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세계적인 스테인드글라스 예술 거장 김인중 신부, 산업디자인학과 초빙석학교수로 임용
우리 학교가 세계적인 빛의 화가이자 스테인드글라스 예술의 거장 김인중 신부(베드로, 프랑스 도미니코 수도회)를 산업디자인학과 초빙석학교수에 임명했다. 임기는 올해 8월 1일부터 2024년 7월 31일까지 2년이다. 이번 임용은 국제적인 명성과 독창성을 지닌 김인중 신부의 삶과 정신, 예술 역량을 구성원과 함께 나누고자 추진됐다. 산업디자인학과의 중점 교육 부문인 조명 색채, 공간 등에 대한 전문적인 조언을 받는 것은 물론, 우리 대학 전반에 새로운 영감과 역동성을 불어넣는 것이 주요 목표다. 서울대 회화과를 졸업한 김인중 신부는 1965년 한국미술대상 대상을 수상하고 이후 스위스 프리부르대학과 파리가톨릭대학에서 수학했다. 1974년 프랑스 도미니코수도회에 입회해 사제와 예술가의 길을 걷기 시작한 그는 전 세계 200여 회 전시와 유럽 50여 개 성당의 스테인드글라스를 제작하며 활발한 활동을 이어갔다. 화려한 색채와 동양의 여백을 접목한 예술성과 공로를 인정받아 2019년 프랑스 앙베르에 ‘김인중 미술관’이 설립됐고, 프랑스 문화예술공로훈장(오피시에)을 수상하기도 했다. 이번 임용에 따라 우리 대학 산업디자인학과는 오는 가을학기 ‘서치더퓨처(Search the Future)’ 세미나 수업에 김인중 신부의 특강을 준비하고 있다. 특강에서는 심미적 가치 추구와 노력에 대한 김인중 신부의 오랜 경험과 철학을 아낌없이 학생들에게 공유할 예정이다. 아울러 학과 내 별도 작업 겸 소통 공간을 마련하여 학생들과 김인중 신부가 자연스럽게 교류하고 아이디어를 나누도록 독려할 계획이다. 최근 김인중 신부는 우리 대학 중앙도서관인 학술문화관 내 작업실에서 학술문화관 천창(天窓)을 53개의 스테인드글라스로 제작하는 작품을 진행 중이다. 완성 후 구성원들은 53개의 조각이 거대한 그림으로 펼쳐지는 거장의 예술을 교내 일상에서 보고 느낄 수 있다. 김인중 신부는 “뛰어난 과학도들이 자리한 KAIST에 초빙석학교수로 오게 되어 매우 기쁘다. 감성과 진심을 담은 작품·예술 철학으로 학생들의 마음을 어루만지고, 그들이 좀 더 풍요로운 경험을 할 수 있게 하는 것이 저의 바람이자 기도”라고 전했다. 이광형 총장은 “연구와 예술은 끝없는 고민과 시도, 개척이라는 점에서 큰 뜻을 함께한다. 53개의 조각이 하나로 완성되는 학술문화관의 스테인드글라스 작품은 구성원 각각의 개성이 분명한 동시에 KAIST라는 색으로 조화를 이루는 우리 학교와 닮아있다”라고 말했다. 이어, “세계적인 거장 김인중 신부의 예술혼이 우리 대학에 새로운 자극과 여유를 주는 빛이 되길 바란다”라고 밝혔다. 한편, 우리 대학은 2021년 10월 세계적인 성악가 조수미 씨를 문화기술대학원 초빙석학교수에 임명하고, 올해 3월 이수만 SM 엔터테인먼트 총괄 프로듀서를 전산학부 초빙석학교수에 임명한 바 있다. 우리 대학은 과학기술을 문화·예술 분야에 확장하여 접목하고, 공동 연구와 창작의 장으로 자리매김하고자 하는 노력을 지속하고 있다.
2022.08.30
조회수 3895
롯데그룹으로부터 140억 원 발전기금 유치
우리 대학이 롯데그룹(회장 신동빈)으로부터 140억 원의 발전기금을 유치했다. 발전재단 관계자는 "롯데와 KAIST의 열린 혁신을 바탕으로 탄소중립 및 사회공헌 디자인 등 다양한 연구 협력을 목적으로 이번 발전기금을 유치했다"라고 전했다. 롯데지주, 롯데케미칼, 롯데정밀화학, 롯데쇼핑, 코리아세븐, 롯데하이마트, 롯데멤버스, 롯데GFR, 롯데제과, 롯데칠성음료 등 10개 계열사가 참여해 출연한 발전기금은 'LOTTE-KAIST R&D센터'와 'LOTTE-KAIST 디자인센터' 건립에 활용된다. 2025년 하반기 준공 예정인 양 센터는 최첨단 인프라를 활용해 산-학이 경계를 허물고 협업할 수 있는 연구 허브로 조성된다. KAIST의 글로벌 역량을 바탕으로 미래 기술 상용화를 위한 연구와 산업계의 신성장 동력을 창출할 수 있는 아이디어 및 솔루션을 발굴하는 프로젝트를 지원할 예정이다. 