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의약품을 만드는 화학 공정에서 ‘촉매’는 생산 속도와 비용을 좌우하는 핵심 기술이다. 하지만 지금까지는 ‘정밀하지만 버려야 하는 촉매’와 ‘재사용 가능한 촉매’ 사이의 한계를 안고 있었다. 우리 대학 연구진이 이 두 촉매를 결합해 빛과 공기만으로 작동하는 친환경 촉매 기술을 개발했다. 의약품 원료를 더 저렴하고 깨끗하게 생산할 수 있는 길이 열리며, 탄소 배출과 환경 오염 저감 효과도 기대된다. 우리 대학은 화학과 한상우 교수 연구팀이 서로 다른 두 종류의 촉매를 하나로 결합하는 데 성공했다고 30일 밝혔다. 하나는 고체 상태에서 작동하는 은(Ag) 기반 촉매이고, 다른 하나는 용액 속에서 작용하는 유기 광촉매 DDQ(빛을 받아 화학 반응을 일으키는 물질)다. 연구팀은 이 두 촉매가 함께 작동하도록 구현해, 기존에는 어려웠던 반응을 더 효율적으로 수행할 수 있게 했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 햇빛과 공기로

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

스마트폰은 더 얇아지는데, 사진은 더 선명해진다. 국내 연구진이 빛의 흐름을 정밀하게 제어하는 ‘메타물질’ 기술로, 어떤 각도에서도 색이 흐트러지지 않는 새로운 이미지 센서를 개발했다. 카메라의 물리적 한계를 넘어선 구조 혁신이다. 이 기술이 상용화되면 스마트폰은 더욱 얇아지면서도, 어두운 곳에서도 또렷하고 자연스러운 색의 사진을 구현할 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수 연구팀은 한양대학교(총장 이기정) 정해준 교수 연구팀과 함께, 빛의 입사각이 달라져도 안정적으로 색을 분리할 수 있는 이미지 센서용 메타물질 기술을 개발했다고 13일 밝혔다. 기존 스마트폰 카메라는 아주 작은 렌즈로 빛을 한곳에 모아 사진을 찍어왔다. 하지만 카메라 속 픽셀이 너무 작아지면서, 렌즈만으로는 빛을 충분히 모으기 어려워졌다. 이를 대신하기 위해 등장한 나노포토닉 컬러 라우터(Nanophotonic Color Router)는 렌즈로 빛을 모으는

스마트폰 배터리가 얼마나 오래 가는지, 난치병을 치료할 신약이 나올 수 있을지는 모두 재료 물질을 구성하는 원자들이 얼마나 안정적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 수많은 원자를 어떻게 배치해야 가장 안정적인 분자가 되는지를 찾는 과정이 ‘분자 설계’의 핵심 과정인데, 그동안은 거대한 산에서 가장 낮은 골짜기를 찾는 것처럼 어려워 막대한 시간과 비용이 필요했다. 우리 대학 연구진이 인공지능으로 이 과정을 빠르고 정확하게 해결하는 신기술을 개발했다. 우리 대학은 화학과 김우연 교수 연구팀이 분자의 안정성을 좌우하는 물리 법칙을 스스로 이해해 구조를 예측하는 인공지능 모델 ‘리만 확산 모델(R-DM)’을 개발했다고 10일 밝혔다. 이 모델의 가장 큰 특징은 분자의 ‘에너지’를 직접 고려한다는 점이다. 기존 인공지능이 분자의 모양을 단순히 흉내 냈다면, R-DM은 분자 내부에서 어떤 힘이 작용하는지를 고려하여 구조를 스

사람마다 지문이 다르듯, 모든 물질에는 고유한 ‘빛의 지문’이 있다. 반도체 공정부터 환경 감시, 질병 진단, 우주 연구까지 접촉 없이 물질을 식별해 온 분광학은 ‘과학의 눈’으로 불려왔다. KAIST 연구진은 전문가의 경험에 의존하던 분광 분석을 AI 기반 자동·실시간 판독 기술로 구현해, 반도체·환경·의료 등 다양한 산업 현장에서 활용 가능성을 크게 확장했다. 우리 대학 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀은 잡음·오염·결손이 많고 복잡하고 겹친 신호 등의 다양한 분광 데이터의 한계를 뛰어넘어, 인공지능이 실시간으로 자동 해석하는 ‘AI 기반 심층 분광해석 기술’을 개발했다고 3일 밝혔다. 스펙트럼이란, 물질이 내거나 흡수한 빛을 무지개처럼 펼쳐 놓은 그래프를 말한다. 기존 분광 분석은 이 스펙트럼 속 숫자로 나타나는 신호를 잘 알려진 참고 데이터