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뼈처럼 사용할수록 더 강해지는 신소재 개발
아파트 건물, 차량 등을 구성한 재료는 반복 하중을 받으면 시간이 지남에 따라 성능이 저하되어 고장과 파괴가 발생한다. 한미 공동연구진이 뼈에 하중이 가해지면 내부의 피로부터 미네랄이 합성되어 골밀도를 증가시키는 원리에서 영감을 얻은 생체모방기술을 이용하여 사용할수록 단단해지는 신소재를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 신소재공학과 강성훈 교수 연구팀이 존스홉킨스 대학, 조지아 공과대학과 공동연구를 통해 뼈가 운동을 하면 더 강해지는 것과 같이 반복적으로 사용할수록 더욱 강해지는 신소재를 개발했다고 20일 밝혔다.
강성훈 교수 연구팀은 기존의 재료가 반복적으로 사용할수록 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 뼈가 운동과 같이 응력이 가해졌을 때 세포의 작용에 의해 미네랄을 형성해서 더욱 강해지는 특성에서 영감을 받아, 세포의 작용에 의존하지 않고도 응력을 가하면 스스로 미네랄을 합성해 더욱 강해져 다양한 응용 분야에서 사용이 가능할 것으로 기대되는 신소재를 개발했다.
연구팀은 세포의 작용을 대체하기 위해서 힘을 많이 가할수록 더 많은 전하를 생성하는 다공성 압전(힘을 전기로 변환하는 작용) 바탕재를 만든 후 그 안에 피와 유사한 미네랄 성분을 갖는 전해질을 넣은 복합재료를 합성했다.
그리고 이 재료에 주기적인 힘을 가한 후 재료의 물성 변화를 측정한 결과, 응력의 빈도와 크기에 비례해서 재료의 강성이 향상되고 아울러 에너지 소산 능력도 향상되는 결과를 보였다.
이러한 특성을 갖는 이유는 미네랄이 반복적인 응력에 의해 다공성 재료 내부에 형성되고 커다란 힘이 가해졌을 때는 파괴되면서 에너지를 소산시키고 다시 반복적인 응력을 가하면 미네랄이 다시 형성되기 때문임을 마이크로 CT를 이용한 내부 구조 촬영을 통해 밝혀냈다.
이는 기존의 재료들이 반복적으로 사용할수록 강성과 충격 흡수 능력이 감소되는 것과 달리 사용할수록 강성과 충격 흡수 능력이 동시에 향상되는 특성을 보여 주었다.
또한 이 재료는 가해지는 응력의 크기와 빈도에 비례해서 특성이 향상되기에 구조물의 용도에 적합한 기계적 물성 분포를 갖도록 자가 조정이 가능하며 자가 치유 능력을 갖고 있다.
강성훈 교수는 “이번 연구를 통해서 개발된 신소재는 기존 재료에 비해 반복적으로 사용할수록 강성과 충격 흡수가 잘되는 특성을 가지게 되므로 인공 관절 뿐만 아니라, 항공기, 선박, 자동차, 구조물 등 다양한 분야에 원리가 응용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 말했다.
강성훈 교수가 교신저자로 발표한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시즈(Science Advances)' 2월 11권 6호에 출판됐다. (논문명 : A material dynamically enhancing both load-bearing and energy-dissipation capability under cyclic loading)
DOI:10.1126/sciadv.adt3979
한편 이번 연구는 한국연구재단 해외우수과학자유치사업 (Brain Pool Plus)의 지원을 받아 존스홉킨스대학 극한재료연구소와 조지아 공과대학과 공동연구로 수행됐다.
2025.02.20
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조천식모빌리티대학원 박현철 석사과정, 제104회 TRB Annual Meeting 최우수논문상 수상
우리 대학 조천식모빌리티대학원 김인희 교수 연구실의 박현철 학생, 오태호 박사, 임재혁 학생이 제104회 미국교통위원회(Transportation Research Board, 이하 TRB) 연례 학술행사에서 2025년도 최우수논문상(2025 Outstanding Paper Award)을 수상했다. 이번 수상은 TRB 자전거 교통 위원회(Committee on Bicycle Transportation)가 선정한 것으로, 10점 만점중 10점을 받아 수상하게 되었다.
올해로 104년의 역사를 가진 TRB는 미국 국립과학·공학·의학 아카데미(The National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 이하 NASEM)에 소속된 권위 있는 기관으로, 매년 6천 편 이상의 논문이 제출되는 교통 분야 최대·최고 수준의 학술행사를 개최하며, 소수의 뛰어난 논문만이 철저한 심사를 거쳐 수상자로 선정된다.
특히 매우 극소수의 저자에게만 주어지는 Outstanding Paper Award는 TRB의 다양한 세션과 워크숍에서 발표된 연구 논문 중에서 엄격한 심사과정을 거쳐 연구가 독창적이며 학문적 기여가 크고 특히 문제 해결을 위한 실용적 접근을 주요 평가항목으로 한다. 연구의 방법론, 데이터 분석, 결과의 신뢰성 또한 모두 중요한 평가 기준이다. 특히 연구주제가 현 시점에서 교통분야의 중요한 문제점을 다루어야 한다.
이번 최우수논문상 수상은 마이크로모빌리티 분야에서 최근 각광받고 있는 공유 자전거, 전동킥보드 등 개인형 이동수단의 안전 문제를 다루어 더욱 주목받고 있다. 박현철 학생의 논문은 운전자와 자전거·전동킥보드 이용자 간 충돌 위험을 시뮬레이터 기반으로 분석하고, 안전한 도로 환경을 구축하기 위한 인프라 개선 및 정책적 방향을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
박현철 학생은 “동료들이 있었기에 더욱 의미 있는 상”이라며, “본인도 좋은 동료 연구자로서 함께 교통 안전 분야에서 흥미로운 연구를 지속하겠다”고 소감을 밝혔다. 그는 석사 재학 기간 중 ▲Q1급 국제 저널 논문 2편 게재(각각 제1저자, 제2저자), ▲한국연구재단 석사과정생 연구장려금 지원사업 선정, ▲KAIST 대학원생 우수논문상 등 다양한 성과를 거두었으며, 다가오는 봄학기부터 박사과정을 시작할 예정이다.
