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화학 시약 대신 ‘온도’만으로 DNA 합성 가능하다 “DNA를 만들려면 복잡한 화학 공정이 필수다.” 바이오 분야에서 수십 년간 당연하게 여겨졌던 상식을 국내 연구진이 뒤집었다. 한국 연구진이 세계 최초로 온도만으로 원하는 DNA를 합성하는 원천기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 배송 과정의 온도 변화를 전력 없이 기록하는 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다. 우리 대학은 공학생물학대학원 최영재 교수 연구팀이 ㈜에이티지라이프텍(대표 류태훈), 이화여자대학교(총장 이향숙) 생명과학과 최한솔 교수 연구팀과 공동으로 온도만 조절해 원하는 DNA 서열을 합성하는 원천 플랫폼 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. DNA는 사람을 비롯한 모든 생명체의 유전정보를 담고 있는 ‘설계도’다. 과학자들은 원하는 DNA를 만들어 질병을 진단하고 신약을 개발하거나, 새로운 기능을 가진 미생물을 만드는 등 다양한 바이오 기술에 활용한다. 하지만 지금까지는 DNA를 구성하는 네 가지 염기(A·T·G·C)를 하나씩 연결할 때마다 화학 시약을 넣고 씻어내는 과정을 반복해야 했다. 이 때문에 수억 원대의 자동 DNA 합성 장비와 전문 연구시설이 반드시 필요했다. 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 ‘특정 온도에서만 반응하는 헤어핀 DNA’를 개발했다. 위 헤어핀 DNA는 머리핀처럼 접혀 있다가 일정한 온도에서만 펼쳐지는 특수한 DNA 구조다. 연구팀은 서로 다른 온도에서 작동하는 여러 종류의 헤어핀 DNA를 하나의 시험관에 넣고, 온도만 순서대로 바꾸는 방식으로 원하는 DNA를 차례대로 합성하는 데 성공했다. 기존에는 DNA를 만들기 위해 화학 시약을 계속 교체해야 했다면, 이번에는 처음부터 필요한 재료를 하나의 시험관에 넣어두고 온도만 바꾸면 DNA가 순서대로 만들어지는 새로운 방식을 구현한 것이다. 복잡한 시약 교체나 대형 장비 없이도 일반적인 온도 조절 장치만으로 DNA를 합성할 수 있는 길을 연 셈이다. 이번 연구의 가장 큰 의미는 DNA를 만드는 ‘방법’ 자체를 바꿨다는 점이다. 지금까지는 화학 시약이 DNA 합성 과정을 하나하나 제어했다면, 이번에는 누구나 쉽게 조절할 수 있는 ‘온도’가 그 역할을 대신하도록 만든 것이다. 이 기술이 발전하면 DNA를 만드는 비용과 시간을 크게 줄여 합성생물학과 유전자 연구는 물론, 신약 개발과 정밀의료 등 다양한 바이오 산업의 진입 장벽도 크게 낮출 것으로 기대된다. 연구팀은 개발한 기술이 실제로 활용될 수 있음을 보여주기 위해 무전원 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다. 이 장치는 평소에는 동결건조 상태로 보관하다가 사용 직전 물 한 방울만 떨어뜨리면 작동을 시작한다. 이후 배송 과정에서 언제, 얼마나, 어떤 순서로 온도가 변했는지를 DNA 서열에 자동으로 기록한다. 또한 일정 온도 이상에 노출되면 색이 변해 이상 여부를 눈으로 바로 확인할 수 있어 백신과 바이오의약품, 세포치료제, 신선식품 등 저온 유통이 중요한 제품의 품질 관리에 활용될 것으로 기대된다. 최영재 교수는 “이번 연구는 화학 시약 대신 온도만으로 DNA를 합성할 수 있다는 새로운 원리를 제시한 세계 최초의 원천기술”이라며 “DNA 합성을 더욱 쉽고 경제적으로 만들어 바이오 기초 연구의 진입 장벽을 낮추고, 무전원 DNA 온도 블랙박스와 같은 새로운 산업 응용으로도 이어질 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 최장호 연구원과 GIST 김진호 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 7월 2일 자 게재됐다. ※ 논문명 : Programmable one-pot polymerase-mediated DNA synthesis via temperature control ※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-74890-4 ※ 관련동영상I: https://drive.google.com/file/d/1bUtzC83qIm1k-hNFKTb09yFPhfsD4iU-/view?usp=drive_link ※ 저자 : 최장호(KAIST, 공동 제1저자), 김진호(GIST, 공동 제1저자), 최한솔(이화여자대학교, 교신저자), 최영재(KAIST, 교신저자) 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 미래유망 융합기술 파이오니아사업, 바이오파운드리기반기술개발사업, 신진연구자지원사업, 글로벌기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.07 조회수 655
세계 최고 AI 석학·기업 한자리에...'글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 개최 우리 대학은 과학기술정보통신부(부총리 겸 장관 배경훈)와 정보통신기획평가원(원장 홍진배)이 주최하고, 국가AI연구거점(센터장 김기응)이 글로벌AI프론티어랩(공동소장 얀 르쿤·조경현)과 공동 주관한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026(Global AI Frontiers Symposium 2026)'이 3일 더 웨스틴 서울 파르나스에서 개최됐다고 밝혔다. 지난해에 이어 두 번째로 열린 이번 심포지엄은 '지능을 넘어 현실 세계로 나아가는 AI(AI Beyond Intelligence: Into the Real World)'를 주제로, 인공지능이 연구 실과 이론적 가능성을 넘어 산업과 과학, 로봇, 일상생활 등 실제 세계에서 어떻게 구현되고 있는지를 조망하는 자리로 마련됐다. 이날 행사에는 류제명 과기정통부 제2차관을 비롯해 국내외 산·학·연 전문가와 정부 관계자 등 1천여 명이 참석했다. 세계적 연구자들과 글로벌 AI 기업 리더들이 연단에 올랐으며, 류 차관이 개회사를 맡았다. 이어 홍진배 정보통신기획평가원(IITP) 원장과 배충식 KAIST 총장이 환영사를 전했다. 이후 김동원 고려대학교 총장, 김성근 포항공과대학교(POSTECH) 총장, 윤동섭 연세대학교 총장은 축사를 통해 국내 AI 연구 생태계의 결집과 글로벌 협력의 의미를 더했다. 특히 이번 심포지엄에는 세계 AI 산업을 선도하는 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 퍼플렉시티(Perplexity)를 비롯해 프랑스 프레리 연구소(PR[AI]RIE Institute), 캐나다 벡터 연구소(Vector Institute) 등 세계 최고 수준의 AI 연구기관 소속 석학들이 대거 참여했다. 학계 기조연설에서는 레슬리 팩 캘블링(Leslie Pack Kaelbling) 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 파나소닉 석좌교수가 '합리적 로봇(Rational Robots)'을 주제로 AI 연구의 미래 비전을 제시했다. 