• 최종편집 2025-09-12(금)

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  • 한국공학대 AI·로봇 경진대회에서 3관왕 달성
    한국공학대학교(총장 황수성, 이하 한국공학대)는 지난 7일 서울 강남구 SETEC에서 열린 ‘AI·로봇 경진대회’에서 △푸드테크 부문 대상 △푸드테크 부문 우수상 △4족 보행로봇 부문 우수상 등 총 3관왕을 달성했다. 푸드테크 부문 대상은 ‘CUBEZ팀’(주우진·이정우·박준서·이하나 / 메카트로닉스공학부)이 수상했다. 이들은 로봇팔을 활용해 고기를 자동으로 조리하고, 이를 일정량으로 소분해 제공하는 푸드 로봇 시스템을 구현했다. 당초에는 조리의 모든 공정을 자동화하는 방식을 계획했지만, 기술적 제약과 제한된 대회 준비 기간 등을 고려해 로봇이 고기를 굽고 사람이 일부 조리에 참여하는 협동형 시스템으로 개발 방향을 조정했다. CUBEZ팀은 "실제 외식 현장에서 적용 가능한 시스템을 고민했다며 기술뿐 아니라 사용자 경험과 비즈니스 모델까지 고려한 결과"라고 밝혔다. 이와 함께 우수상은 ‘사과핑팀’(임승찬·김승효·박종훈·김희찬 / 메카트로닉스공학부)이 차지했다. 사과핑팀은 대회를 준비하며 로봇 제어, 기구 설계, 자동화 과정 등 다양한 분야를 직접 다뤘다. 준비 과정에서 예상치 못한 문제에 부딪히기도 했지만, 제어를 맡은 팀원의 꼼꼼한 프로그래밍, 그리퍼를 설계·제작한 팀원들의 창의적인 아이디어, 그리고 전체 공정 흐름을 기획하며 방향을 잡아준 팀원의 노력이 모여 하나의 완성된 작품을 구현할 수 있었다. 이번 푸드테크 부문에는 총 4개 팀이 참가해, AI·로봇 기술을 기반으로 식품 제조, 조리, 서비스 분야의 혁신 아이디어를 겨뤘다. 상용화 가능성이 높은 작품들이 다수 출품돼 치열한 경쟁이 펼쳐졌으며, 심사위원단은 한국공학대 학생들의 작품에 대해 기술 구현력은 물론, 시장 적용성까지 고려된 점이 인상 깊다고 평가했다. 이와 함께 한국공학대는 4족 보행로봇 부문 참가팀인 ‘Dog Vision팀’(이대현, 방민준, 이재영, 이원무)에서도 우수상을 수상하며 기술력을 다시 한 번 입증했다. 참가 학생들은 자율 보행 제어 기술과 환경 인식 알고리즘을 결합해 불규칙한 지형에서도 안정적으로 이동할 수 있는 4족 보행 로봇을 선보였다. 해당 로봇은 재난 현장 대응, 물류 운반 등 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성이 높다는 점에서 심사위원들로부터 높은 평가를 받았다. 한국공학대 지능형로봇 혁신융합대학 이진휘 센터장은 “이번 성과는 학생들이 직접 기획하고, 설계하고, 수십 번의 시행착오를 거쳐 완성한 결과물”이라며 “AI와 로봇을 실제 산업과 연결하는 교육 철학이 만든 결실”이라고 밝혔다. 지능형로봇 혁신융합대학사업은 교육부와 한국연구재단이 지원하는 국가적 프로젝트로, 첨단 분야 인재 양성을 목표로 하고 있다. 한양대 ERICA가 주관하며 한국공대, 광운대, 부경대, 상명대, 영진전문대, 조선대가 참여해 2021년부터 2026년까지 6년간 진행 중이다. 한편 정부(산업부)가 설립한 한국공학대학교는 1998년 개교 이후 대한민국 산업 발전과 지역 경제 성장에 기여해 온 산학협력 특성화 대학이다. 한국공대는 지역의 1만9000여 개 기업과 상시 협력하고, 공학교육 혁신으로 기업 니즈를 반영한 현장 맞춤형 인재 양성으로 지역 및 국가산업 발전에 기여해왔다. 대부분의 학과가 공학계열로 이뤄져 있으며 지난 25년간 선도적인 산학협력 모델을 구축해 오며 현재까지 3만여 명의 공학 인재 배출했다. 또 교내에 입주한 125개 기업 연구소와 국내 대학 중 가장 많은 4400여 개의 가족회사와 네트워크로 연결돼 상시 산학협력을 추진하고 있다.
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    2025-09-12
  • 한·미 혁신성과창출 R&D 사업, 정부에서 70억 지원
    건국대학교(총장 원종필) 수의과대학 김시윤 교수가 아산병원 심장내과 이상언 교수, 세종대학교 이길용 교수, 미국 하버드 의과대학 윌리엄 푸(William Pu) 교수와 함께 보건복지부 ‘연구중심병원 한·미 혁신성과창출 R&D 사업’에 선정돼, 심장 오가노이드 칩 기반 질환 모델 검증 및 활용 연구를 이끌며 향후 3년간 총 70억원의 정부출연금을 지원받는다. 심장 오가노이드는 줄기세포의 분화 능력을 이용해 복잡한 심장의 구조와 기능을 유추해 볼 수 있도록 만든 3차원 미니 장기다. 기존 2차원 세포 모델과 비교하면 신약 후보의 효능과 독성 평가, 질환 연구, 세포 치료제 개발 등에서 우위를 갖고 있다. 연구는 아산병원 이상언 교수가 총괄책임을 맡고, 건국대 김시윤 교수와 세종대 이길용 교수가 공동책임자로 참여한다. 미국 측에서는 희귀 심장질환 연구의 세계적 권위자인 윌리엄 푸(Wiliam Pu) 교수가 책임자로 협력한다. 김시윤 교수는 심장 오가노이드 분야에서 세계적 기술력을 보유한 연구자로 평가된다. 김 교수는 오가노이드 제작·조직화 기술뿐만 아니라 첨단대체시험법(New Approach Methodologies, NAMs)을 활용한 질환 모델 및 약물 평가에 독보적인 전문성을 갖추고 있다. 이번 연구의 강점은 △국내 독자 플랫폼 기술을 활용해 해외 의존도를 낮추고 △동물실험을 대체할 차세대 시험법을 제시하며 △심혈관질환 연구를 넘어 첨단 유전자 치료제 평가까지 확장 가능하다는 점이다. 김시윤 교수는 “이번 연구는 한국과 미국이 가진 강점을 융합해 심혈관질환 연구의 새로운 장을 여는 도전”이라며 “건국대가 보유한 세계적 수준의 오가노이드 기술과 첨단대체시험법 전문성을 기반으로, 신약개발의 임상 적용까지 연결되는 전주기 연구 성과를 창출하겠다”고 밝혔다. 이번 연구의 성과는 아산병원이 운영하는 ‘신약개발지원 플랫폼(AIDE)’에 적용돼, 연구 성과가 곧바로 신약 개발 생태계와 연결되며 임상 검증 및 실제 치료로 이어질 예정이라는 점에서 의미가 크다. 또한, 이번 과제는 국내 연구책임자들이 모두 40대 연구자로 구성돼 젊은 리더십이 글로벌 협력을 주도하며 한국의 차세대 연구 역량을 세계에 각인시키는 계기가 될 전망이다.
