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‘2026 교육혁신의 날’ 개최...황보제민 교수 ‘임형규 대상’ 수상
우리 대학은 19일 대전 본원 학술문화관(E9) 정근모콘퍼런스홀에서 ‘2026 KAIST 교육혁신의 날’을 개최했다.
올해로 8회째를 맞는 이번 행사는 교육혁신에 기여한 교원을 포상하고 우수 사례를 학내외에 공유함으로써 혁신의 가치를 확산하기 위해 마련된다. 본 행사는 임형규 전 KAIST 동문회장이 기탁한 발전기금을 바탕으로 운영됐다.
이번 행사에서는 KAIST 핵심 가치인 창의·도전·배려 정신을 바탕으로 융합 교육에 기여한 교원에게 수여하는 ‘임형규 링크제네시스 베스트 티쳐 어워드(LINKGENESIS Best Teacher Award) 대상’을 황보제민 교수(기계공학과)가 수상한다. 임형규 우수상은 김성민 교수(전기및전자공학부), 김현욱 교수(생명화학공학과), 최윤재 교수(김재철AI대학원)가 받았다.
황보제민 교수는 사족보행 로봇의 마라톤 완주를 통해 로봇 기술의 한계를 확장하고, 변형 지형에서도 고속 보행이 가능한 강화학습 기반 제어 알고리즘을 개발해 로봇공학 분야 발전에 기여해 왔다. 또한 동역학의 시각화와 실습 중심 교육을 통해 미래 인재 양성에 힘써왔으며, 연구와 교육의 선순환에 기여한 공로를 인정받아 이번 공모전의 최고 영예인 ‘임형규 대상’ 수상자로 선정됐다.
학습자 중심의 창의적 수업 방식과 효과적인 교수법을 개발한 교원에게 수여하는 ‘교수학습혁신상’ 대상은 신동혁 교수(항공우주공학과)가 수상한다. 교수학습혁신 우수상은 이상호 교수(디지털인문사회과학부)가, 팀 부문은 신병하·오지훈·홍승범·강성훈 교수(이상 신소재공학과)가 선정됐다.
또한 학생들의 자율적 성장을 이끈 ‘KAIST 교육자상’은 김재훈 교수(생명과학과), 이필승 교수(기계공학과)가 수상한다. 이와 함께 지난 2월 개교기념식에서 시상한 김형수 교수(창의강의대상), 박범순 교수(우수강의대상)의 교육 성과도 함께 소개됐다.
교육 경쟁력 강화와 국제화에 기여한 공로로 권순식 교수(수리과학과) 등 12명은 ‘KAIST 교육혁신상’을, 김미선·홀리 왕(Holly Wang) 교수(디지털인문사회과학부)는 ‘KAIST 교육혁신 공로상’을 각각 수상했다.
이날 행사에서는 황보제민 교수, 이필승 교수, 김형수 교수, 박범순 교수가 특별 강연자로 나서 실제 교육 현장에 적용한 혁신 사례와 노하우를 공유했다. 더불어 ‘2026 KAIST AI Future Challenge’에서 우수한 성과를 거둔 학생들에 대한 시상과 아이디어 발표 세션도 진행돼 학생과 교원이 함께하는 소통의 장이 마련됐다.
이광형 총장은 “산업과 사회 구조가 재편되는 AI 전환(AX) 시대에는 이를 선도할 인재 양성이 대학의 핵심 과제”라며 “KAIST는 학생들이 스스로 문제를 정의하고 해결하는 역량을 갖추도록 ‘질문하고 도전하는 교육’을 지속해 나가고 있다”고 말했다. 이어 “이번 행사가 현장의 우수 사례를 공유함으로써 교육혁신 문화가 대학 전반으로 확산되고, 실질적인 산업 연계로 이어지는 계기가 되기를 기대한다”고 밝혔다.
2026.05.19
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‘2026 리서치데이’ 연구대상에 명현 교수 선정
우리대학은 28일 오전 10시부터 대전 본원 학술문화관 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2026년 KAIST 리서치데이(Research Day)’를 개최했다.
‘리서치데이’는 우수 연구자를 포상해 노고를 격려하고, 선정된 우수 연구 성과를 소개해 연구개발(R&D) 정보를 교류하는 자리로 2016년부터 매년 개최하는 교내 연구자들의 축제이다.
특히 올해는 연구자들의 연구 격려와 연구 몰입 환경 조성을 위해 연구상 부문 수상자를 기존 2명에서 4명으로, 특별연구상 수상자를 1명에서 2명으로 포상규모를 확대했다.
이날 행사에서는 최고 연구상인 연구대상 수상자로 선정된 명현 교수(전기및전자공학부)가 ‘공간 AI 기반 로봇 자율 보행’을 주제로 기념 강연을 진행했다.
