기계공학과

< (왼쪽부터) KAIST 기계공학과 강석경 박사, 김산하 교수 > 스마트폰과 인공지능(AI) 서비스의 성능과 안정성은 반도체 표면을 얼마나 고르고 정밀하게 가공하느냐에 달려 있다. 우리 대학 연구진은 일상에서 흔히 사용하는 ‘사포’의 개념을 나노 기술로 확장해, 반도체 표면을 원자 수준까지 균일하게 가공할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이 기술은 고대역폭 메모리(HBM) 등 첨단 반도체 공정에서 표면 품질과 가공 정밀도를 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다.우리 대학은 기계공학과 김산하 교수 연구팀이 머리카락보다 수만 배 가는 탄소나노튜브를 연마재로 활용한 ‘나노 사포’를 개발했다고 11일 밝혔다. 이 기술은 기존 반도체 제조 공정보다 표면을 더 정밀하게 가공하면서도, 공정 과정에서 발생하는 환경 부담을 줄일 수 있는 새로운 평탄화 기술이다.< 나노사포 AI생성 이미지 > 사포는 표면을 문질러 매끄럽게 만드는 익숙한 도구지만, 반도체와 같이 극도로 정밀한 표면 가공이 필요한 분야에는 적용이 쉽지 않았다. 이는 일반 사포가 연마 입자를 접착제로 붙이는 방식으로 만들어져, 미세한 입자를 고르게 고정하는 데 한계가 있기 때문이다.반도체 산업에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 연마 입자를 액체에 분산시킨 화학액, 이른바 슬러리를 사용하는 평탄화 공정(CMP, Chemical Mechanical Polishing)을 활용해 왔다. 하지만 이 방식은 추가적인 세정 공정이 필요하고, 폐기물이 많이 발생해 공정이 복잡하고 환경 부담이 크다는 단점이 있다.연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 사포의 개념을 나노 수준으로 확장했다. 탄소나노튜브를 수직으로 정렬한 뒤 폴리우레탄 내부에 고정하고, 표면에 일부만 노출시키는 방식으로 ‘나노 사포’를 구현했다. 이 구조는 연마재 이탈을 구조적으로 억제해 표면 손상 우려를 없앴으며, 반복 사용에도 안정적인 성능을 유지하였다.이번에 개발된 나노 사포는 연마재 밀도 기준으로 상용 사포 가운데 가장 미세한 제품보다 약 50만 배 높은 수준을 구현했다. 사포의 정밀도는 표면에 연마 알갱이가 얼마나 촘촘히 배열돼 있는지를 나타내는 ‘연마재 밀도(입방수)’로 표현된다. 이 수치는 사포의 단위 면적당 연마 알갱이 수를 나타내는 지표로, 일상에서 사용하는 사포가 보통 40~3000 입방수인 데 비해 나노 사포는 10억(1,000,000,000) 이상의 입방수를 갖는다. 이처럼 극도로 촘촘한 구조를 통해, 표면을 수 나노미터, 즉 원자 몇 개 두께에 해당하는 수준까지 정밀하게 가공할 수 있었다.실제 실험에서도 나노 사포의 효과가 확인됐다. 거친 구리 표면을 수 나노미터 수준까지 매끄럽게 가공할 수 있었으며, 반도체 패턴 평탄화 실험에서는 기존 CMP 공정과 비교해 디싱(dishing) 결함을 최대 67%까지 줄이는 결과를 보였다. 디싱 결함은 배선 중앙이 움푹 파이는 현상으로, HBM 등 첨단 반도체의 성능과 신뢰성에 영향을 미치는 주요 결함이다.특히 이 기술은 연마재가 사포 표면에 고정된 구조여서, 기존 공정처럼 슬러리 용액을 지속적으로 공급할 필요가 없다. 이에 따라 세정 공정을 줄일 수 있고 폐슬러리도 없어, 반도체 제조 공정을 보다 친환경적으로 전환할 수 있는 가능성을 제시했다.< 나노사포 모식도 >< 나노사포 세부 이미지 > 연구팀은 이 기술이 AI 서버에 사용되는 HBM과 같은 첨단 반도체 평탄화 공정과, 차세대 반도체 연결 기술로 주목받는 하이브리드 본딩 공정에 적용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이는 일상적인 사포의 개념을 나노 정밀 가공 기술로 확장해, 반도체 제조에 필요한 원천기술 확보 가능성을 제시했다는 점에서도 의미가 크다.김산하 교수는 “일상에서 흔히 사용하는 사포의 개념을 나노 수준으로 확장해 초미세 반도체 제조에 적용할 수 있음을 보여준 독창적인 연구”라며 “이 기술이 반도체 성능 향상뿐 아니라 친환경 제조 공정으로 이어지길 기대한다”고 말했다.기계공학과 강석경 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구는 삼성전자가 주최한 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서 기계공학 분과 금상(1위)을 수상하며 우수성을 인정받았다. 연구 결과는 복합재료 및 나노공학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 컴포짓 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF 21.8)’에 2026년 1월 8일 자로 온라인 게재되었다.※ 논문명: Carbon nanotube sandpaper for atomic-precision surface finishing, DOI: https://doi.org/10.1007/s42114-025-01608-3한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업(과학기술정보통신부, 한국연구재단, RS-2025-00560856), 글로컬랩 (교육부, 한국연구재단, RS-2025-25406725), 이노코어 (과학기술정보통신부, 한국연구재단, N10250154) 및 KAIST 도약연구과제의 지원을 받아 수행되었다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=58210&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1