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    2025-08-28
  • 서울대 6년간 110억 지원받아 최고 AI 연구자 양성한다
    서울대학교는 공과대학 협동과정 인공지능 전공이 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 주관하는 ‘AI 스타펠로우십지원’ 사업에 최종 선정됐다. 이번 사업은 정부가 최고 수준의 석·박사급 인공지능(AI) 인재를 양성하기 위해 2019년 신설한 ‘AI대학원지원사업’에 이어 새롭게 추진하는 최고급 AI 신진 연구자 양성 지원 프로그램이다. 서울대는 이번 사업 선정으로 올 하반기부터 2030년 12월까지 약 6년간 총 110억원의 대규모 지원을 받게 됐다. 서울대 공과대학 협동과정 인공지능 전공이 이끄는 연구팀은 시공간 데이터(4D), 다감각 정보(5S), 6대 로봇 기술(6R) 기반의 초지능형 AI 에이전트 핵심 기술을 선도적으로 확보할 예정이다. 아울러 AI 최고급 신진 연구자 양성을 목표로 복잡한 물리적·사회적 시공간에서 자율성과 상호작용 능력을 갖춘 AI 에이전트 기술 개발, 다감각 정보 통합 및 추론을 통한 상황 인지 AI 기술 고도화, 로봇 기술과 결합된 실세계 적용형 AI 에이전트 구현 등을 중점적으로 추진한다. 또한 크래프톤, 네이버클라우드, 원익로보틱스 등 산업체와의 산학협력을 통해 산업 현장의 수요를 반영한 실질적인 공동 연구, 데이터 공유, 인재 교류의 시너지 효과도 노린다. 나아가 연구 결과를 현실 문제에 신속하게 적용할 수 있는 선도적인 최우수 연구 인재 양성을 위해 산업체와 긴밀히 협력할 계획이다. 최근 AI 전환을 이끌 ‘한국형 천인계획’을 발표한 김영오 서울대 공과대학 학장은 “AI 시대에는 단순히 문제를 잘 푸는 능력을 지닌 인재보다 창의적으로 문제를 정의하고 도전할 수 있는 인재가 중요하다”고 강조하며 “본 사업에도 다양한 지원을 아끼지 않을 예정”이라고 전했다. 서울대 공과대학의 전폭적 지원을 받아 본 사업을 이끌 연구책임자 강유 주임교수는 “이번 사업을 통해 서울대가 초지능형 AI 에이전트 분야에서 세계적 경쟁력을 확보하고, 산업계와 긴밀히 협력해 사회적 가치를 창출하는 동시에 실질적인 AI 기술 혁신을 이끌어갈 최고급 인재를 양성하겠다”고 밝혔다.
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    2025-08-06
  • 서울대 이정우 교수팀 LLM 적용 가능한 강화학습 신기술 개발
    서울대학교 공과대학(이하 서울공대)은 전기정보공학부 이정우 교수 연구팀이 챗지피티(ChatGPT)와 같은 거대언어모델에 적용 가능한 강화학습 신기술을 개발했다고 밝혔다. 해당 기술을 제안한 논문은 인공지능(AI) 이론 분야의 국제학술대회 ‘ICML 2025’에서 전체 제출작 중 상위 2.6%에 해당하는 ‘스포트라이트(Spotlight)’ 논문에 선정됐다. 이정우 교수가 창업한 AI 자동학습 플랫폼 기업 ‘호두에이아이(HodooAI)’는 지난 7월 13일부터 20일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘ICML 2025(International Conference on Machine Learning, 국제 기계학습학회)’에서 ‘Policy-labeled Preference Learning: Is Preference Enough for RLHF’ 제하의 논문을 발표한 바 있다. 이번 논문이 AI 분야 최고 권위 학회에서 상위 2.6%의 스포트라이트 논문으로 채택된 쾌거는 서울대 CML(Cognitive Machine Learning Lab) 연구실 및 호두에이아이의 자연어 처리 관련 AI 첨단 기술력을 국제적으로 입증했다는 점에서 의미가 깊다는 평가를 받고 있다. ChatGPT 같은 거대언어모델(Large Language Models)이 사용자와 소통할 때 인간 가치에 정합하는 문장, 즉 실제 사람이 쓰는 수준 높은 문장을 쓰도록 유도하기 위해 ‘인간 피드백 기반 강화학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)’이라는 훈련법이 사용되고 있다. RLHF는 ‘보상함수를 단순히 최대화’하는 방식으로 AI를 훈련시켜, 사람이 선호하는 답변을 우선적으로 생성하도록 유도하는 AI 정합성 기술이다. 특히 최근에는 대부분의 언어모델에서 편향을 제거하거나 위법·위험한 정보의 제공을 방지하기 위해 RLHF가 기본적으로 활용된다. 그러나 이 방식은 보상함수 중심의 단순한 학습 구조로 인해 사용자가 선호하지 않는 두 문장의 우열을 억지로 비교해야 하는 상황이 학습에 반영될 수 있고, 이는 언어모델의 성능에 악영향을 미친다는 문제점을 지닌다. 이에 이정우 교수 연구팀은 AI 모델이 답변을 생성할 때 정합성 수준과 무관하게 단순히 선호도만을 반영하는 기존 RLHF와 달리, 충분히 신뢰할 수 있을 만큼 잘 훈련된 AI 모델이 생성한 결과에만 선호도를 반영하는 새로운 강화학습 기술인 ‘정책 레이블 기반 선호 학습(Policy-labeled Preference Learning, PPL)’을 제안했다. 연구팀은 PPL 개발 과정에서 RLHF의 치명적 한계, 즉 정합성이 낮아 바람직하지 않은 두 문장을 의미 없이 비교하는 비효율적인 AI 학습 구조를 개선하는 방향으로 접근했다. 그 결과 두 문장이 각각 어떤 수준의 AI 모델에서 생성됐는지를 고려해 그 정보를 학습 과정에 반영함으로써, 보다 정교한 최적화를 수행하는 PPL을 개발하는 성과를 거뒀다. 이 기술이 보편화될 경우, 거대언어모델의 정합성 학습 성공률을 2배 이상 향상시켜 일반 사용자들이 보다 안심하고 실무에 활용할 수 있는 기반이 마련될 것으로 기대된다. 학계 연구자들 역시 PPL을 토대로 AI 정합성에 관한 후속 연구를 한층 발전시켜 나갈 수 있으리라는 전망이다. 아울러 이 특허 기술은 향후 호두에이아이의 AI 플랫폼에서 ‘정합성 개선 거대언어모델’을 생성하는 핵심 기술로 사용될 예정이다. 논문의 제1저자인 서울대 전기정보공학부 조태현 연구원은 “이번에 선보인 기술이 앞으로 AI 정합성관련 국내 기술력을 세계적 수준으로 끌어올리는 데 큰 역할을 할 뿐 아니라 앞으로 거대언어모델의 실용성과 안전성도 높일 수 있으리라 기대한다”며 “앞으로 강화학습의 자연어처리 연구에 집중할 계획”이라고 밝혔다. 연구를 지도한 이정우 교수는 “최고 권위의 AI 학회인 ICML 2025에서 상위 2.6% 논문에 채택돼 기쁘게 생각한다”고 소감을 밝히며 “더욱 혁신적인 기술을 개발해 한국 AI 스타트업의 기술 수준을 높이는 데 기여할 것”이라고 포부를 전했다. 한국의 대표적인 ‘신뢰 가능한 AI(Trustworthy AI)’ 기술 전문가로 꼽히는 서울대 전기정보공학부 이정우 교수는 연구실 제자 5명과 함께 AI 플랫폼 기업 ‘호두에이아이(HodooAI)’를 설립한 바 있다. 이정우 교수가 발표한 이번 논문에 공저자로 참여한 서울대 전기정보공학부 조태현, 주석훈, 한승엽 연구원은 현재 거대언어모델 및 AI 정합성 개선 연구에 매진하고 있으며, 향후 학계에서 후속 연구를 수행하거나 글로벌 기업 연구소에서 근무할 예정이다.
