[더테크 이지영 기자] KAIST가 인공지능(AI)을 활용해 기후 변화와 경제·에너지·산업 영향을 동시에 분석할 수 있는 차세대 기후 연구 모델을 공개했다. 단순 기후 예측을 넘어 탄소중립 정책과 에너지 전환 전략이 산업과 경제에 미치는 영향까지 빠르게 시뮬레이션할 수 있는 ‘AI 기반 가상 정책 실험실’을 구현했다. KAIST는 녹색성장지속가능대학원 전해원 교수, 전산학부 오혜연 교수 연구팀이 중국 베이징대학교, 영국 임페리얼 칼리지 런던, 이탈리아 밀라노 공과대학교, 미국 메릴랜드대학교, 오스트리아 국제응용시스템분석연구소 등과 국제 공동 연구를 통해 ‘AI 기반 기후 연구 통합 모델’을 제시했다고 13일 밝혔다. 기존 기후 연구는 물리적 기후 예측, 에너지 정책, 사회·경제 영향 분석이 각각 분리돼 수행되는 경우가 많았다. 서로 다른 데이터와 분석 체계를 사용해 정책 결정까지 오랜 시간이 걸린다는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 기후·경제·에너지 데이터를 하나의 AI 기반 가상 분석 공간에서 통합 처리하는 구조를 개발했다. 이를 통해 기후 변화의 물리적 현상뿐 아니라 산업·경제적 파급효과까지 동시에 분석할 수 있도록 했다. 특히 연구팀은 ‘혼
[더테크 이지영 기자] KAIST가 빛 기반 광학 칩 기술을 활용해 세계 최고 수준의 초저잡음·초고안정 밀리미터파 신호 생성에 성공하며 차세대 6G 통신과 우주 관측 기술 상용화에 한 걸음 더 다가섰다. KAIST는 기계공학과 김정원 교수 연구팀과 물리학과 이한석 교수 연구팀이 공동으로 초소형 광학 칩 ‘마이크로콤(Micro-comb)’ 기술을 이용해 초고안정 밀리미터파 신호를 구현했다고 11일 밝혔다. 밀리미터파는 30~300GHz 대역의 초고주파 신호로, 6G 통신과 자율주행 레이더, 정밀 센싱, 차세대 우주·항공 시스템의 핵심 주파수로 꼽힌다. 하지만 기존 전자식 신호원은 주파수가 높아질수록 잡음과 신호 흔들림이 커지는 한계가 있었다. 연구팀은 손톱보다 작은 광학 소자인 마이크로콤에 정밀 광학 기준 신호를 동기화하는 기술을 적용해 장시간 안정성을 획기적으로 높였다. 이를 통해 10-18 수준의 초고안정 주파수 성능과 22GHz 대역에서 100Hz 오프셋 기준 –125 dBc/Hz의 세계 최고 수준 위상잡음을 구현했다. 이는 고주파 신호가 장시간 거의 흔들리지 않는 수준으로 유지된다는 의미로, 6G 통신망의 데이터 전송 신뢰도와 초정밀 레이더의 탐지 정확
[더테크 이승수 기자] KAIST가 차세대 리튬 금속 배터리의 성능 저하가 시작되는 순간을 나노 수준에서 처음으로 직접 관찰하는 데 성공했다. 전기차 주행거리 확대와 장수명 배터리 개발의 핵심 난제로 꼽혀온 ‘리튬 금속 음극 열화 원인’을 규명하며 차세대 배터리 상용화 가능성을 높였다는 평가다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 연구팀이 리튬 금속 음극(Lithium Metal Anode)의 열화 메커니즘을 실시간으로 분석해 배터리 성능 저하의 근본 원인을 밝혀냈다고 10일 밝혔다. 리튬 금속은 기존 흑연 음극 대비 에너지 밀도가 높아 ‘꿈의 배터리 소재’로 불린다. 그러나 충·방전 과정에서 리튬이 불규칙하게 증착되거나 떨어져 나가며 전기적으로 단절된 ‘죽은 리튬(dead lithium)’이 형성되는 문제가 상용화의 가장 큰 장애물로 지목돼 왔다. 이 현상은 배터리 수명 저하뿐 아니라 안전성 문제까지 유발할 수 있다. 연구팀은 실시간 전기화학 원자힘현미경(in situ EC-AFM)을 활용해 리튬이 표면에 쌓이는 도금(plating) 과정과 제거되는 탈리(stripping) 과정을 직접 추적했다. 이를 통해 리튬 반응이 표면 전체에서 균일하게 발생하는 것이 아
