곤충의 겹눈은 빠르게 움직이는 물체를 병렬적으로 감지하고, 어두운 환경에서는 감도를 높이기 위해 시각세포가 여러 시간의 신호를 합쳐서 반응해 움직임을 결정한다. KAIST 연구진이 곤충의 생체를 모사해 기존 고속 카메라가 직면했던 프레임 속도와 감도 간의 한계를 극복한 저비용 고속 카메라를 개발하는데 성공했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 정기훈·전산학과 김민혁 교수 연구팀이 곤충의 시각 구조에서 영감을 받아 초고속 촬영과 고감도를 동시에 구현한 새로운 생체모사 카메라를 개발했다고 16일 밝혔다. 고속 및 저조도 환경에서의 고품질 이미징은 많은 응용 분야에서 중요한 과제다. 기존의 고속 카메라는 빠른 움직임을 포착하는 데 강점을 가지고 있지만, 프레임율을 높일수록 빛을 수집할 수 있는 시간이 줄어들어 저조도 환경에서는 감도가 부족한 문제가 발생해왔다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 곤충의 시각 기관처럼, 여러 개의 광학 채널과 시간 합산을 활용하는 방식을 채택했다. 기존 단안 카메라 시스템과 달리, 생체 모사 카메라는 겹눈을 통해 서로 다른 시간대의 프레임을 병렬적으로 획득할 수 있다. 이 과정에서 각 프레임이 중첩되는 시간 동안 빛을 합산함으로써 신호대잡음비
강유전체는 메모리 소자에서 전하를 잘 저장하기 때문에 ‘전기를 기억하는 소재’와 같다는 특성으로 차세대 반도체 기술 개발에 있어 핵심 소재로 부각되고 있다. KAIST 연구진이 이러한 강유전체 소재를 활용해 현재 메모리 반도체 산업의 양대 산맥인 디램(DRAM)과 낸드 플래시(NAND Flash) 메모리의 한계를 극복한 고성능, 고집적 차세대 메모리 소자를 개발하는데 성공했다. KAIST는 전상훈 교수 연구팀이 하프니아 강유전체 소재를 활용한 차세대 메모리 및 스토리지 메모리 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 하프니아 강유전체 소재는 비휘발성 절연막으로 CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로 활발하게 연구되고 있는 물질이다. 디램 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 휘발성 메모리다. 휘발성 특성으로 인해 외부 전력이 끊어지면 저장된 데이터가 손실되지만, 공정 단가가 낮고 집적도가 높아 메인 메모리로 활용돼 왔다. 하지만 디램 메모리 기술은 소자의 크기가 작아질수록 디램 소자가 정보를 저장하는 저장 커패시터의 용량도 작아지게 되고 더 이상 메모리 동작을
KAIST는 건설 및 환경공학과 유지환 교수가 IEEE 로봇 및 자동화 분과(Robotics and Automation Society, RAS)에서 아시아 지역 대표로 의사결정위원회(Administrative Committee, AdCom) 위원으로 선임됐다고 3일 밝혔다. 미국전기전자학회(Institute of Electrical and Electronics Engineers) IEEE는 전기전자공학, 컴퓨터, 로봇공학, 통신 등 다양한 공학 분야의 세계 최대 규모 학회다. 유 교수는 이번에 아시아를 대표하는 멤버로 선임돼 2025년 1월부터 3년간 활동하게 된다. 특히 이번 선임은 우리나라가 일본과 중국이 독점해 온 아시아 지역 대표 자리를 가져왔다는 점에서 매우 의미 있는 성과로 평가된다. IEEE RAS 의사결정위원회는 로봇 및 자동화 분야에서 학회의 정책 결정과 전략적 방향성을 이끄는 핵심 조직으로 매년 전 세계에서 단 6명만이 새롭게 선출된다. 전체 위원은 18인으로 구성돼 있다. 또한 유 교수는 세계적인 학회인 IEEE 석학회원(Fellow)으로 선정됐으며 2025년 1월부터는 IEEE 햅틱스 저널(Transactions on Haptics) 편
