탈모 치료의 한계를 넘어설 새로운 해법이 제시됐다. 무겁고 딱딱한 헬멧형 탈모 치료기는 과거의 방식이 될 전망이다. 공동 연구진은 모자처럼 착용 가능한 OLED 기반 웨어러블 광치료 기기를 개발해 탈모 진행의 핵심인 모낭 세포 노화를 약 92%까지 억제하는 효과를 입증했다. KAIST는 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 홍콩과학기술대 윤치 교수팀과 공동으로 직물처럼 유연한 모자 형태의 웨어러블 플랫폼에 특수 OLED 광원을 적용한 비침습 탈모 치료 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 그동안 탈모 개선을 위한 약물 치료는 효과가 있는 것으로 알려졌으나, 장기 사용에 따른 부작용 우려로 인해 상대적으로 안전한 광치료가 대안으로 주목받아 왔다. 그러나 기존 탈모 치료용 광기기는 딱딱하고 무거운 헬멧형 구조로 제작돼 사용 환경이 실내로 제한되고, LED나 레이저 기반의 점광원 방식을 사용해 두피 전체에 균일한 광조사를 구현하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 작은 점에서 빛을 내는 점광원 대신 넓은 면 전체에서 고르게 빛을 방출하는 면 발광 OLED를 탈모 치료에 적용했다. 특히 천처럼 유연한 소재 기반의 근적외선 OLED를 모자 안쪽에 통
대규모 언어모델(LLM) 서비스는 현재 대부분 고가의 GPU 서버에 의존해 운영되고 있으며, 서비스 규모가 커질수록 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 한계를 안고 있다. KAIST 연구진이 이러한 구조적 문제를 해결할 수 있는 차세대 AI 인프라 기술을 개발했다. KAIST는 전산학부 박종세 교수를 중심으로 한 애니브릿지(AnyBridge) AI 팀이 GPU에만 의존하지 않고 다양한 AI 가속기를 통합해 LLM을 효율적으로 서비스할 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 수상했다. 이번 프로젝트는 카카오와 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원이 공동으로 추진한 산학 협력 프로그램으로, AI 기술을 기반으로 한 예비 창업팀의 기술력과 사업성을 종합적으로 평가해 우수 팀을 선발했다. 대상 팀에는 총 2000만 원의 상금과 함께 최대 3500만 원 규모의 카카오클라우드 크레딧이 제공된다. 애니브릿지 AI는 KAIST 전산학부 박종세 교수 대표를 중심으로 권영진 교수, 허재혁 교수가 참여한 기술 창업팀으로, AI 시스템과
SDT는 KAIST 양자대학원과 양자 기술 발전과 산업 생태계 활성화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 협약식은 지난 26일 대전 유성구 KAIST 본원에서 열렸으며, SDT 윤지원 대표와 KAIST 김은성 양자대학원장을 비롯한 주요 관계자들이 참석했다. 양측은 이번 협약을 통해 양자컴퓨팅 기술과 지원 역량을 결집하고, 공동 연구와 인력 양성을 포함한 다각적인 협력 체계를 구축하기로 했다. 이번 협약에 따라 SDT는 KAIST 연구진과 학생들의 연구 환경 개선을 위한 인프라 지원에 나선다. SDT는 ▲CCU(동시 계수 측정기) ▲TTMU(시간 태깅 측정기) ▲PGU(펄스 발생기) ▲QCU(큐비트 제어기) 등 핵심 양자 정밀 제어 장비를 KAIST 실험실에 제공하고, 실험의 안정적 수행을 위해 전문 엔지니어가 현장 기술 지원을 병행할 예정이다. 또한 SDT가 보유한 양자 설계 및 제조(QDM) 역량을 활용해 정밀 밀링 등 머시닝 서비스를 제공하며, 실험에 필요한 엔지니어링 환경을 적극 지원한다는 계획이다. 특히 SDT는 NVIDIA의 양자 컴퓨팅 플랫폼 ‘CUDA-Q’를 네이티브로 지원하는 초전도 양자컴퓨터(QPU) 기반 하이브리드 양자 클
