수소 생산 촉매에서는 물방울이 표면에서 얼마나 잘 떨어지는지가 기포 생성과 수소 생산 속도를 좌우한다. 반도체 제조 공정에서도 물이나 액체가 표면에 어떻게 퍼지고 얼마나 빠르게 마르는지, 즉 ‘젖음성’이 공정 품질에 직접적인 영향을 미친다. 하지만 나노 크기에서 물이나 액체가 표면 위에서 어떻게 움직이는지를 직접 관찰하는 것은 기술적으로 거의 불가능해 연구자들은 추측에 의존해 왔다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 서울대학교 임종우 교수팀과 함께 원자간력 현미경(AFM)을 이용해 나노 크기의 물방울을 실시간으로 직접 관찰하고, 물방울의 모양을 기반으로 접촉각을 계산할 수 있는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 이 연구를 통해 나노 물방울의 실제 형태를 눈으로 확인할 수 있게 되면서, 물방울이 표면에 얼마나 잘 붙고 떨어지는지를 정밀하게 분석하는 길이 열렸다. 수소 생산 촉매, 연료전지, 배터리, 반도체 공정 등 액체의 미세한 움직임이 성능을 결정하는 다양한 첨단 기술 분야에 즉각적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 최근 젖음성 분석은 나노 스케일에서의 정밀 측정이 중요해지고 있지만, 기존 방식처럼 수 밀리미터 크기의 물방울을 사용하면 친수성·
C-band는 약 1550 nm 파장대의 빛으로, 광섬유를 통해 인터넷 신호가 가장 멀리 전달되고 손실도 가장 적은 영역이다. 흔히 ‘인터넷이 달리는 최적의 빛의 고속도로’로 불리는 이 파장에서 확정적으로 단일 광자를 안정적으로 만들어내는 기술은 세계적으로 난제로 꼽혀 왔다. KAIST 연구진이 이 문제를 해결하며 C-band에서 세계 최고 품질의 단일 광자원을 만들어내는 데 성공했다. KAIST는 물리학과 조용훈 교수 연구팀이 C-band 대역에서 세계 최고 수준(동일성 72%, 순도 97%)의 구별불가능한 단일 광자를 생성하는 양자 광원을 개발했다고 30일 밝혔다. 이는 올해 상온에서도 작동하는 광통신 대역 단일 광자원을 구현한 데 이어 이뤄낸 성과다. 단일 광자원은 한 번에 하나씩 빛을 방출하는 장치로, 복제가 불가능해 양자 통신의 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 여러 광자가 서로 완전히 동일할 때 나타나는 홍–오–만델(Hong–Ou–Mandel) 간섭은 양자 중계기, 양자 순간이동, 양자 네트워크 구축 등 미래 양자 인터넷 기술의 기반이 된다. 즉 ‘빛을 원하는 시점에 하나씩 만들고(순도), 그 빛을 완전히 똑같게 만드는 능력(동일성)’이 양자 인터넷용 광
KAIST 전산학부 윤성의 교수 연구팀과 이화여대 노준혁 교수 연구팀이 영상 속에서 정답을 위해 꼭 필요한 핵심 장면, 즉 ‘Trigger moment’를 스스로 찾아내는 AI 기술을 개발해 국제 대회에서 우수성을 입증했다. KAIST는 두 연구팀이 ICCV 2025에서 열린 Perception Test Challenge의 영상 근거 기반 질의응답(Grounded Video Question Answering) 트랙에서 1위를 차지했다고 28일 밝혔다. 이번 대회는 구글 딥마인드가 주관한 인지 테스트 챌린지로 총 상금 5만유로가 걸려 있으며, 영상·음성·텍스트를 종합적으로 이해하는 멀티모달 AI의 실제 근거 기반 판단 능력을 평가한다. 언어 패턴에 의존해 ‘그럴듯한 답’을 만드는 기존 AI의 한계를 극복하는 것이 핵심 과제로 제시됐다. 연구팀은 영상을 처음부터 끝까지 단순 분석하는 방식 대신, 질문에 답하기 위해 꼭 필요한 장면을 먼저 추출하는 새로운 프레임워크를 설계했다. 연구팀은 이를 CORTEX(Chain-of-Reasoning for Trigger Moment Extraction)라고 명명했다. CORTEX는 세 모델이 순차적으로 협업하는 구조를 갖춘다
