차세대 신소재 설계 가속할 ‘AFM 활용 로드맵’ 제시
스마트폰과 컴퓨터가 더욱 작고 빠르게 발전하기 위해서는 눈에 보이지 않는 나노 수준에서 전기적 특성을 정밀하게 다루는 기술이 필수적이다. 특히 외부 전기 없이도 스스로 전기적 상태를 유지하는 강유전체(Ferroelectrics) 소재는 차세대 메모리와 센서 기술의 핵심으로 주목받고 있으나, 그 크기가 매우 작아 내부에서 일어나는 변화를 정밀하게 관찰하는 데 한계가 있었다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 이러한 한계를 극복하기 위해 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy, 이하 AFM) 기반 강유전체 연구 전략을 체계적으로 정리하고 분석·조작 방법론과 전략적 가이드라인을 제시하는 리뷰 논문을 발표했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 나노 세계에서 전기를 정밀하게 제어할 수 있는 AFM의 새로운 활용 전략을 제시하며 차세대 신소재 연구의 방향을 제시했다.
강유전체는 자석처럼 전기적 극성(분극)을 가지며, 이를 활용하면 전력이 끊겨도 정보가 유지되는 메모리나 정밀 센서를 구현할 수 있다. 최근 반도체 소자의 초소형화가 진행되면서 나노 단위에서 발생하는 미세한 물리 현상이 전체 소자의 성능을 좌우하게 되었고, 이를 정밀하게 분석하고 제어할 수 있는 기술의 중요성이 더욱 커지고 있다.
연구팀은 AFM을 활용해 나노 수준에서 물질을 관찰하고 직접 조작할 수 있는 통합 분석 체계를 제시했다. AFM은 매우 미세한 탐침을 이용해 표면을 스캔하며 원자 수준의 정보를 읽어내는 장치로, 나노 세계의 ‘눈’이자 ‘손’ 역할을 한다.
연구진은 시료 표면을 미세한 탐침으로 스캔해 원자 수준의 물리·전기적 특성을 측정하는 AFM을 기반으로, 압전반응 힘 현미경(PFM, 전기-기계적 반응 측정), 켈빈 탐침 힘 현미경(KPFM, 표면 전위 상태 측정), 전도성 현미경(C-AFM, 전류 흐름 측정) 등 다양한 분석 기술을 하나로 묶어 소재의 구조와 전하 분포를 입체적으로 파악하는 체계를 세웠다.
이는 단순한 관찰을 넘어, 현미경의 탐침을 이용해 전기적 자극을 가함으로써 나노 수준에서 데이터 도메인을 직접 설계하고 조작할 수 있는 연구 플랫폼으로의 진화를 의미한다.
더 나아가 AFM은 나노 크기의 아주 작은 영역에 전기 자극이나 압력을 직접 가해 물질의 성질을 바꾸고 조절할 수 있다. 즉, 단순히 보는 데 그치지 않고, 원하는 형태로 설계하고 실험할 수 있는 도구로 발전해왔음을 본 논문을 통해 정리했다. 특히 이번 연구는 AFM이 이황화몰리브덴(MoS₂)과 같은 이차원 전이금속 디칼코게나이드 물질과 초박막 하프늄지르코늄산화물(HfZrO₂ 계열) 등 차세대 반도체 소재의 성능을 확인하고 개선하는 데 활용됨을 강조했다.
또한 연구팀은 향후 기술 발전 방향으로 고속 원자간력 현미경(High-speed AFM)과 인공지능(AI)을 결합해, 사람이 일일이 분석하기 어려운 복잡한 나노 구조를 빠르게 이해하고, 더 좋은 소재를 효율적으로 설계할 수 있는 방법을 제시했다.
홍승범 교수는 “이번 연구는 AFM이 단순한 관찰 장비를 넘어 신소재를 설계하고 정밀하게 제어하는 핵심 공정 도구로 자리 잡았음을 보여준다”며 “인공지능과 결합한 분석 기술은 차세대 반도체 및 에너지 소재 분야에서 기술적 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 KAIST 신소재공학과 김연규 박사과정과 박건우 석·박사통합과정이 공동 제1저자로 참여했다. 이 연구는 그 우수성을 인정받아 영국 왕립화학회(The Royal Society of Chemistry)가 발행하는 국제 학술지 ‘재료화학 저널 C(Journal of Materials Chemistry C)’의 전면 표지 논문으로 2월 26일 게재되었다.
