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강이연 교수, TED 2026 메인 스테이지 연사 선정
우리 대학은 산업디자인학과 강이연 교수가 세계적인 지식 컨퍼런스 TED(Technology, Entertainment, Design) 2026 메인 스테이지(Main Stage) 연사로 선정됐다고 17일 밝혔다.
TED는 ‘퍼뜨릴 가치가 있는 아이디어(Ideas worth spreading)’를 모토로 1984년 설립된 미국의 비영리 지식 플랫폼으로, 매년 세계 각국의 석학·혁신가·예술가들이 참여해 전 세계 담론을 이끌어왔다. 한국인으로는 소설가 김영하(2012)와 바이올리니스트 박지혜(2013)가 메인 스테이지에 오른 바 있으며, 2011년에는 로봇공학자 데니스 홍 교수가 한국계 미국인으로서 처음으로 메인 컨퍼런스 무대에 섰다.
특히 이번 강 교수의 선정은 TED가 2014년 개최지를 캐나다 밴쿠버로 옮긴 이후, 해외 거주 교포나 탈북민이 아닌 대한민국에서 활동하는 한국 국적의 학자이자 아티스트가 메인 스테이지에 오르는 첫 사례라는 점에서 의미가 크다. 또한 12년 만에 한국인 연사가 메인 무대에 서는 것으로, 그 공백을 잇는 상징적 사례로 평가된다.
TED 2026 연례 컨퍼런스는 4월 13일부터 17일까지 캐나다 밴쿠버 컨벤션 센터에서 ‘모두를 위하여(ALL OF US)’를 주제로 개최된다. 강 교수는 컨퍼런스 셋째 날인 4월 15일 메인 스테이지에 올라, 인공지능(AI)과 인간, 자연이 공존해야 하는 미래에 대한 시각적 통찰과 철학적 해법을 제시할 예정이다. 강연 영상은 편집을 거쳐 오는 7월 TED 공식 홈페이지와 유튜브 채널 등을 통해 전 세계에 공개된다.
강 교수는 이번 강연에서 AI와 기후 위기를 ‘머리로는 알지만 몸으로는 느끼지 못하는 문제’로 정의하며, 데이터와 정보 중심 전달 방식이 현실의 체감도를 낮춘다는 점에 주목한다. 그리고 이 간극을 메우는 역할로서 예술의 가능성을 제시한다. 실제로 강 교수는 자신이 수행해 온 프로젝트 사례를 통해 복잡한 난제를 시각적·감각적 경험으로 전환하는 방법을 무대 위에서 선보일 예정이다.
특히 이번 강연은 전통적인 발표 형식을 넘어, 무대 전체를 하나의 예술 공간으로 구성하는 ‘몰입형 토크(Immersive Talk)’로 진행된다. 관객은 단순히 강연을 듣는 것을 넘어, 온몸으로 직접 체험하는 방식으로 참여하게 된다.
강이연 교수는 감각과 기술, 물성(물질적 형태)과 비물성(빛·영상·데이터와 같은 비물질적 요소)의 경계를 넘나드는 세계적인 미디어 아티스트이자 연구자다. KAIST에서 경험디자인연구실(XD Lab)을 이끌고 있으며, NASA, 구글 아트 앤 컬처, 빅토리아 앤 앨버트 박물관(V&A) 등과 협업하며 기술과 예술의 융합을 지속적으로 탐구해왔다.
강 교수는 “인류는 현재 기술과 자연의 공존을 결정지을 중요한 전환점에 서 있다”며 “이번 TED 무대에서 AI와 기후 위기가 단순한 정보가 아닌 우리 삶의 현실로 체감될 수 있도록 하고, 예술의 창의적 에너지를 통해 파편화된 개인의 인식을 인류 공동의 연대로 확장하는 실천적 계기를 만들고자 한다”고 말했다.
2026.04.17
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공기에도 강하고 고속 충전 가능한 ‘꿈의 배터리’ 전고체 배터리 소재 개발
전기차뿐 아니라 로봇, 도심항공교통(UAM) 등 다양한 분야에서 화재 위험이 낮은 ‘꿈의 배터리’ 전고체 배터리에 대한 기대가 커지고 있다. 우리 대학 연구진이 공기에 약하고 성능이 낮았던 고체 전해질의 한계를 동시에 해결할 새로운 설계 원리를 제시했다. 이번 기술은 배터리 안전성과 충전 속도를 함께 높일 수 있어 차세대 전고체 배터리의 실용화 가능성을 제시한 것으로 주목된다.
우리 대학은 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 동국대(총장 윤재웅), 연세대(총장 윤동섭), 충북대(총장 직무대행 박유식) 연구팀과의 공동연구를 통해 공기 노출 환경에서도 구조적 안정성을 유지하면서 이온전도도를 획기적으로 높인 전고체 배터리용 고체 전해질 설계 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
액체 전해질을 사용하는 기존 리튬 이온 배터리와 달리, 전고체 배터리는 화재 위험이 낮은 차세대 배터리로 주목받고 있다. 이 가운데 할라이드계 고체 전해질은 염소(Cl), 브롬(Br)과 같은 할로겐 원소를 포함한 물질로, 이온전도도가 높아 성능 면에서 유리하다. 그러나 공기 중 수분에 매우 취약해 쉽게 성능이 저하되는 단점이 있어 실제 제조와 취급이 까다로운 소재로 알려져 있다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘산소 앵커링(Oxygen Anchoring)’이라는 새로운 구조를 도입했다. 이는 전해질 내부에 산소를 안정적으로 결합시켜 구조를 단단하게 만드는 방식으로, 이 과정에서 텅스텐 원소가 핵심적인 역할을 한다.
그 결과, 해당 전해질은 공기 노출 환경에서도 구조가 쉽게 붕괴되지 않고 안정적으로 유지되는 것으로 나타났다.
또한 연구팀은 안정성뿐 아니라 배터리 성능도 함께 개선했다. 전해질 내부 구조 변화로 리튬 이온의 이동 경로가 더 넓고 원활해지면서 이온 이동 속도가 향상됐기 때문이다. 실제로 산소가 도입된 신소재는 기존 지르코늄(Zr) 기반 할라이드계 고체 전해질보다 이온전도도가 약 2.7배 높은 것으로 확인됐다.
이 기술의 또 다른 특징은 특정 소재에 국한되지 않는다는 점이다. 연구팀은 지르코늄(Zr), 인듐(In), 이트륨(Y), 어븀(Er) 기반 등 다양한 할라이드 고체 전해질에 동일한 전략을 적용해 유사한 효과를 확인했다. 이는 다양한 배터리 소재에 적용 가능한 ‘범용 설계 원리’임을 보여준다.
연구팀은 이번 기술이 공기 안정성과 성능을 동시에 갖춘 고체 전해질 개발에 기여할 것으로 기대하고 있다.
