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파네시아·메타 ‘하나의 칩처럼 움직이는 AI 데이터센터 (AI DC)’ 구조 제시
우리 대학에서 축적된 반도체·컴퓨터 시스템 연구가 교원 창업을 거쳐 글로벌 빅테크 메타(Meta)와의 협력으로 확장되며 차세대 AI 데이터센터(AI DC)의 새로운 설계 방향을 제시했다. CPU·AI 가속기·메모리를 하나로 묶어 데이터센터 전체가 마치 ‘하나의 거대한 칩’처럼 움직이도록 하는 구조다.
우리 대학은 전기및전자공학부 정명수 교수와 교원창업기업인 팹리스(fabless, 반도체 설계 전문기업) 파네시아 연구진이 메타 연구진과 함께 차세대 AI 데이터센터 구조를 제시한 리뷰 논문을 네이처(Nature)가 발행하는 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering, NREE)’에 게재했다고 9일 밝혔다.
이번 성과는 KAIST에서 시작된 연구가 교원 창업을 통해 실제 반도체 기술로 발전하고, 글로벌 기업과의 공동 연구로 이어져 미래 AI 데이터센터의 기술 방향을 제시했다는 데 의미가 있다. 연구–창업–산업–글로벌 협력으로 이어지는 KAIST 연구·창업 생태계를 보여주는 사례다.
특히 배충식 KAIST 총장이 추진하는 5대 혁신 전략 가운데 연구성과를 산업과 창업으로 연결하는 ‘Beyond Laboratory’와 글로벌 협력을 확대하는 ‘Beyond KAIST–Global Connect’의 방향과도 맞닿아 있다.
배충식 KAIST 총장은 “KAIST의 연구성과가 창업을 통해 산업으로 이어지고, 다시 세계적인 기업과의 협력으로 확장돼 미래 기술의 방향을 제시한 의미 있는 사례”라며 “KAIST는 연구와 창업, 산업과 세계를 연결해 우리 기술이 글로벌 혁신의 새로운 기준을 만들어갈 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.
최근 생성형 AI와 초거대 AI가 발전하면서 AI 연산에 수백~수천 개의 가속기(AI의 대규모 계산을 빠르게 처리하는 반도체)를 동시에 사용하는 시대가 되고 있다.
하지만 가속기를 많이 연결한다고 무조건 빨라지는 것은 아니다. 여러 사람이 한 줄로 물건을 전달할 때 한 사람만 늦어도 전체 작업이 밀리는 것처럼, 일부 가속기의 데이터 전달이 늦어지면 전체 AI 연산도 느려질 수 있다. 따라서 개별 반도체의 성능뿐 아니라 수많은 가속기와 메모리를 얼마나 빠르고 효율적으로 연결하느냐가 중요하다.
KAIST 정명수 교수와 파네시아·메타 연구진은 이를 해결하기 위해 CXL(Compute Express Link, CPU·가속기·메모리를 빠르게 연결하고 자원을 공유하는 국제표준 기술)을 활용해 CPU와 AI 가속기, 메모리를 하나로 묶고 이를 데이터센터 전체로 확장하는 구조를 제시했다.
기존 데이터센터가 여러 컴퓨터가 네트워크를 통해 협업하는 방식이라면, 이번 구조는 서버 간 경계를 낮춰 CPU·가속기·메모리를 긴밀하게 연결한다. 데이터센터 전체를 ‘하나의 거대한 컴퓨터’처럼 움직이게 하는 것이 핵심이다.
현재 엔비디아의 NVLink나 UALink 등도 여러 가속기를 빠르게 연결하지만 주로 랙(rack, 여러 서버와 장비를 층층이 설치하는 구조) 내부 연결에 초점을 둔다. 반면 이번 구조는 가속기뿐 아니라 CPU와 메모리까지 CXL로 연결하고 그 범위를 데이터센터 전체로 확대한다.
연구진이 제시한 구조에서는 하나의 연결 영역에 최대 960개의 가속기를 연결할 수 있다. 연구진에 따르면 현행 NVLink 기반 랙보다 약 13배 큰 규모다.
데이터 이동 시간도 기존 네트워크 기반 구조의 마이크로초(μs, 100만분의 1초) 수준에서 수백 나노초(ns, 10억분의 1초) 수준으로 줄일 수 있다. AI 데이터센터에서는 이러한 작은 지연도 반복되면 전체 성능에 큰 영향을 미친다.
운영도 유연해질 수 있다. CPU·가속기·메모리를 각각의 자원처럼 연결해 문제가 생긴 부품만 교체하거나, 남는 연산·메모리 자원을 필요한 곳에 활용할 수 있기 때문이다.
결국 이번 연구는 AI 데이터센터의 기본 단위를 ‘서버’에서 ‘데이터센터 전체’로 확장하는 설계 방향을 제시한 것이다. 수많은 컴퓨터의 집합에서 한발 더 나아가 데이터센터 자체가 하나의 거대한 컴퓨터처럼 작동하도록 하는 개념이다.
이번 연구가 게재된 NREE의 리뷰 논문(review article, 특정 분야의 주요 연구와 기술을 종합적으로 분석하고 발전 방향을 제시하는 논문)은 학술지 측이 해당 분야 전문가에게 직접 집필을 요청하는 초청 방식으로 기획된다.
이번 논문에서 KAIST 정명수 교수와 파네시아 연구진은 메타의 데이터센터 인프라 연구진과 함께 CXL 기술의 발전 현황을 분석하고 차세대 AI 데이터센터의 설계 방향을 제시했다.
정 교수 연구진은 KAIST에서 CXL 기반 컴퓨터 시스템과 반도체 기술을 지속적으로 연구해 왔으며, 창업 이후에는 관련 핵심 기술을 실제 반도체 칩으로 제작해 작동을 검증하는 등 연구성과의 실용화를 이어가고 있다.
정명수 KAIST 전기및전자공학부 교수 겸 파네시아 대표는 “AI가 거대해질수록 개별 가속기의 성능만큼 수많은 가속기와 메모리를 얼마나 빠르고 효율적으로 연결하느냐가 중요하다”며 “이번 연구는 CXL을 기반으로 데이터센터 전체를 하나의 컴퓨팅 시스템처럼 동작시키는 차세대 AI 인프라의 방향을 제시했다는 데 의미가 있다”고 말했다.
※ 논문명: One-Chip-Like Datacenter Design Enabled by CXL-Based Scale-Up Fabrics, 논문원본: https://www.nature.com/articles/s44287-026-00315-5
한편 이번 연구는 네이처 리뷰 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)에 8월 10일 게재됐다.
2026.09.09
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AI 업무비서 실수해도 ‘처음부터 다시’ 없다…틀린 곳만 고친다
“지난해 가장 많이 팔린 상품을 찾아줘.” AI가 회사 자료를 찾는 과정에서 존재하지 않는 항목을 잘못 사용하면 검색이 실패할 수 있다. 지금까지는 작은 오류 하나에도 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했지만, 우리 대학 연구진이 틀린 부분만 찾아 바로잡는 기술을 개발했다. AI의 데이터 검색을 더 빠르고 정확하게 만들어 기업의 ‘AI 업무비서’ 활용을 앞당길 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 사람의 일상적인 질문을 데이터베이스에서 원하는 정보를 찾는 컴퓨터 명령어인 SQL(Structured Query Language)로 바꾸는 과정에서 발생하는 오류를 찾아 수정하는 기술 ‘세이프큐엘(SafeQL)’을 개발했다고 4일 밝혔다.
최근에는 “지난해 매출이 가장 많이 늘어난 상품은?”, “재고가 부족한 상품은?”처럼 일상적인 말로 질문하면 AI가 이를 SQL로 바꿔 회사의 매출·고객·재고 자료를 찾아주는 ‘Text-to-SQL’ 기술이 활용되고 있다. 복잡한 컴퓨터 명령어를 몰라도 말이나 글로 질문해 필요한 데이터를 찾을 수 있게 해주는 기술이다.
문제는 AI가 검색 명령을 만들면서 데이터베이스에 실제로 없는 테이블이나 항목의 이름을 잘못 사용하거나, 자료를 잘못 연결하는 등의 실수를 할 수 있다는 것이다. 이 경우 SQL이 실행되지 않아 AI가 필요한 데이터를 가져오지 못한다.
기존에는 이런 작은 오류 하나에도 오류 내용을 챗GPT와 같은 생성형 AI의 기반인 대형언어모델(LLM)에 다시 보내 검색 명령 전체를 새로 만들게 했다. 보고서에서 단어 하나가 틀렸다는 이유로 문서 전체를 다시 쓰는 것과 비슷하다. 이미 맞았던 부분까지 달라지거나 새로운 오류가 생길 수 있고, AI를 반복해서 사용하는 만큼 비용과 시간도 늘어난다.
