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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 조회수 215 -
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 조회수 303 -
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 조회수 351 -
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 조회수 229 -
배터리 부담없이 초고해상도 AR·VR 구현 가능성 제시
해상도는 높이고, 전력은 거의 쓰지 않는 새로운 디스플레이 기술이 나왔다. 한국 연구진이 색을 유지할 때 전력을 거의 쓰지 않으면서, 픽셀 하나가 스스로 색을 바꿔 다양한 색을 표현하는 ‘모노픽셀(monopixel)’ 구조를 구현해, 배터리 부담 없이 더 선명한 AR·VR 디스플레이를 만들 수 있는 길을 열었다.
우리 대학은 전기및전자공학부 송영민 교수 연구팀이 광주과학기술원(GIST, 총장 임기철) 정현호 교수팀과 함께, 전기를 이용해 색이 변하는 물질(전기 변색 소재)을 활용해 적은 전력으로 색을 구현하는 새로운 모노픽셀 기술인 ‘재구성가능한 저전력 반사형 모노픽셀(reconfigurable Gires–Tournois resonator, 이하 r-GT)’을 개발했다고 29일 밝혔다.
디스플레이는 더 선명한 화면을 만들기 위해 픽셀을 점점 작게 만들고 있다. 하지만 픽셀이 작아질수록 전력 소모가 커지고, 빛이 줄어드는 문제가 생긴다. 특히 AR·VR 기기처럼 눈 가까이에서 보는 디스플레이는 아주 작은 픽셀과 낮은 전력을 동시에 만족해야 해 구현이 어려운 기술로 꼽힌다.
연구팀이 개발한 r-GT 픽셀은 전기를 가하면 색이 바뀌고, 한 번 바뀐 색은 전기를 끄고도 일정 시간 유지된다. 즉, 색을 바꿀 때만 전력을 쓰고, 유지할 때는 거의 전력이 필요 없는 구조다.
이 기술의 핵심은 두 가지다. 먼저, 전기를 가하면 성질이 변하는 전도성 고분자 ‘폴리아닐린(polyaniline, PANI)’이다. 이 물질은 1볼트(V) 이하의 낮은 전압에서도 반응하며, 빛의 성질(굴절률)이 변하면서 색이 달라진다. 빛의 굴절률은 쉽게 말해 빛이 물질을 통과할 때 얼마나 꺾이는지를 나타내는 값으로, 이 값이 변하면 우리가 보는 색도 함께 변하게 된다.
여기에 빛을 여러 번 반사시켜 특정 색을 더 강하게 만드는 ‘공진 구조(resonator)’를 결합했다. 이 구조는 작은 변화도 크게 증폭해, 적은 전력으로도 선명한 색 표현이 가능하도록 한다.
그 결과, 초저전력(90 μW cm⁻²) 으로도 220°이상의 넓은 색상 변화를 구현했다. 쉽게 말하면, 1cm² 기준 약 0.00009W 수준의 매우 적은 전력만으로도 색상환(360°) 중 절반 이상에 해당하는 범위를 표현할 수 있게 된 것이다.
또 하나의 중요한 특징은 ‘모노픽셀(monopixel)’ 구조다. 기존 디스플레이는 하나의 픽셀을 빨강(R)·초록(G)·파랑(B)으로 나눠 색을 만들지만, 모노픽셀은 픽셀 하나 전체가 스스로 색을 바꾸며 다양한 색을 표현하는 방식이다. 이 방식은 픽셀을 나누지 않기 때문에 같은 면적에서 더 많은 픽셀을 구현할 수 있어 해상도가 높아지고, 빛 손실이 줄어 더 선명한 화면을 구현할 수 있다.
또한 PANI는 전압을 제거한 뒤에도 색 상태를 일정 시간 유지하는 특성을 가진다. 이 덕분에 색을 바꿀 때만 전력을 사용하고, 색을 유지할 때는 거의 전력이 필요 없는 ‘메모리-인-픽셀(memory-in-pixel)’ 디스플레이 구현 가능성도 확인됐다.
연구팀은 이 기술을 통해 색을 넓은 범위(220.6°)로 변화시킬 수 있음을 확인했으며, 픽셀 크기도 1.5마이크로미터(μm) 수준까지 줄일 수 있음을 입증했다. 이는 최대 약 16,900 PPI에 달하는, 눈으로 픽셀을 구분하기 어려운 수준의 초고해상도를 의미한다.
또한 단일 픽셀 구조만으로도 표준 색 영역(sRGB)의 약 절반 수준(48.1%)의 색을 표현할 수 있었으며, 재료 조합을 다양화할 경우 약 70% 수준(69.9%)까지 더 풍부한 색 표현이 가능함을 입증했다.