서동화 교수는 “이번 연구는 공기 안정성과 이온전도도를 동시에 향상시키는 구조 설계 전략을 통해 다중 성능을 최적화하는 새로운 소재 설계 원리를 제시한 것으로, 향후 전고체 배터리 연구와 공정 개발의 핵심 지표가 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김재승 박사(현 서울대)와 박희주 연구원, 동국대 김해용 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 어드밴스드 에너지 머티리얼스(Advanced Energy Materials)에 2026년 3월 6일 자로 게재됐다.
※논문명: Universal Oxychlorination Strategy in Halide Solid Electrolytes for All-Solid-State Batteries, DOI: https://doi.org/10.1002/aenm.202506744
이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터와 한국연구재단의 나노및소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐으며, 계산 연구는 국가슈퍼컴퓨팅센터의 자원을 활용해 진행됐다.
2026.04.16
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빛 자유 조절로 데이터 처리 혁신...AI 가속기·양자통신 성능 향상 기대
빛을 원하는 형태로 ‘설계’해 인공지능(AI)과 통신 기술을 더 빠르고 정확하게 만들 수 있는 기술이 개발됐다. 우리 대학 연구진이 빛으로 데이터를 처리하는 차세대 칩(광집적회로)의 핵심 부품인 ‘광집적 공진기(빛을 제어하는 장치)’를 개발했으며, 이번 연구는 학부생이 주도했다는 점에서 의미가 크다. 이 기술은 데이터 처리 및 양자통신과 같은 차세대 보안 기술의 핵심 기반으로 활용될 전망이다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김상식 교수 연구팀이 한양대학교(총장 이기정) 물리학과 윤재웅 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 빛의 간섭 현상(두 빛이 만나 서로 영향을 주는 현상)을 활용해 광신호를 자유롭게 제어할 수 있는 새로운 구조의 소자인 광집적 공진기를 개발했다고 15일 밝혔다.
‘광집적회로(Photonic Integrated Circuit, PIC)’는 빛을 이용해 데이터를 초고속·저전력으로 처리하는 기술로, 인공지능(AI), 데이터센터, 양자정보처리 등 차세대 핵심 분야에서 중요한 기반 플랫폼 기술로 주목받고 있다.
이 기술의 핵심은 빛을 얼마나 정밀하게 원하는 형태로 제어할 수 있는지에 있다. 특히 광신호의 스펙트럼(빛의 색이나 파장 분포)과 위상 응답(빛의 타이밍이나 파동의 위치)을 자유롭게 조절하는 기술은 고성능 광통신과 광컴퓨팅 구현에 필수적이지만, 기존 방식에서는 근본적인 제약이 존재해 왔다.
연구팀이 주목한 ‘광집적 공진기(광공진기)’는 빛을 일정 공간에 가두어 증폭하거나 특정 색(파장)만 선택하는 핵심 광학 소자로, 악기의 울림통이 소리를 증폭하는 원리와 유사하다. 그러나 기존의 단일 통로 구조 공진기는 광신호의 위상과 스펙트럼을 정밀하게 조절하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘이중 도파로(Dual-bus)’ 구조를 도입했다. 이 구조는 공진기를 통과한 빛과 통과하지 않은 빛을 다시 만나게 해 간섭을 정밀하게 조절하는 방식이다. 이를 통해 광신호를 원하는 형태로 자유롭게 설계할 수 있게 되었으며, 기존에는 구현이 어려웠던 다양한 형태의 빛 신호 제어가 가능해졌다.
이 기술을 적용한 결과, 연구팀은 빛의 색(파장) 특성을 보다 정밀하게 조절할 수 있는 새로운 특성을 확보했으며, 이를 바탕으로 비선형(빛의 색을 바꾸는) 주파수 변환 연구의 새로운 가능성을 제시했다. 이 기술을 활용하면 여러 데이터를 더 빠르고, 더 정확하게 처리할 수 있는데, 이는 향후 초고속 데이터센터 및 AI 가속기와 양자통신 시스템의 성능 향상의 밑거름이 될 것으로 기대된다.
특히 이번 연구는 학부생이 주도했다는 점에서 의미가 크다. KAIST 학부 연구 프로그램(Undergraduate Research Program, URP)을 통해 연구를 수행한 김태원 학사과정 학생은 “집적광학개론 수업에서 배운 공진기 원리를 실제 소자 설계와 논문 성과로 발전시킬 수 있었다”고 말했다.
김상식 교수는 “이번 연구는 새로운 소자를 제안한 것을 넘어, 기존에 간과되었던 광학적 특성을 정밀하게 분석해 물리적 한계를 극복할 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 광학 기반 AI 가속기와 광통신 기술 발전에 폭넓게 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 김태원 학사과정 학생이 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 광학 국제 학술지 ‘레이저 앤 포토닉스 리뷰스(Laser & Photonics Reviews)’에 3월 6일 게재됐다.
※ 논문명: Dual-bus resonator for multi-port spectral engineering, DOI: 10.1002/lpor.202502935
한편, 이번 연구는 KAIST URP 프로그램, 정보통신기획평가원, 미국 Asian Office of Aerospace Research and Development, 한국연구재단 개인기초연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.15
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AI ‘시간 오류’ 잡았다...의료·법률 분야 신뢰성 높인다
“지난달 취임한 장관이 누구냐”는 질문에 챗GPT가 1년 전 인물을 답한다면 어떨까. 최신 정보를 제대로 반영하지 못하는 AI의 한계를 보여주는 사례다. 우리 대학 연구진이 변화하는 현실 정보를 자동으로 반영하면서도, 겉으로는 맞아 보이는 ‘시간 오류’까지 잡아내는 새로운 평가 기술을 개발했다. AI 신뢰성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학은 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 마이크로소프트연구소(Microsoft Research)와 공동연구를 통해, 시간 데이터베이스 기술을 활용해 거대언어모델(LLM)의 시간 추론 능력을 자동으로 평가·진단하는 시스템을 개발했다고 14일 밝혔다.
인공지능이 사용자의 신뢰를 얻기 위해서는 시시각각 변화하는 현실 정보를 정확히 이해하는 능력이 필수적이다. 그러나 기존 평가 방식은 정답 일치 여부만을 확인하거나 복잡한 시간 관계를 충분히 반영하지 못해, 실제 환경에서 발생하는 다양한 질문 상황을 제대로 평가하기 어렵다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 지난 40여 년간 검증되어 온 ‘시간 데이터베이스(Temporal Database)’ 설계 이론을 인공지능 평가에 최초로 도입했다. 데이터의 시간적 흐름과 관계 구조를 활용해, 사람이 평가용 문제를 일일이 작성하지 않아도 데이터베이스만으로 13가지 유형의 복잡한 시간 기반 문제가 자동으로 생성되도록 했다는 점이 핵심이다.