SafeQL은 이 방식을 바꿨다. AI에게 검색 명령 전체를 다시 만들게 하는 대신, 데이터베이스가 알려주는 오류와 실제 저장된 정보를 이용해 어디가 잘못됐는지 찾아 해당 부분만 고친다. 존재하지 않는 테이블이나 항목을 사용했는지 확인하고, 빠진 자료의 연결이나 잘못 사용한 함수·검색값 등도 찾아 수정한다.
연구팀은 이를 위해 데이터베이스에서 실제로 실행할 수 있는 여러 수정안 가운데 원래 AI가 만든 명령과 가장 가까운 답부터 찾아가는 ‘안전 질의 공간(Safe Query Space)’ 방식을 설계했다. 쉽게 말해 가능한 수정안을 모두 확인하는 대신, 제대로 작동할 가능성이 높은 답부터 골라 확인하는 방식이다. 맞지 않는 후보를 미리 제외해 수정에 필요한 시간도 줄였다.
또한 SafeQL을 세계적으로 널리 사용되는 공개형 데이터베이스 관리 프로그램인 PostgreSQL 내부에 구현해 복잡한 명령에서도 오류가 발생한 위치를 정확하게 찾도록 했다. 틀린 부분만 고쳐서는 해결하기 어려운 경우에만 LLM을 다시 사용하도록 해 불필요한 AI 사용도 줄였다.
연구팀은 전 세계 연구자들이 AI의 데이터베이스 검색 능력을 비교하는 데 널리 사용하는 BIRD와 Spider 벤치마크를 통해 SafeQL의 성능을 검증했다.
특히 BIRD 벤치마크 평가에서 SafeQL은 AI가 처음 만든 SQL의 실행 오류를 최대 87.4% 해결했으며, 원하는 답을 정확하게 찾아내는 실행 정확도도 기존 최고 기술보다 최대 5.8%포인트 높였다. 검색 명령 전체를 AI에게 다시 만들게 하는 기존 방식과 비교하면 토큰 사용량은 최대 15.1배 줄이고, 오류 수정 시간은 최대 29.6배 단축했다.
SafeQL은 많은 데이터 요청을 처리하는 기업에서 특히 유용할 것으로 기대된다. AI가 매출·고객·재고 등 사내 데이터를 찾는 과정에서 오류가 발생해도 검색 명령 전체를 다시 만들지 않고 잘못된 부분만 빠르게 수정할 수 있기 때문이다. 이를 통해 AI 운영에 필요한 비용과 시간을 줄이고, 기업 데이터를 보다 정확하고 안정적으로 활용하는 ‘AI 에이전트’ 기반 업무 자동화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.
김민수 교수는 “기업에서 AI가 실제 업무를 맡으려면 필요한 데이터를 정확하게 찾는 것이 중요하다”며 “SafeQL은 AI가 검색 과정에서 실수하더라도 처음부터 다시 하는 대신 틀린 부분만 바로잡아 오류와 비용, 시간을 함께 줄이는 기술로, 신뢰할 수 있는 AI 업무 자동화를 앞당길 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 이건호 연구원이 제1저자로 참여했으며 김민수 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 9월 1일부터 5일까지 미국 보스턴에서 열리는 세계적인 데이터베이스 분야 국제학술대회 VLDB(International Conference on Very Large Data Bases)에서 발표될 예정이다.
※ 논문명: SafeQL: Search-based Refinement for Safe and Efficient LLM-based Text-to-SQL, DOI: 10.14778/3819518.3819545
※ 저자정보: 이건호(KAIST, 제1저자), 김민수(KAIST, 교신저자)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받은 한국연구재단(NRF)과 정보통신기획평가원(IITP)의 SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.04
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CO₂보다 6,000배 강력한 반도체 온실가스…‘무질서의 힘’으로 잡는다
반도체를 만들 때 사용하는 가스 중에는 이산화탄소보다 6,000배 이상 강력한 온실가스가 있다. 우리 대학 연구진이 여러 금속 원자를 섞으면 오히려 구조가 안정되는 ‘무질서의 힘’을 이용해 이 가스를 높은 효율로 없애면서, 온실가스 분해를 돕는 촉매도 오래 사용할 수 있는 기술을 개발했다.
우리 대학은 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 삼성전자 연구진과 공동연구를 통해 반도체 미세회로를 만드는 공정 등에 사용되는 온실가스인 사불화탄소(CF₄)를 높은 효율로 장기간 제거할 수 있는 새로운 촉매를 개발했다고 3일 밝혔다.
CF₄는 반도체 웨이퍼에서 필요 없는 부분을 선택적으로 깎아 미세한 회로를 만드는 건식 식각 공정 등에 사용된다. 문제는 사용 후 남은 미량의 CF₄다. 탄소와 불소가 매우 단단하게 결합돼 있어 쉽게 분해되지 않고, 대기 중으로 배출되면 약 5만 년 동안 남을 수 있다. 지구온난화에 미치는 영향도 이산화탄소보다 6,000배 이상 크다.
현재 반도체 제조 현장에서는 CF₄가 그대로 배출되지 않도록 높은 온도에서 수증기와 촉매를 이용해 분해한다. 촉매는 화학반응이 더 빠르고 쉽게 일어나도록 돕는 물질로, 자동차 배기가스에서 유해물질을 줄이는 촉매와 비슷한 역할을 한다.
하지만 기존 촉매는 오래 사용할수록 성능이 떨어지는 문제가 있었다. CF₄가 분해되면서 생기는 불화수소(HF)가 수분과 만나 강한 부식 환경을 만들고, 이로 인해 촉매의 미세한 입자들이 서로 뭉치거나 구조가 변하기 때문이다. 작은 촉매 입자들이 큰 덩어리로 뭉치면 처리해야 할 CF₄와 맞닿는 면적이 줄어들어 성능도 떨어진다.
연구팀은 이 문제를 역설적으로 ‘무질서의 힘’을 이용해 해결했다. 서로 다른 여러 종류의 원자를 하나의 구조 안에 고르게 섞으면 배열은 복잡하고 무질서해지지만, 오히려 특정한 구조로 쉽게 바뀌지 않아 전체 구조를 안정적으로 유지할 수 있다. 이를 ‘엔트로피 안정화(entropy stabilization)’라고 한다. 쉽게 말해 여러 종류의 원자를 고르게 섞어 촉매가 한쪽으로 뭉치거나 다른 구조로 변하는 것을 어렵게 만드는 원리다.
연구팀은 이 원리를 이용해 알루미늄(Al), 아연(Zn), 갈륨(Ga), 니켈(Ni), 코발트(Co) 등 여러 금속을 하나의 알루미네이트 결정구조 안에 고르게 섞었다. 알루미네이트는 알루미늄과 산소를 기본 골격으로 여러 금속이 결합한 물질이다. 이를 통해 고온과 수분, 불소가 함께 존재하는 가혹한 환경에서도 쉽게 뭉치거나 변형되지 않는 ‘엔트로피 안정화 알루미네이트 촉매’를 개발했다.
성능 차이는 뚜렷했다. 새 촉매는 기존 알루미나 촉매보다 CF₄를 분해하는 활성이 약 2.3배 높았다. 특히 약 800℃에서 150시간 동안 진행한 가혹 조건 실험에서 기존 알루미나 촉매의 CF₄ 전환율은 93%에서 48%로 떨어졌다. 반면 새 촉매는 98%에서 92%로 높은 수준을 유지했다. CF₄를 높은 효율로 제거하면서도 장시간 성능을 유지할 수 있음을 보여준 것이다.
연구팀은 여기서 한발 더 나아가 CF₄가 실제로 어떻게 분해되는지도 밝혀냈다. 연구팀은 산소의 이동 경로를 추적할 수 있는 산소 동위원소를 이용했다. 쉽게 말해 산소 원자에 ‘이름표’를 붙여 반응 과정에서 산소가 어디에서 와서 어디로 이동하는지를 추적하는 방법이다. 그 결과 촉매가 자신의 구조에 있는 산소를 먼저 이용해 CF₄를 분해하고, 주변의 수증기가 빠져나간 산소를 다시 채우면서 반응이 계속된다는 사실을 확인했다. 촉매가 산소를 꺼내 쓰면 수증기가 다시 채워주는 일종의 ‘산소 충전 시스템’인 셈이다. 연구팀은 이를 통해 그동안 이론적으로 제시됐던 CF₄ 분해 과정을 세계 최초로 실험적으로 규명했다.
이번 연구는 CF₄를 잘 분해하는 촉매 하나를 개발한 것을 넘어, 높은 분해 성능과 긴 수명을 동시에 확보할 수 있는 새로운 촉매 설계 방법을 제시했다는 데 의미가 있다. 향후 금속의 종류와 조합을 바꿔 다양한 반도체 공정가스를 처리하는 촉매 개발에도 활용될 것으로 기대된다.
