색소 없이 명화 그리는 '빛의 기술' 개발…"세월 지나도 안 바랜다"
김신현 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 교수
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"화학 색소는 시간이 흐르면 퇴색되고 합성 과정에서도 환경적 소모가 크지만, 구조색은 미세 구조만 유지하면 본래 색상이 영구적으로 유지되는 지속가능한 기술입니다."
김신현 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 교수는 29일 오후 서울 강남구 코엑스 B홀 플러스 스테이지에서 열린 '2026 K-프리미어 딥테크 페스타'에서는 독자 개발한 마이크로돔 기반 차세대 구조색 기술을 소개하며 이같이 밝혔다.
그는 이번 기술이 화학 색소나 염료를 일절 쓰지 않고도 반도체 노광과 몰딩 공정을 결합해 대량생산이 가능한 혁신 소재라고 소개했다. 이어 위조 방지 보안 라벨부터 프리미엄 패키징, 영구 보존용 예술품 제작에 이르기까지 폭넓은 산업 확장이 가능하다고 강조했다.
이날 열린 기술 평가에서 김 교수팀은 기술의 혁신성과 상용화 가능성을 인정받아 4대 과학기술원(KAIST·DGIST·UNIST·GIST) 연구 성과 가운데 장려상을 수상했다.
구조색은 화학 색소 대신 물질의 미세한 구조를 이용해 색을 내는 기술이다. 일반적인 페인트나 잉크는 색소가 빛을 흡수하거나 반사해 색을 나타내지만, 구조색은 물질의 미세구조에서 빛이 반사되고 서로 간섭하는 원리를 활용한다. 색소와 달리 구조만 유지되면 색이 바래지 않는 것이 특징이다.
하지만 기존 구조색 기술은 수백 나노미터(㎚) 크기의 초미세 패턴을 균일하게 정렬해야 해 넓은 면적에 걸쳐 대량생산하기 어렵다는 한계가 있었다.
반면 김 교수 연구팀은 나노구조 대신 약 10마이크로미터(㎛) 크기의 반구형 미세구조인 '마이크로돔'을 투명 기판에 배치하는 방식으로 공정 난도를 낮췄다. 빛이 둥근 돔 표면 안팎에서 여러 차례 반사되는 과정에서 특정 파장의 빛이 강화되는 원리로, 돔의 직경과 배열 밀도를 정밀하게 제어해 다채로운 색 조합을 만들어낸다. 나노구조를 활용하는 기존 방식보다 향후 대량생산에도 유리하다고 김 교수는 설명했다.
특히 반도체 생산의 핵심인 포토리소그래피(노광) 공정과 몰딩 복제 기술을 접목해 양산성을 대폭 끌어올렸다. 자외선 감광 고분자로 미세 기둥을 세운 뒤 열처리를 통해 돔 형태로 변형시키고, 이를 금형으로 찍어내듯 투명 기판에 연속 복제할 수 있도록 공정을 단순화했다. 연구팀은 실제로 약 20만개의 마이크로돔을 집적해 가로 1㎝, 세로 1.3㎝ 크기의 기판 위에 조선시대 명화 '일월오봉도'를 색소 없이 정밀하게 재현했다. '진주 귀고리를 한 소녀', '인상, 해돋이' 등 서양 유명 회화도 같은 방식으로 구현해 냈다.
이번 기술은 위조 방지 분야에 즉시 적용할 수 있다. 지폐의 위조 방지 장치처럼 보는 각도에 따라 색상이 달라지도록 구현할 수 있을 뿐 아니라, 특수 필터를 거쳐야만 식별되는 숨겨진 패턴이나 암호 정보도 삽입할 수 있어서다. 일반적인 인쇄 공정으로는 정밀 복제가 사실상 불가능해, 향후 명품이나 고가 소비재의 정품 인증 태그 등으로 활용도가 높다는 평가다.
