-
전 세계 슬럼가 찾아내는 AI 개발..AAAI 2026 최우수논문상
“슬럼(Slum, 빈곤지역)이 어디에 있는지조차 모르는 도시들”
한국 연구진이 위성사진만으로 슬럼 지역을 스스로 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 사람이 미리 위치를 표시해 주지 않아도 새로운 도시에서 자동으로 적응해 정확도를 높이는 기술로, 데이터가 부족한 개발도상국의 도시정책 수립과 공공 자원 배분 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 차미영 교수와 기술경영학부 김지희 교수 공동 연구팀이 전남대학교(총장 이근배) 지리학과 양재석 교수와 함께한 학제 간 융합 연구를 통해 위성사진 기반 범용 슬럼 탐지 AI 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 연구는 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회 ‘국제인공지능학회(AAAI) 2026’에서 ‘사회적 임팩트 AI(AI for Social Impact)’ 부문 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다. 해당 부문에 제출된 693편 중 단 2편만이 선정된 최고 영예로, 한국 연구팀의 혁신적인 AI 기술력이 단순한 기술 진보를 넘어 실질적인 사회적 가치 창출 측면에서도 세계 최정상 수준임을 확인시켜 준 쾌거다.
그동안 위성사진을 활용한 슬럼 탐지 연구는 있었지만, 도시마다 건물 형태와 밀집도가 크게 달라 새로운 지역에서는 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었다. 특히 많은 개발도상국에서는 슬럼 위치를 일일이 표시한 데이터가 부족해 AI 학습 자체가 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 개의 AI 모델이 서로 다른 지역 특성을 학습하고, 새로운 도시가 입력되면 가장 적합한 모델을 자동으로 선택하는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조를 도입했다.
이번 연구의 핵심은 ‘테스트 시점 적응(Test-Time Adaptation, TTA)’ 기술이다. 새로운 도시에서 슬럼 위치를 사람이 미리 표시하지 않아도, AI가 여러 모델의 예측 결과를 비교·검증해 공통적으로 일치하는 영역만을 신뢰함으로써 스스로 오류를 줄인다. 이를 통해 데이터가 부족한 지역에서도 안정적인 성능을 확보했다.
연구팀은 해당 기술을 아프리카 캄팔라(Kampala), 마푸토(Maputo) 등 주요 도시에 적용한 결과, 기존 최신 기술보다 더욱 정교하게 슬럼 지역을 구분하는 성과를 확인했다.
이 기술은 △ 개발도상국 도시 인프라 확충 계획 수립 △ 재난·감염병 취약지역 사전 파악 △ 주거환경 개선 사업 대상 선정 △ UN 지속가능발전목표(SDGs) 이행 점검 등 다양한 정책 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
차미영 교수는 “AI가 단순 분석 도구를 넘어, 데이터가 부족한 지역에서도 실질적인 사회 문제 해결에 기여할 수 있음을 보여준 연구”라고 말했다. 김지희 교수는 “막대한 비용이 드는 현장조사를 보완해, 한정된 자원을 가장 필요한 지역에 효과적으로 배분하는 데 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이수민, 박성원 석박사연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 1월 25일 싱가포르에서 열린 AAAI 2026에서 발표됐다.
※ 논문명: Generalizable Slum Detection from Satellite Imagery with Mixture-of-Experts, 논문링크 : https://aaai.org/about-aaai/aaai-awards/aaai-conference-paper-awards-and-recognition/
또한, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 데이터사이언스 융합인재양성사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.06
조회수 734
-
'딥테크 스케일업 밸리’ 본격 가동...피지컬 AI 실행 전략 공개
우리 대학은 26일 대전 본원에서 ‘딥테크 스케일업 밸리사업 추진 보고회’를 개최하고, 로봇 중심으로 추진 중인 피지컬AI 전략과 실행 구조를 공개했다고 27일 밝혔다.
딥테크 스케일업 밸리 육성사업은 과학기술정보통신부, 대전광역시, KAIST가 공동으로 추진하는 사업으로, KAIST는 2025년부터 3년 6개월간 총 136억 5천만 원 규모의 사업비를 확보했다. 본 사업은 KAIST의 로봇 분야 딥테크 기술을 사업화해 로봇 혁신 생태계를 구축하는 것을 목표로 한다. 주관기관인 KAIST(총괄 김정 교수)를 중심으로 카이스트홀딩스, 대전테크노파크, 대전창조경제혁신센터, 엔젤로보틱스, 유로보틱스 등이 참여하는 로봇 얼라이언스를 구성했다.
본 사업은 기술사업화, 딥테크 R&D, 상용화 스케일업의 3축 체계를 기반으로 선순환 생태계를 조성하고 미래 유니콘 기업을 육성하는 것을 목표로 한다. 1차년도(2025년)에는 Physical AI 강연, 스타트업 피칭, 투자 네트워킹 등을 추진해 기술이전 및 투자 유치 230억 원의 성과를 거뒀다.
피지컬AI는 로봇과 인공지능을 결합해 현실 세계에서 스스로 판단하고 행동하는 기술로, 차세대 산업의 핵심 분야로 주목받고 있다. 정부 R&D와 대기업 투자, 스타트업 창업이 빠르게 늘고 있지만, 실제 산업 현장에서 실행 가능한 사업 모델로 이어진 사례는 제한적이라는 지적이 제기돼 왔다.
