한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 박종세 교수팀과 하이퍼엑셀(전기·전자공학부 김주영 교수 창업기업)이 챗GPT와 같은 생성형 AI에 특화된 고성능·저전력의 신경망처리장치(NPU) 핵심기술을 개발했다고 4일 밝혔다. 챗GPT4나 제미나이 2.5 등 최신 생성형 AI 모델들은 메모리 용량을 많이 필요로 하기 때문에 마이크로소프트나 구글 등 생성형 AI 클라우드 운영기업들은 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 수십만장씩 구매하고 있다. NPU는 인공신경망을 이용해 AI 연산에 특화된 반도체로 GPU 대비 저전력으로도 높은 효율을 낼 수 있어 GPU를 대체할 기술로 주목받고 있다. 연구팀은 메모리 사용의 대부분을 차지하는 ‘KV 캐시’(생성형 AI 모델을 작동할 때 성능을 높이기 위해 사용하는 임시 저장 공간)의 양자화를 통해 적은 수의 NPU 디바이스만으로 동일 수준의 AI 인프라를 구성, 생성형 AI 클라우드 구축 비용을 절감할 수 있는 기술을 개발했다. AI 처리 시스템은 보다 뛰어난 추론 서비스를 제공하기 위해 처리해야 하는 요청의 수와 길이가 증가하고, 이 때문에 생성형 AI 모델의 추론 과정에서 생성되는 KV캐시가 커지면서 메모리 병목으로 이어지게 된
착용형(웨어러블) 전자기기에 쓰이는 섬유형 에너지 저장장치의 성능을 소량의 첨가제만으로도 늘리는 기술이 개발됐다. 한국과학기술연구원(KIST)은 전북분원 기능성복합소재연구센터 김남동 책임연구원과 주용호 선임연구원 연구팀이 한국과학기술원(KAIST) 이진우 교수 연구팀과 공동으로 소량의 첨가제로 이온전도도를 크게 높인 고분자 전해질을 개발했다고 3일 밝혔다. 기존 고분자 기반 고체 전해질은 자유롭게 구부릴 수 있는 특성으로 섬유 형태로 만든 에너지 저장장치로 주목받고 있으나 이온전도도가 낮아 실제 활용이 어려운 것이 문제였다. 이에 연구팀은 자유전자 구조를 안정적으로 유지하면서도 외부 자극에는 민감하게 반응하는 ‘4-하이드록시 템포’(HyTEMPO)라는 유기 분자를 활용하는 기술을 개발했다. 이 유기 분자를 고체 전해질에 첨가하자 고체 상태에서도 고분자 내부에서 막힌 길을 뚫어주는 고속도로처럼 작용해 이온이 빠르게 흐를 수 있게 해줘 이온 전도도가 기존 대비 17배 늘어난 ㎝당 3.2mS(밀리지멘스, 전기 전도도 단위)로 늘어났다고 연구팀은 설명했다. 또 이온 이동뿐 아니라 에너지를 저장하고 내보내는 성능까지 함께 개선해 섬유 형태 전극만으로 에너지 저장장치를
한국과학기술원(KAIST)은 전기·전자공학부 노용만 교수 연구팀의 박세진 박사과정생이 장시간 음성 생성이 가능한 음성언어모델(SLM·Spoken Language Model) ‘스피치SSM’을 개발했다고 3일 밝혔다. 이번 연구는 권위 있는 국제머신러닝학회(ICML) 논문 중 1%만 받을 수 있는 구두 발표 대상으로 선정됐다. SLM은 대형언어모델(LLM)과 달리 텍스트가 아닌 음성을 학습함으로써 텍스트에 담을 수 없는 사람의 억양·감정 등 비언어적 정보까지 이해해 정보를 생성하는 기술이다. 텍스트 기반 언어 모델의 한계를 넘어서는 차세대 기술로 주목받고 있지만, 장시간 일관된 음성을 생성하기 어려워 팟캐스트, 오디오북, 음성비서 등에는 적용하기 어려웠다. 음성 정보를 담기 위해 ‘음성 토큰’(음성을 잘게 쪼갠 데이터) 형태로 만드는데, 음성 토큰이 많아질수록 고해상도를 유지하기 위한 메모리 소비가 급증하기 때문이다. 앞의 정보를 집중해 기억하는 메모리의 길이에 한계가 있어, 장시간 이용할 경우 주제의 일관성이 무너지는 문제가 있었다. 연구팀은 최근 정보에 집중하는 ‘어텐션 층’(attention layer)에 전체 이야기의 흐름, 즉 장기적인 맥락을 오래 기
