[더테크 이지영 기자] 국내 대학 연구실에서도 삼성전자의 14나노 FinFET 첨단 공정을 활용해 실제 반도체 칩을 설계하고 제작·검증할 수 있는 길이 처음으로 열렸다. 그동안 산업계에서만 활용되던 첨단 공정을 교육 현장에 개방하면서 국내 시스템반도체 인재 양성이 이론 중심에서 실전 중심으로 전환되는 계기가 될 것으로 기대된다. KAIST(총장 배충식)는 반도체설계교육센터(IDEC)가 삼성전자와 '시스템반도체 14나노 공정 지원' 협약을 체결하고, 향후 5년간 전국 대학을 대상으로 총 1,160개의 반도체 칩 제작을 지원한다고 16일 밝혔다. 이번 사업은 정부의 '반도체핵심IP 설계전문인력양성사업'을 기반으로 추진된다. 이번 협약의 핵심은 대학 연구실이 삼성전자의 14나노 FinFET 공정을 활용해 산업 현장과 동일한 수준의 반도체 설계와 제작 경험을 쌓을 수 있다는 점이다. 그동안 첨단 공정은 높은 비용과 전문 설계 환경이 요구돼 대학이 자체적으로 활용하기 어려웠다. 특히 14나노 FinFET 공정은 한 차례 칩 제작에 약 60억 원이 투입되는 고난도 공정으로, 대학에서는 사실상 접근이 불가능했다. 이를 위해 KAIST IDEC은 고성능 서버와 첨단 설계
[더테크 이지영 기자] 기업과 개인이 자체 데이터를 학습시켜 사용하는 '맞춤형 AI' 시대가 본격화되는 가운데, KAIST 연구진이 AI 성능은 유지하면서 안전성까지 높일 수 있는 핵심 기술을 개발했다. AI 개인화 과정에서 발생하는 대표적인 문제인 안전성 저하를 해결할 수 있는 기술로, AI 에이전트 시대의 기반 기술이 될 것으로 기대된다. KAIST는 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 대형언어모델(LLM)의 파인튜닝 과정에서 안전성을 유지하는 '버퍼 앤드 리인포스(Buffer-and-Reinforce)' 학습 프레임워크를 개발했다고 15일 밝혔다. 이번 연구는 세계 최고 권위의 AI 학회인 국제머신러닝학회(ICML) 2026에서 상위 약 2.2% 논문에만 주어지는 '스포트라이트(Spotlight)' 논문으로 선정됐다. 최근 기업들은 내부 문서와 업무 데이터를 활용해 AI 비서와 업무용 AI를 구축하고 있다. 그러나 기존 AI를 특정 업무에 맞게 재학습시키는 파인튜닝 과정에서는 새로운 업무 능력은 향상되는 반면, 기존 안전 규칙이 약화되는 문제가 있었다. 연구팀은 이 같은 한계를 해결하기 위해 '버퍼(Buffer)'와 '리인포스(Reinforce)'의
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 반도체 성능과 전력 효율을 저하시키는 '전기 병목현상'을 해결할 수 있는 새로운 2차원 반도체 구조를 세계 최초로 구현했다. 이번 연구는 AI 반도체와 초저전력 반도체, 차세대 로직 반도체의 전력 손실을 줄일 수 있는 핵심 원천기술로 주목받고 있다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 강기범 교수 연구팀, 성균관대학교 조성범 교수 연구팀과 공동으로 전기가 막힘없이 흐르는 2차원 반도체 구조를 구현하고, 이를 나노미터 수준에서 직접 관찰할 수 있는 분석 플랫폼을 개발했다고 13일 밝혔다. 반도체는 금속 전극과 반도체가 맞닿는 계면에서 발생하는 접촉 저항(Contact Resistance) 때문에 전류 흐름이 방해받고 전력 손실이 발생한다. 특히 반도체가 초미세 공정으로 발전할수록 접촉 저항은 성능 저하와 발열을 유발하는 핵심 난제로 꼽혀 왔다. 공동 연구팀은 기존처럼 금속 전극을 반도체 위에 형성하는 방식에서 벗어나 하나의 2차원 소재 안에 준금속과 반도체 영역을 연속적으로 구현하는 새로운 단일체(Monolithic) 구조를 제안했다. 연구에는 원자층 두께의 2차원 소재인 백금 다이셀레나이드(PtSe₂)를 활용했
