우리가 마트에서 수산물을 구매할 때, 해당 수산물이 어디서 잡혀 어떤 과정을 거쳐 식탁에 오르는지 확인하기는 쉽지 않다. 복잡한 유통 구조로 인해 이동 경로를 투명하게 파악하는 데 한계가 있었기 때문이다. KAIST 연구진이 이러한 문제를 해결하고, 전 세계 어디서나 통용되는 국제 기준으로 수산물 이동 경로를 확인할 수 있는 디지털 기술을 개발했다. KAIST는 KAIST 오토아이디랩 부산혁신연구소 김대영 소장이 개발한 GS1 국제표준 기반 디지털전환 솔루션 ‘올리오패스(OLIOPASS)’가 글로벌 수산물 이력추적 협의체 GDST의 성능 검증을 통과해, 국내 최초로 ‘GDST 호환 솔루션(Capable Solution)’ 인증을 획득했다고 19일 밝혔다. GDST 인증을 받은 기술은 전 세계에서 13개에 불과하다. 이 가운데 생산·가공·유통·판매에 이르는 전 과정을 관리하는 전 구간 이력추적 기술을 지원하는 사례는 KAIST를 포함해 전 세계 7곳뿐이다. GDST는 2015년 세계경제포럼 제안으로 설립된 국제 협의체로, 수산물 이동 전 과정의 정보를 국제표준에 따라 디지털로 기록하고 공유하는 체계를 구축해 왔다. 수산물 이동 과정에서 반드시 기록해야 할 핵심
KAIST는 우주연구원·항공우주공학과 이대영 교수 연구팀이 무인탐사연구소, 한국천문연구원, 한국항공우주연구원, 한양대학교와 함께 달 탐사의 최대 난제로 꼽혀온 피트(Pit)와 용암동굴(Lava Tube)에 진입할 수 있는 전개형 에어리스 휠을 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다. 달 탐사에서 지하 공동 붕괴로 형성된 피트와 용암동굴은 극심한 온도 변화와 우주 방사선으로부터 보호받을 수 있는 천연 은신처로 주목받아 왔다. 동시에 태양계 초기의 지질 기록을 보존한 과학적으로 매우 중요한 지역으로 평가된다. 그러나 급경사와 암반, 낙하 위험이 겹친 가혹한 지형 탓에 지금까지 어떤 국가도 본격적인 접근에 성공하지 못했다. 미국 항공우주국(NASA)과 유럽우주국(ESA) 등 주요 우주기관은 대형 로버에서 소형 로버를 사출해 탐사하는 방식을 제안해 왔으나, 소형 로버의 구조적 한계로 기동성이 충분히 확보되지 않았다. 기존 가변형 휠 역시 냉간 용접, 불균일 열팽창, 연마성이 강한 달 먼지 등 혹독한 달 환경으로 인해 실용화에 어려움이 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 복잡한 기계 구조 대신 종이접기(오리가미) 구조와 소프트 로봇 기술을 결합한 전개형 에어
아무리 많은 데이터를 학습해도 인공지능(AI)은 사람의 의도를 정확히 이해하지 못하는 경우가 많다. 사람의 선호를 반영하기 위해 활용되는 비교 학습 방식 역시 판단이 모호한 상황에서는 오히려 AI를 혼란스럽게 만드는 한계가 있었다. KAIST는 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 높인 강화학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 기존 AI 학습 방식은 ‘A가 B보다 낫다’는 식의 선호 비교 데이터를 대량으로 수집해 모델을 학습시키는 구조였다. 이 과정에서 많은 데이터가 필요하고, 선호 판단이 불명확한 경우 학습 안정성이 떨어진다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해, 사람의 선호를 먼저 충분히 학습한 ‘교사(Teacher) 모델’이 핵심 정보를 ‘학생(Student) 모델’에 전달하는 방식을 제안했다. 이는 복잡한 내용을 정리해 설명해 주는 가정교사와 유사한 개념으로, 연구팀은 이를 ‘선호 증류(Preference Distillation)’라고 명명했다. T
