한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계할 수 있는 가능성을 제안했다고 17일 밝혔다. 효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질이다. 새로운 효소의 기능 규명은 미생물 세포공장(세포의 유전자를 조작해 화합물을 대량으로 만드는 미생물 기반 생산시스템)을 구축하기 위한 핵심 과제다. 연구팀은 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델 등 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 활용된 사례를 정리하고, 이들 기술이 단백질 서열에서 어떻게 의미 있는 정보를 추출하고 예측 성능을 극대화하는지 분석했다. 딥러닝 기술을 활용해 단순한 아미노산 서열 유사성 분석을 넘어 구조적·진화적 정보 등 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 특히 생성형 AI 모델 발전을 토대로 기존의 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이상엽 KAIST 교수는 “AI 기반 효소 예측·설계 기술
LG이노텍은 지난 2일 한국과학기술원(KAIST)과 신사업 분야 기술 공동 개발 및 우수 인재 확보를 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 3일 밝혔다. 협약에 따라 양측은 향후 3년간 반도체, 모빌리티, 로봇 등 분야에서 미래 기술을 공동 개발한다. 주요 협력 아이템은 차세대 이미징 소자 개발, 기판 미세 결함 검출, 자율주행 센서 개발, 로봇용 부품 제어 기술 개발 등이다. 양측은 추가적인 개발 과제를 계속 발굴하고, 차세대 바이오 헬스 영역으로도 협력을 확대할 계획이다. LG이노텍은 산학 과제에 참여한 KAIST 학생을 산학 장학생으로 선발해 장학금을 지원하고, 채용 연계를 통해 인재 확보도 이어갈 방침이다. 문혁수 LG이노텍 대표는 “이번 협력은 LG이노텍이 모바일에서 반도체, 모빌리티, 로봇 분야로 사업 포트폴리오를 확대해 나가는 데 중요한 원동력이 될 것”이라고 전했다. 이광형 KAIST 총장은 “LG이노텍의 풍부한 글로벌 사업 경험과 KAIST의 세계적인 연구 역량을 결합해 미래 산업을 선도할 실질적이고 획기적인 연구 성과를 만들 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 헬로티 이창현 기자 |
KAIST와 대한상공회의소가 AI 시대를 이끌 차세대 혁신가들과 머리를 맞댔다. 3일 대전 KAIST 본원에서 열린 ‘AI 미래세대와의 토크콘서트’에서는 AI 창업자와 연구자들이 모여 기술이 바꿔놓을 산업과 연구 생태계의 변화, 그리고 미래의 방향성을 깊이 있게 논의했다. 행사는 이광형 KAIST 총장과 최태원 대한상공회의소 회장의 인사로 막을 올렸다. 정송 KAIST 김재철 AI대학원장이 좌장을 맡아 KAIST 출신 AI 창업자 및 연구자 4인과 함께 패널토론을 진행했으며, 현장에는 KAIST 구성원 200여 명이 참석해 열띤 토론을 이어갔다. AI 운영을 간소화하는 ML옵스 플랫폼 기업 베슬AI 안재만 대표는 미국 시장에서 AI 창업을 경험하며 네트워킹과 세일즈 역량의 중요성을 강조했다. 이찬 플로틱 대표는 물류로봇 솔루션 개발 경험을 소개하며 “AI는 이미 스스로 질문하는 존재가 되고 있다. 기술 발전을 넘어 철학적 방향성과 책임도 함께 고민해야 한다”고 말했다. 노현섭 플랜바이테크놀로지스 대표는 건축 디자인 AI 솔루션 개발 경험을 공유하며, AI가 비즈니스 가치 창출 방식에 기여하는 점을 설명했다. 김종규 식스티헤르츠 대표는 재생에너지 구독 서비스
