연구
< 사진 1.(왼쪽부터) 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 오세은 박사과정, 이강택 교수 >
그린수소 또는 배터리 분야 등 청정 에너지의 성능을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 소재 중 하나는 전극이다. 한국 연구진이 차세대 전극 및 촉매로 활용될 수 있는 신소재를 효율적으로 설계하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 친환경 에너지 사회를 촉진하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀의 주도로 한국에너지기술연구원 (원장 이창근), 한국지질자원연구원 (원장 이평구), KAIST 신소재공학과 공동 연구팀들과 함께, 인공지능(AI)과 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.
스피넬 산화물(AB2O4)은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용되어 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만, 수천 개 이상의 후보군을 일일이 실험으로 성능을 확인하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 AI와 계산화학을 동시에 사용해 1,240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 체계적으로 선별하고, 그중 기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾는 데 성공했다.
< 그림 1. Advanced Energy Materials 표지 >
그뿐만 아니라, 연구팀은 이번 연구를 통해서 전공 서적에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 원자들의 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표를 개발했다.
이로써 기존의 실험 방식에 비해 촉매 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 되었다. 또한, 연구팀은 스피넬 산화물에서 산소 이온이 움직일 수 있는 3차원 확산 경로를 발견해, 촉매의 성능을 더욱 향상할 수 있는 메커니즘을 처음으로 규명했다.
< 그림 2. AI 및 계산화학 기반 스피넬 신소재 촉매 스크리닝 프레임워크 >
이강택 교수는 “이번 연구는 인공지능을 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “특히, 이를 통해 그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매 및 전극의 개발을 가속화해, 고성능의 친환경 에너지 기술의 발전에 기여할 것”이라고 전했다.
연구팀이 제시한 예측 방법은 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 크게 높였으며, 이러한 성과가 차세대 에너지 변환 및 저장 장치를 위한 소재 개발 연구에 핵심 기술로 자리 잡을 가능성을 높게 보고 있다.
한국에너지기술연구원 이찬우 박사가 공동 교신 저자로 참여하였으며, 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 신소재공학과 심윤수 박사가 공동 제1 저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 육종민 교수, 한국지질자원연구원 노기민 박사가 공동 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적인 학술지‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈, Advanced Energy Materials (IF:24.4)’에 중요한 연구 결과임을 인정받아 표지(Inside Front cover) 에 선정됐으며, 24년 10월 21일에 게재됐다. (논문명: A Machine Learning-Enhanced Framework for the Accelerated Development of Spinel Oxide Electrocatalysts)
< 그림 3. 양이온 전기음성도 지표에 따른 스피넬 산화물의 안정성, 촉매 활성도 및 전기화학적 메커니즘 상관관계 >
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 개인기초 연구사업, 집단기초연구사업, 그리고 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
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행사 KAIST 인공지능반도체대학원, 제6회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회 개최
우리 대학 인공지능반도체대학원은 2026년 7월 2일 호텔 오노마 대전 5층 그랜드볼룸홀에서 「제6회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회」를 개최했다. 이번 강연회는 한국인공지능시스템포럼(KAISF)이 주관하고, 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI), PIM반도체설계연구센터, 우리 대학 인공지능반도체대학원이 공동 주최했다. 행사에는 관련 산학연 연구자 및 종사자, 정부부처와 공공기관 관계자 등이 참석해 인공지능과 모빌리티 산업의 기술 변화 및 발전 방향을 공유했다. 이날 강연은 카카오모빌리티 김진규 부사장이 맡아 Physical AI 시대의 모빌리티 혁신과 자율주행 상용화 방향을 중심으로 진행했다. 김 부사장은 서울 강남구 심야 자율주행 택시 ‘서울자율차’ 운영 사례를 바탕으로, 카카오 T 플랫폼이 시민의 이동 경험을 혁신하고 있는 방식과 자율주행 상용화를 위한 기술적·산업적 과제를 소개했다. 또한 자율주행 상용화가 단일
