학부소개 세계 최고 IT 강국,
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세계 최고 IT 강국, KAIST 전기 및 전자공학부가 만들어갑니다.

전기및전자공학부는 KAIST공과대학 소속의 학교
최대학과로서 대한민국, 나아가 전세계 전기및
전자공학 분야의 발전을 기원하고 있습니다.

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AI in EE AI and machine learning
are a key thrust
in EE research
AI and machine learning are a key thrust in EE research

AI/machine learning  efforts are already   a big part of   ongoing
research in all 6 divisions - Computer, Communication, Signal,
Wave, Circuit and Device - of KAIST EE 

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Highlights

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전기및전자공학부 이성주 교수 연구실,  “디지털 뷔페에서 건강한 다이어트하기” 식이장애 환자들을 위한 먹방, 쿡방 등의 무분별한 음식 콘텐츠 악영향 방지위한 시스템 개발로 ACM CHI Best Paper Honorable Mention Award 수상

 

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<(왼쪽부터) 이성주 교수, 최류해랑 박사과정, 박수빈 석사과정, 한수진 박사과정>
 
전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 “FoodCensor: Promoting Mindful Digital Food Content Consumption for People with Eating Disorders” 논문으로 식이장애 환자들의 무분별한 디지털 음식 콘텐츠 소비로 인한 악영향을 방지하기 위한 실시간 개입 시스템을 인간-컴퓨터 상호작용 분야 국제 최우수학회 CHI에 발표하고 최우수 논문 Honorable Mention을 수상하였다.
 
최근 SNS와 다양한 컴퓨터 플랫폼에 각종 음식 관련 콘텐츠가 제공되며 인기를 얻고 있다. 하지만 최근 연구에 따르면, 이런 내용물은 중독성을 띄며, 시각적으로 매력적인 프레젠테이션, 몰입형 경험 및 청각적 자극은, 중독을 넘어서 음식에 대한 갈망을 유발하고 과식 등 건강하지 않은 식습관을 강화할 수 있다. 누군가에게는 ‘먹는 행위’가 자연스러움에 반해, 식이장애를 가진 사람들은 건강하지 않은 식습관의 매혹에 매일 지속적으로 고군분투한다. 이러한 사람들은 특히 중독적인 음식관련 콘텐츠에 더 민감하게 반응하고 취약하며, 그러한 콘텐츠는 이들의 식이장애 증상을 악화시킬 수 있다.
 
이성주 교수 연구팀은 이러한 우려에 직면하여 식이장애를 가진 사람들을 위해 모바일과 개인 컴퓨터에서 디지털 음식 콘텐츠의 유해한 영향을 완화하기 위한 시스템(FoodCensor)을 개발하였다. [그림 1]. 본 시스템은 인간 심리학의 두 체계 이론(Dual Systems Theory)에서 영감을 받아, 디지털 음식 콘텐츠와 식이장애 사이의 잠재적인 연결을 끊기 위해 설계되었다. 두 체계 이론은 인간의 의사 결정에는 두 가지 시스템이 작용한다고 이론화한다. [그림 2]. 체계1(System 1)은 빠르고 자동적으로 작용하는 체계로, 우리가 의식적으로 고려하지 않고도 자동적으로 일상적인 상황에 대응하게 한다. 예를 들어, 길을 걷다가 갑자기 차가 다가오면 빠르게 물러나는 것은 체계1의 반응이다. 반면, 체계2(System 2)는 천천히 심사숙고 후에 판단을 하는 체계이다. 예를 들어, 수학 문제를 풀거나 긴급 상황에서 명확한 결정을 내릴 때 체계2가 사용된다.
 
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<그림 1: 본 시스템의 안드로이드 스마트폰 유튜브 앱에서의 실시간 음식 콘텐츠 검열 및 개입 예시.>
 
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<그림 2: 두 체계 이론(Dual Systems Theory). ① 본 시스템은 디지털 음식 콘텐츠를 가림으로써 자극의 영향을 줄이고, ② 사용자가 콘텐츠 시청을 원할 때 즉각적인 질문을 통해 가려진 콘텐츠를 드러나게 하는 과정에 적극적으로 참여하도록 유도함으로써 체계 1의 자동 응답에서 체계 2의 의식적 평가로의 전환을 촉진한다. 또한, ③ 본 시스템은 통제의 기대 가치를 증가시키기 위해 식이 장애 행동의 부정적인 영향을 질문과 함께 제공함으로써 의식적이고 건강한 콘텐츠 소비를 촉진한다.
 
