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화학 시약 대신 ‘온도’만으로 DNA 합성 가능하다 “DNA를 만들려면 복잡한 화학 공정이 필수다.” 바이오 분야에서 수십 년간 당연하게 여겨졌던 상식을 국내 연구진이 뒤집었다. 한국 연구진이 세계 최초로 온도만으로 원하는 DNA를 합성하는 원천기술을 개발했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 배송 과정의 온도 변화를 전력 없이 기록하는 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다. 우리 대학은 공학생물학대학원 최영재 교수 연구팀이 ㈜에이티지라이프텍(대표 류태훈), 이화여자대학교(총장 이향숙) 생명과학과 최한솔 교수 연구팀과 공동으로 온도만 조절해 원하는 DNA 서열을 합성하는 원천 플랫폼 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. DNA는 사람을 비롯한 모든 생명체의 유전정보를 담고 있는 ‘설계도’다. 과학자들은 원하는 DNA를 만들어 질병을 진단하고 신약을 개발하거나, 새로운 기능을 가진 미생물을 만드는 등 다양한 바이오 기술에 활용한다. 하지만 지금까지는 DNA를 구성하는 네 가지 염기(A·T·G·C)를 하나씩 연결할 때마다 화학 시약을 넣고 씻어내는 과정을 반복해야 했다. 이 때문에 수억 원대의 자동 DNA 합성 장비와 전문 연구시설이 반드시 필요했다. 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 ‘특정 온도에서만 반응하는 헤어핀 DNA’를 개발했다. 위 헤어핀 DNA는 머리핀처럼 접혀 있다가 일정한 온도에서만 펼쳐지는 특수한 DNA 구조다. 연구팀은 서로 다른 온도에서 작동하는 여러 종류의 헤어핀 DNA를 하나의 시험관에 넣고, 온도만 순서대로 바꾸는 방식으로 원하는 DNA를 차례대로 합성하는 데 성공했다. 기존에는 DNA를 만들기 위해 화학 시약을 계속 교체해야 했다면, 이번에는 처음부터 필요한 재료를 하나의 시험관에 넣어두고 온도만 바꾸면 DNA가 순서대로 만들어지는 새로운 방식을 구현한 것이다. 복잡한 시약 교체나 대형 장비 없이도 일반적인 온도 조절 장치만으로 DNA를 합성할 수 있는 길을 연 셈이다. 이번 연구의 가장 큰 의미는 DNA를 만드는 ‘방법’ 자체를 바꿨다는 점이다. 지금까지는 화학 시약이 DNA 합성 과정을 하나하나 제어했다면, 이번에는 누구나 쉽게 조절할 수 있는 ‘온도’가 그 역할을 대신하도록 만든 것이다. 이 기술이 발전하면 DNA를 만드는 비용과 시간을 크게 줄여 합성생물학과 유전자 연구는 물론, 신약 개발과 정밀의료 등 다양한 바이오 산업의 진입 장벽도 크게 낮출 것으로 기대된다. 연구팀은 개발한 기술이 실제로 활용될 수 있음을 보여주기 위해 무전원 ‘DNA 온도 블랙박스’도 구현했다. 이 장치는 평소에는 동결건조 상태로 보관하다가 사용 직전 물 한 방울만 떨어뜨리면 작동을 시작한다. 이후 배송 과정에서 언제, 얼마나, 어떤 순서로 온도가 변했는지를 DNA 서열에 자동으로 기록한다. 또한 일정 온도 이상에 노출되면 색이 변해 이상 여부를 눈으로 바로 확인할 수 있어 백신과 바이오의약품, 세포치료제, 신선식품 등 저온 유통이 중요한 제품의 품질 관리에 활용될 것으로 기대된다. 최영재 교수는 “이번 연구는 화학 시약 대신 온도만으로 DNA를 합성할 수 있다는 새로운 원리를 제시한 세계 최초의 원천기술”이라며 “DNA 합성을 더욱 쉽고 경제적으로 만들어 바이오 기초 연구의 진입 장벽을 낮추고, 무전원 DNA 온도 블랙박스와 같은 새로운 산업 응용으로도 이어질 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 최장호 연구원과 GIST 김진호 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 7월 2일 자 게재됐다. ※ 논문명 : Programmable one-pot polymerase-mediated DNA synthesis via temperature control ※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-74890-4 ※ 관련동영상I: https://drive.google.com/file/d/1bUtzC83qIm1k-hNFKTb09yFPhfsD4iU-/view?usp=drive_link ※ 저자 : 최장호(KAIST, 공동 제1저자), 김진호(GIST, 공동 제1저자), 최한솔(이화여자대학교, 교신저자), 최영재(KAIST, 교신저자) 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 미래유망 융합기술 파이오니아사업, 바이오파운드리기반기술개발사업, 신진연구자지원사업, 글로벌기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.07 조회수 650
원유를 끓이지 않고 상온에서 분리한다 KAIST, 에너지 사용 31.6% 줄이는 차세대 정유 공정 기술 개발 우리 대학과 국제 연구진이 100여 년간 정유 산업의 주류 공정으로 자리 잡아 온 증류 중심 분리 방식의 한계를 극복할 수 있는 차세대 분리막 기술을 개발했다. 우리 대학은 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 조지아텍 Ryan Lively 교수팀과 원유를 끓이지 않고 상온에서 정밀하게 분리할 수 있는 고분자 기반 분리막 기술을 개발했다고 밝혔다. 최근 국제 정세 변화에 따른 유가 변동이 장바구니 물가 전반을 위협하는 핵심 요인으로 꼽히는 가운데, 그 바탕에는 지난 한 세기 동안 원유를 350℃ 이상으로 가열해 분리해 온 고에너지 소비형 정유 공정이 자리 잡고 있다. 실제로 전 세계 정유 공장이 원유를 끓였다가 식히는 증류(distillation) 방식에 의존하며 소비하는 에너지는 연간 1,100TWh(테라와트시)*에 달한다. 국내 정유·석유화학 산업 역시 국가 온실가스 배출의 상당 부분을 차지하고 있어 공정 혁신의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다. *TWh(테라와트시): 전력량의 단위로, 1TWh는 10억 kWh에 해당한다. 1,100TWh는 1GW급 대형 원자력발전소 약 130기가 1년 내내 생산해야 하는 규모의 에너지이다. 더욱이 최근 글로벌 석유화학 시장의 공급 과잉과 원가 경쟁 심화까지 겹치면서 기존의 고에너지 소비형 공정 구조를 개선하지 않고서는 경쟁력 확보가 쉽지 않은 상황이다. 이러한 가운데 학계는 원유를 끓이지 않고 분리막으로 분리하는 기술에 주목해 왔다. 그러나 기존에는 분자 수준의 정밀 분리를 구현하기 위해 분리막 표면에 초박막 선택층(Selective Layer, 실제 분리가 일어나는 기능층)을 형성해야 한다고 여겨져 왔다. 선택층을 도입하면 소재 개발과 코팅 공정이 추가돼 제조 비용이 증가하고, 대면적화 과정에서 결함 발생 가능성이 높아 산업적 확장에 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 통념과 달리 별도의 선택층을 코팅하지 않은 다공성 고분자(PAN, Polyacrylonitrile·폴리아크릴로니트릴) 분리막에 원유를 직접 통과시키는 새로운 접근법을 제안했다. PAN은 화학적 안정성과 내구성이 우수해 산업용 분리막 소재로 널리 사용되는 고분자 물질이다. 그 결과 원유 속 중질 성분(분자량이 크고 무거운 탄화수소 성분)이 분리막 내부 기공(pore, 물질이 통과하는 미세한 구멍) 벽에 선택적으로 흡착(adsorption, 물질이 표면에 달라붙는 현상)되면서 기공 크기가 자연스럽게 수축했고, 머리카락 굵기의 약 5만 분의 1 수준인 2나노미터(nm, 10억 분의 1미터) 이하의 정교한 분리 통로가 자발적으로 형성되는 현상을 발견했다. 