아무리 많은 데이터를 학습해도 인공지능(AI)은 사람의 의도를 정확히 이해하지 못하는 경우가 많다. 사람의 선호를 반영하기 위해 활용되는 비교 학습 방식 역시 판단이 모호한 상황에서는 오히려 AI를 혼란스럽게 만드는 한계가 있었다. KAIST는 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 높인 강화학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 기존 AI 학습 방식은 ‘A가 B보다 낫다’는 식의 선호 비교 데이터를 대량으로 수집해 모델을 학습시키는 구조였다. 이 과정에서 많은 데이터가 필요하고, 선호 판단이 불명확한 경우 학습 안정성이 떨어진다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해, 사람의 선호를 먼저 충분히 학습한 ‘교사(Teacher) 모델’이 핵심 정보를 ‘학생(Student) 모델’에 전달하는 방식을 제안했다. 이는 복잡한 내용을 정리해 설명해 주는 가정교사와 유사한 개념으로, 연구팀은 이를 ‘선호 증류(Preference Distillation)’라고 명명했다. T
영화 해리 포터의 투명 망토와 레이더에 잡히지 않는 스텔스 전투기의 공통점은 물체가 있어도 보이지 않는다는 점이다. KAIST 연구진은 이러한 개념을 한 걸음 더 나아가, 늘어나고 움직일수록 전파를 더 잘 숨길 수 있는 ‘똑똑한 투명 망토’와 같은 기술을 개발했다. 이 기술은 움직이는 로봇과 몸에 붙이는 웨어러블 기기, 차세대 스텔스 기술의 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다. KAIST는 기계공학과 김형수 교수와 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀이 액체금속 복합 잉크를 기반으로 전자기파를 흡수·조절·차폐할 수 있는 차세대 신축성 클로킹 기술의 핵심 원천기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 클로킹은 물체가 있어도 레이더나 센서 같은 탐지 장비에는 없는 것처럼 보이게 만드는 기술이다. 클로킹 기술을 구현하려면 물체의 표면에서 빛이나 전파를 자유롭게 조절할 수 있어야 한다. 그러나 기존 금속 재료는 딱딱하고 잘 늘어나지 않아, 억지로 늘리면 쉽게 끊어지는 한계가 있었다. 이 때문에 몸에 밀착되는 전자기기나 자유롭게 형태가 변하는 로봇에 적용하는 데 어려움이 컸다. 연구팀이 개발한 액체금속 복합 잉크는 원래 길이의 최대 12배인 1200%까지 늘려도 전기가 끊어지
독감이나 코로나19처럼 종류가 다양하고 변이가 빠른 호흡기 바이러스는 백신만으로 완벽히 막기 어렵다. KAIST 연구팀이 기존 인터페론-람다 치료제가 지녔던 열에 약하고 코 점막에서 금방 사라지는 한계를 AI 기술로 극복한 비강 투여형 항바이러스 플랫폼을 개발했다. KAIST는 생명과학과 김호민 교수, 정현정 교수, 의과학대학원 오지은 교수 공동 연구팀이 AI로 인터페론-람다 단백질을 안정적으로 재설계하고, 이를 비강 점막에 잘 확산되고 오래 머물게 하는 전달 기술과 결합해 다양한 호흡기 바이러스를 범용적으로 예방할 수 있는 기술을 구현했다고 15일 밝혔다. 인터페론-람다는 우리 몸이 바이러스 감염을 막기 위해 스스로 만드는 선천면역 단백질로, 감기·독감·코로나19와 같은 호흡기 바이러스 차단에서 중요한 역할을 한다. 하지만 이를 치료제로 만들어 비강에 투여할 경우 열, 분해효소, 점액, 섬모운동에 취약해 실제 효능이 제한되는 문제가 있었다. 연구팀은 AI 단백질 설계 기술을 이용해 인터페론-람다의 구조적 약점을 정밀하게 보완했다. 먼저 단백질의 헐거운 루프 구조로 흔들리던 부분을 단단한 스프링처럼 고정되는 나선형 구조로 바꿔 안정성을 크게 높였다. 또한 단
진단이 어렵고 치료 난도가 높아 ‘암 중의 암’으로 불리는 췌장암의 5년 생존율은 10%대에 불과하다. 이런 가운데 국내 연구진이 췌장 표면을 감싸며 암세포를 정밀 타격하는 새로운 초소형 LED 장치를 개발해 췌장암 치료 가능성을 열었다. KAIST는 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 UNIST 권태혁 교수 연구팀과 공동으로 췌장을 입체적으로 감싸 빛을 직접 전달하는 ‘3차원 마이크로 LED’ 장치를 개발했다고 11일 밝혔다. 췌장암은 2기부터 종양 주변에 단단한 방어막인 종양 미세환경(TME)이 형성돼 수술이 어려울 뿐 아니라, 항암제와 면역세포의 침투도 극도로 제한돼 치료 성과가 낮다. 이를 극복하기 위한 대안으로 광역동치료(PDT)가 주목받고 있으나, 기존 레이저는 췌장처럼 깊숙한 장기까지 빛을 전달하기 어렵고 강한 빛은 정상 조직을 손상시키는 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 문어 다리처럼 자유롭게 휘어져 췌장을 감싸는 3차원 마이크로 LED 장치를 고안했다. 이 장치는 췌장 구조에 맞춰 밀착되며, 약한 빛을 장시간·균일하게 조사해 정상 조직의 손상을 최소화하면서 암세포만 선택적으로 제거할 수 있다. 실제 생체실험에서도 효과가 입증됐다
