국가녹색기술연구소(NIGT) 이종열 선임연구원이 진로를 고민 중인 이들에게 기후테크 분야를 강력히 추천했다. 8일 국가녹색기술연구소가 주최한 ‘기후테크 솔루션데이’에서 이 연구원은 “녹색 기후 기술이 밥 먹여주나요?”라는 질문을 화두로, 기후테크가 실제 ‘밥벌이’가 되는지에 대한 자신의 경험과 생각, 관련 데이터들을 소개했다. 그는 “기후테크가 분명히 밥 먹여 줄 수 있다”며, 진로를 고민 중인 학생과 학부모들에게 기후테크 분야 일자리를 자신 있게 권했다. 이 연구원은 2008년 환경 관련 학과에 입학했던 당시를 떠올리며 “그때는 환경 분야가 10년 뒤 유망하다는 말을 듣고 왔는데 몇 학번 선배들도 똑같이 ‘우리도 10년 뒤 유망하다고 해서 왔다'고 하는 말을 들어서 영원히 10년 뒤에만 유망한 분야 아닐까 하는 의구심도 들었지만, 지금은 상황이 완전히 달라졌다”고 언급했다. 그가 상황 변화의 근거로 든 것은 국제 협약과 금융, 공시 제도의 흐름. 이 연구원은 모든 국가가 만장일치로 채택한 파리협정, 블랙록 래리 핑크 회장의 2021년 서한을 계기로 본격화된 ESG 투자, 각국에서 확산 중인 기후 관련 정보 공시 의무화 흐름 등을 언급하며 “이제야 비로소 ‘
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
탄소중립을 달성하고 기후위기를 극복하기 위한 핵심 전략으로 꼽히고 있는 기후테크. 한해를 마무리하는 시점, 올 한해 기후테크의 발전 성과를 공유하고 나아가야 할 방향을 논의하는 장이 열렸다. 국가녹색기술연구소(이하 NIGT)가 8일 과학기술회관에서 ‘2026 기후테크 솔루션데이’를 개최했다. 기후테크 솔루션데이는 국가녹색기술연구소가 2023년부터 매해 열고 있는 행사로, 연구소의 연구 성과를 공유하고, 기후 기술과 산업, 정책의 연결점을 모색, 각 분야 전문가들의 강연과 토론을 통해 탄소중립 실현을 위한 구체적 방안을 논의하기 위한 자리다. 이상엽 국가녹색기술연구소 소장은 개회사에서 "올해 대한민국 정부는 2035년까지 온실가스 배출량을 2018년 대비53%에서 61% 감축하는 국가 온실가스 감축목표(NDC)를 최종 확정했고, 2040년까지 현재 16기의 화력발전소도 모두 폐쇄한다는 새로운 이정표를 발표했다"며, "산업계의 큰 우려도 있지만 새로운 산업 전환의 계기라는 기대감이 교차하고 있는 상황"이라고 짚었다. 아울러 "대한민국은 G10 경제 대국의 위치에 있는 만큼, 그에 걸맞는 기후변화 대응과 탄소중립 실현을 위해 노력해야 하고, 동시에 지속적인 경제
반도체 산업의 그림자에 가려진 것처럼 보였던 대만 하드웨어(Hardware) 산업이 새로운 모습으로의 변화를 준비하고 있다. 과거 저가 대량 생산의 이미지를 벗어던지고, '고품질'과 '전문성'이라는 무기를 장착한 채 틈새시장(Niche Market) 공략이라는 생존 전략에 나선 것이다. 특히 전체 수출의 절반을 차지하는 미국 시장의 관세 압박과 중국의 핵심 자재 통제라는 이중고 속에서, 대만 하드웨어 제조사들은 유럽과 아시아로의 시장 다변화를 모색하며 생존을 넘어 도약을 꿈꾸고 있다. 이 산업적 전환기를 이끌고 있는 대만 하드웨어 생태계 및 업계는 대만 산업의 미래가 '가치'에 달려있음을 역설한다. 그 중심에서 '규모의 경제'를 넘어 '가치의 경제'로의 패러다임 전환을 선언하며, 대만 하드웨어의 새로운 도약을 위한 청사진을 제시했다. 臺 하드웨어 전시 플랫폼의 진화 선언 “B2B 바이어 공략 전면화” 이러한 '가치' 중심의 패러다임 전환을 실현하기 위해, 대만 하드웨어 산업은 먼저 플랫폼 자체의 체질 개선을 시도했다. 그 선봉에는 기업 간 거래(B2B) 하드웨어 전문 전시회 ‘대만 국제 하드웨어 박람회(Taiwan Hardware Show 이하 THS)’가
