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광컴퓨팅·양자 보안 핵심 ‘빛 반도체’ 직접 찍어낸다
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.
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.
2026.01.06
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KAIST IDEC, 전국 단위 시스템반도체 설계 챌린지대회 첫 개최
우리 대학 반도체설계교육센터(IDEC, 소장 박인철)가 주최한 ‘제1회 시스템반도체 설계 챌린지 대회’가 지난 23일 KAIST 학술문화관 정근모 홀에서 성황리에 개최됐다.
이번 대회는 IDEC이 전국 단위로 처음 개최한 반도체 설계 경진대회로, 전국 6개 지역 캠퍼스(경북대, 광운대, 부산대, 전남대, 충북대, 한양대)에서 진행된 예선을 통과한 17개 팀이 본선에 진출해 실력을 겨뤘다.
IDEC은 그동안 지역 캠퍼스를 중심으로 시스템반도체 및 SoC(System on Chip) 설계 전문 인력 양성과 지역 교육 인프라 구축에 핵심적인 역할을 수행해 왔다.
이번 대회는 6개 지역 캠퍼스에서 개별적으로 운영되던 경진대회를 하나의 전국 대회로 통합 개최했다는 점에서 의미가 크다. 특히 지역 교육 활성화는 물론, 전국 단위의 잠재 인재 발굴을 위한 국가적 플랫폼으로서 IDEC의 역할을 강화하는 계기가 됐다.
올해 9월부터 11월까지 약 3개월간 진행된 예선 경진대회에는 전국 6개 지역 캠퍼스에서 총 84개 팀, 학부생 208명이 참가했으며, 캠퍼스별 상위 팀이 선발돼 총 17개 팀이 본선 무대에 올랐다.
이번 대회의 운영위원장은 고려대학교 전상근 교수가 맡았으며, KAIST를 포함한 전국 대학의 교수 10여 명이 평가위원으로 참여해 심사의 공정성과 전문성을 높였다.
박인철 KAIST IDEC 소장은 “이번 대회는 그동안 지역에 국한돼 있던 반도체 설계 경진대회를 전국 단위로 통합·확산했다는 점에서 큰 의미가 있다”며, “IDEC은 앞으로도 지역 거점 캠퍼스를 중심으로 한 교육 플랫폼 역할을 강화해, 반도체 산업을 이끌 잠재적 인재를 조기에 발굴하고 체계적으로 육성해 나가겠다”고 말했다.
본선에서 가장 우수한 성과를 거둔 대상 ‘Avant(아방)’팀과 금상 ‘부산의 인재’팀, 2개 팀에게는 산업통상부 장관상이 수여됐으며, 박인철 KAIST IDEC 소장이 직접 시상해 수상팀의 노력을 격려했다.
대상을 차지한 한양대 ERICA 이건호 학생은 “회로를 공부하며 진로에 대한 고민이 많았는데, 이번 수상을 통해 그간의 노력이 헛되지 않았다는 확신을 얻었다”며 “팀명인 ‘Avant(아방)’의 의미처럼 앞으로는 스스로를 믿고 학업에 더욱 정진해 나가겠다”고 소감을 전했다.
KAIST 반도체설계교육센터(IDEC)는 1995년 설립 이후 국내 반도체 설계 인력 양성의 핵심 기관으로서 역할을 수행해 왔다.
한편 IDEC은 내년에도 제2회 시스템반도체 설계 챌린지 대회를 더욱 발전된 형태로 개최할 예정이며, 지역 거점 교육 플랫폼으로서의 역할을 지속 강화해 대한민국 반도체 산업의 미래를 이끌 우수 인재 발굴과 육성에 기여할 계획이다.
2025.12.24
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AIxCC 재패한 KAIST 교수·동문, 우승상금 중 1.5억 원 모교에 기부
우리 대학은 전산학부 한형석 동문(박사 졸업)과 윤인수 동문(학사 졸업, 현 전기및전자공학부 부교수)이 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 세계 최대 AI 보안 기술 경진대회 ‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승한 ‘팀 애틀란타’의 우승상금 중 1억 5천만 원을 모교 KAIST에 기부했다고 23일 밝혔다.
AIxCC 결선은 올해 8월 미국 라스베이거스에서 개최됐으며, 삼성리서치와 KAIST·포스텍·조지아공대 연구진으로 구성된 ‘팀 애틀란타’가 최종 1위를 차지했다. AIxCC는 총상금 2,950만 달러(약 410억 원)가 걸린 세계 최대 규모의 AI 보안 경진대회로, 지난 2년 동안 전 세계 보안 기업과 연구팀이 AI 기반 보안 기술을 겨루며 최고의 기술력을 선보여 왔다.
이번 대회에는 총 91개 팀이 등록했고, 이 중 31개 팀이 예선에 참가했으며 7개 팀이 본선에 진출했다. ‘팀 애틀란타’는 400만 달러(약 58억)의 1위 상금을 획득했으며, 2·3위 팀의 점수를 합친 것에 필적하는 압도적 성적으로 승리를 확정했다. 또한 ‘가장 많은 취약점을 탐지한 팀’, ‘최고 점수 획득 팀’ 등 주요 타이틀을 동시에 석권하며 기술적 우수성을 인정받았다.