최민기 교수는 “자연계의 무질서가 오히려 구조를 안정하게 만들 수 있다는 원리를 촉매 설계에 적용해 높은 CF₄분해 성능과 장기 안정성을 동시에 확보했다”며 “금속의 종류와 조합을 바꿔 다양한 반도체 공정가스 처리 촉매로 확장할 수 있는 새로운 소재 설계 방법을 제시했다는 데 의미가 있다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 생명화학공학과 지승혁 박사후연구원이 제1저자로 연구를 주도했으며, 삼성전자 연구진이 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 화학, 화공 분야 국제저명학술지 ‘앙게반테 케미 인터내셔널 에디션(Angewandte Chemie International Edition)’에 6월 게재됐다.
※ 논문명: Entropy-Stabilized Aluminate Catalysts that Break the Activity–Stability Tradeoff in CF₄ Hydrolysis, DOI: 10.1002/anie.6752036
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 개인기초연구사업(중견연구 유형1)과 우수연구자 교류지원사업(BrainLink)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.03
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얼굴에 ‘착’ 붙는 LED 마스크…미백부터 피부 탄력까지 높인다
얼굴에 ‘착’ 붙는 LED 마스크가 피부 미백은 물론 피부 재생 주사의 탄력 개선 효과까지 높이는 것으로 나타났다. 우리 대학 연구진이 얼굴에 밀착해 빛을 고르게 전달하는 LED 마스크를 실제 사람에게 적용한 결과, 미백 효과와 함께 피부 재생 주사 병행 시 탄력 개선율이 약 4배 높아지는 것을 확인했다.
우리 대학은 신소재공학과 이건재 교수가 이끄는 공동연구팀이 작은 LED를 촘촘하게 배열해 점이 아닌 넓은 면에서 고르게 빛을 내는 유연한 면발광 마이크로 발광다이오드(LED)와 코·볼·턱처럼 높낮이가 다른 얼굴 굴곡에 맞춰 각 부분이 따로 움직이는 3차원 탄성 지지대를 결합한 얼굴밀착형 LED 마스크를 활용해 피부 미백과 탄력 개선 효과를 확인했다고 2일 밝혔다.
최근 집에서 간편하게 피부를 관리하는 홈 뷰티 기기가 인기를 끌고 있지만, 기존의 딱딱한 LED 마스크는 코처럼 튀어나온 곳과 눈 밑이나 볼처럼 들어간 곳에 동시에 밀착하기 어렵다. LED와 피부 사이에 틈이 생기면 빛의 반사가 늘어 피부 전달 광량이 줄고, 열 집중 시 저온화상 위험도 커질 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 2024년 얼굴 굴곡을 따라 밀착되는 면발광 LED 마스크를 개발해 기존 LED 마스크보다 피부 속 탄력 효과가 최대 340% 향상됨을 입증한 바 있다. 이번 연구에서는 여기서 한발 더 나아가 실제 사람을 대상으로 미백 효과를 확인하고, 피부과에서 널리 쓰이는 피부 재생 주사와 함께 사용했을 때 탄력 개선과 시술 후 회복에 미치는 효과까지 검증했다.
연구팀은 피부에 흡수돼 세포 활동을 촉진하는 630나노미터(nm·10억분의 1미터) 적색광을 밀착형 마스크를 통해 피부에 조사했다. 그 결과 마스크를 사용한 부위는 그렇지 않은 부위에 비해 피부 밝기와 톤 균일도가 크게 향상되었으며, 각질량, 기미의 개수 및 면적 등 대표적인 5개의 미백 관련 지표에서도 개선 효과가 나타났다. 이러한 효과는 사람에게서 얻은 피부 조직에서도 확인됐다.
특히 피부 재생에 활용되는 DNA 유래 물질인 폴리뉴클레오타이드(PN) 주사와 함께 사용했을 때 피부 탄력 개선 효과가 더욱 커졌다. 얼굴 한쪽에 피부 재생 주사만 적용했을 때 피부 속 탄력 개선율은 약 3%였지만, 다른 쪽에 주사와 밀착형 LED 마스크를 함께 적용했을 때는 약 13%로, 주사만 사용했을 때보다 약 4배 높은 개선율을 보였다.
연구팀은 이러한 효과가 밀착형 마스크를 통해 전달된 적색광이 진피 내 세포의 ‘에너지 발전소’인 미토콘드리아를 활성화해 세포 에너지원인 ATP(아데노신삼인산) 생성을 늘리고, 주사만으로는 충분히 유도되지 못했던 재생 반응을 크게 끌어올린 것으로 분석했다. 이와 함께 미세 주사 바늘로 인한 피부 손상과 염증도 빠르게 완화됐다.
이건재 교수는 “이번 연구는 가정용 LED 마스크가 피부 재생을 넘어 미백 효과까지 제공할 수 있음을 임상적으로 확인하고, 피부에 밀착해 빛을 전달하는 것이 중요함을 보여준 것”이라며 “피부 재생 주사와 함께 사용할 경우 피부 탄력 개선과 시술 후 회복 효과를 높여, 병원 시술의 효과를 일상으로 이어가는 클리닉·홈케어 연계 플랫폼으로 확장될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST와 아모레퍼시픽 연구진이 공동으로 수행했으며, 해당 논문은 국제 학술지 ‘나노 에너지(Nano Energy)’ 10월호에 게재됐다.
※ 논문명: Clinical validation of skin brightening and rejuvenation enabled by a skin-conformable surface-emitting micro-LED mask with injection, DOI: 10.1016/j.nanoen.2026.112288
이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터(ERC) ‘글로벌 생체융합 인터페이싱 소재 센터’의 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.02
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3D 프린팅으로 달걀부터 1kg 물병까지 ‘척척’ 잡는 부드러운 로봇 손 만들었다
딱딱한 물건을 찍어내던 3D 프린터가 이제 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있게 됐다. 한국 연구진이 AI로 소재의 최적 ‘레시피’를 찾아, 복잡한 모양으로 출력하면서도 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 소재를 개발했다. 로봇 손부터 몸에 착 붙는 웨어러블·맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅의 활용 범위를 넓힐 것으로 기대된다.
우리 대학은 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록) 극한물성소재연구센터 나종범 박사 연구팀, 서울과학기술대학교(총장 김동환) 생산시스템 및 설계공학전공 박범수 교수와 공동으로 AI를 활용해 3D 프린팅이 가능하면서도 고무처럼 크게 늘어나는 소재를 개발했다고 1일 밝혔다.
최근 사람과 직접 접촉하는 소프트 로봇과 몸에 착용하는 웨어러블 기기, 환자 신체에 맞춘 의료기기 등이 주목받으면서 복잡한 모양을 만들면서도 부드럽고 잘 늘어나는 소재의 필요성이 커지고 있다.
연구팀이 활용한 DLP(Digital Light Processing)는 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 3D 프린팅 기술이다. 복잡한 구조를 빠르게 만들 수 있지만, 소재를 잘 늘어나고 튼튼하게 만들수록 액체가 잘 흐르지 않을 정도로 점도가 높아져 출력하기 어려워진다. 반대로 잘 출력되도록 묽게 만들면 신축성과 강도가 떨어진다. ‘잘 뽑히면서 잘 늘어나는 소재’를 만드는 것이 핵심 난제였다.
연구팀은 AI를 활용해 이 두 조건을 만족하는 최적의 ‘소재 레시피’를 찾았다. 특히 프린터에서 잘 출력되는 소재뿐 아니라 점도가 높아 출력하기 어려운 소재까지 학습 데이터에 포함했다.
연구팀은 다양한 배합의 액체 소재를 작은 틀에 넣어 굳힌 뒤 얼마나 잘 늘어나는지, 얼마나 단단한지, 빛을 받으면 얼마나 빨리 굳는지, 얼마나 잘 흐르는지 등을 측정했다. 이를 통해 다양한 소재의 배합과 각각의 성능을 연결한 데이터를 구축했다.
이어 머신러닝(machine learning·데이터를 학습해 규칙과 관계를 찾아내는 인공지능 기술)을 이용해 소재의 배합과 성능 사이의 관계를 학습시켰다. AI는 이를 바탕으로 3D 프린팅이 가능하면서도 잘 늘어나는 최적의 소재 조합을 찾아냈다.
AI가 찾아낸 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서도 안정적으로 출력됐으며, 잡아당겨도 쉽게 끊어지지 않고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보였다.
연구팀은 실제 활용 가능성을 확인하기 위해 이 소재로 ‘소프트 액추에이터(soft actuator)’를 3D 프린팅했다. 소프트 액추에이터는 공기압 등을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만들어내는 장치다. 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어졌다.
여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1kg짜리 물병을 들어 올렸으며, 깨지기 쉬운 달걀부터 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스까지 모양과 단단한 정도가 다른 물체를 안정적으로 잡는 데 성공했다.
