[더테크 이지영 기자] 지구 온난화의 주범인 이산화탄소를 시장 가치가 높은 화학물질로 전환할 수만 있다면, 환경 문제를 해결함과 동시에 높은 경제적 가치를 창출할 수 있다. 국내 연구진이 이산화탄소(CO2)를 일산화탄소(CO)로 전환하는 고성능 ‘세라믹 전해전지’를 개발하여 탄소중립 실현을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다. KAIST는 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 신소재 세라믹 나노 복합섬유를 개발해 현존 최고 성능의 이산화탄소 분해 성능을 갖는 세라믹 전해전지를 개발하는 데 성공했다고 1일 밝혔다. 세라믹 전해전지(SOEC)는 이산화탄소를 가치 있는 화학물질로 전환할 수 있는 유망한 에너지 변환 기술로 낮은 배출량과 높은 효율성이라는 추가적인 이점이 있다. 하지만 기존 세라믹 전해전지는 작동 온도가 800℃ 이상으로, 유지 비용이 크고 안정성이 낮아 상용화에 한계가 있었다. 이에 연구팀은 전기가 잘 통하는 ‘초이온전도체’ 소재를 기존 전극에 함께 섞어 만든 ‘복합 나노섬유 전극’을 개발해 전기화학 반응이 더 활발하게 일어나도록 설계하고, 이를 통해 세라믹 전해전지가 더 낮은 온도에서도 효율적으로 작동할 수 있는 기반을 마련했다. 나아가, 이러한 소재 복
[더테크 이지영 기자] 브릴루앙 레이저는 물질 내 빛과 음파의 상호작용을 통해 매우 안정적이고 잡음이 적은 레이저 빛을 만들어 내는 광원이다. 그동안 이 기술은 가시광선이나 근적외선 영역에서만 구현되었으며, 중적외선 영역에서는 기술 부족으로 구현이 어려웠다. 국제 공동 연구진이 초소형 저잡음 브릴루앙 레이저를 해당 파장 영역에서 세계 최초 개발하여 더욱 정밀한 분자물리·화학 연구 및 다양한 차세대 응용 기술의 기반을 마련하였다. KAIST는 물리학과 이한석 교수 연구팀이 호주국립대 최덕용 교수, 예일대 피터 라키치 교수, 한국원자력연구원 고광훈 박사, 닝보대학교 롱핑 왕 교수 연구팀과 국제공동연구를 통해 중적외선 파장 대역에서 주파수 흔들림이 매우 작은 브릴루앙 레이저를 초소형 반도체 칩 위에 최초로 구현하는 데 성공했다고 31일 밝혔다. 칩 상에서 저잡음 브릴루앙 레이저를 구현하는 기술은 이미 잘 알려져 있었으나, 중적외선 파장 대역에서는 레이저 구현에 필수적인 낮은 광 손실의 고성능 광소자가 없다는 점이 문제였다. 연구팀은 중적외선에서 높은 투과도를 보이지만 가공이 까다로운 칼코겐화합물 유리를 독창적인 기법으로 성형해 초고품질 광공진기를 제작하는데 성공했
[더테크 이지영 기자] 상위 0.1%의 뛰어난 연구 성과를 보유한 연구자에게만 주어지는 국제정보 학회에 우리나라 연구자가 석학으로 선임됐다. KAIST는 전기및전자공학부 최경철 교수가 국제정보디스플레이학회(이하 SID) 학회의 2025년도 석학회원으로 선임됐다고 21일 밝혔다. 석학회원의 임기는 평생이다. 디스플레이 분야에서 미국 전기전자공학자협회(IEEE))와 SID 학회에서 동시에 석학회원으로 선정된 연구자는 전 세계적으로 단 11명뿐이며, 국내에서는 故 이병호 교수(서울대학교)에 이어 두 번째 사례다. 석학회원은 해당 학회 회원 중 상위 0.1%의 뛰어난 연구 성과를 보유한 연구자에게만 주어진다. 최경철 교수는 서울대학교 박사과정 시절부터 디스플레이 연구를 시작해 30년 넘게 해당 분야를 선도해 온 연구자다. 1990년대부터 2014년까지 고효율 플라즈마 디스플레이 패널(이하 PDP) 연구를 주도하며 세계적인 권위자로 자리매김했다. 그러나 PDP 산업의 쇠퇴 이후 플렉시블 디스플레이 연구로 전환해, 플렉시블 OLED 소자에 적용 가능한 세계 최고 수준의 유연 봉지막 기술을 개발했다. 특히, 미래 디스플레이 기술로 주목받는 진정한 입는 디스플레이 구현을