삐뚤빼뚤한 손글씨로 작성된 수학 답안을 사람처럼 채점하고, 풀이 과정의 오류까지 짚어주는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. UNIST 인공지능대학원 김태환 교수와 POSTECH 고성안 교수 연구팀은 손글씨 수학 답안을 자동으로 평가하는 AI 모델 ‘베미(VEHME, Vision-Language Model for Evaluating Handwritten Mathematics Expressions)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 주관식 수학 문제 채점은 교육 현장에서 가장 많은 시간이 소요되는 업무 중 하나로 꼽힌다. 수식과 그래프, 도형이 혼합된 답안 구조와 학생마다 다른 필체, 배치 방식 때문에 이를 자동화하는 데에는 기술적 한계가 있었다. AI가 손글씨 수식을 정확히 인식하고 풀이 과정의 오류를 판단하기가 쉽지 않았기 때문이다. 연구팀이 개발한 베미는 사람이 풀이 과정을 따라가듯 수식의 위치와 문맥을 함께 이해해 채점을 수행한다. 단순히 정답 여부를 판단하는 데 그치지 않고, 풀이 과정 중 어느 단계에서 어떤 오류가 발생했는지도 함께 분석할 수 있다. 연구진이 미적분부터 초등학교 산수 수준까지 다양한 손글씨 수학 답안을 대상으로 성능을 검증한 결과, 베미는
대기오염의 주요 원인 가운데 하나인 이산화질소를 보다 정확하게 감시해야 할 필요성이 커지고 있다. 이산화질소는 자동차 배기가스와 산업 활동 등에서 발생해 건강과 환경에 영향을 미치는 물질로, 이를 정밀하게 감지할 수 있는 기술은 도시 대기질 관리의 핵심 요소로 꼽힌다. 광주과학기술원(GIST)은 신소재공학과 이상한 교수 연구팀이 백금과 금 등 값비싼 귀금속 촉매를 사용하지 않고도 이산화질소를 매우 민감하게 감지할 수 있는 새로운 가스센서 기술을 개발하는 데 성공했다고 밝혔다. 이번 연구는 센서 성능을 높이기 위해 귀금속 촉매에 의존해 온 기존 방식의 한계를 넘어, 비용 부담을 낮추면서도 성능을 크게 향상시킬 수 있는 대안을 제시했다. 일반적으로 금속산화물 가스센서는 공기 중 특정 기체가 센서 표면과 반응할 때 발생하는 전기적 변화를 감지해 유해가스 농도를 측정한다. 그동안 널리 사용돼 온 텅스텐산화물 센서는 구조적 안정성은 높지만 반응 속도가 느리고 민감도가 낮다는 한계를 지녀왔다. 이를 보완하기 위해 센서 표면에 반응을 촉진하는 촉매를 추가하는 방식이 활용돼 왔으며 금, 백금, 팔라듐 등 귀금속이 주로 사용됐다. 그러나 귀금속 촉매는 가격이 높고 수급이 불
빛의 파장과 세기, 즉 밝기를 서로 간섭 없이 조절할 수 있는 모래알 크기의 칩이 개발됐다. 실시간으로 파장과 세기를 제어해야 하는 양자 얽힘 광원이나 소형화가 요구되는 광신호 처리 장치 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 전기전자공학과 이종원 교수 연구팀은 빛의 세기와 파장을 각각 독립적으로 제어할 수 있는 새로운 메타표면 소자를 세계 최초로 개발했다고 16일 밝혔다. 메타표면은 빛의 파장보다 훨씬 작은 나노 구조물을 표면에 배열해 빛의 광학적 성질을 인위적으로 조절하는 소자다. 부피가 큰 기존 광변조 매질을 대체할 수 있어 기기 경량화에 유리하며, 기존 기술로는 구현하기 어려웠던 광학 현상을 가능하게 한다. 연구팀이 개발한 메타표면은 제2고조파 생성 현상을 제어한다. 제2고조파 생성은 입력된 빛의 에너지를 두 배로 증폭해 파장이 절반인 새로운 빛으로 변환해 출력하는 기술이다. 예를 들어 적외선 영역의 빛을 입력하면 파장이 다른 빛으로 변환되며, 이는 미량 생체 분자 감지 센서나 양자 통신 기술 등에 활용될 수 있다. 그동안 제2고조파 생성 기술은 빛의 파장과 세기가 서로 복잡하게 얽혀 있다는 한계가 있었다. 변환 효율을 높여 세기를 키우면
영화 해리 포터의 투명 망토와 레이더에 잡히지 않는 스텔스 전투기의 공통점은 물체가 있어도 보이지 않는다는 점이다. KAIST 연구진은 이러한 개념을 한 걸음 더 나아가, 늘어나고 움직일수록 전파를 더 잘 숨길 수 있는 ‘똑똑한 투명 망토’와 같은 기술을 개발했다. 이 기술은 움직이는 로봇과 몸에 붙이는 웨어러블 기기, 차세대 스텔스 기술의 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다. KAIST는 기계공학과 김형수 교수와 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀이 액체금속 복합 잉크를 기반으로 전자기파를 흡수·조절·차폐할 수 있는 차세대 신축성 클로킹 기술의 핵심 원천기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 클로킹은 물체가 있어도 레이더나 센서 같은 탐지 장비에는 없는 것처럼 보이게 만드는 기술이다. 클로킹 기술을 구현하려면 물체의 표면에서 빛이나 전파를 자유롭게 조절할 수 있어야 한다. 그러나 기존 금속 재료는 딱딱하고 잘 늘어나지 않아, 억지로 늘리면 쉽게 끊어지는 한계가 있었다. 이 때문에 몸에 밀착되는 전자기기나 자유롭게 형태가 변하는 로봇에 적용하는 데 어려움이 컸다. 연구팀이 개발한 액체금속 복합 잉크는 원래 길이의 최대 12배인 1200%까지 늘려도 전기가 끊어지
