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.
실리콘 투과해 3D 반도체 내부 구조를 비파괴로 측정하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과(반도체시스템공학과 겸임) 김정원 교수 연구팀이 광주파수빗(optical frequency comb)을 색수차 공초점 및 분광 간섭계 기술과 결합해, 반도체 소자 후면에서 실리콘을 투과하여 내부 구조를 비파괴적으로 측정할 수 있는 새로운 광학 검사 기술을 개발했다.
최형수 박사과정이 제1저자로 참여하고 삼성전자 메모리사업부 계측기술팀과의 산학협력으로 수행된 이번 연구는 국제학술지 Light: Advanced Manufacturing 10월 29일 字에 게재됐다. (논문명: Backside illumination-enabled metrology and inspection inside 3D-ICs using frequency comb-based chromatic confocal and spectral interferometry)
최근 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅의 급성장으로 고성능·고효율 반도체 수요가 폭발적으로 증가하면서, 여러 칩을 수직으로 적층하는 3D 반도체 패키징(3D-IC) 기술이 차세대 반도체의 핵심으로 주목받고 있다. 그러나 전면(front-side)에 복잡한 미세 패턴이 형성된 구조에서는 빛이 산란되어 신호 대 잡음비가 낮아지고, 구리가 채워진 실리콘 관통 비아(Through-Silicon Via, TSV) 와 같은 고종횡비(high aspect ratio) 구조를 정밀하게 계측하기 어려웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 실리콘을 투과할 수 있는 1560 nm 파장의 적외선 광주파수빗을 이용해 후면(backside)에서 조사하는 방식의 비파괴 광학 계측 기술을 새롭게 구현했다.
연구팀은 70 nm 대역폭의 적외선 광주파수빗을 광원으로 사용하여, 축 방향 스캐닝 없이 웨이퍼의 두께와 굴절률을 동시에 고속·고정밀로 측정하는 기술을 구현했다. 특히 기존의 전면 검사 방식으로는 불가능했던 상용 메모리 소자 내부의 구리(Cu)가 충전된 TSV의 깊이 계측을 세계 최초로 비파괴 방식으로 성공적으로 수행했다.
이번 연구는 실리콘 기판의 두께와 굴절률을 동시에 측정할 수 있는 독자적 기술적 강점을 바탕으로, 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 첨단 3D 반도체 패키징 공정의 양산 수율 향상과 공정 신뢰도 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다.
김정원 교수는 “이번 연구는 첨단 반도체 공정의 검사 속도와 신뢰성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 방향을 제시했다”며 “차세대 반도체 생산 라인에 즉시 적용 가능한 수준의 기술 성숙도를 입증했다"고 밝혔다.
이번 연구는 삼성전자와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
KAIST가 열린다! 최첨단 연구현장 공개...‘OPEN KAIST 2025’개최
우리 대학은 교내 연구·실험실 및 연구센터를 일반에 공개하는 `OPEN KAIST 2025' 행사를 10월 30일부터 이틀간 대전 본원 캠퍼스에서 개최한다고 23일 밝혔다.
2001년 시작돼 올해 13회째를 맞는 OPEN KAIST는 KAIST 공과대학(학장 이재우)이 격년제로 운영하는 대표 연구 공개 행사로, 시민이 연구 현장을 직접 체험하며 과학을 더 가깝게 만나는 프로그램을 지향한다.
올해는 16개 학과와 KAIST 우주연구원이 참여하며 △체험·시연 △랩 투어 △강연 △학과 소개 △성과 전시 등 5개 분야, 총 39개 프로그램이 운영된다. 특히 AI, 드론, 뇌과학, 원자력, 반도체 등 미래 핵심 분야를 직접 보고 배우는 과정이 대폭 강화됐다.
전산학부 한준 교수 연구실은 AI가 3차원 공간을 이해하고 가상 환경을 구성하는 기술을 소개한다. 참가자는 영상 속 사물이 재배치되는 과정을 시연으로 확인하고, 미래 사회에서 AI의 역할과 공간 인지 기술의 발전 방향을 배운다.
항공우주공학과 방효충 교수 연구실은 멀티콥터, 무인 헬기, 수직이착륙기(VTOL) 등 차세대 드론 기술을 공개한다. 참가자는 특징과 활용 환경을 이해하고, 비행까지 완료된 기술을 가까이에서 관찰하며 드론 산업이 가져올 변화상을 한눈에 볼 수 있다.
뇌인지과학과 최민이 교수 연구실에서는 뇌와 행동의 관계를 체험할 수 있다. 참가자들은 온라인 어플로 나만의 미니 뇌를 만들어 운동이나 비타민 섭취가 뇌에 미치는 영향을 가상으로 살펴보고, 연구 장비와 실험 현장을 직접 체험한다.
