유니콘팩토리

국내 연구팀이 기존에 잘 사용되지 않던 특별한 용매를 사용해 식물에서 플라스틱 원료를 분리하는 친환경 기술을 개발했다. KAIST(카이스트)는 이상엽 생명화학공학과 특훈교수와 한순규 화학과 교수 공동연구팀이 미생물 발효 공정과 유기화학 반응을 합쳐 바이오 원료에서 벤젠, 톨루엔, 에틸벤젠, 파라자일렌 (이하 BTEX) 같은 플라스틱 원료를 생산하는 공정을 개발했다고 12일 밝혔다. 이번 연구는 저명 국제학술지 'PNAS'(미국국립과학원회보)에 지난 2일 게재됐다. BTEX는 페트병, 스티로폼, 나일론 등의 원료로 석유를 정제해 만든다. 최근엔 석유를 대체해 폐목재 같은 식물을 BTEX 생산에 활용하는 방법이 논의됐지만, 화학 구조가 복잡해 난제로 남아 있었다. 연구팀은 미생물이 포도당과 글리세롤을 이용해 페놀, 벤질 알코올과 같은 산소화된 중간물질을 만든다는 데 착안했다. 이 중간물질에서 산소를 제거하면 벤젠, 톨루엔 등의 BTEX를 만들 수 있다. 연구팀은 '아이소프로필 마이리스

━금속 '구멍송송' 없애는 혁신기술…건물붕괴-비행기 추락 막는다━ [2025 테크마켓]손훈 한국과학기술원(KAIST) 건설및환경공학과 교수 [스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] "기존 금속 3D 프린팅은 레이저로 금속 분말 가루를 녹여 쌓아 올리는 방식인데 이 과정에서 물질 특성을 균일하게 유지하기 어렵고 공극(기공)이 발생한다. 만약 물건을 만들고 난 이후 결함이 발견되면 폐기해야 해 비효율성이 크다." 손훈 카이스트 건설및환경공학과 교수는 "3D 프린팅 기술이 많이 연구되고 있지만 주로 재료나 공정 연구에 집중돼 있을 뿐 실제 품질관리에 대한 연구는 부족하다"며 이같이 말했다. 손 교수는 "주형을 미리 찍어내는 기존 제조 방식은 품질이 거의 균일하게 나오지만 다품종 소량생산이 목적인 3D 프린팅은 품질이 일정하게 나오기 어렵고 수율(결함없는 제품 생산 비율)이 좋지 않다"고 말했다. 이어 "이러한 불확실성 때문

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] # 노화나 퇴행성 원인으로 망막이 손상되는 질환이 고령화 시대 건강을 위협한다. 망막은 나이가 들거나 질병에 따라 점차 손상을 입고, 이로 인한 시력악화나 상실은 속도를 늦출 뿐 되돌릴 수는 없었다. 그런데 "망막세포 재생이 불가능한 건 지금까지 그랬을 뿐"이라고 말하는 국내 스타트업이 꿈의 기술을 만들어 가고 있다. KAIST(한국과학기술원) 기반 바이오 스타트업 '셀리아즈'다. 어류나 양서류의 망막은 재생되지만 포유류의 망막은 재생되지 않는다. 국내외 과학자들은 그 이유를 밝히려 연구를 계속했다. 마침내 사람의 망막세포도 손상을 입으면 복원(재생)되려 하지만 특정한 단백질이 쌓이면서 신경 재생을 억제한다는 사실이 밝혀졌다. '프록스1'(PROX1)으로 명명된 이 단백질의 작용을 막을 수 있다면 망막세포 재생도 가능한 셈이다. 카이스트 생명과학과 김진우 교수팀의