본 시스템은 이러한 이론을 기반으로, 소셜 미디어 사용자가 디지털 음식 콘텐츠를 소비할 때 더 의식적으로 평가한 후에 시청에 대한 결정을 내릴 수 있도록 한다. 디지털 음식 콘텐츠의 시각적 및 청각적 자극은 체계1을 자극하여 사용자의 자동적인 반응(예. 반사적인 콘텐츠 시청 등)을 유발할 수 있다. 하지만 본 시스템은 실시간으로 음식 콘텐츠를 가리고 음소거 함으로써 이러한 자동적인 반응을 차단하고, 대신 사용자에게 의식적인 콘텐츠 선택 및 소비를 위한 질문을 제공함으로써 체계2를 활성화시켜 사용자가 더 의식적이고 건강한 콘텐츠 소비를 할 수 있도록 돕는다.
 
본 연구팀은 22명의 식이장애 환자들을 대상으로 3주간의 사용자 스터디를 진행하여 시스템 평가를 진행하였다. 실험 집단에서 유튜브에서 음식 콘텐츠에 대한 노출 및 소비의 유의미한 감소와, 이러한 감소가 유튜브의 콘텐츠 추천 알고리즘에 영향을 미침을 관찰했다. 실험 집단 참가자들은 본 시스템이 음식 관련 콘텐츠를 시청하는 자동 반응을 억제하는 데 중요한 역할을 했다고 평가했으며, 이는 본 시스템이 두 체계 이론의 체계1을 억제하고 체계2를 촉진함을 입증한다. 사용자 평가는 제안된 시스템이 일상생활에서 식이장애 환자들의 음식에 대한 강박을 완화시키고 더 나은 삶의 질을 제공한다는 점을 시사한다.
 
이러한 연구 결과를 토대로, 본 연구팀은 사용자가 디지털 콘텐츠를 건강하게 소비하는 방법을 지원하는 적응형 개입의 설계 방향과 더불어, 단순히 콘텐츠를 검열하는 것 이상의 사용자의 의도적인 행동 변화를 촉진하는 사용자 중심의 콘텐츠 관리 방법을 제안했다.
 
본 연구에는 최류해랑 박사과정이 제1저자, 박수빈 석사과정이 제2저자, 한수진 석박통합과정이 제3저자, 그리고 이성주 교수가 교신 저자로 참여했다. 이번 연구는 5월 미국 하와이에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 최고 권위 국제학술 대회인 CHI (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 발표되었으며, (논문명: FoodCensor: Promoting Mindful Digital Food Content Consumption for People with Eating Disorders), The Best Paper Honorable Mention Award를 수상하였다. 개발된 기술은 음식 콘텐츠 뿐 아니라, 폭력물이나 선정적인 콘텐츠, 또는 다양한 주제별로 적용 가능하여 파급효과를 기대할 수 있다.
 
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다 (No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)

 

2024학년도 가을학기 전기 및 전자공학부 대학원 입시 서류전형에 합격하신 것을 축하드리며 면접일정 안내 및 유의사항을 아래와 같이 안내드립니다.

 

1.대상자: 1단계 서류심의 합격자

2.면접일: 석사,석박통합과정 지원자: 5월 21일(화)

               박사,재학생석박통합과정 지원자 : 5월 22일(수)

                        

3.면접시간 및 면접대기장소

석사,석박통합과정 지원자

– 5월 21일(화) 오전 8시40분, 정보전자동(E3-2빌딩), 우리별세미나실(2201호) 

 

박사,재학생석박통합과정 지원자

– 5월 22일(수) 오전9시, 정보전자동(E3-2빌딩) 우리별세미나실(2201호) 

 

4.유의사항

가. 신분증, 수험표 반드시 지참하셔야 면접에 참여하실 수 있습니다. 

*수험표 출력은 5월 15(수)까지만 가능

나. 면접은 개별면접으로 진행되므로, 종료 시각은 개인별로 다릅니다.

(사전에 개별 면접시각 확인 응대는 불가)

다. 해외 체류중인 경우 비대면 면접 신청할 수 있으며, 5월14일(화)까지만 접수 받습니다.

(회신방법: 아래 이메일에 수험번호/성명/사유 기재 후 회신)

라. 면접불참 시, 아래 메일로 사전에 반드시 연락 바랍니다.