한국과학기술연구원(KIST)은 천연물신약사업단 박근완 책임연구원 연구팀이 인공지능(AI) 신약 후보물질 예측 국제대회 ‘캐시(CACHE) 챌린지’ 4회 대회에서 2회 연속 우승을 차지했다고 1일 밝혔다. 앞서 3회 대회에서는 박 책임연구원 연구팀 등 4팀이 공동 우승했는데, 이번에는 단독 우승한 것이다. 캐시 챌린지는 신약 개발 첫 단계에서 AI 기술이 실제로 얼마나 효과적으로 작동하는지 평가하는 대회로 2021년 출범했다. 시뮬레이션에 그치지 않고 참가팀이 제안한 신약 후보 물질을 실제 실험실에서 검증하는 게 특징이다. 4회 대회는 암 면역치료와 자가면역질환을 목표로 하는 신약 후보 물질 예측을 주제로 전 세계 23개 본선 진출팀이 2년간 경쟁했다. 총 1688개 신약 후보 화합물이 신약 대상으로 선정됐으며 이중 KIST 연구팀이 제안한 후보물질이 유일하게 화학적 독창성과 생물학적 활성을 모두 인정받았다. 연구팀은 KIST 자체 개발 AI 모델 ‘ECBS’(진화적 화합물 결합 유사성)를 활용해 항암 면역치료 주요 목표로 주목받는 CBLB 단백질을 표적으로 한 물질을 찾아냈다. 이 단백질은 암세포가 몸속 면역 시스템 공격을 피할 수 있도록 돕는 역할을 하는
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 스티브 박 교수 연구팀이 섬유 위에 전자회로를 직접 그려 넣는 혁신적인 방식을 통해 유연하면서도 내구성이 뛰어난 전자섬유 플랫폼을 개발했다고 25일 밝혔다. ‘직접 잉크 쓰기‘ 3D 프린팅 방식을 이용해 센서와 전극 기능을 하는 특수 잉크를 섬유 기판 위에 직접 인쇄하는 방식이다. 이를 이용해 복잡한 제작 과정을 거치지 않고도 맞춤형 전투복을 제작할 수 있다. 전투원 개개인의 정밀한 움직임과 인체 데이터를 수집해 이를 바탕으로 맞춤형 훈련 모델을 제시할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 유연성을 가진 스티렌-부타디엔-스티렌(SBS) 고분자와 전도성을 부여하는 탄소나노튜브를 조합해 최대 102% 늘어나는 인장·굽힘 센서 잉크를 개발했다. 1만 차례의 반복적인 테스트에서도 안정적인 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 이는 전투원의 격렬한 움직임 속에서도 정확한 데이터를 지속해 얻을 수 있음을 의미한다. 연구팀은 개발한 전자섬유를 어깨, 팔꿈치, 무릎 등 주요 관절 부위에 프린팅해 달리기, 팔 벌려 높이뛰기, 팔굽혀 펴기 등 다양한 인체의 다양한 움직임을 모니터링했다. 또 스마트 마스크를 활용해 호흡 패턴을 측정하거나,
흐릿하고 끊기는 영상을 또렷하고 매끄럽게 복원하는 인공지능(AI) 모델을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 제시했다. 24일 UNIST는 인공지능대학원 유재준 교수팀이 영상의 해상도와 프레임을 동시에 개선하는 AI 모델 ‘BF-STVSR’(Bidirectional Flow-based Spatio-Temporal Video Super-Resolution)을 개발했다고 밝혔다. 해상도와 프레임 수는 영상 품질을 결정짓는 요소다. 해상도가 높을수록 화면이 선명하고, 프레임 수가 많을수록 영상 속 움직임이 끊기지 않고 매끄럽다. 기존 AI 영상 복원 기술은 해상도와 프레임을 따로 처리했다. 또 프레임 보강은 사물의 이동 방향과 속도를 계산해 중간 장면을 생성하는 방식인 옵티컬 플로우 예측 네트워크에 의존했다. 그러나 옵티컬 플로우는 연산이 복잡하고 오차가 쌓이기 쉬워 영상 복원 속도와 품질 면에서 한계가 있었다. 연구팀이 개발한 BF-STVSR은 비디오 특성에 적합한 신호 처리 기법을 도입해 옵티컬 플로우 예측 네트워크에 의존하지 않고 프레임 간 양방향 움직임을 스스로 학습한다. 이를 통해 사물의 윤곽 등을 함께 추론함으로써 해상도와 프레임을 동시에 개선할 수 있
