KAIST는 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀과 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 공동연구를 통해 강한 빛을 다양한 탄소 기반 소재에 조사해, 0.02초 이내에 나노입자 촉매와 단일원자(single atom) 촉매를 진공 시설이 없는 대기 조건에서 합성하고 우수한 촉매 성능을 구현하는데 성공했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 2022년 4월 제논 램프 빛을 조사해 금속산화물의 상(phase) 변화와 표면에 촉매 입자가 생성될 수 있음을 최초로 밝혔고 그 후속으로 소재의 광열효과를 유도하는 합성법에 대한 연구를 진행했다. 이에 초고온(1800~3000oC)과 빠른 승/하온 속도(105 oC/초)를 통해 기존의 합성법으로는 구현할 수 없는 촉매 입자를 합성하는 데 성공했다. 이번 기술은 대면적의 빛을 활용하고 대기 중의 환경에서 매우 빠른 시간(0.02초 이내)에 고엔트로피 촉매 및 단일원자 촉매의 합성을 세계 최초로 구현한 기술이다. 광열효과가 뛰어난 소재(탄소 나노섬유, 그래핀 산화물, 맥신(Mxene))에 다종 금속 염을 고르게 섞어주고 빛을 가하게 되면 초고온 및 매우 빠른 승/하온 속도를 기반으로 최대 9성분계의 합금 촉매를 합성할 수 있음을 밝혔다. 합금
2028년까지 매년 30억 원씩 지원해 석·박사 인재 495명 양성할 계획 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 지난 28일 국내 두 번째 인공지능(AI) 반도체 대학원이 한국과학기술원(KAIST)에 문을 열었다고 밝혔다. KAIST는 정부의 반도체 관련 사업에 참여해 기술 개발을 추진하며, 인공지능 알고리즘, 회로·칩 설계 등에 대한 실용화 연구 및 산학 공동 프로젝트를 수행할 예정이다. 특히 인공지능 반도체 대학원에서는 해외 유수 대학과 지능형 반도체(PIM) 등 차세대 분야 대한 전략적 협력, 교육, 연구 등을 통해 석·박사급 인재를 6년간 165명 이상 배출할 계획이다. 앞서 과기정통부는 '인공지능 반도체 고급인재 양성' 사업의 일환으로 올해 5월 KAIST와 서울대, 한양대를 인공지능 반도체 대학원으로 선정했다. 정부는 대학원별로 2028년까지 연 30억 원씩 지원해 석·박사 인재 495명을 양성할 계획이다. 강도현 과기정통부 정보통신정책실장은 "인공지능 반도체 대학원을 통해 양성된 청년 석·박사 인재들이 인공지능 경량화, 저전력 인공지능 반도체 등 혁신 기술 개발을 선도하는 최고급 인재로 성장하도록 적극 지원하겠다"고 말했다. 헬로티 서재창 기자
2025년 경주 폐배터리 재활용 공장 적용 예정 SK에코플랜트가 폐배터리 리사이클링 처리 전반에 걸친 핵심 4대 기술의 내재화에 성공했다. 4대 기술은 니켈·코발트 회수 기술, 리튬 회수 기술, 고성능 용매 추출 기술, 고속 안전 방전 기술 등이다. SK에코플랜트는 14일 대전 한국지질자원연구원에서 '배터리 재활용 기술 개발 선포식'을 열고 이차전지 재활용 기술 개발 성과와 활용 로드맵을 발표했다고 밝혔다. SK에코플랜트와 한국지질자원연구원은 폐배터리에서 배터리 양극재의 원자재인 니켈과 코발트를 추출하는 과정에 용매 추출 방식을 적용해 회수율 97%를 달성했다. 회수된 니켈·코발트의 순도도 99.9%를 웃돌아 실제 배터리 제조에 쓰이는 수준을 기록했다. 양사는 지난해부터 폐배터리 용매 추출 기술을 고도화해 금속 회수율을 높이는 연구를 공동 수행해 왔다. 일반적으로 회수율을 높이기 위해서는 관련 공정을 추가해야 해 경제성이 떨어지게 되는데, 양사는 관련 공정을 최소화하면서도 회수율을 극대화하는 방법을 찾아냈다. SK에코플랜트 관계자는 "물질, 온도 제어 등 운영 조건이 까다로워 공정의 난도가 매우 높은 용매 추출 방식 가운데 업계 최고 수준의 회수율을 달성한