수리과학과는 청소년을 위한 두 편의 특별 강연을 마련했다. ‘포유류 성장 데이터 패턴에 숨은 비밀’ 강연에서는 10g 남짓한 아메리카 두더지부터 200톤이 넘는 흰수염고래까지 다양한 포유류의 성장 데이터 속 보편적 수학 규칙을 탐구한다. 이어지는 ‘이 매듭은 정말 풀 수 있을까? — 공간을 수학적으로 이해하는 방법’ 강연에서는 신발끈 등 일상 속 매듭을 사례로 공간을 이해하는 수학적 사고 방식을 청소년의 눈높이에 맞춰 설명한다.
원자력및양자공학과 프로그램에서는 방사선 탐지 실습과 함께 SMR, 마이크로리액터 등 차세대 원자력 기술의 활용 가능성을 조망한다. 산업디자인학과는 연구실 투어와 전시를 통해 디자인 연구가 실생활 문제 해결과 어떻게 연결되는지 소개한다.
반도체 연구시설 투어에서는 참가자가 클린룸에 직접 들어가 공정 장비와 제조 단계를 관찰하며 초미세 반도체가 완성되는 과정을 체험한다.
이 밖에도 문술미래전략대학원 김형준 교수의 ‘메타어스: 데이터로 보는 기후 위기와 지구의 변화’, 건설및환경공학과의 ‘원심모형실험: 원심력을 이용한 지진 연구’, 전산학부 게임 제작동아리 ‘하제’의 게임 제작 특강과 전시 등 다채로운 프로그램이 마련돼 있다.
이재우 공과대학장은 “KAIST의 교육과 연구 현장을 개방해 방문객들이 도전적이고 창의적인 과학기술 혁신을 직접 경험하고 소통할 수 있는 기회를 제공하기 위해 이번 행사를 준비했다”고 밝혔다.
이광형 KAIST 총장은 “OPEN KAIST는 연구 현장을 국민과 공유하는 뜻깊은 자리”라며 “이번 행사가 청소년과 시민이 과학의 가치를 체감하고 미래를 향한 도전의 꿈을 키우는 계기가 되길 바란다”고 말했다.
`OPEN KAIST 2025'는 개별 방문객의 경우 사전 신청 없이 행사 당일 안내소에서 배포되는 책자를 참고해 현장 상황에 맞춰 자유롭게 프로그램을 관람할 수 있다. 세부 일정과 프로그램은 홈페이지(https://openkaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
트랜스포머의 지능과 맘바의 효율 합한 AI 반도체 두뇌 개발
최근 인공지능(AI) 모델이 길고 복잡한 문장을 이해하고 처리하는 능력이 커지면서, 연산 속도와 메모리 효율을 동시에 높일 수 있는 새로운 반도체 기술의 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 우리 대학 ·국제연구진이 거대언어모델(LLM)의 추론 속도는 4배 높이면서 전력 소비는 2.2배 줄인 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 하이브리드 구조 기반의 AI 반도체 핵심 두뇌 기술을 세계 최초로 메모리 내부에서 직접 연산이 가능한 형태로 구현하는 데 성공했다.
우리 대학은 박종세 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학교(Georgia Institute of Technology) 및 스웨덴 웁살라 대학교(Uppsala University)와 공동연구를 통해, 차세대 인공지능 모델의 두뇌 역할을 하는 ‘AI 메모리 반도체(PIM, Processing-in-Memory)’ 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다고 17일 밝혔다.
현재 ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama 등 LLM은 모든 단어를 동시에 보는 ‘트랜스포머(Transformer)’ 두뇌 구조를 기반으로 작동한다. 이에 따라, AI 모델이 커지고 처리 문장이 길어질수록 연산량과 메모리 요구량이 급증해, 속도 저하와 에너지 소모가 주요 문제로 지적돼 왔다.
이런 트랜스포머 문제점을 보완하기 위해 최근 제시된 순차형 기억형 두뇌인 ‘맘바(Mamba)’ 구조는 시간의 흐름에 따라 정보를 처리하는 방식을 도입해 효율을 높였지만, 여전히 메모리 병목 현상(memory bottleneck)과 전력 소모 한계가 남아 있었다.
박종세 교수 연구팀은 트랜스포머와 맘바의 장점을 결합한 ‘트랜스포머–맘바 하이브리드 모델’의 성능을 극대화하기 위해, 연산을 메모리 내부에서 직접 수행하는 새로운 반도체 구조 ‘PIMBA’를 설계했다.
