KAIST 전기 및 전자공학부

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전기및전자공학부 신임 교원 이슬기 교수 부임 안내

우리 학부에 이슬기 교수님께서 2026년 2월 4일자로 부임하십니다. 많은 환영과 축하를 부탁드립니다.

이슬기 교수님의 오피스는 IT융합빌딩 910호입니다. 이슬기 교수님은 임베디드 AI(On-device AI)를 중심으로, 실시간·모바일·센싱 시스템, AIoT(AI+IoT), 지능형 엣지 시스템 및 딥러닝 컴파일러 분야를 연구하고 있습니다. 제한된 자원 환경에서도 학습·적응·진화가 가능한 임베디드 지능 시스템을 구현하는 것을 목표로, 하드웨어와 소프트웨어, 시스템과 인공지능을 아우르는 연구를 수행하고 있습니다.

특히 메모리와 연산 자원이 제한된 임베디드 환경에서의 효율적인 딥러닝 최적화, 온디바이스 신경망 구조 탐색, 실시간 AI 시스템 설계 등을 통해 실제 환경에서 활용 가능한 베디드 인공지능 기술 발전을 목표로 연구를 수행하고 있습니다.

이슬기 교수님의 자세한 연구 내용은 아래 홈페이지를 참고해 주시기 바랍니다.

홈페이지: https://sites.google.com/view/embeddedai

< Academic and Professional Profile>

Major Field

Embedded AI (On-device AI)
Real-time, Mobile and Sensing Systems
AIoT (AI + IoT) and Intelligent Edge
Deep Learning Compilers

Educational Background

Bachelor Degree, 2009, University of Seoul
Master Degree, 2018, UNC Chapel Hill
Doctoral Degree, 2021, UNC Chapel Hill

Career

Aug. 2021 – Aug. 2025: Assistant Professor, UNIST
Sep. 2025 – Feb. 2026: Associate Professor, UNIST

Publications

“Bayesian Code Diffusion for Efficient Automatic Deep Learning Program Optimization,”
USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI), 2025
“AliO: Output Alignment Matters in Long-Term Time Series Forecasting,”
Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025
“SMMF: Square-Matricized Momentum Factorization for Memory-Efficient Optimization,”
Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2025
“CAFO: Feature-Centric Explanation on Time Series Classification,”
SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2024
“On-NAS: On-Device Neural Architecture Search on Memory-Constrained Intelligent Embedded Systems,”
ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys), 2023

Assigned Curricular Plan

EE.40015 Operating Systems and System Programming for Electrical Engineering
EE.40014 Embedded Systems
EE.30031 Introduction to Machine Learning
EE.30012 Introduction to Computer Architecture
EE.50016 Embedded Software
EE.50038 Neural Networks

Vision

We make resource-constrained real-time and embedded sensing systems capable of learning, adapting, and evolving, with the aim of enabling Embedded Artificial Intelligence (Embedded AI or On-Device AI).

Research Plan

We pursue excellence in research on EE, CSE, and AI.
We make the world a better place by making real impacts with our research.
We collaborate with and learn from each other when solving challenging problems.

News

최경철 교수 연구팀, 모자처럼 착용 가능한 OLED 기반 웨어러블 광치료 기기 개발

탈모 치료의 한계를 넘어설 새로운 해법이 제시됐다. 무겁고 딱딱한 헬멧형 탈모 치료기는 이제 과거가 될 전망이다. 공동 연구진은 모자처럼 착용 가능한 OLED 기반 웨어러블 광치료 기기를 개발해, 탈모 진행의 핵심인 모낭 세포 노화를 약 92%까지 억제하는 효과를 입증했다.

우리 학부 최경철 교수 연구팀이 홍콩과학기술대 윤치 교수팀과 공동으로, 직물처럼 유연한 모자 형태의 웨어러블 플랫폼에 특수 OLED 광원을 비침습* 탈모 치료 기술을 개발했다.

*비침습 치료: 피부를 절개하거나 신체에 직접적인 손상을 주지 않는 치료 방식

그동안 탈모 개선을 위한 약물 치료는 효과가 있는 것으로 알려졌으나, 장기 사용에 따른 부작용 우려로 인해 상대적으로 안전한 광치료가 대안으로 주목받아 왔다. 그 기존 탈모 치료용 광기기는 딱딱하고 무거운 헬멧형 구조로 제작돼 사용 환경이 실내로 제한되고, LED나 레이저 기반의 점광원 방식을 사용해 두피 전체에 균일한 광 구현하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 작은 점에서 빛을 내는 점광원 대신 넓은 면 전체에서 고르게 빛을 방출하는 면(面) 발광 OLED를 탈모 치료에 적용했다.