• KAIST총동문회
• 2026-02-11

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

기계공학과

< 천문연 운영 KVN평창망원경에서 왼쪽부터 KAIST 최준용, 정우송 연구원, 김정원 교수, 백지훈 연구원 > 전파망원경은 우주에서 오는 미세한 전파 신호를 포착해 이를 천체 이미지로 바꾸는 장비다. 아주 먼 블랙홀을 선명하게 관측하려면 여러 대의 전파망원경이 하나처럼 정확히 같은 시각에 우주 신호를 포착해야 한다. 우리 대학 연구진은 레이저 빛을 이용해 이들의 관측 시점과 위상을 정밀하게 맞추는 새로운 기준 신호 기술을 개발했다.우리 대학은 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 한국천문연구원(KASI, 원장 박장현), 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성), 독일 막스플랑크 전파천문연구소(MPIfR)와 공동으로, 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 전파망원경 수신기에 직접 적용하는 기술을 세계 최초로 구현했다고 15일 밝혔다.일반적인 레이저는 한 가지 색(주파수)만 내지만, 광주파수빗 레이저는 수만 개 이상의 매우 정확한 색들이 일정한 간격으로 줄지어 배열돼 있다. 이 모습이 마치 빗처럼 보여 ‘주파수 빗(frequency comb)’이라는 이름이 붙었다. 광주파수빗 레이저는 각 빗살 하나하나의 주파수를 정확히 알 수 있고 그 간격 또한 원자시계 수준으로 정밀하게 맞출 수 있어 과학자들 사이에서는 ‘빛으로 만든 초정밀 자’로 불린다.여러 전파망원경이 동시에 관측하는 초장기선 전파간섭계(VLBI) 기술의 핵심은 각 망원경이 수신한 전파 신호를 마치 하나의 정밀한 자에 맞춰 정렬하듯 위상(phase)을 일치시키는 것이다. 하지만 기존 전자식 기준 신호 방식은 관측 주파수가 높아질수록 기준이 되는 신호 자체가 미세하게 흔들려, 이를 바탕으로 한 정밀한 위상 보정을 수행하는 데 한계가 있었다.이에 KAIST 연구진은 ‘기준 신호의 생성 단계부터 빛(레이저)을 활용해 위상 정렬의 근본적인 정밀도를 높이자’는 발상으로, 광주파수빗 레이저를 전파망원경 내부로 직접 전달하는 방식을 개발했다. 이를 통해 기준 신호 생성과 위상 보정 문제를 하나의 광학 시스템으로 동시에 해결하는 데 성공했다.기존 방식이 관측 주파수가 올라갈수록 ‘눈금이 미세하게 떨려 위상을 맞추기 어려운 자’와 같았다면, 이번 기술은 ‘극도로 안정적인 빛으로 위상을 고정하는 초정밀 자’로 기준을 세운 것에 비유할 수 있다. 그 결과 멀리 떨어진 전파망원경들이 하나의 거대한 망원경처럼 정교하게 연동될 수 있는 기반을 마련했다.이 기술은 한국우주전파관측망(KVN) 연세 전파망원경에서 시험 관측을 통해 검증됐다. 연구팀은 전파망원경 간 신호의 안정적인 간섭무늬(fringe)를 검출하는 데 성공했으며, 정밀한 위상 보정이 가능함을 실제 관측으로 입증했다. 최근 이 시스템은 KVN 서울대 평창 전파망원경에도 추가 설치돼, 여러 관측소를 동시에 사용하는 확장 실험으로 이어지고 있다.연구팀은 이를 통해 블랙홀 이미지를 더욱 선명하게 관측할 수 있을 뿐 아니라, VLBI 관측에서 오랫동안 문제로 지적돼 온 장비 간 위상 지연 오차를 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.이번 기술은 천문 관측에만 국한되지 않는다. 연구팀은 향후 이 기술이 ▲ 대륙 간 초정밀 시계 비교 ▲ 우주측지 ▲ 심우주 탐사선 추적 등 정밀한 시공간 측정이 필요한 다양한 첨단 분야로 확장 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.< 시스템 원리 설명 그림(AI로 생성한 이미지입니다.) > 김정원 KAIST 교수는 “이번 연구는 광주파수빗 레이저를 전파망원경에 직접 적용해 기존 전자식 신호 생성 기술의 한계를 뛰어넘은 사례”라며, “차세대 블랙홀 관측의 정밀도를 높이고, 주파수 계측과 시간 표준 분야 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.이번 연구에는 KAIST의 현민지 박사(現 한국표준과학연구원)와 안창민 박사가 공동 제1저자로 참여했으며, 연구 성과는 국제 학술지 Light: Science & Applications (IF=23.4) 1월 4일 字에 게재됐다.※논문명: Optical frequency comb integration in radio telescopes: advancing signal generation and phase calibration, DOI: 10.1038/s41377-025-02056-w주저자: 현민지 박사(KAIST, 現 KRISS), 안창민 박사(KAIST), 김정원(KAIST)이번 연구는 국가과학기술연구회(NST) 창의융합연구사업, 한국연구재단(NRF) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=57350&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1