이번 보고회는 피지컬AI를 단순한 AI 기술 경쟁이 아닌 ‘산업 구조의 문제’로 재정의했다는 점에서 의미가 있다. 연구개발, 산업 현장, 투자 생태계가 유기적으로 연결되지 않으면 상용화가 어렵다는 점을 강조했다.
특히 피지컬AI가 산업 현장에 적용되기 위해서는 가상 환경을 넘어 실제 산업 현장에서 생성된 ‘의미 있는 데이터’가 필요하다고 밝혔다. 제조 공정 등에서 숙련된 전문가와 협력해 신체 감각과 판단이 반영된 데이터를 축적하고, 로봇이 전문가의 작업을 방해하지 않는 구조 속에서 지속적으로 상호 협력할 수 있는 실행 체계를 구축해야 한다는 설명이다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수는 “이제는 Physical AI의 혼재된 개념을 정리하고, 누구나 활용할 수 있는 구체적인 플랫폼을 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 “가상환경에서 학습한 인공지능이 실제 로봇과 현실 환경에서도 그대로 잘 작동하려면, 가상세계의 기술 정확도가 높아져야 할 뿐 아니라 현실 세계의 물리적 변수도 예측 가능하고 안정적으로 관리돼야 한다”고 설명했다. 쉽게 말해, 가상에서 배운 로봇이 현실에서도 그대로 실력을 발휘하게 만드는 기술이 필요하다는 뜻이다.
명현 KAIST 전기및전자공학부 교수는 “AI 분야에서도 물리 법칙을 학습 과정에 반영하는 물리정보신경망(Physics-Informed Neural Network) 연구가 활발히 진행되고 있다”며 “피지컬AI의 완성은 실제 물리 시스템을 이해하는 하드웨어 연구자와 이를 학습 구조에 구현하는 AI 연구자가 유기적으로 결합할 때 가능하다”고 강조했다. 이어 “단순히 데이터를 많이 학습하는 것을 넘어, 현실 세계의 물리 원리를 이해하는 AI가 필요하다”고 덧붙였다.
우리 대학은 이러한 실행 구조를 기반으로 연구자, 산업 현장 전문가, 기업을 연결하는 명확한 가치사슬(Value Chain)을 구축할 계획이다. 이를 통해 피지컬AI를 연구실 데모 수준을 넘어 실제 산업 문제를 해결하는 기술로 확장한다는 전략이다. 즉, 피지컬 AI를 실험실 시연을 넘어 실제 산업 현장에 적용하는 것이 목표다.
김정 KAIST 기계공학과 학부장은 “이제는 데이터의 양으로 경쟁하는 시대를 넘어 실제 물리 세계에서 AI를 어떻게 실행할 것인지 고민해야 할 때”라며 “KAIST의 구체적인 준비와 실행 전략을 바탕으로 스타트업과 기업이 피지컬AI 사업화에 성공하도록 지원하겠다”고 밝혔다.
한편, 딥테크 스케일업 밸리사업은 향후 피지컬AI 플랫폼 구축, 스타트업 발굴 및 투자 확대, 실증 테스트베드 구축, 글로벌 로봇 기업과의 협력 네트워크 확대 등을 단계적으로 추진할 계획이다.
2026.02.27
조회수 601
-
김재철AI대학원, 제조 AI 실무 인재 양성·산학 협력 본격화
우리 대학 김재철AI대학원은 국내 제조 산업의 인공지능(AI) 확산을 이끌 실무 인재 양성과 산학 네트워킹 활성화에 나서고 있다.
김재철AI대학원 성남연구센터는 제조 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 실질적인 기술 확산을 도모하기 위해 ▲실무자 양성 교육과 ▲기술 네트워킹 행사를 연계한 통합 지원 프로그램을 운영하고 있다.
우선, 지난 1월 27일부터 시작된 AI 팩토리 전환 실무자 양성과정은 제조 현장에 즉시 투입 가능한 AI 전문 인력을 길러내는 것을 목표로 한다. 현재 진행 중인 1단계 기초 AI 과정은 향후 제조 AI로 확장 가능한 핵심 이론과 실습 역량을 체계적으로 다지는 단계로, 실무 적용을 위한 기반 역량을 집중적으로 강화하며 높은 호응을 얻고 있다.
주관 측은 이번 기초 과정을 시작으로, 올해 상반기 중 ▲제조 AI 주요 태스크를 다루는 2단계 제조 AI 응용 과정과 ▲기업 실제 데이터를 기반으로 문제를 해결하는 3단계 기업 맞춤형 프로젝트 과정을 순차적으로 개설할 예정이다. 이를 통해 단발성 교육이 아닌, 기초 역량 확보부터 현장 적용형 심화 프로젝트까지 이어지는 단계별 로드맵을 제공한다는 계획이다.
이와 더불어, KAIST는 제조 AI 분야의 최신 기술 트렌드를 공유하고 현장의 애로사항을 해결하기 위한 ‘AI팩토리 커넥트 데이 2026’를 2월 25일(수) 서울 한국과학기술회관에서 성황리에 개최하였다.