특히 유연한 소재 기반의 근적외선(NIR) OLED를 모자 안쪽에 통합해, 광원이 두피 굴곡에 맞춰 자연스럽게 밀착되도록 설계함으로써 두피 전반에 균일한 광 자극을 전 수 있도록 했다. 또한 연구팀은 탈모 진행의 핵심 원인으로 꼽히는 모낭 세포 노화 억제에 주목했다.

이번 연구의 핵심 성과는 착용형 기기 구현을 넘어, 탈모 치료에 가장 효과적인 ‘빛 장’을 정밀하게 설계해 광치료 효과를 극대화한 데 있다. 연구팀은 빛의 색에 따라 세포 반응이 달라진다는 점에 착안해, 디스플레이용 OLED에 사용되던 파장 제어 기술을 치료 목적에 맞게 확장했다.

이를 통해 모낭세포 중 모낭 맨 아래에 위치해 모발 성장을 조절하는 핵심 세포인 ‘모유두세포’ 활성에 최적인 730~740nm 대역의 근적외선만을 선택적으로 방출하는 맞춤형 OLED를 구현했 개발된 근적외선 OLED의 효과는 인간 모유두세포(human Dermal Papilla Cells, hDPCs)를 이용한 실험을 통해 검증됐다. 세포 노화 평가 결과, 근적외선 OLED 조사 조 대조군 대비 약 92% 수준의 세포 노화 억제 효과가 확인됐으며, 이는 기존 적색광 조사 조건보다 우수한 결과다.

제 1저자인 조은해 박사는 “딱딱한 헬멧형 점광원 장치 대신, 천처럼 부드러운 직물 기반 OLED를 모자 형태로 구현해 일상에서도 사용할 수 있는 웨어러블 광치료 플 제시했다”며 “빛의 파장을 정밀하게 설계해 모낭 세포 노화를 효과적으로 억제할 수 있음을 확인한 점이 핵심 성과”라고 말했다.

최경철 교수는 “OLED는 얇고 유연해 두피 곡면에 밀착할 수 있어 두피 전체에 균일한 빛 자극을 전달할 수 있다는 장점이 있다”며 “향후 전임상 연구를 통해 안전성과 검증하고, 실제 치료로 이어질 수 있는 가능성을 단계적으로 확인할 계획”이라고 밝혔다.

이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 조은해 박사가 제1저자로 참여해 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 1월 10일 자로 온라인 게재됐다.

※ 논문명: Wearable textile-based phototherapy platform with customized NIR OLEDs toward non-invasive hair loss treatment

※ DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-68258-3

본 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단(NRF)을 통해 수행된 국가 R&D(사업미래개척 융합과학기술개발사업(브릿지융합연구) 생체조직 접합패치 전달, 광치료 OLED 테라피를 융합한 상처치료용 피부 패치 개발), 산업통상자원부의 지원을 받아 수행된 기술혁신프로그램(스트레처블 디스플레이용 50% 이상 신장 기판 소재 개발), 그리고 과학기술정보통신부 BK21 FOUR 사업(Connected AI Education & Research Program for Industry and Society Innovation, KAIST 전기및전자공학부 지원을 받아 수행되었다.) (2021M3C1C3097646, 20017569, 41202001137)

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김지훈 · 류형곤 박사 (정준선 교수 연구실), 중앙대 첨단영상대학원 · 한국외대 Language & AI 융합학부 전임교원 임용

우리 학부 정준선 교수 연구실(Multimodal AI Lab) 소속으로 2026년 2월 박사학위를 취득할 예정인 김지훈 박사과정과 류형곤 박사과정이 국내 유수 대학의 전임교원으로 임용되었습니다.

김지훈 박사과정은 2026년 3월 1일부로 중앙대학교 첨단영상대학원 전임교원으로 임용되었으며, 재학 중 인간 중심 멀티모달 인공지능 분야를 연구했습니다. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASLP), IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 등에 연구 성과를 발표한 바 있습니다. 향후 인간과 인공지능 간의 자연스러운 상호작용을 위한 멀티모달 인공지능 연구를 이어갈 예정입니다.