[더테크 이지영 기자] 정치적 이슈가 뜨거워질수록 공장의 오염물질 배출도 늘어날 수 있다는 연구 결과가 나왔다. KAIST가 10일 발표한 연구에 따르면 정부의 한정된 행정력과 예산이 특정 정치 현안에 집중되면 환경감독이 상대적으로 약화되고, 그 결과 기업의 독성물질 배출이 증가하는 '숨은 메커니즘'이 세계 최초로 실증됐다. 정치와 환경이라는 서로 다른 영역이 정부의 자원 배분을 통해 연결될 수 있음을 대규모 데이터로 입증한 것이다. 이번 연구는 단순히 환경 정책의 문제가 아니라 AI 시대 정부의 정책 우선순위와 행정 자원 배분이 산업 현장과 ESG 경영, 환경 정의(Environmental Justice)까지 영향을 미칠 수 있다는 점을 보여준다는 점에서 의미가 크다. KAIST 기술경영학부 이나래 교수와 싱가포르경영대학교(SMU) 헬리 왕(Heli Wang) 교수 공동 연구팀은 미국 환경보호청(EPA)의 독성물질배출목록(TRI)과 미국 각 주의 이민 관련 입법 데이터를 결합해 정치적 의제 변화와 환경오염 간의 상관관계를 분석한 결과를 10일 발표했다. 연구팀은 이 같은 현상을 '제도적 혼잡(Institutional Crowding)'으로 정의했다. 새로운
[더테크 이지영 기자] 차세대 AI 반도체의 핵심 소재로 주목받는 2차원 반도체 연구가 자동화 시대를 맞았다. 연구자가 현미경으로 일일이 소재를 찾고 소자를 제작하던 기존 방식을 벗어나, 반도체 선별부터 트랜지스터 제작까지 자동으로 수행하는 기술이 개발되면서 차세대 반도체 연구의 속도가 크게 빨라질 전망이다. KAIST는 전기및전자공학부·AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 국립한밭대학교, 한양대학교, Washington University in St. Louis와 공동 연구를 통해 광학 현미경 이미지만으로 2차원 반도체를 자동 선별하고 트랜지스터 제작까지 연결하는 기술을 개발했다고 9일 밝혔다. 2차원 반도체는 원자 몇 개 층 두께의 초박막 소재로, 기존 실리콘 반도체보다 더 작은 크기와 낮은 전력 소모를 구현할 수 있어 '꿈의 반도체'로 불린다. 미세공정이 한계에 다다른 실리콘 반도체를 대체할 차세대 소재로 평가받으며 AI 반도체, 데이터센터, 스마트폰, 웨어러블 기기, 초소형 의료센서, 폴더블·스트레처블 전자기기 등 다양한 미래 산업에서 활용 가능성이 높다. 그동안 용액공정으로 제작한 2차원 반도체는 반도체 조각(Flake)의 위치와 크기,
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 투명 물체 인식부터 미래 예측, 행동 계획까지 가능한 피지컬 AI 핵심기술을 개발했다. 인공지능이 단순히 화면 속 정보를 분석하는 수준을 넘어 현실 세계의 물리적 특성을 이해하고 스스로 판단·행동하는 단계로 진화하고 있다. KAIST는 전산학부 윤성의 교수 연구팀이 유리나 물처럼 투명한 물체를 인식하는 기술, 빛과 물질의 상호작용을 분석하는 기술, 사진 한 장으로 로봇이 목적지를 찾아가는 기술, 미래 상황을 예측해 행동을 계획하는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 AI가 현실 세계를 인식하고 이해한 뒤 예측과 행동 계획까지 수행하는 흐름을 제시했다. 이는 자율주행차, 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 디지털 트윈 등 실제 환경에서 작동하는 차세대 자율 시스템 구현에 활용될 수 있다. 연구팀은 먼저 투명 환경 시각 인식 기술인 ‘글린트’를 개발했다. 기존 AI는 유리에 비친 모습과 유리 너머 풍경을 하나의 영상으로 인식해 투명 물체를 제대로 구분하지 못하는 한계가 있었다. 글린트는 반사된 모습과 유리 뒤 물체를 분리해 분석함으로써 투명한 장면에서도 AI가 공간과 물체를 정확히 이해하도록 했다. 빛과 재질을 이해하는