한국과학기술원(KAIST)은 내년 1월 7∼10일 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 규모 기술 박람회인 국제전자제품박람회(CES 2025)에서 혁신 기술을 선보인다고 31일 밝혔다. KAIST는 CES 유레카파크에 140㎡ 규모의 단독 부스를 운영한다. KAIST 창업기업인 버넥트, 스탠다드에너지, 에이투어스, 파네시아는 CES 2025 ‘이노베이션 어워드’(Innovation Award·혁신상)를 수상했다. KAIST관 중앙 스테이지에서는 CES 학생 서포터즈로 선발된 KAIST 재학생들이 참여기업과 인터뷰를 진행하며 기업의 혁신적인 기술과 솔루션을 홍보할 예정이다. 이건재 KAIST 기술가치창출원장은 “KAIST는 기술가치창출원을 통해 혁신적인 창업기업들의 성장 및 마케팅을 지원하고, 글로벌 네트워크 강화 및 협력 기회를 확대함으로써 기술사업화를 더욱 촉진할 계획”이라고 밝혔다. 헬로티 이창현 기자 |
차세대 2차원 층상구조 나노소재로 주목받는 인듐 셀레나이드(InSe)는 실리콘 반도체보다 전자 이동도가 뛰어나고 포화 속도가 두 배 이상 빠른 장점을 가지지만 주로 N형 반도체로만 사용돼 왔다. KAIST 연구진은 이를 극복하고 N형 및 P형, 양극에 우수한 성능을 제공하는 인듐 셀레나이드 기반 기술을 개발, 차세대 전자 소자의 설계 및 상용화 가능성을 크게 앞당길 것으로 기대된다. KAIST는 전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 나노 반도체 인듐 셀레나이드(InSe) 기반 양극성 다기능 트랜지스터를 개발했다고 30일 밝혔다. 인듐 셀레나이드는 N형 반도체로만 사용되어 왔는데 이는 P형 반도체 및 상보적 회로 구현에 필요한 양(P) 전하를 띄는 정공을 유도하기 어렵다는 문제 때문으로 이는 상용화의 큰 걸림돌로 작용해 왔다. 이가영 교수 연구팀은 정공 유도를 위해 추가적인 공정이나 다른 물질을 접목하는 다양한 시도에도 해결되지 못했던 문제점을 새로운 소자 구조 설계를 통해 해결했다. 이번에 공개된 양극성 반도체 소자는 N형과 P형 트랜지스터에 모두 적용이 가능하다. 연구팀은 인듐 셀레나이드 하부에 전극을 배치하고 금속-반도체 접합 특성을 개선함으로써 전자와
한국과학기술원(KAIST)은 항공우주공학과 방효충 교수 연구팀이 수직 이착륙이 가능한 유·무인 호버바이크 핵심 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 1∼2인승 비행 오토바이인 호버바이크는 도심항공교통(UAM) 등 미래 교통체계의 차세대 모빌리티로 주목받고 있다. 방 교수 연구팀은 2019년 11월부터 방위사업청 연구개발(R&D) 사업으로 호버 바이크 개발에 착수, 5년 만에 사업을 완료했다. KAIST 항공우주공학과 한재흥·이지윤·안재명·최한림·이창훈 교수, 한서대 무인항공기학과 이동진 교수, 동아대 전자공학과 박종오 교수 연구팀이 참여했다. 다목적 비행체 최적 설계, 하이브리드 추진 시스템, 고신뢰성 정밀항법과 비행제어 시스템, 자율비행과 고장 감지 관련 주요 기술을 확보했다. 기존 배터리 기반 드론의 단점을 해결하기 위해 가솔린 엔진 기반 하이브리드 시스템을 도입했으며, 탑재체·바람 등 외부 요인에도 신뢰도 높은 기동이 가능하도록 설계했다. 수직 이착륙이 가능해 복잡한 도심 교통 상황에서도 이착륙 위치에 제약이 없다. 연구팀은 자율비행 시스템을 통해 자동 착륙 안전지역을 선정한 뒤 헬리패드에 자동 착륙하는 유도 기법을 높은 정확도로 구현해 냈다. 지상