이번 연구는 잘 늘어나는 소재 하나를 개발한 것을 넘어 AI를 활용해 원하는 성능의 소재를 보다 빠르게 찾아내는 방법을 제시했다는 데 의미가 있다.
기존에는 연구자가 수많은 소재를 직접 배합하고 시험하면서 최적의 조합을 찾아야 했다면, 앞으로는 AI가 실험 데이터를 바탕으로 유망한 소재 조합을 먼저 찾아내고 연구자가 이를 실험으로 검증하는 방식으로 시행착오와 소재 개발 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
이승철 교수는 “이번 연구는 연구자의 실험 데이터와 인공지능을 결합해 기존에는 찾기 어려웠던 최적의 소재 조합을 효율적으로 찾아낼 수 있음을 보여줬다는 데 의미가 있다”며 “앞으로 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 맞춤형 의료기기 등 다양한 분야에서 필요한 성능을 갖춘 3D 프린팅 소재를 보다 빠르게 개발하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
송영한 박사와 박범수 교수가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 지난 6월 4일 게재됐다.
※논문명: Machine learning guided formulation design of digital light processing printable elastomers beyond viscosity stretchability tradeoff, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-73735-4
이번 연구는 산업통상부 기계·장비산업기술개발사업(20023762)과 과학기술정보통신부 나노미래소재원천기술개발사업(RS-2026-25534767), 우수신진연구사업(RS-2024-00350423)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.09.01
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미생물 식품 ‘산업화 시대’ 연다…차세대 단백질 시장 성장 전략 제안
'미생물 식품을 만들 수 있느냐'의 시대는 끝났다. 이제는 '누가 먼저 산업으로 만들 수 있느냐'의 시대다. 우리 대학 연구진이 미생물 식품 산업의 성공 조건을 제조·시장·규제 측면에서 종합적으로 분석하고, 차세대 단백질 산업의 성장 전략을 제시했다.
우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀과 교원창업기업 (주)실리코바이오(SilicoBio) 공동 연구진이 미생물 식품 산업의 성공 조건을 제조·시장·규제 측면에서 종합적으로 분석하고, 산업화 전략과 로드맵을 제시했다고 31일 밝혔다.
이번 연구는 새로운 미생물이나 생산기술을 개발한 것이 아니라, 연구실의 원천기술을 실제 산업으로 연결하기 위한 핵심 과제를 체계적으로 분석했다는 점에서 의미가 있다. 특히 제조 준비성(Manufacturing Readiness, 연구실 기술을 산업 규모에서도 안정적으로 생산할 수 있는 수준으로 확보하는 것)과 시장 진입 전략, 규제 대응을 아우르는 통합적 관점을 제시함으로써 미생물 식품을 차세대 단백질 산업을 넘어 미래 바이오제조 플랫폼으로 발전시키기 위한 방향을 제안했다. 이는 향후 국가 바이오제조 경쟁력 강화와 글로벌 지속가능 식품 산업 육성에도 중요한 이정표가 될 것으로 기대된다.
연구진은 미생물 식품 산업의 경쟁력이 연구실 수준의 생산성 경쟁에서 제조 준비성(Manufacturing Readiness) 경쟁으로 이동하고 있다고 분석했다. 원료의 안정적 수급과 품질 관리, 비모델 미생물(Non-model Microorganism, 산업적 활용 가능성은 높지만 연구 기반이 충분히 축적되지 않은 미생물)의 제어와 안전성 확보, 후공정(Downstream Processing, 발효 후 원하는 성분을 분리·정제·농축·건조하는 공정) 비용 절감, 부산물 재활용에 대한 규제 적합성 등이 실제 상용화 속도를 좌우하는 핵심 요소라는 것이다.
연구진은 특히 앞으로의 경쟁력이 단일 기술의 우수성보다 통합 제조 플랫폼(Integrated Manufacturing Platform, 균주 개발부터 대량 발효, 정제, 품질관리, 제품화까지 하나의 체계로 운영하는 생산 시스템) 구축 능력에서 갈릴 것으로 전망했다. 같은 미생물 식품이라도 어떤 원료를 사용하는지에 따라 전처리 비용과 품질 변동성이 달라지고, 어떤 균주와 발효 공정을 적용하는지에 따라 생산 원가와 에너지 사용량, 제품 품질이 크게 달라질 수 있기 때문이다. 연구진은 향후 산업 경쟁력이 개별 기술이 아니라 이러한 요소를 통합적으로 최적화하는 제조 플랫폼을 얼마나 빠르게 구축하느냐에 달려 있다고 분석했다.
시장 측면에서도 연구진은 미생물 식품 산업의 성공 조건을 제시했다. 소비자 조사와 산업 사례를 종합한 결과, 미생물 식품의 확산은 단순한 친환경성만으로 이루어지지 않는다고 분석했다. 소비자는 맛과 식감, 친숙성, 안전성을 중요하게 평가하고, 식품 제조기업은 실제 제품에 적용 가능한 기능성을, 기업과 투자자는 허가 절차의 예측 가능성과 시장 진입 속도를 더욱 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 즉, 미생물 식품 시장은 기술 경쟁을 넘어 제품화 역량과 규제 대응 능력까지 함께 평가받는 산업 단계에 들어섰다는 것이다.
연구진은 또한 미생물 식품을 단순한 대체 단백질 산업으로 보지 않았다. 정밀발효(Precision Fermentation, 미생물을 이용해 특정 단백질이나 기능성 물질을 선택적으로 생산하는 기술) 기반의 기능성 식품 원료와 고부가가치 바이오소재, 나아가 순환형 바이오제조(Circular Biomanufacturing, 부산물과 재생 가능한 자원을 활용해 새로운 바이오 제품을 생산하는 지속가능한 제조 시스템)를 구현하는 핵심 플랫폼으로 발전할 가능성을 제시했다. 이는 미생물 식품이 미래 먹거리를 넘어 글로벌 식품·소재·바이오 제조 산업을 연결하는 새로운 생산 체계가 될 수 있음을 의미한다.
이번 연구에서 제시한 산업화 전략은 공동 연구에 참여한 실리코바이오의 사업화 방향과도 맞닿아 있다. 실리코바이오는 이번 연구에서 제시한 제조 준비성 확보 전략을 바탕으로 미생물 기반 단백질과 기능성 식품 원료를 실제 산업 규모 발효와 스케일업(Scale-up, 실험실 규모 생산을 산업 규모 생산으로 확대하는 과정), 제품화까지 연결하는 플랫폼 구축을 추진하고 있다.
이상엽 KAIST 특훈교수는 “합성생물학(Synthetic Biology)과 바이오제조(Biomanufacturing)를 둘러싼 글로벌 경쟁이 치열해지는 가운데, 미생물 식품은 미래 식량을 넘어 국가 바이오제조 경쟁력을 좌우할 핵심 산업으로 성장하고 있다”며 “앞으로는 원천기술보다 이를 실제 생산과 시장으로 연결하는 산업화 생태계를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 경쟁력을 결정할 것”이라고 말했다.
실리코바이오 관계자는 “이번 연구에서 제시한 산업화 전략을 실제 생산과 사업화로 연결하는 것이 목표” 라며 “미생물 기반 차세대 식품과 기능성 바이오소재를 안정적으로 생산할 수 있는 플랫폼을 구축해 나가겠다” 고 밝혔다.
이번 연구는 생명화학공학과 정석영 박사과정생이 제1저자로, 실리코바이오 연구진이 공동 연구자로 참여하여, 국제학술지 '원 어스(One Earth)'(Impact Factor 15.3, JCR 상위 2.07%)에 7월 17일 게재되었다.
※논문명 : Microbial foods as scalable platforms toward a circular protein economy for sustainable nutrition, DOI:
※저자 : 이상엽(KAIST, 교신저자), 정석영(KAIST, 제1저자), 최솔(실리코바이오, 제2저자), 김준우(실리코바이오·인하대, 제3저자) 외 2명
실리코바이오는 합성생물학의 세계적 석학인 KAIST 이상엽 특훈교수가 2025년 6월 설립한 교원창업기업으로, 연구실 수준의 시스템대사공학 성과를 실제 산업화 단계로 연결하는 데 초점을 두고 있다. KAIST 연구진의 원천기술에 CJ BIO 출신 인력의 산업화 경험이 더해져, 균주 설계뿐 아니라 산업 규모 발효와 스케일업, 소재 정제와 제품화, 파일럿 생산과 공정 검증까지 함께 검토할 수 있는 팀 구성을 갖춘 것이 특징이다. 이를 바탕으로 실리코바이오는 차세대 단백질 제품에서 출발해 기능성 원료, 나아가 신약·신물질 후보로 이어지는 단계적 사업화를 추진하고 있다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제, 과학기술사업화진흥원이 지원하는 딥사이언스 창업 활성화 지원사업의 ‘합성생물학 기반 산업용 세포공장 플랫폼 고도화 및 고부가가치 기능성 바이오소재 사업화’ 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.31
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스마트폰이 ‘몰래카메라 탐지기’로 변신한다
스마트폰이 '몰래카메라 탐지기'로 변신한다. 우리 대학 연구진이 스마트폰과 1만 원 수준의 발광다이오드(LED, Light Emitting Diode) 장치만으로 숨겨진 불법 촬영 카메라를 찾아내는 AI 기술을 개발했다. 누구나 손쉽게 자신의 프라이버시를 지킬 수 있는 새로운 보안 기술로, 호텔과 공유숙박 등 일상 공간에서 불법 촬영 범죄를 예방하는 데 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전산학부 한준 교수 연구팀이 싱가포르국립대학(NUS, National University of Singapore) 및 싱가포르경영대학(SMU, Singapore Management University)과 공동연구를 통해 스마트폰에 발광다이오드(LED) 케이스를 부착해 숨겨진 카메라를 탐지하는 기술 '스윕LED(SweepLED)'를 개발했다고 30일 밝혔다.
