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바닷물 속 이산화탄소를 '돌'로 바꿔 영구 저장하는 해양 탄소 제거 기술 개발
바다가 지구를 정화하는 능력을 키우는 길이 열렸다. 우리 대학 연구진이 바닷물 속 이산화탄소를 다시 대기로 나오지 않는‘돌(광물)'로 바꿔 영구 저장하는 기술을 개발했다. 이를 통해 바다가 더 많은 이산화탄소를 흡수할 수 있는 기반을 마련했으며, 차세대 해양 탄소 제거 기술의 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.
우리 대학은 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 미국 매사추세츠공과대학교(MIT, Massachusetts Institute of Technology)의 T. 앨런 해튼(T. Alan Hatton) 교수 연구팀과 공동으로 바닷물 속 이산화탄소를 안정적인 돌(광물) 형태인 탄산칼슘(CaCO₃)으로 바꿔 사실상 영구 저장하는 ‘전기화학 기반 해양 탄소 제거(e-DOC, Electrochemical Dissolved Ocean Carbon Removal)’기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
바다는 인간이 배출한 이산화탄소의 약 30%를 흡수하는 지구 최대의 탄소 저장고다. 큰 물통에서 물을 조금 퍼내면 다시 물이 채워지듯, 바닷물 속 이산화탄소를 제거하면 바다는 대기 중 이산화탄소를 다시 흡수하게 된다.
연구팀은 바닷물에 녹아 있는 탄소 성분인 용존무기탄소(DIC, Dissolved Inorganic Carbon)를 다시 대기로 나오지 않는 돌(광물) 형태로 바꿔 저장하는 기술을 개발했다. 이렇게 저장된 탄소는 사실상 영구적으로 대기로 돌아가지 않아 바다가 계속해서 새로운 이산화탄소를 흡수하도록 돕는다. 이러한 기술은 기후변화 대응을 위한 핵심 탄소 제거(CDR, Carbon Dioxide Removal) 기술로 주목받고 있다.
하지만 기존 기술은 주전자에 물때가 끼듯 탄산칼슘 등 광물이 전극 표면에 달라붙어 장치가 막히는 스케일링(Scaling) 현상이 발생했다. 시간이 지날수록 성능이 떨어져 장치를 자주 세척하거나 교체해야 했고, 에너지 소비와 유지관리 비용도 높았다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 속이 빈 실처럼 생긴 전극 안에 이온만 통과시키는 막과 전기 반응을 함께 일으키는 상대전극(짝을 이루는 전극)을 동심구조(한 중심을 기준으로 여러 층을 원통형으로 배치한 구조)로 내장한 중공사 전극 조립체(HFEA, Hollow Fiber Electrode Assembly, 속이 빈 실 모양 전극을 묶어 만든 장치)를 개발했다. 쉽게 말해, 광물이 전극에 달라붙지 않고 전극 바깥에서 만들어지도록 장치 구조를 새롭게 설계한 것이다. 이 구조에서는 대부분의 광물이 전극 표면이 아니라 바깥쪽에서 생성되고, 전극에서 자연스럽게 발생하는 수소 기포가 칫솔처럼 전극 표면을 계속 닦아주는 역할을 해 광물이 달라붙는 것을 막는다.
실제로 제주 용암 해수를 이용한 실험에서 장치를 120시간 이상 안정적으로 연속 운전하는 데 성공했다. 바닷물 속 용존무기탄소의 80~90%를 제거했으며, 기존 기술보다 전력 소비를 최대 54% 줄였다. 또한 탄소를 제거하는 과정에서 고순도 수소(H₂)와 수산화마그네슘(Mg(OH)₂, 친환경 소재와 산업 원료로 활용되는 물질)도 함께 생산해 경제성까지 높였다.
이번에 개발한 장치는 소형·모듈형으로 제작할 수 있어 선박이나 해양플랜트(바다에서 운영되는 산업시설) 등에 쉽게 설치할 수 있다. 연구팀은 앞으로 대규모 해양 탄소 제거 시스템으로 확대해 탄소중립 실현과 기후변화 대응에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
고동연 교수는 "이번 기술은 바닷물 속 이산화탄소를 다시 대기로 나오지 않는 돌(광물) 형태로 바꿔 영구 저장함으로써 바다가 지속적으로 새로운 이산화탄소를 흡수하도록 돕는 기술”이라며 "해양 탄소 제거 기술의 상용화를 앞당기고 탄소중립 사회 실현에 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
KAIST 생명화학공학과 박인환 박사과정과 MIT 이영훈 박사(KAIST 2023년 졸업, 現 MIT 화학공학과)가 공동 제1 저자로 참여한 이번 논문은 국제 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼스(Advanced Energy Materials)’에 2026년 6월 19일자로 온라인판으로 게재됐다.
※ 논문명 : A Compact Hollow Fiber Electrode Assembly Architecture for Continuous Electrochemical Marine Carbon Dioxide Removal, DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.71205
이번 연구는 현대자동차·기아와 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단 글로벌 C.L.E.A.N. 사업의 지원을 받아 진행됐다.