KAIST는 한국형발사체 누리호 4차에 실려 우주로 향한 큐브위성 K-HERO(KAIST Hall Effect Rocket Orbiter)가 27일 정오 지상국과 첫 교신에 성공했으며, 이를 기반으로 AI 기반 초소형 홀추력기 우주 검증을 위한 본격적인 임무 준비에 들어갔다고 28일 밝혔다. K-HERO에는 KAIST 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 AI 기반 설계기술을 활용해 개발한 150 W급 초소형 홀전기추력기가 탑재됐다. 이번 누리호 4차 발사에 실린 12기의 큐브위성 가운데 홀추력기 우주 실증 임무를 수행하는 위성은 K-HERO가 유일하다. 홀추력기는 전기에너지를 이용해 제논(Xe) 연료를 이온화하고 이를 고속 분사해 추력을 얻는 고효율 전기추진 기술이다. 연비(비추력)가 높고 투입 전력 대비 추력 성능(약 60 mN/kW)이 우수해 대규모 위성군(예: SpaceX 스타링크)부터 심우주 탐사(NASA Psyche)에 이르기까지 널리 활용되고 있다. 기존에는 중대형 플랫폼(GEO 위성)에 주로 적용됐으나, 초소형·소형위성용 경량·고효율 홀추력기 개발은 기술 난이도가 높은 도전적인 분야로 꼽혀왔다. 연구팀은 복잡한 플라즈마 생성 및 전자기장 최적
인간의 뇌에는 약 1000억 개의 뇌세포가 존재하며, 이들이 주고받는 화학·전기 신호는 대부분의 정신 기능을 만들어 낸다. 이러한 신호를 정밀하게 읽어내기 위한 뉴럴 임플란트 기술은 신경퇴행성 질환 연구와 치료에 필수적이다. KAIST·국제 연구진이 뉴럴 임플란트는 단순한 소형화·경량화를 넘어, 기존에 가능하리라 예상만 되었던 완전 무선 초소형 임플란트를 실제로 구현하는 데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 겸직교수이자 난양공대(NTU) 전자과 소속인 이선우 교수 연구팀이 미국 코넬대 알로이샤 모나 교수팀과 공동으로, 소금 결정보다 작은 100 마이크로미터(µm) 이하 초소형 무선 뉴럴 임플란트 ‘MOTE(Micro-Scale Opto-Electronic Tetherless Electrode)’를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 이 임플란트를 실험용 생쥐 뇌에 이식해 1년간 안정적으로 뇌파를 측정하는 데 성공했다. 뇌 속에서는 눈에 보이지 않는 미세한 전기 신호들이 끊임없이 오가며 우리의 기억, 판단, 감정 등 다양한 정신 활동을 만들어낸다. 이러한 신호를 인체 외부에서 연결선 없이 직접 측정하는 기술은 뇌 연구와 치매·파킨슨병과 같은 신경질환 치료의
KAIST는 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀이 개발한 큐브위성 ‘K-HERO(KAIST Hall Effect Rocket Orbiter)’가 오는 27일 새벽 전남 고흥 나로우주센터에서 발사되는 누리호 4차 발사체에 탑재돼 우주로 향한다고 밝혔다. 이번 누리호 4차 발사는 한국항공우주연구원(KARI)으로부터 기술 이전을 받은 민간기업 한화에어로스페이스가 처음으로 주관하는 발사다. 주탑재체인 차세대중형위성 3호를 비롯해 산학연이 개발한 12기의 큐브위성이 함께 실리며, K-HERO도 이 중 하나로 탑재된다. K-HERO는 최원호 교수 연구팀이 KARI 주관 ‘2022 큐브위성 경연대회’에서 기초위성 개발팀으로 선정되며 본격 개발이 시작됐다. 기초위성은 비행모델(FM) 제작 전 설계와 핵심 부품이 실제 우주환경에서 정상적으로 작동하는지 검증하기 위한 시험용 위성이다. 가로·세로 10cm, 높이 30cm, 무게 3.9kg의 3U 표준 큐브위성인 K-HERO는 발사체와의 안정성·전기 규격·인터페이스 조건을 모두 충족해 설계됐다. 핵심 임무는 연구팀이 개발한 150W급 초소형 위성용 홀추력기(Hall thruster)가 우주에서 실제로 구동되는지를 직접 확인하는
