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미국 에너지부 성능 목표를 넘어선 PEMFC 복합재분리판 개발
수소연료전지는 자동차, 버스, 트럭 등을 운행하면서 배기가스를 배출하지 않는 친환경 동력원이다. 그러나 연료전지 내부에서 전기와 열을 전달하고 수소와 공기의 흐름을 관리하는 핵심 부품인 분리판은 수소연료전지의 대량생산과 상용화를 어렵게 하는 요소 중 하나이다. 기존 분리판은 주로 무거운 금속이나 깨지기 쉬운 흑연으로 제작되며, 가격이 높고 대량으로 생산하기 어렵다는 한계가 있다.
우리 대학 기계공학과 김성수 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 가볍고 강하면서도 전기와 열을 효과적으로 전달할 수 있는 새로운 복합재 분리판을 개발했다. 핵심은 서로 다른 탄소 소재의 장점을 결합한 독창적인 샌드위치 구조이다. 중앙에는 카본블랙과 환원 그래핀 산화물로 만든 초박형 흑연화 시트를 배치하고, 그 양쪽에는 다중벽 탄소나노튜브가 고르게 분산된 팽창흑연층을 형성했다. 전체 구조는 열과 화학물질에 강한 고성능 고분자인 폴리벤족사진을 이용해 하나로 결합했다.
개발된 분리판은 전기전도성, 내식성, 수소 차단성, 방열성 및 기계적 강도 등 연료전지 분리판에 요구되는 주요 성능에서 우수한 결과를 보였으며, 미국 에너지부(U.S. Department of Energy)의 주요 성능 목표를 충족하거나 초과했다. 또한 기존 복합재 분리판보다 적은 양의 소재를 사용하면서도 상대적으로 낮은 압력에서 제조할 수 있어, 생산에 필요한 에너지와 공정 부담을 줄일 가능성을 제시했다. 본 연구는 고성능과 제조 효율성을 동시에 확보한 복합재 분리판을 통해 수소연료전지의 대량생산과 상용화 가능성을 높였다는 점에서 의미가 있다.
어드밴스드 컴포짓 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF 21.8)’에 2026년 7월 13일 자로 게재되었다.
※ 논문명 : Polybenzoxazine composite bipolar plates with hierarchical sandwich architecture of freestanding laser-induced graphitized sheet core and MWCNT-dispersed expanded graphite skin layers for PEMFCs
DOI : https://doi.org/10.1007/s42114-026-01962-w
2026.08.04
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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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비공개 특허 선점 가능‘RID 멤버십 프로그램’ 도입
우리 대학 기술가치창출원(원장 이건재)이 KAIST의 우수 특허 기술이 대중에게 공개되기 전, 회원기업에게 선제 공개하여 기업이 기술 확보의 적기를 선점할 수 있는 ‘RID(Rapid Invention Disclosure) 멤버십 프로그램’을 8월부터 본격 운영한다.
RID 멤버십 프로그램은 특허가 출원하고 공식적으로 공개되기 전(1년 6개월 이내)에 선제적으로 회원 기업에게 공유하는 제도이다. 이를 통해 기업은 기술 공개 시점까지 기다릴 필요 없이 사업화 및 협력 가능성을 조기에 검토할 수 있어, 기술이전의 ‘골든타임’을 잡을 수 있다.
기술가치창출원은 이 프로그램을 통해 매년 약 100건의 우수 특허 기술을 선정하고, 신뢰 기반의 파트너십을 구축한 기업에게 보안성과 법적 안정성을 갖춘 체계 하에 기술 정보를 제공할 예정이다.
우리 대학 기술이전 실적에 따르면, 국내 특허의 약 40%는 출원 후 2년 이내에 기술이전 계약으로 이어지고 있으며, 해외 출원 특허 중 우수 특허로 선정된 기술은 약 60%가 기술이전으로 성사되고 있다. 이는 KAIST가 보유한 고품질 특허에 대한 시장 수요가 높으며, KAIST 기술의 사업화 가능성과 산업 경쟁력을 입증하는 지표이다.
이건재 기술가치창출원장은 “RID 멤버십 프로그램은 특허 생애 주기의 가장 초기 단계에서 기술을 공유함으로써 기술사업화 일정을 1년 이상 앞당길 수 있는 중요한 제도”라며, “산학 간 기술 협력을 가속화하고 국내 기업이 글로벌 기술 패권 경쟁에서 우위를 확보할 수 있도록 하는 전략적 수단이 될 것”이라고 말했다.