TV와 스마트워치, 그리고 최근 주목받는 VR·AR 기기까지 화면을 구성하는 핵심 기술로 마이크로LED가 주목받고 있다. 마이크로LED는 머리카락 굵기보다 작은 LED 하나하나가 스스로 빛을 내는 차세대 디스플레이 기술이다. 디스플레이 완성의 필수 조건인 빨강·초록·파랑(RGB) 가운데 가장 구현이 어려웠던 적색 마이크로LED 기술을 한국 연구진이 고효율·초고해상도로 구현하며, 현실에 가까운 영상을 구현할 수 있는 신기술을 제시했다. KAIST는 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 인하대학교 금대명 교수 연구팀과 공동 연구를 수행하고, 화합물 반도체 제조업체 큐에스아이와 마이크로디스플레이·반도체 SoC 설계 기업 라온택과 협업을 통해 초고해상도이면서도 전력 소모를 크게 줄인 적색 마이크로LED 디스플레이 기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀은 이번 성과를 통해 최신 스마트폰 디스플레이 해상도의 약 3~4배 수준에 해당하는 1700PPI급 초고해상도 마이크로LED 디스플레이를 실제로 구현하는 데 성공했다. 이 기술은 VR·AR 기기에서도 기존의 ‘고해상도’를 넘어, 픽셀의 입자감이 거의 느껴지지 않는 ‘현실에 가까운 영상’ 구현이 가능하다는 점에서 주목된
KAIST는 전산학부 김현우 교수 연구팀이 고려대학교 연구팀과 공동연구를 통해, 서로 다른 인공지능(AI) 모델 사이에서 학습된 지식을 효과적으로 이식할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 새 스마트폰을 바꿀 때마다 연락처와 사진을 처음부터 다시 옮겨야 한다면 큰 불편이 따른다. 현재의 인공지능 모델 역시 성능이 더 좋은 새로운 모델이 등장할 때마다 특정 분야의 지식을 다시 학습해야 하는 유사한 한계를 안고 있다. 연구진은 이러한 비효율을 해결할 수 있는 AI 모델 간 ‘지식 이식’ 기술을 제시했다. 최근 인공지능 분야에서는 사진과 텍스트를 함께 이해하는 시각–언어 모델(Vision-Language Model, VLM)이 빠르게 발전하고 있다. 사용자가 이미지를 보여주며 질문하면 설명을 제공하는 멀티모달 AI가 대표적이다. 이러한 모델은 대규모 이미지와 언어 데이터를 사전 학습해, 비교적 적은 데이터만으로도 새로운 분야에 빠르게 적응할 수 있다는 장점을 지닌다. 그러나 새로운 AI 모델이 등장할 때마다 이러한 적응 과정을 처음부터 다시 수행해야 한다는 점은 지속적으로 문제로 지적돼 왔다. 기존 적응 기법 역시 모델 구조가 조금만 달라져도 활용이
전북 등 지역에 대형 AX R&D 본격 추진…"피지컬 AI로 지역산업 성장 견인" 과학기술정보통신부는 피지컬 인공지능(AI) 제조혁신을 통한 지역 제조 성장 전략을 본격 추진한다. 피지컬 AI 제조혁신의 출발점이자 확산 거점으로 전북대 피지컬 AI 실증랩이 문을 열어 다양한 생산 시나리오와 기술 검증이 동시에 실시간으로 이뤄지며 협업운용을 실증하기 위한 핵심 플랫폼 역할을 할 예정이다. 과기정통부는 26일 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 전북대학교를 방문해 '피지컬 AI 사전검증 사업'의 성과를 확인하고, 사업 참여 기업 및 전문가와 함께 피지컬 AI 기반 제조혁신 확산 방안과 대규모 R&D 사업인 지역 AX 사업 추진 전략을 논의했다고 밝혔다. 배 부총리는 지난해 추진한 사전검증 사업으로 구축한 전북대학교 피지컬 AI 실증랩 개소식에 참석하고 실증 시연을 확인하고, 사업 성과와 지역 AX 사업 추진계획을 발표했다. 아울러 사업 참여 기업·연구진 등이 참여하는 현장 간담회를 열고 피지컬 AI 기술의 현장 적용성과 수요 기반 실증 결과를 확인했다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 지난해 추경예산으로 피지컬 AI 기반 제조혁신을 위한 사전검증
