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IDEC·삼성전자, 국내 반도체 인재에 14나노 FinFET 첨단 반도체 공정 최초 지원
우리 대학은 국내 대학 연구실에서도 삼성전자의 14나노 FinFET(Fin Field Effect Transistor, 핀 전계효과 트랜지스터) 첨단 공정을 활용해 실제 반도체 칩을 설계·제작하고 성능까지 검증할 수 있는 길이 열렸다고 16일 밝혔다.
그동안 높은 제작 비용과 인프라 한계로 대학이 접근하기 어려웠던 첨단 공정을 교육과 연구 현장에 개방함으로써, 국내 시스템반도체 교육이 이론 중심에서 실제 산업 현장 중심으로 한 단계 도약할 것으로 기대된다.
이를 위해 KAIST 반도체설계교육센터(IC Design Education Center, 이하 IDEC)는 지난 15일 IDEC 동탄교육장에서 삼성전자와 '시스템반도체 14나노 공정 지원'을 위한 협약을 체결했다. 이번 협약은 정부 지원사업인 '반도체핵심IP 설계전문인력양성사업'을 기반으로 추진됐으며, 국내 대학원생과 연구자들에게 첨단 공정 기반의 설계와 칩 제작 경험을 제공해 대학의 시스템반도체 설계 교육을 실전 중심으로 강화하는 것이 목적이다.
1995년 설립된 KAIST IDEC은 국내 시스템반도체 설계 전문인력 양성을 선도해 온 연구센터다. 이번 14나노 공정 지원을 위해 고사양 서버와 첨단 설계 툴을 갖춘 전용 설계 인프라를 구축했으며, 14나노 공정 설계 기술을 지원할 전문 연구인력도 배치해 전국 대학 연구실이 공동으로 활용할 수 있는 지원 체계를 마련했다.
반도체 칩 제작은 설계한 회로를 실제 웨이퍼에 구현하고 성능을 검증하는 핵심 과정이다. 그러나 첨단 공정은 높은 제작 비용과 전문 설계 환경이 필요해 개별 대학이 독자적으로 활용하기 어려웠다. 특히 이번에 지원되는 14나노 FinFET 공정은 한 차례 칩 제작에 약 60억 원이 소요되는 첨단 공정으로, 대학에서는 사실상 접근이 어려운 기술이었다.
FinFET(Fin Field Effect Transistor, 핀 전계효과 트랜지스터)은 반도체 내부에서 전류가 흐르는 통로를 물고기 지느러미(fin)처럼 입체적으로 세운 구조의 트랜지스터 기술이다. 기존 평면 구조보다 전류를 더욱 정밀하게 제어할 수 있어 같은 면적에서도 성능을 높이고 전력 소모를 줄일 수 있으며, 스마트폰 AP(Application Processor, 애플리케이션 프로세서), 인공지능(AI) 반도체, HPC(High Performance Computing, 고성능 컴퓨팅) 등 빠른 연산과 낮은 전력 소모가 동시에 필요한 첨단 시스템반도체에 널리 활용된다.
삼성전자는 연간 MPW(Multi-Project Wafer, 여러 설계팀의 칩을 하나의 웨이퍼에 함께 제작하는 방식)를 통해 ▲14나노 FinFET 공정 1회(48개)를 비롯해 ▲28나노 LPP(Low Power Plus, 저전력 공정) 2회(96개) ▲28나노 FD-SOI(Fully Depleted Silicon-On-Insulator, 완전 공핍 실리콘 절연막 기반 공정) 1회(48개) ▲130나노 BCDMOS(Bipolar-CMOS-DMOS, 바이폴라·CMOS·DMOS를 결합한 고전압 아날로그 공정) 2회(40개) 등 다양한 공정 기반의 칩 제작을 지원한다.
이를 통해 향후 5년간 총 1,160개의 칩 제작 기회가 국내 대학에 제공되며, 매년 약 600명의 대학원생과 연구자가 실제 칩 설계와 제작·검증 과정에 참여할 것으로 예상된다.
14나노 공정은 2025년 시범 프로그램을 통해 사전 준비와 공정 안정성 검증을 마쳤다. 이번 협약으로 전국 대학 연구실은 KAIST IDEC이 구축한 첨단 설계 환경을 공동으로 활용해 14나노급 칩 설계와 제작에 도전할 수 있게 됐다. 높은 제작 비용과 설계 환경 구축 부담으로 첨단 공정 참여가 쉽지 않았던 대학 연구 현장에도 실질적인 교육·연구 기회가 확대될 것으로 기대된다.
삼성전자 박상훈 상무는 "반도체 산업 전반에서 전문인력 수요가 지속적으로 증가하고 있다"며 "우수한 설계 인재를 육성하는 일은 국가 반도체 산업 경쟁력을 높이는 중요한 기반인 만큼 지원을 확대하게 됐다. 이번 협력이 삼성전자뿐 아니라 국내 반도체 생태계 전반에도 도움이 되기를 기대한다"고 말했다.
박인철 KAIST IDEC 소장은 "이번 14나노 공정 지원 협약은 학생들이 산업 현장에서 활용되는 첨단 공정 환경에서 실제 칩을 설계하고 제작·검증까지 경험할 수 있는 중요한 계기"라며 "산업계와의 협력을 바탕으로 국내 시스템반도체 전문인력 양성 기반을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 밝혔다.
2026.07.16
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원유를 끓이지 않고 상온에서 분리한다 KAIST, 에너지 사용 31.6% 줄이는 차세대 정유 공정 기술 개발
우리 대학과 국제 연구진이 100여 년간 정유 산업의 주류 공정으로 자리 잡아 온 증류 중심 분리 방식의 한계를 극복할 수 있는 차세대 분리막 기술을 개발했다.
우리 대학은 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 조지아텍 Ryan Lively 교수팀과 원유를 끓이지 않고 상온에서 정밀하게 분리할 수 있는 고분자 기반 분리막 기술을 개발했다고 밝혔다.
최근 국제 정세 변화에 따른 유가 변동이 장바구니 물가 전반을 위협하는 핵심 요인으로 꼽히는 가운데, 그 바탕에는 지난 한 세기 동안 원유를 350℃ 이상으로 가열해 분리해 온 고에너지 소비형 정유 공정이 자리 잡고 있다.
실제로 전 세계 정유 공장이 원유를 끓였다가 식히는 증류(distillation) 방식에 의존하며 소비하는 에너지는 연간 1,100TWh(테라와트시)*에 달한다. 국내 정유·석유화학 산업 역시 국가 온실가스 배출의 상당 부분을 차지하고 있어 공정 혁신의 필요성이 꾸준히 제기돼 왔다.
*TWh(테라와트시): 전력량의 단위로, 1TWh는 10억 kWh에 해당한다. 1,100TWh는 1GW급 대형 원자력발전소 약 130기가 1년 내내 생산해야 하는 규모의 에너지이다.
더욱이 최근 글로벌 석유화학 시장의 공급 과잉과 원가 경쟁 심화까지 겹치면서 기존의 고에너지 소비형 공정 구조를 개선하지 않고서는 경쟁력 확보가 쉽지 않은 상황이다.