한국과학기술원(KAIST) 조힘찬 교수팀은 한국표준과학연구원 임경근 박사팀과 공동으로 차세대 초고속 데이터 통신인 ‘라이파이’(Li-Fi)의 보안성까지 높인 암호화 광통신 소자 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. ‘빛’(Light)과 ‘와이파이’(Wi-Fi)의 합성어인 라이파이는 빛의 가시광선 대역을 활용한 무선통신 기술로, 와이파이보다 최대 100배 빠른 224Gbps(초당 기가비트)급 속도를 낼 수 있다. 사용할 수 있는 주파수 할당의 제약이 없고 전파 혼신(GPS 신호 이용 방해) 문제도 적지만, 누구나 접근할 수 있어 상대적으로 보안에 취약하다. 연구팀은 친환경 양자점(QD, Quantum Dot·수 나노미터 크기 반도체 입자) 소재를 기반으로 전기장을 이용해 빛을 발생시키는 장치를 개발했다. 투과 전극에 존재하는 아주 작은 구멍에 전기장이 집중되고 전극 너머로 투과되는데, 이 소자는 이를 이용해 두 가지 입력 데이터를 동시에 처리할 수 있다. 기기 자체에서 정보를 빛으로 바꾸는 것과 동시에 암호화함으로써 별도의 장비 없이도 보안이 강화된 데이터 전송이 가능하다. 연구팀이 개발한 소자의 외부양자효율(EQE·전기를 얼마나 효율적으로 빛으로 변환할 수 있는
한국과학기술원(KAIST) 박인규 교수 연구팀은 한국전자통신연구원(ETRI)과의 공동연구를 통해 기존 촉각 센서의 구조적 한계를 극복한 열 성형 기반 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 로봇이 물체를 잡거나 의료기기가 몸의 맥박을 감지할 때 쓰는 촉각 센서는 손끝처럼 ‘눌림’을 느끼는 기술이다. 고무나 실리콘처럼 늘렸다가 놓으면 다시 원래 모양으로 돌아오는 기존 연성 엘라스토머 기반 촉각 센서는 응답속도가 늦고 장기간 사용 시 재료가 변형되는 문제가 있다. 연구팀은 2차원 필름 위에 정밀하게 전극을 형성한 후 열과 압력을 가해 3차원 구조로 성형하는 방법으로 열 성형 촉각 센서를 개발했다. 센서 상부의 전극과 지지 다리 구조는 목적에 따라 기계적 물성을 자유자재로 조절할 수 있다. 지지 다리의 두께, 길이, 개수 등 미세한 구조 매개변수를 조정함으로써 센서의 영률(재료의 강성을 나타내는 지표)을 10Pa(파스칼)에서 1MPa(메가파스칼)까지 폭넓게 설정할 수 있다. 이는 피부, 근육, 힘줄 등의 생체조직과 유사한 수준이다. 개발한 센서는 가벼운 숨결까지 인식할 수 있을 정도로 민감도가 높고 응답속도도 0.1ms(밀리초·1천분의 1초) 수준으로 빠르다. 장기간
한국과학기술원(KAIST) 최재식 교수는 네이버 AI Lab과 공동 연구를 통해 추가적인 학습 없이도 인공지능(AI) 생성 모델의 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 AI 모델인 ‘스테이블 디퓨전’은 자연어로 제공된 설명만으로도 고해상도·고품질 이미지를 자동 생성할 수 있다. 학습된 모델과 소스코드가 공개돼 있어 상업적·연구 목적으로 활발히 활용되고 있다. 하지만 ‘창의적인’ 이라는 텍스트를 입력해도 독창적인 이미지를 만들기 어려워 추가적인 데이터를 필요로 한다. 연구팀은 AI 모델의 내부 특징 맵을 증폭해 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다. 특징 맵을 주파수 영역으로 변환한 후 높은 주파수 영역에 해당하는 부분의 값을 증폭하면 노이즈나 작게 조각난 색깔 패턴의 형태를 유발하는 것을 확인했다. 낮은 주파수 영역을 증폭함으로써 별도의 학습 없이도 효과적으로 창의적 생성을 강화할 수 있다. 유용성까지 고려해 AI 모델 내부의 블록별로 최적의 증폭 값을 자동으로 선택하는 알고리즘을 제시했다. 개발한 알고리즘을 사용하면 기존 모델 대비 참신하면서도 유용성이 크게 저하되지 않은 이미지를 생성할 수 있다고
