
< (왼쪽부터) 김지태 교수 (KAIST), 스치 후 박사 (제1저자, AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단, KAIST-포항공대), 노준석 교수 (포항공대) >
거대 인공지능(AI)을 위한 초고속 광컴퓨팅, 양자 암호 통신, 초고해상도 증강현실(AR) 디스플레이 등 미래 첨단 산업에서는 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저가 차세대 반도체의 핵심 소자로 주목받고 있다. 우리 대학 연구진이 머리카락보다 얇은 공간에서 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저를 반도체 칩 위에 고밀도로 배치할 수 있는 새로운 제작 기술을 제시했다.
우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근) 노준석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 초고밀도 광집적회로의 핵심 소자인 ‘수직형 나노 레이저’를 만들 수 있는 초미세 3차원 프린팅 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
기존 반도체 제조 방식인 리소그래피 공정은 같은 구조를 대량 생산하는 데는 효과적이지만, 공정이 복잡하고 비용이 많이 들어 소자의 형태나 위치를 자유롭게 바꾸기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 대부분의 기존 레이저는 기판 위에 눕혀진 수평 구조로 만들어져 공간을 많이 차지하고, 빛이 아래로 새어 나가 효율이 떨어지는 문제가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 빛을 효율적으로 만들어내는 차세대 반도체 소재인 ‘페로브스카이트’를 수직으로 쌓아 올리는 새로운 3D 프린팅 방식을 개발했다. 이 기술은 전압을 이용해 눈에 보이지 않을 만큼 작은 잉크 방울(아토리터, 10⁻¹⁸ L)을 정밀하게 제어하는 ‘초미세 전기유체 3D 프린팅’ 기술이다.
이를 통해 재료를 깎아내는 복잡한 공정 없이, 원하는 위치에 머리카락보다 훨씬 가는 기둥 모양의 나노 구조물을 수직으로 직접 인쇄하는 데 성공했다.
기술의 핵심은 이렇게 인쇄된 페로브스카이트 나노 구조물의 표면을 매우 매끄럽게 만들어 레이저 효율을 크게 높였다는 점이다. 연구팀은 프린팅 과정에 기체상 결정화 제어 기술을 결합해, 결정이 거의 하나로 정렬된 고품질 구조를 구현했다. 그 결과 빛의 손실이 적고 안정적으로 작동하는 ‘고효율 수직형 나노 레이저’를 구현할 수 있었다.
또한 나노 구조물의 높이를 조절해 레이저가 내는 빛의 색을 정밀하게 바꿀 수 있음을 입증했다. 이를 활용해 육안으로는 보이지 않지만 특수 장비로만 확인할 수 있는 레이저 보안 패턴을 제작했으며, 위조 방지 기술로서의 상용화 가능성도 확인했다.

< 페로브스카이트 나노 레이저 3차원 프린팅 >
김지태 교수는 “이번 기술은 복잡한 공정 없이 빛으로 계산하는 반도체를 칩 위에 직접 고밀도로 구현할 수 있게 한다”며, “초고속 광컴퓨팅과 차세대 보안 기술의 상용화를 앞당길 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 기계공학과 스치 후(Shiqi Hu) 박사가 제 1 저자로 나노과학 분야 국제 권위 학술지 ACS Nano에 2025년 12월 6일 온라인 판으로 게재됐다.
※논문명: Nanoprinting with Crystal Engineering for Perovskite Lasers
DOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.5c16906
이번 연구는 과학기술정보통신부 우수신진연구(RS−2025-00556379), 중견연구자지원사업 (RS-2024-00356928), 이노코어(InnoCORE) AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단(N10250154)의 지원으로 수행되었다.