• KAIST총동문회
• 2026-01-15

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

기계공학과

< (왼쪽부터) 김지태 교수 (KAIST), 스치 후 박사 (제1저자, AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단, KAIST-포항공대), 노준석 교수 (포항공대) > 거대 인공지능(AI)을 위한 초고속 광컴퓨팅, 양자 암호 통신, 초고해상도 증강현실(AR) 디스플레이 등 미래 첨단 산업에서는 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저가 차세대 반도체의 핵심 소자로 주목받고 있다. 우리 대학 연구진이 머리카락보다 얇은 공간에서 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저를 반도체 칩 위에 고밀도로 배치할 수 있는 새로운 제작 기술을 제시했다.우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근) 노준석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 초고밀도 광집적회로의 핵심 소자인 ‘수직형 나노 레이저’를 만들 수 있는 초미세 3차원 프린팅 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.기존 반도체 제조 방식인 리소그래피 공정은 같은 구조를 대량 생산하는 데는 효과적이지만, 공정이 복잡하고 비용이 많이 들어 소자의 형태나 위치를 자유롭게 바꾸기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 대부분의 기존 레이저는 기판 위에 눕혀진 수평 구조로 만들어져 공간을 많이 차지하고, 빛이 아래로 새어 나가 효율이 떨어지는 문제가 있었다.연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 빛을 효율적으로 만들어내는 차세대 반도체 소재인 ‘페로브스카이트’를 수직으로 쌓아 올리는 새로운 3D 프린팅 방식을 개발했다. 이 기술은 전압을 이용해 눈에 보이지 않을 만큼 작은 잉크 방울(아토리터, 10⁻¹⁸ L)을 정밀하게 제어하는 ‘초미세 전기유체 3D 프린팅’ 기술이다.이를 통해 재료를 깎아내는 복잡한 공정 없이, 원하는 위치에 머리카락보다 훨씬 가는 기둥 모양의 나노 구조물을 수직으로 직접 인쇄하는 데 성공했다.기술의 핵심은 이렇게 인쇄된 페로브스카이트 나노 구조물의 표면을 매우 매끄럽게 만들어 레이저 효율을 크게 높였다는 점이다. 연구팀은 프린팅 과정에 기체상 결정화 제어 기술을 결합해, 결정이 거의 하나로 정렬된 고품질 구조를 구현했다. 그 결과 빛의 손실이 적고 안정적으로 작동하는 ‘고효율 수직형 나노 레이저’를 구현할 수 있었다.또한 나노 구조물의 높이를 조절해 레이저가 내는 빛의 색을 정밀하게 바꿀 수 있음을 입증했다. 이를 활용해 육안으로는 보이지 않지만 특수 장비로만 확인할 수 있는 레이저 보안 패턴을 제작했으며, 위조 방지 기술로서의 상용화 가능성도 확인했다.< 페로브스카이트 나노 레이저 3차원 프린팅 > 김지태 교수는 “이번 기술은 복잡한 공정 없이 빛으로 계산하는 반도체를 칩 위에 직접 고밀도로 구현할 수 있게 한다”며, “초고속 광컴퓨팅과 차세대 보안 기술의 상용화를 앞당길 것”이라고 말했다.이번 연구 결과는 기계공학과 스치 후(Shiqi Hu) 박사가 제 1 저자로 나노과학 분야 국제 권위 학술지 ACS Nano에 2025년 12월 6일 온라인 판으로 게재됐다.※논문명: Nanoprinting with Crystal Engineering for Perovskite LasersDOI: https://doi.org/10.1021/acsnano.5c16906이번 연구는 과학기술정보통신부 우수신진연구(RS−2025-00556379), 중견연구자지원사업 (RS-2024-00356928), 이노코어(InnoCORE) AI 기반 지능형 설계-제조 통합 연구단(N10250154)의 지원으로 수행되었다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=56931&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1