KAIST 연구진이 도시 건축물의 냉난방 에너지 절감뿐 아니라, 도심 생활 속 꾸준히 제기돼 온 ‘빛 공해’ 문제를 해결할 수 있는 보행자 친화형 ‘스마트 윈도우 기술’을 개발하는데 성공했다. KAIST는 생명화학공학과 문홍철 교수 연구팀이 사용자의 의도에 따라 창문을 통해 들어오는 빛과 열을 조절하고, 외부로부터의 눈부심까지 효과적으로 상쇄하는 스마트 윈도우 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 최근에는 사용자의 조작에 따라 빛과 열을 자유롭게 조절할 수 있는 능동형 스마트 윈도우 기술이 주목받고 있다. 이는 기존의 온도나 빛 변화에 수동적으로 반응하는 창호와 달리, 전기 신호를 통해 실시간으로 조절이 가능한 차세대 창호 시스템이다. 연구팀이 개발한 차세대 스마트 윈도우 기술인 RECM(Reversible Electrodeposition and Electrochromic Mirror)은 단일 구조의 전기변색 소자를 기반으로, 가시광선(빛)과 근적외선(열)의 투과율을 능동적으로 조절할 수 있는 스마트 윈도우 시스템이다. 특히 기존 금속 증착 방식의 스마트 윈도우에서 문제로 지적돼 온 외부 반사광에 의한 눈부심 현상을 변색 소재를 함께 적용해 효과적으로 억제함으로
화학 공정 산업에서 전기 부품을 안전하게 사용하는 일은 여전히 높은 진입장벽을 요구하는 과제다. 인간과 환경, 플랜트의 안전을 지키면서도 효율을 포기하지 않아야 하기 때문이다. 이런 딜레마 속에서 퍼지(Purge) 및 양압(Pressurization, Ex p) 기술을 적용한 인클로저 솔루션은 실질적인 돌파구로 주목받고 있다. 이 솔루션은 안전성과 비용 효율, 유연성을 결합해 극한 환경에서도 표준 전기 장비를 사용할 수 있는 가능성을 열어준다. 퍼지 및 양압 기술의 작동 원리 퍼지 및 양압 보호는 Ex 영역의 전기 장비를 효과적으로 보호하는 방식이다. 원리는 명료하다. 먼저 인클로저 내부를 깨끗한 공기 또는 불활성 가스로 퍼지(purging)하여 가연성 가스를 제거한 후, 소량의 양압(몇 밀리바 수준)을 유지함으로써 외부의 폭발성 물질 유입을 차단한다. 이때 압력 유지, 밸브 작동, 통풍구 관리 등은 통합 제어 시스템을 통해 자동화되며, 압력 손실이 발생하면 시스템은 경고 또는 자동 셧다운을 실행해 사고를 방지한다. 최신 시스템은 누출 보정 기능까지 갖춰 안정성을 한층 끌어올렸다. 특히 이 기술은 가스뿐 아니라 분진 위험 지역에도 대응할 수 있으며, PLC,
산업 현장에서 컨베이어 벨트는 단순한 운반 수단을 넘어, 공정 흐름과 생산 효율을 좌우하는 핵심 인프라로 자리잡고 있다. 특히 물류 및 벌크 자재 운반 라인에서는 벨트 위의 하중과 체적 정보가 곧 시스템의 생산성과 직결된다. 페펄앤드푹스가 개발한 Volume3D는 이러한 필요에 정확하고 유연하게 대응하는 3D 체적 측정 솔루션이다. 컨베이어 하중, 이제는 3D로 본다 Volume3D는 LiDAR 기반 고정밀 측정 기술을 통해 컨베이어 상의 물체 윤곽을 실시간으로 인식하고, 체적과 부피 유량 데이터를 추출한다. 여기에는 R2000과 R2300 모델이 사용되며, 전자는 ±3%의 정밀도로 고정밀 측정이 가능하고, 후자는 초당 100회 스캔 속도로 빠르게 움직이는 대상도 놓치지 않는다. 하나의 측정 지점에는 최대 3대의 LiDAR 센서를 동시 운용할 수 있어, 그림자 효과를 최소화하고 복잡한 형상의 대상도 입체적으로 파악할 수 있다. 속도와 부피를 동시에, MSEU + 로터리 엔코더 구조 윤곽 데이터만으로는 완전한 3D 분석이 어렵다. 이를 해결하기 위해 Volume3D는 컨베이어 속도 데이터를 함께 취득한다. 페펄앤드푹스의 ENI58IL 인크리멘탈 로터리 엔코더를