생명화학공학과가 운영하게 될 'LOTTE-KAIST R&D센터'는 기후변화와 이에 따른 탄소 중립을 실현하기 위한 경계를 초(超) 경계 협업형 연구 클러스터로 조성된다. ▴바이오-지속가능성(Sustainability) ▴탄소중립 소재 및 에너지 ▴영양 및 헬스케어(Advanced Food and Healthcare) 등 세 가지 주제를 중심으로 시스템대사공학, 바이오연료/플라스틱, 그린수소, 신재생에너지, 배터리 분야의 포괄적인 연구가 수행된다. 연구에서 시작해 실험, 시제품 제작, 사업화에 이르기까지 모든 단계를 지원하는 연구공간에는 개방형 공동실험실이 마련되며, 연구성과는 롯데와 협업을 통해 상용화를 시도할 계획이다. 'LOTTE-KAIST 디자인센터'는 산업디자인학과에서 운영한다. 사회공헌 디자인 랩, AI 및 데이터 기반 디자인 랩, 메타버스 디자인 랩, 사용자 경험 및 서비스 디자인 랩이 설치된다. 각 랩에서는 ▴제로웨이스트 디자인 및 디자인씽킹(Design Thinking) 기반의 ESG 연구 ▴데이터 기반 사용자 경험 디자인 연구 및 인간중심 인공지능 상호작용 기술·서비스 개발 ▴체화된 상호작용을 기반으로 가상과 현실을 통합한 미래형 제품 및 서비스 연구 ▴ 사용자 중심 디자인을 통한 신규 디지털 서비스 개발 등이 수행된다. 또한, 캠퍼스 및 지역사회 구성원들에게 개방되는 테스트베드(가칭 Playground L)도 만들어진다. 도출된 연구성과를 미래 유통의 혁신적 서비스로 구현해 실제 소비자들의 체험을 통해 검증받는 공간으로 활용된다. 우리대학과 롯데는 신사업 추진 연구개발 역량 강화를 위해 지속적으로 협업해왔다. 롯데케미칼은 올해 1월 탄소중립 사회 실현을 위한 미래 기술확보와 인재 발굴을 위해 롯데케미칼-KAIST 탄소중립연구센터를 설립했다. 기존 청정수소·친환경 납사 등 탄소중립 분야 연구 프로젝트 5건을 진행 중이며, 전지 소재와 공정 분야 연구 프로젝트 3건을 추가할 예정이다. 지난해 9월에는 배상민 산업디자인학과 교수가 롯데지주 내 디자인경영센터 사장으로 선임되어 제품과 서비스의 디자인 혁신은 물론, 창의적인 조직문화 강화 및 기업 전반의 혁신을 가속하는 데 일조하고 있다. 또한, 올해 2월에는 이광형 총장의 초청을 받은 신동빈 회장이 우리 대학을 방문한 바 있다. 이광형 총장은 "미래 혁신을 향한 롯데의 혜안과 이를 실행하기 위한 과감한 기부 결정에 감동과 감사의 마음을 전한다"라고 말했다. 이어, 이 총장은 "산-학이 뜻을 모아 자유로운 분위기 속에서 교류하는 연구공간에서 미래 유통을 선도하고 지구와 인류의 지속가능한 발전을 도모할 획기적인 성과가 태동하길 기대한다"라고 전했다.
2022.08.30
조회수 5187
김재철AI대학원, 기술 중심 법률인공지능 교과목 개설
김재철AI대학원(원장 정송)이 법률인공지능 수업을 정규 교과목으로 채택했다. 이번 수업은 법률과 기술을 접목한 리걸테크 산업이 급성장 중인 기술 수요를 반영해 개설됐다. 그동안 법학전문대학원 등에서 법과 인공지능의 관계를 다른 수업이 개설된 바 있지만, KAIST는 기술을 중심으로 법률 분야에 특화된 인공지능을 학습하고 시제품 제작 실습까지 수행하는 방식을 새롭게 시도한다. 법률업무 효율화를 위한 인공지능 및 자연어처리 기술 학습을 목표로 메타(구 페이스북)·네이버 클로바 연구원 출신의 서민준 KAIST 교수가 수업 총괄 및 인공지능 이론 강의를 맡는다. 또한, 김앤장 법률사무소 변호사와 판사를 역임한 박혜진 한양대학교 교수가 법률 이론을 강의하고, 네이버 클로바에서 문자 인식(OCR) 및 정보추출 기술을 주도했던 황원석 엘박스(판례검색 플랫폼) 연구원이 인공지능과 법률을 잇는 실무 강의를 주도한다. 이번 수업은 인공지능에 다양한 전공 분야를 접목하는 융합학문(AI+X)으로 설계된 것이 특징이다. 이를 위해, KAIST 대학원생을 주축으로 하는 AI 전문가 그룹과 한양대 법학전문대학원 대학원생 및 현업 변호사 등을 주축으로 하는 법률 전문가 그룹이 함께한다. 우리 대학이 개설한 정규과목을 한양대 학생들이 학점 교류로 수강하며, 한 학기 동안 인공지능으로 해결할 수 있는 법률문제를 발굴하고 시제품을 제작하는 과제를 수행할 예정이다. 정송 KAIST 김재철AI대학원장은 "이번 인공지능법률 교과목을 시작으로 다양한 융합 수업을 지속해서 추진해 인공지능 전문가와 분야별 전문가의 교류를 활성화하고 인공지능(AI)+X 인재양성과 연구에 박차를 가할 계획"이라고 전했다.
