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학습한 문제를 잘 푸는 현재의 인공지능을 넘어, 처음 접하는 문제와 환경에서도 스스로 판단하고 적응할 수 있는 범용인공지능(Artificial General Intelligence, AGI) 원천기술 개발을 위해 우리 대학이 AGI 전담 연구소를 출범했다. 우리 대학은 지난 18일 내부 승인 절차를 마치고 AI연구원 산하에 AGI 연구소(AGI Research Institute)를 공식 출범했다고 밝혔다. 전산학부, AI컴퓨팅학과, 김재철AI대학원, 전기및전자공학부 소속 교수 11명이 참여하며, 김태균 전산학부 교수가 초대 소장을 맡았다. 연구진은 향후 참여 범위를 점차 확대할 계획이다. AGI 연구소는 기초연구를 통해 범용인공지능의 과학과 공학을 발전시키고 그 성과와 혜택을 사회에 환원하는 것을 목표로 한다. 특히 기존에 접하지 않은 과제와 환경, 데이터에서도 학습한 지식을 활용할 수 있는 AI의 ‘일반화(Generalization)’ 능력을 핵심

전기차 배터리를 더 작고 가볍게 만들면서 한 번 충전으로 더 멀리 달리게 할 기술이 개발됐다. KAIST 연구진은 충전된 리튬을 저장하는 흑연 등의 음극재를 없애 무게와 공간을 줄인 ‘무음극 전지’에서, 리튬이 가시처럼 자라 수명을 떨어뜨리는 문제를 해결할 새로운 방법을 제시했다. 반도체 초미세 공정으로 리튬이 고르게 쌓일 자리를 만들고 단단한 보호막이 형성되도록 한 것이 핵심이다. 생명화학공학과 이진우·정희태 교수 공동연구팀이 경북대학교(총장 허영우), 나노종합기술원(원장 박흥수) 연구진과 함께 반도체 소자 제작에 쓰이는 초미세 공정을 배터리에 적용해 ‘무음극 전지’의 수명을 늘릴 새로운 기술을 개발했다고 22일 밝혔다. 일반적인 리튬이온전지는 충전된 리튬을 흑연 등의 음극재에 저장한다. 반면 무음극 전지는 별도의 음극재 없이 얇은 구리판 위에 리튬을 직접 쌓는다. 음극재가 차지하던 무게와 공간을 줄일 수 있어 같은 크

“파란 소파를 찾아가.” 처음 들어간 건물에서도 사람의 말 한마디를 알아듣고 스스로 길을 찾은 뒤, 제대로 도착했는지까지 확인하는 로봇 기술이 국제 대회에서 잇달아 상위권에 올랐다. 우리 대학 연구팀은 로봇이 길을 찾는 데 그치지 않고 주변 상황을 이해하고, 자신의 판단이 맞는지 스스로 확인하는 기술을 선보였다. 우리 대학은 전기및전자공학부 명현 교수 미래도시 로봇연구실 연구팀이 세계적인 컴퓨터비전 학술대회 ECCV 2026(European Conference on Computer Vision)과 로보틱스 학술대회 RSS 2026(Robotics: Science and Systems)에서 열린 국제 챌린지에서 각각 1위와 2위를 차지했다고 16일 밝혔다. 두 대회는 모두 로봇이 사람의 말을 이해하고 카메라로 주변을 살펴 스스로 판단해 움직이는 ‘체화 인공지능(Embodied AI)’ 능력을 겨룬다. 체화 인공지능은 질문에 답하는

배터리 속 이온이 움직였다는 신호, 실제로는 울퉁불퉁한 표면 때문에 생긴 착시일 수 있다. 우리 대학 연구진이 이처럼 배터리 내부를 잘못 해석하게 만들 수 있는 ‘가짜 신호’의 원인을 밝히고 이를 줄이는 방법을 개발했다. 향후 배터리 속 이온의 이동을 더욱 정확하게 분석해 전고체·나트륨이온전지 등 차세대 배터리 소재 개발의 신뢰도를 높일 것으로 기대된다. 우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 신소재공학과 육종민 교수 연구팀, 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀과 공동연구를 통해 배터리 나노 분석 과정에서 실제 이온 이동으로 오인될 수 있는 측정 오류의 발생 원인을 규명하고, 이를 효과적으로 줄이는 방법을 제시했다고 7일 밝혔다. 배터리는 충전과 방전을 반복하면서 리튬이나 나트륨 이온이 내부를 오간다. 이온이 얼마나 빠르고 원활하게 이동하는지는 배터리의 성능과 수명에 영향을 미친다. 따라서 더 좋은 배터리를 개발하려면 이온이 내부에서 어

전기차는 빠르게 충전하면서도 배터리를 오래 쓸 수 있을까? 우리 대학 연구진이 실제 배터리 내부를 가상공간에 그대로 구현한 ‘3차원 디지털 트윈’을 통해 그 해법을 찾았다. 배터리에서 전기를 저장하는 ‘전극’ 안의 재료와 빈 공간을 얼마나 넣느냐뿐 아니라 ‘어디에 어떻게 배치하느냐’가 급속충전 성능과 수명을 좌우한다는 사실을 밝혀낸 것이다. 우리 대학은 기계공학과 이강택 교수팀이 신소재공학과 조은애 교수팀과 공동으로, 실제 상용 리튬이온배터리에 사용되는 흑연 음극의 내부 구조를 3차원 디지털 트윈으로 구현하고, 급속충전 과정에서 배터리 성능이 떨어지는 원인을 정량적으로 규명했다고 24일 밝혔다. 배터리 전극은 리튬을 저장하는 흑연, 이를 붙여주는 바인더, 리튬이온이 이동하는 빈 공간으로 이뤄진다. 배터리를 충전하면 리튬이온이 음극의 흑연 입자 안으로 이동해 저장된다. 하지만 너무 빠르게 충전하면 일부 리튬이 흑연