2026.08.04
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전기 신호만으로 광학 기능 바꾸는 ‘우주센서’ 시대 연다
위성이나 우주탑재체는 임무가 바뀔 때마다 광학 필터와 센서를 새로 설계해야 했다. 앞으로는 하나의 초소형 광학 칩이 전기 신호만으로 열영상 센서, 분광기, 적외선 카메라 등 다양한 역할을 수행하는 시대가 열릴 전망이다.
우리 대학은 항공우주공학과 김현정 교수 연구팀이 미국 매사추세츠공과대학교(MIT, Massachusetts Institute of Technology) 주에이전 후(Juejun Hu) 교수 연구팀과 함께 빛을 원하는 방식으로 자유롭게 제어하는 초소형 광학 칩을 세계 최초로 개발했다고 14일 밝혔다.
이번 연구의 핵심은 하나의 광학 칩이 전기 신호만으로 다양한 센서 역할을 수행하도록 만든 것이다. 기존에는 새로운 임무를 수행할 때마다 광학 필터와 센서를 새로 제작해야 했지만, 앞으로는 하드웨어를 교체하지 않고도 센서의 기능을 바꾸는 ‘소프트웨어 정의(Software-defined) 센서' 구현이 가능할 것으로 기대된다.
연구팀이 개발한 장치는 메타표면(Metasurface, 머리카락보다 훨씬 작은 미세 구조를 이용해 빛의 세기와 방향, 파장 등을 자유롭게 제어하는 초박형 광학 구조) 기반의 투과형 중적외선 공간광변조기(SLM, Spatial Light Modulator)다. 공간광변조기는 빛이 얼마나 통과하고 어떤 형태로 전달될지를 픽셀(Pixel, 화면을 이루는 최소 단위) 단위로 조절하는 광학 소자다. 연구팀은 각 픽셀을 전기적으로 독립 제어하는 데 세계 최초로 성공했다.
기존 중적외선 SLM은 대부분 빛을 반사시키는 방식이거나 많은 픽셀을 각각 독립적으로 제어하기 어려워 위성 센서나 초소형 분광기(빛을 파장별로 분석하는 장치), 적응형 광학계(환경 변화에 맞춰 광학 성능을 자동 조절하는 시스템)에 적용하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 전기 신호를 받으면 빛이 통과하는 정도가 달라지는 광학 상변화 소재(PCM, Phase Change Material)인 GSST(Ge₂Sb₂Se₄Te, 게르마늄-안티모니-셀레늄-텔루륨)를 활용해 이러한 문제를 해결했다. 이 소재는 전기 신호를 한 번 받으면 상태가 유지돼 전원이 꺼져도 계속 같은 성능을 유지하는 비휘발성(Non-volatile) 특성을 갖는다. 따라서 지속적으로 전력을 공급할 필요가 없어 전력 사용이 제한적인 위성이나 우주탑재체에 적합하다.
광학 칩의 픽셀 수가 많아질수록 선택한 픽셀 외에 다른 픽셀에도 전류가 흘러 원하지 않는 픽셀까지 함께 작동하는 기생 경로(Sneak Path) 문제가 발생한다. 연구팀은 각 픽셀에 ‘실리콘 PIN 다이오드(PIN Diode, 원하는 픽셀에만 전류가 흐르도록 하는 반도체 소자)’를 적용해 원하는 픽셀만 정확하게 선택해 제어하는 데 성공했다.
이를 통해 6×6 픽셀 배열의 모든 픽셀을 독립적으로 제어하고 원하는 광학 패턴을 구현했다. 또한 약 1만 6,700회 이상 반복 구동 후에도 안정적인 성능을 유지해 기존 기술보다 약 13배 높은 내구성을 입증했다.
이번 소자는 ‘실리콘 포토닉스(Silicon Photonics, 반도체 공정을 이용해 광학 소자를 제작하는 기술)’ 기반으로 제작돼 향후 수백~수천 개 이상의 픽셀을 갖는 대형 광학 칩으로 확장하기 쉽다. 현재는 빛의 양을 조절하는 기능을 구현했지만, 앞으로는 메타표면 구조를 더욱 정교하게 설계해 빛의 방향과 편광까지 자유롭게 제어하는 범용 재구성 광학(Universal Reconfigurable Optics)으로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구의 가장 큰 의미는 ‘광학도 소프트웨어처럼 바꿀 수 있다'는 새로운 개념을 제시했다는 점이다. 즉 하나의 센서를 여러 종류의 센서처럼 사용할 수 있는 길을 연 것이다. 앞으로는 하나의 광학 칩이 상황에 따라 열영상 센서, 분광기, 적외선 카메라, 광통신 장치 등 서로 다른 기능을 수행하는‘소프트웨어 정의 센서' 시대가 열릴 것으로 기대된다.
이 기술이 상용화되면 위성과 우주탑재체는 물론 발사체 상태진단, 우주정거장 열 감시, 우주 제조 공정 계측, 적외선 영상, 광통신 등 다양한 광학 시스템을 하나의 플랫폼으로 구현할 수 있을 것으로 전망된다.