이러한 가운데 학계는 원유를 끓이지 않고 분리막으로 분리하는 기술에 주목해 왔다. 그러나 기존에는 분자 수준의 정밀 분리를 구현하기 위해 분리막 표면에 초박막 선택층(Selective Layer, 실제 분리가 일어나는 기능층)을 형성해야 한다고 여겨져 왔다. 선택층을 도입하면 소재 개발과 코팅 공정이 추가돼 제조 비용이 증가하고, 대면적화 과정에서 결함 발생 가능성이 높아 산업적 확장에 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 통념과 달리 별도의 선택층을 코팅하지 않은 다공성 고분자(PAN, Polyacrylonitrile·폴리아크릴로니트릴) 분리막에 원유를 직접 통과시키는 새로운 접근법을 제안했다. PAN은 화학적 안정성과 내구성이 우수해 산업용 분리막 소재로 널리 사용되는 고분자 물질이다.
그 결과 원유 속 중질 성분(분자량이 크고 무거운 탄화수소 성분)이 분리막 내부 기공(pore, 물질이 통과하는 미세한 구멍) 벽에 선택적으로 흡착(adsorption, 물질이 표면에 달라붙는 현상)되면서 기공 크기가 자연스럽게 수축했고, 머리카락 굵기의 약 5만 분의 1 수준인 2나노미터(nm, 10억 분의 1미터) 이하의 정교한 분리 통로가 자발적으로 형성되는 현상을 발견했다.
이는 복합 혼합물인 원유가 분리막과 상호작용하며 스스로 맞춤형 분리 구조를 형성한 것으로 볼 수 있다.
이를 통해 가벼운 나프타, 휘발유, 등유 성분은 빠르게 통과하고 무거운 성분은 효과적으로 차단됐다. 일반적으로 분리막 표면에 기름 성분이 축적되는 현상은 파울링(fouling, 오염물질이 표면에 쌓여 분리 성능을 저하시키는 현상)으로 간주돼 왔지만, 연구팀은 이를 오히려 정밀 분리를 위한 기능적 구조 형성에 활용했다.
이 방식은 기존에 보고된 최고 수준의 원유 분리막 대비 약 23배 빠른 분리 속도를 기록했으며, 28일간 연속 운전에서도 성능 저하 없이 안정적으로 작동함을 확인했다.
특히 이 기술은 기존 정유 공장의 배관 시스템에 필터 모듈 형태로 적용할 수 있어 대규모 설비 교체 없이 도입 가능하다는 장점이 있다.
공정 시뮬레이션 결과, 원유를 먼저 분리막으로 처리한 뒤 잔여 성분만 증류할 경우 기존 증류 공정 대비 에너지 소비는 31.6%, 이산화탄소 배출량은 37.6%, 운영비는 36% 감소하는 것으로 분석됐다.
연구팀은 해당 기술을 국내 정유·석유화학 산업 전반에 적용할 경우 연간 약 1,000만 톤 규모의 온실가스 감축 효과를 기대할 수 있다고 설명했다. 이는 승용차 약 400만 대의 연간 탄소 배출량에 해당하는 수준이다.
또한 원유 분리뿐 아니라 폐플라스틱 열분해유(폐플라스틱을 고온에서 분해해 얻는 액체 연료 원료) 정제, 배터리 용매 회수, 의약품 정제 등 다양한 정밀 화학 공정에도 활용 가능해 국산 분리 공정 플랫폼 기술로의 확장 가능성을 제시했다.
KAIST 고동연 교수는 “이번 연구는 분리막이 복합 혼합물과 상호작용하며 스스로 분리 통로를 형성한다는 새로운 과학적 원리를 규명한 성과”라며 “HD현대오일뱅크와의 협력을 통해 실제 원유를 활용한 검증까지 수행함으로써 산업 적용 가능성을 확인할 수 있었다”고 말했다.
공동 교신저자인 KAIST 이재우 교수는 “향후 대면적 모듈화 기술과 장기 운전 기술을 고도화해 정유·석유화학 산업에서 분리막 공정의 적용 범위를 확대하는 데 기여하겠다”고 밝혔다.
공동 제1저자인 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사는 “이번에 발견한 자발적 기공 수축 현상을 정밀하게 제어해 정유 공정 전반에 활용 가능한 분리막 플랫폼 기술로 발전시키는 것이 목표”라며 “폐플라스틱 재활용과 바이오연료 정제 등 다양한 분야로 기술을 확장해 탄소중립 실현에 기여하겠다”고 말했다.
한편 이번 연구는 KAIST 최지훈 박사와 서혁준 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 세계적 학술지 「네이처(Nature)」에 6월 25일자 온라인판으로 게재됐다.
※논문명: Crude Oil Fractionation by Means of Mesoporous Polyacrylonitrile Membranes
DOI 10.1038/s41586-026-10677-3
https://www.nature.com/articles/s41586-026-10677-3
이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받아 개인기초연구(우수신진연구)와 선도연구센터(ERC, Engineering Research Center) 사업을 통해 수행됐다.
2026.06.25
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섬유 배열까지 고려한 복합재 성능 예측 기술 개발
항공기와 자동차와 같은 첨단 구조물을 가벼우면서 고성능으로 설계하기 위하여 복합재를 많이 사용하고 있다. 특히 탄소섬유복합재는 금속보다 가벼우면서도 높은 비강도와 비강성을 가져 차세대 경량 구조 소재로 주목받고 있다. 그러나 복합재의 성능은 단순히 재료 자체의 성질만으로 결정되지 않는다. 내부에 배치된 섬유 다발의 방향과 배열, 그리고 제조 과정에서 생기는 미세한 변형이 실제 기계적 성능을 크게 좌우한다.
우리 대학의 기계공학과 김성수 교수 연구팀은 복잡한 형상의 구조물 제작에 널리 활용되는 브레이딩 복합재에서, 제조 중 발생하는 섬유 다발의 배열이 그 패턴과 최종적인 기계적 물성에 미치는 영향을 예측할 수 있는 새로운 해석 모델을 개발했다고 5일 밝혔다. 이 연구는 실제 제조 과정을 반영한 모델을 제시함으로써, 브레이딩 복합재의 성능 예측 정확도를 높일 수 있는 가능성을 보여준다.
브레이딩 공정은 여러 가닥의 섬유 다발을 원통형 금형 주위에 서로 교차시키며 감아 복합재 구조를 만드는 방법이다. 이 공정은 원통형이나 복잡한 형상의 구조물을 연속 섬유로 제작할 수 있다는 장점이 있어 항공·자동차·압력용기 분야에서 활용 가능성이 크다. 특히 Triaxial braided 복합재는 사선 방향의 섬유 다발에 축 방향 섬유 다발이 추가되어, 축 방향 하중을 효과적으로 견딜 수 있는 구조를 갖는다.