연구팀은 실제로 5×5 모노픽셀 배열을 제작해 성능을 검증했다. 이때 색을 바꾸는 데 필요한 에너지는 매우 작은 수준(2.31 mJ)으로, 일반 LED 대비 최대 5.8배 이상 적은 전력으로도 색을 구현할 수 있음을 확인했다. 또한 이 구조는 외부 빛을 반사해 화면을 표현하는 반사형 디스플레이로, 주변 조명이 강할수록 오히려 더 잘 보이는 장점도 확인됐다.
이번 연구는 전기화학 소재와 광 공진 구조를 결합해 초저전력으로 풀컬러 구현이 가능함을 보여준 사례다. 향후 AR·VR용 초고해상도 근접형 디스플레이를 비롯해 웨어러블 기기, 야외 정보 표시 장치, 전자종이 등 에너지 효율이 중요한 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다. 또한 색을 유지하는 동안 전력 소모를 최소화할 수 있어, 지속 가능하고 에너지 효율적인 디스플레이 기술로 발전할 가능성도 제시했다.
송영민 교수는 “이번 기술은 전기를 아주 조금만 사용해도 색을 다양하게 바꿀 수 있도록 만든 것”이라며, “앞으로 디스플레이 구동 방식과 결합하면, 더 선명하고 전력 소모가 적은 초고해상도 디스플레이는 물론 다양한 광학 기술로도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
KAIST 전기및전자공학부 정효은 석사박사통합과정 학생이 공동 제1저자, 송영민 교수가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 광학 분야의 권위 있는 국제 학술지인 ‘라이트: 사이언스 앤드 애플리케이션스(Light: Science & Applications, IF 23.4)`에 2월 28일자 온라인 게재됐다.
※ 논문명 : Sub-1-volt, reconfigurable Gires-Tournois resonators for full-coloured monopixel array, DOI : https://www.nature.com/articles/s41377-026-02228-2
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단(NRF)이 지원하는 중견연구사업, 과학기술원 InnoCORE-GIST 사업, 나노 및 소재기술개발사업, 미래의료혁신대응기술개발사업, 해외우수연구기관협력허브구축사업, 산업통상자원부(MOTIE)와 한국산업기술기획평가원이 지원하는 바이오산업기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.30 조회수 762 -
AI 메모리 병목 뚫었다... KAIST 참여 ‘터보퀀트’, 최대 6배 압축
AI 성능을 좌우해온 ‘메모리 병목’이 뚫렸다. 우리 대학이 참여한 국제 공동연구팀이 최대 6배까지 메모리를 줄이면서도 성능은 유지하는 차세대 알고리즘을 공개하며, AI 산업은 물론 반도체 수요 구조까지 바꿀 기술적 전환점을 제시했다. 고용량 중심에서 고효율 중심으로 전환되면서, AI는 더 저렴해지고 빠르게 확산되는 동시에 반도체 수요 역시 질적으로 고도화될 전망이다.
우리 대전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치(Google Research), 딥마인드(DeepMind), 뉴욕대(New York University) 공동 연구팀이 인공지능(AI) 모델의 고질적인 한계로 꼽혀온 메모리 과부하 문제를 해결할 차세대 양자화 알고리즘 ‘터보퀀트(TurboQuant)’를 공개했다고 27일 밝혔다.
AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 바꾼 뒤, 벡터 간 유사도를 계산해 작동한다. 이 과정에서 고정밀(high-precision) 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 필요한 점이 주요 한계로 지적돼 왔다.
터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축해 표현하는 ‘양자화(quantization)’ 기술을 활용한다. 쉽게 말해, 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로, 핵심 정보는 유지하면서도 저장 용량과 연산 부담을 크게 줄이는 기술이다.
이번 연구에서 터보퀀트는 AI 모델 내부 정보를 효율적으로 압축해 정확도 저하를 거의 없이 최대 6배까지 메모리를 절감하는 데 성공했다. 특히 AI 추론 과정에서 가장 큰 장애물로 꼽히는 메모리 병목 문제를 효과적으로 해소한 점이 핵심 성과다.
터보퀀트의 핵심은 두 단계로 나누어진 양자화 구조다. 먼저 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전(Random Rotation)시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화한다. 이 과정은 데이터 내 극단값(outlier)을 줄여 압축 효율을 높이는 역할을 한다. 해당 방식은 한인수 교수가 참여한 기존 연구 ‘폴라퀀트(PolarQuant)’에서도 활용된 바 있다.
이어 2단계에서는 1단계에서 발생한 오차(residual)를 다시 한 번 양자화한다. 이때 적용되는 QJL(Quantized Johnson-Lindenstrauss) 기법은 데이터를 {-1, 1} 값만으로 표현하는 초경량(1비트) 방식으로, 정보 손실을 최소화하면서도 연산 효율을 극대화할 수 있다.
