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박기현·이찬규·황정섭 대학원생, ‘대한민국 인재상’ 수상
우리 대학 박기현·이찬규·황정섭 학생이 '2025 대한민국 인재상'을 수상했다.
이들은 24일 오후 정부세종컨벤션센터에서 열린 ‘2025 대한민국 인재상 시상식’에서 대학생·청년일반 분과 4명, 고등학생 분과 2명으로 나뉘어 전국 최종 100인에 포함됐다.
대한민국 인재상은 창의성과 도전정신을 갖추고 사회 발전에 기여한 인재를 발굴·격려하기 위해 2008년부터 시행 중인 전국 단위 시상 제도다.
대학생·청년일반 분과 수상자 박기현 신소재공학과 대학원생은 탄소 중립 사회를 앞당길 신소재 기반 촉매 개발 등 활발한 연구활동을 바탕으로 특허를 출원하고 국제 SCI 저널에 다수 논문을 게재하며 전문성과 실용성을 갖춘 차세대 인재로서 두드러진 성취를 이루고 있다.
전산학부 대학원 이찬규 학생은은 뇌과학과 인공지능 등 관심 분야 지식을 대형 산불의 예방·진화 등 사회적 문제 해결에 창의적으로 적용 가능한 인재라는 평가를 받았으며, 올해 2월에는 과학기술정보통신부 장관상(창의 부문)을 단독 수상한 바 있다.
기술경영학부 황정섭 대학원생은 전기자동차 확산 과정에서 이루어지는 인지적·사회적 요인 규명을 통하여 세계적 학술지에 논문을 게재하는 등 전문성을 갖춘 학술활동과 지방자치단체, 중앙부처 등 다수 정부 연구과제에 첨단기술을 접목하여 남다른 성과를 거둔 이력이 주목을 받았다.
올해 대한민국 인재상 수상자는 소속 기관장 및 학교장 추천자의 지역 심사, 대국민 공개 검증, 중앙심사위원회의 심사를 거쳐 결정되었으며, 수상자에게는 부총리 겸 교육부장관상이 상금(200만원)과 함께 수여되었다.
대전시는 "이번 수상은 지역 청년들이 다양한 분야에서 국가적 경쟁력을 인정받은 뜻깊은 성과"라며 "앞으로도 청년들이 대전에서 꿈을 키우고 훌륭한 인재로 성장할 수 있도록 다양한 정책과 프로그램으로 뒷받침해 가겠다"고 말했다.
2025.12.26
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"좋으라고 넣었는데"...KAIST, 전기차 하이니켈 배터리 성능 저하 원인 밝혀
리튬이온 배터리 중에서도 고에너지형 전기차에 주로 사용되는 하이니켈 배터리는 에너지 밀도가 높지만 성능 저하가 빠르다는 한계를 안고 있다. 우리 대학 연구진은 하이니켈 배터리가 빠르게 망가지는(열화되는) 근본 원인을 세계 최초로 규명하고, 이를 해결할 새로운 접근법을 제시했다.
우리 대학은 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 신소재공학과 서동화 교수 연구팀과 함께, 그동안 배터리의 안정성과 수명 향상을 위해 사용돼 온 전해질 첨가제 ‘석시노니트릴(CN4)’이 하이니켈 배터리에서는 오히려 성능 저하를 일으키는 핵심 원인임을 밝혀냈다고 3일 밝혔다.
배터리는 양극과 음극 사이를 리튬 이온이 오가며 전기가 만들어진다. 리튬 이동을 돕기 위해 전해질에는 소량의 CN4가 들어가는데, 연구팀은 두 개의 니트릴(-CN) 구조를 가진 CN4가 하이니켈 양극 표면의 니켈 이온과 지나치게 강하게 달라붙는다는 사실을 컴퓨터 계산으로 확인했다.
니트릴 구조는 탄소와 질소가 삼중 결합으로 묶여 있는, 금속 이온과 잘 달라붙는 ‘갈고리’ 같은 구조다. 이 강한 결합 때문에 양극 표면에 형성돼야 할 보호막 역할의 전기이중층(EDL)이 무너지고, 충·방전 과정에서 양극 구조가 뒤틀리며(얀-텔러 왜곡, Jahn-teller distortion) 심지어 양극 전자까지 CN4로 빠져나가 양극이 빠르게 손상된다.
이 과정에서 새어 나온 니켈 이온은 전해질을 통해 음극으로 이동해 표면에 쌓이는데, 이 니켈은 전해질을 더 빨리 분해하고 리튬까지 낭비시키는 ‘나쁜 촉매’처럼 작용해 배터리 열화를 더욱 가속시킨다.
여러 분석 결과, CN4가 하이니켈 양극 표면을 니켈이 부족한 비정상적인 층으로 바꾸고, 안정적이어야 할 구조를‘암염 구조’라는 비정상적 형태로 변형시키는 현상도 확인됐다.
즉 LCO 배터리(리튬코발트산화물)에서는 유용한 CN4가, 니켈 비율이 높은 하이니켈 배터리에서는 오히려 구조를 무너뜨리는 양면성을 가진 물질임을 증명한 것이다.
이번 연구는 단순한 충·방전 조건 조절을 넘어, 금속 이온과 전해질 분자 사이에서 실제로 어떤 전자 이동이 일어나는지까지 규명한 정밀 분석이라는 점에서 큰 의미를 갖는다. 연구진은 이 성과를 바탕으로 하이니켈 양극에 최적화된 새로운 전해질 첨가제 개발에 나설 계획이다.
최남순 교수는 “배터리 수명과 안정성을 높이려면 분자 수준의 정밀한 이해가 필수”라며 “이번 연구가 니켈과 과도하게 결합하지 않는 새로운 첨가제 개발의 길을 열어, 차세대 고용량 배터리 상용화에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
생명화학공학과 최남순 교수, 한승희, 김준영, 이기훈 연구원과 신소재공학과 서동화 교수, 김재승 연구원이 공동 제 1저자로 진행한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘에이시에스 에너지 레터즈(ACS Energy Letters)’에 11월 14일 온라인 게재되었으며 커버 논문으로 선정되었다.
※논문명 : Unveiling Bidentate Nitrile-Driven Structural Degradation in Ultra-High-Nickel Cathodes,
https://doi.org/10.1021/acsenergylett.5c02845
이번 연구는 삼성 에스디아이(Samsung SDI)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.12.03
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박테리아로 무지개색 친환경 섬유 만들었다
친환경 섬유 기술이 지속적으로 개발되어 왔지만, 다양한 색상을 가진 섬유를 단일 공정으로 생산하는 기술은 그동안 불가능에 가까웠다. 우리 대학 연구진은 이 한계를 넘어, 박테리아가 스스로 섬유도 만들고 색도 만들어 무지개색 친환경 섬유를 박테리아 공배양(두 가지 이상의 미생물을 같은 환경에서 동시에 배양)으로 세계 최초로 생산하는데 성공했다. 이번 기술은 기존의 석유 기반 염색 공정을 대체할 수 있는 잠재력을 지니며, 대량 생산 가능성까지 확인돼 지속 가능한 섬유 및 착용형 바이오 소재 개발에 폭넓게 활용될 것으로 기대된다.
