Deep Tech

KAIST 연구팀이 초소형 광학 칩 '마이크로콤'을 이용해 22~66 GHz 밀리미터파 대역에서 세계 최고 수준의 저잡음·초고안정 신호를 구현했다.

질량 차이가 2.5 달톤에 불과한 유사 약물까지 단일 분자 수준에서 구별해, 나노포어 기반 단백질 분석에서 세계 최고 해상도를 달성했다.

식물 광합성에서 전하가 단계적으로 이동하는 구조를 모사한 염료감응 인공광합성 전극이 개발됐다. 외부 전압 없이 태양광만으로 4.15%의 태양광-연료 변환 효율로 과산화수소를 합성해 동일 시스템 중 세계 최고 수준을 기록했고, 150시간 연속 작동에서도 성능 저하가 없었다.

갤럭시 워치의 광혈류 측정 센서로 수집한 심박변이도 데이터를 AI 알고리즘으로 분석해 미주신경성 실신을 발생 약 5분 전에 84.6% 정확도로 예측하는 데 성공했다. 스마트워치 기반 실신 예측 가능성을 밝힌 세계 최초의 임상 연구다.

고분자 네트워크에 불소계 에터를 결합한 새 고체 전해질이 영하 20℃ 이하에서도 동결 없이 1.46 × 10⁻⁴ S/cm 이상의 이온 전도도를 유지하며 리튬 금속 전지의 저온 작동·고전압 안정성·난연성을 동시에 확보했다.

5가지 금속을 한 입자에 담은 다성분 나노입자 촉매가 기존 루테늄 촉매 대비 암모니아 분해 수소 생산 효율을 약 4배 높이는 데 성공했다.

AI로 특정 화합물을 처음부터 인식하는 신규 단백질을 설계하고 실제 작동하는 바이오 센서로 구현하는 데 성공해, 오랜 단백질 설계 난제였던 저분자 화합물 인식 문제를 해결했다.

텍스트와 이미지를 동시에 이해·추론하는 비전-언어 모델 엑사원 4.5가 AI 시각 능력 평가 13개 지표 평균에서 GPT-5 mini·Qwen3-VL을 상회하며 오픈 웨이트로 공개됐다.

음이온 교환막 수전해 시스템의 전압 손실 원인을 실제 운전 중 전극 반응·이온 전달·물질 이동 저항으로 항목별 분리 정량화하는 실시간 진단 플랫폼이 처음으로 구축됐다.

노화된 망막색소상피세포 표면의 Bst2 단백질을 표적 삼아 세놀리틱 약물을 선택적으로 전달하는 나노입자가 개발돼, 실험쥐에서 정상 세포 손상 없이 시각 기능이 회복됐다.

전압 인가 시 광자 에너지가 변하는 스타크 효과를 나노 구조의 공기층으로 억제하고, 단일 광자 순도를 g²(0) 값 0.06 수준으로 끌어올린 양자 광원 원천 기술이 구현됐다.

사람 없이 AI가 물류 로봇·휴머노이드·협동로봇을 단일 운영체계로 통합 제어하는 피지컬 AI 기반 다크팩토리 테스트베드가 국내 최초 수준으로 구현됐다.

해외 의존도가 높았던 반도체 이온주입장치의 핵심 전력공급장치를 국내 독자 개발로 확보하며, 제작 비용 70% 절감과 납기 7개월 이상 단축을 동시에 달성했다.

삼성전자가 엔비디아 GTC에서 차세대 HBM4E 실물 칩을 세계 최초로 공개하고, Vera Rubin 플랫폼 전 메모리를 단독 공급할 수 있는 역량을 제시했다.

SK하이닉스가 HBM4부터 액체냉각 eSSD, LPDDR6, 자동차용 솔루션까지 AI 전 영역을 아우르는 메모리 기술 성과를 엔비디아 GTC 2026에서 한자리에 집약했다.

나노스케일 채널에서도 전류 누설 없이 안정적으로 동작하는 '이중 변조 판상 적층형 트랜지스터'가 세계 최초로 구현됐다.

바닷물로 수소를 만드는 과정에서 전극을 망가뜨리던 침전물을, 전극 두 개를 번갈아 쓰는 구조 설계만으로 스스로 제거하는 기술이 나왔다.

원전 해체 시 쏟아지는 방사성 콘크리트폐기물을 절반 이하로 줄이는 '가열분쇄 처리' 기술이 10년의 연구 끝에 처음으로 실전에 투입된다.

촉매 성능 저하의 근본 원인을 규명하고, 전해질 조절만으로 자가재생을 구현한 새로운 설계 전략이 탄소중립 기술의 전기를 마련했다.

현대 딥러닝의 토대를 만든 얀 르쿤이 설립한 글로벌 AI 연구소 AMI가 약 500억 원 규모의 시드 투자를 유치했다.