인하대학교 신소재공학과 이정환 교수 연구팀이 최근 디스플레이 성능을 높일 수 있는 새로운 전자 주입 소재를 개발했다고 15일 밝혔다. 이번 연구는 유기발광다이오드(OLED)와 같은 디스플레이에서 전자의 흐름을 더 효율적으로 만들어주는 기술로, 기존보다 성능을 높이고 적용 범위도 넓힐 수 있는 것이 특징이다. 디스플레이 소자는 전자가 얼마나 원활하게 이동하느냐에 따라 밝기와 효율이 결정된다. 특히 전극에서 빛을 내는 층으로 전자를 전달하는 ‘전자주입층(EIL)’은 소자의 성능을 좌우하는 핵심 요소다. 지금까지 가장 널리 사용된 소재는 불화리튬(LiF)이다. 하지만 특정 전극과만 잘 맞는 특성이 있어 다양한 구조에 적용하기 어렵다는 한계가 있었다. 특히 은(Ag)과 같은 소재와는 호환성이 낮아 활용 범위가 제한적이었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 새로운 비납계 페로브스카이트 소재(RbYbI3)를 개발했다. 이 소재는 인체와 환경에 유해한 납을 사용하지 않으면서도 전자의 흐름을 효율적으로 돕는 게 특징이다. 특히 이번 기술은 기존 디스플레이 생산 공정과 동일한 ‘진공 증착 방식’으로 제작할 수 있어 별도의 공정 변경 없이도 바로 적용이 가능하다. 이는
KAIST 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수·카르틱 무카빌리 겸직교수·전산학부 오혜연 교수 연구팀이 북경대학교와 임페리얼 칼리지 런던·밀라노 폴리테크닉대학교·메릴랜드대학교·오스트리아 국제응용시스템분석연구소(IIASA) 등 세계 유수 연구기관과의 국제 공동 연구를 통해 AI 기반 기후 연구 통합 프레임워크를 제시했다. 현재 기후 변화 연구는 물리적 기후 예측과 사회·경제 영향 분석·에너지 정책 평가 등이 분야별로 분리돼 수행되는 경우가 많아 종합적으로 연결해 정책 결정에 활용하는 데 시간이 오래 걸린다는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 'AI 기반 기후 연구 파운데이션 모델'을 제안했다. 이 모델은 지구 관측 데이터와 에너지·경제 시나리오·정책 지표 등 성격이 다른 대규모 데이터를 AI가 공통된 방식으로 이해·분석할 수 있는 가상 분석 공간에서 함께 처리한다. 특히 연구팀은 '혼합 전문가(MoE, Mixture of Experts)' 구조를 적용해 서로 다른 역할을 하는 AI 모델이 분야별 전문가처럼 협력하도록 설계했다. 물리 법칙 기반 계산 모듈과 통계 학습 기반 AI 모듈을 결합해 예측의 정확성과 신뢰성을 높였으며 온실가스 감축 목표 도입이나
범부처재생의료기술개발사업단이 중앙대학교 류한준·윤정기 교수와 단국대학교 양희석 교수 연구팀이 외부 전원 없이 인체 움직임으로 작동하는 자가발전형 전기자극 기반 상처 치료 기술을 개발했다고 밝혔다. 이 연구는 마찰전기 나노발전기(Triboelectric Nanogenerator, 이하 TENG)를 활용하여 무전원 전자약(Electroceutical) 플랫폼을 구현한 것으로, 기존 외용 치료 방식의 한계를 극복한 차세대 치료 전략으로 주목된다. 피부는 외부 물리적·화학적 자극으로부터 인체를 보호하는 1차 방어 장벽이지만, 고령화, 당뇨, 감염 등 다양한 요인으로 인해 상처 치유 능력이 현저히 저하된다. 특히 큰 크기의 급성 상처에서는 세포 이동 및 조직 재생이 충분히 이루어지지 않아 치유 지연 및 2차 감염 위험이 증가하는 문제가 있다. 전기자극(Electrical Stimulation)은 이러한 문제를 해결할 수 있는 유망한 치료법으로, 손상된 피부에서 감소된 전기장을 회복시켜 세포 이동과 증식을 유도하는 것으로 알려져 있다. 그러나 기존 전기자극 시스템은 외부 전원 및 배터리에 의존하고, 고정된 파형으로 인해 생체 적응 현상이 발생하는 등 실제 임상 적용에