2022.08.30
조회수 3975
상호작용 가능한 바이오 기반 친환경 화학물질 합성지도 완성
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 미생물에서 화학물질을 생산하기 위한 바이오 화학반응을 총망라한 웹 기반의 합성 지도를 완성했다고 29일 밝혔다. 이번 연구는 국제학술지인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 8월 10일 字 게재됐다. ※ 논문명 : An interactive metabolic map of bio-based chemicals ※ 저자 정보 : 장우대(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김기배(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 3명 급격한 기후 변화와 환경오염에 대응하기 위해 석유화학 제품을 미생물을 활용해 생산하는 연구가 주목받고 있다. 미생물을 이용해 다양한 화학 물질, 재료, 연료 등을 합성하기 위해선 목표 물질의 생합성 경로를 탐색 및 발굴해 미생물 내에 도입하는 것이 우선돼야 한다. 또한, 다양한 화학물질을 효율적으로 합성하기 위해선 미생물을 이용한 생물공학적 방법뿐만 아닌 화학적 방법 또한 통합해 활용할 필요가 있다. 지난 2019년, 이상엽 특훈교수팀은 미생물을 이용해 화학물질을 합성할 수 있는 경로를 기존 화학반응 공정과 함께 정리한 지도를 국제학술지 ‘네이처 카탈리시스(Nature Catalysis)’에 발표한 바 있다. 당시 편찬한 지도는 네이처 측에서 포스터 형식으로 전 세계의 산업계 및 학계에 배포해 각 화학물질의 합성 경로를 한눈에 확인할 수 있도록 했다. 연구팀은 전 세계적인 관심을 바탕으로 지난번에 공개한 바이오 기반 화학물질 합성 지도를 업데이트 및 확장하고, 웹 기반으로 제작해 누구나 쉽게 접근하여 각 화학물질 합성을 위한 효율적인 경로를 빠르게 탐색할 수 있도록 했다. 사용자는 개발한 웹 기반의 합성 지도에서 제공하는 대화형 시각적 도구를 사용해 다양한 화학물질 생산으로 이어지는 생물학적 및 화학적 반응의 복잡한 네트워크를 분석할 수 있다. 또한, 이번 개편에서는 식품, 의약품, 화장품 등에 활용할 수 있는 다양한 천연물과 그 합성 경로를 추가해 지도의 활용성을 넓혔다. 발표한 바이오 기반 화학물질 합성지도는 http://systemsbiotech.co.kr 에서 확인할 수 있다. 공동 제1 저자인 생명화학공학과 장우대 박사와 김기배 박사과정생은 “기존 배포했던 합성 지도의 업데이트와 사용성 증대에 대한 요구를 반영하여 이번 연구를 진행했다”라고 말했으며, “이번 논문에서 정리한 생물공학적 방법과 화학공학적 방법을 통합한 화학물질 생산 전략과 전망은 미생물 세포 공장 구축 시 화학물질의 합성 경로 설계뿐만 아닌, 신규 물질의 생합성 경로 설계에도 유용하게 활용할 것으로 기대된다”라고 밝혔다. 이상엽 특훈교수는 “이번 연구에서 업데이트한 웹 기반 합성 지도는 기후 위기와 탄소중립에 대응하기 위한 바이오 기반 화학물질 생산 연구의 청사진으로서 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.29
조회수 4189
최준일 교수, IEEE 최우수 이동체 전자공학 논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최준일 교수가 2022년 국제전기전자공학회(IEEE) 이동체공학 학술회(Vehicular Technology Society)의 최우수 이동체 전자공학 논문상(Best Vehicular Electronics Paper Award) 수상자로 선정되었다고 26일 밝혔다. 최우수 이동체 전자공학 논문상은 이동체/이동통신 분야 저명 국제 학술지인 국제전기전자공학회 이동기술 분과(Transactions on Vehicular Technology) 저널에 출판된 지난 5년간의 자동차 전자기술 관련 논문 중 가장 우수한 논문에 주어지는 최우수 논문상이다. 최준일 교수는 이미 2015년 국제전기전자공학회 신호처리 학술회(Signal Processing Society)에서 최우수 논문상을, 2019년 국제전기전자공학회 통신 학술회(Communications Society)에서 최우수 논문상인 스테판 오 라이스 상(Stephen O. Rice Prize)을, 그리고 2021년 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회에서 최우수 논문상인 닐 세퍼드 상(Neal Shepherd Memorial Best Propagation Award)을 수상한 바 있다. 국제전기전자공학회의 39개 모든 학술회를 조사한 결과 국제전기전자공학회 저널 최우수 논문상을 4회 이상 받은 한국인은 최준일 교수가 유일하다. 최준일 교수는 프리티 쿠마리(Preeti Kumari) 박사(당시 박사과정 학생, 현재 퀄컴(Qualcomm) 연구원), 누리아 프렐식(Nuria Prelcic) 교수(당시 스페인 비고(Vigo) 대학, 현재 미국 노스캐롤라이나 주립대학(NCSU)), 로버트 히스(Robert Heath) 교수(당시 미국 어스틴 소재 텍사스 주립대학(UT Austin), 현재 미국 노스캐롤라이나 주립대학)가 공동으로 저술한 아래 논문으로 이번에 상을 받았다. “IEEE 802.11ad-Based Radar: An Approach to Joint Vehicular Communication-Radar System” IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 67, No. 4, pp. 3012-3027, April 2018. 이 논문은 밀리미터파를 사용하는 차량 간 통신 환경에서 통신과 레이더를 융합한 시스템을 제안해서 현재 약 340회의 인용 횟수(구글 스칼라 기준)를 기록하고 있다. 