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] "다들 요즈음 폭염과 폭우로 기후위기를 우려하지만 관련 창업은 여전히 드뭅니다. 시장경제에만 맡기기 어려운 분야기 때문이죠. 그래서 KAIST(카이스트)가 나섰습니다." 배현민 KAIST 창업원장(사진)은 지난해 창업계의 주목을 받은 '제1회 기후테크 전국민 오디션'을 기획한 배경을 이렇게 설명했다. 그는 "사람들은 누군가 기후위기 문제를 해결하고 있을 것이라고 기대하지만 실제 과학기술 기반 창업현장에서 기후를 주제로 한 사례는 거의 없다"며 "이는 단기간에 수익을 내기 어려운 현실 때문"이라고 지적했다. 이어 "과거 철강·조선산업을 국가 주도로 육성했듯 기후분야 역시 정부와 공공이 주도해야 한다"며 "KAIST의 기술역량과 네트워크를 활용, 전국민의 아이디어를 모으고 과학적 평가를 거쳐 실증으로 이어가는 프로젝트를 설계했다"고 말했다. 배 원장은 이번 오디션의

KAIST(카이스트)가 개발한 사족보행 로봇 '라이보'(Raibo)가 수직 벽을 달리고 징검다리와 계단도 뛰어넘을 수 있게 됐다. 향후 재난 현장이나 산악 수색 등 위험한 작업에 사람 대신 로봇을 투입할 수 있을 것으로 보인다. KAIST는 황보제민 기계공학과 교수 연구팀이 벽, 계단, 징검다리 등 불연속적이고 복잡한 지형에서 시속 14.4㎞의 고속 보행이 가능한 사족 보행 로봇 내비게이션 프레임워크를 개발했다고 3일 밝혔다. 연구 성과는 국제 학술지 '사이언스 로보틱스' 5월호에 게재됐다. 앞서 연구팀은 4족 보행 로봇 '라이보'를 공개한 바 있다. 라이보는 지난해 로봇 최초로 마라톤 대회에 참가해 4시간 19분 52초 기록으로 완주에 성공했다. 이를 통해 로봇이 모래사장, 풀밭 등 다양한 지형에서도 민첩하게 달릴 수 있음을 증명했다. 이번에는 각종 벽, 징검다리, 계단 등 장애물이 있는 복잡한 지형에서도 안전하게 목표 지점까지 도달할 수 있도록 성능을 높였다. 연구팀은 먼저 발

KAIST(카이스트)와 국제 공동연구팀이 자석 기반 양자컴퓨팅 기술을 최초로 실증했다. KAIST는 김갑진 물리학과 교수 연구팀이 미국 아르곤국립연구소(ANL), 미국 일리노이대 어바나샴페인대와의 공동연구를 통해 '광자-마그논 하이브리드 칩'을 개발하고 양자컴퓨팅의 핵심 현상을 구현했다고 6일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '엔피제이 스핀트로닉스', '네이처 커뮤니케이션스'에 지난 4월 공개됐다. 자석을 양자 연산의 핵심 부품으로 활용할 수 있음을 보여준 세계 최초의 실험이다. 광자-마그논 하이브리드 칩은 '빛'과 '자석 내부의 진동(마그논)'이 함께 작동하는 특수한 칩이다. 자석의 N극와 S극은 원자 내부에 존재하는 전자의 '스핀'에서 나온다. 여러 원자가 모일 때 나타나는 스핀의 집단적인 진동 상태를 마그논이라고 한다. 마그논의 특성 중 하나는 정보를 한쪽으로만 전달하는 '비상호성'인데, 이같은 특성을 활용하면 정확한 양자 상태 측정을 방해하는 노이즈를 차단한 수 있다. 또

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] 카이스트(KAIST·한국과학기술원) 기술가치창출원은 우수 특허 기술을 공개 이전에 선제적으로 회원기업에 제공하는 'RID(Rapid Invention Disclosure) 멤버십 프로그램'을 오는 8월부터 본격 운영한다고 24일 밝혔다. 이 프로그램은 특허 출원 후 공식 공개되기 전까지의 약 1년 6개월 동안, 선정된 기술 정보를 회원기업에 먼저 제공하는 제도다. 기업 입장에서는 기술이 공개될 때까지 기다릴 필요 없이 조기에 기술 사업화 가능성과 협력 여부를 검토할 수 있어, 기술이전의 '골든타임'을 선점할 수 있다. RID 프로그램은 유료 기반의 기업 맞춤형 참여 방식으로 운영된다. 기술가치창출원은 관련 웹사이트도 8월 중 개설할 계획이다. 이를 통해 매년 약 100건의 우수 특허 기술을 보안성, 법적 안정성을 갖춘 회원사에 공유할 예정이다. KAIST는 지난