• KAIST총동문회
• 2026-01-06

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

기계공학과

< (왼쪽부터) KAIST 김재상 박사, 전성윤 교수 > 횡문근융해증은 약물 복용 등으로 근육이 손상되면서, 그 영향이 신장 기능 저하와 급성 신부전으로 이어질 수 있는 질환이다. 그러나 근육과 신장이 인체 내에서 어떻게 서로 영향을 주며 동시에 손상되는지를 직접 관찰하는 데에는 한계가 있었다. 우리 대학 연구진이 이러한 장기 간 상호작용을 실험실 환경에서 정밀하게 재현할 수 있는 새로운 장치를 개발했다.우리 대학은 기계공학과 전성윤 교수 연구팀이 기계공학과 심기동 교수팀, 분당서울대학교병원 김세중 교수와의 공동 연구를 통해, 약물로 인한 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 과정을 실험실에서 재현할 수 있는 ‘바이오 미세유체시스템(Biomicrofluidic system)’을 개발했다고 5일 밝혔다.*미세유체시스템: 아주 작은 칩 위에서 인체 장기 환경을 구현한 장치이번 연구는 근육과 신장을 동시에 연결·분리할 수 있는 모듈형(조립형) 장기칩을 활용해, 약물 유발 근육 손상이 신장 손상으로 이어지는 인체 장기 간 연쇄 반응을 실험실에서 처음으로 정밀하게 재현했다는 점에서 의미가 크다.연구팀은 실제 인체 환경과 유사한 조건을 구현하기 위해, 입체적으로 구현한 근육 조직과 근위세뇨관 상피세포(신장에서 핵심 역할을 하는 세포)를 하나의 작은 칩 위에서 연결할 수 있는 구조를 개발했다.해당 시스템은 필요에 따라 장기 조직을 연결하거나 다시 분리할 수 있는 플러그-앤-소켓 방식의 모듈형 미세유체 칩이다. 작은 칩 위에서 실제 사람의 장기처럼 세포와 조직을 배양하고, 서로 영향을 주고받도록 설계됐다.이 장치에서는 근육과 신장 조직을 각각 가장 적합한 조건에서 따로 배양한 뒤, 실험이 필요한 시점에만 연결해 장기 간 상호작용을 유도할 수 있다. 실험이 끝난 후에는 두 조직을 다시 분리해 각각의 변화를 독립적으로 분석할 수 있으며, 손상된 근육에서 나온 독성 물질이 신장에 미치는 영향을 수치로 확인할 수 있다는 점이 특징이다.< 사진 1. 미세유체시스템 실험 개념 이미지(AI가 생성하였습니다.) > 연구팀은 해당 플랫폼을 활용해 실제 임상에서 근육 손상을 유발하는 것으로 알려진 아토르바스타틴(고지혈증 치료제)과 페노피브레이트(중성지방 치료제)를 실험에 적용했다.그 결과, 칩 위의 근육 조직에서는 근육이 힘을 내는 능력이 떨어지고 구조가 망가졌으며, 마이오글로빈*과 CK-MM** 등 근육 손상 정도를 보여주는 물질의 수치가 증가하는 등 횡문근융해증의 전형적인 변화가 관찰됐다.*마이오글로빈(Myoglobin): 근육 세포 안에 있는 단백질로 산소를 저장하는 역할을 하며, 근육이 손상되면 혈액이나 배양액으로 유출됨**CK-MM (Creatine Kinase-MM): 근육에 많이 존재하는 효소로, 근육 세포가 파괴될수록 많이 검출됨동시에 신장 조직에서는 정상적으로 살아 있는 세포 수가 감소하고 세포 사멸이 증가했으며, 급성 신손상이 발생할 때 증가하는 지표인 NGAL*과 KIM-1**의 발현도 유의미하게 증가했다. 특히 손상된 근육에서 나온 독성 물질이 신장 손상을 단계적으로 더욱 악화시키는 연쇄적인 손상 과정까지 함께 확인할 수 있었다.*NGAL: 신장 세포가 손상될 때 빠르게 증가하는 단백질**KIM-1: 신장 세포, 특히 근위세뇨관이 손상될수록 많이 나타나는 단백질< 사진 2. 근육–신장-온-어-칩(MKoaC) 플랫폼 구성 및 약물 반응 분석 > 전성윤 교수는 “이번 연구는 근육과 신장 사이에서 발생하는 상호작용과 독성 반응을 실제 인체와 유사하게 분석할 수 있는 기반을 마련했다”며, “이를 통해 앞으로 약물 부작용을 사전에 예측하고, 급성 신손상*이 발생하는 원인을 규명하며, 개인별 맞춤형 약물 안전성 평가로까지 확장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.* 급성 신손상: 신장이 짧은 시간 안에 갑자기 제 기능을 제대로 하지 못하게 되는 상태김재상 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리어스(Advanced Functional Materials)’에 25년 11월 12일 자로 게재됐다.※논문명: Implementation of Drug-Induced Rhabdomyolysis and Acute Kidney Injury in Microphysiological System, DOI: 10.1002/adfm.202513519이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단 등의 지원을 받아 수행됐다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=56890&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1 