불법 촬영 카메라가 호텔, 공유숙박, 화장실 등 일상 공간에 몰래 설치되는 사례가 늘면서 일반인도 쉽게 활용할 수 있는 탐지 기술의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존 휴대용 탐지기는 사용자가 렌즈에서 반사되는 밝은 점을 직접 눈으로 확인해야 해 금속이나 유리, 광택이 있는 플라스틱의 반사를 카메라 렌즈로 오인하는 문제가 있었다.
연구팀이 개발한 스윕LED는 스마트폰 카메라는 고정한 채 LED 조명의 방향만 바꾸며 물체 표면에서 나타나는 반사 변화 패턴을 분석하는 방식이다. 일반적인 광택 물체의 반사점은 조명 방향에 따라 위치가 달라지거나 사라지지만, 카메라 렌즈는 내부 렌즈와 조리개, 이미지센서 구조 때문에 반사 모양이 독특하게 변형되는 특징을 보인다.
연구팀은 이러한 시간에 따른 반사 변화 패턴을 딥러닝 기반 영상 분석으로 학습해 카메라 렌즈를 구별했다. 기존 탐지 방식이 사용자의 눈에 의존해 단순히 '밝은 점'을 찾는 수준이었다면, 스윕LED는 여러 조명 각도에서 나타나는 반사의 움직임과 모양 변화를 인공지능이 종합적으로 분석해 숨겨진 카메라를 판별한다는 점에서 차별화된다.
이를 통해 숙박 공간에서 흔히 볼 수 있는 충전기, 탁상시계, 리모컨, 장식품 등 다양한 물체 속에 숨겨진 카메라 렌즈를 보다 안정적으로 탐지할 수 있다.
연구팀은 실제 환경에서 볼 수 있는 30개 물체를 대상으로 성능을 평가한 결과 약 94%의 탐지 정확도를 기록했으며, 물체 하나를 검사하는 데 걸리는 시간도 5초 이내인 것으로 확인했다.
또한 스마트폰에 부착하는 LED 케이스의 핵심 부품 비용이 7달러(약 1만 원) 미만으로, 향후 스마트폰 액세서리 형태의 보급형 탐지기나 일반 소비자용 제품으로 상용화될 가능성을 제시했다.
한준 교수는 "불법 촬영 카메라는 일상 공간에서 개인의 안전과 프라이버시를 심각하게 위협하는 문제" 라며 "이번 연구는 스마트폰 기반의 저비용 하드웨어와 인공지능 분석을 결합해 비전문가도 손쉽게 활용할 수 있는 실용적인 탐지 기술의 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다" 고 말했다.
KAIST 윤종혁 박사과정생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ACM 모비시스 2026(ACM MobiSys 2026)에서 6월 20일 발표됐다.
※ 논문명: Hide-and-Sweep: Detecting Concealed Cameras via LED Illumination Sweeps, DOI: https://doi.org/10.1145/3812835.3814866
※ 저자정보: 윤종혁(제1저자), 문재영, 박윤서, Sean Rui Xiang Tan, 김병현, Rajesh Krishna Balan, 한준(교신저자)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 STEAM 글로벌융합연구지원사업 및 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.31
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미국서 한국의 ‘뇌 장치’ 원격 조절…뇌 연구도 IoT 시대
미국 시카고에서 한국 대전에 있는 초소형 뇌 이식 장치를 인터넷으로 원격 조절한다. 한국 연구진이 세계 어디서든 약물을 전달하고 빛으로 뇌 신경세포를 정밀하게 조절할 수 있는 무선 장치를 개발했다. 거리와 장소의 제약을 넘어 뇌 질환의 장기 연구와 미래 치료기기 개발에 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 연세대학교(총장 윤동섭) 의과대학 김화영 교수 연구팀과 공동으로 약물 전달, 빛 자극, 무선 통신, 인터넷 원격 제어 기능을 하나로 통합한 사물인터넷(IoT) 기반 무선 뉴럴 임플란트(뇌 이식 장치)를 개발했다고 27일 밝혔다.
기존에는 실험동물의 뇌 신경을 자극하거나 약물을 주입하기 위해 복잡한 선이 연결된 장비를 사용하는 경우가 많아 동물의 자연스러운 움직임을 관찰하는 데 한계가 있었다. 무선 장치 역시 연구자가 가까운 곳에서 직접 조작해야 하는 등 거리와 실험 환경의 제약이 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 뇌 이식 장치를 인터넷에 연결했다. 연구자가 실험실에 직접 가지 않아도 인터넷을 통해 실시간으로 약물을 투여하거나 빛을 쬐어 특정 뇌 신경세포를 조절할 수 있다. 미리 설정한 시간에 자동으로 작동하도록 프로그램하는 것도 가능하다.
장치는 각설탕 정도의 작은 크기로 제작돼 동물의 자유로운 움직임을 크게 방해하지 않는다. 연구자가 실험동물 가까이에서 반복적으로 장비를 조작할 필요도 없어, 사람의 존재로 인한 스트레스가 동물의 행동과 실험 결과에 영향을 미치는 것을 줄일 수 있다.
장치 내부에는 뇌의 원하는 부위에 약물을 정밀하게 전달하는 미세 유체 시스템과 특정 신경세포를 빛으로 조절하는 마이크로 발광다이오드(Micro LED)가 함께 탑재됐다. 약물과 빛을 각각 따로 조절할 수도 있고, 두 기능을 연계해 사용할 수도 있다.
특히 약물 저장소는 자석으로 쉽게 떼었다 붙일 수 있도록 설계했다. 약물이 떨어져도 장치를 다시 이식하는 수술 없이 저장소를 교체하거나 약물을 보충할 수 있어 장기간 반복 실험이 가능하다.
연구팀은 실제 쥐에 장치를 이식해 4주 동안 성능을 검증했다. 특히 미국 시카고에 있는 연구자가 인터넷을 통해 한국 대전에 있는 뇌 장치를 실시간으로 원격 조작하는 데 성공, 국가 간 거리에서도 안정적으로 작동할 수 있음을 입증했다.
또한 연구팀은 무선으로 쥐의 뇌에 코카인을 투여하고 동시에 특정 신경세포에 빛 자극을 가하는 실험을 진행했다. 그 결과 중독과 관련된 행동 반응을 억제할 수 있음을 확인해 약물 전달과 빛 자극을 결합한 뇌 회로 연구의 가능성을 보여줬다.
이번 기술은 연구자가 실험동물 옆에서 직접 장비를 조작해야 했던 기존 방식에서 벗어나, 동물이 자유롭게 행동하는 환경에서 장기간 뇌 회로와 행동의 관계를 연구할 수 있다는 점에서 의미가 있다. 중독이나 우울증, 퇴행성 뇌 질환처럼 오랜 기간에 걸쳐 뇌와 행동이 변화하는 질환을 연구하는 데 활용될 것으로 기대된다.
향후에는 뇌의 상태를 감지하는 센서와 인공지능(AI) 기술 등을 결합해, 필요한 시점에 약물이나 신경 자극을 제공하는 지능형 이식형 의료기기 연구로 확장될 가능성도 있다.
KAIST 정재웅 교수는 “이번 기술은 빛과 약물을 이용한 무선 뇌 이식 장치를 단순한 근거리 조작 도구에서 장기간·반복적·원격 실험이 가능한 사물인터넷(IoT) 뇌공학 플랫폼으로 확장했다는 데 의미가 있다”며 “장기적으로는 뇌 질환의 진단과 치료를 위한 지능형 이식형 의료기기 개발에 응용될 것으로 기대한다”고 말했다.