우리 대학은 동문인 AI 교육기업 팀스파르타 이범규 대표가 생성형 AI 에이전트 기반 연구지원 프로그램 운영을 위해 전산학부에 1억 원을 기부했다고 16일 밝혔다. 우리 대학은 이번 기부를 바탕으로 약 2년간 전 학과 석·박사 연구자를 대상으로 생성형 AI 에이전트 활용 지원 프로그램을 운영할 계획이다. 연구자들은 ‘클로드 코드(Claude Code)',‘코덱스(Codex)' 등 최신 AI 개발 에이전트를 활용할 수 있으며, 관련 교육과 정기 세미나에도 참여하게 된다. 기부식은 지난 15일 대전 KAIST 본원에서 열렸으며, 이범규 대표와 이재길 KAIST 전산학부장, 류석영 KAIST 전산학부 교수가 참석했다. 이번 후원은 지난해 9월에 이은 이 대표의 두 번째 사재 출연이다. 프로그램은 6개월 단위로 운영되며 기수당 20명의 연구자를 선발할 예정이다. 제1기는 연내 선발을 목표로 하고 있으며, 장기적으로는 지원 범위와 참여 기부자를 확대
2026-07-16“우리 회사 문서만 학습한 AI 비서를 만들어줘.” 기업과 개인이 자신의 문서와 데이터를 AI에 학습시켜 ‘나만의 AI’를 만드는 시대가 열리고 있다. 하지만 AI를 맞춤형으로 학습시키면 업무 능력은 높아지는 반면 기존의 안전장치가 약해질 수 있다는 한계가 있었다. 국내 연구진이 맞춤형 성능은 그대로 유지하면서 안전성은 오히려 높이는 AI 핵심 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 챗GPT와 같은 대형언어모델(LLM, Large Language Model)을 개인이나 기업의 데이터에 맞게 다시 학습시키는 파인튜닝(Fine-tuning, 기존 AI에 새로운 지식이나 업무를 추가로 학습시키는 과정)에서 안전성이 훼손되는 문제를 해결하는 ‘버퍼 앤드 리인포스(Buffer-and-Reinforce)’ 학습 프레임워크를 개발했다고 15일 밝혔다. 기존에는 AI를 맞춤형으로 학습시키면 새
2026-07-15뇌혈관질환은 치료 시기를 놓치면 심각한 후유증으로 이어질 수 있지만, 증상이 나타나기 전에는 알아차리기 어렵다. 국내 연구진이 실제 고령자의 일상생활 데이터를 분석해 집에서 나타나는 작은 변화만으로 뇌혈관질환 위험을 조기에 감지하는 AI 기술을 개발했다. 우리 대학은 건설및환경공학과 임리사 교수 연구팀이 성균관대학교(총장 유지범) 전자전기공학부 정조운 교수, 고려대학교(총장 김동원) 안암병원 신경과 조경희 교수 연구팀과 공동으로 실제 고령자의 주거환경에서 장기간 수집된 라이프로그 데이터를 활용해 뇌혈관질환 진단 전 위험단계를 식별하고, 진단이 임박한 위험 상태까지 평가하는 AI 프레임워크를 개발했다고 12일 밝혔다. 이번 연구는 ㈜리본케어가 실제 주거환경에서 수집한 고령자 1,224명의 라이프로그 데이터를 기반으로 수행됐다. 연구팀은 14일 단위로 구성한 총 13,362개의 생활 데이터 표본을 분석해 질환이 발생한 뒤 병원에서 치료하는 기존 접근에서 벗어나, 일상생활 속
2026-07-13인공지능(AI)이 화면 속 정보를 분석하는 기술을 넘어, 현실 세계의 물리적 특성을 이해하고 스스로 판단·행동하는 단계로 진화하고 있다. 우리 대학 연구진은 빛과 물질의 상호작용, 공간 인식, 미래 상황 예측, 행동 계획을 아우르는 피지컬 AI(Physical AI·물리 기반 인공지능) 핵심 기술을 개발했다. 이번 성과는 자율주행차와 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현을 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 ▲유리나 물처럼 투명한 물체를 정확히 인식하는 기술 ▲빛과 물질의 상호작용을 분석해 주변 환경을 이해하는 기술 ▲사진 한 장만으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술 ▲미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 시각 인식부터 물리적 이해, 미래 예측, 행동 계획까지 하나의 기술 흐름으로 연결했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통
2026-07-06우리 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