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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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軍 전투원, 신소재 입고 개인 맞춤형 훈련시대 연다
기존 군 훈련은 정형화된 방식에 의존하는 경우가 많아 전투원 개인의 특성이나 전투 상황에 맞춘 최적화된 훈련 제공에 한계가 있었다. 이에 우리 연구진이 전자섬유 플랫폼을 개발해 전투원 개개인의 특성과 전투 국면을 반영할 수 있는 원천기술을 확보했다. 이 기술은 전장에서 활용할 수 있을 만큼 튼튼함이 입증됐고, 많은 병력에게 보급할 수 있을 정도의 경제성도 갖췄다.
우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수 연구팀이 섬유 위에 전자회로를 `그려 넣는' 혁신적인 기술을 통해 유연하고 착용 가능한 전자 섬유(E-textile) 플랫폼을 개발했다고 25일 밝혔다.
연구팀이 개발한 웨어러블 전자 섬유 플랫폼은 3D 프린팅 기술과 신소재공학적 설계를 결합해 유연하면서도 내구성이 뛰어난 센서와 전극을 섬유에 직접 인쇄했다. 이를 통해 전투원 개개인의 정밀한 움직임 및 인체 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 맞춤형 훈련 모델을 제시할 수 있게 됐다.
기존 전자 섬유 제작 방식은 복잡하거나 개인별 맞춤형 제작에 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하고자 `직접 잉크 쓰기(Direct Ink Writing, DIW)' 3D 프린팅이라는 적층 방식 기술을 도입했다.
이 기술은 센서와 전극의 기능을 하는 특수 잉크를 섬유 기판 위에 원하는 패턴으로 직접 분사해 인쇄하는 방식이다. 이를 통해 복잡한 마스크 제작 과정 없이도 다양한 디자인을 유연하게 구현할 수 있게 됐다. 이는 수십만 명에 달하는 군 병력에 손쉽게 보급할 수 있는 효과적인 기술로 기대된다.
해당 기술의 핵심은 신소재공학적 설계에 기반한 고성능 기능성 잉크 개발이다. 연구팀은 유연성을 가진 스티렌-부타디엔-스티렌(Styrene-butadiene-styrene, SBS) 고분자와 전도성을 부여하는 다중 벽 탄소나노튜브(Multi-walled carbon nanotube,MWCNT)를 조합해, 최대 102% 늘어나면서도, 10,000번의 반복적인 테스트에서도 안정적인 성능을 유지하는 인장/굽힘 센서 잉크를 개발했다. 이는 전투원의 격렬한 움직임 속에서도 정확한 데이터를 꾸준히 얻을 수 있음을 의미한다.
또한, 섬유의 위아래 층을 전기적으로 연결하는 `상호연결 전극(Interconnect electrode)' 구현에도 신소재 기술이 적용됐다. 은(Ag) 플레이크와 단단한 폴리스티렌(Polystyrene) 고분자를 조합한 전극 잉크를 개발, 섬유 속으로 잉크가 스며드는 정도(Impregnation level)를 정밀하게 제어해 섬유의 양면 또는 다층 구조를 효과적으로 연결하는 기술을 확보했다. 이를 통해 센서와 전극이 집적된 다층 구조의 웨어러블 전자 시스템 제작이 가능하다.
연구팀은 실제 인체 움직임 모니터링 실험을 통해 개발된 플랫폼의 성능을 입증했다. 연구팀은 개발된 전자 섬유를 옷의 주요 관절 부위(어깨, 팔꿈치, 무릎)에 프린팅하여 달리기, 팔 벌려 높이뛰기, 팔굽혀 펴기 등 다양한 운동 시의 움직임과 자세 변화를 실시간으로 측정했다.
또한, 스마트 마스크를 활용해 호흡 패턴을 모니터링하거나, 장갑에 여러 센서 및 전극을 프린팅해 기계학습을 통한 물체 인식 및 복합적인 촉감 정보를 인지하는 응용 가능성도 시연했다. 이러한 결과는 개발된 전자 섬유 플랫폼이 전투원의 움직임 역학을 정밀하게 파악하는 데 효과적임을 보여준다.