한형석 동문은 KAIST 전산학부에서 2017년 학사, 2023년 박사학위를 취득한 뒤 조지아공대 박사후연구원을 거쳐 현재 Samsung Research America에서 근무하고 있다. 그는 대회에서 취약점 자동 탐지 시스템 개발과 전체 시스템 통합·인프라 구축을 이끄는 팀 리더 역할을 맡아 큰 기여를 했다.
윤인수 동문은 KAIST 전산학과에서 2015년 학사, 조지아공대에서 2020년 박사학위를 받은 뒤, 2021년부터 KAIST 전기및전자공학부 교수로 재직하고 있다. 그는 이번 대회에서 패치 개발팀 리더를 맡아 시스템 완성도를 높이는 데 핵심적 역할을 담당했다.
두 연구자는 우승 상금 중 1억 5천만 원을 전산학부와 전기및전자공학부에 기부하기로 했으며, 전산학부는 이를 장학기금으로, 전기및전자공학부는 학생 교육 및 연구 지원에 사용해 기부 취지를 반영할 예정이다.
한형석 동문은 “AI가 스스로 취약점을 찾아내고 패치까지 완성하는 시스템을 만드는 것은 오랜 꿈이자 보안 분야의 중요한 이정표이다. KAIST 동문들과 함께 의미 있는 결과를 낼 수 있어 기쁘며, 모교가 세계적인 기술 발전에 계속해서 선한 영향력을 발휘하길 기대한다”라고 밝혔다.
윤인수 교수는 “Team Atlanta 팀원 모두에게 정말 고맙다. 특히 전체 팀 리더이자 지도교수이신 김태수 교수님, 함께 고생한 연구실 학생들, 그리고 이번 뜻깊은 기부에 동참한 한형석 박사에게 특별히 고맙다는 말을 전하고 싶다”고 말했다.
이광형 KAIST 총장은 “KAIST 동문들이 세계적인 기술 경쟁의 무대에서 탁월한 성과를 거두고, 모교 발전을 위해 귀중한 기부까지 실천해 준 데 깊이 감사드린다. 이번 성과는 KAIST의 교육·연구 역량을 보여주는 동시에, 우리나라 AI·보안 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 뜻깊은 사례다. KAIST는 앞으로도 첨단 AI·보안 기술을 선도하며 인류와 사회에 기여하는 창의적 인재 양성에 최선을 다하겠다.”라고 말했다.
한편 KAIST 동문 기부 확산을 위해 KAIST 발전재단은 팀카이스트(https://giving.kaist.ac.kr/ko/sub01/sub0103_1.php) 캠페인을 운영하며 동문 참여를 독려하고 있다.
2025.11.25
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‘로봇 전자눈’초소형 적외선 센서 상온 3D 프린팅 제작 가능
어둠 속에서도 사물을 인식하는 ‘전자 눈’ 기술이 한층 더 진화했다. 자율주행차의 라이다(LiDAR), 스마트폰의 3D 안면 인식, 헬스케어 웨어러블 기기 등에서 사람의 눈을 대신해 ‘보는 기능’을 수행하는 적외선 센서가 핵심 부품으로 꼽히는 가운데, KAIST·공동연구진이 원하는 형태와 크기로 초소형 적외선 센서를 제작할 수 있는 상온 3차원(3D) 프린팅 기술을 세계 최초로 개발했다.
우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 고려대학교 오승주 교수, 홍콩대학교 티안슈 자오(Tianshuo ZHAO) 교수와 공동으로 상온에서 원하는 형태와 크기의 10 마이크로미터(µm) 이하 초소형 적외선 센서를 제작할 수 있는 3D 프린팅 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
적외선 센서는 눈에 보이지 않는 적외선 신호를 전기 신호로 변환하는 핵심 부품으로, 로봇비전 등 다양한 분야의 미래형 전자기술을 구현하는 데 필수적이다. 이에 따라 센서의 소형화·경량화, 그리고 다양한 형태(폼팩터) 구현의 중요성이 커지고 있다.
기존 반도체 공정 기반 제조 방식은 대량생산에는 적합했지만, 빠르게 변화하는 기술 수요에 유연하게 대응하기 어렵고, 고온 공정이 필수여서 소재 선택이 제한되며 에너지 소비가 많다는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 금속·반도체·절연체 소재를 각각 나노결정 형태의 액상 잉크로 만들어 단일 프린팅 플랫폼에서 층층이 쌓아 올리는 초정밀 3차원 프린팅 공정을 개발했다.
이를 통해 적외선 센서의 핵심 구성 요소를 상온에서 직접 제작할 수 있으며, 맞춤형 형태와 크기의 초소형 센서 구현이 가능해졌다.