산업계 기조연설에서는 노엄 브라운(Noam Brown) 오픈AI(OpenAI) 리서치 부문 부사장이 '대규모 추론 단계 연산의 의미와 영향(Implications of Large-Scale Test-Time Compute)'을 주제로 발표했다. 이어진 심층 패널토론에서는 '글로벌 AI 리더십 확보를 위한 산·학·관 협력(Global AI Leadership: Academia-Industry-Government Collaboration)'을 주제로 김기응 국가AI연구거점 센터장이 좌장을 맡았다. 캘블링 교수와 브라운 부사장, 조경현 글로벌AI프론티어랩 공동소장, 에밀리 블랙 뉴욕대학교 교수가 패널로 참여해 글로벌 AI 경쟁력 확보를 위한 국제 공동연구와 산학협력 방안을 논의했다. 오후에는 ▲거대언어모델 및 에이전틱 AI(좌장 옥정슬 POSTECH 교수) ▲멀티모달 AI(좌장 이창희 고려대 교수) ▲과학을 위한 AI(좌장 예종철 KAIST 교수) ▲피지컬 AI 및 체화형 지능(좌장 심현정 KAIST 교수) ▲삶을 위한 AI(좌장 여진영 연세대 교수) ▲신뢰·안전·거버넌스 AI(좌장 노 알버트 연세대 교수) 등 6개 전문 세션이 병렬 운영됐다. 각 세션에는 임우형 LG AI연구원 원장, 멍예 런 뉴욕대 교수, 황성주 KAIST 교수, 조민수 POSTECH 교수, 모리타 준 퍼플렉시티 아시아 대표, 김명주 인공지능안전연구소 소장을 비롯해 앤트로픽, 네이버클라우드, 트웰브랩스, 루닛, LG전자, 포스코홀딩스 등 국내외 AI 연구자와 산업계 리더들이 발표자로 참여해 최신 연구 동향과 산업 적용 사례를 공유했다. 한편, 얀 르쿤 글로벌AI프론티어랩 공동소장, 최예진 스탠퍼드대학교 교수, 푸시미트 콜리 구글 딥마인드 부사장은 영상 축전을 통해 행사를 축하했다. 심포지엄과 함께 'AI 가치사슬의 완성: 연구에서 일상으로 – 대한민국 국가 AI 혁신 연합(Completing the AI Value Chain: From Research to Life – Korea's National AI Innovation Alliance)' 특별 전시도 마련됐다. 이번 전시는 AI 연구 성과가 산업과 일상으로 확산되는 전 과정을 소개하기 위해 The Core(연구), The Backbone(인프라), The Engine(산업), The Experience(일상) 등 4개 존으로 구성됐다. 주관기관인 국가AI연구거점과 글로벌AI프론티어랩을 비롯해 13개 AI 선도기업이 참여했다. 특히 전시의 한편에는 퍼플렉시티(Perplexity)와 함께하는 'AI ART' 특별 섹션이 마련돼 인간의 상상력과 인공지능이 함께 만들어내는 새로운 시각 언어를 선보였으며, AI가 새로운 창작 도구이자 협업 파트너로 활용되는 가능성을 제시했다. 김기응 국가AI연구거점 센터장은 "이번 심포지엄은 AI 연구를 넘어 산업과 일상으로 확산되는 생태계를 함께 만들어가는 국제 협력의 장이 됐다"며 "세계 최고 연구기관과 기업 간 연구 교류와 공동연구를 확대해 글로벌 AI 혁신의 선순환을 이끌어가겠다"고 말했다. 배충식 총장은 "국가AI연구거점은 대한민국 AI 연구역량을 세계와 연결하는 핵심 허브"라며 "KAIST는 앞으로도 국제 공동연구와 인재 교류를 확대해 대한민국이 글로벌 AI 혁신과 거버넌스 논의를 선도하는 데 기여하겠다"고 말했다. 국가AI연구거점(KAIST 주관)은 2024년 10월 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원으로 설립된 국내 최대 규모의 AI 산·학·연 협력 연구 플랫폼이다. KAIST를 비롯해 고려대학교, POSTECH, 연세대학교 등 4개 대학과 국내외 기업, 연구기관, 지자체가 참여하고 있으며, 일본 이화학연구소(RIKEN), 캐나다 이바도(IVADO)·벡터 연구소(Vector Institute), 프랑스 프레리 연구소(PR[AI]RIE Institute) 등 해외 주요 기관과의 협력을 통해 글로벌 AI 연구 네트워크를 확대하고 있다.
2026.07.03 조회수 481
원유를 끓이지 않고 상온에서 분리한다 KAIST, 에너지 사용 31.6% 줄이는 차세대 정유 공정 기술 개발 우리 대학과 국제 연구진이 100여 년간 정유 산업의 주류 공정으로 자리 잡아 온 증류 중심 분리 방식의 한계를 극복할 수 있는 차세대 분리막 기술을 개발했다. 우리 대학은 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 조지아텍 Ryan Lively 교수팀과 원유를 끓이지 않고 상온에서 정밀하게 분리할 수 있는 고분자 기반 분리막 기술을 개발했다고 밝혔다. 최근 국제 정세 변화에 따른 유가 변동이 장바구니 물가 전반을 위협하는 핵심 요인으로 꼽히는 가운데, 그 바탕에는 지난 한 세기 동안 원유를 350℃ 이상으로 가열해 분리해 온 고에너지 소비형 정유 공정이 자리 잡고 있다. 실제로 전 세계 정유 공장이 원유를 끓였다가 식히는 증류(distillation) 방식에 의존하며 소비하는 에너지는 연간 1,100TWh(테라와트시)*에 달한다. 국내 정유·석유화학 산업 역시 국가 온실가스 배출의 상당 부분을 차지하고 있어 공정 혁신의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다. *TWh(테라와트시): 전력량의 단위로, 1TWh는 10억 kWh에 해당한다. 1,100TWh는 1GW급 대형 원자력발전소 약 130기가 1년 내내 생산해야 하는 규모의 에너지이다. 더욱이 최근 글로벌 석유화학 시장의 공급 과잉과 원가 경쟁 심화까지 겹치면서 기존의 고에너지 소비형 공정 구조를 개선하지 않고서는 경쟁력 확보가 쉽지 않은 상황이다. 이러한 가운데 학계는 원유를 끓이지 않고 분리막으로 분리하는 기술에 주목해 왔다. 그러나 기존에는 분자 수준의 정밀 분리를 구현하기 위해 분리막 표면에 초박막 선택층(Selective Layer, 실제 분리가 일어나는 기능층)을 형성해야 한다고 여겨져 왔다. 선택층을 도입하면 소재 개발과 코팅 공정이 추가돼 제조 비용이 증가하고, 대면적화 과정에서 결함 발생 가능성이 높아 산업적 확장에 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 통념과 달리 별도의 선택층을 코팅하지 않은 다공성 고분자(PAN, Polyacrylonitrile·폴리아크릴로니트릴) 분리막에 원유를 직접 통과시키는 새로운 접근법을 제안했다. PAN은 화학적 안정성과 내구성이 우수해 산업용 분리막 소재로 널리 사용되는 고분자 물질이다. 그 결과 원유 속 중질 성분(분자량이 크고 무거운 탄화수소 성분)이 분리막 내부 기공(pore, 물질이 통과하는 미세한 구멍) 벽에 선택적으로 흡착(adsorption, 물질이 표면에 달라붙는 현상)되면서 기공 크기가 자연스럽게 수축했고, 머리카락 굵기의 약 5만 분의 1 수준인 2나노미터(nm, 10억 분의 1미터) 이하의 정교한 분리 통로가 자발적으로 형성되는 현상을 발견했다. 이는 복합 혼합물인 원유가 분리막과 상호작용하며 스스로 맞춤형 분리 구조를 형성한 것으로 볼 수 있다. 이를 통해 가벼운 나프타, 휘발유, 등유 성분은 빠르게 통과하고 무거운 성분은 효과적으로 차단됐다. 일반적으로 분리막 표면에 기름 성분이 축적되는 현상은 파울링(fouling, 오염물질이 표면에 쌓여 분리 성능을 저하시키는 현상)으로 간주돼 왔지만, 연구팀은 이를 오히려 정밀 분리를 위한 기능적 구조 형성에 활용했다. 