특히 이번 기술은 사람이 문제를 직접 만들던 기존 방식에서 벗어나, 데이터를 기반으로 평가 문제가 자동 생성되는 방식으로 전환했다는 점에서 가장 큰 혁신으로 평가된다. 또한 데이터베이스를 기준으로 문제 생성부터 정답 도출, 검증까지 전 과정을 자동화해, 기존처럼 문제를 일일이 수정할 필요 없이 유지보수 부담을 획기적으로 줄일 수 있다.
현실 정보가 변경될 경우에는 해당 내용을 데이터베이스에 업데이트하면 평가 문제와 정답, 검증 기준이 자동으로 반영된다. 다만 최신 정보의 입력 자체는 외부 데이터나 관리자를 통해 이루어지며, 본 기술은 이러한 데이터가 갱신된 이후 평가 전반을 자동으로 수행하는 구조다.
또한 연구팀은 단순히 최종 답이 맞는지 틀리는지 여부를 판단하는 기존 방식에서 나아가, 답변 과정에서 제시된 날짜나 기간의 논리적 타당성까지 검증하는 지표를 새롭게 도입했다. 이를 통해 겉보기에는 정답처럼 보이지만 시간적 근거가 잘못된 ‘시간 환각(Temporal Hallucination)’ 현상을 기존 대비 평균 21.7% 더 정확하게 탐지하는 성과를 보였다.
이 기술을 적용하면 정보 변경 시 데이터베이스만 갱신하면 되기 때문에 평가 유지 비용을 크게 절감할 수 있으며, 입력 데이터량 역시 기존 대비 평균 51% 줄어드는 효과를 보였다.
황의종 교수는 “이번 연구는 고전적인 데이터베이스 설계 이론이 최신 인공지능의 신뢰성 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 보여준 사례”라며, “방대한 전문 데이터를 평가 자원으로 전환함으로써 향후 의료·법률 등 다양한 분야의 인공지능 성능 검증에 실질적인 기반이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김소연 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 마이크로소프트연구소의 진동 왕(Jindong Wang, 現 윌리엄 앤 메리 대학교)과 싱 시에(Xing Xie) 연구원이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 오는 4월 인공지능 분야 최고 권위 학술대회인 ‘ICLR 2026’에서 발표될 예정이다.
※ 논문명: Harnessing Temporal Databases for Systematic Evaluation of Factual Time-Sensitive Question-Answering in Large Language Models, 논문 링크: https://arxiv.org/abs/2508.02045
한편, 이번 연구는 마이크로소프트연구소, 한국연구재단, 정보통신기획평가원(IITP) 글로벌 AI 프론티어랩 과제(RS-2024-00469482, RS-2024-00509258)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.14
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동맥경화 실시간 감시하는 전자파 걱정 없는 저주파 무선 센서 개발
몸에 착용하는 스마트 기기나 의료 장비에 쓰이는 무선 센서는 아주 작은 변화도 잘 찾아내야 하고 안정적으로 작동해야 한다. 하지만 기존 기술은 주파수를 너무 높게 사용하여 전자파가 서로 방해를 일으키거나(전자기 간섭, EMI) 사람의 몸에 해를 끼칠 수 있다는 문제가 있었다. 국내 연구진이 이러한 문제를 국내 연구진이 근본적으로 해결할 수 있는 저주파 기반 무선 센서 기술이 개발했다.
우리 대학 조천식모빌리티대학원 안승영 교수팀과 한양대학교 화학공학과 김도환 교수팀이 공동 연구를 통해 이온 기반 소재와 무선전력전송 기술을 결합한 ‘저주파 무선 전기화학 센싱 플랫폼(WiLECS)’을 개발했다고 밝혔다.
기존 무선 센서는 전기를 저장하는 능력(정전용량)이 부족해, 이를 보충하려고 메가헤르츠(MHz) 단위의 높은 주파수를 써야했다. 그러나 이런 고주파 방식은 몸속 조직을
뜨겁게 만들거나 신호를 불안정하게 만들어 실제 의료 현장에서 쓰기에 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 한양대학교 연구팀이 이온이 이동하면서 전기를 많이 저장할 수 있는(높은 정전용량) 생체 친화적 이온 소재를 개발하였다. 여기에 KAIST 연구팀이 무선으로 에너지를 주고받는 회로(무선 LC 공진 시스템)를 결합했다. 그 결과, 사람 몸에서도 안정적으로 동작하는 낮은 주파수 형태의 무선 센서를 구현했다.
특히, 연구팀은 금 나노입자 표면에 이온을 붙여두었다가, 평상시에는 이동을 억제하고, 압력이 가해질 때만 이온이 방출되도록 설계했다. 이렇게 하면 작은 자극에도 전기 저장량이 크게 변한다. 이 변화를 무선 주파수의 흔들림으로 확인하면 아주 미세한 압력 변화를 알아낼 수 있다. 1 메가헤르츠(MHz) 이하의 낮은 주파수 대역에서도 성능이 뛰어나며, 전자파 영향이 적어 신호가 깨끗하여 높은 신호대잡음비(SNR)를 달성했다.
연구팀은 이 센서를 인공 혈관 모델에 넣어 실험한 결과, 혈관이 딱딱해지거나 좁아지는 질환(동맥경화)이 있을 때 혈압이 어떻게 변하는지 실시간으로 알아내는 데 성공했다. 이는 향후 심혈관 질환 모니터링 등 의료 분야에서의 활용 가능성을 보여준다.
이번 연구는 단순히 주파수를 높여 성능을 올리려던 기존 방식에서 벗어나, 센서가 작동하는 근본적인 원리(물리적 메커니즘) 자체를 변화시켜 문제를 해결했다는 점에서 의미가 크다. 이는 전자파 안전이 무엇보다 중요한 차세대 바이오 기기 설계에 새로운 길을 열어준 것으로 평가받는다.
안승영 교수는 “이번 연구는 이온 소재와 무선 기술을 결합한 공동연구 성과로, 기존 고주파 기반 무선 센서의 한계를 극복한 사례”라며 “전자파 영향을 최소화하면서도 안정적인 무선 센싱이 가능한 플랫폼으로 확장 가능성이 크다”고 설명했다.
KAIST 김해림 박사와 한양대학교 김지홍 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적인 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 3월 11일 자 게재됐다.
※ 논문명: Low-frequency ionic-electronic coupling for energy-efficient noise-resilient wireless bioelectronics
※ DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-026-70331-4
※ 주저자: 김해림(KAIST, 제1저자), 김지홍(한양대, 제1저자), 이재원(KAIST, 공저자), 안승영(KAIST, 공동교신저자), 김도환(한양대, 공동교신저자)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 개인기초연구사업 (NRS-2025-00515479), 집단연구지원사업, (No. RS-2024-00405818), 미래개척융합과학기술개발 사업 (RS-2022-NR067540), 교육부가 지원하는 이공학학술연구기반구축사업(RS-2024-00436346), 과학기술정보통신부가 지원하는 방송통신산업기술개발사업(No.RS-2020-II200839)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.04.13
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빛이 약을 자동 조절하는 OLED 패치 개발..치료 속도 2배↑
연고를 바르고 반창고를 붙이는 대신, 이제는 ‘붙이기만 하면 스스로 치료 강도를 조절하는 스마트 패치’가 등장했다. 우리 대학 연구진이 빛과 약물을 결합해 상처 회복 속도를 약 2배까지 끌어올린 ‘자가조절형 OLED 상처 치료 패치’를 개발했다. 향후 환자 상태에 따라 빛이 약물 방출을 조절하는 지능형 치료 기술로 발전할 전망이다.