이러한 기술적 발전은 반도체 메모리 시장에도 중장기적인 활력을 불어넣을 것으로 기대된다. 단기적으로는 동일한 AI 모델을 구동하는 데 필요한 메모리 용량이 줄어들어 수요 성장이 둔화되는 것처럼 보일 수 있으나, 전문가들은 오히려 이를 'AI 대중화의 기폭제'로 보고 있다. 낮아진 메모리 문턱은 스마트폰이나 가전 등 온디바이스 AI 기기부터 대규모 데이터센터에 이르기까지 AI 적용 범위를 비약적으로 넓힐 수 있고, 결국 AI 서비스가 일상으로 확산되어 훨씬 더 큰 규모의 서비스에서 새로운 메모리 수요가 창출되는 ‘수요의 질적 고도화’와 ‘양적 팽창’이 동시에 일어날 것으로 기대한다.
특히 터보퀀트의 핵심 기술인 QJL과 폴라퀀트 연구에 KAIST 한인수 교수가 공동 연구자로 참여함으로써, 국내 연구진이 글로벌 빅테크의 핵심 AI 알고리즘 개발에 직접 기여했다는 점에서 의미가 크다.
한인수 교수는 “AI 모델의 성능이 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하는 것이 가장 큰 한계로 지적되어 왔다”며, “이번 연구는 이러한 병목을 효과적으로 줄이면서도 정확도를 유지할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”고 설명했다.
이어 “앞으로 대규모 AI 모델을 보다 효율적으로 운영할 수 있는 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다”고 덧붙였다.
한편, 폴라퀀트 연구는 5월에 개최하는 AI와 통계(머신러닝 이론 포함)를 다루는 국제 최상위 학회인 AISTATS (Artificial Intelligence and Statistics) 2026에서 발표될 예정이며, 한국연구재단의 “기초연구실” 사업 지원 (No. RS-2024-00406715)을 받아 수행되었다.
2026.03.28 조회수 766 -
‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다.
*낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리
우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다.
*3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(2차원) 배열한 데 비해, 데이터를 저장하는 반도체 셀을 위로 층층이 쌓아 더 많은 정보를 저장할 수 있도록 만든 메모리 기술
이번 연구는 데이터를 쓰고 지우는 과정에서 발생하는 고질적인 속도 저하와 신뢰성 문제를 신소재인 ‘붕소 산질화물(Boron Oxynitride, 이하 BON)’을 통해 해결했다는 점에서 큰 의미가 있다.
반도체 메모리에서 데이터가 드나드는 통로인 터널링층(Tunneling Layer)은 그동안 성능과 안정성이라는 두 마리 토끼를 잡는 데 어려움을 겪어왔다. 터널링층은 메모리 셀 내부에서 전자가 이동하는 매우 얇은 통로 역할을 하는 절연층이다.
하지만 기존 소재에서는 성능과 안정성을 동시에 확보하기 어려운 구조적 한계가 있었다. 기존 소재인 실리콘 산질화물(SiON)은 데이터를 지우기 위해 통로를 넓히면 저장된 데이터가 밖으로 새 나가고, 반대로 입구를 좁히면 데이터 삭제 속도가 너무 느려지는 ‘트레이드오프(Trade-off)’현상이 발생했기 때문이다.
이는 메모리 셀 하나에 5비트 정보를 저장하는 차세대 펜타 레벨 셀(Penta-Level Cell, PLC) 기술 구현의 가장 큰 걸림돌이었다. PLC는 하나의 메모리 셀에서 32단계의 전압 상태를 구분해 데이터를 저장하는 방식으로, 같은 크기의 메모리에서도 더 많은 정보를 저장할 수 있게 한다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 실리콘 기반 소재에서 벗어나 완전히 새로운 소재인 BON을 터널링층에 적용했다. 이 소재는 전하의 종류에 따라 문턱 높이가 달라지는 독특한 물리적 특성을 가지고 있다.
연구팀은 이를 활용해 데이터를 지울 때 필요한 전하(정공, hole)는 쉽게 통과시키고, 저장된 데이터를 의미하는 전자(electron)는 밖으로 새어나가지 못하도록 막는‘비대칭 에너지 장벽’구조를 설계했다.
비대칭 에너지 장벽은 전하가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽의 높이가 전하의 종류에 따라 서로 다르게 형성되는 구조를 의미한다. 이를 통해 데이터를 지울 때는 전하가 쉽게 이동하도록 하면서도, 저장된 데이터인 전자가 외부로 누설되는 것을 효과적으로 막을 수 있다. 이는 마치 들어올 때는 잘 열리고 나갈 때는 굳게 닫히는 ‘스마트 출입문’을 반도체 안에 구현한 것과 같은 원리다.