우리 대학은 19일, 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 다양한 색상의 박테리아 셀룰로오스(색이 입혀진 미생물 섬유)를 단일 공정(원스텝)으로 생산하는 모듈형 공배양 플랫폼을 세계 최초로 개발했다고 19일 밝혔다.
박테리아 셀룰로오스는 특정 박테리아(주로 콤마가타이박터 자일리누스, Komagataeibacter xylinus)가 영양분을 소비하며 스스로 합성하는 천연 고분자 섬유다. 높은 순도와 강도, 우수한 보습력을 갖춘 데다 생분해성까지 갖춰 기존의 석유 기반 섬유를 대체할 수 있는 친환경 소재로 주목 받고 있다.
하지만 기본적으로 색이 거의 흰색에 가까워 섬유 산업에서 요구하는 다양한 색상을 구현하기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 기존 염색 공정은 석유 유래 염료와 독성 시약에 의존해 환경오염 우려가 크고, 공정 역시 복잡하다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다.
연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 시스템 대사공학 기반의 색소 생합성 기술과 박테리아 셀룰로오스 생산균의 ‘공배양 전략(한 미생물은 색소를 만들고 다른 미생물은 섬유(셀룰로오스)를 만들면 두 기능이 하나의 공정 안에서 자연스럽게 결합된 전략)을 통합한 ’원스텝 제조 플랫폼(복잡한 여러 단계를 하나의 공정으로 통합해 한 번에 생산하는 기술)‘을 구축했다.
즉 연구팀은 색을 만드는 대장균과 섬유를 만드는 박테리아를 함께 키워, 박테리아가 자라면서 자연스럽게 색이 입혀진 섬유가 한 번에 만들어지도록 하는 새로운 기술을 만든 것이다.
이를 통해 별도의 화학적 염색 없이 적색·주황·황색·녹색·청색·남색·자색 등 전 스펙트럼의 무지개색 섬유를 친환경적으로 생산하는 데 성공했다.
핵심 기술은 색소를 생산하는 대장균 균주를 고도설계해 천연 색소를 과량 생산하고 세포 외부로 효율적으로 분비하도록 한 것이다.
기존에는 대장균이 색소를 너무 많이 만들면 그 색소가 세포 안에 쌓여서 대장균이 스스로 힘들어하는 문제가 있었다. 연구팀은 대장균의 몸(세포막) 구조를 조절해, 대장균이 만든 색소를 밖으로 잘 배출하도록 길을 열어준 것이다. 그 결과, 대장균은 부담 없이 색소를 더 많이, 더 빠르게 만들어 낼 수 있게 됐다.
자연계에서 보라색 색소는 분자 구조가 복잡해 미생물이 스스로 대량으로 합성하기 어렵다. 이 때문에 ‘보라색의 안정적 대량 생산’ 자체가 고도화된 생명공학 기술력을 입증하는 중요한 지표로 평가된다.
보라색을 내는 비올라세인·디옥시비올라세인은 단순 색소가 아니라 항산화, 항염, 항균, 항암 가능성까지 연구되는 기능성 바이오 소재이며 의약·화장품 산업에서도 가치가 높다.
보라색(비올라세인 계열)은 생합성 경로가 복잡해 생산 효율을 높이는 데 기술적 난이도가 매우 높은데 연구팀은 세계 최고 수준(16.92 g/L)*으로 생산했다는 것은 이 플랫폼이 극도로 높은 생산성·기술적 성숙도를 갖고 있음을 보여주는 핵심 근거다.
*디옥시비올라세안(deoxyviolacein) 16.92 ± 0.10 g/L, 비올라세안(violacein) 8.09 ± 0.17 g/L, 프로비올라세안(proviolacein) 1.82 ± 0.07 g/L, 프로디오시비올라세안(prodeoxyviolacein) 936.25 ± 9.70 mg/L
연구팀은 섬유를 만드는 박테리아와 색을 만드는 대장균을 함께 키워서, 박테리아가 자라면서 자연스럽게 다양한 색이 섬유에 입혀지도록 만드는 기술을 만들었다. 여기에 빨강·주황·노랑 색소를 만드는 기존 카로테노이드 생산 균주도 이용하여, 결과적으로 무지개 전 색상의 친환경 섬유를 한 번에, 화학 염색 없이 만들어낼 수 있음을 보여줬다.
이번 기술은 기존 섬유 염색 공정을 대체할 수 있을 만큼 높은 잠재력을 지니고 있으며, 현장 공정에도 적용 가능한 대량 생산 가능성을 제시했다. 연구팀은 이를 통해 지속 가능한 섬유, 착용형 바이오소재 등 다양한 기능성 생체소재 생산에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.
이상엽 특훈교수는 “지속 가능한 섬유 및 바이오소재에 대한 수요가 증가하는 가운데, 이번에 개발한 통합 생물제조 플랫폼은 다양한 기능성 소재를 별도의 화학 처리 없이 단일 단계에서 생산할 수 있는 핵심 기술이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구 결과는 생명화학공학과 주항서(Zhou Hengrui) 박사과정생이 제 1저자로 참여한 논문으로, ‘Trends in Biotechnology’에 11월 12일 게재됐다.
※ 논문명: One-pot production of colored bacterial cellulose ※ 저자: 이상엽(KAIST, 교신저자), Zhou Hengrui(KAIST, 제1저자), Lin Pingxin(KAIST, 제2저자), 정기준(KAIST, 제3저자) 총 4명 DOI: 10.1016/j.tibtech.2025.09.019
이번 연구는 KAIST 이상엽 특훈교수 연구팀에 의해 과학기술정보통신부가 지원하는 기후환경연구개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제’의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.19
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물 속 '영원한 화학물질' 1,000배 빠르게 없앤다
프라이팬 코팅제와 반도체 공정 등에 쓰이는 ‘과불화합물(PFAS)’은 자연에서 거의 분해되지 않아 ‘영원한 화학물질’로 불리며, 전 세계 수돗물과 하천을 오염시켜 장기적인 인체 건강 위협 요인으로 지목되어 왔다. 이에 우리 대학과 국제 공동연구진이 PFAS를 기존보다 1,000배 빠르게 제거할 수 있는 기술을 개발하는 데 성공했다.