우리 대학은 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 한국세라믹기술원(원장 윤종석) 성대경 박사, 충북대학교(총장직무대리 박유식) 박찬수 교수팀과 함께 유기발광다이오드(OLED)와 약물전달시스템(Drug Delivery System)을 결합한 ‘자가조절형 상처 치료 패치’기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
연고는 과다 사용 시 부작용이 발생할 수 있고, 빛을 이용해 세포 재생을 돕는 광생물변조(Photobiomodulation, PBM)* 치료 역시 적정량을 넘기면 효과가 떨어지는 한계가 있었다.
*PBM(Photobiomodulation): 저강도 빛을 이용해 세포와 조직의 회복을 촉진하는 비침습 치료 방식
연구팀은 이처럼 치료 강도를 적절히 조절하기 어려운 기존 치료법의 한계를 해결하는 데 주목했다. 이번 연구의 핵심은 ‘빛이 약을 조절한다’는 점이다. 빛을 쬐면 몸에서 활성산소종(Reactive Oxygen Species, ROS, 흔히 ‘활성산소’로 불리는 물질)이 생성되는데, 이 물질이 나노입자를 자극해 약물이 방출되도록 하는 역할을 한다.
즉, 빛의 세기에 따라 생성되는 활성산소의 양이 달라지고, 이에 맞춰 약물 방출량도 자연스럽게 조절되는 구조다. 빛을 쬐면 세포 재생이 촉진되는 동시에, 이때 생성되는 ROS가 ‘스위치’ 역할을 해 약물이 필요한 만큼만 자동으로 방출된다. 사람이 따로 조절하지 않아도 치료가 스스로 최적 수준을 유지하는 ‘지능형 치료 방식’이다. 쉽게 말해, 빛을 비추면 그 강도에 맞춰 약이 자동으로 적당한 양만 나오는 ‘스스로 조절되는 치료 패치’다.
연구팀은 피부에 밀착되는 630나노미터(nm) 파장의 OLED 패치를 제작했다. 이 패치는 빛을 고르게 전달해 세포 재생을 유도하는 동시에, 피부 재생 효과로 잘 알려진 식물 유래 성분인 병풀 추출물(Centella asiatica, 일명 호랑이풀)과 같은 항산화 약물을 적정량만 방출하도록 설계됐다.
또한 피부 곡면에 완전히 밀착되는 웨어러블 형태로 제작돼 빛 에너지 손실을 줄였으며, 장시간 사용 시에도 온도를 약 31도 수준으로 유지해 저온 화상 위험 없이 안전하게 사용할 수 있다. 400시간 이상 성능을 유지하는 안정성도 확인돼 실제 의료기기 적용 가능성도 확보했다.
효과는 실험을 통해 확인됐다. 피부 세포 실험에서는 빛과 약물을 함께 사용하는 ‘복합 치료’가 단일 치료보다 더 빠른 회복을 보였다. 생쥐 실험에서는 치료 14일 차 기준 상처 회복률이 67%로 나타나, 대조군(35%) 대비 약 2배 빠른 치유 속도를 기록했다. 피부 두께와 장벽 단백질 형성도 정상 수준으로 회복되는 등 치유의 질 역시 크게 향상됐다.
최경철 교수는 “이번 연구는 OLED 기반 빛 치료를 단순히 쬐는 수준을 넘어 치료를 조절하는 역할까지 수행하며, 상처 상태에 따라 약물 방출이 자동으로 조절되는 복합 치료 플랫폼으로 확장한 사례”라며 “향후 다양한 상처와 질환에 적용 가능한, 환자의 몸 상태에 따라 스스로 반응하는 지능형 치료 기술로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 연혜정 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘머티리얼즈 호라이즌스(Materials Horizons)’에 지난 1월 온라인 게재된 데 이어 3월 표지논문(Front Cover Paper)으로 선정됐다.
※ 논문명: A self-regulating wearable OLED patch for accelerated wound healing via photobiomodulation-triggered drug delivery, DOI: https://doi.org/10.1039/D5MH02129D
본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF)을 통해 수행된 미래개척 융합과학기술개발사업(2021M3C1C3097646)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.04.13
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사람처럼 ‘보고 판단해 움직이는 로봇’ 현실화
시각 정보 없이도 지형을 추정해 보행할 수 있을 뿐만 아니라, 동물이 눈으로 지형을 살피며 발걸음을 조정하듯 카메라나 라이다(LiDAR) 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 걷는 기능을 갖춘 사족보행 로봇 기술이 우리 대학 연구진에 의해 개발됐다. 이번 기술은 휠-족형 로봇과 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 플랫폼으로의 확장 적용도 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀은 연구실 창업기업인 유로보틱스(주)와의 공동 연구를 통해, 시각 정보를 기반으로 지형을 인지하고 실시간으로 보행 전략을 조정하는 사족보행 로봇 제어 기술 ‘드림워크++(DreamWaQ++)’를 개발했다고 밝혔다.
본 연구팀에서 기 개발한 ‘드림워크(DreamWaQ)’는 관절 엔코더와 관성 센서 등 자기수용 감각만으로 지형을 추정하며 보행하는 ‘블라인드 보행(blind locomotion)’ 기술로, 시각 정보 없이도 강인한 이동이 가능한 것이 특징이다. 재난 상황 등 시각 정보 확보가 어려운 환경에서도 안정적인 보행이 가능하지만, 로봇의 다리가 장애물에 직접 접촉한 이후에야 움직임을 조정할 수 있다는 한계가 있었다.
이번에 개발된 드림워크++는 자기수용 감각과 함께 카메라·라이다 기반 외수용 감각을 융합해 이러한 한계를 극복했다. 로봇이 장애물을 사전에 인지하고 선제적으로 보행 전략을 조정함으로써, 단순 반응형 제어를 넘어 환경을 이해하고 판단하는 ‘인지 기반 보행’을 구현한 것이 핵심이다.
연구팀은 이를 위해 다중 감각 강화학습 구조를 설계했으며, 경량 연산 기반으로 실시간 제어가 가능하도록 구현했다. 또한 센서 오류 발생 시 자동으로 다른 감각 기반 보행으로 전환하는 안정성과, 다양한 로봇 플랫폼에 적용 가능한 확장성을 동시에 확보했다.