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 기존 플라스틱과 유사한 강도·내구성 확보한 신규 바이오 기반 플라스틱을 개발하는데 성공했다. KAIST는 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 시스템 대사공학을 이용하여 미생물 균주를 개발하고 여러 가지 신규 유형의 친환경 바이오 플라스틱인 폴리에스터 아마이드를 생산하고, 한국화학연구원 연구진과 공동 분석을 통해 생산된 이 플라스틱의 물성 확인까지 성공했다고 20일 밝혔다. 이상엽 특훈교수 연구팀은 자연계에 존재하지 않는 새로운 미생물 대사회로를 설계해 폴리(3-하이드록시뷰티레이트-ran-3-아미노프로피오네이트), 폴리(3-하이드록시뷰티레이트-ran-4-아미노뷰티레이트) 등을 포함한 9종의 다른 폴리에스터 아마이드를 생산할 수 있는 플랫폼 미생물 균주를 개발했다. 폐목재, 잡초 등 지구상에서 가장 풍부한 바이오매스의 주원료인 포도당을 원료로 사용해 폴리에스터 아마이드를 친환경적으로 생산할 수 있도록 했다. 또한 연구팀은 해단 균주의 유가 배양식 발효 공정을 이용해 고효율 생산 (54.57 g/L)을 보임으로써 추후 산업화될 가능성도 확인했다. KAIST 연구진은 한국화학연구원 정해민, 신지훈 연구원과 함께 바이오 기반
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 충전 속도가 상대적으로 느린 전기차 리튬 배터리의 혁신적 전해질 기술을 개발하여 충전 시간을 15분으로 단축시키는데 성공했다. KAIST는 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀과 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 새로운 전해질 용매 ‘아이소부티로니트릴(isoBN)’을 개발하여 배터리내 리튬 이온 이동을 극대화시키는 전략으로 전기차 배터리의 충전 시간이 상온에서 15분 내로 가능한 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구팀은 전해질 내에서 용매화 구조를 조절하는 전략을 개발했다. 이는 배터리의 핵심 요소인 음극 계면층의 형성을 최적화하여 리튬이온 이동을 원활하게 하고, 고속 충전 시 발생하는 문제를 해결하는 방식으로 리튬이온전지의 충전 속도를 향상시킬 수 있는 기반을 마련했다. 기존 리튬이온전지 전해질에 사용되는 에틸렌 카보네이트(이하 EC) 전해액은 높은 점성(3.38 cP), 강한 용매화 특성, 큰 결정립으로 구성된 음극 계면층을 만들게 되어 고속 충전 시 리튬이온이 원활하게 이동하거나 흑연 음극 층상 구조로 들어가지 못한다. 또한, 전착 리튬은 충·방전이 불가능한 비가역적 리튬으로 배터리 수명 단축과 단락에 의한 화재 발생
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 최적의 병렬화 구성을 도출하도록 돕는 기술을 개발했다. 최근 챗GPT, 딥시크 등 초거대 인공지능 모델이 다양한 분야에서 활용되며 주목받고 있다. 대형 언어 모델은 수만 개의 데이터센터용 GPU를 갖춘 대규모 분산 시스템에서 학습되는데, GPT-4의 경우 모델을 학습하는 데 소모되는 비용은 약 1,400억 원에 육박하는 것으로 추산된다. KAIST는 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 삼성전자 삼성종합기술원과 공동연구를 통해, 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(이하 vTrain)를 개발했다고 13일 밝혔다. 대형 언어 모델 학습 효율을 높이려면 최적의 분산 학습 전략을 찾는 것이 필수적이다. 그러나 가능한 전략의 경우의 수가 방대할 뿐 아니라 실제 환경에서 각 전략의 성능을 테스트하는 데는 막대한 비용과 시간이 들어간다. 이에 따라 현재 대형 언어 모델을 학습하는 기업들은 일부 경험적으로 검증된 소수의 전략만을 사용하고 있다. 이는 GPU 활용의 비효율성과 불필요한 비용 증가를 초래하지만, 대