김 교수는 "기존에 쓰이지 않던 새로운 광학 소재인 데다 미세 문자를 통한 고난도 암호화가 가능해 기술적 복제가 어렵다"며 "특정 편광에만 반응하는 광학적 특성 역시 기존 인쇄 기술로는 모방하기 힘든 강점"이라고 강조했다.
접촉 감지 센서로의 확장도 가능하다. 마이크로돔 표면에 외부 물체가 닿으면 빛의 반사 조건이 바뀌면서 색이 사라지고, 접촉이 떨어지면 본래 색으로 돌아오는 물리적 원리를 활용한 것이다. 이를 응용하면 복잡한 곡면의 표면 형상이나 미세한 물리적 접촉 여부를 감지하는 고감도 센서로 구현할 수 있다.
김 교수가 주목하는 대표적 응용처 중 하나는 예술 산업이다. 물감 대신 구조색을 접목해 세월이 흘러도 색이 바래지 않는 영구 보존용 회화 작품을 제작하고, 이를 특별 전시나 소장용 예술품으로 확장한다는 구상이다.
김 교수는 "기존의 물감을 가지고 그리는 회화에서 벗어나 퇴색되지 않고 영구적으로 보존될 수 있는 회화를 구조색으로 대체하는 것"이라며 "여러 예술 작가들과 협업할 기회가 생긴다면 전시회도 열어보고 싶다"고 밝혔다.
프리미엄 패키징과 고급 인테리어 소재 시장 진출도 검토하고 있다. 김 교수는 "소재 자체의 뛰어난 심미성이 고급스러운 감성 가치로 연결될 수 있다"며 "프리미엄 패키징이나 브랜드 보호, 인테리어 등 다양한 분야에 응용될 여지가 있다"고 설명했다. 이어 "몰딩 공정으로 미세구조를 반복 복제할 수 있어 양산 가능성도 충분하다"면서도 "특정 산업만을 겨냥해 개발한 기술은 아닌 만큼, 향후 실질적인 수요처를 넓혀가는 것이 과제"라고 덧붙였다.
"앞으로의 AI 발전, 실패하는 방식을 이해하고 개선해야"
김기섭 대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 교수
"AI가 코딩을 잘한다는 것과 그 코드를 우리가 100% 믿는다는 건 별개의 이야기입니다."
김기섭 DGIST(대구경북과학기술원) 전기전자컴퓨터공학과 교수가 29일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '2026 K-프리미어 딥테크 페스타'에서 코딩 AI의 신뢰성을 검증한 연구 결과를 발표하며 이같이 말했다. 코드를 평가하는 AI는 같은 코드라도 제시 순서나 화면 표현만 바꾸면 판단이 뒤집혔고, 코드를 고치는 AI는 문제가 여러 개인 코드에서 지시받은 문제만 고쳤다. 김 교수는 AI가 언제, 왜 실패하는지 이해해야 성능을 제대로 끌어올릴 수 있다고 강조했다.
김 교수는 이미지를 이해하는 비전언어모델(VLM)이 코드 캡처 이미지를 보고 어느 코드가 더 읽기 쉬운지 평가하는 상황을 다루면서 코드의 순서를 바꾸자 평가 방식도 달라지는 걸 관측했다. 코드 내용은 그대로 두고 다크모드, 글꼴, 색상 같은 화면 표현만 바꿔도 판단이 뒤집혔다. 김 교수는 "AI는 코드를 평가할 수 있지만 그 판단이 언제 일관되고 무엇에 영향을 받는지는 추가 검증으로 확인해야 한다"고 설명했다.
코드를 수정하는 AI의 경우 기존에는 문제 하나를 얼마나 잘 고치는지만 봤다. 실제 소프트웨어에는 불필요한 코드, 오래된 문법, 잘못된 로직 등 여러 가지 문제가 함께 섞여 있다. 연구팀은 실제 오픈소스 프로젝트에서 모은 약 600개 함수에 여러 코드 품질 문제가 동시에 있도록 만든 평가 데이터 '컴파운드벤치(CompoundBench)'를 새로 구축했다.