• KAIST총동문회
• 2026-01-06

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

기계공학과

< (왼쪽부터) KAIST 이인효 석사과정, 김희규 박사과정, 이준형 박사과정, 김준영 박사과정, 유승화 교수 > 우리가 쓰는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 틀에 넣어 같은 제품을 대량으로 찍어내는‘사출성형’공정으로 만든다. 하지만 조건이 조금만 달라도 불량이 생겨, 그동안은 숙련자의 감에 의존해 왔다. 이제 우리 대학 연구진이 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 제조 지식이 단절될 수 있다는 우려에 대해 AI로 공정을 스스로 최적화하고 지식을 전수하는 해법을 내놨다.우리 대학은 기계공학과 유승화 교수 연구팀(기계공학과·이노코어 PRISM-AI 센터)이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발하고, 그 성과를 세계 최고 수준의 국제학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다.첫 번째 성과는 환경 변화나 품질 조건에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 원하는 품질 수준이 바뀔 때마다 숙련자가 시행착오를 거쳐 조건을 다시 맞춰야 했다.연구팀은 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용해, 확산 모델(Diffusion Model) 기반으로 목표 품질을 만족하는 공정 조건을 역설계하는 기술을 구현했다.여기에 실제 생산을 대신하는 대리모델(Surrogate Model)을 함께 구축해, 공정을 돌리지 않고도 품질을 미리 예측할 수 있도록 했다. 그 결과 기존 공정 예측에 활용되던 기존 대표기술인 GAN*·VAE** 기반 모델의 오류율(23~44%)을 크게 낮춘 1.63%의 오류율을 달성했으며, 실제 공정 적용 실험에서도 AI가 제시한 조건대로 양품 생산이 확인돼 현장 활용 가능성을 입증했다.*GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망): 두 개의 AI가 서로 경쟁하면서 데이터를 만들어내는 방식, **VAE(Variational Autoencoder, 변분 오토인코더): 데이터의 공통된 패턴을 압축해 이해한 뒤 다시 만들어내는 방식< 그림 1. 생성형 AI 기반 공정추론 기술 > 두 번째 성과는 고숙련자 은퇴와 다국어 작업 환경에 대응하는 LLM 기반 지식 전이 시스템 ‘IM-Chat’이다. IM-Chat은 거대언어모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG)을 결합한 멀티에이전트 AI 시스템으로, 초급 작업자 또는 외국인 작업자가 제조 현장에서 겪는 문제에 대해 적절한 해결책을 제공하는 제조 현장용 AI 도우미다.작업자가 자연어로 질문하면, AI가 이를 이해해 필요에 따라 생성형 공정추론 AI를 자동으로 호출하고, 최적 공정 조건 계산과 함께 관련 기준과 배경 설명까지 동시에 제공한다.예를 들어 “현재 공장 습도가 43.5%일 때 적정 사출 압력은?”