이번 연구는 김현정 교수가 미국 항공우주국(NASA, National Aeronautics and Space Administration) 연구원으로 재직하던 2018년 시작한 MIT-NASA 공동연구를 KAIST에서 발전시킨 성과다. 이를 바탕으로 현재는 KAIST STAR Lab과 MIT 주에이전 후(Juejun Hu) 교수 연구팀이 능동 메타광학(Active Meta-optics), 실리콘 포토닉스, 우주 센서 시스템을 공동 연구하며 실제 우주 적용을 목표로 협력하고 있다. 양 연구팀은 소재 개발부터 칩 설계·제작, 센서 시스템 통합, 우주환경 검증, 향후 비행실증까지 이어지는 전 주기 국제공동연구 체계를 구축했다.
김현정 교수 연구팀은 이번 기술을 실제 우주 센서로 발전시키고 있다. 과학기술정보통신부 신진연구사업에서는 발사체 표면의 초정밀 온도 측정 시스템을 개발하고 있으며, 혁신연구센터사업(IRC, Innovation Research Center)‘우주 서비스 및 제조 연구센터'에서는 우주정거장의 열 감시, 이상 진단, 우주 제조 공정 계측, 광통신 등에 활용 가능한 공통 광학 플랫폼으로 확대 연구를 진행하고 있다.
김현정 교수는 "이번 연구는 새로운 광학 소자를 하나 더 만든 것이 아니라 하나의 광학 칩이 임무에 따라 다양한 기능을 수행하는‘소프트웨어 정의 센서' 시대의 기반을 제시한 것”이라며 "MIT의 나노포토닉스(Nanophotonics, 나노 구조를 이용해 빛을 제어하는 기술)와 KAIST의 우주 센서 기술을 결합해 실제 우주 시스템으로 발전시키겠다”고 말했다.
이번 연구 결과는 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 7월 7일 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명: Two-dimensional pixel-level addressable mid-infrared metasurface spatial light modulator, DOI: 10.1038/s41467-026-75346-5
본 연구는 과학기술정보통신부 신진연구유형 B(구 우수신진연구)와 혁신연구센터사업(IRC)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.14
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AI도 ‘경력직’ 시대...배운 지식 쉽게 가르친다
새 스마트폰을 바꿀 때마다 연락처와 사진을 처음부터 다시 옮겨야 한다면 얼마나 불편할까. 지금의 인공지능(AI) 모델들도 이와 비슷한 상황에 놓여 있다. 성능이 더 좋은 새로운 ChatGPT 같은 AI 모델이 등장할 때마다, 특정 분야의 지식을 갖추기 위해 막대한 데이터와 비용을 들여 다시 학습해야 했기 때문이다. 한국 연구진이 이러한 비효율을 해결할 수 있는 AI 모델 간 ‘지식 이식’ 기술을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 김현우 교수 연구팀이 고려대학교(총장 김동원) 연구팀과 공동연구를 통해, 서로 다른 인공지능 모델 사이에서 학습된 지식을 효과적으로 ‘이식’할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
최근 인공지능 분야에서는 사진과 글을 함께 이해하는 시각–언어 모델(Vision-Language Model, VLM)이 빠르게 발전하고 있다. 이는 사용자가 사진을 보여주며 질문하면 설명을 해주는 ChatGPT와 같은 멀티모달 AI를 떠올리면 이해하기 쉽다. 이러한 모델들은 대규모 이미지와 언어 데이터를 사전 학습해, 적은 양의 데이터만으로도 새로운 분야에 비교적 빠르게 적응할 수 있다는 장점을 지닌다.
그러나 새로운 AI 모델이 나올 때마다 이러한 ‘적응 과정’을 처음부터 다시 수행해야 한다는 점이 큰 비효율로 지적돼 왔다. 기존의 적응 기법들 역시 모델 구조가 조금만 달라져도 그대로 활용하기 어렵거나, 여러 모델을 동시에 사용해야 해 메모리와 연산 비용이 크게 증가하는 한계를 안고 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 모델의 구조나 크기에 상관없이 학습된 지식을 재사용할 수 있는 전이 가능한 적응 기법(Transferable adaptation)인 ‘TransMiter’를 제안했다. 이 기술의 핵심은 한 AI가 학습하며 쌓은 ‘적응 경험’을 다른 AI 모델로 직접 옮기는 것이다.
연구진 기술은 AI의 복잡한 내부 구조를 뜯어고치지 않고, 예측 결과(output)만 보고 배운 요령을 다른 AI에게 전해주는 방식이다. 서로 생김새가 다른 AI 모델이라도 같은 질문에 내놓은 답변을 기준으로 정리해 주면, 한 AI가 익힌 노하우를 다른 AI도 바로 활용할 수 있다. 그래서 복잡하고 시간이 많이 드는 학습 과정을 다시 거칠 필요가 없고, 속도도 거의 느려지지 않는다.