딥러닝 기반 이미지 인식 기술이 빠르게 고도화되고 있지만, AI가 내부에서 어떤 기준으로 이미지를 보고 판단하는지는 여전히 명확히 설명하기 어려운 영역으로 남아 있다. 특히 대규모 모델이 ‘고양이 귀’, ‘자동차 바퀴’와 같은 개념을 어떤 방식으로 조합해 결론을 내리는지는 오랫동안 해결해야 할 주요 과제로 제기돼 왔다. KAIST는 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 인간이 이해할 수 있도록 AI의 판단 근거를 시각적으로 보여주는 설명가능성(XAI) 분야에서, 모델 내부의 개념 형성 과정을 회로(circuit) 단위로 시각화하는 새로운 XAI 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구는 “AI가 어떻게 생각하는가?”라는 질문에 구조적 접근을 가능하게 한 중요한 진전으로 평가된다. 딥러닝 모델 내부에는 인간의 뇌처럼 뉴런(Neuron)이라는 기본 계산 단위가 존재한다. 뉴런은 귀 모양, 색상, 윤곽선처럼 이미지의 작은 특징을 감지해 다음 단계로 신호를 전달하는 기능을 한다. 반면 ‘회로(circuit)’는 여러 뉴런이 서로 연결돼 하나의 개념을 함께 인식하는 구조로, 예컨대 ‘고양이 귀’를 인식하기 위해 귀 윤곽·삼각형 형태·털 패턴 등을 감지하는 뉴런들이
KAIST는 정부의 과학문화 확산 정책에 발맞춰 과학 대중화를 기반으로 한 사회공헌 프로그램인 ‘과학교육나눔(KSOP)’, ‘OPEN KAIST’, ‘일반인을 위한 KAIST형 IT·AI 사관학교’를 운영하고 있다고 25일 밝혔다. KAIST는 이를 통해 미래 과학기술 인재를 체계적으로 육성하고 과학문화 대중화에 기여하고 있다. 이광형 총장은 “KAIST는 ‘과학기술로 인류와 사회에 기여하는 대학’이라는 사명 아래 교육 나눔을 통한 기회의 사다리를 만들어가고 있다”며 “앞으로도 첨단 과학기술을 넘어 따뜻한 과학, 포용적 교육, 지속 가능한 과학문화 생태계 조성을 위해 적극적으로 사회와 소통하며 국가 과학기술 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 말했다. 과학영재교육연구원에서 운영하는 KSOP는 사회적 배려 대상 청소년 가운데 수학·과학 분야 잠재력을 지닌 학생을 선발해 KAIST 재학생·대학원생이 직접 멘토링을 제공하는 대표 과학나눔 프로그램이다. 2015년 250명으로 시작해 2022년부터 연 1000명 규모로 확대됐으며, 2025년까지 누적 약 8000명이 참여했다. 졸업생의 70% 이상이 이공계로 진학하는 성과를 냈고, 졸업생이 다시 멘토로 참여하는 지식 환류
“어떤 OLED 색의 빛이 알츠하이머 환자의 기억력과 병리 지표를 실제로 개선하는가?”라는 의문점을 제기한 한국 연구진이 약물 없이 빛만으로 인지 기능을 개선할 수 있는 가장 효과적인 OLED 색상을 규명했다. 이번 연구에서 개발된 OLED 플랫폼은 색·밝기·깜박임 비율·노출 시간을 정밀하게 제어할 수 있어 향후 개인맞춤형 OLED 전자약으로의 발전 가능성을 제시한다. KAIST는 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀과 한국뇌연구원 구자욱 박사·허향숙 박사 연구팀이 공동 연구를 통해 균일 조도의 3가지 색 OLED 광자극 기술을 개발하고, 청색·녹색·적색 중 ‘적색 40Hz 빛’이 알츠하이머 병리와 기억 기능을 가장 효과적으로 개선한다는 사실을 확인했다고 24일 밝혔다. 연구진은 기존 LED 방식이 가진 밝기 불균형, 열 발생 위험, 동물의 움직임에 따른 자극 편차 등 구조적 한계를 해결하기 위해 균일하게 빛을 내는 OLED 기반 광자극 플랫폼을 구축했다. 이 플랫폼을 활용해 백색·적색·녹색·청색 빛을 동일한 조건(40Hz 주파수·밝기·노출시간)에서 비교한 결과, 적색 40Hz 빛이 가장 우수한 개선 효과를 보였다. 초기 병기(3개월령) 동물 모델은 단 2일
