햄버거, 라면 등 간식을 자주 먹는 아토피피부염 아동의 가려움이 한식 위주인 아동보다 두 배가량 심하다는 연구 결과가 나왔다. 20일 정민영 삼성서울병원 소아청소년과 교수와 김혜미 부산대 식품영양학과 교수, 임치현 울산과학기술원(UNIST) 산업공학과 교수 연구팀은 3∼6세 미취학 아동 75명(아토피피부염 24명·건강한 아동 51명)의 식이 형태와 장내 미생물 환경, 아토피피부염 증상 등을 분석해 이런 사실을 확인했다고 밝혔다. 연구팀은 이들을 식이 형태에 따라 집에서 흔히 먹는 밥과 국, 찌개, 반찬 등 ‘한식 위주의 식단’과 도넛, 케이크, 라면, 피자, 햄버거 등 ‘간식 중심 식단’으로 나눴다. 연구 결과 한식 위주로 먹는 아동은 가려움증이 수면을 방해하는 정도가 1.75점 수준이었지만, 간식 중심 식단 아동의 경우 3.5점으로 2배 높았다. 소아 피부과에서 활용하는 삶의 질 평가(CDLQI, Children‘s Dermatology Life Quality Index) 결과에서 한식 위주 식단 아동은 2.34점, 간식 중심 식단 위주 아동은 7.25점이었다. CDLQI는 점수가 높을수록 삶의 질이 나쁘다는 것을 의미한다. 연구팀은 이런 결과가 장과 피부 건강이 밀접하게 연관돼 있다는 ‘장·피부 축’(gut·skin axis) 이론과 관련돼 있고, 아이들이 섭취한 음식이 장내 미생물 변화를 일으켜 아토피피부염 증상이 나빠졌을 가능성이 크다고 봤다. 실제 밥보다 간식을 즐겨 먹는 아동의 장에서는 도레아(Dorea)와 애너로스티페스(Anaerostipes)라는 특정 미생물이 증가했는데, 이들에게서 가려움증이 더 심해지는 것으로 나타났다. 반면 한식 위주로 먹은 아동과 아토피피부염이 없었던 아동의 장에서는 유익균으로 알려진 오실리박터(Oscillibacter)가 더 풍부했다. 오실리박터가 많은 아동에게서 가려움증이 완화되는 경향이 있었다. 정민영 교수는 “아토피피부염 환아에게 전문의 상담 없이 달걀, 우유 등을 무분별하게 제한하기보다는 아이의 발달 단계와 기호에 따른 맞춤형 영양 관리를 해야 한다”고 밝혔다.

서울의 미세먼지는 햇빛을 반사해 지구를 식혀주는 성분이 많았고, 멕시코시티의 미세먼지는 햇빛을 흡수해 온난화를 일으키는 성분이 상대적으로 많은 것으로 조사됐다. 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 박상서 교수팀은 세계 14개 도시에서 수집한 미세먼지 화학시료와 광학데이터를 분석해 이런 결과를 얻었다고 20일 밝혔다. 연구팀에 따르면 서울의 초미세먼지는 황산염·질산염 비중이 높아 태양빛을 강하게 산란시키는 ‘반사형’ 성격을 띠는 것으로 나타났다. 반면 멕시코시티는 그을음 성분이 상대적으로 많아 빛을 강하게 흡수하는 ‘흡수형’ 특성이 두드러졌다. 연구팀은 서울, 베이징, 멕시코시티 등 세계 14개 도시에서 채집한 시료의 화학성분자료와 광학데이터자료를 비교 분석해 이런 결과를 도출했다. 광학데이터자료는 햇빛이 대기를 통과하면서 얼마나 흡수되고 산란하는지를 측정하고, 분석을 통해 미세먼지 농도를 추정한다. 분석 결과, 황산염·질산염처럼 빛을 산란시키는 성분이 높을수록 단일산란알베도 값도 커졌다. 단일산란알베도는 공기 중 입자가 들어온 빛을 얼마나 반사(산란)하고 흡수하는지를 나타내는 지표다. 값이 1에 가까울수록 빛을 반사하고, 0에 가까울수록 빛을 흡수한다는 뜻이다. 반대로 블랙카본처럼 흡수성 성분이 많아질수록 단일산란알베도는 줄어들었고, 특히 파장이 긴 영역(870~1020nm)에서 그 경향이 두드러졌다. 또 대기 중 흙먼지의 양이 많아질 때는 파장별 산란 특성이 급격히 변하는 모습도 확인됐다. 박 교수는 “광학 특성 데이터만을 이용해 미세먼지의 성분별 독성 차이를 간접적으로 추정할 수 있는 기반을 제시했다”며 “앞으로 대기질 예보, 보건 정책 수립의 정확도를 높이는 기초 자료로 활용될 수 있을 것”이라고 기대했다. 이번 연구는 UNIST 동남권 미세먼지연구관리센터와 공동으로 수행됐다. 미국화학학회에서 발행하는 환경 분야 저명 학술지 ‘환경과학기술’에 게재됐다.

