KAIST 산업및시스템공학과 장영재 교수팀이 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 하나의 시스템으로 통합 제어하는 피지컬 AI 테스트베드 '카이로스(KAIROS, KAIST AI Robot Orchestration Systems)'를 구축했다. 카이로스는 피지컬 AI 기반 100% 무인공장 플랫폼으로, 과학기술정보통신부 지원을 통해 개발된 국내 최초 수준의 통합형 테스트베드다. 향후 다크팩토리 수출을 목표로 한 국산 통합 솔루션이라는 점에서 주목받고 있다. 카이로스의 핵심은 공장 내 다양한 장비를 AI 에이전트 기반 단일 운영체계로 통합 제어하는 구조에 있다. 기존 공장 자동화가 개별 장비 중심으로 운영되었다면, 카이로스는 물류 로봇(AMR), 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 자동화 설비 등을 하나의 지능형 플랫폼으로 통합해 공장 전체를 단일 AI 시스템처럼 운영하는 개념을 구현했다. 이번 테스트베드는 센서-제어-데이터 처리 전 구간을 100% 국산 기술로 구축한 것이 특징이다. 물류로봇(AMR), OHT, 3D 셔틀, 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 산업용 센서 및 PC 제어기, 무선충전 시스템, 디지털 트윈 및 시뮬레이션, AI 기반 통합 관제 및 안전관리
국내 연구진이 태양전지의 효율과 수명 간 상충 문제를 해결했다. 페로브스카이트 태양전지 표면 보호막 내부 구조를 정밀 조절하는 기술 개발로 25% 이상의 고효율과 장기 안정성을 동시에 구현했다. KAIST 생명화학공학과 서장원 석좌교수 연구팀은 한국화학연구원과 공동으로 2차원 보호막 설계 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 이 기술은 페로브스카이트 층 사이를 강한 유기 분자가 연결하는 ‘디온–재콥슨(DJ) 구조’를 적용해 구조적 안정성을 크게 높였다. 종전 ‘3D/2D 구조’의 단점인 2차원 층 변형과 성능 저하 문제를 열처리 조건을 바꾸어 층 쌓임 정도(n값)를 제어함으로써 극복했다. 이에 따라 전하 이동이 원활해져 효율이 상승하고 장기 안정성이 크게 향상됐다. 개발된 태양전지는 25.56%(공인 25.59%)의 전력변환효율을 기록했으며, 85℃·85% 상대습도 조건과 지속 광 조사에서도 성능이 유지됐다. 대면적 모듈 제작에도 적용해 우수성을 검증했다. 서장원 교수는 “전통적으로 효율과 수명 중 하나를 포기해야 했던 딜레마를 표면 보호막 구조 개발로 동시에 해결했다”며 “상용화를 위한 제조 공정 조건에서도 안정적으로 작동한다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
과기정통부·KAIST, 외산 의존 탈피한 통합 플랫폼 공개…‘K-문샷’ 핵심 전략으로 제조혁신·AI 생태계 확장 본격화 국내 기술만으로 구현한 피지컬 AI 실증랩이 국내 제조업의 외산 솔루션 의존도를 극복할 새로운 해법으로 공식 출범했다. 과학기술정보통신부와 KAIST는 이 새로운 테스트베드를 기반으로 첨단 공장자동화와 ‘K-제조 지능형 공장 패키지’ 수출모델 창출을 본격화하며 글로벌 피지컬 AI 시장에서의 주도권 확보에 나섰다. 대한민국 제조업이 ‘100% 국산화’를 실현한 피지컬 AI 실증랩의 등장으로 또 한 번 도약을 준비하고 있다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 지난 3월 23일 한국과학기술원(KAIST)에서 제조공장 운영의 두뇌(운영체계)부터 근육(로봇·장비)까지 전 공정을 국산기술로 집약한 ‘피지컬 AI 통합 플랫폼’을 공식 공개했다. 이 플랫폼은 외산 솔루션에 의존해온 기존 구조를 혁신하는 동시에, 국내 IT·로봇·AI 강소기업들의 기술력을 결집해 완성도를 높인 것이 특징이다. 이번 실증랩은 지난 한 해 동안 과기정통부와 정보통신산업진흥원을 중심으로 진행된 ‘피지컬 AI 사전검증 사업’의 성과를 바탕으로 구축됐다. 전북대학교는 다품종·소량