자율주행과 의료 진단의 정확도를 높일 기술이 개발됐다. 이로 인해 어두운 도로 위 물과 아스팔트를 구분하지 못하던 기존 센서의 한계를 극복할 수 있을 것으로 보인다. KAIST 연구팀이 빛의 ‘방향’까지 읽고 스스로 반응을 바꾸는 차세대 편광 센서를 개발했다. KAIST가 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 빛의 특정방향으로 진동하는 성질인 ‘편광(polarization)’정보를 활용해 스스로 최적 상태를 찾아 동작을 조절하는 ‘자기 재구성(self-reconfigurable)’편광 센서 배열 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 최근 데이터가 폭발적으로 증가하고 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서, 방대한 정보를 적은 에너지로 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 비전 시스템의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존 이미지 센서는 빛의 밝기 정보만을 감지하는 데 그쳐 물체의 방향성이나 표면 구조를 정밀하게 파악하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 빛의 진동 방향까지 함께 인식할 수 있는 ‘편광’ 기반 센서 기술을 개발했다. 특히 텔루륨(Te)과 이황화레늄(ReS₂)이라는 서로 다른 두 물질을 결합해 새로운 기능을 구현한 ‘이종구조(heteros
KAIST 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 물리학과 이한석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 '마이크로콤(Micro-comb)'이라 불리는 광학 칩 기술을 이용해 초저잡음·초고안정 밀리미터파 대역 신호를 생성하는 데 성공했다고 밝혔다. 밀리미터파(30~300 GHz)는 넓은 대역폭을 활용할 수 있어 6G 통신과 정밀 센싱·차세대 레이더 기술의 핵심 주파수 대역으로 주목받고 있다. 그러나 기존 전자식 신호원은 주파수가 높아질수록 잡음이 증가하고 장시간 안정성을 유지하기 어렵다는 한계가 있었다. 마이크로콤은 손톱보다 작은 광학 소자 안에서 매우 정밀한 빛의 주기를 만들어내는 장치로 '빛으로 만든 초정밀 자'에 비유된다. 연구팀은 두 가지 연구 성과를 달성했다. 첫 번째 연구에서는 마이크로콤의 고질적인 문제인 장기적 주파수 흔들림을 해결했다. 정밀한 광학 기준 신호를 마이크로콤과 일치시키는 동기화 기술을 적용한 결과 장시간 동안 10⁻¹⁸ 수준의 초고안정 주파수 성능을 확보했으며 22 GHz 대역에서 100 Hz 오프셋 기준 –125 dBc/Hz 수준의 낮은 위상잡음을 기록했다. 이는 마이크로콤 기반 신호원 가운데 세계 최고 수준의 성능이다. 두 번째 연구에서는
이 글에서는 좁고 협소한 환경에서 활약하는 로봇으로서 빌딩 내에 설치되어 있는 주방 덕트 화재를 방지하기 위한 유분 분진 청소·점검 로봇에 대해서 해설한다. 음식점 화재는 해마다 증가하는 추세이며, 그 가장 큰 원인은 주방 덕트에서 발화이다. 그림 1에 주방 덕트의 화재 메커니즘을 나타냈다. 빌딩 천장 내부와 같은 좁은 공간에는 둥근형이나 사각형 등 다양한 형태의 덕트가 존재한다. 특히 고기구이집 등의 주방에 설치된 덕트는 장시간 사용으로 내부에 유분 분진이 쌓인다. 유분 분진이란 조리 시에 발생한 기름 연기가 공기 중의 먼지 등과 혼합되어 식어 굳어진 기름때이다. 이 유분 분진에 어떤 원인으로 발화가 되면 불은 유분 분진에 의해 덕트 전체로 전파되기 때문에 덕트 화재라고 불리는 대규모의 화재로 이어질 가능성이 높다. 화재 예방 조례에서도 덕트 내 청소의 실시를 규정하고 있으며, 덕트의 정기적인 청소가 필수로 요구된다. 현재 일반적으로 행해지는 덕트 청소는 청소원이 덕트에 침입하여 스크레이퍼로 쌓인 유분 분진을 긁어내는 방식이다. 그러나 유분 분진은 벽면에 대한 부착력이 커서 시간과 노력이 많이 든다. 또한 덕트가 배치되어 있는 장소는 좁은 공간으로, 청소