이번 연구는 최첨단 신소재 기술이 국방 분야 첨단화에 기여할 수 있음을 보여주는 중요한 사례다. 이번 연구에 참여한 박규순 육군 소령은 군사적 활용이나 실 보급을 위한 경제성 등의 요구되는 목표들을 연구설계 시부터 고려했다.
박 소령은 "현재 우리 군은 인구절벽으로 인한 병력자원의 감소와 과학기술의 발전으로 위기이자 기회를 마주하고 있다. 또한, 전장에서의 생명 존중이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 해당 연구는 병과/직책별, 전투의 유형에 따른 맞춤식 훈련을 제공할 수 있는 원천기술을 확보해 우리 장병들의 전투력을 향상하고 생존성을 보장하기 위한 것이다ˮ 라고 전했다.
이어, “이번 연구가 과학적인 기여와 군 활용성의 두 마리 토끼를 모두 잡은 사례로 평가받길 기대한다”라고 밝혔다.
우리 대학 신소재공학과 박규순 박사과정(육군 소령)이 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수가 지도한 이번 연구는 전기·전자/재료공학 분야 국제 학술지인 `npj Flexible Electronics (JCR 분야 상위 1.8%)' 에 2025년 5월 27일 자로 출판됐다.
※논문명 : Fabrication of Multifunctional Wearable Interconnect E-textile Platform Using Direct Ink Writing (DIW) 3D Printing
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41528-025-00414-7
한편 이번 연구는 산업통상자원부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.25
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명현 교수팀, 세계적 권위 로봇 학술대회서 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실의 어반 로보틱스 랩(Team Urban Robotics Lab)이 5월 19일부터 23일까지 미국 애틀랜타에서 열린 세계 최고 귄위의 로봇 학술대회인 2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회(International Conference on Robotics and Automation, ICRA)에서 개최된 NSS 챌린지(Nothing Stands Still Challenge) 2025에서 종합 1위를 차지하는 쾌거를 달성했다.
NSS 챌린지는 리히텐슈타인 국적의 글로벌 건설회사인 힐티(HILTI)사와 미국 스탠퍼드대 그래디언트 스페이스 그룹(Gradient Spaces Group)이 공동 주최하였고, 2021년도부터 개최되던 힐티 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)* 챌린지의 확장 버전으로 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA)에서 가장 저명한 챌린지 중 하나로 꼽힌다.
*SLAM: 동시적 위치 추정 및 지도작성을 의미하며, 로봇이나 드론, 자율주행차 등이 자신의 위치를 파악하고 주변 환경의 지도를 동시에 생성하는 기술
이번 챌린지는 건설 및 산업 환경과 같이 구조적 변화가 빈번한 상황에서, 다양한 시간대에 수집된 라이다 스캔 데이터를 얼마나 정확하고 강인하게 정합할 수 있는지를 중심으로 평가한다. 특히 단일 시점 정합 정확도만을 보는 것이 아니라 다수의 시간대에 걸쳐 발생하는 구조 변화에도 대응하는 다중 세션 위치추정 및 지도작성(Multi-session SLAM) 기술을 다루어, 기술적 수준이 매우 높은 대회로 손꼽힌다.
어반 로보틱스랩팀은 다중 시간대와 공간에서 수집된 라이다 데이터 간의 정합 문제를 해결하는 독자적인 위치 추정 및 지도작성 기술로 3위 대만국립대학교와 2위인 중국 서북 이공대를 큰 점수 차이로 제치고 전체 1위를 차지했다. 수상팀에게는 상금 4,000달러가 수여될 예정이다.
어반 로보틱스랩팀은 사전 연결 정보 없이도 다수의 스캔을 강건하게 정합할 수 있는 다중 정합(multiway-registration) 프레임워크를 자체 개발하였다. 이 프레임워크는 스캔 내의 특징점을 요약하고 대응점을 찾아내는 알고리즘(CubicFeat), 찾아낸 대응점을 기반으로 전역 정합을 수행하는 알고리즘(Quatro), 그리고 변화 감지 기반 결과 정제를 위한 알고리즘(Chamelion)으로 구성된다. 이러한 기술 조합을 통해 변화가 심한 산업 환경에서도 고정 구조물 기반으로 정합 성능이 안정적으로 구현하도록 하였다.
라이다 스캔 정합 기술은 자율주행차, 자율로봇, 자율보행 시스템, 자율비행체, 자율운항 등 다양한 자율 시스템에서의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)의 핵심 요소다.
