
< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 최양규 교수, 기계공학과 박인규 교수, 전기및전자공학부 한준규 박사과정, 강민구 박사과정 >
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 `인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈'을 개발했다고 4일 밝혔다. 인간의 뇌, 시각 뉴런, 그리고 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈을 각각 개발하는 데 성공했던 연구팀은, 인간의 후각 뉴런과 같이 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 통해 뉴로모픽 기반의 전자코(eletronic nose)를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다.
전기및전자공학부 한준규 박사과정과 강민구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 2022년 4월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Artificial olfactory neuron for an in-sensor neuromorphic nose)
인공지능을 이용한 후각 인식 시스템은 높은 정확도로 가스를 인식할 수 있어 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템 대부분은 CPU와 메모리가 분리된 구조인 폰노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 데이터가 CPU와 메모리 사이를 이동할 때 높은 전력이 소모된다. 또한 센서에서 CPU로 데이터가 전송될 때 필요한 변환 회로에서도 추가 전력 소비가 발생한다. 따라서 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.

< 그림 1. 인간의 후각 뉴런 개념도 >
한편, 생물학적 후각 시스템은 감각 세포 자체에서 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고, 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써 낮은 전력 소비만으로 가스를 판별할 수 있다. 따라서 저전력 후각 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 후각 시스템을 모방해 센서 단에서 스파이크 형태로 정보를 전달하는 `인 센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 기반 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있다. 이러한 뉴로모픽 후각 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 후각 뉴런처럼 화학 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 가스 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 반도체식 금속산화물 기반 가스 센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자를 이용해, 가스를 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발했다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체 모듈을 바탕으로 유해가스를 구분할 수 있는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구축했다. 특히, 여러 가지 가스 분자가 섞여 있어 구분이 힘든 와인을 뉴로모픽 시스템을 이용해서 구분할 수 있음을 보인 것에서 그 의미가 크다.

< 그림 2. 선정된 표지 논문 >
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "개발된 뉴로모픽 반도체 모듈은 전자코에 적용되어 사물인터넷(IoT) 분야, 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 국민위해인자대응기술개발사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
우리 대학은 전산학부 한형석 동문(박사 졸업)과 윤인수 동문(학사 졸업, 현 전기및전자공학부 부교수)이 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 세계 최대 AI 보안 기술 경진대회 ‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승한 ‘팀 애틀란타’의 우승상금 중 1억 5천만 원을 모교 KAIST에 기부했다고 23일 밝혔다. AIxCC 결선은 올해 8월 미국 라스베이거스에서 개최됐으며, 삼성리서치와 KAIST·포스텍·조지아공대 연구진으로 구성된 ‘팀 애틀란타’가 최종 1위를 차지했다. AIxCC는 총상금 2,950만 달러(약 410억 원)가 걸린 세계 최대 규모의 AI 보안 경진대회로, 지난 2년 동안 전 세계 보안 기업과 연구팀이 AI 기반 보안 기술을 겨루며 최고의 기술력을 선보여 왔다. 이번 대회에는 총 91개 팀이 등록했고, 이 중 31개 팀이 예선에 참가했으며 7개 팀이 본선에
2025-11-25요즘 수소 같은 청정에너지를 더 효율적이고 저렴하게 만들기 위해, 적은 전력으로 성능이 뛰어난 촉매 재료를 빠르게 합성하는 기술이 중요한 연구 주제로 떠오르고 있다. 우리 대학 연구진은 빛을 단 0.02초 비추어 3,000 ℃의 초고온을 구현하고 수소 생산 촉매를 효율적으로 제작할 수 있는 플랫폼 기술을 개발했다. 이 덕분에 에너지는 1/1,000만 쓰고도, 수소 생산 효율은 최대 6배 높아졌다. 이번 성과는 미래 청정에너지 기술의 상용화를 앞당길 핵심 돌파구로 평가된다. 우리 대학은 10월 20일, 신소재공학과 김일두 교수 연구팀과 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 강력한 빛을 짧게 쬐어주는 것만으로 고성능 나노 신소재를 합성하는 ‘직접접촉 광열처리(Direct-contact photothermal annealing)’ 합성 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 연구팀은 빛을 아주 짧게(0.02초) 비추는 것만으로 순간적으로 3,000 ℃의 초고온을 만들어내
2025-10-20우리 대학은 최근 캠퍼스를 중심으로 다양한 로봇 창업 기업들이 투자 유치를 성공하며 ‘한국형 로봇의 산실’로 주목받고 있다고 16일 밝혔다. 기계공학과 오준호 교수가 창업한 레인보우로보틱스는 세계적 휴머노이드 기술력을 앞세워 상장에 성공하며 로봇 산업의 새로운 이정표를 세웠다. 이어서 기계공학과 공경철 교수가 창업한 재활·의료 로봇 전문기업 엔젤로보틱스도 상장에 성공, KAIST 출신 로봇 창업 기업의 성과가 가시화되고 있다. 뒤를 이어 푸른로보틱스(2021, 함현철, 기계공학과 석사 졸업), 위로보틱스(2021, 이연백, 기계공학과 석사 졸업), 라이온로보틱스(2023 기계공학과 황보제민 교수), 트라이앵글로보틱스(2023, 최진혁, 전산학부 박사과정), 유로보틱스(2024. 유병호, 전기및전자공학부 박사 졸업), 디든로보틱스(2024, 김준하, 기계공학과 박사 졸업) 등은 사족보행, 협동로봇, 웨어러블, 자율보행 등 다양한 기술 분야에서
2025-09-16접힘 구조는 로봇 설계에서 직관적이면서도 효율적인 형상 변형 메커니즘으로 활용되며, 우주·항공 로봇, 유연 로봇, 접이식 그리퍼(손) 등 다양한 응용이 시도되고 있다. 그러나 기존의 접힘 메커니즘은 접는 위치(hinge)나 방향이 사전에 고정돼 있어, 환경과 작업이 바뀔 때마다 구조를 새로 설계·제작해야 하는 한계가 있었다. 한국 연구진이 실시간으로 현장에 따라 프로그래밍하는‘접이식 로봇 시트 기술’을 개발해 로봇의 형태 변화 능력을 획기적으로 향상함으로써, 향후 로봇 공학 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다. 우리 대학 기계공학과 김정 교수, 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간으로 프로그래밍할 수 있는 로봇 시트 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 기술은 ‘필드 프로그래밍(field-programmability)&rs
2025-08-06우리 대학은 30일 대전 본원 학술문화관(E9) 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2025년 KAIST 리서치데이(Research Day)’를 개최한다. 리서치데이는 지난 2016년부터 매년 이어져 온 KAIST의 대표적인 연구 축제로, 연구개발(R&D) 성과를 공유하고 융합연구를 위한 연구자들의 교류를 활성화를 위해 마련되었다. 올해 리서치데이에서는 ▲연구 부문 우수교원 ▲2024년 KAIST 대표연구성과 10선 ▲14대 미래선도기술 대표연구성과 ▲2024년 URP 프로그램 우수과제 포상 등 네 가지 부문에서 시상이 이루어진다. 이날 최고의 영예인 ‘연구대상’은 배현민 교수(전기및전자공학부)가 수상한다. 배 교수는 ‘AI를 통한 정량적 의료 영상 초음파 장비 연구개발 연구’를 주제로 기념 강연을 진행하며, 10여 년간의 연구 여정을 공유할 예정이다. 배 교수는 초음파 장비에 인공지능을 접목해 상업화에 성공하
2025-04-30