성능 또한 실험을 통해 입증됐다. 드림워크++를 적용한 로봇은 다양한 도전적 환경에서 기존 기술을 뛰어넘는 성능을 보였다.
계단 주행 실험에서는 50개 계단(수평 30.03m, 수직 7.38m) 코스를 단 35초 만에 완주하며, 블라인드 보행 제어기와 상용 인지형 제어기를 모두 능가했다.
급경사 환경에서는 훈련 조건(10°)보다 3.5배 가파른 35° 경사면을 안정적으로 등반했으며, 자세를 능동적으로 조정해 후방 다리 모터 토크를 기존 대비 약 1.5배 절감했다.
또한 다양한 장애물 상황에서 별도의 경로 계획 없이도 더 효율적인 경로를 스스로 선택하는 등 학습 기반 인지 능력을 보였으며, 불확실한 낙차 지형에서는 자발적으로 멈춰 지면을 탐색한 뒤 이동하는 ‘탐색 행동’도 확인됐다.
이와 함께 2.5kg의 탑재물을 실은 상태에서도 로봇 높이를 넘는 41cm 장애물을 극복하는 등 높은 민첩성을 입증했다. 시뮬레이션에서 ANYmal-C(애니멀-C, 스위스 취리히연방공대에서 개발된 대표적인 사족보행 로봇)로는 최대 1.0m, KAIST 하운드(KAIST 기계공학과 박해원 교수팀 개발 사족보행 로봇)로는 1.5m 수준의 장애물까지 대응 가능한 것으로 나타났다.
특히 이 기술은 비교적 낮은 장애물(27cm)만 학습했음에도, 실제 더 높은 42cm 계단에서도 약 80%의 성공률을 기록했다. 이는 로봇이 단순히 학습된 상황을 반복하는 것이 아니라, 새로운 환경에도 스스로 적응할 수 있는 능력을 갖췄다는 의미다.
연구팀은 이번 기술이 재난 대응, 산업 시설 점검, 산림 및 농업 등 기존 바퀴형 로봇이 접근하기 어려운 환경에서 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
명현 교수는 “이번 연구는 로봇이 단순히 움직이는 수준을 넘어, 환경을 이해하고 스스로 판단하는 단계로 발전했음을 보여준다”며 “향후 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 지능형 이동 기술로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
이번 연구는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사(現 크래프톤 연구원, KAIST 박사 졸)가 제1저자로 참여했으며, 유병호 박사(유로보틱스(주) CEO), 오민호 박사(유로보틱스(주) CTO), 이동규(유로보틱스(주) CTO), 이승현(KAIST), 이현우(KAIST), 임형태 박사(MIT 박사후연구원)가 공동저자로 참여했다. 이 연구는 세계 최고 권위의 로보틱스 저널 IEEE Transactions on Robotics(T-RO)에 2월 게재됐다.
※ 논문명: DreamWaQ++: Obstacle-Aware Quadrupedal Locomotion With Resilient Multi-Modal Reinforcement Learning, 논문원본: https://arxiv.org/abs/2409.19709 )
※ 개발된 드림워크++의 구동 및 보행 영상
● 드림워크++ 메인 영상: https://youtu.be/DECFbMdpfps
● 드림워크++ 부가 영상: https://youtu.be/Img5a_yKjMs
● 개선된 드림워크의 휴머노이드 적용 영상: https://youtu.be/Kt5PgEiOijQ?si=I4O0flDSOV8ccX3d, https://www.youtube.com/watch?v=sWQY6prcQXw
● 개선된 드림워크의 휠-족형 로봇 적용 영상: https://youtu.be/7ruz6u5IhUE
● 프로젝트 페이지: https://dreamwaqpp.github.io
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 한국산업기술평가관리원(KEIT)의 지원(과제번호 20018216, ‘동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용’)과 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발 사업(과제번호 RS-2025-25424472)의 지원을 받아 수행되었다.
2026.04.13
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AI·휴머노이드 로봇·우주 로버 총출동..과학축제서 미래 기술 체험
우리 대학이 4월 과학의 달을 맞아 국내 최대 규모의 과학 축제인 ‘2026 대한민국 과학기술축제’에 참여해, AI와 로봇 공학의 정점을 선보이는 참여형 전시관 ‘KAIST Play World’를 운영한다고 10일 밝혔다.
올해 축제는 ‘2026 대한민국 과학축제 인(in) 대전(4월 17일~19일)’과 ‘2026 대한민국 과학축제 인(in) 경기(4월 24일~26일)’로 나뉘어 개최된다. KAIST는 대전 DCC(제2전시장)와 일산 킨텍스에서 순차적으로 전시를 진행하며, ‘Play World’ 콘셉트를 적용해 세대 특성에 맞춘 차별화된 체험형 콘텐츠를 선보일 예정이다. 특히 KAIST 캐릭터 ‘넙죽이’를 활용한 현장 이벤트와 기념품도 함께 제공해 관람객의 참여도를 높일 계획이다.
□ [대전] 휴머노이드 로봇부터 우주 로버, AI 반도체 친구 ‘브로카’까지
4월 17일부터 19일까지 대전 DCC에서 열리는 전시는 첨단 로봇, 우주 기술, AI반도체 기술을 중심으로, KAIST의 핵심 연구 성과를 직접 체험할 수 있는 ‘미래 기술 체험형 콘텐츠’로 구성된다.
먼저 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀의 창업기업 유로보틱스(주)가 개발한 제어 기술을 탑재한 휴머노이드 로봇은 17일 공개된다. 해당 로봇은 산업 현장은 물론 도심 환경에서도 자연스럽게 보행이 가능하며, 차세대 로봇 플랫폼으로 주목받고 있다. 또한 19일에는 기계공학과 박해원 교수팀이 개발한 휴머노이드 로봇이 오리걸음, 문워크(Moonwalk) 등 사람의 고난도 동작을 구현해 실제 산업 현장에서의 활용 가능성을 보여준다.
항공우주공학과 이대영 교수팀은 종이접기 기술을 활용한 세계 최초의 전개형 달 탐사 로버 바퀴를 선보인다. 관람객은 모양이 변하는 바퀴 모형을 직접 만져볼 수 있으며, 공동 개발 기관인 ㈜ 무인탐사연구소의 우주 로버 전시 및 시연을 관람할 수 있다. 또한 종이접기를 활용한 다양한 우주 시스템을 직접 접어보는 체험도 할 수 있다.
이와 함께 AI반도체대학원 유회준 교수팀이 개발한 단순한 질의응답을 넘어 사용자와 관계를 형성하는 모바일 소셜 AI 에이전트 ‘브로카’, 음성 대화가 가능한 안내 로봇 ‘온뉴로’ 등을 통해 한층 진화된 인간-기계 상호작용을 경험할 수 있다.
