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KAIST–삼성중공업, 32년 산학협력 결실…‘차세대선박연구센터’ 출범
우리 대학은 삼성중공업(대표이사 최성안)과 13일 대전 본원 학술문화관 존해너홀에서 ‘SHI-KAIST 차세대선박연구센터(AMRC, Advanced Maritime Research Center)’ 개소식을 개최했다고 밝혔다.
이번 연구센터 출범은 1995년부터 32년째 이어지고 있는 양 기관 산학협력의 결실이다. 우리 대학과 삼성중공업은 지난 30여 년간 축적한 공동연구 경험과 신뢰를 바탕으로 기존 산학협력 체계를 미래 조선해양 핵심기술 개발을 위한 공동연구 거점으로 확대한다.
양 기관은 연구센터를 중심으로 AI·로보틱스·친환경 기술 등 산업 현장의 수요와 연계한 미래 핵심기술을 공동 개발하고, 연구성과의 산업적 활용과 전문인재 양성을 함께 추진할 계획이다.
배충식 KAIST 총장은 “앞으로는 실제 산업 현장을 혁신하는 Physical AI가 제조 경쟁력을 좌우하는 시대가 될 것”이라며, “조선해양 산업은 기계공학과 AI, 로보틱스의 융합을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있는 대표적인 분야다. 이번 연구센터가 산업 현장의 난제를 해결하고 미래 기술의 새로운 기준을 만들어 가는 연구 거점으로 성장하기를 기대한다”고 말했다.
최성안 삼성중공업 대표이사(부회장)는 “32년간 이어온 KAIST와의 협력이 차세대선박연구센터 설립으로 결실을 맺게 돼 뜻깊게 생각한다”며 “자율운항과 친환경 선박, 스마트 제조 등 미래 조선해양산업의 기술 경쟁력 확보와 인재 양성에 더욱 박차를 가하겠다”고 밝혔다.
연구센터는 미래 조선해양 산업의 핵심기술 확보를 위해 ▲자율운항·지능항해 AI 기술 ▲무탄소·저탄소 연료 추진 시스템 ▲스마트 조선소·디지털 트윈 제조혁신 ▲조선해양 특화 로보틱스 등 4대 분야를 중심으로 공동연구를 추진한다.
자율운항 분야에서는 선박의 상황 인식과 최적 항로 설정, 충돌 회피 등 자율운항시스템 고도화를 위한 AI 알고리즘을 개발한다. 무탄소·저탄소 연료 분야에서는 암모니아와 수소 등 친환경 연료를 적용한 선박의 핵심 기자재와 연료공급 기술을 연구해 국제사회의 탄소중립 기조와 해운·조선산업의 친환경 전환에 대응한다.
스마트 조선소 분야에서는 블록 탑재와 생산관리 등 복잡한 조선 제조공정을 AI와 디지털 트윈 기술로 최적화해 생산성과 품질을 높이고 원가와 에너지 사용을 절감하는 기술을 개발한다. 조선해양 특화 로보틱스 분야에서는 용접·도장·검사 등 고난도 현장 공정의 자동화를 위한 로봇 기술을 연구해 생산인구 감소에 대응하고 작업자의 안전성과 생산 효율을 동시에 높일 계획이다.
연구센터는 기술 개발뿐 아니라 미래 조선해양 산업을 이끌 전문인재 양성의 거점 역할도 맡는다. 양 기관은 산학협력기금 등을 활용한 학생 연구 지원과 장학사업을 추진하고, 산업 현장과 연구실을 연계한 인력교류 프로그램을 확대해 현장에서 요구되는 실전형 연구인재를 지속적으로 육성할 예정이다.
이번 연구센터의 출범은 양 기관이 30여 년간 구축해 온 산학협력의 성과를 토대로 이뤄졌다. 양 기관의 협력은 1995년 삼성중공업 조선해양연구소와 KAIST 기계공학과가 ‘SHI-KAIST 산학협력협의회’를 설치하면서 시작됐다. 이후 구조·유체·극저온·친환경·스마트십·자율항해 등 조선해양 전 분야에 걸쳐 공동연구를 수행하며 핵심 원천기술을 축적해 왔다.
특히 자문교수제도(Advisory Board), 산업체 맞춤형 강좌, 공동연구 시드(SEED) 과제 등을 운영하며 연구 현장과 산업 현장의 연계를 지속적으로 강화했다. 자문교수제를 기반으로 수행한 공동연구 프로젝트와 기술자문 등 협력 실적은 1,000여 건을 넘어섰으며, 연구원 단기 연수와 코업(Co-op) 프로그램 등을 통한 기술 인력 교류도 활발하게 이어져 왔다.
이날 개소식에는 배충식 KAIST 총장을 비롯한 기계공학과 교수 및 명예교수, 최성안 삼성중공업 대표이사(부회장)를 비롯한 임원과 관계자 등 50여 명이 참석해 연구센터의 출범을 기념했다.
2026.08.13 조회수 1855 -
세포성장 신호 켜지는 ‘스위치’ 찾았다...차세대 항암 표적 제시
세포에도 ‘성장 스위치’가 있다. 우리 몸의 세포는 아미노산 등 영양분이 충분할 때 이 스위치를 켜 성장한다. 우리 대학 연구진은 정상세포와 암세포에서 영양 신호가 이 성장 스위치를 켜는 원리를 세계 최초로 규명했다. 이번 연구는 암세포의 비정상적인 성장 신호를 차단하는 차세대 항암 치료법 개발의 새로운 전환점이 될 것으로 기대된다.