한국과학기술원(KAIST)은 온실가스인 이산화탄소를 유용 화합물로 분해할 수 있는 고성능 세라믹 전해전지를 개발했다고 1일 밝혔다. 세라믹 전해전지(SOEC)는 이산화탄소를 일산화탄소 등 유용한 화학물질로 전환할 수 있는 에너지 변환 기술로, 효율성이 높아 주목받고 있지만 800도 이상의 작동 온도가 필요해 유지비용이 많이 들고 안정성이 낮다는 한계가 있다. 기계공학과 이강택 교수 연구팀은 전기가 잘 통하는 초이온전도체를 기존 전극에 섞어 만든 ‘복합 나노섬유 전극’을 개발해 세라믹 전해전지가 더 낮은 온도에서도 효율적으로 작동할 수 있도록 했다. 나노섬유 굵기를 기존의 절반 수준으로 줄여 전극을 머리카락 굵기의 1000분의 1 수준인 100㎚(나노미터·10억분의 1ｍ)로 제작, 전기분해 반응이 일어나는 면적을 극대화했다. 이런 방법으로 세라믹 전해전지의 작동 온도를 낮춰 이산화탄소 분해 성능을 50%가량 높였다. 복합 나노섬유가 적용된 세라믹 전해전지는 기존 보고된 소자 중 가장 높은 수준의 이산화탄소 분해 성능인 1.25A/㎠(제곱센티미터당 암페어, 700도 기준)를 기록했다. 또 300시간의 장기 구동에도 안정적인 전압을 유지했다. 이강택 교수는 “이산
한국과학기술원(KAIST)은 초저잡음 중적외선 광원을 초소형 칩 상에서 구현했다고 31일 밝혔다. 이한석 KAIST 물리학과 교수 연구팀은 최덕용 호주국립대 교수, 피터 라키치 예일대 교수, 고광훈 한국원자력연구원 박사, 롱핑 왕 닝보대학교 교수 연구팀과 국제공동연구를 통해 중적외선 파장 대역에서 주파수 흔들림이 매우 작은 브릴루앙 레이저를 초소형 반도체 칩 위에 최초로 구현하는 데 성공했다. 칩 상에서 저잡음 브릴루앙 레이저를 구현하는 기술은 이미 잘 알려져 있었으나, 중적외선 파장 대역에서는 레이저 구현에 필수적인 낮은 광 손실의 고성능 광소자가 없다는 점이 문제였다. 일반 산화규소 유리와 같이 가시광선과 근적외선에서 투명해 광소자 제작에 사용되었던 많은 물질이 중적외선 파장에서는 빛을 강하게 흡수해 이용 불가하고, 중적외선의 특징인 빛과 분자 사이 강한 상호작용으로 인해 여러 광 손실이 추가 발생해 고성능 광소자를 제작하기 어려웠다. 연구팀은 중적외선에서 높은 투과도를 보이지만 가공이 까다로운 칼코겐화합물 유리를 독창적인 기법으로 성형해 초고품질 광공진기를 제작했다. 또 중적외선 광소자에 고유한 표면 흡착 분자에 의한 광손실을 정량분석하고 억제하는 기술
한국과학기술원(KAIST)은 강진영·이원희 교수 공동 연구팀이 극히 짧은 시간 동안 일어나는 생명체의 단백질 반응을 분석할 수 있는 시간 분해 초저온 전자현미경 기법을 개발했다고 24일 밝혔다. 생명현상과 신약 개발 연구 분야에서 ㎲(마이크로초·100만 분의 1초)∼ms(밀리초·1000분의 1초) 단위에서 일어나는 단백질 반응 분석을 위해 시간 분해 초저온 전자현미경(TRCEM·Time-resolved cryo-electron microscopy) 기술이 주목받고 있다. TRCEM은 단백질 반응체의 중간 상태를 초저온으로 급속 냉동해 구조를 분석하는 기술이다. 다만 시료가 많이 들고 최소 시간 반응이 10ms 이상 걸려 극히 짧은 시간 동안만 존재하는 중간체를 포착하기 어려웠다. 연구팀은 수 ㎛(마이크로미터·100만분의 1ｍ) 두께의 얇은 박막 형태의 소재인 패럴린을 이용해 미세유체 혼합-분사 장치 방식의 TRCEM 기법을 개발했다. 미세유체 채널 안에서 시료를 혼합한 뒤 분사·냉각해 관찰하는 방식으로, 패럴린을 이용해 기존보다 더 얇고 단순한 구조를 구현함으로써 시료 소모량을 기존의 3분의 1 수준으로 줄였다. 특히 미세유체 소자 내에서 반응 시작 전 시료
