물리 이론 학습하는 인공지능 탄생, 응용문제도 ‘척척’

한국표준과학연구원(KRISS)과 포항공과대학교(포스텍) 공동연구팀이 음향 물리 이론을 학습할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 국내 최초로 개발했습니다. 이번에 개발한 기술은 AI 기반 음향 시뮬레이션 기술로, 음향‧소음‧진동 등의 변화를 실시간으로 예측하고 문제를 해결할 수 있는 기반기술인데요. 이를 활용하면 가전기기, 자동차 등의 제품부터 건물, 다리 등의 구조물에 이르기까지 다양한 대상의 음향‧진동 상태를 모니터링하고, AI가 시뮬레이션을 거쳐 내린 의사결정을 즉각 반영해 성능을 최적화할 수 있습니다. 이번 성과는 특히 산업계에

화재 걱정 없는 ESS, 수계아연전지 핵심기술 개발

최근 대부분의 ESS는 이차전지 중 기술 성숙도가 가장 높은 리튬이온전지를 채택하고 있죠. 하지만 화재의 위험성으로 인해 대용량의 전력을 저장하는 ESS에는 적합하지 않다는 지적이 있습니다. 국제적인 원자재 공급 불안정성 역시 큰 문제입니다. 반면 수계아연전지는 물을 전해질로 사용해 배터리 발화가 근본적으로 차단되며 원재료인 아연의 가격도 리튬의 1/16에 불과한데요. 한국과학기술연구원(KIST) 에너지저장연구센터 이민아 박사 연구팀은 수계아연전지 상용화의 열쇠인 ‘고밀도 아연금속 음극’ 제조기술 개발에 성공했다고 밝혔습니다. 이번

우리 몸의 모든 전기신호 측정하는 시스템 세계 최초 개발

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 이정협 교수팀이 모든 생체 전기신호 획득이 가능한 아날로그-디지털 신호 변환 집적회로 시스템’을 세계 최초 개발 성공했습니다. 개발된 기술은 강한 외부 잡음이 있는 환경에서도 인체에서 발생하는 전기 신호를 정밀 측정 가능해 미래 기술로 각광받는 뇌-기계 인터페이스(Brain Machine Interface) 기술 및 초소형 고성능 의료기기와 같은 의료-헬스 케어 분야 등 다양한 어플리케이션에 적용이 기대됩니다. 생체에서 발생하는 전기신호는 심장에서 발생하는 심전도(ECG), 뇌의 뇌전도(EEG), 신경

6G 통신용 저전력 초고속 반도체 소자 개발

전기를 덜 잡아먹으면서 신호는 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 6G 통신용 반도체 소자가 개발됐습니다. UNIST 전기전자공학과 김명수 교수는 미국, 프랑스, 이스라엘 연구진과 공동으로 저전력 초고속 아날로그 스위치를 개발했는데요. 아날로그 스위치는 무선 통신 전파를 골라내 전달하거나 차단하는 데 쓰는 반도체 소자입니다. 자율주행, AR·VR(증강·가상현실) 같은 무선 환경을 지원하려면 통신 소자가 소비하는 전력을 줄여야만 합니다. 기존의 다이오드나 트랜지스터 기반 아날로그 스위치는 작동 하지 않을 때도 대기전력을 소모하는 문제가

기억저장 세포의 뇌 지도 제작 기법 최초 개발

국내 연구진이 기억을 저장하는 다양한 뇌 부위 세포들의 분포를 지도로 제작하는 기법의 개발에 최초로 성공했습니다. KAIST 바이오및뇌공학과 박영균 교수 연구팀이 메사추세츠 공과대학(MIT) 정광훈 교수 및 스스무 도네가와(Susumu Tonegawa) 교수 공동연구팀과 함께 단일 기억을 저장하는 세포들을 생쥐의 뇌 전체에서 매핑하는 기법을 개발했는데요. 이를 통해 공간 공포 기억을 저장하는 새로운 뇌 부위 세포들을 발견했습니다. 기억은 주로 몇몇 뇌 부위에 국한해 연구돼왔습니다. 예를 들어 공포 기억은 편도체, 공간 기억은 해마의

‘무어의 법칙’한계 돌파할 반도체 핵심 소재 기술 개발

UNIST·영국 케임브리지 대학교 공동연구팀이 차세대 고집적 반도체에 들어갈 2차원 절연체 소재 합성 기술을 개발해 최고 권위 과학 저널인 Nature지에 공개했습니다. 2년마다 반도체 칩의 미세소자 집적도가 2배씩 증가한다는 ‘무어의 법칙’의 물리적 한계를 극복할 기술로 주목받고 있는데요. 고집적 반도체 칩의 전류누설과 발열과 같은 한계를 해결하기 위해 실리콘을 나노공정으로 얇게 깎는 대신, 이를 얇은 2차원 반도체 소재인 이황화몰리브덴 등으로 바꾸는 반도체 칩 기술이 대안으로 꼽히고 있습니다. 하지만 이 기술을 완성하기 위해서는

차세대 반도체 나노구조 공정을 혁신하는 새로운 3차원 노광 공정개발

KAIST 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀이 차세대 반도체 공정 핵심기술인 3차원의 나노구조를 단일 노광으로 효율적으로 제작하는 방법을 개발했습니다. 노광 공정이란 빛을 이용해 실리콘 웨이퍼에 전자 회로를 새기는 공정을 말하죠. 이번 연구 성과는 갈수록 복잡해지는 반도체 구조와 배선구조 등을 기존 2차원 평면 노광 방식으로 건물을 한층 한층 제작하듯이 진행하던 방식에 비해 훨씬 더 낮은 비용과 공정으로 제작할 수 있는 근거를 마련한 획기적인 연구 결과로 판단됩니다. 공동연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint meth