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    2025-08-04
  • 서울대 박소연 학생, ASCE 산하 위원회 주최 논문대회 1등 수상
    서울대학교 공과대학은 건설환경공학부 박사과정에 재학 중인 박소연 학생이 미국토목학회(ASCE) 산하 공학역학연구소(Engineering Mechanics Institute·EMI)의 구조건전성 모니터링 및 제어위원회(Structural Health Monitoring and Control Committee)가 개최한 학생논문 경진대회에서 1등상을 수상했다고 밝혔다. 매년 150여 개의 세션에서 약 1000명의 발표자가 참여하는 ASCE EMI 학술대회는 공학역학(Engineering Mechanics) 분야 최고 권위를 지닌 국제학술대회다. 함께 열리는 학생논문 경진대회에서는 제출된 총 18편의 학생논문을 사전 심사해 결선후보 5명을 선정한 뒤, 현장 발표와 질의응답 평가를 거쳐 뽑은 최종 1명에게 1등상을 수여한다. 이번 경진대회에서 ‘Vibration-based Damage Assessment Enhanced by Integrating Deep Support Vector Description with Convolutional Autoencoder’ 제하의 논문을 발표한 박소연 학생은 구조건전성 모니터링 분야에 대한 탁월한 기여도를 인정받아 1등의 영예를 안았다. 본 논문은 김선중 서울시립대 토목공학과 교수와 송준호 서울대 건설환경공학부 교수의 공동지도를 받아 발표됐다. 특히 이번 논문은 딥러닝 기반의 하이브리드 모델을 제안하고, 진동 데이터를 활용한 초기 구조 손상 탐지를 가능케 하는 기술을 제시했다. 이 혁신적 기술은 합성곱 오토인코더(Convolutional Autoencoder)와 딥 서포트 벡터 데이터 기술(Deep-SVDD)을 결합하는 혁신적 프레임워크를 통해, 손상 여부에 대한 비지도 학습 기반 특성 추출과 경계 인식 기반의 이상 탐지를 동시에 수행함으로써 대규모 라벨링 없이도 미세한 손상을 민감하게 탐지할 수 있는 점이 특징이다. 박소연 학생은 “국제적으로 저명한 학회에서 연구 성과를 인정받아 매우 기쁘다”며 “이 기술이 실제 구조물의 건전성 모니터링 시스템에 적용돼 사회 인프라의 유지 및 관리에 기여하길 바란다”고 소감을 밝혔다. 향후 박소연 학생은 지도교수인 송준호 교수와 함께 본 연구를 향후 대형 인프라 구조물에 확장 적용하고, 실시간 모니터링 플랫폼과의 통합을 통해 회복력 기반 유지관리 및 의사결정 지원 시스템으로 발전시킬 계획이다.
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    2025-07-18
  • 서울대 강승균 교수팀 항암 치료 기술 DPw-DDS 개발
    서울대학교 공과대학은 재료공학부 강승균 교수팀이 한국과학기술연구원(KIST) 이효진 박사팀, 광운대학교 김정현 교수팀, 경상국립대학교 김성찬 교수팀과의 공동 연구를 통해, 항암제를 암 조직 중심부에 정확히 도달시켜 부작용 없이도 고형암을 효과적으로 치료하는 항암 치료 기술을 개발했다고 밝혔다. 강 교수팀은 이온 전기동역학 원리(Ion Electrokinetics)를 활용해 약물의 저장·방출·침투를 동시에 제어할 수 있으며, 체내에서 무선 소자를 통해 작동하는 ‘이중-영동 약물전달 시스템(Dual-Phoretic Wireless Drug Delivery System, DPw-DDS)’을 제시했다. 암 조직의 생물학적 장벽을 극복한 이 기술은 항암 치료의 새로운 가능성을 열었다는 평가를 받고 있다. 이번 연구 성과는 10일 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 게재됐다. 기존에는 환자의 병든 인체 조직 중 세포가 조밀한 조직은 그 안에서 약물이 퍼지기 힘들어 약물 치료가 어려웠다. 그 특성상 조직이 치밀한 고형암을 치료하기 위해 항암제를 투여 시, 약물이 암 조직 깊숙이 침투하지 못해 약효가 저하되는 사례가 대표적이다. 이때 약효를 높이기 위해 고용량의 항암제를 반복 투여할 경우, 항암제의 독성이 오히려 주변의 정상 부위에 퍼져 심각한 부작용이 수반된다. 또한 약물에 대한 인체의 내성을 급속도로 올려 약효가 빠르게 저하되는 문제도 초래한다. 이를 해결하기 위해, 항암제를 암 조직에 정확히 도달시키기 위한 약물전달 기술이 그간 활발히 연구됐다. 그 중 ‘주사형’ 기술은 약물을 암 부위까지 ‘전달’하는 기능에 많이 집중됐고, ‘이식형’ 기술은 약물의 ‘저장’과 ‘방출’에 초점이 맞춰졌다. 그러나 고형암처럼 조밀한 조직을 치료하려면 약물의 전달·저장·방출에 더해, 약물을 암 조직 내부로 효과적으로 밀어 넣어 퍼뜨리는 기술이 필수적이다. 이에 전기장을 통해 약물을 암 조직 내부로 침투시키는 연구도 발표됐으나, 이 기술은 감염 위험과 환자 관리의 어려움으로 임상 적용에 큰 제약이 있었다. 소자를 인체 내에 완전히 삽입하는 형태가 아닌, 투석처럼 체외로 통하는 연결관을 사용하는 방식이었기 때문이다. 이에 연구진은 무선 소자를 체내에 삽입한 뒤, 소자가 방출한 약물이 전기장을 통해 암 조직 방향으로 선택적으로 이동해 암 조직 내부로 효과적으로 침투할 수 있는 정밀 약물전달 플랫폼을 개발했다. 이온 다이오드를 이용한 ‘약물 방출 제어 기술’과 전기장을 통한 ‘조직 침투 기능’을 통합해 하나의 무선 이식형 디바이스에 구현한 ‘이중영동 약물전달 시스템(DPw-DDS)’을 고안한 것이다. 전기-이온 영동 원리에 기반한 이 시스템은 전압 조절만으로 약물을 정량적·펄스형(pulsatile)·반복적으로 방출(전기영동)할 수 있으며, 생성된 전기장을 통해 약물을 암 조직의 깊숙한 중심부까지 침투(이온영동)시킬 수 있다. 또한 근거리 무선 통신(NFC)을 통해 외부 전원 연결 없이도 무선 구동되고, 단일 기기로 저장·방출·침투·정량 제어까지 통합 수행이 가능하도록 설계돼 치료 편이성도 갖췄다. 연구진은 이 시스템을 동물실험에 적용한 결과, 기존 약물 주사 방식과 대비해 4배 이상 높은 약물전달 효율, 종양 크기를 50% 이하로 줄이는 뛰어난 치료 효과를 입증했다. 5주 간의 체내 이식 실험에서도 간·신장 등 주요 장기와 정상 조직의 손상이 전혀 관찰되지 않아, 기존 항암 치료의 부작용도 발견되지 않았다. 이처럼 암 환자들이 항암 치료 부작용으로 겪는 고통을 최소화하고, 최소한의 항암제로 최대한의 치료 효율을 보일 것으로 기대되는 ‘이중영동 약물전달 시스템’은 구토, 탈모, 면역력 저하 등의 부작용을 겪던 암 환자들에게 큰 희망이 될 수 있다. 또한 약물을 새로 개발하거나 재설계하지 않고도 전달 효율을 획기적으로 높일 수 있어, 신약 개발 비용 및 시간을 줄일 것으로 기대된다. 