기존 GPU 기반 시스템은 데이터를 메모리 밖으로 옮겨 연산을 수행하지만, PIMBA는 데이터를 옮기지 않고 저장장치 내부에서 바로 계산을 수행한다. 이로써 데이터 이동 시간을 최소화하고 전력 소모를 크게 줄일 수 있다.
그 결과, 실제 실험에서 PIMBA는 기존 GPU 시스템 대비 처리 성능이 최대 4.1배 향상되었고, 에너지 소비는 평균 2.2배 감소하는 성과를 보였다.
연구 성과는 오는 10월 20일 서울에서 열리는 세계적 컴퓨터 구조 학술대회 ‘제58회 국제 마이크로아키텍처 심포지엄(MICRO 2025)’에서 발표될 예정이며, 앞서 ‘제31회 삼성휴먼테크 논문대상’ 금상을 수상해 우수성을 인정받았다.
※논문명: Pimba: A Processing-in-Memory Acceleration for Post-Transformer Large Language Model Serving, DOI: 10.1145/3725843.3756121
이번 연구는 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원 지원사업, 그리고 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 ICT R&D 프로그램의 일환으로 한국전자통신연구원(ETRI)의 지원을 받아 수행되었으며, EDA 툴은 반도체설계교육센터(IDEC)의 지원을 받았다.
한국광전자공학회 출범, 조용훈 교수 초대 회장 취임
한국광전자공학회가 새롭게 출범하면서, 우리 대학 물리학과 조용훈 교수가 초대 회장으로 취임했다. 학회는 2007년과 2010년에 각각 설립된 LED·반도체조명학회와 한국광전자학회가 2017년에 통합해 활동해 온 한국LED·광전자학회를 모태로 한다. 미래 산업을 선도하는 첨단 융합 분야에서 광전자공학의 중요성이 최근 들어 크게 부각됨에 따라, 학회는 2025년 9월 ‘한국광전자공학회 (Korea Optoelectronics Society)’라는 새로운 명칭으로 출범하며 도약의 발판을 마련했다.
한국광전자공학회는 빛과 전자의 상호작용을 기반으로 한 광소자와 시스템분야의 첨단 연구와 기술 개발을 선도하는 학술 단체로서, ▲발광·디스플레이, ▲센서·에너지·수광, ▲전자·시스템·응용, ▲양자·광제어·신개념, ▲설계·평가·분석을 주제로 5개 분과를 운영하며, 국내외 산·학·연 전문가들과의 활발히 교류하고, 미래 세대 연구자 양성을 위한 교육과 연구활동을 적극 지원한다. 광전자공학은 LED, 레이저, 광집적회로, 광센서, 양자 광소자 등 다양한 기술을 바탕으로 차세대 반도체, 고해상도 디스플레이, 초고속 통신, LiDAR, 광신경망, 양자통신 등 첨단 응용을 가능하게 한다. 한국광전자공학회는 이러한 기술과 미래 혁신 분야의 융합 연구를 촉진하여 학문적 진보와 함께 산업적 실용화를 연결함으로써 국가 과학기술 발전에 핵심적인 역할을 수행하게 된다.
조용훈 회장은 저차원 반도체 성장 기술 분야의 권위 있는 국제 학회인 International Conference on Metal Organic Vapor Phase Epitaxy (ICMOVPE) 학회를 최근 국내에 유치하는데 성공하였으며, 조직위원장으로서 2026년 7월 12일부터 17일까지 한국광전자공학회 주관으로 제 22회 ICMOVPE 국제학회를 제주에서 개최할 예정이다.
조 회장은 세계 최대 광전자공학회인 국제광전자공학회(SPIE)의 석학회원(Fellow)으로 활동하면서 SPIE 소속 컨퍼런스를 미국 샌디에고에서 10년 이상 운영해 오고 있으며, 최근 한국광전자공학회와의 긴밀한 협력도 추진하고 있다. 2008년부터 KAIST 물리학과 교수로 재직하면서 물리학과장, 교무처장, 자연과학대학장을 역임하였으며, 현재 KT 석좌교수, 국가양자팹연구소장, 한국과학기술한림원 정회원 및 이학부장으로 활동 중이다.
또한 조 회장은 “광전자공학은 차세대 반도체, 디스플레이, 인공지능, 자율주행, 메타버스, 양자 기술 등 미래 사회를 이끄는 핵심 기술의 기반이 되는 학문”이라며, “이번 출범을 계기로 학회의 국제적 위상을 강화하고, 첨단 기술 융합 시대를 선도하는 중심 학회로 성장해 나가겠다”고 밝혔다.