AI팩토리 커넥트 데이 2026는 제조 기업 실무자와 AI 전문가를 연결해 지속적인 기술 협업을 도모하는 네트워킹 행사로 기획되었다. 이번 행사에서는 ▲크라우드웍스 양수열 CTO의 ‘Agentic AI로 가는 길: 산업형 AI 에이전트 전략’ ▲KAIST 이종석 교수의 ‘제조 AI 모델 학습에서의 데이터 한계와 대응 방법’ ▲(주)인이지 유보선 기술이사의 ‘인공지능의 제조 공정 적용’ 등 업계 전문가들의 초청 강연이 진행되었으며, 제조 현장에서의 AI 적용 전략과 단계적 도입 방안에 대한 논의가 이루어졌다.
특히 기술 세미나에 이어 진행된 ‘1:1 기술 상담’ 프로그램에서는 제조 AI 솔루션 개발 지원센터 자문단이 참여해, AI 도입을 고민하는 기업들의 현재 수준을 진단하고 향후 추진 방향과 준비 과제를 함께 모색하는 자리를 마련했다. 이를 통해 참가 기업들이 자사 여건에 맞는 AI 도입 로드맵을 구체화하는 계기를 제공했다.
이번 프로그램은 정부와 민간이 함께 ‘2030 제조 AI 최강’ 도약을 목표로 출범한 AI 팩토리 M.AX 얼라이언스의 생태계 확산을 뒷받침하기 위해 추진되었다. KAIST는 M.AX 얼라이언스의 주요 참여 기관으로서, 체계적인 AI 교육을 통해 산업 수요에 부합하는 전문 인력을 양성하고 이를 현장에 연계·확산하는 역할을 수행하고 있다. 아울러 AI팩토리 커넥트 데이 2026를 통해 AI 도입을 희망하는 수요기업과 기술 역량을 보유한 공급기업 간의 교류를 활성화하며, 제조 AI 확산을 위한 핵심 가교로 자리매김해 나갈 계획이다.
본 성과는 '제조AI 솔루션 개발 지원센터'를 통해 산업통상자원부 및 경기도, 성남시의 지원을 받아 추진되었다.
2026.02.26
조회수 431
-
‘AI 시대의 대학교육 재설계 워크숍 ’개최
우리 대학은 생성형 AI 확산이 가져온 대학 교육의 근본적 변화에 대응하기 위해 23일 대전 KAIST 본원 학술문화관(E9) 2층 양승택 오디토리움에서 ‘AI 시대, 대학교육의 재설계 워크숍’을 개최한다고 밝혔다.
이광형 총장은 이번 워크숍의 취지에 대해 “생성형 AI 시대에 대학은 무엇을 가르쳐야 하는지 다시 답해야 할 때”라며, “이제는 ‘무엇을 아는가(What to know)’가 아니라 ‘어떻게 생각하는가(How to think)’를 기르는 교육으로 전환해야 한다”고 강조했다. 또한 “문제를 정의하고 스스로 판단하는 역량이 대학 교육의 핵심이 되어야 한다”고 밝혔다.
이번 행사는 KAIST 국가미래전략기술 정책연구소(소장 김용희)가 주관하며, AI 시대 대학의 역할과 책임을 재정립하기 위해 마련됐다.
워크숍에서는 KAIST 교무처장과 교수진이 AI 시대 교육 변화 방향을 발표하고, UNIST 교수가 참여하는 패널 토론을 진행한다. 또한 학생과 시민이 자유롭게 참여하는 ‘럼프 세션(Rump Session)’을 통해 AI 전환(AX) 시대에 개인이 무엇을 배우고 어떻게 준비해야 하는지 폭넓게 논의할 예정이다.
홍승범 KAIST 교무처장은 지식 검색과 요약, 정형 문제 해결 등 기존 학습 활동의 상당 부분이 AI로 대체되고 있다고 진단하며, 앞으로는 문제 정의 능력, 비판적 사고, 공감과 소통, 윤리적 책임, 창의적 통합 역량이 더욱 중요해질 것이라고 강조한다. 특히 AI를 활용하되 과도한 의존을 경계하는 ‘인지적 주체성’과 변화에 빠르게 적응하는 ‘학습 민첩성’을 미래 인재의 핵심 역량으로 제시한다.
백형렬 수리과학과 교수는 AI가 인간의 사고를 대체하는 방식과 확장하는 방식을 구분하고, ‘문제 정의–도구 개발–결론 도출’의 균형이 중요하다고 설명한다. 하버드대와 옥스퍼드대 등 해외 대학 사례도 함께 소개할 예정이다.
김주호 전산학부 교수는 AI 활용이 효율성을 높이지만 반드시 학습으로 이어지지는 않는다는 점을 짚으며, ‘AI 네이티브 세대’를 위한 세 가지 학습 조건 ― 도전(Challenge), 인지적 복잡성(Complexity), 맥락적 연결(Connection) ― 을 제안한다.
성민혁 전산학부 교수는 스탠퍼드대의 사례를 통해 대학 교육이 빠르게 AI 활용 중심으로 전환되고 있음을 소개하면서도, 기초 사고 역량 약화에 대한 우려를 함께 제기한다.
