Deep Tech

잡아당기면 화면 속 글자와 그림까지 원래 비율 그대로 커지는 신축 디스플레이 기술이 나왔다. 고화질 스트레처블 디스플레이의 마지막 관문으로 꼽히던 이미지 왜곡 문제를 구조 설계로 풀었다.

AI 모델 자체의 위험만 관리하던 기존 체계를, 수천만 명이 실제 쓰는 서비스와 이용자 경험까지 점검하도록 확장한 안전성 관리 체계 'ASF 2.0'을 내놓았다.

AI 학습·추론에 필요한 대용량 데이터를 더 빠르고 효율적으로 공급하기 위해, 연속 읽기 속도를 전작 대비 약 2배로 끌어올린 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD 'PM1763'을 양산하기 시작했다.

AI로 탈모 관리 신소재를 발굴하고, 한·미 증시 8000개 종목을 매일 분석하며, 데이터 생산성을 1000배 높이는 등 자사 AI '엑사원'이 실제 산업 현장에서 낸 성과를 국제 학회에서 공개했다.

검색 서비스에 맞춰 처음부터 설계한 전용 AI 모델과, 여러 소형 모델을 분업시키는 운영 기술, 이미지까지 이해하는 멀티모달 기술을 묶어 차세대 AI 검색의 핵심 기술로 제시했다.

현대차그룹이 향후 10년간 영남권에 42조 원을 투자해, 레벨4 이상 자율주행차(AI DV)와 제조 특화 AI, 미래 항공·우주, 에너지 인프라를 아우르는 첨단산업 거점으로 육성하기로 했다.

삼성이 파운드리 생태계 협력을 강화하는 '세이프 포럼'을 열고, 충청(140조 원)과 영남(60조 원)에 걸쳐 약 200조 원 규모의 첨단산업 투자 계획을 잇따라 내놓았다.

태풍·호우·지진 등 자연재난과 기상특보 정보를 한 페이지에 모으고, 비상 시에만 열리던 방식을 상시 운영으로 바꿔 AI가 전국 위험 정도를 4단계로 요약해 주는 '세이프티' 페이지를 열었다.

유기 반도체 잉크로 그린 회로를 더 미세하고 반듯하게 굳혀주는 새로운 접착 물질이 나왔다. 휘어지는 디스플레이와 웨어러블 기기의 회로 공정을 단순하게 만들 기술이다.

알츠하이머병 뇌에 쌓이는 유해 물질을, 거꾸로 치료약을 켜는 방아쇠로 쓰는 기술이 나왔다. 병든 부위에서만 약이 작동해 정상 조직 손상을 줄이는 정밀 치료 전략이다.

LG에너지솔루션이 배터리 용매 재활용률을 80%에서 97%로 높이고 이사회 독립성을 강화한 ESG 성과를 연례 리포트에 담아 공개했다.

같은 단백질 하나가 몸의 어디에 있느냐에 따라 촉감을 만들기도, 만성 통증을 붙잡아 두기도 한다. DGIST가 그 이중 역할을 밝혔다.

심전도와 혈압 같은 생체 신호와 주변 유해가스를 패치 한 장이 동시에 읽고, 데이터를 밖으로 보내지 않고 그 안에서 바로 판단한다.

빛의 색만 바꿔도 미세조류가 만드는 오메가3와 후코잔틴 생산량이 달라진다. 한국생명공학연구원이 그 원리를 세포 단위로 규명했다.

SK가 전국에 총 15GW 규모의 AI 데이터센터와 1,100조원대 메모리 반도체 생산벨트를 구축해, 한국을 'AI 수출국'으로 전환하겠다는 투자 청사진을 공개했다.

암은 새 혈관을 만드는 방법을 새로 발명하지 않았다. 정상 혈관을 만들 때 쓰던 오래된 '설계도'를 몰래 다시 꺼내 쓰고 있었다.

이미지·소리·문장을 함께 배운 AI는 왜 더 안정적일까. UNIST 연구팀이 그 원리를 수학으로 증명하고, 성능을 더 높이는 학습법까지 제안했다.

환자 데이터를 한곳에 모으지 않고 병원이 각자 보관한 채, 분석에 필요한 학습 결과만 밖으로 내보내는 방식으로 50여 개 의료기관·AI 기업이 의료 데이터를 공유하는 실증사업이 시작됐다.

로봇에게 사람의 섬세한 손재주를 가르치려면 그동안 막대한 동작 데이터가 필요했다. 적은 시범만 보고도 스스로 정밀도를 조절하는 로봇 AI가 그 비용의 벽을 낮추기 시작했다.

갤럭시 워치로 일상에서 모은 생체 데이터를 신약의 효과·안전성을 평가하는 임상 지표로 바꾸기 위해, 디지털 임상시험 전문 기업 알체디스와 손잡았다.