프라이팬 코팅제를 그린 수소 생산 장치의 부품에 발라 생산 성능을 1.4배 높인 기술이 나왔다. 코팅제가 수소 기포 부착을 막아 생산된 수소가 원활하게 배출되는 원리다. UNIST 에너지화학과 이동욱·류정기 교수팀은 수전해 장치의 주요 부품인 '다공성 수송층(PTL)'에 테플론(PTFE)을 코팅해 수소 생산 성능을 40% 높였다고 24일 밝혔다. 수전해 장치는 물과 전기로 그린 수소를 생산하는 장치이다. 수소는 이 장치 전극의 촉매 표면에서 화학 반응해 만들어진다. 이때 수소 기체가 제때 빠져나가지 못하고 기포 형태로 촉매 표면을 덮어버리면 반응이 막혀 문제가 된다. 생산 반응이 일어나는 촉매 표면적이 줄어들기 때문이다. 연구팀은 수소 기체가 빠져나가는 통로인 전극 ‘다공성 수송층’에 테플론을 발라 문제를 해결했다. 테플론은 원래 프라이팬의 음식 눌어붙음을 방지하기 위해 코팅하는 물질이다. 이 물질을 수송층에 코팅하면 수소가 다공성 구조를 빠르게 통과해 배출되면서 기포가 촉매 표면에 달라붙지 않게 된다. 또 원료 공급을 막지 않기 위해서 수송층의 아래쪽 절반은 코팅하지 않는 전략을 썼다. 수송층은 생산물인 수소가 빠져나가는 통로인 동시에 원료인 물을 촉매로
울산과학기술원(UNIST)을 비롯한 산학연 기관들이 제조업 현장의 AI 활용 성과와 기업 인재 혁신 사례를 공유했다. UNIST 등 산학연 6개 기관은 24일 서울 포스코센터에서 ‘AI+산업혁신: 산업현장 AI 활용과 인재혁신’을 주제로 ‘2025 Korea Industrial AI 공동 포럼’을 개최했다. UNIST, 한국산업기술진흥협회(산기협), 한국생산기술연구원(생기원), LS일렉트릭, LG AI연구원, 포스코홀딩스가 공동 주최하고 과학기술정보통신부와 과실연 AI미래포럼이 후원한 이날 포럼에는 산업계 최고기술책임자(CTO)·디지털전환(DT) 임원, 출연연 관계자 등 200여 명이 참석했다. 이날 포럼에서는 국내 제조 기업의 AI 확산을 촉진하기 위한 실제 적용 사례와 정책·기술 전략이 다뤄졌다. 개회식에서 안현실 UNIST 연구부총장은 “AI 도입은 산업 경쟁력의 핵심 전략이며, 제조 현장 문제를 해결하는 실무형 AI 인재 양성이 무엇보다 중요하다”며 “UNIST가 한국의 산업 펜타곤에 해당하는 부·울·경과 경주·포항 지역 산업AI 기술의 연구와 실증, 인재 양성에 속도를 내겠다”고 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 축사에서 “국내
국내 연구진이 이론으로만 존재했던 ‘암흑 상태’(dark state) 기반 자발적 양자 얽힘을 실험적으로 만들어내는 데 성공했다. 4일 울산과학기술원(UNIST)은 물리학과 김제형 교수팀이 한국표준과학연구원(KRISS) 이창협 박사, 한국과학기술연구원(KIST) 송진동 박사와 함께 밝은 상태(bright state) 대비 수명이 약 600배 늘어난 암흑 상태 기반 집단 양자 얽힘을 유도했다고 밝혔다. 연구팀에 따르면 구별 불가능한 다수의 양자 구조 간 양자 얽힘은 암흑 상태와 밝은 상태로 나타나는데, 암흑 상태는 빛을 거의 밖으로 내지 않아 얽힘이 오래 유지되는 특성이 있다. 이러한 특성은 양자 정보 저장과 전달에 꼭 필요하지만 암흑 상태를 만들고 유지하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 손실률이 조절된 나노 광공진기를 이용해 양자점과 공진기 사이의 결합 강도와 공진기의 손실값 간 균형을 맞추는 방식으로 암흑 상태를 유도했다. 암흑 상태에서 양자점 간 얽힘의 수명은 최대 36나노초(㎱·10억분의 1초)까지 늘어났다. 이는 밝은 상태 수명인 62피코초(㎰·1조분의 1초)에 비해 약 600배 길어진 수치다. 연구팀은 암흑 상태 형성의 실험적 증거로 쌍광자 방출 현상도