※ 논문명: Atomic Force Microscopy for Ferroelectric Materials Research
DOI: https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2026/tc/d5tc03998c
해당 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 다각도-멀티스케일 데이터 융합형 리튬이차전지 설계 인공지능 플랫폼 개발사업의 지원을 받아 수행되었으며, 향후 나노 소재 연구의 통합적인 지침을 마련했다는 평가를 받고 있다.
염지현 교수, 화학·소재 분야 최고 학술지 차세대 자문위원 선정
우리 대학은 신소재공학과 염지현 교수가 화학 분야 세계 최고 권위 학술지로 꼽히는 케미컬 리뷰스(Chemical Reviews)의 차세대 자문위원(Early Career Advisory Board, ECAB) 으로 선정됐다고 13일 밝혔다.
케미컬 리뷰스(Chemical Reviews)는 미국화학회(American Chemical Society, ACS)가 발행하는 대표적인 리뷰 학술지로, 화학·소재 전 분야에서 가장 영향력 있는 연구 성과를 종합적으로 정리·조망하는 최고 권위 국제 학술지로 평가받는다.
이 학술지는 학술지 영향력을 나타내는 지표인 임팩트 팩터(Impact Factor, IF)가 56에 달하며, 이는 전 세계 과학 학술지 가운데에서도 최상위 수준이다. 특히 새로운 실험 데이터를 단순히 발표하는 연구 논문이 아니라, 전 세계 연구 성과를 종합적으로 분석해 학문적 방향을 제시하는 리뷰 저널이라는 점에서 학계에서의 권위가 매우 높다.
2026년 1월부터 활동을 시작한 ECAB는 전 세계에서 차세대 과학 리더로 주목받는 젊은 연구자 가운데 학문적 독창성, 연구 영향력, 학계 기여도 등을 종합적으로 평가해 선발된 10명의 연구자로 구성된다. 위원들은 저널의 학문적 방향과 전략 수립에 자문 역할을 수행하며, 차세대 연구 트렌드 발굴과 글로벌 연구 네트워크 확대에 기여하게 된다.
이번 선정은 염 교수의 연구 성과가 국제적으로 높은 평가를 받고 있음을 보여주는 사례다.
염 교수는 DNA나 단백질처럼 서로 거울상 관계이지만 완전히 겹쳐지지 않는 성질인 ‘카이랄성(chirality)’을 나노 소재에 적용하는 연구를 수행하고 있다. 원자 배열을 정밀하게 제어해 생체 신호와 자연스럽게 상호작용할 수 있는 인공 소재를 구현하는 것이 핵심이다.
특히 빛에 반응하는 카이랄 소재에 인공지능(AI)을 결합해 체내의 미세한 변화를 실시간으로 감지하고 데이터를 분석하는 차세대 스마트 헬스케어 기술을 개발하며 주목받고 있다. 염 교수는 이러한 카이랄 특성이 물질의 구조적 특성을 넘어 정보 전달과 처리 능력을 확장하는 새로운 가능성을 제시한다고 설명했다.
이를 바탕으로 향후 정밀 의료 진단 기술은 물론, 원형 편광을 활용한 차세대 광·전자 소자와 AI 기반 플랫폼 등 다양한 분야로 연구를 확장할 계획이다.
염 교수는 최근 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications), 어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials), ACS 나노(ACS Nano), 어카운츠 오브 케미컬 리서치(Accounts of Chemical Research) 등 세계적 학술지에 연구 성과를 발표하며 카이랄 소재 연구 분야의 글로벌 리더로 자리매김하고 있다.
염 교수는 “카이랄성은 단순한 구조적 특성이 아니라 물질의 기능과 정보 처리 능력을 확장하는 새로운 자유도”라며 “향후 카이랄 기반 전자·광소자, 바이오 진단 기술, 인공지능 기반 분광 플랫폼 등으로 연구를 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.
이번 ECAB 선정은 KAIST 신소재공학과의 연구 경쟁력과 국제적 위상을 다시 한 번 보여주는 성과로, 차세대 소재 연구 분야에서 KAIST의 글로벌 연구 허브 역할을 더욱 강화할 것으로 기대된다.
‘꿈의 배터리’ 리튬금속 배터리 상용화 난제 풀었다
전기차 시대가 본격화되면서 더 멀리, 더 오래 달릴 수 있는 배터리에 대한 요구가 커지고 있다. 기존 리튬이온(Lithium-ion) 배터리의 용량 한계를 뛰어넘을 차세대 기술로 리튬금속(Lithium Metal) 배터리가 주목받고 있지만, 충전 과정에서 바늘 모양 결정 ‘덴드라이트’가 자라 수명을 단축시키고 화재 위험까지 높이는 문제가 상용화의 최대 걸림돌로 지적돼 왔다. 한국 연구진이 이 난제를 해결할 핵심 기술을 개발했다.