명현 교수는 공간 AI 기반의 독자적인 로봇 자율 이동 기술을 개발하여 다양한 로봇 플랫폼에 적용하였고, 최근 창업 기업을 통해 상용화도 추진하고 있다. 2008년 KAIST 부임 이후 자율 이동 로봇 기술 연구에 매진해 왔으며, 주행로봇·보행로봇·드론 등 다양한 로봇 플랫폼에 적용하였다. 또한, 각종 국제 대회에서의 수상을 통해 기술력을 입증해 왔다.
명 교수는 “지난 17년간 로봇공학의 핵심 기술 분야인 공간 AI 및 자율 이동 기술 연구에 집중하며, 산학 협력과 창업 기업을 통해 국내 이동 로봇 기술 자립화에 기여할 수 있었다”며 “우수한 연구인력을 양성할 기회를 갖게 되어서 감사하고 기쁘다.”라고 수상 소감을 밝혔다.
이 밖에도 한재흥(항공우주공학과), 조병관(공학생물학대학원), 시어링 조셉(전산학부), 이현주(생명화학공학과) 교수가 연구상 수상자로 선정됐다.특별연구상은 김선창(공학생물학대학원), 조우영(전기및전자공학부) 교수가 받으며, 김재경 교수(수리과학과)는 이노베이션상 수상자로 선정됐다.
또한, 조힘찬(신소재공학과)·이정용(전기및전자공학부) 교수는 한 팀으로 융합연구상을 수상한다. 국제공동연구상에는 송지준 교수(생명과학과), QAIST 창의도전연구상 수상자에는 김봉진 교수(전기및전자공학부)가 선정됐다.
아울러 학문적·사회적·경제적 성과가 탁월하고 국가 전략기술분야에서 우수한 성과를 창출한 ‘2025년 KAIST 대표 연구성과 10선’과 ‘KAIST 14대 미래선도기술’에 대한 시상도 진행됐다.
이광형 총장은 “오늘 리서치데이는 도전적이고 혁신적인 아이디어를 공유하고, 우수 연구자들의 성과를 축하하는 뜻깊은 자리이다. 최초·최고의 연구를 지향하는 KAIST는 앞으로도 연구를 바탕으로 국가와 인류사회 발전에 기여하고 글로벌 과학기술을 선도하는 기관으로 도약해 나가겠다.”라고 밝혔다.
2026.04.28
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‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다.
*낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리
우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다.
*3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(2차원) 배열한 데 비해, 데이터를 저장하는 반도체 셀을 위로 층층이 쌓아 더 많은 정보를 저장할 수 있도록 만든 메모리 기술
이번 연구는 데이터를 쓰고 지우는 과정에서 발생하는 고질적인 속도 저하와 신뢰성 문제를 신소재인 ‘붕소 산질화물(Boron Oxynitride, 이하 BON)’을 통해 해결했다는 점에서 큰 의미가 있다.
반도체 메모리에서 데이터가 드나드는 통로인 터널링층(Tunneling Layer)은 그동안 성능과 안정성이라는 두 마리 토끼를 잡는 데 어려움을 겪어왔다. 터널링층은 메모리 셀 내부에서 전자가 이동하는 매우 얇은 통로 역할을 하는 절연층이다.
하지만 기존 소재에서는 성능과 안정성을 동시에 확보하기 어려운 구조적 한계가 있었다. 기존 소재인 실리콘 산질화물(SiON)은 데이터를 지우기 위해 통로를 넓히면 저장된 데이터가 밖으로 새 나가고, 반대로 입구를 좁히면 데이터 삭제 속도가 너무 느려지는 ‘트레이드오프(Trade-off)’현상이 발생했기 때문이다.
이는 메모리 셀 하나에 5비트 정보를 저장하는 차세대 펜타 레벨 셀(Penta-Level Cell, PLC) 기술 구현의 가장 큰 걸림돌이었다. PLC는 하나의 메모리 셀에서 32단계의 전압 상태를 구분해 데이터를 저장하는 방식으로, 같은 크기의 메모리에서도 더 많은 정보를 저장할 수 있게 한다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 실리콘 기반 소재에서 벗어나 완전히 새로운 소재인 BON을 터널링층에 적용했다. 이 소재는 전하의 종류에 따라 문턱 높이가 달라지는 독특한 물리적 특성을 가지고 있다.
연구팀은 이를 활용해 데이터를 지울 때 필요한 전하(정공, hole)는 쉽게 통과시키고, 저장된 데이터를 의미하는 전자(electron)는 밖으로 새어나가지 못하도록 막는‘비대칭 에너지 장벽’구조를 설계했다.
비대칭 에너지 장벽은 전하가 이동할 때 넘어야 하는 에너지 장벽의 높이가 전하의 종류에 따라 서로 다르게 형성되는 구조를 의미한다. 이를 통해 데이터를 지울 때는 전하가 쉽게 이동하도록 하면서도, 저장된 데이터인 전자가 외부로 누설되는 것을 효과적으로 막을 수 있다. 이는 마치 들어올 때는 잘 열리고 나갈 때는 굳게 닫히는 ‘스마트 출입문’을 반도체 안에 구현한 것과 같은 원리다.