이 방식은 기존에 보고된 최고 수준의 원유 분리막 대비 약 23배 빠른 분리 속도를 기록했으며, 28일간 연속 운전에서도 성능 저하 없이 안정적으로 작동함을 확인했다. 특히 이 기술은 기존 정유 공장의 배관 시스템에 필터 모듈 형태로 적용할 수 있어 대규모 설비 교체 없이 도입 가능하다는 장점이 있다. 공정 시뮬레이션 결과, 원유를 먼저 분리막으로 처리한 뒤 잔여 성분만 증류할 경우 기존 증류 공정 대비 에너지 소비는 31.6%, 이산화탄소 배출량은 37.6%, 운영비는 36% 감소하는 것으로 분석됐다. 연구팀은 해당 기술을 국내 정유·석유화학 산업 전반에 적용할 경우 연간 약 1,000만 톤 규모의 온실가스 감축 효과를 기대할 수 있다고 설명했다. 이는 승용차 약 400만 대의 연간 탄소 배출량에 해당하는 수준이다. 또한 원유 분리뿐 아니라 폐플라스틱 열분해유(폐플라스틱을 고온에서 분해해 얻는 액체 연료 원료) 정제, 배터리 용매 회수, 의약품 정제 등 다양한 정밀 화학 공정에도 활용 가능해 국산 분리 공정 플랫폼 기술로의 확장 가능성을 제시했다. KAIST 고동연 교수는 “이번 연구는 분리막이 복합 혼합물과 상호작용하며 스스로 분리 통로를 형성한다는 새로운 과학적 원리를 규명한 성과”라며 “HD현대오일뱅크와의 협력을 통해 실제 원유를 활용한 검증까지 수행함으로써 산업 적용 가능성을 확인할 수 있었다”고 말했다. 공동 교신저자인 KAIST 이재우 교수는 “향후 대면적 모듈화 기술과 장기 운전 기술을 고도화해 정유·석유화학 산업에서 분리막 공정의 적용 범위를 확대하는 데 기여하겠다”고 밝혔다. 공동 제1저자인 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사는 “이번에 발견한 자발적 기공 수축 현상을 정밀하게 제어해 정유 공정 전반에 활용 가능한 분리막 플랫폼 기술로 발전시키는 것이 목표”라며 “폐플라스틱 재활용과 바이오연료 정제 등 다양한 분야로 기술을 확장해 탄소중립 실현에 기여하겠다”고 말했다. 한편 이번 연구는 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 세계적 학술지 「네이처(Nature)」에 6월 25일자 온라인판으로 게재됐다. ※논문명: Crude Oil Fractionation by Means of Mesoporous Polyacrylonitrile Membranes DOI 10.1038/s41586-026-10677-3 https://www.nature.com/articles/s41586-026-10677-3 이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받아 개인기초연구(우수신진연구)와 선도연구센터(ERC, Engineering Research Center) 사업을 통해 수행됐다.
2026.06.25 조회수 1225
유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상 세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다. 우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다. RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다. 동일 연구팀의 RA-L 최우수 논문상 2년 연속 수상은 매우 이례적인 성과로, KAIST 소프트 로봇 연구의 세계적 경쟁력과 지속적인 연구 영향력을 보여주는 사례로 평가된다. 연구팀은 소프트 로봇 기술을 활용해 의복이 사용자의 신체 위로 스스로 펼쳐지며 착용을 보조하는 자가 착용 적응형 의복 기술을 제안했다. 기존 의복 착용 보조 기술은 외부 로봇 장치에 의한 복잡한 구동 및 제어에 의존하거나 사용자의 움직임과 자세를 제한하는 경우가 많았다. 반면 연구팀은 소프트 그로잉 로봇(공기압 등을 이용해 구조물이 스스로 펼쳐지며 성장하듯 이동하는 유연 로봇)의 핵심 원리인 공압 기반 전개 메커니즘을 의복 구조에 적용해 외부 로봇 없이도 의복 자체가 사용자의 신체를 따라 부드럽게 펼쳐지도록 구현했다. 연구팀은 얇고 유연한 소재로 구성된 공압식 반전 메커니즘(공기를 주입하면 접힌 구조가 뒤집히며 자연스럽게 펼쳐지는 구조)을 의복 내부에 통합하고, 공압을 이용해 의복이 사용자의 신체를 따라 전개되도록 설계했다. 이를 통해 의복은 높은 순응성(사용자의 신체 형태와 움직임에 자연스럽게 맞춰지는 특성)과 안전성을 유지하면서도 빠르고 안정적인 착용 보조 기능을 수행할 수 있다. 특히 소프트 로봇 특유의 유연한 구조는 인체와 직접 접촉하는 환경에서 안전성을 확보하는 데 유리하며, 복잡한 제어 시스템 없이도 실제 착용 동작을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다. 연구팀은 소매, 재킷, 바지 등 다양한 의복 형태의 프로토타입을 제작하고 실험을 통해 자가 착용 성능을 검증했다. 실험 결과, 의복은 사용자의 신체를 따라 안정적으로 전개됐으며 착용 과정에서 사용자의 움직임 부담과 신체에 가해지는 힘을 줄여 안전한 착용 보조가 가능함을 확인했다. 이번 연구는 소프트 그로잉 로봇 기술이 이동·탐사 중심의 기존 응용을 넘어 인간의 일상생활을 직접 지원하는 기술로 확장될 수 있음을 보여준다. 특히 고령자, 장애인, 재활 환자 등 의복 착용에 어려움을 겪는 사용자를 위한 보조공학 기술로 발전할 가능성이 있으며, 향후 웨어러블 로봇(몸에 착용해 사용자의 움직임이나 신체 기능을 보조하는 로봇), 재활공학, 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 인간과 로봇이 효과적으로 소통하고 협력하는 기술) 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다. 유지환 교수는 “이번 2년 연속 수상은 KAIST 로봇 연구의 지속적인 세계 경쟁력을 보여주는 뜻깊은 성과”라며 “특히 소프트 그로잉 로봇의 핵심 원리를 인간의 일상생활을 지원하는 의복 착용 보조 기술로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로도 안전하고 유연한 소프트 로봇 기술을 바탕으로 인간 친화적인 로봇 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다. 본 연구는 KAIST 김남균 박사가 주도적으로 수행했으며, KAIST와 미국 스탠퍼드대학교의 앨리슨 오카무라(Allison M. Okamura) 교수 연구그룹이 공동으로 참여했다. 해당 논문은 2025년 11월 19일 IEEE Robotics and Automation Letters에 게재됐다. ※ 논문 제목: Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling, DOI: 10.1109/LRA.2025.3634909 한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 산업통상자원부 재원 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.22 조회수 1265
