학부소개 세계 최고 IT 강국,
KAIST 전기 및
전자공학부가 만들어갑니다.
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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유민수 교수팀
챗GPT 등 대형 AI모델
학습 최적화 시뮬레이션 개발​
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윤준보 교수팀
정밀한 압력 감지가 가능한
인공 촉각 시스템 개발
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신승원 교수팀
챗GPT를 이용한
개인정보 악용 가능성 규명
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유승협 교수팀
저전력 고속 웨어러블
이산화탄소 센서 개발
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최신현 · 윤영규 교수팀
스스로 학습 · 수정하는
뉴로모픽 반도체칩 개발
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이정용 교수팀
기존 양자점 뛰어넘는
적외선 센서 기술 개발​
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김준모 교팀
이미지 변화를 상상하며 이해하는
AI 기술 개발
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이현주 교수팀
다양한 오가노이드에 적용가능한
전기생리신호 모니터링 시스템 개발
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전상훈 교수팀
하프니아 강유전체 소재 활용
차세대 메모리·스토리지 메모리
기술 개발
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Highlights

교수님 360
900
<(왼쪽부터) 이경돈 석사과정, 권호준 석사과정, 권석준 석사과정, 장동의 교수, 장희덕 박사과정, Guining Pertin 석사과정>

우리 학부 장동의 교수 연구실의 ‘Team ACE’ 팀이 6월 14일부터 16일까지 3일 동안 진행된 ‘Hugging Face LeRobot Worldwide Hackathon’에서 우수한 성적으로 Third Prize를 수상하는 성과를 거두었습니다. 

 

장동의 교수 연구실의 권석준 석사과정(팀장), 장희덕 박사과정, 권호준 석사과정, Guining Pertin 석사과정, 이경돈 석사과정으로 구성된 ‘Team ACE’는 VLA를 이용한 협동 로봇 간 물체 전달 시스템을 개발하여, 전 세계의 600개 이상의 팀 중 20위에 올라 Third Prize (6위~24위)를 수상하였습니다. 또한 국내 대구 지역 주최측으로부터 “한국로봇산업진흥원장상”을 동시에 수상하는 성과도 거두었습니다.

 

Team Ace
<‘Team ACE’ 팀이 개발한 VLA 기반 협동 로봇 간 물체 전달 시스템>

 

‘Hugging Face’는 미국의 인공지능 스타트업으로, 트랜스포머나 데이터셋과 같은 머신러닝 라이브러리 및 최근에는 로보틱스와 관련된 인공지능 자원도 활발히 제공하고 있는 세계 최대의 인공지능 플랫폼 중 하나입니다.

 

Hugging Face에서는 주기적으로 해커톤을 개최하며, 전세계의 연구자와 학생들이 AI와 관련된 다양한 아이디어로 서로의 실력을 겨루는 자리를 마련하고 있습니다. 

 

이번 해커톤은 전 세계 45개국에서 2천 5백명 이상의 AI·로봇 전문가들이 동시에 참여한 ‘LeRobot Worldwide Hackathon‘ 으로, 로봇팔에 VLA (Vision Language Action) 모델, 강화학습 등을 적용하여 산업 및 일상 생활에서의 문제를 자유 주제로 해결하는 것을 목표로 이루어졌습니다.

 

‘Team ACE’는 해당 대회에서의 성과를 통해 전 세계의 로보틱스 커뮤니티 및 국내의 전문가들로 부터 기술력과 창의성을 인정받았습니다. 해당 대회와 ‘Team ACE’의 활약은 지역 언론의 주목을 받으며 활발히 보도되었습니다.

랩페어 섬네일0611

전기및전자공학부에서는 대학원 입학 예정자 및 예비지원자 여러분을 대상으로 각 연구실의 연구 분야를 소개하고, 교수님 및 재학생과 직접 소통할 수 있는 전기및전자공학부 2025/2026학년도 대학원 연구실 소개 행사 (Online Lab Fair)를 개최합니다.

이번 행사는 ZOOM을 통해 진행되며, 연구 분야에 대한 이해를 돕고 본인에게 적합한 연구실을 찾는 데 유익한 시간이 될 것입니다.