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. [로보틱스] 중국 정부, 휴머노이드 로봇 시장 ‘거품’ 직격...“150개 난립, 속도·거품 같이 봐야” · 中 국가발전개혁위원회(NDRC) “휴머노이드 업체 150곳 넘게 난립…여러 측면서 관리” 지적 · 올해 생산량 1만 대, 전 세계 절반 넘는 수준...공유 자전거, 반도체 같이 버블 재연 우려 · 기술력 약한 업체 정리·자원 통합 통해 ‘고통스러운 조정기’ 거쳐 체질 개선 시도 중국 정부가 자국 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 산업에 공개적으로 브레이크를 걸었다. 국가발전개혁위원회(NDRC) 대변인은 지난달 말 브리핑에서 “현재 중국 내
모니터 속 텍스트와 이미지를 다루던 인공지능(AI)이 로봇과 제조 설비와 같은 실체를 입고 현실을 직접 움직이려 하고 있다. 기존 검색·추천의 기능에서, 기계가 스스로 주변을 인지하고 판단해 움직이는 주체로 AI를 채택한 모양새다. 이 흐름을 통합한 개념이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 피지컬 AI는 AI 모델이 로봇, 공장 설비, 도시 인프라 등 현실 속 하드웨어와 연결돼 복잡한 물리 법칙을 학습하고 실행하는 아키텍처를 갖춘 시스템이다. 이는 센서에서 도출되는 신호, 공간 정보, 인간 언어 및 도메인 지식 등을 한데 통합한다. 이전에는 화면 속 시뮬레이션에 머물던 계획을 실제 동작으로 바꾸는 것이 핵심이다. 정해진 궤적을 반복하던 기존 자동화와 달리, 예측하기 어려운 환경에서도 스스로 상황을 이해하고 목표를 조정하는 방향으로 진화하는 데 주요한 역할을 할 전망이다. 이 개념은 새롭게 탄생한 유행이 아니다. 설비 예지보전 및 품질 예측, 자율주행 기반 로봇, 디지털 트윈(Digital Twin) 공장을 향한 시도는 수십 년간 이어져 왔다. 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 대규모 시뮬레이션, 월드 모델 등 기술 논의가 확산되
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
구글코리아가 2025년 한 해 동안 국내 사용자들의 검색량이 전년 대비 크게 급증한 키워드를 분석한 ‘2025년 올해의 검색어(Year in Search)’를 발표했다. ‘올해의 검색어’는 한 해 동안 구글에서 전년 대비 검색량이 급격히 증가한 키워드를 기반으로 전 세계 및 국가별 이용자들의 관심 변화를 보여주는 구글의 연례 데이터 리포트다. 절대 검색량이 아닌 ‘전년 대비 증가 폭’을 기준으로 집계되기 때문에 2025년 한국 사회에서 어떤 주제가 빠르게 주목받았는지를 확인할 수 있는 지표로 활용된다. 올해 국내에서 자주 검색된 단어는 생활에 필요한 실용 정보, 빠르게 변화하는 국내외 이슈, 더 다양해진 콘텐츠와 문화 소비, 그리고 일상으로 깊숙이 들어온 AI 기술까지 폭넓게 이어졌다. 탄핵, 대선, 민생쿠폰, 통신사 해킹공격 등 정치, 경제·사회 및 일상 생활 전반에서 크고 작은 이슈들이 이어져, 이를 이해하고 필요한 정보를 찾기 위해 다양한 탐색을 하는 경향이 뚜렷하게 드러났다. 2025년 구글의 검색 데이터를 기반으로 추려본 국내 ‘올해의 검색어’ 리스트의 주요 특징은 실용적 정보 탐색과 국내외 주요 이슈 파악, K-콘텐츠와 음악·밈·챌린지의 확산, 취
가트너가 2026년 전 세계 전기차 운행 대수가 1억 1,600만 대에 이를 것이라는 전망을 내놓았다. 글로벌 자동차 산업의 전동화 흐름이 계속되는 가운데, 이번 발표는 향후 자동차 제조사와 에너지 기업, 모빌리티 산업 전반의 전략 방향을 가늠할 수 있는 중요한 지표로 작용할 전망이다. 이번 전망을 제시한 가트너의 조나단 데이븐포트 시니어 디렉터 애널리스트는 미국의 수입 관세 부과, 주요 국가들의 전기차 보조금 축소 등 부정적 요인이 존재함에도 불구하고 전기차 운행 대수는 2026년 30% 증가할 것으로 내다봤다. 특히 중국이 전체 운행 대수의 61%를 차지할 것으로 예상되며, 이는 중국의 제조 경쟁력과 정책적 지원이 여전히 강력한 영향력을 유지하고 있음을 시사한다. 플러그인 하이브리드 전기차(PHEV)의 성장세도 두드러진다. 가트너에 따르면 PHEV 운행 대수는 2026년 기준 전년 대비 32% 증가할 것으로 전망된다. 전기 구동 기반의 환경성과 내연기관 기반 백업 시스템을 함께 갖춘 안정성이 소비자 선택에 긍정적으로 작용하고 있다. 반면 순수 전기차(BEV)는 여전히 전기차 시장의 절반 이상을 차지하지만, 소비자층이 점차 다양한 형태의 전동화 모델을 선택