KAIST는 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소가 한화솔루션과 10년간 추진한 장기 산학협력 연구를 통해 총 34건의 특허를 출원하며 에너지 효율·친환경·고부가가치 중심의 차세대 석유화학 원천기술 경쟁력을 확보했다고 23일 밝혔다. 이번 협력은 국내 석유화학 기업이 KAIST와 공동으로 설립한 최초의 장기 연구소 모델로, 기술 자립과 산업 경쟁력 강화를 동시에 이끈 사례로 평가된다. KAIST와 한화솔루션은 2015년 11월 미래기술 개발을 위한 업무협약을 체결하고, 단기 성과 위주의 산학협력을 넘어 중장기 산업 전략과 연계된 원천기술 확보를 목표로 협력을 이어왔다. 이 협약을 기반으로 2016년 설립된 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소는 2025년까지 10년간 안정적인 장기 연구 체계 속에서 차세대 석유화학 물질 원천기술, 에너지 저감형 고순도 정제 공정, 이산화탄소 포집 및 수소 발생 촉매, 바이오 기반 원료 제조 등 산업 전반에 적용 가능한 핵심 기술군을 집중적으로 연구했다. 그 결과 연구소는 총 34건의 특허를 출원하며 상용화 가능성과 기술 확장성을 갖춘 원천기술을 다수 확보했다. 이러한 성과는 에너지 비용 절감, 탄소 저감, 친환경 전환 등 글로벌
기존 알츠하이머병 치료법은 아밀로이드 베타나 활성 산소종 등 한 가지 원인만을 겨냥해 왔다. 그러나 알츠하이머병은 여러 원인이 동시에 작용하는 질환으로, 이러한 접근에는 한계가 있었다. 이에 대해 KAIST 연구진이 약물 후보 성분의 구성은 그대로 유지한 채 분자 구조의 배치만 바꿔 알츠하이머병을 악화시키는 여러 원인을 동시에 조절할 수 있는 새로운 전략을 제시했다. KAIST 화학과 임미희 교수 연구팀은 전남대학교 화학과 김민근 교수, 한국생명공학연구원 국가바이오인프라사업본부 이철호 박사, 실험동물자원센터 김경심 박사와의 공동 연구를 통해, 동일한 분자라도 구조의 배치 차이, 즉 위치 이성질체에 따라 알츠하이머병에 작용하는 방식이 달라질 수 있음을 분자 수준에서 규명했다고 22일 밝혔다. 연구팀은 사람의 치매 유전자를 지닌 알츠하이머 마우스 모델(APP/PS1)을 이용한 실험을 통해, 해당 화합물이 실제 생체 내에서도 효과를 보인다는 사실을 확인했다. 알츠하이머병은 하나의 원인으로 발생하지 않는다. 뇌에 쌓이는 아밀로이드 베타, 금속 이온, 활성 산소종 등 여러 물질이 서로 영향을 주며 병을 악화시킨다. 특히 금속 이온은 아밀로이드 베타와 결합해 독성을 키
촉매는 수소를 만들고 전기를 생산하는 과정을 좌우하는 수소 에너지의 핵심 요소다. 기존 촉매는 제조가 쉬운 알갱이 형태가 주를 이뤘지만, 귀금속을 비효율적으로 사용하고 장시간 운전 시 성능이 저하되는 한계가 있었다. 이러한 가운데 KAIST 연구진이 촉매 재료가 아닌 구조 자체를 바꾸는 방식으로 수소 생산과 연료전지 성능을 동시에 향상시키는 기술을 개발했다. KAIST는 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 값비싼 귀금속 촉매 사용량을 대폭 줄이면서도 수소 생산과 연료전지 성능을 함께 끌어올릴 수 있는 새로운 촉매 구조를 개발했다고 21일 밝혔다. 이번 연구의 핵심은 머리카락 두께의 수만 분의 1 수준인 초박막 나노시트 구조를 도입해, 기존 촉매의 효율과 내구성 한계를 동시에 극복한 데 있다. 수전해 장치와 연료전지는 수소 에너지의 생산과 활용을 담당하는 핵심 기술이지만, 촉매로 사용되는 이리듐과 백금이 희귀하고 고가라는 점이 상용화의 가장 큰 걸림돌로 지적돼 왔다. 기존 촉매는 작은 입자 형태로 제작돼 실제 반응에 참여하는 면적이 제한적이었고, 장시간 사용 시 성능 저하도 불가피했다. 연구팀은 알갱이처럼 뭉쳐 있던 촉매를 종이처럼 얇고 넓게 펼친 초박막 나노시