스마트폰과 노트북 등 현대 IT 기기의 고질적인 문제인 발열을 획기적으로 줄이고, 처리 속도와 에너지 효율을 극대화할 수 있는 ‘꿈의 메모리’ 구현에 한 걸음 더 다가섰다. KAIST와 연세대학교 공동연구팀이 전자의 ‘오비탈(Orbital)’ 운동을 활용해 자성을 제어하는 새로운 이론 체계를 세계 최초로 정립했다. 그동안 차세대 자성 메모리 소자 연구는 주로 전자의 스스로 회전하는 성질인 ‘스핀(Spin)’을 활용하는 데 집중되어 왔다. 스핀을 조절해 정보를 저장하고 처리하는 방식은 효율적이지만, 물리적 제어 한계가 존재했다. 연구팀은 여기서 한발 더 나아가, 전자가 원자핵 주위를 공전하는 궤도 운동인 ‘오비탈’에 주목했다. KAIST 물리학과 이경진 교수 연구팀과 연세대학교 물리학과 김경환 교수팀은 전류가 흐를 때 발생하는 전자의 오비탈 에너지가 자성체의 오비탈과 직접 상호작용하는 ‘오비탈 교환상호작용’을 이론적으로 규명했다. 이번 연구의 핵심은 이 오비탈 기반의 제어 방식이 기존 스핀 기반 방식보다 훨씬 강력한 제어 효과를 나타낸다는 점을 밝혀낸 것이다. 이번에 정립된 이론은 최근 학계에서 차세대 자성 재료로 큰 주목을 받는 ‘교자성(Altermagnet
KAIST와 한양대학교 공동 연구진이 빛의 입사각이 달라져도 안정적으로 색을 분리할 수 있는 이미지 센서용 메타물질 기술을 개발했다고 밝혔다. 초소형 픽셀 환경에서도 색 정확도를 유지하는 구조를 구현해 스마트폰 카메라의 물리적 한계를 넘어서는 설계 기준을 제시했다. 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 장민석 교수 연구팀과 한양대학교 정해준 교수 연구팀이 수행했다. 연구진은 나노포토닉 컬러 라우터 기반 구조에서 제기돼 온 ‘사선 입사’ 문제를 체계적으로 분석하고 해결 방향을 도출했다. 나노포토닉 컬러 라우터는 렌즈 대신 나노 구조를 활용해 입사된 빛을 적색 녹색 청색으로 정밀 분리하는 메타물질 기반 기술이다. 기존 설계는 빛이 수직으로 들어오는 조건에 최적화돼 있어 입사각이 달라질 경우 색 혼합과 성능 저하가 발생했다. 연구팀은 사람이 직접 구조를 설계하는 대신 컴퓨터가 최적 구조를 탐색하는 ‘역설계(inverse design)’ 방식을 적용했다. 그 결과 기존 구조는 약 12도만 기울어져도 기능을 거의 수행하지 못했지만 새롭게 설계한 구조는 ±12도 범위에서 약 78%의 광효율을 유지하며 안정적인 색 분리 성능을 보였다. 이는 실제 스마트폰 촬영 환경을
KAIST 연구진이 일상에서 쓰는 사포 개념을 나노 기술로 확장해 반도체 표면을 원자 수준까지 균일하게 가공할 수 있는 ‘나노 사포’를 개발했다. 고대역폭 메모리(HBM) 등 첨단 반도체 공정에서 표면 품질과 가공 정밀도를 동시에 끌어올릴 수 있는 원천기술로 주목된다. KAIST는 기계공학과 김산하 교수 연구팀이 머리카락보다 수만 배 가는 탄소나노튜브(CNT)를 연마재로 활용한 나노 사포를 구현했다고 11일 밝혔다. 기존 반도체 평탄화 공정(CMP)은 연마 입자를 화학액 슬러리에 분산해 사용하는 방식이어서 추가 세정 공정이 필요하고 폐기물이 많이 발생하는 단점이 있다. 연구팀은 연마재를 사포 표면에 구조적으로 고정하는 방식으로 슬러리 의존도를 낮추고 환경 부담을 줄일 수 있는 평탄화 경로를 제시했다. 나노 사포는 탄소나노튜브를 수직으로 정렬한 뒤 폴리우레탄 내부에 고정하고, 표면에 일부만 노출시키는 구조를 채택했다. 이 방식은 연마재 이탈을 억제해 표면 손상 우려를 낮추고 반복 사용에서도 안정적인 성능을 유지하도록 설계됐다. 연마재 밀도(입방수) 기준으로 상용 사포 중 가장 미세한 제품 대비 약 50만 배 높은 수준을 구현한 점도 특징이다. 일상 사포가 40