뇌처럼 스스로 기억하고 반응하는 반도체 뉴런 개발
사람의 뇌는 단순히 신호를 주고받는 연결(시냅스)만 조절하는 게 아니라, 개별 신경세포가 ‘상황에 맞게 스스로 예민해지거나 둔해지는’ 적응 능력인 ‘내재적 가소성’을 통해 정보를 처리한다. 하지만 기존 인공지능 반도체는 이런 뇌의 유연함을 흉내 내기 어려웠다. KAIST 연구진이 이번에 이 능력까지 구현한 차세대 초저전력 반도체 기술을 개발해 관심을 모으고 있다.
KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 뉴런이 과거 활동을 기억해 스스로 반응 특성을 조절하는 ‘내재적 가소성(intrinsic plasticity)’을 모방한 ‘주파수 스위칭(Frequency Switching) 뉴리스터(Neuristor)’를 개발했다고 28일 밝혔다.
‘내재적 가소성’은 같은 소리를 여러 번 들으면 점점 덜 놀라거나, 반복된 훈련을 통해 특정 자극에 더 빨리 반응하게 되는 것과 같은 뇌의 적응 능력을 뜻한다. ‘주파수 스위칭 뉴리스터’는 마치 사람이 자극에 점점 익숙해져 덜 놀라거나, 반대로 반복된 훈련으로 점점 더 민감해지는 것처럼, 신호의 빈도를 스스로 조절하는 인공 뉴런 소자다.
연구팀은 순간적으로 반응했다가 원래 상태로 돌아가는 ‘휘발성 모트 멤리스터’와, 입력 신호의 흔적을 오랫동안 기억하는 ‘비휘발성 멤리스터’를 결합해, 뉴런이 신호를 얼마나 자주 내보낼지(발화 주파수)를 자유롭게 조절할 수 있는 소자를 구현했다.
이 소자는 뉴런 스파이크 신호와 멤리스터 저항 변화가 서로 영향을 주고받으며 자동으로 반응을 조절한다. 쉽게 말해, 반복해서 들은 소리에 덜 놀라거나, 특정 자극에 점점 더 예민해지는 뇌의 반응을 반도체 소자 하나로 흉내 낸 것이다.
연구팀은 이 기술의 효과를 검증하기 위해 ‘희소 신경망(Sparse Neural Network)’ 시뮬레이션을 수행했다. 그 결과, 뉴런 자체의 기억 기능을 통해 기존 신경망보다 27.7% 낮은 에너지 소모로 동일한 성능을 구현했다.
또 일부 뉴런이 손상되더라도 내재적 가소성을 통해 네트워크가 스스로 재구성되어 성능을 회복하는 뛰어난 복원력도 입증했다. 쉽게 말하면, 이 기술을 적용한 인공지능은 전기를 덜 쓰면서도 성능은 그대로 유지하고, 일부 회로가 고장 나도 스스로 보완해 다시 정상적으로 작동하는 셈이다.
연구를 주도한 김경민 교수는 “이번 연구는 뇌의 핵심 기능인 내재적 가소성을 단일 반도체 소자로 구현해 인공지능 하드웨어의 에너지 효율과 안정성을 한 차원 높인 성과”라며, “스스로 상태를 기억하고 손상에도 적응·복구할 수 있는 이번 기술은 엣지 컴퓨팅, 자율주행 등 장시간 안정성이 요구되는 시스템의 핵심 소자로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 박우준 박사(현 독일 율리히 연구소), 송한찬(현 ETRI) 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 결과는 재료 분야 세계적 권위 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials, IF 26.8)에 8월 18일자 온라인 게재됐다.
※논문명: Frequency Switching Neuristor for Realizing Intrinsic Plasticity and Enabling Robust Neuromorphic Computing, DOI: 10.1002/adma.202502255
한편, 이번 연구는 한국연구재단과 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
'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.
반도체 연구 전 과정 지원하는 첨단장비 개소식 개최
우리 대학 반도체공학대학원이 8일 오후 3시 대전 본원 전기및전자공학부동(E3-2)에서 첨단장비 개소식을 열고, 산학연이 함께 활용할 수 있는 최첨단 연구 인프라를 공개했다고 8일 밝혔다.
이날 행사에는 이광형 KAIST 총장, 이장우 대전시장을 비롯해 산업통상자원부, 한국산업기술진흥원, 기업, 연구기관 관계자 등 80여 명이 참석했다. 개소식에서는 시높시스코리아 감사패 수여, 축사, 장비 소개가 진행됐으며, 참석자들은 새롭게 구축된 장비와 시설을 둘러보며 지역 산업 발전에 대한 기대를 나타냈다.