거대언어모델(LLM) 9종에 한 번에 고치기, 여러 번 반복해 고치기, 문제 위치를 알려주고 고치기 등 세 방식을 적용했다. 하나만 고치라는 지시를 받은 AI는 정말 하나만 고쳤다. 김 교수는 "말을 너무 잘 들어서 문제가 생긴다"고 말했다. 똑똑한 모델일수록 지시를 충실히 따르면서 전체 문제 해결 성적은 오히려 낮았다. 반복 수정은 성능을 어느 정도 높였지만, 반복 횟수만큼 비용이 두세 배씩 늘었다.
가장 효과가 큰 방식은 문제의 위치와 종류를 알려주는 것이었다. 줄 번호와 수정 제안이 담긴 코드 검사 보고서를 함께 주자 가장 성능이 좋은 프런티어 모델은 함수의 약 93%를 완벽하게 고쳤다. 문제 유형별로 특화한 AI를 모아 배정하는 방식도 시험했지만, 분석 도구가 찾아낸 문제를 정확히 알려주는 방식이 더 나았다. 김 교수는 "좋은 모델을 고르는 것만으로는 충분하지 않고 무엇을 고치라고 지시하고 어떤 정보를 보여주는지도 그만큼 중요하다"고 말했다.
연구팀은 코드 평가와 수정을 하는 AI 내부도 들여다봤다. LLM 안에 파이썬, 자바, C++ 등 프로그래밍 언어별로 담당 뉴런이 따로 있는지 확인하기 위해 다섯 개 언어와 관련된 뉴런을 찾아 꺼봤다. 연구팀이 제안한 방식은 기존 방식보다 약 70% 적은 뉴런을 골라내고도 목표 언어에 미치는 영향을 기존 방식의 약 91% 수준으로 유지했다. 그러나 다른 언어에 미치는 악영향도 약 93% 그대로 남았다. 특정 언어에 중요한 뉴런이 그 언어에만 쓰이는 건 아니었다는 뜻이다.
성능 점수만으로는 보이지 않는 변화도 있었다. 일부 뉴런을 껐을 때 C++ 코드 생성 성공률은 약 1.8%포인트 떨어지는 데 그쳤지만 문법·컴파일 오류는 약 11%포인트 늘었다. 여러 언어에 공통으로 중요한 뉴런은 그대로 두고 나머지만 조절하자 목표 언어에 대한 효과는 상당 부분 유지하면서 다른 언어의 성능 손실을 약 55% 줄였다. AI에 파이썬을 추가 학습시키면서 이미 익힌 자바 실력을 지키는 데 활용할 수 있는 결과다.
김 교수는 "앞으로 AI 연구는 높은 성능을 달성하는 것을 넘어 AI가 언제, 왜, 어떻게 실패하는지 이해하고 이를 바탕으로 성능을 끌어올리는 방향으로 가야 한다"고 말했다.
한편 이날 행사에서는 KAIST·DGIST·UNIST·GIST 등 4대 과학기술원의 주요 연구 성과가 소개됐다. 행사에서는 기술 발표와 함께 수요기업과 각 과학기술원 교수·연구자 간 일대일 상담 및 컨설팅도 진행됐다.
