카이스트총동문회

동문소식 (총 3203건)

[대학원 총학생회] KAIST 연구환경실태조사 후원·협력 제안 드립니다.

안녕하세요.KAIST 제54대 대학원 총학생회 연구환경실태조사 담당 홍보부장입니다.KAIST 대학원생의 연구환경 개선을 위한 「연구환경실태조사」에 귀 단체의 후원 및 협력을 제안드립니다.「연구환경실태조사」는 2004년부터 KAIST 대학원 총학생회가 매년 주관해온 국내 최초이자 최대 규모의 이공계 대학원생 대상 설문조사입니다. 대학원생의 연구 여건과 생활 전반에 관한 의견을 수렴하여 연구·생활환경 개선을 위한 논의와 제안에 활용하고 있습니다. 2025년에는 KAIST 대학원 재학생의 약 21.7%인 1,814명이 조사에 참여했으며, 올해는 재학생의 25% 이상 참여를 목표로 하고 있습니다.더 많은 대학원생의 목소리를 담기 위해 11월 초, 설문 참여자에게 무료 커피와 경품을 제공하는 교내 홍보 이벤트를 준비하고 있습니다. 이번 협력을 통해 KAIST 대학원생에게 귀 단체의 활동을 알리고, 학생들의 의견을 청취하고 과학기술 연구환경 개선 활동을 지원하는 단체로 소개될 수 있습니다.1. 후원 단체 홍보 및 혜택교내 카페 컵 슬리브 홍보: 11월 2일–22일, 약 3주간 KAIST 본원 10개 카페에서 배포하는 컵 슬리브 9000장에 후원 단체 로고 게재무료 커피차 현장 홍보: 11월 10일, 학술문화관 앞에서 운영하는 커피차 및 현장 안내물에 후원 단체명과 로고 게재 — 예상 이용 인원 300명행사 홍보물 노출: 연구환경실태조사의 온라인·오프라인 홍보물에 단체명과 로고 게재공식 SNS 소개: KAIST 대학원 총학생회 인스타그램의 사전 홍보 및 행사 후기 피드에 후원 단체 소개. 귀 단체의 주요 활동 소개도 협의 가능 — 현재 팔로워 1787명주요 조사 결과 공유: 희망하는 후원 단체에 조사 종료 후 공유 가능한 범위의 주요 통계와 요약 결과 제공조사 결과 보고서 핸드북 로고 게재: 후원 단체에서 희망하시는 경우, 로고를 2026년도 KAIST 연구환경 실태조사결과 보고서 핸드북의 후원사/단체 소개란에 게재* 핸드북은 과학기술 정책 관련 국회의원실, 유성구 지역구 국회의원실 등 관련 보직자 및 KAIST 총장실·교무처와 같은 교내 유관부서에 배포할 예정입니다.2. 참여 가능한 후원 방식행사 운영 후원금설문 참여자에게 경품으로 제공할 물품설문 참여자 경품용 상품권·서비스 이용권커피·음료 등 행사 운영에 활용 가능한 물품기타 귀 단체에서 지원 가능한 형태의 후원후원 규모와 방식, 홍보 구성은 귀 단체의 여건과 활동 취지에 맞춰 협의할 수 있습니다.협력에 관심이 있으시다면, 참여 가능 여부와 선호하시는 후원 형태를 회신 부탁드립니다. 구체적인 행사 계획과 홍보 일정 등을 안내드리고, 귀 단체에 적합한 협력 방안을 함께 논의하겠습니다.KAIST 대학원생의 목소리를 모으고 더 나은 연구환경을 만들어가는 이번 조사에 관심을 가져주시고, 함께할 수 있는 기회를 검토해주시면 감사하겠습니다.감사합니다.KAIST 제54대 대학원 총학생회 「동행」연구환경실태조사 담당 홍보부장 드림지난 연구환경실태조사 결과최근 2년동안 진행한 조사의 주요 내용과 결과는 아래 웹사이트에서 확인하실 수 있습니다.2025년 연구환경실태조사 결과2024년 연구환경실태조사 결과 제54대 KAIST 대학원 총학생회 동행(Companion)The 54th KAIST Graduate Student Association이메일 (E-mail) gsa@gsa.kaist.ac.kr전화 (Phone) 042-350-2071웹사이트 (Website) https://www.kaistgsa.org인스타그램 (Instagram) https://instagram.com/kaist_gsa
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- 2026-10-16
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AI컴퓨팅

[연구]스마트폰 채팅·검색·결제 습관에서 ‘스트레스’ 읽는다