최신 CPU는 구조가 복잡해 여러 작업을 동시에 처리하는 과정에서 명령 순서가 뒤섞이는 동시성 버그가 발생할 수 있으며, 이는 보안 문제로까지 이어질 수 있음에도 기존 방식으로는 발견이 매우 어려웠다. KAIST 연구진은 실제 칩 없이도 CPU 내부 동작을 가상 환경에서 정밀하게 재현해 버그를 자동 탐지하는 기술을 세계 최초 수준으로 개발했으며, 이를 통해 최신 리눅스 커널에서 새로운 버그 11건을 찾아 수정하는 데 성공했다. KAIST는 전산학부 권영진 교수 연구팀이 구글이 수여하는 Research Scholar Award(시스템 분야)를 수상했다고 21일 밝혔다. Google Research Scholar Award는 인공지능, 시스템, 보안, 데이터 관리 등 다양한 분야에서 혁신적 연구를 수행하는 신진 교수를 지원하기 위해 2020년부터 시행된 글로벌 연구 지원 프로그램이다. 구글 리서치 연구진이 직접 심사하며, 전 세계 수백 명 중 극소수만 선정되는 매우 경쟁적인 프로그램으로 알려져 있다. 특히 이 상은 AI·컴퓨터 시스템 분야에서 세계적으로 가장 권위 있는 산업계 연구 지원 프로그램 중 하나로 인정받고 있으며, 국내 수상 사례도 드물다. 권 교수팀은
친환경 섬유 기술이 지속적으로 개발되어 왔지만, 다양한 색상을 가진 섬유를 단일 공정으로 생산하는 기술은 그동안 불가능에 가까웠다. KAIST 연구진은 이 한계를 넘어, 박테리아가 스스로 섬유도 만들고 색도 만들어 무지개색 친환경 섬유를 박테리아 공배양(두 가지 이상의 미생물을 같은 환경에서 동시에 배양)으로 세계 최초로 생산하는 데 성공했다. 이번 기술은 기존의 석유 기반 염색 공정을 대체할 수 있는 잠재력을 지니며, 대량 생산 가능성까지 확인돼 지속 가능한 섬유 및 착용형 바이오 소재 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. KAIST는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 색상의 박테리아 셀룰로오스(색이 입혀진 미생물 섬유)를 단일 공정(원스텝)으로 생산하는 모듈형 공배양 플랫폼을 세계 최초로 개발했다고 19일 밝혔다. 박테리아 셀룰로오스는 특정 박테리아(주로 콤마가타이박터 자일리누스, Komagataeibacter xylinus)가 영양분을 소비하며 스스로 합성하는 천연 고분자 섬유다. 높은 순도와 강도, 우수한 보습력을 갖춘 데다 생분해성까지 갖춰 기존의 석유 기반 섬유를 대체할 수 있는 친환경 소재로 주목받고 있다. 하지만 기본적으로 색이
포플러(Populus alba)는 덥고 건조할 때 잎을 말아 뒷면을 드러내 태양빛을 반사하고, 밤에는 잎 표면에 맺힌 수분이 방출하는 열(잠열)로 냉해를 막는 독특한 생존 전략을 갖고 있다. 자연은 이처럼 낮·밤과 온·습도 변화에 따라 스스로 열을 조절해 적응해 왔지만, 이러한 정교한 열관리 시스템을 인공소재로 구현한 사례는 거의 없었다. KAIST 연구진은 이번 연구를 통해 포플러 잎의 열관리 전략을 모사한 인공소재를 개발함으로써, 건축 외벽·지붕·임시 보호소 등에서 전력 없이 스스로 온도를 조절하는 열관리 기술의 적용 가능성을 크게 높였다. KAIST는 전기및전자공학부 송영민 교수 연구팀이 서울대학교 김대형 교수팀과 공동으로, 포플러의 자연 열조절 방식을 모사한 ‘유연 하이드로겔 기반 열조절기(LRT, Latent-Radiative Thermostat)’를 개발했다고 18일 밝혔다. 연구팀이 개발한 LRT는 자연을 모사하고 스스로 냉·난방 전환하는 열조절 장치다. 이 기술은 수분의 증발·응축에 따른 잠열 조절과 빛 반사·투과를 이용한 복사열 조절을 하나의 장치에서 동시에 구현할 수 있는 새로운 열관리 기술이다. 핵심 소재는 리튬 이온(Li⁺)과 하이드록시
