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AI접목한 6G 무선 통신 기술, 이르면 내년 '5G어드밴스드'에 적용"

정부출연연구기관과 통신3사, 대학 등이 참여한 국내 연구진이 6G 지능형 무선 액세스 기술을 개발했다. 이르면 내년 5G에 적용하는 것도 가능할 전망이다. 한국전자통신연구원(ETRI)는 인공지능(AI)이 통신망을 스스로 제어하고 최적화할 수 있는 AI-네이티브(Native) 이동통신 기반 기술인 6G 무선 엑세스 기술을 개발 완료했다고 17일 밝혔다. 연구에는 서울대학교, 넥스윌, SKT, KT, LG유플러스, 고려대학교, 포항공과대학교, 성균관대학교, 인하대학교, 충남대학교 등이 참여했다. 이번에 개발한 기술은 초밀집 네트워크 환경에서도 대용량 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 AI를 무선 전송, 네트워크 제어, 엣지 컴퓨팅 전반에 적용한 점이 가장 큰 특징이다. 전송효율이 이로 인해 5G 대비 최대 10배 향상될 것으로 연구팀은 내다봤다. 배정숙 지능무선액세스연구실장은 "이 기술이 향후 AI-네이티브 6G 네트워크 구현의 핵심 기반 기술이 될 것"으로 전망했다. 연구팀은 AI가 무선망 상태를 학습하고, 최적의 연결 환경을 스스로 조정하는 AI-RAN 구조를 구현하는 데 성공했다. AI-RAN 기술은 ▲채널 상태 분석을 통한 빔포밍 및 전력 제어 ▲기지국 간 협력 및 간섭 관리 ▲엣지 단 트래픽 예측 및 분산 ▲지연 최소화 등을 수행해 초고밀도 환경에서도 안정적인 통신 품질을 유지할 수 있다. 실험 결과, 밀리미터파 주파수 환경에서 AI 기반 수신기는 기존 방식 대비 ▲데이터 복원 정확도 약 18% 향상 ▲채널 예측 정확도 약 15% 향상 ▲데이터 손실률 30% 감소 등의 우수한 성능을 나타냈다는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 또 이번 연구에서 뉴럴 리시버(Neural Receiver) 기술 확보를 대표적인 연구성과로 꼽았다. 이는 AI가 직접 무선 신호를 복원하고 오류를 바로잡는 차세대 수신 기술이다. 기존 무선 수신 방식이 수학적 모델 기반의 단계별 처리 방식에 의존해 고주파 환경에서 성능 저하를 겪는 한계를 가졌던 반면, 뉴럴 리시버는 AI가 복잡한 채널 환경을 스스로 학습해 안정적인 성능을 유지할 수 있다. ETRI는 이번 성과를 바탕으로 AI가 스스로 학습하고 진화하며 최적의 통신 성능을 유지하는 '셀프-이볼빙(Self-Evolving) RAN'기술로 발전시킬 계획이다. 셀프-이볼빙 랜은 네트워크가 스스로 학습하고 진화하는 완전 자율형 무선망을 말한다. 이외에 AI-RAN 얼라이언스 활동과 국제 공동 연구, MWC 등 글로벌 전시 참가 등을 추진한다. 지능무선액세스연구실 배정숙 실장은 상용화 관련 "오는 2030년 이후 6G에 적용될 것"이라고 예상하며 "지금은 그 기반을 만드는 과정이고, 실제 2026년이나 2027년 5G 어드밴스드에 적용해 보려 한다"고 부연설명했다. ETRI 백용순 입체통신연구소장은 “AI 기반 무선 액세스 기술은 AI가 통신망의 핵심 기능을 직접 수행하는 첫 단계로, 6G 'AI-네이티브 네트워크' 실현을 앞당길 중요한 이정표가 될 것"으로 전망했다. 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원(IITP)의 '6G 핵심기술개발사업'의 일환으로 수행됐다.

2025.11.17 09:52박희범

함정 유류 화재, AI로 감지하고 자동 소화까지…"해외 공급 협의중"