그리고 암 외에도 염증, 희귀난치성 질환 등 정밀한 약물 조절이 필요한 다양한 질환에도 적용될 예정이다. 아울러 무선으로 작동하는 이식형 시스템은 나노의약품, 단백질, mRNA 등 차세대 약물에도 활용될 수 있는 범용성을 갖췄다는 평가를 받고 있다. 앞으로 이 시스템의 소재가 생분해성 소재로 확장될 경우, 체내 회수 없이 작동을 마치는 비회수형 의료기기 개발로도 이어질 수 있다. 강승균 서울대 재료공학부 교수는 “약물의 저장, 방출, 침투를 하나의 이식형 무선 시스템에 통합한 이번 기술은 향후 정밀하고 효과적인 암 치료를 가능케 할 전망”이라며 “다양한 질환에 적용 가능한 플랫폼으로 발전시켜 나갈 계획”이라고 밝혔다. 이효진 한국과학기술연구원(KIST) 박사는 “본 기술은 치료 효율을 높이면서도 부작용을 최소화할 수 있는 실질적인 약물전달 솔루션”이라고 설명하며 “상용화와 임상 적용을 위한 후속 연구도 적극적으로 추진 중”이라고 말했다. 이번 연구 논문의 주저자인 최성근 박사는 지난 2024년 2월 서울대 재료공학부에서 박사 학위를 취득 후, 현재 한국과학기술연구원(KIST) 생체재료연구센터에서 박사후연구원으로 재직 중이다. 향후 ‘이중영동 약물전달 시스템’의 임상 적용을 위한 확장 연구를 지속할 예정이다. 특히 바이오 일렉트로닉스에 기반한 정밀 의료 분야로의 진출을 목표로, 생분해성 소재의 비회수형 이식형 디바이스 개발과 나노 의약품, 단백질, mRNA 등 다양한 약물에 대한 적용성 확대를 위한 후속 연구를 계속 이어나갈 계획이다.
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    2025-07-10

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    서울대 조규진 교수팀 비정형 환경에서도 활용 가능성 큰 로봇 그리퍼 개발
    서울대학교 공과대학은 기계공학부 조규진 교수(인간중심 소프트 로봇기술 연구센터장) 연구팀이 효율적인 픽 앤 플레이스(pick-and-place) 작업을 위해 사람처럼 여러 물체를 한 번에 옮길 수 있는 로봇 그리퍼를 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 물체를 동시에 옮길 뿐만 아니라 원하는 위치에 정렬할 수 있는 기능까지 구현했기 때문에 비정형 환경에서도 활용 가능성이 크다. 사람의 손동작 원리를 분석해 로봇 그리퍼에 성공적으로 적용한 사례인 이번 연구 성과는 12월 12일 로봇 분야의 저명한 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’에 게재돼 학계의 주목을 받았다. 연구의 출발점은 ‘다물체 파지(multi-object grasping)’로 불리는 사람의 파지 방법이었다. 연구팀은 2019년 공장에서 작업자들이 효율적 작업을 위해 물체를 하나씩 옮기지 않고, 여러 개를 동시에 옮기는 모습을 보고 영감을 얻어 연구를 시작했다. 조규진 교수는 “실제 사람의 손동작과는 다르게 기존의 그리퍼 연구들은 대부분 로봇이 한 번에 하나의 물체를 옮긴다는 가정 하에 발전해 왔다”며 “한 번에 여러 물체를 옮기는 다물체 파지 그리퍼도 개발된 바 있지만, 여러 개의 작은 그리퍼들을 로봇팔 끝단에 배치한 형태라 정형화된 환경에서만 사용이 가능하다는 한계가 있었다”고 밝혔다. 이러한 제약에 문제의식을 가진 연구팀은 비정형 환경에서도 그리퍼 활용이 가능하도록 사람의 다물체 파지 전략을 분석해 이를 적용한 로봇 그리퍼를 세계 최초로 개발했다. 이 과정에서 핵심이 된 동작은 ‘손가락-손바닥 이동 동작(finger-to-palm translation)’과 ‘손바닥-손가락 이동 동작(palm-to-finger translation)’이다. 예를 들어 사람들은 책상 위에 놓인 여러 물체를 손바닥에 모으기 위해 손가락으로 물체를 하나씩 잡고, 손바닥으로 옮기는 과정을 반복한다. 그리고 모은 물체들을 식탁 위로 함께 옮긴 후, 다시 손가락으로 하나씩 잡아 원하는 위치에 배치할 수 있다. 연구팀은 이 동작 원리를 로봇에 도입해, 물체를 하나씩 잡아 저장하고 여러 물체를 한 번에 옮긴 뒤, 다시 개별적으로 원하는 위치에 정렬할 수 있는 로봇 그리퍼를 개발한 것이다. 이를 구현하기 위해 그리퍼의 손가락에 디커플링 링크(decoupling link)를 설치함으로써 물체를 파지하고 손바닥으로 전달하는 동작을 기구학적으로 분리해 제어를 간단히 했다. 그리퍼의 손바닥은 유연한 털이 배열된 벨트형 구조로, 물체를 안정적으로 저장하며 다양한 크기의 물체를 동시에 처리할 수 있도록 설계했다. 이와 같이 독특한 하드웨어 설계를 통해 연구진은 사람의 복잡한 움직임을 로봇에 맞게 간단화시킨 후 적용했으며, 총 3개의 모터만으로 모든 움직임을 구현하는 데 성공했다. 연구진은 실험실 스케일의 데모를 통해 이번에 개발된 그리퍼가 다양한 비정형 환경에서 적용될 수 있음을 검증했다. 먼저 물류 환경에서 그리퍼가 선반에 놓인 8개의 물체를 2번의 왕복 운동으로 옮길 수 있고, 이때 물체를 하나씩 옮기는 단일 물체 파지 방식과 대비해 공정 시간을 34% 절감, 로봇팔의 이동 거리를 71% 단축할 수 있다는 사실을 확인했다. 또한 가정 환경에서는 책상에 놓인 물체들을 모두 저장한 뒤, 원하는 위치에 하나씩 놓을 수 있음을 검증했다. 이처럼 연구진이 개발한 그리퍼는 물류 및 가정 환경 뿐 아니라, 대표적인 비정형 환경으로 꼽히는 빈-피킹(bin picking, 여러 물건이 컨테이너, 수납함 등의 용기에 어지럽게 쌓여 있는 공정) 공정에도 적용이 가능할 것으로 기대된다. 연구책임자인 조규진 교수는 “자연의 원리는 효율적인 로봇 동작 설계에 대한 영감을 준다”며 “이때 단순히 자연의 동작을 모방하는 게 아니라, 핵심 원리를 로봇에 맞게 재구성하는 것이 로봇공학자의 역할”이라고 연구의 방향성을 설명했다. 또한 “사람의 다물체 파지 방법에서 손안 이동 기술은 핵심적인 움직임인데, 이번에 제안한 그리퍼는 이 원리를 최초로 로봇에 적용한 사례”라고 이번 연구의 의의를 강조하며 “물류나 가정 환경 등 다양한 비정형 환경에서 효율적인 픽 앤 플레이스를 가능케 할 것으로 기대한다”고 밝혔다. 현재 조규진 교수 연구팀은 다품종 소량생산, 빈 피킹, 물류 공정 등 자동화가 이뤄지지 않은 다양한 공정에 이 기술을 적용할 수 있는지 검토 중이며, 벨트형 손바닥의 디자인을 타깃 물체에 맞게 최적화하는 연구에 매진하고 있다. 제1저자인 박사과정 엄재민 연구원은 오는 2월에 졸업 후 박사 후 연구원으로서 다물체 파지 그리퍼의 경로 계획(path planning)과 벨트형 손바닥의 디자인 최적화 연구를 추가로 진행할 계획이다.