한편, 김인희 교수 연구실(TUPA Lab)은 이번 TRB 학술행사에서 총 9편의 논문을 발표하며, 메타버스 기반 자율주행 성능 검증, 교통 시뮬레이션 개발 등 미래 교통기술 전반을 아우르는 연구 역량을 선보였다. 교통 분야 세계 최고의 권위를 자랑하는 TRB에서 성과를 인정받음으로써, 연구실의 우수성과 향후 연구 방향에 대한 기대가 더욱 높아지고 있다.
2025.02.19
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최대 11배 빨라진 PIM 반도체 네트워크 개발
최근 인공지능, 빅데이터, 생명과학 등 연구에 사용되는 메모리 대역폭이 차지하는 비중이 높아, 메모리 내부에 연산장치를 배치하는 프로세싱-인-메모리(Processing-in-Memory, 이하 PIM) 반도체에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 국제 공동 연구진이 기존의 PIM 반도체가 내부장치를 활용하면서도 통신을 할때 반드시 PIM 반도체 외부로 연결되는 CPU를 통해야한다는 문제점으로 발생한 병목현상을 해결했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 미국 노스이스턴 대학(Northeastern Univ.), 보스턴 대학(Boston Univ.)와 스페인 무르시아 대학(Universidad de Murcia)의 저명 연구진과‘PIM 반도체 간 집합 통신에 특화된 인터커넥션 네트워크 아키텍처’를 통한 공동연구로 PIM 반도체의 통신 성능을 비약적으로 향상하는 기법을 개발했다고 19일 밝혔다.
김동준 교수 연구팀은 기존 PIM 반도체가 갖는 메모리 내부 연산 장치 간 통신 구조의 한계를 밝히고, 기존에 메모리 내부에 존재하는 데이터 이동을 위한 버스 구조를 최대한 활용하면서 각 연산장치를 직접적으로 상호 연결하는 *인터커넥션 네트워크 구조를 적용함으로써 PIM 반도체의 통신 성능을 극대화하는 기법을 제안했다.
※ 인터커넥션 네트워크(interconnection network): 다중 연산 장치를 포함하는 대규모 시스템 설계에 쓰이는 연산 장치 간 연결 구조를 말한다. 인터커넥션 네트워크는 다중 연산 장치를 포함하는 시스템 설계의 필수 요소 중 하나로써 시스템 규모가 커질수록 더욱 중요해지는 특징이 있다.
이를 통해 PIM 반도체를 위한 연산 과정에서 통신 처리를 위한 CPU의 개입을 최소화해 PIM 반도체 시스템의 전체적인 성능과 활용성을 높인 PIM 반도체에 특화된 인터커넥션 네트워크 구조를 개발했다.
메모리 공정은 복잡한 로직의 추가가 어렵다는 문제점이 있는데 김동준 교수팀이 개발한 네트워크 구조는 PIM에서 비용 효율적인 인터커넥트를 구현했다.
이 구조는 병렬 컴퓨팅과 기계학습 분야에서 널리 활용되는 집합 통신(Collective communication) 패턴에 특화돼 있으며, 각 연산장치의 통신량과 데이터 이동 경로를 미리 파악할 수 있다는 집합 통신의 결정성(determinism) 특징을 활용해 기존 네트워크에서 비용을 발생시키는 주요 구성 요소들을 최소화시켰다.
기존 PIM 반도체들이 통신하기 위해서는 CPU를 거쳐야만 하기 때문에 상당한 성능 손실이 있었다. 하지만, 연구팀은 PIM 특화 인터커넥션 네트워크를 적용하면 기존 시스템 대비 어플리케이션 성능을 최대 11배 향상했다고 밝혔다. 그 이유는 PIM 반도체의 내부 메모리 대역폭 활용률을 극대화하고 PIM 메모리 시스템의 규모가 커짐에 따라 통신 성능의 확장성이 함께 증가했기 때문이다.
최근 미국 전기전자공학회(IEEE) 컴퓨터 아키텍쳐 분야에서는 한국 최초로 2025 IEEE 펠로우(석학회원)로 선임되었고 이 연구를 주도한 김동준 교수는 “데이터 이동(data movement)을 줄이는 것은 PIM을 포함한 모든 시스템 반도체에서 핵심적인 요소이며, PIM은 컴퓨팅 시스템의 성능과 효율성을 향상할 수 있지만 PIM 연산장치 간 데이터 이동으로 인해 성능 확장성이 제약될 수 있어 응용 분야가 제한적이고, PIM 인터커넥트가 이에 대한 해법이 될 수 있다”고 연구의 의의를 설명했다.
전기및전자공학부 손효준 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국 네바다주 라스베이거스에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 ‘2025 IEEE International Symposium on High Performance Computer Architecture, HPCA 2025’에서 올 3월에 발표될 예정이다. (논문명: PIMnet: A Domain-Specific Network for Efficient Collective Communication in Scalable PIM)
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.19
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초경량·고강도 동시 갖춘 첨단 신소재 개발
최근 자동차, 항공, 모빌리티 등 첨단 산업에서는 경량화와 동시에 우수한 기계적 성능을 갖춘 소재에 대한 수요가 증가하고 있다. 국제 공동연구진이 나노 구조를 활용한 초경량 고강도 소재를 개발하여 향후 맞춤형 설계를 통해 다양한 산업에 응용 가능성을 제시했다.
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 토론토 대학(Univ. of Toronto) 토빈 필레터 교수(Prof. Tobin Filleter) 연구팀과 협력해, 높은 강성과 강도를 유지하면서도 경량성을 극대화한 나노 격자 구조를 개발했다고 18일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구에서 격자 구조의 보(beam) 형상을 최적화해 경량성을 유지하면서도 강성과 강도를 극대화하는 방안을 모색했다.