 

※ 본 행사는 매년 10월에 개최되었던 KAIST EE 랩페어 행사를 대신합니다. 올해 10월에는 별도의 랩페어 행사가 진행되지 않을 예정이니, 이번 기회를 잘 활용하시기 바랍니다.

 

          1. 행사 개요

              ■ 일시: 2025년 6월 23일(월) 오전 10시 시작

              ■ 진행 방식: 온라인 ZOOM 회의

              ■ 참가 링크: Zoom Link 주소

              ■ 회의 ID:  858 7067 0390

              ■ 비밀번호: 225133

              ■ ZOOM 참가 시  준비사항

                   참석하실 때, 프로필 이름을 본인의 실명으로 설정해주시고 카메라는 켠 상태로 입장해주시기 바랍니다.

              ■ 참고 자료:  Zoom 접속 정보와 연구실별 상담 안내는 학부 홈페이지에 게시되는 Excel 파일을 통해 확인여 입장하여

                                     주시기 바랍니다.     

 

           2. 프로그램 일정

                1부 오전 세션

시 간

내용

10:00 – 10:10

개회 및 환영사

10:10 – 10:30

연구실 배정절차 안내

10:30 – 10:50

학부 연구 및 디비전 관련 질의응답

10:50 – 11:00

산학프로그램 소개(EPSS, KEPSI, LGenius,EPSD)*

11:00 – 11:40

2026학년도 봄학기 대학원 입시 안내 및 질의응답

    * 25학년도 가을 산학프로그램 합격자, 산학으로의 구분변경에 관심 있는 학생 및 26년 봄 입학 지원예정자 모두 참여할 수

      있습니다.

 

         2부 오후 세션

시 간

내용

13:00 – 16:00

ZOOM Session /연구실별 온라인 포스터 세션 줌정보링크

 

         3.  상담 방식

         3.1  개별 상담 예약

                  – 관심 있는 연구실이 있을 경우, 해당 교수님께 이메일로 연락하여 상시 온라인 또는 오프라인 상담 일정을 사전 조율

                     하시기 바랍니다.

                  –  1:1 상담을 통해 연구 분야, 진행 중인 프로젝트, 연구실 운영 방식 등 구체적이고 심층적인 정보를 확인할 수

                     있습니다.

 

           3.2   자유 면담 (6월 23일 오후 온라인 포스터 세션)

                     –  사전예약 없이 자유롭게 연구실 대표학생 또는 교수님과 온라인으로 면담할 수 있는 시간입니다.

                     –  Zoom 접속 정보는 행사 당일 일괄 안내될 예정입니다.

                     –   연구실 분위기, 실제 연구 참여 경험 등 현장감 있는 정보를 들을 수 있는 좋은 기회입니다.

 

 

 

 

 

 

 

안내문25가을 3

   KAIST 전기및전자공학부 석사과정/석∙박사통합과정에 합격하신 것을 진심으로 축하드립니다.

   2025학년도 가을학기 신입생 여러분의 랩 배정과 관련하여 아래와 같이 안내드리오니, 참고하여 주시기 바랍니다.

                                                                             = 아    래 =

  1. 랩 배정 기간: 2025. 6. 23.(월) – 7. 15.(화)까지

           학부 홈페이지를 방문하여 교수진, 실험실, 연구분야 등 관련된 다양한 정보를 습득

           (학부 홈페이지 : (https://ee.kaist.ac.kr/)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        

  1. 국비 T/O 현황: 홈페이지 국비석사TO   국비석사TO                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        
  2. KAIST 장학생 및 일반장학생 배정: 홈페이지 전임교수 현황정년후교수현황 참조하시어 자 유롭게 면담(교수님T/O제한없음)

         * 정년후교수님은 KAIST장학생 및 일반장학생 배정                                                                                                                                                                                                                                                                                                                          

  1. 산학프로그램 장학생: 각 산학프로그램 홈페이지의 현재 참여교수님을 확인하여 지도 신청 을 하시기 바랍니다.

