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AI가 스스로 생각하고 행동하는 ‘AI 에이전트' 시대가 열리면서 데이터센터의 전력 소비가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 우리 대학 연구진이 세계 최초로 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 분석한 결과, 기존 생성형 AI보다 질문 한 건당 최대 136.5배 많은 에너지를 사용하는 것으로 나타났다. 이번 연구는 AI 시대의 경쟁력이 모델 성능을 넘어 데이터센터와 전력 인프라의 효율성으로 확대되고 있음을 보여준다. 우리 대학은 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 AI 에이전트가 실제 서비스 환경에서 얼마나 많은 계산 자원과 전력을 사용하는지를 세계 최초로 체계적으로 분석했다고 5일 밝혔다. 최근 챗GPT(ChatGPT)와 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model·사람의 언어를 이해하고 글을 생성하는 인공지능 모델) 기반 어플리케이션은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코

인공지능(AI) 서비스의 폭발적인 성장으로 데이터센터의 전력 소모와 데이터 전송 병목 문제가 급증하는 가운데, 한국 연구진이 이를 해결할 수 있는 차세대 광통신 핵심 소자인 광변조기(전기 신호를 빛 신호로 바꿔 데이터를 전송하는 장치) 기술을 개발했다. 이번 성과는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 전송할 수 있게 해 미래 AI 데이터센터의 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 한재훈 박사, 한국나노기술원(KANC, 원장 변대석) 김종민 박사 및 삼성전자 패키징사업부와의 협업을 통해 서로 다른 반도체 소재의 장점을 결합한 차세대 광변조기를 개발했다고 23일 밝혔다. AI 데이터센터에서는 수많은 서버와 반도체 칩이 대용량 데이터를 실시간으로 주고받는다. 이 과정에서 광변조기의 성능은 데이터 전송 속도와 전력 효율을 결정하는 핵심 요소다. 그러나 기존 실리콘 기반 광변조기는 높은

몸에 착용하는 스마트 기기나 의료 장비에 쓰이는 무선 센서는 아주 작은 변화도 잘 찾아내야 하고 안정적으로 작동해야 한다. 하지만 기존 기술은 주파수를 너무 높게 사용하여 전자파가 서로 방해를 일으키거나(전자기 간섭, EMI) 사람의 몸에 해를 끼칠 수 있다는 문제가 있었다. 국내 연구진이 이러한 문제를 국내 연구진이 근본적으로 해결할 수 있는 저주파 기반 무선 센서 기술이 개발했다. 우리 대학 조천식모빌리티대학원 안승영 교수팀과 한양대학교 화학공학과 김도환 교수팀이 공동 연구를 통해 이온 기반 소재와 무선전력전송 기술을 결합한 ‘저주파 무선 전기화학 센싱 플랫폼(WiLECS)’을 개발했다고 밝혔다. 기존 무선 센서는 전기를 저장하는 능력(정전용량)이 부족해, 이를 보충하려고 메가헤르츠(MHz) 단위의 높은 주파수를 써야했다. 그러나 이런 고주파 방식은 몸속 조직을 뜨겁게 만들거나 신호를 불안정하게 만들어 실제 의료 현장에서 쓰기에 한계가 있었다.

자석 속 전자 스핀이 소용돌이처럼 배열된 ‘스커미온(skyrmion)’은 차세대 스핀트로닉스 기술의 핵심 구조다. 우리 대학 연구진은 특수한 물리 조건 없이도 자석의 기본적인 물리 작용만으로 스커미온이 형성될 수 있음을 밝혔다. 이는 다양한 자성 물질에서 스커미온 구현 가능성을 넓혀 기존보다 수십~수백 배 높은 정보 저장 밀도를 구현할 수 있는 차세대 초저전력 정보소자 개발에 새로운 가능성을 제시한다. 우리 대학은 물리학과 김세권 교수 연구팀이 자성과 격자의 결합(자기-탄성 결합)만으로 소용돌이형 자성 구조가 자연스럽게 만들어질 수 있다는 새로운 이론을 제시했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 자석 속 스핀(전자들이 가지는 작은 자석 성질)과 격자 변형(원자 배열이 미세하게 뒤틀리는 현상)이 서로 영향을 주고받는 작용만으로도 소용돌이 모양의 자성 구조가 스스로 형성될 수 있음을 밝혔다. 특히 자성 물질 내부에서 나타나는 소용돌이형 스핀 구조인 스커미온은 크기

인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다. 우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다. ※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Cir