특히, 다목적 베이지안 최적화(Multi-objective Bayesian Optimization) 알고리즘*을 활용해 인장 및 전단 강성 향상과 무게 감소를 동시에 고려하는 최적 설계를 수행했다. 기존 방식보다 훨씬 적은 데이터(약 400개)만으로도 최적의 격자 구조를 예측하고 설계할 수 있음을 입증했다.
*다목적 베이지안 최적화 알고리즘: 여러 목표를 동시에 고려해 최적의 해결책을 찾는 방법으로, 불확실도가 있는 상황에서도 효율적으로 데이터 수집과 결과 예측을 반복하며 최적화를 진행
연구팀은 더 나아가, 나노 스케일에서는 크기가 작아질수록 기계적 특성이 향상되는 효과를 극대화하기 위해 열분해 탄소(pyrolytic carbon) 소재*를 활용해 초경량·고강도·고강성 나노 격자 구조를 구현했다.
*열분해 탄소 소재: 높은 온도에서 유기물을 분해해 얻는 탄소 물질로, 내열성과 강도가 뛰어나 다양한 산업에서 사용 예를 들어, 고온에서도 변형되지 않는 코팅재로 활용되어 반도체 장비나 인공 관절 코팅에 쓰임
이를 위해 이광자 중합(two-photon polymerization, 2PP) 기술*을 적용해 복잡한 나노 격자 구조를 정밀하게 제작했으며, 기계적 성능 평가 결과 해당 구조가 강철에 버금가는 강도와 스티로폼 수준의 경량성을 동시에 갖추고 있음을 확인했다.
*이광자 중합 기술: 레이저 빔을 이용해 특정 파장의 두 개의 광자가 동시에 흡수될 때만 중합 반응이 일어나도록 하는 원리를 기반으로 하는 첨단 광학 제조 기술
또한, 멀티포커스 이광자 중합(multi-focus 2PP) 기술을 이용해 나노스케일의 정밀도를 유지하면서도 밀리미터 스케일의 구조물 제작이 가능함을 연구팀은 입증했다.
유승화 교수는 “이번 기술은 기존 설계 방식의 한계로 지적되던 응력 집중 문제를 3차원 나노 격자 구조를 통해 혁신적으로 해결함으로써, 초경량성과 고강도를 동시에 구현한 신소재 개발에 중요한 진전을 이루었다”라고 말했다.
이어 유 교수는 “데이터 기반 최적화 설계와 정밀 3D 프린팅 기술을 융합한 이 기술은 항공우주 및 자동차 산업의 경량화 수요에 부응할 뿐만 아니라, 맞춤형 설계를 통한 다양한 산업 응용 가능성을 열어갈 것으로 기대된다”라고 강조했다.
이번 연구는 피터 설레스 박사(Dr. Peter Serles)와 KAIST 여진욱 박사가 공동 제1 저자로 연구를 주도했으며, 유승화 교수와 토빈 필레터 교수가 교신 저자로 참여했다.
연구 결과는 세계적인 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2025년 1월 23일 게재됐다.(논문 제목: Ultrahigh Specific Strength by Bayesian Optimization of Lightweight Carbon Nanolattices) DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202410651
이번 연구는 과학기술정보통신부에서 지원하는 다상소재 혁신생산공정 연구센터 과제(ERC사업)와 식품의약품안전처의 M3DT(의료기기 디지털 개발도구) 과제, KAIST 국제협력사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.18
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차미영 교수, 2024 ACM Distinguished Member 선정
우리대학 전산학부 차미영 교수가 미국 컴퓨터학회(ACM, Association for Computing Machinery)의 ‘Distinguished Member(특훈회원)’로 선정됐다.
차 교수는 허위 정보 분석, 사기 감지, 빈곤 맵핑(Poverty Mapping) 등 계산 사회과학(Computational Social Science) 연구에서 두드러진 기여를 한 공로를 인정받았다. ACM Distinguished Member는 컴퓨터 및 정보기술 분야에서 연구 업적이 뛰어나고, 후학과 연구자들에게 롤모델이 되는 인물에게 수여되는 영예로운 지위다. ACM은 2006년부터 전체 회원 중 상위 10％ 이내에서 Distinguished Member를 선정하고 있다.
차 교수는 2008년 우리 대학 전산학부에서 박사학위를 취득한 후, 2010년 KAIST에 부임해 현재 ‘인류를 위한 데이터과학(Humanity for Data Science)’ 연구실을 이끌고 있다. 또한, 독일 막스플랑크 연구소에서도 연구를 병행하며 국제적인 연구 협력을 이어가고 있다.
2025.02.17
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김정호 교수, 한국반도체학술대회 ‘2025 강대원 상’ 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김정호 교수가 회로·시스템 분야 '2025년 강대원 상'을 한국반도체학술대회 상임운영위원회로부터 수상한다. 김 교수는 HBM 개발에 기여한 공로를 인정받아 SK하이닉스 이강욱 부사장과 함께 수상한다. 시상식은 13일 오후 강원도 하이원그랜드호텔에서 한국반도체산업협회 · 한국반도체연구조합 · DB하이텍이 공동으로 주관, 개최하는 ‘제32회 한국반도체학술대회(KCS 2025)’ 개막식에서 진행된다.
강대원 상은 세계 최초로 모스펫(MOSFET)과 플로팅게이트를 개발해, 반도체 기술 발전에 신기원을 이룩한 고(故) 강대원 박사를 기리기 위해 제정되었으며, 한국반도체학술대회 상임운영위원회가 지난 2017년 열린 제24회 반도체 학술대회부터 강대원 박사를 이을 인재들을 발굴, 선정해서 시상하고 있다.