특히 연구팀은 나노입자 표면의 절연성 분자를 전기가 잘 통하는 분자로 바꾸는 ‘리간드 교환(Ligand Exchange)’ 기법을 3D 프린팅 과정에 적용해, 고온 열처리 없이도 우수한 전기적 성능을 확보했다.
그 결과, 사람 머리카락 굵기의 1/10 수준(10 µm 이하)의 초소형 적외선 센서 제작에 성공했다.
김지태 교수는 “이번에 개발된 3차원 프린팅 기술은 적외선 센서의 소형화·경량화를 넘어, 기존에 상상하기 어려웠던 혁신적인 폼팩터 제품 개발을 앞당길 것”이라며 “또한 고온 공정에서 발생하는 막대한 에너지 소비를 줄여 생산 단가 절감과 친환경적 제조 공정을 실현함으로써, 적외선 센서 산업의 지속 가능한 발전에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 결과는 세계적 학술지 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications) 2026년 10월 16일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Ligand-exchange-assisted printing of colloidal nanocrystals to enable all-printed sub-micron optoelectronics, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-64596-4
이번 연구는 과학기술정보통신부의 우수신진연구(RS−2025-00556379), 국가전략기술 소재개발사업(RS−2024-00407084), 원천기술국제협력개발사업(RS−2024-00438059)의 지원으로 수행됐다.
2025.11.03
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그린수소 전지를 전자레인지 돌리듯 단 10분만에 완성하다
이산화탄소를 배출하지 않는 그린수소(Green Hydrogen) 생산의 핵심 기술인 고체산화물 전해전지((Solid Oxide Electrolysis Cell, SOEC)는 세라믹 분말을 고온에서 굳히는 ‘소결’ 과정이 필요하다. 우리 대학 연구진은 이 과정을 6시간에서 10분으로 단축하고 온도도 1,400℃에서 1,200℃로 낮추는 데 성공했다. 이번 기술은 전지 제조의 에너지와 시간을 크게 줄여, 친환경 수소 시대를 앞당길 혁신으로 평가받고 있다.
우리 대학은 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 단 10분 만에 그린수소의 고성능 전해전지를 완성할 수 있는 초고속 제조 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
이번 기술의 핵심인 ‘소결’ 은 전지를 이루는 세라믹 가루를 고온에서 구워 단단히 결합시키는 과정이다. 이 과정이 제대로 이루어져야 전지가 가스를 새지 않고(수소와 산소가 섞이면 폭발 위험), 산소 이온이 손실 없이 이동하며, 전극과 전해질이 단단히 밀착되어 전류가 원활히 흐른다. 즉, 전해전지의 성능과 수명은 얼마나 정밀하게 굽느냐에 달려 있다.
연구팀은 마이크로파를 이용해 재료를 내부부터 균일하게 가열하는 ‘체적가열(Volumetric Heating)’기술을 적용해, 기존 수십 시간이 소요되던 소결(sintering) 과정을 30배 이상 단축하는데 성공했다.
기존에는 1,400℃ 이상의 고온에서 장시간 처리해야 했는데 이번 연구에서는 마이크로파를 이용해 내부부터 동시에 가열함으로써, 단 10분 만에 1,200℃에서도 안정적인 전해질 형성이 가능함을 입증했다.
기존 공정에서는 전지를 만들 때 필수 재료인 세리아(CeO₂) 와 지르코니아(ZrO₂)가 너무 높은 온도에서 서로 섞여버려, 재료의 품질이 떨어지는 문제가 있었다. 하지만 KAIST의 새 기술은 이 두 재료가 서로 섞이지 않는 알맞은 온도에서 단단하게 붙도록 조절해, 흠집 없이 치밀한(빈틈 없는) 전해질층을 만드는 데 성공했다.
즉, ‘공정시간’은 하나의 전지를 완성하기 위해 필요한 가열, 유지, 냉각 과정을 모두 포함한 전체 제조 시간을 의미한다. 기존 일반 소결 공정은 약 36.5시간이 소요됐으나, 이번 마이크로웨이브 기술은 70분 만에 완료되어 약 30배 이상 빠른 제조 속도를 보였다.
그 결과, 새롭게 제작된 전지는 750℃에서 분당 23.7mL의 수소를 생산하고, 250시간 이상 안정적으로 작동하며 우수한 내구성을 보였다. 또한 3차원 디지털 트윈 분석(가상 시뮬레이션)을 통해 초고속 가열하는 소결 공정이 전해질(전지 속 재료)의 치밀도를 높이고, 연료극 내 산화니켈(NiO) 입자의 비정상적으로 커지지 않도록 조절함으로써 수소 생산 효율을 향상시킨다는 사실을 규명했다.
이강택 교수는 “이번 연구는 고성능 고체산화물 전해전지를 신속하고 효율적으로 제조할 수 있는 새로운 제조 패러다임을 제시한 성과”라며, “기존 공정 대비 에너지 소비와 시간 비용을 획기적으로 절감할 수 있어 상용화 가능성이 매우 높다”고 밝혔다.