나사 풀림 위험 감지하는 똑똑한 금속

나사 풀림 위험이나 내·외부 물리적 변형 요인을 구분할 수 있는 똑똑한 금속 부품이 개발됐습니다. UNIST 기계공학과 정임두 교수 연구팀은 3D 프린팅 적층제조기술과 인공지능 기술을 이용하여 ‘인지 가능한 스테인리스 금속 부품’을 개발하는 데 성공했다고 밝혔는데요. 또 인공지능 기술과 증강현실 융합기술로 금속 부품단위의 디지털 트윈을 구현해냈습니다. 이번 연구는 미국 조지아공대, 싱가포르 난양공대, 한국재료연구원, 포스텍, 경상국립대와 공동 연구로 진행됐습니다. 연구팀이 개발한 기술은 스테인리스 금속 부품 제조 과정에서 변형 센서

표면 특성 조절로 성능 향상된 체내 이식형 전극

국내 연구진이 이식형 전극의 표면 특성을 조절하여 의료용 전자기기의 체내 이식 시 발생할 수 있는 염증성 반응을 효과적으로 완화시키는 방법을 구현했습니다. 한국연구재단은 이재영 교수(광주과학기술원) 연구팀이 생체모방형 폴리피롤/헤파린(Polypyrrole/Heparin) 생체전극의 표면 거칠기를 조절하여 염증 반응 완화와 장기 안정성 유지에 탁월한 효과를 갖는 고성능 생체전극을 개발했다고 밝혔는데요. ※ 폴리피롤(Polypyrrole, PPy) : 단량체인 피롤의 중합체로, 전기전도성 고분자의 한 종류 ※ 헤파린(Heparin) :

‘컴퓨터의 시간을 멈춘다’ 전원 공급 없이도 모든 정보가 복원, 작동되는 비휘발성 컴퓨터 세계 최초 개발

KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 컴퓨터의 시간을 멈추는 하드웨어/소프트웨어 기술, `경량화된 비휘발성 컴퓨팅 시스템(Lightweight Persistence Centric System, 이하 라이트PC)'을 세계 최초로 개발했습니다. 연구진의 컴퓨터에서는 시간이 멈춰진 순간의 모든 정보(실행 상태 및 데이터)는 전원 공급 여부와 관계없이 유지되며, 유지되는 모든 정보는 언제든 사용자가 원할 때 바로 복원, 작동될 수 있습니다. 기존의 컴퓨터는 휘발성 메모리인 D램을

재활용 안 되던 플라스틱, 재활용 가능해진다

접착제나 타이어 고무처럼 한 번 경화(단단하게 굳어짐)되면 분자구조가 변해 재가열을 해도 녹지 않는 ‘열경화성 고분자’는 우리 주변 곳곳에 쓰이지만, 재활용이 어려워 전량 폐기됩니다. 그러나, 지금까지 불가능했던 열경화성 고분자의 재가공과 수리가 가능하도록 한 최신 연구성과가 부산대학교에서 나왔습니다. 특히 이번 연구는 빛에 반응하는 촉매를 사용해 ‘필요한 부위를 원하는 시간에’ 재활용할 수 있어 상용화 기대감을 높이고 있는데요. 부산대학교 응용화학공학부 김채빈 교수 연구팀이 재가공과 수리가 불가능했던 열경화성 고분자를 재가공 및

초음파로 체내 금속 탐지하는 진단 기술 개발

한미 연구진이 초음파로 아연, 칼슘과 같은 체내 금속 이온을 직접 들여다 볼 수 있는 진단기술을 개발했습니다. UNIST는 도시환경공학과의 김건 교수가 美 텍사스대학교, 일리노이대학교 연구진들과 함께 초음파의 열로 DNA 센서(DNAzyme)를 활성화해 생체 내 금속 이온을 모니터링 할 수 있는 기술을 개발했다고 13일 밝혔습니다. 활성화된 DNA 센서가 금속 이온을 감지하면서 형광이 나타나 금속 이온을 눈으로 확인 할 수 있는 방식인데요. 연구팀은 “이 기술로 단일 세포 수준에서 뿐만 아니라 실제 살아 있는 쥐의 옆구리에서 아연

병렬처리 가능한 고성능 인공 신경망 어레이 개발

4차 산업혁명으로 인공지능, 자율주행 자동차, 사물인터넷, 모바일 기기 등의 사용이 급격히 증가함과 동시에 사진, 동영상과 같은 비정형 정보의 양 또한 매해 늘어나고 있습니다. 이러한 비정형 정보의 효율적인 처리를 위해 인간 두뇌의 병렬적 정보 처리 과정을 모사한 인공 신경망 기술이 주목받고 있는데요. 한국연구재단은 포항공과대학교 이장식 교수 연구팀이 비정형 사진 정보의 특성을 추출하고 인식 할 수 있는 차세대 인공 신경망 어레이를 개발했다고 밝혔습니다. 인공 신경망 어레이는 인간의 뇌와 같이 연산과 정보 저장을 병렬적으로 처리할