< (아래 왼쪽부터) 이재길 (공저자, 교수, KAIST), 이한수 박사 (1저자, 포닥 연구원, Imperial College London), 이의진 (교신저자, 교수, KAIST), (위 왼쪽부터) 고영지 (공저자, 포닥 연구원, 도쿄대), 박태현 (공저자, 학부생 연구원, KAIST) > 스마트폰으로 매일 채팅하고 검색·결제하는 습관에 스트레스의 단서가 숨어 있다. 우리 대학 연구진이 앱 안에서 반복되는 몇 가지 일상 행동을 분석해 하루의 스트레스 상태를 파악하는 기술을 개발했다.우리 대학은 AI컴퓨팅학과 이의진 교수 연구팀이 스마트폰에서 반복되는 행동을 자동으로 찾아내고, 행동별 수행 시간과 빈도, 문자 입력 패턴 등을 활용해 일일 스트레스 상태를 판별하는 기술 ‘SHIRBT-MMF’를 개발했다고 15일 밝혔다.기존의 스마트폰 기반 스트레스 연구는 화면 사용 시간이나 앱 실행 횟수, 앱 종류별 사용 시간·빈도·타이핑 행동 등을 주로 분석해 왔다. 그러나 사용하는 앱이나 앱 화면이 바뀌면 분석 데이터도 달라져, 장기간 스트레스를 추적하는 모델의 안정성이 떨어질 수 있다.연구팀은 이에 ‘어떤 앱을 사용했는가’보다 ‘무엇을 했는가’에 주목했다. 카카오톡에서 라인이나 왓츠앱으로 바꾸더라도 사용자가 하는 일은 여전히 ‘메신저 채팅’이다. 앱 이름 대신 행동의 목적을 기준으로 분석하는 것이다.< SHIRBT-MMF 프레임워크 및 스트레스 판별 모델 개요 > 연구팀은 이러한 반복 행동을 ‘스마트폰 상호작용 기반 일상 행동 과업(SHIRBT)’으로 정의했다. 자체 개발한 ‘멀티 레벨 순차 패턴 마이닝(ML-SPM)’ 기법으로 여러 날에 걸쳐 반복되는 화면 전환 패턴을 찾아낸 뒤, 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 ‘메신저 채팅’, ‘웹 탐색’, ‘금융 결제’, ‘이메일 읽기·작성’ 등 이해하기 쉬운 행동 이름을 붙였다. 서로 다른 이메일·웹브라우저·메신저 앱에서도 같은 행동을 일관되게 분류하는 평가에서 95% 이상의 정확도를 보였다.개인정보 보호를 위해 실제 입력한 문자나 메시지 내용은 저장하지 않고, 입력 여부와 횟수, 화면 전환 등 행동 정보만 기록했다. 메시지나 통화 상대 정보도 원래 정보를 직접 드러내지 않는 값으로 바꾸는 ‘해시 처리’를 적용했다.연구팀은 20~30대 대학생과 직장인 26명의 실제 생활 데이터를 분석했다. 스트레스 자기평가와 스마트폰 기록이 모두 확보된 기간은 단기 참여자 16명이 평균 30.5일, 장기 참여자 10명이 평균 105.1일이었다. 참가자가 매일 기록한 자기평가를 기준으로 스트레스가 있는 날과 없는 날을 구분하는 개인 맞춤형 모델을 만들었다.참가자들의 스마트폰 사용에서 확인된 반복 행동은 모두 29종이었으며, 한 사람은 평균 약 7가지 행동을 일상적으로 반복했다. 연구팀은 이러한 행동 패턴을 학습한 개인 맞춤형 인공지능으로 하루의 스트레스 여부를 판별했다. 가장 좋은 성능을 보인 모델의 평균 정확도는 단기 참여자 75.9%, 장기 참여자 73.8%로, 약 4번 중 3번을 맞힌 셈이다. 같은 인공지능 기법으로 앱 사용량을 분석한 기존 방식보다 각각 5.5%포인트, 3.5%포인트 높았다.분석에 활용하는 행동을 줄여도 성능을 유지할 수 있었다. 같은 개인 맞춤형 모델에서 ‘메신저 채팅’과 ‘금융 결제’ 두 가지 행동만 활용하거나 ‘메신저 채팅’ 하나만 분석해도 기존 방식보다 높은 평균 판별 정확도를 보였다. 장기 데이터에서도 반복 행동을 기준으로 만든 분석 지표는 기존 방식보다 시간에 따른 변화가 작고 구조가 안정적으로 유지됐다.이번 실험에서는 기존 방식과 비교하기 위해 폭넓은 스마트폰 사용 기록을 수집했다. 연구팀은 향후 개인의 반복 행동을 파악한 뒤 관련 기록을 중심으로 수집·분석하면 데이터 수집 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대한다. 어떤 행동이 판별에 활용됐는지 이해하기 쉽고, 앱 환경 변화에도 비교적 안정적인 디지털 정신건강 모니터링 기술로 발전할 가능성을 제시한 것이다.