광주과학기술원(GIST)은 AI융합학과 김승준 교수 연구팀이 자율주행차가 도로 이용자와 더 안전하고 명확하게 소통할 수 있도록 돕는 새로운 외부 인간-기계 인터페이스(eHMI) 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 그동안 대다수 연구가 보행자 단독 상황만을 가정해 온 한계를 넘어, 보행자·자전거 이용자·운전자가 동시에 존재하는 실제 도로 환경을 가상현실에서 재현해 eHMI의 효과를 검증했다는 점에서 의미가 크다. 자율주행차가 본격적으로 도입되면 보행자, 자전거 이용자, 일반 운전자 등 차량 외부의 모든 도로 이용자에게 새로운 변화가 생긴다. 기존에는 운전자가 보행자와 눈 맞춤이나 손짓 같은 비언어적 신호로 서로의 의사를 확인할 수 있었지만, 완전 자율주행 시대에는 이러한 신호가 더 이상 작동하지 않는다. 이에 따라 자율주행차가 주변 사람들에게 자신의 의도와 행동을 명확히 전달하는 eHMI 기술이 필수적이다. 그러나 지금까지의 연구는 대부분 자율주행차와 보행자 간 1대 1 상황에 집중돼 왔다. 실제 도로처럼 여러 이용자가 동시에 움직이는 환경에서는 자율주행차가 누구에게, 언제, 어디서 메시지를 전달해야 하는지 불명확해 오해와 위험이 발생할 수 있다는 점이 지
독감이나 코로나19처럼 종류가 다양하고 변이가 빠른 호흡기 바이러스는 백신만으로 완벽히 막기 어렵다. KAIST 연구팀이 기존 인터페론-람다 치료제가 지녔던 열에 약하고 코 점막에서 금방 사라지는 한계를 AI 기술로 극복한 비강 투여형 항바이러스 플랫폼을 개발했다. KAIST는 생명과학과 김호민 교수, 정현정 교수, 의과학대학원 오지은 교수 공동 연구팀이 AI로 인터페론-람다 단백질을 안정적으로 재설계하고, 이를 비강 점막에 잘 확산되고 오래 머물게 하는 전달 기술과 결합해 다양한 호흡기 바이러스를 범용적으로 예방할 수 있는 기술을 구현했다고 15일 밝혔다. 인터페론-람다는 우리 몸이 바이러스 감염을 막기 위해 스스로 만드는 선천면역 단백질로, 감기·독감·코로나19와 같은 호흡기 바이러스 차단에서 중요한 역할을 한다. 하지만 이를 치료제로 만들어 비강에 투여할 경우 열, 분해효소, 점액, 섬모운동에 취약해 실제 효능이 제한되는 문제가 있었다. 연구팀은 AI 단백질 설계 기술을 이용해 인터페론-람다의 구조적 약점을 정밀하게 보완했다. 먼저 단백질의 헐거운 루프 구조로 흔들리던 부분을 단단한 스프링처럼 고정되는 나선형 구조로 바꿔 안정성을 크게 높였다. 또한 단
지붕으로 떨어지는 빗물로 전기를 만들어 폭우 상황에서 배수 장치나 경보 시스템을 가동할 수 있는 기술이 나왔다. UNIST 기계공학과 박영빈 교수팀은 빗방울로 전기를 만드는 탄소섬유 복합재 기반 물방울 발전기를 개발했다고 15일 밝혔다. 탄소섬유 복합재는 탄소섬유 다발을 플라스틱 수지에 섞은 소재로, 가벼우면서도 강해 건물 지붕과 같은 외장재로 활용할 수 있는 소재다. 개발된 탄소섬유 복합재 발전기는 빗방울이 복합재 표면에 닿았다가 빠르게 떨어지는 순간 전기를 생성한다. 이는 정전기와 유사한 원리다. 빗방울은 양전하를, 복합재 표면은 음전하를 띠는데 빗방울이 접촉했다가 떨어지는 순간 전하 입자가 탄소섬유를 따라 이동하면서 전류가 흐른다. 기존 금속 기반 물방울 발전기는 금속이 빗속 오염물질에 의해 쉽게 부식되는 문제가 있었으나, 연구팀은 부식에 강한 탄소섬유 복합재를 적용해 이 문제를 해결했다. 또 복합재 표면을 특수 가공한 뒤 코팅재를 입혀 발전 성능을 높였다. 빗방울의 순간적인 접촉 면적은 넓히면서도, 빗방울이 빠르게 구슬 형태로 변해 표면에서 굴러떨어지도록 설계했다. 미세한 요철이 가공된 표면은 빗방울의 접촉 면적을 넓히고, 코팅재는 복합재 표면을 연꽃
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
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