한국과학기술원(KAIST)은 내년 1월 7∼10일 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 규모 기술 박람회인 국제전자제품박람회(CES 2025)에서 혁신 기술을 선보인다고 31일 밝혔다. KAIST는 CES 유레카파크에 140㎡ 규모의 단독 부스를 운영한다. KAIST 창업기업인 버넥트, 스탠다드에너지, 에이투어스, 파네시아는 CES 2025 ‘이노베이션 어워드’(Innovation Award·혁신상)를 수상했다. KAIST관 중앙 스테이지에서는 CES 학생 서포터즈로 선발된 KAIST 재학생들이 참여기업과 인터뷰를 진행하며 기업의 혁신적인 기술과 솔루션을 홍보할 예정이다. 이건재 KAIST 기술가치창출원장은 “KAIST는 기술가치창출원을 통해 혁신적인 창업기업들의 성장 및 마케팅을 지원하고, 글로벌 네트워크 강화 및 협력 기회를 확대함으로써 기술사업화를 더욱 촉진할 계획”이라고 밝혔다. 헬로티 이창현 기자 |
한국과학기술원(KAIST)은 항공우주공학과 방효충 교수 연구팀이 수직 이착륙이 가능한 유·무인 호버바이크 핵심 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 1∼2인승 비행 오토바이인 호버바이크는 도심항공교통(UAM) 등 미래 교통체계의 차세대 모빌리티로 주목받고 있다. 방 교수 연구팀은 2019년 11월부터 방위사업청 연구개발(R&D) 사업으로 호버 바이크 개발에 착수, 5년 만에 사업을 완료했다. KAIST 항공우주공학과 한재흥·이지윤·안재명·최한림·이창훈 교수, 한서대 무인항공기학과 이동진 교수, 동아대 전자공학과 박종오 교수 연구팀이 참여했다. 다목적 비행체 최적 설계, 하이브리드 추진 시스템, 고신뢰성 정밀항법과 비행제어 시스템, 자율비행과 고장 감지 관련 주요 기술을 확보했다. 기존 배터리 기반 드론의 단점을 해결하기 위해 가솔린 엔진 기반 하이브리드 시스템을 도입했으며, 탑재체·바람 등 외부 요인에도 신뢰도 높은 기동이 가능하도록 설계했다. 수직 이착륙이 가능해 복잡한 도심 교통 상황에서도 이착륙 위치에 제약이 없다. 연구팀은 자율비행 시스템을 통해 자동 착륙 안전지역을 선정한 뒤 헬리패드에 자동 착륙하는 유도 기법을 높은 정확도로 구현해 냈다. 지상
한국과학기술원(KAIST)은 김희탁 교수팀이 LG에너지솔루션 연구팀과 공동으로 도심항공모빌리티(UAM)용 리튬황전지의 성능 저하 원인을 밝히고 이를 토대로 성능을 혁신적으로 개선할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 리튬황전지는 리튬이온전지의 양극 물질로 ‘황’을 이용하는 배터리다. 도심 항공 교통을 연결하는 UAM의 에너지원으로 쓰이는 기존 상용 리튬이온전지는 무게당 에너지 밀도가 낮아 리튬이온전지 대비 2배 이상의 무게당 에너지 밀도를 낼 수 있는 리튬황전지가 차세대 이차전지로 주목받고 있다. 다만 리튬황전지의 안정적 구동을 위해서는 많은 양의 전해액이 필요해 전지 무게가 증가하고 이에 따라 에너지밀도가 감소하는 한계가 있었다. 전해액 사용량을 줄이게 되면 성능 열화가 가속하는 문제가 발생하는데, 정확한 원인이 밝혀지지 않아 UAM 용 리튬황전지 개발에 어려움이 있었다. 연구팀은 다양한 전해액 환경에서의 실험을 통해 성능 저하의 원인이 전극 부식으로 인한 전해액 고갈 때문임을 밝혔다. 너무 많거나 적지도 않은 적절한 용매화 능력을 갖춘 불소화 에테르 용매를 도입해 리튬 금속 음극을 안정화하는 방법으로 전해액 분해를 억제하는 데 성공했다. 이를 통해