김정호 교수는 ‘HBM 아버지’로 불리는 인공지능 반도체 분야의 세계적 권위자이다. 지난 20년 이상 HBM 관련 설계 기술을 세계적으로 주도해 왔다. 특히 HBM 실리콘관통전극(TSV), 인터포저, 신호선 설계(SI), 전력선 설계(PI) 등을 연구하며 세계적으로 연구의 독창성을 인정받고 있다. 이것뿐만 아니라 2010년부터 HBM 상용화 설계에 직접 참여하고 있다. 그 결과, 현재의 인공지능 시대를 가능하게 했다는 평가를 받는다.
최근에는 6세대 HBM인 HBM4를 비롯해, HBM5, HBM6와 같은 차세대 HBM 구조와 아키텍트를 주도적으로 연구 중이다. 여기에 한 걸음 더 나아가 HBM 설계를 인공지능으로 자동화하려는 시도를 병행하고 있다. 특히 강화학습과 생성 인공지능을 결합해 HBM의 전기적, 열적 최적화 연구를 세계적 수준으로 이끌며, 이 분야의 연구를 선도하고 있다.
작년 6월에는, 삼성전자와 공동으로 KAIST에 ‘시스템아키텍트대학원’을 설립해 인공지능 반도체 분야 H/W 및 S/W 동시 설계가 가능한 고급 전문 인력을 양성하는 데 힘쓰고 있으며, 2018년부터 삼성전자 산학협력센터장을 맡고 있다. 또 네이버 ‧ 인텔과 협력해 KAIST에 AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)를 설립하는 등 AI 반도체 설계와 더불어 AI 클라우드, AI 데이터 센터 성능 최적화를 목표로 반도체 산업의 신생태계 구축에도 기여하고 있다.
IEEE(국제전기전자공학자학회) 석학회원(Fellow)인 김 교수는 이와 같이 반도체 분야 연구와 교육을 통해 산업 발전에 기여한 공로를 인정받아 KAIST 학술상, KAIST 연구대상, KAIST 국제협력상, IEEE 기술 업적상 등을 수상했으며. IEEE 등 여러 국제학회에서 20여 차례에 걸쳐 '최고 논문상‘을 받는 등 학술적인 면에서도 큰 성과를 거두고 있다.
‘강대원 상’은 한국반도체학술대회 상임운영위원회가 세계적인 반도체 연구자인 고(故) 강대원 박사의 업적을 재조명하기 위해 지난 2017년, 처음 제정한 상이다. 강 박사는 미국 벨연구소에 입사해 1960년 이집트 출신 아탈라 박사와 트랜지스터 모스펫(MOS-FET)을 개발, 현대 반도체 기술의 핵심 토대를 마련했다. 또 플래시메모리 근간인 플로팅게이트를 세계 최초로 개발하기도 했다.
한편 한국반도체산업협회와 한국반도체연구조합, DB하이텍이 12~14일 강원도 하이원그랜드호텔에서 개최하는 32회 한국반도체학술대회에는 삼성전자·SK하이닉스·DB하이텍 등 반도체 기업을 포함해 국내 4,200명 이상의 반도체 분야 산·학·연 전문가와 학생이 참석해 역대 최대 규모인 1,659편 논문을 발표하는 등 연구 성과를 공유한다.
2025.02.12
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기계공학과 공경철 교수, 올해의 KAIST인상 수상
우리 대학은 개교 54년을 맞이하여 ‘올해의 KAIST인상’ 수상자로 공경철 기계공학과 교수를 선정했다.
‘올해의 KAIST인상’은 탁월한 학술 및 연구 실적으로 국내외에서 KAIST의 발전을 위해 노력한 구성원에게 수여하는 상으로 지난 2001년에 처음 제정됐다.
24번째 수상자로 선정된 공경철 교수는 4년마다 신체 장애를 로봇 기술로 극복하는 국제대회인 ‘2024 사이배슬론(Cybathlon)’에서 2020년에 이어 2회 연속 금메달을 석권하며 KAIST 로봇기술의 위상을 전 세계에 알린 공로를 인정받았다.
공경철 교수팀이 개발한 ‘워크온 슈트(WalkON Suit) F1’은 하반신 완전마비 장애인에게 일상생활에서 실질적인 도움을 제공할 수 있는 웨어러블 로봇으로, 기술의 우수성과 사회적 가치를 모두 인정받아 국제대회에서 금메달뿐만 아니라 특별 심사위원상(Jury Award)까지 수상하는 쾌거를 이루었다.
공경철 교수의 웨어러블 로봇 기술은 장애인의 보행 보조 기능을 넘어, 일상에서 직면하는 다양한 어려움을 극복할 수 있도록 하여 대중의 큰 공감과 관심을 끌어내었다. 특히, 최근 발표한 로봇은 휴머노이드와 웨어러블 로봇이 결합된 형태를 보이며, 기술적 초격차와 대중적 인기라는 두 가지 성과를 동시에 이룰 수 있었다.
공경철 교수는 ”오늘 이 상은 저와 저희 연구팀에게 큰 응원과 격려가 되지만, 동시에 KAIST에 대한 사회적 기대를 다시금 되새기는 계기가 되었다.” 라고 전했다.
이어, 공 교수는 ”특히 신체적으로 어려움을 겪는 장애인, 근로자, 고령자분들의 삶에 실질적인 도움이 될 수 있도록, ‘따뜻한 최첨단 기술’을 실현하는 데 최선을 다하겠다. 그것이 바로 KAIST의 3C 정신인 창의(Creativity)·도전(Challenge)·배려(Caring) 정신을 실천하는 길이라 믿으며, 오늘의 영광을 사명감으로 가슴에 새기고 더욱 정진하겠다.”라고 소감을 밝혔다.
이날 기념식에서는 교육, 학술, 국제협력 성과가 탁월하거나 KAIST의 위상에 크게 공헌한 총 47명의 교원에게도 특별 포상이 진행된다.