한국과학기술원(KAIST)은 김희탁 교수팀이 LG에너지솔루션 연구팀과 공동으로 도심항공모빌리티(UAM)용 리튬황전지의 성능 저하 원인을 밝히고 이를 토대로 성능을 혁신적으로 개선할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 리튬황전지는 리튬이온전지의 양극 물질로 ‘황’을 이용하는 배터리다. 도심 항공 교통을 연결하는 UAM의 에너지원으로 쓰이는 기존 상용 리튬이온전지는 무게당 에너지 밀도가 낮아 리튬이온전지 대비 2배 이상의 무게당 에너지 밀도를 낼 수 있는 리튬황전지가 차세대 이차전지로 주목받고 있다. 다만 리튬황전지의 안정적 구동을 위해서는 많은 양의 전해액이 필요해 전지 무게가 증가하고 이에 따라 에너지밀도가 감소하는 한계가 있었다. 전해액 사용량을 줄이게 되면 성능 열화가 가속하는 문제가 발생하는데, 정확한 원인이 밝혀지지 않아 UAM 용 리튬황전지 개발에 어려움이 있었다. 연구팀은 다양한 전해액 환경에서의 실험을 통해 성능 저하의 원인이 전극 부식으로 인한 전해액 고갈 때문임을 밝혔다. 너무 많거나 적지도 않은 적절한 용매화 능력을 갖춘 불소화 에테르 용매를 도입해 리튬 금속 음극을 안정화하는 방법으로 전해액 분해를 억제하는 데 성공했다. 이를 통해
우주 방사선 등 미세한 에너지를 검출하는 우주용 센서나, 양자컴퓨터에 설치된 초전도 큐비트(qubit)의 양자 상태를 안정적으로 유지하기 위해서는 온도를 매우 낮게 유지해 열적 교란을 최소화해야 한다. KAIST 연구진은 값비싼 냉매를 사용하지 않고 소형의 크기로 초저온을 달성할 수 있는 냉각장치를 개발하는 데 성공했다. KAIST는 기계공학과 정상권 교수 연구팀이 세계 최초로 자기장 변화를 이용해 절대온도 0도에 가까운 온도를 구현하는 방식의 단열 탈자 냉동기와 흡착식 냉동기를 통합한 구조를 제안하고 이를 구현, 절대온도 0.3 K(섭씨 -272.85도)의 냉각 온도를 달성했다고 19일 밝혔다. 이러한 초저온 냉각을 위해 일반적으로는 동위원소인 헬륨-3과 헬륨-4의 혼합물을 이용한 희석식 냉동기(dilution refrigerator)가 사용돼왔다. 하지만 희석식 냉동기는 값이 매우 비싼 헬륨-3을 사용하며, 또한 밀도가 매우 낮은 헬륨-3이 순환하는 시스템이기 때문에 상온부에 거대한 기체 순환 장치가 요구되어 시스템의 크기가 거대하다는 단점이 있다. KAIST 연구팀은 헬륨-3 없이도 작동 가능한 소형 단열 탈자 냉동기를 개발했다. 기체 압축과 팽창을 통
한국과학기술원(KAIST)은 미국 소프트웨어 기업인 케이던스 디자인 시스템즈 코리아(이하 케이던스)가 학교에 반도체 설계 장비 팔라디움 제트원을 기증했다고 17일 밝혔다. 팔라디움 제트원은 반도체 설계 검증을 위한 80억 원 상당의 초고성능 에뮬레이터(복제 소프트웨어) 장비다. 케이던스는 1995년부터 KAIST 반도체설계교육센터에 반도체 설계 자동화(EDA) 라이선스·실습 교육을 지원해왔다. 이번 기증은 반도체 설계 인력 양성에 기여한다는 취지에서 성사됐다. KAIST 반도체설계교육센터는 팔라디움 제트원 사용법 교육과정을 신설, 국내 대학 연구실에서 장비를 활용할 수 있도록 시스템·기술 기반을 지원한다. KAIST PIM 반도체설계연구센터와 KAIST 인공지능반도체대학원은 산학협력 연구기관과 스타트업을 중심으로 장비 사용 환경을 구축하고, 케이던스는 실제 운용을 위한 관리자 교육과 소프트웨어 등을 지원하기로 했다. 신용석 케이던스 코리아 사장은 “이번 기증과 KAIST와의 협력을 통해 반도체 산업을 이끌어갈 우수 인재 양성에 도움이 되길 바란다”고 말했다. 헬로티 이창현 기자 |