최근 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 의료 분야의 혁신을 크게 촉진하고 있다. 그중에서도 영상 진단 지원이나 자연언어 처리를 이용한 진료 기록의 분석에 더해, 생체 신호를 대상으로 한 AI 응용이 주목을 받고 있다. 심전도나 뇌파, 근전도, 호흡 파형 등과 같은 생체 신호는 침습성이 낮고, 연속적이며 또한 비언어적으로 생체 상태를 파악하는 수단으로서 임상뿐 아니라 헬스케어의 광범위한 영역에서 활용이 진행되고 있다. 한편, 이러한 신호들은 그 복잡성과 비선형성 때문에 전통적인 통계 기법으로는 충분히 이해·분석하는 것이 어려운 경우가 많아, 블랙박스적인 AI 알고리즘에 의존할 수밖에 없는 상황도 적지 않다. 이러한 배경하에서 ‘AI가 왜 그러한 판단을 내렸는가’라는 질문은 의료라는 높은 안전성·신뢰성과 설명 책임이 요구되는 분야에서 더욱 심각한 문제가 된다. 이러한 과제에 대해, 표현학습(representation learning)이라는 개념·접근법은 매우 밀접하게 관련된다. 관측 데이터로부터 의미 있는 특징을 자동 추출하고, 하류 태스크에 도움이 되도록 정보를 압축하거나 재구성하는 기법군을 총칭하여 표현학습이라고 한다. 특히 자기지도학습이나 대조학습 등과
거의 20년 동안 스마트 글래스는 대부분 데모나 프로토타입 수준에 머물러 있었다. 일부 기업이 이 개념을 연구실 밖으로 가져와 초기 소비자 제품을 출시하기도 했지만, 하드웨어 기술이 충분히 성숙하지 못해 한계에 부딪혔다. 부품은 크고 무거웠으며 배터리 성능은 충분하지 않았고, 열 관리에도 제약이 많았으며, 무선 연결의 안정성도 부족했다. 하지만 오늘날 우리는 애플리케이션 요구사항을 충족할 만큼 부품 기술이 성숙해지는 시대에 들어서고 있다. 항상 활성화된 상태로 동작하도록 설계된 저전력 프로세서는 이제 스마트 글래스에 충분히 효율적으로 적용될 수 있게 되었고, 전력 관리 기술 역시 빠르게 발전하고 있다. 무선 연결 기술은 점점 더 안정적으로 개선되고 있으며, 센서 통합 기술도 안경 디자인의 물리적 한계 안에서 구현될 수 있는 수준에 도달하고 있다. 이러한 변화 덕분에 하루 종일 사용할 수 있으면서도 일반 안경처럼 자연스러운 디자인을 갖춘 스마트 글래스를 개발하는 것이 가능해지고 있다. 기술적 제약은 여전히 존재하지만, 최신 부품들은 이러한 제약 내부에서 동작할 수 있는 능력이 점점 더 향상되고 있다. 변화는 스마트 글래스가 사용되는 방식에서 나타나고 있다. 온
개요 생체 신호모니터링(VSM) 기기는 심전도(ECG), 광혈류측정(PPG), 생체 전기 임피던스(Bio-Z)와 같은 다양한 전기생리학적 신호를 포착할 수 있으며, 이러한 신호들은 인체의 생리적 상태를 다각도로 반영한다. VSM 기기는 건강 모니터링, 질병 예방, 보조 치료 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 임피던스 심장도법(ICG)은 중요한 전기생리학적 신호 중 하나로, 흉부의 순간 평균 임피던스 변화 추이를 추적함으로써 심박출량(SV)을 측정하고, 이를 통해 인체의 심장 혈역학적 기능을 평가한다. 이 글은 ICG의 기본 원리와 측정 방법을 소개하고, 아나로그디바이스(ADI)의 고집적 아날로그 프런트엔드(AFE) 칩을 기반으로 ICG 신호 획득 및 SV 계산을 위한 솔루션을 설계 및 구현하는 방법에 대해 설명한다. 머리말 임피던스 심장도법(impedance cardiography, ICG)은 심장 활동에 따라 발생하는 흉부 생체 전기 임피던스 변화를 측정함으로써 심혈관 기능을 평가하는 비침습적 기법이다. 심장 주기 동안 혈류량이 변화하면 이에 상응하는 임피던스 변화가 발생하며, 이를 통해 임피던스 심전도 파형과 해당 1차 미분 신호(dZ/dt)를 도