류형곤 박사과정은 2026년 3월 1일부로 한국외국어대학교 Language & AI 융합학부 전임교원으로 임용되었으며, 재학 중 시각·청각 멀티모달 인공지능을 연구했습니다. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 등에 연구 성과를 발표했습니다. 향후 시각·청각 정보를 기반으로 한 멀티모달 인공지능 연구를 통해 학문적·산업적 발전에 기여할 예정입니다.

이번 두 박사과정의 전임교원 임용은 정준선 교수 연구실이 멀티모달 인공지능 분야에서 자율적인 연구 수행과 국제 학술 활동을 장려하는 연구 환경을 바탕으로, 독립적인 연구 역량을 갖춘 연구자를 양성해 온 성과를 보여줍니다.

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윤선재 박사 (유창동 교수님 연구실), 중앙대학교 소프트웨어대학 AI학과 전임교원 임용

우리 학부 Artificial Intelligence & Machine Learning Lab. (U-AIM) 졸업생 윤선재박사(지도교수: 유창동)가 2026년 3월 1일부로중앙대학교 소프트웨어대학 AI학과의 전임교원으로 임용되었습니다.

윤선재 박사는 2025년 2월 KAIST 전기 및 전자공학부에서 박사학위를 취득한 후 현재까지 KAIST 정보전자연구소에서 연수연구원으로 근무 중입니다.

주요 연구 분야는 생성형 인공지능으로 “확산형 모델 기반 비디오 편집”이라는 주제로 박사학위논문을 발표하여 박사학위 우수 논문상을 수상하였으며, NeurIPS, ICML, ICCV 등 인공지능 분야 다수의 논문을 발표하였습니다.

유창동 교수님 연구실은 이미지, 비디오, 오디오, 자연어 등 다양한 신호의 생성형 인공지능을 연구해 왔으며, 그 성과를 바탕으로 서울대, 고려대, 울산과학기술원, 중앙대, 강릉대, 배재대 등 학계 여러 기관에 우수 인재를 배출해 왔습니다.

우리 학부 출신 인재 성과에 축하를 보내며, 앞으로의 활약을 기대합니다.

Award

신영수 교수 연구실 장세용 박사과정, SPIE Photomask 2025 Photronics 최우수 학생상 수상

교수님 연구실 장세용360 1 — <(왼쪽부터) 신영수 교수, 장세용 박사과정 학생>

우리 학부 신영수 교수 연구실(DT Lab)의 박사과정생 장세용(Shilong Zhang) 학생이 2025년 9월 22일부터 26일까지 미국 캘리포니아주 몬터레이에서 개최된 SPIE Photomask Technology + EUV Lithography 2025에서 Photronics 최우수 학생 발표상(1위)을 수상했다.

SPIE Photomask Technology + EUV Lithography는 반도체 산업 분야의 전문가와 연구자들이 모여 최신 포토리소그래피 마스크 기술을 발표하고 논의하는 세계적인 국제 학술대회다. Photronics, Inc.의 후원으로 제정된 Photronics Best Student Presentation Award는 포토마스크 및 EUV 리소그래피 관련 연구를 수행하는 학생들의 연구를 독려하기 위해 마련된 상으로, 1위 수상자에게는 미화 1,500달러의 상금이 수여된다.

장세용 학생의 수상 논문인 ‘Integrated Curvilinear OPC and SRAF Optimization through Reinforcement Learning’은 강화학습 기반 방법을 통해 곡선형 서브해상도 보조 패턴(SRAF)과 곡선형 주 패턴을 동시에 최적화하는 기법을 제안하였다.

기존의 고정 SRAF를 사용하는 곡선형 OPC 방식 대비 최대 정점 위치 오차(Vertex Placement Error, VPE)를 7.6%, 최대 공정 변동 폭(Process Variation Band, PVB)을 23.0% 감소시켜, 패턴 충실도와 공정 윈도우 안정성 측면에서 모두 유의미한 성능 향상을 입증해 우수성을 인정받았다.