실제 실험 결과, BON 터널링층을 적용한 소자는 기존 대비 데이터 삭제 속도가 최대 23배나 향상되었으며, 수만 번의 반복 사용 후에도 성능 저하가 거의 없는 탁월한 내구성을 보였다. 특히 32개의 미세한 전압 상태를 구분해야 하는 초고난도 펜타 레벨 셀 동작에서도 소자 간 데이터 분포를 3배 이상 정밀하게 제어하는 데 성공했다.
이는 논문 수준의 연구를 넘어 실제 반도체 양산 공정에 즉시 적용 가능한 수준이라는 학계와 산업계의 평가다.
조병진 교수는 “이번 연구는 차세대 초고용량 메모리 제조에 바로 적용할 수 있는 독창적인 기술”이라며 “반도체 강국인 대한민국의 기술 초격차를 유지하는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
기및전자공학부 강대현 석박사통합과정생이 제1저자로 주도한 이번 연구는 반도체 분야 최고 권위 학술대회인 지난 12월 9일 ‘국제전자소자학회(IEDM)’에서 발표되어 세계적인 주목을 받았으며, 삼성전자가 주최한 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 대학 부문 전체 1위인 ‘대상’을 수상하며 AI 분야가 강세였던 역대 수상 기조 속에서 전통 반도체 소자 분야 연구로 대상을 거머쥐는 쾌거를 이루었다.
※ 논문명: Bandgap-Engineered Boron Oxynitride Tunneling Layer for Reliable PLC operation of 3D V-NAND Flash Memory Devices, DOI : https://doi.org/10.1109/IEDM50572.2025.11353681
한편, 이번 연구는 과기정통부의 국가반도체연구실지원 핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다.
2026.03.20
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제32회 삼성휴먼테크논문대상 대학부문 대상 포함 14명 수상
삼성전자가 신진 연구자를 발굴하고 육성하기 위해 진행한 삼성휴먼테크논문대상에서 대상을 수상한 우리대학 강대현 학생을 비롯해, 우리 대학 학생 14명이 수상하는 쾌거를 이루었다.
11일 서울 서초구 삼성전자 서초사옥에서 시상식이 열린 제32회 삼성휴먼테크논문대상 삼성휴먼테크논문대상은 국내에서 유일하게 대학 및 대학원생뿐 아니라 고교생까지 참여할 수 있는 논문 경진 대회다.
대학 부문에서는 우리대학 전기및전자공학부 강대현 석박사 통합과정생(지도교수 조병진)이 기존 낸드플래시 한계를 보완할 수 있는 새로운 소재를 제안한 연구로 대상을 수상했다.
강대현 학생은 ‘플래시 메모리 터널링층 내 적용된 붕소 옥시나이트라이드(BON) 소재의 밴드갭 엔지니어링 연구’로 수상했다. 낸드플래시 메모리는 전자를 저장층에 보관하며 데이터를 저장하는데, 이때 전자가 드나드는 출입문이 터널링층이다.
그는 “BON은 비대칭적으로 설계된 출입문”이라고 설명했다. 데이터를 지울 때는 전하가 잘 들어올 수 있게 해주고, 데이터를 저장할 때는 새어나가지 않게 잘 막히는 방향성을 갖는 것이 BON이 가진 가장 큰 특징이다. 이러한 비대칭적인 에너지 장벽 덕분에, 속도와 신뢰성이 서로 충돌하던 기존의 한계를 한 번에 완화할 수 있게 된다. 기존 공정이나 셀 구조의 큰 변화 없이 새로운 소재와 밴드 구조 설계를 통해 플래시 메모리 성능과 신뢰성을 개선했다는 점에서 의미를 갖는다.
금상은 전기및전자공학부 박유성, 인공지능반도체대학원 윤지언, 기계공학과 고주희, 신소재공학과 박창현 학생 등 4명이 수상의 영예를 안았다.
은상에는 AI대학원 김제민, 인공지능반도체대학원 홍성연, 기계공학과 김성재, 전기및전자공학부 이상호, 바이오및뇌공학과 차영길 학생이 수상했다.
또한, 동상은 항공우주공학과 김경수, 전기및전자공학부 김동혁, 생명과학과 고대력 학생이 수상했고 장려상은 전기및전자공학부 김민석 학생이 수상했다.
대회는 올해로 32주년을 맞는 권위있는 시상식이며, 역대 제출된 논문 수는 총 4만4171편이다. 시상 받은 논문은 3192편에 달한다. 올해 초록 접수는 총 3172건으로, 이 중 511편이 초록 심사를 통과했다. 치열한 경쟁 속에서 엄격한 심사를 거쳐 최종 120편이 수상작으로 이름을 올렸다.
