DGIST 로봇및기계전자공학과 남강현 교수 연구팀이 중국 상해교통대학교, 일본 도쿄대학교와 함께 전기자동차의 주행 상태를 실시간으로 정밀하게 추정하는 ‘물리적 AI(Physical AI) 기반 차량 상태추정 기술’을 개발했다. 이번 기술은 전기차의 핵심 제어 성능을 높이고 자율주행차의 안전성을 강화할 수 있는 중요한 기반 기술로 평가된다. 전기차가 급선회하거나 미끄러운 노면을 주행할 때 차량이 옆으로 얼마나 미끄러지는지를 나타내는 ‘측방향 미끄럼각(Sideslip Angle)’은 안전 제어를 위한 필수 정보다. 그러나 이 값은 차량 내부 센서로 직접 측정하기 어려워 자동차 업계는 복잡한 물리 모델을 활용하거나 간접 계산 방식으로 추정해왔다. 이 방식은 정확도와 주행 조건 대응에서 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물리 모델과 AI를 결합한 새로운 ‘물리적 AI 기반 추정 기술’을 마련했다. 차량 거동을 설명하는 물리 모델에 더해, 타이어에 작용하는 옆힘(횡타이어력)을 센서로 측정한 값과 AI 기반 회귀 모델(GPR)을 통합해 기존 방식보다 훨씬 높은 정밀도를 확보했다. 특히 연구팀은 물리 모델이 정확히 설명하기 어려운 비선형 타이어 거동과
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
개요 이 글에서는 차세대 무선 통신을 위한 전력 증폭기(PA)의 신호 왜곡과 에너지 비효율 문제를 해결하기 위한 방안으로 AI 기반 DPD(digital predistortion) 프레임워크를 소개한다. 기존의 다항식 기반 DPD 방식은 계산 복잡성과 비선형성, 메모리 효과에 대한 적응력의 한계로 어려움을 겪고 있다. 이 글에서 제안한 시스템은 첨단 신경망 아키텍처를 활용하여 전치왜곡을 동적으로 최적화함으로써 효율, 적응성, 실시간 보정 성능 면에서 기존 방식보다 뛰어나다. 모델 해석 가능성과 에너지 소비 같은 과제가 남아 있기는 하지만, 이 프레임워크는 확장 가능하고 에너지 효율적인 솔루션을 제공하여 현대 통신망을 위한 RF 송신기 설계에서 중요한 발전을 나타낸다. 머리말 2022년 11월 오픈AI(OpenAI)가 출시한 챗GPT는 인공지능(AI)의 잠재력을 보여주며 가장 빠르게 채택된 소프트웨어 제품 중 하나가 되었다. AI의 하위 분야인 머신러닝(ML)은 의사결정과 데이터 분석과 같은 작업을 가능하게 하여 산업 전반을 변화시키고 있다. 통신 분야에서는 AI와 ML이 신호 왜곡을 줄이고 전력 증폭기(PA)의 효율을 향상시키는 핵심 기술인 DPD(digit
국내 연구진이 교자성체(ferromagnetic-like antiferromagnet) 내부에서 스핀의 정렬 방향을 바꿔 변환 신호의 방향까지 뒤집는 데 성공했다. 복잡한 다층 구조나 강한 자기장 없이도 전류 스위칭이 가능해지는 원리를 제시한 것으로, 향후 저전력 스핀 반도체 소자 개발의 전기를 마련했다는 평가다. UNIST 신소재공학과 유정우 교수와 물리학과 손창희 교수 연구팀은 10일 산화루테늄 기반 교자성 소재에서 스핀-전하 변환을 가역적으로 제어할 수 있음을 실험적으로 규명했다고 밝혔다. 산화루테늄은 최근 반도체 분야에서 강자성과 반강자성의 장점을 모두 지닌 ‘제3의 자성 소재’로 주목받는 물질이다. 이론적으로는 기존 반도체 소자의 속도 한계를 뛰어넘고 에너지 효율을 크게 높이는 스핀 반도체 구현이 가능하다는 점에서 많은 관심을 받고 있다. 하지만 실제 전자소자로 활용하려면 스핀 신호를 회로가 인식할 수 있는 전류 신호로 바꾸는 ‘스핀-전하 변환’이 필수적임에도, 교자성 소재에서는 이를 정밀하게 제어하는 기술이 부족했다. 연구팀은 교자성체 내부에서 스핀 정렬 방향을 나타내는 네엘 벡터(Néel vector)를 조절하면 스핀이 전하로 변환될 때의 극성(
