AI와 HPC로 R&D 혁신을 선도하다.AI와 HPC로 R&D 혁신을 선도하다. 지능화 혁명의 시대. KISTI는 AI와 HPC를 기반으로 국가 연구개발의 혁신을 선도합니다.즐겨찾기홈페이지 가기
“KISTI 신입사원들은 이렇게 삽니다” 🤫 연구·기술·행정 신입들의 리얼 회사생활 | 알아두면 쓸 데 있는 KISTI 잡학수다 '알쓸K잡'KISTI는 국가 과학기술 데이터 생태계를 선도하는 기관으로, 다양한 분야의 인재들이 모여 협업하는 곳입니다. 최근 입사한 신입사원들은 초거대 AI 모델 개발부터 인력 관리, 연구 물품 조달, 바이오 데이터 플랫폼 구축까지 폭넓은 업무를 수행하고 있습니다. 각자의 전공은 다르지만, 이들은 과학기술 발전을 위해 자신의 자리에서 최선을 다하고 있습니다. 입사 전 상상했던 모습과는 조금 다를 수 있지만, 실제 현장에서 마주하는 경험들은 이들을 진정한 전문가로 성장시키는 밑거름이 됩니다. 채용 과정에서 겪은 에피소드들은 KISTI만의 독특한 문화를 잘 보여줍니다. 행정직의 경우 인바스켓 면접과 같은 까다로운 절차를 거치며 직무 역량을 증명해야 하고, 기술직과 연구직은 전공 지식을 바탕으로 심도 있는 평가를 받습니다. 예상치 못한 주제로 논술 시험을 보거나 선배 박사님의 권유로 지원하게 된 사연 등 입사 경로는 다양합니다. 하지만 공통적으로 도전성과 창의성을 강조하는 기관의 철학에 매료되어 이곳을 선택했다는 점은 모두가 일치하는 부분입니다. 실무에 투입된 신입사원들은 KISTI의 촘촘한 규정과 절차를 몸소 체험하며 책임감을 배웁니다. 대규모 장비 도입을 위한 국제 입찰이나 정밀한 예산 집행 과정에서 겪는 실수는 당혹스럽기도 하지만, 이를 통해 꼼꼼한 업무 처리의 중요성을 깨닫습니다. 특히 결재 문서의 작은 수치 오류로 식은땀을 흘렸던 아찔한 순간은 잊지 못할 추억이자 성장의 계기가 됩니다. 이러한 경험들은 단순히 업무 지식을 습득하는 것을 넘어 공공 연구기관 종사자로서 갖춰야 할 자세를 확립해 줍니다. KISTI의 조직 문화는 수평적이면서도 따뜻한 배려가 넘칩니다. 파티션 너머로 느껴지던 선배들의 위엄은 함께 고민을 나누고 체육 활동을 즐기며 신뢰로 바뀝니다. 전문 용어가 난무하는 회의실 분위기에 처음에는 위축되기도 하지만, 질문을 장려하고 신입의 의욕을 보듬어 주는 선배들 덕분에 빠르게 적응해 나갑니다. 젊은 연구자들이 주축이 된 부서에서는 자유로운 토론이 활발하게 이루어지며, 이는 창의적인 연구 성과를 도출하는 강력한 원동력이 되고 있습니다. 흔히 KISTI를 IT 전문 기관으로만 생각하기 쉽지만, 실제로는 바이오, 양자 컴퓨팅, 보안 등 국가 인프라 전반을 다루는 핵심 중심축입니다. 신입사원들은 해외 유수 기관과의 협업을 통해 글로벌 역량을 키우고, 주도적으로 연구를 이끌어갈 기회를 얻습니다. 대한민국의 과학기술 연구가 원활히 이루어질 수 있도록 보이지 않는 곳에서 데이터와 네트워크를 지탱하는 이들의 자부심은 대단합니다. 미래의 동료들에게도 자신의 역량과 직무 간 접점을 잘 찾는다면 멋진 기회가 열릴 것입니다.