하지만 실제 제조 과정에서는 섬유 다발이 항상 이상적인 직선 형태로 배열되지 않는다. 섬유 간 간격이 좁아지거나 서로 맞물리는 현상이 발생하면, 축 방향 섬유 다발이 굽어지는 Tow undulation이 나타난다. 이러한 굽힘은 섬유가 하중을 전달하는 효율을 떨어뜨려, 복합재의 축 방향 강성을 감소시킬 수 있다. 기존 해석 모델들은 대부분 축 방향 섬유가 곧게 배열된 이상적인 구조를 가정했기 때문에, 이러한 실제 제조 과정의 변화를 충분히 설명하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 브레이딩 구조를 기본 구조와 변형 구조로 구분하고, 두 구조 사이의 전환을 수학적으로 판단할 수 있는 해석 모델을 제안했다. 기본 구조에서는 축 방향 섬유 다발이 거의 직선에 가깝게 배열되지만, 변형 구조에서는 섬유 간 맞물림으로 인해 축 방향 섬유 다발이 주기적으로 굽어진다. 연구팀은 이러한 섬유 경로를 모델에 직접 반영해, 실제 브레이딩 복합재의 내부 구조를 보다 현실적으로 표현했다.
모델의 타당성을 확인하기 위해 연구팀은 서로 다른 지름의 금형을 사용해 브레이딩 복합재 시편을 제작하고, 광학현미경으로 내부 섬유 경로를 관찰했다. 그 결과, 기본 구조에서는 축 방향 섬유가 거의 곧게 유지되는 반면, 변형 구조에서는 축 방향 섬유가 뚜렷하게 굽어지는 현상이 확인됐다. 이는 제안된 모델이 실제 제조 과정에서 나타나는 구조 차이를 잘 반영하고 있음을 보여준다.
또한 연구팀은 제안된 해석 모델을 이용해 다양한 브레이딩 조건에 대한 대규모 데이터를 생성하고, 이를 인공지능 학습에 활용했다. 이후 민감도 분석을 통해 복합재의 탄성계수에 영향을 미치는 주요 형상 인자를 정량적으로 평가했다. 이를 통해 브레이딩 각도, 금형 지름, 섬유 다발 수와 같은 설계 변수가 복합재 물성에 어떤 영향을 미치는지 체계적으로 분석할 수 있었다.
이번 연구는 브레이딩 복합재의 실제 제조 과정에서 발생하는 섬유 배열 변화를 해석 모델에 반영했다는 점에서 의미가 크다. 기존의 이상화된 모델에서 벗어나, 실제 구조 변화와 물성 감소를 함께 설명할 수 있는 기반을 제시했기 때문이다. 연구팀은 이 모델이 향후 항공기, 자동차, 압력용기 등 경량 복합재 구조물의 설계와 성능 예측에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
특히 이 연구는 실험과 해석, 인공지능 기반 데이터 분석을 연결함으로써, 복잡한 브레이딩 복합재 구조를 보다 빠르고 정확하게 평가할 수 있는 가능성을 보여준다. 이는 복합재 제조 공정의 일관성을 높이고, 경량 구조물의 신뢰성 있는 설계에 기여할 수 있는 중요한 기반 기술로 평가된다.
김성수 교수는 “실제 제조 과정에서 발생하는 섬유 배열 변화를 반영한 브레이딩 복합재 해석 모델과 AI 기반 설계 기술을 개발하여, 항공기·자동차용 경량 복합재 구조물의 성능 예측 정확도와 설계 신뢰성을 크게 향상시켰다.”고 말했다.
어드밴스드 컴포짓 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF 21.8)’에 2026년 5월 22일 자로 온라인 게재되었다.
※ 논문명 : Tow undulation effect on the in-plane mechanical properties of two-dimensional triaxial braided composites
DOI : 10.1007/s42114-026-01859-8
2026.06.05
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숙련자의 감 · 언어 장벽 넘어 AI가 제조를 판단한다
우리가 쓰는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 틀에 넣어 같은 제품을 대량으로 찍어내는‘사출성형’공정으로 만든다. 하지만 조건이 조금만 달라도 불량이 생겨, 그동안은 숙련자의 감에 의존해 왔다. 이제 우리 대학 연구진이 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 제조 지식이 단절될 수 있다는 우려에 대해 AI로 공정을 스스로 최적화하고 지식을 전수하는 해법을 내놨다.
우리 대학은 기계공학과 유승화 교수 연구팀(기계공학과·이노코어 PRISM-AI 센터)이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발하고, 그 성과를 세계 최고 수준의 국제학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다.
첫 번째 성과는 환경 변화나 품질 조건에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 원하는 품질 수준이 바뀔 때마다 숙련자가 시행착오를 거쳐 조건을 다시 맞춰야 했다.
연구팀은 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용해, 확산 모델(Diffusion Model) 기반으로 목표 품질을 만족하는 공정 조건을 역설계하는 기술을 구현했다.
여기에 실제 생산을 대신하는 대리모델(Surrogate Model)을 함께 구축해, 공정을 돌리지 않고도 품질을 미리 예측할 수 있도록 했다. 그 결과 기존 공정 예측에 활용되던 기존 대표기술인 GAN*·VAE** 기반 모델의 오류율(23~44%)을 크게 낮춘 1.63%의 오류율을 달성했으며, 실제 공정 적용 실험에서도 AI가 제시한 조건대로 양품 생산이 확인돼 현장 활용 가능성을 입증했다.
*GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망): 두 개의 AI가 서로 경쟁하면서 데이터를 만들어내는 방식, **VAE(Variational Autoencoder, 변분 오토인코더): 데이터의 공통된 패턴을 압축해 이해한 뒤 다시 만들어내는 방식
두 번째 성과는 고숙련자 은퇴와 다국어 작업 환경에 대응하는 LLM 기반 지식 전이 시스템 ‘IM-Chat’이다. IM-Chat은 거대언어모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG)을 결합한 멀티에이전트 AI 시스템으로, 초급 작업자 또는 외국인 작업자가 제조 현장에서 겪는 문제에 대해 적절한 해결책을 제공하는 제조 현장용 AI 도우미다.
작업자가 자연어로 질문하면, AI가 이를 이해해 필요에 따라 생성형 공정추론 AI를 자동으로 호출하고, 최적 공정 조건 계산과 함께 관련 기준과 배경 설명까지 동시에 제공한다.
예를 들어 “현재 공장 습도가 43.5%일 때 적정 사출 압력은?”이라는 질문에 AI는 최적 조건을 계산하고, 관련 매뉴얼 근거까지 함께 제시한다. 다국어 인터페이스를 지원해 외국인 작업자도 동일한 수준의 의사결정 지원을 받을 수 있다.
이번 연구는 사출 공정을 넘어 금형, 프레스, 압출, 3D 프린팅, 배터리, 바이오 제조 등 다양한 산업으로 확장 가능한 제조 AI 전환(AX) 핵심 기술로 평가된다.
특히 생성형 AI와 LLM 에이전트를 툴 콜링(Tool-Calling) 방식*으로 통합해, AI가 스스로 판단하고 필요한 기능을 호출하는 자율 제조 AI 패러다임을 제시했다는 점에서 의미가 크다.