김택수 기계공학과 교수는 최첨단 박막소재의 기계적 물성 측정 및 향상 기술에 관한 혁신적인 연구를 통해 대한민국 반도체 및 디스플레이 산업 발전에 크게 기여한 공로로 ‘학술대상’을 수상한다.
‘창의강의대상’은 혁신적·융합적 강의를 통해 학생들이 자기주도적으로 뇌과학 및 인지신경과학을 학습할 수 있도록 이끌어낸 정아인 바이오및뇌공학과 교수가 수상한다.
양용수 물리학과 교수는 질문과 토론 중심의 강의 개편과 적극적인 수업분위기 조성을 통해 학생들의 교육 만족도를 크게 높인 것으로 평가받아 ‘우수강의대상’을 받는다.
’공적대상‘은 방효충 항공우주공학과 교수가 수상한다. 방 교수는 국방특화연구센터, 미래도전 연구과제, 한화스페이스허브-카이스트 우주기술연구센터 등의 연구센터를 유치하여 대규모 연구사업을 수주하였으며, 다양한 국제활동과 대외 위원회 활동을 통해 국방과 우주항공 분야의 발전에 기여하였다. 또한, 2024년에는 우주항공청 설립과 함께 국가우주위원회 부위원장직을 담당하며 학교의 위상을 강화한 공로다.
화학과 임미희 교수는 ’국제협력대상‘을 받는다. 임 교수는 세계적으로 인정받는 한국 대표 화학자로서 뛰어난 연구 능력과 리더십으로 국내외 기초과학의 연구, 국제화, 교육 및 과학자 육성 등에 크게 기여한 공로를 인정받았다.
이광형 총장은 “남들이 가지 않은 새로운 분야에 도전하고 기존의 한계를 뛰어넘기 위해 헌신하는 구성원들의 노력이야말로 KAIST의 정신”이라고 말했다. 이어 “오늘은 수상자를 비롯해 성과를 이루기 위해 힘쓴 모든 구성원이 함께 기쁨을 나누고 축하받는 날이 되길 바란다.”라고 전했다.
2025.02.12
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감정노동 근로자 정신건강 살피는 AI 나왔다
감정노동이 필수적인 직무를 수행하는 상담원, 은행원 근로자들은 실제로 느끼는 감정과는 다른 감정을 표현해야 하는 상황에 자주 놓이게 된다. 이런 감정적 작업 부하에 장시간 노출되면 심각한 정신적, 심리적 문제뿐만 아니라 심혈관계 및 소화기계 질환 등 신체적 질병으로도 이어질 수 있어 이는 심각한 사회 문제로 여겨지고 있다. 한미 공동 연구진은 인공지능을 활용해서 근로자의 감정적 작업 부하를 자동으로 측정하고 실시간으로 모니터링할 수 있는 새로운 방법을 제시했다.
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀은 중앙대학교 박은지 교수팀, 미국 애크런 대학교의 감정노동 분야 세계적인 석학인 제임스 디펜도프 교수팀과 다학제 연구팀을 구성해 근로자들의 감정적 작업 부하를 실시간으로 추정해 심각한 정신적, 신체적 질병을 예방할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 11일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구를 통해 근로자가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 내는데 성공했다. 이 시스템은 기존의 설문이나 인터뷰 같은 주관적인 자기 보고 방식에 의존하지 않고도 감정적 작업 부하를 실시간으로 평가할 수 있어 근로자들의 정신건강 문제를 사전에 예방하고 효과적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 이 시스템은 콜센터뿐만 아니라 고객 응대가 필요한 다양한 직종에 적용될 수 있어 감정 노동자들의 장기적인 정신건강 보호에 크게 기여할 것으로 기대된다.
기존 연구는 주로 사무실에서 컴퓨터를 사용해 서류 업무를 주로 다루는 직장인의 인지적 작업 부하(정보를 처리하고 의사결정을 내리는 데 필요한 정신적 노력)를 다뤘으며, 고객을 상대하는 감정 노동자들의 작업 부하를 추정하는 연구는 전무한 상황이었다.
감정 노동자들의 감정적 작업 부하는 고용주로부터 요구되는 정서 표현 규칙과 관련이 깊다. 특히 감정노동이 요구되는 상황에서는 자신의 실제 감정을 억제하고 친절한 응대를 해야 하기 때문에 대체적으로 근로자의 감정이나 심리적 상태가 표면적으로 드러나 있지 않다.
기존의 감정-탐지 인공지능 모델들은 주로 인간의 감정이 표정이나 목소리에 명백하게 드러나는 데이터를 활용해 모델을 학습해왔기 때문에 자신의 감정을 억제하고 친절한 응대를 강요받는 감정 노동자들의 내적인 감정적 작업 부하를 측정하는 것은 어려운 일로 여겨져 왔다.
모델 개발을 위해서는 현실을 충실히 반영한 고품질의 상담 시나리오 데이터셋 구축이 필수적어서 연구팀은 현업에 종사 중인 감정 노동자들을 대상으로 고객상담 데이터셋을 구축했다. 일반적인 콜센터 고객을 응대 시나리오를 개발하여 31명의 상담사로부터 음성, 행동, 생체신호 등 다중 모달 센서 데이터를 수집했다.
연구팀은 인공지능 모델 개발을 위해 고객과 상담사의 음성 데이터로부터 총 176개의 음성특징을 추출했다. 음성 신호 처리를 통해서 시간, 주파수, 음조 등 다양한 종류의 음성특징이 추출하며, 대화 내용은 고객의 개인정보 보호를 위하여 사용하지 않았다. 정서 표현 규칙으로 인한 상담사의 억제된 감정 상태를 추정하기 위하여 상담사로부터 수집된 생체신호로부터 추가적인 특징을 추출했다.