우리 대학은 건설및환경공학과 강석태 교수 연구팀은 부경대 김건한 교수, 미국 라이스대 마이클 S. 웡(Michael S. Wong) 교수 연구팀, 옥스퍼드대, 버클리국립연구소, 네바다대와 함께, 기존 정수용 소재보다 최대 1,000배 빠르고 효율적으로 물속 PFAS를 흡착·제거할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
과불화합물(PFAS)은 탄소(C)와 플루오르(F)의 결합으로 이루어진 화학물질의 집합물질로, 절연성과 내열성이 뛰어나 프라이팬 코팅제, 방수 의류, 윤활유, 반도체 공정, 군수·우주 장비 등 다양한 산업에 폭넓게 쓰인다.
하지만 사용 및 폐기 단계에서 환경으로 쉽게 유출되어 토양·물·대기를 오염 시키고, 식품이나 공기를 통해 인체에 축적된다.
2020년 조사 결과, 미국 수돗물의 45%, 유럽 하천의 50% 이상에서 PFAS 농도가 환경기준을 초과했다. 인체에 축적된 PFAS는 거의 배출되지 않아 면역력 저하, 이상지질혈증, 성장 저해, 신장암 등 다양한 건강 문제를 일으킬 수 있다.
이 같은 이유로 EU는 산업 전반에서 PFAS 사용을 단계적으로 금지, 미국은 2023년부터 제조·수입업체 보고를 의무화, 2024년에는 대표 물질인 PFOA(퍼플루오로옥탄산)·PFOS(퍼플루오로옥탄산)의 음용수 기준을 4 ppt로 강화했다. 즉, 아주 미세한 양이라도 인체에 해로울 수 있기 때문에 물 1리터 속에 이 물질이 4조분의 1그램(즉, 4ppt)만 있어도 기준을 넘는다는 뜻이다.
PFAS 정화 과정은 일반적으로 오염수를 흡착해 농축한 뒤, 광촉매 또는 고도산화(Advanced Oxidation) 공정을 통해 분해하는 두 단계로 진행된다. 그러나 현재까지 적절한 흡착제의 부재로 정화 효율이 매우 낮았다. 활성탄이나 이온교환 수지의 경우 흡착 속도와 흡착량이 모두 제한적이기 때문이다.
이번 공동연구팀은 기존의 활성탄이나 이온교환수지보다 최대 1,000배 더 많은 PFAS를 빠르게 흡착할 수 있는 새로운 소재를 개발했다. 이 소재는 구리와 알루미늄이 결합된 점토 형태의 물질(Cu–Al 이중층 수산화물, LDH)로, PFAS를 짧은 시간 안에 효과적으로 붙잡아 물에서 제거할 수 있다.
또한 열이나 화학 처리를 통해 여러 번 재사용이 가능해, 환경적으로도 지속 가능한 정화 기술로 평가된다.
이번 연구는 부경대 김건한 교수(제1저자 및 교신저자), 라이스대학교 정영균 박사후연구원(공동 제1저자), KAIST 강석태 교수(교신저자)가 주도했으며, 연구 결과는 국제 학술지 어드밴스트 머티리어(Advanced Materials)(IF 26.8) 9월 25일 자 온라인 커버 논문으로 게재되었다.
※ 논문명: Regenerable Water Remediation Platform for Ultrafast Capture and Mineralization of Per- and Polyfluoroalkyl Substances, DOI: 10.1002/adma.202509842
이번 성과는 한국연구재단의 중견연구사업과 과학기술정보통신부의 과학난제도전 융합연구개발사업의 과학난제 도전형 연구사업 및 세종과학펠로우십의 지원으로 수행했다.
2025.10.30
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신소재 공학 연구의 새로운 언어가 된‘AI’를 말하다
AI가 스스로 새로운 소재의 구조와 성질을 상상하고 예측하는 시대가 열렸다. 이제 AI는 연구자의 ‘두 번째 두뇌’처럼 아이디어 발굴부터 실험 검증까지 연구 전 과정을 함께 수행한다. 우리 대학과 국제 공동 연구진은 AI가 자율 연구실(Self-driving Lab) 개념을 구현하고, 로봇이 촉매 합성 실험을 수행하는 ‘AI 기반 촉매 탐색 플랫폼’을 통해 신소재 연구의 전 주기 활용 전략을 제시했다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 드렉셀대학교, 노스웨스턴대학교, 시카고대학교, 테네시대학교와 공동연구를 통해 인공지능(AI)·머신러닝(ML)·딥러닝(DL) 기술이 신소재공학 전반에 미치는 영향을 종합적으로 분석한 리뷰 논문을 국제 학술지 ACS Nano(영향력지수 IF=18.7)에 8월 5일자로 게재했다고 26일 밝혔다.
홍승범 교수 연구팀은 소재 연구를 ‘발견–개발–최적화’의 세 단계로 구분하고, 각 단계에서 AI가 수행하는 역할을 구체적으로 설명했다.
소재 발견 단계에서는 AI가 새로운 구조를 설계하고 물질의 성질을 예측해, 수많은 후보 중 가장 유망한 물질을 신속히 찾아낸다.
개발 단계에서는 실험 데이터를 분석하고 자율 실험 시스템(Self-driving Lab)을 통해 AI가 실험 과정을 자동으로 조정함으로써 연구 기간을 단축한다.
최적화 단계에서는 AI가 시행착오를 거치며 스스로 최적의 조건을 학습하는 ‘강화학습(Reinforcement Learning)’과, 적은 실험으로 가장 우수한 결과를 찾아내는 ‘베이지안 최적화(Bayesian Optimization)’ 기술을 활용해 설계와 공정 조건을 자동으로 조정하고 성능을 높인다.
즉, AI는 수많은 재료 중에서 ‘가장 가능성 있는 후보’를 먼저 골라주고, 실험 과정에서 시행착오를 줄이며, 마지막에는 스스로 실험 조건을 조정해 성능이 가장 좋은 조합을 찾아내는 ‘똑똑한 조수’ 역할을 한다.
논문은 또한 생성형 AI, 그래프 신경망(GNN), 트랜스포머 모델 등 첨단 기술이 AI를 단순한 계산 도구가 아닌 ‘생각하는 연구자’로 변화시키고 있음을 보여준다.
AI는 물리와 화학의 법칙을 스스로 학습해 새로운 소재를 상상하고 예측하며, 연구자의 ‘두 번째 두뇌’처럼 아이디어 제안부터 검증까지 함께 수행한다.
그러나 연구진은 AI가 제시하는 결과가 항상 정답은 아니며, 데이터 품질 불균형, 예측 결과 해석의 어려움, 이질적 데이터 통합 등 여전히 해결해야 할 과제들이 남아 있다고 지적했다.