이광형 총장은 “AI 시대 대학의 역할은 지식 전달이 아니라 인간만의 사고와 판단을 기르는 것”이라며, “KAIST는 인간 사고의 지속가능성을 중심에 둔 교육 모델을 선도하겠다”고 밝혔다.
김용희 소장은 “이번 워크숍은 AI 시대 대학이 어떤 인재를 길러야 하는지 묻는 자리”라고 강조했다.
이번 행사는 KAIST 구성원뿐 아니라 일반 시민도 참여할 수 있으며, 별도의 사전 등록 없이 온·오프라인으로 참석 가능하다. 행사는 KAIST 공식 유튜브 채널을 통해 중계될 예정이다.
※ KAIST 유튜브 채널: https://www.youtube.com/@KAISTofficial/streams
※ 온라인(Zoom) 참석: https://kaist.zoom.us/j/81427470346
2026.02.23
조회수 423
-
KAIST-NYU, AI 거버넌스 서밋 뉴욕서 개최
우리 대학은 뉴욕대학교(New York University, NYU)와 공동 주최한 ‘KAIST-NYU AI 및 디지털 거버넌스 서밋(KAIST-NYU AI and Digital Governance Summit)’이 지난 2월 6일부터 7일까지(현지 시각) 미국 뉴욕 NYU에서 개최됐다고 9일 밝혔다.
이번 서밋은 인공지능(AI)이 사회 전반에 미치는 영향이 급격히 확대되는 가운데, 기술 혁신과 안전·윤리적 책임이 조화를 이루는 실질적인 AI 거버넌스 해법을 모색하기 위해 비공개 합의 회의와 공개 토론을 결합한 방식으로 기획됐다.
서밋에는 매튜 리아오, 데이비드 차머스 NYU 교수, 비키 내쉬 옥스퍼드 인터넷 연구소 소장, 빈센트 코니쳐 카네기멜론대 교수, 이아손 가브리엘 구글 딥마인드 수석과학자, 필립 골드버그 전 주한미국대사 등 학계·산업계·시민사회를 대표하는 글로벌 AI 거버넌스 리더 60명이 참여했다. 특히 둘째 날 공개 토론에는 450여 명의 청중이 참석해 높은 관심을 보였다.
이번 행사는 단순 포럼을 넘어 실행 가능한 AI 거버넌스 틀을 도출하기 위한 ‘실험적 합의 모델’로 주목받았다. KAIST 과학기술과 글로벌발전 연구센터(G-CODEs)와 NYU 생명윤리 연구센터는 지난해 12월부터 △거버넌스 필수 요건 △제도적 아키텍처 △이행 경로 등 3개 워킹그룹을 구성해 사전 논의를 진행했으며, 뉴욕 현장에서는 합의 회의 방식의 집중 토론과 투표를 통해 실천 지향적 권고안을 도출했다.
‘거버넌스 필수 요건’ 분과에서는 고위험 AI 시스템에 대한 강화된 감독과 모니터링 필요성이 논의됐고, ‘제도적 아키텍처’ 분과에서는 FDA·IRB·FAA 등 기존 고위험 기술 감독 모델을 참고한 AI 감독기구 설계 원칙이 검토됐다. ‘이행 경로’ 분과에서는 국제 규제 공백기에도 적용 가능한 단기적 거버넌스 수단과 기업 책임 기준이 주요 쟁점으로 다뤄졌다.
이번 서밋에는 메타, 구글 딥마인드, IBM, 아마존, 앤쓰로픽, 틱톡, 허깅페이스 등 주요 글로벌 빅테크 전문가들이 참여했으며, KAIST에서는 김소영 국제협력처장, 박경렬 과학기술정책대학원 교수(G-CODEs 센터장), 김형준 AI 대학 미래학과장 등 연구진이 한국의 AI 거버넌스 연구 성과를 공유했다. 이번 행사는 한국국제교류재단(KF)의 국제공동연구 프로그램 지원을 받아 진행됐다.
박경렬 KAIST 교수는 “이번 서밋은 AI 거버넌스를 기술 규제를 넘어 국제 협력과 제도 설계의 문제로 확장한 의미 있는 시도였다”며 “KAIST와 NYU의 협력을 통해 한국이 글로벌 AI 거버넌스 논의를 주도할 수 있는 토대를 만들어가겠다”고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “책임 있는 AI 혁신을 위해 거버넌스 논의의 중요성은 더욱 커지고 있다”며 “KAIST는 국제 파트너십을 통해 AI 거버넌스 분야의 학제 간 연구와 정책 논의를 선도해 나가겠다”고 밝혔다.