우리 대학은 화학과 박희성·강진영 교수 연구팀이 연세대학교(총장 윤동섭) 김성훈 교수 연구팀과 공동으로 세포가 영양 상태를 감지해 성장 신호를 활성화하는 핵심 원리를 규명했다고 26일 밝혔다.
우리 몸의 세포는 주변에 아미노산(단백질을 만드는 기본 재료)과 같은 영양분이 충분한지 끊임없이 확인하고, 그 결과에 따라 성장과 단백질 합성, 에너지 사용을 조절한다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 것이 세포의 ‘성장 스위치' 역할을 하는 단백질 복합체 mTORC1(mammalian Target of Rapamycin Complex 1)이다.
mTORC1은 영양분과 에너지가 충분할 때 세포의 성장과 단백질 합성, 대사를 촉진한다. 그러나 mTORC1이 지나치게 활성화되면 세포가 필요 이상으로 성장하고 증식할 수 있으며, 실제로 여러 암에서 이러한 비정상적인 활성화가 나타나는 것으로 알려져 있다.
이 때문에 mTORC1은 오랫동안 항암제 개발의 주요 표적으로 주목받아 왔다. 하지만 세포가 외부의 영양 신호를 어떻게 감지하고, 이를 mTORC1 활성화로 연결하는지는 완전히 밝혀지지 않았다.
연구팀은 먼저 단백질을 만드는 데 필요한 여러 효소가 모여 있는 복합체인 MSC(다중 아미노아실-tRNA 합성효소 복합체, Multi-tRNA Synthetase Complex)에 주목했다. 그동안 MSC는 단백질 합성을 돕는 역할만 하는 것으로 알려졌지만, 이번 연구를 통해 세포 안의 영양 상태를 감지해 성장 신호를 전달하는 핵심 허브 역할도 한다는 사실을 밝혀냈다.
핵심은 MSC 안에 있는 LARS1이라는 단백질이었다. LARS1은 류신이라는 아미노산을 인식하는 효소로, 세포에 영양분이 충분하다는 신호를 받으면‘인산화'라는 변화를 겪는다. 인산화는 단백질에 작은 화학 표지가 붙어 기능이나 결합 상태가 달라지는 과정이다.
이를 비유하면, MSC는 여러 단백질이 모여 대기하는‘관제센터'이고, LARS1은 성장 스위치를 켜기 위해 밖으로 나가는 ‘신호 전달 요원'과 같다. 세포에 영양분이 충분해지면 LARS1에 인산화라는 ‘출동 신호'가 전달되고, 이를 받은 LARS1은 함께 붙어 있던 IARS1(아이소류신을 인식하는 단백질 합성 효소)과 분리돼 MSC 밖으로 이동한다. 이후 세포의 성장 스위치인 mTORC1을 활성화한다.
즉, 영양분이 부족할 때는 LARS1이 MSC 안에 묶여 있어 성장 신호가 켜지지 않지만, 영양분이 충분해지면 LARS1이 MSC에서 빠져나와 mTORC1을 활성화하는 것이다.
연구팀은 이 과정을 확인하기 위해 극저온 전자현미경(Cryo-EM)을 사용했다. 극저온 전자현미경은 단백질을 매우 낮은 온도에서 얼린 뒤 입체 구조를 정밀하게 관찰하는 장비다. 이를 통해 LARS1과 IARS1이 어떻게 결합해 있는지를 원자 수준에 가깝게 분석했다.
그 결과, 평소에는 LARS1과 IARS1이 단단히 결합해 있지만, 영양 신호를 받아 LARS1이 인산화되면 두 단백질의 결합이 느슨해지는 것으로 나타났다. 이때 LARS1이 MSC에서 분리돼 mTORC1을 활성화하는 사실도 확인했다.
연구팀은 LARS1이 인산화된 상태와 비슷하게 만든 변이 단백질도 제작했다. 그 결과 mTORC1의 활성이 크게 증가했다. 이를 통해 LARS1의 인산화가 영양 신호를 세포 성장 신호로 바꾸는 핵심‘분자 스위치'라는 사실을 입증했다.
이번 연구의 의미는 세포가 아미노산 같은 영양분을 감지한 뒤 성장 스위치를 켜는 과정을 구체적으로 밝혔다는 데 있다. 특히 단백질 합성에 관여하는 MSC가 영양 신호를 받으면 구성 단백질인 LARS1을 방출하고, 이 단백질이 세포의 성장 신호를 활성화하는 원리를 규명했다.
현재 일부 항암제는 세포의 성장 스위치인 mTORC1을 직접 억제하는 방식으로 작용한다. 하지만 mTORC1은 암세포뿐 아니라 정상 세포의 성장과 대사에도 필요해, 직접 억제할 경우 정상 세포에도 영향을 줄 수 있다.
연구팀은 앞으로 LARS1을 인산화시키는 효소와 그 조절 과정을 추가로 밝혀내면, mTORC1 자체를 직접 막는 대신 성장 신호가 시작되는 앞단을 보다 정밀하게 차단하는 새로운 항암 치료 전략을 개발할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
강진영 교수는 "이번 연구를 통해 영양 신호가 세포의 성장 신호로 전환되는 과정을 구조적으로 확인했다”며 "앞으로 암세포에서 비정상적으로 활성화된 성장 신호를 보다 선택적으로 차단하는 치료 전략으로 이어지길 기대한다”고 말했다.
박희성 교수는 "세포가 영양 상태를 감지해 성장 신호를 활성화하는 과정을 분자 수준에서 규명한 연구”라며 "MSC를 통해 성장 신호를 조절하는 새로운 분자 스위치를 밝혀냄으로써 차세대 항암제 개발을 위한 중요한 기반을 마련했다”고 말했다.
KAIST 화학과 김유진 박사가 제 1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 6월 11일 온라인 게재됐다.