          EPSS 홈페이지: http://epss.kaist.ac.kr/

          KEPSI 홈페이지: http://kepsi.kaist.ac.kr

          EPSD 홈페이지: https://epsd.kaist.ac.kr/

          EPLN 홈페이지: https://me.kaist.ac.kr/education/education_060100.html                                                                                                                                                                                                                                                                          

  1. 연구실 배정 방법: 원하는 교수님과 면담 후 첨부의 양식에 서명을 받아서 지도예정교수님 참조하여 이메일 제출

 

  1. 제출서류: 2025. 7. 15(화)까지

          (1) 연구실 확정이 된 경우 : “[첨부1] 신입생 연구실 배정 확정서” 제출

          (2) 연구실 확정이 안 된 경우 : “[첨부2] 지도교수 배정 신청서” 제출                                                                                                                                                                                                                                                                                              

  1. 랩배정 결과 발표: 7월 21일(월) 17시 이후, 학부 홈페이지 공지사항

 

  1. 담당자: 전기및전자공학부 사무실(E3-2, 1212호실)

            송영주(350-3402, dudwn@kaist.ac.kr)/ 김태연(042-350-3402, barbie1975@kaist.ac.kr )

 

 

대학원 2

2026학년도 봄학기 대학원 신입생 모집과 관련하여, KAIST 대학원입학팀에 제출하는 서류 외에 KAIST 전기및전자공학부  행정팀에별도로 제출해야 하는 서류에 대해 안내드립니다.

 

아래 첨부된 파일을 다운로드하여 내용을 반드시 확인해주시기 바랍니다.

 

※   2026학년도 봄학기부터 석·박사 통합과정 지원자의 제출 서류가 변경되었습니다. 해당 과정에 지원하실 분들은 반드시 변경된 내용을 숙지하시어, 제출 서류 누락이나 오류가 발생하지 않도록 각별히 유의하시기 바랍니다.   

 

※ 석·박사 통합과정 지원을 고려하시는 경우, 지원 전 지도 예정 교수님과의 면담을 적극 권장드립니다. 해당 교수님의 TO(정원) 여부를 확인하신 후 지원해주시기 바랍니다.

 

▣ 문의 및 서류 제출처

– KAIST 전기및전자공학부 행정팀(E3-2, 1212호)

– 이메일: 송영주 dudwn@kaist.ac.kr

   이메일 제출 가능(※ 단, 자필 서명이 포함된 스캔본을 제출)

– 전화: 042-350-3402

 

감사합니다.

교수님 연구팀 360
교수님 연구팀
<정명수 교수님 연구팀>
우리 학부 정명수-한동수 교수님 연구팀의 차세대 연결/반도체 기술 연구 성과와 관련된 5편의 논문이 컴퓨터 아키텍처 분야 유수 저널인 IEEE 마이크로(Micro)에 동시에 채택되었습니다. 단일 기관이 학술지 한 권에 게재한 논문 수로는 역대 최다가 될 것으로 예상됩니다.
 
IEEE Micro는 1981년에 창간된 컴퓨터 아키텍처 및 반도체 기술 분야의 권위 있는 저널로, 학계 및 산업계 최신 연구 성과를 격월 간행의 형태로 소개하고 있습니다. 정명수-한동수 교수님 연구팀은 ‘캐시 일관성 보장 연결기술 및 자원 분리 (Cache Coherent Interconnects and Resource Disaggregation Technology)’가 주제로 다루어진 IEEE Micro 5-6월호에 총 5편의 논문을 공개할 예정입니다.
 
이번에 정명수 교수님 연구팀이 공개한 5편의 논문 중 3편은 차세대 고속 연결 기술인 컴퓨트익스프레스링크(Compute Express Link, CXL)를 스토리지에 접목시킨 내용을 다루고 있습니다. 특히 연구팀은 정명수 교수님이 앞서 2022년도에 개념과 실질적인 구현 방안을 제안한 바 있는 솔루션인 CXL-SSD의 성능을 개선하는 연구를 진행하였는데, 해당 기술을 활용하면 대용량의 SSD를 메모리처럼 활용하면서, 동시에 DRAM 메모리와 비교 가능한 수준의 성능을 제공할 수 있습니다.
 