함정 내 유류화재를 정확히 조준해 진압할 수 있는 차세대 인공지능(AI) 소화체계가 처음 개발됐다. 화재 진위 여부를 AI가 스스로 판단하고, 불 난 곳에만 집중적으로 소화액 분사가 가능하다. 한국기계연구원은 가상공학플랫폼연구본부 AX융합연구센터 이혁 선임연구원 연구팀이 함정 유류화재에 특화된 자율형 초동진압 소화체계를 개발하고 실제 함정에서의 실선 시험을 성공했다고 6일 밝혔다. 연구는 국방과학연구소 '민·군 실용화연계사업'으로 진행됐다. 한국건설기술연구원 화재안전연구소, 충남대학교, 수퍼센츄리, 육군사관학교가 참여했다. 이번에 개발한 소화체계 특징은 함정에서 자주 발생하는 유류화재에 특화된 점이다. 기관실, 격납고, 갑판 등에서 발생하는 장비 또는 함재기의 누유로 인한 유류화재를 스스로 탐지한다. 또 파도와 선체 운동으로 인한 흔들림 등의 환경에서도 소화수를 실시간 정밀 제어, 정확히 조준이 가능하다. 소화체계는 화재탐지센서, 소화모니터, 그리고 인공지능 기반의 화재 진위 판단 및 위치 추정 기능을 갖춘 분석 및 제어장치로 이루어져있다. 이혁 선임연구원은 "시스템은 화재감지 정확도가 98% 이상"이라며 "폼 소화수 분사 거리는 약 24m"라고 설명했다. 연구팀은 실제 함정 시험 시 해상상태 3에서도 안정적으로 작동하는 것을 입증했다. 대규모 육상 모사설비(25m×5m×5m)를 한국건설기술연구원 화재안전연구소에 구축, 체계적인 성능 검증을 실시했다. 함정 내 격실의 색깔과 조도를 실제와 동일하게 구현한 모사설비에서 다양한 유류화재 조건(위치, 크기 등 변경)과 화재로 오인될 수 있는 비화재 상황(라이터, 용접, 전기 히터 등)을 재현해 인공지능 시스템의 사전 학습과 정확도 시험을 수행했다. 연구팀은 개활지 유류화재(4.5㎡ 유류 트레이)와 함재기 등에서 누유로 발생할 수 있는 차폐 화재(3.0㎡ 유류 트레이 상단 50cm에 헬기 크기 차폐물 설치) 진압 시험도 성공적으로 수행했다고 부연 설명했다. 이혁 선임은 "LST-II급 강습상륙함(일출봉함)에서 실제 함정 운용 시험을 실시해 파고 1m의 해상 환경에서 18m 떨어진 가상 화원에 소화수를 정확히 조준하는 데도 성공했다"고 말했다. 연구팀은 이를 위해 6자유도 가속도 정보만을 활용, 조준각을 실시간 재계산하는 강화학습 기반 알고리즘을 개발, 적용했다. 이혁 선임은 상용화 관련 "국내 함정 보급은 여러 규정들이 있어, 이들 공급하는데는 아직 허들이 남아 있다"며 "그러나 해외는 함정 배치나 성능 규정이 다소 유연해, 현재 공급을 협의 중"이라고 말했다.

2025.11.06 09:26박희범

멤리스터 소자 한단계 진화…"SW없이 사람처럼 습관성 동작 가능"

국내 연구진이 복잡한 소프트웨어나 회로 없이 사람 신경처럼 습관화된 동작을 구현하는 새로운 멤리스터 소자를 개발했다. KAIST는 전기및전자공학부 최신현 석좌교수, 충남대 반도체융합학과 이종원 교수 공동 연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발하고, 이를 로봇시스템에 적용하는데 성공했다고 15일 밝혔다. 사람은 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 집중하고 대응한다. 이같은 인간의 신경 특성을 구현하기 위해 뉴로모픽 반도체인 멤리스터(memristor) 소자를 많이 활용한다. 그러나 기존 멤리스터는 전압펄스를 인가할 경우 단순하게 전도도가 증가하거나 감소한다. 복잡한 신경 반응을 제어하려면 복잡한 SW나 특별한 회로가 필요한 이유다. 전기및전자공학부 박시온 연구생(석박사통합과정)은 "하나의 멤리스터 소자 안에 서로 반대 방향으로 전도도를 변화시키는 층을 만드는 방법으로 실제 감각 신경계에서 처럼 습관화와 민감화 등의 기능을 모사하는데 성공했다"고 설명했다. 멤리스터는 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어다. 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자를 일컫는다. 이번에 개발한 멤리스터는 자극이 반복되면 점차 반응이 줄어들다, 위험 신호가 감지되면 다시 민감하게 반응하는 등 실제 신경계의 복잡한 시냅스 반응 패턴을 사실적으로 재현할 수 있다. 연구팀은 이 새로운 멤리스터로 인간의 감각 신경계와 유사하게 촉각과 고통을 느낄 수 있는 멤리스터 기반의 인공 감각 신경계를 제작, 로봇 손에 적용하는 시험도 진행했다. 박 연구원은 "안전한 촉각 자극을 반복한 결과, 처음엔 낯선 촉각 자극에 민감하게 반응했지만 점차 습관화로 인해 반응이 줄어들며 이후 안전한 자극을 무시하며 에너지 낭비를 방지하는 모습을 보였다"고 설명했다. 전기및전자공학부 최신현 교수는 "“앞으로 초소형 로봇, 군용 로봇, 로봇 의수 같은 의료용 로봇 등 차세대 반도체와 로보틱스의 여러 융합 분야에서 활용될 것"으로 기대했다. 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)'에 지난 7월 1일 자로 온라인 게재됐다.