이라는 질문에 AI는 최적 조건을 계산하고, 관련 매뉴얼 근거까지 함께 제시한다. 다국어 인터페이스를 지원해 외국인 작업자도 동일한 수준의 의사결정 지원을 받을 수 있다.이번 연구는 사출 공정을 넘어 금형, 프레스, 압출, 3D 프린팅, 배터리, 바이오 제조 등 다양한 산업으로 확장 가능한 제조 AI 전환(AX) 핵심 기술로 평가된다.특히 생성형 AI와 LLM 에이전트를 툴 콜링(Tool-Calling) 방식*으로 통합해, AI가 스스로 판단하고 필요한 기능을 호출하는 자율 제조 AI 패러다임을 제시했다는 점에서 의미가 크다.*툴 콜링 방식: AI가 상황에 맞게 필요한 기능이나 프로그램을 스스로 불러 사용하는 방식< 그림 2. 거대언어모델 기반 다국어 지식전이 멀티에이전트 IM-Chat > < 그림 3. 거대언어모델(LLM) 기반 다국어 지식전이 멀티에이전트 IM-Chat 작동 예시 > < 그림 4. 거대언어모델 기반 다국어 지식전이 멀티에이전트 IM-Chat 활용 그림 (AI 생성) > 유승화 교수는 “공정을 스스로 최적화하는 AI와, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM을 결합해 제조업의 본질적 문제를 데이터 기반으로 해결한 사례”라며 “앞으로 다양한 제조 공정으로 확장해 산업 전반의 지능화와 자율화를 가속하겠다”고 말했다.이번 연구는 기계공학과 김준영·김희규·이준형 박사과정이 공동 제1저자로 참여하고, 유승화 교수가 교신저자로 참여했으며, 공학·산업 분야 세계 1위 국제학술지인 ‘저널 오브 매뉴팩처링 시스템즈(Journal of Manufacturing Systems, JCR 1/69, IF 14.2)’4월호와 12월호에 연속 게재됐다.※ 논문명1: Development of an Injection Molding Production Condition Inference System Based on Diffusion Model, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.01.008※논문명2: IM-Chat: A multi-agent LLM framework integrating tool-calling and diffusion modeling for knowledge transfer in injection molding industry, DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2025.11.007한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부·중소벤처기업부·산업통상자원부의 지원을 받았다. 출처 : https://researchnews.kaist.ac.kr/researchnews/html/news/?mode=V&mng_no=56310&skey=&sval=&list_s_date=&list_e_date=&GotoPage=1

• KAIST총동문회
• 2025-12-22

동문소식 > 모교 소식 > 연구개발

• 매니저
• 2024-11-04

총동문회 소개 > 역대 회장단

• 매니저
• 2024-11-06

장학재단 소개 > 기부자 소개

• 관리자
• 2024-12-19

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