해커의 공격을 막는 진짜 방법은? 🛡️ 학생들도 이해하는 사이버보안 | KISTI 눈높이과학 2화사이버 보안은 우리 일상에서 현실의 방범 카메라나 톨게이트와 같은 중요한 역할을 수행합니다. 디지털 세계에서 일어나는 활동을 면밀히 모니터링하고, 사용자를 대상으로 하는 악의적인 행위를 조기에 발견하여 차단하는 것이 그 핵심입니다. 해킹 기술을 보호의 수단으로 삼아 소중한 데이터와 계정을 지키기 위해 연구하는 과정은 매우 복잡하고 정교하게 이루어집니다. 우리가 항상 몸에 지니고 다니는 스마트폰이나 컴퓨터 또한 이러한 보안 기술 덕분에 안전하게 사용할 수 있는 것입니다. 우리가 누리는 디지털 편의성은 보이지 않는 곳에서 작동하는 보안 기술의 결실이라 할 수 있습니다. 최근 기승을 부리는 피싱은 상대방을 속여 금전적인 정보나 개인정보를 가로채는 대표적인 수법입니다. 계정이 정지되었다는 식의 문자 메시지에 포함된 URL을 클릭하는 것만으로도 매우 위험한 상황에 처할 수 있습니다. 이는 사용자를 원래 목적지가 아닌 해커가 의도한 악성 사이트로 유도하는 '리다이렉션' 현상을 일으키기 때문입니다. 일단 링크를 누르는 순간 기기가 감염되거나 소중한 정보가 유출될 가능성이 매우 커지므로, 출처가 불분명한 메시지에 포함된 링크는 절대 열어보지 않는 신중한 태도가 무엇보다 중요합니다. 기기가 감염되면 해커들이 몰래 정보를 빼갈 수 있는 '백도어'가 생성되거나, 모든 파일을 암호화하여 금전을 요구하는 '랜섬웨어' 공격을 받을 수 있습니다. 이러한 위협으로부터 자신을 지키는 가장 기본적인 예방책은 강력한 비밀번호를 설정하는 것입니다. 단순히 숫자만 사용하는 것보다 알파벳과 특수문자를 조합하면 경우의 수가 비약적으로 늘어나 해킹이 훨씬 어려워지기 때문입니다. 자동 로그인 기능에만 의존하기보다 번거롭더라도 복잡한 비밀번호를 사용하는 습관을 들이는 것이 자신의 소중한 디지털 자산을 지키는 가장 확실한 첫걸음임을 명심해야 합니다. 최근에는 인공지능 기술이 보안 분야에도 적극적으로 도입되어 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 인공지능은 해커에게도 유용한 도구가 될 수 있지만, 방어자 입장에서는 가상의 네트워크 환경을 복제하여 취약점을 미리 진단하는 '종합 병원' 같은 시스템을 구축하는 데 활용됩니다. 이를 통해 시스템의 약점을 조기에 발견하고 마치 엑스레이를 찍듯 적절한 처방을 내릴 수 있습니다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 같은 기관에서는 이러한 인프라를 기반으로 보안 기술을 더욱 똑똑하게 고도화하며, 다른 연구 시설들이 안전하게 연구에 매진할 수 있는 환경을 제공합니다. 공공장소에서 컴퓨터나 네트워크를 사용할 때도 각별한 주의가 필요합니다. 공용 PC에 꽂았던 USB가 악성 코드에 감염되어 개인 컴퓨터로 전파될 수 있으며, 보안이 취약한 공용 와이파이는 계정 정보 탈취의 통로가 되기도 합니다. 따라서 가급적 통신사에서 제공하는 보안 와이파이를 사용하고, 의심스러운 상황이 발생하면 즉시 주변 전문가나 어른들에게 도움을 요청해야 합니다. 사이버 보안은 단순히 누군가를 감시하거나 혼내기 위한 것이 아니라, 우리 모두의 안전한 디지털 삶을 보장하기 위해 존재한다는 사실을 잊지 말아야 합니다.