이번 연구는 그동안 모델 구조나 크기가 다르면 재사용이 거의 불가능하다고 여겨졌던 AI의 적응 지식을 모델 종류에 상관없이 정밀하게 이식할 수 있음을 처음으로 입증했다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 반복적인 학습 비용을 줄일 수 있을 뿐 아니라, 필요한 분야에 맞춰 거대언어모델을 실시간으로 업데이트하는 이른바 ‘지식 패치(patch)’ 기술로의 활용도 기대된다.
김현우 교수는 “이번 연구를 확장하면, 빠르게 발전하는 초거대언어모델이 등장할 때마다 반복적으로 수행해야 했던 후학습(post-training)의 비용을 크게 줄일 수 있다”며, “특정 분야의 전문 지식을 손쉽게 추가하는 ‘모델 패치’가 가능해질 것”이라고 설명했다.
이번 연구에는 KAIST 전산학부 송태훈 석사과정 학생, 이상혁 박사후연구원, 고려대학교 박지환 박사과정 학생이 공동 저자로 참여했으며, 김현우 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 인공지능 분야 최고 권위의 국제 학술대회인 AAAI 2026(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)에 구두 발표(25년 기준 채택률 4.6%)로 채택돼, 1월 25일 발표됐다.
※ 논문명: Transferable Model-agnostic Vision-Language Model Adaptation for Efficient Weak-to-Strong Generalization. DOI : https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.08604
한편, 김현우 교수 연구실은 이번 논문을 포함해 구글 클라우드 AI와 공동 진행한 문서내의 테이블 이해를 고도화한 기술인 TabFlash 포함하여 해당 학회에 총 3편의 논문을 발표했다.
2026.01.27
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AI로 기후리스크에 강한 도시 상권 찾아낸다
우리 대학은 도시인공지능연구소(소장 건설및 환경공학과 윤윤진 지정석좌교수)가 미국 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab, 소장 Carlo Ratti 교수)과 함께 ‘도시와 인공지능(Urban AI)’분야의 공동연구를 진행하고, 그 성과를 서울 코엑스에서 열린 9월 말 ‘스마트라이프위크 2025(Smart Life Week 2025)’ 전시를 통해 공개했다고 10월 29일 밝혔다.
KAIST와 MIT는 도시의 주요 문제를 인공지능으로 해석하는‘Urban AI 공동연구 프로그램’을 추진해 왔으며, 이번 전시에서는 ▲도시 기후 변화 ▲녹지 환경 ▲데이터 포용성 등 세 가지 주제를 중심으로 연구 성과를 시민이 직접 체험할 수 있는 형태로 선보였다.
양 기관은 이번 협력을 통해 AI 기술이 도시의 문제를 계산하는 도구를 넘어, 사회적 이해와 공감을 이끄는 새로운 지능으로 확장될 수 있음을 보여주며 ▲도시의 열과 매출 ▲치유하는 자연, 서울 ▲데이터 소니피케이션 등 세 가지 프로젝트를 진행했다.
첫 번째 프로젝트인 ‘도시의 열과 매출’은 기후 변화가 도시 상권과 소상공인 생태계에 미치는 영향을 인공지능으로 분석한 연구다. 서울시 426개 행정동별 96개 업종에 대한 매출과 날씨 등 3억 개 이상의 데이터를 학습한 인공지능 모델을 통해, 기온과 습도 등의 기후 요인이 업종별 매출에 미치는 영향을 정량화했다.
그 결과는 각 지역·업종별로 기후 변화에 얼마나 잘 적응하고 회복할 수 있는지를 점수화한 ‘도시의 회복력(Urban Heat Resilience)’지표 40,896개로 시각화되어 어느 지역이 기온 리스크에 강한 상권인지 등 지역별 상권의 회복력 수준을 한눈에 파악할 수 있도록 구성되었다.
연구에 따르면 편의점 업종의 경우, 총 426개 행정동 중 64.7%는 기후 변화에 비교적 안정적인 ‘기후 중립 지역’이며 나머지 35.3%는 기후 변화에 영향을 크게 받는 ‘기후 민감 지역’에 속하는 것으로 분석되었다. 이는 편의점 업종의 영업 환경은 지역별로 기후 영향 편차가 존재하며, 도시 회복력 관점에서 향후 입지 전략 수립 시 참고할 수 있는 데이터로 활용 가능하다.
관람객은 실제 서울 지도를 기반으로 지역과 업종을 선택해, AI가 미래 기온 상승 시나리오에 따른 매출 변화를 실시간으로 예측하는 시스템을 체험할 수 있었다.
해당 예측 모델은 KAIST가 자체 개발한 기술로, 향후 보스턴·런던 등 세계 주요 도시와의 협력 확장도 추진될 예정이다. 이 연구는 향후 소상공인의 개업 전략 수립과 도시 기후 리스크 대응 정책 수립에 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
두 번째 프로젝트 ‘치유하는 자연, 서울’은 MIT의 글로벌 프로젝트 ‘Feeling Nature’의 서울 확장판으로, 스트리트뷰·지도·위성 이미지 등 도시 환경 데이터와 시민 설문 데이터를 결합해 AI가 ‘서울 시민이 실제로 느끼는 녹지의 심리적 경험(psychological green)’을 추정하도록 학습시켰다.