KAIST, '제2회 디지털대전환 컨퍼런스(DXC) 부산 2023' 개최 한국과학기술원(KAIST) 오토아이디랩은 오는 16일 오전 10시부터 부산 동서대학교 센텀캠퍼스 컨벤션홀에서 '제 2회 디지털 대전환 컨퍼런스(DXC) 부산 2023'을 개최한다고 밝혔다. KAIST, 부산광역시, 동서대학교, 패쓰파인더, 첨단이 공동 주최하는 이번 컨퍼런스는 지자체·산업계·학계간 소통으로 디지털 대전환 시대에 국제표준으로 글로벌 환경과 제도에 대한 선제적 대응 및 혁신성장산업 창출을 위해 마련됐다. 행사에서는 탄소중립과 순환경제, EU 디지털상품여권법 대응(배터리, 자동차, 플라스틱, 의류, 신발 등), 해운/항만/선박/물류 표준화와 혁신 생태계, 해양 환경/자원 보전과 안전한 수산물 공급 및 아시아 핵심 국가의 사물인터넷, 데이터 트랜스포메이션 동향 등을 공유한다. 키노트 발표에서는 SK네트워크서비스 박동국 박사가 'ESG 세계 동향과 기업 전략'에 대해 설명한다. 또 송상근 전 해양수산부 차관이 '탈탄소, 디지털 시대의 해양수산 정책방향'에 대해서 발표한다. 컨퍼런스 첫번째 세션에서는 탄소중립과 EU 디지털 상품 여권법에 관해 알아보는 시간을 가진다. 두번째 세션은
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 인공지능(AI)이 불러온 4차 산업혁명 이후를 뜻하는 포스트 AI시대 핵심 신소재를 전망하는 초청 논문을 세계적인 학술지 '어드밴스드 머티리얼스' 명예의 전당(Hall of Fame) 특집 리뷰로 게재했다고 6일 밝혔다. 인공지능은 인간의 지능을 모사해 데이터를 학습하고, 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다. 단순 반복적인 작업을 대체하는데 머물렀던 과거 인공지능 기술들과 달리 더 어렵고 복잡한 작업을 효율적으로 하기 때문에 의료, 자율 주행 자동차, 로보틱스 분야에서 기술 혁신을 이루고 있다. 최근에는 사물인터넷 기술 발전과 함께 현실 세계의 다양한 사물과 개체들이 인터넷을 통해 연결된 초연결 시대가 오고 있다. 포스트 인공지능 시대에는 인공지능이 다양한 기기들과 결합해 우리 주변의 정보를 항상 받아들이고 최적의 의사결정을 한다. 이를 현실적으로 실물세계에 구현하는 사이버세계와 현실세계가 하나로 융합되는 시대가 될 것으로 전망된다. 포스트 인공지능 시대가 다가오면서 착용형 장치를 위한 스마트 섬유, 소프트 로보틱스를 위한 인공근육, 환경친화적인 에너지 생산효율을 높일 수 있는 단일원자촉매 등 인공
KAIST 이재길 교수팀, 내달 '신경정보처리시스템학회 2023'서 발표 국내 연구진이 인공지능 챗봇 이미지 데이터 훈련 비용을 최소화하는 기술을 개발했다. KAIST(총장 이광형)는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층신경망 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 훈련 데이터의 양을 줄이는 새로운 데이터 선택 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 일반적으로 대용량의 심층 학습용 훈련 데이터는 레이블 오류(예를 들어 강아지 사진이 `고양이'라고 잘못 표기되어 있음)를 포함한다. 최신 인공지능(AI) 방법론인 재(再)레이블링(Re-labeling) 학습법은 훈련 도중 레이블 오류를 스스로 수정하면서 높은 심층신경망 성능을 달성하는데, 레이블 오류를 수정하기 위한 추가적인 과정들로 훈련에 필요한 시간이 더욱 증가한다는 단점이 있다. 이 교수팀이 개발한 기술은 레이블 오류를 스스로 수정하는 최신 재레이블링 학습법을 위해 핵심 집합 선별을 수행해 심층 학습 훈련 비용을 최소화할 수 있도록 해준다. 레이블 오류가 포함된 현실적인 훈련 데이터를 지원하므로 실용성이 매우 높다고 연구팀은 설명했다. 이 교수팀은 특정 데이터의 레이블 오류 수정 정확도가 해당 데이터 이웃 데이터의 신뢰도와
KAIST는 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 넓은 온도 범위에서 리튬금속 전지의 높은 효율과 에너지를 유지하는 세계 최고 수준의 전해액 기술을 개발했다고 4일 밝혔다. 개발된 전해액은 기존에 보고되지 않은 새로운 솔베이션 구조를 형성했으며 안정적인 전극-전해질 계면 반응을 확보할 수 있는 첨가제 기술을 통해 리튬금속 전지의 수명 특성을 획기적으로 향상시켰다. 최남순 교수 연구팀은 기존에 보고된 전해액 내 리튬 이온의 이동이 제한적이고 구동할 수 있는 온도 범위의 한계가 있는 전해액들과는 달리 넓은 온도 범위(-20~60도)에서 안정적으로 작용할 수 있는 용매 조성 기술과 전극계면 보호기술을 적용해 기존 연구 결과보다 현저하게 향상된 가역 효율(영하 20도 300회 99.9%, 상온 200회 99.9%, 고온 45도 100회 99.8%)을 달성했다. 또한, 완전 충전-완전 방전조건에서 첫 사이클 방전 기준 용량 80%가 나오는 횟수까지를 배터리 수명으로 보고 있는데 개발된 전해액 기술은 상온(25도)에서 200회 충·방전 후에 첫 번째 사이클의 방전용량 대비 85.4%의 높은 방전용량 유지율을 보였다. 또한, 고온(45도)에서 100회 충·방전 후 91.5