이에 따라 앞으로는 AI가 물리학적 원리를 스스로 이해하고, 연구자가 그 과정을 투명하게 검증할 수 있는 기술이 함께 발전해야 한다고 강조했다.
논문에서는 또한 연구자가 직접 실험 장비를 조작하지 않아도 AI가 실험 계획을 세우고 결과를 분석해, 다음 실험 방향까지 제안하는 ‘자율 실험실(Self-driving Lab)’과 AI가 촉매 합성 실험을 자동으로 설계·최적화하고 로봇이 수행하는‘AI 기반 촉매 탐색 플랫폼’에 대해 심층적으로 다뤘다.
특히 AI가 촉매 합성과 최적화 과정을 자동으로 수행해 연구 속도를 비약적으로 높이는 사례를 소개하며, 이러한 접근이 배터리 및 에너지 소재 개발로 확장될 가능성을 보여주었다.
홍승범 교수는 “이번 리뷰는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 신소재공학 연구의 새로운 언어로 자리 잡고 있음을 보여준다”며, “KAIST 연구진이 제시한 로드맵은 향후 배터리·반도체·에너지 소재 등 국가 핵심 산업 분야 연구자들에게 중요한 길잡이가 될 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 신소재공학과 베네딕투스 마디카(Benediktus Madika) 박사과정, 아디티 사하(Aditi Saha) 박사과정, 강채율 석사과정, 바초리그 바얀톡톡(Batzorig Buyantogtokh) 박사과정이 공동 제1저자로 참여했다.
또한 미국 드렉셀대학교 조슈아 아가르(Joshua Agar) 교수, 노스웨스턴대학교 크리스 울버튼(Chris Wolverton) 교수, 피터 부어히스(Peter Voorhees) 교수, 시카고대학교 피터 리틀우드(Peter Littlewood) 교수, 테네시대학교 세르게이 칼리닌(Sergei Kalinin) 교수가 공동저자로 참여했다.
※논문명: Artificial Intelligence for Materials Discovery, Development, and Optimization, DOI: 10.1021/acsnano.5c04200
이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. (RS-2023-00247245)
2025.10.27
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‘물리법칙 아는 AI’신소재 대량 탐색 척척!
신소재 개발의 핵심 단계인 ‘물성 규명’은 그동안 방대한 실험 데이터와 고가 장비에 의존해야 해 연구 효율이 낮다는 한계가 있었다. KAIST 연구진은 재료와 에너지의 변형과 상호작용을 지배하는 ‘물리법칙’을 AI와 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신소재를 신속히 탐색하고 나아가 재료·기계·에너지·전자 등 다양한 공학 분야의 설계와 검증까지 빠르게 수행할 수 있는 기반을 마련했다.
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 경희대(총장 김진상) 임재혁 교수 연구팀과 한국전기연구원(원장 김남균, KERI) 류병기 박사와 각각 공동 연구를 통해, 물리 법칙을 인공지능 학습 과정에 직접 반영하는 물리 기반 머신러닝(Physics-Informed Machine Learning, PIML) 기법을 활용해, 적은 양의 데이터만으로도 소재 물성을 정확히 규명할 수 있는 새로운 방법을 제시했다고 2일 밝혔다.
첫 번째 연구에서는 고무와 같은 잘 늘어나는 초탄성(hyperelastic) 소재를 대상으로, 단 한번의 실험에서 얻은 적은 양의 데이터만으로도 재료의 변형 모습과 성질을 동시에 알아낼 수 있는 ‘물리 기반 인공 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)’ 기법을 제시했다.
기존에는 많은 양의 복잡한 데이터를 모아야만 가능했지만, 이번 연구는 데이터가 부족하거나 제한적이거나 잡음이 포함된 상황에서도 안정적으로 소재 특성을 재현할 수 있음을 입증했다.
두 번째 연구에서는 열을 전기로, 전기를 열로 바꾸는 신소재인 ‘열전 소재’를 대상으로, 단 몇 개의 측정값만으로도 열을 얼마나 잘 전달하는지(열전도도)와 전기를 얼마나 잘 만들어내는지(제벡 계수) 같은 핵심 지표를 추정할 수 있는 PINN 기반 역추정 기법을 제안했다.
나아가 연구팀은 자연의 물리 법칙까지 이해하는 인공지능인 ‘물리 기반 신경 연산자(Physics-Informed Neural Operator, PINO)’를 도입해 학습되지 않은 신소재에도 재학습 과정 없이 일반화가 가능함을 보여주었다.
실제로 20개 소재로 학습한 뒤, 60개의 새로운 소재를 대상으로 테스트했는데, 모두 높은 정확도로 성질을 맞혀냈다. 이로써 앞으로 수많은 신소재 후보를 빠르게 골라내는 고속·대량 소재 탐색이 가능해질 전망이다.
이번 성과는 단순히 ‘실험을 줄였다’는 수준을 넘어선다. 물리 법칙과 인공지능을 정교하게 결합해, 실험 효율은 높이고 신뢰성은 지킨 첫 사례이기 때문이다.
두 연구 모두 총괄하여 진행한 유승화 교수는 “이번 성과는 물리 법칙을 이해하는 인공지능을 실제 소재 연구에 적용한 첫 사례”라며, “데이터 확보가 제한적인 상황에서도 물성을 신뢰성 있게 규명할 수 있어 다양한 공학 분야로 확산될 것”이라고 말했다.
첫 번째 논문은 KAIST 기계공학과 문현빈·박동근 박사과정이 공동 제1 저자로 참여했으며 국제 학술지 ‘컴퓨터 매써드 인 어플라이드 머케닉스 엔 엔지니어링(Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering)’에 8월 13일자에 게재되었다.
※논문 제목: Physics-informed neural network-based discovery of hyperelastic constitutive models from extremely scarce data
※DOI: https://doi.org/10.1016/j.cma.2025.118258
두 번째 논문은 KAIST 기계공학과 문현빈·이송호 박사과정, 와비 데메케(Wabi Demeke) 박사가 공동 제1 저자로 참여했으며 ‘엔피제이 컴퓨테이셔널 머티리얼즈(npj Computational Materials)’에 8월 22일자에 연이어 게재됐다.
※논문 제목: Physics-informed neural operators for generalizable and label-free inference of temperature-dependent thermoelectric properties
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41524-025-01769-1
한편, 첫번째 연구는 한국연구재단·과학기술정보통신부 이노코어 프로그램 및 식품의약품안전처 연구과제의 지원을, 두번째 연구는 한국연구재단·과학기술정보통신부 이노코어 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2025.10.02
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'제6회 이머징 소재 심포지엄' 개최
우리 대학 차세대 유망 나노 소재의 최신 연구 동향을 알아보고 비전을 전망하는 ‘제6회 KAIST 이머징 소재 심포지엄(Emerging Materials Symposium)’을 26일 대전 본원 메타융합관(W13)에서 개최한다고 22일 밝혔다.