 
<IEEE Micro 5/6월호를 통해 공개되는 논문 목록>
〈IEEE Micro 5/6월호를 통해 공개되는 논문 목록〉
 
정명수 교수님 연구팀은 뿐만 아니라 인-스토리지 프로세싱(In-Storage Processing, ISP) 기술을 적용한 스토리지 관련 연구 또한 수행하였습니다. 해당 연구는 여러 대의 스토리지 장치로 구성된 스토리지 풀(pool) 내부에서 직접 연산을 수행하는 솔루션으로, 불필요한 데이터 이동을 최소화하여 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 같은 대형 응용을 효율적으로 가속할 수 있습니다. 이 외에도 GPU 메모리 용량을 확장하기 위한 스토리지 기반 솔루션 관련 연구, 우리 학부 한동수 교수님 연구팀과 공동으로 진행한 인공신경망 기반의 클라우드 스토리지 관련 연구 등이 이번 IEEE Micro 5-6월호에 채택되었습니다.
 
한편, 교원창업기업 파네시아와 공동 연구의 형태로 진행된 이번 논문들은 IEEE Micro 공식 웹사이트 및 정기 간행본을 통해 공개될 예정입니다. 
 
 
※ 제목을 클릭하면 선공개된 논문으로 이동합니다.
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<(왼쪽) 천송이 박사과정 학생>

우리 학부 제민규 교수 연구실의 천송이 박사과정 학생이 2025년도 IEEE Circuits and Systems Society (CASS) Pre-Doctoral Grant 수혜자로 선정되었습니다.

 

CASS Pre-Doctoral Grant는 시스템 반도체 회로 설계 분야에서 뛰어난 연구 성과를 보인 전 세계 박사과정 학생들에게 주어지는 특별한 지원으로, 매년 소수의 학생만이 선정됩니다. 올해는 전 세계에서 단 4명만이 선정되었으며, 천송이 학생이 그 중 한 명으로 이름을 올렸습니다.

 

천송이 학생은 ISSCC 논문 1편(공동 제1저자), IEEE 저널 논문 4편(제1저자 또는 공동 제1저자)을 포함해 총 19편의 국제 논문을 발표했으며, 이 중 9편은CASS가 주관하는 저널 및 학회에 게재되었습니다. 특히 임피던스 측정 회로의 최적화, 높은 정확도, 저전력 설계 등에서의 기여가 높이 평가되어 이번 지원 대상자로 선정되었습니다.

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<김정혜 박사과정 학생>

거대언어모델, 자율주행 및 휴머노이드 로봇과 더불어 산업 제조 현장 최적화는 AI의 또다른 중요한 응용 분야이다. 

 

성영철 교수 연구실 김정혜 박사과정생은 2024년 LG AI 연구원 강화학습팀에 인턴으로 참여하여, LG 그룹 제조 현장에서 일어나는 다양한 제조 공정 최적화 문제에 접할 수 있었다. 이 팀은 LG 화학 대산 나프타 분해 시설(NCC) 공정을 최적화하여 생산효율을 3% 증진시켜 연간 100억의 추가 이득을 달성한 팀이다. 

 

이 공정 최적화는 강화학습을 기반으로 하고 있다. 특히, 생산 시설에서의 강화학습은 환경과 직접 상호작용하면서 학습을 진행하기가 어렵기에 이미 축적된 데이터로 알고리즘을 최적화하는 오프라인 강화학습이 필수이다. 

 

김정혜 학생은 이 오프라인 강화학습 문제에서 기존 방식과는 달리 신경망의 분해능을 증가시켜 인샘플데이터와 분포외데이터를 쉽게 구분하여 오프라인 강화학습의 주된 난제인 Q 값 발산을 해결하여 기존 방식보다 월등히 뛰어난 오프라인 강화학습 알고리즘을 개발에 주도적 역할을 하여 앞으로 강화학습을 이용한 생산 공정 최적화에 크게 기여하였다. 

 

이 연구 결과는 International Conference on Machine Learning (ICML) 2025에서 spotlight 논문으로 발표될 예정이다. 

