Deep Tech

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.

AI 에이전트 간의 협력 고리를 학습 중 일부러 끊어 보며 훈련해, 일부 AI가 멈추거나 통신이 끊겨도 남은 AI들이 새 협력 방식을 찾아 임무를 이어가게 하는 강화학습법 'IBAL'을 개발했다.

효율을 높이면 속도가 떨어지던 광변조기의 오랜 상충 관계를 깨고, 서로 다른 반도체 소재를 결합해 머리카락 굵기보다 작은 소자에서 높은 효율과 빠른 속도를 동시에 달성했다.

이미지·공간·사람 인식 등 따로 돌리던 여러 AI 인코더를 하나로 통합해, 인코더 메모리 사용량을 90%가량 줄이고 작은 로봇에도 고성능 AI를 실을 수 있게 한 범용 인코더 '디바인'을 내놓았다.

통신 고주파 신호의 길을 여닫는 스위치와 행렬 연산을 하나의 멤리스터 소자가 겸하도록 만들어, 전력과 공간 제약이 큰 위성통신·6G에서 데이터를 더 적은 전력으로 처리할 수 있게 했다.

제조사 스펙시트만으로는 알기 어려운 로봇 손의 실제 작동 성능과 설계상의 상충 관계를, 직접 운용한 데이터를 바탕으로 분석해 공개하는 플랫폼 이 공개됐다.

사람의 손길에 담긴 감정과 의도를 정전식 터치센서만으로 알아채는 인식 기술과, 감정을 상황에 맞는 강도로 조절해 표현하는 기술을 두 편의 논문으로 국제학술대회에서 선보였다.