현대 물리학의 두 축인 양자역학과 상대성이론은 공간과 시간을 바라보는 관점에서 오랫동안 조화를 이루지 못해 왔다. 상대성이론이 공간과 시간을 ‘시공간’으로 통합해 다루는 반면, 양자역학은 공간에 대해서만 양자상태를 정의하고 시간은 변화의 과정으로 취급해 왔기 때문이다. 이러한 차이는 두 이론이 100년 넘게 근본적 불일치를 안고 발전해 온 배경으로 꼽힌다. 이 같은 문제에 대해 국내 연구진이 새로운 이론적 틀을 제시했다. UNIST는 물리학과 이석형 교수가 시간에 따라 전개되는 양자역학적 동역학 전체를 하나의 거대한 양자상태로 다루는 새로운 이론을 정립하고, 이를 세계적 권위의 학술지인 Physical Review Letters에 게재했다고 22일 밝혔다. 이 교수가 제안한 핵심 개념은 ‘시간 위의 다자 양자상태’다. 이는 여러 시점에 걸쳐 일어나는 양자 과정을 각각 분리된 과정으로 보지 않고, 하나의 통합된 양자상태로 묶어 표현하는 방식이다. 이를 통해 공간적으로 떨어진 계뿐 아니라 시간적으로 분리된 계 역시 동일한 수학적 구조 안에서 다룰 수 있게 됐다. 연구진은 그동안 서로 다른 언어로 기술돼 온 공간상의 양자 ‘상태’와 시간상의 양자 ‘과정’을 하나의
UNIST는 18일 과학기술정보통신부가 주관한 ‘2025년 비상대비업무 평가’에서 우수기관으로 선정돼 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 기관표창을 받았다. 이번 평가는 국가 비상사태와 전시 상황에 대비한 공공기관의 대응 체계를 점검하기 위해 진행됐으며, 계획 수립 수준을 넘어 실제 상황에서의 대응 가능성과 실행력을 중심으로 검증이 이뤄졌다. UNIST는 2025년 비상대비업무 추진 과정에서 ‘충무6000 자체충무계획’을 기준으로 을지연습을 운영하고, 전시 상황을 가정한 주요 훈련을 단계별로 진행했다. 이를 통해 상황별 대응 절차를 점검하고 현장 적용력을 높였다는 평가를 받았다. 훈련 과정에서는 전시 발생 시 예상되는 다양한 상황에 대한 대응 능력이 향상됐으며, 현장 판단 속도와 역할 분담의 명확성이 개선됐다. 구성원들의 대응 역량이 실제 행동으로 이어졌다는 점도 주요 성과로 꼽혔다. UNIST는 비상대비 업무를 특정 부서의 역할로 한정하지 않고 전 구성원이 참여하는 대응체계를 구축해, 조직 전반에 비상대비 인식을 확산시켰다. 이러한 참여형 운영 방식이 체계적 대응 역량 강화로 이어졌다는 분석이다. 이재천 UNIST 안전시설관리본부장은 “이번 기관표창은 비상대
삐뚤빼뚤한 손글씨로 작성된 수학 답안을 사람처럼 채점하고, 풀이 과정의 오류까지 짚어주는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. UNIST 인공지능대학원 김태환 교수와 POSTECH 고성안 교수 연구팀은 손글씨 수학 답안을 자동으로 평가하는 AI 모델 ‘베미(VEHME, Vision-Language Model for Evaluating Handwritten Mathematics Expressions)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 주관식 수학 문제 채점은 교육 현장에서 가장 많은 시간이 소요되는 업무 중 하나로 꼽힌다. 수식과 그래프, 도형이 혼합된 답안 구조와 학생마다 다른 필체, 배치 방식 때문에 이를 자동화하는 데에는 기술적 한계가 있었다. AI가 손글씨 수식을 정확히 인식하고 풀이 과정의 오류를 판단하기가 쉽지 않았기 때문이다. 연구팀이 개발한 베미는 사람이 풀이 과정을 따라가듯 수식의 위치와 문맥을 함께 이해해 채점을 수행한다. 단순히 정답 여부를 판단하는 데 그치지 않고, 풀이 과정 중 어느 단계에서 어떤 오류가 발생했는지도 함께 분석할 수 있다. 연구진이 미적분부터 초등학교 산수 수준까지 다양한 손글씨 수학 답안을 대상으로 성능을 검증한 결과, 베미는