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    2024-12-12
  • 서울대 곽정훈 교수팀, 유기열전소자 최적화 관련 DOE 개발
    서울대학교 공과대학은 전기정보공학부 곽정훈 교수 연구팀이 유기열전소자의 성능과 공정 조건을 효율적으로 최적화하는 ‘머신러닝 기반 실험설계법(Design of Experiments, DOE)’을 개발했다고 밝혔다. 유기열전소자(Organic thermoelectric device)는 사람의 피부나 전자제품에서 발생하는 저온의 버려진 열에너지를 전기에너지로 변환하는 장치다. 유기열전소자 분야에서 머신러닝을 활용한 첫 사례인 이번 연구를 통해 개발한 실험 설계법은 많은 변수로 인해 최적의 성능 조건을 찾기 어려웠던 유기열전소자의 성능을 효과적으로 최적화하는 새로운 접근법으로 평가받고 있다. 서울대 전기정보공학부에서 박사과정 중인 정지현, 박수연 연구원이 주도한 해당 연구의 성과는 11월 26일 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈(Advanced Energy Materials)’(IF: 24.4)에 게재됐다. 유기열전소자는 기계적 유연성이 우수하고 대면적 제작과 대량 생산이 가능하다는 강점 덕분에 차세대 웨어러블 기기의 에너지 하베스팅(Energy Havsesting) 소자로 각광받고 있으며, 온도 센서 분야에서도 주목받고 있다. 그런데 결정성 무기물 소재가 사용되는 기존 열전 기술(Thermoelectric technology, 열과 전기를 상호변환하는 기술)과 달리, 도핑된 반결정성 고분자 박막이 사용되는 유기열전소자는 그 최적 성능 조건을 찾기 어려웠다. 도핑된 반결정성 고분자 박막으로 인해 공정 변수(도핑 농도, 필름 형성 방법, 열처리 온도 등)와 열전 성능(전기 전도도, 제백 계수 등) 사이에 복잡한 상호작용이 일어나기 때문이다. 따라서 유기열전소자의 성능이 최적화되는 조건을 찾으려면 많은 시간과 노력을 들여 반복적 실험과 시행착오를 거쳐야 하는 실정이었다. 이 비효율의 문제를 해결하기 위해 곽정훈 교수 연구팀은 머신러닝 기반 실험 설계법을 도입했다. 먼저 연구팀은 유기열전소자의 성능에 영향을 미치는 네 가지 공정 변수(스핀 속도, 도핑 용액 농도, 도핑 시간, 열처리 온도)를 선정한 다음, 변수별로 네 가지 조건을 설정했다. 이 경우 모든 변수를 평가하기 위해서 최소 4의 4제곱, 즉 256가지 공정 조건의 열전소자를 제작하는 것이 전통적 방법이었다. 그러나 연구팀은 인공지능(AI) 기반 실험 설계법을 개발해 단 16개(4X4)의 열전소자만으로 유기열전소자 성능에 영향을 미치는 주요 공정 변수의 중요도를 도출하고 최적의 공정 조건을 확보할 수 있었다. 이처럼 반복적 실험을 최소화하면서도 유기열전소자의 최고 성능을 성공적으로 예측할 수 있는 머신러닝 기반 실험 설계법은 향후 소자의 성능 향상에 크게 기여할 뿐 아니라 소재 및 공정의 개발 방향도 제시하리라 전망된다. 이렇게 개발된 우수한 유기열전소자는 웨어러블 기기나 소형 전자소자의 전력원으로 널리 활용될 것으로 기대된다. 논문의 제 1저자인 정지현 연구원은 “이번 연구는 머신러닝 기반 기술을 통해 적은 횟수의 실험만으로도 최적의 열전 성능을 효율적으로 도출했다는 점에서 성공적인 AI 활용 사례”라며 “특히 전통적인 반복 실험 방식을 데이터 중심의 과학적 설계로 전환할 수 있음을 증명한 성과 역시 그 의미가 깊다”고 말했다. 연구를 지도한 곽정훈 교수는 “AI 기반 실험 계획법을 통해 연구 시간과 비용을 크게 절감했을 뿐만 아니라, 기존에는 탐구가 어려웠던 다차원 변수 간의 상호작용을 더욱 체계적으로 이해하게 됐다”고 밝혔다. 현재 서울대 광나노전자연구실을 이끌고 있는 곽정훈 교수는 앞으로 유기열전소자 개발을 비롯해 유기반도체를 이용한 다양한 전자소자 제작 공정과 성능 최적화에 관한 연구를 계속할 계획이다. 정지현 연구원은 유기열전소자의 추가적인 성능 향상을 목표로 관련 연구를 지속하고 있으며, 향후 폐열을 활용한 청정에너지 기술 발전에 필요한 공정 및 소자 설계의 최적화 연구에 매진할 예정이다.
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    2024-12-02
  • 건국대 정지혜 교수 및 학호용 교수팀, LHb 관련 우울증세 완화할 수 있는 메커니즘 규명
    건국대학교 정지혜 교수(생명과학특성학과)와 KU신경과학연구소 박호용 교수 연구팀이 측유상핵(외측고삐핵, Lateral Habenula, LHb)의 신경 활성을 조절해 우울증 증세를 완화할 수 있는 새로운 메커니즘을 규명했다고 밝혔다. 측유상핵은 뇌 내 시상상부의 작은 부위로, 감정 조절과 스트레스 반응에 중요한 역할을 한다. 정지혜 교수는 그동안 측유상핵의 전시냅스 과활성이 우울증 발병의 중요한 원인 중 하나일 수 있다고 제시해 왔다. 이번 연구에서는 측유상핵의 신경 활성이 일주기적 리듬을 따라 변동함을 확인했으며, 스트레스를 받으면 이 리듬이 사라지고 과도하게 강화된다는 사실을 밝혀냈다. 연구팀은 약리학적 전기생리학 분석을 통해 스트레스가 측유상핵의 MAPK/ERK 신호전달체계의 과활성화로 이어져 측유상핵 시냅스의 비정상적인 활성을 유발한다는 사실을 확인했다. MAPK/ERK 신호전달체계는 세포 내에서 신호를 전달하는 중요한 경로로, 세포 성장, 분화, 생존 및 스트레스 반응에 관여한다. 연구팀은 특히 스트레스에 의해 증가한 MAPK와 MAPKK (인산화 효소)의 활성을 억제하면 측유상핵의 일주기적 활성을 회복시킬 수 있을 뿐만 아니라 우울 행동까지 완화할 수 있다는 중요한 결과를 도출했다. 이번 연구는 건국대 생명과학특성학과 정지혜 교수가 교신저자, 건국대 KU신경과학연구소 박호용 교수가 주저자로 참여해 진행됐으며 한국연구재단 중견연구자지원사업과 세종펠로우십의 지원을 받아 수행했다.