이는 복합 혼합물인 원유가 분리막과 상호작용하며 스스로 맞춤형 분리 구조를 형성한 것으로 볼 수 있다. 이를 통해 가벼운 나프타, 휘발유, 등유 성분은 빠르게 통과하고 무거운 성분은 효과적으로 차단됐다. 일반적으로 분리막 표면에 기름 성분이 축적되는 현상은 파울링(fouling, 오염물질이 표면에 쌓여 분리 성능을 저하시키는 현상)으로 간주돼 왔지만, 연구팀은 이를 오히려 정밀 분리를 위한 기능적 구조 형성에 활용했다. 이 방식은 기존에 보고된 최고 수준의 원유 분리막 대비 약 23배 빠른 분리 속도를 기록했으며, 28일간 연속 운전에서도 성능 저하 없이 안정적으로 작동함을 확인했다. 특히 이 기술은 기존 정유 공장의 배관 시스템에 필터 모듈 형태로 적용할 수 있어 대규모 설비 교체 없이 도입 가능하다는 장점이 있다. 공정 시뮬레이션 결과, 원유를 먼저 분리막으로 처리한 뒤 잔여 성분만 증류할 경우 기존 증류 공정 대비 에너지 소비는 31.6%, 이산화탄소 배출량은 37.6%, 운영비는 36% 감소하는 것으로 분석됐다. 연구팀은 해당 기술을 국내 정유·석유화학 산업 전반에 적용할 경우 연간 약 1,000만 톤 규모의 온실가스 감축 효과를 기대할 수 있다고 설명했다. 이는 승용차 약 400만 대의 연간 탄소 배출량에 해당하는 수준이다. 또한 원유 분리뿐 아니라 폐플라스틱 열분해유(폐플라스틱을 고온에서 분해해 얻는 액체 연료 원료) 정제, 배터리 용매 회수, 의약품 정제 등 다양한 정밀 화학 공정에도 활용 가능해 국산 분리 공정 플랫폼 기술로의 확장 가능성을 제시했다. KAIST 고동연 교수는 “이번 연구는 분리막이 복합 혼합물과 상호작용하며 스스로 분리 통로를 형성한다는 새로운 과학적 원리를 규명한 성과”라며 “HD현대오일뱅크와의 협력을 통해 실제 원유를 활용한 검증까지 수행함으로써 산업 적용 가능성을 확인할 수 있었다”고 말했다. 공동 교신저자인 KAIST 이재우 교수는 “향후 대면적 모듈화 기술과 장기 운전 기술을 고도화해 정유·석유화학 산업에서 분리막 공정의 적용 범위를 확대하는 데 기여하겠다”고 밝혔다. 공동 제1저자인 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사는 “이번에 발견한 자발적 기공 수축 현상을 정밀하게 제어해 정유 공정 전반에 활용 가능한 분리막 플랫폼 기술로 발전시키는 것이 목표”라며 “폐플라스틱 재활용과 바이오연료 정제 등 다양한 분야로 기술을 확장해 탄소중립 실현에 기여하겠다”고 말했다. 한편 이번 연구는 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 세계적 학술지 「네이처(Nature)」에 6월 25일자 온라인판으로 게재됐다. ※논문명: Crude Oil Fractionation by Means of Mesoporous Polyacrylonitrile Membranes DOI 10.1038/s41586-026-10677-3 https://www.nature.com/articles/s41586-026-10677-3 이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받아 개인기초연구(우수신진연구)와 선도연구센터(ERC, Engineering Research Center) 사업을 통해 수행됐다.
2026.06.25 조회수 1222
유지환 교수팀, 세계 최고 권위 로봇저널 2년 연속 최우수 논문상 수상 세계 로봇공학 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 IEEE Robotics and Automation Letters(RA-L)의 최우수 논문상(Best Paper Award)을 우리 대학 연구팀이 2년 연속 수상하며 세계 최고 수준의 소프트 로봇 연구 경쟁력을 입증했다. 우리 대학은 건설및환경공학과 유지환 교수 연구팀이 지난 6월 1일 오스트리아 빈에서 열린 세계 최대 규모의 로봇 학술대회인 ‘2026 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA 2026)’에서 2025년에 이어 올해도 RA-L 최우수 논문상을 수상했다고 22일 밝혔다. RA-L 최우수 논문상은 한 해 동안 출판된 로봇공학 논문 가운데 학문적 기여도, 기술적 독창성, 실험적 완성도, 향후 응용 가능성 등을 종합적으로 평가해 극소수의 우수 논문에만 수여되는 상이다. 올해는 2025년 IEEE RA-L에 게재된 1,700여 편의 논문 가운데 최우수 논문 5편이 선정됐다. 동일 연구팀의 RA-L 최우수 논문상 2년 연속 수상은 매우 이례적인 성과로, KAIST 소프트 로봇 연구의 세계적 경쟁력과 지속적인 연구 영향력을 보여주는 사례로 평가된다. 연구팀은 소프트 로봇 기술을 활용해 의복이 사용자의 신체 위로 스스로 펼쳐지며 착용을 보조하는 자가 착용 적응형 의복 기술을 제안했다. 기존 의복 착용 보조 기술은 외부 로봇 장치에 의한 복잡한 구동 및 제어에 의존하거나 사용자의 움직임과 자세를 제한하는 경우가 많았다. 반면 연구팀은 소프트 그로잉 로봇(공기압 등을 이용해 구조물이 스스로 펼쳐지며 성장하듯 이동하는 유연 로봇)의 핵심 원리인 공압 기반 전개 메커니즘을 의복 구조에 적용해 외부 로봇 없이도 의복 자체가 사용자의 신체를 따라 부드럽게 펼쳐지도록 구현했다. 연구팀은 얇고 유연한 소재로 구성된 공압식 반전 메커니즘(공기를 주입하면 접힌 구조가 뒤집히며 자연스럽게 펼쳐지는 구조)을 의복 내부에 통합하고, 공압을 이용해 의복이 사용자의 신체를 따라 전개되도록 설계했다. 이를 통해 의복은 높은 순응성(사용자의 신체 형태와 움직임에 자연스럽게 맞춰지는 특성)과 안전성을 유지하면서도 빠르고 안정적인 착용 보조 기능을 수행할 수 있다. 특히 소프트 로봇 특유의 유연한 구조는 인체와 직접 접촉하는 환경에서 안전성을 확보하는 데 유리하며, 복잡한 제어 시스템 없이도 실제 착용 동작을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다. 연구팀은 소매, 재킷, 바지 등 다양한 의복 형태의 프로토타입을 제작하고 실험을 통해 자가 착용 성능을 검증했다. 실험 결과, 의복은 사용자의 신체를 따라 안정적으로 전개됐으며 착용 과정에서 사용자의 움직임 부담과 신체에 가해지는 힘을 줄여 안전한 착용 보조가 가능함을 확인했다. 이번 연구는 소프트 그로잉 로봇 기술이 이동·탐사 중심의 기존 응용을 넘어 인간의 일상생활을 직접 지원하는 기술로 확장될 수 있음을 보여준다. 특히 고령자, 장애인, 재활 환자 등 의복 착용에 어려움을 겪는 사용자를 위한 보조공학 기술로 발전할 가능성이 있으며, 향후 웨어러블 로봇(몸에 착용해 사용자의 움직임이나 신체 기능을 보조하는 로봇), 재활공학, 인간-로봇 상호작용(Human-Robot Interaction, 인간과 로봇이 효과적으로 소통하고 협력하는 기술) 분야에서 폭넓은 활용이 기대된다. 유지환 교수는 “이번 2년 연속 수상은 KAIST 로봇 연구의 지속적인 세계 경쟁력을 보여주는 뜻깊은 성과”라며 “특히 소프트 그로잉 로봇의 핵심 원리를 인간의 일상생활을 지원하는 의복 착용 보조 기술로 확장했다는 점에서 의미가 크다. 앞으로도 안전하고 유연한 소프트 로봇 기술을 바탕으로 인간 친화적인 로봇 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다. 본 연구는 KAIST 김남균 박사가 주도적으로 수행했으며, KAIST와 미국 스탠퍼드대학교의 앨리슨 오카무라(Allison M. Okamura) 교수 연구그룹이 공동으로 참여했다. 해당 논문은 2025년 11월 19일 IEEE Robotics and Automation Letters에 게재됐다. ※ 논문 제목: Self-Wearing Adaptive Garments via Soft Robotic Unfurling, DOI: 10.1109/LRA.2025.3634909 한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 산업통상자원부 재원 한국산업기술진흥원 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.22 조회수 1254