KAIST 연구진이 온실가스를 제거하는 촉매에서 산소가 작동하는 방식을 규명했다. 반응 환경에 따라 산소를 선택적으로 사용하는 원리를 밝혀내며 고효율 촉매 설계를 위한 새로운 기준을 제시했다. KAIST 생명화학공학과 이현주 교수와 서울대학교 한정우 교수 그리고 KAIST 박정영 교수가 참여한 공동연구팀은 친환경 촉매로 널리 활용되는 세리아가 크기에 따라 산소를 사용하는 방식이 완전히 달라진다는 사실을 세계 최초로 규명했다고 밝혔다. 연구 결과는 온실가스 저감과 귀금속 촉매 대체 가능성을 동시에 제시한다. 세리아는 산소를 저장했다가 필요할 때 꺼내 쓸 수 있는 금속 산화물 촉매로 촉매 분야에서 산소 탱크로 불려 왔다. 그러나 산소가 어떤 경로로 반응에 참여하는지는 명확히 규명되지 않았다. 연구팀은 촉매가 산소를 잘 쓰는지를 넘어 반응 조건에 맞춰 산소를 골라 쓰는지에 주목했다. 연구 결과 작은 크기의 세리아 촉매는 공기 중 산소를 빠르게 받아들여 즉각 반응에 사용하는 순발력형으로 작동했다. 반면 상대적으로 큰 세리아 촉매는 내부에 저장된 산소를 표면으로 이동시켜 지속적으로 공급하는 지구력형 특성을 보였다. 촉매의 크기만 조절해도 공기 중 산소와 저장 산소 중
탈모 치료의 한계를 넘어설 새로운 해법이 제시됐다. 무겁고 딱딱한 헬멧형 탈모 치료기는 과거의 방식이 될 전망이다. 공동 연구진은 모자처럼 착용 가능한 OLED 기반 웨어러블 광치료 기기를 개발해 탈모 진행의 핵심인 모낭 세포 노화를 약 92%까지 억제하는 효과를 입증했다. KAIST는 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 홍콩과학기술대 윤치 교수팀과 공동으로 직물처럼 유연한 모자 형태의 웨어러블 플랫폼에 특수 OLED 광원을 적용한 비침습 탈모 치료 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 그동안 탈모 개선을 위한 약물 치료는 효과가 있는 것으로 알려졌으나, 장기 사용에 따른 부작용 우려로 인해 상대적으로 안전한 광치료가 대안으로 주목받아 왔다. 그러나 기존 탈모 치료용 광기기는 딱딱하고 무거운 헬멧형 구조로 제작돼 사용 환경이 실내로 제한되고, LED나 레이저 기반의 점광원 방식을 사용해 두피 전체에 균일한 광조사를 구현하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 작은 점에서 빛을 내는 점광원 대신 넓은 면 전체에서 고르게 빛을 방출하는 면 발광 OLED를 탈모 치료에 적용했다. 특히 천처럼 유연한 소재 기반의 근적외선 OLED를 모자 안쪽에 통
대규모 언어모델(LLM) 서비스는 현재 대부분 고가의 GPU 서버에 의존해 운영되고 있으며, 서비스 규모가 커질수록 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 한계를 안고 있다. KAIST 연구진이 이러한 구조적 문제를 해결할 수 있는 차세대 AI 인프라 기술을 개발했다. KAIST는 전산학부 박종세 교수를 중심으로 한 애니브릿지(AnyBridge) AI 팀이 GPU에만 의존하지 않고 다양한 AI 가속기를 통합해 LLM을 효율적으로 서비스할 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 수상했다. 이번 프로젝트는 카카오와 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원이 공동으로 추진한 산학 협력 프로그램으로, AI 기술을 기반으로 한 예비 창업팀의 기술력과 사업성을 종합적으로 평가해 우수 팀을 선발했다. 대상 팀에는 총 2000만 원의 상금과 함께 최대 3500만 원 규모의 카카오클라우드 크레딧이 제공된다. 애니브릿지 AI는 KAIST 전산학부 박종세 교수 대표를 중심으로 권영진 교수, 허재혁 교수가 참여한 기술 창업팀으로, AI 시스템과