연세대 김화영 교수는 “동물이 자유롭게 행동하는 환경에서 특정 뇌 회로를 장기간 정밀하게 조절할 수 있게 됐다”며 “향후 중독, 우울증, 퇴행성 뇌 질환 등 다양한 질환 모델에서 뇌 회로와 행동 사이의 인과관계를 규명하는 데 중요한 연구 도구로 활용될 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 전기및전자공학부 정은영 박사과정과 연세대 의대 박종우 박사과정 연구원이 공동 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 7월 29일 자에 게재됐다.
※ 논문명: IoT-enabled wireless neural implant for chronic, programmable neuropharmacology and optogenetics, DOI: 10.1126/sciadv.aee8648
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 중견연구자지원사업과 기초연구실지원사업, 산업통상자원부 산업기술 알키미스트 프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.27
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빛으로 진짜·가짜 가린다...복제 어려운 ‘인공 지문’ 개발
빛만 비추면 진짜와 가짜가 드러난다. 우리 대학 연구진이 나노 입자가 무작위로 모이며 만들어지는 고유한 ‘인공 지문’을 보안에 활용하는 기술을 개발했다. 복제는 어렵지만 스마트폰 손전등과 레이저 포인터만으로 간편하게 진위를 확인할 수 있어 위조품 방지와 전자기기 인증 등에 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 성균관대학교(총장 유지범) 권석준 교수 연구팀과 공동으로, 무작위로 만들어지는 ‘콜로이드 나노 패턴(눈에 보이지 않을 만큼 작은 입자들이 모여 만든 고유한 미세 무늬)’을 이용해 간단한 빛만으로 진위를 확인할 수 있는 새로운 보안 원천기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
최근 인공지능(AI)의 발전으로 사이버 공격이 더욱 정교해지고, 미래 양자컴퓨터가 기존 암호체계를 위협할 가능성이 제기되면서 소프트웨어 암호뿐 아니라 제품이나 기기가 가진 고유한 물리적 특징 자체를 보안에 이용하는 기술이 주목받고 있다.
대표적인 것이 ‘물리적 복제 방지 기능(PUF·Physical Unclonable Function, 똑같이 복제하기 어려운 물리적 특징을 ‘지문’처럼 이용하는 보안 기술)’이다.
사람의 지문이 저마다 다르듯 아주 작은 입자들이 우연히 만들어내는 배열도 매번 달라진다. 같은 재료와 같은 방법으로 만들어도 입자의 위치와 방향까지 완전히 똑같이 재현하기는 매우 어렵다. 연구진은 바로 이 차이를 제품이나 기기의 진위를 확인하는 ‘인공 지문’으로 활용했다.
하지만 기존의 고보안 PUF는 이러한 미세한 차이를 읽기 위해 고가의 현미경이나 빛의 특성을 정밀하게 측정하는 전문 장비가 필요한 경우가 많았다. 복제하기는 어렵지만 진짜인지 확인하는 것 역시 쉽지 않았던 셈이다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 ‘복제는 어렵게, 확인은 쉽게’ 만드는 데 주목했다.
연구팀은 수백 나노미터(nm·10억분의 1미터, 머리카락 굵기의 약 수만~수십만 분의 1 정도) 크기의 둥근 입자들을 물 위에서 스스로 모이게 했다. 이 과정에서 입자들이 모이는 위치와 방향이 매번 달라 서로 다른 무늬가 자연스럽게 만들어진다.
이는 작은 알갱이를 바닥에 뿌릴 때마다 서로 다른 모양으로 놓이는 것과 비슷하다. 같은 알갱이를 같은 방법으로 다시 뿌려도 이전과 완전히 똑같은 위치와 방향으로 놓이기는 어렵다. 연구팀은 이렇게 우연히 만들어진 나노 입자의 배열을 제품을 구별하는 고유한 ‘나노 지문’으로 활용했다.
중요한 것은 이 ‘지문’을 읽는 방법이 간단하다는 점이다.
스마트폰 손전등처럼 일반적인 빛을 비추면 나노 입자가 놓인 방식에 따라 고유한 색과 반사 무늬가 나타난다. 레이저 포인터를 비추면 빛이 미세한 입자 구조를 만나 여러 방향으로 퍼지면서 또 다른 고유한 빛의 무늬가 나타난다.
연구팀은 제품마다 이렇게 나타나는 두 가지 빛의 무늬를 미리 등록해 두고, 실제 제품에서 나타나는 무늬와 비교해 진위를 확인하는 방식을 구현했다. 즉 하나의 ‘나노 지문’을 손전등과 레이저라는 서로 다른 두 종류의 빛으로 확인하는 것이다. 한 사람을 얼굴과 지문으로 각각 확인하는 것처럼, 하나의 나노 구조를 두 가지 방식으로 확인해 보안성을 높였다.
위조하려면 나노 입자의 구조 자체는 물론, 손전등을 비췄을 때 나타나는 색과 반사 무늬, 레이저를 비췄을 때 나타나는 빛의 무늬까지 모두 똑같이 재현해야 해 복제가 매우 어렵다.
연구팀은 이 나노 구조를 유연한 플라스틱과 금속, 투명 필름, 하이드로겔(물을 많이 머금을 수 있는 부드러운 젤 형태의 소재) 등 다양한 표면에 옮겨 붙이는 데도 성공했다.
이에 따라 전자제품과 사물인터넷(IoT) 기기에 각각 고유한 ‘하드웨어 신분증’을 부여해 정품 여부를 인증하거나, 명품·미술품·의약품 등의 진위를 확인하는 위조 방지 라벨로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 투명 필름에도 적용할 수 있어 제품의 디자인이나 외관을 가리지 않는 보안 스티커로도 발전할 가능성이 있다.
김상욱 KAIST 신소재공학과 교수는 “이번 연구는 복제하기 어려운 무작위 구조를 만들면서도 손전등이나 레이저 포인터처럼 간단한 도구로 쉽게 진위를 확인할 수 있게 한 것이 핵심”이라며 “전자기기 인증과 위조 방지 라벨 등 일상에서 손쉽게 활용할 수 있는 차세대 보안 기술로 발전할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 신소재공학과 양건국 박사와 성균관대학교 화학공학과 임성균 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 김상욱 KAIST 교수와 권석준 성균관대학교 교수가 공동 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 7월 23일 자로 온라인 게재됐다.
※ 논문명: Dual-space visible light authentication toward high security physical unclonable function, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-75781-4
이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업과 InnoCORE 프로그램, 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.26
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전기차 ‘급속충전·배터리 수명’ 두 마리 토끼 잡는다
전기차는 빠르게 충전하면서도 배터리를 오래 쓸 수 있을까? 우리 대학 연구진이 실제 배터리 내부를 가상공간에 그대로 구현한 ‘3차원 디지털 트윈’을 통해 그 해법을 찾았다. 배터리에서 전기를 저장하는 ‘전극’ 안의 재료와 빈 공간을 얼마나 넣느냐뿐 아니라 ‘어디에 어떻게 배치하느냐’가 급속충전 성능과 수명을 좌우한다는 사실을 밝혀낸 것이다.
우리 대학은 기계공학과 이강택 교수팀이 신소재공학과 조은애 교수팀과 공동으로, 실제 상용 리튬이온배터리에 사용되는 흑연 음극의 내부 구조를 3차원 디지털 트윈으로 구현하고, 급속충전 과정에서 배터리 성능이 떨어지는 원인을 정량적으로 규명했다고 24일 밝혔다.
배터리 전극은 리튬을 저장하는 흑연, 이를 붙여주는 바인더, 리튬이온이 이동하는 빈 공간으로 이뤄진다. 배터리를 충전하면 리튬이온이 음극의 흑연 입자 안으로 이동해 저장된다. 하지만 너무 빠르게 충전하면 일부 리튬이 흑연 안으로 들어가지 못하고 표면에 금속 리튬이 쌓이는 ‘리튬 도금(Li plating)’ 현상이 발생할 수 있다. 주차장에 차가 한꺼번에 몰려 미처 들어가지 못한 차량이 입구에 쌓이는 것과 비슷하다. 이러한 현상이 계속되면 배터리 성능과 수명이 떨어질 수 있다.
충전 과정에서는 흑연 표면에 배터리를 보호하는 얇은 막인 ‘고체전해질 계면층(SEI)’도 만들어진다. 적절하게 형성된 보호막은 필요하지만 너무 두껍거나 고르지 않게 만들어지면 배터리 성능이 떨어질 수 있다. 또한 충전할 때 흑연 입자가 팽창하면서 전극 내부에 힘이 가해지는 ‘기계적 응력’도 발생한다.
문제는 이런 현상들이 매우 작은 배터리 내부에서 동시에 일어나기 때문에 실험만으로는 어디에서 어떤 문제가 발생하는지 직접 확인하기 어렵다는 것이다. 기존 컴퓨터 모델도 전극 전체의 평균적인 특성을 주로 이용해 실제 배터리 내부의 복잡한 구조와 위치에 따른 차이를 충분히 보여주기 어려웠다.