AI 환각 줄이고 정확도 78% 높였다... 차세대 데이터베이스 기술 개발 기업의 방대한 데이터를 읽고 이해하는 AI 에이전트의 가장 큰 약점은 ‘환각(Hallucination·사실과 다른 정보를 그럴듯하게 생성하는 현상)'이다. 우리 대학 연구진이 문서와 데이터, 개체 간 관계를 한 번에 이해할 수 있는 차세대 데이터베이스 기술을 개발해 AI 답변 정확도를 최대 78% 높이고 처리 속도는 최대 20배 향상시키며 기업용 AI 상용화의 핵심 난제 해결에 나섰다. 우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 교원창업기업인 (주)그래파이와 협력하여 벡터 DB, 그래프 DB, 관계형 DB 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 통합한 차세대 데이터베이스 기술 '아카식DB(AkasicDB)'와 이를 기반으로 한 새로운 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기법 '옴니RAG(Omni RAG)'를 개발했다고 19일 밝혔다. 아카식DB는 벡터 DB(문서나 이미지의 의미를 숫자 벡터로 변환해 유사한 정보를 찾는 DB), 그래프 DB(사람·기업·제품 등 개체 간 관계를 저장·분석하는 DB), 관계형 DB(표 형태의 데이터를 체계적으로 관리하는 전통적인 DB)의 기능을 하나의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS, Database Management System·데이터를 저장·관리·검색하는 소프트웨어)에서 통합 실행할 수 있도록 설계됐으며, 이를 기반으로 개발된 옴니RAG는 문서의 의미 정보와 개체 간 관계, 구조화된 데이터를 동시에 활용해 생성형 AI의 답변 정확도를 높인다. 최근 AI 에이전트는 기업이 보유한 방대한 문서와 전문 지식을 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 RAG 기술을 기반으로 빠르게 확산되고 있다. 그러나 실제 기업 데이터는 문서, 표, 개체 간 관계 등 다양한 형태로 분산돼 있어 AI가 이를 종합적으로 이해하고 활용하기 어렵다. 이 때문에 AI가 충분한 근거 없이 사실과 다른 답변을 생성하는 환각 문제가 발생하며, 이는 기업용 AI 확산을 가로막는 핵심 과제로 꼽혀 왔다. 기존 RAG는 사용자의 질문과 문서를 벡터로 변환한 뒤 의미적으로 유사한 문서를 검색해 대규모언어모델(LLM, Large Language Model·방대한 데이터를 학습해 인간과 유사한 언어를 생성하는 AI 모델)에 제공하는 방식이 일반적이다. 이러한 방식은 비정형 문서 검색에는 효과적이지만, 문서 속 개체 간 관계나 특정 기간·유형·범위와 같은 구조화된 조건을 함께 고려해야 하는 복합 질의에는 한계가 있었다. 예를 들어 "작년에 체결된 계약서 중 A사와 관련된 조항을 찾고, 해당 조항이 어떤 제품 공급 이슈와 연결되는지 설명해 달라"는 질의는 문서 의미를 찾는 벡터 검색, 개체 간 관계를 탐색하는 그래프 검색, 날짜와 유형을 필터링하는 관계형 질의가 동시에 필요하다. 기존 시스템에서는 이를 위해 여러 종류의 데이터베이스를 별도로 구축하고 응용프로그램 계층에서 결과를 결합해야 했기 때문에 관리 복잡성과 응답 지연이 발생했다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 벡터 유사도 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링을 하나의 질의와 실행 계획 안에서 통합 수행하는 옴니RAG를 제안했다. 옴니RAG는 문서의 의미 정보, 지식 그래프의 관계 정보, 표 형태 데이터의 구조적 조건을 동시에 활용해 보다 정확한 근거를 찾아내고 AI의 환각 현상을 크게 줄인다. 이를 지원하기 위해 개발된 아카식DB는 그래프 DB, 벡터 DB, 관계형 DB를 하나의 엔진으로 통합한 새로운 구조를 채택했다. 사용자는 벡터 검색, 그래프 탐색, 관계형 필터링이 결합된 복합 RAG 질의를 하나의 SQL/GQL* 질의문으로 표현할 수 있으며, 아카식DB는 이를 단일 실행 계획으로 최적화해 처리한다. *SQL/GQL(구조화 질의어/그래프 질의어) : 데이터베이스에 저장된 정보를 검색하거나 수정하기 위한 명령 언어다. SQL은 표 형태의 데이터를 다루는 전통적인 언어이며, GQL은 사람·기업·제품 등 개체 간 연결 관계를 분석하기 위해 사용되는 그래프 데이터 전용 언어다. 이러한 통합 구조를 통해 아카식DB는 불필요한 중간 결과 생성과 데이터 이동을 최소화해 LLM의 토큰 사용량을 크게 줄이고 응답 지연시간도 단축한다. 실험 결과 기존 시스템에서 최대 21.3초가 소요되던 복합 검색 질의를 1초 이내로 처리해 최대 20배 이상의 성능 향상을 달성했다. 또한 옴니RAG는 기존 RAG 대비 답변 정확도를 최대 78% 향상시키는 것으로 나타났다. 이는 기업용 AI 에이전트의 핵심 과제인 환각 문제를 크게 완화할 수 있음을 보여준다. 김민수 교수는 "AI 에이전트가 기업의 방대한 데이터를 정확하게 이해하고 활용하기 위해서는 벡터, 그래프, 관계형 데이터를 하나의 시스템에서 통합 처리할 수 있는 데이터 인프라가 필수적"이라며 "아카식DB는 AI 에이전트 시대를 위한 차세대 데이터베이스 기술로, 국방·제조·금융·법률·과학기술 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서 핵심 데이터 인프라로 활용될 것으로 기대한다"고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 전산학부 이건호 박사과정생이 제1저자로 참여하였으며, 연구 성과는 지난 6월 2일, 데이터베이스 분야 최고 권위 국제학술대회인 ACM SIGMOD 2026에서 데모 논문으로 발표되어, 학회 현장에서 글로벌 기업 및 연구자들로부터 뜨거운 관심을 받았다. ※ 논문명 : AkasicDB: Demonstrating Omni RAG with a Unified Vector-Graph-Relational DBMS, DOI: https://doi.org/10.1145/3788853.3801609 ※ 저자 정보 : 이건호 (KAIST, 제1 저자), 박정호, 한동형 ((주)그래파이, 공동 저자) 김민수 교수 (KAIST, 교신저자) ※ 시연 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=KD6MznZ61P4
2026.06.19 조회수 1430