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    2024-11-28
  • 사이버한국외대 “사이버대 최초 일반대학원 신규 설치 인가” 글로벌한국어학과와 AI & English학과 운영
    사이버한국외국어대학교(총장 장지호)는 “교육부로부터 사이버대학 최초로 일반대학원 신규 설치 인가를 통보받아 2025학년도 1학기에 석사과정 일반대학원을 개원한다”고 밝혔다. 사이버한국외대 일반대학원은 글로벌한국어학과와 AI & English학과 두 개의 전공으로 운영된다. 글로벌한국어학과는 한국어와 한국문화에 대한 세계인의 관심과 선호가 확대되고 국내외 한국어 학습자도 그에 비례해 증가하는 추세에 맞춰 글로벌 환경 속에서 더욱 유연하게 활동할 글로벌 한국언어문화 전문가를 양성한다. AI & English학과는 딥러닝 플랫폼, 챗봇, 텍스트 분석과 자연어 처리 등 AI의 사용이 보편화된 상황에서 한 걸음 더 나아갈 능력을 갖춘 언어데이터 분석 및 AI 활용 영어 콘텐츠 개발 전문인력을 양성하게 된다. 사이버한국외대 장지호 총장은 “올해로 개교 20주년을 맞은 우리 대학이 사이버대학 최초로 일반대학원 신규 설치 인가를 받았다는 것은 매우 고무적인 일”이라며 “더욱 질 높은 교육콘텐츠와 첨단 교육환경을 제공함으로써 미래를 선도하는 글로벌 전문가의 육성이라는 소명에 충실히 임하겠다”고 말했다. 한편 사이버한국외국어대학교는 서울시 동대문구 이문동 한국외국어대학교 안에 자리한 4년제 원격대학이다. 사이버한국외대는 국내 유일 외국어 특성화 사이버대학교로, 세계 3위 언어 교육 기관인 한국외대의 외국어 교육 노하우를 바탕으로 △체계적인 교육 과정 △최첨단 온라인 교육 환경 △학생 중심의 교육 서비스를 제공한다. 사이버한국외대 대학 과정에는 영어학부, 중국어학부, 일본어학부, 한국어학부, 스페인어학부, 베트남·인도네시아학부, 마케팅·경영학부, 지방 행정·의회 학부, 산업안전·주택관리학부, 다문화·심리상담학부, K뷰티학부 등 11개 학부와 아테나 교양학부가 있다. 대학원 과정에는 TESOL대학원과 2025년 개원하는 일반대학원이 있다.
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    2024-11-19
  • 서울대 정인호 교수 미국 금속·재료학회가 주관하는 상의 수상자로 선정
    서울대학교 공과대학은 재료공학부 정인호 교수가 미국 금속·재료학회(TMS)가 주관하는 ‘Sadoway Materials Innovation and Advocacy Award’의 2025년 수상자로 선정됐다고 밝혔다. 지속가능한 재료 공정에 기여한 미국 매사추세츠 공대(MIT) 재료화학공학과 교수 도널드 새도웨이(Donald R. Sadoway) 교수의 공로를 기리는 ‘Sadoway Materials Innovation and Advocacy Award’는 연구, 교육, 정책적 노력 등을 통해 재료과학 및 공학 분야, 특히 지속가능성(sustainability) 분야에서 혁신적 업적을 거둔 중견 연구자에게 수여하는 상이다. 정인호 교수는 재료 열역학 데이터베이스 개발과 교육을 통해 혁신적 재료개발 및 지속가능한 공정 개발에 기여한 공헌을 인정받아 본 상을 수상했다. 그간 정 교수는 금속 및 세라믹 재료의 열역학 데이터베이스 개발 및 이를 이용한 재료설계 및 공정 최적화, 철강제조 공정 설계 및 탄소중립 관련 공정 기술 개발 등을 주제로 연구를 수행해 온 바 있다. 시상식은 내년 3월 미국 라스베이거스에서 열리는 제154회 TMS 학술대회(TMS 2025 Annual Meeting)에서 개최될 예정이다. 정 교수는 “지난 20여 년 동안 재료 분야의 열역학 데이터베이스 개발에 매진하고, 이를 전 세계 재료분야 연구자들이 활용할 수 있게 교육 및 전파해 온 노력을 인정받은 데 대해 깊은 감사의 말씀을 드린다”며 “학계와 산업계에서 열역학 계산을 활용해 혁신적이고 지속가능한 재료 및 공정설계를 수행할 수 있도록 관련 연구 및 교육을 계속해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 2007년부터 2017년까지 캐나다 맥길대학교(McGill University) 광업 및 재료공학과에서 조교수와 부교수를 지낸 정 교수는 현재 서울대학교 재료공학부 교수로 재직 중이다. 또한 2009년부터 전 세계 14개 철강 관련 기업이 공동 지원하는 철강 컨소시엄(Steelmaking Consortium)의 과제 책임자를 맡아오고 있다.
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    2024-11-14
  • 세계 최상위 연구자에 포함된 한국의 연구자 수 작년 대비 12% 증가
    엘스비어는 세계 최상위 연구자에 포함된 한국의 연구자 수가 2023년 대비 12% 증가해 2024년 2364명으로, 2년 연속 두 자릿수 성장을 지속하고 있다고 밝혔다. 세계 최상위 2% 연구자 리스트는 색인/인용데이터베이스인 Scopus 기반 22개의 주요 주제, 174개의 세부 주제분야 별로 최소 5편 이상의 논문을 발표한 전 세계 연구자 중 백분위 2% 이상인 상위 10만 명의 연구자를 대상으로 1960년부터 2023년까지의 논문 피인용도에 따른 영향력을 분석(2024년 8월 1일 기준)해 최종 선정했다. 전세계 연구자 수는 작년 961만 명에서 1025만 명으로 7%, 리스트에 포함된 최상위 2% 연구자는 20만4643명에서 21만7097명으로 6% 증가했다. 한국의 최상위 2% 연구자는 2023년 2120명에서 2364명으로 244명이 늘어 12% 증가, 연구자 수 기준으로 전세계 15위에 올랐다. 미국이 8만4204명으로 가장 많고, 다음으로 영국(1만9648명), 독일(1만1527명) 순으로 나타나며, 중국은 1만 명이 넘어서며 4위에 자리했다. 2364명의 한국 연구자들은 18개 주제분야에 분포돼 있으며, 모든 분야에서 연구자 수가 증가했다. 가장 많은 연구자가 인에이블링 및 전략 기술(555명)에 포함됐으며, 다음으로 임상 의학(440명), 공학(341명), 화학(285명), 물리학 및 천문학(234명)이 뒤를 이었다. 연구자 수 증가가 가장 많았던 주제는 임상 의학으로 71명이 증가했다. 세계 최상위 2% 연구자가 가장 많이 포함된 기관은 서울대학교(323명)로 확인되며, 다음으로 KAIST(162명), 연세대학교(156명), 성균관대학교(145명), 고려대학교(117명) 순으로 나타났고, 상위 20개 대학 중 18대학의 연구자 수가 증가했다. 5위까지 순위는 작년과 동일하며, 23명이 증가한 울산대학교가 11위, 이화여자대학교(38명)가 2022년에 이어 상위 20개 대학에 다시 포함됐다. 이들 상위 20개 대학에 소속된 세계 최상위 2% 연구자 수는 총 1642명으로, 전체 2364명의 약 70%를 차지했다. 엘스비어 장현주 이사는 “한국의 상위 2% 연구자 수가 2년 연속 두 자릿수 성장을 하고 있다는 것은 한국 연구자의 연구 경쟁력이 강화되고 있다는 증거”라고 말하며 “연구자의 논문 인용 영향력을 높이기 위해 출판 전에는 국제, 산학, 다학제 협력을 전략적으로 검토하고, 출판 후에는 가시성을 높이기 위해 홍보하며, 인용 현황을 확인 및 관리하는 것이 필요하다”고 강조했다. 한편 엘스비어(Elsevier)는 과학 기술, 의학 분야 출판사이자 데이터 분석 기업이다. 9500여 명의 직원들이 170개 이상의 국가와 지역에서 전세계 연구자들에게 최상의 연구 솔루션을 제공하고 있다.