2026.02.09
조회수 736
-
마이크로LED 난제 해결..VR 기기서‘현실 같은 영상’구현
TV와 스마트워치, 그리고 최근 주목받는 VR·AR 기기까지. 화면을 구성하는 핵심 기술인 마이크로LED는 머리카락 굵기보다 작은 LED 하나하나가 스스로 빛을 내는 차세대 디스플레이다. 디스플레이 완성의 필수 조건인 빨강·초록·파랑(RGB) 가운데 가장 구현이 어려웠던 적색 마이크로LED 기술을 한국연구진이 고효율·초고해상도로 구현하며, 현실보다 더 선명한 화면 구현할 수 있는 신기술을 내놓았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 인하대학교(총장 조명우) 금대명 교수와 공동으로 연구하고 화합물 반도체 제조업체 큐에스아이(대표 이청대)와 마이크로디스플레이·반도체 SoC 설계 기업 라온택(대표 이승탁)과 협업으로, 초고해상도이면서도 전력 소모를 크게 줄인 적색 마이크로LED 디스플레이 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.
연구팀은 이를 통해 최신 스마트폰 디스플레이 해상도의 약 3~4배, VR·AR 기기에서도 초고해상도 수준의 화면이 아닌 ‘현실에 가까운 영상’을 구현할 수 있는 1700 PPI*급 초고해상도 마이크로LED 디스플레이를 실제로 구현하는 데 성공했다.
*PPI: 픽셀은 화면을 구성하는 가장 작은 점으로, 이 픽셀이 얼마나 촘촘히 배치돼 있는지를 나타내는 지표가 PPI(Pixel Per Inch)임
마이크로LED는 픽셀 자체가 발광하는 디스플레이 기술로, OLED보다 밝기와 수명, 에너지 효율 면에서 뛰어나지만 두 가지 핵심 난제가 있었다. 첫째는 적색 LED의 효율 저하 문제다. 특히 ‘적색 픽셀’ 구현할때 픽셀이 작아질수록 에너지가 새어나가 효율이 급격히 떨어지기 때문이다. 둘째는 전사(Transfer) 공정의 한계였다. 수많은 미세 LED를 하나씩 옮겨 심어야 하는 기존 공정 방식은 초고해상도 구현이 어렵고 불량률도 높았다.
연구팀은 이러한 문제를 동시에 해결했다. 먼저 알루미늄 인듐 인화물/갈륨 인듐 인화물(AlInP/GaInP) ‘양자우물 구조’를 적용해, 픽셀이 작아져도 에너지 손실이 거의 없는 고효율 적색 마이크로LED를 구현했다. 쉽게 말해, 양자우물 구조는 전자가 밖으로 빠져나가지 않도록 ‘에너지 장벽’을 세워 빛을 내는 공간에 가둬두는 기술이다. 이로 인해 픽셀이 작아져도 에너지 손실이 줄고, 더 밝고 효율적인 적색 마이크로LED 구현이 가능해진다.
또한 LED를 하나씩 옮기는 대신, 회로 위에 LED 층을 통째로 쌓아 올리는 ‘모놀리식 3차원 집적 기술’을 적용했다. 이 방식은 정렬 오차를 줄이고 불량률을 낮춰, 초고해상도 디스플레이를 안정적으로 제작할 수 있다는 장점이 있다. 연구팀은 이 과정에서 회로 손상을 막는 저온 공정 기술도 함께 확보했다.
이번 성과는 구현이 가장 어렵다고 알려진 초고해상도 적색 마이크로LED를 실제 구동 가능한 디스플레이로 입증했다는 점에서 의미가 크다. 해당 기술은 화면의 입자감이 거의 느껴지지 않아야 하는 AR·VR 스마트 글래스를 비롯해, 차량용 헤드업 디스플레이(HUD), 초소형 웨어러블 기기 등 다양한 차세대 디스플레이 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
김상현 교수는 “이번 연구는 마이크로LED 분야에서 오랫동안 해결되지 않았던 적색 픽셀 효율과 구동 회로 집적 문제를 동시에 풀어낸 성과”라며, “상용화가 가능한 차세대 디스플레이 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 정보전자연구소 박주혁 박사가 제1저자로 연구를 주도했으며 연구 결과는 세계적 학술지 Nature Electronics에 1월 20일에 게재됐다.
※ 논문명: Monolithic 3D 1700PPI red micro-LED display on Si CMOS IC using AlInP/GaInP epi-layers with high internal quantum efficiency and low size dependency, DOI: 10.1038/s41928-025-01546-4, URL: https://www.nature.com/articles/s41928-025-01546-4
한편 이번 연구는 한국연구재단 기본연구(2019), 디스플레이전략연구실 사업(현재 수행 중), 삼성미래육성센터(2020~2023)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.28
조회수 1031
-
KAIST-한화솔루션, 10년 산학협력 결실...특허 34건, 에너지 미래기술 선점
우리 대학은 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소가 한화솔루션과 10년간 추진한 장기 산학협력 연구를 통해 총 34건의 특허를 출원하며, 에너지 효율·친환경·고부가가치 중심의 차세대 석유화학 원천기술 경쟁력을 확보했다고 23일 밝혔다.
이번 협력은 국내 석유화학 기업이 KAIST와 공동 설립한 최초의 장기 연구소 모델로, 기술 자립과 산업 경쟁력 강화를 동시에 이끈 사례로 평가된다.
우리 대학과 한화솔루션은 2015년 11월 ‘KAIST-한화케미칼(현. 한화솔루션) 미래기술 개발’을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고, 단기 성과 위주의 산학협력을 넘어 중장기 산업 전략과 연계된 원천기술 확보를 목표로 협력을 이어왔다.