하늘을 뿌옇게 만드는 미세먼지도 나라마다 성질이 다르다는 분석 결과가 나왔다. 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 연구팀은 전 세계 14개 도시에서 수집한 미세먼지 화학 시료와 광학 데이터를 분석한 결과, 서울의 미세먼지는 ‘반사형’이고, 멕시코시티의 미세먼지는 ‘흡수형’처럼 나라마다 다른 특징을 보였다고 20일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국화학학회에서 발행하는 환경 분야 국제 학술지 ‘환경 과학 기술’에 실렸다. 연구팀은 서울, 베이징, 멕시코시티 등 전 세계 14개 도시에서 채집한 시료의 화학 성분 자료(스파르탄·SPARTAN)와 광학 데이터 자료(에어로넷·AERONET)를 비교 분석했다. 에어로넷은 햇빛이 대기를 통과하면서 얼마나 흡수되고 산란하는지를 지상에서 측정할 수 있는 자료 데이터망으로 이를 분석하면 대기가 얼마나 뿌연지 알 수 있어 미세먼지 농도를 추정하는 데 활용된다. 분석 결과, 황산염이나 질산염처럼 빛을 산란시키는 성분 비율이 높을수록 단일산란 알베도 값이 큰 것으로 나타났다. 단일산란 알베도는 공기 중 입자가 들어온 빛을 얼마나 반사나 산란하고 흡수하는지를 나타내는 지표다. 값이 1에 가까울수록 빛을 주로 반사하고, 0에 가까울수록 빛을 흡수한다. 반대로 블랙카본처럼 흡수성 성분이 많을수록 단일산란 알베도는 줄었는데, 파장이 긴 영역에서 그 영향이 두드러졌다. 또 대기 중 흙먼지의 양이 많아질 때는 파장별 산란 특성이 급격하게 변한다는 사실도 확인됐다. 이에 따라, 서울의 초미세먼지는 황산염과 질산염 비중이 높아 태양 빛을 강하게 산란시키는 반사형 성격을 띠고, 멕시코시티의 초미세먼지는 그을음 성분인 블랙카본이 상대적으로 많아 빛을 강하게 흡수하는 ‘흡수형’ 특성이 두드러지게 나타났다. 반사형 미세먼지는 햇빛을 우주로 반사해 지구를 식히는 효과가 있고, 흡수형 미세먼지는 태양 에너지를 흡수해 온난화를 가속하는 효과를 낼 수 있다고 연구팀은 설명했다. 연구를 이끈 박상서 교수는 “이번 연구 결과는 광학 특성 데이터만을 이용해 미세먼지의 성분별 독성 차이를 간접적으로 추정할 수 있는 기반을 제시했다”며 “성분 변화가 광학적 거동을 연속적으로 바꾼다는 근거를 통해 대기질 예보, 기후 모델 개선은 물론 보건 정책 수립의 정확도를 높이는 기초 자료로도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 주경돈 교수팀은 르네상스 최대 발명품으로 불리는 ‘소실점’을 활용해 카메라 기반 자율주행차가 주변 환경을 더 정확하게 인식할 수 있는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 이 연구 결과는 오는 19일부터 25일까지 중국 항저우에서 열리는 지능형 로봇 분야 국제 학술대회 ‘IROS 2025’에서 발표된다. 자율주행차와 로봇에 장착된 인공지능(AI)은 카메라나 레이저 시각 탐지 기술인 라이다로 주변을 인식한다. 카메라는 라이다보다 저렴하고 가벼우며 색과 형태 등 다양한 정보를 제공하지만 3차원 공간을 2차원 이미지로 표현해 거리에 따른 왜곡이 크다. 가까운 물체는 더 크게, 멀리 떨어진 물체는 더 작게 인식하면서 멀리 있는 사물을 놓치거나 가까운 사물만 강조되는 오류가 발생하는 것이다. 이에 연구팀은 AI가 소실점을 기준으로 정보를 재구성하도록 설계해 이런 문제를 해결했다. 소실점은 르네상스 시대부터 사용된 원근감 부여 기법이다. 차선이나 철로, 길 양쪽으로 나무가 늘어선 거리처럼 실제로는 평행하지만 멀리서 맞닿는 것처럼 보이는 소실점은 평면에 깊이감을 더해 준다. ‘VPOcc’라고 이름 붙여진 소실점 활용 AI 모델은 소실점을 기준으로 영상을 보정해 원근 왜곡을 줄이는 모듈, 거리에 따라 균형 잡힌 정보를 추출하는 모듈, 원본과 보정 영상을 합쳐 보완하는 모듈 등 세 개의 모듈로 구성돼 있다. 실제 실험을 통해 VPOcc는 공간 이해 능력과 복원 능력 모두 기존 모델을 뛰어넘고 도로 환경도 정확하게 인식하는 것이 확인됐다.

카메라 기반 자율주행차가 주변 환경을 더 정확하게 볼 수 있게 하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 그림에 원금감을 부여하는 기하학적 장치인 ‘소실점’을 활용한 기술이다. 울산과학기술원(UNIST) 인공지능대학원 주경돈 교수팀은 카메라를 통해 입력된 정보의 원근 왜곡 문제를 보완하는 인공지능 모델인 ‘VPOcc’를 개발했다고 15일 밝혔다. 연구팀에 따르면 자율주행차와 로봇의 인공지능은 카메라나 라이다 센서로 주변을 인식한다. 카메라는 라이다보다 저렴하고 가벼우며 색·형태 등 풍부한 정보를 제공하지만, 3차원 공간을 2차원 이미지로 표현하기 때문에 거리에 따른 크기 왜곡이 크다. 가까운 물체는 더 크게, 먼 물체는 더 작게 보이면서 멀리 있는 사물을 놓치거나 가까운 영역만 강조되는 오류가 생긴다. 이에 연구팀은 인공지능이 소실점을 기준으로 정보를 재구성하도록 설계해 이 문제를 해결했다. 소실점은 르네상스 시대 화가들이 정립한 원근감 부여 기법이다. 차선이나 철로 같이 평행한 선들이 멀리서는 맞닿은 것처럼 보이는 지점을 말한다. 사람이 화폭 위의 소실점을 보고 평면에서 깊이감을 느끼는 것처럼 개발된 인공지능 모델은 소실점을 기준으로 삼아 카메라 영상 속에서 깊이와 거리를 더 정확히 복원하게 된다. 이 모델은 크게 세 가지 모듈로 구성돼 있다. 소실점을 기준으로 영상을 보정해 원근 왜곡을 줄이는 모듈(VPZoomer), 멀고 가까운 영역에서 균형 잡힌 정보를 추출하는 모듈(VPCA), 원본과 보정 영상을 합쳐 서로의 약점을 보완하는 모듈(SVF)이다. 실험 결과 VPOcc은 여러 벤치마크에서 공간 이해 능력(mIoU)과 복원 능력(IoU) 모두 기존 모델을 뛰어넘었다. 특히 자율주행에 중요한 도로 환경에서 멀리 있는 객체를 선명하게 예측하고, 겹쳐 있는 객체를 더 정확히 구분했다. 이번 연구는 UNIST 김준수 연구원이 제1저자로 주도했고, UNIST 이준희 연구원과 미국 카네기멜론대학교 연구진이 참여했다. 연구 성과는 지난 3월 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서 은상을 수상했고, 지능형 로봇 분야 권위 학회인 ‘IROS 2025’에 채택됐다. 올해 학회는 오는 19일부터 25일까지 중국 항저우에서 열린다. 연구 수행은 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 이뤄졌다.