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    2024-11-13
  • 서울대 김성우 교수 IFEES 집행위원 선출 “인재 양성 국제협력 체계 구축할 것”
    서울대학교 공과대학은 공학전문대학원 김성우 교수가 2024년 ‘세계공학교육단체협의회’(International Federation of Engineering Education Societies, IFEES)의 2024년도 집행위원으로 선출됐다고 밝혔다. IFEES는 전 세계 공학교육 조직 관련 국제 단체다. 세계공과대학장협의회(GEDC), 미국공학교육협회(ASEE) 등 다양한 공학교육 조직들이 IFEES에 참여 중이다. 올해 선거에서는 한국공학교육학회(KSEE)를 대표하는 김성우 교수 외에도 전기전자공학자협회(IEEE), 미국공학인증제(ABET), 국제시스템엔지니어링협회(INCOSE), 호주공학교육협회(AAEE), 세계공학교육학생협의체(SPEED)를 각각 대표하는 후보 5명이 함께 집행위원으로 선출됐다. 김성우 교수의 IFEES 집행위원 선출은 한국의 우수한 공학교육이 전 세계에 걸쳐 국제적 영향력을 확대할 수 있는 중대한 전기를 마련했다는 점에서 괄목할 만한 성과로 평가받는다. 향후 김 교수는 IFEES의 글로벌 공학교육 정책 수립과 주요 의사결정에 참여하는 동시에 국제 협력을 통해 공학교육 발전을 주도하게 된다. 김 교수는 “수많은 공학 및 공학교육 조직을 대표하는 IFEES의 집행위원으로서 한국과 세계 공학교육 발전에 기여해야 할 책무를 맡게 돼 큰 책임감을 느낀다”고 선출 소감을 밝히며 “탄소중립, 고령화, 양극화, 디커플링, 과학기술윤리 문제처럼 국제적 핵심 도전 과제들을 해결할 공학 인재를 양성하는 국제협력 체계를 구축하겠다. 아울러 내년에 한국에서 열리는 ‘세계공학교육포럼 및 공과대학장 세계대회(WEEF&GEDC 2025)’를 성공적으로 개최하기 위한 국제 외교를 담당할 예정”이라고 밝혔다.
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    2024-11-01
  • 건국대 강학수 교수팀 답토마이신 항생제 고효율로 생산할 수 있는 미생물 균주 확보
    건국대학교 KU융합과학기술원 강학수 교수(의생명공학과) 연구팀이 합성생물학 기술을 활용해 답토마이신 항생제를 고순도, 고효율로 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다. 이 연구 결과는 한국연구재단의 중견연구자지원사업, 기초연구실지원사업, 레트로생합성 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행된 것으로 세계적 화학 저널인 ‘Journal of the American Chemical Society’ (JACS, IF=14.5)에 지난 28일 게재됐다. 답토마이신은 리포펩타이드 계열의 항생제로, 다제내성 슈퍼박테리아 감염증 치료에 중요한 역할을 하는 의약품이다. 그러나 기존의 산업 생산 방식에서는 불필요한 유도체가 생성되고, 지방산인 데카노익산을 추가로 공급해야 하는 등 비효율적인 과정이 존재했다. 이에 따라 고효율의 대량 생산 균주 개발이 필요하다는 요구가 증가해 왔다. 강 교수팀은 이번 연구를 통해 답토마이신 생산균주인 스트렙토마이세스 로제오스포로스의 유전체를 엔지니어링하고, 지방산 대사 경로를 리프로그래밍해 고순도 및 고효율의 생산 균주를 확보했다. 이 균주는 기존 야생형 균주에 비해 약 2200% 향상된 생산 수율을 자랑하며, 배양 과정에서 데카노익산의 공급이 필요 없어 경제적이고 친환경적인 생산 공정을 가능하게 할 것으로 기대된다. 이는 합성생물학 플랫폼을 통해 미생물 유래 의약품 생산의 가능성을 극대화한 사례로, 향후 원료 의약품 산업에서의 응용 가능성을 보여준다.
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    2024-10-31
  • 서울대 유경민 학생의 투명 전극 연구, ACerS 주관 알프레드 쿠퍼 장학상 수상
    서울대학교 공과대학은 재료공학부 유경민 학생(22학번, 20)이 투명 전극 연구의 학문적 우수성을 인정받아 세라믹 분야에서 권위 있는 학회인 미국 세라믹학회(American Ceramic Society, ACerS)가 주관하는 학부생 논문 공모전에서 ‘알프레드 쿠퍼 장학상(Alfred R. Cooper Scholars Award)’을 수상했다고 밝혔다. 알프레드 쿠퍼 장학상은 유리 및 광학 소재 분야에서 연구 성과가 탁월한 학부생을 격려하기 위해 제정된 상이다. 수상자에게는 500달러의 상금과 상패가 수여되며, 매년 미국에서 개최되는 재료공학 분야 컨퍼런스인 ‘미국재료학회(Materials Science & Technology, MS&T)’에서 자신의 연구 성과를 구두 발표할 기회를 얻는다. 이번 수상을 통해 우수 논문으로 선정된 유경민 학생의 연구 논문은 재료공학 분야의 SCIE급 상위 10%에 해당하는 국제 학술지 ‘저널 오브 올로이스 앤 컴파운즈(Journal of Alloys and Compounds)’에 게재됐다. 재료공학부 정인호 교수 연구실에서 인턴십 과정을 밟은 유경민 학생은 최운오 박사과정생과 함께 투명 전극 연구를 진행한 바 있다. 투명 전극이란 투명하면서도 전류가 잘 흐르는 재료를 말하며, 이러한 특성 때문에 태양 전지, 터치스크린 등에 사용된다. 유경민 학생은 투명 전극에 주로 사용되는 산화 인듐(indium oxide, In2O3)에 산화 주석(tin oxide, SnO2)과 산화 아연(zinc oxide, ZnO)이 추가된 물질이 1400℃ 이상의 고온에서 어떤 거동을 보이는지 연구했다. 그 결과, 지금까지 보고된 적 없는 인듐(In), 주석(Sn), 아연(Zn)의 혼합 산화물(In2Sn2Zn2O9)을 발견하는 성과를 거뒀을 뿐 아니라 해당 물질의 정확한 조성, 결정 구조, 생성 온도를 분석하는 연구도 수행했다. 학부생 신분임에도 주도적으로 연구를 진행해 우수한 성과를 거둔 유경민 학생은 “연구를 지도해주신 정인호 교수님, 함께 논문 작업에 참여하신 최운오 선배님에게 감사드린다”고 인사를 전하며 “다른 학부생들도 인턴십에 참여해 연구의 전 과정을 직접 체험해보면 진로 선택과 연구 역량 함양에 있어서 큰 도움이 될 것”이라고 밝혔다.