AI 시대, 우리는 왜 여전히 읽어야 하는가 | 조지은 옥스퍼드대 교수언어는 오랫동안 인간만의 고유한 영역으로 여겨져 왔으나, 오늘날 우리는 인공지능이라는 새로운 언어적 존재와 마주하고 있습니다. 세상이 변하고 문화가 바뀌면서 언어 역시 끊임없이 변화합니다. 과거에는 보편적이었던 표현들이 사라지고 '물복'이나 '딱복' 같은 새로운 유행어가 그 자리를 대신하듯, 언어는 시대의 흐름을 가장 민감하게 반영합니다. 이러한 급변하는 환경 속에서 우리가 고민해야 할 지점은 인공지능의 편리함을 누리면서도 어떻게 인간 고유의 언어를 지켜낼 것인가 하는 문제입니다. 기술의 발전에 매몰되지 않고 우리만의 언어 체계를 유지하는 것은 곧 인류의 정체성을 지키는 일과도 같습니다. 인공지능 시대가 본격적으로 열리며 글쓰기나 대화에서 기계의 도움을 받는 것이 일상이 되었습니다. 하지만 모든 언어 활동을 인공지능에 전적으로 맡기게 될 때 발생할 수 있는 부작용에 대해 우리는 깊이 경계해야 합니다. 단순히 효율성만을 따져 인공지능에게 우리의 언어를 의존한다면, 결국 우리는 스스로 사고하고 표현하는 '언어 주권'을 잃어버리는 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 언어에 대한 관심은 곧 사람에 대한 관심이며 미래 세대를 준비하는 핵심적인 과정입니다. 인공지능을 잘 다루는 것도 중요하지만, 그 사용 목적이 우리 개인의 언어 세계를 더욱 풍요롭게 만드는 데 머물러야 함을 잊지 말아야 합니다. 인간의 언어는 단순한 정보 전달의 기능을 넘어 설득과 공감이라는 소중한 가치를 지니고 있습니다. 인공지능이 생성하는 매끄러운 결과물과 달리, 실제 인간의 말은 때때로 불완전하고 세련되지 못하며 불안정하기까지 합니다. 어제의 말을 오늘 똑같이 재현할 수 없는 인간의 언어는 기계적인 복사가 불가능한 고유한 생명력을 가집니다. 이러한 불완전함이야말로 사람과 사람을 진심으로 연결해 주는 소통의 열쇠가 됩니다. 말은 단순히 혼자만의 기록이 아니라 타인과의 유대감을 형성하고 사회를 구성하는 기초가 됩니다. 우리는 이 불완전한 목소리를 통해 서로의 감정을 확인하고 진정한 공감대를 형성하며 함께 살아가는 법을 배웁니다. 언어를 배운다는 행위는 단순한 문장의 습득이 아니라 가족과 이웃 사이에서 상호작용하는 방식을 익히는 사회화 과정입니다. 어린아이가 부모와 대화를 나누며 서툴게 단어를 내뱉는 과정에서 형성되는 관계는 인공지능이 결코 대체할 수 없는 성질의 것입니다. 우리는 기계적인 완벽함보다는 사람의 온기가 담긴 목소리에 더 큰 매력을 느끼며, 그 안에서 신뢰를 쌓아갑니다. 인공지능은 기존의 정보를 재활용하여 수많은 문장을 생성해낼 수 있지만, 인간처럼 독창적인 감성과 사회적 맥락을 담은 새로운 언어를 스스로 창조하지는 못합니다. 결국 언어는 사람과 사람 사이의 관계를 맺기 위한 가장 인간적인 수단인 셈입니다. 인공지능은 인공적인 결과물일 뿐, 그 자체가 우리의 궁극적인 지능이 될 수는 없습니다. 따라서 인공지능을 우리를 돕는 보조적 지능으로 인식하고 주도적으로 활용하는 지혜로운 자세가 필요합니다. 한편으로 인공지능은 사라져 가는 언어를 복원하거나 문화적 다양성을 보존하는 데 있어 매우 훌륭한 도구가 될 수 있습니다. 기계의 언어와 인간의 언어 사이에 우열을 가리기보다 각자의 쓰임새를 명확히 인식하고 공생의 길을 모색해야 합니다. 미래 세대에게 사람의 언어를 소중히 가르치면서도 기술을 올바르게 사용하는 방법을 전달할 때, 우리는 비로소 기술과 인문학이 조화를 이루는 밝은 미래를 맞이할 수 있을 것입니다.