2026.02.20
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기계공학과 고주희 박사과정, 제32회 삼성휴먼테크논문대상에서 금상 수상
우리대학 기계공학과 고주희 박사과정(지도교수: 이정철)이 최근 삼성전자 주최로 열린 ‘제32회 삼성휴먼테크논문대상’ Mechanical Engineering 분과에서 2월 11일 금상을 수상하였다.
삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 분야의 주역이 될 젊고 우수한 과학자를 발굴하기 위해 1994년부터 시행 중이며 과학기술정보통신부와 중앙일보가 후원하고 있다. 이번 제32회 대회에는 에너지 및 환경, 회로설계, 신호처리, 네트워크, 기계공학, 재료과학, 기초과학, 생명과학 등 10개 분야 총 3172 편의 논문이 접수됐다.
고주희 박사과정은 하나의 센서 플랫폼에서 액체의 밀도·점도·열물성 등을 동시에 정밀 측정할 수 있는 멀티모달 계측 기술을 제안해 연구 성과를 인정받았다.(논문 제목: 가열전극 통합된 마이크로채널 공진기 기반 액상 시료 특성화를 위한 하이퍼 멀티모달 계측)
본 연구는 소량 액체의 물성을 보다 정확하고 효율적으로 분석할 수 있는 기술로, 바이오·화학 센서 및 정밀 계측 분야 등 다양한 응용 가능성이 기대된다.
2026.02.19
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GPU 덜쓰고 챗GPT 쓴다..카카오 AI 육성 프로젝트 대상 수상
지금의 챗GPT 등 대규모 언어모델(LLM) 서비스는 대부분 고가의 GPU 서버에 의존해 운영되고 있다. 이러한 구조는 서비스 규모가 커질수록 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 한계를 안고 있다. 우리 대학 연구진이 이러한 문제를 해결할 수 있는 차세대 AI 인프라 기술을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 박종세 교수를 중심으로 한 애니브릿지(AnyBridge) AI 팀이 GPU에만 의존하지 않고, 다양한 AI 가속기를 통합해 LLM을 효율적으로 서비스할 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 수상했다.
이번 프로젝트는 카카오와 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원이 공동으로 추진한 산학 협력 프로그램으로, AI 기술을 기반으로 한 예비 창업팀들의 기술력과 사업성을 종합적으로 평가해 우수 팀을 선발했다. 대상 팀에는 총 2,000만 원의 상금과 함께 최대 3,500만 원 규모의 카카오클라우드 크레딧이 제공된다.
애니브릿지 AI는 KAIST 전산학부 박종세 교수(대표)를 중심으로 권영진 교수, 허재혁 교수가 함께 참여한 기술 창업팀으로, AI 시스템과 컴퓨터 아키텍처 분야에서 축적한 연구 성과를 바탕으로 실제 산업 현장에서 활용 가능한 기술 개발을 목표로 하고 있다. 또한 미국 실리콘밸리 AI 반도체 시스템 스타트업 삼바노바(SambaNova)의 공동창업자이자 스탠포드대 교수인 쿤레 올루코툰(Kunle Olukotun) 교수가 자문위원으로 참여해, 글로벌 시장을 염두에 둔 기술 및 사업 확장을 함께 추진하고 있다.
애니브릿지 팀은 현재 대부분의 LLM 서비스가 고가의 GPU 인프라에 의존하고 있어, 서비스 규모가 확대될수록 운영 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 구조적 한계를 안고 있다는 점에 주목했다. 연구진은 이러한 문제의 근본 원인이 특정 하드웨어 성능이 아니라, GPU 뿐만 아니라 NPU(AI 계산에 특화된 반도체), PIM(메모리 안에서 AI 연산을 처리하는 차세대 반도체) 등 다양한 AI 가속기를 효율적으로 연결·운용할 수 있는 시스템 소프트웨어 계층의 부재에 있다고 분석했다.
이에 애니브릿지 팀은 가속기 종류와 관계없이 동일한 인터페이스와 런타임 환경에서 LLM을 서비스할 수 있는 통합 소프트웨어 스택을 제안했다. 특히 GPU 중심으로 고착화된 기존 LLM 서빙 구조의 한계를 지적하고, 여러 종류의 AI 가속기를 하나의 시스템에서 함께 활용할 수 있는 ‘멀티 가속기 LLM 서빙 런타임 소프트웨어’를 핵심 기술로 제시해 높은 평가를 받았다.
이 기술을 통해 특정 벤더나 하드웨어에 종속되지 않으면서도, 작업 특성에 따라 가장 적합한 AI 가속기를 선택·조합할 수 있는 유연한 AI 인프라 구조 구현이 가능하다. 이는 LLM 서비스의 비용과 전력 소모를 줄이고, 확장성을 크게 높일 수 있는 장점으로 평가된다.