[더테크 이승수 기자] KAIST가 현대자동차와 공동으로 고성능 전기차의 주행 성능과 안전성을 향상시키는 차세대 능동 공력(Active Aerodynamics) 제어 기술을 개발하고, 세계 최고 권위의 지능형 차량 국제학술대회에서 최우수 학생논문상을 수상했다. KAIST는 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 현대자동차의 지원을 받아 차량 주행 상황에 따라 공기의 흐름을 실시간으로 제어하는 다중 능동 공력(Multi-Surface Active Aerodynamic) 시스템을 개발하고, 실제 차량을 활용한 서킷 시험을 통해 기술을 검증했다고 3일 밝혔다. 이번 연구는 나성원 박사과정생이 제1저자로 수행했으며, 지난 6월 미국 디트로이트에서 열린 IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV 2026)에서 First Prize Best Student Paper Award를 수상했다. 이 상은 전 세계 학생 논문 가운데 가장 우수한 연구에 수여되는 최고상으로, 연구는 전체 채택 논문 중 약 8.5%만 선정되는 구두 발표 논문에 포함된 데 이어 최종 심사를 거쳐 수상의 영예를 안았다. 연구팀은 차량 전면과 후면에 배치된 4개의 능동 공력 장치
[더테크 이지영 기자] KAIST가 제18대 총장으로 기계공학과 배충식 교수를 선임했다. 탄소중립과 미래에너지 분야를 대표하는 연구자인 배 신임 총장은 연구와 교육, 국가 과학기술 정책을 아우른 경험을 바탕으로 세계적 연구중심대학 도약을 이끌 것으로 기대된다. KAIST 이사회는 29일 서울 양재동 KAIST 김재철AI대학원 서울 양재산학캠퍼스에서 열린 제296회 임시이사회에서 제18대 총장으로 배충식 기계공학과 교수를 선임했다고 29일 밝혔다. 배 신임 총장은 서울대학교 항공공학과를 졸업한 뒤 영국 임페리얼 칼리지 런던에서 기계공학 박사학위를 취득했다. 1998년 KAIST에 부임한 이후 기계항공공학부장과 공과대학 학장 등을 역임하며 교육과 연구를 이끌었으며, 최근에는 한국전력공사 석좌교수로 선정되는 등 에너지·탄소중립 분야의 연구 성과를 인정받았다. 배 총장은 친환경 에너지와 탄소중립 동력공학 분야의 세계적 권위자로 평가받는다. 특히 코로나19 팬데믹 당시 '코로나대응 과학기술 뉴딜사업단' 단장을 맡아 과학기술 기반의 국가 위기 대응체계 구축을 주도했으며, 탄소중립연료기술연구회 회장으로 활동하며 미래 에너지 기술과 탄소중립 정책 발전에도 기여해 왔다. 국
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 적은 양의 데이터만으로도 초정밀 작업을 수행할 수 있는 로봇 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 사람의 손재주가 필요한 정밀 조립 작업을 로봇이 효율적으로 학습할 수 있게 되면서 제조와 의료, 서비스 분야의 로봇 자동화 확대가 기대된다. KAIST는 전산학부 박대형 연구팀이 사용자가 요구하는 작업 정밀도에 따라 움직임을 스스로 조절하는 다중 정밀도 로봇 조작 모델 '디스포(DiSPo)'를 개발했다고 24일 밝혔다. 기존 로봇 AI는 정밀 작업을 수행하기 위해 매우 촘촘한 간격으로 기록된 대규모 동작 데이터를 학습해야 했다. 나사 조립이나 정밀 부품 삽입과 같은 작업은 데이터 수집 비용과 시간이 많이 소요되는 것이 한계로 지적돼 왔다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 로봇이 움직임의 변화를 스스로 예측하며 학습하는 새로운 AI 구조를 개발했다. 특히 작업 상황에 따라 동작을 세밀하게 분할하거나 크게 조정할 수 있는 기능을 적용해 적은 데이터만으로도 높은 정밀도를 구현했다. 핵심 기술은 상태공간모델인 '맘바(Mamba)'와 확산모델(Diffusion Model)을 결합한 것이다. 이를 통해 로봇은 제한된 학습 데이터만으로