기계공학과 유형민, 장승수 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지인 어드벤스드 머티리얼스(Advanced Materials) (IF: 26.8) 10월 2일 字 온라인판에 게재되었다. 또한 해당 논문은 연구의 파급력을 인정받아 표지논문 (Inside front cover) 으로 선정되었다.
※ 논문명: Ultra-Fast Microwave-Assisted Volumetric Heating Engineered Defect-Free Ceria/Zirconia Bilayer Electrolytes for Solid Oxide Electrochemical Cells,
DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202500183
이 성과는 과학기술정보통신부 H2 Next Round 사업, 중견연구자지원사업, 글로벌 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행했다.
2025.10.28
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빛과 AI로 3D 프린팅 더 튼튼하고 경제적으로
치과 치료부터 복잡한 시제품 제작까지 널리 쓰이는 ‘광경화 3D 프린팅’은 빠르고 정밀하지만 충격에 약해 쉽게 파손되는 한계가 있었다. KAIST 연구진이 이 약점을 극복할 수 있는 신기술을 개발, 의료용 보형물부터 정밀 기계 부품까지 한층 튼튼하면서도 경제적으로 제작할 수 있는 길을 열었다.
우리 대학은 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 광경화 3D 프린팅의 내구성 한계를 근본적으로 해결할 수 있는 신기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
디지털 광 조형(Digital Light Processing, DLP) 기반 3D 프린팅은 빛으로 액체 레진(고분자 중합체)을 굳혀 정밀한 구조물을 빠르게 제조하는 기술로, 치과·정밀 기계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존 사출 성형은 내구성은 뛰어나지만 금형 제작에 많은 시간과 비용이 드는 반면, 광경화 3D 프린팅은 자유로운 형상 구현이 가능하지만 내구성의 약점이 있었다.
김 교수 연구팀은 ▲충격과 진동을 흡수하면서도 고무에서 플라스틱까지 다양한 물성을 구현할 수 있는 신규 광경화 레진 소재와 ▲구조물의 각 부위에 최적 강도를 자동 배치하는 머신러닝 기반 설계 기술을 결합해 문제를 풀어냈다.
연구팀은 ‘동적 결합을 도입한 폴리우레탄 아크릴레이트(PUA)’ 소재를 개발해 기존 소재 대비 충격·진동 흡수 능력을 크게 높였다. 또한 빛의 세기를 조절해 하나의 레진 조성물에서 서로 다른 강도를 구현할 수 있는 ‘회색조 DLP’ 기술을 적용, 구조물 내 부위별 맞춤 강도를 부여하는 데 성공했다. 이는 인체의 뼈와 연골이 다른 역할을 하며 조화를 이루는 원리에서 착안한 것이다.
머신러닝 알고리즘은 구조와 하중 조건을 분석해 최적의 강도 분포를 자동으로 제안한다. 이를 통해 소재 개발과 구조 설계가 유기적으로 연결되며, 맞춤형 강도 분배가 가능해졌다.
경제성 또한 주목할 부분이다. 기존에는 다양한 물성을 구현하기 위해 고가의 ‘다중 재료 프린팅’ 기술이 필요했지만, 이번 기술은 단일 소재와 단일 공정만으로 동일한 효과를 내 생산 비용을 크게 절감한다. 복잡한 장비나 재료 관리가 불필요해지고, AI 기반 구조 최적화로 연구개발 시간과 제품 설계 비용까지 줄일 수 있다.
김미소 교수는 “이번 기술은 소재 물성과 구조 설계의 자유도를 동시에 확장한 것”이라며, “환자 맞춤형 보형물은 더 내구성 있고 편안해지고, 정밀 기계 부품도 더욱 견고하게 제작할 수 있을 것”이라고 설명했다. 이어 “단일 소재·단일 공정만으로 다양한 강도를 구현해 경제성까지 확보한 점이 큰 의미가 있다”며 “향후 바이오메디컬, 항공·우주, 로봇 등 다양한 산업 분야로의 활용이 기대된다”고 덧붙였다.
이번 연구는 KAIST 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 주도했으며, KAIST 박사과정 남지수 학생이 제1저자로 참여했다. 성균관대 복신 첸(Boxin Chen) 학생도 공동연구로 기여했다. 연구 결과는 재료과학 분야 세계적 권위 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF 26.8)에 7월 16일 자 온라인 게재됐다. 또한 연구의 우수성을 인정받아 학술지 권두 도판(Frontispiece)에도 선정됐다.
※ 논문 제목: Machine Learning-Driven Grayscale Digital Light Processing for Mechanically Robust 3D-Printed Gradient Materials
※ DOI: 10.1002/adma.202504075
본 연구의 성과로 김미소 교수는 2025년 7월 국제 학술 출판사 와일리(Wiley)가 주관하는‘와일리 라이징 스타 어워드(Wiley Rising Star Award)’와 ‘와일리 여성 재료과학상(Wiley Women in Materials Science Award)’을 동시에 수상하며 국제적으로도 많은 주목을 받고 있다.