이를 통해 단순히 나무나 공원의 면적을 계산하는 수준을 넘어, 시민이 느끼는 정서적 회복력(emotional resilience)과 웰빙(well-being)을 반영한 새로운 도시 설계 방향을 제시했다. 해당 연구는 향후 서울시 녹지 정책 및 지역 맞춤형 도시 디자인에 활용될 과학적 근거를 제공할 것으로 기대된다.
마지막 프로젝트인 ‘데이터 소니피케이션’은 3억 건이 넘는 데이터를 음악처럼 해석해 들을 수 있게 만든 세계 최초의 인공지능 기술이다. AI는 온도·습도·매출 등 데이터를 활용해 기온이 오르면 음이 높아지고, 매출이 줄면 소리가 낮아지는 식으로 정보를 소리로 표현한다. 이를 통해 시각 대신 청각으로 도시 데이터를 ‘듣는’ 새로운 감각적 경험을 제공한다.
이 기술은 시각장애인이나 어린이 등 시각 정보 접근이 어려운 사람도 데이터를 직관적으로 이해할 수 있도록 돕는 포용적 AI 기술로, ‘모두를 위한 인공지능(Barrier-Free AI)’의 대표 사례다.
이번 연구를 후원한 서울AI재단 김만기 이사장은 “KAIST와 MIT 등 세계적 연구기관과의 협업을 통해 도시 환경과 시민 삶을 인공지능으로 분석한 뜻깊은 성과를 거뒀다”며 “이번 연구가 시민의 관점에서 도시 변화를 이해하고 이를 정책과 생활로 연결하는 기반을 마련했다”고 말했다.
윤윤진 소장은 “이번 전시는 인공지능이 도시를 계산하는 기술을 넘어, 사람과 도시를 이해하고 공감하는 지능으로 발전할 수 있음을 보여줬다”며 “시민이 함께 데이터를 만들고 경험하며, 세계 여러 도시와 협력해 더 포용적이고 지속 가능한 도시 미래를 열어가겠다”고 밝혔다.
이번 성과는 KAIST 도시인공지능연구소과 미국 MIT 센서블 시티 랩(MIT Senseable City Lab)이 참여한 AI 분야 글로벌 협력 연구사업 과제로, 서울AI재단의 후원을 받아 수행되었다.
※연구성과 이미지/동영상: https://05970c0c.slw-6vy.pages.dev/
2025.10.29
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홀로그래피 이용한 빛 산란 제어기술 개발
- 산란 제어를 통해 감추어진 물체를 볼 수 있는 기술 -
- 네이처 사이언티픽 리포트 5월 29일자 온라인판 게재 -
최근 ‘투명테이프의 재발견’이라는 게시물이 인터넷을 뜨겁게 달궜다. 불투명한 유리창에 투명테이프를 부착하자 흐릿하게 보이던 유리가 투명해지는 현상이었다. 투명테이프로 불투명한 유리의 요철이 메워져 빛 산란이 줄여진 간단한 과학의 원리다.
이처럼 우리 실생활에서 쉽게 접할 수 있는 빛의 산란을 홀로그래피를 이용해 손쉽게 제어할 수 있는 기술이 KAIST와 MIT 공동연구팀에 의해 개발됐다.
KAIST(총장 강성모)는 물리학과 박용근 교수가 미국 MIT 분광학 연구소와 공동으로 홀로그래피를 활용해 빛 산란을 제어하는 기술에 개발에 성공했다고 29일 밝혔다.
연구 결과는 세계적인 과학저널 네이처(Nature)가 발행하는 ‘사이언티픽 리포트(Scientific Report)’ 5월 29일자 온라인판에 게재됐다.
이 기술을 이용하면 구름, 연기와 같은 장애물 때문에 보이지 않던 건너편의 물체를 또렷하게 볼 수 있다. 게다가 사람의 피부와 같이 산란이 심한 물체 뒤에 숨어있는 대상까지도 선명하게 관찰할 수 있다.
연구팀은 관찰하고자 하는 물체 중간에 위치한 장애물의 빛 산란을 제어하기 위해 빛의 방향과 세기를 모두 기록하는 홀로그래피 기술을 활용했다.
연구팀은 이를 통해 산란된 빛의 정보를 기록한 후 각각의 빛을 정확하게 반대편으로 다시 빛을 반사해 원래의 이미지를 얻어내는데 성공했다.
예를 들어, 복잡한 궤적으로 당구공이 당구대에서 굴러갈 때 공을 멈추고 반대 방향으로 공을 굴리면 다시 이전의 궤적으로 가는 것과 같은 원리다.
이러한 현상은 물리학에서 위상 공액(phase conjugation)으로 알려져 있는데, 박 교수팀은 세계 최초로 위상 공액과 디지털 홀로그래피 기술을 이용해 산란이 심한 벽 뒤에 있는 물체의 2차원 이미지를 관찰하는데 성공했다.