차세대 QLED 디스플레이, 증강현실, 센서 등 다양한 산업 적용 기대 디스플레이 패널에 쓰이는 차세대 발광소재로 양자점(Quantum dot)이 각광을 받고 있다. 특히 카드뮴이나 납과 같은 유독성 물질을 포함하지 않는 친환경 인듐 포스파이드(InP) 양자점이 주목을 받고 있으나 현재 기술로는 초고해상도 구현이 어려워 양자점 LED(QLED) 디스플레이 및 안경형 증강현실/가상현실 기기 적용에 있어 한계를 지닌다. KAIST는 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 친환경 InP 양자점의 우수한 광학적 특성을 유지하며 초고해상도 패턴을 제작하는 신기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 현재 국제 유해물질 제한지침(RoHS, Restriction of Hazardous Substances) 규정을 만족하지 못하는 제품은 많은 나라에서 판매가 금지되므로, 최근 많은 디스플레이 기업은 환경친화적인 특성을 갖춘 InP 양자점을 디스플레이에서의 빛 방출 소재로 채택, TV 등 중대형 디스플레이에 적용하기 시작했다. 그러나 InP 양자점은 외부 환경에 매우 민감한 성질을 가지고 있어 픽셀을 만드는 패터닝 공정 적용시 소재의 광학적 특성이 크게 저하되는 단점이 있어 우수한 광학적
KAIST는 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 인공지능(AI) 영상 분석 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 연구팀은 별도의 학습 데이터 없이, 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 윤 교수는 "이 기술이 다양한 뇌과학, 생명과학 연구에 도움이 되길 바라는 마음을 담아 '서포트(SUPPORT, Statistically Unbiased Prediction utilizing sPatiOtempoRal information in imaging daTa)'라는 이름을 붙였다"며 "다양한 형광 이미징 장비를 활용하는 연구자들이 별도의 학습 데이터 없이도 쉽게 활용가능한 기술로, 새로운 생명현상 규명에 폭넓게 활용될 수 있을 것"이라고 말했다. 공동 제1 저자인 엄민호 연구원은 "서포트(SUPPORT) 기
전기자동차에서 볼 수 있는 고용량 배터리에 사용되고 있는 실리콘 활물질은 기존 음극 활물질인 흑연 대비 높은 용량 값(4200 mAh/g)을 갖고 있으나, 충전 및 방전 간 400%에 달하는 높은 부피 팽창/수축률이 배터리 수명에 악영향을 미치고 있다. 이를 해결하기 위해 단일벽 탄소나노튜브를 소량 첨가해 수명 특성이 향상되는 결과를 얻었는데, 이런 향상이 어떻게 가능한지 나노스케일에서 영상화한 연구 결과가 공개됐다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 LG에너지솔루션과 협업해 배터리의 수명 특성 향상 메커니즘 영상화 결과를 국제학술지 '에이씨에스 에너지 레터스'에 게재했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 이전에는 실리콘 활물질이 충·방전을 거치면서 전자 전도 네트워크가 열화되는 과정을 영상화했는데, 이번 연구에서는 단일벽 탄소나노튜브의 존재로 인해서 그 형태를 유지하고 있는 전자전도 네트워크가 활물질 내에 균일한 충·방전이 가능하도록 기능하고 있음을 보여 수명 증대 메커니즘을 검증했다. 구체적으로 연구팀은 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy) 기반의 켈빈 프루브 현미경(Kelvin Probe Force Microscopy)를 이