피지컬 AI 국제 포럼(Physical AI International Forum 2025)이 오는 20일 서울 코엑스 아셈볼룸에서 개최된다. ‘K-피지컬AI : 글로벌 제조 혁신의 미래를 열다’라는 주제로 피지컬 AI의 최신 기술 트렌드, 산업 적용 사례, 학문적 프런티어 등을 전방위적으로 다룰 예정이다. 이번 포럼은 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주최하며 전북대학교 피지컬AI 사업 컨소시엄과 한국인공지능학회가 공동주관한다. 과학기술정보통신부, 더불어민주당 정동영 의원, 국민의힘 최형두 의원, 한국피지컬AI협회가 이번 포럼을 후원한다. 연계 행사로 11월 19일에는 한국인공지능학회의 튜토리얼과 특별세션이 열리며, 11월 20일 본 포럼에서는 기조강연 및 특별토론, 기술·산업·학문 분야별 전문세션·연계세션 등이 진행된다. 포럼의 기조 연사로 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관, Jay Lee 교수(메릴랜드대학교), Dennis Hong 교수(UCLA), Philippe Gerard 노키아 아시아태평양 책임자, 이재민 현대자동차 E-Forest 센터장이 참여해 피지컬AI 정책방향, 기술, 운영사례 등을 발표한다. 이어 이지형 한국인공지능학회장(성균관대학교
빛을 기반으로 한 양자컴퓨터는 빠른 속도와 높은 확장성을 갖춘 차세대 컴퓨팅 기술로 주목받고 있다. 하지만 여러 개의 빛 신호가 동시에 얽혀 작동하는 복잡한 연산 과정을 실험으로 정확히 규명하는 것은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. KAIST 연구팀은 이러한 한계를 극복해, 복잡한 다중 광학모드 양자 연산을 CT처럼 훤하게 볼 수 있는 효율적인 기술을 세계 최초 개발했다. 이번 기술은 적은 데이터로도 대규모 연산을 분석할 수 있어, 차세대 양자컴퓨팅과 양자통신 기술 발전에 중요한 전환점을 마련했다. KAIST는 물리학과 라영식 교수 연구팀이 빛을 이용해 연산하는 양자컴퓨터의 내부에서 일어나는 다중 광학모드 양자연산의 특성을 빠르고 정확하게 파악할 수 있는 양자연산 토모그래피 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 토모그래피는 의료용 CT처럼 보이지 않는 내부 구조를 다양한 데이터를 바탕으로 복원하는 기술이다. 양자컴퓨팅에서도 동일하게, 여러 실험 데이터를 이용해 양자연산 내부의 작동 원리를 재구성하는 기술이 필수적이다. 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 월등한 성능을 내려면 동시에 조작할 수 있는 양자 단위의 수가 많아야 한다. 하지만 큐빗 또는 광학 모드의 수가 늘
KAIST는 과학기술정보통신부가 주관하는 AI 특화 파운데이션 모델 개발 사업의 ‘루닛 컨소시움’ 주요 참여기관으로 선정되어 의과학·바이오 분야 AI 파운데이션 모델 개발에 본격 착수했다고 14일 밝혔다. 이번 사업을 통해 KAIST는 바이오·의료 데이터 전주기를 아우르는 의과학 특화 AI 파운데이션 모델을 개발하며 AI 기반 생명과학 혁신 생태계 조성을 주도할 계획이다. 루닛 컨소시움에는 루닛을 중심으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, 아이젠사이언스, SK바이오팜, 리벨리온 등 7개 기업과 KAIST, 서울대, NYU, 국민건강보험공단 일산병원, 용인세브란스병원 등 9개 의료기관 및 연구기관이 함께 참여한다. 컨소시엄은 최신 B200 GPU 256장을 지원받아 의료 데이터를 처음부터 끝까지 연결해 분석하는 AI 시스템인 증거사슬 기반 전주기 의과학 AI 모델과 여러 AI가 협력해 진단·예측을 수행하는 멀티 에이전트 서비스를 구축·실증할 예정이다. KAIST는 이번 사업에서 전산학부 및 김재철AI대학원 교수진들이 공동 연구팀을 이루어 참여한다. 최윤재, 김태균, 예종철, 김현우, 홍승훈 교수가 연구팀으로 활동하며, 이상엽 연구부총장은 자문 역할을 맡고 있다.
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UPDATE: 2025년 12월 02일 17시 20분