지진 때 센서 하나로 원자력발전소 설비 곳곳의 피해를 예측할 수 있는 기술이 개발됐다. 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 이영주 교수팀과 한국표준과학연구원 물리측정본부 비파괴측정그룹 이재범 박사팀은 원전 건물 내 139개 세부 지점의 진동 현황을 추정하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 모델은 하나의 센서가 실측한 지진 데이터를 입력받아 건물 내 139개 지점의 지진 가속도 응답을 0.07초 안에 산출한다. 가속도 응답은 지진파가 지나갈 때 설비가 얼마나 흔들렸는지를 분석해 어느 구역부터 점검할지를 파악한다. 이 모델은 지진파 속 느린 흔들림부터 빠른 떨림까지 다양한 진동 패턴을 학습해 작은 진동도 추정할 수 있다. 그동안은 수백개의 센서가 필요했지만, 이 모델에서는 AI가 수백개의 센서를 대신한다. 연구팀은 “한국과 미국의 원전설계 안전 기준인 강진에서도 신뢰할 추정치를 산출해냈다”며 “이 모델은 센서 유지·보수 부담을 획기적으로 줄일 수 있다”고 밝혔다.

울산과학기술원(UNIST)이 오는 2025년까지 산업·지역과 함께 성장해 국가 전략기술 중심지이면서 세계적 혁신의 연결점으로 도약한다. UNIST는 23일 대학 본부에서 열린 ‘2025 비전 선포식’을 통해 이런 목표를 밝혔다. 이날 선포식에는 과학기술원 총장단, 과학기술정보통신부와 울산시 관계자 등이 참석했다. 비전의 핵심 가치는 개척 리더십, 국가·산업 혁신, 인류 난제 해결을 설정했다. 이를 위한 발전 전략은 ▲새로운 길을 여는 개척자 배출 허브(Unique Pioneer) ▲기초와 응용을 연결해 인류·산업의 미래 재정의(New Knowledge) ▲글로벌 최상위 연구자의 집합지(Innovative Hub) ▲인간·기술·지식이 맞물린 초연결 생태계의 중심(Super Intelligent Society) ▲탄소 네거티브 캠퍼스를 통한 지속 가능한 미래 구현(Transformative Net-zero) 등으로 구체화했다. UNIST는 또 비전 실행안에 부산·울산·경남 인공지능(AI) 협력 전략도 담았다. UNIST를 중심으로 산업 인공지능(AI) 허브를 세워 지역 혁신과 국가 전략기술 발전을 동시에 추진한다는 구상이다. 박종래 UNIST 총장은 “과학기술은 인류 난제를 푸는 열쇠”이라며 “비전 2050은 단순한 선언이 아니라 미래 세대와 반드시 완성해야 할 약속”이라고 밝혔다. 한편, 비전 선포식 참석자들은 이날 연구 시설을 둘러보고, UNIST 3D프린팅센터에서 제작한 캡슐에 미래 세대를 위한 메시지를 담았다.

대형 미디어아트·로보틱스 활용‘장생포 라이트’로 항구의 밤 빛내 “올해 고래축제는 단순한 공연 관람형 축제를 넘어 첨단기술을 활용한 체험 프로그램에 교육과 놀이 콘텐츠를 더해 부모와 아이들이 함께 즐기고 배우는 대형 가족 축제로 준비했습니다.” 서동욱 울산 남구청장은 지난 19일 서울신문과의 인터뷰에서 “올해 목표는 울산고래축제를 전국 대표 가족 축제로 도약시키는 것”이라고 밝혔다. 다음은 서 구청장과의 일문일답. -올해 고래축제의 목표는. “올해는 관람형 축제에서 벗어나 가족 중심의 체험 축제로 변신한다. 이를 위해 증강현실(AR)·인공지능(AI)·로보틱스 등을 활용한 체험형 프로그램과 모든 가족이 참여할 수 있는 교육·놀이 콘텐츠를 접목했다. 또 다양한 야간 볼거리 등을 마련해 체류형 관광 콘텐츠를 강화했다. 방문객들이 장생포 곳곳에 마련된 생활형 버스킹과 다양한 체험 프로그램을 즐길 수 있도록 했다. 이를 통해 머물며 즐길 수 있는 축제 환경을 조성하고, 지역경제 활성화와 함께 고래문화특구의 브랜드 가치를 높일 계획이다.” -올해 고래축제의 핵심은. “올해 축제의 3대 핵심 키워드는 가족, 해양, 체험이다. 가족 부문에서는 모든 세대가 함께 어우러지는 프로그램을 통해 가족이 주인공이 되도록 했다. 해양 부문에서는 고래와 바다 생태계를 주제로 대형 미디어아트, AR, AI, 로봇 퍼포먼스가 관객과 소통한다. 체험 부문에서는 고래바다탐험, 친환경 다회용기, 거리 버스킹 등 ‘보고 듣고 만지는’ 다층적 경험을 제공한다.” -올해 차별화된 프로그램은. “올해는 기술·문화·환경을 묶은 미래형 체험 콘텐츠가 핵심이다. 개막식은 애너모픽 기법의 AR 고래쇼로 시작한다. 무대 위에 스마트폰을 비추면 고래들이 실제 바다를 헤엄치듯 유영한다. 이어지는 AI 로보틱스쇼에서는 지능형 로봇 ‘타이탄’이 등장해 고래의 생태와 환경 보전의 메시지를 퍼포먼스로 전달한다. 주제 영상과 어우러진 레이저 아트는 발광다이오드(LED)와 대형 레이저 빔으로 환상적인 무대를 만들고, 크레인을 활용한 불꽃과 조명까지 어우러져 장관을 연출한다. 해양 쓰레기를 재활용하는 업사이클링 공방과 해외 푸드마켓도 마련된다. 무엇보다 야간에 장생포 라이트를 운영해 장생포의 밤을 빛의 예술로 물들인다. 공중그네 등 색다른 볼거리와 즐길거리도 준비해 축제의 역동성과 화려함을 한층 높였다.” -국내외 관광객 유치는. “올해 초부터 국내외 관광객 유치에 힘을 쏟았다. 말레이시아 국제 관광박람회를 찾아가 홍보 활동을 펼쳤고, 울산과학기술원(UNIST) 유학생들과 함께하는 팸투어도 운영했다. 중국과 일본은 물론 동남아 등 주요 국가의 언론 매체를 활용해 고래축제를 적극 알렸다. 또 고래문화특구와 태화강 국가정원을 잇는 관광코스를 마련해 방문객들의 체류 기간을 늘릴 계획이다. 이를 통해 지역경제 활성화를 추진한다.”