한편, 우리 대학은 ‘RID 멥버십 프로그램’을 시범적으로 운영하기 위해 인텔렉추얼디스커버리 등과 4월 23일 업무협약을 체결했으며, 협약식에는 이광형 KAIST 총장과 배동석 인텔렉추얼디스커버리 부사장 등이 참석했다.
우리 대학은 2024년 한 해 동안 총 81억 원의 기술료 수입을 달성하였고, 연간 평균 69건의 기술이전 계약을 체결하는 등 기술사업화 성과를 꾸준히 이어가고 있다.
RID 멤버십 프로그램은 기업별 맞춤형 참여 방식으로 설계된 유료 서비스로, 기술 확보 전략에 따라 최적화된 참여가 가능하다. 기술가치창출원은 관련 웹사이트는 8월부터 본격적으로 운영할 예정이며 그 전이라도 참여를 희망하는 기업은 지식재산 및 기술이전센터(T.042-350-2973)로 문의하면 된다.
2025.04.24
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화학공장 대체 방안 ‘아이브릿지’에서 찾다
기후 변화와 환경 문제가 심각하게 대두됨에 따라 현재의 화학 공장을 대체할 수 있는 지속가능한 미생물 세포공장이 크게 주목받고 있다. 미생물 세포공장으로 활용할 미생물을 개량하기 위해선 미생물이 가진 유전자들의 발현을 증폭 또는 억제해 유용한 화합물을 생산하도록 미생물 대사 메커니즘을 개량해야 하지만, 어떠한 유전자를 증폭하고 억제할 것인지 결정하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다.
우리 대학 이상엽 특훈교수 연구팀이 아이브릿지(iBridge)라는 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 생산하고자 하는 화합물에 맞춤형 미생물 공장을 구축할 수 있도록 과발현 및 억제 유전자들을 예측함으로써 미생물 공장을 적은 비용으로 빠르고 효율적으로 구축하는 방법을 제시했다고 9일 밝혔다.
이상엽 특훈교수가 창시한 시스템 대사공학은 유전공학, 합성생물학, 시스템생물학, 발효공학 등을 접목해 개량한 미생물을 이용해 유용한 화합물들을 생산하는 분야다. 미생물을 목표로 하는 유용한 화합물을 생산하도록 개량하기 위해선 미생물의 유전자들을 삭제, 발현억제, 과발현 등이 필수적이지만, 이를 일일이 실험적으로 확인하지 않고서는 여전히 전문가들조차 판별하기 어려워 많은 시간과 자원이 소모된다.
연구팀은 신규 개발된 아이브릿지(iBridge) 시뮬레이션을 활용해 세 가지의 유용한 화합물을 세계 최고 수준으로 생산하는 대장균 미생물 세포공장을 구축하는 데 성공했다. 연구팀은 많은 화장품에서 보습제 역할을 하는 판테놀, 나일론의 원료인 퓨트레신, 항균성 식품첨가제인 4-하이드록시페닐젖산 등을 생산하는 대장균 균주를 개발하고, 신규 개발된 시뮬레이션 아이브릿지(iBridge)를 활용해 세계 최고 농도로 이들 화합물을 생산하는 공정을 개발했다. 그뿐만 아니라 연구팀은 이들 세 가지 외에도 산업적으로 유용한 화합물 298 여종의 미생물 공장을 구축하기 위한 과발현 및 억제 유전자들을 예측해 제시했다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 우리 대학 이영준 박사는 “이번에 개발된 시뮬레이션을 이용하니 여러 가지 미생물 공장들이 기존방법보다 월등히 빠른 속도로 구축됐다”며 “더 다양한 유용한 화합물들을 생산하는 미생물 세포공장들이 이 기술을 활용해 빠르게 구축될 수 있을 것”이라고 말했다.
또한 이상엽 특훈교수는 “시스템 대사공학은 현재 우리가 해결해야 할 기후변화문제에 접근하는 매우 중요한 기술”이라며 “이 시뮬레이션은 기존의 화학 공장을 친환경 미생물 공장으로 대체하는 시기를 앞당기는 데 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생물공정연구센터 김원준 박사, 이영준 박사, 생명화학공학과 김현욱 교수와 이상엽 특훈교수가 참여한 이번 논문은 셀 (Cell) 誌가 발행하는 `셀 시스템즈 (Cell Systems)'에 동료심사를 거쳐 11월 6일 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : 세포 내 화학반응 속도의 공분산의 합을 활용한 게놈 수준 과발현 및 억제 유전자 예측 (Genome-Wide Identification of Overexpression and Downregulation Gene Targets Based on the Sum of Covariances of the Outgoing Reaction Fluxes)
※ 저자 정보 : 김원준 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이영준 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김현욱 (한국과학기술원, 공동 제1 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수) 및 바이오매스기반 탄소중립형 바이오플라스틱 제품기술개발사업’ 과제(과제책임자 KAIST 최소영 연구교수)의 지원을 받아 수행됐다.
