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우주 구조물과 로봇 팔에는 가볍고 반복적으로 움직일 수 있는 구동 장치가 필요하지만, 기존 모터 기반 시스템은 무겁고 구조가 복잡해 한계가 있다. 우리 대학 연구진은 1초 이내에 빠르게 작동하면서도 모터 없이 스스로 움직이는 스마트 소재 기반 구동 기술을 개발해, 로봇 팔과 우주 구조물 등 차세대 로봇·우주 장비 구현 가능성을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김성수 교수 연구팀이 별도의 복잡한 기계장치 없이도 열과 같은 외부 자극에 반응해 스스로 형태를 바꾸고 다시 원래 상태로 돌아올 수 있는 ‘가역적 자가 변형(Self-shape change)’이 가능한 ‘양방향(Two-way) 형상 기억물질 기반 하이브리드 스마트 액추에이터’를 개발했다고 22일 밝혔다. 연구팀은 형상기억합금(Shape Memory Alloy, SMA)과 형상기억고분자(Shape Memory Polymer, SMP)를 결합해 두 소재의 장점을 동시에

스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다. *낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리 우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다. *3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(

혈액의 흐름은 생명의 신호다. 이 흐름이 느려지거나 불안정해지면 심혈관 질환과 쇼크로 이어질 수 있다. 그러나 혈류를 정확히 측정하려면 병원 장비에 의존해야 했다. 우리 대학 연구진이 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 전자패치를 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝(AI)과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 혈관이 피부 속 얼마나 깊이 위치하느냐에 따라 센서 신호가 달라지기 때문에, 깊이 정보는 혈류를 정확히 계산하는 핵심 변수다. 기존에는 초음파나 광학 방식이 주로 사용됐지만, 장비가 크거나 혈관 깊이에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다’는 점에 주목했다.

우리 대학은 도시인공지능연구소(소장 건설및 환경공학과 윤윤진 지정석좌교수)가 미국 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab, 소장 Carlo Ratti 교수)과 함께 ‘도시와 인공지능(Urban AI)’분야의 공동연구를 진행하고, 그 성과를 서울 코엑스에서 열린 9월 말 ‘스마트라이프위크 2025(Smart Life Week 2025)’ 전시를 통해 공개했다고 10월 29일 밝혔다. KAIST와 MIT는 도시의 주요 문제를 인공지능으로 해석하는‘Urban AI 공동연구 프로그램’을 추진해 왔으며, 이번 전시에서는 ▲도시 기후 변화 ▲녹지 환경 ▲데이터 포용성 등 세 가지 주제를 중심으로 연구 성과를 시민이 직접 체험할 수 있는 형태로 선보였다. 양 기관은 이번 협력을 통해 AI 기술이 도시의 문제를 계산하는 도구를 넘어, 사회적 이해와 공감을 이끄는 새로운 지능으로 확장될 수 있음을 보여주며 ▲도

국내 1인 가구가 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하며 역대 최고치를 기록했다. 서울시 조사에 따르면 1인 가구의 62%가 ‘외로움’을 느끼는 등 고립감과 정신건강 문제가 심화되고 있다. 우리 대학 연구진은 스마트폰·웨어러블의 한계를 넘어, 가정 내 IoT 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 정신건강이 악화되는 핵심 신호임을 밝혀냈다. 이번 연구는 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 기반이 될 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다. 정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 것이 중요하지만, 기존의 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 가정 내 환경 데이터에