울산과학기술원(UNIST) 정훈의 기계공학과 교수 연구팀이 만화 ‘원피스’ 주인공 루피처럼 고무같이 늘어나면서도 강철같이 단단해지는 인공근육 개발에 성공했다고 17일 밝혔다. 이번에 개발된 소프트 인공근육은 무게 1.25g에 불과하지만 최대 5kg의 하중을 지탱할 수 있다. 자기 무게의 약 4000배를 버티는 놀라운 강도다. 부드러운 상태에서는 12배까지 늘어나며, 물체를 들어 올릴 때는 원래 길이의 86.4%까지 수축해 사람 근육(약 40%)보다 두 배 이상 강하게 움직인다. 특히 주목할 부분은 작업 밀도다. 근육 1㎥가 낼 수 있는 에너지를 나타내는 이 지표에서 1150kJ/㎥를 기록해 사람 근육보다 30배나 뛰어난 성능을 보였다. 같은 부피라도 인공근육이 사람보다 훨씬 더 많은 힘과 에너지를 발휘할 수 있다는 의미다. 기존 소프트 인공근육은 부드럽고 유연하다는 장점이 있었지만, 무거운 물체를 들어야 할 때는 제대로 역할을 하지 못하는 한계가 있었다. 일반적으로 근육은 많이 늘어나면 단단함이 떨어지고, 단단하면 잘 늘어나지 않는 상반된 특성 때문이다. 연구팀은 이 근본적 딜레마를 근육 소재 내부의 화학적·물리적 결합을 정교하게 설계해 해결했다. 형상기억고분자 소재를 이용해 두 가지 형태의 결합을 구현한 것이 핵심이다. 화학적 결합은 고분자 사슬을 공유결합으로 단단히 묶어 구조적 강도를 유지하게 하고, 물리적 결합은 열 자극에 따라 끊어졌다 다시 이어지며 유연성을 확보하도록 했다. 여기에 표면을 특수 처리한 자성 입자를 넣어 물리적 결합을 강화하고 외부 자기장으로도 근육을 움직일 수 있게 만들었다. 실제 자기장으로 근육을 조종해 물체를 집는 실험에도 성공해 원격 조작 가능성까지 입증했다. 이 인공근육은 사람과 상호작용하는 소프트 로봇, 웨어러블 기기, 의료 보조 장치 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 특히 하중을 지탱해야 할 때는 단단해지고 물체를 집어들 때는 부드러워지는 가변 특성으로 인해 기존 기술의 한계를 뛰어넘을 수 있을 것으로 전망된다. 정훈의 교수는 “기존 인공근육의 ‘늘어나면 힘이 약하고, 힘이 세면 잘 안 늘어난다’는 근본적인 한계를 해결한 것”이라며 “향후 소프트 로봇, 웨어러블 로봇, 인간-기계 인터페이스 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구 성과는 국제학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)’에 게재됐다.

울산과학기술원(UNIST) 바이오메디컬공학과와 포스텍 기계공학과 공동 연구팀은 사람 신장의 배관망 구조와 세포 기능을 재현한 인공 미니 신장(신장 오가노이드)을 개발했다고 11일 밝혔다. 이 연구 결과는 재료 과학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스’ 최신호에 실렸다. 사람의 신장은 몸 속 노폐물을 걸러주는 네프론 약 100만개로 이뤄져 있다. 네프론 속을 흐르는 세관은 집합관으로 연결돼 노폐물이 배출된다. 실험실에서 만든 신장 오가노이드도 많지만, 이 집합관으로 연결되는 구조는 빠져 있었고, 네프론 안 세포들도 덜 성숙해 실제 신장 기능은 하기는 어려웠다. 연구팀은 배양 과정에서 저산소 환경을 만들어 이런 문제를 해결했다. 배아가 실제 발달하는 환경은 산소가 풍부하지 않기 때문에 이를 모사하면 역분화줄기세포가 네프론 세포뿐 아니라 집합관으로 이어지는 세포까지 함께 만들어진다. 두 계열 세포가 서로 신호를 주고받으며 성장하면서 여러 네프론이 집합관 유사 구조에 연결된 실제 신장과 가까운 네트워크가 형성됐다. 이렇게 만든 인공 미니 신장의 단일세포 유전체 분석을 한 결과, 세포 구성과 성숙도도 실제 인간 신장과 높은 유사성을 보였다. 질병에 걸린 장기 상태를 재현하는 질환 모델링과 약물 독성 평가에서도 유효성이 확인됐다. 실제로 연구팀은 신장 전체 세관에 낭종이 퍼진 다낭신장 질환에 걸린 오가노이드를 만들고, 신독성 항암제를 처리했을 때도 기존 오가노이드보다 훨씬 민감하게 독성을 감지한 것이 관찰됐다.