"전기 끊겨도 신호 유지" 6G·위성 통신용 '초저전력 RF 스위치' 개발
김명수 울산과학기술원(UNIST) 전기전자공학과 교수팀
"기존 2차원 이황화몰리브덴(MoS₂) 소재의 대면적 공정 한계를 용액 공정으로 극복하고, 소재 결함으로 치부되던 빈자리를 저전압 스위칭 통로로 역이용한 것이 핵심입니다"
박성민 울산과학기술원(UNIST) 연구원은 29일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '2026 K-프리미어 딥테크 페스타'에서 차세대 통신용 비휘발성 무선주파수(RF) 스위치 기술을 공개하며 이같이 밝혔다. 박 연구원은 김명수 UNIST 전기전자공학과 교수팀 소속으로 이날 대리 발표를 맡았다. 김 교수팀은 4대 과학기술원(KAIST·DGIST·UNIST·GIST) 연구 성과 평가에서 기술의 완성도와 상용화 가능성을 인정받아 장려상을 수상했다.
RF 스위치는 스마트폰은 물론 이동통신 기지국, 통신위성, 위상배열 안테나 등에서 무선 신호의 이동 경로를 선택하거나 차단하는 핵심 부품이다. 최근 AI(인공지능), 자율주행, 사물인터넷(IoT) 확산으로 무선 데이터 전송량이 급증하면서, 신호 손실을 최소화하고 전력 소모를 대폭 줄인 초저전력 RF 스위치의 중요성이 커지고 있다.
기존 상용 RF 스위치는 특정 경로를 유지하기 위해 전력을 지속적으로 흘려보내야 하거나 높은 구동 전압이 필요해 에너지 효율이 떨어지는 한계가 있었다. 반면 연구팀이 개발한 비휘발성 RF 스위치는 나노초 단위의 짧은 전기 펄스로 경로를 바꾼 뒤 별도의 전력 공급 없이도 해당 상태를 그대로 유지한다.
연구팀은 2차원 반도체 물질인 이황화몰리브덴을 구리와 금 전극 사이에 배치해 스위칭 소자를 구현했다. 특히 박막 내부에 존재하는 미세 틈과 황 원자 빈자리를 결함으로 제거하는 대신, 구리 전도 경로 형성에 역이용했다. 이를 통해 구동 전압을 대폭 낮추고 소자의 균일성을 끌어올렸다.
대면적 생산 가능성도 확인했다. 연구진은 이황화몰리브덴을 잉크 형태로 만들어 기판에 코팅하는 용액 공정을 적용했다. 그 결과 94.4%의 면내 균일도를 확보했으며 6인치 이상 웨이퍼에서도 균일한 박막을 형성할 수 있는 가능성을 제시했다.
성능 지표 역시 차세대 통신 규격을 충족했다. 최대 67GHz(기가헤르츠)에서 신호 손실은 0.1dB(데시벨) 이하를 기록해 입력 신호의 97.72%를 온전히 전달했다. 신호 차단 성능을 나타내는 격리도 역시 35dB 이상을 달성했다
스위치 전환 속도는 켜질 때 64ns(나노초), 꺼질 때 76ns였다. 전환에 필요한 에너지는 각각 2.38nJ(나노줄), 1.57nJ에 불과했다. 상온에서 100만초 이상 상태를 유지했으며 2000회 이상의 반복 동작도 확인했다.
유연한 폴리이미드 기판 위에서 1000회 이상 구부린 뒤에도 성능 저하가 나타나지 않았다. 연구팀은 안테나 송수신 경로 제어 회로와 위상 제어 회로 등에 소자를 실제 적용해 통신 모듈 적용 가능성을 마쳤다. 향후 6G 통신장비와 저전력 위성통신 시스템, 고밀도 안테나 등의 배터리 수명을 대폭 늘리고 통신 효율을 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
한편 이날 행사에서는 KAIST·DGIST·UNIST·GIST 등 4대 과학기술원의 주요 연구 성과가 소개됐다. 행사에서는 기술 발표와 함께 수요기업과 각 과학기술원 교수·연구자 간 일대일 상담 및 컨설팅도 진행됐다.
폐배터리서 니켈 99% 뽑아낸다… 화학폐수 싹 뺀 '친환경 재활용'
김귀용 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 교수
"화학물질 투입을 최소화하고 전기만으로 정밀 제어할 수 있는 지속가능한 친환경 공정이 될 것입니다. 다양한 기업과 협력해 실제 산업 현장에 빠르게 적용하겠습니다."