이번에 도입된 첨단장비는 반도체 소자·소재 및 패키징 분야 연구에 활용될 핵심 인프라로, 설계부터 시뮬레이션, 제작, 평가까지 반도체 개발 전 과정을 아우르는 통합 연구 환경을 제공한다. KAIST 교수·학생뿐만 아니라 지역 기업과 연구기관에도 개방돼 실질적 산학연 협력 거점으로 기능할 전망이다.
특히 반도체공학대학원은 국가 전략 산업인 반도체 분야에서 차세대 기술 개발과 인재 양성을 동시에 추진하는 핵심 기관으로, 한국 반도체 산업 경쟁력 강화의 허브 역할을 맡고 있다. 인공지능, 배터리, 자율주행, 국방 등 모든 첨단 산업의 기반이 되는 반도체는 글로벌 공급망 경쟁이 치열한 분야로, 산학연이 긴밀히 협력할 수 있는 교육·연구 거점 마련이 필수적이다. 이번 첨단장비 개소는 단순 연구 시설을 넘어 지속 가능한 반도체 생태계 구축을 뒷받침하는 국가적 의미를 지닌다.
대전시는 이 사업에 49억 원을 투입하며 적극 지원하고 있다. 이는 대전이 보유한 우수한 연구 인프라와 인재를 반도체 산업으로 결집시켜, 지역 산업의 새로운 성장 동력으로 삼겠다는 의지다. 시는 KAIST와의 협력을 통해 대전을 대한민국 반도체 산업의 실질적 거점으로 육성하는 것을 중요한 전략으로 삼고 있다.
우리 대학은 또한 글로벌 반도체 설계 소프트웨어 선도 기업인 시높시스코리아로부터 반도체 공정·소자 시뮬레이션 소프트웨어(TCAD) 라이선스를 기부받아, 세계 최고 수준의 반도체 교육 및 연구 인프라를 갖추게 되었다.
반도체공학대학원 지원 사업은 2023년부터 2028년까지 5년간 총 215억 원 규모(국비 150억 원, 시비 49억 원, KAIST 자체 16억 원)로 추진되고 있다. 전기및전자공학부, 신소재공학과, 물리학과, 기계공학과, 생명화학공학과 교수진 34명이 참여해 225명 이상의 석·박사급 고급 인재를 양성할 계획이다. 현재 반도체공학대학원에는 123명이 재학 중이며, 산학 컨소시엄 20여 개 기업과 협력 프로젝트를 수행하는 등 가시적 성과를 거두고 있다.
이장우 대전시장은 “대전의 연구 인프라와 인재가 결합해 지역 산업 발전으로 이어지길 바란다”며 “앞으로도 KAIST와 협력을 강화하고 적극 지원하겠다”고 강조했다.
시높시스코리아 소경신 대표는 “KAIST 학생들이 TCAD를 활용해 첨단 시뮬레이션 경험을 쌓아 세계 반도체 산업을 이끌 핵심 인재로 성장하길 기대한다”고 밝혔다.
이광형 총장은 “대전은 국내 최고의 연구 인프라와 인력을 갖춘 반도체 산업 최적지”라며 “이번 첨단장비 개소를 계기로, KAIST는 혁신 연구 성과 창출과 글로벌 인재 양성을 통해 국가 반도체 경쟁력 강화에 더욱 기여하겠다”고 밝혔다.
이번 첨단장비 개소와 시높시스코리아의 기부는 한국 반도체 산업의 질적 성장을 이끄는 중요한 계기가 될 것으로 평가된다. KAIST는 향후 신규 교과·교재 개발, 산학 공동 프로젝트 등을 통해 글로벌 수준의 반도체 인재를 육성하고, 대전을 넘어 국가적 차원의 반도체 산업 발전에 기여한다는 계획이다.
네이처 자매지 통해 반도체 리더십 집중 조명
우리 대학은 세계적 과학 저널 ‘네이처(Nature)’의 자매지 ‘네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)’에 지난 8월 18일 자로 KAIST의 반도체 연구와 교육 성과가 집중 조명됐다고 5일 밝혔다.
※ 제목: Semiconductor-related research and education at KAIST
※ DOI: 10.1038/s44287-025-00204-3
이번 특집(Focus) 기사는 KAIST가 차세대 반도체 연구와 인재 양성, 글로벌 산학협력에서 보여주는 리더십을 상세히 다루며, 한국 반도체 산업의 미래 청사진을 제시했다. 실비아 콘티(Silvia Conti) 편집장이 직접 인터뷰를 진행했으며, KAIST에서는 신소재공학과 김경민 교수, 전기및전자공학부 윤영규, 최신현, 최성율, 유승협 교수 등이 인터뷰에 참여했다.