KAIST는 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 변환 레이블(transformational labels) 없이도 스스로 변환 민감 특징을 학습할 수 있는 새로운 시각 인공지능 모델 ‘STL(Self-supervised Transformation Learning)’을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구팀이 개발한 시각 인공지능 모델 STL은 스스로 이미지의 변환을 학습, 이미지 변환의 종류를 인간이 직접 알려주면서 학습하는 기존 방법들보다 높은 시각 정보 이해 능력을 보였다. 특히 기존 방법론들을 통해 학습한 모델이 이해할 수 없는 세부적인 특징까지도 학습하여 기존 방법 대비 최대 42% 우수한 성능을 보였다. 컴퓨터 비전에서 이미지 변환을 통한 데이터 증강을 활용해 강건한 시각 표현을 학습하는 방식은 일반화 능력을 갖추는 데 효과적이지만, 변환에 따른 시각적 세부 사항을 무시하는 경향이 있어 범용 시각 인공지능 모델로서 한계가 있다. 연구팀이 제안한 STL은 변환 라벨 없이 변환 정보를 학습할 수 있도록 설계된 새로운 학습 기법으로, 라벨 없이 변환 민감 특징을 학습할 수 있다. 또한 기존 학습 방법 대비 학습 복잡도를 유지한 채로 효율적인 최적화할 수 있는
KAIST는 항공우주공학과 한재흥 교수 연구팀이 미국기계학회(American Society of Mechanical Engineers, ASME)의 기계 디자인 저널(Journal of Mechanical Design)에서 2023년도 최우수 논문상을 수상했다고 6일 밝혔다. KAIST 항공우주공학과 김태현 박사와 박사과정 장건익 학생, 이대영 교수가 참여한 논문은 2023년도에 출판된 150여 편의 논문 중에서 기계설계(Machine design) 분야의 최고 우수 논문으로 선정됐다. 국내 기관에서 수행한 연구 결과로 본 상을 받은 것은 이번이 최초다. 연구진은 최근 항공우주 등 다양한 기계설계 분야에서 주목받고 있는 폴더블(Foldable) 구조 설계 시, 균일한 두께의 패널을 적용하면서도 구멍이나 빈 공간 없이 펼쳐진 상태의 유효 면적을 최대화할 수 있는 설계 방법론을 제시했다. 일반적인 구조는 재료가 두꺼워지면 간섭에 의해 구조물을 접는 것이 제한적이며, 조금만 패턴이 복잡해지더라도 빈 공간 없이 균일한 두께로 폴더블 구조를 설계하는 것은 어렵다고 알려져 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 연구진은 균일한 두께의 재료가 적용 가능하면서도 빈 공간 없이
KAIST 연구진이 상용 촉매 대비 약 62% 이상의 전류 밀도를 유지시켜 수소 연료전지 수명을 획기적으로 연장시키는데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 정연식 교수, 조은애 교수 공동연구팀이 수소전기차의 핵심 부품인 연료전지 장치에 활용될 수 있는 고내구성 촉매 소재를 개발했다고 4일 밝혔다. 이번에 개발된 촉매는 실제 구동 환경에서 수천 시간에 맞먹는 강도의 2만 사이클 내구성 평가를 거친 후에도 초기 성능에 가까운 수준을 유지할 만큼 높은 내구성을 갖추고 있어 기존 연료전지에서 가장 큰 걸림돌로 지적됐던 수명 문제를 해결하는 성과로 평가된다. 연구팀은 ‘3차원 자이로이드 나노구조체 기반 촉매 플랫폼’을 개발하는 데 성공했다. 자이로이드 나노구조체는 3차원적으로 길게 연결된 구조로 인해 전기적 연결성이 우수하고 이온이나 기체의 이동이 이동할 수 있는 빈 통로가 많은 장점이 있어 차세대 에너지 소재로 유망하다. 연구팀은 자기조립 특성이 있는 고분자를 활용해 3차원 자이로이드를 합성하고 백금 입자를 강한 결합으로 탑재해 연료전지 구동 시에도 백금 입자의 이동을 원천 차단하고자 했다. 또한 자이로이드 내부에 증기압을 발생시켜 자이로이드 내부 공간까지 비움으로