이 심포지엄은 2020년 시작해 올해로 6회째를 맞으며, 차세대 소재 분야 세계적 석학들을 초청해 혁신 성과를 공유하는 KAIST 대표 학술 행사로 자리매김했다.
8월 26일 대전 본원에서 열리는 이번 행사에는 해외 저명 4개 대학(매사추세츠 공과대학, 예일대학, UCLA, 드렉셀대학)의 연사 6인을 초청해 전 세계 최전선의 이머징 소재 연구 동향을 한눈에 파악하고, KAIST의 대표 연구 성과를 공유하는 의미 있는 자리가 될 것으로 기대된다.
대표적으로, 높은 전기전도도와 전자파 차폐 능력을 갖춘 미래 소재로 주목받는 맥신(MXene)의 최초 개발로 세계적인 명성을 얻은 드렉셀대학의 유리 고고치(Yury Gogotsi) 교수가 ‘맥신의 미래(The Future of MXene)’를 주제로 강연을 진행한다.
이와 함께, 매사추세츠 공과대학(MIT) 교수들로 구성된 ‘글로벌 프론티어 in MIT’세션에는▴AI-로보틱스 기반 소재 합성 분야 권위자인 주 리(Ju Li) 교수, ▴전기화학 및 전자 수송역학 분야 전문가인 마틴 바잔트(Martin Z. Bazant) 교수, ▴실리콘 웨이퍼 기반 반도체 제조 기술 한계 극복을 위한 선도 연구자인 김지환(Jeehwan Kim) 교수가 MIT를 대표하는 최신 연구 동향을 소개한다.
‘이머징 소재와 새로운 가능성(Emerging Materials and New Possibilities)’세션에서는 ▴유리 고고치(Yury Gogotsi) 드렉셀 대학 교수를 포함해, ▴급속 고온 열처리 공정을 통한 나노 입자 합성 선구자 량빙 후(Liangbing Hu) 예일 대학 교수, ▴다기능성 연성 소재를 활용한 바이오 전자소재 분야의 핵심 연구자인 준 첸(Jun Chen) 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스(UCLA) 교수가 핵심 이머징 소재의 개발과 이를 통한 미래 방향성을 제시한다.
또한 6인의 KAIST 신소재공학과 교수진은 ‘KAIST 신소재공학과 창업가 정신’세션을 마련해, KAIST를 대표하는 신소재 기술을 활용한 창업과 나노 신소재 기술이 기반 산업으로 뿌리내린 과정을 공유한다.
본 세션에는 ▴나노섬유 및 색변화 가스센서 기업 ‘아이디케이랩(IDKLAB)’을 창업한 김일두 교수, ▴ 2차원 소재 합성 전구체 및 장비 기업 ‘TDS 이노베이션(TDS Innovation)’ CEO 강기범 교수, ▴ 표면증강라만산란(SERS) 칩 생산 전문 기업 ‘피코 파운드리(Pico Foundry)’ 공동창업자 정연식 교수, ▴고품질 그래핀 산화물 기반 상품 개발 기업‘소재창조(Materials Creation)’를 창업한 김상욱 교수 ▴고속 다중 단백질 이미징 기술 상용화에 앞장서고 있는 ‘플래시오믹스(Flashomic Inc.)’을 창업한 장재범 교수, ▴인체를 완벽 모사한 인조 카데바(실습용 장기) 제조 기업으로 각광받고 있는 ‘알데바(Aldaver)’의 공동대표 스티브 박 교수가 참여해, 본인의 창업 사례를 함께 소개하며 과학기술의 시장 진입 과정에 대한 생동감 있는 강연을 전달한다.
이후, KAIST와 MIT가 공동으로 설립한 ‘탑티어 KAIST-MIT 퓨처 에너지 이니셔티브 연구센터(Top-Tier KAIST-MIT Future Energy Initiative Research Center)’의 자동화 연구실 투어가 이어진다. 이 연구센터는 글로벌 기후 위기 해결에 기여할 첨단 에너지 소재의 신속한 개발과 적용을 위해 인공지능-로보틱스(Al-Robotics) 기반 자율주행연구실 구축을 목표로 설립되었으며, 10년간 운영된다. 이날 해외 석학들에게 자동화 연구 인프라를 활용한 연구개발이 진행되는 모습을 공개하고, 추후 국제 공동 연구 협력 방안을 모색할 예정이다.
행사를 주관한 김일두 KAIST 신소재공학과 교수는 “6명의 글로벌 석학과 6명의 KAIST 창업 교수가 참여하는 이번 심포지엄은 학생들에게 국제적 감각과 창업 마인드를 심어주는 소중한 기회”라며, “KAIST의 혁신적 소재 연구와 국제 공동 연구 네트워크를 한층 강화하는 전환점이 될 것”이라고 강조했다.
이번 프로그램의 일환으로 오는 27일(수)에는 KAIST와 해외 석학들 간의 실질적인 학술 교류 행사가 진행될 예정이다. 본 행사에서는 국제 공동 연구를 위한 협의가 이뤄지고, KAIST 학생 및 신진 연구자들이 자신의 연구를 소개하며 교류할 수 있는 세션이 마련되어 향후 공동 연구 가능성을 모색하는 기회의 장이 될 예정이다.
‘제6회 KAIST 이머징 소재 심포지엄’은 화학, 물리학, 생물학, 재료과학 관련 공학 분야의 최신 연구 동향에 관심이 있는 연구자라면 누구나 무료로 참석할 수 있다.
26일 심포지엄은 별도의 참가신청 없이 현장 등록으로 참여 가능하며, 보다 자세한 정보는 KAIST 신소재공학과 EMS 홈페이지(https://mse.kaist.ac.kr/index.php?mid=MSE_EMS)에서 확인할 수 있다.
2025.08.22
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스스로 물체를 집고, 걷는 '실시간 프로그래밍 로봇 시트' 개발
접힘 구조는 로봇 설계에서 직관적이면서도 효율적인 형상 변형 메커니즘으로 활용되며, 우주·항공 로봇, 유연 로봇, 접이식 그리퍼(손) 등 다양한 응용이 시도되고 있다. 그러나 기존의 접힘 메커니즘은 접는 위치(hinge)나 방향이 사전에 고정돼 있어, 환경과 작업이 바뀔 때마다 구조를 새로 설계·제작해야 하는 한계가 있었다. 한국 연구진이 실시간으로 현장에 따라 프로그래밍하는‘접이식 로봇 시트 기술’을 개발해 로봇의 형태 변화 능력을 획기적으로 향상함으로써, 향후 로봇 공학 분야에 새로운 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 김정 교수, 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간으로 프로그래밍할 수 있는 로봇 시트 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)을 개발했다고 6일 밝혔다.