KAIST는 전기및전자공학부, 반도체시스템공학과, 반도체공학대학원 등 교육 프로그램을 운영하며, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인-메모리 컴퓨팅, 2차원 신소재 기반 소자 등 차세대 반도체 연구를 선도하고 있다. 이러한 기반 위에서 연구진은 기존 실리콘 한계를 넘어서는 새로운 아키텍처와 소자를 개발하며, 인공지능·로보틱스·의료 등 다양한 응용 분야 혁신을 이끌고 있다.
특히 RRAM, PRAM 등 신개념 메모리를 활용해 시냅스, 뉴런 등 생물학적 기능을 하드웨어 플랫폼으로 구현하는 연구는 국제적으로 주목받고 있다. 이는 로봇, 엣지 컴퓨팅, 온-센서 AI 시스템 등으로의 응용 가능성을 열고 있다.
또한 KAIST는 삼성전자·SK하이닉스와의 오랜 파트너십을 기반으로 EPSS(삼성반도체 고급인력양성프로그램), KEPSI(SK하이닉스반도체 고급인력양성프로그램)를 운영해 왔다. 이 과정에 참여한 대학원생은 전액 장학금과 졸업 후 취업이 보장되며, 2022년 신설된 반도체시스템공학과는 매년 100명의 학부생을 선발해 체계적 교육을 제공하고 있다. 아울러 매년 70여 개 연구실이 참여하는 KAIST–삼성전자 산학협력센터는 장기적 산학 공동연구 거점으로서 산업계 현안 해결에 기여하고 있다.
이번 기사는 KAIST가 단순한 연구기관을 넘어 국제적 연구 허브로 성장하고 있음을 강조한다. KAIST는 여성 교수 임용 확대, 외국인 교수·학생 지원을 위한 글로벌 인재 비자센터 설립 등 다양성과 포용성을 강화하며 세계 각국의 우수 인재를 끌어들이고 있다. 또한 대덕연구단지(대덕 특구, Daedeok Innopolis)의 핵심 대학으로서 ‘한국의 실리콘밸리’의 심장 임무를 수행하고 있다.
KAIST 연구진은 반도체 기술의 미래가 단순한 소자 축소가 아닌 뉴로모픽 기술, 3차원 패키징 기술, AI 기술 응용과 같은 융합적 접근에 달려 있다고 전망한다. 이번 기사는 이러한 KAIST의 전략적 연구 방향과 리더십이 글로벌 학계와 산업계에서도 주목받고 있음을 보여준다.
김경민 교수는 “이번 기사를 통해 KAIST의 차세대 반도체 연구와 인재 양성 전략이 국내외 학계와 산업계에 널리 알려져 매우 기쁘며, 앞으로도 혁신적인 융합 연구로 미래 반도체 기술 발전에 기여하겠다”고 강조했다.
이광형 총장은 “KAIST가 세계적 과학 저널을 통해 반도체 연구와 교육 성과를 조명받게 된 것은 우리 대학 구성원들의 헌신과 도전 정신 덕분”이라며, “KAIST의 글로벌 연구 허브로서의 성장이 주목받게 되어 기쁘게 생각하며, 앞으로도 산학연 협력을 확대해 차세대 반도체 혁신을 선도하고 한국이 미래 반도체 강국으로 자리매김하는 데 핵심적 역할을 하겠다”고 밝혔다.
주상현 학생, 2025 IEEE CASE 최고 학생 논문상 수상
산업및시스템공학과 주상현 박사과정(지도교수: 김현정)이 2025년 8월 17일부터 21일까지 열린 제 21회 IEEE CASE (International Conference on Automation Science and Engineering)에서 Best Student Paper Award를 수상했다. IEEE CASE는 자동화 분야 최대 규모의 국제학회로, 해당 학회에서 한국 기관 소속 연구자가 수상한 첫 사례로 의미가 크다.
수상 논문 제목은 “K-Wafer Cyclic Sequence for Scheduling of Dual-Armed Cluster Tool with Purge Operation”으로, 반도체 및 디스플레이 제조 공정에서 핵심적으로 사용되는 Cluster Tool 장비의 로봇 시퀀스 최적화를 다루고 있다.
특히, 품질에 직접적인 영향을 주는 챔버 클리닝 작업을 포함한 공정에서 기존 방법론들이 최적해를 보장하지 못하는 한계를 극복하고, 생산성을 최대화할 수 있는 새로운 로봇 동작 순서와 수리적 분석 방법을 제시했다. 이번 연구는 반도체·디스플레이 제조 현장의 효율성 향상에 실질적 기여를 할 수 있는 학문적 성과로 평가받으며, IEEE CASE 국제 학회에서도 높은 주목을 받았다.