 

5.문의: barbie1975@kaist.ac.kr

 

6.참고사항

 KAIST 찾아오는 길

면접장소 오시는 길

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전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 이선정, 최동호 박사과정, 2024 한국센서학회 춘계학술대회 최우수 발표 논문상과 우수 발표 논문상 수상

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<(왼쪽부터) 유승협 교수, 이선정 박사과정, 최동호 박사과정 사진>
 
전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 박사과정 이선정, 최동호 학생이 2024 한국센서학회 춘계학술대회에서 각각 최우수 발표 논문상과 우수 발표 논문상을 수상하였다. 
한국센서학회 춘계학술대회는 매년 봄 개최되는 학회이며, 이번 학술대회는 지난 4월 29일부터 30일까지 대전컨벤션센터 (DCC)에서 개최되었다. 
 
최동호 박사과정생과 이선정 박사과정생은 각각 “Vertically stacked organic pulse oximetry sensors with low power consumption and high signal fidelity” 와 “Micro-scale Pressure Sensor Based on the Gradual Electric Double Layer Modulation Mechanism” 라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다. 
 
관련하여 자세한 내용은 다음과 같다. 
 
0 학회명: 2024 한국센서학회 춘계학술대회 
0 개최기간: 2024년 4월 29일 ~ 30일 
 
0 수상명: 최우수 발표 논문상 
0 저자: 이선정, 박상훈, 이해창, 문한얼, 유승협 (지도교수) 
0 논문명: Micro-scale Pressure Sensor Based on the Gradual Electric Double Layer Modulation Mechanism
 
0 수상명: 우수 발표 논문상 
0 저자: 최동호, 강찬휘, 유승협 (지도교수) 
0 논문명: Vertically stacked organic pulse oximetry sensors with low power consumption and high signal fidelity
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김관태 박사 (유회준교수 연구실), 핀란드 Aalto University Electrical Engineering과 전임교원 임용                           

   사진

KAIST 전기 및 전자공학부 Semiconductor System Lab. (SSL) 졸업생 김관태 박사 (지도교수: 유회준)가 2024년 8월 1일부로 핀란드 Aalto University의 Electrical Engineering과 조교수로 임용되었습니다.

 

김관태 박사는 2021년 2월 KAIST 박사학위를 취득한 후 스위스 UZH/ETH Zurich의 Institute of Neuroinformatics에서 Postdoctoral Researcher으로 약 2년간 근무하였으며, 그 후 스위스 ETH Zurich의 Department of Information Technology and Electrical Engineering (D-ITET)에서 현재까지 Established Researcher로 근무중입니다.

 

주 연구분야는 Biomedical/Neuromorphic Sensor IC, In-Memory Computing IC로, IEEE JSSC, ISSCC, S. VLSI, ESSCIRC 등 국제저명학술지 및 학술회의에 다수의 논문을 발표하였습니다.

향후, 초소형/지능형 Biomedical/Neuromorphic System을 위한 저전력/저비용 집적회로 설계기술 확보에 힘쓸 예정입니다.

 

김관태 박사의 연구 포트폴리오는 아래 웹페이지를 통해 확인할 수 있습니다.

https://kwantaekim.github.io/

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전기및전자공학부 정재웅 교수 연구실 권도아 학사과정, 2024 한국센서학회 춘계학술대회 우수 발표 논문상 수상

 

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<권도아 학사과정 학생 사진>
 

전기및전자공학부 정재웅교수 연구실 학사과정 권도아 학생이 2024 한국센서학회 춘계학술대회에서 우수 발표 논문상을 수상하였다. 

한국센서학회 춘계학술대회는 매년 봄, 가을 개최하는 학회이며, 이번 학술대회는 지난 4월 29일부터 30일까지 대전컨벤션센터 (DCC)에서 개최되었다. 

권도아 학사과정생은 “Body-temperature softening electronic ink for additive manufacturing of transformative bioelectronics via direct writing” 라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

자세한 내용은 다음과 같다.

 

0 학회명: 2024 한국센서학회 춘계학술대회

0 개최기간: 2024년 4월 29일 ~ 30일

0 수상명: 우수 발표 논문상

0 저자: 권도아, 이시목, 정재웅 (지도교수)

0 논문명: Body-temperature softening electronic ink for additive manufacturing of transformative bioelectronics via direct writing 

 

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<(왼쪽부터) 정재웅 교수, 권도아 학사과정 학생 사진>

 

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김민석 박사 (이준구교수 연구실), 충남대학교 공과대학 전파정보통신공학과 전임교원 임용

 박사

KAIST 전기 및 전자공학부 Quantum Information and Communications Lab. (QUIC) 졸업생 김민석 박사 (지도교수: 이준구) 가 2024년 3월 1일부로 충남대학교 공과대학 전파정보통신공학과의 전임교원으로 임용되었습니다.