박용근 교수는 “빛의 산란을 제어해 불투명해 보이는 벽 뒤를 볼 수 있는 이 기술은 앞으로 물리학, 광학, 나노기술, 의학은 물론 군사적인 용도 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것”이라고 말했다.
또 “이번 기술은 일반적으로 알려진 투시카메라 또는 투명망토 기술과는 다르다”며 “현재로선 빛의 산란을 정밀하게 제어한 원천기술 개발에 의미를 두고 있다”며 개발된 기술에 대한 확대 해석을 경계했다.
그림1. 관찰영상
그림2. 빛 산란 제어의 원리
2013.05.29
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어떻게 트위터가 급성장 할 수 있었나?
- 트위터 네트워크의 성장은 오프라인 사회관계망에서 점차적으로 시작 - 전통적인 미디어의 영향력으로 네트워크가 폭발적으로 성장함을 관찰
트위터가 세계적으로 유명세를 타는 데는 전통적인 사회관계망의 역할뿐만 아니라 미디어의 주목이 커다란 기여를 했다는 사실이 국내연구진에 의해 규명됐다.
우리 학교 문화기술대학원 차미영 교수가 최근 MIT 마르타 곤잘레즈(Marta Gonzalez) 연구팀과 함께 오프라인에서 인간관계에 절대적인 영향을 미치는 지역, 사회, 경제적 요인과 더불어 미디어의 주목이 초기 트위터의 성장에 커다란 영향을 미쳤음을 분석해냈다.
대다수 신기술처럼 트위터는 가장 먼저 젊고, 과학기술을 잘 이용하는 샌프란시스코와 보스톤의 사용자들에게 먼저 도입됐다. 그다음 단계에서는 인접도시로 점진적으로 확산되기 시작해 오프라인 사회관계망이 정보전파에 주된 역할을 했음이 연구결과 조사됐다.
예를 들어 처음 도입한 두 도시와 지역적으로 근거리에 있는 캘리포니아의 버클리와 매사추세츠 주의 소머빌의 사용자들이 트위터를 도입했고, 이후에는 산타페, LA 등을 통해 최종적으로 팜비치, 뉴왁 등 전국으로 확산됨을 보여줬다.
이번 연구에서 사회관계망과 더불어 주목한 것은 텔레비전이나 신문과 같은 전통미디어의 역할이다.
차 교수 연구팀은 매주 구글 뉴스를 검색해 기사에 트위터가 몇 번이나 언급되었는지 데이터를 모으고 또 같은 시점의 트위터 사용자 수를 조사했다. 그리고 나서 뉴스기사에서의 트위터 언급 횟수와 사용자 수의 상관관계를 분석한 결과 이 둘은 같은 추이를 보인 것으로 나타나 미디어가 트위터의 성장에 커다란 영향을 준 것으로 결론을 내렸다.
차 교수팀은 이와 함께 트위터의 성장에 대한 미디어의 영향을 알아보기 위해 또 다른 흥미로운 사례에 주목했다.
2009년 4월 할리우드 영화배우 애쉬튼 커쳐는 CNN에 출연해 누가 먼저 백만명의 팔로어를 갖게 될 것인지에 대한 내기를 제안했고, 약 이틀 만에 백만명의 팔로어를 보유하게 됐다. 또한 오프라 윈프리가 첫 번째 트윗을 하는 것이 미디어에서 다뤄지는데 이는 또 다시 트위터 사용자수의 급격한 증가를 불러일으킨 계기가 됐다.
KAIST 차미영 교수가 MIT연구팀과 공동으로 실시한 이번 연구는 2006년부터 2009년까지의 트위터 데이터를 바탕으로 미국 내 408개 도시에서의 트위터 성장세를 분석해, 이를 토대로 전염병의 확산모델과 유사한 사회관계망 기반의 확산모델을 수립해 밝혀냈다.
한편, 이번 연구결과는 미국의 온라인 과학전문지 ‘공중과학도서관 원(Public Library of Science ONE)’ 저널에 곧 게재될 예정이며 MIT news, 미국 과학전문 소셜미디어 Mashable.com, 그리고 MSNBC.com등에도 소개됐다.
[그림.1] 해당 시간대에 각 지역별로 최종 가입자의 13.5%에 해당하는 ‘크리티컬 매스’에 해당하는 사용자들이 가입을 한 지역이 검은 원으로 표기된다. 작은 회색원은 이미 크리티컬 매스에 이른 지역을 표기한다. 트위터의 첫 도입은 샌프란시스코에서 시작되었으며 다음으로 주변 도시들에서 도입되는 것을 통해, 오프라인 사회관계망이 확산에 중요함을 시사한다. 반면 보스톤과 같은 지역에서도 초기 도입이 되었으며 이는 사회관계망 뿐만 아니라 인터넷과 같은 매체의 영향을 시사한다.