빛의 파장과 세기, 즉 밝기를 서로 간섭 없이 조절할 수 있는 모래알 크기의 칩이 개발됐다. 실시간으로 파장과 세기를 제어해야 하는 양자 얽힘 광원이나 소형화가 요구되는 광신호 처리 장치 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 전기전자공학과 이종원 교수 연구팀은 빛의 세기와 파장을 각각 독립적으로 제어할 수 있는 새로운 메타표면 소자를 세계 최초로 개발했다고 16일 밝혔다. 메타표면은 빛의 파장보다 훨씬 작은 나노 구조물을 표면에 배열해 빛의 광학적 성질을 인위적으로 조절하는 소자다. 부피가 큰 기존 광변조 매질을 대체할 수 있어 기기 경량화에 유리하며, 기존 기술로는 구현하기 어려웠던 광학 현상을 가능하게 한다. 연구팀이 개발한 메타표면은 제2고조파 생성 현상을 제어한다. 제2고조파 생성은 입력된 빛의 에너지를 두 배로 증폭해 파장이 절반인 새로운 빛으로 변환해 출력하는 기술이다. 예를 들어 적외선 영역의 빛을 입력하면 파장이 다른 빛으로 변환되며, 이는 미량 생체 분자 감지 센서나 양자 통신 기술 등에 활용될 수 있다. 그동안 제2고조파 생성 기술은 빛의 파장과 세기가 서로 복잡하게 얽혀 있다는 한계가 있었다. 변환 효율을 높여 세기를 키우면
지붕으로 떨어지는 빗물로 전기를 만들어 폭우 상황에서 배수 장치나 경보 시스템을 가동할 수 있는 기술이 나왔다. UNIST 기계공학과 박영빈 교수팀은 빗방울로 전기를 만드는 탄소섬유 복합재 기반 물방울 발전기를 개발했다고 15일 밝혔다. 탄소섬유 복합재는 탄소섬유 다발을 플라스틱 수지에 섞은 소재로, 가벼우면서도 강해 건물 지붕과 같은 외장재로 활용할 수 있는 소재다. 개발된 탄소섬유 복합재 발전기는 빗방울이 복합재 표면에 닿았다가 빠르게 떨어지는 순간 전기를 생성한다. 이는 정전기와 유사한 원리다. 빗방울은 양전하를, 복합재 표면은 음전하를 띠는데 빗방울이 접촉했다가 떨어지는 순간 전하 입자가 탄소섬유를 따라 이동하면서 전류가 흐른다. 기존 금속 기반 물방울 발전기는 금속이 빗속 오염물질에 의해 쉽게 부식되는 문제가 있었으나, 연구팀은 부식에 강한 탄소섬유 복합재를 적용해 이 문제를 해결했다. 또 복합재 표면을 특수 가공한 뒤 코팅재를 입혀 발전 성능을 높였다. 빗방울의 순간적인 접촉 면적은 넓히면서도, 빗방울이 빠르게 구슬 형태로 변해 표면에서 굴러떨어지도록 설계했다. 미세한 요철이 가공된 표면은 빗방울의 접촉 면적을 넓히고, 코팅재는 복합재 표면을 연꽃
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
사람 뇌의 시냅스보다 더 적은 에너지를 쓰는 인공 시냅스가 개발됐다. 게 껍질, 콩, 식물 줄기 추출물 성분으로 만들어진 인공 시냅스이며, 다 쓴 뒤에는 흙 속에서 완전히 분해돼 전자 쓰레기 문제도 해결할 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 에너지화학공학과 고현협 교수팀은 친환경 생분해 재료만으로 이뤄진 고성능 인공 시냅스를 만들었다고 9일 밝혔다. 시냅스는 뇌 뉴런에서 신호가 전달되는 지점으로, 앞쪽 뉴런에서 분비된 신경전달물질이 뒤쪽 뉴런의 수용체에 붙으면서 전기적 신호가 이어지는 형태다. 연구팀이 개발한 인공 시냅스는 샌드위치 층처럼 생긴 구조로, 이온결합층이 이온활성층 사이에 끼어 있는 형태다. 