김민석 박사는 2021년 8월 KAIST 박사학위를 취득하였습니다. 김민석 박사는 Samsung Mobile Experience (MX) 사업부에서 약 2년 6개월 동안 근무하였으며, UWB Radar 와 UWB Ranging 을 활용한 모바일과 갤럭시 스마트 태그의 위치 인식 기술 개발과 Smart Things Find, Quick share 등의 모바일 어플리케이션 상용화를 수행하였습니다.  

주 연구분야는 Wireless Networking & Indoor Localization 분야로, IEEE IoT, IEEE Sensors 등 국제저명학술지 및 학술회의에 다수의 논문을 발표하였습니다.

향후, 여러 무선 통신 기술을 이용한 실내 위치 인식 기술 확보에 힘쓸 예정입니다.       

 

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전기및전자공학부 김정호 교수, AI 반도체 신 생태계 조성 공동 협력을 위한 NAVER-Intel-KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center) 설립

 

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<공동연구센터 협약식 단체 사진>
 
챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 우리 학부 김정호 교수(KAIST)는 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다. 
 
업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다.
 
특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반도체 ‘가우디(GAUDI)’**를 최적의 환경에서 구동하기 위해 오픈소스용 소프트웨어 개발 등을 목적으로 국내 대학에 공동연구센터를 설립하고 지원하는 것은 KAIST가 처음이다. 
 
KAIST는 네이버클라우드(대표: 김유원)와 대전 KAIST 본원에서 인공지능 반도체·인공지능 서버와 클라우드·데이터센터 등의 성능개선과 최적의 구동을 위한 오픈소스용 첨단 소프트웨어 개발 등을 위해 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’ 설립과 운영을 주요 내용으로 하는 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝히며, “인텔이 인공지능과 반도체 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발파트너로 네이버와 KAIST를 선택한 것은 전략적으로 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다. 
 
특히 “네이버클라우드가 지닌 컴퓨팅·데이터베이스·인공지능 등 네이버 클라우드 플랫폼(NAVER Cloud Platform) 기반의 다양한 인공지능 서비스 역량과 인텔의 차세대 인공지능 칩 기술, 그리고 KAIST가 갖추고 있는 세계적 수준의 전문인력과 소프트웨어 연구 능력이 결합해 인공지능 반도체 분야에서 기존과는 다른 창조적이면서도 혁신적인 생태계 조성을 성공적으로 이뤄낼 것”이라고 기대했다. 
 
이날 협약식 행사에는 KAIST 이광형 총장을 비롯해 이균민 교학부총장, 이상엽 연구부총장, 전기및전자공학부 김정호 교수 등 주요 보직교수가, 네이버클라우드 김유원 대표이사와 하정우 AI 이노베이션 센터장, 이동수 하이퍼스케일 AI 담당 이사 등 주요 경영진이 참석했다. 
 
KAIST와 네이버클라우드는 이번 MOU 체결을 계기로 올 상반기 중에 KAIST에 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설치하고 7월부터 본격적인 연구에 들어갈 계획이다. 
 
KAIST에서는 고대역폭메모리(HBM)*** 등 인공지능 반도체 설계와 인공지능 응용설계(AI-X) 분야에서 세계적인 석학으로 꼽히는 전기및전자공학부 김정호 교수가, 네이버클라우드 측에서는 인공지능 반도체 설계 및 인공지능 소프트웨어 전문가인 이동수 이사가 공동연구센터장을 맡는다. 또 KAIST 전산학부 성민혁 교수와 네이버클라우드 권세중 리더가 각각 부센터장으로서 공동연구센터를 이끈다. 
 
공동연구센터의 운영 기간은 3년인데 연구성과와 참여기관의 필요에 따라 연장한다. KAIST에 설치되는 공동연구센터가 핵심 연구센터로서 기능과 역할을 맡는 데 KAIST에서 인공지능과 소프트웨어 분야 전문가인 20명 내외의 교수진과 100여명의 석·박사 대학원생들이 연구진으로 참여한다. 
 
초기 2년간은 인텔의 하바나랩스가 개발한 인공지능 학습 및 추론용 칩(Chip) ‘가우디(GAUDI)’를 위한 플랫폼 생태계 공동 구축을 목적으로 20~30개 규모의 산학 연구과제를 진행한다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 머신러닝 등 주로 인공지능 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발 위주로 연구가 이뤄지는데 자율 주제 연구가 50%, 인공지능 반도체의 경량화 및 최적화에 관한 연구가 각각 30%와 20%를 차지한다. 
 