피부의 전기적 특성을 나타내는 피부 전도도(EDA, Electrodermal activity) 13개의 특징, 뇌의 전기적 활성도를 측정하는 뇌파(EEG, Electroencephalogram) 20개의 특징, 심전도(ECG, Electrocardiogram) 7개의 특징, 그 외 몸의 움직임, 체온 데이터로부터 12개의 특징을 추출했다. 총 228개의 특징을 추출해 9종의 인공지능 모델을 학습하여 성능 비교 평가를 수행했다.
결과적으로, 학습된 모델은 상담사가 감정적 작업 부하가 높은 상황과 그렇지 않은 상황을 87%의 정확도로 구분해 냈다. 흥미로운 점은 기존 감정-탐지 모델에서 대상의 목소리가 성능 향상에 기여하는 주요한 요인이었지만 본인의 감정을 억누르고 친절함을 유지해야 하는 감정노동의 상황에서는 상담사의 목소리가 포함될 경우 오히려 모델의 성능이 떨어지는 현상을 보였다는 것이다. 그 외에 고객의 목소리, 상담사의 피부 전도도 및 체온이 모델 성능 향상에 중요한 영향을 미치는 특징으로 밝혀졌다.
이의진 교수는 "감정적 작업 부하를 실시간으로 측정할 수 있는 기술을 통해 감정노동의 직무 환경 개선과 정신건강을 보호할 수 있다”며 "개발된 기술을 감정 노동자의 정신건강을 관리할 수 있는 모바일 앱과 연계하여 실증할 예정이다”고 말했다.
중앙대학교 박은지 교수(KAIST 전산학부 박사 졸업)가 제1 저자이며 유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 최우수 학술지인 「Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies」 2024년 9월호에 게재됐다. 또한, 이 연구는 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 최우수 학술대회인 ACM UbiComp 2024에서 발표됐다. (논문제목: Hide-and-seek: Detecting Workers’ Emotional Workload in Emotional Labor Contexts Using Multimodal Sensing, https://doi.org/10.1145/3678593)
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원 ICT융합산업혁신기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.11
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수면 무호흡증 실시간 진단 센서 개발
이산화탄소는 주요 호흡 대사 산물로서, 날숨 내 이산화탄소 농도의 지속적인 모니터링은 호흡·순환기계 질병을 조기 발견 및 진단하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라, 개인 운동 상태 모니터링 등에 폭넓게 사용될 수 있다. 우리 연구진이 마스크 내부에 부착하여 이산화탄소 농도를 정확히 측정하는데 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다고 10일 밝혔다.
기존 비침습적 이산화탄소 센서는 부피가 크고 소비전력이 높다는 한계가 있었다. 특히 형광 분자를 이용한 광화학적 이산화탄소 센서는 소형화 및 경량화가 가능하다는 장점에도 불구하고, 염료 분자의 광 열화 현상으로 인해 장시간 안정적 사용이 어려워 웨어러블 헬스케어 센서로 사용되는 데 제약이 있었다.
광화학적 이산화탄소 센서는 형광 분자에서 방출되는 형광의 세기가 이산화탄소 농도에 따라 감소하는 점을 이용하며, 형광 빛의 변화를 효과적으로 검출하는 것이 중요하다.
이를 위해 연구팀은 LED와 이를 감싸는 유기 포토다이오드로 이루어진 저전력 이산화탄소 센서를 개발했다. 높은 수광 효율을 바탕으로 형광 분자에 조사되는 여기 광량이 최소화된 센서는 수 mW 수준을 소비하는 기존 센서에 비해 수십 배 낮은 171μW의 소자 소비전력을 달성했다.
연구팀은 또한 이산화탄소 센서에 사용되는 형광 분자의 광 열화 경로를 규명해 광화학적 센서에서 사용 시간에 따라 오차가 증가하는 원인을 밝히고, 오차 발생을 억제하기 위한 광학적 설계 방법을 제시했다.
이를 기반으로, 연구팀은 기존 광화학적 센서의 고질적 문제였던 광 열화 현상에 따른 오차 발생을 효율적으로 감소시키고 동일 재료에 기반한 기존 기술은 20분 이내인데 반해 최대 9시간까지 안정적으로 연속 사용이 가능하며, 이산화탄소 감지 형광 필름 교체시 다회 활용도 가능한 센서를 개발했다.
개발된 센서는 가볍고(0.12 g), 얇으며(0.7 mm), 유연하다는 장점을 기반으로 마스크 내부에 부착되어 이산화탄소 농도를 정확히 측정했다. 또한, 실시간으로 들숨과 날숨을 구별해 호흡수까지 모니터링 가능한 빠른 속도와 높은 해상도를 보였다.
유승협 교수는 "개발한 센서는 저전력, 고안정성, 유연성 등 우수한 특성을 가져 웨어러블 디바이스에 폭넓게 적용될 수 있어 과탄산증, 만성 폐쇄성 폐질환, 수면 무호흡 등 다양한 질병의 조기 진단에 사용될 수 있다”면서 “특히, 분진 발생 현장이나 환절기 등 장시간 마스크 착용 환경에서의 재호흡에 따른 부작용 개선에도 사용될 것으로 기대된다ˮ 라고 밝혔다.
신소재공학과 김민재 학사과정과 전기및전자공학부 최동호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 Cell 자매지인 `디바이스(Device)' 온라인판에 지난달 22일 공개됐다. (논문명: Ultralow-power carbon dioxide sensor for real-time breath monitoring) DOI: https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100681
한편 이번 연구는 산업통상자원부 소재부품기술개발사업, 한국연구재단 원천기술개발사업, KAIST 학부생 연구참여 프로젝트 (URP) 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.10
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고활성 수소연료전지 촉매 개발, ‘백금 사용량 1/3 저감, 내구성 2배 향상’
우리 대학 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 인하대학교 함형철 교수 연구팀과 공동연구를 통해 수소연료전지의 핵심 소재인 전극에 들어가는 백금의 사용량 저감에 성공하였으며, 내구성이 향상된 촉매 소재를 개발했다고 7일 밝혔다.