김귀용 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 교수는 29일 서울 코엑스에서 열린 '2026 K-프리미어 딥테크 페스타'에서 독자 개발한 폐배터리 유가금속 분리 기술을 소개하며 이같이 밝혔다. 물 대신 특수 용매를 쓰고 전기를 흘려 니켈과 코발트를 순차적으로 회수하는 이 기술은 공정의 혁신성과 친환경성을 인정받아 이날 행사에서 최고 영예인 대상을 차지했다.
기존 폐배터리 재활용 공정은 배터리를 분쇄해 얻은 블랙파우더를 산에 녹인 뒤, 유기용매를 사용해 특정 금속을 분리해 내는 용매추출 방식이 일반적이었다. 그러나 이 과정에서 막대한 양의 화학물질이 소모되고, 산도(pH) 조절 과정에서 고농도 황산나트륨을 함유한 독성 폐수가 다량 발생해 환경적 부담이 컸다.
연구팀은 금속이 녹아 있는 용액에 전극을 넣고 전류를 흘려 원하는 금속만 선택적으로 석출하는 '전기증착' 방식으로 해법을 찾았다. 그동안 니켈과 코발트는 수용액 상태에서 환원전위 차이가 거의 없어 전기적으로 분리하기가 불가능에 가까웠다. 연구팀은 물 대신 염화콜린과 에틸렌글리콜을 배합한 '공융용매(DES)'를 도입해 이 난제를 풀었다. 해당 용매에서는 니켈이 코발트보다 먼저 전극에 달라붙는 특성이 유도돼 두 금속을 순차적으로 분리할 수 있게 된 것이다.
실험 결과 니켈 회수율은 99%, 순도는 99.1%를 나타냈다. 코발트 역시 회수율과 순도 모두 95%를 웃돌았다. 연구팀은 전기증착을 반복하는 정제 공정을 거쳐 최종 금속 순도를 99.9% 이상으로 끌어올리는 데 성공했다.
높은 공정 경제성과 친환경성도 확인됐다. 기존 용매추출 방식과 달리 금속을 회수한 뒤에도 용매의 화학적 조성이 거의 변하지 않아 반복 재사용이 가능하다. 연구팀은 4회 연속 재사용 실험에서도 성능 저하가 없음을 입증했다. 아울러 공정 중 발생하는 염소 성분을 포집해 염산으로 재생한 뒤, 이를 폐배터리 침출 공정에 다시 투입하는 자원 순환 체계도 구축했다.
회수된 금속은 전극에 역전압을 걸어 다시 용해시키는 단순 공정을 거쳐 배터리 양극재 전구체 제조에 곧바로 쓰이는 '황산염 용액' 형태로 얻을 수 있다. 별도의 복잡한 후가공 없이 양극재 제조사에 직접 판매할 수 있는 고부가가치 유통 경로를 확보한 셈이다.
경제성 평가에서도 가능성을 확인했다. 회수한 니켈과 코발트의 가치 대비 전기에너지 비용은 약 0.6% 수준이었다. 주요 비용은 공융용매로 원가에서 약 40.6%를 차지했다. 향후 용매 재사용 횟수를 늘릴 수록 원가율은 크게 낮아질 것이란 분석이다.
김 교수는 "화학물질 투입을 최소화하고 전기만으로 제어할 수 있는 친환경 공정이 될 것"이라며 "다양한 기업과 협력해 실제 산업 현장에 적용하겠다"고 말했다.
한편 이날 행사에서는 KAIST·DGIST·UNIST·GIST 등 4대 과학기술원의 주요 연구 성과가 소개됐다. 행사에서는 기술 발표와 함께 수요기업과 각 과학기술원 교수·연구자 간 일대일 상담 및 컨설팅도 진행됐다.
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