아이브릿지 사이트: https://github.com/kaistsystemsbiology/iBridge.git
2023.11.09
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제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회 개최
KAIST(총장 이광형)는 중소제조기업의 애로사항을 창의적인 인공지능(AI) 아이디어로 해결하는 ‘제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회’를 개최했다.
중소벤처기업부(장관 권칠승, 이하 중기부), 스마트제조혁신추진단(단장 박한구, 이하 추진단)과 공동 주최한 이번 경진대회는 우수한 제조 인공지능 분석 인재를 발굴 및 육성하기 위해 올해 처음으로 개최됐다.제조데이터 인공지능 분석에 관심 있는 19세 이상의 국민을 대상으로 지난 10월 말부터 참가자를 모집한 결과 3인 이내로 자유롭게 구성된 153개 팀 355명이 신청을 완료했다. 각 팀은 지난달 23일 KAMP*의 사출성형 제조AI데이터셋**을 활용해 뿌리기업 현장 개선 아이디어를 제시하고 알고리즘으로 구현하는 과제를 부여받아 본격적인 대회 일정에 돌입했다. ☞ KAMF: 인공지능(AI) 중소벤처 제조 플랫폼(Korea AI Manufacturing Platform) ☞ 사출성형 제조AI데이터셋: 사출성형 현장에서 수집한 제조데이터를 인공지능 학습용으로 가공한 47개 변수, 4천2백만 개의 제조데이터
5일간 진행된 1단계 서면평가에는 총 52개 팀이 보고서·발표 자료·소스 코드 등의 결과물을 제출했다. 주최 측은 각 팀의 인공지능 분석 모델을 바탕으로 제조현장의 문제 이해도 및 문제 정의, 분석 모델의 독창성, 결과 해석의 우수성, 인공지능 성능 정확도 등을 심사해 8개의 최종 진출팀을 선발했다.
16일 열린 최종 평가는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 각 팀이 아이디어를 발표하는 방식으로 진행됐다. RK3 팀(고진욱, 이진욱, 김태훈/서울대)은 인공지능 모델의 창의성, 제조 현장 적용 가능성, 파급효과 등의 심사 항목에서 가장 높은 점수를 받아 대상(중기부 장관상)을 차지했다. Rk3 팀은 인공지능을 기반으로 사출물의 품질 이상을 진단하고 공정 최적화를 지원하는 제조 인공지능 분석 모델을 개발했다. 아이디어의 독창성은 물론 개발기술의 완성도 및 확장성 측면에서 심사위원단의 호평을 받았다.
대상을 받은 Rk3 팀의 김태훈(26/서울대 기계공학과) 씨는 "KAMP가 제공하는 사출성형기 데이터를 분석해본 이번 대회는 제조 현장의 지식을 배우는 좋은 기회였다“라고 말했다. 이어, ”앞으로도 뿌리기업에 실질적으로 도움이 될 수 있는 연구를 진행하고 싶다“라고 수상 소감을 밝혔다.이외에도 소프트컴퓨팅 팀(부석준, 문형준, 박경원/연세대), Ensembler 팀(이원석, 전소현/㈜브릭) 등 2개 팀은 최우수상(KAIST 총장상)을 수상했다. 또한, Team-Hybrid 팀(김원곤, 채민석/서울대), NaeBIS 팀(박인창, 박지훈, 이헌득/한양대) 등 2개 팀과 Cube J 팀(김수지, 박종민, 김성종/서울대), Shango 팀(문성민, 이호민, 윤병관/이상고㈜), ELSSA 팀(이예원, 이태형, 김다해/㈜엘렉시) 등 3개 팀은 각각 우수상과 장려상을 받았다.
심사위원장인 신민수 한양대학교 경영학부 교수는 "8개 참가팀이 제시한 좋은 방법들이 중소 제조기업의 품질 향상과 생산성 향상에 실제로 적용되어 우리나라 중소기업의 발전에 기여할 수 있기를 기대한다“라고 심사평을 전했다.