SDT는 KAIST 양자대학원과 양자 기술 발전과 산업 생태계 활성화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 협약식은 지난 26일 대전 유성구 KAIST 본원에서 열렸으며, SDT 윤지원 대표와 KAIST 김은성 양자대학원장을 비롯한 주요 관계자들이 참석했다. 양측은 이번 협약을 통해 양자컴퓨팅 기술과 지원 역량을 결집하고, 공동 연구와 인력 양성을 포함한 다각적인 협력 체계를 구축하기로 했다. 이번 협약에 따라 SDT는 KAIST 연구진과 학생들의 연구 환경 개선을 위한 인프라 지원에 나선다. SDT는 ▲CCU(동시 계수 측정기) ▲TTMU(시간 태깅 측정기) ▲PGU(펄스 발생기) ▲QCU(큐비트 제어기) 등 핵심 양자 정밀 제어 장비를 KAIST 실험실에 제공하고, 실험의 안정적 수행을 위해 전문 엔지니어가 현장 기술 지원을 병행할 예정이다. 또한 SDT가 보유한 양자 설계 및 제조(QDM) 역량을 활용해 정밀 밀링 등 머시닝 서비스를 제공하며, 실험에 필요한 엔지니어링 환경을 적극 지원한다는 계획이다. 특히 SDT는 NVIDIA의 양자 컴퓨팅 플랫폼 ‘CUDA-Q’를 네이티브로 지원하는 초전도 양자컴퓨터(QPU) 기반 하이브리드 양자 클
TV와 스마트워치, 그리고 최근 주목받는 VR·AR 기기까지 화면을 구성하는 핵심 기술로 마이크로LED가 주목받고 있다. 마이크로LED는 머리카락 굵기보다 작은 LED 하나하나가 스스로 빛을 내는 차세대 디스플레이 기술이다. 디스플레이 완성의 필수 조건인 빨강·초록·파랑(RGB) 가운데 가장 구현이 어려웠던 적색 마이크로LED 기술을 한국 연구진이 고효율·초고해상도로 구현하며, 현실에 가까운 영상을 구현할 수 있는 신기술을 제시했다. KAIST는 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 인하대학교 금대명 교수 연구팀과 공동 연구를 수행하고, 화합물 반도체 제조업체 큐에스아이와 마이크로디스플레이·반도체 SoC 설계 기업 라온택과 협업을 통해 초고해상도이면서도 전력 소모를 크게 줄인 적색 마이크로LED 디스플레이 기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀은 이번 성과를 통해 최신 스마트폰 디스플레이 해상도의 약 3~4배 수준에 해당하는 1700PPI급 초고해상도 마이크로LED 디스플레이를 실제로 구현하는 데 성공했다. 이 기술은 VR·AR 기기에서도 기존의 ‘고해상도’를 넘어, 픽셀의 입자감이 거의 느껴지지 않는 ‘현실에 가까운 영상’ 구현이 가능하다는 점에서 주목된
KAIST는 전산학부 김현우 교수 연구팀이 고려대학교 연구팀과 공동연구를 통해, 서로 다른 인공지능(AI) 모델 사이에서 학습된 지식을 효과적으로 이식할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 새 스마트폰을 바꿀 때마다 연락처와 사진을 처음부터 다시 옮겨야 한다면 큰 불편이 따른다. 현재의 인공지능 모델 역시 성능이 더 좋은 새로운 모델이 등장할 때마다 특정 분야의 지식을 다시 학습해야 하는 유사한 한계를 안고 있다. 연구진은 이러한 비효율을 해결할 수 있는 AI 모델 간 ‘지식 이식’ 기술을 제시했다. 최근 인공지능 분야에서는 사진과 텍스트를 함께 이해하는 시각–언어 모델(Vision-Language Model, VLM)이 빠르게 발전하고 있다. 사용자가 이미지를 보여주며 질문하면 설명을 제공하는 멀티모달 AI가 대표적이다. 이러한 모델은 대규모 이미지와 언어 데이터를 사전 학습해, 비교적 적은 데이터만으로도 새로운 분야에 빠르게 적응할 수 있다는 장점을 지닌다. 그러나 새로운 AI 모델이 등장할 때마다 이러한 적응 과정을 처음부터 다시 수행해야 한다는 점은 지속적으로 문제로 지적돼 왔다. 기존 적응 기법 역시 모델 구조가 조금만 달라져도 활용이
