KAIST

우리 대학은 한 가문의 숭고한 나눔 정신이 담긴 50억 6천만 원의 발전기금을 전달받았다고 26일 밝혔다. 이번 기부는 할머니의 유산을 바탕으로 아버지가 기부를 결심하고, 그 뜻을 딸이 실행에 옮기며 3대에 걸쳐 완성된 사례로 더욱 의미를 더한다. 기부자는 “기부자의 이름보다 KAIST 젊은 과학자의 연구 성과가 빛나기를 바란다”고 밝히며, 자신의 이름이 드러나는 약정식이나 예우 행사 등을 모두 사양했다. 기부자의 뜻에 따라 모든 절차는 간소하게 진행됐으며, 신원 역시 공개하지 않기로 했다. 서울에 거주하는 70대 기부자는 생전 나눔을 실천해 온 어머니의 유산을 바탕으로 사업을 일궈 성공을 거두었다. 최근 그는 어머니의 유산 일부를 사회에 환원하기로 결심했다. 평생 베풂을 실천한 어머니의 모습을 보고 자란 그에게 기부는 자연스러운 선택이었다. 그리고 그 결심은 딸이 구체적인 실행으로 완성했다. 기부자의 딸은 기부 진행 전 과정에 주도적으로 참여하며 가문

우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 국제공학기술학회(IETI, International Engineering and Technology Institute)로부터 가장 높은 등급의 펠로우인 ‘로리에이트 디스팅귀시드 펠로(Laureate Distinguished Fellow)’로 선정됐다. 이상엽 교수는 지속가능한 바이오 기반 화학제품 생산 연구를 선도해 온 세계적 생명공학자로, 2018년 ‘에니상(ENI Award)’을 수상한 바 있다. 이번 선정을 통해 그는 노벨상·필즈상·튜링상 수상자 등세계 최고 석학들과 어깨를 나란히 하게 됐다. IETI는 2015년 홍콩에 설립된 국제 학술단체로, 공학·기술·과학 분야의 혁신과 국제 협력을 촉진하기 위해 설립됐다. 이 학회는 매년 전 세계에서 학문적 영향력이 큰 연구자들을 선발해 로리에이트 디스팅귀시드 펠로(Laureate Distingu

기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. 우리 연구진이 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다. 기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만, 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고, 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충

기존 군 훈련은 정형화된 방식에 의존하는 경우가 많아 전투원 개인의 특성이나 전투 상황에 맞춘 최적화된 훈련 제공에 한계가 있었다. 이에 우리 연구진이 전자섬유 플랫폼을 개발해 전투원 개개인의 특성과 전투 국면을 반영할 수 있는 원천기술을 확보했다. 이 기술은 전장에서 활용할 수 있을 만큼 튼튼함이 입증됐고, 많은 병력에게 보급할 수 있을 정도의 경제성도 갖췄다. 우리 대학 신소재공학과 스티브 박 교수 연구팀이 섬유 위에 전자회로를 `그려 넣는' 혁신적인 기술을 통해 유연하고 착용 가능한 전자 섬유(E-textile) 플랫폼을 개발했다고 25일 밝혔다. 연구팀이 개발한 웨어러블 전자 섬유 플랫폼은 3D 프린팅 기술과 신소재공학적 설계를 결합해 유연하면서도 내구성이 뛰어난 센서와 전극을 섬유에 직접 인쇄했다. 이를 통해 전투원 개개인의 정밀한 움직임 및 인체 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 맞춤형 훈련 모델을 제시할 수 있게 됐다. 기존 전자 섬유 제작 방식은 복잡하거

기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. KAIST 연구팀은 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다. 우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수