※논문명: Cryo-EM structure of the LARS1:IARS1 complex reveals a nutrient-response switch controlling mTORC1 signaling, https://doi.org/10.1038/s41467-026-74085-x
한편, 이번 연구는 중견연구지원사업, 미래의료혁신대응기술개발사업(과기부, 한국연구재단)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.07.27 조회수 1147 -
KAIST-엔비디아, 아시아 최초 AI 공동연구소 설립…대한민국 AI 혁신 가속
우리 대학과 엔비디아(NVIDIA)가 한국어와 국내 산업에 특화된 차세대 에이전틱 AI(Agentic AI) 연구를 위해 전략적 공동연구 체계를 구축한다.
우리 대학은 글로벌 AI 컴퓨팅 기업 엔비디아와 김재철AI대학원에 ‘NVIDIA-KAIST AI 공동연구소(NVIDIA-KAIST Joint AI Research Lab)'를 아시아 최초로 설립하고 차세대 인공지능 핵심기술 공동연구를 본격화한다고 24일 밝혔다.
배충식 KAIST 총장은 "이번 협력은 세계 최고 수준의 AI 연구역량과 최첨단 AI 인프라를 결합하는 전략적 파트너십의 출발점”이라며 "대한민국을 대표하는 글로벌 AI 연구거점을 구축하고 차세대 AI 원천기술 확보와 세계적 AI 인재 양성에 앞장서겠다”고 말했다.
이번 협력을 통해 KAIST와 엔비디아는 한국어와 국내 산업에 특화된 에이전틱 AI 모델과 AI 에이전트 시스템을 공동 개발하고, 대한민국 AI 원천기술 확보와 글로벌 인재 양성, 산업 경쟁력 강화를 위한 장기적인 연구협력 체계를 구축할 계획이다.
김재철AI대학원에 설립되는 NVIDIA-KAIST AI 공동연구소는 대한민국의 산업과 언어 환경에 특화된 에이전틱 AI(Agentic AI) 모델과 AI 에이전트 시스템을 개발하는 세계적 연구거점으로 운영된다.
양 기관은 엔비디아의 풀스택 AI 기술과 엔비디아 네모트론(NVIDIA Nemotron) 오픈 모델, 국내 엔비디아 클라우드 파트너(NVIDIA Cloud Partner)의 컴퓨팅 인프라를 KAIST의 세계적연구인력과 결합할 계획이다.
이번 협력은 초기 5년간 총 3억 달러 규모로 추진되며, 매년 5천만 달러 상당의 AI 컴퓨팅 자원이 제공된다. 공동연구소 참여 연구자들은 국내 엔비디아 클라우드 파트너를 통해 최신 엔비디아 AI 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있게 된다.
공동연구소는 매년 최소 10명의 KAIST 연구자를 지원하고, 지원 대상 연구자 각각에게 엔비디아 인턴십 기회를 제공한다. 또한 엔비디아는 우수한 한국 AI 연구자를 정규 연구직으로 채용할 계획이다. 이를 통해 한국의 우수 AI 인재들이 도전적인 연구를 수행하고 장기적인 연구 경력을 쌓으며, 학계와 산업계 간 글로벌 협력을 더욱 강화할 수 있는 기반을 마련할 계획이다.
공동연구소는 다음 달 KAIST 김재철AI대학원에 부임하는 엔비디아 김현우 박사가 공동연구소장을 맡을 예정이다. 김 교수는 공동연구소의 연구 방향을 설정하고, KAIST 연구진과 엔비디아 글로벌 연구조직 간 공동연구를 총괄한다.
빌 달리(Bill Dally) 엔비디아 수석과학자 겸 연구부문 수석부사장은 "한국은 세계적인 AI 연구자들과 세계에서 가장 발전된 기술 생태계 중 하나를 보유하고 있다”며 "NVIDIA-KAIST 공동연구소는 한국의 산업과 언어, 미래를 위한 AI 모델과 에이전트 시스템 개발을 가속하고 차세대 AI 연구를 개척하는 기반이 될 것”이라고 말했다.
공동연구소장을 맡게 될 김현우 KAIST 김재철AI대학원 부임 예정 교수는 "AI 연구는 세계적 인재와 대규모 인프라, 학계와 산업계의 긴밀한 협력이 필요한 새로운 시대로 접어들고 있다”며 “한국이 세계적인 AI 과학자를 유치하고 장기적으로 정착시킬 수 있도록 엔비디아와 함께 도전적인 연구를 추진하고 글로벌 연구조직과 지속적인 협력 관계를 구축하겠다”고 말했다.
정송 KAIST 김재철AI대학원장은 "이번 공동연구소는 세계적 연구인재와 AI 인프라, 글로벌 기업의 연구역량을 결합한 새로운 산학협력 모델”이라며 "한국어와 국내 산업에 특화된 에이전틱 AI 원천기술을 개발하고 우수 연구자가 국내에서 세계적인 연구를 수행할 수 있는 생태계를 만들겠다”고 말했다.
2026.07.24 조회수 4973 -
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 2536 -
AI 데이터센터 전력문제 해결한다...차세대 광변조기 개발
인공지능(AI) 서비스의 폭발적인 성장으로 데이터센터의 전력 소모와 데이터 전송 병목 문제가 급증하는 가운데, 한국 연구진이 이를 해결할 수 있는 차세대 광통신 핵심 소자인 광변조기(전기 신호를 빛 신호로 바꿔 데이터를 전송하는 장치) 기술을 개발했다. 이번 성과는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 전송할 수 있게 해 미래 AI 데이터센터의 핵심 기반 기술이 될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 한재훈 박사, 한국나노기술원(KANC, 원장 변대석) 김종민 박사 및 삼성전자 패키징사업부와의 협업을 통해 서로 다른 반도체 소재의 장점을 결합한 차세대 광변조기를 개발했다고 23일 밝혔다.