AI 데이터센터 냉각 전력 10분의 1로 줄인다 ‘전력 먹는 하마'로 불리는 AI 데이터센터의 냉각 전력을 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 기술이 나왔다. 우리 대학 연구진은 반도체 칩 내부에 머리카락보다 가는 물길을 새겨 넣는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발해 AI 반도체의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제 해결 가능성을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동연구를 통해 기존 매니폴드 마이크로채널(MMC, Manifold MicroChannel) 냉각 기술의 한계를 극복하고, 반도체 칩 내부에 매니폴드(manifold·냉각수를 여러 경로로 나누어 공급·회수하는 구조)와 마이크로채널(microchannel·머리카락보다 가는 미세 물길)을 결합한 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. AI 반도체의 성능이 높아질수록 칩에서 발생하는 열량도 빠르게 증가하고 있다. 그러나 기존 공랭 방식만으로는 차세대 AI 반도체에서 발생하는 열을 효과적으로 제거하기 어려워지고 있다. 이에 따라 반도체 칩 내부에 냉각수를 직접 흘려 열을 제거하는 액체 냉각 기술이 주목받고 있다. 특히 매니폴드 마이크로채널(MMC)은 머리카락보다 가는 미세 물길인 마이크로채널(microchannel)에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 기술이다. 여기에 매니폴드를 적용하면 냉각수를 여러 지점에 동시에 공급할 수 있어 냉각 효율을 높일 수 있다. 이를 택배 배송에 비유하면 전국 물량을 서울 한 곳에서 보내는 대신 여러 지역 물류센터에서 나누어 배송하는 것과 같다. 물건이 이동하는 거리가 짧아지듯 냉각수의 이동 거리도 줄어들어 에너지 소모를 줄일 수 있다. 하지만 기존 MMC 연구에서는 냉각수가 일부 채널에 집중되고 다른 채널에는 충분히 공급되지 않는 문제가 있었다. 연구팀은 냉각수가 모든 채널에 고르게 흐르도록 구조를 최적화했다. 이를 위해 간단한 계산 모델과 정밀한 시뮬레이션을 함께 활용해 수많은 설계안을 분석했고, 냉각 성능은 높이면서도 에너지 손실은 줄일 수 있는 최적 구조를 찾아냈다. 연구팀은 최적화된 구조를 실제 실리콘 웨이퍼에 제작해 성능을 검증했다. 그 결과 냉각 효율을 나타내는 성능계수(COP, Coefficient of Performance·투입한 에너지 대비 제거한 열의 양을 나타내는 지표)는 106,000을 기록했다. 이는 냉각에 사용하는 에너지 1만큼으로 10만6천 배에 해당하는 열을 제거할 수 있다는 의미다. 이 수치는 2020년 국제학술지 ‘네이처(Nature)’에 보고된 기존 세계 최고 수준보다 10배 이상 높은 수준이다. 쉽게 말해 같은 양의 열을 식히는 데 필요한 에너지가 기존 기술의 10분의 1 수준으로 줄어든 것이다. 특히 이번 성과는 액체가 끓으며 열을 제거하는 복잡한 냉각 방식이나 나노 표면 처리, 다이아몬드 같은 고가 소재 없이 상온의 물만으로 구현됐다. 또한 현재 반도체 생산라인에서 추가 설비 투자 없이 적용할 수 있어 상용화 가능성도 높다. 이번 연구는 5mm×5mm 크기의 실험용 칩에서 검증됐으나, 연구팀은 동일한 설계 원리를 현재 AI 데이터센터에 쓰이는 GPU·TPU 등 대형 AI 반도체(최대 7.5cm×7.5cm)에도 적용할 수 있다고 밝혔다. 실제로 이를 데이터센터의 콜드 플레이트(냉각수를 흘려 열을 제거하는 금속 냉각판)에 적용한 결과, 기존 대비 30% 이상 향상된 냉각 성능을 확인했다. 연구팀은 향후 엔비디아(NVIDIA)의 차세대 AI 플랫폼인 '베라 루빈(Vera Rubin)'급 초고성능 칩에도 이 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 연구팀은 이번 기술이 AI 반도체를 비롯해 고성능 컴퓨팅(HPC), 3차원 반도체 패키징, 전력반도체, 국방 전자장비 등 발열이 큰 다양한 전자장치의 열관리 문제 해결에 활용될 것으로 전망했다. 특히 AI 데이터센터의 경우 냉각에 많은 전력이 사용되는 만큼, 이번 기술이 데이터센터의 전력 소비와 운영 비용을 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대된다. 김성진 교수는 "AI 시대에는 반도체 성능보다 열을 얼마나 효과적으로 제어하느냐가 경쟁력"이라며 "이번 기술이 AI 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 핵심 기술로 활용되기를 기대한다"고 말했다. 이번 연구에는 KAIST 기계공학과 이영진, 황철현, 이한솔 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 ‘Energy Conversion and Management’에 6월 15일 게재됐다. ※ 논문명: Highly energy-efficient manifold microchannel for cooling electronics with a coefficient of performance over 100,000, DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2026.121422 한편 본 연구는 과학기술정보통신부 재원 한국연구재단(NRF) 중견연구자지원사업(2021R1A2C3011944)과 방위사업청 재원 국방기술진흥연구소(KRIT) 초고열유속 냉각시스템 특화연구실 사업(KRIT-CT-22-022)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.16 조회수 2003
반도체는 어디까지 작아질 수 있을까? 원자 수준 예측 기술 개발 삼성전자와 TSMC가‘2nm(나노미터·10억분의 1미터) 공정’경쟁에 나서고 있지만, 실제 반도체 칩의 핵심 소자인 트랜지스터의 크기는 아직 10nm 이상이다. 그렇다면 트랜지스터는 실제로 어디까지 더 작아질 수 있을까? 우리 대학 연구진이 원자 수준의 계산을 통해 그 한계를 예측하는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 차세대 반도체 소자 개발의 핵심적 난관인 트랜지스터 미세화의 한계를 분석, 예측할 수 있는 전산 설계 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 트랜지스터는 전류를 켜고 끄는 초소형 스위치로, 스마트폰, 인공지능 컴퓨터 등을 구동하는 반도체 칩의 성능과 전력 효율을 결정하는 핵심 부품이다. 반도체 업계는 더 높은 성능과 낮은 전력 소모를 구현하기 위해 트랜지스터를 지속적으로 작게 만들어 왔다. 그러나 크기가 지나치게 작아지면 양자터널링(전자가 원래 통과할 수 없는 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 양자역학적 현상)이 발생해 전류 제어가 어려워진다. 이 때문에 차세대 반도체 개발에서는 양자터널링의 한계 내에서 트랜지스터를 얼마나 더 작게 만들 수 있는지를 파악하는 것이 중요한 과제이다. 하지만 실험적으로 트랜지스터의 미세화 한계를 직접 확인하기는 사실상 불가능하다. 현재의 기술로는 금속 전극과 반도체가 만나는 접촉부를 원자 수준에서 정밀하게 조절하고 정량적으로 분석하기 어렵기 때문이다. 연구팀은 원자와 전자의 움직임을 기본 물리 법칙만으로 계산하는 제1원리 계산(실험 데이터 없이 물질의 성질을 계산하는 방법)을 활용해 이 문제를 해결했다. 연구팀은 금속 전극과 반도체가 만나는 부분에서 발생하는 복잡한 양자 현상을 정밀하게 분석할 수 있는 다공간 밀도범함구론이라는 새로운 이론-계산 체계를 직접 개발하여 보고한 바 있다. 이번 연구에서는 이를 기반으로 접촉저항(금속 전극과 반도체가 만나는 부분에서 발생하는 전류 흐름의 저항)과 양자터널링 한계(전자가 새어 들어가 전류 제어가 어려워지는 최소 길이)를 원자 수준에서 예측할 수 있는 전산 설계 플랫폼을 구축했다. 이는 실제 반도체를 제작하기 전에 컴퓨터 시뮬레이션만으로 소자의 성능과 한계를 미리 예측할 수 있다는 의미다. 연구팀은 이 기술을 차세대 반도체 후보 물질인 단일층 MoS₂(이황화몰리브덴, 원자층 수준까지 얇게 만들 수 있는 대표적인 2차원 반도체 소재) 소자에 적용했다. 그 결과 금속 전극의 종류와 접촉 구조에 따라 전자가 채널(트랜지스터 내부에서 전류가 흐르는 통로) 안으로 얼마나 깊이 침투하는지, 또 이로 인해 전류 흐름 제어가 얼마나 방해받는지를 정량적으로 분석할 수 있었다. 다시 말해 어떤 금속과 접촉 구조를 선택하느냐에 따라 트랜지스터를 더 작게 만들 수 있는 한계가 달라진다는 사실을 확인한 것이다. 연구 결과, 임계 터널링 길이(전자가 채널 안으로 침투해 트랜지스터 동작에 영향을 주기 시작하는 최소 길이)는 하나의 고정된 값이 아니라는 사실이 밝혀졌다. 