이의진 KAIST 전산학부 교수는 “스마트폰을 단순히 사용 시간을 측정하는 기기가 아니라 개인의 의사소통과 정보 탐색, 금융 활동이 반복되는 생활 공간으로 바라봤다”며 “이번 연구는 복잡한 스마트폰 기록을 사람이 이해할 수 있는 행동 단위로 바꿔 장기간 정신건강 변화를 보다 안정적으로 분석할 수 있는 기반을 제시한 것”이라고 말했다.다만 이번 연구는 행동과 스트레스의 연관성을 활용한 것으로, 특정 행동이 스트레스를 유발하거나 낮춘다는 인과관계를 입증한 것은 아니다. 연구팀은 20~30대 안드로이드 스마트폰 사용자에게서 확인한 결과를 바탕으로 다양한 연령과 직업군, 스마트폰 환경으로 연구를 확대하고 장기 안정성을 검증할 계획이다.이번 연구에는 이한수 박사가 제1저자로, 이의진 교수가 교신저자로 참여했으며 박태현·고영지 연구원과 전산학부 이재길 교수가 공동저자로 참여했다. 연구 결과는 모바일·웨어러블·유비쿼터스 컴퓨팅 분야 국제 학술지 ‘Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies’에 2025년 12월 게재됐다. 해당 연구는 2026년 10월 13일부터 15일까지 중국 상하이에서 개최되는 ACM UbiComp/ISWC 2026 발표 대상이다.※ 논문명: Leveraging Smartphone Human Interaction Routine Behavior Task Mining and Modeling for Daily Stress Monitoring, DOI: https://doi.org/10.1145/3770644※ 저자 정보: 제1저자(이한수), 공동저자(박태현·고영지·이재길), 교신저자(이의진)이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP) ICT융합디지털 포용기술개발 과제와 한국연구재단(NRF) 세종펠로우십 과제의 지원을 받아 수행됐다.< 날짜와 스마트폰 사용 세션을 함께 고려해 반복 UI 시퀀스를 추출하는 다단계 순차 패턴 마이닝(ML-SPM) 과정 > < 기술적인 앱 내부 UI 시퀀스를 LLM이 사람이 이해할 수 있는 행동 과업으로 자동 모델링하는 과정 > < SHIRBT 기반 개인화 스트레스 판별의 주요 실증 결과 정확도, 필요한 앱 종류 및 장기 안정성 비교 > < 앱 변화에도 동일한 행동을 과업 단위로 표현하는 SHIRBT 방식과 기존 앱 사용량 기반 방식의 장기 안정성 비교 > 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=68190
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- 2026-10-15
동문소식 > 모교 소식 > 연구개발
신소재공학과

[연구]암호 키 있어도 시간 맞아야 읽는 반도체 암호화 기술 개발

< (상단 왼쪽부터) 고태욱 박사과정, Jingyao 박사과정, (하단 왼쪽부터) 김경민 교수, 노희수 박사과정, 고명찬 박사과정 > 시험 문제나 입찰 가격처럼 미리 전달해도 약속한 시간 전에는 내용을 볼 수 없도록 보호해야 하는 정보가 있다. 우리 대학 연구진은 반도체 내부의 전류가 시간에 따라 변하는 특성을 이용해, 일정 시간이 지나야 정보가 드러나거나 특정 시간에만 올바른 정보를 읽을 수 있는 암호화 기술을 구현했다. 정보를 원래 내용으로 되돌리는 데 필요한 ‘암호 키’에 ‘언제 읽느냐’라는 조건까지 더한 것이다.우리 대학은 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 하나의 소자에서 장기기억과 단기기억을 독립적으로 조절할 수 있는 ‘이중 상태 프로그래머블 산화물 트랜지스터(Dual-State Programmable Oxide Transistor, DUPOT)’를 개발하고, 이를 활용한 시간 기반 암호화 기술을 구현했다고 14일 밝혔다.< 이중 상태 프로그래머블 산화물 트랜지스터 특성 개요 및 시간 기반 암호화 개념도 > 트랜지스터는 전류의 흐름을 조절하는 작은 반도체 부품이다. 