전북 등 지역에 대형 AX R&D 본격 추진…"피지컬 AI로 지역산업 성장 견인" 과학기술정보통신부는 피지컬 인공지능(AI) 제조혁신을 통한 지역 제조 성장 전략을 본격 추진한다. 피지컬 AI 제조혁신의 출발점이자 확산 거점으로 전북대 피지컬 AI 실증랩이 문을 열어 다양한 생산 시나리오와 기술 검증이 동시에 실시간으로 이뤄지며 협업운용을 실증하기 위한 핵심 플랫폼 역할을 할 예정이다. 과기정통부는 26일 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 전북대학교를 방문해 '피지컬 AI 사전검증 사업'의 성과를 확인하고, 사업 참여 기업 및 전문가와 함께 피지컬 AI 기반 제조혁신 확산 방안과 대규모 R&D 사업인 지역 AX 사업 추진 전략을 논의했다고 밝혔다. 배 부총리는 지난해 추진한 사전검증 사업으로 구축한 전북대학교 피지컬 AI 실증랩 개소식에 참석하고 실증 시연을 확인하고, 사업 성과와 지역 AX 사업 추진계획을 발표했다. 아울러 사업 참여 기업·연구진 등이 참여하는 현장 간담회를 열고 피지컬 AI 기술의 현장 적용성과 수요 기반 실증 결과를 확인했다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 지난해 추경예산으로 피지컬 AI 기반 제조혁신을 위한 사전검증
KAIST는 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소가 한화솔루션과 10년간 추진한 장기 산학협력 연구를 통해 총 34건의 특허를 출원하며 에너지 효율·친환경·고부가가치 중심의 차세대 석유화학 원천기술 경쟁력을 확보했다고 23일 밝혔다. 이번 협력은 국내 석유화학 기업이 KAIST와 공동으로 설립한 최초의 장기 연구소 모델로, 기술 자립과 산업 경쟁력 강화를 동시에 이끈 사례로 평가된다. KAIST와 한화솔루션은 2015년 11월 미래기술 개발을 위한 업무협약을 체결하고, 단기 성과 위주의 산학협력을 넘어 중장기 산업 전략과 연계된 원천기술 확보를 목표로 협력을 이어왔다. 이 협약을 기반으로 2016년 설립된 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소는 2025년까지 10년간 안정적인 장기 연구 체계 속에서 차세대 석유화학 물질 원천기술, 에너지 저감형 고순도 정제 공정, 이산화탄소 포집 및 수소 발생 촉매, 바이오 기반 원료 제조 등 산업 전반에 적용 가능한 핵심 기술군을 집중적으로 연구했다. 그 결과 연구소는 총 34건의 특허를 출원하며 상용화 가능성과 기술 확장성을 갖춘 원천기술을 다수 확보했다. 이러한 성과는 에너지 비용 절감, 탄소 저감, 친환경 전환 등 글로벌
기존 알츠하이머병 치료법은 아밀로이드 베타나 활성 산소종 등 한 가지 원인만을 겨냥해 왔다. 그러나 알츠하이머병은 여러 원인이 동시에 작용하는 질환으로, 이러한 접근에는 한계가 있었다. 이에 대해 KAIST 연구진이 약물 후보 성분의 구성은 그대로 유지한 채 분자 구조의 배치만 바꿔 알츠하이머병을 악화시키는 여러 원인을 동시에 조절할 수 있는 새로운 전략을 제시했다. KAIST 화학과 임미희 교수 연구팀은 전남대학교 화학과 김민근 교수, 한국생명공학연구원 국가바이오인프라사업본부 이철호 박사, 실험동물자원센터 김경심 박사와의 공동 연구를 통해, 동일한 분자라도 구조의 배치 차이, 즉 위치 이성질체에 따라 알츠하이머병에 작용하는 방식이 달라질 수 있음을 분자 수준에서 규명했다고 22일 밝혔다. 연구팀은 사람의 치매 유전자를 지닌 알츠하이머 마우스 모델(APP/PS1)을 이용한 실험을 통해, 해당 화합물이 실제 생체 내에서도 효과를 보인다는 사실을 확인했다. 알츠하이머병은 하나의 원인으로 발생하지 않는다. 뇌에 쌓이는 아밀로이드 베타, 금속 이온, 활성 산소종 등 여러 물질이 서로 영향을 주며 병을 악화시킨다. 특히 금속 이온은 아밀로이드 베타와 결합해 독성을 키
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