한국과학기술원(KAIST)은 미국 소프트웨어 기업인 케이던스 디자인 시스템즈 코리아(이하 케이던스)가 학교에 반도체 설계 장비 팔라디움 제트원을 기증했다고 17일 밝혔다. 팔라디움 제트원은 반도체 설계 검증을 위한 80억 원 상당의 초고성능 에뮬레이터(복제 소프트웨어) 장비다. 케이던스는 1995년부터 KAIST 반도체설계교육센터에 반도체 설계 자동화(EDA) 라이선스·실습 교육을 지원해왔다. 이번 기증은 반도체 설계 인력 양성에 기여한다는 취지에서 성사됐다. KAIST 반도체설계교육센터는 팔라디움 제트원 사용법 교육과정을 신설, 국내 대학 연구실에서 장비를 활용할 수 있도록 시스템·기술 기반을 지원한다. KAIST PIM 반도체설계연구센터와 KAIST 인공지능반도체대학원은 산학협력 연구기관과 스타트업을 중심으로 장비 사용 환경을 구축하고, 케이던스는 실제 운용을 위한 관리자 교육과 소프트웨어 등을 지원하기로 했다. 신용석 케이던스 코리아 사장은 “이번 기증과 KAIST와의 협력을 통해 반도체 산업을 이끌어갈 우수 인재 양성에 도움이 되길 바란다”고 말했다. 헬로티 이창현 기자 |
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김일두 교수팀이 아주대 이지영 교수팀과 공동으로 물을 이용한 친환경 공법으로 리튬금속 보호막을 제조, 리튬이차전지의 수명을 획기적으로 높이는 데 성공했다고 2일 밝혔다. 리튬은 리튬이차전지의 차세대 음극 소재로 주목받고 있다. 현재 음극으로 가장 많이 쓰이는 소재는 흑연이지만, 에너지 밀도가 낮고 이론 용량이 적어 리튬 금속이 가장 이상적인 음극재로 꼽힌다. 다만 충전 과정에서 음극 표면에 생기는 덴드라이트(dendrite·수지상결정, 리튬이온이 음극 표면에 쌓이면서 나뭇가지 모양으로 성장하는 현상)로 인해 수명이 저하될 수 있으며 화재로 이어질 위험이 있다. 덴드라이트 성장을 억제하기 위해 리튬 금속 표면에 보호막을 입혀 리튬 금속과 전해액 간 계면을 만드는 보호막 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구팀은 값비싼 재료 없이도 리튬이온 성장을 물리적·화학적으로 제어할 수 있는 중공(中空) 구조의 나노섬유 보호막을 개발했다. 식물에서 추출한 천연 고분자 화합물인 구아검을 물에 녹인 뒤 전기방사(electron spinning) 기술을 이용, 수십 ㎚(나노미터·10억분의 1ｍ)∼수 ㎛(마이크로미터·100만분의
한국과학기술원(KAIST)은 전성윤·심기동 교수 연구팀이 체외 환경에서 골격근 조직을 제작할 수 있는 ‘바이오 미세유체 시스템’을 개발했다고 27일 밝혔다. ‘칩 위의 실험실’(lab on a chip)이라 불리는 바이오 미세유체 시스템은 ㎛(마이크로미터·100만분의 1ｍ) 크기 지름의 미세한 관 안에서 액체 흐름을 조종해 각종 시료를 처리할 수 있는 시스템이다. 세포나 생체조직 배양 등에 사용된다. 연구팀은 자체 개발한 미세 유체 시스템을 이용, 골격근 조직 배양에 있어 큰 비중을 차지하는 하이드로겔의 구성 성분과 겔화 시간, 세포 농도를 조절해 삼차원 근육 밴드를 제작했다. 제작한 인공근육의 수축력, 반응 속도, 조직 형태, 기계적 특성, 골격근 성장·분화와 관련된 유전자 발현 등을 분석한 결과 골격근 조직이 견고함을 확인했다. 연구팀은 세포가 함유된 하이드로겔의 기계적 특성이 근골격계 조직 발달에 미치는 영향을 확인, 최적의 배양법을 찾았다고 설명했다. 전성윤 교수는 “기존 균일하지 못한 근육 배양 방식에 가이드라인을 제시했다”며 “골격근뿐만 아니라 심장이나 골수와 같은 인공 생체 조직 제작이나 노화·근감소증 연구에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