실제 실험 결과, BON 터널링층을 적용한 소자는 기존 대비 데이터 삭제 속도가 최대 23배나 향상되었으며, 수만 번의 반복 사용 후에도 성능 저하가 거의 없는 탁월한 내구성을 보였다. 특히 32개의 미세한 전압 상태를 구분해야 하는 초고난도 펜타 레벨 셀 동작에서도 소자 간 데이터 분포를 3배 이상 정밀하게 제어하는 데 성공했다.
이는 논문 수준의 연구를 넘어 실제 반도체 양산 공정에 즉시 적용 가능한 수준이라는 학계와 산업계의 평가다.
조병진 교수는 “이번 연구는 차세대 초고용량 메모리 제조에 바로 적용할 수 있는 독창적인 기술”이라며 “반도체 강국인 대한민국의 기술 초격차를 유지하는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
기및전자공학부 강대현 석박사통합과정생이 제1저자로 주도한 이번 연구는 반도체 분야 최고 권위 학술대회인 지난 12월 9일 ‘국제전자소자학회(IEDM)’에서 발표되어 세계적인 주목을 받았으며, 삼성전자가 주최한 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 대학 부문 전체 1위인 ‘대상’을 수상하며 AI 분야가 강세였던 역대 수상 기조 속에서 전통 반도체 소자 분야 연구로 대상을 거머쥐는 쾌거를 이루었다.
※ 논문명: Bandgap-Engineered Boron Oxynitride Tunneling Layer for Reliable PLC operation of 3D V-NAND Flash Memory Devices, DOI : https://doi.org/10.1109/IEDM50572.2025.11353681
한편, 이번 연구는 과기정통부의 국가반도체연구실지원 핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.20 조회수 1069 -
스마트워치 병원급 혈압 도전..심혈관 질환 조기 진단 성큼
혈액의 흐름은 생명의 신호다. 이 흐름이 느려지거나 불안정해지면 심혈관 질환과 쇼크로 이어질 수 있다. 그러나 혈류를 정확히 측정하려면 병원 장비에 의존해야 했다. 우리 대학 연구진이 피부에 붙이기만 하면 혈류를 실시간으로 측정할 수 있는 무선 전자패치를 개발했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 딥러닝(AI)과 다층 열 센싱 기술을 결합한 무선 웨어러블 혈류 측정 시스템을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 장치는 혈관을 직접 건드리지 않고도(비침습 방식) 혈류 속도와 혈관 깊이를 동시에 측정할 수 있다. 혈관이 피부 속 얼마나 깊이 위치하느냐에 따라 센서 신호가 달라지기 때문에, 깊이 정보는 혈류를 정확히 계산하는 핵심 변수다.
기존에는 초음파나 광학 방식이 주로 사용됐지만, 장비가 크거나 혈관 깊이에 따라 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 ‘혈액이 흐르면 주변에 미세한 열 이동이 발생한다’는 점에 주목했다.
연구팀은 서로 다른 깊이에 온도 센서를 배치해 열의 이동 경로를 입체적으로 분석하는 ‘다층 열 센싱’ 기술을 개발했다. 여기에 AI 알고리즘을 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 실시간으로 분리·추출하는 데 성공했다. 여기에 AI를 적용해 복잡한 체온 분포 속에서 혈관의 깊이와 실제 혈류 속도를 정확히 구분해 냈다.
실험 결과, 초당 1~10mm 범위의 혈류 속도를 오차 0.12mm/s 이내로, 1~2mm 범위의 혈관 깊이를 오차 0.07mm 이내로 측정하는 데 성공했다. 이는 머리카락 굵기보다 작은 수준의 오차로, 일반적인 웨어러블 기기로는 구현하기 어려운 정밀도다.
특히 이 기술을 스마트워치에 사용되는 광혈류(PPG) 센서와 결합하면 혈압 측정 오차를 최대 72.6%까지 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 이는 스마트워치 혈압 측정값이 병원 장비에 한층 가까워질 수 있음을 의미한다. 즉, 웨어러블 기기의 신뢰도를 크게 높일 수 있는 성과다.
이 전자패치는 응급 의료 현장에서 환자의 상태 변화를 실시간으로 감지하는 데 활용될 수 있다. 고혈압·당뇨 환자의 맞춤형 건강관리, 쇼크와 같은 급성 위험 신호의 조기 감지에도 적용 가능하다.
권경하 교수는 “이번 기술은 혈류와 혈압을 더 정확하게 측정할 수 있는 원천 플랫폼”이라며 “스마트워치와 결합해 일상 속 건강 모니터링 수준을 한 단계 끌어올릴 것”이라고 말했다.
본 연구는 심영민 석박통합과정이 1저자로 연구를 주도했으며 해당 연구 결과는 세계적 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 2월 6일 게재되었다.