KAIST는 전기및전자공학부 최경철 교수가 국제정보디스플레이학회(Society for Information Display, 이하 SID) 학회의 2025년도 석학회원(Fellow)으로 선임됐다고 21일 밝혔다. 석학회원의 임기는 평생이다. 디스플레이 분야에서 미국 전기전자공학자협회(IEEE))와 SID 학회에서 동시에 석학회원으로 선정된 연구자는 전 세계적으로 단 11명뿐이며, 국내에서는 故 이병호 교수(서울대학교)에 이어 두 번째 사례다. 석학회원은 해당 학회 회원 중 상위 0.1%의 뛰어난 연구 성과를 보유한 연구자에게만 주어진다. 최경철 교수는 서울대학교 박사과정 시절부터 디스플레이 연구를 시작해 30년 넘게 해당 분야를 선도해 온 연구자다. 1990년대부터 2014년까지 고효율 플라즈마 디스플레이 패널(이하 PDP) 연구를 주도하며 세계적인 권위자로 자리매김했다. 그러나 PDP 산업의 쇠퇴 이후 플렉시블 디스플레이 연구로 전환해 플렉시블 OLED 소자에 적용 가능한 세계 최고 수준의 유연 봉지막(Flexible Encapsulation) 기술을 개발했다. 특히 미래 디스플레이 기술로 주목받는 진정한 입는 디스플레이(Truly Wearable Displ
한국과학기술원(KAIST) 이상엽 특훈교수 연구팀은 차세대 플라스틱 소재인 폴리에스터 아마이드를 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다고 20일 밝혔다. 폴리에스터 아마이드는 일반적으로 많이 사용되는 PET(폴리에스터)와 나일론(폴리아마이드)의 장점을 모두 갖춘 차세대 소재로, 화석 연료에서만 생산할 수 있어 환경이 오염될 우려가 있다. 연구팀은 자연계에 존재하지 않는 새로운 미생물 대사회로를 설계해 9종의 다른 폴리에스터 아마이드를 생산할 수 있는 플랫폼 미생물 균주를 개발했다. 폐목재나 잡초 등 바이오매스에서 생산된 포도당을 에너지원으로 사용해 폴리에스터 아마이드를 친환경적으로 생산할 수 있다. 연구팀이 한국화학연구원 정해민·신지훈 연구원과 함께 개발한 플라스틱의 물성을 분석한 결과, 친환경 소재인 고밀도폴리에틸렌(HDPE)과 유사한 성질을 가진 것으로 나타났다. 친환경적이면서도 기존 플라스틱을 대체할 수 있을 만큼 강도와 내구성이 뛰어나다고 연구팀은 설명했다. 이상엽 특훈교수는 “석유화학 산업에 의존하지 않고도 바이오 기반 화학 산업을 통해 폴리에스터 아마이드를 만들 수 있는 가능성을 처음으로 제시했다”며 “생산량과 생산성을 더 높이기 위한 후속 연구를
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