최준일 교수는 해당 연구를 통해 이미 상용화된 밀리미터파 통신 시스템(IEEE 802.11ad)으로 데이터 통신을 하는 것과 동시에 매우 정확한 레이더 시스템을 구현하는 것이 가능하다는 것을 최초로 보였고, 이 결과는 통신-레이더 시스템 융합 연구를 촉진하는 계기가 됐다. 최준일 교수는 “선도적으로 수행한 차량 간 통신 환경에서의 밀리미터파 통신-레이더 시스템 융합 연구가 국제적으로 인정받아 매우 기쁘고, 한국인 최초로 국제전기전자공학회 저널 논문상을 4번이나 수상하게 되어 영광이다”라고 소감을 밝혔다. 시상식은 9월에 열리는 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 최대 학회인 이동체공학 학술회의(Vehicular Technology Conference, VTC)에서 진행될 예정이다. 또한, 국제전기전자공학회 VTC2022 가을 학회 홈페이지와 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 뉴스레터에 수상 소식이 게시되며, 수상자 리스트는 영구적으로 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2022.08.26
조회수 4183
정밀한 시각적 판단을 추론한 새로운 인공지능 가속칩 개발
우리 대학 전기및전자공학부 윤찬현, 김주영 교수 연구팀이 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 기법을 처리하기 위한 노이즈(잡음)에 강한 다중 피라미드 활성화 맵 기반 주의집중 구조가 탑재된 인공지능 칩을 설계하고, 삼성전자 DS부문의 지원으로 설명가능 뉴로프로세싱 유닛(이하 EPU, Explainable neuro-Processing Unit)을 개발했다고 24일 밝혔다. 설명가능 인공지능이란 사람이 이해할 수 있고 신뢰할 수 있는 설명을 제공할 수 있는 인공지능 기법이다. 기존의 수학적 알고리즘으로 학습되는 인공지능은 학습예제에 편향되어 신뢰할 수 없거나, 수천억개의 매개변수를 사람이 이해할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해, 왜 인공지능이 특정 결과를 추론했는지 판단근거를 설명할 수 있도록 개발되었다. 설명가능한 인공지능은 어떤 이유에 의해서 인공지능의 의사결정에 큰 영향을 주었는지 설명할 수 있다는 점에서 기존의 인공지능보다 정확성, 공정성, 신뢰성을 보장할 수 있다는 특징을 가진다. 공동연구팀은 다중 규모 및 다중물체의 특징 추출 구조인 피라미드형 신경망 구조에서 추론 결과에 영향을 주는 인공지능 내부의 신경층별 활성화되는 정도를 복합적으로 해석할 수 있는 인공지능 모델과 이를 가속처리 특화된 채널 방향 합성곱 연산 및 정확도를 유지하는 EPU칩을 구현했다. 다중 규모 및 다중물체 특징 추출에 특화된 피라미드형 인공지능 모델에서 설명 시각화 구현을 위해서는 추론 과정의 역방향으로 모든 합성곱 층별 활성화 맵에서 모델 파라미터의 변화도를 추출할 수 있는 구조가 요구된다. 그러나 역전파 계산 과정은 기존의 추론처리 가속을 위한 인공지능 칩 설계와 달리 이전 파라미터 및 상태를 기억해야 하며 이는 한정된 온 칩 메모리 크기 및 인공지능 모델 전체를 특정한 용도에 맞게 주문 제작(ASIC; Application Specific Integrated Circuit)해 구현하기에는 물리적 한계가 있다. 또한, 피라미드형 구조의 설명 가능한 인공지능 모델은 설명성 보장을 위한 N개 층의 활성화 맵으로부터 기울기 기반의 클래스 활성 맵핑 시각화 처리 각각 필요해 복잡도를 높이는 문제가 있다. 그리고, 입력의 매우 작은 노이즈에도 클래스 활성화 맵핑 시각화 설명이 완전히 달라져 설명 가능한 인공지능 모델의 신뢰도 저하가 큰 문제점이었다. 전기및전자공학부 윤찬현 교수 연구팀은 문제해결을 위해(그림1 참조) 설명 가능한 인공지능의 다중 활성화 맵 고유의 특성 정보를 융합해 전역 주의 집중 맵을 생성하는 네트워크 구조와 입력 이미지 노이즈에 강건한 모델 생성을 위한 상호학습 방법을 개발해, 단일 활성화 맵 기반 주의집중 맵 생성 기술에 비해 설명성 지표를 최대 6배가량 높였다. 또한, 다중 스케일의 다양한 주의집중 맵들의 상호 보완적인 특성을 일원화된 주의집중 맵으로 정교하게 재구성함으로써 사람이 해석 가능한 수준의 정밀한 설명성을 제공할 수 있게 했다. 이번 연구 성과를 통해 위성 영상과 같이 객체 크기 변화가 큰 이미지 분석에서 인공지능 모델의 설명성을 크게 향상할 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다. 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀은 제안된 설명 가능한 인공지능 모델을 가속하기 위해 기존 모델의 추론과 역전파 과정에 더해 활성화 맵 생성까지 처리할 수 있는 XAI 코어를 개발하고, 다양한 연산 태스크를 유연하게 분할해 동시에 처리할 수 있는 멀티 데이터 플로우 방식을 제안했다. 또한, 많은 0 값을 포함하는 활성화 맵의 특성을 활용해, 연속된 0을 건너뛸 수 있는 새로운 데이터 압축 포맷을 제안하고 이를 지원하는 가속 유닛을 개발해 최대 10배 이상의 활성화 맵을 칩 내부에서 처리할 수 있도록 했다. 연구팀이 개발한 EPU 칩은 광학 위성, 전천후 관측 영상레이더(Synthetic Aperture Radar) 위성 등 특수 목적과 고정밀 인공지능 영상처리시스템에 적용할 수 있으며, 저지연‧저전력으로 인공지능 시스템의 판단 근거에 대한 설명성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 EPU 칩 개발 후속 연구를 진행할 계획이다.