[더테크 이지영 기자] KAIST 연구진이 기존 실리콘 반도체 공정만으로 구현 가능한 차세대 최적화 연산 하드웨어를 개발했다. 인공지능(AI), 물류, 금융, 반도체 설계 등에서 수천 년이 걸릴 수 있는 복잡한 조합 최적화 문제를 저전력·고속으로 해결할 수 있는 기반 기술로 평가된다. KAIST 전기및전자공학부 최양규 교수와 김상현 교수 공동 연구팀은 ‘오실레이터 기반 아이징 머신(Oscillatory Ising Machine)’ 구현에 성공했다고 6일 밝혔다. 해당 기술은 특수 소재나 신규 생산라인 없이 현재 반도체 산업 표준인 CMOS 공정을 그대로 활용할 수 있다는 점에서 상용화 가능성을 높였다는 평가다. 아이징 머신은 조합 최적화 문제 해결에 특화된 연산 구조다. 가능한 경우의 수를 모두 계산하는 기존 방식과 달리, 여러 진동 소자가 상호작용하며 가장 안정적인 상태를 찾아가는 과정에서 최적의 해를 도출한다. 연구팀은 일정한 주기로 신호를 반복하는 ‘오실레이터’를 활용했다. 여러 오실레이터가 서로 신호를 주고받으며 동기화되는 과정에서 자연스럽게 최적 상태를 탐색하는 구조다. 기존 아이징 머신은 소자 간 미세한 주파수 편차와 제한적인 연결 구조 때문에 복
[더테크 이지영 기자] KAIST가 전기차 배터리 제조 기술을 활용해 공기 중 이산화탄소를 직접 제거하는 고효율 직접공기포집(DAC) 기술을 개발하며 글로벌 탄소 제거 기술 경쟁에서 세계 톱4에 선정됐다고 24일 밝혔다. KAIST 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀은 글로벌 비영리 단체 OpenAir가 주최한 ‘2026 탄소 제거 챌린지(Carbon Removal Challenge)’에서 최종 결선에 진출했다. 이번 대회는 차세대 탄소 제거 기술의 실용성과 대규모 확장 가능성을 평가하는 세계적 경연으로, 올해는 전 세계 30여 개 대학 40여 개 팀이 참가해 KAIST를 포함한 단 4개 팀만 최종 선정됐다. 직접공기포집(DAC)은 대기 중 이산화탄소를 직접 흡수해 제거하는 기술로 탄소중립 실현의 핵심 기술로 평가받지만, 높은 비용과 낮은 효율이 상용화의 한계로 지적돼 왔다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 전기차 배터리 전극 제조에 사용되는 ‘건식 공정(Dry Process)’을 DAC에 적용했다. 액체 용매 없이 분말을 압축해 고체 필름을 만드는 방식으로, 탄소 흡착 소재를 더욱 촘촘하게 배열해 이산화탄소 포집 효율을 극대화했다. 이를 통해 탄소 흡착 소재 함
[더테크 이지영 기자] KAIST 연구진이 기존 반도체 미세화 한계를 넘어서는 DNA 기반 ‘분자 컴퓨터’를 구현했다. 2나노미터(nm) 공정을 앞둔 반도체보다 더 작은 0.34나노미터 수준에서 작동하는 바이오 트랜지스터를 통해 계산과 정보 저장을 동시에 수행하는 기술이다. KAIST는 공학생물학대학원 최영재 교수 연구팀이 DNA 기반 분자 회로를 개발했다고 22일 밝혔다. 이번 연구는 기존 DNA 회로의 ‘일회성 반응’ 한계를 극복한 것이 핵심이다. 그동안 DNA 기반 시스템은 특정 물질 존재 여부를 판단하는 단순 반응에 머물렀으며, 한 번 반응하면 재사용이 어려운 구조였다. 연구팀은 입력 신호에 따라 DNA 분자가 결합하거나 분리되면서 배열이 변화하고, 그 상태가 유지되도록 설계해 연속적인 정보 처리와 저장이 가능한 구조를 구현했다. 특히 변화된 DNA 분자 상태 자체가 정보를 저장하는 ‘바이오 메모리’로 작동하며, 이후 연산에도 직접 활용된다. 별도의 초기화 과정 없이 이전 상태를 유지하는 ‘리셋 없는(reset-free)’ 회로를 구현함으로써, 실시간 연산과 기억을 동시에 수행하는 새로운 컴퓨팅 구조를 제시했다. 이 기술은 반도체 핵심 소자인 트랜지스