시상 분야 및 수상 정보에 관한 자세한 내용은 아래 링크에서 확인할 수 있다.

https://spie.org/conferences-and-exhibitions/photomask-technology-and-extreme-ultraviolet-lithography/program/conferences/awards

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손영익 교수팀 참여 집단연구, 양자과학기술 플래그십 프로젝트의 2025년도 신규 과제 선정

png — < (왼쪽부터) 손영익 · 배준우 · 정완영 전기및전자공학부 교수, 남동욱 기계공학과 교수>

우리 학부 양자소자연구실(PI: 손영익 교수)이 「칩스케일 퓨전 멀티플렉싱과 양자점 기반 확정적 선형 클러스터를 활용한 전광 양자중계기」를 주제로 한 집단연구 과제가 양자과학기술 플래그십 프로젝트의 2025년도 신규 과제로 선정되었다.

본 연구는 양자 통신의 장거리화를 위해 필수적인 핵심 시스템인 양자 중계기(quantum repeater)개발을 목표로 한다. 특히 전자 스핀 등 물질 큐비트를 사용하지 않고 광 큐비트만으로 구현하는 ‘전광자(all-photonic) 양자 중계기’라는 점에서 기존 접근법과 차별성을 갖는다. 전광 양자 중계기는 이론적 기반이 비교적 최근에 제시된 신흥 연구 분야로, 차세대 양자 네트워크 기술의 핵심 후보로 주목받고 있다.

1 1 — < 전광자 양자 중계기의 개념도. 얽힘광 생성 장치인 RGS (repeater graph state) 노드와 측정 노드가 1개씩 반복되며 구성된다. >

물질 큐비트를 배제한 이러한 새로운 접근법을 통해, 본 기술은 기존 반도체 공정 기술만을 활용한 대량 생산 가능성이라는 중요한 장점을 지닌다. 이에 따라 향후 산업계 표준 양자 중계기 기술로 발전할 높은 잠재력을 보유한 것으로 평가된다.

도전적인 연구 목표 달성을 위해, 주관기관인 KAIST를 중심으로 국내 부품 기업인 파이버프로와 쿼드가 참여하는 산학 컨소시엄이 구성되었다. 또한 세계적인 광기반 양자컴퓨팅 기업인 프랑스 콴델라(Quandela)와 국제 공동연구팀을 구성하여 협력을 추진한다. 콴델라 연구팀은 세계 최고 수준의 얽힘광 생성 기술을 양자 중계기 핵심 부품으로 활용할 수 있도록 긴밀한 공동 연구를 수행할 예정이다.

양자 중계기 구현을 위해서는 양자광학 칩 기술뿐만 아니라, 시스템 운용 설계, 고속 멀티플렉싱을 위한 주문형 반도체(ASIC), 저손실 패키징 기술등 융복합적 연구가 필수적이다. 이에 따라 전기및전자공학부 배준우 교수, 정완영 교수, 그리고 기계공학과 남동욱 교수가 공동 연구진으로 참여하여 각 분야의 전문성을 결집한다.

본 과제는 과학기술정보통신부의 양자기술 분야 대표 사업인 양자과학기술 플래그십 프로젝트의 일환으로 수행된다. 해당 프로젝트는 2032년까지 약 8년간 총 6,454억 원 규모로 추진되며, 양자 컴퓨팅·통신·센싱의 3대 분야를 중심으로 미션 지향형 연구개발을 수행한다. KAIST 연구팀은 이 중 통신 분야 5개 핵심 과제 중 하나에 선정되어, 약 128억 원의 연구비 지원을 받게 된다.

본 연구를 통해 양자 중계기가 성공적으로 구현될 경우, 현재 약 100km 내외에 국한된 양자암호통신 기술을 글로벌 규모로 확장하고, 궁극적으로 양자 인터넷 실현에 결정적인 기여를 할 것으로 기대된다.

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조혜상 박사 (최준일 교수님 연구실), 인하대학교 전기전자공학부 전임교원 임용

우리 학부 Intelligent Communication Systems Lab. (ICL) 졸업생 조혜상 박사 (지도교수: 최준일) 가 2026년 3월 1일부로 인하대학교 전기전자공학부의 전임교원으로 임용되었습니다.

조혜상 박사는 2024년 2월 KAIST 전기 및 전자공학부에서 박사학위를 취득한 후 현재까지 KAIST 정보전자연구소에서 연수연구원으로 근무 중입니다.

주요 연구 분야는 차세대 무선 통신 시스템 개발로, IEEE Transactions on Wireless Communications, IEEE Transactions on Communications 등 무선 통신 분야의 국제 저명 학술지에 다수의 논문을 게재하였고, 다수의 우수논문상을 통해 연구의 우수성을 인정받았습니다.