※ 논문명: Deep learning–integrated multilayer thermal gradient sensing platform for real-time blood flow monitoring, DOI: 10.1126/sciadv.aea8902
한편, 이번 연구는 삼성전자 종합기술원(SAIT) 및 한국연구재단(NRF) 우수신진연구(2022R1C1C1010555), 지역혁신 선도연구센터(2020R1A5A8018367), BK21 FOUR 프로그램, 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능반도체대학원의 지원을 받아 수행됐다.
2026.03.05 조회수 1346 -
빛이 기울어도 색은 정확...차세대 이미지 센서 판 바꾼다
스마트폰은 더 얇아지는데, 사진은 더 선명해진다. 국내 연구진이 빛의 흐름을 정밀하게 제어하는 ‘메타물질’ 기술로, 어떤 각도에서도 색이 흐트러지지 않는 새로운 이미지 센서를 개발했다. 카메라의 물리적 한계를 넘어선 구조 혁신이다. 이 기술이 상용화되면 스마트폰은 더욱 얇아지면서도, 어두운 곳에서도 또렷하고 자연스러운 색의 사진을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수 연구팀은 한양대학교(총장 이기정) 정해준 교수 연구팀과 함께, 빛의 입사각이 달라져도 안정적으로 색을 분리할 수 있는 이미지 센서용 메타물질 기술을 개발했다고 13일 밝혔다.
기존 스마트폰 카메라는 아주 작은 렌즈로 빛을 한곳에 모아 사진을 찍어왔다. 하지만 카메라 속 픽셀이 너무 작아지면서, 렌즈만으로는 빛을 충분히 모으기 어려워졌다. 이를 대신하기 위해 등장한 나노포토닉 컬러 라우터(Nanophotonic Color Router)는 렌즈로 빛을 모으는 대신, 눈에 보이지 않을 만큼 작은 구조를 이용해 들어온 빛을 색깔별로 정확히 나누는 기술이다. 이 구조는 빛이 지나가는 길을 설계해, 빛을 적색(R), 녹색(G), 청색(B)으로 정밀하게 나누는 메타물질 기반 기술이다.
이 기술은 삼성전자가 ‘나노 프리즘(Nano Prism)’이라는 이름으로 실제 이미지 센서에 적용하며, 상용화 가능성을 이미 보여준 바 있다. 이론적으로도 매우 미세한 나노 구조를 여러 층으로 쌓으면, 빛을 더 많이 모으고 색을 더 정확히 나눌 수 있다는 점이 알려져 있다.
하지만 기존 나노포토닉 컬러 라우터에는 한계가 있었다. 빛이 정면에서 들어올 때는 잘 작동했지만, 스마트폰 카메라처럼 빛이 비스듬히 들어오는 상황에서는 색이 섞이거나 성능이 크게 떨어졌다. 이러한 문제를 ‘사선 입사(oblique incidence) 문제’라고 하며, 실제 제품에 적용하기 위해 반드시 해결해야 할 과제로 꼽혀 왔다.
연구팀은 먼저 왜 이런 문제가 생기는지부터 살펴봤다. 그 결과, 기존 설계들이 빛이 수직으로 들어오는 조건에만 맞춰 지나치게 최적화돼 있어, 입사 각도가 조금만 달라져도 성능이 급격히 나빠진다는 점을 확인했다. 스마트폰 카메라는 다양한 각도의 빛을 받아들이기 때문에, 각도가 달라져도 성능이 유지되는 특성이 매우 중요하다.
이에 연구팀은 사람이 직접 구조를 설계하는 대신, 컴퓨터가 가장 좋은 구조를 스스로 찾도록 하는 ‘역설계(inverse design)’ 방식을 적용했다. 이를 통해 빛이 들어오는 각도가 달라져도 안정적으로 색을 나눌 수 있는 컬러 라우터 구조를 도출했다.
그 결과 기존 구조는 빛이 약 12도만 기울어져도 제 기능을 거의 하지 못했지만, 새롭게 설계된 구조는 ±12도 범위에서도 약 78%의 광효율을 유지하며 안정적인 색 분리 성능을 보였다. 즉, 실제 스마트폰 사용 환경에서도 충분히 활용할 수 있는 수준이다.
연구팀은 또 메타물질의 층 수나 설계 조건, 제작 과정에서 발생할 수 있는 오차까지 고려해 성능 변화를 분석하고, 입사각 변화에 얼마나 강건할 수 있는지 그 한계도 체계적으로 정리했다. 이번 연구는 현실적인 이미지 센서 환경을 반영한 컬러 라우터 설계 기준을 제시했다는 점에서 의미가 크다.
장민석 KAIST 교수는 “이번 연구는 컬러 라우터 기술의 상용화를 가로막아 온 입사각 문제를 처음으로 체계적으로 분석하고 해결 방향을 제시했다는 점에서 의미가 크다”며, “제안한 설계 방법은 컬러 라우터를 넘어 다양한 메타물질 기반 나노광학 소자 전반에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
KAIST 전재현 학사과정생과 박찬형 박사과정생이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 학술지‘어드밴스드 옵티컬 머티리얼스(Advanced Optical Materials)’에 1월 27일 자로 게재됐다.