‘양자’가 대체 뭐길래? 🤔 학생들도 이해하는 양자컴퓨터 | KISTI 눈높이과학 1화'양자'라는 단어는 이름만으로도 어렵게 느껴지지만, 사실 우리 주변의 예술 작품에서도 그 원리를 찾아볼 수 있습니다. 점묘화 기법으로 그려진 그림을 아주 가까이서 보면 수많은 점으로 이루어져 있음을 알 수 있듯이, 자연계의 에너지 또한 매끄럽게 연결된 것이 아니라 계단처럼 층층이 나뉘어 있습니다. 이처럼 더 이상 쪼갤 수 없는 최소 단위를 우리는 양자라고 부릅니다. 멀리서 보면 연속적으로 보이는 세계가 실제로는 아주 작은 단위들의 집합이라는 사실이 양자역학의 중요한 출발점입니다. 양자의 세계에는 일상적인 상식으로는 이해하기 힘든 '중첩'이라는 특별한 성질이 존재합니다. 일반적인 물체는 한 번에 하나의 상태로만 존재하지만, 양자는 관측하기 전까지 여러 가능성을 동시에 가질 수 있습니다. 기존 컴퓨터가 0과 1로 고정된 비트 단위로 정보를 처리한다면, 양자컴퓨터는 이러한 중첩 현상을 이용한 '큐비트' 단위를 사용합니다. 이는 한 번에 수많은 정보를 동시에 처리할 수 있는 기반이 되어, 복잡한 계산을 수행하는 데 있어 혁신적인 효율성을 제공하는 원동력이 됩니다. 또 다른 놀라운 성질인 '얽힘'은 멀리 떨어져 있는 두 양자 상태가 서로 긴밀하게 연결되어 하나가 결정되면 나머지도 즉시 결정되는 현상을 말합니다. 아인슈타인조차 믿기 힘들어했던 이 현상은 양자컴퓨터 내에서 큐비트들이 서로 정보를 주고받으며 협력하게 만드는 핵심 기제로 작용합니다. 마치 미로를 탐색하는 수많은 사람이 서로 긴밀하게 연락하며 정답을 찾는 과정처럼, 얽힘을 이용하면 단독으로 계산할 때보다 훨씬 빠른 속도로 문제의 해답을 도출해낼 수 있게 됩니다. 이러한 원리를 바탕으로 양자컴퓨터는 소인수분해나 대규모 탐색 문제에서 압도적인 성능을 발휘합니다. 수백 자리 숫자의 소인수분해는 현재의 슈퍼컴퓨터로 수백억 년이 걸리지만, 양자컴퓨터는 수학적으로 증명된 알고리즘을 통해 이를 단 며칠 만에 해결할 수 있습니다. 무수히 많은 상자 속에서 보물을 찾는 과정에서도 기존 컴퓨터보다 훨씬 적은 횟수의 시도만으로 결과를 찾아낼 수 있습니다. 이는 양자컴퓨터가 모든 분야에서 빠른 것이 아니라, 특정 목적에 최적화된 계산에서 강력한 도구가 됨을 의미합니다. 하지만 양자컴퓨터가 실용화되기까지는 아직 극복해야 할 기술적 과제가 많습니다. 양자의 미세한 상태를 유지하기 위해서는 극저온의 환경이 필수적이며, 외부 간섭으로 인해 정보가 손실되는 '결어긋남' 현상을 철저히 막아야 합니다. 현재는 아주 간단한 계산에서 발생하는 오류를 줄여나가는 단계에 있으며, 하드웨어의 발전과 더불어 이를 효율적으로 운용하기 위한 양자 알고리즘 연구가 활발히 병행되고 있습니다. 결국 양자컴퓨터는 인간이 마주한 한계를 돌파하기 위해 끊임없이 진화하고 있는 정교한 도구입니다.