인하대학교 이정환 신소재공학과 교수 연구팀이 차세대 디스플레이의 난제로 꼽히는 용액공정 기반 고색순도·고효율 청색 OLED 소자를 개발했다고 밝혔다. 이정환 교수 연구팀은 진성호 부산대 교수 연구팀과 공동연구를 통해 이번 성과를 달성했다. 청색 OLED는 색 표현의 핵심 요소로 높은 효율과 색 순도를 동시에 구현하는 것이 기술적으로 매우 어려워 난제로 여겨져 왔다. 기존에는 고성능 구현을 위해 고비용의 진공 증착 공정에 의존해야 했다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 새로운 소재와 소자 구조를 동시에 설계했다. 신규 백금(II) 착물 'PtON-QBn'을 개발해 빛을 내는 에너지의 수명을 약 1마이크로초(µs) 수준으로 단축시키고 에너지 전달 효율을 크게 높였다. 또한 'PVK 템플릿 층'을 도입해 발광 분자의 배열 방향을 정교하게 제어해 빛이 외부로 빠져나오는 효율을 높였다. 그 결과 분자의 수평 배향률을 기존 61%에서 78%까지 끌어올리는 데 성공했다. 이 기술을 적용한 OLED 소자는 친환경 용액 공정으로 제작됐음에도 세계 최고 수준인 최대 외부양자효율(EQE) 36.7%를 기록했다. 아울러 19nm의 좁은 발광 반치폭과 CIEy 0.122의 고
인공지능(AI)이 반도체 공정이나 패키징에서 열이 퍼지는 경로와 힘이 집중되는 부위를 예측할 수 있는 데이터 보정 알고리즘이 개발됐다. 울산과학기술원(UNIST) 반도체 소재·부품대학원 정창욱 교수팀은 새로운 입력 데이터를 기존에 학습한 데이터 기준에 맞게 재정렬하는 '파이(π)-불변 테스트 시점 보정' 알고리즘을 개발했다고 26일 밝혔다. 해당 알고리즘은 '학습 범위 밖의 입력'을 물리 법칙을 지키면서 학습 범위 안의 익숙한 형태로 바꿔주는 역할을 한다. 새로운 입력 데이터가 들어오면 먼저 π 값을 기준으로 기존에 학습한 데이터 중 물리적으로 가장 유사한 데이터를 찾고, 이와 비슷한 조건으로 맞춘 뒤에야 AI 모델에 입력해 계산하도록 하는 것이다. π 값은 물리 방정식에서 길이, 온도, 힘처럼 단위를 가진 물리량을 조합해 만든 무차원 비율이다. 연구팀은 이 값이 같으면 크기가 달라도 본질적으로 같은 물리 상태로 볼 수 있다는 '버킹엄 π 정리'(Buckingham π theorem)'에 기반해 알고리즘을 고안했다. 연구팀은 별도의 재학습 없이도 기존 AI 모델에 그대로 붙여 사용할 수 있어 경제적이고, 학습 데이터를 전부 일일이 비교하는 대신 비슷한 데이터
한국전기연구원(KERI)은 전지소재·공정연구센터 남기훈 박사팀이 전고체 배터리 상용화를 가로막던 리튬 금속 음극과 고체 전해질 사이의 '계면 불안정' 문제를 해결했다고 27일 밝혔다. 전고체 배터리는 화재 위험이 없어 '꿈의 배터리'로 불린다. 그러나 고성능화를 위해 기존 흑연 대신 리튬 금속을 음극으로 사용하면 고체 전해질과의 물리적 접촉이 완벽하지 않아 이온 이동이 방해를 받는 계면 저항 문제가 발생한다. 또 충·방전 중 리튬이 나뭇가지 모양으로 비정상적으로 자라나는 '수지상 성장'(덴트라이트)이 형성돼 전지 수명을 단축시키는 한계가 있었다. 그간 업계에서는 고체 간 접촉을 유지하기 위해 실험실 수준에서 수십 메가파스칼(MPa)에 이르는 고압의 물리적 힘을 가하거나 고가의 복잡한 코팅 기술을 사용해왔다. 하지만 이같은 고압력 구동 조건을 실제 전기차 등에 적용하면 전지보다 가압 시스템이 더 무거워지는 탓에 제작 비용의 급격한 증대, 차량 내 공간효율 저하로 이어져 전고체전지 상용화 걸림돌로 작용해왔다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 리튬을 잘 끌어당겨 저장하는 '나노 주석 분말'(nano Sn)을 활용해 얇은 중간층(Interlayer)을 만들었다. 또 이