이 협약을 기반으로 2016년 설립된 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소는 2025년까지 10년간 안정적인 장기 연구 체계 속에서 차세대 석유화학 물질 원천기술, 에너지 저감형 고순도 정제 공정, 이산화탄소 포집 및 수소 발생 촉매, 바이오 기반 원료 제조 등 산업 전반에 적용 가능한 핵심 기술군을 집중적으로 연구했다.
그 결과 연구소는 총 34건의 특허를 출원하며, 상용화 가능성과 기술 확장성을 갖춘 원천기술을 다수 확보했다. 특히 해당 성과는 에너지 비용 절감, 탄소 저감, 친환경 전환 등 글로벌 석유화학 산업의 구조적 변화에 대응할 수 있는 기술 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다.
아울러 연구소는 연구 과제와 연계한 인재 양성 체계를 구축해 산업 수요를 이해하는 연구 인재를 지속적으로 배출하며, 학계와 산업계를 연결하는 개방형 산학협력 플랫폼 역할을 수행했다.
김정대 한화솔루션 연구소장은 “한화솔루션과 KAIST 간 협력은 학문적 가치와 산업적 가치를 동시에 창출한 모범적인 사례”라며 “이번 프로젝트를 통해 축적된 성과는 글로벌 시장에서 한국 석유화학 산업의 경쟁력을 강화하는 기반이 될 것”이라고 말했다.
이상엽 KAIST 연구부총장 겸 연구소장은 “이번 협력은 장기 투자 기반의 산학협력이 실제 산업 경쟁력으로 이어질 수 있음을 보여준 사례”라며 “KAIST는 앞으로도 미래 산업을 선도할 원천기술과 인재 양성에 집중하겠다”고 밝혔다.
한편, KAIST는 향후에도 한화솔루션과의 후속 연구 협력을 통해 장기적·지속 가능한 산학 연구 네트워크를 구축해 나갈 방침이다.
2026.01.23
조회수 746
-
반도체 성능 망치는 ‘숨은 결함’ 1,000배 더 찾아낸다
메모리와 태양전지 등은 모두 반도체로 만들어지며, 반도체 내부에는 전기 흐름을 방해하는 보이지 않는 결함이 숨어 있을 수 있다. 공동연구진이 이러한 ‘숨은 결함(전자 트랩)’을 기존보다 약 1,000배 더 민감하게 찾아낼 수 있는 새로운 분석 방법을 개발했다. 이 기술은 반도체 성능과 수명을 높이고, 불량 원인을 정확히 찾아 개발 비용과 시간을 크게 줄일 것으로 기대된다.
우리 대학은 신소재공학과 신병하 교수와 IBM T. J. Watson 연구소의 오키 구나완(Oki Gunawan) 박사 공동 연구팀이 반도체 내부에서 전기를 방해하는 결함(전자 트랩)과 전자의 이동 특성을 동시에 분석할 수 있는 새로운 측정 기법을 개발했다고 8일 밝혔다.
반도체 안에는 전자를 먼저 붙잡아 이동을 막는 전자 트랩이 존재할 수 있다. 전자가 여기에 걸리면 전기가 원활히 흐르지 못해 누설 전류가 생기거나 성능이 저하된다. 따라서 반도체 성능을 정확히 평가하려면 전자 트랩이 얼마나 많고, 전자를 얼마나 강하게 붙잡는지를 알아내는 것이 중요하다.
연구팀은 오래전부터 반도체 분석에 사용돼 온 Hall 측정에 주목했다. Hall 측정은 전기와 자기장을 이용해 전자의 움직임을 분석하는 방법이다. 연구팀은 여기에 빛을 비추고 온도를 바꿔가며 측정하는 방식을 더해, 기존 방법으로는 확인하기 어려웠던 정보를 얻는 데 성공했다.
빛을 약하게 비추면 새로 생긴 전자들이 먼저 전자 트랩에 붙잡힌다. 반대로 빛의 세기를 점점 높이면 트랩이 채워지고, 이후 생성된 전자들은 자유롭게 이동하기 시작한다. 연구팀은 이 변화 과정을 분석해 전자 트랩의 양과 특성을 정밀하게 계산할 수 있었다.
이 방법의 가장 큰 장점은 한 번의 측정으로 여러 정보를 동시에 얻을 수 있다는 점이다. 전자가 얼마나 빠르게 움직이는지, 얼마나 오래 살아남는지, 얼마나 멀리 이동하는지 뿐아니라, 전자의 이동을 방해하는 트랩의 특성까지 함께 파악할 수 있다.
연구팀은 이 기법을 먼저 실리콘 반도체에 적용해 정확성을 검증한 뒤, 차세대 태양전지 소재로 주목 받는 페로브스카이트에 적용했다. 그 결과, 기존 방법으로는 검출하기 어려웠던 아주 적은 양의 전자 트랩까지 정밀하게 찾아내는 데 성공했다. 이는 기존 기술보다 약 1,000배 더 민감한 측정 능력을 확보했다는 의미다.