AI 데이터센터에서는 수많은 서버와 반도체 칩이 대용량 데이터를 실시간으로 주고받는다. 이 과정에서 광변조기의 성능은 데이터 전송 속도와 전력 효율을 결정하는 핵심 요소다. 그러나 기존 실리콘 기반 광변조기는 높은 발열과 온도 변화에 취약했고, 효율을 높이면 속도가 떨어지고 속도를 높이면 효율이 감소하는 한계를 안고 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 온도 변화에 강한 마하-젠더(Mach-Zehnder) 구조(빛의 경로 차이를 이용해 신호를 제어하는 광소자 구조)를 유지하면서도, 실리콘 도파로(빛이 지나가는 통로) 위에 전기·광학적 반응성이 뛰어난 인화물계 반도체(InGaAsP·빛과 전기에 민감하게 반응하는 화합물 반도체) 박막을 결합했다. 이는 기존 실리콘 위에 빛을 더 민감하게 제어할 수 있는 특수 반도체 소재를 덧붙인 것으로, 소자 크기는 줄이면서도 빛 신호를 더욱 효율적으로 제어할 수 있게 했다.
그동안 학계에서는 이 구조를 사용할 경우 효율을 높이면 전하가 쌓여 구동 속도가 느려지는 상충 관계가 있었다. 연구팀은 소자 내부의 충전 용량을 줄여 속도를 높이는 공핍(Depletion) 모드 구동(소자 내부 전하를 줄여 동작 속도를 높이는 방식)과, 전압이 가해질 때 물질의 빛 흡수 특성이 변하는 프란츠-켈디시(Franz-Keldysh) 효과(전기장을 가하면 빛 흡수 특성이 변하는 현상)를 결합해 이러한 한계를 극복했다.
그 결과 머리카락 굵기보다 수십 배 작은 500 마이크로미터(μm) 길이의 초소형 소자에서 세계 최고 수준의 변조 효율(적은 전력으로 빛 신호를 얼마나 효과적으로 제어할 수 있는지를 나타내는 지표, 0.146 V·cm)과 고속 구동 대역폭(데이터를 얼마나 빠르게 처리할 수 있는지를 나타내는 지표, 26.3 GHz)을 동시에 달성하는 데 성공했다. 이는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 빠르게 전송할 수 있음을 의미하며, AI 데이터센터의 에너지 효율과 데이터 처리 성능을 동시에 높일 수 있는 수준의 성과다.
이번 연구는 AI 데이터센터가 직면한 전력 소비 증가와 데이터 전송 병목 문제를 해결할 수 있는 현실적인 기술을 제시했다는 점에서 의미가 크다. 특히 소형화와 저전력 특성을 바탕으로 차세대 데이터센터용 광통신 칩과 공동 패키지 광학(Co-Packaged Optics, CPO·반도체 칩과 광통신 부품을 하나의 패키지에 통합하는 기술)의 핵심 부품으로 활용될 것으로 기대된다.
또한 광변조기의 효율과 속도 사이의 한계를 극복해 두 성능을 동시에 향상시킨 성과로, 차세대 AI 데이터센터와 초고속 광통신 시스템 구현에 중요한 전환점이 될 것으로 평가된다.
김상현 교수는 “인공지능 시대의 핵심 인프라인 데이터센터의 전력 소모와 데이터 전송 병목 현상을 해결하기 위해 실리콘 포토닉스(Si Photonics·반도체 칩 위에 광회로를 구현하는 기술), 마이크로 발광다이오드(Micro-LED·초소형 고효율 광원) 등 다양한 광소자 기술을 개발해 왔다. 이번 성과는 광변조기의 효율과 속도를 동시에 높인 것으로, 차세대 AI 데이터센터와 초고속 광통신 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 전기및전자공학부 강동길 박사과정이 제1저자로 연구를 주도했으며, 연구 성과는 반도체 소자 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'VLSI 심포지엄(VLSI Symposium on Technology and Circuits)'에서 지난 6월 17일 발표됐다.
※ 논문명 : Depletion-Mode III-V/Si SISCAP Mach-Zehnder Modulator Breaking the Efficiency-Bandwidth Trade-Off for Co-Packaged Optics,
Abstract Link: https://vlsi26.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=202
※ 저자 정보 : 강동길(제1저자, KAIST), 이신형(KAIST), 한재훈(KIST), 김종민(KANC), 안석근(삼성전자), 정민혁(삼성전자), 정현철(삼성전자), 김상현(KAIST)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업, 박사과정생연구장려금지원사업 및 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.23 조회수 2194 -
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 2547 -
메타버스대학원, KMF 2026 차세대 공간 AI·XR 핵심 기술 공개
우리 대학은 메타버스대학원이 오는 6월 10일부터 12일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘가상융합산업대전(KMF: Korea Metaverse Festival) 2026’에 참가해 현실 공간을 인식·이해하고 사람과 사물의 위치·움직임·상황을 분석해 상호작용할 수 있도록 하는 ‘차세대 공간 AI(Spatial AI)’와 XR(확장현실) 분야 핵심 연구 성과를 공개한다고 5일 밝혔다.
이번 성과는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 미래 핵심 산업 대응을 위해 추진해 온 정보통신방송혁신인재양성사업‘가상융합대학원 사업’의 대표적 성과로 평가된다.