제조업은 지금 자동화와 디지털 연결성을 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 인더스트리 4.0이라는 흐름 속에서 기업들은 단순한 생산 확대를 넘어, 더 빠르고 정확하면서도 유연한 가공 체계를 구축하는 방향으로 나아가는 중이다. 이러한 변화의 중심에서 CAM 방식 CNC 회전 테이블과 제로포인트 클램핑 시스템의 결합이 새로운 대안으로 부상하고 있다. 과거 회전 테이블은 단순히 가공 보조 역할을 수행하는 장치로 인식되었지만, 현재는 스마트 제조 환경을 구성하는 핵심 요소로 그 위상이 완전히 달라졌다. 여기에 제로포인트 클램핑 시스템이 결합되면서 세팅 과정의 자동화와 공정 효율 향상이 동시에 이루어지는 구조가 형성된다. 이는 단순한 장비 업그레이드가 아니라 제조 방식 자체를 변화시키는 접근이라 볼 수 있다. 특히 항공우주, 자동차, 의료기기, 정밀기계 산업과 같이 복잡한 형상의 부품을 다루는 분야에서는 이러한 변화가 더욱 뚜렷하게 나타난다. 기존 3축 가공 방식에서는 하나의 작업물을 여러 번 탈착하고 다시 세팅해야 했고, 이 과정은 생산성 저하와 오차 발생의 주요 원인이었다. CAM 방식 회전 테이블은 추가적인 회전축을 제공함으로써 4축 또는 5축 가공을 가능하게 만들
늦은 취침에 따른 건강 불균형이 단순한 개인의 생활 습관이 아닌 사회 구조적 문제로 굳어지고 있는 가운데, 한 수면테크 기업이 수면리듬 기록 디지털 의료기기 앱을 출시하며 수면리듬 관리 시장에 본격 진출한다고 밝혔다. 수면리듬 이상은 불면증·우울·대사질환과 복합적으로 연결되는 만큼 임상적 관리의 필요성이 높아지고 있다. 수면테크 기업 에이슬립이 37만여 명의 2년치 수면 기록을 분석한 결과, 국내 성인의 56.2%가 늦게 잠드는 저녁형(올빼미족)으로 분류됐다. 이는 글로벌 평균의 약 2배 수준이다. 한국인의 평균 취침 시각은 자정을 넘긴 00시 51분으로 미국(00:24), 유럽(00:27)보다 늦고, 실제 수면 시간은 5시간 25분에 그쳤다. 주중과 주말의 수면 중간점 차이인 사회적 시차는 평균 33분으로, 이는 생체리듬이 일상적으로 교란되고 있음을 뜻한다. 현대인들의 취침 건강이 심각하게 위협받고 있는 가운데, 신경과·정신건강의학과에서 수면리듬을 평가하는 수면리듬양상검사는 이미 법정비급여로 존재하지만 환자가 2주간 직접 작성한 수기 수면일기에 의존해 의사가 크로노타입·사회적 시차·수면 규칙성 지수를 수기로 계산해야 하는 등 구조적 한계 탓에 실제 처방은
엔지니어링은 한 분기에는 요구 사항을, 다음 분기에는 회로도를, 마지막 분기에는 기판과 펌웨어를 설계하는 식으로 계절 단위로 진행되곤 했습니다. 오늘날에는 모든 것들이 더 빠르게 진행되고 있습니다. 새로운 아이디어를 수 일 내에, 경우에 따라 수 시간 내에 화이트보드에서 개념 입증까지 발전시킬 수 있습니다. 사일로와 장벽이 제거되면서 오늘날의 혁신 환경은 근본적으로 다릅니다. 신속한 프로토타이핑 방식과, 아이디어와 구현 간 거리를 단축하는 AI 지원 워크플로, 보다 비용 효율적인 작업 방식의 융합으로 개발 속도가 가속화되었습니다. 그 결과 반복 속도를 차별화 요소로 하는 새로운 작동 모델이 구현되었습니다. 이 모델에서는 최고의 팀이 문제의 진화 속도보다 더 빠르게 학습할 수 있도록 프로세스를 설계합니다. 신속한 프로토타이핑의 새로운 시대 수십 년 동안 접근성은 문지기 역할을 수행했습니다. 전문 도구, 값비싼 라이선스, 제한된 공급망으로 인해 전자 장치의 프로토타이핑은 충분한 자금이 지원되는 연구실에서만 가능했습니다. 이제는 상황이 달라졌습니다. Arduino 및 Raspberry Pi와 같은 회사를 통한 오픈 소스 소프트웨어와 사전 개발 코드는 충분한 리소스
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