울산과학기술원(UNIST) 에너지화학공학과 백종범 교수팀은 기계화학적 암모니아 생산 공정의 수율을 5.6배 높이는 데 성공했다고 9일 밝혔다. 백 교수팀은 소량의 질화규소를 첨가해 암모니아 생산 수율을 이처럼 끌어올렸다. 분석 결과 질화규소는 철 촉매 표면에 고밀도 결함을 형성해 질소 기체를 원자 단위로 분리하고, 이를 수소화하는 반응을 효과적으로 촉진하는 것으로 나타났다. 질화규소는 태양광 패널에서 회수한 실리콘 원료로 만들 수 있어 재생에너지 폐기물의 자원화 가능성도 높다. 국제에너지기구는 2050년까지 전 세계에서 4900만t 이상의 태양광 패널 폐기물이 발생할 것으로 전망하고 있다고 연구진은 설명했다. 암모니아는 비료의 원료로 식량 생산에 중요한 물질이다. 최근에는 수소의 저장·운반체로도 주목받고 있어 수요가 더 늘어날 것으로 전망된다. 백종범 교수는 “이번 기술을 저온·저압에서도 암모니아 생산 효율을 크게 높일 수 있어 국소 지역에서 직접 암모니아를 생산하는 ‘탈중앙화’에 기여할 수 있다”며 “태양광 폐기물까지 자원화할 수 있는 만큼, 암모니아 생산의 탈탄소화와 자원 순환이라는 두 과제를 동시에 해결할 수 있는 기술”이라고 말했다. 이런 연구 결과는
흐릿하고 끊기는 영상을 또렷하고 매끄럽게 복원하는 인공지능(AI) 모델을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 제시했다. 24일 UNIST는 인공지능대학원 유재준 교수팀이 영상의 해상도와 프레임을 동시에 개선하는 AI 모델 ‘BF-STVSR’(Bidirectional Flow-based Spatio-Temporal Video Super-Resolution)을 개발했다고 밝혔다. 해상도와 프레임 수는 영상 품질을 결정짓는 요소다. 해상도가 높을수록 화면이 선명하고, 프레임 수가 많을수록 영상 속 움직임이 끊기지 않고 매끄럽다. 기존 AI 영상 복원 기술은 해상도와 프레임을 따로 처리했다. 또 프레임 보강은 사물의 이동 방향과 속도를 계산해 중간 장면을 생성하는 방식인 옵티컬 플로우 예측 네트워크에 의존했다. 그러나 옵티컬 플로우는 연산이 복잡하고 오차가 쌓이기 쉬워 영상 복원 속도와 품질 면에서 한계가 있었다. 연구팀이 개발한 BF-STVSR은 비디오 특성에 적합한 신호 처리 기법을 도입해 옵티컬 플로우 예측 네트워크에 의존하지 않고 프레임 간 양방향 움직임을 스스로 학습한다. 이를 통해 사물의 윤곽 등을 함께 추론함으로써 해상도와 프레임을 동시에 개선할 수 있
단일 RGB 영상만으로 양손·물체 간 3D 상호작용 실시간 복원 손이 가려지거나 보이지 않는 물체 부분까지 자연스럽게 추정 가능해 가상현실(VR), 증강현실(AR), 로봇 제어, 원격 수술 등 분야서 각광 울산과학기술원(UNIST) 백승렬 교수팀이 사람의 양손이 처음 보는 물체를 조작하는 모든 과정을 단 한 대의 카메라 영상만으로 구현하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 이 기술은 가상현실(VR), 증강현실(AR), 로봇 제어, 원격 수술 시뮬레이션 등 다양한 분야에 적용될 것으로 기대받는다. 교수팀이 개발한 이번 기술은 단일 RGB 영상만으로 양손과 처음 보는 기구의 복잡한 상호작용을 실시간 3차원(3D)로 시각화할 수 있는 AI 모델 ‘BIGS(Bimanual Interaction 3D Gaussian Splatting)’다. 이는 두 손으로 낯선 물체를 조작하는 장면을 3D로 복원하거나, 양손과 의료기구가 뒤엉킨 모의 수술 장면을 AR 화면에 재현하는 기술이다. 지금까지 AI는 카메라로 촬영된 2차원(2D) 데이터만 입력받기 때문에, 손과 물체의 실제 위치나 입체적인 형태를 파악하려면 이를 3차원으로 재복원하는 과정을 거쳐야 했다. 이러한 기존 기술은