현대오토에버 – AI 팩토리 기대감과 기존 역량의 사업 확대 가능성 현대오토에버는 10월 30일 깐부 회동(정의선-이재용-젠슨황) 이후 AI 팩토리 기대감과 로보틱스 기대감으로 주가가 급등했다. 현재주가 22만 2,500원 대비 목표주가 25만 원으로 상승여력 약 12%를 기록하고 있다. 2024년 매출 3조 7,140억 원, 영업이익 2,240억 원을 기록했으며, 2025년 매출 4조 2,060억 원(+13.3% YoY), 영업이익 2,660억 원(+18.9% YoY)으로 전망된다. 2026년에는 매출 4조 7,980억 원, 영업이익 3,180억 원으로 성장이 가속화될 것으로 기대된다. 엔비디아 GPU 5만장 구매와 관련해 현재 정해진 사업 모델은 제한적이지만, 동사는 기존 SI, 차량 SW 사업 기반으로 현대차그룹 클라우드/데이터센터 레퍼런스, 스마트팩토리 기술, 차량제어기 관련 SW 기술을 보유 중이다. 가능한 사업 모델로는 단순 유통, 인프라 구축·운영, 인프라 서비스(구독형) 등 세 가지가 검토되고 있으며, GPU 구매 규모는 약 2조4조 원으로 추정된다. SI 사업은 상시 4,0005,000개 프로젝트가 동시 진행되며 스마트팩토리 적용 시 메타플랜
탄소중립을 향한 글로벌 해운 산업의 레드라인은 2030년을 가리키고 있다. 실제로 국제해사기구(IMO)가 지난 2008년 대비 탄소 강도를 40% 이상 줄이겠다는 중기 목표를 세우면서 산업 내 로드맵을 선포한 바 있다. 이는 지금까지 선박 한 척이 내뿜는 배출량만 보는 시대에서, 화물 톤과 항해 거리당 탄소 배출량을 집계하는 ‘탄소집약도지표(CII)’까지 따져 묻는 국면으로 전환된 모양새다. 이러한 양상은 액화천연가스(LNG)·메탄올 등으로 선박의 연료를 바꾸는 것만으로는 부족하다는 우려의 목소리가 나온다. 이는 주 엔진과 보조 엔진, 추진 계통뿐 아니라 공조·펌프·팬·보일러·냉동설비까지. 선박 곳곳에서 전기·열유체가 어떻게 흐르는지 전력·유량 데이터를 통해 정밀하게 드러내야 하는 시대로 돌입했다는 것을 볼 수 있다. 이 과정에서 어떤 장비가 언제 과도하게 가동되고, 어떤 운항 패턴에서 불필요한 소모가 발생하는지 데이터로 도출하는 것이 중요하다. 그렇지 않으면 CII·현존선박에너지효율지수(EEXI) 등 선박 규제 지수 개선할 수 있는 지점 자체를 찾기 어렵다. 연료비와 탄소비용이 동시에 급증하는 상황에서, ‘에너지를 얼마나 쓰느냐’보다는 “어디서 왜 그렇게
인공지능(AI)은 이미 이전부터 공장 안에서 활동하고 있었다. 다만 그동안의 AI는 품질 검사, 수요 예측, 설비 이상 감지 등 개별 공정을 지능화하는 조연에 가까운 기술로 치부됐다. 최근 1~2년 사이 분위기는 다르다. 생성형 AI(Generative AI)와 에이전트형 AI(Agentic AI)가 이 분위기를 주도하고 있다. 이들 최신 기술은 설계 문서, 고객 요구사항, 서비스 매뉴얼 등을 읽고 쓰는 업무까지 AI가 담당하면 어떨까 하는 데서 활용 범위를 확장했다. 하지만 생산성 향상을 기대하는 만큼, 잘못된 답 하나가 안전사고와 제품 회수(Product Recall)로 이어질 수 있다는 불안도 동시에 커지고 있다. 특히 복잡한 기계·로봇을 만드는 제조사는 고민이 더 깊다. 자동차·항공우주·방산·의료기기처럼 요구사항과 규제가 촘촘한 산업에서는 한 줄의 요구사항, 한 번의 설계 변경, 한 건의 서비스 기록까지 모두 추적 가능해야 한다. 이때 AI를 활용하더라도 어디까지 AI에게 맡기고, 어떤 부분은 작업자가 담당해야 하는지에 대한 확실한 의사결정 없이는 시도 자체가 위험해질 수 있다. 또한 AI가 참고하는 데이터를 어떻게 신뢰하도록 할지에 대한 고민도 뒤따
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