이번 기술은 ‘필드 프로그래밍(field-programmability)’이라는 개념을 접이식 구조에 성공적으로 도입한 사례로, ‘접힘을 어디서, 어느 방향으로, 얼마나 크게 할지’라는 사용자의 명령을 소재 형상에 실시간으로 반영할 수 있는 소재 기술 및 프로그래밍 방법론을 통합적으로 제안했다.
해당 ‘로봇 시트’는 얇고 유연한 고분자 기판 내에 미세 금속 저항 네트워크가 내장된 구조로, 각 금속 저항이 히터이자 온도 센서 역할을 동시에 수행해, 별도의 외부 장치 없이도 시트의 접힘 상태를 실시간으로 감지하고 제어한다.
또한 유전 알고리즘(genetic algorithm) 및 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 소프트웨어를 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향, 강도를 소프트웨어적으로 입력하면, 스스로 가열·냉각을 반복하며 정확한 형상을 만들어낸다.
특히, 온도 분포에 대한 폐루프 제어(closed-loop control)를 적용해 실시간 접힘 정밀성을 향상하고, 환경 변화로 인한 영향을 보정했으며, 열 변형 기반 접힘 기술이 지니던 느린 반응 속도 문제도 개선했다.
이러한 형상의 실시간 프로그래밍은 복잡한 하드웨어 재설계 없이도 다양한 로봇의 기능성을 즉석에서 구현할 수 있게 했다는 데에 의미가 있다.
실제로 연구팀은 단일 소재로 다양한 물체 형상에 맞춰 어떻게 잡을지 결정하는 파지(grasping) 전략을 바꿔가며 적용할 수 있는 적응형 로봇 손(그리퍼)를 구현했고, 동일한 ‘로봇 시트(얇고 유연한 형태의 로봇)’를 바닥에 두어 보행하거나 기어가게 하는 등 생체 모방적 이동 전략을 선보였다. 이를 통해 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸는 환경 적응형 자율 로봇으로의 확장 가능성도 제시했다.
김정 교수는 “이번 연구는 자기 몸을 바꾸면서 똑똑하게 움직이는 기술 즉, 형상 자체가 지능이 되는‘형상 지능(morphological intelligence)’구현에 한 걸음 다가간 사례로 평가된다. 향후 더 높은 하중 지지와 빠른 냉각을 위한 소재·구조 개선, 배선 없는 일체형 전극에도 다양한 형태·크기로의 확장 등을 통해 재난 현장 대응 로봇, 맞춤형 의료 보조기기, 우주 탐사 장비 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 차세대 피지컬 AI 플랫폼으로 발전시킬 계획이다”라고 말했다.
우리 대학 박현규 박사(現 삼성전자 삼성종합기술원)와 정용록 교수(現 경북대학교)가 공동 제1 저자인 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’에 2025년 8월 온라인판에 출판됐다.
※논문명: Field-programmable robotic folding sheet
※DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-61838-3
한편 이번 연구는 한국연구재단(과학기술정보통신부)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.08.06
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세계 석학 3인 초빙, 글로벌 연구 역량 강화
우리 대학이 세계적인 석학인 미국 노스웨스턴대 존 로저스(John A. Rogers) 교수를 비롯해 3명의 석학을 신소재공학과 등 주요 학과의 초빙석학교수(Invited Distinguished Professor)로 임용했다고 27일 밝혔다.
존 로저스 교수(미국 노스웨스턴대)는 신소재공학과에서 2025년 7월부터 2028년 6월까지 재직할 예정이며, 그레그 로서멜 교수(Gregg Rothermel, 미국 노스캐롤라이나 주립대)는 전산학부에서 2025년 8월부터 2026년 7월까지, 최상혁 박사(Sang H. Choi, 미국 NASA 랭글리 리서치센터)는 항공우주공학과에서 2025년 5월부터 2028년 4월까지 근무하게 된다.
생체 통합 전자소자(bio-integrated electronics) 분야 세계적 권위자인 존 로저스 교수는 유연 전자소자, 스마트 피부, 이식형 센서 등 첨단 융합기술을 선도해 왔으며, Science, Nature, Cell 등 세계 최고 학술지에 900편 이상의 논문을 발표하고 H-index 240*을 기록하는 등 학계와 산업계 전반에 지대한 영향을 미치고 있다.
* H-index 240 : 240편 이상 논문이 각각 240회 이상 인용될만큼 중요한 영향을 주었다는 의미로서 세계 정상급 석학으로 평가됨
신소재공학과는 로저스 교수 초빙을 통해 차세대 생체이식형 소재 및 웨어러블 디바이스 연구 역량을 한층 강화하고 글로벌 경쟁력을 높일 계획이다. 특히, 이건재 교수가 주관하는 선도연구센터(ERC, 7년간 총연구비 135억 원)의 핵심 과제인 생체융합 인터페이스 소재 개발과 연계하여 강력한 연구 시너지를 창출할 계획이다.
소프트웨어공학 분야의 세계적 석학인 그레그 로서멜 교수는 Communications of the ACM이 발표한 세계 최고 연구자 50인 중 2위로 선정된 바 있으며, 30여 년간 소프트웨어 신뢰성과 품질 향상을 위한 실용적 연구를 수행해왔다. 보잉, 마이크로소프트, 록히드마틴 등 글로벌 기업들과 협력해 영향력 있는 연구 성과를 거둬왔다.
전산학부는 그레그 로서멜 교수 초빙으로 소프트웨어공학 분야의 연구 역량을 강화하고, AI 기반 소프트웨어 시스템의 신뢰성과 안전성 향상을 위한 소프트웨어 설계 및 테스팅 관련 협력 연구를 수행할 계획이다.
특히 전산학부 고인영 교수가 주관하는 빅데이터 엣지-클라우드 서비스 연구센터(ITRC, 8년간 총연구비 67억)와 복합모빌리티 안전성 향상 연구(SafetyOps, 디지털콜롬버스사업, 8년간 총연구비 35억)에 참여해 기계학습 기반 AI 소프트웨어의 불확실성을 해소하고 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.
우주탐사 및 에너지 하베스팅 분야의 세계적 전문가인 최상혁 박사는 NASA 랭글리 리서치센터에서 40년 이상 재직하며 200편 이상의 논문 및 보고서, 45개의 특허를 보유하고 NASA로부터 71회의 수상 경력을 기록했다.
2022년에는 NASA의 기술전수 프로그램의 일환(Technology Transfer Program)인 ‘발명가 명예의 전당(Inventors Hall of Fame)’에 헌정됐다. 이는 우주탐사 기술의 민간 확산에 기여됐한 연구자를 선정하는 것으로 현재까지 전 세계적으로 단 35명만 선정된 매우 드문 영예다.