자극 따라 감정 변화 흉내내는 ‘감정 적응 로봇’ 기술 발표 눈 모양·색깔·움직임으로 6가지 감정 표현...시간 흐름 반영해 자연스러움↑ 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 감정을 눈과 움직임으로 표현하고, 그 반응이 시간이 지남에 따라 변화하는 적응형 로봇 기술을 개발했다. UNIST 디자인학과 이희승 교수님이 개발한 감정 변화의 흐름을 구현하는 로봇 기술은 고정 상태의 감정을 넘어선 기술이다. 연구팀은 고정된 감정이 아닌, 크기와 방향을 가진 ‘벡터(Vector)’로 해석해, 로봇이 시간의 흐름에 따라 감정의 강도와 변화 양상을 자연스럽게 표현하도록 만들었다. 강한 자극에는 감정 벡터의 크기를 빠르게 키우고, 약한 자극에는 서서히 반응을 변화시키도록 제어하는 방식으로 설계됐다. 이는 실제 사람과 유사한 감정 흐름을 재현하는 데 성공한 사례다. 이 로봇은 머리를 쓰다듬는 ‘긍정 자극’과 두드리는 ‘부정 자극’을 인식한다. 자극에 따라 눈 모양과 색상, 움직임의 조합으로 총 6가지 감정을 표현한다. 예를 들어, 로봇을 갑자기 두드리면 눈이 청색으로 변하면서 커지고, 몸을 뒤로 젖히는 동작으로 놀람 감정을 나타낸다. 여기에 같은 자극이 반복될 경우, 단순히 동
캐디안이 오는 23일부터 25일까지 일본 도쿄 빅사이트에서 열리는 ‘2025 일본 도쿄 춘계 IT 전시회’에 참가해 자사의 주요 CAD 솔루션을 선보인다고 22일 밝혔다. 캐디안은 이번 전시회에서 ▲전통 목조 건축 전용 설계 툴 ‘TW-Arch’ ▲dwg 기반 범용설계 CAD ‘CADian’ ▲AI 기반 물량산출 솔루션 ‘AI-CE’ 등 자사의 대표 제품들을 출품한다. 특히 캐디안은 국가유산청의 지원을 받아 한국전자통신연구원(ETRI), 고려대학교 건축문화유산연구실, 울산과학기술원(UNIST), 한국플랫폼서비스기술과 공동으로 개발한 ‘TWArch Pro(Traditional Wooden Architecture)’를 일본 시장에 소개할 계획이다. TWArch Pro는 세계 최초의 AAD(AI Aided Design) 기반 전통 목조건축 설계 도구로, 설계가 까다로운 공포계(지붕 하중 지지 구조)를 포함한 전통 목조 건축물 전체를 빠르고 정확하게 설계할 수 있도록 지원한다. 손으로 그린 전통 목조건축 도면 이미지를 AI가 자동 분석해 부재를 탐지하고 위치와 관계를 추론해 부재 목록을 생성하며, 2차원 도면을 2D·3D 디지털 모델로 자동 변환할 수 있는 것이 특
‘셀카’와 같은 개인정보가 포함된 민감 데이터를 서버로 직접 보내지 않고도 고품질 이미지 등 콘텐츠 생성을 돕는 인공지능(AI) 모델을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 개발했다. UNIST 인공지능대학원 유재준 교수팀은 연합학습 AI 모델인 ‘프리즘’(PRISM·PRivacy-preserving Improved Stochastic Masking)을 개발했다고 9일 밝혔다. 유 교수팀에 따르면 연합학습이란 민감 데이터를 직접 서버에 올리지 않고 각자 장치의 ‘로컬 AI’가 학습을 수행한 뒤 그 결과만을 모아 서버에 전달함으로써 하나의 ‘글로벌 AI’를 만드는 기술이다. 프리즘은 연합학습 과정에서 로컬 AI와 글로벌 AI를 연결하는 학습 중재자 역할을 하는 AI 모델이다. 최근 오픈AI의 새 이미지 생성 모델을 이용해 일본 애니메이션 제작사 지브리의 화풍으로 사진 바꾸기가 유행하고 있는데, 셀카를 지브리 화풍으로 바꾸려면 사진을 서버에 올려야 하기 때문에 개인정보 침해 우려가 있다. 반면 프리즘을 이용하면 모든 처리가 스마트폰 안에서 이뤄져 사생활 침해를 막고 결과도 빠르게 받아볼 수 있는 것이다. 단 스마트폰에서 이미지를 직접 생성하는 로컬 AI 모델 개발