2022.08.25
조회수 3679
인공지능 활용 고용량 배터리 소재 역설계 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 우리 대학 조은애 교수, 변혜령 교수, 이혁모 교수, 신종화 교수, 육종민 교수, 그리고 미국의 르하이 대학교(Lehigh University), 죠수아 C 에이가(Joshua C. Agar) 교수와 협업해 기존 문헌에 발표된 실험값들을 추출하는 데이터 마이닝 과정과 이런 실험값들을 입력변수로 하는 다변수 선형회귀 모형을 기반으로 배터리 소재 역설계 머신러닝(기계학습) 모델을 수립했다고 23일 밝혔다. 인공지능은 고차원의 변수 공간에서 각 매개변수 간의 정량적인 상관관계를 신속하고 정확하게 추출할 수 있다. 이를 공정-구조-물성 간의 상관관계를 기반으로 발전하는 신소재공학에 적용하면 신소재 개발 시간을 단축할 수 있으며, 이런 이유로 많은 연구자가 인공지능을 신소재 개발에 활용하려고 노력하고 있다. 특히, 배터리 소재 개발에 인공지능을 활용하는 예가 가장 많은데, 주로 제1 원리 계산(양자화학에 기반한 계산법으로 계산 시 다른 경험적 수량을 전혀 사용하지 않음)과 머신러닝을 융합해 수많은 전극 소재 조합을 대량으로 스크리닝하는 기술 개발이 주를 이루고 있다. 그런데, 인공지능을 활용해서 새로운 배터리 소재를 탐색하고, 탐색한 소재를 합성 및 특성 평가에 있어 가장 큰 문제점은 데이터의 신뢰성과 양이다. 제1 원리 계산으로 예측한 값들은 실험으로 검증이 돼야 하며, 실험데이터의 경우 실험실마다 편차가 있고, 중요한 공정변수들을 공개하지 않은 경우가 많아 인공지능이 학습할 수 있는 데이터의 크기가 한정적이라는 문제가 대두되고 있다. 연구팀은 배터리 양극재 원료조성, 1차 및 2차 소결 온도와 시간 등의 공정 변수와 컷오프 전위 및 충․방전률과 같은 측정 변수, 그리고 1차 및 2차 입자의 크기와 같은 구조 변수, 마지막으로 충․방전 용량과 같은 성능 변수 간의 상관관계를 정량적으로 수립했고, 이를 활용해 요구되는 에너지 용량에 맞는 합성 조건을 찾는 알고리즘을 개발했다. 홍 교수 연구팀은 고니켈 함량 양극재 관련 논문 415편 안에 발표된 주요 변수들을 추출하고, 그중 16% 정도의 정보가 기입되지 않음을 발견했으며, 머신러닝 기법 중에서 k-최근접 이웃 알고리즘(k-nearest neighbors (KNN)), 랜덤 포레스트(random forest (RF)), 연쇄등식을 이용한 다중대치(multiple imputations by chained equations (MICE))를 활용해 빠진 정보를 예측하여 기입했다. 그리고, 가장 신뢰도가 높은 MICE를 선택해 얻은 입력 데이터 셋을 기반으로 주어진 공정 및 측정 변수에 대해서 성능 변수를 예측하는 순방향 모델을 얻었다. 이어서 입자 군집 최적화(particle swarm optimization, PSO) 알고리즘을 활용하여 주어진 성능 변수에 대응하는 공정 및 측정 변수를 추출하는 역방향 모델을 수립했고, 이 모델을 검증하기 위해 소재를 실제로 합성하여 타깃 용량인 200, 175, 150 mAh/g과 11% 정도의 오차를 보여 상당히 정확하게 역설계할 수 있음을 입증했다. 교신 저자인 홍승범 교수는 "인공지능을 활용해 대량의 논문 및 특허 내에 있는 공정-구조-물성 변수들을 자동으로 분류하고 실험값들을 추출해 각 변수 간의 다차원 상관관계를 기반으로 모델을 수립하는 것이 차세대 배터리 소재의 역설계의 핵심ˮ이라며 "향후 데이터 마이닝 기술, 머신러닝 기술 그리고 공정 자동화 기술을 융합하는 것이 미래의 신소재공학ˮ이라고 말했다. 신소재공학과 치 하오 리오우(Chi Hao Liow) 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `나노에너지(Nano Energy)'에 게재됐다. (논문명: Machine learning assisted synthesis of lithium-ion batteries cathode materials) 한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.23
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전산학부 김민혁 교수 연구팀, ACM SIGGRAPH 2022 학회 Technical Paper Award 수상
우리 대학 전산학부 김민혁 교수 연구팀은 2022년 8월 8-11일 캐나다 밴쿠버에서 열린 ACM SIGGRAPH (the 49th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques) 2022 국제학회에서 “Sparse Ellipsometry: Portable Acquisition of Polarimetric SVBRDF and Shape with Unstructured Flash Photography” 논문으로 ‘Technical Paper Award Honorable Mention’을 수상했다. ACM SIGGRAPH 국제학회는 컴퓨터 그래픽스 분야에서 세계 최고의 학회이며, 이 학회의 49년 역사상 최초이자 유일하게 한국 주관연구팀이 Technical Paper Award를 수상했다. 빛의 물리적인 편광 성분은 극사실적인 가상 인간, 물체 및 메타버스 환경 공간을 물리적으로 더 정확하게 컴퓨터로 재현하기 위해, 컴퓨터 그래픽스 및 비전 분야에서 최근 활발하게 활용되고 있다. 이러한 편광 성분은 타원계측기법을 통해서 정보를 측정하게 되는데, 현존하는 지금까지의 기술은 초정밀 광학 기구를 통해 2-5일 간의 긴 스캐닝 시간을 거쳐야만 획득이 가능했으며, 측정할 수 있는 물체의 모양 또한 구형으로 만들어진 균일한 소재로 제한되어 왔다. 본 연구팀은 이러한 기술적인 한계를 극복하고, 고가의 전문 촬영 장비 없이, 다양한 형태의 물체를 온전한 3차원 편광 반사계 및 형상으로 수분 안에 측정할 수 있는 3차원 영상 기술을 개발하였다. 프로젝트 페이지: http://vclab.kaist.ac.kr/siggraph2022p1/ 스페인 Zaragoza대학교와 중국 Microsoft Research Asia의 공동 연구로 진행된 이 연구는 2022년 8월 8일부터 11일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ACM SIGGRAPH 2022 국제 학회에서 구두 발표되고, 그래픽스 분야 최우수 저널인 ACM Transactions of Graphics에 게재되었으며, 8월 11일에 Technical Paper Award Honorable Mention을 수상했다. 이 논문의 교신저자인 김민혁 교수는 "제안하는 편광기반 3차원 스캐닝 기술은 기존의 눈으로 보기 좋은 컴퓨터 그래픽스 렌더링 기술을 물리적으로 더욱 더 정확한 렌더링 기술로 진화하는 것을 가속화할 것으로 기대하며, 극사실적인 메타버스 재현을 위한 물리기반 렌더링 패러다임의 전환은 지금껏 생각할 수 없었던 새로운 형태의 그래픽스 기술의 활용을 가능케 할 것이다"고 밝혔다.