*툴 콜링 방식: AI가 상황에 맞게 필요한 기능이나 프로그램을 스스로 불러 사용하는 방식
유승화 교수는 “공정을 스스로 최적화하는 AI와, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM을 결합해 제조업의 본질적 문제를 데이터 기반으로 해결한 사례”라며 “앞으로 다양한 제조 공정으로 확장해 산업 전반의 지능화와 자율화를 가속하겠다”고 말했다.
이번 연구는 기계공학과 김준영·김희규·이준형 박사과정이 공동 제1저자로 참여하고, 유승화 교수가 교신저자로 참여했으며, 공학·산업 분야 세계 1위 국제학술지인 ‘저널 오브 매뉴팩처링 시스템즈(Journal of Manufacturing Systems, JCR 1/69, IF 14.2)’4월호와 12월호에 연속 게재됐다.
※ 논문명1: Development of an Injection Molding Production Condition Inference System Based on Diffusion Model, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.01.008
※논문명2: IM-Chat: A multi-agent LLM framework integrating tool-calling and diffusion modeling for knowledge transfer in injection molding industry, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.11.007
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부·중소벤처기업부·산업통상자원부의 지원을 받았다.
2025.12.22
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입어도 되고 수술 없이 치료도 되는 초음파 센서 나왔다
기존의 몸에 부착해 사용하는 초음파 센서는 출력 세기가 약하고 구조가 쉽게 변형돼, 고해상도 영상이나 치료 목적으로 활용하기 어려웠다. 우리 대학 연구팀이 이러한 한계를 극복하고 곡률(휘어진 정도)을 자유롭게 조절할 수 있는 유연 초음파 센서 기술을 개발했다. 이번 성과는 몸에 밀착해 정확한 영상을 얻는 웨어러블 의료기기와 수술 없이 초음파로 치료까지 가능한 비침습적 차세대 의료기술의 발전 가능성을 크게 높였다.
우리 대학은 전기및전자공학부 이현주 교수 연구팀이 반도체 웨이퍼 공정(MEMS)을 활용해 유연함부터 단단함까지 자유롭게 구현할 수 있는 ‘Flex-to-Rigid(FTR) 구조’의 초음파 트랜스듀서(센서, CMUT)를 제작했다고 12일 밝혔다.
연구팀은 저온에서 녹는 금속(저융점 합금, LMPA)을 소자 내부에 삽입해, 전류를 가하면 금속이 녹아 자유롭게 형태를 바꾸고, 냉각 시 다시 고체로 굳어 원하는 곡면 형태로 고정할 수 있는 기술을 구현했다.
기존의 고분자(폴리머) 막 기반 초음파 센서(CMUT)는 낮은 탄성계수(딱딱함)로 인해 충분한 음향 에너지를 발생시키지 못하고, 진동 시 초점이 흐려지는 문제가 있었다. 또한 곡률 조절이 어려워 목표 위치에 정밀하게 초점을 맞추기 힘든 한계가 있었다.
이현주 교수 연구팀은 단단한 실리콘 기판에 유연한 엘라스토머(고무 유사 물질) 브리지를 결합한 FTR 구조를 고안해 높은 출력 성능과 유연성을 동시에 확보했다. 내부의 저융점 합금은 전류에 의해 고체와 액체 상태를 오가며, 소자의 형태를 자유롭게 조정하고 고정할 수 있도록 돕는다.
그 결과, 초음파가 한 점으로 모이도록 전자적으로 신호를 제어하는 ‘별도의 빔 조정’ 과정 없이도 이번에 개발한 센서로 기계적으로 모양(곡률)에 맞추어 초점을 자동으로 형성하기 때문에 특정 부위에 정밀한 초음파 초점을 형성할 수 있었으며, 반복적인 굽힘에도 안정적인 전기·음향 특성이 유지됨을 확인했다.
이 센서의 출력은 조직을 손상시키지 않고 특정 부위를 부드럽게 자극해 치료 효과를 내는 초음파 기술인 ‘저강도 집속 초음파(LIFU)’ 수준 이상으로, 수술이나 절개 없이 신경과 장기를 자극해 염증을 완화하는 비침습적 치료에 활용될 수 있음이 검증됐다.
연구팀은 이 소자를 동물 모델에 적용해 비장(spleen)을 비침습적으로 자극하는 실험을 수행했으며, 그 결과 관절염 모델에서 염증이 완화되고 보행이 개선되는 치료 효과를 확인했다.
향후에는 한줄(1차원)이 아닌 많은 초음파 센서를 평면 위에 바둑판처럼 배열한 구조인 ‘2차원 배열 소자’ 개발을 통해 고해상도 초음파 영상과 치료를 동시에 구현하는 스마트 의료 기술로 발전시킬 계획이다.
또한 이 기술은 반도체 공정과 호환돼 대량 생산이 가능하므로, 웨어러블 및 재택 의료용 초음파 시스템으로 확장될 전망이다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 이상목 박사와 샤오지아 량(Xiaojia Liang) 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 네이처 파트너 저널 플렉서블 일렉트로닉스(npj Flexible Electronics, IF 15.5)에 10월 23일 자 온라인판으로 게재됐다.
※ 논문명: Flexible ultrasound transducer array with statically adjustable curvature for anti-inflammatory treatment DOI https://doi.org/10.1038/s41528-025-00484-7
과학기술정보통신부 바이오‧의료기술개발사업(뇌과학 선도융합기술개발사업)과 범부처전주기의료기기연구개발사업단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.12
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'거꾸로' 생각해 맞춤형 3차원 뇌신경 칩 제작
체외에서 배양한 뇌 신경조직은 뇌 연구를 단순화한 실험 모델로 널리 활용돼 왔으나, 기존 장치는 반도체 공정 기반으로 제작돼 형태 변형과 입체(3D) 구조 구현에 한계가 있었다. KAIST 연구팀은 발상의 전환으로 3D 프린터로 빈 통로 구조를 먼저 제작한 뒤, 그 통로를 전도성 잉크가 모세관 현상으로 저절로 채우게 해 전극·배선을 만드는 맞춤형 3D 뇌 신경 칩을 완성했다. 이번 성과는 뇌과학·뇌공학 연구 플랫폼의 설계 자유도와 활용성을 크게 높일 것으로 기대된다.
우리 대학은 바이오및뇌공학과 남윤기 교수 연구팀은 기존 반도체 공정 기반 제작 방식의 한계를 극복하고 ‘3D 미세전극 칩(3차원 공간에 배치된 다수의 미세전극을 통해 신경세포의 전기적 활동을 측정하고 자극할 수 있는 신경 인터페이스)’을 다양한 형태의 맞춤형 체외 배양칩 형태로 정밀하게 제작할 수 있는 플랫폼 기술을 개발하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
기존 3D 미세전극 칩 제작은 반도체 공정을 기반으로 해 입체적 설계 자유도가 제한되고 높은 비용이 요구됐다. 이를 극복하기 위해 최근 3D 프린팅 기반 제작 기술이 제안됐으나 ‘전기 전도성 물질 패터닝 → 절연체 도포 → 전극 오프닝’ 순서를 따르는 기존의 방식으로는 다양한 체외 배양 신경네트워크 구조를 위한 입체적 설계 자유도 측면에서 여전히 한계를 지니고 있었다.