4주 걸리던 분석 업무를 인공지능(AI)을 기반으로 하루 만에 해결하는 시스템이 개발됐다. 울산과학기술원(UNIST)은 ‘인공지능 기반 지식재산권 관리 시스템’을 개발했다고 9일 밝혔다. 이 시스템은 PDF 문서를 신속하게 읽고 분류하는 자체 대형언어모델(LLM)을 적용, 기술이전 계약서를 자동으로 분석해 핵심 정보를 뽑아낸다. 이 시스템은 ▲PDF 텍스트 자동 인식·분석 ▲계약 유형(통상·전용·양도) 분류 ▲계약 기간·주체·특허 비용 납부자 추출 ▲계약 패턴 학습을 통한 정확도 향상 등을 할 수 있다. 수십 건의 계약서도 5분 안에 분석 가능하다. UNIST는 이 시스템을 활용해 데이터 가공과 계약 검토 기간을 반기별 4주에서 하루로 줄였고, 담당자 수도 5명에서 1명으로 축소했다. 외부 솔루션 도입 비용도 들지 않았다. UNIST는 이번 시스템 개발을 시작으로 AI 캠퍼스 조성을 위한 기술 적용 범위를 넓힐 계획이다. UNIST 관계자는 “앞으로 연구 관리, 학사 행정, 시설 관리로 확대해 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.

울산과학기술원(UNIST)이 산업체 재직자를 위한 공학석사 양성에 나섰다. UNIST는 2일 남구 두왕동 Pioneers 캠퍼스에서 2년제 공학전문대학원인 ‘노바투스대학원’을 개원했다고 밝혔다. 이 대학원은 산업 현장에 적용할 수 있는 실무 중심 공학석사과정을 통해 실질적인 기술 인재를 양성하게 된다. 전공은 산업인공지능(AI)과 기계공학을 개설했다. 교육 과정은 ▲문제 해결 역량 강화 ▲글로벌 시장 경쟁력 확보 ▲지역 산업 경쟁력 강화 등을 목표로 추진된다. 특히 산업체 재직자 친화형 커리큘럼으로 기업 현장의 AI 기술 수요와 교육을 연결한 점이 특징이다. 이번 대학원 설립은 2021년부터 운영 중인 UNIST 비학위 교육 프로그램인 ‘노바투스 아카데미아’를 확장한 것이다. 노바투스 아카데미아는 단기 AI 프로젝트 중심이었고, 대학원은 공학석사 학위를 수여하는 정규 교육 과정이다. UNIST는 2026학년도부터 미래모빌리티, 미래에너지, 산업안전 AI 분야로 전공을 확대할 예정이다. 2026년 신입생 모집은 오는 10월부터 시작한다. 박종래 UNIST 총장은 “최고 수준의 연구 역량과 교육 인프라를 산업 현장과 연결해 실질적 성과를 창출하는 대학원이 될 것”이라고 말했다.

국내 연구진이 햇빛을 열로 바꾸고 그 열로 바닷물을 증발시켜 담수를 얻는 기술을 개발했다. 울산과학기술원(UNIST) 에너지화학공학과 장지현 교수팀은 표면에 소금이 끼는 것을 막을 수 있는 태양열 해수 증발 장치를 개발했다고 21일 밝혔다. 이 장치에서 증발한 수증기를 응축하면 먹는 물을 얻을 수 있다. 전기가 필요 없고, 물이 증발한 뒤 남은 소금이 쌓여 생기는 장치 성능 저하도 막아 개발도상국의 식수난 해결에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀이 개발한 증발 장치는 ‘ㄱ’자 모양의 종이로 이뤄져 있다. 종이는 리트머스 시험지처럼 물을 빨아들이는 성질이 있어 바닷물이 종이 기둥을 타고 위로 스며 오르게 된다. 올라온 바닷물은 종이 윗면에 발라진 뜨거운 광열흡수체와 만나 빠르게 수증기로 바뀐다. 광열흡수체는 햇빛을 받아 발열하는 소재다. 연구팀이 사용한 페로브스카이트 소재는 발열 효율이 높아 일반적인 해수의 증발 속도보다 8~10배 빠르게 물을 증발시킨다. 또 ‘ㄱ’자 모양의 설계 덕분에 같이 딸려온 염분은 광열흡수체의 가장자리로 밀려나 고체 형태로 석출된다. 쌓인 소금도 쉽게 제거 혹은 회수해 재사용 할 수 있고, 광열흡수체 표면은 항상 깨끗한 상태로 유지돼 장치 성능을 오래 유지할 수 있다. 이 증발 장치는 시간당 3.4㎏/㎡(약 3.4ℓ)의 해수를 증발해내는 수준이다. 해수는 담수보다 증발 속도가 느려 일반적으로 햇빛 아래서 시간당 1㎡ 기준 0.3~0.4㎏ 정도만 증발한다. 이 장치는 내구성도 입증됐다. 염분 농도가 해수보다 훨씬 높은 20% 고농도 소금물 조건에서도 2주 연속으로 작동했다. 제1저자인 소우럽 차울레 박사는 “ㄱ자형 증발기는 지속 가능한 담수화뿐 아니라 소금과 같은 친환경 자원의 회수 기술로도 응용할 수 있다”고 설명했다. 장지현 교수는 “새로운 구조 설계와 페로브스카이트 반도체 기반 광열흡수체를 적용해 외부 전력 없이도 시간당 3.4㎏의 담수 생산이 가능한 장치를 개발했다”며 “매우 경제적이고 쉬운 방식으로, 향후 수자원 문제의 실질적 해법이 될 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구성과는 어드밴스드 에너지 머티리얼스의 후면 표지 논문으로 선정됐고, 온라인으로는 지난 7월 17일 공개돼 정식 출판을 앞두고 있다. 연구 수행은 ‘미세플라스틱 대응 화공·바이오 융합 공정 연구센터’의 ERC 과제와 중견연구과제 지원을 받아 이뤄졌다.