[더테크 이지영 기자] 심박과 호흡, 관절 움직임 등을 배터리 교체 없이 장기간 측정하는 웨어러블 의료기기와 사람 피부처럼 외부 자극을 감지하는 전자피부(Electronic Skin), 소프트 로봇 기술이 한층 현실에 가까워졌다. KAIST 연구진이 최대 668%까지 늘어나면서도 안정적인 전기 신호를 생성하는 초고신축 자가발전 센서를 개발했다. KAIST(총장 이광형)는 기계공학과 김미소 교수 연구팀이 반복적인 변형에도 성능 저하가 거의 없는 고신축성 압전 섬유 센서를 개발했다고 18일 밝혔다. 연구 결과는 나노공학·재료과학 분야 국제 학술지 ACS Nano에 게재됐다. 압전 고분자는 압력이나 움직임을 전기 신호로 변환하는 소재로, 가볍고 유연해 웨어러블 기기에 적합하다. 하지만 기존 압전 섬유 센서는 반복적으로 늘어나거나 구부러질 경우 전극층과 압전층이 손상되면서 신호가 약해지는 한계를 안고 있었다. 특히 신축성을 높이기 위해 코일 구조를 적용하면 전기적 안정성이 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 소재와 전극, 구조를 동시에 최적화하는 ‘계층적 복원 설계(Hierarchical Resilient Design)’ 전략을 개발했다. 압전 나
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 물 위에 떠 있는 초미세 금속 회로를 원하는 표면에 그대로 옮겨 부착할 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 열과 압력, 접착제, 유독성 화학용매 없이도 정밀 나노 회로를 식물 잎과 과일, 곡면 렌즈, 로봇 표면 등에 손상 없이 전사할 수 있어 스마트 농업과 웨어러블 헬스케어, 생체전자공학 분야의 새로운 전환점이 될 것으로 기대된다. KAIST는 기계공학과 박인규 연구팀이 한국기계연구원 정준호 박사팀, 고려대학교 안준성 교수팀과 공동으로 ‘수면 부유 나노전사 인쇄(WF-nTP)’ 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 기존 나노전사 인쇄 기술은 전자소자와 센서를 다른 기판으로 옮기기 위해 높은 열과 압력, 강한 접착제 또는 화학용매가 필요했다. 이 때문에 생체 조직이나 복잡한 곡면, 연성 소재와 같은 민감한 표면에는 적용이 쉽지 않았다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 금속 회로를 물 위에 띄운 뒤 원하는 표면으로 옮기는 새로운 방식을 제안했다. 연구진은 고분자 기판 위에 금(Au), 백금(Pt), 팔라듐(Pd), 니켈(Ni) 등의 금속을 수십 나노미터 두께로 증착한 후 플라즈마 공정을 통해 일부 구조를 제거했다. 이후 이를
[더테크 이지영 기자] 삼성전자와 TSMC가 2나노미터 공정 경쟁에 돌입한 가운데, KAIST 연구진이 트랜지스터의 미세화 한계를 원자 수준에서 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 실제 반도체를 제작하지 않고도 차세대 반도체 소자의 성능과 한계를 미리 분석할 수 있는 세계 최초의 전산 설계 플랫폼으로 평가된다. KAIST는 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 트랜지스터 미세화의 물리적 한계를 분석하고 예측할 수 있는 전산 설계 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 트랜지스터는 전류를 켜고 끄는 초소형 스위치로, 인공지능(AI) 반도체와 스마트폰, 데이터센터용 칩의 성능과 전력 효율을 좌우하는 핵심 부품이다. 반도체 산업은 고성능·저전력 구현을 위해 트랜지스터를 지속적으로 축소해 왔지만, 크기가 지나치게 작아지면 양자터널링 현상으로 인해 전류가 새어 나가면서 정상적인 동작이 어려워지는 한계에 직면한다. 문제는 이러한 한계를 실험으로 검증하기가 사실상 불가능하다는 점이다. 금속 전극과 반도체가 만나는 접촉부를 원자 수준에서 정밀하게 제어하고 분석하는 기술적 제약 때문이다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 제1원리 계산 기반의 새로운 전산 분석
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