우리 대학은 생명화학공학과 최남순 교수팀과 신소재공학과 홍승범 교수팀, 고려대학교(총장 김동원) 곽상규 교수팀이 협력해 리튬금속 배터리의 가장 큰 난제인 ‘계면 불안정성’을 전자 구조 수준에서 해결하는 기술을 개발했다고 24일 밝혔다.
계면 불안정성은 충·방전 과정에서 전극과 전해질이 맞닿는 경계면이 고르게 유지되지 못하는 현상이다. 이로 인해 리튬이 바늘처럼 자라나는 덴드라이트가 형성되고, 이는 배터리 수명 저하와 내부 단락, 화재 위험으로 이어진다. 리튬금속 배터리 상용화를 가로막아 온 근본 원인이다.
연구팀은 배터리 전해질에 ‘티오펜(Thiophene)’을 첨가해 전극 표면에 리튬 이온이 안정적으로 이동할 수 있는 ‘지능형 보호막’을 구현했다. 이 보호막은 전자 구조가 스스로 재배열되는 특징을 갖는다.
마치 교통량에 따라 차로를 조정하는 스마트 교통 시스템처럼, 리튬 이온이 이동할 때마다 보호막 내부의 전하 분포가 유연하게 변하며 최적의 통로를 만들어준다. 연구팀은 밀도범함수이론(DFT) 시뮬레이션을 통해 이를 규명했으며, 기존 상용 첨가제보다 훨씬 뛰어난 안정성을 확인했다.
그 결과, 고속 충전 환경에서도 덴드라이트 성장을 효과적으로 억제하고 배터리 수명을 크게 늘리는 데 성공했다.
또한 연구팀은 실시간 원자간력 현미경(In-situ AFM)을 활용해 나노미터 수준에서 배터리 내부를 직접 관찰했다. 높은 전류 조건에서도 리튬이 표면에 균일하게 쌓이고 제거되는 것을 확인해 기계적 안정성까지 입증했다.
이번 기술은 리튬 인산철(LiFePO4), 리튬 코발트 산화물(LiCoO2), 리튬 니켈-코발트-망간 산화물 (LiNixCoyMn1-x-yO2) 등 현재 널리 쓰이는 다양한 배터리 양극 소재에 사용할 수 있다. 이는 특정 배터리 유형에 한정되지 않고 기존 전기차 배터리 시스템 전반에 폭넓게 적용 가능해, 산업 전반에 미칠 파급효과가 클 것으로 기대된다.
이번 성과는 리튬금속 배터리 상용화를 가로막던 최대 장벽인 초고속(12분 내 빠른 충전과 8mA/cm2 이상*의 고전류 구동을 동시 구현) 충전 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 돌파구를 제시했다는 점에서 큰 의미가 있다. 초장거리 전기차는 물론 도심 항공 모빌리티(UAM), 차세대 고밀도 에너지 저장 시스템 등 고성능 배터리가 필요한 다양한 미래 산업 분야에 활용될 것으로 기대된다.
* 8mA/cm2 이상: 배터리 전극 1cm2 면적당 8mA(밀리암페어)의 전류가 흐르는 수준을 의미한다. 리튬금속 배터리 연구 분야에서는 통상 ~4mA/cm2 만으로도 ‘고전류’ 조건으로 평가되며, 이 조건은 이보다 2배 이상 높은 구동 환경에 해당한다. 이는 전기차의 고속 충전 및 급가속이나 고출력 주행과 같은 실제 사용 조건에 근접한 수준임
최남순 교수는 “이번 연구는 단순한 소재 개선이 아니라 전자 구조를 설계해 배터리의 근본 문제를 해결한 성과”라며 “고속 충전과 긴 수명을 동시에 구현하는 차세대 전기차 배터리의 핵심 기반 기술이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 최남순 교수, 홍승범 교수, 이정아 연구원, 조윤한 연구원이 공동 제 1 저자로 참여했으며, 재료·에너지 분야 세계적 학술지 ‘인포맷(InfoMat)’에 2월 2일 게재됐다.