이 길이는 금속의 일함수(금속에서 전자를 꺼내는 데 필요한 최소 에너지)와 금속과 반도체가 만나는 경계면의 접촉 구조 등에 따라 달라지는 설계 변수로 나타났다. 즉 트랜지스터를 어디까지 작게 만들 수 있는지는 소재 조합과 구조 설계에 따라 달라질 수 있다는 의미다. 특히 연구팀은 고려한 후보 금속의 종류와 접촉 구조 중에서는 전자가 새어 나가기 시작하는 한계 지점을 4nm(나노미터·10억분의 1미터) 미만까지 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 트랜지스터를 현재 달성한 수준보다 더 작게 만들 수 있는 가능성을 보여주는 결과다. 연구팀은 나아가 서로 다른 특성의 2차원 반도체를 조합해 전력 소모를 줄이는 차세대 반도체 소자의 설계 방향도 함께 제안했다. 이번 연구는 실제 반도체 소자를 제작하기 전에 미세화 한계와 최적 설계 조건을 예측할 수 있는 플랫폼을 마련했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 차세대 초미세 AI 반도체 소자 개발 과정의 시행착오를 줄이고 개발 기간을 단축할 수 있을 것으로 기대된다. 김용훈 교수는 “이번 연구는 차세대 트랜지스터가 어디까지 작아질 수 있는지를 규정할 새로운 물리적 기준을 제시했다는 점에서 의미가 크다”며 “실험적으로 확인하기 어려운 10nm 이하 영역의 양자역학적 현상을 계산으로 분석하여 차세대 트랜지스터 설계에 활용할 수 있는 길을 열었다”고 말했다. 김태형 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 계산 분야의 권위 있는 학술지 '네이처 파트너 저널 npj Computational Materials'에 5월 28일 字 온라인판에 게재됐다. ※ 논문명: Ab initio transfer length method simulations of tunneling limits in 2D semiconductors, DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-026-02101-1 ※ 공저자: 김태형 박사(KAIST 제1저자), 이주호 박사(KAIST 제1저자), 김용훈 교수(KAIST 교신저자) 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.15 조회수 1103
섬유 배열까지 고려한 복합재 성능 예측 기술 개발 항공기와 자동차와 같은 첨단 구조물을 가벼우면서 고성능으로 설계하기 위하여 복합재를 많이 사용하고 있다. 특히 탄소섬유복합재는 금속보다 가벼우면서도 높은 비강도와 비강성을 가져 차세대 경량 구조 소재로 주목받고 있다. 그러나 복합재의 성능은 단순히 재료 자체의 성질만으로 결정되지 않는다. 내부에 배치된 섬유 다발의 방향과 배열, 그리고 제조 과정에서 생기는 미세한 변형이 실제 기계적 성능을 크게 좌우한다. 우리 대학의 기계공학과 김성수 교수 연구팀은 복잡한 형상의 구조물 제작에 널리 활용되는 브레이딩 복합재에서, 제조 중 발생하는 섬유 다발의 배열이 그 패턴과 최종적인 기계적 물성에 미치는 영향을 예측할 수 있는 새로운 해석 모델을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 연구는 실제 제조 과정을 반영한 모델을 제시함으로써, 브레이딩 복합재의 성능 예측 정확도를 높일 수 있는 가능성을 보여준다. 브레이딩 공정은 여러 가닥의 섬유 다발을 원통형 금형 주위에 서로 교차시키며 감아 복합재 구조를 만드는 방법이다. 이 공정은 원통형이나 복잡한 형상의 구조물을 연속 섬유로 제작할 수 있다는 장점이 있어 항공·자동차·압력용기 분야에서 활용 가능성이 크다. 특히 Triaxial braided 복합재는 사선 방향의 섬유 다발에 축 방향 섬유 다발이 추가되어, 축 방향 하중을 효과적으로 견딜 수 있는 구조를 갖는다. 하지만 실제 제조 과정에서는 섬유 다발이 항상 이상적인 직선 형태로 배열되지 않는다. 섬유 간 간격이 좁아지거나 서로 맞물리는 현상이 발생하면, 축 방향 섬유 다발이 굽어지는 Tow undulation이 나타난다. 이러한 굽힘은 섬유가 하중을 전달하는 효율을 떨어뜨려, 복합재의 축 방향 강성을 감소시킬 수 있다. 기존 해석 모델들은 대부분 축 방향 섬유가 곧게 배열된 이상적인 구조를 가정했기 때문에, 이러한 실제 제조 과정의 변화를 충분히 설명하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 브레이딩 구조를 기본 구조와 변형 구조로 구분하고, 두 구조 사이의 전환을 수학적으로 판단할 수 있는 해석 모델을 제안했다. 기본 구조에서는 축 방향 섬유 다발이 거의 직선에 가깝게 배열되지만, 변형 구조에서는 섬유 간 맞물림으로 인해 축 방향 섬유 다발이 주기적으로 굽어진다. 연구팀은 이러한 섬유 경로를 모델에 직접 반영해, 실제 브레이딩 복합재의 내부 구조를 보다 현실적으로 표현했다. 모델의 타당성을 확인하기 위해 연구팀은 서로 다른 지름의 금형을 사용해 브레이딩 복합재 시편을 제작하고, 광학현미경으로 내부 섬유 경로를 관찰했다. 그 결과, 기본 구조에서는 축 방향 섬유가 거의 곧게 유지되는 반면, 변형 구조에서는 축 방향 섬유가 뚜렷하게 굽어지는 현상이 확인됐다. 이는 제안된 모델이 실제 제조 과정에서 나타나는 구조 차이를 잘 반영하고 있음을 보여준다. 또한 연구팀은 제안된 해석 모델을 이용해 다양한 브레이딩 조건에 대한 대규모 데이터를 생성하고, 이를 인공지능 학습에 활용했다. 이후 민감도 분석을 통해 복합재의 탄성계수에 영향을 미치는 주요 형상 인자를 정량적으로 평가했다. 이를 통해 브레이딩 각도, 금형 지름, 섬유 다발 수와 같은 설계 변수가 복합재 물성에 어떤 영향을 미치는지 체계적으로 분석할 수 있었다. 이번 연구는 브레이딩 복합재의 실제 제조 과정에서 발생하는 섬유 배열 변화를 해석 모델에 반영했다는 점에서 의미가 크다. 기존의 이상화된 모델에서 벗어나, 실제 구조 변화와 물성 감소를 함께 설명할 수 있는 기반을 제시했기 때문이다. 연구팀은 이 모델이 향후 항공기, 자동차, 압력용기 등 경량 복합재 구조물의 설계와 성능 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 이 연구는 실험과 해석, 인공지능 기반 데이터 분석을 연결함으로써, 복잡한 브레이딩 복합재 구조를 보다 빠르고 정확하게 평가할 수 있는 가능성을 보여준다. 이는 복합재 제조 공정의 일관성을 높이고, 경량 구조물의 신뢰성 있는 설계에 기여할 수 있는 중요한 기반 기술로 평가된다. 김성수 교수는 “실제 제조 과정에서 발생하는 섬유 배열 변화를 반영한 브레이딩 복합재 해석 모델과 AI 기반 설계 기술을 개발하여, 항공기·자동차용 경량 복합재 구조물의 성능 예측 정확도와 설계 신뢰성을 크게 향상시켰다.”고 말했다. 어드밴스드 컴포짓 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF 21.8)’에 2026년 5월 22일 자로 온라인 게재되었다. ※ 논문명 : Tow undulation effect on the in-plane mechanical properties of two-dimensional triaxial braided composites DOI : 10.1007/s42114-026-01859-8
2026.06.05 조회수 1105