이온활성층에 전기 자극을 주면 활성층 안에 있던 신경전달물질 역할의 나트륨 이온이 방출돼 수용체 역할의 이온결합층과 붙는 방식이다. 전기 자극이 사라지고 난 뒤에도 일부 이온이 그 자리에 남아 다음 신호의 출력 세기를 조절하게 되며, 이는 실제 사람 시냅스에서 신경전달물질이 수용체에 결합한 뒤 잔류해 기억을 강화하는 과정과 유사한 원리다. 이 인공 시냅스는 사람의 시냅스보다 더 적은 0.85펨토줄의 에너지를 써 신호전달을 일으킨다. 에너지 효율이 뛰어난 사람
태양광 수소 생산에 꼭 필요한 광전극의 성능을 높이는 박막 물질이 개발됐다. 햇빛으로 물에서 수소를 추출하는 태양광 수소 생산 기술 상용화가 당겨질 것으로 기대된다. UNIST 신소재공학과 조한희 교수팀은 태양광 수소 생산 성능을 높일 수 있는 나프탈이미드계 자기조립분자 박막을 개발했다고 8일 밝혔다. 태양광 수소 생산은 물속에 담긴 광전극에 햇빛을 쪼여 물을 수소와 산소로 분해하는 기술이다. 광전극 내부의 반도체가 빛을 흡수하면 전자가 생기는데, 이 전자가 기판으로 이동해 물이 수소와 산소로 분해되는 화학반응을 일으킨다. 연구팀이 개발한 자가조립박막은 유기반도체와 기판 사이에서 전자를 전달해 주는 역할을 한다. 기존에는 이 역할을 두께가 두껍고 전하 전달 성능이 떨어지는 금속산화물층이 맡아왔다. 이 물질을 광전극에 적용했을 때, 7.97 mA/cm² 전류 밀도를 기록했다. 이는 벌크 유기반도체를 기반으로 하는 광전극 중에서 가장 뛰어난 전류 밀도 성능이다. 광전극의 전류 밀도 성능이 뛰어날수록 수소가 반대쪽 전극에서 빠르게 생산된다. 또 이 물질은 금속산화물층과 달리 분자끼리 알아서 조립돼 박막을 형성하기 때문에 제작 공정 비용도 줄일 수 있다. 연구팀은
3D 포인트 클라우드(Point Cloud) 기반 인공지능(AI) 모델이 학습해야 하는 데이터량을 크게 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는 기술이 개발됐다. 자율주행차와 로봇 등 대규모 3D 데이터를 다루는 분야에서 학습 시간과 연산 비용을 줄이는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 심재영 교수팀은 3D 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 압축해 학습 효율을 높이는 ‘데이터 증류(dataset distillation)’ 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 데이터 증류는 대규모 학습 데이터에서 핵심 특징만을 추출해 ‘요약 데이터’를 만드는 기술이지만, 3D 포인트 클라우드는 점의 순서가 정해져 있지 않고 물체가 회전된 경우가 많아 적용이 어려운 형태로 꼽혀 왔다. 요약 데이터의 완성도를 높이려면 원본 데이터와 비교·매칭 과정이 필수지만, 이러한 특성 때문에 엉뚱한 부위가 비교되거나 같은 물체도 서로 다른 물체로 인식되는 문제가 발생한다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 기술을 결합했다. 첫째, 순서가 일정하지 않은 점 데이터의 의미 구조를 자동으로 정렬해주는 손실 함수(SADM)를 적용했다. 둘째, 물체의 회전 각도를 AI가