AI 환각 줄이고 정확도 78% 높였다... 차세대 데이터베이스 기술 개발 기업의 방대한 데이터를 읽고 이해하는 AI 에이전트의 가장 큰 약점은 ‘환각(Hallucination·사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상)'이다. 우리 대학 연구진이 문서와 데이터, 개체 간 관계를 한 번에 이해할 수 있는 차세대 데이터베이스 기술을 개발해 AI 답변 정확도를 최대 78% 높이고 처리 속도는 최대 20배 향상시키며 기업용 AI 상용화의 핵심 난제 해결에 나섰다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 교원창업기업인 (주)그래파이와 협력하여 벡터 DB, 그래프 DB, 관계형 DB 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 통합한 차세대 데이터베이스 기술 '아카식DB(AkasicDB)'와 이를 기반으로 한 새로운 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기법 '옴니RAG(Omni RAG)'를 개발했다고 19일 밝혔다. 아카식DB는 벡터 DB(문서나 이미지의 의미를 숫자 벡터로 변환해 유사한 정보를 찾는 DB), 그래프 DB(사람·기업·제품 등 개체 간 관계를 저장·분석하는 DB), 관계형 DB(표 형태의 데이터를 체계적으로 관리하는 전통적인 DB)의 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System·데이터를 저장·관리·검색하는 소프트웨어)에서 통합 실행할 수 있도록 설계됐으며, 이를 기반으로 개발된 옴니RAG는 문서의 의미 정보와 개체 간 관계, 구조화된 데이터를 동시에 활용해 생성형 AI의 답변 정확도를 높인다. 최근 AI 에이전트는 기업이 보유한 방대한 문서와 전문 지식을 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 RAG 기술을 기반으로 빠르게 확산되고 있다. 그러나 실제 기업 데이터는 문서, 표, 개체 간 관계 등 다양한 형태로 분산돼 있어 AI가 이를 종합적으로 이해하고 활용하기 어렵다. 이 때문에 AI가 충분한 근거 없이 사실과 다른 답변을 생성하는 환각 문제가 발생하며, 이는 기업용 AI 확산을 가로막는 핵심 과제로 꼽혀 왔다. 기존 RAG는 사용자의 질문과 문서를 벡터로 변환한 뒤 의미적으로 유사한 문서를 검색해 대규모언어모델(LLM, Large Language Model·방대한 데이터를 학습해 인간과 유사한 언어를 생성하는 AI 모델)에 제공하는 방식이 일반적이다. 이러한 방식은 비정형 문서 검색에는 효과적이지만, 문서 속 개체 간 관계나 특정 기간·유형·범위와 같은 구조화된 조건을 함께 고려해야 하는 복합 질의에는 한계가 있었다. 예를 들어 "작년에 체결된 계약서 중 A사와 관련된 조항을 찾고, 해당 조항이 어떤 제품 공급 이슈와 연결되는지 설명해 달라"는 질의는 문서 의미를 찾는 벡터 검색, 개체 간 관계를 탐색하는 그래프 검색, 날짜와 유형을 필터링하는 관계형 질의가 동시에 필요하다. 기존 시스템에서는 이를 위해 여러 종류의 데이터베이스를 별도로 구축하고 응용프로그램 계층에서 결과를 결합해야 했기 때문에 관리 복잡성과 응답 지연이 발생했다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 벡터 유사도 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링을 하나의 질의와 실행 계획 안에서 통합 수행하는 옴니RAG를 제안했다. 옴니RAG는 문서의 의미 정보, 지식 그래프의 관계 정보, 표 형태 데이터의 구조적 조건을 동시에 활용해 보다 정확한 근거를 찾아내고 AI의 환각 현상을 크게 줄인다. 이를 지원하기 위해 개발된 아카식DB는 그래프 DB, 벡터 DB, 관계형 DB를 하나의 엔진으로 통합한 새로운 구조를 채택했다. 사용자는 벡터 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링이 결합된 복합 RAG 질의를 하나의 SQL/GQL* 질의문으로 표현할 수 있으며, 아카식DB는 이를 단일 실행 계획으로 최적화해 처리한다. *SQL/GQL(구조화 질의어/그래프 질의어) : 데이터베이스에 저장된 정보를 검색하거나 수정하기 위한 명령 언어다. SQL은 표 형태의 데이터를 다루는 전통적인 언어이며, GQL은 사람·기업·제품 등 개체 간 연결 관계를 분석하기 위해 사용되는 그래프 데이터 전용 언어다. 이러한 통합 구조를 통해 아카식DB는 불필요한 중간 결과 생성과 데이터 이동을 최소화해 LLM의 토큰 사용량을 크게 줄이고 응답 지연시간도 단축한다. 실험 결과 기존 시스템에서 최대 21.3초가 소요되던 복합 검색 질의를 1초 이내로 처리해 최대 20배 이상의 성능 향상을 달성했다. 또한 옴니RAG는 기존 RAG 대비 답변 정확도를 최대 78% 향상시키는 것으로 나타났다. 이는 기업용 AI 에이전트의 핵심 과제인 환각 문제를 크게 완화할 수 있음을 보여준다. 김민수 교수는 "AI 에이전트가 기업의 방대한 데이터를 정확하게 이해하고 활용하기 위해서는 벡터, 그래프, 관계형 데이터를 하나의 시스템에서 통합 처리할 수 있는 데이터 인프라가 필수적"이라며 "아카식DB는 AI 에이전트 시대를 위한 차세대 데이터베이스 기술로, 국방·제조·금융·법률·과학기술 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 핵심 데이터 인프라로 활용될 것으로 기대한다"고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 전산학부 이건호 박사과정생이 제1저자로 참여하였으며, 연구 성과는 지난 6월 2일, 데이터베이스 분야 최고 권위 국제학술대회인 ACM SIGMOD 2026에서 데모 논문으로 발표되어, 학회 현장에서 글로벌 기업 및 연구자들로부터 뜨거운 관심을 받았다. ※ 논문명 : AkasicDB: Demonstrating Omni RAG with a Unified Vector-Graph-Relational DBMS, DOI: https://doi.org/10.1145/3788853.3801609 ※ 저자 정보 : 이건호 (KAIST, 제1 저자), 박정호, 한동형 ((주)그래파이, 공동 저자) 김민수 교수 (KAIST, 교신저자) ※ 시연 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=KD6MznZ61P4
2026.06.19 조회수 1431