또한 애니브릿지 팀은 다년간 축적한 LLM 서빙 시스템 시뮬레이션 연구를 바탕으로, 실제 대규모 인프라를 구축하지 않고도 다양한 하드웨어·소프트웨어 설계 조합을 사전에 검증할 수 있는 연구 기반을 갖추고 있다. 이러한 점은 기술의 완성도와 산업적 실현 가능성을 동시에 보여줬다는 평가를 받았다.
박종세 KAIST 전산학부 교수는 “이번 수상은 GPU 중심 AI 인프라의 한계를 넘어, 다양한 AI 가속기를 통합하는 시스템 소프트웨어의 필요성을 인정받은 결과”라며 “연구 성과를 산업 현장과 창업으로 확장할 수 있었다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 이어 “산업 파트너들과의 협력을 통해 차세대 LLM 서빙 인프라 핵심 기술로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
이번 수상은 KAIST의 연구 성과가 논문을 넘어 차세대 AI 인프라 기술과 창업으로 이어지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 애니브릿지 AI 팀은 향후 카카오 및 관련 산업 파트너들과의 협력을 통해 기술 고도화와 실증을 진행하고, 차세대 AI 인프라 소프트웨어 분야의 핵심 기술로 발전시켜 나갈 계획이다.
2026.01.30
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경영대학 MBA 학생팀, 대한민국 MBA 경영사례분석대회 대상·우수상 석권
우리 대학 MBA 이은상, 김유리, 차재영, 박아름 학생으로 구성된 ‘404 Found’팀이 ‘2025 대한민국 MBA 경영사례분석대회’ 교육부장관상(대상)을 수상했다.
‘대한민국 MBA 경영사례분석대회’는 전국 MBA 및 경영대학원생을 대상으로 머니투데이방송과 연세대학교 경영전문대학원이 공동 주최하는 MBA 경진대회로, 올해로 17회를 맞았다. 올해 대회는 현대자동차가 주제 제시 기업으로 참여해 글로벌 시장에서의 경쟁력 강화와 디지털 전환이라는 화두를 다뤘다.
치열한 예선을 거쳐 본선에 진출한 9개 팀 중 우리 대학의 3개 팀(404 Found, F2M2, K-E Fusion)이 포함돼, ‘404 Found’팀이 대상, 나머지 두 팀이 우수상을 차지하는 쾌거를 거두었다.
대상을 수상한 ‘404 Found’ 팀은 ‘현대자동차 Next Transformation: 데이터∙조직∙운영을 연결하는 SDV 혁신 프레임’이라는 주제로 사례 분석을 수행했다. 팀은 SDV(Software Defined Vehicle) 전환이 본격화하는 현 시점에서 현대자동차가 취해야 하는 전략에 주목해, 차량 운영체제(OS) 중심의 소프트웨어 플랫폼 역량을 기준으로 핵심 성공 요인을 도출하고 글로벌 경쟁사와 현대자동차의 전략적 차이점을 비교 분석했다. 이를 바탕으로 우선 추진과제와 구체적인 실행 방안을 제안해 높은 평가를 받았다.
‘404 Found’ 팀은 “기말고사 기간과 대회 준비가 겹쳐 쉽지 않은 과정이었지만, 팀원 모두가 끝까지 최선을 다한 결과 좋은 성과를 얻을 수 있었다”라며 “준비 과정에서 많은 조언과 응원을 보내주신 교수님들과 선배님들께 이번 수상을 통해 작은 보답을 드릴 수 있어 더욱 뜻깊다”라고 소감을 밝혔다.
2026.01.15
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KAIST·POSTECH 창업팀 ‘스냅스케일’, 정주영 창업경진대회 대상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 서재영 학생이 포함된 (주)스냅스케일팀이 우리나라 민간 최대 규모의 창업 경진대회인 정주영 창업경진대회에서 최고상인 대상을 수상했다.
지난달 29일, KAIST 전기및전자공학부 서재영 학생과 POSTECH 컴퓨터공학과 김상윤·송동기 학생이 함께 창업한 기업 ㈜스냅스케일(SnapScale)은 아산나눔재단이 주최한 ‘2025 정주영 창업경진대회’ 예비창업 트랙에서 최종 대상을 차지했다.
스냅스케일이 개발한 ‘Simula.ai’는 플랜트(공장 설비)나 건설 프로젝트의 복잡한 설계 과정을 인공지능이 대신해주는 기술이다.
지금까지는 사람이 일일이 해야 했던 설계 문서 작성과 절차 검토를 AI가 자동으로 처리할 수 있도록 해, 시간과 비용을 크게 줄일 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다.
특히 이번 프로젝트에서 서재영 학생의 역할이 컸다. 그는 AI가 산업 데이터를 이해할 수 있도록 데이터 구조를 설계하고, 설계 정보를 체계적으로 정리하는 기반 시스템을 구축했다.