AI 시대, 슈퍼컴퓨터는 어떻게 세상을 읽는가 | 이식 KISTI 원장전쟁이라는 극한의 상황은 역설적으로 과학기술의 비약적인 발전을 불러오는 계기가 되었습니다. 제2차 세계대전 당시 포탄의 사거리를 정확히 계산하는 일은 전쟁의 승패와 직결된 문제였으나, 온도와 습도, 바람 등 수많은 변수를 고려해야 했기에 인간의 손으로 정교한 사격표를 만드는 데는 물리적인 한계가 따랐습니다. 이러한 비효율을 극복하고 연산의 속도와 정확도를 높이기 위해 탄생한 것이 바로 현대적 의미의 컴퓨터입니다. 기계는 인간이 며칠 밤을 새워야 했던 복잡한 수식을 지치지 않고 순식간에 풀어내며 현대 과학의 새로운 지평을 열어주었습니다. 컴퓨터의 활용은 단순한 포탄 계산을 넘어 시뮬레이션의 영역으로 확장되었습니다. 오늘날 물리학, 화학, 생물학 등 기초 과학은 물론 기상학에 이르기까지 수많은 연구자가 슈퍼컴퓨터를 활용해 가상 공간에서 정밀한 실험을 수행하고 있습니다. 컴퓨터는 그 자체로 똑똑한 지능을 가졌다기보다는 과학자가 설계한 공식에 따라 방대한 연산을 성실하게 수행하는 장치에 가깝습니다. 따라서 연구자가 정확한 수식만 제공할 수 있다면, 컴퓨터는 인간이 현실에서 직접 수행하기 어려운 수많은 가설을 안전하고 빠르게 검증해 주는 강력한 연구 도구가 됩니다. 이제 우리는 인공지능이 일상 깊숙이 들어온 시대를 살고 있습니다. 방대한 정보를 순식간에 요약하고 복잡한 연구를 돕는 인공지능은 이제 단순한 보조 도구를 넘어 과학자의 든든한 동료라는 평가까지 받고 있습니다. 그러나 인공지능이 제시하는 결과가 항상 완벽할 수는 없다는 점을 우리는 반드시 명심해야 합니다. 기계는 여전히 학습된 데이터의 범주 내에서 움직이며 예기치 못한 실수를 할 수 있기 때문에, 최종적인 판단과 책임은 오로지 인간의 몫으로 남아있습니다. 인간만이 가진 영감과 풍부한 경험을 바탕으로 기계의 결과물을 판별하는 과정은 기술의 시대에도 변함없이 중요합니다. 인간의 언어와 기계의 언어는 근본적으로 다른 체계를 가지고 있지만, 현대 기술은 그 간극을 확률적 체계라는 혁신적인 방법으로 메웠습니다. 거대 언어 모델(LLM)은 문맥 속에서 특정 단어 뒤에 어떤 단어가 올지 확률적으로 예측하며 인간의 말을 이해하는 듯한 모습을 구현해 냈습니다. 챗GPT와 같은 서비스는 방대한 데이터와 정교한 신경망 모델, 그리고 엄청난 규모의 계산 자원을 투입하여 완성되었습니다. 이를 통해 인공지능은 단순히 정보를 기계적으로 처리하는 수준을 넘어, 대화 상대의 상황을 추론하고 감정의 상태까지 파악하는 놀라운 단계에 이르게 되었습니다. 기술이 아무리 비약적으로 발전하더라도 인공지능이 결코 흉내 낼 수 없는 영역은 바로 '직접적인 경험'입니다. 인공지능은 수만 권의 책을 순식간에 읽고 요약할 수 있지만, 사람이 소설을 읽으며 머릿속에 장면을 그리고 범인을 추리하며 느끼는 정서적 고양은 온전히 인간만이 누릴 수 있는 특권입니다. 요약된 정보보다 중요한 것은 지식을 습득하는 과정에서 얻는 간접 경험과 사유의 깊이입니다. 효율적인 학습을 위해 기술의 도움을 받더라도, 우리 삶을 풍요롭게 만드는 직접적인 경험의 가치와 스스로 생각하는 힘을 잊지 말아야 인공지능과의 공존이 더욱 진정한 의미를 가질 수 있습니다.