KAIST-예술의전당, AI를 예술가의 동반자로 우리 대학은 예술의전당(사장 장한나)과 18일 오전 9시 서울 예술의전당 오페라하우스에서 문화예술과 AI의 창의적 융합을 통한 미래 문화예술 생태계 조성을 위해 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 최고의 과학기술 역량을 보유한 우리 대학과 대한민국 대표 문화예술기관인 예술의전당이 만나, AI 기술의 급속한 발전 속에서 문화예술의 새로운 역할과 가능성을 모색하기 위해 추진됐다. 양 기관은 예술과 기술이 서로의 영역을 확장하며 새로운 창작 방식과 관람 경험, 교육 모델을 만들어가는 ‘예술 AI 융합시대’를 함께 열어가기로 했다. 양 기관은 AI를 예술가와 경쟁하는 대체 수단이 아닌, 예술가의 창의성과 표현 가능성을 확장하는 기술로 인식한다는 데 뜻을 모았다. 이를 바탕으로 작곡·시각예술·연주·연기 등 다양한 분야에서 청년 예술가의 새로운 창작 패러다임을 함께 모색하고, 국민 누구나 문화예술을 쉽고 창의적으로 접할 수 있는 기반 조성에 협력하기로 했다. 또한 예술 AI 융합 기술을 통해 문화예술 향유의 문턱을 낮추고, 보다 많은 국민이 쉽고 창의적으로 문화예술을 경험할 수 있는 새로운 콘텐츠와 관람 경험 개발에도 협력한다. 이를 통해 AI가 예술 창작뿐 아니라 관객과 시민의 문화예술 경험을 확장하는 데 기여할 수 있도록 다양한 실험과 시연을 추진할 예정이다. 미래세대를 위한 교육 분야 협력도 강화한다. 양 기관은 AI와 함께 즐기고, 배우고, 창작하며 성장하는 새로운 세대를 위해 예술의전당 교육 프로그램과 연계한 예술 AI 융합 교육 콘텐츠를 공동 개발하고, 시민이 AI 기반 예술 창작을 직접 경험할 수 있는 교육 프로그램을 마련할 계획이다. 우리 대학은 세계적 수준의 AI 연구 역량과 융합 연구 경험을 바탕으로 예술 분야에 AI 기술을 접목해 새로운 창작 가능성을 제시하고, 예술의전당은 대한민국 대표 문화예술기관으로서 축적해 온 공연·전시 역량과 네트워크를 바탕으로 예술 AI 융합의 실험과 확산을 위한 플랫폼 역할을 수행할 예정이다. 장한나 예술의전당 사장은 “예술의전당과 KAIST가 함께 예술 AI 융합이라는 새로운 영역을 개척하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며 “예술과 인공지능의 만남은 단순한 기술협력을 넘어 인간의 상상력과 창의성이 확장되는 새로운 가능성의 영역을 여는 일”이라고 말했다. 이어 “이번 협력이 ‘K-컬처 AI’ 시대를 선도하는 출발점이 되어, 대한민국 문화예술이 기술과 함께 진화하는 새로운 모델을 제시하고 세계 문화예술계에 의미 있는 영감을 전하는 계기가 되기를 기대한다”고 밝혔다. 이광형 KAIST 총장은 “이번 협약을 계기로 과학기술과 예술이 서로의 경계를 넘어 새로운 가치를 창출하고, 문화예술과 AI 융합 시대의 새로운 미래를 열어가기 위해 적극 협력해 나가겠다”며, “KAIST는 이번 협력을 통해 AI가 예술가의 상상력과 시민의 문화예술 경험을 확장하는 든든한 동반자가 될 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.
2026.06.18 조회수 967
AI 데이터센터 냉각 전력 10분의 1로 줄인다 ‘전력 먹는 하마'로 불리는 AI 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 넣는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 기존 매니폴드 마이크로채널(MMC, Manifold MicroChannel) 냉각 기술의 한계를 극복하고, 반도체 칩 내부에 매니폴드(manifold·냉각수를 여러 경로로 나누어 공급·회수하는 구조)와 마이크로채널(microchannel·머리카락보다 가는 미세 물길)을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. AI 반도체의 성능이 높아질수록 칩에서 발생하는 열량도 빠르게 증가하고 있다. 그러나 기존 공랭 방식만으로는 차세대 AI 반도체에서 발생하는 열을 효과적으로 제거하기 어려워지고 있다. 이에 따라 반도체 칩 내부에 냉각수를 직접 흘려 열을 제거하는 액체 냉각 기술이 주목받고 있다. 특히 매니폴드 마이크로채널(MMC)은 머리카락보다 가는 미세 물길인 마이크로채널(microchannel)에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 기술이다. 여기에 매니폴드를 적용하면 냉각수를 여러 지점에 동시에 공급할 수 있어 냉각 효율을 높일 수 있다. 이를 택배 배송에 비유하면 전국 물량을 서울 한 곳에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나누어 배송하는 것과 같다. 물건이 이동하는 거리가 짧아지듯 냉각수의 이동 거리도 줄어들어 에너지 소모를 줄일 수 있다. 하지만 기존 MMC 연구에서는 냉각수가 일부 채널에 집중되고 다른 채널에는 충분히 공급되지 않는 문제가 있었다. 연구팀은 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 구조를 최적화했다. 이를 위해 간단한 계산 모델과 정밀한 시뮬레이션을 함께 활용해 수많은 설계안을 분석했고, 냉각 성능은 높이면서도 에너지 손실은 줄일 수 있는 최적 구조를 찾아냈다. 연구팀은 최적화된 구조를 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 성능을 검증했다. 그 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP, Coefficient of Performance·투입한 에너지 대비 제거한 열의 양을 나타내는 지표)는 106,000을 기록했다. 이는 냉각에 사용하는 에너지 1만큼으로 10만6천 배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 이 수치는 2020년 국제학술지 ‘네이처(Nature)’에 보고된 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수준이다. 쉽게 말해 같은 양의 열을 식히는 데 필요한 에너지가 기존 기술의 10분의 1 수준으로 줄어든 것이다. 특히 이번 성과는 액체가 끓으며 열을 제거하는 복잡한 냉각 방식이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 상온의 물만으로 구현됐다. 또한 현재 반도체 생산라인에서 추가 설비 투자 없이 적용할 수 있어 상용화 가능성도 높다. 이번 연구는 5mm×5mm 크기의 실험용 칩에서 검증됐으나, 연구팀은 동일한 설계 원리를 현재 AI 데이터센터에 쓰이는 GPU·TPU 등 대형 AI 반도체(최대 7.5cm×7.5cm)에도 적용할 수 있다고 밝혔다. 실제로 이를 데이터센터의 콜드 플레이트(냉각수를 흘려 열을 제거하는 금속 냉각판)에 적용한 결과, 기존 대비 30% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했다. 연구팀은 향후 엔비디아(NVIDIA)의 차세대 AI 플랫폼인 '베라 루빈(Vera Rubin)'급 초고성능 칩에도 이 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 연구팀은 이번 기술이 AI 반도체를 비롯해 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 다양한 전자장치의 열관리 문제 해결에 활용될 것으로 전망했다. 특히 AI 데이터센터의 경우 냉각에 많은 전력이 사용되는 만큼, 이번 기술이 데이터센터의 전력 소비와 운영 비용을 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다. 김성진 교수는 "AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력"이라며 "이번 기술이 AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다"고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이영진, 황철현, 이한솔 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 6월 15일 게재됐다. ※ 논문명: Highly energy-efficient manifold microchannel for cooling electronics with a coefficient of performance over 100,000, DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2026.121422 한편 본 연구는 과학기술정보통신부 재원 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업(2021R1A2C3011944)과 방위사업청 재원 국방기술진흥연구소(KRIT) 초고열유속 냉각시스템 특화연구실 사업(KRIT-CT-22-022)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.16 조회수 2006