서재영 학생은 “산업 데이터를 AI가 이해하도록 만드는 과정에 많은 도전이 있었지만, 팀원들과 함께 해결하며 의미 있는 경험을 쌓을 수 있었다”고 소감을 전했다.
한편, 정주영 창업경진대회 데모데이는 약 6개월간의 창업 육성 과정을 거친 스타트업 가운데 결선에 오른 팀들이 무대에 서는 자리로, 총 4개 트랙 23개 팀이 경합을 펼쳤다. 부문별 대상에는 ▲‘펄스애드’(글로벌 트랙) ▲‘하이드로엑스팬드’(기후테크 트랙) ▲‘여명거리’(다양성 트랙) ▲‘스냅스케일’(예비창업 트랙)이 선정됐다.
총 상금 약 3억7000만 원 규모의 이번 대회에서 스냅스케일은 예비창업 트랙 최고상(상금 2천만원)을 수상하며, 기술 혁신성과 시장 가능성을 동시에 입증했다.
2025.11.11
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생명과학과 이흥규 교수, 대한면역학회 학술대상 수상
우리 대학 생명과학과 이흥규 교수가 대한면역학회 주최 KAI2025 국제학술대회에서 학술대상(Grand Achievement Award)을 수상했다.
이흥규 교수는 치료가 어려운 뇌종양의 면역세포 작용 기전을 규명하고, 면역관문억제제의 치료 효능을 향상시킬 수 있는 새로운 면역 타깃 전략을 제시해 왔다. 특히, 식이 변화에 따른 장내 미생물 구성의 변화가 뇌종양의 면역 조절에 미치는 영향을 규명하여, 장–면역–뇌(Gut–Immune–Brain) 축(axis)이라는 새로운 개념적 기전을 제시함으로써 국내외 학계의 주목을 받았다.
또한 이 교수는 면역관문치료제의 효과를 극대화할 수 있는 면역세포 조절 메커니즘을 밝혀냄으로써, 차세대 뇌종양 면역치료제 개발의 새로운 방향을 제시했다는 평가를 받았다.
이 교수는 이번 학술대상 상금 3천만 원 전액을 대한면역학회에 기부하며, 이를 면역학 분야 우수 박사학위논문상 신설에 사용해 학문 후속세대 양성에 기여할 뜻을 밝혔다.
이흥규 교수는 수상 소감에서 “이번 수상은 저 개인의 성취라기보다 함께 연구해 온 학생들과 동료 연구자들이 만들어낸 결실”이라며 “기초면역학의 발견이 환자 치료로 이어질 수 있도록 앞으로도 변함없이 도전하겠다”고 전했다. 이어 “상금은 미래 면역학을 이끌 젊은 연구자들의 성장을 위해 쓰이길 바란다”고 덧붙였다.
대한면역학회 학술대상은 면역학 분야에서 국제적으로 탁월한 연구 성과를 거둔 연구자에게 수여되는 상으로, 기조강연 및 시상식은 11월 1일 인천 송도 컨벤시아에서 열린 KAI2025 국제학술대회에서 진행될 예정이다.
2025.10.29
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2025 리서치데이 연구대상에 배현민교수, 대표 연구성과 발표
우리 대학은 30일 대전 본원 학술문화관(E9) 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2025년 KAIST 리서치데이(Research Day)’를 개최한다.
리서치데이는 지난 2016년부터 매년 이어져 온 KAIST의 대표적인 연구 축제로, 연구개발(R&D) 성과를 공유하고 융합연구를 위한 연구자들의 교류를 활성화를 위해 마련되었다.
올해 리서치데이에서는 ▲연구 부문 우수교원 ▲2024년 KAIST 대표연구성과 10선 ▲14대 미래선도기술 대표연구성과 ▲2024년 URP 프로그램 우수과제 포상 등 네 가지 부문에서 시상이 이루어진다.
이날 최고의 영예인 ‘연구대상’은 배현민 교수(전기및전자공학부)가 수상한다. 배 교수는 ‘AI를 통한 정량적 의료 영상 초음파 장비 연구개발 연구’를 주제로 기념 강연을 진행하며, 10여 년간의 연구 여정을 공유할 예정이다.
배 교수는 초음파 장비에 인공지능을 접목해 상업화에 성공하지 못했던 정량적 초음파 기술을 실현해, 2024년 시카고에서 열린 북미영상의학회(RSNA)에서 라이브 데모를 통해 그 기술력을 입증하였다.
해당 기술은 기존 초음파 장비에 소프트웨어 형태로 탑재될 수 있어, 조기 암 진단은 물론 폐, 간, 심장 등 주요 장기의 질환 진단에도 활용될 수 있는 것으로 평가된다.
