Deep Tech

혈액 속 아미노산들의 '양'만 보던 기존 방식을 넘어, 아미노산들이 서로 어떻게 연결돼 함께 변하는지를 분석해 대장암의 재발·전이 위험을 더 정확히 읽어냈다.

간에 지방을 쌓이게 하는 원인이 특정 단백질(DNMT1)의 과잉임을 밝히고, 이를 억제하자 꺼져 있던 유전자가 다시 켜지며 지방과 염증이 함께 줄어드는 것을 확인했다.

신경세포 신호 전달의 핵심인 칼슘 채널이 열리고 닫히는 원리를, 채널의 특정 부위가 '레버'처럼 작동한다는 구조 모델로 세계 최초로 밝혀냈다.

AI에서 특정 정보를 지울 때 닮은 정상 정보까지 망가지거나, 사진 몇 장으로 지운 정보가 되살아나는 두 가지 허점을 동시에 막는 기술을 개발했다.

전사에 흩어져 있던 로봇 기술과 인력을 대표이사 직속 조직으로 한데 모아, 전략 수립부터 핵심기술 개발과 사업화까지 아우르는 통합 추진 체계를 갖추기로 했다.

유네스코가 193개국과 합의한 AI 윤리 원칙을 개발자·연구자가 현장에서 바로 쓸 수 있는 무료 온라인 강좌로 바꿔, 전 세계 누구나 배울 수 있게 공개했다.

AI 추론에 특화된 국산 반도체를 서버 구매 없이 클라우드에서 구독형으로 빌려 쓰는 서비스를 상용화해, GPU에 쏠렸던 AI 인프라의 선택지를 넓혔다.

반도체 성능을 흔드는 산소 빈자리 결함의 전기적 성질이, 물질 전체의 밀도가 아니라 결함 주변 금속 원자 사이의 거리로 결정된다는 사실을 이론 계산으로 증명했다.

여러 AI가 각자 본 정보 중 무엇을 누구에게 전달해야 할지를, 대형언어모델이 추론해 통신 규칙으로 직접 짜고 부족한 부분까지 스스로 보완하도록 만들었다.

3D 프린팅 렌즈 하나의 두께 구조를 AI가 직접 설계해, 두개골 너머 뇌의 여러 영역을 단일 초음파 소자만으로 동시에 정밀 자극하는 데 성공했다.

하나의 초소형 광학 칩이 전기 신호만으로 열영상 센서, 분광기, 적외선 카메라 등 여러 역할을 번갈아 수행하도록, 빛의 투과를 픽셀 단위로 독립 제어하는 데 성공했다.

백금과 니켈 원자를 규칙적으로 배열해 니켈이 녹아 나가는 것을 막음으로써, 오래 쓸수록 성능이 떨어지던 수전해 촉매의 고질적 한계를 원자 수준에서 해결했다.

하나의 초박막 소재 안에서 전기가 잘 통하는 영역과 반도체 영역을 이어 붙여, 경계에서 전류가 막히지 않고 흐르는 모습을 나노미터 수준에서 처음으로 직접 확인했다.

원자로에서 나온 중성자를 실리콘에 쬐어 전력반도체용 고품질 소재로 바꾸는 기술이 처음으로 해외로 나간다. 한국이 세계 정상급 경쟁력을 가진 분야다.

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.