한국과학기술원(KAIST)은 21종의 반응물을 동시에 정밀 분석할 수 있는 인공지능(AI) 기반 신약 발굴 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 임산부의 입덧 완화를 위해 개발된 ‘탈리도마이드’는 광학 이성질체(동일한 화학식을 갖지만 배치가 달라 광학 활성이 다른 화합물) 특성 상 한쪽 이성질체는 진정 효과가 있지만, 다른 이성질체는 기형을 유발하는 부작용을 일으킨다. 신약 개발 과정에서는 원하는 광학 이성질체만을 선택적으로 합성하는 비대칭 촉매반응 기술이 관건이다. 다만 기존 분석법은 단일 기질에 대해 각각 수율과 광학 활성을 측정한 뒤 크로마토그래피 기반 분리 과정을 거쳐야 해 시간과 자원이 많이 든다. 화학과 김현우 교수 연구팀은 고해상도의 ‘불소 핵자기공명 분광기’를 이용, 다수의 반응물을 동시에 투입해 평가할 수 있는 비대칭 촉매반응 기술을 개발했다. 불소 작용기를 생성물에 도입하고, 자체 개발한 카이랄 코발트 시약을 적용해 모든 광학 이성질체를 명확하게 정량 분석할 수 있다. 연구팀은 분광기를 활용해 21종 기질의 비대칭 합성 반응을 단일 반응 용기에서 동시에 수행하고, 생성물의 수율과 광학 이성질체 비율을 별도의 분리 과정 없이 정량 측정하는 데 성
한국과학기술원(KAIST) 바이오·뇌공학과 장무석 교수 연구팀은 이종층 메타표면 설계 방식을 적용해 고해상도 분광기를 소형화하는 데 성공했다고 13일 밝혔다. 이종층 메타표면은 두 겹의 무질서한 나노미터(㎚·10억분의 1ｍ) 크기 인공 구조물을 통해 빛을 산란시켜 파장별로 패턴을 만들어내는 방법으로 빛을 제어할 수 있는 차세대 광학 소자다. 분광기는 빛을 파장별로 분해해 물성을 분석하는 광학 장비로 재료 분석, 화학 성분 검출, 생명과학 연구 등 다양한 분야에 쓰인다. 기존 고분해능 분광기는 수십 센티미터(㎝) 수준으로 폼팩터(외형)가 크고, 정확도를 높이기 위해 복잡한 교정 과정이 필요하다. 무지개처럼 색을 분리하듯 빛의 파장을 진행 방향으로 분리하기 위해 분산 부품이 쓰이기 때문인데, 이로 인해 실험실이나 산업 제조 현장 등으로 활용성이 제한적이었다. 연구팀은 빛의 색 정보를 빛의 진행 방향으로 일대일 대응시키는 기존 분광 패러다임에서 벗어나, 무질서한 구조를 광학 부품에 도입하는 방법을 고안했다. 수십∼수백 나노미터 크기 이종층 메타표면을 활용해 스페클 패턴(여러 파면의 빛이 간섭해 만들어지는 무작위 패턴)을 생성하고, 카메라가 측정한 스페클 패턴에서
한국과학기술원(KAIST)은 비싼 백금 촉매 없이도 수소를 생산할 수 있는 수전해 기술(물을 전기분해 해 수소를 생산하는 기술)을 개발했다고 11일 밝혔다. 최근 고순도 수소를 고압으로 생산할 수 있는 양이온 교환막 수전해(PEMWE) 기술이 차세대 수소 생산 기술로 주목받고 있다. 다만 고가의 귀금속 촉매에 대한 의존도가 높아 상용화에 어려움이 있었다. 생명화학공학과 김희탁 교수 연구팀은 한국에너지기술연구원 두기수 박사와의 공동 연구를 통해 계면 구조 설계를 최적화하는 방법으로 고가의 백금 코팅 없이도 고성능을 낼 수 있는 양이온 교환막 수전해 기술을 개발했다. 연구팀은 수전해 전극에서 이리듐 산화물이 제 성능을 내지 못하는 원인에 주목했다. 촉매와 기판 사이의 절연층에 가까운 이오노머가 전자의 흐름을 방해해 전자 통로가 차단되는 현상이 발생한다는 사실을 밝혀냈다. 이에 다양한 입자 크기의 촉매를 비교·분석하는 등 시뮬레이션을 통해 20㎚(나노미터·10억분의 1ｍ) 이상 크기의 촉매 입자를 사용할 때 전도성이 회복된다는 것을 실험적으로 입증했다. 촉매 입자 크기, 이오노머 분포, 촉매층 구조를 통합적으로 고려한 계면 설계를 통해 귀금속 사용량을 획기적으로
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