UNIST와 국립부경대학교가 28일 UNIST 해동홀에서 해양수산 AI융합 공동연구 기술교류회를 열고, 양 기관의 연구시설과 장비를 공동으로 활용하기 위한 협약을 체결했다. 이번 협력은 지난 8월부터 논의해온 ‘해양수산 AI융합연구센터’ 설립 추진을 실제 실행 단계로 끌어올리는 계기가 됐다. 기술교류회에서는 양 기관이 보유한 기술 개발 데이터와 연구 성과를 교차 검토하며 공동연구의 구체적 방향을 정리했다. 발표는 북극항로 대응, 해양 탄소중립, 스마트수산 등 미래 분야 중심으로 진행됐다. UNIST의 이창훈 교수는 북극항로 개방에 대비한 항만 전략을, 임한권 교수는 산업 탄소저감 전환 로드맵을 제시했다. 부경대의 김성훈 교수와 천은준 교수는 해양물류, SMR, 소재공정 기술을 연결한 신규 연구 방안을 제안했다. 또 양 기관은 연구시설, 실험 장비, 교육·연수 공간을 동일 조건으로 상호 개방하는 협약도 체결했다. UNIST의 고급 분석 장비와 부경대의 수상레저·교육 인프라가 연구자들에게 동일하게 제공됨에 따라 연구 속도와 효율이 한층 높아질 것으로 기대된다. 이번 협약을 기반으로 양 기관은 ▲해양환경 모니터링 ▲해양로봇 ▲자원탐사 ▲수소·탄소중립 ▲북극항로 기
산업단지에서 주로 발생하는 발암물질인 다환방향족탄화수소(PAHs)의 노출 위험을 더 정확하게 평가할 수 있는 통합 대기오염 분석 기술이 개발됐다. 기존 분석 방법이 놓치기 쉬운 유해물질 노출 사각지대를 찾아내고, 과학적 근거에 기반한 산업단지 환경관리 정책 수립에 도움이 될 전망이다. UNIST 지구환경도시건설공학과 최성득 교수팀은 수동대기채취, 3차원 확산모델, 확률 기반 위해성 평가 기법을 통합한 대기오염 분석 기술을 개발했다고 밝혔다. 수동대기채취(PAS) 기법은 스펀지처럼 생긴 다공성 매체에 공기 중 오염물질을 자연적으로 흡착시켜 샘플을 채취하는 방식이다. 경제적이고 효율적이라 넓은 지역에 수동대기채취 장치를 촘촘하게 설치해 고해상도의 오염 지도를 그릴 수 있다는 장점이 있지만, 측정된 오염물질이 어디서 어떤 경로로 이동했는지 파악하기는 어렵다. 연구팀은 3차원 확산모델을 이용해 이 한계를 보완했다. 굴뚝에서 나온 연기가 바람을 타고 퍼져나가는 모습을 컴퓨터로 시뮬레이션하는 기술로, 각 지점의 단순 오염도뿐 아니라 공장 굴뚝 높이와 바람 방향 등에 따라 오염 물질이 상공으로 확산한 뒤 수 km 떨어진 지점까지 하강하는 과정까지 확인할 수 있다. 또 확
엠폭스(원숭이두창) 중증화를 유발하는 ‘방아쇠’ 역할의 단백질 센서를 찾아냈다. 이 단백질은 체내로 침입한 엠폭스 바이러스의 DNA를 인식해 강한 염증 반응을 일으키는 것으로 확인됐다. UNIST 생명과학과 이상준 교수 연구팀은 국립보건연구원 김유진 과장, 성균관대학교 의과대학 김대식 교수 연구팀과 공동으로 엠폭스 감염 과정에서 AIM2 단백질이 과도한 염증 반응을 촉발하는 주요 원인임을 실험적으로 규명했다고 25일 밝혔다. 현재까지 보고된 엠폭스의 치명률은 약 3% 내외로 높지 않다. 그러나 체내에서 과도한 염증 반응이 일어나면 상황은 달라진다. 염증은 면역계가 바이러스를 제거하기 위해 나타나는 정상적 반응이지만, 지나치게 강해지면 정상 조직까지 손상시키며 병을 악화시킨다. 건강한 청년이 독감이나 코로나19 감염 후 생명을 잃는 사례에서도 ‘사이토카인 폭풍’이라 불리는 염증 폭주가 주요 원인으로 알려져 있다. 연구 결과에 따르면 AIM2는 엠폭스 바이러스의 DNA를 인식하는 일종의 ‘센서’ 역할을 한다. AIM2가 바이러스 DNA를 인식해 활성화되면 염증 소체가 형성되고, 이 염증 소체는 카스파제-1 효소를 활성화해 세포 파괴와 함께 염증 신호 물질(IL-