신병하 교수는 “이번 연구는 반도체 안에서 전기의 흐름과 이를 방해하는 요인을 하나의 측정으로 동시에 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “메모리 반도체와 태양전지 등 다양한 반도체 소자의 성능과 신뢰성을 높이는 데 중요한 도구가 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 신소재공학과 박사과정 김채연 학생이 제 1저자로 국제 학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 1월 1일 자로 게재됐다.
※논문명: Electronic trap detection with carrier-resolved photo-Hall effect
DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.adz0460
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.08
조회수 923
-
전기및전자공학부 정명수교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 1월 수상
우리 대학 전기·전자공학부 석좌교수이자 파네시아 대표인 정명수 교수가 대한민국 과학기술인상 1월 수상자로 선정됐다.
대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 크게 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상으로, 올해부터 기존 ‘이달의 과학기술인상’에서 명칭이 격상됐다.
정명수 교수는 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 아키텍처 설계 기술을 통해 AI 인프라 비용을 절감하고 효율을 높인 공로를 인정받았다. 기존 데이터센터는 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 비율이 고정돼 있어 활용에 한계가 있었으나, 정 교수는 필요에 따라 서로 다른 장치를 자유롭게 조합할 수 있는 구조를 제시했다.
또한 차세대 연결 표준인 컴퓨트익스프레스링크(CXL)를 기반으로 장치들을 분리·관리하는 저전력·고효율 링크 기술을 개발하고, 가속기 중심의 링크 기술과 고대역폭 메모리(HBM) 반도체 기술을 모듈형 AI 데이터센터 구조에 통합하는 방향을 제시했다.
정명수 교수는 “각 장치의 개별 성능뿐 아니라 이를 효율적으로 연결·활용할 수 있는 링크 기술의 지속적인 연구를 통해 AI 인프라 분야 국가 경쟁력 확보에 기여하고 싶다”고 말했다.
2026.01.07
조회수 970
-
박기현·이찬규·황정섭 대학원생, ‘대한민국 인재상’ 수상
우리 대학 박기현·이찬규·황정섭 학생이 '2025 대한민국 인재상'을 수상했다.
이들은 24일 오후 정부세종컨벤션센터에서 열린 ‘2025 대한민국 인재상 시상식’에서 대학생·청년일반 분과 4명, 고등학생 분과 2명으로 나뉘어 전국 최종 100인에 포함됐다.
대한민국 인재상은 창의성과 도전정신을 갖추고 사회 발전에 기여한 인재를 발굴·격려하기 위해 2008년부터 시행 중인 전국 단위 시상 제도다.
대학생·청년일반 분과 수상자 박기현 신소재공학과 대학원생은 탄소 중립 사회를 앞당길 신소재 기반 촉매 개발 등 활발한 연구활동을 바탕으로 특허를 출원하고 국제 SCI 저널에 다수 논문을 게재하며 전문성과 실용성을 갖춘 차세대 인재로서 두드러진 성취를 이루고 있다.
전산학부 대학원 이찬규 학생은은 뇌과학과 인공지능 등 관심 분야 지식을 대형 산불의 예방·진화 등 사회적 문제 해결에 창의적으로 적용 가능한 인재라는 평가를 받았으며, 올해 2월에는 과학기술정보통신부 장관상(창의 부문)을 단독 수상한 바 있다.
기술경영학부 황정섭 대학원생은 전기자동차 확산 과정에서 이루어지는 인지적·사회적 요인 규명을 통하여 세계적 학술지에 논문을 게재하는 등 전문성을 갖춘 학술활동과 지방자치단체, 중앙부처 등 다수 정부 연구과제에 첨단기술을 접목하여 남다른 성과를 거둔 이력이 주목을 받았다.
올해 대한민국 인재상 수상자는 소속 기관장 및 학교장 추천자의 지역 심사, 대국민 공개 검증, 중앙심사위원회의 심사를 거쳐 결정되었으며, 수상자에게는 부총리 겸 교육부장관상이 상금(200만원)과 함께 수여되었다.
대전시는 "이번 수상은 지역 청년들이 다양한 분야에서 국가적 경쟁력을 인정받은 뜻깊은 성과"라며 "앞으로도 청년들이 대전에서 꿈을 키우고 훌륭한 인재로 성장할 수 있도록 다양한 정책과 프로그램으로 뒷받침해 가겠다"고 말했다.
2025.12.26
조회수 2337
-
숙련자의 감 · 언어 장벽 넘어 AI가 제조를 판단한다
우리가 쓰는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 틀에 넣어 같은 제품을 대량으로 찍어내는‘사출성형’공정으로 만든다. 하지만 조건이 조금만 달라도 불량이 생겨, 그동안은 숙련자의 감에 의존해 왔다. 이제 우리 대학 연구진이 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 제조 지식이 단절될 수 있다는 우려에 대해 AI로 공정을 스스로 최적화하고 지식을 전수하는 해법을 내놨다.
우리 대학은 기계공학과 유승화 교수 연구팀(기계공학과·이노코어 PRISM-AI 센터)이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발하고, 그 성과를 세계 최고 수준의 국제학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다.
첫 번째 성과는 환경 변화나 품질 조건에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 원하는 품질 수준이 바뀔 때마다 숙련자가 시행착오를 거쳐 조건을 다시 맞춰야 했다.