DGIST 화학물리학과 강준구 교수 연구팀이 성균관대학교 에너지과학과 정소희 교수팀과 공동으로 인공지능(AI)을 활용해 반도체나노결정(콜로이드 양자점) 소재의 합성 반응 경로를 시각화하는 기술을 개발했다. 이번 성과는 실험만으로는 파악하기 어려웠던 복잡한 화학 반응 흐름을 AI가 스스로 분석해 ‘지하철 노선도’처럼 직관적으로 보여줄 수 있게 한 것으로, 차세대 디스플레이·센서용 신소재 개발 속도를 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다. 반도체나노결정(콜로이드 양자점)은 나노미터 크기의 반도체 입자로, 크기에 따라 발광 색과 세기가 정밀 조절되는 차세대 나노 소재다. 삼성디스플레이 등 글로벌 기업들이 퀀텀닷 발광 재료로 주목하는 핵심 기술로 자리잡았으며, 적외선 카메라·센서 분야에서도 수요가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 개별 나노결정이 어떤 반응 단계를 거쳐 생성되는지를 규명하는 일은 매우 어렵다. 현재까지는 제한된 실험 데이터를 활용해 연구자가 ‘추리’에 가까운 방식으로 반응 경로를 예측해 왔지만, 데이터 부족과 복잡한 반응 특성 때문에 정확한 해석에는 한계가 있었다. 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 최신 자연어처리 기술로 알려진 ‘트랜스포머(Transf
KAIST는 기술사업화 전문 투자기관인 KAIST 홀딩스가 로봇밸리사업의 일환으로 유망 로봇 창업팀을 발굴·육성하고 기술 플랫폼 기반의 로봇 스케일업 생태계를 구축하기 위해 9일 대전스타트업파크 본부에서 ‘2025 KAIST 휴로보틱스 스타트업컵(Hu-Robotics Startup Cup)’을 성공적으로 개최했다고 10일 밝혔다. 이번 경진대회는 과학기술정보통신부가 추진하고 대전시가 지원하는 로봇밸리사업(딥테크 스케일업 밸리 육성 사업)의 핵심 프로그램으로 진행됐다. KAIST 기계공학과 연구진, 엔젤로보틱스·트위니 등 로봇 기업, 블루포인트 등 창업 전문가들이 참여한 밋업데이를 시작으로 최종 본선까지 이어졌으며, 이 과정에서 기술 검증–창업 역량 강화–투자 연계로 이어지는 로봇 스타트업 스케일업 지원 체계가 마련됐다. KAIST 홀딩스와 딥테크 밸리 사업단(이하 사업단)은 이번 대회를 ‘한국형 로봇·AI 창업 생태계 구축’의 출발점으로 평가하며, 로봇밸리사업을 통해 대전–KAIST 중심의 한국형 로봇 스케일업 생태계를 조성하고 검증된 기술 플랫폼 기반의 기술 순환 구조를 구축하는 것을 목표로 한다고 설명했다. KAIST는 레인보우로보틱스, 엔젤로보틱스 등
GIST는 물리·광과학과 방우석 교수 연구팀이 기존 입자 검출 장비의 한계를 극복하고, 미래 청정에너지로 주목받는 핵융합의 핵심 연료인 중수소 이온이 실제 핵융합 반응이 일어나는 에너지 구간(5~200 keV)에서의 절대 감응도를 세계 최초로 측정하는 데 성공했다고 밝혔다. ‘절대 감응도’란 입자 한 개가 검출기에 남기는 실제 신호의 세기를 뜻한다. 이를 알면 많은 입자가 동시에 들어오는 고강도 방사선 환경에서도 입사 입자 수와 방사선량을 신뢰성 있게 측정할 수 있다. 이번 성과는 최근 전남 나주시가 우선협상대상자로 선정된 인공태양(핵융합) 연구시설과도 직결된다. 핵융합 장치 내부에서 발생하는 고에너지 중수소·삼중수소 입자를 정확히 측정하기 위해서는 신뢰성 높은 절대 감응 데이터가 필수이기 때문이다. 중수소 이온은 핵융합, 플라즈마, 가속기 연구에서 중요하지만 핵융합에 필수적인 주요 에너지 영역(수 keV~수백 keV)에서는 검출기 포화 때문에 절대 감응 데이터를 확보하기 어려웠다. 이번 성과는 그동안 전 세계적으로 확보되지 않았던 핵심 데이터를 처음으로 측정한 것으로, 핵융합·가속기·방사선 계측 등 다양한 분야에서 정확한 입자 계측의 기반을 마련했다. 이미