2022.08.22
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세계 최초 개인정보 보호 기술이 적용된 인공지능(AI) 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)'의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다. 빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다. 이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Photo) 와 애플 아이클라우드(iCloud) 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 `안면 인식 기술 (예- 합성곱 신경망 네트워크 안면 인식, Convolutional Neural Network based Face Recognition)' 등이 있다. 이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고, 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다. 또한 이러한 문제는 최근 주목받는 대형 인공지능 모델의 경우에 더 쉽게 발생하는 경향이 있으며, 실제 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델인 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제를 보였다. [참고1] 유사사례로서 국내에서 2020년 화제가 되었던 스캐터랩의 인공지능 챗봇 이루다의 경우에도 비슷한 문제가 불거진 적이 있다. [참고2] [참고1] https://ai.googleblog.com/2020/12/privacy-considerations-in-large.html [참고2] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002243051?sid=105 이에 애플, 구글, 마이크로소프트 등 빅 테크 기업에서는 `차등 프라이버시 (differential privacy)' 기술을 크게 주목하고 있다. 차등 프라이버시 기술은 학습에 사용되는 그라디언트(gradient, 학습 방향 기울기)에 잡음(노이즈)를 섞음으로써 인공지능 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다. 하지만 이러한 장점에도 불구하고, 차등 프라이버시 기술 적용 시, 기존 대비 어플리케이션의 속도와 성능이 크게 하락하는 문제 때문에 아직까지 범용적으로 널리 적용되지는 못했다. 이는 차등 프라이버시 머신러닝 학습 과정이 일반적인 머신러닝 학습과 다른 특성을 보이고, 이로 인해 기존의 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 메모리 사용량, 학습 속도 및 하드웨어 활용도 (hardware utilization) 측면에서 비효율적이기 때문이다. 이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩'을 개발했다. 유민수 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고, 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다. 우리 대학 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning) 또한 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또한, 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다. 한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터 (IDEC, IC Design Education Center)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.19
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디지털 펜으로 ´쓱쓱´ 그려 움직이는 3D 형상 ´뚝딱´ 만드는 시스템 개발
우리 대학 산업디자인학과 배석형 교수 연구팀이 종이 위에 그림을 그리는 듯한 펜 드로잉과 장난감을 손으로 다루는 듯한 멀티터치 제스처만으로 `움직이는 3D 스케치'를 쉽고 빠르게 만들 수 있는 새로운 시스템을 개발했다고 18일 밝혔다. 한때 공상과학 영화의 전유물이었으나 기술의 발전 덕분에 일상에서도 접할 수 있게 된 접이식 드론, 변신형 자동차, 다족 보행 로봇처럼 여러 움직이는 부분과 관절로 이뤄진 제품은 디자인할 때 형태뿐만 아니라 구조, 자세, 동작까지 동시에 고려해야 하므로 전문가도 많은 어려움을 겪는다. 기존의 3D 캐드(CAD) 소프트웨어는 정교한 형상 작업에 특화돼 있어 움직이는 모델 하나를 제작하는 데에도 많은 시간과 노력을 요구하는데, 특히 이는 다양한 가능성을 넓고 빠르게 탐색해야 하는 디자인 초기 과정에서 심각한 병목과 비용을 초래한다. 반면, 배 교수 연구팀은 모든 디자인은 종이 위에 펜으로 빠르게 그린 2D 스케치로부터 출발한다는 점에 주목하고 디자이너가 디지털 태블릿 위에 디지털 펜으로 자유롭게 표현한 2D 스케치로부터 입체 형상을 생성하는 `3D 스케칭' 기술을 개발해 왔다. 이번 연구에서 연구팀은 생성 중인 3D 스케치를 마치 장난감을 다루듯 두 손으로 조작할 수 있는 직관적인 멀티터치 제스처를 설계 및 구현함으로써 순식간에 살아 움직이는 입체 형상을 만들 수 있는 `움직이는 3D 스케칭' 기술을 완성했다(그림 1, 2). 