배터리·수소연료전지 성능 높이는 새로운 촉매 설계 기술 개발 배터리와 수소연료전지의 성능은 높이고 에너지 손실은 줄일 수 있는 새로운 촉매 설계 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 우리 대학 화학과 황승준 교수팀은 서울대학교(총장 유홍림) 화학생물공학부 류재윤 교수팀과의 공동연구를 통해 배터리와 연료전지 내부에서 전기를 만드는 핵심 반응의 효율을 높일 수 있는 새로운 촉매 설계 전략을 제시했다고 1일 밝혔다. 촉매는 화학 반응이 더 빠르고 효율적으로 일어나도록 돕는 물질이다. 배터리나 연료전지에서는 전기를 만드는 반응을 원활하게 해주는 역할을 한다. 촉매는 보통 가운데 금속과 그 주변을 둘러싼 분자 구조로 이루어져 있다. 기존 연구에서는 반응 성능을 높이기 위해 금속 종류를 철(Fe) 대신 코발트(Co)나 니켈(Ni)로 바꾸거나, 금속 주변의 분자 구조(리간드)를 새롭게 설계하는 방식이 주로 사용됐다. 쉽게 말해, 촉매 자체의 재료나 형태를 바꿔 더 잘 반응하도록 만드는 방식이다. 반면 이번 연구는 촉매 자체를 크게 바꾸지 않고도, 촉매 주변의 전기적 환경만 조절해 성능을 높였다는 점에서 차별성이 있다. 쉽게 비유하면, 이번 연구는 ‘요리 도구 자체를 바꾸는 대신, 주방 환경을 조절해 요리를 더 잘되게 만든 것’에 비유할 수 있다. 기존 촉매 연구는 프라이팬 재질을 바꾸거나 모양을 새롭게 만드는 방식에 가까웠다. 반면 이번 연구는 프라이팬은 그대로 두고, 주변의 온도와 공기 흐름을 정교하게 조절해 음식이 더 잘 익도록 만든 방식이다. 즉, 촉매 자체를 새로 만드는 대신 촉매 주변의 전기적 환경을 조절해 반응이 더 효율적으로 일어나도록 만든 것이 이번 연구의 핵심이다. 연구팀은 촉매 주변에 ‘양이온(+)’을 배치해 아주 작은 전기장을 만들면, 전기를 만드는 데 필요한 반응이 더 안정적으로 일어나도록 유도할 수 있음을 확인했다. 특히 원하는 반응이 일어나는 비율은 기존 12% 수준에서 최대 52%까지 높아졌다. 연구팀은 이를 통해 기존보다 더 적은 에너지로 원하는 반응을 효율적으로 유도할 수 있음을 확인했다. 이는 배터리와 수소연료전지의 효율과 수명, 안정성을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구에서 다룬 산소 환원 반응(ORR·산소가 전자를 받아 전기를 만드는 핵심 반응)은 수소차용 연료전지(Fuel Cell·수소와 산소의 화학 반응으로 전기를 생산하는 장치)와 금속-공기 전지(Metal-Air Battery·금속과 공기 중 산소를 이용해 전기를 저장·생산하는 차세대 배터리) 등 차세대 에너지 장치에서 전기를 생산하는 핵심 반응이다. 연구팀은 또한 이번 원리가 이산화탄소(CO₂)나 수소를 다른 유용한 물질로 전환하는 촉매 기술에도 적용될 수 있어, 향후 이산화탄소 저감 기술과 친환경 수소 생산 기술 등 다양한 차세대 에너지 촉매 개발에 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 황승준 교수는 “이번 연구는 촉매 자체의 구조를 바꾸지 않고도 주변의 전기적 환경만으로 반응 특성을 정교하게 제어할 수 있음을 보여준 사례”라며 “차세대 배터리와 연료전지, 친환경 에너지 촉매 기술 개발에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다”고 말했다. POSTECH 화학과 조휘율·강봄 박사과정생과 KAIST 김동영 박사후연구원이 공동 1저자로 참여한 이번 연구 성과는 미국화학회지(JACS, Journal of the American Chemical Society)에 4월 12일 온라인 게재됐다. ※ 논문명: Localized Cation Unlocks Unique Activity–Selectivity Trends in Molecular Oxygen Reduction Catalysis, DOI: pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.5c18246 주저자 정보: 조휘율(박사과정, POSTECH), 강봄(석박사통합과정, POSTECH), 김동영(박사 후 연구원, KAIST) 한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단의 '한우물파기 기초연구' 및 나노 및 소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.01 조회수 1250
“의사 만나기 전 AI와 먼저 대화”...KAIST, 정신과 초진 면담 지원 기술 개발 흔히 ‘정신과 문턱이 높다’고 말한다. 환자는 자신의 아픈 마음을 처음 꺼내놓는 과정에 부담을 느끼고, 의료진은 제한된 진료 시간 안에 환자의 방대한 과거력과 증상을 정확히 파악해야 한다. 국내 연구진이 정신과 진료의 첫 단계인 초진 면담 과정을 지원하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 우리 대학은 전산학부 이의진 교수, 산업디자인학과 이탁연 교수 연구팀과 강남세브란스병원(원장 김용욱) 정신건강의학과 김은주 교수 연구팀이 공동으로 거대언어모델(Large Language Model, LLM) 기반의 정신과 초진 면담 지원 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 이번 연구는 환자가 의사를 만나기 전 AI와 먼저 대화하며 자신의 증상과 상태를 구조화하는 방식으로 진행됐다. 연구팀은 AI가 환자 응답에 따라 대화의 흐름을 조정할 수 있도록 시스템을 설계했다. AI는 환자의 답변을 정신건강의학 분야의 전문 의료 지식과 대조해 실시간으로 분석하고, 다음에 물어봐야 할 핵심 질문을 생성하는 방식이다. 특히 이 시스템은 단순한 문답을 넘어 공감 표현, 환자의 말을 다시 정리해주는 재진술, 모호한 내용을 짚어주는 명확화와 같은 실제 상담 기법을 적용했다. 환자가 보다 편안하게 자신의 상태를 이야기할 수 있도록 하기 위해서다. 성능 검증을 위해 진행한 1,440명의 가상 환자 실험 결과, 대부분 사례에서 단 30분 이내에 진료에 필요한 핵심 임상 정보를 효과적으로 확보하는 결과를 확인했다. AI는 수집된 대화 내용을 바탕으로 증상과 잠재적 질환을 한눈에 보여주는 임상 대시보드(Clinical Dashboard)를 생성해 의료진에게 제공한다. 이를 통해 의사는 환자가 진료실에 들어오기 전 환자의 상태를 보다 체계적으로 파악할 수 있어, 실제 진료 시간에는 환자와의 심층 상담에 더욱 집중할 수 있게 됐다. 이번 연구의 핵심은 AI를 의사의 대체재가 아닌 ‘똑똑한 보조자’로 정의했다는 점이다. AI는 반복적이고 구조적인 정보 수집 과정을 담당하고, 의사는 이를 바탕으로 최종적인 진단과 처방을 내리는 협력 모델이다. 연구팀은 AI가 감정의 미묘한 변화를 파악하거나 민감한 주제를 다루는 데는 여전히 한계가 있다는 점을 분명히 하며, 최종 판단은 반드시 숙련된 전문 의료진이 수행해야 한다고 강조했다. 이의진 교수는 “AI가 초진 단계의 부담을 줄이면, 의료진은 환자와 더 깊이 있는 상담에 더욱 집중할 수 있다”며 “의료 현장에서 인간과 AI가 협력하는 새로운 진료 방식으로 발전할 가능성을 보여준다”고 밝혔다. 이번 연구에는 정유경 박사과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최고 권위 학회인 ACM CHI 2026 (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에 4월 13일 발표됐다. ※ 논문명: Toward Flexible Psychiatric History-Taking and Visualization: Exploring Clinician Perspectives with Large Language Models,DOI: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3772318.3790970 ※ 저자 정보: 정유경(KAIST, 1저자), Thu Hoang Anh Vo(KAIST, 2저자), 문현승(KAIST, 3저자), 최재영 (KAIST, 4저자), 오향경(강남세브란스병원, 5저자), 이어진(강남세브란스병원, 6저자), 김은주(강남세브란스병원, 7저자), 이탁연(KAIST, 교신저자), 이의진(KAIST, 교신저자) 이번 연구는 정보통신기획평가원 디지털 콜럼버스 프로젝트 사업 (과제명: 복합질병 사전 예측과 비대면 진료 확대 해결을 위한 디지털 혁신요소기술 개발) 의 지원을 받았다.