[더테크 이지영 기자] KAIST가 인공지능(AI) 기반 계산 기술로 고가 장비 없이도 생체 조직 깊은 영역을 선명하게 관찰할 수 있는 현미경 이미지 보정 기술을 개발했다. KAIST는 전기및전자공학부 강익성 교수 연구팀이 UC Berkeley 나지 교수팀과 공동 연구를 통해 ‘물리 기반 AI 계산’ 알고리즘으로 생체 조직 관찰 현미경의 이미지 왜곡을 정밀하게 보정하는 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 기존에는 살아있는 뇌 깊숙한 영역을 관찰하기 위해 이광자 형광 현미경과 함께 파면 센서 등 고가의 광학 장비가 필요했다. 생체 조직을 통과하는 빛이 굴절되고 산란되면서 발생하는 광학 수차로 인해 이미지가 흐릿해지는 문제가 발생하기 때문이다. 이를 해결하기 위해서는 복잡한 하드웨어 기반 보정 장치가 필수적이었다. 연구팀은 이러한 접근 방식에서 벗어나, 이미 촬영된 이미지 데이터만으로 빛의 왜곡 과정을 역추적하고 이를 보정하는 AI 알고리즘을 구현했다. 핵심은 ‘신경장 모델(Neural Fields)’ 기반 기계학습 기술이다. 해당 모델은 3차원 공간 정보를 연속적으로 학습해 이미지와 구조를 동시에 복원할 수 있으며, 빛의 이동 과정에서 발생하는 왜곡까지 정밀하게
[더테크 이지영 기자] KAIST는 산업디자인학과 강이연 교수가 글로벌 지식 컨퍼런스 TED 2026 메인 스테이지 연사로 선정됐다고 17일 밝혔다. TED는 ‘퍼뜨릴 가치가 있는 아이디어(Ideas Worth Spreading)’를 모토로 1984년 출범한 비영리 지식 플랫폼으로, 과학·기술·예술 분야의 혁신가들이 참여하는 세계적 담론 무대다. 특히 2014년 캐나다 밴쿠버 개최 이후, 국내에서 활동하는 한국 국적 학자이자 아티스트가 메인 스테이지에 오르는 것은 이번이 처음이다. TED 2026은 4월 13일부터 17일까지 캐나다 밴쿠버 컨벤션 센터에서 ‘모두를 위하여(ALL OF US)’를 주제로 열린다. 강 교수는 4월 15일 메인 무대에서 인공지능(AI), 인간, 자연의 공존을 주제로 기술과 예술의 융합적 해법을 제시할 예정이다. 강연 영상은 7월 TED 공식 채널을 통해 공개된다. 이번 강연의 핵심은 ‘지식을 넘어 감각으로 체험하는 문제 인식’이다. 강 교수는 AI와 기후 위기를 데이터와 정보로는 이해하지만 실제 체감하기 어려운 문제로 정의하고, 이를 해결하기 위한 접근으로 몰입형 예술을 제안한다. 특히 전통적인 발표 형식을 넘어 무대 전체를 하나의
[더테크 이지영 기자] KAIST와 한양대학교 공동 연구팀이 빛의 간섭 현상을 활용해 광신호를 자유롭게 제어할 수 있는 광집적 공진기 기술을 개발했다. 이번 성과는 인공지능(AI) 가속기와 데이터센터, 양자통신 등 차세대 핵심 기술의 성능을 높일 수 있는 기반으로 주목된다. KAIST는 전기및전자공학부 김상식 교수 연구팀이 한양대 물리학과 윤재웅 교수 연구팀과 협력해 새로운 구조의 광집적 공진기를 구현했다고 15일 밝혔다. 해당 기술은 빛의 간섭을 정밀하게 제어해 광신호의 스펙트럼과 위상을 동시에 조절할 수 있는 것이 특징이다. 광집적회로(PIC)는 빛을 활용해 데이터를 초고속·저전력으로 처리하는 차세대 반도체 기술로, AI 연산과 데이터센터, 양자정보처리 분야에서 핵심 플랫폼으로 부상하고 있다. 그러나 기존 단일 구조 공진기는 광신호의 파장과 위상을 동시에 정밀 제어하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘이중 도파로(Dual-bus)’ 구조를 적용했다. 공진기를 통과한 빛과 통과하지 않은 빛을 다시 간섭시키는 방식으로, 기존 대비 훨씬 높은 수준의 신호 제어가 가능해졌다. 이를 통해 다양한 형태의 광신호 설계가 가능해지며, 고성능 광통신 및