KAIST 메타버스대학원은 올해 열린 세계 최고 권위의 가상현실(VR) 학술대회인 ‘IEEE VR 2026’에서 세계 대학·연구기관 가운데 두 번째로 많은 12편의 구두 논문을 발표하며 글로벌 최상위권 수준의 연구 경쟁력을 입증한 바 있다.
가상융합대학원 사업은 XR, 디지털 트윈, 공간 컴퓨팅 등 미래 핵심 분야에서 시장 형성 이전 단계부터 석·박사급 전문 인력을 체계적으로 육성하기 위한 선제적 정책으로 평가받고 있다. 이를 통해 공간 AI, 인간-컴퓨터 상호작용(HCI), 가상융합 시스템 분야에서 국제적 수준의 연구 성과가 지속적으로 창출되고 있으며, 국가 차원의 핵심 인재 양성과 기술 역량 축적에도 기여하고 있다.
행사 첫날인 10일 열리는 ‘2026 가상융합 혁신인재 심포지엄 및 성과공유회’에서는 XR 및 공간 AI 분야의 차세대 연구 성과가 대거 소개된다. KAIST 메타버스대학원은 차세대 몰입형 인터랙션 기술과 산업 밀착형 디지털 트윈 실증 사례를 중심으로 주요 연구 성과를 선보일 예정이다.
현장에서 공개되는 대표 기술은 ▲ 실시간 아바타 표정 재현 시스템(OFERA, XR 기기 착용으로 가려지는 얼굴 표정을 자연스럽게 구현해 원격 회의와 가상 협업의 몰입감을 높이는 기술) ▲ 수중 몰입형 촉각 인터랙션(AquaHaptics, 가상 수중 환경의 물 저항과 촉감을 손끝으로 전달하는 기술) ▲ 멀티센서 기반 문화유산 디지털 트윈 및 AR 시각화 기술(문화유산 내부 결함까지 3D와 AR로 확인할 수 있는 기술) 등이다.
이 외에도 ▲스마트워치를 활용한 맨손 XR 인터랙션 촉각 피드백 기술 ▲사용자 손동작의 힘을 활용해 가상 공간에서 원하는 객체를 직관적으로 선택·조작할 수 있는 XR 레이캐스팅 기술 ‘포스컨트롤(ForceCtrl)’ 등 다양한 연구 성과도 함께 공개된다.
KAIST 메타버스대학원은 포스트메타버스연구센터(PMRC)를 중심으로 XR 경험과 상호작용 데이터를 축적·공유하는 ‘초시공간 가상융합 플랫폼(BTS: Bridge Time and Space)’ 구축도 추진하고 있다.
또한 미국 뉴욕대(NYU), ETRI, KISTI 등 국내외 연구기관과 협력해 ‘XR 경험 공유 플랫폼’을 개발 중이며, 올해 말에는 K-문화와 XR 기술을 결합한 ‘뉴잼대전’ 프로젝트 실증에도 나설 계획이다.
우운택 메타버스대학원장은 “공간 AI와 XR은 미래 가상융합산업의 핵심 인프라가 될 것”이라며 “KAIST는 세계적 수준의 연구 성과를 바탕으로 ‘XR경험과 지식의 자산화’를 가상융합 산업과 연결하여 실질적 혁신을 만들어 가겠다”고 말했다.
한편 KAIST 메타버스대학원은 KMF 2026 기간 중 별도 전시 부스를 운영해 핵심 기술 시연을 진행하며, 메타버스대학원 입학 설명회와 산학 공동연구·기술협력 프로그램 소개도 함께 진행할 예정이다.
2026.06.04 조회수 1644 -
수소 저장·운송 한계 극복한다...KAIST, 차세대 암모니아 연료전지 개발
수소 저장·운송의 한계를 극복할 차세대 에너지원으로 암모니아가 주목받는 가운데, 우리 대학과 공동 연구팀이 암모니아를 직접 연료로 사용하면서도 세계 최고 수준의 성능과 안정성을 구현한 연료전지 기술을 개발했다. 이번 성과는 차세대 수소경제와 무탄소 발전 상용화를 앞당길 핵심 기술로 평가된다.
우리 대학은 기계공학과 이강택 교수, 배중면 교수는 한국세라믹기술원(KICET, 원장 윤종석) 신태호 박사, 한국지질자원연구원(KIGAM, 원장 권이균) 노기민 박사 공동 연구팀과 함께, 암모니아 기반 프로토닉 세라믹 연료전지(PCFC, Protonic Ceramic Fuel Cell·수소 이온을 이동시켜 전기를 생산하는 차세대 고효율 연료전지)의 성능과 내구성을 획기적으로 향상시키는 촉매 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
암모니아는 액체 형태로 저장과 운송이 쉬워 차세대 수소 운반체(Energy Carrier·수소를 저장·운반하는 매개체)로 주목받고 있다. 또한 질소(N)와 수소(H)로만 구성돼 있어 발전 과정에서 이산화탄소(CO₂)를 거의 배출하지 않는 대표적인 무탄소 연료로 평가받는다. 하지만 연료전지 내부에서 니켈 기반 소재를 손상시키고 반응 속도를 떨어뜨려 성능 저하와 수명 단축을 유발하는 문제가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 원소를 혼합해 구조 안정성을 높이는 ‘고엔트로피(High-Entropy·여러 원소를 섞어 소재의 안정성과 성능을 높이는 설계 방식)’ 산화물 촉매와, 구동 과정에서 표면에 자발적으로 형성되는 금속 나노입자(Nano Particle·나노미터 크기의 초미세 금속 입자)를 결합한 새로운 촉매 구조를 설계했다.