전류가 손실 없이 흐르는 초전도 현상을 비롯한 물질 내부 양자현상의 핵심은 전자들이 언제 함께 움직이고, 언제 흩어지는지에 있다. KAIST 연구진이 전자들이 질서를 만들고 깨뜨리는 순간을 직접 ‘눈으로’ 확인하는 데 성공했다. KAIST는 물리학과 양용수·이성빈·양희준·김용관 교수팀이 스탠퍼드대학교와 국제 공동연구를 통해, 양자물질 내부에서 전하밀도파(Charge Density Wave)가 형성되고 사라지는 과정을 공간적으로 시각화하는 데 세계 최초로 성공했다고 20일 밝혔다. 초전도 상태는 에너지 손실 없이 전류가 100% 흐르는 상태로, 아주 낮은 온도에서 특정 물질에서만 나타난다. 음전하를 띠는 전자들은 일반적인 환경에서는 서로 밀어내지만, 초전도 상태에서는 둘씩 짝을 이뤄 움직이는 것으로 알려져 있다. 이러한 특성은 MRI 검사 장비와 자기부상열차 등에 이미 활용되고 있다. 이처럼 전하들이 강하게 얽혀 만들어내는 특별한 양자상태는 양자컴퓨터와 같은 차세대 양자기술의 기반이 된다. 초전도 현상을 비롯한 극저온 양자현상을 양자기술에 활용하기 위해서는 물질 속 전자들을 원하는 대로 정밀하게 제어하는 기술이 필수적이다. 그러나 극저온 환경에서 전자들이 만들
아주 먼 우주의 블랙홀을 선명하게 관측하려면 여러 대의 전파망원경이 마치 하나의 거대한 망원경처럼 정확히 같은 시각에 신호를 포착해야 한다. 이를 위해서는 관측 시점과 위상을 극도로 정밀하게 맞추는 기준 신호 기술이 필수적이다. KAIST 연구진이 레이저 빛을 활용해 전파망원경의 관측 기준을 획기적으로 향상시키는 기술을 개발했다. KAIST는 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 한국천문연구원, 한국표준과학연구원, 막스플랑크 전파천문연구소와 공동으로 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 전파망원경 수신기에 직접 적용하는 기술을 세계 최초로 구현했다고 15일 밝혔다. 광주파수빗 레이저는 단일 주파수를 내는 일반 레이저와 달리, 수만 개 이상의 정밀한 주파수가 일정한 간격으로 배열된 형태의 빛을 생성한다. 각 주파수의 값과 간격을 원자시계 수준으로 정확하게 제어할 수 있어, 과학계에서는 ‘빛으로 만든 초정밀 자’로 불린다. 초장기선 전파간섭계(VLBI) 관측의 핵심은 여러 전파망원경이 수신한 신호의 위상을 정확히 일치시키는 것이다. 기존 전자식 기준 신호 방식은 관측 주파수가 높아질수록 기준 신호 자체의 미세한 흔들림으로 인해 위상 보정에 한
TV, 스마트폰, 조명처럼 빛을 내는 반도체는 우리 일상 곳곳에 쓰이고 있다. 하지만 친환경 반도체를 만들기 위해서는 아직 넘어야 할 기술적 장벽이 많다. 특히 머리카락 굵기(약 10만 나노미터)보다 수만 배 작은 크기의 나노 반도체는 이론적으로는 밝은 빛을 낼 수 있지만, 실제로는 빛이 거의 나지 않는 문제가 있었다. KAIST 연구진이 이 한계를 해결할 수 있는 새로운 표면 제어 기술을 개발했다. KAIST는 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 차세대 친환경 반도체 소재로 주목받는 나노 반도체 입자인 인듐 포스파이드(InP) 매직 사이즈 나노결정(Magic-Sized Clusters, MSC)의 표면을 원자 수준에서 제어하는 원천 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 인듐 포스파이드(InP)는 인듐(In)과 인(P)으로 만든 화합물 반도체 물질로, 카드뮴과 같은 환경 유해 물질을 사용하지 않는 친환경 반도체 소재다. 연구팀이 주목한 소재는 ‘매직 사이즈 나노결정’이라 불리는 수십 개의 원자로 이루어진 초소형 반도체 입자다. 이 물질은 모든 입자가 동일한 크기와 구조를 가져 이론적으로는 매우 선명한 빛을 낼 수 있다. 하지만 크기가 1~2나노미터에 불과해 표면에