와일리 라이징 스타 어워드는 향후 학문적 리더로서의 잠재력을 지닌 신진 연구자에게 주어지는 상이며, 와일리 여성 재료과학상은 재료과학 분야에서 탁월한 업적을 이룬 여성 과학자를 기리기 위해 제정된 권위 있는 상이다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단 BRIDGE 융합연구개발사업, 중견연구자지원사업, 차세대 반도체 대응 미세기판 기술개발사업의 일환으로 수행됐다.
2025.09.29
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차세대 전자코 칩 3D 프린팅 + AI 융합 생산 플랫폼 개발
우리 대학 기계공학과 김지태 교수, 박인규 교수 공동연구팀은 3차원 프린팅 기술과 인공지능(AI)을 융합해 98%에 달하는 가스 판별 정확도를 지닌 나노선 기반 전자코 마이크로 칩 개발에 성공했다.
금속산화물 반도체 나노선은 극미량의 가스를 검출할 수 있는 유망한 소재로 알려져 있다. 다양한 종류의 가스의 농도와 성분을 함께 읽어내기 위해서는 서로 다른 특성의 여러 나노선들을 하나의 마이크로 칩에 심어야 한다. 하지만 기존 제조 방식으로는 매우 어려웠다.
연구팀은 독자적으로 개발한 초정밀 나노 3차원 프린터를 활용해 24종류의 서로 다른 반도체 나노선을 매우 작은 하나의 마이크로 칩 위에 제작하였다. 고성능 전자코 모델 구현을 위해서는 다양한 센서를 동시에 활용하는 스케일업이 중요한데, 본 공정은 나노선에 금속과 금속산화물의 양을 원하는 대로 조성하고 정밀하게 제어함으로써, 수십 종의 서로 다른 소재를 손쉽게 제작할 수 있는 획기적인 기술이다.
가스에 반응하는 24개 나노선의 각기 다른 전기 신호 패턴을 조합해 이를 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)' AI 모델에 학습시켜 가스를 인식하고 분류하였다. 그 결과 메탄 (CH₄), 암모니아(NH₃), 에탄올(CH₃CH₂OH), 일산화탄소(CO), 황화수소(H₂S) 등 5가지 표적 가스 판별 정확도를 98% 까지 향상시켰다. 본 연구를 통해 개발된 3D 프린팅의 유연성과 AI의 지능이 결합된 새로운 제조 플랫폼은 환경 모니터링, 의료 진단, 산업 안전, 스마트홈 등 다양한 분야에서 맞춤형 고성능 가스 센서 시스템을 구현하는 데 핵심적인 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 국제 권위 학술지 『Advanced Science』 (IF: 14.1) 8월 26일자 온라인판에 게재됐다. 이번 과학기술정보통신부 우수신진연구, 국가전략기술 소재개발사업, 나노 및 소재기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
“Universal 3D-Printing of Suspended Metal Oxide Nanowire Arrays on MEMS for AI-Optimized Combinatorial Gas Fingerprinting”
DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202511794
2025.09.02
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KAIST-프린스턴대, 기후위기 대응 ‘넷제로 코리아’ 공식 출범
우리 대학 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수 연구팀이 미국 프린스턴대학교 앤드링거 환경·에너지 연구센터와 탄소중립 공동연구 추진을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고, ‘넷제로 코리아(Net-Zero Korea, 이하 NZK)’ 프로젝트를 공식 출범했다고 27일 밝혔다. 이번 프로젝트는 부산 벡스코에서 열린 기후산업국제박람회(WCE) 현장에서 발표됐으며, 구글의 시드펀딩으로 시작된다.
NZK 프로젝트는 단기적으로 한국의 에너지 및 산업 부문의 탄소중립 전환을 가속화하고, 중장기적으로는 정책 수립과 실행을 위한 한국의 에너지시스템 모델링 역량을 강화하는 것을 목표로 한다. 에너지 시스템 모델링은 청정에너지로과 탄소중립으로의 전환을 연구하는데 핵심적인 역할을 한다.
특히, 이번 연구는 프린스턴대가 2021년 발표해 주목을 받은 ‘넷제로 아메리카(Net-Zero America)’ 프로젝트의 선도적 모델링 방법론을 KAIST의 통합평가 모형 연구와 접목하여 한국 실정에 맞게 적용할 계획이다.
넷제로 코리아 프로젝트는 구글, KAIST, 프린스턴대학교의 재원으로 추진된다. 이번 연구는 지역별 토지 이용 변화부터 일자리 창출에 이르기까지 다양한 요소를 정밀 분석하고, 그에 따른 에너지·산업시스템의 변화를 구체적으로 시각화하는 것이 특징이다. 또한 국제 협력 네트워크를 기반으로 연구를 진행하는 한편, 한국의 특수성을 반영한 모델링을 수행한다. 특히 KAIST는 국제무역 영향을 통합한 최적화 기반 오픈소스 에너지·산업시스템 모델을 개발해 글로벌 학계와 정책 연구에 기여할 예정이다.