수소차의 동력원으로 사용되는 양성자 교환막 연료전지(proton exchange membrane fuel cell, PEMFC)는 값비싼 백금 촉매 소재를 사용한다. 따라서, 백금 사용량 저감 및 반응 중 안정적인 활성을 갖는 촉매 소재 개발이 양성자 교환막 연료전지 기술 개발에 있어 중요한 부분을 차지한다.
연료전지는 백금 촉매의 성능을 높여 백금 사용량을 줄이려는 전략으로 상대적으로 값싼 비귀금속과의 합금화를 주로 사용한다. 그러나, 일반적인 합금 촉매의 경우 비귀금속이 반응 중 녹아 나올 수 있으며, 녹아 나온 비귀금속에 의해 연료전지가 손상되는 추가 문제를 유발할 수 있다.
이를 해결하기 위한 전략으로, 녹아 나온 상태에서도 연료전지에 손상을 주지 않는 것으로 알려진 아연을 촉매 개발에 이용하였다. 하지만, 다른 비귀금속에 비해 아연의 낮은 *환원 전위로 인해 백금-아연 촉매를 제작하는 데에 또 다른 어려움이 있다.
(*환원 전위: 주로 금속 원소의 환원 반응이 일어나는 기준이 되는 평형 전위 값을 의미하며, 해당 값이 클수록 금속으로 환원되려는 성질이 강함)
공동연구팀은 백금과 비귀금속을 반응기 내부에서 동시에 환원시켜 제조하는 일반적인 방법이 아닌, 아연 단일원자 구조를 포함한 탄소 *담지체를 먼저 제조한 후 담지체에 존재하는 원자 단위로 분산된 아연을 이용하는 방법을 적용하였다.
(*담지체: 전기화학촉매의 분산성, 안정성을 높이기 위해 촉매와 함께 사용되는 물질. 일반적으로 탄소 기반 물질이 사용됨)
구체적인 전략으로는, 제조된 아연 단일원자 구조를 포함한 탄소 담지체 위에 백금 나노입자를 합성하였다. 그 후, 고온 열처리를 통해 담지체에 존재하는 아연 원자가 백금 나노입자로 이동하면서 원자 수준에서 정렬된 구조를 갖는 백금-아연 나노입자 구조로 전환되었다.
합성된 백금-아연 나노입자 촉매는 일반적인 방법에 비해 아연을 효과적으로 도입할 수 있었으며, 고온 열처리 과정에서 입자끼리 뭉치는 현상을 억제하여 나노입자가 갖는 넓은 표면적을 효과적으로 사용하는 데에 긍정적인 영향을 주었다.
또한, 무질서한 배열인 합금 구조가 아닌 원자 수준에서 정렬된 구조의 백금-아연 나노입자의 촉매를 제조하여, 향상된 성능과 내구성을 보일 수 있었다.
동일 백금 사용량 기준으로 촉매의 성능을 비교한 결과, 상용 백금 나노입자 촉매 대비 백금-아연 나노입자에서 3배의 성능 향상을 보였다.
더불어, 연료전지 구동 환경 모사 실험의 전과 후의 성능 비교를 통해 내구성 평가를 진행하였으며, 상용 백금 나노입자 촉매 대비 공동연구팀이 개발한 백금-아연 나노입자 촉매에서 2배의 내구성 향상을 보였다.
공동연구팀은 우수한 내구성을 뒷받침하기 위해 밀도범함수 이론 기반 연산을 이용하였다. 백금-아연 나노입자와 아연 단일원자 담지체 사이에서 강한 결합력을 확인하였으며, 이를 바탕으로 백금-아연 나노입자 촉매의 우수한 내구성을 설명했다.
조은애 교수는 “일반적인 방법으로는 구현이 어려운 백금-아연 나노입자 촉매를 아연 단일원자 구조 담지체를 이용하여 합성할 수 있었다”고 설명하며, “저렴하고 매장량이 풍부한 금속인 아연을 활용하여 백금 사용량을 기존 상용 촉매 대비 1/3 수준으로 줄일 수 있었으며, 내구성 또한 향상된 촉매를 개발할 수 있었다”고 평가했다.
우리 대학 신소재공학과 이광호 박사과정이 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 화학 공학 분야 국제 학술지 ‘케미컬 엔지니어링 저널(Chemical Engineering Journal)’ 2025년 2월 1일자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Anchoring ordered PtZn nanoparticles on MOF-derived carbon support for efficient oxygen reduction reaction in proton exchange membrane fuel cells)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.07
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논문 마이닝부터 합성 조건 추천까지, MOF 연구를 혁신하는 대규모 언어 모델
우리 연구진이 챗GPT를 활용해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs) 연구 논문에서 실험 데이터를 자동으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(이하 L2M3)을 개발했다. L2M3는 MOF의 합성 조건 및 물성 정보를 체계적으로 수집하며, 분류, 정보 식별 및 데이터 추출 작업에서 각각 98.3%, 97.3%, 95.3%의 높은 정확도를 기록했다. 또한, 추출한 데이터를 기반으로 MOF의 합성 조건을 추천하는 시스템을 개발하여 연구자들의 실험 과정 최적화를 지원하고 있어 화제가 되고 있다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 급격한 발전에 주목하며, 이를 활용을 통해 금속 유기 골격체 문헌에서 MOF의 합성 및 물성 정보를 대량으로 추출하는 데이터 마이닝 툴(L2M3)를 개발했다고 7일 발표했다.
최근 MOF에 대한 연구들이 활발히 진행되어 MOF 실험 데이터가 축적되고 있다. 이에 따라 MOF 연구의 발전을 위해서는 신뢰할 수 있는 실험 데이터 확보가 필수적이며, 특히 논문에 산재한 합성 조건과 물성 정보를 효과적으로 정리하는 것이 큰 과제로 남아 있다. 기존에도 MOF 관련 데이터를 활용하려는 시도가 있었으나, 대부분 일부 특정 특성에 국한되어 있어 있다는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 L2M3는 LLM을 활용하여 쉽고 효율적인 데이터 마이닝 환경을 구축함으로써, 데이터 마이닝에 익숙하지 않은 연구자들도 손쉽게 사용할 수 있는 강력한 도구로의 잠재력을 갖추고 있다.