2026-07-06 -
연구 몸짓도 언어다… 동물 행동의 의미 읽는 AI 개발
생쥐의 몸짓을 단어처럼 읽고 의미를 이해하는 인공지능이 등장했다. 우리 대학 연구진은 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐 모델 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아내는 AI 모델 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발하며 해석 가능한 뇌과학의 새로운 패러다임을 제시했다. 우리 대학 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 읽고 해석하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 1일 밝혔다. 연구팀은 생쥐의 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 ‘토큰(token)’으로 변환해 학습시키는 방식으로 행동의 의미를 이해하는 AI 모델 ‘비헤이버트'를 구현했다. 이 모델은 별도의 사전 지식 없이도 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동 결함을 스스로 발견할 수 있음을 확인했다. 이번 연구는 동물 행동을 언어처럼 분석하는 새로운 인공지능 접근법을 제시한 것으로 평가된다. 특히 AI가 단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의
2026-07-01 -
연구 인공지능의 은밀한 연령 편향 규명
챗GPT와 같은 생성형 인공지능의 답변에는 사회적 편견이 반영되어 있을까? 우리 대학 연구진이 생성형 인공지능의 답변에 내재된 연령 관련 고정관념을 정량적으로 분석해 규명했다. 이번 연구는 인공지능의 은밀한 편향이 사회적 인식에 미칠 영향을 조명하고, 향후 포용적 인공지능 개발을 위한 방향성을 제시했다. 우리 대학은 과학기술정책대학원 최문정 교수 연구팀이 생성형 인공지능 모델인 오픈AI(OpenAI)의 챗GPT-4o가 생성하는 문장 속에 노인에 대한 미묘한 고정관념이 내재되어 있음을 정량적으로 분석했다고 28일 밝혔다. 생성형 인공지능은 일상 속 정보 탐색과 의사결정 과정에 폭넓게 활용되고 있지만, 학습 데이터에 포함된 사회적 편견을 재생산할 수 있다는 우려도 제기돼 왔다. 기존 연구들이 주로 성별이나 인종 관련 편향에 집중해 온 반면, 홍완 박사과정 연구원이 제1저자로 수행한 이번 연구는 전 세계적인 인구 고령화 속에서 중요성이 커지고 있는 연령차별(Ageism, 나이를
2026-07-01 -
행사 세계 로봇 석학들 KAIST로..네이처 첫 자율 로보틱스 컨퍼런스 개최
인공지능(AI)이 디지털 혁신을 이끌었다면, 자율 로보틱스는 그 혁신을 현실 세계로 확장하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 흐름 속에서 자율 로봇의 미래를 조망하는 세계적 학술행사가 우리 대학에서 열린다. 우리 대학은 세계적 학술지 네이처(Nature)와 공동으로 오는 10월 13일부터 15일까지 대전 본원에서 ‘2026 네이처 컨퍼런스: 자율 로보틱스(2026 Nature Conference: Autonomous Robotics)’를 개최한다고 26일 밝혔다. 네이처가 로보틱스를 단독 주제로 컨퍼런스를 개최하는 것은 이번이 처음이다. 그동안 네이처는 프린스턴대, 칭화대 등 세계 유수 연구기관과 함께 인공지능, 바이오, 에너지 등을 주제로 50여 차례 학술행사를 개최해 왔다. 우리 대학은 국내 최초의 로봇 팔 ‘카이젬(KAISEM)’과 초기 지능형 서비스 로봇 ‘아미(AMI)’, 대한민국 휴머노이드 로봇의
2026-06-26 -
연구 적은 메모리로도 휴머노이드 로봇의 눈 밝힌다
스마트폰의 안면 인식부터 휴머노이드 로봇까지, 인공지능(AI)의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전 기술은 우리 일상에 널리 활용되고 있다. 우리 대학과 국제 공동연구진은 적은 메모리만으로도 AI가 세상을 더욱 선명하게 볼 수 있는 기술을 개발해 GPU(그래픽처리장치) 메모리 효율을 최대 16배 높였다. 이번 성과는 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가된다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 미국 MIT 및 마이크로소프트 연구진과의 공동 연구를 통해, 제한된 GPU 메모리만으로도 AI의 시각 성능을 높일 수 있는 범용 기술 ‘업샘플 애니띵(Upsample Anything)’을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 성과는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘CVPR 2026’ 논문 채택에 이어, 계산 자원의 효율적 활용을 인정받아 전체 1위인‘CVPR 컴퓨트 골드 스타(
2026-06-17