연구팀은 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용해, 확산 모델(Diffusion Model) 기반으로 목표 품질을 만족하는 공정 조건을 역설계하는 기술을 구현했다.
여기에 실제 생산을 대신하는 대리모델(Surrogate Model)을 함께 구축해, 공정을 돌리지 않고도 품질을 미리 예측할 수 있도록 했다. 그 결과 기존 공정 예측에 활용되던 기존 대표기술인 GAN*·VAE** 기반 모델의 오류율(23~44%)을 크게 낮춘 1.63%의 오류율을 달성했으며, 실제 공정 적용 실험에서도 AI가 제시한 조건대로 양품 생산이 확인돼 현장 활용 가능성을 입증했다.
*GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망): 두 개의 AI가 서로 경쟁하면서 데이터를 만들어내는 방식, **VAE(Variational Autoencoder, 변분 오토인코더): 데이터의 공통된 패턴을 압축해 이해한 뒤 다시 만들어내는 방식
두 번째 성과는 고숙련자 은퇴와 다국어 작업 환경에 대응하는 LLM 기반 지식 전이 시스템 ‘IM-Chat’이다. IM-Chat은 거대언어모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG)을 결합한 멀티에이전트 AI 시스템으로, 초급 작업자 또는 외국인 작업자가 제조 현장에서 겪는 문제에 대해 적절한 해결책을 제공하는 제조 현장용 AI 도우미다.
작업자가 자연어로 질문하면, AI가 이를 이해해 필요에 따라 생성형 공정추론 AI를 자동으로 호출하고, 최적 공정 조건 계산과 함께 관련 기준과 배경 설명까지 동시에 제공한다.
예를 들어 “현재 공장 습도가 43.5%일 때 적정 사출 압력은?”이라는 질문에 AI는 최적 조건을 계산하고, 관련 매뉴얼 근거까지 함께 제시한다. 다국어 인터페이스를 지원해 외국인 작업자도 동일한 수준의 의사결정 지원을 받을 수 있다.
이번 연구는 사출 공정을 넘어 금형, 프레스, 압출, 3D 프린팅, 배터리, 바이오 제조 등 다양한 산업으로 확장 가능한 제조 AI 전환(AX) 핵심 기술로 평가된다.
특히 생성형 AI와 LLM 에이전트를 툴 콜링(Tool-Calling) 방식*으로 통합해, AI가 스스로 판단하고 필요한 기능을 호출하는 자율 제조 AI 패러다임을 제시했다는 점에서 의미가 크다.
*툴 콜링 방식: AI가 상황에 맞게 필요한 기능이나 프로그램을 스스로 불러 사용하는 방식
유승화 교수는 “공정을 스스로 최적화하는 AI와, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM을 결합해 제조업의 본질적 문제를 데이터 기반으로 해결한 사례”라며 “앞으로 다양한 제조 공정으로 확장해 산업 전반의 지능화와 자율화를 가속하겠다”고 말했다.
이번 연구는 기계공학과 김준영·김희규·이준형 박사과정이 공동 제1저자로 참여하고, 유승화 교수가 교신저자로 참여했으며, 공학·산업 분야 세계 1위 국제학술지인 ‘저널 오브 매뉴팩처링 시스템즈(Journal of Manufacturing Systems, JCR 1/69, IF 14.2)’4월호와 12월호에 연속 게재됐다.
※ 논문명1: Development of an Injection Molding Production Condition Inference System Based on Diffusion Model, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.01.008
※논문명2: IM-Chat: A multi-agent LLM framework integrating tool-calling and diffusion modeling for knowledge transfer in injection molding industry, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.11.007
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부·중소벤처기업부·산업통상자원부의 지원을 받았다.
2025.12.22
조회수 2247
-
KAIST 교원 7명, 2026년도 한국차세대과학기술한림원 회원 선출
우리 대학 교원 7명이 한국과학기술한림원이 발표한 2026년도 한국차세대과학기술한림원회원으로 선출됐다. 이번 선정으로 KAIST 젊은 연구자들의 연구 역량과 차세대 과학기술 리더로서의 성장 가능성이 다시 한번 인정받았다.
이번에 선출된 우리 교원은 이학부에서 김유식 생명화학공학과 교수, 이윤미 화학과 교수, 공학부에서 강기범 신소재공학과 교수, 김주영 전기및전자공학부 교수, 심기동 기계공학과 교수, 황보제민 기계공학과 교수, 의약학부에서 감태인 뇌인지과학과 교수 등 총 7명이다.
한국차세대과학기술한림원은 2017년 출범한 국내 유일의 영아카데미로, 만 45세 이하의 우수한 과학자를 선발해 과학기술 정책 제언과 국내외 학술 교류 활동을 수행하고 있다. 회원 선발은 학문적 우수성과 더불어 박사학위 이후 국내에서 독립 연구자로 이룬 성과를 중점적으로 평가한다.
2026년도 한국차세대과학기술한림원 회원은 만 43세 이하 연구자 가운데 학문적 성과가 뛰어난 과학자를 선발했으며, 우리나라 과학기술의 미래 경쟁력을 이끌 차세대 리더로서의 성장 가능성을 중점적으로 고려해 최종 선정됐다.
2025.12.17
조회수 953