학생 창업기업 ‘라이어게임즈’는 AI와 1:1로 대결하는 추상 전략 보드게임 ‘듀얼 포커스(Dual Focus)’ 체험존을 운영한다. 이는 체스나 장기처럼 심오한 수 싸움을 즐길 수 있으면서도, 규칙이 직관적이어서 누구나 5분이면 배워 바로 게임에 몰입할 수 있어 관람객의 도전 욕구를 자극할 예정이다.
□ [경기] 험지 주행 로봇 ‘라이보’와 AI 기반 미래 체험
4월 24일부터 26일까지 킨텍스에서 열리는 경기 전시는 AI와 일상 기술을 중심으로 한 ‘생활밀착형 체험 콘텐츠’를 선보인다.
기계공학과 황보제민 교수팀이 개발한 사족보행 로봇 ‘라이보(Raibo)’는 모래사장, 계단, 잔해 등 복잡한 지형에서도 고속 이동이 가능하며, 재난 구조 및 탐색 임무에 활용될 것으로 기대된다. 현장에서는 라이보의 주행 기술을 직접 체험할 수 있다.
산업디자인학과 남택진 교수팀의 ‘미래추억 스튜디오’는 AI를 활용해 10년 후 자신의 모습과 목소리를 구현하고, 미래의 자신과 직접 만나 대화하는 새로운 경험을 제공한다. 관람객은 현재의 나에게는 미래이지만, 미래의 나에게는 추억이 되는 순간을 담은 네 컷 사진을 기념품으로 받는다.
KAIST 도시인공지능연구소 윤윤진 교수팀은 ‘AI로 보고 듣는 폭염의 소비 지수 기술’을 통해 기후 변화가 소상공인 매출에 미치는 영향을 분석하고, 시계열 AI기반 매출 예측 기술과, 이를 시각·청각적으로 표현하는 생성형 AI 기술을 선보인다. 또한 윤교수의 ‘인공지능의 도시 산책: Urban AI와 도시의 미래’ 강연이 4월 24일(금) 15시, 킨텍스 회의실 206호에서 진행된다.
이외에도 AI반도체대학원 유회준 교수팀이 대전에 이어 AI 반도체 기반 다양한 모바일 AI 에이전트 체험장을 운영한다. 그리고 학생 창업기업 래빗홀컴퍼니는 게임인 게임 속 AI 캐릭터(AI NPC)들이 서로 대화하고 협력해 주어진 문제를 해결해 나가는 새로운 형태의 게임을 선보인다. 관람객은 캐릭터를 직접 조종하는 대신 상황이나 목표를 제시하고, AI들이 스스로 이야기를 만들어가는 과정을 관찰하며 참여할 수 있다.
우리 대학은 두 지역 전시를 통해 과학기술을 쉽고 재미있게 접할 수 있는 다양한 참여형 프로그램을 운영하며, 연구실 속 기술이 우리의 삶을 어떻게 변화시키는지를 생생하게 전달할 계획이다.
이광형 KAIST 총장은 “올해 과학축제는 대전과 경기를 잇는 대규모 행사로, 더 많은 시민이 KAIST의 혁신적인 연구 성과를 직접 체험할 수 있을 것”이라며 “로봇과 AI가 만들어갈 미래를 미리 경험하며 과학에 대한 꿈과 호기심을 키우는 소중한 시간이 되길 바란다”고 밝혔다.
2026.04.10
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제5회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회 성료
우리 대학 인공지능반도체대학원은 4월 8일(수) 오전 대전 오노마 호텔에서 '제5회 한국인공지능시스템포럼(KAISF)' 조찬 강연회를 성공적으로 개최하였다.
이번 강연회는 인공지능이 물리 세계와 직접 맞닿으며 산업 현장에 빠르게 스며드는 'Physical AI' 시대를 주제로, 총 63명의 산학 전문가가 참석한 가운데 활발한 논의가 이루어졌다.
초청 강연은 ㈜NC AI 이연수 대표이사와 김민재 CTO가 '물리 내재화 기반의 차세대 피지컬 AI와 전주기 통합 플랫폼 개발 현황'을 주제로 공동 진행하였다. 강연에서는 AI 기술의 발전으로 물리 법칙을 스스로 이해하는 피지컬 AI가 로봇 산업의 판도를 바꾸고 있는 현황을 소개하며, 다음 세 가지 핵심 내용을 중심으로 전개되었다.
▲질량·마찰·탄성 등 역학적 관계를 내재화한 WFM(월드 파운데이션 모델) 핵심 기술 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 작업 지능 최적화 ▲Sim-to-Real 간극을 최소화하는 고정밀 3D 시뮬레이션 및 디지털트윈 기술 ▲모델 학습부터 시뮬레이션 검증, 현장 실증에 이르는 E2E 전주기 피지컬 AI 플랫폼 구조
한국인공지능시스템포럼 유희준 의장(KAIST 인공지능반도체대학원장)은 개회사에서 대전이 피지컬 AI 및 인공지능 분야에서 협업할 수 있는 인프라를 구축하여 해당 분야의 거점으로 발전해 나가길 바란다는 뜻을 밝혔다.
2026.04.10
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이노코어 연구단, 노벨화학상 데이비드 베이커와 ‘AI 단백질 설계’ 성공
과학기술정보통신부 이노코어(InnoCORE) 사업을 통해 구축된 연구 협력 기반 아래, KAIST 이노코어 연구진이 의미 있는 연구 성과를 도출했다. 우리 대학은 2024년 노벨 화학상 수상자인 David Baker 교수(데이비드 베이커, 미국 워싱턴대학교)의 방문을 계기로, 공동연구를 통해 AI로 원하는 화합물을 정확히 인식하는 단백질 설계 연구 결과를 공개했다.
우리 대학은 생명과학과 이규리 교수가 AI-CRED 혁신신약 이노코어(InnoCORE) 연구단에 참여 중인 연구진으로서, David Baker 교수와의 공동 연구를 통해 특정 화합물을 선택적으로 인식하는 인공 단백질을 AI로 설계하는 데 성공했다고 9일 밝혔다.
이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 인식하는 단백질을 처음부터 설계(de novo)하고, 이를 실제로 작동하는 바이오 센서로 구현한 것이 특징이다. 기존에는 자연 단백질을 탐색하거나 일부 기능을 수정하는 방식이 주를 이뤘다면, 이번 연구는 AI 기반 설계를 통해 원하는 기능을 갖는 단백질을 ‘맞춤 제작’하고 실험적으로 검증까지 완료했다는 점에서 의미가 크다.
특히 연구진은 스트레스 호르몬인 코티솔(cortisol)을 선택적으로 인식하는 단백질을 설계하고, 이를 기반으로 AI가 설계한 바이오 센서를 구현하는 데 성공했다. 이는 단백질 설계에 그치지 않고 실제 측정 가능한 센서 기술로 확장한 것으로, 단백질 설계 분야의 오랜 난제였던 저분자 화합물 인식 문제를 해결한 사례로 평가된다.