우리 대학 산업디자인학과 이준협 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 해당 연구는 컴퓨터 그래픽스 분야 제1위 국제 학술지인 `ACM 트랜잭션 온 그래픽스(ACM Transactions on Graphics, 피인용지수: 7.403)'에 게재됐으며, 이와 연동돼 8월 초 캐나다 밴쿠버에서 개최된 최대 규모의 국제학술대회인 ACM 시그래프 2022(ACM SIGGRAPH 2022, h5-색인: 103)에 발표됐다(논문명: Rapid Design of Articulated Objects). 이번 시그래프(이하 SIGGRAPH)에는 전 세계 유수의 대학교 연구진, 마블(Marvel), 픽사(Pixar), 블리자드(Blizzard)와 같은 세계적인 애니메이션 사, 영화사, 게임사, 록히드 마틴(Lockheed Martin), 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)와 같은 첨단 제조사를 비롯해, 메타(Meta), 로블록스(Roblox)와 같은 메타버스 관련 기업 관계자 1만여 명이 참가한 것으로 알려졌다. 배 교수 연구팀의 기술 논문(Technical Paper) 성과는 SIGGRAPH에서 유망한 신기술을 현장에서 시연하는 `이머징 테크놀로지(Emerging Technologies)' 프로그램에 초청됐을 뿐만 아니라, 그중에서도 Top 3 우수 기술로 선정, 특별 강연으로 소개됐다. 제2 저자인 KAIST 산업디자인학과 김한빛 박사과정 학생이 불과 10분 만에 유려한 형태의 동물 로봇을 그리고 움직여서 입체 동영상을 완성하는 모습은 현장에 모인 청중의 감탄을 자아냈고 심사위원단이 선정한 우수 전시상(Honorable Mention)을 수상하는 영광을 얻었다(그림 3). 이번 SIGGRAPH에서 기조연설을 맡은 에드윈 캐트멀(Edwin Catmull) 픽사 공동 창업자 / 前 회장도 이 연구를 두고 "매우 훌륭한 업적이자(really excellent work), 픽사의 창의력 넘치는 디자이너들에게 필요한 도구(the kind of tool that would be useful to Pixar's creative model designers)ˮ라며 높이 평가했다. 연구를 지도한 배석형 교수는 "디자이너가 생각하고 작업하는 방식에 가까이 다가갈수록 효과적인 디자인 도구를 만들 수 있다ˮ며, "직관적인 상호작용 방식을 통해 여러 상이한 알고리즘을 하나의 조화로운 시스템으로 통합하는 것이 핵심ˮ이라고 강조했다. 또한 "학생 개개인이 디자이너인 동시에 엔지니어를 지향하는 KAIST 산업디자인학과만의 융합적인 토양이기에 가능한 연구였다ˮ고 덧붙였다. 3D 공간에서 자유자재로 움직이는 입체 형상과 같은 수준 높은 창의적 결과물을 기존 방식에 비교할 수 없을 만큼 쉽고 빠르게 생성할 수 있어서 가까운 미래에 콘텐츠 산업, 제조 산업, 나아가 메타버스 산업의 디자인 실무 혁신에 크게 기여할 것으로 기대된다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. - 웹사이트(다양한 움직이는 3D 스케치 예시 수록): https://sketch.kaist.ac.kr/publications/2022_siggraph_rapid_design - ACM SIGGRAPH 2022 특별 강연(한글 자막 있음): https://www.youtube.com/watch?v=rsBl0QvSDqI
2022.08.18
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미생물 이용해 고효율 루테인 생산 기술 최초 개발
우리 대학 생명화학공학과 박선영 박사(現 LG화학)와 은현민 박사과정생을 포함한 이상엽 특훈교수 연구팀이 `루테인을 생산하는 미생물 균주 개발'에 성공했다고 17일 밝혔다. 루테인(lutein)은 눈을 산화 손상과 자외선으로부터 보호하며, 주로 계란의 난황과 과일 등에 함유된 영양물질이다. 루테인은 노안, 백내장 등의 예방 및 치료 효과가 있어 눈 영양제로 많이 판매되며, 이외에도 화장품과 동물사료에도 사용되고 있다. 노령화와 전자기기 사용 시간 증가에 따라 루테인 수요와 시장 규모는 빠르게 증가하는 추세다. 해당 연구 결과는 국제 학술지인 `네이쳐 카탈리시스(Nature Catalaysis)'에 8월 4일 게재됐다. ※ 논문명 : Metabolic engineering of Escherichia coli with electron channeling for the production of natural products ※ 저자 정보 : 이상엽(한국과학기술원, 교신저자), 박선영(한국과학기술원, 제1저자, 현 LG화학), 은현민 (한국과학기술원, 제2저자), 이문희(한국과학기술원, 제3저자) 포함 총 4명 현재 시장에 공급되고 있는 루테인은 주로 금잔화(marigold) 꽃에서 추출해 생산되지만, 금잔화 꽃의 재배에는 대지와 시간, 노동이 많이 요구된다는 점에서 대량으로 공급하기에 비효율적이다. 그 대안으로 화학적 합성 방법도 제시돼왔지만, 비대칭적인 화학 구조와 다양한 이성질체의 존재로 인해 이 또한 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 루테인을 친환경적이며 고효율로 생산하는 미생물 세포 공장을 개발하려는 노력이 이뤄지고 있다. 시스템 대사공학은 효과적인 미생물 균주 개발을 위해 필요한 핵심 전략으로, 우리 대학 이상엽 특훈교수가 창시한 연구 분야다. 이상엽 특훈교수 연구팀은 미생물의 대사회로를 조작하는 기술인 대사공학을 이용해 대장균 내 루테인 생산 대사회로를 구축했으며, 이로써 값싼 바이오매스의 주원료인 글리세롤을 탄소원으로 사용해 고부가가치의 루테인을 생산하는 대장균 균주를 개발했다고 연구팀 관계자는 설명했다. 연구팀은 개발한 대장균 균주에 추가로 시스템 대사공학 기술과 대사회로의 전자 채널링 전략을 도입함으로써 대장균으로부터 루테인을 고효율로 생산할 수 있는 기술 개발에 성공했다. 