최 박사는 2024년 9월 항공우주공학과에 부임한 김현정 부교수(전 NASA 연구과학자, 2009-2024)와 협력하여 달 탐사 핵심 기술(에너지원, 센싱, 현지 자원 활용 ISRU) 개발을 주도할 계획이다.
이광형 총장은 “세계 최고 수준의 석학 세 분을 초빙하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다”며 “이번 임용을 통해 KAIST는 생체 융합 전자, AI 소프트웨어공학, 우주탐사 등 첨단 융합기술 분야에서 세계적 연구 경쟁력을 한층 강화하고, 글로벌 혁신을 주도하는 대학으로 자리매김할 것”이라고 말했다.
2025.06.27
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軍 전투원, 신소재 입고 개인 맞춤형 훈련시대 연다
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 복잡하거나 개인별 맞춤형 제작에 한계가 있었다. 연구팀은 이를 극복하고자 `직접 잉크 쓰기(Direct Ink Writing, DIW)' 3D 프린팅이라는 적층 방식 기술을 도입했다.
이 기술은 센서와 전극의 기능을 하는 특수 잉크를 섬유 기판 위에 원하는 패턴으로 직접 분사해 인쇄하는 방식이다. 이를 통해 복잡한 마스크 제작 과정 없이도 다양한 디자인을 유연하게 구현할 수 있게 됐다. 이는 수십만 명에 달하는 군 병력에 손쉽게 보급할 수 있는 효과적인 기술로 기대된다.
해당 기술의 핵심은 신소재공학적 설계에 기반한 고성능 기능성 잉크 개발이다. 연구팀은 유연성을 가진 스티렌-부타디엔-스티렌(Styrene-butadiene-styrene, SBS) 고분자와 전도성을 부여하는 다중 벽 탄소나노튜브(Multi-walled carbon nanotube,MWCNT)를 조합해, 최대 102% 늘어나면서도, 10,000번의 반복적인 테스트에서도 안정적인 성능을 유지하는 인장/굽힘 센서 잉크를 개발했다. 이는 전투원의 격렬한 움직임 속에서도 정확한 데이터를 꾸준히 얻을 수 있음을 의미한다.
또한, 섬유의 위아래 층을 전기적으로 연결하는 `상호연결 전극(Interconnect electrode)' 구현에도 신소재 기술이 적용됐다. 은(Ag) 플레이크와 단단한 폴리스티렌(Polystyrene) 고분자를 조합한 전극 잉크를 개발, 섬유 속으로 잉크가 스며드는 정도(Impregnation level)를 정밀하게 제어해 섬유의 양면 또는 다층 구조를 효과적으로 연결하는 기술을 확보했다. 이를 통해 센서와 전극이 집적된 다층 구조의 웨어러블 전자 시스템 제작이 가능하다.
연구팀은 실제 인체 움직임 모니터링 실험을 통해 개발된 플랫폼의 성능을 입증했다. 연구팀은 개발된 전자 섬유를 옷의 주요 관절 부위(어깨, 팔꿈치, 무릎)에 프린팅하여 달리기, 팔 벌려 높이뛰기, 팔굽혀 펴기 등 다양한 운동 시의 움직임과 자세 변화를 실시간으로 측정했다.
또한, 스마트 마스크를 활용해 호흡 패턴을 모니터링하거나, 장갑에 여러 센서 및 전극을 프린팅해 기계학습을 통한 물체 인식 및 복합적인 촉감 정보를 인지하는 응용 가능성도 시연했다. 이러한 결과는 개발된 전자 섬유 플랫폼이 전투원의 움직임 역학을 정밀하게 파악하는 데 효과적임을 보여준다.
이번 연구는 최첨단 신소재 기술이 국방 분야 첨단화에 기여할 수 있음을 보여주는 중요한 사례다. 이번 연구에 참여한 박규순 육군 소령은 군사적 활용이나 실 보급을 위한 경제성 등의 요구되는 목표들을 연구설계 시부터 고려했다.
박 소령은 "현재 우리 군은 인구절벽으로 인한 병력자원의 감소와 과학기술의 발전으로 위기이자 기회를 마주하고 있다. 또한, 전장에서의 생명 존중이 큰 이슈로 떠오르고 있다. 해당 연구는 병과/직책별, 전투의 유형에 따른 맞춤식 훈련을 제공할 수 있는 원천기술을 확보해 우리 장병들의 전투력을 향상하고 생존성을 보장하기 위한 것이다ˮ 라고 전했다.
이어, “이번 연구가 과학적인 기여와 군 활용성의 두 마리 토끼를 모두 잡은 사례로 평가받길 기대한다”라고 밝혔다.
우리 대학 신소재공학과 박규순 박사과정(육군 소령)이 제1 저자로 참여하고 스티브 박 교수가 지도한 이번 연구는 전기·전자/재료공학 분야 국제 학술지인 `npj Flexible Electronics (JCR 분야 상위 1.8%)' 에 2025년 5월 27일 자로 출판됐다.
※논문명 : Fabrication of Multifunctional Wearable Interconnect E-textile Platform Using Direct Ink Writing (DIW) 3D Printing
※DOI: https://doi.org/10.1038/s41528-025-00414-7
한편 이번 연구는 산업통상자원부 및 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.25
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가벼운 숨결·압력·소리까지 감지, 맞춤형 촉각 센서 개발
로봇이 물체를 잡을 때나, 의료기기가 몸의 맥박을 감지할 때 촉각 센서는 손끝처럼 ‘눌림’을 느끼는 기술이다. 기존 센서들은 반응이 느리거나 여러 번 쓰면 정확도가 떨어지는 단점이 있었는데, 한국 연구진이 가벼운 숨결, 압력, 소리까지 정확하고 빠르게 감지할 수 있어, 일상적인 움직임부터 의료용 진단까지 폭넓게 사용할 수 있는 센서를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 기계공학과 박인규 교수 연구팀이 국가과학기술연구회(NST, 이사장 김영식) 산하 한국전자통신연구원(ETRI, 원장 방승찬)과의 공동연구를 통해 기존 촉각 센서 기술의 구조적 한계를 극복한 혁신적 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
이번 공동연구의 핵심은 ‘열성형 기반 3차원 전자 구조(Thermoformed 3D Electronics, T3DE)’를 적용해 유연성과 정밀성, 반복 내구성을 동시에 확보한 맞춤형 촉각 센서를 구현한 것이다.