이번 연구 성과는 향후 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 혈액 속 바이오마커를 정밀하게 감지해 질병을 조기에 진단할 수 있으며, 특정 분자를 선택적으로 인식하는 단백질 설계를 통해 표적 치료제 개발에도 기여할 수 있다. 또한 환경 오염 물질을 감지하는 센서 개발로 공기와 수질을 실시간으로 모니터링하는 등 맞춤형 바이오 센서 기술 구현이 가능해질 전망이다.
화합물을 인식하는 신규 단백질(de novo protein) 설계는 원자 단위의 정밀한 계산이 필요해 오랜 기간 단백질 설계 분야의 난제로 꼽혀왔다. 연구진은 단백질-리간드 상호작용을 정밀하게 반영하는 AI 모델을 개발하고, 이를 활용해 결합 단백질 설계에 성공했다.
그 결과, 대사물질과 저분자 약물을 포함한 6종의 화합물 각각에 대해 인공 결합 단백질을 설계하고, 실험을 통해 기능을 검증했다. 특히 코티솔과 결합하는 신규 단백질을 기반으로 화학 유도 이합체(chemical-induced dimer)를 설계해 코티솔 바이오 센서를 개발했다. 해당 설계 기술은 미국에서 임시 특허를 출원한 상태다.
이규리 교수는 “이번 연구는 AI를 활용해 특정 화합물을 정밀하게 인식하는 단백질을 설계할 수 있음을 실험적으로 입증한 것”이라며 “앞으로 질병 진단, 신약 개발, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 단백질 설계 기술로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 생명과학과 이규리 교수가 제1저자로, David Baker 교수가 교신저자로 참여했으며, 2026년 3월 28일 국제 학술지 Nature Communications에 게재됐다.
※논문명: Small-molecule binding and sensing with a designed protein family
DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-70953-8
이규리 교수는 2025년 2월 KAIST에 부임한 신임 교수로, 단백질 디자인 연구실을 이끌고 있다. 원자 단위의 정밀한 단백질 복합체 설계 분야에서 세계적인 전문성을 보유하고 있으며, AI 기반 단백질 설계, 인공 효소 설계, RNA 인식 단백질 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있다. 또한 InnoCORE 사업의 AI-CRED 혁신신약 연구단 소속 멘토 교수로 참여해 효소 및 펩타이드 신약 설계 연구를 진행 중이다.
이 교수는 2018년부터 2024년까지 David Baker 교수 연구실(미국 워싱턴대학교, Howard Hughes Medical Institute)에서 박사후연구원 및 Staff Scientist로 연구를 수행했다. David Baker 교수는 단백질 구조 예측과 설계 분야의 세계적 석학으로, 2024년 노벨 화학상을 수상했다.
AI-CRED 혁신신약 연구단 멘토 교수인 이도헌 처장은 “이번 성과는 이노코어 연구진과 글로벌 석학 간 협력을 통해 도출된 의미 있는 결과”라며, “앞으로도 이노코어 사업을 통해 유치한 박사후연구원들과의 적극적인 연구 협업을 기반으로 연구 역량을 더욱 강화해 AI 신약 개발과 바이오 분야에서 지속적인 혁신 성과를 창출해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편 KAIST는 David Baker 교수의 방한을 계기로, 4월 9일(목) 오후 4시 KI 빌딩 퓨전홀에서 Hannele Ruohola-Baker 교수(한넬레 루오홀라-베이커, 미국 워싱턴대학교)와 함께 ‘Advances in AI-powered protein design and biomedical science(인공지능 기반 단백질 설계 및 생의학 연구의 최신 동향)’를 주제로 강연을 개최할 예정이다. 본 행사는 KAIST 해외 석학 초빙 교수 지원 사업, KAI-X, InnoCORE AI-CRED 혁신신약단, 그리고 과학기술정보통신부 해외우수연구기관협력허브구축 사업의 지원으로 진행된다.
이광형 KAIST 총장은 “노벨 화학상 수상자 David Baker 교수와의 협력을 통해 AI 기반 단백질 설계라는 의미 있는 성과를 도출했다”며 “이번 연구는 KAIST가 세계적인 연구기관과 어깨를 나란히 하며 혁신 연구를 선도하고 있음을 보여주는 사례”라고 밝혔다.
한편, KAIST 이노코어(InnoCORE) 연구단은 국내·외 최상위 박사후연구원이 첨단 집단연구 환경에서 AI 융합기술 개발에 매진하도록 지원함으로써 글로벌 공동연구를 촉진하고, AI 기반 과학기술 혁신을 가속화하는 것을 목표로 한다. KAIST는 주관기관으로서 ▲초거대언어모델 혁신 연구단 ▲AI 기반 지능형 설계–제조 통합 연구단 ▲AI-CRED 혁신신약 연구단 ▲AI-Transformed Aerospace 연구단을 운영하고 있다.
2026.04.09
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KAIST-한전KDN, AI 기반 캠퍼스 에너지 플랫폼 구축 MOU 체결…글로벌 진출 추진
우리 대학은 한전KDN(대표이사 박상형)과 인공지능(AI)과 에너지 분야를 융합한 ‘AI+X’ 전략 기반 캠퍼스 마이크로그리드(Micro Grid, 소규모 독립형 전력망) 구축을 위한 업무협약(MOU)을 8일 체결했다고 밝혔다. 한전KDN(KEPCO Knowledge, Data & Network Co., Ltd.)은 전력 시스템에 정보통신기술(ICT)을 접목한 에너지 플랫폼을 개발·운영하는 한국전력공사 계열 공기업이다.
이번 협약은 AI 기반 전력 운영 기술을 활용해 캠퍼스 단위의 탄소중립(Net-Zero) 플랫폼을 구축하고, 이를 실증하기 위한 에너지 테스트베드를 조성하기 위해 추진됐다. 이를 통해 차세대 에너지 기술 고도화와 글로벌 비즈니스 모델 창출을 도모할 계획이다.
양 기관은 KAIST 캠퍼스를 중심으로 실제 전력 생산·소비 데이터를 활용한 AI 기반 에너지 관리 시스템(Energy Management System, EMS)을 개발하고, 이를 검증하는 실증 환경을 단계적으로 구축해 나갈 계획이다. 특히 에너지 효율 향상과 안정적인 전력 운영을 동시에 달성할 수 있는 분산형 전원과 에너지 저장장치(ESS)를 연계한 마이크로그리드 운영 기술 개발에 협력할 예정이다.
이를 위해 KAIST는 ▲글로벌 적용을 위한 차세대 인공지능 모델 개발 ▲해외 캠퍼스 협력 모델(KAIST 뉴욕 모델) 고도화 ▲캠퍼스 에너지 실증을 위한 AI 거버넌스 체계 구축 등을 담당한다. 한전KDN은 ▲캠퍼스 전력 설비·장치 분석 기반 지능형 에너지 효율화 시스템 구축 ▲기술 고도화 및 글로벌 사업 모델 개발 지원 등을 수행할 예정이다.
