- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

KIST 특성분석센터(https://aac.kist.re.kr/)에 의뢰하고자 접속하려고 하는데 접속이 되지 않습니다. 502proxy 에러가 오늘 내내 뜨는데, 처리 가능한가요?

안녕하세요, 문의주신 내용과 관련하여 아래와 같이 답변드립니다. 기숙사 리모델링 사업 진행에 따라 24년 8월까지는 입주가 불가합니다. 입주 예정 시기를 명확히 안내드리기 어려운 점 양해 부탁드립니다. 다만 현 기준 수도권 내 거주지가 있을 시 기숙사 입주가 어렵습니다. 관련 문의는 총무복지팀으로 부탁드립니다. 감사합니다.

안녕하세요, 문의주신 내용과 관련하여 아래와 같이 답변드립니다. 기숙사 리모델링 사업 진행에 따라 24년 8월까지는 입주가 불가능합니다. 입주 예정 시기를 명확히 안내드리기 어려운 점 양해를 부탁드립니다. 감사합니다.

안녕하세요..! 질문사항은 제목과 같습니다. Ku-kist 학연생도 기숙사 사용이 가능할까요..? 혹시 가능하다면 관련 규정 확인할 수 있는 곳 알려주시면 정말 감사하겠습니다.

저희는 (주)움틀입니다. 초기 KIST 내부에서 창업보육센터에 있었죠 저희는 보틀탑 필터 제품을 하고 있는데요 재활용 부분을 같이 고려하는 혁신제품을 만들고 있습니다. 그러면서도 좋은 프로그램을 한번 해 보고 싶은데요 한국과학기술연구원에는 매년 수많은 플라스틱 폐기물이 무심코 소각으로 버려지고 있습니다. 거기에는 재활용할 수 있는 자원들이 많이 있습니다. 저희는 그래서 부탁드려보고 싶습니다. 저희가 플라스틱 수거하는 캠페인을 해 보고 싶습니다. 그건 MIT와 유럽에서도 많이들 하는 거고, 스타트업이 실질적인 일을 수행합니다. 좋은 기회를 한번 주시면, 좋은 사례로 보답하고자 합니다 도움을 부탁드립니다 고맙습니다