향후 무선 통신 물리 계층 연구를 토대로 통신 시스템 개발에 주력하며, 학문적·산업적 발전에 지속적으로 기여할 예정입니다.

News

전기및전자공학부 신임 교원 강익성 교수 부임 안내

우리 학부에 강익성 교수님께서 2026년 1월 26일부로 부임하십니다. 축하드립니다.

강익성 교수님의 임시 오피스는 새늘동 1410호입니다. 강익성 교수님은 물리 기반 모델과 머신러닝을 결합한 지능형 이미징 시스템 설계를 연구하고 있습니다. 특히 생의학 현미경, 신경과학, 계측 분야를 위한 컴퓨테이셔널 이미징 기술에 관심을 두고 있으며, 광학 시스템의 물리적 원리와 딥러닝을 통합하여 기존 이미징의 한계를 극복하는 새로운 접근법을 제안하고 있습니다. 측정 신호로부터 고차원의 정보를 효율적으로 복원하는 역문제 모델링과 센싱–물리–학습을 아우르는 엔드투엔드 이미징 시스템 개발을 통해, 보다 정확하고 접근성 높은 차세대 이미징 기술 구현을 목표로 하고 있습니다.

강익성 교수님의 자세한 연구 내용은 홈페이지를 참고 부탁드립니다.

홈페이지 링크: https://iksungk.github.io/

<Academic and Professional Profile>

Major Field

Physics- and Learning-driven Imaging System Design
Computational Imaging (for Biomedical Microscopy, Neuroscience, and Metrology)

Educational Career

Bachelor Degree: 2017, Seoul National University
Master Degree: 2020, MIT
Doctoral Degree: 2022, MIT

Career

Sep. 2025 – Jan. 2026: Assistant Professor, Yonsei University
Jul. 2022 – Jun. 2025: Postdoctoral Researcher, UC Berkeley

Publications

Optical segmentation-based compressed readout of neuronal voltage dynamics, Nature Communications, 2025
Coordinate-based neural representations for computational adaptive optics in widefield microscopy, Nature Machine Intelligence, 2024
Accelerated deep self-supervised ptycho-laminography for three-dimensional nanoscale imaging of integrated circuits, Optica, 2023
Attentional Ptycho-Tomography (APT) for three-dimensional nanoscale X-ray imaging with minimal data acquisition and computation time, Light: Science & Applications, 2023
Simultaneous spectral recovery and CMOS micro-LED holography with an untrained deep neural network, Optica, 2022
Dynamical machine learning volumetric reconstruction of objects’ interiors from limited angular views, Light: Science & Applications, 2021

Assigned Curricular Plan

EE49904: Special Topics in Electrical Engineering
<Computational Imaging>
Other signal-related courses (e.g., signal/image processing, optical imaging)

Vision

Develop intelligent imaging systems that seamlessly integrate physics and machine learning with system-level design to make advanced imaging more accessible.

Research Plan

Generalizable Imaging Architectures: Create unified imaging frameworks that generalize across sensing modalities and sample types.
Imaging-driven Inverse Intelligence: Build imaging-driven inverse modeling frameworks that connect measurements to high-level system understanding.
End-to-end Intelligent Imaging: Develop end-to-end imaging systems that integrate sensing, physics, and learning for task-aware inference.

공지사항

학사

일반

학사

일반

세미나 및 행사

세미나

행사

세미나

행사

Highlights

<Academic and Professional Profile>

Major Field

Educational Career

Career

Publications

Assigned Curricular Plan

Vision

Research Plan

공지사항

세미나 및 행사

날짜:

연사:

Prof. Hae-Gon Jeon (Yonsei University)

장소:

정보전자공학동 (E3-2동) 1강의실 (1217호)

날짜:

연사:

Prof. Jin-Tae Kim (Pohang University of Science and Technology)

장소:

정보전자공학동 (E3-2동) 6강의실 (2216호)

날짜:

연사:

김정호 교수 (KAIST) 및 KAIST TERA Lab 연구원

장소:

온라인 세미나 (ZOOM)

날짜:

연사:

PhD. Grace Junyue Zhong (Stanford University)

장소:

정보전자공학동 (E3-2동) 해동1강의실 (2211호)