KAIST 연구진이 매우 낮은 온도와 압력에서도 에너지 손실 없이 암모니아를 합성할 수 있는 고성능 촉매를 개발했다. KAIST는 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 에너지 소비와 이산화탄소 배출량을 크게 줄이면서도 암모니아 생산성을 획기적으로 높일 수 있는 혁신적인 촉매 시스템을 개발했다고 11일 밝혔다. 현재 암모니아는 철(Fe) 기반 촉매를 이용해 하버-보슈 공정이라는 100년이 넘은 기술로 생산되고 있다. 하지만 이 방식은 500℃ 이상의 고온과 100기압 이상의 고압이 필요해 엄청난 에너지를 소비하고 세계 이산화탄소 배출량에서 상당한 비율을 차지하는 주범으로 지목됐다. 더구나 이렇게 생산된 암모니아는 대규모 공장에서 제조되기 때문에 유통 비용도 만만치 않다. 이에 대한 대안으로 최근 물을 전기로 분해하는 기술인 수전해를 통해 생산된 그린 수소를 이용해 저온·저압(300도, 10기압)에서 암모니아를 합성하는 친환경 공정에 관한 관심이 급증하고 있다. 그러나 이러한 공정을 구현하려면 낮은 온도와 압력에서도 높은 암모니아 생산성을 확보할 수 있는 촉매 개발이 필수적이며, 현재의 기술로는 이 조건에서 암모니아 생산성이 낮아 이를 극복하는 것이 핵심 과제로
한국과학기술원(KAIST)은 인공지능(AI)을 이용해 효율을 높인 차세대 아연공기전지를 개발했다고 4일 밝혔다. 값싼 아연 음극과 산소 양극으로 구성된 아연공기전지는 물 기반 전해질을 사용해 리튬이온전지와 달리 발화 위험이 없고 에너지 밀도가 높아 차세대 전지로 주목받고 있다. 다만 백금·이리듐 등 귀금속을 촉매로 사용해 비용이 많이 든다는 한계가 있다. KAIST 강정구 교수와 연세대 한병찬 교수, 경북대 최상일 교수, 성균관대 정형모 교수 공동 연구팀은 귀금속 기반 촉매보다 활성도와 안정성이 높으면서도 값이 저렴한 전이금속산화물 이종접합 촉매를 개발했다. AI를 활용해 기존 양자역학 계산만으로는 분석하기 어려웠던 계면에서의 원자구조를 규명, 높은 에너지 밀도를 구현해 냈다. 강정구 교수는 “전이금속산화물 기반 차세대 촉매 소재는 가격 경쟁력이 있고 촉매 활성도도 높아 아연공기전지의 상용화에 기여할 것”이라며 “중·소형 전력원뿐만 아니라 전기 자동차까지 활용 범위를 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 한편 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘에너지 스토리지 머터리얼스’(Energy Storage Materials) 지난 1월 14일 자에 실렸다.
KAIST 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’ 기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다. 현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라고 한다. 이를 위해서는 현재 본인의 판단이 맞는지를 계속 검증하고 수정할 수 있어야 한하는데 뇌과학 및 인공지능 분야에서 다양한 연구가 있었으나 아직까지 완벽한 해법이 알려진 바가 없다. 연구팀은 스스로 세운 가설을 바탕으로 다음 상황을 예측하고 확인하는 행동 패턴을 동역학적으로 프로파일링 할 수 있는 새로운 방식을