※ 논문명: Inverse Design of Nanophotonic Color Router Robust to Oblique Incidence, DOI: https://doi.org/10.1002/adom.202501697 ※ 저자: 전재현(KAIST, 제1저자), 박찬형(KAIST, 제1저자), 허도영(KAIST), 정해준(한양대), 장민석(KAIST, 교신저자)
한편 본 연구는 산업 통상부 (한국산업기술기획평가원, (사)한국반도체연구조합)에서 지원하는 ‘차세대 센서향 메타 광학 구조 설계 기술’과제, 과학기술정보통신부 (한국연구재단)에서 지원하는 ‘빔 조향 제어 가능한 고색순도 메타 색변환층 기반 풀 컬러마이크로 LED 소자 및 패널 기술 개발’및 , ‘빛의 모든 속성으로 연산하는 실시간 제로-에너지 아르고스 눈 메타표면 네트워크 개발’ 과제, 문화체육관광부 (한국콘텐츠진흥원)에서 지원하는 ‘차세대 저작권 침해 방지 기술 및 안전한 콘텐츠 유통 기술 개발을 위한 국제공동연구’과제의 지원을 받아 수행되었다.
2026.02.19 조회수 1174 -
엔비디아보다 2.1배 빠른 유튜브 추천...‘버벅임’없앴다
유튜브 영상 추천이나 금융 사기 탐지처럼 사람 사이의 복잡한 관계를 빠르게 분석하는 핵심 AI 기술로 ‘그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)’이 있다. 여기서 말하는 그래프는 우리가 떠올리는 그래프 그림이 아니라, 사람과 사람 사이의 연결 관계를 뜻한다. 우리 대학 연구진은 엔비디아보다 추천 속도는 2.1배 빠르고, 지연은 줄이며, 전력 소모까지 낮춘 AI 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 개발해 주목받고 있다.
우리 대학은 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망 기반 인공지능의 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 ‘오토GNN’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다.
연구팀은 서비스 지연의 주된 원인이 인공지능 추론 이전 단계인 그래프 전처리(Graph Preprocessing) 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하지만, 기존 GPU는 복잡한 관계 구조를 정리하는 연산에 한계가 있어 병목 현상이 발생해 왔다.
이를 해결하기 위해 연구팀은 입력 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 바꾸는 적응형 AI 가속기 기술을 설계했다. 분석해야 할 데이터의 연결 방식에 맞춰 반도체가 스스로 가장 효율적인 구조로 바뀌는 방식이다.
연구팀은 필요한 데이터만 골라내는 UPE 모듈과 이를 빠르게 정리·집계하는 SCR 모듈을 반도체 안에 구현했다. 데이터의 양이나 형태가 바뀌면 이에 맞춰 최적의 모듈 구성이 자동으로 적용돼, 어떤 상황에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있도록 했다.
성능 평가 결과, 오토GNN은 엔비디아의 고성능 GPU(RTX 3090) 대비 2.1배 빠른 처리 속도를 기록했으며, 일반 CPU 대비 9배 빠른 성능과 함께 에너지 소모를 3.3배 줄이는 효율성을 보였다.
이번 기술은 추천 시스템이나 금융 사기 탐지처럼 복잡한 관계 분석과 빠른 응답이 필요한 인공지능 서비스에 즉시 적용할 수 있다. 데이터 구조에 따라 스스로 최적화되는 AI 반도체 기술을 확보함으로써, 향후 대규모 데이터를 다루는 지능형 서비스의 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있는 기반이 마련됐다는 평가다.
정명수 교수는 “이번 연구는 불규칙한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 유연한 하드웨어 시스템을 구현했다는 점에서 의미가 크다”며 “추천 시스템은 물론 금융·보안 등 실시간 분석이 필요한 다양한 AI 분야에 활용될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 2026년 1월 31일부터 호주 시드니에서 열리는 컴퓨터 아키텍처 분야 최우수 국제학술대회인 제32회 ‘IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture (HPCA 2026)’에서 2월 4일 발표됐다.
※ 논문명: AutoGNN: End-to-End Hardware-Driven Graph Preprocessing for Enhanced GNN Performance, https://2026.hpca-conf.org/details/hpca-2026-main-conference/69/AutoGNN-End-to-End-Hardware-Driven-Graph-Preprocessing-for-Enhanced-GNN-Performance
이 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받았다.