AI 시대의 과학기술과 인문학을 만나다 | ‘두 개의 언어, 하나의 미래’ 토크콘서트 현장현대 과학 연구는 실험과 이론의 시대를 지나 컴퓨터와 인공지능이 주도하는 새로운 국면에 접어들었습니다. 이제 인공지능은 단순한 계산 도구를 넘어 과학자의 연구를 함께 수행하는 든든한 동료로 인식되고 있습니다. 방대한 데이터를 요약하고 복잡한 문제를 해결하는 과정에서 인공지능은 우리 일상과 연구 현장에 깊숙이 자리 잡았습니다. 이러한 기술적 진보는 과학적 발견의 속도를 비약적으로 높여주며 지식의 경계를 확장하는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 인공지능의 능력이 아무리 뛰어나다 할지라도 최종적인 판단과 책임은 여전히 인간의 몫입니다. 인공지능은 데이터에 기반하여 작동하지만 본질적으로 완전하지 않으며 예기치 못한 오류를 범할 가능성이 늘 존재하기 때문입니다. 인공지능이 제공하는 결과물을 판별하고 그 속에서 새로운 영감을 얻어 의미 있는 결론을 도출하는 데는 인간의 풍부한 경험이 필수적입니다. 인공지능은 결코 인간만이 가질 수 있는 고유한 삶의 경험과 통찰력을 대체할 수 없다는 점을 기억해야 합니다. 미래 사회의 핵심은 기술의 언어를 효과적으로 다루는 동시에 인간만이 가진 독창성을 보존하는 데 있습니다. 우리는 인공지능이 생성하는 방대한 정보에 휘둘리지 않고, 그것을 목적에 맞게 통제할 수 있는 비판적 사고력을 길러야 합니다. 기술과 인간이 우열 관계를 따지기보다 각자의 영역에서 서로 보완하며 상생하는 문화를 만들어가는 과정이 필요합니다. 인공지능을 올바르게 이끌고 가르치는 지혜야말로 급변하는 시대를 살아가는 우리에게 가장 요구되는 역량입니다.
GPU 기반 연구 혁신의 현장 | 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강(HANGANG)’과 함께한 2026 KISTI 오픈 해커톤한국과학기술정보연구원(KISTI)은 차세대 슈퍼컴퓨터 인프라를 구축하며 연구자들이 대규모 GPU 환경을 미리 경험할 수 있는 장을 마련했습니다. 이번 해커톤은 NVIDIA와 HPE의 전문가들이 참여하여 단순한 기술 지원을 넘어 연구자들이 실제 현업에서 쓰이는 최신 기술을 습득하도록 돕는 데 중점을 두었습니다. 특히 새롭게 도입될 '한강' 시스템의 핵심인 NVIDIA GH200을 활용해 머신러닝 포텐셜을 대규모로 계산해보는 기회는 향후 국가적 AI 연구 역량을 강화하는 중요한 계기가 되었습니다. 참가자들은 학계에서는 접하기 힘든 산업계의 프로파일링 방법론을 배우며 모델의 효율성을 극대화하는 성과를 거두었습니다. 특히 CPU와 GPU 사이의 메모리 전송 병목 현상을 줄이고, 데이터 이동 시간을 최적화하는 과정에서 NVIDIA GH200의 뛰어난 성능을 직접 체감했습니다. 이러한 경험은 단순히 현재의 모델을 개선하는 것에 그치지 않고, 앞으로 개발할 새로운 인공지능 모델에도 적용 가능한 기술적 기반을 제공했습니다. 짧은 기간이었지만 참가자들은 실제 연구에 즉시 적용할 수 있는 수준의 최적화 역량을 확보하게 되었습니다. NVIDIA GH200 그레이스 호퍼(Grace Hopper) 시스템은 CPU와 GPU를 하나의 슈퍼칩으로 결합하여 다양한 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있는 환경을 제공합니다. 이는 KISTI 사용자들이 더 크고 복잡한 과학적 난제를 해결할 수 있도록 돕는 스케일 업(Scale-up)과 스케일 아웃(Scale-out)의 핵심입니다. 특히 모든 노드가 동시에 통신하는 올투올(All-to-all) 기술의 강점은 AI 기반 연구에서 압도적인 연산 속도를 보장합니다. 이번 해커톤을 통해 입증된 것처럼, 고성능 컴퓨팅 인프라는 우리 연구자들이 세계적 수준의 논문을 발표하고 글로벌 경쟁력을 갖추는 데 중추적인 역할을 할 것입니다.