2026.05.27 조회수 1095
수소 저장·운송 한계 극복한다...KAIST, 차세대 암모니아 연료전지 개발 수소 저장·운송의 한계를 극복할 차세대 에너지원으로 암모니아가 주목받는 가운데, 우리 대학과 공동 연구팀이 암모니아를 직접 연료로 사용하면서도 세계 최고 수준의 성능과 안정성을 구현한 연료전지 기술을 개발했다. 이번 성과는 차세대 수소경제와 무탄소 발전 상용화를 앞당길 핵심 기술로 평가된다. 우리 대학은 기계공학과 이강택 교수, 배중면 교수는 한국세라믹기술원(KICET, 원장 윤종석) 신태호 박사, 한국지질자원연구원(KIGAM, 원장 권이균) 노기민 박사 공동 연구팀과 함께, 암모니아 기반 프로토닉 세라믹 연료전지(PCFC, Protonic Ceramic Fuel Cell·수소 이온을 이동시켜 전기를 생산하는 차세대 고효율 연료전지)의 성능과 내구성을 획기적으로 향상시키는 촉매 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 암모니아는 액체 형태로 저장과 운송이 쉬워 차세대 수소 운반체(Energy Carrier·수소를 저장·운반하는 매개체)로 주목받고 있다. 또한 질소(N)와 수소(H)로만 구성돼 있어 발전 과정에서 이산화탄소(CO₂)를 거의 배출하지 않는 대표적인 무탄소 연료로 평가받는다. 하지만 연료전지 내부에서 니켈 기반 소재를 손상시키고 반응 속도를 떨어뜨려 성능 저하와 수명 단축을 유발하는 문제가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 여러 원소를 혼합해 구조 안정성을 높이는 ‘고엔트로피(High-Entropy·여러 원소를 섞어 소재의 안정성과 성능을 높이는 설계 방식)’ 산화물 촉매와, 구동 과정에서 표면에 자발적으로 형성되는 금속 나노입자(Nano Particle·나노미터 크기의 초미세 금속 입자)를 결합한 새로운 촉매 구조를 설계했다. 이 촉매는 암모니아 환경에서도 구조가 쉽게 무너지지 않을 뿐 아니라, 암모니아를 수소로 분해하는 반응을 효과적으로 촉진하는 것으로 나타났다. 연구팀은 밀도범함수이론(DFT, Density Functional Theory·원자 수준에서 반응 메커니즘을 계산하는 시뮬레이션 기법) 분석을 통해 고엔트로피 산화물 구조가 암모니아 분해 반응에 필요한 에너지 장벽을 낮추고 금속 입자 형성을 촉진한다는 사실을 규명했다. 특히 촉매 표면에 스스로 형성된 금속 합금 나노입자는 단일 금속 촉매보다 훨씬 높은 촉매 활성을 보였다. 이를 적용한 연료전지는 700℃에서 단위면적(1㎠)당 2.04W의 최대 출력밀도를 기록했다. 이는 손톱 크기 면적에서 높은 전력을 생산할 수 있다는 의미로, 수소 이온(Proton·양성자)을 이동시켜 전기를 생산하는 암모니아 기반 프로토닉 세라믹 연료전지 분야 세계 최고 수준의 성능이다. 또한 600℃의 가혹한 환경에서도 255시간 이상 안정적으로 작동하며 기존 촉매에서 나타나던 성능 열화(시간이 지날수록 성능이 떨어지는 현상) 문제도 크게 개선했다. 이강택 교수는 “고엔트로피 산화물과 합금 나노입자의 시너지 구조를 통해 암모니아 연료전지의 성능과 내구성을 동시에 향상시켰다”며 “이번 연구는 암모니아 기반 무탄소 발전 기술과 차세대 수소 에너지 시스템 상용화를 앞당기는 계기가 될 것”이라고 말했다. KAIST 기계공학과 김동연 박사, 한국세라믹기술원 박동재 연구원, 한국지질자원연구원 정인철 박사가 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지·재료 분야 국제학술지 Nano-Micro Letters(IF: 36.3)에 4월 17일 게재됐다. ※ 논문명 : Entropy-Modulated Oxide–Metal Catalyst Architectures for Direct Ammonia Protonic Ceramic Fuel Cells, DOI : https://link.springer.com/article/10.1007/s40820-026-02194-9 ※ 논문명 : Entropy-Modulated Oxide–Metal Catalyst Architectures for Direct Ammonia Protonic Ceramic Fuel Cells, DOI : https://link.springer.com/article/10.1007/s40820-026-02194-9 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 글로벌 기초연구실 지원사업, 과학기술원 InnoCORE 사업, 한국지질자원연구원 기본사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.20 조회수 2191
KAIST-한화솔루션, 석유 유래 나프타 대체할 ‘친환경 바이오 플랫폼’ 구축 우리 대학은 KAIST-한화솔루션 미래기술연구소가 한화솔루션과 손잡고 폐자원을 활용해 플라스틱과 섬유용 친환경 원료를 대량 생산할 수 있는 바이오 기술을 확보했다고 19일 밝혔다. 최근 석유화학 산업의 필수 원료인 나프타의 가격 급등과 공급 불안으로 대체 원료에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이번 성과는 자원 공급 안정성과 친환경성을 동시에 확보한 미래형 핵심 기술로 평가받는다. 이 기술은 바이오디젤 생산 공정에서 버려지는 부산물인 ‘글리세롤’을 원료로 삼는다. 버려지는 폐자원을 고부가가치 소재로 전환하기 위해 플라스틱과 화장품의 핵심 소재인 ‘1,3-프로판디올(1,3-PDO)’을 생산하는 고효율 미생물을 개발하고 발효 공정을 최적화했다. 이번 연구는 실제 산업 현장에 적용 가능한 수준에 도달했다. 연구팀은 실험실 규모를 넘어 대형 공장 설비 적용에 앞서 시험 생산이 되는 300L 규모의 파일럿 공정에서도 높은 생산성을 유지하는 데 성공했다. 이는 연구실의 성과가 실제 공장에서도 똑같이 재현될 수 있음을 증명한 것으로 기술의 완성도를 보여준다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션으로 미생물의 대사 과정을 사전에 설계하는 ‘디지털 설계 기술’과 항생제 없이도 안정적으로 원료를 뽑아내는 ‘무항생제 공정’을 도입했다. 이를 통해 생산 비용은 낮추고 환경 규제 리스크를 줄이며 친환경 가치를 극대화했다. 이번 성과는 2015년 11월 첫 발을 뗀 양측의 협력이 10년이라는 긴 시간 동안 흔들림 없이 이어져 온 값진 결실이다. 