열에너지를 전기로 전환하는 열전 소자는 버려지는 폐열을 활용할 수 있어 지속 가능하고 친환경적인 에너지 플랫폼으로 주목받고 있다. 국내 연구진이 우수한 신축성과 최고 수준 성능을 보이는 열전 소자를 개발해 체온을 이용한 차세대 웨어러블 소자 가능성을 더 앞당겼다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 문홍철 교수팀이 포항공대(POSTECH) 화학공학과 박태호 교수팀과 열역학적 화학 평형 조절을 통한 기존 N형 열전 갈바닉 소자 성능 한계를 극복한 기술을 구현했다고 밝혔다. 열전 갈바닉 소자는 생성 전자 흐름의 방향에 따라 N형과 P형으로 구분된다. 네거티브(negative)를 의미하는 N형은 전자가 저온에서 고온 쪽으로, 포지티브(positive)를 의미하는 P형은 고온에서 저온 쪽으로 전자가 이동한다. 열전 소자 성능을 최대한 끌어올리기 위해서는 P형과 N형 소자의 통합이 필수적이다. 연구팀은 스스로 산도(pH)를 조절할 수 있는 젤 소재를 개발해 이온을 주요 전하 운반체로 사용한 이온성 열전 소자 중 한 종류인 열전 갈바닉 소자를 구현했다. 이 젤 소재는 가역적 가교 결합을 기반으로 약 1700%의 우수한 신축성과 함께, 상온에서도 20분 이내에 9
한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 박인규·김산하 교수, 고려대 세종캠퍼스 안준성 교수, 한국기계연구원 정준호 박사 공동 연구팀은 신소재인 탄소나노튜브 표면을 높은 정밀도로 균일하게 가공하는 데 성공했다고 8일 밝혔다. 속이 빈 원기둥 모양 탄소 소재인 탄소나노튜브는 전기 전도도가 높고, 강철보다 기계적 강도가 강해 반도체·센서, 군수산업 등 다양한 분야의 차세대 신소재로 주목받고 있다. 다만 제한적인 기계적 탄성과 낮은 반응성 때문에 탄소나노튜브 표면에 금속·세라믹 등 기능성 소재를 붙여 사용하는데, 탄소나노튜브의 높은 응집률 때문에 균일하게 코팅하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 정교하게 제작된 금속산화물 나노구조체를 전사할 수 있는 나노 임프린팅 공정을 개발, 나노 패턴화된 탄소나노튜브를 구현한 뒤 세라믹 원자층을 균일하게 코팅하는 데 성공했다. 전자빔 증착법 등 물리적 증착 방식의 경우 상단에만 금속이 머물러 있는 것에 반해, 나노 패턴화된 탄소나노튜브는 내부까지 금속이 증착된 것으로 확인됐다. 박인규 KAIST 교수는 “개발된 수직 정렬 탄소나노튜브의 나노패턴화 공정은 탄소나노튜브 기능성 코팅 응용에 있어 본질적인 문제인 낮은 원자 침투성을 해결할 수
국내 연구진이 생분해 가능한 미생물 기반 플라스틱 생산에 성공했다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 페트병(PET)을 대체할 수 있는 유사 '방향족 폴리에스터'(음료수 병이나 식품 포장재 등에 쓰는 플라스틱의 일종) 단량체(고분자의 재료)를 높은 효율로 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다고 7일 밝혔다. 유사 방향족 다이카복실산은 고분자로 합성하면 방향족 폴리에스터보다 물성이 뛰어나고 생분해성도 높아 친환경적인 플라스틱 재료로 주목받고 있다. 다만 수율이 낮고 유해 폐기물을 생성하는 등 문제가 있다. 이 교수팀은 시스템 대사공학(미생물의 복잡한 대사 회로를 조작해 다양한 화학물질과 연료, 고분자 등을 생산하는 기술)을 활용, 아미노산 생산에 주로 사용되는 세균에서 5종의 유사 방향족 다이카복실산을 고효율로 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다. 이 가운데 ‘2,4-, 2,5-피리딘 다이카복실산’ 등 2종은 단위 생산량을 기존 ㎎/L 수준에서 ｇ/L 수준까지 끌어올렸다. 이상엽 교수는 “개발한 기술을 다양한 폴리에스터 생산 산업공정에 응용할 수 있다”며 “미생물 기반 바이오 단량체 산업이 석유 화학 기반의 화학산업을 대