연구팀이 개발한 DUPOT은 산화물 소재를 사용하며, 전압을 가해 두 가지 전기적 상태를 각각 설정할 수 있다. ‘프로그래머블’은 이처럼 소자의 상태를 원하는 수준으로 설정할 수 있다는 뜻이다.< 이중 상태 프로그래머블 산화물 트랜지스터의 장기 및 단기 메모리 특성 > 시간을 조건으로 정보를 보호하는 암호화 방식은 기존에도 연구돼 왔다. 이번 연구는 외부 시계나 소프트웨어에만 의존하지 않고, 반도체 자체의 물리적 변화를 이용해 정보를 읽는 시점을 설정했다는 점이 특징이다.연구팀은 이를 위해 하나의 트랜지스터에 오래 유지되는 ‘장기기억’과 시간이 지나면서 변하는 ‘단기기억’을 함께 구현했다. 여기서 기억은 전압을 가해 바꾼 소자의 상태가 유지되는 성질을 뜻한다. 오래 유지되는 상태로 정보의 기준을 설정하고, 시간에 따라 변하는 상태로 목표 정보가 드러나는 시점을 조절했다.기존 메모리 트랜지스터는 주로 전류가 흐르기 시작하는 기준인 ‘문턱전압’을 바꿔 정보를 저장한다. DUPOT은 문턱전압과 일정한 동작 조건에서 유지되는 전류 수준인 ‘포화전류’를 각각 독립적으로 조절할 수 있다. 전류가 흐르기 시작하는 기준과 흐르는 전류의 크기를 따로 설정하는 것이다.두 상태는 서로 다른 원리로 만들어진다. 전류를 조절하는 단자인 ‘게이트’에 양의 전압을 가하면, 전기가 쉽게 통하지 않는 절연막인 하프늄 산화물(HfO₂) 내부에 전자가 붙잡히면서 문턱전압이 변한다. 이 상태는 오래 유지돼 장기기억 역할을 한다.반대로 게이트에 음의 전압을 가하면 전기적 성질을 띤 산소 입자인 ‘산소 이온’이 전류가 흐르는 통로와 절연막의 경계면으로 이동해 포화전류가 감소한다. 전압을 제거하면 산소 이온이 서서히 재분포하면서 전류가 회복된다. 연구팀은 이 변화를 단기기억으로 활용했다.연구팀은 여러 트랜지스터를 배치한 소자 배열에서 각 소자의 전류 변화와 읽는 기준을 설정해 두 가지 암호화 방식을 시연했다.‘시간 지연 암호화(Time-Release Encryption)’에서는 일정 시간이 지나야 정보가 나타나도록 했다. 실험에서는 목표 패턴과 배경의 전류 차이가 커지면서 8.4초 뒤 문자 ‘T’ 형태의 정보를 읽을 수 있게 됐다.‘시간 제한 암호화(Time-Bound Encryption)’에서는 정해진 시간 조건에서만 올바른 정보가 나타나도록 했다. 실험에서는 1.5초에 미끼 패턴 ‘K’가, 목표로 설정한 37초에는 ‘T’가 나타났다. 같은 소자 배열도 언제 읽느냐에 따라 다른 정보를 보여주는 것이다. 이 시간들은 실험에서 설정한 값이다.연구팀은 인터넷으로 연결된 외부 서버에 데이터를 저장하는 클라우드 환경에 적용할 암호화 방식도 제안했다. 클라우드에 저장하는 암호문과 사용자가 보유하는 복호화 키에 서로 다른 시간 조건을 적용했다. 암호문은 원래 정보를 알아볼 수 없도록 바꾼 데이터이며, 복호화 키는 이를 원래 내용으로 되돌리는 데 필요한 정보다. 소자 배열을 이용한 시연에서는 각 시간 조건에 맞는 암호문과 키를 조합해 원래 정보를 복원했다.이번 연구는 정보를 저장하는 반도체의 역할을 넘어, 정보를 읽는 시점까지 설정할 수 있음을 보여줬다. 향후 공개 시점을 제한하거나 특정 시간 조건에서만 읽도록 설정해야 하는 정보의 보호에 활용될 가능성이 있다. 다만 이미 읽거나 복사한 정보를 이후 회수하는 기술은 아니다.< 연구 개념도 (AI 생성 이미지) > 김경민 교수는 “하나의 트랜지스터에서 오래 유지되는 기억과 시간이 지나면서 변하는 기억을 각각 독립적으로 조절하고, 이를 시간 기반 암호화에 활용했다는 데 의미가 있다”며 “반도체 자체의 시간적 변화를 이용해 클라우드와 스마트기기 보안, 다양한 정보처리 기술로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.현재 연구는 소자 배열에서 시간 기반 암호화의 가능성을 입증한 단계다. 연구팀은 동작 전압을 낮추고 소자 간 특성과 반복 동작의 균일성을 높여, 다양한 환경에서도 안정적으로 작동하도록 개선할 계획이다. 