[더테크 뉴스] ‘영원한 화학물질’로 불리며 인체와 환경을 위협해온 과불화합물(PFAS)을 기존보다 1,000배 빠르게 제거할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 프라이팬 코팅제, 반도체 공정, 방수 의류 등에 널리 쓰이는 PFAS는 분해가 거의 불가능해 전 세계 수돗물과 하천을 오염시켜 왔는데, 이번 기술로 정수 및 환경정화 산업 전반에 큰 변화가 예상된다. KAIST는 30일, 건설및환경공학과 강석태 교수 연구팀이 부경대 김건한 교수, 미국 라이스대 마이클 S. 웡 교수, 옥스퍼드대, 버클리국립연구소, 네바다대와 함께 PFAS를 기존보다 최대 1,000배 빠르고 효율적으로 제거할 수 있는 신소재 기술을 개발했다고 밝혔다. PFAS는 탄소(C)와 플루오르(F)가 강하게 결합된 합성 화학물질로, 내열성과 내수성이 뛰어나 프라이팬 코팅제, 윤활유, 반도체 공정, 군수·우주 장비 등 다양한 산업 분야에서 사용된다. 하지만 사용 및 폐기 과정에서 환경으로 쉽게 유출되어 토양·수질·대기를 오염시키고, 인체에 축적될 경우 면역력 저하, 성장 저해, 신장암 등 다양한 건강 문제를 유발한다. 2020년 조사에 따르면 미국 수돗물의 45%, 유럽 하천의 50%
[더테크 이지영 기자] KAIS가 29일 도시인공지능연구소(소장 윤윤진 지정석좌교수)는 미국 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab, 소장 Carlo Ratti 교수)과 공동으로 진행한 ‘도시와 인공지능(Urban AI)’ 연구 성과를 9월 말 서울 코엑스에서 열린 ‘스마트라이프위크 2025(Smart Life Week 2025)’ 전시를 통해 공개했다고 밝혔다. KAIST와 MIT는 도시 문제를 인공지능으로 분석하고 해결책을 제시하는 Urban AI 공동연구 프로그램을 추진해 왔다. 이번 전시에서는 도시 기후 변화, 녹지 환경, 데이터 포용성 세 가지 주제를 중심으로 연구 성과를 시민이 직접 체험할 수 있도록 선보였다. 첫 번째 프로젝트 ‘도시의 열과 매출’은 기후 변화가 도시 상권과 소상공인 생태계에 미치는 영향을 AI로 분석한 연구다. 서울시 426개 행정동별 96개 업종의 매출과 날씨 데이터를 포함해 3억 건 이상의 데이터를 학습한 인공지능 모델을 통해, 기온과 습도 등 기후 요인이 업종별 매출에 미치는 영향을 정량화했다. 분석 결과는 각 지역과 업종별로 기후 변화 대응력을 점수화한 ‘도시의 회복력(Urban Heat Resilien
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 기존보다 30배 이상 빠르고 효율적인 ‘그린수소 전해전지 제조 기술’을 개발했다. 이 기술은 제조 온도와 시간을 크게 낮춰, 친환경 수소 생산의 상용화를 앞당길 핵심 성과로 평가된다. KAIST는 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 고체산화물 전해전지(SOEC)를 단 10분 만에 제조할 수 있는 초고속 소결 기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 고체산화물 전해전지는 물을 전기분해해 이산화탄소를 배출하지 않는 ‘그린수소’를 생산하는 핵심 장치다. 전지를 구성하는 세라믹 분말을 고온에서 굳히는 ‘소결’ 과정은 전지 성능과 수명을 좌우하는 필수 공정으로, 통상 1,400℃ 이상에서 수시간 이상 소요됐다. 이 교수팀은 마이크로파 기반 ‘체적가열’ 기술을 적용해 이 과정을 혁신적으로 단축했다. 기존처럼 외부에서 열을 가하는 대신, 재료 내부까지 균일하게 가열함으로써 단 10분 만에 1,200℃에서도 안정적인 전해질 형성이 가능함을 입증했다. 이 기술은 기존 공정보다 온도는 200℃ 낮추고, 제조 시간은 약 30배 단축했다. 기존에는 세리아(CeO₂)와 지르코니아(ZrO₂)가 고온에서 서로 섞여 재료 품질이 떨어졌으나, 새 공정은 두 재료