대사회로 상 여러 생화학적 반응에 관여하는 효소는 원하는 목표 화학물질로의 대사 흐름을 방해하기에 그동안 루테인을 특정량 이상으로 생산할 수 없었다. 연구진은 병목 단계의 효소들을 그룹화해 세포 내 효소 주변의 기질들과 전자들의 농도를 높일 수 있는 기질 채널링 및 전자 채널링 효과를 만들었으며, 그 결과 루테인 생산을 위한 대사 흐름이 강화되면서 대장균을 이용해 루테인을 고효율로 생산하는 데 성공했다. 연구팀은 또한 동일한 전자 채널링 전략을 사용해 대장균에서 자몽의 향기 성분인 누카톤(nootkatone)과 항노화 천연화합물인 아피게닌(apigenin) 등을 생산하는 데 성공했다. 연구에 참여한 박선영 박사는 “천연자원으로부터의 비효율적인 추출법을 대체할 수 있는 미생물 기반의 고효율 루테인 생산 기술을 개발했다는 점에 의의가 있다”며 “이번 기술을 활용해 미생물 기반의 의약품, 영양 보조제 등의 제품을 만드는 데 한 단계 앞으로 나아갈 수 있을 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 이상엽 특훈교수 연구팀에 의해 과학기술정보통신부가 지원하는 기후환경연구개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제’와 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식)의 ‘카로티노이드 생산 미생물 세포공장 개발’ 과제(과제책임자 국립농업과학원 김수진 박사)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.17
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상용 디젤로부터 수소 생산 가능한 개질 촉매 개발
우리 대학 기계공학과 배중면 교수, 이강택 교수와 한국에너지기술연구원(KIER) 이찬우 박사 공동 연구팀이 상용 디젤로부터 수소 생산이 가능한 고활성, 고내구성 디젤 개질 촉매 개발에 성공했다고 16일 밝혔다. 연료 개질(fuel reforming)은 탄화수소로부터 촉매 반응을 통해 수소를 추출하는 수소 생산 기술이다. 액체 연료인 디젤은 수소 저장 밀도가 높고 운반과 저장이 쉽다는 장점이 있어 디젤 개질을 통한 수소 공급 장치를 헤비트럭의 보조전원장치, 잠수함의 공기불요추진체계 등 모바일 연료전지 시스템에 적용하고자 하는 연구가 지속돼왔다. 그러나 디젤은 고 탄화수소의 혼합물로 긴 사슬 구조의 파라핀, 이중 결합을 갖는 올레핀, 벤젠 고리 구조를 갖는 방향족 탄화수소를 포함하고 있어 고 탄화수소를 효과적으로 분해하기 위한 높은 활성도의 촉매가 요구된다. 그뿐 아니라, 촉매의 성능 저하 요인인 코킹 및 열 소결에 대해 강한 내구성을 갖는 촉매가 요구돼 디젤 개질 기술 활용에 어려움을 겪어왔다. 연구팀은 용출(산화물 지지체에 이온 형태로 고용시킨 활금속을 열처리를 통해 금속나노입자 형태로 지지체 상에 고르게 성장시키는 방법) 현상을 통해 합금 나노입자를 형성하도록 촉매를 설계함으로써 고활성, 고내구성 디젤 개질 촉매를 개발하는 데 성공했다. 용출된 금속 나노입자는 지지체와 강한 상호작용을 갖는 특성이 있어 고온에서 높은 분산도를 유지할 수 있고, 이종 금속 간 합금을 형성해 상승효과로 촉매 성능 향상을 노릴 수 있다는 점에서 착안했다. 연구팀은 산화환원반응 촉매의 지지체로 흔히 쓰이는 세리아(CeO2)의 격자 내 백금(Pt)과 루테늄(Ru)을 미량 침투시킨 다성분계 촉매를 제조하기 위해 용액 연소 합성법을 도입했다. 이 촉매는 디젤 개질 반응 환경에 노출되었을 때 백금과 루테늄이 지지체 표면으로 용출된 후 백금-루테늄 합금 나노입자를 형성한다. 연구팀은 촉매 분석뿐만 아니라 밀도범함수 이론 기반 계산을 통해 활금속의 용출 및 합금 형성에 대한 거동을 에너지적 관점에서 규명하는데 성공했다. 백금-루테늄 합금 촉매를 사용해 기존 단일 금속 촉매와 개질 성능을 비교해 본 결과, 개질 활성도가 향상돼 저온(600oC, 기존 800oC)에서도 100%의 연료전환율을 보였으며, 장기 내구성 평가(800oC, 200시간)에서 성능 열화 없이 상용 안정적으로 상용 디젤로부터 수소를 생산하는데 성공했다. 우리 대학 기계공학과 이재명 박사과정이 제1 저자로, 한국에너지기술연구원 연창호 박사과정, 기계공학과 오지우 박사, 한국에너지기술연구원 한광우 박사, 기계공학과 유정도 박사, 한국기초과학지원연구원 윤형중 박사가 공저자로 참여했으며, 한국에너지기술연구원 이찬우 박사, 기계공학과 이강택 교수, 배중면 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구는 환경·재료·화학 분야 국제 학술지 `어플라이드 카탈리시스 비: 인바이러멘탈, Applied Catalysis B: Environmental'(IF 24.319, JCR분야 0.93%)에 지난 6월 17일 字 온라인판에 게재됐다(논문명: Highly Active and Stable Catalyst with Exsolved PtRu Alloy Nanoparticles for Hydrogen Production via Commercial Diesel Reforming). 배중면 교수는 "상용 디젤로부터 수소를 안정적으로 생산할 수 있다는 점에서 매우 의미있는 성과이며, 초기 수소 경제 사회에서 모바일 연료전지 시스템의 활용성 제고에 크게 이바지할 것으로 기대된다ˮ며, "이번 연구에서의 촉매 설계에 대한 접근법은 개질 반응뿐만 아니라 다양한 분야에서 응용 및 적용될 수 있을 것이다ˮ라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.16
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