반도체는 어디까지 작아질 수 있을까? 원자 수준 예측 기술 개발 삼성전자와 TSMC가‘2nm(나노미터·10억분의 1미터) 공정’경쟁에 나서고 있지만, 실제 반도체 칩의 핵심 소자인 트랜지스터의 크기는 아직 10nm 이상이다. 그렇다면 트랜지스터는 실제로 어디까지 더 작아질 수 있을까? 우리 대학 연구진이 원자 수준의 계산을 통해 그 한계를 예측하는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 차세대 반도체 소자 개발의 핵심적 난관인 트랜지스터 미세화의 한계를 분석, 예측할 수 있는 전산 설계 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 트랜지스터는 전류를 켜고 끄는 초소형 스위치로, 스마트폰, 인공지능 컴퓨터 등을 구동하는 반도체 칩의 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 부품이다. 반도체 업계는 더 높은 성능과 낮은 전력 소모를 구현하기 위해 트랜지스터를 지속적으로 작게 만들어 왔다. 그러나 크기가 지나치게 작아지면 양자터널링(전자가 원래 통과할 수 없는 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 양자역학적 현상)이 발생해 전류 제어가 어려워진다. 이 때문에 차세대 반도체 개발에서는 양자터널링의 한계 내에서 트랜지스터를 얼마나 더 작게 만들 수 있는지를 파악하는 것이 중요한 과제이다. 하지만 실험적으로 트랜지스터의 미세화 한계를 직접 확인하기는 사실상 불가능하다. 현재의 기술로는 금속 전극과 반도체가 만나는 접촉부를 원자 수준에서 정밀하게 조절하고 정량적으로 분석하기 어렵기 때문이다. 연구팀은 원자와 전자의 움직임을 기본 물리 법칙만으로 계산하는 제1원리 계산(실험 데이터 없이 물질의 성질을 계산하는 방법)을 활용해 이 문제를 해결했다. 연구팀은 금속 전극과 반도체가 만나는 부분에서 발생하는 복잡한 양자 현상을 정밀하게 분석할 수 있는 다공간 밀도범함구론이라는 새로운 이론-계산 체계를 직접 개발하여 보고한 바 있다. 이번 연구에서는 이를 기반으로 접촉저항(금속 전극과 반도체가 만나는 부분에서 발생하는 전류 흐름의 저항)과 양자터널링 한계(전자가 새어 들어가 전류 제어가 어려워지는 최소 길이)를 원자 수준에서 예측할 수 있는 전산 설계 플랫폼을 구축했다. 이는 실제 반도체를 제작하기 전에 컴퓨터 시뮬레이션만으로 소자의 성능과 한계를 미리 예측할 수 있다는 의미다. 연구팀은 이 기술을 차세대 반도체 후보 물질인 단일층 MoS₂(이황화몰리브덴, 원자층 수준까지 얇게 만들 수 있는 대표적인 2차원 반도체 소재) 소자에 적용했다. 그 결과 금속 전극의 종류와 접촉 구조에 따라 전자가 채널(트랜지스터 내부에서 전류가 흐르는 통로) 안으로 얼마나 깊이 침투하는지, 또 이로 인해 전류 흐름 제어가 얼마나 방해받는지를 정량적으로 분석할 수 있었다. 다시 말해 어떤 금속과 접촉 구조를 선택하느냐에 따라 트랜지스터를 더 작게 만들 수 있는 한계가 달라진다는 사실을 확인한 것이다. 연구 결과, 임계 터널링 길이(전자가 채널 안으로 침투해 트랜지스터 동작에 영향을 주기 시작하는 최소 길이)는 하나의 고정된 값이 아니라는 사실이 밝혀졌다. 이 길이는 금속의 일함수(금속에서 전자를 꺼내는 데 필요한 최소 에너지)와 금속과 반도체가 만나는 경계면의 접촉 구조 등에 따라 달라지는 설계 변수로 나타났다. 즉 트랜지스터를 어디까지 작게 만들 수 있는지는 소재 조합과 구조 설계에 따라 달라질 수 있다는 의미다. 특히 연구팀은 고려한 후보 금속의 종류와 접촉 구조 중에서는 전자가 새어 나가기 시작하는 한계 지점을 4nm(나노미터·10억분의 1미터) 미만까지 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 트랜지스터를 현재 달성한 수준보다 더 작게 만들 수 있는 가능성을 보여주는 결과다. 연구팀은 나아가 서로 다른 특성의 2차원 반도체를 조합해 전력 소모를 줄이는 차세대 반도체 소자의 설계 방향도 함께 제안했다. 이번 연구는 실제 반도체 소자를 제작하기 전에 미세화 한계와 최적 설계 조건을 예측할 수 있는 플랫폼을 마련했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 차세대 초미세 AI 반도체 소자 개발 과정의 시행착오를 줄이고 개발 기간을 단축할 수 있을 것으로 기대된다. 김용훈 교수는 “이번 연구는 차세대 트랜지스터가 어디까지 작아질 수 있는지를 규정할 새로운 물리적 기준을 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “실험적으로 확인하기 어려운 10nm 이하 영역의 양자역학적 현상을 계산으로 분석하여 차세대 트랜지스터 설계에 활용할 수 있는 길을 열었다”고 말했다. 김태형 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 계산 분야의 권위 있는 학술지 '네이처 파트너 저널 npj Computational Materials'에 5월 28일 字 온라인판에 게재됐다. ※ 논문명: Ab initio transfer length method simulations of tunneling limits in 2D semiconductors, DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-026-02101-1 ※ 공저자: 김태형 박사(KAIST 제1저자), 이주호 박사(KAIST 제1저자), 김용훈 교수(KAIST 교신저자) 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.15 조회수 1107