[더테크 이지영 기자] KAIST 연구진이 거대언어모델(LLM)의 ‘시간 오류’를 자동으로 진단하는 기술을 개발하며 의료·법률 등 고신뢰 분야에서의 AI 활용 가능성을 높였다. KAIST는 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 마이크로소프트연구소와 공동으로 LLM의 시간 추론 능력을 자동 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다. LLM은 최신 정보를 반영하지 못하거나, 겉보기에는 정답처럼 보이지만 시간적 근거가 틀린 ‘시간 환각(Temporal Hallucination)’ 문제가 지속적으로 지적돼 왔다. 특히 의료·법률 분야처럼 시점 정확성이 중요한 영역에서는 이러한 오류가 신뢰성 저하로 직결된다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘시간 데이터베이스(Temporal Database)’ 설계 이론을 AI 평가 체계에 적용했다. 데이터의 시간 흐름과 관계를 기반으로 사람이 직접 문제를 만들지 않아도 13가지 유형의 시간 기반 질문을 자동 생성하는 구조를 구현한 것이 핵심이다. 이 기술은 문제 생성부터 정답 도출, 검증까지 전 과정을 데이터베이스 기반으로 자동화한다. 현실 정보가 변경되면 데이터만 갱신해 평가 기준과 정답이 자동 반영되며, 기존처럼 수작업으로
[더테크 이지영 기자] KAIST가 시각 정보를 기반으로 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 움직이는 인지형 보행 로봇 기술을 개발했다. 기존 ‘블라인드 보행’의 한계를 넘어, 사람처럼 보고 판단하며 걷는 수준의 로봇 구현에 한 걸음 다가섰다는 평가다. KAIST 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀은 연구실 창업기업 유로보틱스와 공동으로 사족보행 로봇 제어 기술 ‘드림워크++(DreamWaQ++)’를 개발했다고 밝혔다. 해당 연구는 세계 최고 권위 로보틱스 학술지인 IEEE Transactions on Robotics(T-RO)에 게재됐다. 기존 ‘드림워크(DreamWaQ)’는 관절 엔코더와 관성 센서 등 자기수용 감각만으로 지형을 추정하는 ‘블라인드 보행’ 기술로, 시각 정보 없이도 안정적인 이동이 가능했다. 다만 장애물과 직접 접촉한 이후에야 반응하는 한계가 있었다. 이번 드림워크++는 카메라와 라이다(LiDAR) 기반 외수용 감각을 결합해 이러한 한계를 극복했다. 로봇이 장애물을 사전에 인지하고 보행 전략을 실시간으로 수정하는 ‘인지 기반 보행’을 구현한 것이 핵심이다. 특히 다중 감각 강화학습 구조를 적용해 경량 연산 환경에서도 실시간 제어가 가능하도록
[더테크 이지영 기자] KAIST 연구진이 원자간력 현미경(AFM)을 활용해 강유전체 소재의 전기적 상태를 나노 수준에서 ‘읽고 쓰는’ 통합 분석·조작 전략을 제시했다. 차세대 반도체와 에너지 소재 설계를 가속할 핵심 로드맵으로 평가된다. KAIST 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀은 AFM 기반 강유전체 연구 방법론을 체계화한 리뷰 논문을 발표하고, 나노 단위에서 소재의 전기적 특성을 정밀하게 분석·제어할 수 있는 기술 방향을 제시했다고 밝혔다. 이번 연구는 기존 관찰 중심 분석을 넘어 ‘설계 가능한 나노 공정 도구’로서 AFM의 역할을 확장한 것이 핵심이다. 강유전체는 외부 전원이 없어도 전기적 상태를 유지하는 특성을 지닌 소재로, 차세대 비휘발성 메모리와 초정밀 센서의 핵심 후보로 꼽힌다. 그러나 소자의 초미세화가 진행될수록 내부 전기 상태를 정밀하게 관찰하고 제어하는 기술이 병목으로 지적돼 왔다. 연구팀은 AFM을 중심으로 다양한 분석 기법을 통합했다. 압전반응 힘 현미경(PFM)은 전기-기계적 반응을, 켈빈 탐침 힘 현미경(KPFM)은 표면 전위 분포를, 전도성 AFM(C-AFM)은 전류 흐름을 측정해 소재의 구조와 전하 특성을 입체적으로 파악하는 체
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UPDATE: 2026년 05월 15일 13시 57분