KAIST 연구진은 3D 프린팅 기술이 제공하는 뛰어난 입체적 설계 자유도와 출력물을 절연체로 활용할 수 있다는 특성에 착안해, 기존 공정 순서를 거꾸로 뒤집은 방식을 도입함으로써 체외 배양용 3차원 신경네트워크 모델을 보다 자유롭게 설계하고 기능을 측정할 수 있는 혁신적인 공정법을 확립했다.
먼저, 3D 프린터를 활용해 미세 터널이 형성된 속이 빈 3차원 절연체를 출력했다. 이 구조물은 전도성 물질이 3차원 공간에서 안정적으로 구조를 유지하면서, 동시에 다양한 3차원 신경 네트웍을 제작하는 지지체 역할을 할 수 있도록 설계됐다. 이후, 전기 전도성 잉크를 모세관 현상으로 내부의 미세 터널을 채우면, 복잡한 입체 배양 지지체 구조물 내에 미세전극을 보다 자유롭게 배치한 3차원 지지체-미세전극칩을 제작할 수 있음을 선보였다.
새로운 플랫폼은 프로브형, 큐브형, 모듈형 등 다양한 형태의 칩 구현이 가능하고, 그래파이트·전도성 폴리머·은 나노입자 등 여러 재료 기반 전극 제작도 지원한다. 이를 통해 3차원 신경 네트워크의 내부와 외부에서 발생하는 다채널 신경 신호를 동시에 측정할 수 있어, 신경세포 간 동적 상호작용과 연결성을 정밀하게 분석할 수 있다.
남 교수는 “이번 연구는 3D 프린팅과 모세관 현상을 결합해 신경칩 제작의 자유도를 크게 확장한 성과”라며, “앞으로 뇌신경 조직을 활용한 기초 뇌과학 연구뿐 아니라 세포 기반 바이오센서, 바이오컴퓨팅 같은 응용 분야 발전에도 기여할 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 바이오및뇌공학과 윤동조 박사가 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지 어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials) 온라인판(6월 25일자)에 게재됐다.
※논문명: Highly Customizable Scaffold-Type 3D Microelectrode Array Platform for Design and Analysis of the 3D Neuronal Network In Vitro), DOI: https://doi.org/10.1002/adfm.202510446
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업과 글로벌 기초연구실사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.09.25
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KAIST, 국내 최대 규모의 첨단 양자팹 구축 추진
우리 대학이 '개방형 양자공정 인프라 구축 사업(이하, 구축 사업)' 공모의 주관기관으로 최종 선정됐다.
'개방형 양자공정 인프라 구축 사업'은 양자 과학기술의 경쟁력 강화와 신산업 육성에 필요한 인프라를 구축하기 위해 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 사업이다.
올해부터 2031년까지 8년간 국비 234억 원이 투입돼 양자 공정에 필수적인 장비를 구비한 양자팹을 구축한다. 이를 바탕으로 높은 수준의 공정환경을 보장하는 동시에 사용자 중심의 개방형 운영 체계를 마련하는 것이 핵심이다.
우리 대학은 사업 주관기관을 맡아 국내 최대 규모의 첨단 양자팹 건립과 양자 인프라 시설 및 장비 구축을 추진한다. 나노종합기술원 및 한국표준과학연구원이 공동기관으로 참여하며, 에스케이텔레콤(주) 및 대전테크노파크가 위탁기관으로 구성된 컨소시엄 체제다.
대규모 팹을 안정적으로 운영해 온 우리 대학과 나노종합기술원이 공동으로 양자팹을 운영해 공정의 전문성과 사업성을 확보하고, 양자기술 선도 기관인 한국표준과학연구원과 다양한 플랫폼에 대한 핵심 공정 기술을 공동 개발한다. 에스케이텔레콤(주)과는 양자 광집적회로 모듈 개발을 추진하며, 양자 기업을 특화해 지원 중인 대전테크노파크는 중소기업의 양자팹 활용 및 창업 활동을 돕는 역할을 맡는다.
이와 함께, 대전광역시는 국내 최대 규모의 양자팹 건립을 위해 200억 원의 지방비를 투자할 예정이며, 우리 대학은 양자팹 건립부지와 운영비를 지원할 예정이다.
우리 대학은 ▴양자 과학기술 분야의 핵심 교수진들의 연구 역량 ▴미래융합소자동의 클린룸 운영 경험 ▴중앙분석센터의 장비 예약 및 사용자 지원 경험 ▴양자대학원의 교육 역량 및 국내외 네트워크 등을 발판 삼아 전문성·안전성·공공성을 갖춘 개방형 양자팹을 구축할 방침이다.
우리 대학은 대전 본원 내 미래융합소자동에 보유 중인 클린룸과 다수의 기존 장비들을 활용해 내년부터 1차 운영에 돌입한다. 신규 양자팹은 미래융합소자동과 공동연구기관인 나노종합기술원 사이의 1,500㎡ 면적 대지에 지하 1층, 지상 2층 규모로 들어설 예정이다. 양자팹 건축과 신규 장비 설치가 완료되는 5차년도부터는 국내 최대 규모의 양자팹을 전면 개방해 운영하게 된다.
한편, 200억 원의 양자팹 건립금을 지원하는 대전광역시는 양자 산업 육성을 위해 ▴대덕 퀀텀 밸리 조성 업무협약(MOU) 체결 ▴양자 산업 육성 및 지원 조례 제정 ▴KAIST 양자대학원 지원 ▴양자 산업 인프라 구축(양자 팹, 양자 테스트베드) ▴양자 산업 육성 종합계획 수립 등 양자 과학기술을 기반으로 한 지역 산업 육성을 위한 행보를 이어가고 있다.
구축 사업 책임을 맡은 조용훈 물리학과 교수는 "개방형 양자 공정 인프라는 산학연 연계를 통한 양자가치사슬의 출발점"이라며, "다양한 양자 플랫폼 구현에 필요한 공정을 연구하는 사용자의 관점에서 운영될 수 있도록 협의체를 구성하여 추진할 예정"이라고 말했다.이광형 총장은 "양자과학기술은 미래 기술 패권을 좌우할 핵심 전략기술 분야로, 경제는 물론 안보에 이르기까지 사회 전반에 걸쳐 파급 효과가 매우 큰 분야"라며, "이번 구축 사업 공모 선정을 기점으로 긴밀한 산·학·연·관 연계를 통하여, 양자과학기술 생태계 구축에 필요한 핵심 기반이 마련되는 계기가 될 것"이라고 말했다.