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
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
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
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·
C-band는 약 1550 nm 파장대의 빛으로, 광섬유를 통해 인터넷 신호가 가장 멀리 전달되고 손실도 가장 적은 영역이다. 흔히 ‘인터넷이 달리는 최적의 빛의 고속도로’로 불리는 이 파장에서 확정적으로 단일 광자를 안정적으로 만들어내는 기술은 세계적으로 난제로 꼽혀 왔다. KAIST 연구진이 이 문제를 해결하며 C-band에서 세계 최고 품질의 단일 광자원을 만들어내는 데 성공했다. KAIST는 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 C-band 대역에서 세계 최고 수준(동일성 72%, 순도 97%)의 구별불가능한 단일 광자를 생성하는 양자 광원을 개발했다고 30일 밝혔다. 이는 올해 상온에서도 작동하는 광통신 대역 단일 광자원을 구현한 데 이어 이뤄낸 성과다. 단일 광자원은 한 번에 하나씩 빛을 방출하는 장치로, 복제가 불가능해 양자 통신의 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 여러 광자가 서로 완전히 동일할 때 나타나는 홍–오–만델(Hong–Ou–Mandel) 간섭은 양자 중계기, 양자 순간이동, 양자 네트워크 구축 등 미래 양자 인터넷 기술의 기반이 된다. 즉 ‘빛을 원하는 시점에 하나씩 만들고(순도), 그 빛을 완전히 똑같게 만드는 능력(동일성)’이 양자 인터넷용 광
KAIST 전산학부 윤성의 교수 연구팀과 이화여대 노준혁 교수 연구팀이 영상 속에서 정답을 위해 꼭 필요한 핵심 장면, 즉 ‘Trigger moment’를 스스로 찾아내는 AI 기술을 개발해 국제 대회에서 우수성을 입증했다. KAIST는 두 연구팀이 ICCV 2025에서 열린 Perception Test Challenge의 영상 근거 기반 질의응답(Grounded Video Question Answering) 트랙에서 1위를 차지했다고 28일 밝혔다. 이번 대회는 구글 딥마인드가 주관한 인지 테스트 챌린지로 총 상금 5만유로가 걸려 있으며, 영상·음성·텍스트를 종합적으로 이해하는 멀티모달 AI의 실제 근거 기반 판단 능력을 평가한다. 언어 패턴에 의존해 ‘그럴듯한 답’을 만드는 기존 AI의 한계를 극복하는 것이 핵심 과제로 제시됐다. 연구팀은 영상을 처음부터 끝까지 단순 분석하는 방식 대신, 질문에 답하기 위해 꼭 필요한 장면을 먼저 추출하는 새로운 프레임워크를 설계했다. 연구팀은 이를 CORTEX(Chain-of-Reasoning for Trigger Moment Extraction)라고 명명했다. CORTEX는 세 모델이 순차적으로 협업하는 구조를 갖춘다
KAIST는 한국형발사체 누리호 4차에 실려 우주로 향한 큐브위성 K-HERO(KAIST Hall Effect Rocket Orbiter)가 27일 정오 지상국과 첫 교신에 성공했으며, 이를 기반으로 AI 기반 초소형 홀추력기 우주 검증을 위한 본격적인 임무 준비에 들어갔다고 28일 밝혔다. K-HERO에는 KAIST 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 AI 기반 설계기술을 활용해 개발한 150 W급 초소형 홀전기추력기가 탑재됐다. 이번 누리호 4차 발사에 실린 12기의 큐브위성 가운데 홀추력기 우주 실증 임무를 수행하는 위성은 K-HERO가 유일하다. 홀추력기는 전기에너지를 이용해 제논(Xe) 연료를 이온화하고 이를 고속 분사해 추력을 얻는 고효율 전기추진 기술이다. 연비(비추력)가 높고 투입 전력 대비 추력 성능(약 60 mN/kW)이 우수해 대규모 위성군(예: SpaceX 스타링크)부터 심우주 탐사(NASA Psyche)에 이르기까지 널리 활용되고 있다. 기존에는 중대형 플랫폼(GEO 위성)에 주로 적용됐으나, 초소형·소형위성용 경량·고효율 홀추력기 개발은 기술 난이도가 높은 도전적인 분야로 꼽혀왔다. 연구팀은 복잡한 플라즈마 생성 및 전자기장 최적