특히, 소프트 엘라스토머(고무, 실리콘 등 쭉 늘렸다가 놓으면 다시 원래 모양으로 돌아오는 재료) 기반 센서가 갖는 느린 응답속도, 높은 히스테리시스*, 크립(오랫동안 힘을 가했을 때 재료가 천천히 변형되는 현상) 오차 등 구조적 문제를 극복하면서도 다양한 환경에서 정밀하게 작동하는 플랫폼으로 주목받고 있다.
* 히스테리시스(Hysteresis): 한 번 받았던 힘이나 변화가 기억처럼 남아서, 똑같은 자극을 주더라도 항상 같은 결과가 나오지 않는 현상
T3DE 센서는 2차원 필름 위에 정밀하게 전극을 형성한 후, 열과 압력을 가해 3차원 구조로 성형하는 과정을 통해 제작된다. 특히 센서 상부의 전극과 지지 다리 구조는 목적에 따라 기계적 물성을 조절할 수 있도록 설계되어 있으며, 지지 다리의 두께, 길이, 개수 등 미세한 구조 매개변수를 조정함으로써 센서의 영률(Young’s modulus)*을 10Pa에서 1MPa까지 폭넓게 설정할 수 있다. 이 수치는 피부, 근육, 힘줄 등의 생체조직과 유사한 수준으로, 실제 생체 인터페이스용 센서로도 유용하다.
* 영률(Young’s modulus): 재료의 강성을 나타내는 지표로, 이번 연구에서는 다양한 생체조직과 일치하는 수준까지 조절 가능함
이번에 개발된 T3DE 센서는 공기를 유전체로 활용해 전력 소비를 줄이는 동시에, 민감도, 응답속도, 온도 안정성, 반복 정밀도 측면에서도 우수한 성능을 보였다.
실험 결과, 해당 센서는 △민감도 5,884 kPa⁻¹ △응답속도 0.1ms(1,000분의 1초보다 짧은 시간) △히스테리시스 0.5% 이하 △5,000회 반복 측정에서도 정밀도 99.9% 이상을 유지하는 내구성을 입증했다.
연구팀은 이 센서를 활용해 고해상도 40×70 배열하여, 총 2,800개의 센서를 촘촘히 구성, 운동 중 발바닥의 압력 분포를 실시간 시각화하고, 손목 맥박 측정을 통한 혈관 건강 상태 평가 가능성도 확인했다. 또한, 상용 음향 센서 수준의 소리 감지 실험에서도 성공적인 결과를 얻었다. 즉, 이 센서는 발바닥 압력, 맥박, 소리까지 매우 정확하고 빠르게 측정할 수 있어서 운동, 건강, 소리 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
T3DE 기술은 증강현실(AR) 기반 외과 수술 훈련 시스템에도 적용됐다. 각 센서 요소마다 서로 다른 영률을 부여해 실제 생체조직과 유사한 강성을 구현했으며, 수술 절개 시 가해지는 압력 강도에 따라 시각·촉각 피드백을 동시에 제공하고, 너무 깊이 베거나, 위험한 부위를 건드리면 실시간 위험 경고 기능까지 갖춘 시스템이 구현되었다. 이는 의료 교육의 몰입도와 정확성을 획기적으로 향상할 수 있는 기술로 평가된다.
우리 대학 박인규 교수는 “이 센서는 설계 단계에서부터 정밀하게 조절할 수 있어 다양한 환경에서도 안정적으로 작동한다”며, “일상생활은 물론 의료, 재활, 가상현실 등 다양한 분야에서 쓸 수 있을 것”이라고 밝혔다.
본 연구는 ETRI 최중락 박사, KAIST 한찬규 석사, 이돈호 박사과정이 공동 제1저자로 참여했으며, 박인규 교수가 전체 연구를 총괄했다. 연구 결과는 세계적 권위의 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 2025년 5월호에 게재됐으며, 해당 논문은 사이언스 어드밴시스 공식 SNS 채널(Facebook, Twitter)을 통해 전 세계에 소개되기도 했다.
※ 논문명: Thermoforming 2D films into 3D electronics for high-performance, customizable tactile sensing
※ DOI: 10.1126/sciadv.adv0057
이번 연구는 산업통상자원부, 한국연구재단, 한국산업기술평가관리원의 지원을 받아 수행됐다.
2025.06.23
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LG이노텍과 미래 먹거리 위한 차세대 기술 키운다
우리 대학은 신사업 분야 기술 공동 개발과 우수인재 확보를 위해 LG이노텍(대표 문혁수)과 산학협력을 체결했다.
2일 대전 본원에서 열린 체결식에는 이광형 총장, 이상엽 연구부총장과 LG이노텍 문혁수 대표, 노승원 전무(CTO), 이동훈 상무(CHO) 등 주요 경영진이 참석했다.
이번 협약을 통해 KAIST와 LG이노텍는 향후 3년간 광학, 반도체, 모빌리티, 로봇 등 분야의 미래 기술을 공동 개발하게 된다. 주요 협력 과제로는 ▶자율주행, 로보틱스, 바이오 센싱용 차세대 이미징 소자 개발 ▶로봇 핸드 제어 기술 강화 ▶유리 기판 미세 결함 방지 ▶자율주행 센서 성능 향상 등이 포함된다.
LG이노텍은 센싱, 기판, 제어 등 분야에서 독보적인 원천 기술력과 글로벌 1위의 광학, 기판 사업 경험을 보유하고 있고, KAIST는 센싱, 소재, AI 등 분야에서 세계적으로 인정받는 연구 성과와 전문성을 갖추고 있다. 양 기관의 협력을 통해 미래 기술 개발 속도를 높일 것으로 기대된다.
앞으로 양 기관은 추가 과제를 지속적으로 발굴할 예정이며, 메디컬 디바이스 분야로도 협력을 확대한다는 계획이다.
또한, LG이노텍은 산학 과제에 참가한 KAIST 우수 인재를 산학장학생으로 선발해 장학금을 지원하고, 채용 연계를 통해 우수 인재를 적극적으로 확보할 방침이다.
문혁수 LG이노텍 대표는 “이번 협력은 LG이노텍이 모바일에서 반도체, 모빌리티, 로봇 분야로 사업 포트폴리오를 확대해 나가는데 중요한 원동력이 될 것”이라며, “글로벌 최고 수준의 연구 기관인 KAIST와 함께 차별적 고객 가치를 제공할 수 있는 미래 기술을 선보이겠다”고 말했다.
이광형 총장은 “LG이노텍과의 협력은 광학, 반도체 분야 등 미래 핵심기술을 개발하는 중요한 발판이 될 것”이라며, “LG이노텍의 풍부한 글로벌 사업 경험과 KAIST의 세계적인 연구 역량이 결합하여, 미래 산업을 선도할 실질적이고 획기적 연구 성과를 만들 수 있을 것으로 기대한다” 고 말했다.
2025.04.03
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