이를 바탕으로 시간 기반 보안과 뇌의 신경세포 및 연결 방식을 모방하는 ‘뉴로모픽 소자’ 등으로 응용 범위를 넓혀갈 예정이다.이번 연구는 KAIST 신소재공학과 노희수 박사과정 학생이 제1저자로, 김경민 교수가 교신저자로 참여했으며, 재료 분야 국제학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2026년 9월 10일 온라인 게재됐다.※ 논문명: Dual-State Programmable Oxide Transistor for Time-Based Cryptography, DOI: 10.1002/adma.74951※ 저자정보: 노희수(KAIST 신소재공학과 박사과정, 제1저자), 김경민(KAIST 신소재공학과 교수, 교신저자)이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업(RS-2025-02433006)의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=68150
- KAIST총동문회
- 2026-10-14
동문소식 > 모교 소식 > 연구개발
신소재공학과

[연구]반도체 자라는 ‘시작점’까지 정했다…AI 반도체 여러 층 쌓는 난제 푼다

< (윗줄 왼쪽부터) KAIST 박정원 박사, KAIST 김지윤 석사과정생, KAIST 강수민 석사, 한양대학교 오지은 석박통합과정생 (아랫줄 왼쪽부터) UNIST 선우영민 석박통합과정생, KAIST 강기범 교수, 한양대학교 김우희 교수, UNIST 김병조 교수 > 원자 몇 층 두께의 ‘2차원 반도체’는 기존 연산 회로 위에 반도체를 더 쌓아 올려 AI 칩을 더 빠르고 전력 소모가 적게 만들 유망한 소재다. 하지만 반도체가 자라는 과정에서 결정이 여러 곳에 무작위로 생기면 원하는 위치에 고품질 반도체를 만들기 어렵다. 우리 대학 공동연구팀은 결정이 자라기 시작하는 위치를 미리 정하고 그곳에서 하나의 결정만 자라게 하는 기술을 개발했다. 반도체 성장의 ‘출발점’을 설계에 맞춰 제어함으로써 차세대 적층형 반도체 구현에 필요한 핵심 난제를 해결한 성과다.우리 대학은 신소재공학과 강기범 교수 연구팀이 UNIST(총장 박종래), 한양대학교(총장 이기정), TDS Innovation(공동대표 강기범·모상현) 등과의 공동연구를 통해 산화물 장벽에서 나오는 화학 성분을 이용해 2차원 반도체 결정이 처음 만들어지는 ‘핵생성’ 위치를 정밀하게 제어하는 새로운 성장 기술을 개발했다고 8일 밝혔다.< 산소 성분이 결정 생성을 억제하는 ‘에칭 플럭스’로 작용해, 2차원 반도체가 정해진 한 지점에서만 자라기 시작하도록 제어하는 원리의 개념도 > AI가 답변을 생성하거나 방대한 데이터를 처리할 때는 연산뿐 아니라 칩 안에서 데이터를 옮기는 데도 시간과 전력이 든다. 연산과 데이터 저장에 필요한 소자들을 수직으로 쌓아 가깝게 배치하면 데이터 이동 거리를 줄여 처리 지연과 전력 소모를 낮출 수 있다. 이를 위해서는 이미 만들어진 회로 위의 필요한 위치에 고품질 반도체를 직접 형성하는 기술이 중요하다.이처럼 필요한 표면에 반도체 물질을 얇은 막으로 직접 형성해 소자를 만드는 ‘증착형 반도체’는 적층형 칩을 구현할 유망한 기술이다. 특히 2차원 반도체는 두께가 원자 몇 층에 불과하면서도 반도체의 전기적 성질을 유지해, 소자를 얇게 쌓는 데 유리하다.문제는 얇은 반도체 막이 자라는 과정에서 결정의 시작 위치가 본래 확률적으로 정해진다는 점이다. ‘결정’은 반도체를 이루는 원자들이 바닥의 타일처럼 일정한 규칙으로 가지런히 배열된 것을 말한다. 여러 곳에서 결정이 제각각 자라 서로 만나면 타일의 이음새 같은 경계가 생기고, 이 경계가 전자의 이동을 방해해 반도체 품질이 떨어질 수 있다.기존에도 반도체가 자랄 영역을 미리 정하는 ‘선택성장’ 기술은 있었지만, 그 영역 안에서 정확히 어느 지점에 몇 개의 결정이 처음 생길지까지 제어하기는 어려웠다. 연구팀은 무작위로 일어나던 핵생성을 정해진 위치에서 하나씩 일어나도록 하는 ‘결정론적 핵생성’을 구현했다. 반도체를 키울 ‘자리’에 더해, 그 안에서 처음 자라날 ‘시작점’까지 정한 것이다.