전기및전자공학부 유회준 교수, 대한민국학술원 신임회원으로 선출
우리 대학 전기및전자공학부 교수이자 ICT 석좌교수인 유회준 교수가 2025년 대한민국학술원 신임회원으로 선출됐다. 유 교수는 7월 11일 개최된 대한민국학술원 총회를 통해 공식 선출되었으며, 전자공학 분야에서의 지속적인 연구 성과와 학술 기여를 바탕으로 선임되었다. 당월 18일 서울 서초구에 위치한 대한민국학술원에서 열린 신임회원 회원증서 수여식에 참석하여 선임장을 수여받았다.
대한민국학술원은 1954년 설립된 교육부 산하의 국가 학술기관으로, 국내 학문 발전에 이바지한 석학을 대상으로 매년 각 학문 분과별로 극소수의 신임회원만을 엄정한 심사를 통해 선발하고 있다. 올해는 전국에서 총 8명이 신임회원으로 선정되었으며, 유 교수는 자연과학분과 제3분과(공학)에서 유일하게 선출되었다.
학술원은 학문적 업적이 탁월하고 해당 분야의 발전에 기여한 석학을 회원으로 선출하여, 이들의 연구를 지원하고 학술 정책 자문, 국내외 학술 교류, 우수학술도서 선정, 학술원상 시상 등의 다양한 사업을 수행하고 있다.
회원으로 선출되기 위해서는 단순한 연구 성과뿐 아니라 장기적인 학계 기여와 공적이 함께 평가되며, 그 선임은 국내 학계에서 가장 높은 수준의 학문적 권위를 상징한다. 2025년 현재, 자연과학·인문사회과학 통틀어 총 회원 수는 150명 내외에 불과하며, 자연과학분과는 전국적으로 약 70명 규모로 구성되어 있다.
대한민국학술원 회원은 일종의 '국가가 공인한 학계 대표자'로서, 학문을 통해 국가와 사회에 공헌하는 역할을 수행하게 된다. 또한, 학술원은 주요 국가 간 학술원과의 협력을 통해 국제 학술 네트워크의 허브 역할도 하고 있다.
유회준 교수는 인공지능 반도체, 뉴로모픽 칩, 초저전력 SoC(System on Chip), 웨어러블 반도체 등 반도체 설계 및 융합 시스템 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행해왔다. 그는 우리 대학 전자공학과 교수이자 ICT 석좌교수로 재직 중이며, AI반도체대학원 원장, IT융합연구소 소장, PIM반도체설계 연구센터장을 맡고 있다.
특히 유 교수는 1995년 세계 최초로 256M SDRAM을 개발하고 관련 논문을 발표한 것을 시작으로, 2000년부터 2023년까지 62편의 주요 논문을 발표하였다. 이 중에는 『DRAM의 설계』와 같은 반도체 설계 전문서적을 비롯해 AI 반도체, 웨어러블 AR 반도체, 저전력 무선통신 칩, 바이오메디컬 IC 등 다양한 응용 분야에 대한 연구가 포함된다. 특히 2014년에는 세계 최초로 DNN(Deep Neural Network) 가속기 칩을 공개하며, 2025년까지 18편의 AI 반도체 연구 성과를 발표하였다.
그는 또한 미국 전기전자학회(IEEE)에서 석학회원(Fellow)으로도 선임됐으며, ISSCC(국제고체회로학회) 70주년 기념식에서 동양인으로는 유일하게 '최다 논문 발표자 톱5'에 선정되는 성과를 기록하여 국제적으로 그 연구력을 인정받고 있다.
유 교수는 과거 벨연구소에서 표면 광방출 레이저 개발을 주도했고, 현대전자(현 SK하이닉스)에서는 256M DRAM 개발을 이끈 바 있다. 또한 2005년에는 정보통신부 정책자문관으로서 SoC 및 차세대 컴퓨팅 기술 정책 수립에도 기여하였다.
그는 현재까지 250편 이상의 논문과 5권의 전문서적을 집필 또는 편집하였으며, ISSCC, A-SSCC, ISWC 등 세계 주요 회로 설계 학회의 조직위원과 TPC 위원장, IEEE SSCS Distinguished Lecturer 등으로 활동해왔다.
전기및전자공학부는 이번 선임이 반도체 및 전자공학 분야의 지속적인 학문적 기여와 국제적 위상을 인정받은 결과라고 평가하며, 향후 유 교수의 지속적인 연구 활동과 후학 양성을 기대한다고 밝혔다.