배 교수는 “정량적 초음파 기술을 통해 보다 정확하고 신속한 진단이 가능해져, 다양한 의료 분야에 실질적인 도움이 되길 바란다” 며, “앞으로도 이 기술이 인류의 의료 복지 향상에 기여할 수 있도록 연구를 지속해 나가겠다.”라며 연구에 대한 수상 소감을 밝혔다.
연구 대상 외에도 다양한 부문에서 연구자들이 수상의 영예를 안는다.
박용근(물리학과), 김기응(김재철AI대학원) 교수가 각각 ‘연구상’을 수상한다. 안드리아(Andrea Bianchi, 산업디자인학과)교수가 ‘특별 연구상’을 받으며, 김대수(뇌인지과학과)교수가 ‘이노베이션상’ 수상자로 선정됐다.
‘융합 연구상’에는 김용정(수리과학과)·최명철(바이오및뇌공학과) 교수 2명은 한 팀으로 수상 받는다. ‘국제공동연구상’은 믹전 해원(녹색성장지속가능대학원)교수, ‘현우 KAIST 학술상’은 최신현(전기및전자공학부) 교수, ‘QAIST 창의도전연구상’은 이창환(신소재공학과)교수가 각각 수상한다.
‘KAIST 2024년 대표연구성과 10선’에는 학문적·산업적으로 큰 파급효과를 가진 성과들이 선정됐다. 40년 난제 매듭 문제를 해결한 수리과학과 박정환 교수를 비롯해 박윤수(화학과), 허원도(생명과학과), 황보제민(기계공학과), 권경하(전기및전자공학부), 유민수(전기및전자공학부), 권영진(전산학부), 이재길(전산학부), 조계춘(건설및환경공학과), 박범순(과학기술정책대학원) 교수의 연구가 포함되었다.
또한, 국가 전략기술을 선도하고 미래 연구 전략 수립에 기여하는 성과를 선정하는 ‘14대 미래선도기술 특별표창’에는 총 18명의 교수 및 연구자가 이름을 올렸다.
▴반도체·디스플레이 분야 강기범(신소재공학과)▴이차전지 분야 최남순(생명화학공학과) ▴첨단 모빌리티 분야 강남우(조천식모빌리티대학원) ▴차세대 원자력 분야 장창희(원자력및양자공학과) ▴첨단 바이오 신의철(의과학대학원) ▴우주항공·해양 분야 이창훈, 박기수, 안재명(항공우주공학과) ▴수소 분야 정연식(신소재공학과) ▴사이버보안 분야 차상길(전산학부) ▴인공지능 분야 예종철(김재철AI대학원) ▴차세대 통신 분야 최준일(전기및전자공학부) ▴첨단로봇·제조 분야 황보제민(기계공학과) ▴양자 분야 유경식(전기및전자공학부) ▴탄소중립 분야 김범준(생명화학공학과) ▴국방 분야 최지환, 전은지, 최한림(항공우주공학과)이 수상받는다.
올해는 처음으로 학부생 연구참여 프로그램(URP) 우수과제에 대한 포상도 신설됐다. 수상자는 유젠 코로이(Eugen Coroi, 물리학과), 김민재(신소재공학과)와 채우진(융합인재학부)학생으로 학부생 주도의 창의적이고 도전적인 연구성과를 인정받았다.
조병관 연구처장은 “도전적이고 혁신적인 다양한 아이디어 공유와 의미있는 소통을 위한 리서치데이 개최가 KAIST 브랜드 가치를 향상시키고 글로벌 과학기술을 선도할 수 있는 뛰어난 연구성과 창출로 이어지길 바란다.”라고 말했다.
이광형 총장은 “KAIST는 세계 최초이자 세계 최고의 연구를 지향하고 있다. 오늘 리서치데이를 통해 우수 연구자들의 탁월한 성과를 함께 축하하며, 앞으로도 KAIST는 연구를 통해 국가와 인류사회에 기여하고, 혁신과 융합을 선도하는 세계적인 연구기관으로 성장해 나가겠다.”라고 밝혔다.
한편, 세대 간 중장기적 협업을 통해 세계적 수준의 연구성과 창출을 목표로 지원 중인 초세대 협업연구실 중에서는 생명과학과 김선창 교수가 이끄는 ‘KAIST 바이오디자인공학 연구실’과 물리학과 이용희 교수의 ‘나노포토닉스 연구실’이 주요 연구 성과를 소개하며 주목받는다.
2025.04.30
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삼성휴먼테크논문대상 대학부문 17명 대거 수상
삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 후원하는 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서 우리 대학 학생 17명이 대거 수상하는 쾌거를 이루었다.
금상(상금 2천만원)은 전산학부 김원웅, 기계공학과 강석경, 바이오및뇌공학과 김현경, 화학과 허성록 학생 등 4명이 수상했다. 은상은 바이오및뇌공학과 정형진, 전기및전자공학부 오재원, 홍천산, 기계공학과 김동근 학생 등 4명이 수상의 영예를 안았다.