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
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
DGIST 뇌과학과 엄지원 교수 연구팀과 장익수 iProtein Therapeutics 대표 연구팀이 AI·슈퍼컴퓨팅 기반으로 설계한 ‘차세대 항염증 단백질’을 개발하고 동물실험을 통해 그 효능을 입증했다. 이번에 개발된 단백질은 염증 억제 효과가 기존 치료제 대비 최대 53% 향상된 것으로 확인되며, 향후 류머티즘·통풍·자가면역질환 등 다양한 염증성 질환의 치료 효율을 획기적으로 높일 것으로 기대된다. 현재 임상에서 쓰이고 있는 대표적인 항염증 단백질 치료제 아나킨라는 염증을 유발하는 IL-1 신호를 차단하는 약물이다. 하지만 효능이 상대적으로 약하고 작용 시간이 짧으며 고용량 투여 시 감염 위험 증가, 주사부위 염증 등 부작용이 나타나는 한계가 있었다. 이러한 이유로 보다 강력하고 안전한 대체 치료제 개발이 꾸준히 요구돼 왔다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 단백질 구조 기반 설계 전략을 도입했다. DGIST와 iProtein Therapeutics 연구진은 슈퍼컴퓨팅 기반 분자동역학 시뮬레이션과 열역학 분석을 통해 IL-1Ra 단백질의 결합력을 결정짓는 핵심 아미노산 E127을 규명했다. 이후 해당 부위를 중심으로 6종의 신형 단백질 변이체를 설
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
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
인하대학교는 김유일 조선해양공학과 교수 연구팀이 최근 개발한 ‘방향파 스펙트럼 기반 선박구조 디지털 트윈 기술’이 조선·해양 산업 디지털 전환을 이끄는 핵심 기술로 주목받고 있다고 4일 밝혔다. 김유일 교수 연구팀이 개발한 기술의 핵심은 선박의 운동, 변형, 가속도 등의 계측 정보를 활용해 실제 해상에서의 파도 방향·주기·크기를 역추정하는 데 있다. 연구팀은 선체를 ‘이동식 파랑 관측 플랫폼(Wave Buoy Analogy)’처럼 활용하는 개념을 도입했다. 기존에는 파도 관측을 위해 파랑 부이를 사용해 방향·높이·주기·에너지 등을 측정했지만, 연구팀은 운항 중인 선박 자체가 그 역할을 대신 수행하도록 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 선박이 파도를 만날 때 발생하는 주파수 변환 문제(조우주파수와 절대주파수 간 에너지 변환)와 파도 정보를 역으로 계산할 때 나타나는 수학적 불안정성(스펙트럼 기반 역문제의 부정정성) 등 핵심 기술 난제를 해결하는 데 성공했다. 이번 기술은 기존처럼 센서가 부착돼 있는 특정 부위만 점검하던 방식에서 나아가, 선체 전체의 구조적 안전성을 종합적으로 평가할 수 있도록 발전했다. 선박 구조 안전성 모니터링 기술의 범위를 크게 확장시킨 전
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
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UPDATE: 2025년 12월 13일 12시 11분