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 이건재 교수 연구팀이 진피층에 균일하게 빛을 전달할 수 있는 피부 노화 억제용 발광다이오드(LED) 마스크를 개발했다고 29일 밝혔다. 최근 주름·처짐·탄력 저하 등 피부 노화 문제에 대응해 비침습적 방식의 웨어러블 LED 마스크가 주목받아왔으나, 기존 제품이 딱딱한 구조와 점 발광(점으로 보이는 발광 형태) 방식으로 인해 광손실이 발생, 치료용 빛이 진피층까지 균일하게 전달되지 못하는 한계가 있다는 지적이 있는 상황에서 KAIST의 이번 LED 마스크 개발이 주목된다. 연구팀은 3770개의 마이크로 LED와 광 확산층(광원이 방출하는 빛을 고르게 분산시켜 균일한 발광을 유도하는 층)을 활용해 면 발광 방식의 유연한 LED 마스크를 개발했다. 유연한 기판에 3차원 종이접기 구조를 적용, 얼굴의 굴곡과 돌출된 부분에 완벽하게 밀착할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 1.5㎜ 깊이 진피까지 빛을 균일하게 전달함으로써 진피 내 미토콘드리아를 자극하고 콜라겐과 탄력 섬유 합성을 촉진해 피부 재생을 유도할 수 있다. 연구팀은 피부 탄력·주름·처짐·모공 등 8가지 모든 피부 노화 지표에서 탁월한 개선 효과를 확인했다. 33명의 피
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 신경망의 원리를 모사해 효율적인 학습이 가능한 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 인공지능의 개념은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 1986년 제시한 ‘오류 역전파’(error backpropagation) 학습에 기반한다. 오류 역전파 학습은 최종 끝단에서 도출된 오류에 대해 이전 단계로 돌아가 계산한 뒤 가중치를 부과하는 ‘가중치 수송’ 방법으로 답을 내는 학습 방식이다. 신경망을 일일이 연결하지 않아도 데이터를 통해 학습할 수 있어 인공신경망 훈련을 혁신했다는 평가를 받지만, 대규모 데이터의 학습과 막대한 계산작업이 필요하다는 한계가 있다. 이에 뇌의 학습 원리를 닮은 생물학적으로 타당한 인공신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영국 옥스퍼드대학과 딥마이드 공동연구팀은 2016년 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능한 인공지능 개념을 제시했으나 학습 속도가 느리고 정확도가 낮아 적용에 어려움이 있었다. 인간의 뇌는 부분적인 정보만을 이용해 학습해야 하므로, 인공신경망과 같이 역방향으로 계산해 순방향 가중치를 두는
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 아연공기전지를 기반으로 자가발전형 그린수소 생산 시스템을 개발했다고 22일 밝혔다. 그린수소는 신재생에너지 전력을 이용해 수전해(물을 전기분해해 수소를 생산하는 기술) 방식으로 만들어 내는 수소다. 생산 과정에서 탄소를 배출하지 않아 청정 연료로 불리지만, 신재생에너지의 발전량이 불규칙해 물 분해 효율이 낮다는 한계가 있다. 이에 공기 중 산소를 산화제로 사용하는 공기전지가 신재생에너지를 대체할 동력원으로 주목받고 있다. 특히 값싼 아연 음극과 산소 양극으로 구성된 아연공기전지는 물 기반 전해질을 사용해 리튬이온전지와 달리 발화 위험이 없고 에너지 밀도가 높다. 다만 귀금속 촉매를 사용하기 때문에 비용이 많이 들고 장기간 충·방전 시 성능이 급격히 떨어지게 된다. 연구팀은 산화 그래핀(흑연의 한 층에서 떼어낸 2차원 물질)에 금속 유기 골격체(MOF·금속과 유기물을 결합한 다공성 소재)를 성장시켜 비(非) 귀금속 촉매를 개발했다. 이를 아연공기전지에 적용한 결과 기존 전지보다 5배 높은 에너지 밀도를 보였으며, 반복적인 충·방전에도 장시간 안정적인 구동이 가능함을 확인했다. 강정구