차세대 메모리를 여는 새로운 자성, 얼터마그넷우리가 일상에서 흔히 사용하는 자석은 보통 강자성체로 알려져 있습니다. 강자성체는 내부 전자들의 스핀이 한 방향으로 정렬되어 강한 자성을 띠지만, 반대로 스핀이 교대로 정렬되어 겉으로 자성이 나타나지 않는 반강자성체도 존재합니다. 최근 이 두 가지 성질의 장점을 결합한 제3의 자성 물질인 '얼터마그넷'이 새롭게 주목받고 있습니다. 얼터마그넷은 내부적으로는 강자성체처럼 스핀 분리가 일어나면서도 외부적으로는 반강자성체처럼 자성이 드러나지 않는 독특한 카테고리를 형성하며 학계의 큰 관심을 끌고 있습니다. 부경대학교 홍지상 교수 연구팀은 얼터마그넷을 단순히 자성 특성만으로 접근하지 않고, 구조적 및 전기적 성질을 결합한 새로운 응용 가능성에 주목했습니다. 연구팀은 이론적으로 '우르자이트 망가니즈 셀레나이드'라는 물질에서 다강체 성질과 물질 합성 가능성을 확인하는 데 성공했습니다. 다강체란 자성과 강유전성을 동시에 가지는 물질로, 이를 통해 메모리 소자로서의 활용 범위를 획기적으로 넓힐 수 있는 기반을 마련했습니다. 특히 자성과 전기가 상호작용하는 지점을 찾아내어 차세대 소자 개발의 핵심적인 단서를 제공했다는 점이 고무적입니다. 얼터마그넷 기반의 메모리 소자는 기존 강자성체와 반강자성체의 장점을 모두 갖춘 차세대 후보군으로 꼽힙니다. 강자성체의 특징인 명확한 읽기 신호와 반강자성체의 뛰어난 안정성을 동시에 확보할 수 있기 때문입니다. 이는 데이터의 0과 1을 안정적으로 저장하면서도 신호를 선명하게 읽어낼 수 있음을 의미합니다. 또한 스핀 정렬과 전기 분극을 동시에 활용하면 낮은 에너지로도 일관된 정보 저장이 가능해집니다. 결과적으로 전력 소모를 획기적으로 줄이면서도 정보 처리 속도는 높일 수 있는 고효율 소자 구현이 가능할 것으로 예상됩니다. 이러한 차세대 소자를 실제로 구현하기 위해서는 결정 구조와 원자 배열을 매우 세밀하게 설계하는 과정이 필수적입니다. 자성 정렬과 전기적 분극이 동시에 일어나는 복잡한 물리 현상을 정확히 파악해야 하기 때문입니다. 연구팀은 고도의 연산 과정을 통해 이론적 가설을 검증하고 새로운 물질의 거동에 대한 신뢰성을 확보할 수 있었습니다. 이는 첨단 물리 이론이 실제 기술로 이어지기 위한 논리적 토대를 구축한 중요한 과정이었으며, 복잡한 물질의 내부 메커니즘을 규명하는 데 결정적인 기여를 하였습니다. 연구팀은 앞으로 망가니즈 셀레나이드를 넘어 상온에서도 작동 가능한 다양한 고효율 자성체 후보군을 발굴하고 검증할 계획입니다. 스핀트로닉스, 압전 특성 등 다강체 융합 연구를 확장하여 차세대 스핀 기반 소자 응용 분야를 선도하겠다는 포부를 가지고 있습니다. 이번 연구는 단순히 새로운 물질을 발견한 것을 넘어, 에너지 효율이 높고 데이터 처리 능력이 뛰어난 미래 소자 기술의 잠재력을 활성화했다는 점에서 큰 의의가 있습니다. 과학적 확장을 향한 이러한 혁신적인 발걸음은 미래 정보통신 기술의 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다.