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김일두 교수팀이 아주대 이지영 교수팀과 공동으로 물을 이용한 친환경 공법으로 리튬금속 보호막을 제조, 리튬이차전지의 수명을 획기적으로 높이는 데 성공했다고 2일 밝혔다. 리튬은 리튬이차전지의 차세대 음극 소재로 주목받고 있다. 현재 음극으로 가장 많이 쓰이는 소재는 흑연이지만, 에너지 밀도가 낮고 이론 용량이 적어 리튬 금속이 가장 이상적인 음극재로 꼽힌다. 다만 충전 과정에서 음극 표면에 생기는 덴드라이트(dendrite·수지상결정, 리튬이온이 음극 표면에 쌓이면서 나뭇가지 모양으로 성장하는 현상)로 인해 수명이 저하될 수 있으며 화재로 이어질 위험이 있다. 덴드라이트 성장을 억제하기 위해 리튬 금속 표면에 보호막을 입혀 리튬 금속과 전해액 간 계면을 만드는 보호막 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구팀은 값비싼 재료 없이도 리튬이온 성장을 물리적·화학적으로 제어할 수 있는 중공(中空) 구조의 나노섬유 보호막을 개발했다. 식물에서 추출한 천연 고분자 화합물인 구아검을 물에 녹인 뒤 전기방사(electron spinning) 기술을 이용, 수십 ㎚(나노미터·10억분의 1ｍ)∼수 ㎛(마이크로미터·100만분의
두산에너빌리티는 29일 ‘산업 AI(인공지능), 기기와 서비스의 융복합’을 주제로 ‘DX(Digital Transformation) 포럼 2024’를 개최했다고 밝혔다. 올해로 3회째를 맞이한 DX 포럼은 발전 및 제조 산업계의 AI 등 디지털 트렌드를 공유하고, 두산에너빌리티의 AI 설루션 적용 사례를 소개하기 위해 마련됐다. 두산에너빌리티는 2013년부터 ‘디지털 이노베이션’ 조직을 운영하며 AI를 활용한 디지털 기술의 사내 적용 및 사업화를 위해 노력하고 있다. 송용진 두산에너빌리티 전략혁신부문장의 오프닝 인사로 시작된 이날 포럼에서 기조연설은 서용석 한국과학기술원(KAIST) 문술미래전략대학원 교수가 맡았다. KAIST 국가미래전략기술 정책연구소장을 겸하고 있는 서 교수는 AI, 로봇공학 등 기술 발전이 가져올 미래의 일과 조직, 산업 변화를 조망했다. 이후 두산에너빌리티 소속 발표자들은 ▲AI 융복합이 가져온 산업 설루션 ▲AI와 지능형 제어의 만남 ▲지능형 비파괴 검사 플랫폼 ▲대형 풍력발전기의 AI 진단 기술을 주제로 산업 적용 사례들을 소개했다. 두산에너빌리티는 이날 행사장에 관련 설루션들을 소개하는 홍보부스를 마련해 참석자들이 AI와 로봇·기
KAIST 연구진이 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다. KAIST는 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분류한다. 그 후 추출된 정보를 통합해 경로 정보를 표 형식으로 제공한다. 연구팀은 7만4853편의 논문에서 추출한 바이오 경로 이미지와 기존 수작업으로 작성된 경로 지도를 비교하며 EBPI의 성능을 검증했다. 그 결과 높은 정확도로 바이오 경로 정보가 자동으로 추출됐음을 확인했다. 또한 EBPI를 사용해 대표적인 바이오 경로 데이터베이스에 포함되지 않은 생화학 반응 정보를 대량의 문헌 내 바이
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