유와 같은 탄소자원에는 염소가 포함돼 있지 않기 때문에 염소를 제거하는 촉매공정은 현재까지 연구된 바가 없었다. 이에 연구팀은 감마 알루미나에 미량(0.1wt%)의 백금을 담지한 촉매를 사용해 탈염소 반응의 메커니즘을 규명하고, 고성능 촉매를 설계했다. 이를 통해 탄소와 염소 사이의 결합을 끊고 백금에서 활성화된 수소가 감마 알루미나 표면에 전달돼 염소를 염산(HCl)의 형태로 제거하는 독특한 반응 메커니즘을 확인했다. 또 다량(7500ppm)의 염소를 포함하고 있는 해양 폐기물 기반의 폐플라스틱 열분해유를 이용한 반응에서도 직접 개발한 촉매를 사용했을 때
한국과학기술원(KAIST)은 고성능 칩 없이도 인공지능(AI) 모델 학습 속도를 최대 100배 높일 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 현재 AI 모델 학습을 위해서는 개당 수천만원에 달하는 엔비디아의 고성능 GPU인 ‘H100’ 여러 개와 이를 연결하기 위해 400Gbps(초당 기가비트)급 고속 네트워크를 갖춘 인프라가 필요하다. 이 때문에 소수의 거대 IT 기업을 제외한 대부분 기업이나 연구자들은 활용하기 쉽지 않다. 한동수 교수 연구팀은 H100 가격의 10분의 1에 불과한 소비자용 GPU를 활용해 고속 전용 네트워크의 수백∼수천분의 1 수준의 저대역폭에서도 효율적인 분산 학습이 가능한 프레임워크 ‘스텔라트레인’(StellaTrain)을 개발했다. 학습을 작업 단계별로 나눠 CPU와 GPU가 병렬적으로 처리할 수 있도록 하고, 네트워크 속도에 맞춰 데이터를 효율적으로 압축·전송하는 알고리즘을 개발해 고속 네트워크 없이도 여러 대의 저가 GPU로 빠른 학습을 가능하게 했다. 스텔라트레인 기술을 사용하면 기존 데이터 병렬 학습에 비해 최대 104배 빠른 성능을 낼 수 있다고 연구팀은 설명했다. 한동수 교수는 “대규모 AI 모델 학습을 누구나 쉽게 접
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