KAIST는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 University of California San Diego 생명공학과 연구진과 함께 인공지능을 활용한 미생물 유전자 기능 발견을 획기적으로 가속할 수 있는 최신 연구 전략을 제시했다고 12일 밝혔다. 전장 유전체 해독 기술이 본격화된 2000년대 초반 이후 유전자 구성은 빠르게 규명됐지만, 상당수 미생물 유전자의 기능은 여전히 밝혀지지 않은 상태다. 유전자 기능 규명은 미생물 연구 분야의 대표적인 난제로 꼽혀왔다. 그동안 유전자 결실 실험과 발현 조절, 시험관 내 활성 측정 등 다양한 실험 기법이 활용됐으나, 대규모 실험의 한계와 복잡한 생물학적 상호작용, 실험 결과와 실제 생체 반응 간 차이로 인해 많은 시간과 비용이 소요됐다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전산생물학과 실험생물학을 결합한 AI 기반 접근이 필수적이라고 강조했다. 이번 리뷰 논문에서는 기존 서열 유사성 분석부터 최신 심층학습 기반 AI 모델까지 유전자 기능 발견을 촉진해 온 다양한 전산생물학적 방법을 체계적으로 정리했다. 특히 단백질 3차원 구조 예측 기술은 유전자 기능 추정을 넘어 작동 원리 이해로 연구 범위를 확장하고 있다.
메모리와 태양전지 등은 모두 반도체로 만들어지며, 반도체 내부에는 전기 흐름을 방해하는 보이지 않는 결함이 숨어 있을 수 있다. 공동연구진이 이러한 ‘숨은 결함(전자 트랩)’을 기존보다 약 1000배 더 민감하게 찾아낼 수 있는 새로운 분석 방법을 개발했다. 이 기술은 반도체 성능과 수명을 높이고, 불량 원인을 보다 정확히 규명해 개발 비용과 시간을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다. KAIST는 신소재공학과 신병하 교수와 IBM T. J. Watson 연구소 오키 구나완 박사 공동 연구팀이 반도체 내부에서 전기를 방해하는 결함인 전자 트랩과 전자의 이동 특성을 동시에 분석할 수 있는 새로운 측정 기법을 개발했다고 8일 밝혔다. 반도체 안에는 전자를 먼저 붙잡아 이동을 막는 전자 트랩이 존재할 수 있다. 전자가 여기에 걸리면 전기가 원활히 흐르지 못해 누설 전류가 발생하거나 소자 성능이 저하된다. 따라서 반도체 성능을 정확히 평가하려면 전자 트랩이 얼마나 많고, 전자를 얼마나 강하게 붙잡는지를 파악하는 것이 중요하다. 연구팀은 오래전부터 반도체 분석에 사용돼 온 홀 측정에 주목했다. 홀 측정은 전기와 자기장을 이용해 전자의 움직임을 분석하는 방법이다. 연구
배터리는 스마트폰과 전기차 등 현대 사회의 필수 기술이지만 화재·폭발 위험과 높은 비용이라는 한계를 안고 있다. 이를 해결할 대안으로 전고체 배터리가 주목받아 왔지만, 안전성·성능·가격을 동시에 만족시키는 데에는 어려움이 있었다. 이러한 가운데 국내 연구진이 비싼 금속을 추가하지 않고 구조 설계만으로 전고체 배터리 성능을 수 배 향상시키는 데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 서울대학교 정성균 교수, 연세대학교 정윤석 교수, 동국대학교 남경완 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 저비용 원료를 사용하면서도 폭발과 화재 위험이 낮고 성능이 우수한 전고체 배터리 핵심 소재 설계 방법을 개발했다고 7일 밝혔다. 일반 배터리는 액체 전해질 안에서 리튬 이온이 이동하는 반면 전고체 배터리는 액체 대신 고체 전해질을 사용한다. 이로 인해 전고체 배터리는 안전성이 높지만 고체 내부에서 리튬 이온이 빠르게 이동하도록 만들기 위해서는 그동안 값비싼 금속을 사용하거나 복잡한 제조 공정이 필요하다는 한계가 있었다. 연구팀은 전고체 전해질 내부에 리튬 이온이 원활하게 이동할 수 있는 통로를 만들기 위해 산소(O²⁻)와 황(S²⁻)과 같은 이가 음이온에 주목했다
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