따라서 이번 모델링 연구의 핵심은 ‘넷제로 아메리카(Net-Zero America)’에서 주목받았던 정밀한 분석과 현실적 접근 방법을 한국에 적용하는 데 있다. 이를 통해 높은 공간적·시간적·부문별·기술적 해상도로 에너지와 산업시스템의 변화를 구체적으로 시각화하고, 지역별 토지 이용 변화, 자본 투자 규모, 일자리 창출, 대기오염에 따른 건강 영향 등 다양한 요소를 종합적으로 분석함으로써 이해관계자들에게 실질적이고 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다.
아울러 우리 대학 연구팀은 호주, 브라질, 중국, 인도, 폴란드 등 세계 주요 연구기관과 국가 단위 탈탄소화 모형 연구를 수행해 온 프린스턴대 연구진과 협력하여, 글로벌 연구 네트워크를 활용한 공동연구를 진행할 예정이다.
우리 대학은 한국에 특성화된 글로벌 통합평가모형(IAM) 개발 경험을 바탕으로, 최적화 기반 오픈소스 에너지·산업시스템 모델에 국제무역 영향을 통합하는 새로운 시도를 주도할 예정이다. 무역이 경제 전반에서 중요한 역할을 하는 한국의 특수성을 반영해 기존의 국가 단위 에너지 모델링 한계를 보완하고자 한다.
프린스턴대 측 연구책임자인 웨이 펑(Wei Peng) 교수는 "KAIST의 세계적 수준 통합평가 모델링 전문가들과 협력을 통해 매크로에너지 모형과 통합평가 모형의 장점을 접목한 새로운 연구를 통해 한국처럼 무역이 경제에서 중요한 역할을 하는 많은 국가에 적용할 수 있는 역량을 구축할 수 있을 것”이라고 말했다.
안토니아 가웰(Antonia Gawel) 구글 파트너십 담당 디렉터는 “KAIST와 프린스턴대가 한국에서 진행하는 이번 의미 있는 연구를 지원하게 되어 매우 기쁘게 생각한다”며 “이는 2030년까지 당사 공급망 전반에서 넷제로 배출을 달성하려는 구글의 목표에 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
전해원 녹색성장지속가능대학원 교수는 “넷제로 연구를 선도해 온 프린스턴 대학교와의 공동연구를 통해 한국 탄소중립과 지속가능한 에너지의 달성에 과학적인 근거 기반을 제공할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
이광형 총장은 “KAIST는 프린스턴대학교와 미국과 한국의 대표 연구기관으로 손잡고 기후위기 대응을 위한 과학 기반 정책 지원 체계를 공동 구축한게 되어 매우 뜻깊게 생각한다. 이번 협력은 한국 사회의 탄소중립 달성뿐만 아니라 글로벌 기후위기 대응에도 중요한 기여가 될 것이다”라고 전했다.
2025.08.28
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윤인수 교수 연구팀이 참여한 '팀 애틀랜타' 미국 DARPA AI 사이버챌린지 우승 쾌거..상금 55억 원
우리 대학은 삼성리서치 김태수 상무가 이끄는 전기및전자공학부 윤인수 교수 연구팀이 POSTECH, 조지아공과대학교(Georgia Tech) 연구진과 함께 구성한 연합팀 ‘팀 애틀랜타(Team Atlanta)’가 8월 8일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 해킹 콘퍼런스‘DEF CON 33’에서, 미국 국방고등연구계획국(DARPA) 주관‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승을 차지했다고 9일 밝혔다.
이번 성과로 팀은 미화 400만 달러(약 55억 원)의 상금을 수상하며, 인공지능 기반 자율 사이버 방어 기술의 우수성을 세계 무대에서 입증했다.
AI 사이버 챌린지(AIxCC)는 DARPA와 미국 보건첨단연구계획국(ARPA-H)이 공동 주관하는 2년간의 글로벌 경연으로, 인공지능 기반 CRS를 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동 분석·탐지·수정하는 능력을 겨룬다. 대회 총상금은 2,950만 달러이며, 최종 우승팀에는 400만 달러가 수여된다.
대회 결선에서 팀 애틀랜타는 총점 392.76점을 기록해, 2위 Trail of Bits를 170점 이상 차이로 따돌리며 압도적인 성적으로 정상에 올랐다.
팀 애틀랜타가 이번 대회를 통해서 개발한 사이버 추론 시스템(CRS, Cyber Reasoning System)은 대회에서 투입된 다양한 유형의 취약점을 자동으로 탐지하고 상당수를 실시간 패치하는데 성공했다.
결선에 진출한 7개 팀은 총 70개의 인위적(injected) 취약점 중 평균 77%를 발견하고, 그 중 61%를 패치했다. 또한 실제 소프트웨어에서 알려지지 않은 취약점 18건을 추가로 찾아내 AI 보안 기술의 잠재력을 입증했다.