글로벌 과학기술협력 포럼 개최… 지속가능한 국제협력 방안 논의 우리 대학은 과학기술과 글로벌발전 연구센터(G-CODEs, Global Center for Development and Strategy)가 주최한 ‘글로벌 과학기술협력 포럼: 위기를 넘어, 지속가능한 협력으로’를 10일 우리 대학 본원 학술문화관에서 개최했다고 11일 밝혔다. 이번 포럼은 기술패권 경쟁 심화와 글로벌 공급망 재편, 에너지 안보 불확실성 확대 등으로 과학기술 국제협력 환경이 급변하는 상황에서 한국의 국제협력 전략과 실행 역량을 점검하기 위해 마련됐다. 특히 이번 포럼은 지난해 개최된 ‘글로벌 과학기술협력 포럼: 성찰과 전망’의 후속 행사로 마련됐다. 지난해 포럼이 글로벌 과학기술 질서 재편 속 한국의 대응 전략을 논의했다면, 올해는 국제협력의 실행 역량과 제도 기반, 전문인력 양성, 국제공동연구와 연구안보 등 보다 구체적인 협력 과제를 중심으로 논의를 이어갔다. 강상욱 과학기술정보통신부 기조실장의 인사말로 시작된 포럼은 총 3개 세션으로 진행됐다. 첫 번째 세션인 ‘기술지정학 시대의 과학기술 국제협력 재편’에서는 김소영 KAIST 국제협력처장이 좌장을 맡아 경제안보와 기술지정학 환경 변화에 따른 과학기술 국제협력의 방향을 논의했다. 연원호 현대자동차그룹 실장은 경제안보 시대의 글로벌 협력 전략을, 조은교 산업연구원 팀장은 피지컬 AI 시대의 한중 협력 가능성을, 선인경 과학기술정책연구원 연구위원은 국제공동연구를 위한 연구안보의 중요성을 제시했다. 이어 데미안 뱅크(Damian Bank) KAIST 과학기술과 글로벌발전 연구센터 교수와 임채권 KAIST 전기및전자공학부 교수가 토론에 참여했다. 두 번째 세션인 ‘국제공동연구: 쟁점과 과제’에서는 정재용 KAIST 과학기술정책대학원 교수가 좌장을 맡아 국제공동연구의 실제 경험과 제도적 과제를 다뤘다. 김은성 KAIST 물리학과·양자대학원 교수는 KAIST-MIT 글로벌 파트너십 경험을 공유했으며, 이해정 미국 국립표준기술연구소(NIST) 박사는 해외 파트너의 시각에서 본 한국의 협업 역량과 개선 과제를 제시했다. 우석균 KAIST 과학기술정책대학원 교수는 G-CODEs 연구센터에서 진행중인 정부출연연구기관 국제협력 연구의 현황과 특징을 분석하고 국제협력 지원체계 개선 방향에 대해 논의했다. 토론에는 김주영 주한 EU대표부 정책관과 박혜린 한국표준과학연구원 센터장이 참여했다. 세 번째 세션인 ‘과학기술 국제협력 인재 양성’에서는 박수경 KAIST 기계공학과 교수가 좌장을 맡아 국제협력 전문인력 양성과 제도적 기반을 논의했다. 전은주 한국원자력연구원 부장, 엄미정 과학기술정책연구원 센터장, 문종훈 과학기술정보통신부 사무관, 나진엽 외교부 사무관, 고은정 국가과학기술인력개발원 본부장이 패널로 참여해 융합인재의 양성과, 국제협력 실무인력에게 필요한 역량과 훈련, 경력 개발 및 지원 체계 구축 방안을 논의하였다. 박경렬 KAIST 과학기술과 글로벌발전 연구센터장은 “이번 포럼은 과학기술 국제협력을 둘러싼 변화와 과제를 점검하고, 지속가능한 협력 방안을 모색하는 자리였으며, 최근 부쩍 늘어난 중요성을 반영하듯 과학기술 국제협력의 미래 융합인재를 키우는 것에 대한 학생들과 참여자들의 관심이 높았다”고 말했다. 이광형 KAIST 총장은 “과학기술 국제협력은 국가 경쟁력과 미래 성장의 중요한 기반”이라며 “이번 포럼이 급변하는 글로벌 환경 속에서 지속가능한 과학기술 국제협력 방안을 모색하는 계기가 되길 기대한다”고 밝혔다. ※ 포럼 발표 자료: 과학기술과 글로벌발전 연구센터 홈페이지(https://global.kaist.ac.kr/)
2026.06.11 조회수 924
섬유 배열까지 고려한 복합재 성능 예측 기술 개발 항공기와 자동차와 같은 첨단 구조물을 가벼우면서 고성능으로 설계하기 위하여 복합재를 많이 사용하고 있다. 특히 탄소섬유복합재는 금속보다 가벼우면서도 높은 비강도와 비강성을 가져 차세대 경량 구조 소재로 주목받고 있다. 그러나 복합재의 성능은 단순히 재료 자체의 성질만으로 결정되지 않는다. 내부에 배치된 섬유 다발의 방향과 배열, 그리고 제조 과정에서 생기는 미세한 변형이 실제 기계적 성능을 크게 좌우한다. 우리 대학의 기계공학과 김성수 교수 연구팀은 복잡한 형상의 구조물 제작에 널리 활용되는 브레이딩 복합재에서, 제조 중 발생하는 섬유 다발의 배열이 그 패턴과 최종적인 기계적 물성에 미치는 영향을 예측할 수 있는 새로운 해석 모델을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 연구는 실제 제조 과정을 반영한 모델을 제시함으로써, 브레이딩 복합재의 성능 예측 정확도를 높일 수 있는 가능성을 보여준다. 브레이딩 공정은 여러 가닥의 섬유 다발을 원통형 금형 주위에 서로 교차시키며 감아 복합재 구조를 만드는 방법이다. 이 공정은 원통형이나 복잡한 형상의 구조물을 연속 섬유로 제작할 수 있다는 장점이 있어 항공·자동차·압력용기 분야에서 활용 가능성이 크다. 특히 Triaxial braided 복합재는 사선 방향의 섬유 다발에 축 방향 섬유 다발이 추가되어, 축 방향 하중을 효과적으로 견딜 수 있는 구조를 갖는다. 하지만 실제 제조 과정에서는 섬유 다발이 항상 이상적인 직선 형태로 배열되지 않는다. 섬유 간 간격이 좁아지거나 서로 맞물리는 현상이 발생하면, 축 방향 섬유 다발이 굽어지는 Tow undulation이 나타난다. 이러한 굽힘은 섬유가 하중을 전달하는 효율을 떨어뜨려, 복합재의 축 방향 강성을 감소시킬 수 있다. 기존 해석 모델들은 대부분 축 방향 섬유가 곧게 배열된 이상적인 구조를 가정했기 때문에, 이러한 실제 제조 과정의 변화를 충분히 설명하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 브레이딩 구조를 기본 구조와 변형 구조로 구분하고, 두 구조 사이의 전환을 수학적으로 판단할 수 있는 해석 모델을 제안했다. 기본 구조에서는 축 방향 섬유 다발이 거의 직선에 가깝게 배열되지만, 변형 구조에서는 섬유 간 맞물림으로 인해 축 방향 섬유 다발이 주기적으로 굽어진다. 연구팀은 이러한 섬유 경로를 모델에 직접 반영해, 실제 브레이딩 복합재의 내부 구조를 보다 현실적으로 표현했다. 모델의 타당성을 확인하기 위해 연구팀은 서로 다른 지름의 금형을 사용해 브레이딩 복합재 시편을 제작하고, 광학현미경으로 내부 섬유 경로를 관찰했다. 그 결과, 기본 구조에서는 축 방향 섬유가 거의 곧게 유지되는 반면, 변형 구조에서는 축 방향 섬유가 뚜렷하게 굽어지는 현상이 확인됐다. 이는 제안된 모델이 실제 제조 과정에서 나타나는 구조 차이를 잘 반영하고 있음을 보여준다. 또한 연구팀은 제안된 해석 모델을 이용해 다양한 브레이딩 조건에 대한 대규모 데이터를 생성하고, 이를 인공지능 학습에 활용했다. 이후 민감도 분석을 통해 복합재의 탄성계수에 영향을 미치는 주요 형상 인자를 정량적으로 평가했다. 이를 통해 브레이딩 각도, 금형 지름, 섬유 다발 수와 같은 설계 변수가 복합재 물성에 어떤 영향을 미치는지 체계적으로 분석할 수 있었다. 이번 연구는 브레이딩 복합재의 실제 제조 과정에서 발생하는 섬유 배열 변화를 해석 모델에 반영했다는 점에서 의미가 크다. 기존의 이상화된 모델에서 벗어나, 실제 구조 변화와 물성 감소를 함께 설명할 수 있는 기반을 제시했기 때문이다. 연구팀은 이 모델이 향후 항공기, 자동차, 압력용기 등 경량 복합재 구조물의 설계와 성능 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 이 연구는 실험과 해석, 인공지능 기반 데이터 분석을 연결함으로써, 복잡한 브레이딩 복합재 구조를 보다 빠르고 정확하게 평가할 수 있는 가능성을 보여준다. 이는 복합재 제조 공정의 일관성을 높이고, 경량 구조물의 신뢰성 있는 설계에 기여할 수 있는 중요한 기반 기술로 평가된다. 김성수 교수는 “실제 제조 과정에서 발생하는 섬유 배열 변화를 반영한 브레이딩 복합재 해석 모델과 AI 기반 설계 기술을 개발하여, 항공기·자동차용 경량 복합재 구조물의 성능 예측 정확도와 설계 신뢰성을 크게 향상시켰다.”고 말했다. 어드밴스드 컴포짓 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF 21.8)’에 2026년 5월 22일 자로 온라인 게재되었다. ※ 논문명 : Tow undulation effect on the in-plane mechanical properties of two-dimensional triaxial braided composites DOI : 10.1007/s42114-026-01859-8