세계명문대학 조정 페스티벌이 울산에서 열린다. 울산시는 20일부터 닷새간 울산 태화강 등에서 ‘2025 울산 세계명문대학 조정 페스티벌’을 개최한다고 밝혔다. 올해 조정 페스티벌에는 7개국 12개 대학에서 150여명의 선수가 참가한다. 영국 옥스퍼드대·케임브리지대, 미국 하버드대·매사추세츠공대(MIT)·예일대, 독일 함부르크공과대·뮌헨대, 일본 도쿄대, 중국 베이징대, 싱가포르 국립대 등 해외 10개 팀과 울산과학기술원(UNIST), 울산대 등 국내 2개 팀이다. 선수들은 사전 행사로 21일 조정 경기정을 타고 울산교에서 태화강 전망대까지 3㎞ 구간을 퍼레이드하는 로잉 투어를 개최한다. 본 경기는 23∼24일 태화교와 번영교 사이 800ｍ 구간에서 진행된다. 이 기간 태화강 행사장 일원에서는 세계 명문대학 홍보관, 시민 조정 체험구역 등이 함께 운영된다. 이 밖에 참가자 환영음악회와 국제 교류의 밤, 울산 주요 산업체 탐방과 고래바다여행선 투어 등이 열린다. 올해 행사에는 유네스코 세계유산인 울산 ‘반구천의 암각화’에 묘사된 배 그림이 엠블럼 디자인으로 활용된다.

최근 극우 성향의 게시물을 자신의 소셜미디어(SNS)에 반복적으로 올린 사실이 드러난 국가대표 양궁 선수가 “1군 국가대표가 아닌 2군이라 공인이 아니라고 생각했다”며 “악의는 없었다”고 해명했다. 리커브 양궁 남자 국가대표인 장채환(33·사상구청)은 지난 17일 스레드를 통해 “저는 본디 고향이 전남이라 중도 좌파 성향을 가지고 있었다”며 “윤석열 (전) 대통령께서 12·3 계엄령을 내리셨을 때 ‘왜 지금 이 시대에 계엄령을 내리셨을까’라는 의문을 가지고 어떤 일이 있었나 찾아봤다”고 했다. 이어 “탄핵 남발, 언론 장악 등을 보고 자유대한민국의 미래를 위해선 중도 좌파보다는 보수 우파 입장에서 목소리를 내는 것이 옳다고 판단해 주변 지인들에게나마 현 상황을 알리고 싶은 마음에 부정선거 정황과 보수적인 내용을 개인 인스타그램에 게시했다”고 주장했다. 그는 ‘멸공’, ‘CCP(Chinese Communist Party·중국 공산당) OUT’ 등의 표현을 쓴 것과 관련해 “멸공은 군필자들은 다 아는 예비군 훈련에서 쓰이는 피아식별띠(노란색 완장)에 적혀 있다”며 “중국 공산당 아웃은 대한민국 국민이라면 당연히 중국 공산당 세력이 물러나길 바라는 마음으로 게시했다”고 했다. 그러면서 “저는 1군 국가대표가 아닌 2군이라 공인이 아니라고 생각했다”며 “헌법에도 모든 국민은 법 앞에 평등하며 누구든지 모든 영역에 있어서 차별받지 않는다고 나와 있어서 괜찮다 싶은 생각으로 개인적인 정치 성향을 드러내 왔다”고 했다. 장채환은 “그런데 저 때문에 대한양궁협회와 국가대표팀, 소속팀이 여론의 뭇매를 맞는 게 너무 죄송하고 송구스러워서 이렇게 변명이라도 해봤다”며 “전라도를 비하하는 게 아니라 제 고향이 선거철만 되면 욕을 먹는 게 싫고 안타까운 마음에 게시한 것이었다”고 했다. 이어 “악의는 없었다”며 “저 때문에 화가 나신 분들이 있다면 죄송하다”고 사과했다. 앞서 장채환은 지난 6월 치러진 제21대 대통령 선거를 전후해 부정선거를 주장하는 등 극우 성향의 게시물을 반복적으로 올린 것으로 드러났다. 그는 이재명 대통령의 당선 확정을 알리는 이미지를 올리며 ‘중국=사전투표 조작=전라도=선관위 대환장 콜라보 결과 우리 북한 어서오고~우리 중국은 쎄쎄 주한미군 가지마요’라고 적었다. 투표소 안내물을 배경으로 손등에 기표 도장을 찍은 사진을 올리면서 ‘투표는 본투표 노주작, 비정상을 정상으로, 공산세력을 막자 멸공’이라고 적기도 했다. 또한 지난 대선은 부정선거이며 결과가 조작됐다는 취지의 게시물도 여러 건 올렸다. 논란이 되자 장채환은 계정을 비공개로 전환했다. 대한양궁협회 측은 이와 관련해 “SNS 사용과 관련해 국가대표 선수들에게 주의를 줬다”고 밝혔다. 장채환은 지난 3월 국가대표 선발전을 통해 올해 국가대표가 됐다. 다만 국가대표끼리 경쟁하는 최종 평가전에서는 4위 안에 들지 못해 광주 세계선수권대회 등 주요 국제 대회에는 출전하지 않는다.