2026.02.05 조회수 2492 -
헬맷은 가라...모자처럼 쓰는 탈모 예방 OLED 개발
탈모 치료의 한계를 넘어설 새로운 해법이 제시됐다. 무겁고 딱딱한 헬멧형 탈모 치료기는 이제 과거가 될 전망이다. 공동 연구진은 모자처럼 착용 가능한 OLED 기반 웨어러블 광치료 기기를 개발해, 탈모 진행의 핵심인 모낭 세포 노화를 약 92%까지 억제하는 효과를 입증했다.
우리 대학은 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 홍콩과학기술대 윤치 교수팀과 공동으로, 직물처럼 유연한 모자 형태의 웨어러블 플랫폼에 특수 OLED 광원을 적용한 비침습* 탈모 치료 기술을 개발했다고 1일 밝혔다.
*비침습 치료: 피부를 절개하거나 신체에 직접적인 손상을 주지 않는 치료 방식
그동안 탈모 개선을 위한 약물 치료는 효과가 있는 것으로 알려졌으나, 장기 사용에 따른 부작용 우려로 인해 상대적으로 안전한 광치료가 대안으로 주목받아 왔다. 그러나 기존 탈모 치료용 광기기는 딱딱하고 무거운 헬멧형 구조로 제작돼 사용 환경이 실내로 제한되고, LED나 레이저 기반의 점광원 방식을 사용해 두피 전체에 균일한 광조사를 구현하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 작은 점에서 빛을 내는 점광원 대신 넓은 면 전체에서 고르게 빛을 방출하는 면(面) 발광 OLED를 탈모 치료에 적용했다. 특히 천(직물)처럼 유연한 소재 기반의 근적외선(NIR) OLED를 모자 안쪽에 통합해, 광원이 두피 굴곡에 맞춰 자연스럽게 밀착되도록 설계함으로써 두피 전반에 균일한 광 자극을 전달할 수 있도록 했다.
또한 연구팀은 탈모 진행의 핵심 원인으로 꼽히는 모낭 세포 노화 억제에 주목했다. 이번 연구의 핵심 성과는 착용형 기기 구현을 넘어, 탈모 치료에 가장 효과적인 ‘빛의 파장’을 정밀하게 설계해 광치료 효과를 극대화한 데 있다.
연구팀은 빛의 색에 따라 세포 반응이 달라진다는 점에 착안해, 디스플레이용 OLED에 사용되던 파장 제어 기술을 치료 목적에 맞게 확장했다. 이를 통해 모낭세포 중에서도 모낭 맨 아래에 위치해 모발 성장을 조절하는 핵심 세포인 ‘모유두세포’ 활성에 최적인 730~740nm 대역의 근적외선만을 선택적으로 방출하는 맞춤형 OLED를 구현했다.
개발된 근적외선 OLED의 효과는 인간 모유두세포(human Dermal Papilla Cells, hDPCs)를 이용한 실험을 통해 검증됐다. 세포 노화 평가 결과, 근적외선 OLED 조사 조건에서 대조군 대비 약 92% 수준의 세포 노화 억제 효과가 확인됐으며, 이는 기존 적색광 조사 조건보다 우수한 결과다.
제 1저자인 조은해 박사는 “딱딱한 헬멧형 점광원 장치 대신, 천처럼 부드러운 직물 기반 OLED를 모자 형태로 구현해 일상에서도 사용할 수 있는 웨어러블 광치료 플랫폼을 제시했다”며 “빛의 파장을 정밀하게 설계해 모낭 세포 노화를 효과적으로 억제할 수 있음을 확인한 점이 핵심 성과”라고 말했다.
최경철 교수는 “OLED는 얇고 유연해 두피 곡면에 밀착할 수 있어 두피 전체에 균일한 빛 자극을 전달할 수 있다는 장점이 있다”며 “향후 전임상 연구를 통해 안전성과 효과를 검증하고, 실제 치료로 이어질 수 있는 가능성을 단계적으로 확인할 계획”이라고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 조은해 박사가 제1저자로 참여해 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 1월 10일 자로 온라인 게재됐다.