이광형 KAIST 총장은 "대한민국이 제조 인공지능 강국으로 도약하기 위해서는 제조업 분야의 인공지능 인력양성이 필수 과제”라고 강조했다. 이어, 이 총장은 "이번 경진대회 수상자들처럼 훌륭한 인재를 발굴해 지원하는 일에 최선의 노력을 기울이겠다“라고 수상자들을 격려했다. 한편, `제1회 K-인공지능 제조데이터 분석 경진대회' 대상팀에는 상장 및 상금 1,000만 원이 수여됐다. 최우수상 2개 팀과 우수상 2개 팀에게 각각 300만 원과 200만 원의 상금이, 장려상 3개 팀에게는 각각 100만 원의 상금이 지급됐다.
2021.12.17
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김용훈 교수, 페로브스카이트 나노선 기반 소자 구현방안 제시
〈 이주호 박사과정, 무하메드 칸 박사후 연구원, 김용훈 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 저차원 페로브스카이트 나노소재의 새 물성을 밝히고 이를 이용한 새로운 비선형 소자 구현 방법을 제시했다.
연구팀은 최근 태양전지, 발광다이오드(LED) 등 광소자 응용의 핵심 요소로 주목받는 페로브스카이트 나노소재가 차세대 전자 소자 구현에도 유망함을 증명했다. 또한 초절전, 다진법 전자 소자 구현에 필요한 부성 미분 저항 소자를 구현하는 새로운 이론적 청사진을 제시했다.
무하메드 칸(Muhammad Ejaz Khan) 박사후연구원과 이주호 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 7일자 온라인판에 게재됐고, 표지논문으로 선정돼 출간될 예정이다.(논문명 : Semimetallicity and negative differential resistance from hybrid halide perovskite nanowires, 하이브리드 할로겐화 페로브스카이트 나노선에서의 준금속성과 부성미분저항 발현)
유무기 하이브리드 할로겐화 페로브스카이트 물질은 우수한 광학적 성능뿐만 아니라 저비용의 간편한 공정으로 제작할 수 있어 최근 태양전지 및 LED 등 다양한 광소자 응용 분야에서 주목받고 있다. 그러나 할로겐화 페로브스카이트의 전자 소자 응용에 관한 연구는 세계적으로도 아직 부족한 상황이다.
김 교수 연구팀은 최근 새롭게 제조 기술이 개발되고 양자효과가 극대화되는 특성을 가진 저차원 유무기 할로겐화 페로브스카이트 물질에 주목했다.
연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 우선 1차원 페로브스카이트 나노선의 유기물을 벗겨내면 기존에 보고되지 않은 준 금속성 특성을 발현할 수 있다는 것을 발견했다.
이 1차원 무기 틀을 전극으로 활용해 단일 페로브스카이트 나노선 기반의 터널링 접합 소자를 제작하면 매우 우수한 비선형 부성미분저항(negative differential resistance, NDR) 소자를 구현할 수 있음을 확인했다.
부성미분저항은 일반적인 특성과는 반대로 특정 구간에서 전압이 증가할 때 전류는 오히려 감소해 전류-전압 특성 곡성이 마치 알파벳 ‘N’모양처럼 비선형적으로 나타나는 현상을 말한다. 차세대 소자 개발의 원천기술 이 되는 매우 중요한 특성이다.
연구팀은 나아가 이 부성미분저항 특성은 기존에 보고된 바 없는 양자 역학적 혼성화(quantum-mechanical hybridization)에 기반을 둔 새로운 부성미분저항 원리에 기반함을 밝혀냈다.
연구팀은 저차원 할로겐화 페로브스카이트의 새로운 구조적, 전기적 특성을 규명했을 뿐 아니라 페로브스카이트 기반의 터널링 소자를 이용하면 획기적으로 향상된 부성미분저항 소자 특성을 유도할 수 있음을 증명했다.
김 교수는 “양자역학에 기반한 전산모사가 첨단 나노소재 및 나노소자의 개발을 선도할 수 있음을 보여준 연구이다”라며 “특히 1973년 일본의 에사키(Esaki) 박사의 노벨상 수상 주제였던 양자역학적 터널링 소자 개발의 새로운 방향을 제시한 연구이다”라고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈 표지
그림2. 연구개요
2019.02.21
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김성철 교수, 환태평양 고분자 연합 회장으로 추대
생명화학공학과 김성철(64)교수가 호주 케언스(Cairns)에서 개최된 환태평양 고분자연합(Pacific Polymer Federation, PPF) 집행위원회에서 제12대 회장으로 최근 선출됐다.
환태평양 고분자연합은 한국, 미국, 일본, 중국, 호주, 카나다, 멕시코, 대만, 싱가포르, 태국, 뉴질랜드, 칠레, 베트남, 인도네시아, 말레이시아 등 태평양 연안 15개국의 고분자학회의 연합체로 2년에 한번 국제 심포지엄을 개최한다.