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 정연식 교수·기계공학과 박인규 교수팀이 한밭대 오민욱 교수, 한국기계연구원 정준호 박사 연구팀과 공동으로 ‘비스무트 텔루라이드’ 기반 유연한 무기 열전 섬유를 개발했다고 21일 밝혔다. 열전소재는 열을 전기로 바꿔주는 소재다. 온도 차에 의해 전기를 발생시키는 원리다. 공장이나 자동차 엔진의 폐열, 사람의 체온 등에서 발생하는 열을 활용할 수 있어 지속 가능한 에너지 기술로 주목받고 있다. 세라믹 재료 기반의 무기 열전소재는 열전 성능이 높지만 깨지기 쉬워 곡면 형태로 돼 있는 인체, 차량 배기구, 냉각 핀 등에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 연구팀은 고분자 첨가제 없이도 나노 리본을 꼬아 실 형태로 만드는 방식으로 유연성을 확보, 나노 리본을 연속적으로 증착해 유연한 비스무트 텔루라이드 무기 열전 섬유를 제작했다. 1000차례 이상의 반복적인 구부림과 인장(잡아당김) 테스트에도 전기적 특성 변화가 거의 나타나지 않았다. 실제 구명조끼와 의류에 열전 섬유를 내장, 에너지를 수집하는 시연을 통해 상용화 가능성도 입증했다. 정연식 교수는 “이번 연구에서 개발된 무기 유연 열전 소재는 스마트 의류와 같은 웨어러블 기기에서
한국과학기술원(KAIST) 기술가치창출원은 동영상 압축 기술 특허가 국제 표준 핵심 특허로 등록된 지 10년 만에 누적 기술료가 100억을 돌파했다고 2일 밝혔다. 이는 국내 대학 중 최초다. 전기·전자공학부 김문철·박현욱 교수는 2014년 미국 컬럼비아 대학과 함께 국내 대학 최초로 ‘고효율 동영상 압축 기술’(High Efficiency Video Coding, HEVC)을 국제표준 특허로 등록했다. HEVC는 UHD 초고화질급 해상도를 가진 대용량 영상데이터를 효율적으로 압축하기 위해 만들어진 국제 기술 표준이다. TV, 방송, 스마트폰, 액션캠, CCTV, 실시간 스트리밍 등 다양한 초고화질 영상에 적용 가능하다. KAIST는 올해만 아마존, 애플, 구글 등으로부터 약 54억 원의 표준기술료 수익을 달성하는 등 104억3100만원의 누적 기술료 수익을 올렸다. 기술가치창출원은 글로벌 기술사업화 강화를 위해 기술이전 본부(TLO)와 전담 웹사이트를 신설하고 산학협력과 기술이전을 확대하기 위한 온라인 플랫폼 구축, 기술이전 전문가 주도의 기획 기술이전 등을 추진해오고 있다. 이건재 기술가치창출원장은 “신설한 기술이전 본부를 통해 미래 KAIST 핵심 먹거
한국과학기술원(KAIST)은 고성능 칩 없이도 인공지능(AI) 모델 학습 속도를 최대 100배 높일 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 현재 AI 모델 학습을 위해서는 개당 수천만원에 달하는 엔비디아의 고성능 GPU인 ‘H100’ 여러 개와 이를 연결하기 위해 400Gbps(초당 기가비트)급 고속 네트워크를 갖춘 인프라가 필요하다. 이 때문에 소수의 거대 IT 기업을 제외한 대부분 기업이나 연구자들은 활용하기 쉽지 않다. 한동수 교수 연구팀은 H100 가격의 10분의 1에 불과한 소비자용 GPU를 활용해 고속 전용 네트워크의 수백∼수천분의 1 수준의 저대역폭에서도 효율적인 분산 학습이 가능한 프레임워크 ‘스텔라트레인’(StellaTrain)을 개발했다. 학습을 작업 단계별로 나눠 CPU와 GPU가 병렬적으로 처리할 수 있도록 하고, 네트워크 속도에 맞춰 데이터를 효율적으로 압축·전송하는 알고리즘을 개발해 고속 네트워크 없이도 여러 대의 저가 GPU로 빠른 학습을 가능하게 했다. 스텔라트레인 기술을 사용하면 기존 데이터 병렬 학습에 비해 최대 104배 빠른 성능을 낼 수 있다고 연구팀은 설명했다. 한동수 교수는 “대규모 AI 모델 학습을 누구나 쉽게 접
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