한번 충전으로 폭발 위험 없이 최대 1000㎞를 갈 수 있는 차세대 장거리 주행 배터리 개발에 청신호가 켜졌다. 울산과학기술원(UNIST)은 에너지화학공학과 이현욱 교수팀이 배터리 양극 신소재인 과리튬 소재의 산소 발생 원인을 규명하고, 이를 해결할 소재 설계 원리를 제시했다고 18일 밝혔다. 이번 연구에는 한국과학기술원(KAIST) 서동화 교수, 중앙대, 포항가속기연구소, 미국 UCLA 유장 리 교수, UC버클리, 로런스버클리연구소가 참여했다. 과리튬 소재는 이론적으로 4.5V 이상의 고압 충전을 통해 배터리에 기존보다 30%∼70% 더 많은 에너지를 저장할 수 있다. 전기차 주행거리로 따지면 한 번 충전으로 최대 1000㎞를 갈 수 있다. 그러나 이 소재는 고압 충전 과정에서 소재 내부 산소가 산화돼 기체 형태로 방출되면서 폭발 위험이 커지는 문제가 있다. 연구팀은 4.25V 부근에서 산소가 산화되면서 부분적인 구조 변형이 발생해 산소 가스가 방출된다고 분석하고, 산소의 산화를 원천적으로 막는 전극 소재 설계 방식을 제시했다. 과리튬 소재의 전이금속 일부를 전기음성도가 더 낮은 전이금속 원소로 치환하는 전략이다. 두 금속 원소 간 전기음성도의 차이로 전기
원통형 배터리 설계에서 전극 곡률(곡선이나 곡면의 구부러진 정도를 나타내는 값)이 중요한 설계 변수라는 사실을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 밝혀냈다. UNIST는 에너지화학과 정경민 교수팀이 원통형 배터리 전극의 곡률이 전기화학적 성능에 미치는 영향을 규명하고, 최적화된 전극 설계 방안을 제시했다고 6일 밝혔다. 원통형 배터리는 음극과 양극 사이에 분리막을 끼워 차곡차곡 쌓은 다음 돌돌 말아낸 형태의 배터리다. 음극, 분리막, 양극, 분리막을 1세트로 치면 보통 전기차의 원통형 배터리 셀(cell) 1개 안에는 20∼60세트가 말려져 있다. 연구팀은 원통형 배터리의 이 같은 곡률 특성 때문에 음극과 양극 간 접촉 면적이 달라지면서 용량비가 이상적인 설곗값에서 벗어날 수 있다고 보고 이번 연구를 시작했다. 일반적으로 배터리를 설계할 때는 리튬 금속 석출(리튬이 음극에 고르게 삽입되지 못하고 금속 형태로 표면에 나오는 현상) 예방과 고속 충전을 위해 음극 용량을 양극 용량보다 더 크게 설계한다. 연구팀이 다양한 곡률 조건을 모사한 실험용 곡률형 단판 셀을 제작해 상용 21700 원통형 배터리와 비교 분석한 결과, 전극의 용량비가 전극의 위치에 따라 달라지
바닷물로 전기를 저장하고 꺼내 쓸 수 있는 해수전지 상용화를 위한 값싼 촉매 물질을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 개발했다. UNIST는 에너지화학공학과 이동욱 교수팀이 목재 폐기물에 요소를 첨가해 해수전지용 고성능 촉매를 개발했다고 18일 밝혔다. 이 촉매는 해수전지에 걸리는 과전압을 낮추고 전기를 빠르게 꺼내 쓸 수 있게 반응 속도를 높여 주는 물질이다. 기존에는 백금과 같은 고가의 물질을 촉매로 썼다. 연구팀이 개발한 촉매는 저렴한 리그닌과 요소를 기반으로 한다. 리그닌은 목재의 15∼35%를 구성하는 성분으로, 종이를 만드는 공정이나 바이오 연료 생산 과정에서 남는 부산물이다. 산업 폐수에 주로 있는 요소는 질소를 다량 포함하고 있다. 리그닌을 800도에서 태운 뒤 요소와 같은 온도에서 반응시키면 리그닌 구석구석 질소가 첨가돼 고성능 촉매가 만들어진다고 연구팀은 설명했다. 리그닌을 구성하는 특정 탄소 원자 자리에 대신 들어간 질소는 방전에 필요한 에너지를 크게 낮추는 것으로 나타났다. 연구팀이 이 촉매를 해수전지 전극에 입혀 실험한 결과 백금 촉매와 비슷한 성능을 보였다. 과전압은 백금 촉매보다 더 낮은 값을 보였다. 과전압이 낮을수록 충전시킨