2024.05.27
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화학적, 전기적 양방향 소통이 가능한 파이버형 뇌-컴퓨터 인터페이스 개발
뇌 속 뉴런은 화학적, 전기적 신호가 동시에 작동하면서 정교한 시스템을 만들어내지만 현재까지는 이러한 신호를 동시에 주고받으면서 신경의 작동 원리를 확인할 수 있는 장치가 존재하지 않았다. 한국 연구진이 화학적 신호와 전기적 신호를 양 방향적으로 주고받으며 세부적인 신호 전달 체계를 탐사할 수 있는 다기능 신경 인터페이스를 개발하여 앞으로 신경 체계 연구, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀이, 초소형 와이어 병합 열 인발공정(Microwire Co-drawing Thermal Drawing Process, MC-TDP)*을 통해 카본, 폴리머, 금속의 다양한 재료를 통합하여 4가지 기능성을 가진 다기능 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 13일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공
뇌신경 시스템 조사를 위한 삽입형 인터페이스는 전기적 성능에 중점을 두고 발전해 왔다. 하지만 전기적, 화학적 신호의 시너지 효과를 연구하기 위해서는 전기적 신호뿐만 아니라 화학적 신호의 역학을 기록하고 화학적 자극 또한 할 수 있는 신경 디바이스가 필요했다. 그러나 기존의 제작 방법으로는 다양한 자극과 기록을 수행할 수 있는 다양한 재료를 융합하는 것이 어려웠고, 특히 마이크로미터 스케일로 정교한 다기능성 신경 인터페이스를 만드는 것이 어렵다는 문제가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 초소형 와이어 병합 열 인발공정을 통해 머리카락 크기의 다기능 섬유를 뽑아내는 동안 초소형 와이어를 병합하고 카본 파이버를 융합하여 뉴런 사이에서 일어나는 대표적인 신호 전달을 동시에 조사할 수 있는 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 하나의 섬유가 카본 파이버를 통한 도파민 모니터링, 마이크로 유체관을 통한 약물 주입, 폴리머 광 도파관을 통한 광 유전학적 신경 자극, 그리고 초소형 와이어를 통한 전기신호 측정을 할 수 있음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에서 광유전학적 자극에 따른 화학적 신경전달물질 중 도파민과 전기적 신경 활성 신호를 효과적으로 측정하고 약물에 따른 도파민 방출량의 변화를 확인할 수 있음을 보였다. 또한 연구팀은 개발된 섬유가 자발적인 신경 신호를 측정할 수 있음을 보여주며 신경 인터페이스로써의 범용적 사용성도 확인했다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 '에이씨에스 나노(ACS Nano)'에 2024년 5월 온라인 출판됐다. (논문명: A Multifunctional and Flexible Neural Probe with Thermally Drawn Fibers for Bidirectional Synaptic Probing in the Brain)
박성준 교수는 "화학적 신경전달물질 기록 및 화학적 자극, 전기적 신경 활성신호 기록, 그리고 광학적 조절 기능을 갖춘 차세대 초다기능성 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 다양한 신경 회로에의 적용을 통해 신경 회로의 작동원리 규명과 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 기초연구실, STEAM연구사업 및 범부처재생의료기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.13
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제약 혼합물 최고 분리막 기술 선보이다
분자의 크기와 모양에 따라 분자를 구별할 수 있는 분리막 공정*은 기존의 열 분리 공정(예: 증류법)보다 훨씬 적은 에너지를 소비하며 화학 산업의 탄소 배출량을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
*분리막 공정: 분리막은 물질의 크기나 흡수력에 따라서 특정 물질을 선택적으로 통과시키거나 배제하는 역할을 하는 선택적 장애물로 분리막을 이용한 분리 공정은 기존의 공정과 달리 많은 에너지를 사용하지 않고도 화합물들을 효율적으로 분리할 수 있음
우리 대학 생명화학공학과 고동연, 임성갑 교수 공동연구팀이 기존에 분리하기 어려웠던 크기의 활성 제약 분자들을 매우 높은 선택도로 분리할 수 있는 초박막 분리 기술을 세계 최초로 개발했다고 29일 밝혔다.
분리막은 산업계 전반에 사용되는 유기용매들을 분리하는데 저에너지, 저탄소 해결법을 제공할 수 있어 비교적 짧은 상업화 역사에도 불구하고 석유화학, 반도체, 재생합성연료(E-Fuel), 바이오 제약 분야 등 폭넓은 분야에 응용되고 있다.
해수 담수화와 같은 전통적인 응용 분야를 뛰어넘어 분리막이 고부가가치의 화합물을 선택적으로 분리하기 위해서는 기존 소재의 한계를 뛰어넘을 수 있는 혁신적인 고분자 소재의 개발이 필요하다.
연구팀은 반도체 제조 공정에 쓰이는 고분자 박막 증착 기술로 기존 소재의 한계를 뛰어넘는 성능의 분리막을 제조하고, 이를 이용해 고부가가치의 제약 혼합물을 선택적으로 정제할 수 있는 기술을 개발했다.
연구팀은 iCVD(개시제를 이용한 화학 기상 증착법, initiated Chemical Vapor Deposition) 기술을 이용해 기존에 박막으로 만들기 어렵다고 알려진 유기 실록산 고분자를 초박막으로 합성하고 이를 이용해 활성 제약 분자를 선택적으로 정제할 수 있는 분리막 공정을 개발했다. 연구팀은 이와 같은 새로운 접근 방식을 이용해 극도로 얇으면서도 다중으로 연결돼있는 고분자 분리막을 만드는 데 성공했다.
연구팀은 29나노미터(nm) 두께의 분리막을 이용해 다양한 활성 제약 성분, 석유 화합물, 연료 분자 등이 속하는 크기인 분자량 150~350g/mol 범위에 존재하는 분자들을 정제할 수 있다. 다양한 유기 물질이 섞여 있는 매우 복잡한 용매 환경에서 작동할 수 있도록 고안된 이 기술은 기존 분리막의 수명과 분자 선택도를 뛰어넘는 분리막 성능을 입증해 산업계에 분리막이 적용될 수 있는 영역을 넓힐 것으로 기대된다.
연구팀은 나아가 헤르페스 바이러스 치료에 사용되는 주요 활성 제약 성분(API, Active Pharmaceutical Ingredient)인 아시클로버 (Acyclovir), 발라시클로버(Valacyclovir)와 같이 비슷한 모양 및 비슷한 크기(분자량)를 가진 분자들이 섞여있을 때 매우 높은 순도로 아시클로버만 분리해낼 수 있음을 시연했다. 따라서 이번 연구는 분리막 기술을 이용해 기존 제약 제조 공정보다 더 값싸고 에너지 비용이 적은 방법으로 제약 물질을 정제할 수 있음을 밝혀낸 데 의미가 있다.
이번 연구를 이끈 고동연 교수는 "iCVD 방식을 사용한 초박막의 성공적인 제작은 불필요한 반응 없이 결함이 없고 고품질의 밀도 높은 고분자 분리막을 합성할 수 있는 강력한 방법ˮ 이라며 "이전에 접근할 수 없었던 고분자 소재를 제공해 고성능 분리막의 정교한 설계를 촉진할 것ˮ 이라고 말했다.
우리 대학 생명화학공학과 최지훈, 최건우 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 3월 15호에 지난 3월 30일 자 출판됐다. (논문명: Ultrathin organosiloxane membrane for precision organic solvent nanofiltration).