※논문명: Wearable textile-based phototherapy platform with customized NIR OLEDs toward non-invasive hair loss treatment, DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-68258-3, 공저자: Eun Hae Cho, Jingi An, Yun Chi, Kyung Cheol Choi
본 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단(NRF)을 통해 수행된 국가 R&D(사업미래개척 융합과학기술개발사업(브릿지융합연구) 생체조직 접합패치와 약물전달, 광치료 OLED 테라피를 융합한 상처치료용 피부 패치 개발), 산업통상자원부의 지원을 받아 수행된 기술혁신프로그램(스트레처블 디스플레이용 50% 이상 신장 가능한 기판 소재 개발), 그리고 과학기술정보통신부 BK21 FOUR 사업(Connected AI Education & Research Program for Industry and Society Innovation, KAIST 전기및전자공학부)의 지원을 받아 수행되었다. (2021M3C1C3097646, 20017569, 4120200113769)
2026.02.03 조회수 2505 -
마이크로LED 난제 해결..VR 기기서‘현실 같은 영상’구현
TV와 스마트워치, 그리고 최근 주목받는 VR·AR 기기까지. 화면을 구성하는 핵심 기술인 마이크로LED는 머리카락 굵기보다 작은 LED 하나하나가 스스로 빛을 내는 차세대 디스플레이다. 디스플레이 완성의 필수 조건인 빨강·초록·파랑(RGB) 가운데 가장 구현이 어려웠던 적색 마이크로LED 기술을 한국연구진이 고효율·초고해상도로 구현하며, 현실보다 더 선명한 화면 구현할 수 있는 신기술을 내놓았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 인하대학교(총장 조명우) 금대명 교수와 공동으로 연구하고 화합물 반도체 제조업체 큐에스아이(대표 이청대)와 마이크로디스플레이·반도체 SoC 설계 기업 라온택(대표 이승탁)과 협업으로, 초고해상도이면서도 전력 소모를 크게 줄인 적색 마이크로LED 디스플레이 기술을 개발했다고 28일 밝혔다.
연구팀은 이를 통해 최신 스마트폰 디스플레이 해상도의 약 3~4배, VR·AR 기기에서도 초고해상도 수준의 화면이 아닌 ‘현실에 가까운 영상’을 구현할 수 있는 1700 PPI*급 초고해상도 마이크로LED 디스플레이를 실제로 구현하는 데 성공했다.
*PPI: 픽셀은 화면을 구성하는 가장 작은 점으로, 이 픽셀이 얼마나 촘촘히 배치돼 있는지를 나타내는 지표가 PPI(Pixel Per Inch)임
마이크로LED는 픽셀 자체가 발광하는 디스플레이 기술로, OLED보다 밝기와 수명, 에너지 효율 면에서 뛰어나지만 두 가지 핵심 난제가 있었다. 첫째는 적색 LED의 효율 저하 문제다. 특히 ‘적색 픽셀’ 구현할때 픽셀이 작아질수록 에너지가 새어나가 효율이 급격히 떨어지기 때문이다. 둘째는 전사(Transfer) 공정의 한계였다. 수많은 미세 LED를 하나씩 옮겨 심어야 하는 기존 공정 방식은 초고해상도 구현이 어렵고 불량률도 높았다.
연구팀은 이러한 문제를 동시에 해결했다. 먼저 알루미늄 인듐 인화물/갈륨 인듐 인화물(AlInP/GaInP) ‘양자우물 구조’를 적용해, 픽셀이 작아져도 에너지 손실이 거의 없는 고효율 적색 마이크로LED를 구현했다. 쉽게 말해, 양자우물 구조는 전자가 밖으로 빠져나가지 않도록 ‘에너지 장벽’을 세워 빛을 내는 공간에 가둬두는 기술이다. 이로 인해 픽셀이 작아져도 에너지 손실이 줄고, 더 밝고 효율적인 적색 마이크로LED 구현이 가능해진다.
또한 LED를 하나씩 옮기는 대신, 회로 위에 LED 층을 통째로 쌓아 올리는 ‘모놀리식 3차원 집적 기술’을 적용했다. 이 방식은 정렬 오차를 줄이고 불량률을 낮춰, 초고해상도 디스플레이를 안정적으로 제작할 수 있다는 장점이 있다. 연구팀은 이 과정에서 회로 손상을 막는 저온 공정 기술도 함께 확보했다.
이번 성과는 구현이 가장 어렵다고 알려진 초고해상도 적색 마이크로LED를 실제 구동 가능한 디스플레이로 입증했다는 점에서 의미가 크다. 해당 기술은 화면의 입자감이 거의 느껴지지 않아야 하는 AR·VR 스마트 글래스를 비롯해, 차량용 헤드업 디스플레이(HUD), 초소형 웨어러블 기기 등 다양한 차세대 디스플레이 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
김상현 교수는 “이번 연구는 마이크로LED 분야에서 오랫동안 해결되지 않았던 적색 픽셀 효율과 구동 회로 집적 문제를 동시에 풀어낸 성과”라며, “상용화가 가능한 차세대 디스플레이 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
본 연구는 KAIST 정보전자연구소 박주혁 박사가 제1저자로 연구를 주도했으며 연구 결과는 세계적 학술지 Nature Electronics에 1월 20일에 게재됐다.
※ 논문명: Monolithic 3D 1700PPI red micro-LED display on Si CMOS IC using AlInP/GaInP epi-layers with high internal quantum efficiency and low size dependency, DOI: 10.1038/s41928-025-01546-4, URL: https://www.nature.com/articles/s41928-025-01546-4
한편 이번 연구는 한국연구재단 기본연구(2019), 디스플레이전략연구실 사업(현재 수행 중), 삼성미래육성센터(2020~2023)의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.28 조회수 1872