특히 양 기관은 KAIST 캠퍼스를 실제 생활 공간에서 탄소를 줄이는 기술을 직접 적용하고 검증하는 실험 환경인‘탈탄소 리빙랩(Living Lab)’으로 활용해 재생에너지 수용성 확대, 전력 수요·공급 최적화, 계통 안정성 확보 등 AI 기반 에너지 운영 기술을 종합적으로 검증할 계획이다.
이번 협력의 핵심은 AI 기술을 활용해 급증하는 전력 수요에 대응하고, 전력 시스템의 효율성과 복원력을 동시에 확보하는 새로운 에너지 운영 패러다임을 제시하는 데 있다. 양 기관은 AI 기반 수요예측, 실시간 전력 최적화, ESS 연계 운영 기술 등을 통합한 ‘지속가능한 전력 공급(Sustainable Powering AI)’ 모델을 공동 개발할 계획이다.
또한 캠퍼스 실증을 통해 확보된 기술을 기반으로 글로벌 시장 적용을 위한 비즈니스 모델을 도출하고, 기술의 확장성과 파급효과를 체계적으로 분석해 나갈 예정이다.
우리 대학은 AI 기반 에너지 기술 연구와 함께 연구·교육·창업을 연계한 혁신 생태계를 강화하고, AI와 전력·에너지 분야를 아우르는 융합형 인재 양성에도 나설 계획이다.
박상형 한전KDN 대표이사는 “AI 기반 마이크로그리드 실증을 통해 에너지 운영 기술을 고도화하고, 이를 바탕으로 글로벌 시장에서 경쟁력 있는 에너지 ICT 모델을 확보해 나가겠다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 "AI 강국이 되려면 전력·에너지 문제가 반드시 해결되어야 한다”며 "이번 협력은 AI와 전력·에너지 기술의 융합과 캠퍼스 실증을 통해 AI 시대 글로벌 에너지 기술 혁신을 선도하고, 세계 3대 AI 강국으로 도약하는 데 기여할 것"이라고 덧붙였다.
2026.04.08
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차세대 신소재 설계 가속할 ‘AFM 활용 로드맵’ 제시
스마트폰과 컴퓨터가 더욱 작고 빠르게 발전하기 위해서는 눈에 보이지 않는 나노 수준에서 전기적 특성을 정밀하게 다루는 기술이 필수적이다. 특히 외부 전기 없이도 스스로 전기적 상태를 유지하는 강유전체(Ferroelectrics) 소재는 차세대 메모리와 센서 기술의 핵심으로 주목받고 있으나, 그 크기가 매우 작아 내부에서 일어나는 변화를 정밀하게 관찰하는 데 한계가 있었다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 이러한 한계를 극복하기 위해 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy, 이하 AFM) 기반 강유전체 연구 전략을 체계적으로 정리하고 분석·조작 방법론과 전략적 가이드라인을 제시하는 리뷰 논문을 발표했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 나노 세계에서 전기를 정밀하게 제어할 수 있는 AFM의 새로운 활용 전략을 제시하며 차세대 신소재 연구의 방향을 제시했다.
강유전체는 자석처럼 전기적 극성(분극)을 가지며, 이를 활용하면 전력이 끊겨도 정보가 유지되는 메모리나 정밀 센서를 구현할 수 있다. 최근 반도체 소자의 초소형화가 진행되면서 나노 단위에서 발생하는 미세한 물리 현상이 전체 소자의 성능을 좌우하게 되었고, 이를 정밀하게 분석하고 제어할 수 있는 기술의 중요성이 더욱 커지고 있다.
연구팀은 AFM을 활용해 나노 수준에서 물질을 관찰하고 직접 조작할 수 있는 통합 분석 체계를 제시했다. AFM은 매우 미세한 탐침을 이용해 표면을 스캔하며 원자 수준의 정보를 읽어내는 장치로, 나노 세계의 ‘눈’이자 ‘손’ 역할을 한다.
연구진은 시료 표면을 미세한 탐침으로 스캔해 원자 수준의 물리·전기적 특성을 측정하는 AFM을 기반으로, 압전반응 힘 현미경(PFM, 전기-기계적 반응 측정), 켈빈 탐침 힘 현미경(KPFM, 표면 전위 상태 측정), 전도성 현미경(C-AFM, 전류 흐름 측정) 등 다양한 분석 기술을 하나로 묶어 소재의 구조와 전하 분포를 입체적으로 파악하는 체계를 세웠다.
이는 단순한 관찰을 넘어, 현미경의 탐침을 이용해 전기적 자극을 가함으로써 나노 수준에서 데이터 도메인을 직접 설계하고 조작할 수 있는 연구 플랫폼으로의 진화를 의미한다.
더 나아가 AFM은 나노 크기의 아주 작은 영역에 전기 자극이나 압력을 직접 가해 물질의 성질을 바꾸고 조절할 수 있다. 즉, 단순히 보는 데 그치지 않고, 원하는 형태로 설계하고 실험할 수 있는 도구로 발전해왔음을 본 논문을 통해 정리했다. 특히 이번 연구는 AFM이 이황화몰리브덴(MoS₂)과 같은 이차원 전이금속 디칼코게나이드 물질과 초박막 하프늄지르코늄산화물(HfZrO₂ 계열) 등 차세대 반도체 소재의 성능을 확인하고 개선하는 데 활용됨을 강조했다.
또한 연구팀은 향후 기술 발전 방향으로 고속 원자간력 현미경(High-speed AFM)과 인공지능(AI)을 결합해, 사람이 일일이 분석하기 어려운 복잡한 나노 구조를 빠르게 이해하고, 더 좋은 소재를 효율적으로 설계할 수 있는 방법을 제시했다.
홍승범 교수는 “이번 연구는 AFM이 단순한 관찰 장비를 넘어 신소재를 설계하고 정밀하게 제어하는 핵심 공정 도구로 자리 잡았음을 보여준다”며 “인공지능과 결합한 분석 기술은 차세대 반도체 및 에너지 소재 분야에서 기술적 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 신소재공학과 김연규 박사과정과 박건우 석·박사통합과정이 공동 제1저자로 참여했다. 이 연구는 그 우수성을 인정받아 영국 왕립화학회(The Royal Society of Chemistry)가 발행하는 국제 학술지 ‘재료화학 저널 C(Journal of Materials Chemistry C)’의 전면 표지 논문으로 2월 26일 게재되었다.
※ 논문명: Atomic Force Microscopy for Ferroelectric Materials Research
DOI: https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2026/tc/d5tc03998c
해당 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 다각도-멀티스케일 데이터 융합형 리튬이차전지 설계 인공지능 플랫폼 개발사업의 지원을 받아 수행되었으며, 향후 나노 소재 연구의 통합적인 지침을 마련했다는 평가를 받고 있다.
2026.04.08
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