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진과제, 중견연구과제 및 한국화학연구원 기본사업 협력과제를 통해 지원됐다.
2024.04.29
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초장기간 작동 뇌-기계 인터페이스 개발
수술이 불가피한 삽입형 신경 인터페이스의 경우, 한 번의 수술로도 최대한 많은 정보를 얻을 수 있고 장기간 사용가능한 디바이스의 개발이 필요하다. 한국 연구진이 1년 이상 사용가능한 다기능성 신경 인터페이스를 개발하여 향후 뇌 지도, 질환 연구 및 치료에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대한다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 박성준 교수 연구팀과 한양대학교(총장 이기정) 바이오메디컬공학과 최창순 교수 연구팀이, 열 인발공정(Thermal Drawing Process, TDP)*과 탄소나노튜브 시트를 병합해 장기간 사용 가능한 다기능성 섬유형 신경 인터페이스를 개발했다고 24일 밝혔다.
☞ 열 인발공정 : 열을 가해 큰 구조체의 복잡한 구조체를 빠른 속도로 당겨 같은 모양 및 기능을 갖춘 섬유를 뽑아내는 일 또는 가공.
뇌신경 시스템 탐구를 위한 삽입형 인터페이스는 생체 시스템의 면역 반응을 줄이기 위해 생체 친화적이며 부드러운 물질을 사용하면서도, 다양한 기능을 병합하는 방향으로 발전해 왔다. 하지만 기존의 재료와 제작 방법으로는 다양한 기능을 구현할 수 있으면서도 장기간 사용가능한 디바이스를 만들기 어려웠고, 특히 탄소 기반 전극의 경우 제조 및 병합 과정이 복잡하고 금속 전극에 비해 기능적 수행 능력이 떨어진다는 문제점이 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 이번 연구에서 탄소나노튜브 시트 전극과 고분자 광섬유를 병합했다. 탄소나노튜브 섬유가 한 방향으로 배열된 탄소나노튜브 시트 전극을 통해 신경세포 활동을 효과적으로 기록했고, 광 전달을 담당하는 고분자 광섬유에 이를 감아 머리카락 크기의 다기능 섬유를 제작했다. 연구팀은 제작된 섬유는 우수한 전기적, 광학적, 기계적 성질을 보였음을 확인했다.
해당 뇌-기계 인터페이스를 실제 쥐 모델에 삽입한 결과, 전기적 신경 활성신호, 화학적 신경전달물질(도파민)을 잘 측정하고 광유전학적 조절을 통해 행동학적 산출을 이끌어낼 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 1년 이상 광학적으로 발화된 신경 신호와 자발적으로 발화된 신경 신호를 측정함으로써 초장기간 사용 가능성도 보여줬다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)'에 2024년 3월 29일 字로 출판됐다. (논문명: Structurally Aligned Multifunctional neural Probe (SAMP) using forest-drawn CNT sheet onto thermally drawn polymer fiber for long-term in vivo operation)
박성준 교수는 "전기적 신경 활성신호와 더불어 화학적 신경전달물질 기록 및 광학적 조절 기능을 갖춘 초장기간 사용가능한 차세대 신경 인터페이스의 개발 성과ˮ임을 강조하며, "향후 대동물 적용 및 자기공명영상 장비와 동시 사용을 통해 뇌 질환의 세부적인 메커니즘 파악과 전뇌적(Whole brain) 기록 및 조절 분야에 사용될 수 있을 것ˮ 이라고 말했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 나노및소재기술개발사업, 경찰청 미래치안도전기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.04.24
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인공지능·우주·수리 ′초세대 협업연구실′ 개소
우리 대학이 '초세대 협업연구실'을 추가 개소하고 27일 오전 현판식을 개최했다. 권인소 전기및전자공학부 교수의 '비전중심 범용인공지능 연구실', 김천곤 항공우주공학과 교수의 '우주·극한 환경 재료 및 차세대 공정 연구실', 변재형 수리과학과 교수의 '편미분방정식 통합 연구실'이 새롭게 문을 연다.
초세대 협업연구실은 은퇴를 앞둔 교수가 오랜 시간 축적해 온 학문의 성과와 노하우를 후배 교수와 협업하며 이어가는 우리 대학의 독자적인 연구제도다. 2018년 도입한 이후 지난해 말까지 7개 연구실을 운영하고 있으며, 이번 추가 개소로 총 10개의 초세대 협업연구실을 보유하게 됐다. 특히 권인소, 김천곤 책임교수는 65세 은퇴 후 70세까지 강의와 연구 논문 지도를 이어가는 정년후 교수의 신분으로 초세대 협업연구실을 개소했다.
권인소 교수가 책임교수를 맡은 '비전중심 범용인공지능 연구실'은 같은 학과 김준모 교수 협업하고 딥러닝 분야의 신임 교수가 추후 합류할 예정이다. 권인소 책임교수는 컴퓨터비전·로봇공학·인공지능 분야에서 탁월한 연구 업적을 보유한 세계적인 석학이다. 2013년부터 10년간 로보틱스 최고 학술대회 및 저널 기준 총 103편의 논문을 게재했으며, 그간 발표한 모든 논문의 피인용 수는 4만 5천 회를 넘어선다. 또한, 컴퓨터 비전 분야의 국내·외 특허를 100건 이상 등록해 기술 사업화 및 실질적인 기술 혁신의 토대를 마련했다. 김준모 참여교수는 딥러닝 알고리즘 기반 컴퓨터 비전 및 신호처리 분야 전문가로 인공지능 기술을 다양한 분야에 응용하는 신진 연구 리더다.
이들은 권 책임교수의 로봇공학 및 3D 비전 분야 전문성과 노하우 바탕으로 인간의 학습은 본질적으로 관찰과 경험에 기반한다는 점에 착안한 연구를 진행한다. 시각적 정보를 중심으로 인공지능 모델이 인간의 복잡한 계획 및 추론 능력을 재현하는 것은 물론 실질적인 객체로서 인간과 상호작용이 가능한 수준의 범용인공지능(AGI)을 실체화하는 것이 연구 목표다.
권인소 교수는 "컴퓨터 비전과 로봇공학 분야에서 쌓아온 연구 유산을 전수하게 되어 기쁘고, 초세대 협업연구실이 인공지능 기술의 산업화, 후속 세대 인공지능 전문가 양성, 글로벌 인공지능 리더십을 확보하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 생각한다"라고 소감을 전했다.
한편, 미지의 영역에 도전하기 위해 장기간의 연구가 필요한 우주 분야에서도 협업연구실이 선정됐다. '우주/극한 환경 재료 및 차세대 공정 연구실'은 김천곤 항공우주공학과 교수가 책임교수를 맡고 이전윤, 조한솔 교수가 참여한다. 김천곤 책임교수는 우주 환경에서 사용되는 다양한 복합재료 분야에서 선도적인 연구를 수행해온 연구자다. 특히, 초고속 충돌장비, 지구저궤도 우주환경 모사 장비처럼 국내외 유일성과 우수성이 검증된 실험 장비를 자체 제작하고 다양한 항공 우주 및 극한 환경 재료 시스템의 설계와 공정에 적용해온 독보적인 기술을 보유하고 있다.
