[과기원NOW] KAIST, 공정 바뀌어도 바로 적용가능한 인공지능 불량탐지 기술 개발 外
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■ KAIST는 이재길 전산학부 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 기존 인공지능(AI) 모델이 재학습 없이 불량을 탐지하는 '시계열 도메인 적응(TA4LS)' 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
■ 울산과학기술원(UNIST)은 송현곤 에너지화학공학과 교수 연구팀이 생체 조효소 'FAD'를 활용한 저전압 전기화학 시스템을 개발해 수소 생산과 저장비를 줄일 수 있는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다.
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■ KAIST는 이재길 전산학부 교수 연구팀이 제조 공정이나 설비가 바뀌어도 기존 인공지능(AI) 모델이 재학습 없이 불량을 탐지하는 ‘시계열 도메인 적응(TA4LS)’ 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이 기술은 실제 스마트팩토리 여러 라인에서 실증됐다. 불량 검출의 신뢰도와 확장성을 크게 높였다는 평가를 받는다. 연구 결과는 KDD 2025에서 발표됐다.
■ 포스텍은 장영태 화학과 교수 연구팀이 한국뇌연구원과 공동 연구를 통해 신경세포 염색용 형광물질 ‘NeuO’의 선택적 염색 메커니즘을 규명했다고 26일 밝혔다. 연구팀은 NeuO가 세포막 특정 수용체와 결합해 신경세포만 선택적으로 표지함을 증명했다. 연구 결과는 국제학술지 '앙케반테 케미'에 최근 게재됐다.
■ 울산과학기술원(UNIST)은 송현곤 에너지화학공학과 교수 연구팀이 생체 조효소 'FAD'를 활용한 저전압 전기화학 시스템을 개발해 수소 생산과 저장비를 줄일 수 있는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번에 개발된 기술을 활용하면 기체 수소를 거치지 않고 액상 유기물에 바로 저장할 수 있다. 셀 전압·수명 등도 혁신적으로 향상할 수 있다. 연구 결과는 국제학술지 '응용 촉매 B: 환경과 에너지'에 지난달 2일 온라인 게재됐다.
[박정연 기자 hesse@donga.com]
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