연구팀은 이 기술을 ‘식각 플럭스 매개 단일 중심 핵생성(EF-SCN, Etching Flux-mediated Single-Centered Nucleation)’이라고 이름 붙였다. 핵심은 성장 영역을 둘러싼 산화하프늄(HfO₂)과 같은 산화물 장벽에서 나오는 산소 성분이다. 이 성분은 대표적인 2차원 반도체인 이황화몰리브덴(MoS₂)의 결정핵 형성을 억제하는 ‘식각 플럭스’ 역할을 한다. 식각은 물질을 화학적으로 깎아내거나 제거하는 것을, 플럭스는 특정 성분이 이동·공급되면서 주변의 화학 반응에 영향을 주는 흐름을 뜻한다.산화물 장벽과 가까운 가장자리에서는 억제 작용이 강하고, 장벽에서 가장 먼 중앙에서는 약해진다. 연구팀은 이 차이를 이용해 중앙의 한 지점에서만 하나의 결정이 자라기 시작하도록 유도했다. 중심에서 시작한 결정이 자라는 동안에도 주변에서 새로운 결정이 생기는 것을 억제해, 하나의 결정을 더 크게 키울 수 있도록 했다.실험 결과, 총 400개 패턴 가운데 99% 이상에서 정해진 중앙 위치에 하나의 이황화몰리브덴 단결정을 성장시키는 데 성공했다. 단결정은 원자 배열이 하나로 이어진 결정으로, 여러 결정이 만나 생기는 경계를 줄여 고품질 반도체를 만드는 데 유리하다. 연구팀은 나아가 2차원 반도체 위 원하는 부분에만 루테늄(Ru) 금속을 얇게 입히는 데도 성공했고 성장 실험과 시뮬레이션을 통해 이러한 위치 제어의 원리도 분석했다.< 기존 선택성장과 EF-SCN의 개념 비교 및 단일 중심 핵생성 대표 결과 기존 선택성장에서는 성장 영역 내부에서 핵생성 위치가 무작위로 나타나거나 여러 개의 핵이 동시에 형성될 수 있다. 반면 연구팀이 개발한 EF-SCN 기술에서는 성장 영역 가장자리의 핵생성이 억제되어 패턴 중앙에서 단 하나의 핵이 형성된다. 아래 실험 이미지에서는 다수의 패턴에서 균일한 단일 중심 핵생성과 단결정 성장을 확인할 수 있다. > 이번 성과는 반도체 박막 성장에서 무작위로 정해지던 출발점을 설계 가능한 공정 요소로 바꿨다는 데 의미가 있다. 향후 2차원 반도체를 다른 곳에서 만든 뒤 옮기는 대신, 칩에서 필요한 위치에 직접 고품질 반도체를 성장시키는 제조 기술로 이어질 수 있다. 특히 증착형 반도체는 2030년대 AI 칩의 성능 향상과 저전력 구동을 위해 도입될 것으로 기대되며 향후 적층형 AI 칩에 적용되면 데이터 이동에 드는 시간과 에너지를 줄여 사용자가 AI의 답변을 기다리는 시간을 단축하고 데이터센터의 전력 부담을 완화하는 데 기여할 수 있다.강기범 교수는 “박막 성장에서 결정이 어디서 생길지는 본래 확률적으로 정해지는데, 이번 연구는 그 시작점을 원하는 위치로 제어할 수 있게 했다는 데 핵심적인 의미가 있다”며 “이는 고품질 2차원 반도체를 필요한 곳에 직접 성장시켜, 반도체 소자를 수직으로 쌓는 적층형 채널 공정의 기반이 될 것”이라고 말했다.공동 제1저자인 박정원 박사는 “2차원 반도체는 주변의 작은 화학적 변화에도 자라기 시작하는 위치가 달라질 수 있다”며 “이번 연구는 이러한 특성을 이용해 반도체가 자라기 시작할 위치를 원하는 곳으로 조절했다는 데 의미가 있다”고 설명했다.이번 연구는 KAIST 신소재공학과 박정원 박사, 김지윤 석사과정 학생, 강수민 석사, 한양대학교 재료화학공학과 오지은 석박통합과정 학생, UNIST 반도체 소재·부품 대학원 선우영민 석박통합과정 학생이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘네이처(Nature)’ 본지에 10월 8일 자로 게재됐다.