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    2024-10-29
  • 서울대 장호원 교수팀 초저전력 인공지능 연산 뉴로모픽 하드웨어 개발
    서울대학교 공과대학은 재료공학부 장호원 교수팀이 초저전력으로 인공지능 연산을 수행할 수 있는 뉴로모픽(Neuromorphic) 하드웨어를 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 기존의 지능형 반도체 소재 및 소자가 지닌 근원적 문제의 해결책을 제시하고 어레이 수준의 기술화 가능성을 시사한 점을 국제적으로 인정받아 지난 18일 다학제 분야 최고 수준 저널인 ‘네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)’(IF: 38.1)에 발표됐다. 현재 사물 인터넷, 사용자 데이터 분석, 생성형 AI, 거대언어모델(LLM), 자율 주행 등 다양한 분야에서 빅데이터 처리를 위해 막대한 전력이 병렬연산 기반의 컴퓨팅에 소요된다. 그런데 병렬연산에 쓰이는 기존 CMOS 실리콘 반도체 기반 컴퓨팅은 에너지 소모, 메모리 및 프로세서의 속도 저감, 고집적 공정의 물리적 한계 등의 문제점을 안고 있다. 이로 인해 인공지능이 우리의 삶을 윤택하게 해주는 한편으로는 에너지 및 탄소 배출 문제를 낳고 있는 상황이다. 이 난제를 해결하려면 기존의 디지털 기반 폰노이만 구조(Von Neumann architecture) 컴퓨팅의 한계를 극복할 필요가 있다. 따라서 인간 뇌의 작동 원리를 모사한 차세대 지능형 반도체 기반 뉴로모픽 하드웨어의 개발이 시급한 과제로 부상 중이다. 인간의 뇌는 대략 1000억 개의 뉴런과 이들이 서로 연결된 1000조 개의 시냅스로 구성돼 있는데, 시냅스는 전기적 신호를 통해 이온 이동을 유도해 상호 연관 정보를 시냅스 가중치로 저장함으로써 기억, 연산, 추론 등을 수행하는 지성 활동의 기본 단위다. 이러한 두뇌의 시냅스 작동 방식을 모사한 지능형 반도체 기반 뉴로모픽 하드웨어는 입력 신호의 이력에 따라 아날로그 다중저항 상태를 저장해 그 가중치를 연산에 활용하는 비휘발성 멤리스터(Memristor) 소자에 기반을 두고 있다. 이 멤리스터 소자에 적용 가능한 소재로 많이 연구된 비정질 금속 산화물은 전도성 필라멘트를 기반으로 구동돼 특정 부분에서만 전하가 축적되기 때문에 시냅스 가중치 조절이 비대칭, 비선형적으로 이뤄질 수밖에 없다. 따라서 병렬 연산의 부정확성이 크고 에너지 효율성이 낮다는 치명적 한계가 있었다. 이에 문제의식을 발전시킨 김승주 박사와 장호원 교수는 최근 차세대 태양전지 및 LED 소재로 주목받던 할라이드 페로브스카이트 소재가 높은 이온 이동도를 가진다는 특성에 착안해, 유·무기 하이브리드 소재 설계를 기반으로 뉴로모픽 소자를 개발하는 연구에 집중했다. 그 결과 연구팀은 첨단 공정으로 설계된 새로운 이차원 페로브스카이트 소재에서 이온이 반도체 표면 전면에 균일하게 분포할 수 있다는 사실을 발견할 수 있었다. 이를 통해 기존 지능형 반도체에서는 실현 불가능했던 초선형적이고 대칭적인 시냅스 가중치 조절을 성공적으로 구현했다. 이 기전은 연구에 함께한 포항공과대학교 연구팀이 제일원리 계산을 통해 이론적으로 증명했다. 그리고 개발된 소자의 성능을 활용해 하드웨어에서 인공지능 연산의 높은 정확도를 평가한 결과, MNIST와 CIFAR와 같은 작은 데이터뿐만 아니라 고해상도 이미지인 이미지넷(ImageNET) 데이터에서도 이론적 한계값과 0.08% 이내의 매우 적은 오차로 추론이 가능함을 확인했다. 더 나아가 단일 소자뿐만 아니라 어레이 수준에서도 초저전력으로 인공지능 연산을 가속할 수 있다는 사실을 미국 서던캘리포니아대학교(USC, University of Southern California)와의 공동 연구를 통해 입증했다. 지능형 반도체 소재 및 소자의 에너지 효율성을 크게 향상시킨 이번 연구는 앞으로 인공지능 연산의 전반적인 에너지 소모를 줄이는데 크게 기여할 수 있다. 또한 초선형적이고 대칭적인 시냅스 가중치 조절을 통해 인공지능 연산의 정확도를 획기적으로 높이는 동시에 자율주행, 의료 진단 등 다양한 분야에서 응용이 가능할 것으로 기대된다. 더불어 향후 차세대 인공지능 하드웨어 기술의 발전은 물론이고 관련 반도체 산업의 혁신도 촉진할 것으로 전망된다. 이번 연구에서 개발한 기술은 3년 전 김승주 박사와 장호원 교수가 재료 분야 최고 수준 저널인 ‘머티리얼즈 투데이(Materials Today)’(IF: 21.1)에 실린 주목할 만한 논문(Highlighted Paper)에서 발표한 기술을 한층 더 업그레이드한 기술로, 현재 국내 및 미국 특허 등록을 위한 심사가 진행 중이다. 연구를 지도한 장호원 교수는 “이번 연구는 차세대 지능형 반도체 소자의 근원적 문제를 해결할 수 있는 중요한 기초 자료를 제공하는 성과를 거뒀다”며 “특히 고성능의 뉴로모픽 하드웨어를 개발하기 위해서는 인공 시냅스 소재 내에 국소화된 필라멘트를 만드는 것보다 소재 전면에 균일한 이온 이동을 유도하는 것이 중요하다는 사실을 제시했다는 점에서 매우 의미가 깊다”고 밝혔다. 논문의 제1 저자로서 본 연구를 주도한 김승주 박사는 서울대학교 재료공학부에서 학사, 석사, 박사를 졸업한 후 서던캘리포니아대학교(USC, University of Southern California) 전기컴퓨터공학부에서 박사후연구원으로 재직 중이다. 박사과정 중 개발한 소재 기술을 어레이 수준으로 확장시키기 위해 해당 분야 최고 수준의 연구실이 있는 서던캘리포니아대의 방문연구원으로 파견을 가서 국제적 공동 연구를 수행한 후 박사후연구원까지 연계하며 연구의 완성도를 높였다. 현재 미 공군연구소 및 미국 반도체 회사들과의 협업 하에 우주, 항공 분야에서 활용할 수 있는 극한조건 지능형 반도체 개발 연구를 담당하고 있다.
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    2024-10-21
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