김 교수의 우주 환경 모사 장비, 초고속 충돌 장비 등의 공동 활용 및 연구 노하우를 바탕으로 차세대 복합재 생산공정을 연구하고 있는 이전윤 참여교수와 전산 해석을 중심으로 극한 환경 구조 및 재료의 움직임에 대한 이해와 전문성을 지닌 조한솔 교수가 긴밀하게 협력해 차세대 우주 및 극한재료에 관한 새로운 연구 분야를 개척하는 것이 목표다. 김천곤 책임교수는 "1991년 부임 당시에 故 홍창선 교수님이 1979년에 설립하신 연구실에 합류해 32년간 운영한 뒤 정년을 맞았는데, 다시 한번 세대를 이어 두 분의 젊고 열정적인 교수님들에게 연구를 전수하고 새로운 아이디어를 접목해 계속해서 발전시켜 나갈 수 있게 되어 기쁘다"라고 소감을 전했다.
변재형 수리과학과 교수의 '편미분방정식 통합연구실'에는 권순식, 강문진 교수가 참여한다. 변재형 책임교수는 국내 수학계의 위상을 높인 석학으로 타원형 편미분방정식의 연구의 중요한 난제들을 새로운 방법으로 해결하고 다양한 연구 분야를 독창적으로 개척해 왔다.
권순식 참여교수는 자연계의 다양한 파동 현상을 기술하는 비선형 분산 방정식의 동역학 연구 분야의 최정상급 전문가다. 강문진 참여교수는 유체역학의 꽃인 나비에-스토크스 방정식과 오일러 방정식에 관한 가장 중요한 문제 중 하나를 해결해 주목받았으며, 이와 관련한 장기 연구 프로젝트를 수행하고 있다. 이들은 협업을 통해 각 연구를 심화시키는 동시에 새로운 방향성을 제시하는 시너지를 창출해 아시아 최고의 편미분방정식 연구그룹을 구축하는 것을 목표로 삼았다.
변재형 책임교수는 "수리과학과 최초의 초세대 협업연구실로 선정된 것을 뜻깊게 생각하고 KAIST가 편미분방정식의 혁신적 도약을 주도하는 연구 허브로서 새로운 지평을 열어갈 수 있도록 매진하겠다"라고 전했다. '초세대 협업연구실' 현판식은 이동만 교학부총장과 이균민 대외부총장 등 주요 보직자들, 새롭게 선정된 연구실 관계자들이 참석한 가운데 27일 오전 10시부터 진행됐다.
2024.02.27
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변화된 데이터에서 인공지능 공정성 찾아내다
인공지능 기술이 사회 전반에 걸쳐 광범위하게 활용되며 인간의 삶에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 인공지능의 긍정적인 효과 이면에 범죄자의 재범 예측을 위해 머신러닝 학습에 사용되는 콤파스(COMPAS) 시스템을 기반으로 학습된 모델이 인종 별로 서로 다른 재범 확률을 부여할 수 있다는 심각한 편향성이 관찰되었다. 이 밖에도 채용, 대출 시스템 등 사회의 중요 영역에서 인공지능의 다양한 편향성 문제가 밝혀지며, 공정성(fairness)을 고려한 머신러닝 학습의 필요성이 커지고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 학습 상황과 달라진 새로운 분포의 테스트 데이터에 대해서도 편향되지 않은 판단을 내리도록 돕는 새로운 모델 훈련 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
최근 전 세계의 연구자들이 인공지능의 공정성을 높이기 위한 다양한 학습 방법론을 제안하고 있지만, 대부분의 연구는 인공지능 모델을 훈련시킬 때 사용되는 데이터와 실제 테스트 상황에서 사용될 데이터가 같은 분포를 갖는다고 가정한다. 하지만 실제 상황에서는 이러한 가정이 대체로 성립하지 않으며, 최근 다양한 어플리케이션에서 학습 데이터와 테스트 데이터 내의 편향 패턴이 크게 변화할 수 있음이 관측되고 있다.
이때, 테스트 환경에서 데이터의 정답 레이블과 특정 그룹 정보 간의 편향 패턴이 변경되면, 사전에 공정하게 학습되었던 인공지능 모델의 공정성이 직접적인 영향을 받고 다시금 악화된 편향성을 가질 수 있다. 일례로 과거에 특정 인종 위주로 채용하던 기관이 이제는 인종에 관계없이 채용한다면, 과거의 데이터를 기반으로 공정하게 학습된 인공지능 채용 모델이 현대의 데이터에는 오히려 불공정한 판단을 내릴 수 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 먼저 `상관관계 변화(correlation shifts)' 개념을 도입해 기존의 공정성을 위한 학습 알고리즘들이 가지는 정확성과 공정성 성능에 대한 근본적인 한계를 이론적으로 분석했다. 예를 들어 특정 인종만 주로 채용한 과거 데이터의 경우 인종과 채용의 상관관계가 강해서 아무리 공정한 모델을 학습을 시켜도 현재의 약한 상관관계를 반영하는 정확하면서도 공정한 채용 예측을 하기가 근본적으로 어려운 것이다. 이러한 이론적인 분석을 바탕으로, 새로운 학습 데이터 샘플링 기법을 제안해 테스트 시에 데이터의 편향 패턴이 변화해도 모델을 공정하게 학습할 수 있도록 하는 새로운 학습 프레임워크를 제안했다. 이는 과거 데이터에서 우세하였던 특정 인종 데이터를 상대적으로 줄임으로써 채용과의 상관관계를 낮출 수 있다.
제안된 기법의 주요 이점은 데이터 전처리만 하기 때문에 기존에 제안된 알고리즘 기반 공정한 학습 기법을 그대로 활용하면서 개선할 수 있다는 것이다. 즉 이미 사용되고 있는 공정한 학습 알고리즘이 위에서 설명한 상관관계 변화에 취약하다면 제안된 기법을 함께 사용해서 해결할 수 있다.
제1 저자인 전기및전자공학부 노유지 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능 기술의 실제 적용 환경에서, 모델이 더욱 신뢰 가능하고 공정한 판단을 하도록 도울 것으로 기대한다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 "기존 인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 공정성이 저하되지 않도록 하는 데 도움이 되기를 기대한다ˮ고 말했다.
이번 연구에는 노유지 박사과정이 제1 저자, 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자, 서창호 교수(KAIST)와 이강욱 교수(위스콘신-매디슨 대학)가 공동 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 7월 미국 하와이에서 열린 머신러닝 최고권위 국제학술 대회인 `국제 머신러닝 학회 International Conference on Machine Learning (ICML)'에서 발표됐다. (논문명 : Improving Fair Training under Correlation Shifts)
한편, 이 기술은 정보통신기획평가원의 지원을 받은 `강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제 (2022-0-00157)와 한국연구재단 지원을 받은 `데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제의 성과다.
2023.10.30
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