국내 연구팀이 아랍에미리트 아부다비에서 열린 드론 챔피언십 리그에서 세계 3위를 차지했다. KAIST(카이스트)는 심현철 전기및전자공학부 교수 연구팀이 지난 12일 아랍에미리트(UAE) 정부 후원으로 개최된 아부다비 자율 레이싱 대회(A2RL) 드론 챔피언십 리그(DLC)에서 세계 3위를 차지했다고 18일 밝혔다. 팀장인 한동훈 KAIST 박사과정생, 마울라나 아자리 박사과정생, 유제인 석사과정생, 박성준 석사과정생 등 4명으로 구성된 심 교수팀은 네덜란드 델프트공대, UAE 기술혁신연구소, 체코 공대와 함께 결승에 올랐다. 그 결과 네덜란드, UAE에 이어 3위를 차지했다. 앞서 지난해 열린 가을 예선을 통해 14개 팀이 본선 대회에 참가했다. △최단 비행시간 경연 △4대 동시 자율 비행 △양쪽에서 마주 보며 고속으로 비행하는 드래그 레이싱 △AI(인공지능) 대 인간 조종사 대결 등 4개 부문에서 경합을 벌였다. 심 교수팀은 동시 자율 비행, 드래그 레이싱 부문에서 2위를 차지했

중국 AI(인공지능) 스타트업 딥시크가 저사양 AI 반도체로 학습한 이른바 '고성능·저비용 AI'를 공개한 가운데, 국내에서는 이미 지난해 딥시크가 사용한 H800보다 저렴한 '게임용 GPU'로 AI를 학습시킨 사례가 있어 뒤늦게 주목받고 있다. 딥시크 AI의 개발 비용을 낮춘 핵심 기술인 'MoE(Mixture of Expert·전문가 기반 혼합형)'도 국내에서 구현됐다. 딥시크가 공개한 R1이 화제가 된 건 엔비디아의 저사양 GPU(그래픽처리장치)인 H800을 써서다. 개당 6000만원을 호가하는 고사양 GPU(그래픽처리장치) H100으로 훈련한 챗 GPT와 달리, H100과 비교해 성능은 30% 떨어지지만 가격은 수천만 원 저렴한 H800을 활용해 고성능 AI를 개발하는데 성공했기 때문이다. 그런데 한동수 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 지난해 9월 공개한 분산 학습 프레임워크 '스텔라트레인(Stella Train)'은 H800보다도 저렴한 100만~300만원대 저가

국내 연구팀이 세계 최초로 상온에서 새로운 양자역학적 현상을 관측하는 데 성공했다. 기존 양자 기술의 한계를 극복할 실마리가 될 것으로 보인다. 과학기술정보통신부는 이경진 KAIST 반도체시스템공학과 교수·김갑진 KAIST 물리학과 교수·정명화 서강대 물리학과 교수 공동연구팀이 세계 최초로 상온에서 양자역학적 스핀 펌핑 현상을 발견했다고 밝혔다. 연구 결과는 최상위 국제 학술지 '네이처'에 30일 게재됐다. 전류는 물질 내에서 전자가 이동하는 현상을 말한다. 전하가 이동하면서 발생하는 전류를 '전하 전류', 스핀이 이동하며 발생하는 전류를 '스핀 전류'라고 한다. 전자는 전기적인 성질을, 스핀은 자기적인 성질을 말한다. 일상에서 사용하는 전자기기의 대부분은 전하 전류로 작동한다. 하지만 전류가 흐를 때 전자가 물질 내부의 원자와 충돌하면서 열이 발생하고 이는 에너지 소모량 증가와 효율 저하로 이어진다. 전 세계 물리학계가 전하 전류가 아닌 스핀 전류를 이용해 전자 소자를 만드는 연