이 촉매는 암모니아 환경에서도 구조가 쉽게 무너지지 않을 뿐 아니라, 암모니아를 수소로 분해하는 반응을 효과적으로 촉진하는 것으로 나타났다. 연구팀은 밀도범함수이론(DFT, Density Functional Theory·원자 수준에서 반응 메커니즘을 계산하는 시뮬레이션 기법) 분석을 통해 고엔트로피 산화물 구조가 암모니아 분해 반응에 필요한 에너지 장벽을 낮추고 금속 입자 형성을 촉진한다는 사실을 규명했다.
특히 촉매 표면에 스스로 형성된 금속 합금 나노입자는 단일 금속 촉매보다 훨씬 높은 촉매 활성을 보였다. 이를 적용한 연료전지는 700℃에서 단위면적(1㎠)당 2.04W의 최대 출력밀도를 기록했다. 이는 손톱 크기 면적에서 높은 전력을 생산할 수 있다는 의미로, 수소 이온(Proton·양성자)을 이동시켜 전기를 생산하는 암모니아 기반 프로토닉 세라믹 연료전지 분야 세계 최고 수준의 성능이다.
또한 600℃의 가혹한 환경에서도 255시간 이상 안정적으로 작동하며 기존 촉매에서 나타나던 성능 열화(시간이 지날수록 성능이 떨어지는 현상) 문제도 크게 개선했다.
이강택 교수는 “고엔트로피 산화물과 합금 나노입자의 시너지 구조를 통해 암모니아 연료전지의 성능과 내구성을 동시에 향상시켰다”며 “이번 연구는 암모니아 기반 무탄소 발전 기술과 차세대 수소 에너지 시스템 상용화를 앞당기는 계기가 될 것”이라고 말했다.
KAIST 기계공학과 김동연 박사, 한국세라믹기술원 박동재 연구원, 한국지질자원연구원 정인철 박사가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지·재료 분야 국제학술지 Nano-Micro Letters(IF: 36.3)에 4월 17일 게재됐다.
※ 논문명 : Entropy-Modulated Oxide–Metal Catalyst Architectures for Direct Ammonia Protonic Ceramic Fuel Cells, DOI : https://link.springer.com/article/10.1007/s40820-026-02194-9
※ 논문명 : Entropy-Modulated Oxide–Metal Catalyst Architectures for Direct Ammonia Protonic Ceramic Fuel Cells, DOI : https://link.springer.com/article/10.1007/s40820-026-02194-9
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 글로벌 기초연구실 지원사업, 과학기술원 InnoCORE 사업, 한국지질자원연구원 기본사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.20 조회수 3837 -
봉지재 없이 고효율·안정성 한계 동시 극복 차세대 페로브스카이트 태양전지 개발
우리 대학 이정용 교수 연구팀이 봉지재 없이도 고온·고습 환경을 견디는 27%급 고효율 페로브스카이트 태양전지를 구현했다. 차세대 고효율 박막 태양전지 상용화의 핵심 과제로 꼽혀온 효율과 안정성을 동시에 해결한 성과로, 향후 건물 일체형 태양광(BIPV), 이동형 전원, 우주항공용 전원 등 다양한 미래 에너지 플랫폼으로의 확장 가능성이 기대된다.
우리 대학은 이정용 교수 연구팀이 물리학과 이상민 교수 연구팀, 고려대학교 곽상규 교수 연구팀과 함께 유기 고분자의 에너지 준위 설계를 통해 페로브스카이트/유기 하이브리드 태양전지의 전자구조와 전하 전달 경로를 제어하고, 봉지재 없이도 고효율·고안정성을 구현하는 태양전지를 개발했다고 밝혔다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 나노·소재기술개발사업, 핵심연구, 초고성능컴퓨팅 활용 고도화 사업 등의 지원으로 수행됐으며, 에너지 분야 국제학술지 ‘네이처 에너지(Nature Energy)’에 2026년 5월 18일 게재됐다.
페로브스카이트 태양전지는 광전 변환 효율이 높고 가벼워 차세대 전지로 꼽히지만, 수분과 열에 취약해 장시간 안정적인 작동이 어려워 문제 해결을 위해 봉지재를 사용해야 하는 한계가 있다.
연구팀은 기존 하이브리드 구조에서 유기 고분자를 사용할 경우 전하 이동이 원활하기 못해 정공이 축적되고, 실제 소자 작동 전압에서 ‘S자형 전류-전압 왜곡’이 발생한다는 점에 주목했다.
3차원 다중물리 모사와 초고속 분광 분석으로 이러한 현상이 성능 저하의 핵심 원인임을 규명하고, 이를 해결하기 위해 깊은 에너지 준위를 갖는 ‘PM1’ 유기 고분자를 도입했다.
PM1은 전하가 특정 계면에 쌓이지 않고 단계적으로 이동하도록 에너지 흐름을 정렬해 S자형 왜곡을 제거했으며, 최고 효율 27.18%와 세계 최고 수준의 공인 효율 26.71%를 달성했다.
PM1 기반 층은 근적외선 흡수와 전하 이동을 돕고, 외부 수분 침투를 차단하는 보호층 역할도 수행해, 봉지재 없이 85°C·85% 상대습도 조건에서 3,000시간 후에도 초기 효율의 95% 이상을 유지했다.
아레니우스 모델을 통한 예측 결과, 상온(25℃) 기준 T80(초기 효율의 80%에 도달하는 시간)이 35,590시간으로 환산돼 봉지재 없이도 약 4년급의 장기 안정성을 확보할 수 있음을 제시했다.
연구책임자인 이정용 교수는 “이번 성과는 페로브스카이트 태양전지의 효율-안정성 간의 상충 관계를 새로운 전자구조 설계로 극복한 것으로 차세대 태양전지 상용화에 중요한 의미가 있다”라고 밝혔다.