명현 전기및전자공학부 교수는 “이번 수상 기술은 복잡한 환경 속에서도 서로 다른 스캔 사이의 상대 위치를 정밀하게 추정하는 성능을 극대화했다는 점에서 학문적 가치와 산업 응용 가능성을 동시에 입증한 사례로 평가된다.”라며 “난이도가 높아 많은 팀들이 포기한 상황에서도 끝까지 포기하지 않고 도전해 준 학생들에게 감사하다”고 밝혔다.
한편, 어반 로보틱스랩팀은 2022년에 처음 SLAM 챌린지에 출전하여 학계 2위를 수상하고, 2023년에는 라이다 부문 전체 1위, 비전 부문 학계 1위를 수상한 바 있다.
2025.05.30
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KAIST 임형규 동문, ‘I am a KAIST’잇는 챌린지에 1억원 기부
우리 대학 임형규 前 KAIST 동문회장이 교가·애국가 챌린지 경연대회의 시상금으로 1억 원을 기부했다. 이 기부금은 2026년 대회부터 시상금으로 사용될 예정으로, KAIST 교육문화 확산과 공동체 의식 함양에 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
교가·애국가 챌린지는 KAIST의 가치와 교육이념에 대한 공감대를 높이고, 애국심과 애교심을 고취하기 위해 2024년 이광형 총장의 제안으로 처음 기획된 행사다. 참가자들은 KAIST 교가, 애국가, 혹은 조수미 문화기술대학원 초빙석학교수가 새롭게 헌정한 ‘I’m a KAIST’를 부르며, KAIST에 대한 소속감과 자긍심을 표현하게 된다. 특히, 올해부터는 참가자가 직접 작곡한 ‘내가 만든 교가’를 가창하는 항목이 신설되어 무대 구성이 더욱 다채로워졌다.
대상 수상팀에는 총장상과 함께 상금 100만 원이 수여되며, 최우수상과 참가팀에게도 총 200만 원 규모의 상금과 부상이 주어진다.
임형규 전 동문회장은 "국가 공동체에 대한 사랑은 건전한 세계시민 의식의 기초가 된다”며 “저에게는 가족 사랑과 함께 이 국가 공동체에 대한 사랑이 성장의 큰 에너지원이었다”라고 밝혔다.
이어 "애국가와 교가를 부르는 이 챌린지가 KAIST인들에게 뿌리 있는 세계시민으로 성장하는 좋은 자양분이 되었으면 한다"고 기부 소감을 밝혔다.
이광형 총장은 “학교에 대한 자긍심을 고취하고 애국가를 통해 나라 사랑에 대한 관심을 높이는 의미있는 프로그램에 아낌없는 후원을 해주신 임형규 전 동문회장님께 감사드린다”며 “이번 기부는 KAIST 구성원들이 학교에 대한 소속감과 국가 공동체에 대한 책임감을 함께 키워나가는 계기가 될 것”이라고 전했다.
임 전 회장은 2018년부터 매년 ‘링크제니시스 베스트티처 어워드’ 포상기금을 기부하며 창의·도전·배려의 가치를 실천한 교원을 격려해 왔다. 또한, 전기및전자공학부 장학기금, 동문학술장학재단 장학금 등 총 10억원에 달하는 기금을 이어오며 KAIST의 인재 양성과 발전에 지속적으로 기여하고 있다.
한편, ‘제2회 교가·애국가 챌린지’는 5월 21일 KAIST 본원 대강당에서 개최되어 150여 명의 관객이 참여한 가운데 성황리에 마무리되었다. 본선에는 8개팀이 무대에 올라 관객 평가(10%), 심사위원단 점수(90%)를 합산해 최종 우승팀이 선정됐다.
대상은 애국가를 락 버전으로 편곡하여 밴드형태로 연주한 ‘애국락’팀이 수상했고, 최우수상은 아카펠라로 교가를 부른 ‘지휘자의 형태’팀, 우수상은 AI를 활용해 자작 교가 ‘빛나는 너는 KAIST’를 연주한 문화기술대학원 최은진 학생이 수상했다. ‘애국락’팀은 관객 인기상까지 함께 수상했으며, 이외에도 5팀이 참가상을 받았다.
2025.05.23
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