우승팀을 포함한 모든 CRS 기술은 오픈소스로 제공될 예정이며, 병원·수도·전력 등 핵심 인프라 보안 강화에 활용될 전망이다.
팀 애틀랜타의 우리 대학 전기및전자공학부 윤인수 교수는 “엄청난 성과를 이루게 되어 매우 기쁘다. 이번 성과는 한국의 사이버 보안 연구가 세계 최고 수준에 도달했음을 보여주는 쾌거이며, 한국 연구진의 역량을 세계 무대에 보여주게 되어 뜻깊었다”라며, “앞으로도 AI와 보안 기술의 융합을 통해 국가와 글로벌 사회의 디지털 안전을 지키는 연구를 지속하겠다”고 밝혔다.
이광형 우리 대학 총장은 “이번 우승은 KAIST가 미래 사이버 보안과 인공지능 융합 분야에서 세계적인 선도 기관임을 다시 한번 입증한 사례”라며, “우리 연구진이 세계 무대에서 당당히 경쟁하고 성과를 창출할 수 있도록 전폭적인 지원을 이어가겠다”고 말했다.
2025.08.10
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산업디자인학과 '루시' 팀, 'AI 크리에이티브 챌린지' 대상 수상
우리 대학 산업디자인학과 여남규, 오세준, 주하진, 한승희 학생으로 구성된 '루시' 팀이 지난 7월 11일~12일 대전 디자인진흥원 'AI 크리에이티브 챌린지'에서 대상을 수상했다.
산업통상자원부의 지역디자인산업진흥사업 일환으로 진행된 이번 행사에는 대전 지역 6개 대학(목원대·배재대·충남대·한남대·한밭대·KAIST)에서 총 17개 팀 60여 명이 참가하여, ‘바이오헬스’, '첨단반도체', ‘지능형 모빌리티’ 등 지역 특화 기술을 접목한 디자인 솔루션을 완성했다.
참가자들은 아이디어 구상에서 프로토타입 제작, 최종 발표까지 전 과정을 직접 수행하며 실전 경험을 쌓았으며, 삼성전자 고성찬 디자이너· 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수·김은영 홍익대학교 교수가 실무 관점의 조언과 피드백을, 송봉규 BKID 대표·김기현 한국예술종합학교 교수 등 학계·산업계 전문가들이 심사위원으로 참여해 디자인 완성도와 사업화 가능성을 심층 평가했다.
'루시' 팀은 AI 융합 바이오헬스 및 모빌리티 기술을 적용해 화재 시 유독성 연기로 인한 질식 방지를 위해 유리를 흡착 ·절단하는 '인명 구조 드론' 콘셉트를 제안해 심사위원들로부터 기술 이해도 및 사용자 경험 설계 역량을 높이 평가받았다.
이번 챌린지에서 수상한 팀에게는 상장과 함께 국제 디자인 어워드 출품 지원, 지식재산권 출원 및 사업화 연계 등의 후속 지원이 제공될 예정이다.
2025.07.16
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6배 정밀한 3D 뇌 모사 플랫폼 구현 성공
기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. 우리 연구진이 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다.
기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만, 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고, 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충 관계가 있었다.
연구팀은 묽은 젤로도 정밀한 뇌 구조를 만들고, 층마다 정확히 정렬하며, 신경세포의 활동까지 동시에 관찰할 수 있는 3대 핵심기술을 결합해 정교하고 안정적인 뇌 모사 플랫폼을 완성했다.
3대 핵심기술은 ▲ 묽은 젤(하이드로겔)이 흐르지 않도록 스테인리스 철망(마이크로메시) 위에 딱 붙게 만들어 주는‘모세관 고정 효과’ 기술로 기존보다 6배 더 정밀하게 (해상도 500μm 이하) 뇌 구조를 재현했고 ▲ 프린팅된 층들이 삐뚤어지지 않고 정확히 쌓이도록 맞춰주는 원통형 설계인 ‘3D 프린팅 정렬기’로 다층 구조체의 정밀한 조립과 미세 전극 칩과의 안정적 결합을 보장하였고 ▲ 아래쪽은 전기신호를 측정하고, 위쪽은 빛(칼슘 이미징)으로 동시에 세포 활동을 관찰하는 ‘이중 모드 분석 시스템’기술로 층간 연결이 실제로 작동하는지를 여러 방식으로 동시에 확인할 수 있다.
연구팀은 뇌와 유사한 탄성 특성을 지닌 피브린 하이드로겔을 이용해 3층으로 구성된 미니 뇌 구조를 3D 프린팅으로 구현하고, 그 안에서 실제 신경세포들이 신호를 주고받는 과정을 실험을 통해 입증했다.