제1저자인 이민호 박사는 “기존 태양전지 구조에서 효율이 제한되는 원인을 실제 작동 중 전하 흐름 관점에서 규명하고 이를 전자구조 설계로 해결했다”라고 부연했다.
2026.05.19 조회수 2650 -
차세대 신소재 설계 가속할 ‘AFM 활용 로드맵’ 제시
스마트폰과 컴퓨터가 더욱 작고 빠르게 발전하기 위해서는 눈에 보이지 않는 나노 수준에서 전기적 특성을 정밀하게 다루는 기술이 필수적이다. 특히 외부 전기 없이도 스스로 전기적 상태를 유지하는 강유전체(Ferroelectrics) 소재는 차세대 메모리와 센서 기술의 핵심으로 주목받고 있으나, 그 크기가 매우 작아 내부에서 일어나는 변화를 정밀하게 관찰하는 데 한계가 있었다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 이러한 한계를 극복하기 위해 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy, 이하 AFM) 기반 강유전체 연구 전략을 체계적으로 정리하고 분석·조작 방법론과 전략적 가이드라인을 제시하는 리뷰 논문을 발표했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 나노 세계에서 전기를 정밀하게 제어할 수 있는 AFM의 새로운 활용 전략을 제시하며 차세대 신소재 연구의 방향을 제시했다.
강유전체는 자석처럼 전기적 극성(분극)을 가지며, 이를 활용하면 전력이 끊겨도 정보가 유지되는 메모리나 정밀 센서를 구현할 수 있다. 최근 반도체 소자의 초소형화가 진행되면서 나노 단위에서 발생하는 미세한 물리 현상이 전체 소자의 성능을 좌우하게 되었고, 이를 정밀하게 분석하고 제어할 수 있는 기술의 중요성이 더욱 커지고 있다.
연구팀은 AFM을 활용해 나노 수준에서 물질을 관찰하고 직접 조작할 수 있는 통합 분석 체계를 제시했다. AFM은 매우 미세한 탐침을 이용해 표면을 스캔하며 원자 수준의 정보를 읽어내는 장치로, 나노 세계의 ‘눈’이자 ‘손’ 역할을 한다.
연구진은 시료 표면을 미세한 탐침으로 스캔해 원자 수준의 물리·전기적 특성을 측정하는 AFM을 기반으로, 압전반응 힘 현미경(PFM, 전기-기계적 반응 측정), 켈빈 탐침 힘 현미경(KPFM, 표면 전위 상태 측정), 전도성 현미경(C-AFM, 전류 흐름 측정) 등 다양한 분석 기술을 하나로 묶어 소재의 구조와 전하 분포를 입체적으로 파악하는 체계를 세웠다.
이는 단순한 관찰을 넘어, 현미경의 탐침을 이용해 전기적 자극을 가함으로써 나노 수준에서 데이터 도메인을 직접 설계하고 조작할 수 있는 연구 플랫폼으로의 진화를 의미한다.
더 나아가 AFM은 나노 크기의 아주 작은 영역에 전기 자극이나 압력을 직접 가해 물질의 성질을 바꾸고 조절할 수 있다. 즉, 단순히 보는 데 그치지 않고, 원하는 형태로 설계하고 실험할 수 있는 도구로 발전해왔음을 본 논문을 통해 정리했다. 특히 이번 연구는 AFM이 이황화몰리브덴(MoS₂)과 같은 이차원 전이금속 디칼코게나이드 물질과 초박막 하프늄지르코늄산화물(HfZrO₂ 계열) 등 차세대 반도체 소재의 성능을 확인하고 개선하는 데 활용됨을 강조했다.
또한 연구팀은 향후 기술 발전 방향으로 고속 원자간력 현미경(High-speed AFM)과 인공지능(AI)을 결합해, 사람이 일일이 분석하기 어려운 복잡한 나노 구조를 빠르게 이해하고, 더 좋은 소재를 효율적으로 설계할 수 있는 방법을 제시했다.
홍승범 교수는 “이번 연구는 AFM이 단순한 관찰 장비를 넘어 신소재를 설계하고 정밀하게 제어하는 핵심 공정 도구로 자리 잡았음을 보여준다”며 “인공지능과 결합한 분석 기술은 차세대 반도체 및 에너지 소재 분야에서 기술적 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 신소재공학과 김연규 박사과정과 박건우 석·박사통합과정이 공동 제1저자로 참여했다. 이 연구는 그 우수성을 인정받아 영국 왕립화학회(The Royal Society of Chemistry)가 발행하는 국제 학술지 ‘재료화학 저널 C(Journal of Materials Chemistry C)’의 전면 표지 논문으로 2월 26일 게재되었다.
※ 논문명: Atomic Force Microscopy for Ferroelectric Materials Research
DOI: https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2026/tc/d5tc03998c
해당 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 다각도-멀티스케일 데이터 융합형 리튬이차전지 설계 인공지능 플랫폼 개발사업의 지원을 받아 수행되었으며, 향후 나노 소재 연구의 통합적인 지침을 마련했다는 평가를 받고 있다.
2026.04.08 조회수 2523 -
조예현·조석주 박사과정, ‘제4회 원익 차세대 공학도상’ 우수상 수상
한국공학한림원이 주관하는 제4회 원익 차세대 공학도상에서 우리 대학 조예현 전기및전자공학과 박사과정(전기및전자공학과 이현주 지도교수)과 조석주 기계공학과 박사과정(기계공학과 박인규 지도교수)학생이 우수상을 수상하였다.