 

관련 연합 뉴스 기사 링크: https://www.yna.co.kr/view/AKR20250613153400003

교수님 360
3. 왼쪽부터 KAIST 전기및전자공학부 장규림 석사과정 권경하 교수
< (왼쪽부터) 장규림 석사과정, 권경하 교수 >

기후 변화와 지구온난화를 막기 위해서는 이산화탄소(CO2)가 ‘얼마나’ 배출되고 있는지를 정확히 파악하는 것이 핵심이다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 이산화탄소 모니터링 기술이다. 최근 한국 연구진이 외부 전력 없이도 이산화탄소 농도를 실시간 측정하고 무선으로 전송할 수 있는 시스템을 개발해 환경 모니터링 기술의 새로운 가능성을 열었다. 

우리 학부 권경하 교수 연구팀이 중앙대학교 류한준 교수팀과 공동연구를 통해, 주변의 미세 진동 에너지를 수확해 이산화탄소 농도를 주기적으로 측정할 수 있는 자가발전형 무선 모니터링 시스템을 개발했다. 

지구온난화의 주요 원인인 이산화탄소 배출은 산업계의 지속가능성 평가 지표로 자리 잡고 있으며, 유럽연합(EU)은 이미 공장 배출량 규제를 도입한 상태다. 이러한 규제 흐름에 따라, 효율적이고 지속 가능한 이산화탄소 모니터링 시스템은 환경 관리와 산업 공정 제어에 필수적인 요소로 주목받고 있다.

그러나 기존 이산화탄소 모니터링 시스템은 대부분 배터리나 유선 전원에 의존하기 때문에 설치와 유지보수에 제약이 따른다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해, 외부 전력 없이 작동 가능한 자가발전 무선 이산화탄소 모니터링 시스템을 개발했다. 

이번 시스템의 핵심은 산업 장비나 배관에서 발생하는 진동(20~4000㎛ 진폭, 0-300 Hz 주파수 범위)을 전기로 바꾸는 ‘관성 구동(Inertia-driven) 마찰전기 나노발전기(Triboelectric Nanogenerator, TENG)’이다. 이를 통해 배터리 없이도 이산화탄소 농도를 주기적으로 측정하고 무선으로 전송할 수 있다.

 

1. 미세 진동 수확을 통한 자가발전 무선 CO2 모니터링 시스템 개념 및 구성
< 그림 1. 미세 진동 수확을 통한 자가발전 무선 CO2 모니터링 시스템 개념 및 구성 (a) 시스템 블록 다이어그램 (b) 제작된 시스템 프로토타입 사진 >

 

연구팀은 4단 적층 구조의 관성 구동 마찰전기 나노발전기(TENG)에 탄성 스프링을 결합해 미세 진동을 증폭시키고 공진 현상을 유도, 13Hz, 0.56g의 가속도 조건에서 0.5㎽의 전력을 안정적으로 생산하는 데 성공했다. 생산된 전력은 이산화탄소 센서와 저전력 블루투스 통신 시스템을 구동하는 데 사용됐다. 

권경하 교수는 “효율적인 환경 모니터링을 위해서는 전원 제약 없이 지속적으로 작동 가능한 시스템이 필수”라며, “이번 연구에서는 관성 구동 마찰전기 나노발전기(TENG)로부터 생성된 에너지를 바탕으로 주기적으로 이산화탄소 농도를 측정하고 무선으로 전송할 수 있는 자가발전 시스템을 구현했다”고 설명했다. 

이어 “이 기술은 향후 다양한 센서를 통합한 자가발전형 환경 모니터링 플랫폼의 기반 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 덧붙였다.

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< 그림 2. TENG 에너지 하베스트 기반 무선 CO2 센싱 시스템 구동 결과 (c) 실험 환경 셋업 (d) 실제 CO2 측정 결과 >

 

이번 연구 결과는 우리 대학 석사과정 장규림 학생과 중앙대 석사과정 다니엘 마나예 티루네(Daniel Manaye Tiruneh) 학생이 공동 제 1저자로 국제 저명 학술지 `나노 에너지(Nano Energy) (IF 16.8)’에 6월 1일자로 게재됐다.

※논문명 : Highly compact inertia-driven triboelectric nanogenerator for self-powered wireless CO2 monitoring via fine-vibration harvesting,

※DOI: https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2025.110872 

이번 연구는 사우디 아람코-KAIST CO2 관리 센터의 지원을 받아 수행됐다.

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