이번 대한민국학술원 신임회원 선출은 유회준 교수가 전자공학 및 시스템 반도체 설계 분야에서 장기간 축적해온 연구 성과와 학문적 기여가 국가적으로 공인된 결과로, 그의 전문성과 지속적인 학술 활동이 공공연히 평가받은 의미 있는 사례로 볼 수 있다.
로봇도 사람처럼 위험할때만 즉각 반응한다
인공지능과 로봇 기술의 동반 발전 속에서, 로봇이 사람처럼 효율적으로 환경을 인식하고 반응하는 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이에 한국 연구진이 별도의 복잡한 소프트웨어나 회로 없이도 생명체의 감각 신경계를 모사한 인공 감각 신경계를 새롭게 구현해 주목받고 있다. 이 기술은 에너지 소모를 최소화하면서 외부 자극에 지능적으로 반응할 수 있어, 초소형 로봇이나 로봇 의수 등 의료 및 특수 환경에서의 활용이 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 석좌교수, 충남대학교 반도체융합학과 이종원 교수 공동연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발하고, 이를 통해 외부 자극에 효율적으로 대응하는 신개념 로봇 시스템을 증명했다고 15일 밝혔다.
사람을 포함한 동물은 안전하거나 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에는 선별적으로 민감하게 반응함으로써, 에너지 낭비를 방지하면서도 중요한 자극에 집중해 민첩하게 외부 변화에 대응할 수 있다.
예를 들면, 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 집중하고 대응한다.
이는 감각 신경계에서의 ‘습관화’ 그리고 ‘민감화’기능에 의해서 조절됨을 보여주며, 사람처럼 효율적으로 외부 환경에 대응하는 로봇 구현을 위해, 이러한 생명체의 감각 신경계 기능을 로봇에 적용하려는 시도가 꾸준히 진행돼왔다.
그러나, 습관화나 민감화와 같은 복잡한 신경 특성을 로봇에 구현하기 위해선 별도 소프트웨어가 필요하거나, 복잡한 회로가 필요해 소형화와 에너지 효율 측면에서의 어려움이 있었다.
특히 뉴로모픽 반도체인 멤리스터(memristor)1 소자를 활용하는 시도도 있었지만, 기존 멤리스터는 단순한 전도도 변화만 가능해 신경계의 복잡한 특성을 모사하는 데 한계가 있었다.
1멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자
이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 하나의 멤리스터 소자 안에 서로 반대 방향으로 전도도를 변화시키는 층을 형성해, 실제 감각 신경계에서처럼 습관화와 민감화 등의 기능을 모사할 수 있는 새로운 멤리스터를 개발했다.
이 소자는 자극이 반복되면 점차 반응이 줄어들다가, 위험 신호가 감지되면 다시 민감하게 반응하는 등, 실제 신경계의 복잡한 시냅스 반응 패턴을 사실적으로 재현할 수 있다.
연구팀은 이 멤리스터를 이용해 촉각과 고통을 인식하는 멤리스터 기반 인공 감각 신경계를 제작하고, 이를 실제 로봇 손에 적용해 그 효율성을 실험했다.
반복적으로 안전한 촉각 자극을 가하자, 처음에는 낯선 촉각 자극에 민감하게 반응하던 로봇 손이 점차 자극을 무시하는 습관화 특성을 보였고, 이후 전기 충격과 함께 자극을 가했을 때는 이를 위험 신호로 인식해 다시 민감하게 반응하는 민감화 특성도 확인됐다.
이를 통해, 별도의 복잡한 소프트웨어나 프로세서 없이도 로봇이 사람처럼 효율적으로 자극에 대응할 수 있음을 실험적으로 입증하며, 에너지 측면에서 효율적인 신경계 모사 로봇(neuro-inspired robot)의 개발 가능성을 검증했다.
박시온 연구원은 “사람의 감각 신경계를 차세대 반도체로 모사해, 더 똑똑하고 에너지 측면에서 효율적으로 외부 환경에 대응하는 신개념 로봇 구현의 가능성을 열었다”라며, “앞으로 초소형 로봇, 군용 로봇, 로봇 의수 같은 의료용 로봇 등 차세대 반도체와 로보틱스의 여러 융합 분야에서 활용될 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 박시온 석박통합과정 연구원이 제 1저자로 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 지난 7월 1일 자로 온라인 게재됐다.
※ 논문 제목: Experimental demonstration of third-order memristor-based artificial sensory nervous system for neuro-inspired robotics
※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-60818-x
이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 우수신진연구사업, 그리고 나노종합기술원의 나노메디컬 디바이스 사업의 지원을 받아 수행됐다.