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진은 매우 낮은 온도와 압력에서도 에너지 손실 없이 암모니아를 합성할 수 있는 고성능 촉매를 개발했다. KAIST는 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 에너지 소비와 이산화탄소 배출량을 크게 줄이면서도 암모니아 생산성을 획기적으로 높일 수 있는 혁신적인 촉매 시스템을 개발했다고 11일 밝혔다. 현재 암모니아는 철 기반 촉매를 이용해 하버-보슈 공정이라는 100년이 넘은 기술로 생산되고 있다. 하지만, 이 방식은 500℃ 이상의 고온과 100기압 이상의 고압이 필요해 엄청난 에너지를 소비하고, 세계 이산화탄소 배출량에서 상당한 비율을 차지하는 주범으로 지목됐다. 더구나 이렇게 생산된 암모니아는 대규모 공장에서 제조되기 때문에 유통 비용도 만만치 않다. 연구팀은 루테늄 촉매와 강한 염기성을 갖는 산화바륨 입자를 전도성이 뛰어난 탄소 표면에 도입해 마치 ‘화학 축전지’ 처럼 작동하는 신개념 촉매를 개발했다. 암모니아 합성 반응 도중 수소 분자는 루테늄 촉매 위에서 수소 원자로 분해 되며, 이 수소 원자는 양성자와 전자 쌍으로 한번 더 분해되게 된다. 산성을 띠는 양성자는 강한 염기성을 띠는 산화바륨에 저장되고 남은 전자는 루테늄과
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 물기가 묻은 스마트폰 화면과 같은 환경에서도 외부 간섭 없이 안정적으로 작동하며, 인간의 촉각 수준에 근접한 압력 센서를 개발하는 데 성공했다. KAIST는 10일 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀이 비가 오거나 샤워 후 스마트폰 화면에 물이 묻으면, 터치가 엉뚱하게 인식되는 '고스트 터치'와 같은 외부 간섭의 영향을 받지 않으면서도 높은 해상도로 압력을 감지할 수 있는 압력 센서를 개발했다고 밝혔다. 흔히 터치 시스템으로 사용되고 있는 정전용량 방식 압력 센서는 구조가 간단하고 내구성이 뛰어나 스마트폰, 웨어러블 기기, 로봇 등의 휴먼-머신 인터페이스(Human-Machine Interface) 기술에 널리 활용되고 있다. 그러나 물방울이나 전자기 간섭, 굴곡으로 인한 굽힘 등 외부 간섭 요소에 의해 오작동이 발생하는 치명적인 문제가 있었다. 연구팀은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 우선 정전용량 방식 압력 센서에서 발생하는 간섭의 원인을 정확히 파악하고자 했다. 그 결과, 센서 가장자리에서 발생하는 ‘프린지 필드'가 외부 간섭에 극도로 취약한 것을 확인했다. 이를 근본적으로 해결하기 위해서는 문제의 원인인 프린지 필
[더테크 이승수 기자] 나무뿌리가 흙에 단단히 고정되는 구조를 모방해 국내 연구진이 최대 700%까지 늘어나는 신축성을 확보하고 스트레처블 전자 제품의 상용화를 위한 새로운 기준을 제시했다. 특히 스마트 저항 밴드와 스트레처블 LED 디스플레이, 태양 전지와 같은 응용 사례를 통해 기술의 폭넓은 적용 가능성을 입증했다. KAIST는 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동연구를 통해 스트레처블 전자 제품 개발에서 기존의 한계를 극복한 혁신적인 기술인 ‘생체 모사 인터페이스 설계(이하 BIEFI)’를 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 생체 모사 인터페이스 설계를 기반으로, 전자 제품의 유연성, 신축성과 기계적 내구성을 동시에 극대화하는 데 성공했다. 연구진은 주 뿌리와 보조 뿌리구조를 설계에 적용해 응력을 분산시키고, 기계적 인터로킹을 통해 두 기판 사이의 강력한 접착력을 구현했다. 이 구조에서 주 뿌리는 응력을 효과적으로 분산시키며 인터페이스 균열을 지연시키는 역할을 한다. 반면 보조 뿌리는 기판 사이의 접착력을 강화하고 변형 중에도 인터페이스의 안정성을 유지하도록 돕는다. 이러한 설계는 다양한 변형 상황에서도 높은 기계적 신뢰
