왼쪽부터 김영욱 DGIST 화학물리학과 교수, 김도훈 미국 펜실베이니아주립대 박사후연구원, 최준식 DGIST 대학원생. DGIST 제공 ■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 김영욱 화학물리학과 교수 연구팀이 조길영 KAIST 물리학과 교수 연구팀과 함께 한 그래핀 층에 만든 미세 무늬가 다른 층의 전자 상태에도 영향을 미치는 '원격 무아레 변조' 현상을 규명했다고 15일 밝혔다. 연구결과는 10월 1일 국제학술지 'ACS 나노'에 온라인 게재됐다. 그래핀은 탄소 원자 한 층이 벌집 모양으로 이어진 물질이며, 규칙적인 원자층을 조금 어긋나게 겹치면 새로운 큰 무늬인 '무아레'가 나타난다. 연구팀은 그래핀 세 층을 비틀어 쌓아 층 사이 전자 이동을 크게 줄인 뒤, 맨 위층에만 무아레가 생기도록 소자를 만들었다. 그런데 아래쪽 그래핀에서도 무아레의 영향을 받은 신호가 나타났고, 위층 무늬의 간격을 바꾸자 아래층 신호도 함께 변했다. 층별 전하 분포 측정과 이론 분석은 전자가 층 사이를 직접 오가지 않아도 정전기적 상호작용으로 위층의 영향이 아래층까지 전달될 수 있다는 설명을 뒷받침했다. 여러 층을 독립적으로 설계하면서 전자 상태를 조절하는 차세대 전자·양자소자의 기초 원리로 활용될 수 있다 오션파라다이스릴게임 . ■ KAIST는 이의진 AI컴퓨팅학과 교수 연구팀이 스마트폰의 반복적인 채팅·검색·결제 행동으로 하루의 스트레스 상태를 판별하는 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 연구결과는 2025년 12월 국제컴퓨터학회(ACM)의 학술지 '대화형·모바일·웨어러블·유비쿼터스 기술(IMWUT)'에 게재됐다. 어떤 앱을 썼는지보다 채팅이나 결제처럼 무엇을 했는지를 기준으로 행동을 분류하고, 수행 시간·횟수·타자 입력 패턴을 분석하는 방식이다. 연구팀은 20~30대 안드로이드 스마트폰 사용자 26명의 행동 기록과 매일 작성한 스트레스 자기평가를 이용해 개인별 모델을 만들었다. 평균 판별 정확도는 단기 참여자에서 75.9%, 장기 참여자에서 73.8%로, 기존 앱 사용량 기반 방식보다 각각 5.5%포인트, 3.5%포인트 높았다. 메신저 채팅이나 금융 결제처럼 한두 가지 행동만 활용해도 기존 방식보다 높은 평균 정확도를 보였다. 실제 문자·메시지 내용은 저장하지 않고 화면 전환과 입력 횟수 등 행동 정보를 이용했다. 연구팀은 다양한 연령과 스마트폰 환경으로 검증을 넓힐 계획이다 바다이야기게임랜드 . ■ 울산과학기술원(UNIST)은 백승렬 인공지능대학원 교수 연구팀이 화면 전환이 잦은 영상에서 여러 사람의 3차원(3D) 몸 형상과 움직임을 이어 복원하는 AI '멀티썸즈(Multi-THuMBS)'를 개발했다고 15일 밝혔다. 연구결과는 9월 스웨덴 말뫼에서 열린 유럽컴퓨터비전학회(ECCV 2026)에서 발표됐으며, 사전 공개 논문은 아카이브(arXiv)에 올라와 있다. 화면 전환 전후의 배경과 카메라 위치를 하나의 3차원 공간에 맞춘 뒤, 인물의 위치·옷차림·자세를 비교해 같은 사람을 연결한다. 장면 전환을 넣어 편집한 '에고휴먼스(EgoHumans)' 시험 영상에서 기존 기술과 비교해 관절 위치 오차는 약 31%, 같은 사람을 다른 사람으로 바꿔 인식하는 오류는 약 62% 줄었다. 실제 영화·시트콤 영상에서 화면 전환 전후의 관절 위치가 맞아떨어지는 비율은 90.7%로 비교 기술의 62.7%보다 높았다. 스포츠 경기 분석이나 배우의 동작을 가상 캐릭터에 입히는 영화·게임 제작 등에 활용될 것으로 기대된다. <참고 자료> - doi.org/10.1021/acsnano.6c08506 - doi.org/10.1145/3770644 - doi.org/10.48550/arXiv.2607.01626 기 참여자에서 73