2026.06.05 조회수 1105
건설및환경공학과 손훈 교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 6월 수상자 선정 우리 대학 건설및환경공학과 손훈 교수가 ‘대한민국 과학기술인상’ 6월 수상자로 선정됐다. 대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 내고 과학기술 발전에 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 부총리상과 상금 1000만원을 수여하는 상이다. 손훈 교수는 중소형 사회기반시설물의 재난·재해 위험을 실시간으로 감지할 수 있는 보급형 고정밀 변위 센서 기술을 개발한 공로를 인정받았다. 최근 교량, 건물 등 사회기반시설물의 노후화가 빠르게 진행되면서 구조물의 안전 상태를 지속적으로 확인하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 전 세계 시설물의 대부분을 차지하는 중소형 구조물은 움직임이 밀리미터 단위로 매우 작아 정밀한 측정이 필요하고, 기존 장비는 가격이 비싸 널리 적용하기 어려웠다. 손 교수는 이러한 한계를 해결하기 위해 밀리미터파 레이더와 미세전자기계시스템(MEMS) 가속도계를 결합하고, 신호처리 알고리즘을 적용해 하나의 센서로 구조물의 흔들림, 기울기, 변위를 동시에 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 해당 센서는 제작 비용이 100만 원 이하로 기존 장비 대비 약 40분의 1 수준이면서도 0.026㎜의 높은 정밀도를 갖췄다. 전력 소모도 기존 대비 100분의 1 수준으로 줄였으며, 주변에서 버려지는 에너지를 활용하는 에너지 수확 기술을 접목해 무선으로 운용할 수 있도록 했다. 이 기술은 미국 스탠퍼드대 주차빌딩, 산호세 고속도로, 중국 웨이팡 교량, 세종 금강보행교 등 국내외 13곳 이상의 현장 실증을 통해 신뢰성을 입증했다. 손 교수는 “상시 관측에서 소외됐던 중소형 시설물을 정밀하게 관리할 수 있는 기술 기반을 마련했다는 데 의의가 있다”며 “앞으로 AI 기반 디지털 트윈 연구를 지속해 안전 진단 시장의 자동화·무인화·지능화를 이끌고, 국민 안전과 재난 예방에 기여하겠다”고 밝혔다.
2026.06.04 조회수 1199
배터리·수소연료전지 성능 높이는 새로운 촉매 설계 기술 개발 배터리와 수소연료전지의 성능은 높이고 에너지 손실은 줄일 수 있는 새로운 촉매 설계 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 우리 대학 화학과 황승준 교수팀은 서울대학교(총장 유홍림) 화학생물공학부 류재윤 교수팀과의 공동연구를 통해 배터리와 연료전지 내부에서 전기를 만드는 핵심 반응의 효율을 높일 수 있는 새로운 촉매 설계 전략을 제시했다고 1일 밝혔다. 촉매는 화학 반응이 더 빠르고 효율적으로 일어나도록 돕는 물질이다. 배터리나 연료전지에서는 전기를 만드는 반응을 원활하게 해주는 역할을 한다. 촉매는 보통 가운데 금속과 그 주변을 둘러싼 분자 구조로 이루어져 있다. 기존 연구에서는 반응 성능을 높이기 위해 금속 종류를 철(Fe) 대신 코발트(Co)나 니켈(Ni)로 바꾸거나, 금속 주변의 분자 구조(리간드)를 새롭게 설계하는 방식이 주로 사용됐다. 쉽게 말해, 촉매 자체의 재료나 형태를 바꿔 더 잘 반응하도록 만드는 방식이다. 반면 이번 연구는 촉매 자체를 크게 바꾸지 않고도, 촉매 주변의 전기적 환경만 조절해 성능을 높였다는 점에서 차별성이 있다. 쉽게 비유하면, 이번 연구는 ‘요리 도구 자체를 바꾸는 대신, 주방 환경을 조절해 요리를 더 잘되게 만든 것’에 비유할 수 있다. 기존 촉매 연구는 프라이팬 재질을 바꾸거나 모양을 새롭게 만드는 방식에 가까웠다. 반면 이번 연구는 프라이팬은 그대로 두고, 주변의 온도와 공기 흐름을 정교하게 조절해 음식이 더 잘 익도록 만든 방식이다. 즉, 촉매 자체를 새로 만드는 대신 촉매 주변의 전기적 환경을 조절해 반응이 더 효율적으로 일어나도록 만든 것이 이번 연구의 핵심이다. 연구팀은 촉매 주변에 ‘양이온(+)’을 배치해 아주 작은 전기장을 만들면, 전기를 만드는 데 필요한 반응이 더 안정적으로 일어나도록 유도할 수 있음을 확인했다. 특히 원하는 반응이 일어나는 비율은 기존 12% 수준에서 최대 52%까지 높아졌다. 연구팀은 이를 통해 기존보다 더 적은 에너지로 원하는 반응을 효율적으로 유도할 수 있음을 확인했다. 이는 배터리와 수소연료전지의 효율과 수명, 안정성을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구에서 다룬 산소 환원 반응(ORR·산소가 전자를 받아 전기를 만드는 핵심 반응)은 수소차용 연료전지(Fuel Cell·수소와 산소의 화학 반응으로 전기를 생산하는 장치)와 금속-공기 전지(Metal-Air Battery·금속과 공기 중 산소를 이용해 전기를 저장·생산하는 차세대 배터리) 등 차세대 에너지 장치에서 전기를 생산하는 핵심 반응이다. 연구팀은 또한 이번 원리가 이산화탄소(CO₂)나 수소를 다른 유용한 물질로 전환하는 촉매 기술에도 적용될 수 있어, 향후 이산화탄소 저감 기술과 친환경 수소 생산 기술 등 다양한 차세대 에너지 촉매 개발에 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 황승준 교수는 “이번 연구는 촉매 자체의 구조를 바꾸지 않고도 주변의 전기적 환경만으로 반응 특성을 정교하게 제어할 수 있음을 보여준 사례”라며 “차세대 배터리와 연료전지, 친환경 에너지 촉매 기술 개발에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다”고 말했다. POSTECH 화학과 조휘율·강봄 박사과정생과 KAIST 김동영 박사후연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 미국화학회지(JACS, Journal of the American Chemical Society)에 4월 12일 온라인 게재됐다. ※ 논문명: Localized Cation Unlocks Unique Activity–Selectivity Trends in Molecular Oxygen Reduction Catalysis, DOI: pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.5c18246 주저자 정보: 조휘율(박사과정, POSTECH), 강봄(석박사통합과정, POSTECH), 김동영(박사 후 연구원, KAIST) 한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단의 '한우물파기 기초연구' 및 나노 및 소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.01 조회수 1251

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