누리온 슈퍼컴퓨터로 수행한 리튬이온 배터리 P2D 모델 내부 반응 해석리튬이온 배터리는 스마트폰부터 전기차까지 현대인의 일상에 필수적인 에너지원입니다. 하지만 사용 횟수가 늘어남에 따라 내부 반응이 불안정해지고 폭발 사고로 이어지는 등의 안전성 문제가 지속적으로 제기되어 왔습니다. 이를 해결하기 위해 과학자들은 배터리 내부의 복잡한 이온 이동과 반응을 수학적으로 규명한 P2D 모델을 활용합니다. 양극, 분리막, 음극의 세 구역에서 일어나는 전위와 반응 속도를 계산하여 배터리의 성능과 수명을 예측하는 방식입니다. 하지만 이 모델은 수백만 개의 복잡한 연산을 반복해야 하므로 기존의 수치 해석 방식으로는 막대한 비용과 시간이 소요된다는 한계가 있었습니다. 서울대학교 연구팀은 이러한 연산의 한계를 극복하기 위해 물리 법칙을 학습하는 인공지능인 'PINN'을 도입했습니다. PINN은 학습 과정 자체에 물리 법칙을 내재시켜 별도의 데이터 없이도 물리 법칙에 부합하는 방향으로 결과를 도출하는 혁신적인 신경망 기술입니다. 연구팀은 배터리 내부의 미세한 공간과 시간, 온도 변화를 고려한 복잡한 편미분 방정식을 동시에 풀기 위해 KISTI의 슈퍼컴퓨터를 활용했습니다. 슈퍼컴퓨터의 강력한 병렬 연산 능력은 인공지능이 오차 없이 안정적으로 학습하도록 지원했습니다. 그 결과 연구팀은 배터리 모델의 정방향 및 역방향 문제를 모두 성공적으로 해결하는 성과를 거두었습니다. 이번 연구의 핵심은 인공지능이 단순한 데이터 예측을 넘어 물리 법칙을 직접 이해하고 재현했다는 점에 있습니다. 실험 데이터가 부족한 상황에서도 배터리 내부 현상을 수학적으로 정확히 모사할 수 있게 된 것입니다. 이러한 기술력은 배터리 분야를 넘어 폭우나 폭염과 같은 극한 기상 현상을 정밀하게 예측하는 연구로도 확장되고 있습니다. 방대한 대기 물리 과정을 학습한 인공지능과 슈퍼컴퓨터의 협업은 복잡한 자연 현상을 빠르고 정확하게 해석하는 시대를 앞당기고 있습니다. 과학은 이제 실험으로 직접 확인하기 어려운 미지의 답을 고도화된 연산과 인공지능의 결합을 통해 찾아가고 있습니다.
누리온 슈퍼컴퓨터로 수행한 고성능 수소 촉매 개발미래 에너지의 핵심으로 꼽히는 수소 경제를 실현하기 위해서는 효율적인 수소 생산을 돕는 촉매 기술의 혁신이 필수적입니다. 현재 가장 뛰어난 촉매 성능을 보이는 백금이나 이리듐 같은 자원들은 막대한 비용이 소요되어 수소 에너지의 대중화를 가로막는 주요한 원인으로 지목되고 있습니다. 따라서 기존의 값비싼 귀금속 사용량을 최소화하면서도 높은 반응성을 유지할 수 있는 새로운 형태의 촉매 설계 방식이 절실히 요구되는 상황입니다. 이는 에너지 전환을 위해 반드시 넘어야 할 과제입니다. 카이스트 연구진은 지지체 위에 촉매 입자가 뭉치지 않고 고르게 퍼지는 메커니즘을 분석하여 고성능 원자 분산 촉매를 실현했습니다. 새롭게 고안된 탄화 몰리브덴 기반 촉매는 백금 함량을 획기적으로 줄였음에도 미국 에너지부(DOE)의 미래 목표치를 웃도는 뛰어난 수소 발생 활성을 기록했습니다. 500시간이 넘는 장기 테스트에서도 변함없는 효율을 입증하며, 비싼 귀금속에 의존하던 기존 촉매 기술의 경제성 문제를 해결할 수 있는 실질적인 대안을 제시했다는 점에서 의미가 큽니다. 이번 연구 성과가 가시화될 수 있었던 배경에는 누리온 슈퍼컴퓨터를 활용한 정밀한 시뮬레이션 기술이 자리 잡고 있습니다. 슈퍼컴퓨터의 연산 능력을 통해 수많은 지지체와 촉매 조합 중 최적의 조건을 예측함으로써 연구의 효율성을 극대화할 수 있었습니다. 기술적 한계를 극복한 이번 원자 분산 촉매 개발은 수소 경제 시대로의 이행을 가속화하는 중요한 전환점이 될 것입니다. 깨끗한 에너지원을 확보하기 위한 이러한 과학적 노력은 결국 미래 화학 산업의 지형을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다.