이를 위해 네이버와 인텔은 네이버 클라우드 플랫폼 기반의 ‘가우디2(GAUDI2)’를 KAIST 공동연구센터에 제공하며 KAIST 연구진은 ‘가우디2’를 이용한 논문 등 연구 실적을 매년 공개한다. 
 
이 밖에 인공지능·클라우드 등 각자가 보유한 역량 외에 공동 연구에 필요한 각종 인프라 시설(Infrastructure)과 장비 등을 공유하는 한편 연구 인력의 상호 교류를 위해 공동연구센터에 필요한 공간과 행정인력을 지원하는 등 다양한 협력 활동을 전개할 방침이다. 
 
우리 학부 김정호 교수는 “KAIST는 가우디 시리즈의 활용을 통해 인공지능 개발, 반도체 설계와 운영 소프트웨어 개발 등에서 기술 노하우를 확보할 수 있다”라면서, “특히 대규모 인공지능 데이터센터 운영 경험과 향후 연구개발에 필요한 인공지능 컴퓨팅 인프라를 확보할 수 있다는 점에서 이번 공동연구센터 설립이 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다. 
 
네이버클라우드 이동수 이사는 “네이버클라우드는 KAIST와 함께 다양한 연구를 주도해 나가며 하이퍼클로바X 중심의 인공지능 생태계가 확장되기를 기대한다”라며, “공동연구센터를 통해 국내 인공지능 연구가 보다 활성화되고 인공지능 칩 생태계의 다양성이 확보되기를 바란다”라고 말했다.
 
【용어설명】
* 생성형 인공지능(Generative AI)
: 딥 러닝 모델을 사용하여 대량의 데이터를 학습해, 이용자의 요구에 따라 능동적으로 텍스트·이미지·영상 등과 같은 결과를 생성하는 인공지능 기술
** 가우디(Gaudi)
: 인텔이 2019년 인수한 이스라엘 AI 칩 전문업체인 하바나랩스 (HabanaLabs)가 개발한 데이터센터용 범용 AI 가속기.
*** 고대역폭메모리(HBM)
: 여러 개의 D램 칩을 TSV(Through Silicon Via, 수직관통전극)로 연결해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어 올린 고부가가치, 초고성능 D램. GPU와 연결돼 인공지능 학습과 생성 속도를 높인다. 초거대 생성 인공지능 데이터센터에 설치되는 AI 컴퓨터의 핵심 반도체로 특히 고속 병렬 연산에 적합하도록 메모리 대역폭을 극대화한 것이 특징임. 1세대(HBM) · 2세대(HBM2) · 3세대(HBM2E)·4세대(HBM3)를 거쳐 현재 5세대(HBM3E)까지 개발됨. 현재 삼성전자, SK하이닉스는 HBM4를 개발 중인데 이들 HBM은 엔비디아, 인텔, AMD의 GPU 모듈에 사용되고 있음. 
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전기및전자공학부 정재웅 교수 연구실 오수빈 박사과정, SPIE Smart Structures + NDE 2024 학술대회 최우수 논문상 (Best Paper Award) 수상

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<(왼쪽부터)  오수빈 박사과정, 상장 사진>
 
전기및전자공학부 정재웅 교수님 연구실 오수빈 박사과정 학생이 SPIE Smart Structures + Nondestructive Evaluation 2024 국제 학술대회에서 Best Paper Award (최우수 논문상)을 수상하였다.
 
SPIE Smart Structures + NDE 2024는 미래 재료과학과 헬스 모니터링 기술 발전에 대하여 관련 연구 종사자들에게 네트워크를 형성할 수 있는 기회를 제공하는 학술대회로 450여개 이상의 논문이 발표되었으며 지난 3월 25일부터 28일까지 미국 로스앤젤레스에서 개최되었다. 
 
오수빈 학생은 “Shape morphing magnetic materials using liquid metal for 3D electronics and soft robots” 라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다. 
 
이번 연구는 열적 자극에 의해 물성변환이 가능한 액체금속과 자성 물질을 포함한 복합소재를 활용하여 다양한 3차원 구조 구현 가능성을 입증하였으며 이를 통해 차세대 3차원 전자기기 및 소프트 로봇 분야에 응용될 것으로 예상된다.

 

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