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신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다. 김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의

우리 대학 화학과 변혜령 교수와 백무현 교수가 이끄는 공동 연구팀이 레독스 흐름 전지 구동 중 비수계 전해질의 조합 및 이온쌍의 형성에 따라 유기 분자의 전자 전달 과정이 변하는 원리를 해명했다. 최근 에너지 저장 장치(ESS, Energy Storage System)에서의 화재 위험성을 줄이기 위해 리튬 기반의 전지 대신 안정성과 경제성을 겸비한 레독스 흐름 전지(redox flow battery)가 새로운 대안으로 제시되고 있다. 상용화된 레독스 흐름 전지는 바나듐을 활물질로 사용하고 있지만, 최근 바나듐 원가의 가격 상승으로 인해 대체 활물질의 개발이 절실히 요구되고 있다. 특히 레독스 특성을 가지는 유기 분자를 설계하고 활물질로 활용한 연구는 전지의 성능을 대폭 개선할 수 있어 각광을 받고 있다. 공동연구팀은 분자당 두 개의 전자를 저장할 수 있는 나프탈렌 다이이미드(NDI, Naphthalene diimide)를 활물질로 사용한 비수계 레독스 흐름 전지의 연구를

과학기술정보통신부와 한국연구재단은 이달의 과학기술인상 2월 수상자로 우리 대학 기계공학과 김정 교수를 선정했다고 1월 31일 밝혔다. 김 교수는 인간 촉각과 감각 전달 원리를 모방해 인간처럼 촉각을 느낄 수 있고 상처 치유도 가능한 대면적 로봇 피부를 개발한 공로를 인정받았다. 최근 인간과 같은 공간에서 쓰이는 산업용 로봇, 의료용 로봇 등이 확대되면서 외부 접촉을 느끼고 충돌 중 충격을 흡수해 인간과 로봇 모두를 보호하는 로봇 피부의 중요성이 커지고 있다. 하지만 인간 피부와 같은 기능을 가지기는 어려워, 대면적 로봇 피부 개발은 발전이 매우 더뎠다. 김 교수팀은 인간 피부의 다층 구조와 촉각을 느끼는 원리를 모사해 하이드로젤과 실리콘 엘라스토머(탄성 플라스틱)로 다층 구조를 만들고 촉각 센서를 분산 배치한 로봇 피부를 개발했다. 이 피부는 촉각 신호를 인공지능(AI) 신경망으로 처리해 누르고, 쓰다듬거나 두드리기 등 촉각 자극 종류를 분류했다.

우리 대학이 이달 20일부터 대한민국 최초의 달 탐사선인 다누리의 달 궤도 임무운영 1주년을 기념하기 위한 전시회를 ㈜롯데월드 서울스카이(SEOUL SKY)에서 개최한다. '다누리의 스펙타클 365'는 KAIST 미술관이 지난 6월부터 8월까지 본교 창의학습관에서 진행했던 '다누리의 스펙타클' 전시의 연장선이다. 대한민국 항공우주산업의 연구성과를 전시해 우주여행에 대한 간접 체험을 제공하고 미디어아트와 다누리 촬영 작품을 통해 우주과학 기술에 대한 관람객의 상상력을 자극하기 위해 기획됐다. ㈜롯데월드 서울스카이의 초청을 받아 규모를 확장해 진행하는 이번 전시는 서울스카이 곳곳에 작품을 설치해 관람객을 맞이하는 것이 가장 큰 특징이다. 120층 메인홀에는 국내 최초로 지구와 달을 동시에 촬영한 작품과 다누리 모형을 배치해 작품을 통해 다누리가 바라본 우주의 모습을 입체적으로 감상할 수 있게 공간을 구성했다. 전시장 안쪽으로는 달 궤도 진입 후 조우한 달의 모습과 미국 아르테

우리 대학 기계공학과의 박해원 교수 연구팀이 제작한 사족 로봇 하운드(Hound)의 사족 보행 로봇의 100m 달리기 기록이 기네스 세계 기록으로 인정받았다고 15일 밝혔다. 하운드(Hound)는 KAIST 동적 로봇 설계 및 제어 연구실(Dynamic Robot Control and Design Laboratory)에서 제작된 로봇으로, 지난 2023년 10월 26일에 측정된 실험을 통해 정지 상태에서 출발해 100미터 선을 19.87초 만에 통과한 후 완전히 멈추는 데 성공했다. 이 성과는 AI 방법론 중 하나인 강화학습을 이용해 시뮬레이션 가상환경에서 훈련된 단일 제어기를 통해 달성됐다. 연구팀은 하운드(Hound) 로봇이 고속으로 달릴 수 있도록, 액추에이터 출력의 한계를 최대한 이용하기 위해, 모터가 최대로 낼 수 있는 한계 토크와 속도 특성을 강화학습에 활용했다. 또한, 대칭적인 걸음새를 통해 모터의 출력을 고르게 분배하고, 로봇의 빠른 움직임을 위해 경량 발