구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관이 12일 “박사 학위 과정을 11년에서 6년으로 단축해 한국형 오펜하이머를 양성하겠다”고 밝혔다. 미국의 물리학자 로버트 오펜하이머는 20대에 박사 학위를 받고, 30대 후반에 맨해튼 프로젝트(원자폭탄 개발 프로젝트)를 총괄한 인물이다. 구 부총리는 이날 정부서울청사에서 4대 과학기술원 총장과 만나 “4대 과기원에 조기 박사 학위 과정을 도입해 혁신 생태계를 구축하겠다”고 밝혔다. 이광형 한국과학기술원(KAIST)·임기철 광주과학기술원(GIST)·이건우 대구경북과학기술원(DGIST)·박종래 울산과학기술원(UNIST) 총장과 구혁채 과학기술정보통신부 1차관이 참석했다. 조기 박사 학위 과정에 대해 구 부총리는 “4대 과기원 입학 후 학부 2년과 석박사 통합 4년 등 6년 만에 박사 학위를 받을 수 있도록 하는 방안으로, 기존보다 5년이 단축된다”고 설명했다. 이어 “초혁신경제 생태계를 구축하고 기업 경쟁력을 높이는 경제 대혁신에 전력을 다해야 한다”면서 “4대 과기원이 권역별 거점으로 핵심 역할을 해 달라”고 당부했다. 그가 말하는 초혁신경제란 인공지능(AI) 등 첨단기술을 활용해 경제 구조를 혁신해 세계 1위의 경쟁력을 확보하는 것을 뜻한다. 구 부총리는 “4대 과기원과 연계한 기관전략개발단(ISD) 사업을 새로 추진하겠다”고 밝혔다. ISD는 산학연이 팀을 이룬 조직으로 국가전략 기술을 제품·서비스로 구현해 상용화하는 프로젝트를 수행한다. 

국내 연구진이 딥러닝 인공지능(AI) 모델을 실행 가능한 프로그램으로 바꾸는 데 걸리는 시간을 절반 이상 줄인 기술을 개발했다. 12일 울산과학기술원(UNIST)에 따르면 이슬기 컴퓨터공학과 교수팀은 ‘오토튜닝’ 과정을 최대 2.5배 빠르게 할 수 있는 기법을 개발했다. AI 모델이 실제로 작동하려면 컴퓨터 연산 장치가 이해할 수 있는 형태로 다시 바꾸는 ‘컴파일’ 과정이 필요하다. 오토튜닝은 이 과정에서 가능한 수십만 개의 코드 조합 중 연산 장치에서 가장 빠르고 효율적인 구성을 자동으로 찾아주는 기술이다. 그러나 사례에 따라 튜닝 시간이 수십 분에서 수 시간까지 걸릴 정도로 연산 부담이 크고, 전력 소모가 많다는 문제가 있었다. 이에 이 교수팀은 딥러닝 모델 안에서 반복되는 계산 구조가 많다는 점에 주목해 유사한 연산자끼리 정보를 공유하는 방식으로 탐색 범위를 줄였다. 코드 조합을 일일이 새로 찾는 대신 기존 결과를 재활용해 오토튜닝 속도를 높인 것이다. 이 방식을 오토튜닝 프레임워크에 적용한 결과, 같은 성능의 실행 코드를 생성하는 데 걸리는 속도가 중앙처리장치(CPU) 기준 평균 2.5배, 그래픽처리장치(GPU) 기준 평균 2배 빨라졌다. 이슬기 교수는 “컴파일 시간을 줄이면서도 GPU나 CPU를 직접 실험에 쓰는 횟수가 줄어 제한된 연산 자원을 효율적으로 쓸 수 있을 뿐 아니라 전력 소모도 줄일 수 있다”고 말했다. 이 연구 결과는 지난달 7일부터 사흘간 미국 보스턴에서 열린 컴퓨터 시스템 분야 학회인 OSDI(Operating Systems Design and Implementation)에서 발표됐다.

“복어요리 같은 거예요. 잘못 손질하면 큰일 나죠. 그런데 이상하게 매력 있어요.” 스탠드업 코미디언 박철현(33)씨는 민감한 사회 이슈를 농담으로 풀어내며 웃음과 불편함 사이를 유영한다. 계엄, 학벌 같은 ‘나락행’ 소재도 피하지 않는다. 박씨는 30일 “스탠드업 코미디는 아무도 하지 않는 얘기를 새로운 시선으로 제시하는 예술”이라며 “사고의 경계를 탄탄한 유머로 넓히는 것이 스탠드업 코미디의 역할”이라고 말했다. 박씨는 대학 시절의 본인을 ‘기행종’이라 소개했다. 중고등학교 내내 공학자를 꿈꿨던 박씨는 유니스트(UNIST)에 합격했다. 유망한 공학도에서 코미디언으로 꿈을 바꾼 이유를 묻는 질문에 박씨는 “남다르게 살아보고 싶었다”라며 “학업을 등지는데 고민도 많았지만 학교에서 몇 년간 마이크를 들어보니 이걸로 먹고 살 수 있겠다 싶더라”라고 말했다. 박씨는 21살에 개그동아리를 만들고, 22살부터 학내 MC로 40개가 넘는 행사를 진행했다. 2017년 9월에는 유니스트 대강당에서 첫 단독 공연 ‘아웃사이더’를 열고 영상을 유튜브에 올렸다. 이 영상을 본 현 유튜브 채널 ‘피식대학’의 정재형씨가 연락했고, 본격적인 코미디언의 길을 걸었다. 최근에는 팟캐스트, 숏폼 영상 제작을 병행하며 스탠드업 단독 공연을 이어가고 있다. ‘스탠드업’은 마이크 하나만 들고 무대에 올라 성역 없는 농담을 하는 1인 코미디 장르다. 서구에선 주류 장르지만 한국에서는 김형곤, 자니윤, 주병진 이후 십 수년간 자취를 감췄다. 2017년쯤부터 재점화된 스탠드업의 불씨는 최근 ‘숏폼 영상’의 바람을 타고 대중들의 눈에 보이기 시작하고 있다. 불편함과 재미 사이의 균형은 스탠드업 코미디언의 머릿속에 늘 맴도는 고민이다. 박씨는 “코미디로서 재미있게 풀 수 있는 이야기가 있는데 누군가 불편할까 말도 못 꺼내는 건 그것대로 별로”라며 “대신 수준 높은 농담으로 불편함을 웃음으로 해소하는 걸 지향한다”고 전했다. 박씨는 2018년 11월 대학로 공연을 망치고 나온 날, 손에 돈을 쥐여주던 관객을 잊지 못한다. 그 관객은 “자기 친구도 개그를 하는데, 그 친구가 생각나서 응원하고 싶었다”고 박씨에게 말했다. 박씨는 “첫 1~2년은 빚만 계속 쌓여서, 이후 몇 년 동안 소속사 일이랑 공연을 병행하며 갚았다”며 “코미디로 돈을 벌고 있을 때가 아니어서 큰 힘이 됐다”고 전했다. 스탠드업 코미디는 한국에서 여전히 ‘마이너 장르’다. 한국 스탠드업의 미래를 어떻게 보냐는 질문에 박씨는 “때를 기다리면서 마이너로 남던가, 아니면 대단한 계기를 만들던가 뿐이지 않겠나”라며 “저는 만들어 보려고 한다. 한 번쯤은 대중들이 스탠드업 코미디의 맛을 알았으면 좋겠다”라며 당찬 포부를 전했다. 이는 익숙한 웃음보다, 새로운 웃음을 갈망하는 박씨가 무대에 서는 이유다.