한 번 충전으로 서울과 부산을 왕복할 수 있는 전기차용 고성능 건식 배터리 전극을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 개발했다. UNIST는 2일 에너지화학공학과 정경민 교수팀은 건식 공정을 통해 기존보다 5배 두꺼운 배터리 전극을 개발하는 데 성공했다고 밝혔다. 전기차 대중화로 대용량 리튬이온배터리의 필요성이 커지면서 용량과 직결되는 전극은 최대한 두껍게 만들고, 용량과 관련 없는 구성 요소의 비율은 줄이는 설계 방식이 주목받고 있다. 그러나 기존 습식 전극 제조 방식은 분말 형태의 전극 원료를 용매에 풀어내 제작하기 때문에 용매가 증발하는 과정에서 뭉침이 발생하기 쉬워 전극을 두껍게 만드는 데 한계가 있었다. 연구팀이 개발한 건식 배터리 전극의 합제층 밀도(용량과 직결되는 원료 물질의 밀도)는 3.65ｇ/㎤에 달한다. 전극의 면적당 용량도 상용 전극의 5배에 해당하는 20mAh/㎠다. 이 전극을 배터리에 적용하면 전기차의 주행 거리를 약 14% 늘릴 수 있다고 연구팀은 설명했다. 정경민 UNIST 교수는 “기존 전기차 배터리로는 서울과 부산 왕복 주행이 어려웠다”며 “이번 기술을 적용하면 600㎞ 이상의 주행이 가능해져 1회 충전으로 왕복도 가능할 것”이
스마트 부품이 수집한 데이터를 AI로 분석하고 원격 감시 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능(AI)으로 소형원전 위험 징후를 2초 안에 알아챌 수 있는 원격 감시 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 이를 통해 구조가 복잡한 소형 원전 내부를 실시간으로 확인할 수 있어 관리 비용을 줄이고 안전성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이 기술은 기계공학과 정임두·김남훈 교수와 경상대학교 김형모 교수 공동연구팀이 개발했다. 광섬유 센서가 내장된 스마트 부품이 소형 원전 데이터를 수집해 보내면 AI가 이를 분석해 이상 상태를 경고하도록 만든 것이다. 핵심은 3D 프린팅을 통한 스마트 금속 부품 제작 기술과 광섬유의 연속적 다중 변수를 동시에 빠르게 처리하는 AI 기술이다. 연구팀은 직접에너지증착(Directed Energy Deposition·DED) 방식 3D 프린팅을 통해 스마트 원전 부품을 정밀하게 제작하고, 광섬유 센서를 원전 금속 부품 내부에 유연하게 내장했다. 이를 통해 가혹한 원자로 환경에서도 부품이 안정적으로 작동하게 했다. AI는 광섬유 센서 여러 위치의 열변형 정보가 포함된 다중 변수를 빠르게 실시간으로 복합 처리해 이상 징후를 즉각 감지하며, 이를
내달 DfAM 표준화 및 데이터 전처리 세미나 열려 3D 프린팅 소프트웨어 실습 과정도 진행...공정 데이터 이해↑ 차세대 3D 프린팅 설계 공정이라고 평가받는 적층제조특화설계(DfAM) 글로벌 표준화와 기술적 로드맵을 공개하는 행사가 내달 개막한다. DfAM은 기존 방식으로 설계·가공·제조가 까다롭고 정밀한 공정이 요구되는 제품군이나, 비교적 시간·비용 등 자원 소모가 큰 대상물에 적합한 적층 제조 설계 기술이다. 우주항공, 자동차, 반도체, 공조, 로봇, 조선 등 분야에 도입 사례를 확장하고 있다. 이번 세미나는 미국재료시험협회(ASTM) 국제적층제조우수성센터(AM CoE)가 주관하는 DfAM 표준·규격화에 대한 이해를 제고하기 위해 기획됐다. 여기에 3D 프린팅 설계를 위한 데이터 전주기에 대한 정보를 제공할 예정이다. 적층 제조 소프트웨어 솔루션 공급사 ‘더스퀘어’, 적층 제조 데이터 전처리 소프트웨어 공급사 ‘VoxelDance’, 3D프린팅연구조합, 울산과학기술원(UNIST) 등 3D 프린팅 업계 산학연이 협력해 3D 프린팅 기술 고도화에 대한 비전을 제안한다. 양일간 진행되는 이번 행사는 내달 8일 경기 수원 영통구 소재 경기도경제과학진흥원, 같
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