위층과 아래층에는 대뇌 신경세포를 배치하고, 가운데층은 비어 있지만, 신경세포들이 가운데를 뚫고 지나가며 연결되도록 설계했다. 아래층에는 미세 센서(전극칩)를 달아 전기신호를 측정하고, 위층은 빛(칼슘 이미징)으로 세포 활동을 관찰한 결과, 전기 자극을 줬을 때 위아래층 신경세포가 동시에 반응했고, 신경 연결을 차단하는 약물(시냅스 차단제)을 넣었더니 반응이 줄어들어 신경세포들이 진짜로 연결돼서 신호를 주고받고 있다는 것을 입증했다.
바이오및뇌공학과 박제균 교수는 “이번 연구는 뇌 조직의 복잡한 다층 구조와 기능을 동시에 재현할 수 있는 통합 플랫폼의 공동개발 성과”임을 강조하며, “기존 기술로 14일 이상은 신호 측정이 불가했던 것에 비해 27일 이상 안정적인 미세 전극 칩 인터페이스를 유지하면서 구조-기능 관계를 실시간으로 분석할 수 있어, 향후 신경질환 모델링, 뇌 기능 연구, 신경독성 평가 및 신경 보호 약물 스크리닝 등 다양한 뇌 연구 분야에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
바이오및뇌공학과 김수지 박사와 윤동조 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘바이오센서스 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)’에 2025년 6월 11일 자로 온라인판에 게재됐다.
※논문명: Hybrid biofabrication of multilayered 3D neuronal networks with structural and functional interlayer connectivity
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.bios.2025.117688
한편, 이번 연구는 한국연구재단 글로벌 기초연구실지원사업, 중견연구 및 바이오·의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.16
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최정우 교수팀, 세계 최고 음향 AI 챌린지 세계 1위 쾌거
‘음향 분리 및 분류 기술’은 드론, 공장 배관, 국경 감시 시스템 등에서 이상 음향을 조기에 탐지하거나, AR/VR 콘텐츠 제작 시 공간 음향(Spatial Audio)을 음원별로 분리해 편집할 수 있도록 하는 차세대 인공지능(AI) 핵심 기술이다.
우리 대학 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 세계 최고 권위의 음향 탐지 및 분석 대회인 ‘IEEE DCASE 챌린지 2025’에서 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할(Spatial Semantic Segmentation of Sound Scenes)’ 분야에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.
이번 대회에서 연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거두었다. KAIST 최정우 교수 연구팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성되었다.
연구팀이 참가한 ‘공간 의미 기반 음향 장면 분할’의 ‘태스크(Task) 4’분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로의 분류를 수행해야 하는 기술 난이도가 매우 높은 분야이다. 연구팀은 오는 10월, 바르셀로나에서 열리는 DCASE 워크숍에서 기술을 발표할 예정이다.
연구팀의 이동헌 박사는 올해 초 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 아키텍처를 결합한 세계 최고 성능의 음원 분리 인공지능을 개발했으며, 챌린지 기간 동안 권영후 연구원을 중심으로 1차로 분리된 음원의 파형과 종류를 단서로 해 다시 음원 분리와 분류를 수행하는‘단계적 추론 방식’의 AI 모델을 완성했다.
이는 사람이 복잡한 소리를 들을 때 소리의 종류나 리듬, 방향 등 특정 단서에 기반해 개별 소리를 분리해 듣는 방식을 AI가 모방한 모델이다.
이를 통해, 순위를 결정하는 척도인 AI가 소리를 얼마나 잘 분리하고 분류했는지 평가하는‘음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi)*’에서 참가팀 중 유일하게 두 자릿수 대의 성능(11 dB)을 보여, 기술적인 우수성을 입증하였다.
*음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi): 기존의 오디오와 비교해 얼마나 더 선명하게(덜 왜곡되게) 원하는 소리를 분리했는지를 dB(데시벨) 단위로 측정하고 숫자가 클수록 더 정확하고 깔끔하게 소리를 분리했다는 뜻임
최정우 교수는 "연구팀은 최근 3년간 세계 최고의 음향 분리 AI 모델을 선보여 왔으며, 그 결과를 공식적으로 인정받는 계기가 되어 기쁘다”면서 “난이도가 대폭 향상되고, 타 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구를 통해 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다”고 소감을 밝혔다.
‘IEEE DCASE 챌린지 2025’는 온라인으로 진행됐으며, 4월 1일부터 시작해 6월 15일 인공지능 모델 투고를 마감했고 지난 6월 30일 결과가 발표됐다. 각종 음향 관련 탐지 및 분류 기술을 평가하는 IEEE 신호처리학회(Signal Processing Society) 산하 국제대회인 본 챌린지는 2013년 개최된 이래 음향 분야 인공지능 모델의 세계적인 경연의 장으로 자리매김해 왔다.
https://dcase.community/challenge2025/task-spatial-semantic-segmentation-of-sound-scenes
한편, 해당 연구는 교육과학기술부의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업, STEAM 연구사업 지원 및 방위사업청 및 국방과학연구소 재원으로 미래국방연구센터 지원을 받아 수행됐다.
2025.07.11
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