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[IT뉴스][과기원NOW] GIST, 차세대 태양광·AI 에너지소재 연구센터 출범 外

온카뱅크관리자

2025-12-17 19:27:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="663024df48d850d9fbe500e94c015b72acde16339804b54b12440280b2e54b62" dmcf-pid="PdlYuqIkny" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="GIST 태양광·광에너지시스템 연구센터 및 AI 에너지소재·분석센터 공동 개소식에서 참석자들이 기념 촬영을 하고 있다. GIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/17/dongascience/20251217192017014yvdw.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="8G4MAE2uLY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/17/dongascience/20251217192017014yvdw.jpg" width="658"></p>
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            GIST 태양광·광에너지시스템 연구센터 및 AI 에너지소재·분석센터 공동 개소식에서 참석자들이 기념 촬영을 하고 있다. GIST 제공
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          <p contents-hash="d14f2ea1acee81c1bf51a10730c0697b87c7930b6dd1569b8b9992ee6926a478" dmcf-pid="QJSG7BCEMT" dmcf-ptype="general">■ 광주과학기술원(GIST)은 '태양광·광에너지시스템 연구센터'와 'AI 에너지소재·분석센터'가 출범한다고 17일 밝혔다. 세대 태양광 기술 주도권 확보 경쟁과 인공지능(AI) 기반 에너지 소재 공급망 혁신 흐름에 대응하겠다는 전략이다. 개소식은 16일 진행됐다. 두 연구센터는 차세대 태양광(페로브스카이트·유기 태양전지), 광에너지 시스템, 광전기화학 기반 에너지 전환, 유·무기 하이브리드 전자소재, AI 기반 에너지 소재 자율실험 등을 중심으로 차세대 태양광 기술 주도권 확보와 에너지 소재 공급망 혁신을 위한 핵심 원천기술 연구를 추진할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="d8130291502c50fbda008c2b4f6e8feb9a0e09361c4163fa42a6484fda06da3f" dmcf-pid="xivHzbhDev" dmcf-ptype="general"> ■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 김정민·김동환 나노기술연구부 책임연구원팀이 기존 기술의 한계를 극복해 값비싼 중희토류 사용량을 80% 줄인 차세대 영구자석을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구결과는 12월 4일(현지시간) 국제학술지 '저널 오프 머티리얼즈 리서치 앤 테크놀로지'에 공개됐다. 고온 환경에서조 자기 특성을 안정적으로 유지하는 Nd-Fe-B 영구자석의 성능 향상 기술 중요성이 커지고 있다. 연구팀은 자석 성능을 보완하기 위해 중희토류를 첨가하는 기존 공정 기술을 개선했다. 중희토류 단독 사용 방식에서 벗어나 중희토류를 경희토류와 전이금속으로 대체하는 전략을 적용해 중희토류 사용량을 약 80%까지 줄인 성과다. 김정민 책임연구원은 "친환경 모빌리티와 에너지 산업에서 요구되는 고성능 영구자석 기술 개발에 의미 있는 기여를 할 것"이라고 기대했다.</p>
          <p contents-hash="e12127cb4810becf39f79ef5ad307b8b25c27195636f01a72bb2531ee40cd63d" dmcf-pid="yZPdEr4qRS" dmcf-ptype="general"> ■ KAIST는 김준모 전기및전자공학부 교수팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 향상시킨 강화학습 프레임워크 'TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)'를 개발했다고 17일 밝혔다. 연구결과는 12월 3일(현지시간) '신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2025'에서 포스터 세션으로 발표됐다. 연구팀은 사람의 선호를 먼저 깊이 이해한 '교사(Teacher) 모델'이 핵심 정보만을 '학생(Student) 모델'에게 전달하는 방식을 제안했다. AI는 애매한 상황에서도 단편적인 비교가 아니라 '이 선택이 왜 더 나은지'를 종합적으로 판단하며 학습할 수 있다. 김 교수는 "현실에서는 사람의 선호 데이터가 항상 충분하거나 완벽하지 않다"며 "그런 제약 속에서도 AI가 일관되게 학습할 수 있게 해, 다양한 분야에서 실용성이 매우 높을 것으로 기대한다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="08e04c00be0d9d7f1c6962bdcab4110c844c66f01825a2b5bba6c674eb39d7b9" dmcf-pid="W5QJDm8Bdl" dmcf-ptype="general"> ■ GIST는 이상한 신소재공학과 교수팀이 백금, 금 등 값비싼 귀금속 재료를 사용하지 않고도 이산화질소를 매우 민감하게 감지할 수 있는 새로운 가스센서 기술을 개발하는 데 성공했다고 17일 밝혔다. 연구결과는 9월 23일(현지시간) 국제학술지 '센서스 앤 액추에이터스 B: 케미컬'에 공개됐다. 산화질소는 자동차 배기가스와 산업 활동 등에서 발생해 건강과 환경에 영향을 미치는 물질로 이를 정밀하게 감지할 수 있는 기술은 도시 대기질 관리의 핵심 요소다. 연구팀은 값이 싸고 자연계에 풍부한 원소인 황(S)을 활용해 센서 표면이 가스에 더 잘 반응하도록 만드는 새로운 촉매 구조를 구현했다. 연구팀은 이번 기술이 도시 대기질을 상시로 관측하는 장비부터 산업 현장의 유해가스 감지 시스템, 공기청정기와 환기 장치용 센서, 웨어러블 환경 감지 기기까지 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="ffb27b0de418ca64f251bf252a0b74c866ba9af1b3556afd2ce4308e83df5b38" dmcf-pid="Y1xiws6bRh" dmcf-ptype="general"> ■ 울산과학기술원(UNIST)은 김태환 인공지능대학원 교수와 고성안 포스텍 교수팀이 손글씨로 쓴 복잡한 수학 답안을 채점하는 AI 모델인 '베미(VEHME)'를 공동 개발했다고 17일 밝혔다. 연구결과는 지난달 자연어처리(NLP) 분야 대표 국제학회인 'EMNLP' 정식 논문으로 채택됐다. 주관식 수학 문제 채점은 시간이 많이 소요되지만 자동화에 한계가 있다. 수식, 그래프, 도형이 들어가고 학생마다 필체와 답안 배치가 제각각이기 때문이다. 수식 인식 시각 프롬프트(EVPM)라는 자체 개발 기술과 '이중 학습 기법'을 이용해 베미를 만들었다. 베미는 마치 사람이 문제 풀이의 흐름을 따라가는 것처럼 수식의 위치와 문맥을 정확히 읽고 틀린 풀이를 짚어낼 수 있다. 베미는 오픈 소스 모델로 만들어져 학교나 학원 같은 교육 기관에서 무료로 쓸 수 있다. </p>
          <p contents-hash="25e6807f774b21b60c86686e071162e5dda988337b444db042a240cc5b32327b" dmcf-pid="GtMnrOPKnC" dmcf-ptype="general"> &lt;참고 자료&gt;<br> - doi.org/10.1016/j.jmrt.2025.12.041<br> - doi.org/10.48550/arXiv.2509.16965<br> - doi.org/10.1016/j.snb.2025.138825<br> - doi.org/10.18653/v1/2025.emnlp-main.1619</p>
          <p contents-hash="9826ed7949f83f38d195053425baa3aa729d388a7f2b1d511af65279b968c123" dmcf-pid="HFRLmIQ9iI" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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