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KAIST, 화이트리스트 대응 기술 9선 공개

17일 핵심 기술이전 설명회 개최
딥러닝·센서·이차전지 소재·투명폴리이미드 등
날숨에 나온 가스를 빠르게 측정해 질병을 진단하는 센서. 99% 성능으로 의사결정과 행동을 예측하는 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술. 비디오 스트리밍 화질을 높이고 비용을 줄이는 기술. 기존 전극보다 에너지 밀도와 안정성이 높아진 실리콘-그래핀 전극 기술 등.

KAIST(총장 신성철)가 AI와 소재부품 특허기술을 기업인들에게 선보였다. 17일 서울 코엑스에서 '2019 화이트리스트 배제 대응 기술을 중심으로 한 KAIST 핵심 기술이전 설명회'가 열렸다. 올해가 3회째다.

특별히 이번 설명회에는 일본의 화이트리스트 배제 대상 품목에 대응할 수 있는 첨단 소재·부품·장비 기술 4개가 소개됐다. ▲아마이드기와 불소기를 도입한 무색투명한 폴리이미드를 제작하는 기술(김상율 화학과 교수) ▲복잡한 형상과 재료 등을 검사하는 장비 평가 기술(이정률 항공우주공학과 교수) ▲기존 리튬이온전지 용량의 7배를 구현하는 전극소재 기술(김도경 신소재공학과 교수) ▲균일한 포토레지스트막을 만드는 기술(김진백 화학과 교수)이다.

김상율 교수의 무색투명 폴리이미드 필름은 고유의 색 때문에 완벽하게 투명한 재료로 쓰이지 못한 기존 제품의 한계를 뛰어넘었다. 이 필름은 열팽창도가 낮으면서 유연하고 400℃에서도 견딘다. 자동차나 실내 유리창에 부착하는 투명 플렉시블 디스플레이 소재로 사용될 수 있다. 

이정률 교수의 비파괴 검사장비 기술을 외산 대비 50% 이상 원가를 절감할 수 있다는 점이 주목받는다. 이 장비 시스템을 도입할 경우 기존 기술로 불가능했던 검사도 가능해진다.

김도경 교수의 이차전지용 전극소재 기술은 이차전지의 용량과 수명을 극대화한다. 이 전지가 전기자동차에 들어가면 주행거리를 늘릴 것으로 기대된다. 원가가 싼 나트륨 이온 전지를 사용해 리튬 원자재의 비용 상승에 대비할 수 있는 것도 장점이다.

김진백 교수의 고해상도 포토레지스트 기술은 기존보다 해상도를 30% 올릴 수 있다. 균일한 포토레지스트막을 형성하며 해상도 저하 문제에도 대처할 수 있다. 

이날 공개된 AI와 소재부품 특허기술은 ▲네트워크 단말기 리소스를 고려한 딥러닝 기반 콘텐츠 비디오 전송기술(한동수 전기및전자공학과 교수) ▲차세대 초고성능 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술(이상환 바이오및뇌공학과 교수) ▲친환경 상온 나노입자 제조 기술, 전자빔 조사를 이용한 무독성 자외선 차단제 제조 기술(조성오 원자력및양자공학과) ▲유해가스 검출과 질병 진단용 초고감도 색변화 센서 플랫폼(김일두 신소재공학과 교수) ▲에너지 밀도가 높은 실리콘-포켓 이차 전지 전극 제조 기술(강정구 EEWS대학원 교수)이다.

KAIST 기술사업화센터 관계자는 "직접 연구·개발해 특허를 보유한 교내 우수 기술을 대상으로 지난 6월부터 발굴했다"며 "응용 가능성과 시장규모·기술혁신성 등을 주요 평가 지표로 삼아 핵심 특허기술을 선정했고 8월 2일 이후 일본의 화이트리스트 제외에 따른 대응 기술을 추가했다"고 밝혔다.

평가는 교수·변리사·벤처 투자자·사업화 전문가 등 20여명으로 구성된 심사단이 맡았다. KAIST는 선정된 기술에 비즈니스 모델 개발, 특허-R&D 연계 전략 분석, 국내·외 마케팅 우선 추진 등을 지원한다.

최경철 산학협력단장은 "KAIST 핵심 특허 기술이전 설명회는 기업이 4차 산업혁명을 맞아 KAIST의 기술을 적극적으로 이전하고 기업의 일자리 창출과 세계화 등 발전을 모색하는 새로운 산학협력의 모델이 될 것"이라고 강조했다.

최 단장은 "KAIST는 소재부품장비 기술자문단 지원과 함께 산학협력단에서 배제 조치에 대응할 기술을 발굴하고 있다"며 "어려움을 겪고 있는 기업들의 소재부품 국산화와 국가 위기 상황을 극복하는 데 힘을 보태고자 한다"고 말했다.

기술을 설명하고 있는 전기및전자공학부 한동수 교수. <사진=KAIST 제공>기술을 설명하고 있는 전기및전자공학부 한동수 교수. <사진=KAIST 제공>
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