※ 논문명: Spatially deterministic nucleation of 2D semiconductors by etching flux, DOI: 10.1038/s41586-026-11095-1※ 저자정보: 박정원(KAIST, 공동 제1저자), 김지윤(KAIST, 공동 제1저자), 강수민(KAIST, 공동 제1저자), 오지은(한양대학교, 공동 제1저자), 선우영민(UNIST, 공동 제1저자), 강기범(KAIST, 교신저자), 이창수(TDS Innovation, 교신저자), 김우희(한양대학교, 교신저자), 김병조(UNIST, 교신저자), 최성율(KAIST), 양희준(KAIST), 김종환(POSTECH), 홍영준(성균관대학교), 김용주(고려대학교), 김지환(MIT) 등※ 관련 논문 원문 링크: https://www.nature.com/articles/s41586-026-11095-1이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 나노소재기술개발사업·개인기초연구의 지원을 받았으며 추가로 원천기술국제협력개발사업·초고집적 반도체용 vdW 소재 및 공정기술개발사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, 산업통상자원부, 한국산업기술진흥원(KIAT), 연구성과사업화진흥원(COMPA), 연구개발특구진흥재단, 중소벤처기업부 및 NVIDIA 등의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=68110
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- 2026-10-14
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신소재공학과

[연구]인공근육으로 걷고 촉각으로 감지하는 ‘딱정벌레 로봇’ 개발

< 실제 딱정벌레를 모사한 비틀봇(BeetleBot)의 구성 및 작동 모식도 > 손가락을 굽혔다 펴며 작은 로봇을 움직이고, 로봇이 보내오는 영상과 접촉 정보를 확인하며 물체를 집어 옮기는 기술이 나왔다. 딱정벌레를 모사한 소형 소프트로봇에 인공근육과 카메라, 촉각센서를 결합한 것으로, 향후 사람이 접근하기 어려운 좁은 공간을 살피거나 작은 물체를 회수하는 원격 작업에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.우리 대학은 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 미국 캘리포니아공과대학교(칼텍·Caltech) 웨이 가오(Wei Gao) 교수 연구팀, 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 히로타카 사토(Hirotaka Sato) 교수 연구팀과 공동으로 소형 소프트로봇 ‘비틀봇(BeetleBot)’을 개발했다고 13일 밝혔다.< 구동·감지·제어 기능이 통합된 소형 소프트로봇과 로봇 제어용 손가락 센서 패치 > 사람은 물체를 잡을 때 눈으로 위치를 확인하고 손끝의 감각으로 접촉 상태를 살핀다. 로봇도 주변 상황에 맞춰 작업하려면 움직이는 기능과 감지하는 기능이 연결돼야 한다. 그러나 부드러운 소재를 활용하는 소프트로봇에서는 구동·감지·제어 기능이 따로 구현되거나 복잡한 장치를 사용하는 경우가 많아, 작은 로봇으로 통합하는 데 어려움이 있었다.공동연구진은 생체근육처럼 수축하는 인공근육으로 로봇을 걷게 하고 물체를 잡도록 설계했다. 여기에 카메라와 압력센서, 손가락에 부착하는 신축성 센서 패치를 연계해 사용자가 로봇의 주변 상황과 물체 접촉 정보를 확인하며 조종할 수 있도록 했다.< 손가락 센서 패치를 이용한 비틀봇의 전진·좌·우회전 및 물체 파지 제어 > 연구팀은 먼저 딱정벌레의 다리 근육과 관절 움직임의 관계를 분석하고, 이를 비틀봇의 인공근육 배치와 다리 구조에 반영했다. 열을 받으면 수축하는 고분자 소재인 액정탄성체(LCE·Liquid Crystal Elastomer)를 3D 프린팅해 인공근육을 제작하고, 전기로 열을 발생시키는 구동 모듈을 결합했다. 각 부위의 인공근육을 독립적으로 움직이고 작동 순서를 조절해 전진 및 방향 전환 움직임을 구현했다.딱정벌레가 먹이를 붙잡는 데 사용하는 집게 모양의 큰턱을 본떠, 부드러운 로봇 집게인 ‘소프트 그리퍼’를 만들었다. 여기에 인공근육과 압력센서를 결합해 물체를 잡고 접촉 상태를 감지하도록 했다.인공근육이 수축하면 집게가 움직여 물체를 잡고, 압력센서는 물체와 접촉할 때 가해지는 압력을 감지한다. 