기존 데이터 마이닝 방식으로는 다양한 특성에 대한 정확한 정보 추출이 어려웠으나, L2M3는 LLM의 자연어 처리 능력을 활용하여 더 정밀한 데이터 추출이 가능하다. 특히, 분류(98.3%)와 정보 식별(97.3%)에서 높은 정확도를 기록했으며, 과정이 복잡하여 정확도 확보가 어려운 데이터 추출 단계에서도 95.3%라는 뛰어난 성능을 보였다.
뿐만 아니라, L2M3는 추출된 합성 조건 데이터를 대규모 언어 모델로 미세 조정해 합성 조건 추천 시스템을 개발하였다. 연구자가 전구체 정보를 입력하면 최적의 합성 조건을 제안하여 실험 과정에서 발생하는 시행착오를 줄이고, MOF 합성을 더욱 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다. 이러한 접근 방식은 MOF 연구뿐만 아니라 다양한 재료 과학 분야에서도 데이터 마이닝과 인공지능을 활용한 연구 패러다임을 새롭게 정의할 수 있는 가능성을 제시하고 있다.
김지한 교수는 “이번 연구는 인공지능을 활용한 재료 과학 연구의 새로운 기준을 제시하는 중요한 진전을 의미한다. L2M3는 방대한 과학 문헌에서 실험 데이터를 체계적으로 수집하고 분석함으로써, 기존 데이터 부족 문제를 해결하고 보다 신뢰성 높은 데이터 기반 연구를 가능하게 한다. 향후 L2M3의 데이터 처리 성능과 합성 조건 추천 모델이 더욱 정교화된다면, MOF뿐만 아니라 다양한 재료 연구에서도 혁신적인 발견을 가속화할 것으로 기대된다.” 라고 말했다.
생명화학공학과 강영훈, 이원석 박사, 배태언 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국 화학회지(Journal of the American Chemical Society)'에 지난 1월 21일 게재됐다. (논문명: Harnessing Large Language Models to Collect and Analyze Metal–Organic Framework Property Data Set)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 탑-티어 연구기관 간 협력 플랫폼 구축 및 공동연구 지원사업, 한국연구재단(NRF)의 나노 및 소재기술개발사업, 그리고 국가슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.07
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암세포 발생 순간 되돌리는 분자스위치 발견
조광현 교수 연구팀은 암세포를 죽이지 않고 그 상태만을 변환시켜 정상 세포와 유사한 상태로 되돌리는 암 가역 치료 원천기술을 개발한 바 있다. 이번에는 정상세포가 암세포로 변화되는 순간의 유전자 네트워크에 암 가역화를 유도할 수 있는 분자스위치가 숨겨져 있음을 최초로 밝히는데 성공하였다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 정상세포에서 암세포로 변화하는 순간의 임계 전이(臨界轉移, critical transition) 현상을 포착하고 이를 분석해 암세포를 다시 정상세포로 되돌릴 수 있는 분자스위치를 발굴하는 기술 개발에 성공했다고 5일 밝혔다.
임계 전이란 물이 섭씨 100도에서 증기로 변하는 것처럼 특정 시점에 갑작스러운 상태변화가 일어나는 현상을 말한다. 정상세포가 유전적, 후성유전적 변화의 축적으로 인해 특정 시점에 암세포로 변화되는 과정에도 이러한 임계 전이 현상이 나타난다.
연구팀은 암 발생 과정에서 정상세포가 암세포로 전환되기 직전, 정상세포와 암세포들이 공존하는 불안정한 임계 전이 상태에 놓일 수 있음을 발견하고 이러한 임계 전이 상태를 시스템생물학 방법으로 분석해 암화 과정을 역전시킬 수 있는 암 가역화 분자스위치 발굴 기술을 개발했다. 그리고 이를 대장암세포에 적용해 암세포가 정상세포의 특징을 회복할 수 있음을 분자세포실험으로 확인했다.
암 발생의 임계 전이를 관장하는 유전자 네트워크의 컴퓨터 모델을 단일세포 유전자 발현 데이터로부터 자동 추론해내고 이를 시뮬레이션 분석해 암 가역화 분자스위치를 체계적으로 찾아내는 원천기술을 개발한 것이어서 향후 다른 암종의 가역 치료제 개발에도 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 "정상세포가 되돌릴 수 없는 암세포 상태로 변화되기 직전의 임계 전이 순간을 포착해 암세포의 운명을 다시 정상세포 상태로 되돌릴 수 있는 분자스위치를 발굴해 낸 것이다ˮ라고 말했다.
이어 “특히 이번 연구에서는 그동안 수수께끼로 여겨졌던 암 발생 과정 이면의 세포 내에 어떠한 변화가 일어나는지를 유전자 네트워크 차원에서 상세히 밝혀냈다”며 “암세포의 운명을 다시 정상세포로 되돌릴 수 있는 중요한 단서가 바로 이러한 변화의 순간에 숨어있다는 것을 처음으로 규명한 연구다”라고 강조했다.
우리 대학 신동관 박사(現 국립암센터), 공정렬 박사, 정서윤 박사과정 학생 등이 참여했으며 서울대학교 연구팀이 대장암 환자 오가노이드(체외배양조직)를 제공해 진행된 이번 연구 결과는 와일리(Wiley)에서 출간하는 국제저널 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 1월 22일 字 온라인판 논문으로 출판됐다. (논문명: Attractor landscape analysis reveals a reversion switch in the transition of colorectal tumorigenesis) (DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202412503)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 중견연구사업과 기초연구실사업, 그리고 보건복지부 한국보건산업진흥원의 질병중심 중개연구사업의 지원을 통해 수행됐다.
2025.02.05
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