이에 연구팀은 실제 상용 흑연 음극의 구조를 바탕으로 배터리 전극의 ‘가상 쌍둥이’를 만들었다. 흑연 입자와 입자들을 서로 붙여주는 접착제 역할의 바인더, 리튬이온이 이동하는 빈 공간인 기공까지 3차원으로 구현했다.
연구팀은 이 가상 전극에서 전극의 두께와 빈 공간의 양, 바인더의 위치를 바꿔가며 빠르게 충전했을 때 리튬이온이 어떻게 움직이는지 분석했다. 또 리튬이 어디에 쌓이고 보호막이 어떻게 만들어지는지, 전극의 어느 부분에 힘이 집중되는지도 함께 살펴봤다.
그 결과, 전체 충전용량이 비슷해 보여도 전극 내부의 바인더와 빈 공간이 어떻게 배치돼 있느냐에 따라 배터리의 손상 정도가 크게 달라질 수 있음을 확인했다.
두께 50마이크로미터(μm)의 전극에서는 바인더 배치에 따른 전체 충전용량 차이가 4% 이내였다. 겉으로 보이는 충전 성능에는 큰 차이가 없었던 셈이다. 하지만 전극 내부에서는 리튬이 저장되는 위치와 배터리 성능을 떨어뜨리는 반응이 일어나는 위치가 뚜렷하게 달랐다.
특히 바인더가 전극의 한쪽에 몰리면 리튬이온이 지나갈 수 있는 빈 공간이 줄어 이동이 어려워졌다. 도로가 좁아지면 교통체증이 생기는 것과 같은 원리다. 이 경우 전류가 모이는 부분인 집전체 주변에 쌓이는 리튬도금의 양이 바인더가 고르게 분포한 전극보다 10% 이상 증가했다.
반대로 바인더가 전극 전체에 비교적 고르게 퍼져 있으면 리튬이온이 보다 원활하게 이동했고, 배터리를 보호하는 막도 상대적으로 고르게 형성됐다.
이러한 차이는 전극이 두꺼워질수록 더욱 커졌다. 두께 83μm의 전극에서는 바인더 배치에 따른 충전용량 차이가 약 18%까지 벌어졌다. 전극을 두껍게 만들어 더 많은 에너지를 저장하려면 재료의 양뿐 아니라 내부에 어떻게 배치할 것인지까지 세밀하게 설계해야 한다는 의미다.
빈 공간의 위치는 전극이 받는 힘에도 영향을 미쳤다. 빈 공간이 충분하면 충전할 때 팽창하는 흑연 입자를 주변 공간이 받아줘 힘이 분산됐다. 반면 빈 공간이 부족하면 흑연 입자가 팽창할 여유가 없어 특정 부분에 힘이 집중됐다.
연구팀은 이번 연구를 통해 급속충전용 배터리를 설계할 때 전극의 바인더와 빈 공간이 ‘얼마나 있는지’만 보는 것이 아니라 ‘어디에 어떻게 분포하는지’까지 고려해야 한다는 새로운 설계 방향을 제시했다.
특히 3차원 디지털 트윈을 활용하면 여러 종류의 전극을 일일이 만들어 실험하기 전에 가상공간에서 배터리 내부의 문제를 미리 살펴볼 수 있다. 향후 최적의 전극 구조를 찾는 데 활용돼 전기차 충전시간은 줄이고 배터리 수명은 늘리는 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다.
이강택 교수는 “이번 연구는 겉으로 보이는 충전 성능만으로는 알기 어려웠던 배터리 내부의 문제를 3차원 디지털 트윈으로 찾아냈다는 데 의미가 있다”며 “전극 안의 바인더와 빈 공간을 적절하게 배치하면 많은 에너지를 저장하면서도 빠르게 충전하고 오래 사용할 수 있는 배터리를 설계하는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
기계공학과 강예진 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘인포맷(InfoMat, IF 19.6)’에 게재됐으며, 지난 7월 7일 후면 표지(Back Cover) 논문으로 선정됐다.
※ 논문명: Digital twin quantifies spatial-heterogeneity-driven failure in fast-charging lithium-ion battery anodes, DOI: https://doi.org/10.1002/inf2.70141
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 융합기술개발사업 및 InnoCORE 연구단의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.24
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표면 ‘결함’ 활용해 물방울 ‘잘 맺히고 잘 떨어지게’…열전달 5.5배 향상
물방울이 더 잘 맺히고, 더 빨리 떨어지게 해 열전달 성능을 최대 5.5배 높이는 기술이 개발됐다. 발전소와 담수화 설비의 에너지 효율을 높이고, 전자기기의 냉각 성능을 개선하는 데 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 기계공학과 남영석 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동연구팀이 표면에 입히는 매우 얇은 고분자 코팅막의 두께와 구조를 조절해, 수증기가 물로 변할 때 물방울은 더 많이 생기고, 생긴 물방울은 더 빨리 떨어지게 하는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
수증기가 물로 변하는 ‘응축’은 우리 주변에서도 쉽게 볼 수 있다. 차가운 음료수 컵 표면에 물방울이 맺히는 것과 같은 현상이다. 산업 현장에서는 발전소의 증기를 다시 물로 바꾸거나, 바닷물에서 민물을 얻고, 전자기기에서 발생한 열을 식히는 데 폭넓게 이용된다.
응축 과정에서는 표면에 생긴 물이 얼마나 빨리 빠져나가느냐가 중요하다. 일반 금속 표면에서는 작은 물방울들이 서로 합쳐져 얇은 물막을 만든다. 겨울철 옷을 여러 겹 입으면 체온이 빠져나가기 어려운 것처럼, 이 물막도 열이 빠져나가는 것을 가로막는 ‘열저항’ 역할을 해 열전달 효율을 떨어뜨린다.
반대로 물이 작은 물방울 형태로 맺혔다가 계속 떨어져 나가면 새로운 표면이 반복해서 드러난다. 이렇게 물방울 형태로 응축되는 현상을 ‘적상응축’이라고 한다. 쉽게 말해 물이 표면을 계속 덮고 있는 대신, 물방울이 생기고 떨어지는 과정이 빠르게 반복되는 것이다. 이 경우 열을 더욱 효과적으로 전달할 수 있다.
하지만 기존 기술에는 딜레마가 있었다. 물방울이 처음 만들어질 자리를 늘리기 위해 표면을 울퉁불퉁하게 만들면 물방울이 그 구조에 걸려 잘 떨어지지 않았다. 반대로 표면을 매끄럽게 만들면 물방울은 잘 떨어지지만 새 물방울이 만들어질 자리가 줄어들었다. 씨앗을 심을 자리를 많이 만들면 수확한 열매를 꺼내기 어렵고, 꺼내기 쉽게 만들면 씨앗을 심을 자리가 부족해지는 것과 비슷하다.
연구팀은 이 문제를 기존에는 고분자막의 ‘결함’으로 여겨졌던 나노 크기의 작은 알갱이(응집체)를 활용해 해결했다. 고분자막은 플라스틱과 비슷한 성질의 고분자 물질을 표면에 매우 얇게 입힌 코팅막이다.
연구팀은 기체 상태의 원료를 표면에 입혀 아주 얇은 고분자막을 만드는 ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(iCVD)’을 활용했다. 고분자막을 얇게 만들자 표면에 나노 크기의 작은 알갱이가 촘촘하게 생겼고, 이들이 물방울이 처음 맺히는 ‘씨앗 자리’ 역할을 했다. 그 결과 얇은 고분자막에서는 두꺼운 막보다 물방울이 약 3배 많이 생겼다.
여기에 열처리를 더해 물방울이 표면에 달라붙는 힘도 줄였다. 덕분에 물방울이 크게 자라기 전에 쉽게 떨어질 수 있었다. 즉, 고분자막을 얇게 만들어 물방울이 생길 자리는 늘리고, 열처리로 생긴 물방울은 빨리 떨어지게 한 것이다. 물방울을 많이 만드는 것과 빨리 없애는 것을 동시에 해결한 것이 이번 연구의 핵심이다.
물방울이 떨어진 자리에는 다시 새로운 물방울이 생긴다. 빈자리가 생기면 곧바로 다음 사람이 앉는 것처럼, 물방울이 생기고 떨어지는 과정이 빠르게 반복될수록 수증기를 물로 바꾸면서 열도 더 효과적으로 전달할 수 있다.
연구팀은 실제 응축기에 많이 쓰이는 구리관에 이 고분자막을 입혀 성능을 확인했다. 그 결과 열을 전달하는 능력을 나타내는 ‘응축 열전달계수’가 최대 약 88 kW·m⁻²·K⁻¹를 기록했다. 이는 물막이 생기는 일반 구리 표면보다 열전달 성능이 최대 약 5.5배 높은 수준이다. 물을 잘 튕겨내는 기존 발수 코팅 표면과 비교해도 50% 이상 높은 성능을 보였다.