물체가 센서를 누르면 내부 전극 사이의 간격과 전기적 특성이 달라지는 원리로 접촉 상태를 확인한다.로봇 조종에는 손가락 움직임에 따라 전기저항이 달라지는 신축성 센서 패치를 사용했다. 손가락을 굽혀 패치가 늘어나면 내부 탄소나노튜브(CNT)의 전도 경로가 변하면서 저항 신호가 달라진다. 연구팀은 이 신호를 전진·좌회전·우회전·물체 집기 네 가지 명령으로 구분하고, 블루투스로 비틀봇에 전달해 해당 동작을 수행하도록 했다.사용자는 로봇에 탑재된 소형 카메라로 주변 영상을 확인하고, 집게의 압력센서가 보내는 정보로 물체와의 접촉 상태를 살필 수 있다. 이 정보를 바탕으로 다음 동작을 결정해 손가락 움직임으로 명령을 보낸다. 사용자의 명령이 로봇으로 전달되고, 로봇이 감지한 정보가 다시 사용자에게 돌아오는‘양방향 피드백’을 구현한 것이다.연구진은 이러한 제어 방식을 이용해 비틀봇이 장애물을 피해 목표 물체에 접근하고, 물체를 잡아 운반하는 작업을 시연했다. 인공근육 기반의 보행과 물체 집기, 시각·촉각 감지, 사용자 제어를 하나의 시스템으로 연결해 소형 소프트로봇의 작업 수행 가능성을 보여줬다.< 원격 제어와 시각 및 촉각 피드백을 활용한 비틀봇의 양방향 피드백 기반 작업 수행 > 이번 성과는 사람이 접근하기 어려운 공간에서 주변 상황을 확인하고 작은 물체를 회수하는 원격 작업용 소프트로봇 개발의 기반이 될 것으로 기대된다. 향후 환경 탐사와 산업 설비 점검 등으로 활용 범위를 넓히려면 인공근육의 구동 속도와 에너지 효율, 전원 공급 방식 등을 개선하고 실제 작업 환경에서 성능을 검증할 필요가 있다.김상욱 교수는“이번 연구는 인공근육의 움직임과 감각, 사용자 제어를 하나의 시스템으로 연결해 소프트로봇의 활용 가능성을 넓힌 성과”라며“칼텍 등과의 공동연구를 바탕으로 사람이 접근하기 어려운 공간에서도 작업할 수 있는 소프트로봇 발전에 기여할 것으로 기대한다”고 말했다.제1저자인 김인호 성균관대학교 교수는“로봇이 감지한 정보를 사용자의 다음 동작으로 연결하는 양방향 피드백을 구현했다는 점이 특징”이라며“향후 인공근육의 구동 속도와 에너지 효율을 높이고 감각 정보를 활용한 제어 기술을 고도화해, 다양한 환경에서 작업할 수 있는 소프트로봇으로 발전시키고자 한다”고 밝혔다.이번 연구에는 KAIST 신소재공학과에서 박사학위를 받은 김인호 교수(현 성균관대학교 화학과 교수)가 제1저자로 참여했다. 김 교수는 연구 수행 당시 미국 칼텍에서 박사후연구원으로 재직했다. KAIST 신소재공학과 김상욱 교수와 칼텍 웨이 가오 교수가 공동 교신저자로 참여했으며, 연구 결과는 국제 학술지‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 2026년 8월 19일 게재됐다.※ 논문명: BeetleBot: An integrated bioinspired soft robot for multimodal sensing and adaptive interaction, DOI: 10.1126/sciadv.aeg8849※ 주요 저자정보: 김인호 교수(연구 수행 당시 칼텍 박사후연구원, 현 성균관대학교 화학과 조교수, 제1저자), 김상욱 교수(KAIST 신소재공학과, 공동 교신저자), 웨이 가오 교수(미국 칼텍, 공동 교신저자)※ 관련 시연 영상: https://drive.google.com/file/d/1ZUEwHmoDtKMBH6xdZYUi1FLSy5P-vYok/view?usp=sharing이번 연구는 헤리티지 의학연구소(Heritage Medical Research Institute), 메타-칼텍 연구지원금(Meta Caltech Research Award), 한국연구재단 (나노미래소재원천기술개발, RS-2025-25442577 고신뢰성 인공근육 복합소재 섬유의 대량생산 및 대면적화/다발화를 통한 텍스타일 로보틱스 개발), 싱가포르 교육부의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=68070
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