김 교수는 이번 케언스(Cairns)에서 열린 제11차 국제 심포지엄에서 ‘메탄올 연료전지용 고분자 블렌드, IPN, 하이브리드 막(Polymer Blend, IPN, Hybrid Membranes for Direct Methanol Fuel Cell)’이란 제목으로 기조강연을 했다.
제12차 국제심포지엄은 2011년 11월 제주 신라호텔에서 개최되며, 김 교수가 조직위원장을 맡게 된다.
* IPN : 상호침투하는 고분자 망목(Interpenetrating Polymer Network)
2009.12.23
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2010학년도 입학사정관제 전형 최종합격생을 위한 브릿지 프로그램 실시
- 학교장 추천전형제(입학사정관제)의 성공적 정착을 위한 사전 교육프로그램- 고교 재학 중 대학학점을 미리 취득하여, 대학생활의 적응력을 높이기 위해 마련
우리대학은 2010학년도 ‘학교장 추천전형’을 통해 최종 선발된 일반고 출신 예비입학생 150명을 위한 브릿지 프로그램(Bridge Program, BP) 강의를 개설했다.
2009학년도 가을학기 교과과정으로 개설된 브릿지 프로그램은 일반고의 수학 및 과학 교과 수준과 KAIST의 교육 수준을 연결해준다는 뜻에서 명명했다.
학점이 인정되는 사이버강좌로 진행되며, 일반고 출신의 2010년 KAIST 입학예정자가 고교 재학 중 대학학점을 미리 취득할 수 있을 뿐만 아니라, 대학 기초과목을 미리 이수함으로써 대학생활의 적응력을 높일 수 있다는 장점이 있다.
즉, 입학 전에 실제 대학수업을 한 학기동안 미리 수강함으로써 입학 후 일반물리학, 미적분학, 일반화학 등의 정규과목을 충실히 따라갈 수 있도록 돕기 위한 조치로, 일반고 출신의 예비입학생이 내년 봄에 실제 입학한 이후에 수학과 과학을 집중적으로 공부한 과학고 출신들과 함께 공부할 수 있도록 입학 전에 도와주는 사전교육이 브릿지 프로그램이다.
개설과목은 대학수학, 대학물리, 대학화학 등 3개 과목이며, 각 3학점짜리 강좌로 예비입학생이 자유롭게 선택 수강할 수 있다. KAIST는 3개 과목의 수업동영상 콘텐츠를 제작하여 온라인으로 제공하고 예비신입생은 Cyber KAIST 홈페이지에 접속하여 원하는 강좌를 수강하면 된다. 이수한 과목은 자유선택 과목으로 학점과 성적이 그대로 인정된다.
언제 어디서나 들을 수 있는 온라인강좌이지만, 모든 수업은 KAIST 학사과정의 정책에 따라 모두 영어로 진행되며 수업일정도 2009학년도 가을학기 학사력에 따라 운영된다. 과목에 따라서는 퀴즈와 과제가 부여되며, 중간고사와 기말고사 기간에는 시험응시를 위해 주말을 이용해서 KAIST 캠퍼스에 방문해야 한다.
이광형 교무처장은 “브릿지 프로그램은 학교장 추천전형(입학사정관제 전형)의 성공적 정착을 위한 교육프로그램”이라고 취지를 밝히면서, “일반고에 재학 중인 예비입학생들이 고교재학 중에 대학의 정규 학기 강의를 접할 수 있다는 차원에서 국내 최초로 시도되는 실험적인 대학 교과과정”이라고 말했다. 즉 이 프로그램은 정규 학기 중 입학예정자인 고교생을 대상으로 하는 온라인 학점인정과정이란 점에서 고교생이 방학 중 대학과목을 미리 수강하면 대학 진학 후 해당학점을 인정받는 기존의 ‘대학과목 선이수제(UP, University-Level Program)"와 구분된다.
KAIST 학교장추천전형 최종합격생 150명 중 사이버강좌의 수강을 신청한 학생은 수학 132명(88%), 대학물리 125명(83%), 대학화학 116명(77%) 등이다.
한편, KAIST 2010학년도 학교장 추천전형은 사교육을 줄여 공교육을 정상화시키고 미래를 이끌어 나갈 창의성과 잠재력 있는 인재발굴을 목적으로 올해 처음 시행된 입학사정관제 전형으로, 지난 8월 7일(금) 일반고 출신의 최종합격생 150명을 발표한 바 있다.
2009.09.03
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