붙였다가 떼는 동작만으로 전기 신호를 만드는 접착 필름을 국내 연구진이 개발했다. 울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 정훈의 교수팀은 접착력과 전기 출력을 동시에 조절할 수 있는 마찰전기 발전 필름을 새롭게 개발했다고 22일 밝혔다. 연구진은 두 물질이 접촉했다가 분리될 때 전하가 이동하면서 전기를 발생시키는 원리를 접착 필름에 적용해 별도의 전원 장치 없이 붙였다가 떼는 동작으로 전기 신호를 만들어 낼 수 있게 했다. 이 필름에는 ‘ㄷ’자 형태의 절개 패턴이 새겨져 기존 필름보다 접착력은 35배 이상, 전기 출력은 약 13배 더 강하다. 이에 손으로 눌렀다 떼거나 물체가 살짝 떨어지는 등 짧고 단순한 움직임으로도 필름에서 강한 전기 신호를 만들어낸다. 또 이 필름은 절개 패턴이 붙는 방향이나 위치에 따라 출력과 접착력이 달라지도록 설계할 수 있는 장점도 있다. 연구진은 필름을 문틈에 부착해 문이 열리는 순간 전기 신호를 발생하게 하고, 이 신호를 이용해 경고음이 울리는 시스템을 고안했다. 또 벽에 붙인 액자가 떨어지기 전 박리 움직임을 감지해 스마트폰으로 경고를 전송하는 시스템도 만들었다. 컨베이어 벨트에 필름을 부착해 정상 회전에는 반응하지 않고, 역방향으로 돌 때만 전기 신호가 발생하도록 해 기계 이상 작동을 멈출 수 있게도 했다. 정 교수는 “이번 기술은 접착 필름을 단순히 붙였다가 떼는 도구가 아니라 스스로 전기 신호를 만들어내는 스마트 센서로 전환한 것”이라며 “배터리 없이도 감지와 신호 생성을 동시에 수행할 수 있어 단순한 구조의 감지 시스템에 적합하고, 웨어러블 센서나 도난 방지 장치, 산업용 안전 시스템 등 분야로의 응용이 기대된다”고 말했다. 이 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼스’에 지난달 11일 실렸다.

국내 연구진이 밝기가 일정하지 않은 상황에서 사물의 윤곽 정보를 효율적이고 정확하게 추출하는 비전 센서를 개발했다. 자율주행, 드론, 로봇 기술에서 주변 환경을 더 빠르고 정확하게 인식하는 데 도움이 될 전망이다. 울산과학기술원(UNIST) 신소재공학과 최문기 교수팀은 한국과학기술연구원(KIST) 최창순 박사팀, 서울대학교 김대형 교수팀과 공동 연구로 시냅스 모방 로봇 비전 센서를 개발했다고 4일 밝혔다. 비전 센서는 기계의 눈 역할을 하는 부품이다. 센서가 감지한 정보는 뇌 역할을 하는 프로세서로 전달돼 처리된다. 이때 정보가 여과 없이 전달되면 전송 데이터가 늘어나 처리 속도가 느려지고, 인식 정확도도 떨어진다. 조명이 급격히 바뀌거나 밝고 어두운 영역이 뒤섞인 상황에서 이런 문제는 더 두드러진다. 이에 연구진은 뇌 시냅스에서 일어나는 도파민-글루타메이트 신호 전달 경로를 모방해 윤곽선처럼 명암 대비가 큰 시각 정보만을 골라낼 수 있는 비전 센서를 개발했다. 연구진은 뇌에서 도파민이 글루타메이트를 조절해 중요한 정보를 강화하는 원리를 모방하도록 센서를 설계했다. 연구진은 실험을 통해 이 비전 센서가 영상 데이터 전송량을 기존 대비 91.8% 줄이면서 객체 인식 시뮬레이션의 정확도는 86.7%까지 끌어올린 것으로 확인했다. 최문기 교수는 “눈 자체에 뇌의 일부 기능을 부여한 ‘인 센서 컴퓨팅’ 기술을 적용해 영상 데이터의 밝기와 대비를 스스로 조절하고, 불필요한 정보는 걸러낸다”며 “초당 수십 기가비트에 달하는 영상 데이터를 처리해야 하는 로봇 비전 시스템의 부담을 근본적으로 줄여줄 수 있다”고 밝혔다. 최창순 박사는 “이번 기술은 로봇·자율주행 자동차·드론·사물인터넷 기기 등 다양한 비전 기반 시스템에 폭넓게 적용할 수 있다”며 “데이터 처리 속도와 에너지 효율을 동시에 높일 수 있어 차세대 인공지능 비전 기술의 핵심 설루션으로 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 이번 연구 결과는 지난달 ‘사이언스 어드밴시스’ 온라인판에 실렸다.