인간의 뇌에는 약 1000억 개의 뇌세포가 존재하며, 이들이 주고받는 화학·전기 신호는 대부분의 정신 기능을 만들어 낸다. 이러한 신호를 정밀하게 읽어내기 위한 뉴럴 임플란트 기술은 신경퇴행성 질환 연구와 치료에 필수적이다. KAIST·국제 연구진이 뉴럴 임플란트는 단순한 소형화·경량화를 넘어, 기존에 가능하리라 예상만 되었던 완전 무선 초소형 임플란트를 실제로 구현하는 데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 겸직교수이자 난양공대(NTU) 전자과 소속인 이선우 교수 연구팀이 미국 코넬대 알로이샤 모나 교수팀과 공동으로, 소금 결정보다 작은 100 마이크로미터(µm) 이하 초소형 무선 뉴럴 임플란트 ‘MOTE(Micro-Scale Opto-Electronic Tetherless Electrode)’를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 이 임플란트를 실험용 생쥐 뇌에 이식해 1년간 안정적으로 뇌파를 측정하는 데 성공했다. 뇌 속에서는 눈에 보이지 않는 미세한 전기 신호들이 끊임없이 오가며 우리의 기억, 판단, 감정 등 다양한 정신 활동을 만들어낸다. 이러한 신호를 인체 외부에서 연결선 없이 직접 측정하는 기술은 뇌 연구와 치매·파킨슨병과 같은 신경질환 치료의
KAIST는 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 개발한 큐브위성 ‘K-HERO(KAIST Hall Effect Rocket Orbiter)’가 오는 27일 새벽 전남 고흥 나로우주센터에서 발사되는 누리호 4차 발사체에 탑재돼 우주로 향한다고 밝혔다. 이번 누리호 4차 발사는 한국항공우주연구원(KARI)으로부터 기술 이전을 받은 민간기업 한화에어로스페이스가 처음으로 주관하는 발사다. 주탑재체인 차세대중형위성 3호를 비롯해 산학연이 개발한 12기의 큐브위성이 함께 실리며, K-HERO도 이 중 하나로 탑재된다. K-HERO는 최원호 교수 연구팀이 KARI 주관 ‘2022 큐브위성 경연대회’에서 기초위성 개발팀으로 선정되며 본격 개발이 시작됐다. 기초위성은 비행모델(FM) 제작 전 설계와 핵심 부품이 실제 우주환경에서 정상적으로 작동하는지 검증하기 위한 시험용 위성이다. 가로·세로 10cm, 높이 30cm, 무게 3.9kg의 3U 표준 큐브위성인 K-HERO는 발사체와의 안정성·전기 규격·인터페이스 조건을 모두 충족해 설계됐다. 핵심 임무는 연구팀이 개발한 150W급 초소형 위성용 홀추력기(Hall thruster)가 우주에서 실제로 구동되는지를 직접 확인하는
딥러닝 기반 이미지 인식 기술이 빠르게 고도화되고 있지만, AI가 내부에서 어떤 기준으로 이미지를 보고 판단하는지는 여전히 명확히 설명하기 어려운 영역으로 남아 있다. 특히 대규모 모델이 ‘고양이 귀’, ‘자동차 바퀴’와 같은 개념을 어떤 방식으로 조합해 결론을 내리는지는 오랫동안 해결해야 할 주요 과제로 제기돼 왔다. KAIST는 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 인간이 이해할 수 있도록 AI의 판단 근거를 시각적으로 보여주는 설명가능성(XAI) 분야에서, 모델 내부의 개념 형성 과정을 회로(circuit) 단위로 시각화하는 새로운 XAI 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구는 “AI가 어떻게 생각하는가?”라는 질문에 구조적 접근을 가능하게 한 중요한 진전으로 평가된다. 딥러닝 모델 내부에는 인간의 뇌처럼 뉴런(Neuron)이라는 기본 계산 단위가 존재한다. 뉴런은 귀 모양, 색상, 윤곽선처럼 이미지의 작은 특징을 감지해 다음 단계로 신호를 전달하는 기능을 한다. 반면 ‘회로(circuit)’는 여러 뉴런이 서로 연결돼 하나의 개념을 함께 인식하는 구조로, 예컨대 ‘고양이 귀’를 인식하기 위해 귀 윤곽·삼각형 형태·털 패턴 등을 감지하는 뉴런들이
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