한국과학기술원(KAIST)은 물리학과 라영식 교수 연구팀이 양자오류 수정을 위한 핵심 기술인 ‘3차원 양자얽힘 구조’를 처음으로 구현해 냈다고 25일 밝혔다. 양자컴퓨터는 기존 비트(0과 1로 정보를 표현하는 단위)를 뛰어넘어 큐비트(정보를 0과 1의 상태를 동시에 갖는 중첩 상태)를 계산의 기본 단위로 사용한다. 각 큐비트는 거리와 상관없이 서로 연관된 양자 상태를 갖는 ‘양자얽힘’ 현상을 보이는데, 이 같은 중첩과 양자얽힘을 통해 고전 컴퓨터로는 계산하기 어려운 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 다만 큐비트가 늘어날수록 양자오류가 기하급수적으로 커지는 한계가 있어 과학계에서 양자오류 정정 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 양자얽힘 상태를 평면적으로 구현한 2차원 구조의 양자컴퓨팅으로는 양자오류 수정에 한계가 있어, 연구팀은 극도로 짧은 시간에 강한 빛을 방출하는 레이저 장치를 이용해 3차원 양자얽힘 구조를 실험적으로 구현해 냈다. 비선형 결정에 펨토초(1천조분의 1초) 레이저를 쪼여 여러 주파수 모드에서 양자 광원을 동시에 생성, 3차원 양자얽힘 상태를 생성하는 데 성공했다. 3차원 구조의 각 노드(그래프의 점)를 측정함으로써 주변 양자
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 강성훈 교수 연구팀이 미국 존스홉킨스대학, 조지아 공과대학 연구팀과 공동으로 인체 뼈의 원리를 모사해 사용할수록 오히려 더 강해지는 신소재를 개발했다고 20일 밝혔다. 아파트 건물, 차량 등을 구성하는 재료는 반복적으로 하중을 받으면 시간이 지남에 따라 성능이 저하된다. 한미 공동 연구팀은 우리 몸속 뼈가 하중을 받으면 세포 작용으로 미네랄을 합성해 골밀도를 증가시키는 원리에서 영감을 얻어 사용할수록 단단해지는 신소재를 개발했다. 힘을 많이 가할수록 전하를 더 많이 생성하는 다공성 압전 소재(힘을 전기로 변환하는 소재)로 바탕재를 만든 뒤 미네랄 성분을 갖는 전해질을 넣어 복합재료를 합성했다. 재료에 주기적인 힘을 가한 후 물성 변화를 측정한 결과, 응력(외력에 의해 변형된 물체 안에서 발생하는 힘)의 빈도와 크기에 비례해 재료의 강성이 향상된 것으로 나타났다. 연구팀은 마이크로 CT 촬영을 통해 반복적인 응력에 의해 다공성 재료 안에 미네랄이 형성되고, 힘이 가해지면 미네랄이 파괴되면서 에너지를 흩어지게 하는 모습을 확인했다. 다시 응력을 가하면 미네랄이 형성되는 과정이 반복된다. 기존 재료들이 반복적으로 사용할수록
약 20만 건의 실사형 3D 데이터셋 구축, CLIP 모델 기반 자동 분류 태깅 기술 개발 한양대학교 현경훈 교수 연구팀, KAIST 성민혁 교수 연구팀, 그리고 리콘랩스 세 기관이 참여한 공동 연구팀이 디자이너의 의도를 정확히 파악해 3D 모델을 생성하는 기술을 개발했다고 발표했다. 이번에 개발된 기술은 텍스트 입력만으로도 정교한 3D 모델을 자동으로 생성할 수 있다는 점이 특징이다. 예를 들어 '1인용 소파 의자'라는 텍스트를 입력하면, AI가 디자이너의 말하는 스타일이나 이전 디자인 결과물 등의 맥락을 이해하고 그 의도에 맞춰 다양한 스타일의 3D 소파 모델을 생성해 결과물을 제공한다. 사용자는 생성된 모델을 자신의 필요에 맞게 수정하고 편집할 수 있다. 연구팀은 약 20만 건의 실사형 3D 데이터셋을 구축하고 CLIP 모델 기반의 자동 분류 태깅 기술을 개발했다. 특히 언어 기반 편집 기능의 정확도가 95% 이상, 생성 결과물의 안정성이 85% 이상으로 나타나 실용화 가능성을 입증했다. 한양대학교와 KAIST는 언어 기반 3D 객체 분할·생성 기술과 영역별 의미추론 기술 개발을, 리콘랩스는 클라우드 기반 서비스 인프라 구축을 담당했다. 이 기술은 리콘
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