2025.07.15 15:37박희범

수학 잘하니 약물 약효-부작용 찾는 것도 "단한번에"

4년제 대학생이 수학적 접근 방식으로 생명과학 실험 설계를 혁신할 방법을 제시해 화제다. 기존 신약 개발에서는 수많은 농도 조건에서 반복 실험을 거쳐 약물 간 상호작용을 분석하고, 저해상수를 추정하는 방식이 사용돼 왔다. 이 방법은 지금까지 6만 편 이상의 논문에 활용될 만큼 널리 쓰였다. 최근, 학부생이 제 1저자로 참여한 국내 연구진이 단 하나의 저해제 농도만으로 저해상수를 정확히 추정할 수 있는 획기적인 분석법을 제안해 주목 받고 있다. KAIST(총장 이광형)는 수리과학과 김재경 교수 연구팀(IBS 의생명 수학 그룹 CI)이 충남대 약대 김상겸 교수팀, 기초과학연구원(IBS) 의생명수학그룹과 공동연구를 통해, 단 하나의 실험으로 약물 저해 효과를 예측할 수 있는 방법을 찾았다고 15일 밝혔다. 약물 저해 효과는 한 약물이 특정 효소의 작용을 억제함으로써 다른 약물의 대사(분해 및 처리 과정) 또는 생리학적 효과에 영향을 주는 현상을 말한다. 연구팀은 수학적 모델링과 오차 지형 분석을 통해 정확도 향상에 기여하지 않는 저해제 농도를 제거하고, 단 하나의 농도만으로도 저해상수를 정확하게 추정할 수 있는 새로운 분석법 '50-BOA'를 제안했다. 이 기법을 실제 실험 데이터에 적용한 결과, 기존보다 75% 이상 실험 효율이 향상됐다. 정확도 역시 개선됐다. 연구팀은 저해상수 추정 과정을 수학적으로 분석한 결과, 기존 방식에서 활용되는 데이터의 절반 이상이 실제 추정에 불필요하거나, 오히려 왜곡을 초래할 수 있음을 밝혀냈다. 저해제 농도를 다양하게 사용하는 기존 방식보다, 충분히 높은 저해제 농도 하나에서 추정한 결과가 더 정확하고 효율적일 수 있다는 점을 규명했다. 나아가 저해제 농도와 저해상수 간의 관계를 나타내는 식을 정칙화(최적화에서, 잘못 설정된 문제를 풀거나 과적합을 방지하는 기법)로 추가해, 정확도를 높였다. 연구팀은 "단 하나의 저해제 농도만으로도 저해상수를 정확하게 추정할 수 있어, 실험 횟수를 크게 줄이면서도 오히려 정확도를 높인 획기적인 기법"이라며 "이 방법을 실제 약물 데이터에 적용해, 기존보다 75% 이상 적은 데이터만으로도 저해상수를 정확하게 추정해냈다"고 설명했다. 또한, 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 엑셀 기반의 사용자 친화적인 분석 소프트웨어도 개발자 플랫폼인 깃허브(https://github.com/Mathbiomed/50-BOA)에 함께 공개했다. 충남대 김상겸 교수는 “이번 연구는 수십 년간 정형화된 약물 실험 설계를 근본적으로 재검토하게 만들었다”며, “단순한 실험 효율 향상을 넘어, 약효와 부작용 예측의 정확도를 높일 수 있는 새로운 표준이 될 것으로 기대한다”고 밝혔다. KAIST 김재경 교수는 “수학이 실험 설계를 바꾸고, 생명과학 분야의 연구 효율성과 재현성을 근본적으로 높일 수 있음을 보여주는 대표적 사례”라고 덧붙였다. 연구 논문은 KAIST 융합인재학부 장형준 학사과정과 수리과학과 송윤민 박사가 공동 제1 저자로 참여했다. 연구결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 6월 5일 자에 게재됐다. 한편 이번 연구는 한국연구재단, 기초과학연구원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.