이번 연구는 표면을 매끄럽게 만들거나 물을 잘 튕겨내는 데 집중했던 기존 방식과 달리, 표면의 작은 ‘결함’을 적극 활용했다. 그동안 없애야 할 것으로 여겼던 나노 크기의 작은 알갱이가 오히려 물방울이 잘 생기도록 돕는다는 점을 발견해 새로운 표면 설계에 활용했다.
향후 이 기술을 발전소나 산업용 열교환기에 적용하면 열을 더 효과적으로 전달해 에너지 효율을 높이는 데 도움이 될 수 있다. 또 담수화·수분 포집 장치에서는 물을 더 효과적으로 모으고, 전자기기에서는 열을 빠르게 빼내 냉각 성능을 높이는 기술로 활용될 것으로 기대된다.
남영석 교수는 “이번 연구는 기존에 결함으로 여겨졌던 나노 구조를 물방울이 잘 생기도록 돕는 요소로 활용했다는 데 의미가 있다”며 “물방울의 생성과 제거를 각각 조절해 열전달 효율을 높이는 새로운 방법을 제시했다”고 말했다. 이어 “이 기술은 복잡한 모양의 표면에도 매우 얇고 균일하게 코팅할 수 있어 산업용 열교환기를 비롯한 다양한 에너지·환경 분야에 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
이번 연구에는 KAIST 기계공학과 김준수 연구원과 생명화학공학과 강민정 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 7월 16일 온라인 게재됐다.
※ 논문명: Rational design of polymer film morphology via structure–performance linkage for enhanced condensation performance, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-75621-5
한편, 이번 연구는 중견연구사업(과학기술정보통신부·한국연구재단), 중소기업기술혁신개발사업(중소벤처기업부·중소기업기술정보진흥원), 딥사이언스 창업 활성화 지원사업(과학기술정보통신부·과학기술사업화진흥원)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.24
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되돌아오지 못하는 세포의 비밀 풀었다
한번 암세포처럼 비정상적인 상태로 굳어진 세포를 다시 원래 상태로 되돌릴 수 있을까? 우리 대학 연구진이 세포를 한번 바뀐 상태에 붙잡아 두는 ‘잠금장치’를 찾아냈다. 이 잠금장치를 풀어 세포의 운명을 되돌릴 수 있는 새로운 길을 제시한 것이다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 세포 내 분자 네트워크에서 한번 일어난 상태 변화를 되돌아가지 못하게 만드는 핵심 회로를 규명하고, 이를 제어해 세포를 이전 상태로 되돌릴 수 있는 원천 제어 기술 ‘루트(ROOT)’를 개발했다고 21일 밝혔다.
우리 몸의 세포는 외부 자극에 반응해 성질과 기능을 변화시킨다. 그런데 자극이 사라져도 변화된 상태가 그대로 유지되는 경우가 있다. 이를 ‘비가역성(Irreversibility)’이라고 한다.
이를 스위치에 비유하면, 외부 자극이 손을 떼면 원래 위치로 돌아오는 일반 스위치와 달리 한번 켜지면 손을 떼도 계속 켜져 있는 것과 같다. 세포 안에서도 처음 변화를 일으킨 자극이 사라졌는데도 특정 분자들이 서로를 계속 활성화하면서 바뀐 상태를 유지하는 경우가 있다.
이러한 비가역성은 세포가 특정 기능을 가진 세포로 분화하는 것처럼 정상적인 생명현상을 안정적으로 유지하는 데 반드시 필요하다. 반면 암세포가 주변 조직으로 쉽게 이동하고 침투할 수 있는 성질을 갖게 되는 상피-간엽 전이(EMT)처럼 질병의 진행을 촉진하는 원인이 되기도 한다.
문제는 세포 안에 이러한 상태 변화를 유지시키는 회로가 매우 복잡하게 얽혀 있다는 점이다. 특히 어떤 분자가 다른 분자를 활성화하고, 그 분자가 다시 처음 분자를 활성화하는 ‘양성 되먹임 회로(Positive feedback loop)’가 수천 개 이상 존재한다.
이는 마이크 두 개를 서로 가까이 댔을 때 작은 소리가 서로 증폭되면서 계속 커지는 것과 비슷하다. 처음에는 외부 자극으로 시작된 변화라도 세포 내부의 분자들이 서로를 계속 활성화하면 자극이 사라진 뒤에도 변화된 상태가 유지될 수 있다.
그동안에는 이처럼 수많은 회로 가운데 어떤 회로가 실제로 세포를 ‘돌아올 수 없는 상태’로 만드는지 가려내는 것이 어려웠다.
연구팀은 이를 해결하기 위해‘루트(ROOT, Revelation Of the Original circuit of irreversible Transition)’기술을 개발했다.
루트는 세포 안의 분자들이 서로 영향을 주고받는 관계를 컴퓨터 논리 모델로 구현하고, 외부 자극이 들어왔다가 사라지는 전 과정을 모사한다. 이를 통해 수많은 회로 가운데 세포를 변화된 상태에 계속 붙잡아 두는 핵심 회로들의 집합인 ‘비가역성 커널(Irreversibility kernel)’을 찾아낸다.
쉽게 말하면 복잡하게 얽힌 수천 개의 전선 가운데 문을 실제로 잠그고 있는 전선만 골라내는 것과 같다. 연구팀은 세포가 왜 원래 상태로 돌아오지 않는지 그 원인이 되는 일종의 ‘분자적 잠금장치’를 찾아낸 것이다.
연구팀은 잠금장치를 발견하는 데서 그치지 않고, 이를 이용해 세포 상태를 되돌리는 두 가지 제어 방법도 제시했다.
첫 번째 ‘리셋 제어(Resetting control)’는 세포의 비가역적인 성질 자체는 그대로 두면서 현재의 세포만 변화 이전 상태로 되돌리는 방법이다. 잠금장치는 그대로 두되, 잠긴 문을 열어 다시 출발점으로 돌려놓는 것과 비슷하다.
두 번째 ‘역전 제어(Reversing control)’는 비가역성을 만드는 원인 자체를 제거해 세포가 서로 다른 상태 사이를 보다 자유롭게 오갈 수 있도록 하는 방법이다. 문을 한번 닫으면 자동으로 잠기게 만드는 잠금장치 자체를 해제해, 이후에는 문을 다시 열고 닫을 수 있게 만드는 것과 같다.
연구팀은 개발한 기술을 B세포 분화와 폐암의 상피-간엽 전이, 단일세포 전사체 데이터를 기반으로 한 장세포(Enterocyte) 및 베타세포 분화 등 다양한 생물학적 모델에 적용했다.
그 결과 기존 연구에서 알려진 세포의 상태와 분화를 결정하는 주요 인자들과 일치하는 원인 회로를 정확하게 찾아냈다. 또한 실제 실험데이터를 기반으로 구축한 분자 네트워크에서도 세포 상태를 효과적으로 되돌릴 수 있는 제어 방법을 제시해 기술의 폭넓은 활용 가능성을 확인했다.
이번 연구의 중요한 의미는 ‘세포를 어떻게 되돌릴 것인가’를 넘어 ‘세포는 왜 스스로 돌아오지 못하는가’라는 보다 근본적인 질문에 답했다는 데 있다. 지금까지가 잠긴 문을 열 방법을 찾는 연구였다면, 이번에는 수많은 장치 가운데 실제로 문을 잠그는 핵심 잠금장치가 무엇인지 찾아낸 셈이다.
향후에는 암이나 노화 등에서 비정상적인 상태로 고착된 세포를 제거하는 기존 접근에서 나아가, 세포를 비정상적인 상태에 붙잡아 두는 핵심 회로를 찾아 이를 제어함으로써 정상적인 상태로 되돌리는 새로운 치료전략을 설계하는 데 활용될 가능성이 기대된다.
조광현 교수는 “이번 연구는 한번 변하면 되돌아가지 않는 세포의 원인 회로를 찾아내고, 이를 제어해 세포를 이전 상태로 되돌릴 수 있는 기술을 개발한 것이 핵심”이라며 “향후 암과 노화 등에서 비정상적으로 굳어진 세포 상태를 정상으로 되돌리는 새로운 치료전략 개발에 활용될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 바이오및뇌공학과 김종완 박사와 장성훈 박사가 공동 제1저자로, 이종훈 박사와 코빈 호퍼(Corbin Hopper) 박사과정 학생이 공저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 미국국립과학원회보(PNAS, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America) 온라인판 8월 18일 자에 게재됐다.
※ 논문명: The structural origin of irreversible transitions in biological networks, DOI: 10.1073/pnas.2600800123
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구사업과 기초연구실 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026.08.21
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