KT가 한국전자통신연구원(ETRI)과 15일 공동으로 개최한 '제2회 통신망 안정성 확보를 위한 인공지능(AI) 해커톤'에서 네트워크 AI 인재를 발굴했다고 18일 밝혔다. 이번 행사는 올해 2회째를 맞는 국내 유일의 네트워크 AI 해커톤 대회로, ICT 인재를 확보하고 KT의 네트워크 AI 기술 리더십을 제고하기 위해 마련됐다. 올해는 작년보다 참가자 수가 70% 증가한 186개 팀 306명의 국내 대학(원)생 및 취업준비생이 참가했다. 지난 8월 온라인 예선전을 통과한 상위 6개 팀은 서울 서초구 KT 융합기술원에서 본선 심사를 받았다. KT가 공개한 무선 기지국 장비 통계 데이터와 유선 네트워크 장비 경보 데이터를 바탕으로 AI 기술을 활용해 인구밀집도와 경보 유형을 각각 예측하는 과제에 대한 심사가 이뤄졌다. KT와 ETRI는 데이터 이해도와 모델 창의성, 발표 역량 등을 종합해서 평가해 대상 1개 팀, 최우수상 2개 팀, 우수상 3개 팀을 선정했다. 양사는 수상팀에 총 1000만 원의 상금을 수여하고 KT 채용 시 우대 혜택을 제공하기로 했다. 대상은 과제에 대한 높은 이해도와 창의적인 아이디어를 보여준 '유성별팀(KAIST)'이 차지했다. 최우수상
KAIST 오토아이디랩(Auto-ID Labs)은 7일 GS1 국제표준기구 의장단(르노 드 바르부아 CEO)과 장근무 유통물류진흥원(GS1 Korea)원장이 KAIST 도곡캠퍼스를 방문해 한국자동인식산업협회를 비롯, 업계 관계자들과 간담회를 개최했다고 밝혔다. 헬로티 김진희 기자 |
KAIST 오토아이디랩(Auto-ID Labs)은 7일 GS1 국제표준기구 의장단(르노 드 바르부아 CEO)과 장근무 유통물류진흥원(GS1 Korea)원장이 KAIST 도곡캠퍼스를 방문해 (사)한국자동인식산업협회를 비롯, 업계 관계자들과 간담회를 개최했다고 밝혔다. 헬로티 김진희 기자 |
일반카메라에 비해 홀로그래픽 카메라는 물체의 3D 정보를 획득하는 능력 덕분에 현실감 있는 영상을 제공한다. 하지만 기존 홀로그래픽 카메라 기술은 광파(光波)의 간섭 현상을 이용해 빛의 파장·굴절률 등을 측정하는 장치인 간섭계를 사용해 복잡하고 주변 환경에 민감한 단점이 있다. KAIST는 물리학과 박용근 교수 연구팀이 3차원 홀로그래피 이미징 센서 기술의 새로운 도약을 이뤘다고 23일 발표했다. 연구팀은 복잡한 간섭계를 사용하지 않는 혁신적인 홀로그래피 카메라 기술을 발표했다. 이 기술은 마스크를 이용해 빛의 위상 정보를 정밀하게 측정하며, 이에 따라 물체의 3D 정보를 더욱 정확하게 재구성할 수 있다. 연구팀은 제시한 혁신적인 방법은 수학적으로 특정 조건을 만족하는 마스크를 일반 카메라에 추가하고, 이를 통해 측정한 레이저 산란광을 컴퓨터 상에서 분석하는 방식이다. 복잡한 간섭계가 필요하지 않고, 더욱 단순화된 광학 시스템을 통해 빛의 위상 정보를 효과적으로 획득한다. 이 기술에서는 물체 뒤 위치한 두 렌즈 사이의 특별한 마스크가 중요한 역할을 한다. 이 마스크는 빛의 특정 부분을 선별적으로 필터링하며, 렌즈를 통과하는 빛의 강도는 일반적인 상업용 카메라
한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 조은애 교수·포항공대(POSTECH) 화학공학과 한정우 교수 공동 연구팀은 수소차 연료 전지에 사용되는 촉매인 백금을 대체할 비귀금속 촉매를 개발했다고 22일 밝혔다. 수소차에 사용되는 '양이온 교환막 연료전지(PEMFC)'는 전기화학 반응 속도를 높이기 위해 전극에 많은 양의 백금 촉매를 사용한다. 연구팀은 백금을 대체할 수 있는 공기극용 '단일 원자 철·질소·탄소·인 소재'를 개발하고, 활성 메커니즘을 규명했다. 이 소재는 탄소에 미량의 철 원소가 원자 단위로 분산돼 있고, 그 주변을 질소와 인이 결합하는 구조라고 연구팀은 설명했다. 이 소재를 촉매로 이용하면 현재 상용 제품에 적용되고 있는 PEMFC뿐만 아니라 차세대 연료전지인 '음이온 교환막 연료전지(AEMFC)'에도 적용할 수 있다. 귀금속인 백금보다 1000분의 1 이상 저렴해 가격 경쟁력을 확보할 수 있다고 연구팀은 덧붙였다. 조은애 교수는 "연료전지는 복잡한 반응 장치라서 새로운 촉매가 개발되더라도 실제 연료전지에 적용하기는 어려운 경우가 많은데 이번에 개발한 촉매는 양이온 교환막 연료전지와 음이온 교환막 연료전지에 적용해 모두 성능을 높이는 데 성공했다
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