[더테크 이지영 기자] KAIST는 기술가치창출원이 오는 28일 서울 코엑스에서 ‘2025 KAIST 테크페어’를 개최한다고 24일 밝혔다. 이번 행사는 중소·중견기업의 글로벌 경쟁력 강화와 기술사업화 촉진을 목표로, KAIST가 보유한 첨단 연구성과를 산업계와 직접 연결하는 자리다. 올해 테크페어의 주제는 ‘딥테크 기반의 혁신, 산업 현장으로’로, 인공지능(AI), 바이오·의약, 첨단소재, 로봇, VR 인터페이스 등 미래 산업을 이끌 핵심 기술이 총망라된다. 참여 기업들은 KAIST 연구진과 만나 기술이전, 투자, 1:1 상담 등 실질적인 협력 기회를 모색할 수 있다. 행사는 KAIST 대표 산학협력 프로그램인 ‘ILP(Industry Liaison Program)’ 소개로 시작된다. ILP는 기업과 KAIST가 장기적인 파트너십을 구축해 기술 수요를 공유하고, 공동연구 및 맞춤형 기술자문을 진행하는 협력 플랫폼이다. 이를 통해 기업은 최신 연구성과와 기술 정보를 정기적으로 제공받을 수 있다. 이후 진행되는 기술이전 설명회에서는 KAIST 연구자가 직접 발표하는 사업화 유망 기술 8종이 공개된다. 올해는 특히 바이오와 인공지능 분야의 신기술이 다수 포함돼
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 스마트폰·웨어러블의 한계를 넘어, 가정 내 IoT 데이터를 통해 일상 리듬이 흐트러질수록 정신건강이 악화되는 핵심 신호임을 밝혀냈다. 이번 연구는 개인 맞춤형 정신건강 관리 시스템 개발의 기반이 될 것으로 기대된다. KAIST(총장 이광형)는 전산학부 이의진 교수 연구팀이 가정 내 사물인터넷(IoT) 센서 데이터를 활용해 개인의 정신건강 상태를 정밀하게 추적할 수 있는 가능성을 입증했다고 21일 밝혔다. 국내 1인 가구가 800만 세대를 넘어 전체의 36%를 차지하며 역대 최고치를 기록했다. 서울시 조사에 따르면 1인 가구의 62%가 ‘외로움’을 느끼는 등 고립감과 정신건강 문제가 심화되고 있다. 정신건강 관리를 위해선 자신의 상태를 꾸준히 파악하는 것이 중요하지만, 기존의 스마트폰이나 웨어러블 기반 추적 방식은 사용자가 기기를 착용하거나 소지하지 않는 집 안에서는 데이터가 누락되는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 가정 내 환경 데이터에 주목했다. 청년층 1인 가구 20세대를 대상으로 4주간 실증 연구를 진행하며, 가전제품과 수면 매트, 움직임 센서 등을 설치해 IoT 데이터를 수집하고, 스마트폰·웨어러블 데이터와 함께 분
[더테크 이지영 기자] 수소 등 청정에너지를 더 효율적이고 저렴하게 생산하기 위한 핵심은, 적은 전력으로 고성능 촉매를 빠르게 합성하는 기술이다. KAIST 연구진이 단 0.02초 동안 강한 빛을 비추어 3,000℃의 초고온을 구현하고, 수소 생산 촉매를 초고속으로 제작할 수 있는 새로운 합성 플랫폼 기술을 개발했다. 이 기술로 에너지 사용량은 기존 대비 1/1,000만로 줄었고, 수소 생산 효율은 최대 6배 높아졌다. 업계에서는 이번 성과를 미래 청정에너지 상용화를 앞당길 ‘핵심 돌파구’로 평가하고 있다. KAIST는 20일, 신소재공학과 김일두 교수와 전기및전자공학부 최성율 교수 공동 연구팀이 ‘직접접촉 광열처리(Direct-contact Photothermal Annealing)’ 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 강한 빛을 짧게 쬐어주는 것만으로 고성능 나노 신소재를 합성할 수 있는 새로운 방식이다. 연구팀은 0.02초간 빛을 비추는 것만으로 순간적으로 3,000℃에 도달하는 초고온 환경을 만들었다. 이를 이용해 단단하고 잘 반응하지 않는 나노다이아몬드를 전기가 잘 통하고 촉매로 쓰기 좋은 고성능 탄소 소재인 ‘탄소 나노어니언(Carbon Nan