프라이팬 코팅제를 그린 수소 생산 장치의 부품에 발라 생산 성능을 1.4배 높인 기술이 나왔다. 코팅제가 수소 기포 부착을 막아 생산된 수소가 원활하게 배출되는 원리다. UNIST 에너지화학과 이동욱·류정기 교수팀은 수전해 장치의 주요 부품인 '다공성 수송층(PTL)'에 테플론(PTFE)을 코팅해 수소 생산 성능을 40% 높였다고 24일 밝혔다. 수전해 장치는 물과 전기로 그린 수소를 생산하는 장치이다. 수소는 이 장치 전극의 촉매 표면에서 화학 반응해 만들어진다. 이때 수소 기체가 제때 빠져나가지 못하고 기포 형태로 촉매 표면을 덮어버리면 반응이 막혀 문제가 된다. 생산 반응이 일어나는 촉매 표면적이 줄어들기 때문이다. 연구팀은 수소 기체가 빠져나가는 통로인 전극 ‘다공성 수송층’에 테플론을 발라 문제를 해결했다. 테플론은 원래 프라이팬의 음식 눌어붙음을 방지하기 위해 코팅하는 물질이다. 이 물질을 수송층에 코팅하면 수소가 다공성 구조를 빠르게 통과해 배출되면서 기포가 촉매 표면에 달라붙지 않게 된다. 또 원료 공급을 막지 않기 위해서 수송층의 아래쪽 절반은 코팅하지 않는 전략을 썼다. 수송층은 생산물인 수소가 빠져나가는 통로인 동시에 원료인 물을 촉매로
울산과학기술원(UNIST)을 비롯한 산학연 기관들이 제조업 현장의 AI 활용 성과와 기업 인재 혁신 사례를 공유했다. UNIST 등 산학연 6개 기관은 24일 서울 포스코센터에서 ‘AI+산업혁신: 산업현장 AI 활용과 인재혁신’을 주제로 ‘2025 Korea Industrial AI 공동 포럼’을 개최했다. UNIST, 한국산업기술진흥협회(산기협), 한국생산기술연구원(생기원), LS일렉트릭, LG AI연구원, 포스코홀딩스가 공동 주최하고 과학기술정보통신부와 과실연 AI미래포럼이 후원한 이날 포럼에는 산업계 최고기술책임자(CTO)·디지털전환(DT) 임원, 출연연 관계자 등 200여 명이 참석했다. 이날 포럼에서는 국내 제조 기업의 AI 확산을 촉진하기 위한 실제 적용 사례와 정책·기술 전략이 다뤄졌다. 개회식에서 안현실 UNIST 연구부총장은 “AI 도입은 산업 경쟁력의 핵심 전략이며, 제조 현장 문제를 해결하는 실무형 AI 인재 양성이 무엇보다 중요하다”며 “UNIST가 한국의 산업 펜타곤에 해당하는 부·울·경과 경주·포항 지역 산업AI 기술의 연구와 실증, 인재 양성에 속도를 내겠다”고 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 축사에서 “국내
‘포스트 실리콘’ 반도체 소재로 꼽히는 2차원 반도체 소재 상용화의 최대 난제였던 접촉 저항 문제를 해결할 결정적 단서가 나왔다. 국내 연구진이 접촉 저항을 유발하는 에너지 장벽의 이론 예측값과 실제 실험값이 불일치하는 원인을 찾아낸 것이다. 정확한 반도체 성능 예측이 가능해져 2차원 소재를 이용한 초나노 반도체 칩 개발에 속도가 붙을 전망이다. UNIST 반도체소재·부품대학원 정창욱·권순용 교수팀은 2차원 반도체 소재와 바일 금속이라는 준금속이 맞닿을 때 생기는 이론적 에너지 장벽이 실험 결과와 일치하지 않는 원인을 밝혀내고, 이를 설명하는 새로운 예측 공식을 제시했다고 19일 밝혔다. 반도체 업계는 수 나노미터 이하의 초미세 공정 칩을 만들기 위해 실리콘 대신 원자 수 겹 두께의 2차원 반도체 소재에 주목해왔다. 하지만 이 2차원 소재를 기존에 쓰던 금속 전극에 연결하면 전자가 잘 흐르지 못하는 접촉 저항이 심각해진다. 전자가 금속에서 반도체 소재로 갈 때 넘어야만 하는 에너지 장벽이 높기 때문이다. 바일 준금속은 실험적으로는 이러한 장벽을 낮추는 대안 소재로 알려져 있다. 문제는 신뢰성이다. 기존 이론 계산에 따르면 오히려 에너지 장벽이 높게 예측되기
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UPDATE: 2025년 12월 22일 18시 33분