※논문 제목: Conjugation-mediated and polarity-switchable interfacial layers for fast cycling of lithium-metal batteries, DOI: http://doi.org/10.1002/inf2.70126
한편, 본 연구는 현대자동차와 한국연구재단 중견연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
전기 켜지고 꺼지는 찰나 포착..차세대 메모리 소재 혁신 기대
인공지능이 발전할수록 컴퓨터에는 더 빠르고 효율적인 메모리가 요구된다. 초고속·저전력 반도체의 핵심은 메모리 소재가 전기를 켜고 끄는 ‘스위칭’ 원리에 있다. 한국 연구진이 아주 작은 전자 소자 안에서 물질을 순간적으로 녹였다가 얼리는 실험을 통해, 그동안 직접 관찰하기 어려웠던 스위칭 순간과 내부 작동 원리를 밝혀냈다. 이를 통해 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 차세대 메모리 신소재를 원리 기반으로 설계할 수 있는 기준을 제시했다.
우리 대학 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀은 경북대학교 이태훈 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 기존에는 관찰이 어려웠던 나노 소자 내부의 전기 스위칭 과정과 물질 상태 변화를 실시간으로 포착할 수 있는 실험 기법을 개발했다고 8일 밝혔다.
연구팀은 전기 스위칭을 확인하기 위해 물질을 순간적으로 녹였다가 빠르게 식히는 방식을 적용했다. 이를 통해 그동안 열에 민감해 전기를 흘리는 순간 성질이 쉽게 변하던 텔루륨(Te)*을, 머리카락보다 훨씬 작은 나노 소자 안에서 ‘유리처럼 불규칙한 상태의 비정질 텔루륨’으로 안정적으로 구현하는 데 성공했다. 비정질 텔루륨은 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 차세대 메모리의 핵심 재료로 주목받고 있다.
*텔루륨(Te): 금속과 비금속의 성질을 모두 가진 준금속 원소
이번 연구를 통해 연구팀은 스위칭이 시작되는 전압과 열 조건, 그리고 에너지 손실이 발생하는 구간을 구체적으로 파악했다. 이를 바탕으로 열 발생을 줄인 상태에서도 안정적이고 빠른 동작 속도로 스위칭 되는 결과를 관측하는 등, ‘왜, 언제 전기가 켜지는지’를 이해한 원리 기반 메모리 소재 설계가 가능해졌다.
이번 연구를 통해 연구팀은 스위칭이 시작되는 전압과 열 조건, 그리고 에너지 손실이 발생하는 구간을 구체적으로 파악했다. 이를 바탕으로 열 발생을 줄인 상태에서도 안정적이고 빠른 동작 속도로 스위칭 되는 결과를 관측하는 등, ‘왜, 언제 전기가 켜지는지’를 이해한 원리 기반 메모리 소재 설계가 가능해졌다.
그 결과, 비정질 텔루륨에서는 내부의 미세한 결함이 전기 전도에 중요한 역할을 한다는 사실을 확인했다. 전압이 일정 수준을 넘으면 전기가 한 번에 흐르는 것이 아니라, 먼저 결함을 따라 전류가 급격히 증가하고 이후 열이 축적되며 물질이 녹는 두 단계 스위칭 과정이 나타났다.
또한 연구팀은 전류를 과도하게 흘리지 않고도 비정질 상태를 유지한 채 실험을 진행해, 전압이 스스로 커졌다 작아지는 ‘자가 진동’ 현상을 구현하는 데 성공했다. 이는 복잡한 재료 조합 없이 텔루륨 단일 원소만으로도 안정적인 전기 스위칭이 가능함을 보여준다.
이번 연구는 차세대 메모리 재료인 비정질 텔루륨을 실제 전자 소자 안에서 구현하고, 전기가 켜지고 꺼지는 가장 기본적인 원리를 체계적으로 규명한 성과다. 연구 결과는 향후 더 빠르고 전기를 덜 쓰는 메모리를 구현하기 위한 반도체 소재 설계의 중요한 지침으로 활용될 것으로 기대된다.
서준기 교수는 “비정질 텔루륨을 실제 소자 환경에서 구현하고 스위칭 원리를 규명한 첫 연구”라며 “차세대 메모리 및 스위칭 소재 연구의 새로운 기준을 제시했다”고 말했다.
허남욱 석박사통합과정이 제1저자로, 김승환 박사과정이 제2저자로 참여했으며, 서준기 교수(KAIST)가 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 1월 13일 자 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : On-device cryogenic quenching enables robust amorphous tellurium for threshold switching, DOI: 10.1038/s41467-025-68223-0
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업과 우수신진연구, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행되었다.
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.
"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.
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.
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)
‘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.
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.
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.
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.