[더테크 이지영 기자] 거대언어모델(LLM)의 연산 효율을 혁신적으로 높일 수 있는 새로운 AI 반도체 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. KAIST와 국제 공동연구팀이 트랜스포머와 맘바 구조를 결합한 하이브리드 AI 반도체 핵심 기술을 세계 최초로 메모리 내부에서 직접 연산이 가능한 형태로 구현하는 데 성공했다. KAIST는 전산학부 박종세 교수 연구팀이 미국 조지아공과대학교, 스웨덴 웁살라대학교와 공동으로 차세대 인공지능 모델용 ‘AI 메모리 반도체(PIM)’ 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다고 17일 밝혔다. 현재 ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등 대규모 언어모델은 문맥 내 모든 단어를 동시에 처리하는 트랜스포머 구조를 기반으로 작동한다. 하지만 모델이 커지고 문장이 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 폭증해 속도 저하와 에너지 소모가 병목 요인으로 작용해왔다. 이 한계를 보완하기 위해 최근에는 시간 순서에 따라 정보를 처리하는 순차형 기억 구조 ‘맘바’가 제시됐으나, 여전히 메모리 병목과 전력 효율 문제가 완전히 해결되지 못했다. 박종세 교수 연구팀은 트랜스포머의 병렬 처리 능력과 맘바의 순차적 효율성을 결합한
[더테크 이승수 기자] KAIST와 국제 공동연구진이 기존의 ‘오염 피난처’ 가설을 뒤집고, 기업들이 이제는 ‘녹색 피난처’를 찾아간다는 새로운 글로벌 생산 전략을 제시했다. KAIST는 기술경영학부 이나래 교수 연구팀이 미국 조지타운대 헤더 베리 재스미나 쇼빈 교수, 텍사스대 랜스 청 교수와 함께 진행한 국제 공동연구를 통해, 환경 규제가 엄격한 국가일수록 전기차 등 녹색 제품의 경쟁력이 높아진다는 사실을 규명했다고 17일 밝혔다. ‘녹색 제품’은 에너지 효율이 높거나 오염 배출을 줄이는 친환경 제품을 말한다. 전기를 적게 사용하는 가전제품, 전기차·하이브리드차 등이 대표적이다. 기존에는 다국적 기업이 환경 규제가 약한 국가에 생산거점을 두고 비용을 최소화하는 전략을 취한다는 ‘오염 피난처’ 가설이 주류였다. 그러나 최근 기후위기 대응과 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 강화로 글로벌 시장에서 녹색 제품의 비중이 급속히 늘어나면서, 단순한 비용 중심의 글로벌 생산 전략이 한계에 부딪히고 있다. 연구팀은 2002년부터 2019년까지 92개 수입국과 70개 수출국, 약 5,000개 제품의 데이터를 포함한 유엔(UN) 세계무역 데이터베이스 ‘UN Comtrade
[더테크 이지영 기자] 세포의 상태를 원하는 방향으로 바꾸는 일은 신약 개발, 암 치료, 재생 의학 등 생명과학 전반의 핵심 과제다. 하지만 적합한 약물이나 유전자 표적을 찾는 일은 여전히 어렵다. KAIST 연구팀이 이를 해결할 새로운 인공지능(AI) 해법을 내놨다. KAIST 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀은 세포와 약물 반응을 ‘레고 블록’처럼 분해하고 재조립해 예측하는 생성형 AI 기반 세포 상태 제어 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 이 기술은 이미지 생성 AI의 핵심 원리인 ‘잠재공간’ 개념을 세포 연구에 적용했다. 연구팀은 잠재공간에서 세포의 상태와 약물의 효과를 각각 분리해 수학적으로 모델링하고, 이를 조합해 실제로 실험하지 않은 세포-약물 조합의 반응을 예측하는 방식을 구현했다. 더 나아가 특정 유전자를 조절했을 때의 세포 변화까지 예측할 수 있음을 입증했다. 실제 데이터를 활용한 검증 실험에서도 성과를 냈다. AI가 대장암 세포를 정상 세포에 가까운 상태로 되돌릴 수 있는 분자 표적을 찾아냈고, 연구팀은 이를 세포 실험으로 확인했다. 이는 단순한 ‘약물 효능 예측’을 넘어, 약물이 세포 내부에서 어떻게 작용하는지까지 분석할 수 있는 범용