2025.06.15 12:00박희범

"이재명 정부 AI공약 핵심은 제조분야 AI활용"

"이재명 정부 AI공약 핵심은 제조분야 AI활용이다." 양정연 목원대 AI로봇융합대학원 교수는 10일 대전시가 주최하고 대전테크노파크와 과학기술인협력센터(전임출연기관장협의회/과학기술연우연합회)가 주관한 제3차 기술융합포럼(AI로봇기술 분야)에서 주제1 발표자로 나서 이같이 말했다. 양 교수는 21대 대선에서 더불어민주당 AI공약을 만드는데 기여했다. 양 교수에 따르면 70쪽의 기획안을 제출했는데, 그 가운데 10줄이 반영됐다고 설명했다. 이날 행사에서는 전임 기관장 출신으로 김복철 전 NST 이사장, 김명수 전 대전시부시장, 김명준 전 ETRI 원장, 양명승 전 원자력연 원장, 한선화 전 KISTI 원장, 이기우 전 에기연 원장 등이 참석했다. 양 교수는 주제1 발표에서 "제조분야 로봇 기술 패러다임이 달라지고 있다"며 로봇이 부정형 물건을 잡기 위한 기술로 ▲PC기반 제어 ▲시뮬레이션 기술 ▲AI기반 분할 ▲3D스캔 ▲파지위치 선정 ▲범용그리퍼 활용 ▲동적경로 생성 등 7건을 소개했다. 주제2 발표에서는 유원필 ETRI 인공지능창의연구소장이 나서 '로봇 자동화의 도전-피지컬 AI'를 강연했다. 유 소장은 이날 로봇작업 할당 모듈(오더피킹 시나리오 사례} 등을 소개했다. 로봇 10대로 피킹 상품 300개를 작업을 할 경우 기존 대비 피킹시간을 79% 단축한다고 설명했다. 알고리즘을 적용하지 않았을 경우 작업에 93분 걸리지만 알고리즘을 적용하면 19분이면 피킹이 완료된다는 설명도 덧붙였다. 유 소장은 이외에 ▲다중로봇 경로 탐색 ▲경로생성 최적화 ▲다중로봇 교통 제어에서의 AI 활용 사례 ▲로봇이동지능 SW 스택 등에 대해 설명했다. 이날 관심을 끈 건 50분 넘게 진행된 패널 토론이다. 대부분 로봇+AI 융합 시대가 예상보다 빨리 도래할 것으로 예측했다. 일부는 10년 내 세상이 완전히 뒤바뀔 것으로 예상하는 견해도 제시했다. 박종현 전 ETRI 부원장을 좌장으로 진행한 패널 토론은 천영석 (주)트위니 대표, 양승현 한국인공지능산업협회장, 정 슬 충남대 메카트로닉스공학과 교수, 박찬훈 한국기계연구원 AI로봇 연구소장이 참석했다. ETRI 출신으로 코난테크놀로지 창업 멤버인 양승현 회장은 "제조분야에서는 3D로봇으로 고용 인력 대체가 일어날 것"이라면서도 "초보자는 타격받을지 몰라도, 변호사나 개발자 등이 없어지진 않을 것"으로 예상했다. 생산 방법이 바뀔지언정 전통적인 생산의 필요성이 바뀔 수는 없다는 논리다. 또 박찬훈 소장은 최근 트렌드에 대해 "로봇에 AI를 올리는 것이 아니라, AI에 팔과 다리는 붙이는 개념으로 가고 있다"며 "이 개념이 피지컬 AI 관점까지 가는 것"이라고 로봇의 미래를 예견했다. 정 슬 충남대 교수는 조만간 휴머노이드 현장 투입시대가 도래할 것으로 예측했고, 천영석 대표는 휴머노이드가 인간의 삶에서 주 4일제를 앞당길 것으로 내다보는 견해를 내놨다. 패널에 대한 날카로운 질문도 쏟아졌다. 이기우 전 에기연 원장은 유튜브 동영상 가운데 탁구시합 진위 여부와 로봇의 요양 보호 가능성, 한선화 전 KISTI 원장은 자율주행 알고리즘의 커넥티드 카 적용 여부, 이종인 전 원자력환경공단 이사장은 테슬라의 로봇 택시 등을 예로 들며 인력 문제를 제기했다. 이외에 김명준 전 ETRI원장과 윤재유 법무법인 법승 고문, 한문희 전 에기연 원장 등이 AI로봇의 발전 속도와 미래, 우리나라 국제 경쟁력에 대해 조언과 질문을 던졌다. 답변에 나선 박찬훈 소장은 늦어도 10년내 휴머노이드가 실생활에 들어올 것으로 예측했다. 또 양 교수는 자동화로 인한 고용 감소, 정 슬 교수는 AI 윤리의 중요성 등을 강조했다.

2025.06.10 17:49박희범