또한, 동상은 전기및전자공학부 허지완, 윤동현, 이병관, AI대학원 김현승, 바이오및뇌공학과 이윤흠, 신소재공학과 우준희, 박기현, 뇌인지공학프로그램 손연주 학생 등 8명이, 장려상에는 전기및전자공학부 신훈범 학생이 수상했다.
특히, 우리 대학은 대학부문에서 개인에게 시상되는 10개 분과 중 4개 분과의 금상을 석권하였고, 컴퓨터과학 및 공학 분과에서는 김원웅, 홍천산, 이병관, 김현승 학생이 절반의 상을 차지하며 두각을 나타냈다.
금상 수상자인 김원웅(지도교수 박종세)는 포스트-트랜스포머 모델의 연산을 분석하고, 기존 PIM 한계를 극복하기 위해 양자화 기반 모델 경량화 기법과 새로운 PIM 구조를 접속한 GPU+PIM 융합 가속 시스템 논문으로 컴퓨터과학 및 공학 분야에서 가장 높은 평가를 받았다.
또한, 기계공학 분과의 강석경(지도교수 김산하)학생은 탄소나노튜브(VACNT)를 활용한 나노 사포를 개발해 연마 입자의 안정성을 높여 기존 사포보다 정밀한 가공을 가능케 하는 논문으로 금상 수상의 영예를 안았다.
오재원(지도교수 조성환)학생은 60GHz 대역에서 1ns 이내의 빠른 주파수 스위칭과 우수한 잡음 성능을 구현한 mm-wave 대역 통신 및 레이다 회로를 위한 주파수 합성기 개발에 관한 논문으로 은상을 수상하였다.
홍천산(지도교수 오태현, 성민혁)학생은 이미지 생성형 모델에서 초상권 및 저작권 침해 완화하도록 MCMC 기법을 활용하여 암기된 이미지를 유발하는 프롬프트를 효율적으로 찾아 벤치마크를 찾는 연구로 우수성을 입증받았고, 김동근(지도교수 김산하) 학생은 AM-FGS 패드의 광중합 적층 제조로 경도차이를 활용해 CMP 공정에서 성과를 인정받아 은상을 수상하였다.
그뿐만 아니라, 동상을 차지한 박기현(지도교수 정성윤)학생은 이리듐 옥사이드 내부 새로운 구조의 복합 이리듐 산화물을 사용해 기존보다 더 많은 다른 원소를 치환하는데 성공한 우수성을 인정받았고, 허지완(지도교수 김준모)학생은 StableDiffusion 확산모델보다 10배 빠르고 더 선명한 이미지를 생성하는 새로운 방법을 개발한 점을 높이 평가받았다.
우준희(지도교수 스티브 박)학생은 리튬 금속 배터리 성능을 조기에 예측하는 새로운 방법으로 주목을 받았고, 윤동현(지도교수 제민규)학생은 넓은 입력 범위와 빠른 디지털 변환기 관련 연구로, 이윤흠(지도교수 김철)학생은 TDP 공정을 통해 기존 섬유형 스트레인 센서의 민감도와 작동범위간 상충 문제를 해결한 연구로 논문의 우수성을 인정받았다.
삼성휴먼테크논문대상은 국내 최대 규모의 학술논문대회로 과학기술 분야 우수인력을 발굴·육성하기 위해 1994년부터 매년 수상자를 선정하고 있다. 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서는 대학부문 2,750편, 고교부문 402을 포함해 총 3,152편이 논문 초록이 접수되었고 그 중 대학부문에서는 80편의 우수논문이 선정되었다.
2025.02.13
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차기철 동문, 한국공학한림원 대상 수상
우리 대학 동문인 차기철(기계공학 석사 82년 졸업) 인바디 대표이사가 제29회 한국공학한림원 대상에 선정되어 공학 및 헬스케어 분야에서의 업적을 인정받았다.
차기철 동문은 세계 최초로 부위별 직접 측정 및 다주파수 측정 기술을 동시에 구현한 체성분분석기 ‘인바디’를 개발한 공로로 이번 상을 수상했다. 인바디는 체성분 분석의 정확도와 효율성을 크게 향상시킨 혁신적인 기술로, 전 세계 130여 개국에서 널리 사용되고 있어 건강관리와 헬스케어 분야에서 중요한 기준으로 자리잡았다. 또한, 30여 년간 체성분 분석 기술 연구개발을 선도하며, 관련 기술의 국제 표준을 제시하고 국제적인 영향력을 인정받았다.
한국공학한림원 대상은 공학 분야에서 탁월한 기여를 한 인물에게 수여되는 상으로, 차기철 동문은 그동안의 연구와 개발, 그리고 산업 발전에 대한 공로로 이번 수상의 영예를 안게 되었다.
수상식은 20일 오후 신년하례식 이후 진행될 예정이다.
2025.01.16
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