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 그림과 글자처럼 서로 다른 형태의 데이터를 동시에 활용하면서도 한쪽에 치우치지 않는 ‘멀티모달 인공지능 학습 기술’을 개발했다. KAIST(총장 이광형)는 14일 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 멀티모달 인공지능이 텍스트·영상 등 다양한 데이터를 균형 있게 활용할 수 있도록 돕는 새로운 데이터 증강 학습 기법을 개발했다고 밝혔다. 멀티모달 인공지능은 여러 감각 정보를 종합적으로 판단하는 기술로, 최근 생성형 AI의 핵심으로 주목받고 있다. 그러나 기존 기술은 특정 유형의 데이터(예: 이미지나 텍스트)에 편향돼 성능이 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 일부러 서로 어울리지 않는 데이터 조합을 학습 과정에 투입하는 방식을 고안했다. 이 방법을 통해 인공지능이 특정 데이터에 의존하지 않고, 글·그림·소리 등 다양한 정보를 균형 있게 이해하도록 만들었다. 또한 데이터의 난이도와 품질을 고려해 품질이 낮은 데이터는 보완하고, 어려운 데이터는 집중 학습하는 기법을 더해 다양한 상황에서도 안정적인 성능 향상을 달성했다. 연구진은 이 기술이 모델 구조에 제약받지 않고 여러 데이터 유형에 쉽게 적용될
[더테크 이지영 기자] KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 통해 19세기 중국 여성들의 고유 문자 ‘여서(女書, Nüshu)’를 디지털 언어로 재해석한 프로젝트로, 세계 최고 권위의 미디어아트상을 수상했다고 10일 밝혔다. KAIST는 산업디자인학과 이창희 교수 연구팀이 영국왕립예술학교 알리 아사디푸어 컴퓨터과학연구센터장과 공동으로 진행한 ‘AI 여서(Nüshu)’ 프로젝트가 ‘프리 아르스 일렉트로니카 2025’에서 디지털 휴머니티(Digital Humanity) 부문 영예상을 수상했다. ‘프리 아르스 일렉트로니카’는 ‘미디어아트계의 아카데미상’으로 불리며, 예술과 과학의 경계를 확장하는 작품을 선정하는 세계 최고 권위의 대회다. 올해는 전 세계 98개국에서 3,987개의 작품이 출품됐으며, 디지털 휴머니티 부문에서는 단 두 작품만이 수상의 영예를 안았다. 수상작 ‘AI 여서(Nüshu, 女书)’는 문자 교육에서 배제됐던 중국 후난성 여성들이 서로의 삶을 기록하고 소통하기 위해 창조한 세계 유일의 여성 문자 ‘여서(女書)’를 기반으로 한다. 이 프로젝트는 컴퓨터 언어학과 생성형 인공지능(Generative AI) 을 결합해, 전근대 여성의 언어 체계를 현대
[더테크 이승수 기자] 신소재 개발의 핵심 단계인 ‘물성 규명’은 그동안 방대한 실험 데이터와 고가 장비에 의존해야 해 연구 효율이 낮다는 한계가 있었다. KAIST 연구진이 물리 법칙과 인공지능(AI)을 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신속한 소재 탐색과 공학적 설계·검증을 가능하게 하는 기반을 마련했다. KAIST 기계공학과 유승화 교수 연구팀은 경희대 임재혁 교수 연구팀, 한국전기연구원(KERI) 류병기 박사와 공동 연구를 통해, 물리 기반 머신러닝(Physics-Informed Machine Learning, PIML) 기법을 활용해 적은 양의 데이터로도 소재 물성을 정확히 규명할 수 있는 새로운 방법을 개발했다고 2일 밝혔다. 첫 번째 연구에서는 고무처럼 늘어나는 초탄성(hyperelastic) 소재를 대상으로, 단 한 번의 실험으로 얻은 제한적 데이터만으로 재료의 변형과 성질을 동시에 예측할 수 있는 ‘물리 기반 인공 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)’ 기법을 제시했다. 기존에는 대량의 복잡한 데이터를 확보해야만 가능했던 물성 규명이, 이번 연구를 통해 데이터가 부족하거나 잡음이 포
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UPDATE: 2025년 10월 30일 13시 23분