[그림.2] a. 그래프에서 검은 실선은 주별 최대가입자수를 1.0으로 보았을 때 매주별 트위터 가입자수의 변화를 나타낸다. 빨간실선은 같은 해당주에 대해 구글 뉴스에서 트위터가 언급된 비율을 나타낸다. 트위터 서비스가 시작된지 140주 이후에 각종 미디어를 통해 트위터가 많이 언급됨을 볼 수 있고, 따라서 트위터의 주별 가입자수 역시 급격히 상승하는 트렌드를 볼 수 있다.
b. 그래프는 매주 트위터에 가입한 총사용자수를 나타내는 검은 선과 이를 예측하는 다양한 모델의 결과를 보여주는 점선을 보여준다. 전통적인 확산모델의 경우 (파란점선) 초기 트위터의 성장세는 잘 예측하지만, 추후 미디어의 영향력 이후의 급성장을 보여주지 못한다. 구글 검색 결과를 반영하여 확산모델을 변형하면 (검은점선 및 노란점선) 실제 데이터와 유사한 트렌드를 예측할 수 있다.
[동영상링크]http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=Ncon_z67VQs
지도상의 각 원은 트위터 사용자들이 있는 미국 내 도시를 의미한다. 시간에 따라 더욱 많은 사용자가 트위터에 가입할수록 원의 크기가 커진다. 각 지역별로 최종 가입자의 13.5%에 해당하는 ‘크리티컬 매스’에 해당하는 사용자들이 가입을 하면 원은 빨간색으로 표기된다. 화면 중앙에 하얀선으로 표기되는 그래프는 시간에 따른 트위터의 주별 가입자수를 의미한다.
2012.01.04
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김봉수 교수팀, 초탄성 무결점 금속나노선 개발
화학과 김봉수 교수팀은 차세대 3차원 메모리 소자의 대량생산이 가능한 새로운 초탄성․무결점 금속 나노선(nanowire)을 개발했다. 이는 촉매없이 금속 나노선을 기판위에 손쉽게, 원하는 형태로 성장(epitaxial growth)시킬 수 있는 원천기술이다.
교육과학기술부(장관 안병만)는「21세기 프론티어연구개발사업」나노소재기술개발사업단(단장 서상희 박사)의 지원을 받은 KAIST 김봉수 교수 연구팀이 초탄성․무결점의 단결정 금속 나노선을 개발 하는데 성공했다고 18일 밝혔다.
지난 2004년 MIT 선정 10대 유망기술에 선정된 바 있는 나노선(nanowire)은 단면 지름이 수십에서 수 나노미터(1nm = 10억분의 1m) 정도인 극미세선으로, 트랜지스터, 메모리, 센서 등 첨단 전기전자 소자를 개발하는데 핵심적인 미래기술이다.
기존의 반도체 나노선은 정렬된 성장(epitaxial growth)이 가능했으나 금, 팔라듐 등 금속 나노선의 경우에는 적절한 촉매가 없어서 이러한 정렬된 성장을 실현하기 어려웠다.
KAIST 김봉수 교수 연구팀은 증기의 양, 온도, 압력 등을 최적으로 조절함으로써, 촉매 없이 금, 팔라듐, 및 금팔라듐 합금 나노선을 원하는 대로 방향성 있게 성장시키는 데 세계 최초로 성공하였다. 또한, 어떠한 물질이라도 기판 위에 씨앗 결정을 형성하기만 하면 잘 정렬된 나노선으로 성장시킬 수 있다는 사실을 밝혔다.
※ 질병을 일으키는 병원균의 DNA 농도에 따라 금나노선에 부착되는 금입자의 갯수가 달라짐(이 금입자의 갯수로 부터 병원균의 갯수를 검출) (스케일바 : 20 nm)
KAIST 화학과 김봉수 교수는 “이 기술을 한 단계 더 발전시켜 기판 위에 씨앗을 원하는 위치에 놓을 수 있다면, 나노선의 위치 및 방향을 마음대로 제어할 수 있게 되기 때문에, 차세대 3차원 메모리 소자의 대량생산이 가능해져 세계 메모리 산업에서 선도적 위치를 차지할 수 있을 것으로 기대된다.”고 밝혔다.
한편 이번 연구결과는 나노 분야의 세계적 권위지인 나노레터스(Nano Letters)지 1월 6일자 온라인 속보판에 소개되었으며, 현재 미국 및 독일 등에 특허 출원중이다.
[그림 1] 사파이어 기판 위에 수직으로 성장한 완전 단결정 금 나노선
이번에 개발된 기술을 통해 성장된 나노선은 초탄성(超彈性)․무결점 뿐만 아니라 완벽히 깨끗한 표면을 가지고 있다는 특징이 있어, 나노크기의 탄성에너지 저장장치, 나노안테나, 질병진단용 메디컬 센서 등 새로운 기술분야에 다양하게 응용가능하다.