전기및전자공학과 조예현 학생은 초음파 뇌 자극 기술에 MEMS 및 바이오 신호측정 기술을 융합해 뇌 기능을 정밀하게 조절하고 관찰할 수 있는 시스템을 개발한 공로를 인정받았다. 국내 초음파 뇌 자극 연구의 선두 주자로서 SCI(E)급 학술지에 제1저자로 논문 6편을 게재하는 등 차세대 뇌 공학 발전에 크게 기여하고 있다.
조예현 학생은 “지도교수님과 동료들, 그리고 늘 지지해 주신 가족 덕분에 얻은 결과”라며 “공학적 혁신이 임상과 산업 현장에 직접 닿을 수 있도록 기본에 충실한 연구를 지속하겠다”라고 소감을 밝혔다.
함께 우수상을 받은 기계공학과 조석주 학생은 만성 상처 및 대사 질환 관리를 위한 나노·마이크로 공정 기반 무선 다종 센싱 시스템을 개발해 주목받았다. 현재까지 관련 기술로 25편의 SCI(E)급 논문을 게재하며, 차세대 헬스케어 센서 플랫폼 분야의 기술 혁신을 주도하고 있다는 평가를 받는다.
조석주 학생은 무선 다중 센싱 시스템 개발로 헬스케어 분야의 혁신을 이끌고 있다. 조석주 학생은 “연구자로서 꿈꿔왔던 상을 받게 되어 보람과 책임감을 동시에 느낀다”라며 “사회에 의미 있는 가치를 창출하는 연구자로 성장하기 위해 초심을 잃지 않고 노력하겠다”라고 전했다.
‘원익 차세대 공학도상’은 소재·부품·장비 분야에서 창의적이고 도전적인 공학도를 발굴하여, 사회 문제 해결에 기여하는 엔지니어로 육성하기 위해 수여되는 상이다. 시상식은 지난 3월 10일 서울 그랜드 워커힐 호텔에서 개최되었다.
2026.03.31 조회수 1927 -
염지현 교수, 화학·소재 분야 최고 학술지 차세대 자문위원 선정
우리 대학은 신소재공학과 염지현 교수가 화학 분야 세계 최고 권위 학술지로 꼽히는 케미컬 리뷰스(Chemical Reviews)의 차세대 자문위원(Early Career Advisory Board, ECAB) 으로 선정됐다고 13일 밝혔다.
케미컬 리뷰스(Chemical Reviews)는 미국화학회(American Chemical Society, ACS)가 발행하는 대표적인 리뷰 학술지로, 화학·소재 전 분야에서 가장 영향력 있는 연구 성과를 종합적으로 정리·조망하는 최고 권위 국제 학술지로 평가받는다.
이 학술지는 학술지 영향력을 나타내는 지표인 임팩트 팩터(Impact Factor, IF)가 56에 달하며, 이는 전 세계 과학 학술지 가운데에서도 최상위 수준이다. 특히 새로운 실험 데이터를 단순히 발표하는 연구 논문이 아니라, 전 세계 연구 성과를 종합적으로 분석해 학문적 방향을 제시하는 리뷰 저널이라는 점에서 학계에서의 권위가 매우 높다.
2026년 1월부터 활동을 시작한 ECAB는 전 세계에서 차세대 과학 리더로 주목받는 젊은 연구자 가운데 학문적 독창성, 연구 영향력, 학계 기여도 등을 종합적으로 평가해 선발된 10명의 연구자로 구성된다. 위원들은 저널의 학문적 방향과 전략 수립에 자문 역할을 수행하며, 차세대 연구 트렌드 발굴과 글로벌 연구 네트워크 확대에 기여하게 된다.
이번 선정은 염 교수의 연구 성과가 국제적으로 높은 평가를 받고 있음을 보여주는 사례다.
염 교수는 DNA나 단백질처럼 서로 거울상 관계이지만 완전히 겹쳐지지 않는 성질인 ‘카이랄성(chirality)’을 나노 소재에 적용하는 연구를 수행하고 있다. 원자 배열을 정밀하게 제어해 생체 신호와 자연스럽게 상호작용할 수 있는 인공 소재를 구현하는 것이 핵심이다.
특히 빛에 반응하는 카이랄 소재에 인공지능(AI)을 결합해 체내의 미세한 변화를 실시간으로 감지하고 데이터를 분석하는 차세대 스마트 헬스케어 기술을 개발하며 주목받고 있다. 염 교수는 이러한 카이랄 특성이 물질의 구조적 특성을 넘어 정보 전달과 처리 능력을 확장하는 새로운 가능성을 제시한다고 설명했다.
이를 바탕으로 향후 정밀 의료 진단 기술은 물론, 원형 편광을 활용한 차세대 광·전자 소자와 AI 기반 플랫폼 등 다양한 분야로 연구를 확장할 계획이다.
염 교수는 최근 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications), 어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials), ACS 나노(ACS Nano), 어카운츠 오브 케미컬 리서치(Accounts of Chemical Research) 등 세계적 학술지에 연구 성과를 발표하며 카이랄 소재 연구 분야의 글로벌 리더로 자리매김하고 있다.
염 교수는 “카이랄성은 단순한 구조적 특성이 아니라 물질의 기능과 정보 처리 능력을 확장하는 새로운 자유도”라며 “향후 카이랄 기반 전자·광소자, 바이오 진단 기술, 인공지능 기반 분광 플랫폼 등으로 연구를 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
이번 ECAB 선정은 KAIST 신소재공학과의 연구 경쟁력과 국제적 위상을 다시 한 번 보여주는 성과로, 차세대 소재 연구 분야에서 KAIST의 글로벌 연구 허브 역할을 더욱 강화할 것으로 기대된다.
2026.03.13 조회수 3703