[더테크 이지영 기자] 리튬이온 전지(LIB)는 최근 제 2의 반도체라 불리며 가장 높은 시장 점유율로 에너지 저장 장치 시장을 주도하고 있다. 리튬이온 전지는 화재에 취약하는 약점을 가지고 있다. 이에 한국 연구진이 화재로부터 안전하고 값이 저렴한 아연 금속과 공기중의 산소로 구동되는 고에너지 밀도를 가진 고출력 차세대 전지를 개발했다. KAIST는 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 연세대 한병찬 교수 연구팀, 경북대 최상일 교수 연구팀 및 성균관대 정형모 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 인공지능 기반 이종기능 전기화학 촉매를 개발 및 촉매 활성 메커니즘을 규명하고, 고효율 아연∙공기 전지를 개발했다고 4일 밝혔다. 최근 활발하게 연구가 진행되고 있는 아연∙공기 전지 배터리의 음극에 사용되는 아연 금속과 공기극에 필요한 공기는 자연에 풍부하다는 특성 때문에 소재 비용이 적다는 장점이 있다. 하지만 고효율 아연∙공기 전지를 구현하기 위해서는 충·방전 시에 공기극에서 일어나는 산소 환원 및 산소 발생 반응이 잘 일어나게 하는 이종기능 촉매의 설계가 필수적이다. 하지만 기존에 알려진 상용 촉매는 백금, 이리듐 등 귀금속을 기반으로 하고 있어 가격 경쟁력이 있으
[더테크 이지영 기자] 내 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수와 생명과학과 정민환 교수 IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다. 현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라 한다. 이를 위해서는 현재 본인의 판단이 맞는지를 계속 검증하고 수정할 수 있어야 한하는데 뇌과학 및 인공지능 분야에서 다양한 연구가 있었으나 아직까지 완벽한 해법이 알려진 바가 없다. 연구팀은 스스로 세운 가설을 바탕으로 다음 상황을 예측하고 확인하는 행동 패턴을 동역학적으로 프로파일링 할 수 있는 새로운 방식을 고안했고, 이를 바탕으로 전
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 LLM 에이전트가 개인정보 수집 및 피싱 공격 등에 활용될 수 있음을 입증했다. KAIST는 전기 및 전자공학부 신승원 교수, 김재철 AI 대학원 이기민 교수 공동연구팀이 실제 환경에서 LLM이 사이버 공격에 악용될 가능성을 실험적으로 규명했다고 25일 밝혔다. 현재 OpenAI, 구글 AI 등과 같은 상용 LLM 서비스는 LLM이 사이버 공격에 사용되는 것을 막기 위한 방어 기법을 자체적으로 탑재하고 있다. 그러나 연구팀의 실험 결과, 이러한 방어 기법이 존재함에도 불구하고 쉽게 우회해 악의적인 사이버 공격을 수행할 수 있음이 확인됐다. 기존의 공격자들이 시간과 노력이 많이 필요한 공격을 수행했던 것과는 달리, LLM 에이전트는 이를 평균 5~20초 내에 30~60원(2~4센트) 수준의 비용으로 개인정보 탈취 등이 자동으로 가능하다는 점에서 새로운 위협 요소로 부각되고 있다. 연구 결과에 따르면, LLM 에이전트는 목표 대상의 개인정보를 최대 95.9%의 정확도로 수집할 수 있었다. 또한, 저명한 교수를 사칭한 허위 게시글 생성 실험에서는 최대 93.9%의 게시글이 진짜로 인식됐다. 뿐만 아니라, 피해자의 이메일 주소만
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