이는 KAIST의 독보적인 학술적 역량과 한화솔루션의 탄탄한 사업화 역량이 유기적으로 맞물려 일궈낸 산학 협력의 대표적 성공 모델로 평가받는다. 또한 본 연구는 KAIST와 한화솔루션 연구진의 긴밀한 협력을 통해 수행됐다. 이번 친환경 바이오 플랫폼 연구를 통해 총 6건의 특허를 출원하고, 13편의 논문을 게재하는 성과를 거뒀다. 특히 연구 결과를 담은 논문은 세계적 학술지 네이처 케미컬 엔지니어링(Nature Chemical Engineering) 5월 12일 자에 게재됐으며, 5월호 표지논문으로 선정되었다. 표지논문은 해당 호를 대표하는 연구 성과에만 선정되는 만큼, 이번 연구의 학문적 중요성과 파급력을 인정받았다는 점에서 의미가 크다. ※ 논문명: High-titer, antibiotic-free, pilot-scale production of 1,3-propanediol by engineered Corynebacterium, DOI: 10.1038/s44286-026-00389-w ※ 저자: 조재성(KAIST, 제1저자), 신디 프리시리아 수르야 프라보워 박사(Cindy Pricilia Surya Prabowo)(KAIST, 제1저자), 한태희 박사(KAIST), 문천우(KAIST), 고유성(KAIST), 조창희 박사(한화솔루션), 김제웅(KAIST), 김원준 박사(한화솔루션), 방현배 박사(한화솔루션), 이재은(KAIST), 기민정(KAIST), 장남진 박사(한화솔루션), 이상엽(KAIST, 교신저자) 한화솔루션 김정대 연구소장은 “이번 연구는 바이오 기반 원료를 활용해 기존 석유화학 공정을 대체할 수 있는 가능성을 확인했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 지속가능한 화학소재 생산과 산업 적용에 중요한 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다. KAIST 이상엽 생명화학공학과 특훈교수는 “이번 연구는 미생물 기반의 화학물질 생산이 실험실을 넘어 실제 산업 규모로 충분히 확장될 수 있음을 보여준 사례이다”라며, “앞으로 다양한 화학소재를 더욱 친환경적으로 생산하는 데 기여할 것이다”라고 밝혔다.
2026.05.19 조회수 2657
‘빛이 곧 열쇠가 된다’ 신개념 홀로그램 기술 개발...복제 어려운 보안 구현 빛의 움직임을 ‘열쇠’처럼 활용해, 특정 조건에서만 정보가 드러나는 신개념 홀로그램(빛의 정보를 이용해 물체가 실제로 있는 것처럼 입체적으로 보이게 만드는 기술)이 개발됐다. 기존 광통신과 보안 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 새로운 접근으로 주목된다. 신소재공학과 신종화 교수 연구팀이 빛의 ‘총 각운동량(Total Angular Momentum, TAM)*’을 정보 선택의 핵심 열쇠로 활용해, 입사하는 빛의 상태에 따라 서로 다른 입체 영상을 구현하는 차세대 벡터 홀로그램 메타표면을 개발했다고 4일 밝혔다. *총 각운동량(TAM): 빛의 진동 방향(편광)과 회전(꼬임) 성질을 함께 나타내는 물리량으로, 이를 통해 빛의 상태에 따라 세기와 편광 분포가 달라지는 정밀한 입체 영상을 구현할 수 있음 기존에는 빛의 진동 방향을 의미하는 ‘편광’이나, 빛이 나선형으로 꼬이며 진행하는 성질인 ‘궤도 각운동량(Orbital Angular Momentum, OAM)’을 각각 활용하는 연구는 활발히 진행돼 왔다. 그러나 이 두 가지 성질을 하나의 소자에서 서로 독립적으로 제어하는 것은 광학 분야에서 오랫동안 해결되지 않은 난제로 여겨져 왔다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 머리카락 굵기보다 훨씬 작은 나노 구조물을 정밀하게 설계해 두 층으로 쌓은 ‘이중층(Bi-layer) 메타표면’을 구현했다. 메타표면은 빛의 진행 방향과 성질을 자유롭게 조절할 수 있도록 설계된 초미세 인공 구조 기반의 광학 소자다. 이 소자는 빛의 편광과 꼬임 정도가 결합된 ‘총 각운동량(TAM)’을 마치 복잡한 암호 열쇠처럼 활용한다. 즉, 특정한 방식으로 진동하고 특정한 횟수만큼 꼬인 빛이 들어올 때만 소자가 반응해 숨겨진 정보를 재현하는 방식이다. 이 기술을 적용하면 겉으로는 동일해 보이는 빛이라도, 정해진 ‘빛의 열쇠’가 없으면 정보를 읽을 수 없어 높은 보안성을 확보할 수 있다. 또한 빛의 꼬임 상태(OAM)는 이론적으로 매우 다양한 값을 가질 수 있어, 하나의 빛에 실을 수 있는 정보량을 크게 늘릴 수 있다. 이를 통해 기존보다 훨씬 많은 데이터를 동시에 전송하는 초고용량 광통신 기술로의 확장도 가능하다. 특히 이번 연구는 단순한 입체 영상 구현을 넘어, 영상의 각 지점마다 빛의 진동 방향(편광)까지 정밀하게 제어하는 ‘벡터 홀로그램’을 구현했다는 점에서 의미가 크다. 벡터 홀로그램은 빛의 세기뿐 아니라 방향 정보까지 포함해 표현하는 고차원 홀로그램 기술이다. 이번 성과는 그동안 물리적으로 분리하기 어려웠던 빛의 두 가지 핵심 성질(편광과 꼬임)을 하나의 소자에서 독립적으로 제어할 수 있음을 처음으로 입증한 것이다. 이를 통해 실감형 홀로그램, 스마트 글래스, 증강현실(AR) 및 가상현실(VR) 기기 등 차세대 디스플레이 기술뿐 아니라, 복제가 어려운 보안 라벨과 초고속 광통신 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 신종화 교수는 “이번 연구는 빛의 핵심 성질인 편광과 꼬임을 하나의 독립적인 정보 키로 결합해 자유자재로 활용할 수 있음을 입증한 사례”라며 “복제 어려운 보안 시스템과 초고속·초고용량 광학 통신 기술의 핵심 플랫폼으로 발전할 것”이라고 말했다. 이번 연구는 정준교 박사가 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)에 3월 12일 온라인 게재됐다. ※ 논문명: Arbitrary Total Angular Momentum Vectorial Holography Using Bi-Layer Metasurfaces, DOI: 10.1002/adma.202519106 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 ‘나노소재기술개발사업’ 및 ‘집단연구지원사업’, 산업통상자원부 ‘전자부품산업기술개발사업’의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.06 조회수 1285

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