[그림 2] 금 나노선을 이용한 질병진단 센서 (예)
2010.01.18
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김봉수 교수 연구팀, 그래핀을 이용한 플렉서블 전계방출 디스플레이(FED)용 이미터 전극 개발
-『Advanced Materials』온라인판 11월 5일자 게재 -
우리대학 화학과 김봉수 교수 연구팀이 新소재 그래핀 위에 코발트 게르마늄 나노선을 성장시켜 ‘차세대 플렉서블 전계방출 디스플레이’용 이미터 전극을 개발했다. ‘차세대 플렉서블 전계방출 디스플레이(FED)"용 고효율 · 고내구성 이미터(Emitter) 전극 기술이 개발되어, 향후 초박형(超薄形) 두루마리 컴퓨터 · TV, 3차원 디스플레이 등 다양한 분야에 응용될 것으로 기대된다.
‘꿈의 디스플레이로’로 불리는 전계방출 디스플레이(Field Emission display, FED)는 LCD보다 얇게, 브라운관 화질보다 선명하게 화면을 구현할 수 있고, 전력소모가 LCD의 1/4, PDP의 1/6밖에 안 들며 내부에 수은 등 공해 물질이 전혀 없는 친환경 디스플레이다. 특히 휘도가 아주 높아서 차세대 3차원 디스플레이를 구현할 수 있다.
FED는 상하 기판 사이에 진공으로 채워진 구조로 되어있으며, 상판(양극판)에는 형광체가 도포되어 있고, 하판(음극판)에는 미세한 마이크론 크기의 전자발사체(Emitter) 들이 무수히 형성되어 있다.
우수한 FED를 만들기 위해서는 고효율․안정한 구조의 이미터가 무엇보다 중요한 데, 지금까지 이미터 재료로서 주로 연구되던 탄소나노튜브(CNT)는 깜빡거림 및 내구성 등의 문제점을 가지고 있었다.
김봉수 교수 연구팀은 새로운 이미터 재료로 최근 新소재로 각광받고 있는 그래핀과 단결정 코발트 게르마늄 합금을 활용하여, ‘플렉서블’하면서 ‘효율적인’ 전계 방출 디스플레이 개발의 새로운 전기(轉機)를 마련했다.
그래핀은 흑연에서 얇은 한 층을 떼어낸 것으로 투명하고 수 nm이하의 초박형 제작이 가능하며, 뛰어난 전기전도성과 열전도성을 지니고 있어 고성능 투명전극으로 적합하다. 금번 연구팀은 큰 종횡비를 가지고 화학적 및 열적 내구성이 매우 우수한 단결정 코발트 게르마늄 합금 나노선을 최초로 개발했고, 이를 다층 그래핀 위에 수직으로 성장시키는 데 성공했다. 이 구조는 탄소나노튜브(CNT)에 필적하는 뛰어난 전계방출 특성을 보이면서 보다 우수한 내구성을 가지는 것으로 나타났다.
김봉수 교수는 "투명하고 구부릴 수 있는 그래핀 전극 위에 코발트 게르마늄 합금 나노선을 결합시켜 개발된 고효율 전계 방출 이미터는, 초박형 두루마리 컴퓨터·TV 및 3차원 디스플레이 등의 다양한 응용이 가능하여 차세대 디스플레이 시장을 선도할 수 있는 핵심 원천기술이 될 것이다.“라고 밝혔다.
한편, 이번 연구결과는 신소재 분야의 세계적 학술지인 "어드밴스드 머티리얼즈 (Advanced Materials)"지 온라인판 11월 5일자에 게재되었고, 현재 국·내외 특허 출원 중이다.
2009.11.13
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장성주 교수 휴머노이드형 플라워봇 개발
장성주 교수 휴머노이드형 플라워봇 개발
KAIST 건설 및 환경 공학과의 장성주 교수가 개발한 세계 최초의 휴머노이드형 플라워봇 ‘로히니’가 파주 신도시 유비파크(http://www.ubi-park.co.kr/index_0.asp) 체험관에 설치되어 큰 관심을 불러 일으키고 있다. 로히니는 고개를 들거나 떨구는 동작, 꽃잎이 피고 지는 동작, 두 개의 가지를 이용해서 제스처를 구사하는 일이 가능하고 꽃잎과 줄기의 색깔을 바꾸어 감정을 표현할 수 있으며 RFID 태그를 통해 식별된 대화상대의 정보를 토대로 상황인지형 대화를 구사할 수 있다. 로히니는 유비쿼터스 홈 환경에서 지능형 디바이스들과 거주자를 연결하여 주거 내 상황의 모니터링과 제어를 매개하는 직관적이고 새로운 유형의 로봇형 이용자 인터페이스이다. 개발을 주도한 장성주 교수는 MIT 미디어랩에서 객원 연구원으로 근무하던 중 ‘지능형 건축 벽체(Smart Architectural Surface)’ 라는 다기능 첨단 디지털 벽체를 MIT와 공동 개발한 바 있고 현재 지능형 환경 디자인 연구실을 운영하면서 KAIST 미래도시 연구소(KIUSS) 유-스페이스 연구센터 디렉터를 겸하고 있다.
ROHINI를 개발한 건설 및 환경공학과 장성주 교수
파주 Ubi-Park 체험관 u-House에 전시된 ‘ROHINI’ 로봇
2007.11.14
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