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전기및전자공학부 이안 오클리 교수 연구실 김지완 박사과정, 정호헌 학부생 ‘ACM UIST Student Innovation Content’ Best People’s Choice Award 수상

전기및전자공학부 이안 오클리 교수 연구실 김지완 박사과정, 정호헌 학부생

‘ACM UIST Student Innovation Content’ Best People’s Choice Award 수상

<(왼쪽부터) 김지완 박사과정, 정호헌 학부생>

우리 학부 이안 오클리 교수 연구실의 김지완 박사과정 학생과 정호헌 학부생이 지난 10월 13일부터 16일까지 미국 피츠버그에서 진행되었던 ‘ACM UIST(ACM Symposium on User Interface Software and Technology)’의 일환으로 개최된 Student Innovation Content에서 Best People’s Choice Award를 수상했습니다. Best People’s Choice Award는 학회 기간 중 가장 많은 참가자들의 호응을 얻어낸 프로젝트에 주어지는 상입니다.

<수상한 상장과 트로피>

‘ACM UIST’는 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 최우수 국제학술대회로 매년 출시되기 직전의 첨단 하드웨어를 이용하여 혁신적인 아이디어를 겨루는 Student Innovation Contest를 열고 있습니다.

올해 주제는 Seeed Studio의 Gen-M Kit를 활용한 미래의 인터랙티브 장치를 만들어 직접 시연하는 것으로 치열한 예선을 거쳐 우리 대학을 포함해 카네기멜론대, 토론토대, 홍콩대 등 세계 유수 대학의 8팀이 본선에 진출했습니다.

김지완·정호헌 학생은 스페이스 오디세이 등을 집필한 소설가 아서. C. 클라크의 “고도로 발전된 미래의 기술은 초능력 혹은 마법과 같다’는 유명한 구절을 인용하여, 마치 초능력을 경험해보는 것 같은 경험을 줄 수 있는 웨어러블 장치를 개발해 참여했습니다.

이들은 표면음향파, 레이더, 초음파를 활용하여 벽 너머의 말을 들을 수 있는 스파잉, 눈을 감고도 주변의 움직임을 느낄 수 있는 초감각, 작은 물체를 공중에 띄울 수 있는 염력을 구현하는 글로브를 개발했습니다.

김지완 학생은 “얼핏 보면 기술을 단순한 흥미 위주의 소재로 구현한 것이라 생각할 수도 있겠지만, 즐거움 또한 과학기술이 나아가야하는 방향 중 하나라고 생각하기 때문에 다양한 센싱 기술들을 최대한 재미있게 해석하고 시연하기 위해 노력했다”라고 말했습니다.

전기및전자공학부 이정용 교수팀, 고효율·고안정성 유무기 하이브리드 태양전지 제작 기술 개발

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 이정용 교수, 이민호 박사과정, 김민석 석사과정 >

전체 태양 에너지의 약 52%를 활용하지 못하는 문제점을 가진 기존 페로브스카이트 태양전지가 한국 연구진에 의해 근적외선 광 포집 성능을 극대화하면서도 전력 변환 효율을 크게 향상하는 혁신기술로 개발되었다. 이는 차세대 태양전지의 상용화 가능성을 크게 높이며, 글로벌 태양전지 시장에서 중요한 기술적 진전에 기여할 것으로 보인다.

우리 학부 이정용 교수 연구팀과 연세대학교 화학과 김우재 교수 공동 연구팀이 기존 가시광선 영역을 뛰어넘어 근적외선 광 포집을 극대화한 고효율·고안정성 유무기 하이브리드 태양전지 제작 기술을 개발했다.

연구팀은 가시광선 흡수에 한정된 페로브스카이트 소재를 보완하고, 근적외선까지 흡수 범위를 확장하는 유기 광반도체와의 하이브리드 차세대 소자 구조를 제시하고 고도화했다.

또한, 해당 구조에서 주로 발생하는 전자구조 문제를 밝히고 다이폴 층*을 도입해 이를 획기적으로 해결한 고성능 태양전지 소자를 발표했다. *다이폴(쌍극자) 층: 소자 내 에너지 준위를 조절해 전하 수송을 원활하게 하고, 계면의 전위차를 형성해 소자 성능을 향상하는 역할을 하는 얇은 물질 층임

기존 납 기반 페로브스카이트 태양전지는 850나노미터(nm) 이하 파장의 가시광선 영역에만 흡수 스펙트럼이 제한돼 전체 태양 에너지의 약 52%를 활용하지 못하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 유기 벌크 이종접합(BHJ)을 페로브스카이트와 결합한 하이브리드 소자를 설계, 근적외선 영역까지 흡수할 수 있는 태양전지를 구현했다.

특히, 나노미터 이하 다이폴 계면 층을 도입해 페로브스카이트와 유기 벌크 이종접합(BHJ) 간의 에너지 장벽을 완화하고 전하 축적을 억제, 근적외선 기여도를 극대화하고 전류 밀도(JSC)를 4.9 mA/cm²향상하는 데 성공했다.

< 그림 1. 페로브스카이트/유기 하이브리드 소자 구조와 다이폴 계면층(DILs)을 통한 전자구조 개선 및 전하 전달 능력 향상 메커니즘. 제시된 다이폴 계면층은 강력한 계면 다이폴을 형성하여 페로브스카이트와 유기 벌크 이종접합(BHJ) 사이의 에너지 장벽을 효과적으로 줄이고, 홀 축적을 억제하는 역할을 한다. 이 기술은 근적외선 광자 수확 및 전하 전달을 향상시키며, 그 결과 태양전지의 전력 변환 효율을 24.0%까지 끌어올렸다. 더불어, 극한의 습도 환경에서도 1,200시간 동안 성능을 유지하는 뛰어난 안정성을 달성했다. >

이번 연구의 핵심 성과는 하이브리드 소자의 전력 변환 효율(PCE)을 기존 20.4%에서 24.0%로 대폭 높인 것이다. 특히, 이번 연구는 기존 연구들과 비교했을 때, 높은 내부 양자 효율(IQE)을 달성하며 근적외선 영역에서 78%에 달하는 성과를 기록했다.

또한, 이 소자는 높은 안정성을 보여, 극한의 습도 조건에서도 800시간 이상의 최대 출력 추적에서 초기 효율의 80% 이상을 유지하는 우수한 결과를 보였다.

이정용 교수는 “이번 연구를 통해 기존 페로브스카이트/유기 하이브리드 태양전지가 직면한 전하 축적 및 에너지 밴드 불일치 문제를 효과적으로 해결하였고 근적외선 광 포집 성능을 극대화하면서도 전력 변환 효율을 크게 향상시켜 기존 페로브스카이트가 가진 기계적-화학적 안정성 문제를 해결하고 광학적 한계를 뛰어넘을 수 있는 새로운 돌파구가 될 것”이라고 말했다.

전기및전자공학부 이민호 박사과정과 김민석 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스트 머티리얼스(Advanced Materials)’ 9월 30일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Suppressing Hole Accumulation Through Sub-Nanometer Dipole Interfaces in Hybrid Perovskite/Organic Solar Cells for Boosting Near-Infrared Photon Harvesting).

한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

전기및전자공학부 김용훈 교수팀, 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론 세계 최초 개발

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 김용훈 교수, 이룡규 박사과정 >

인공지능과 고성능 과학계산 간의 밀접한 관련성은 최근 2024년도 노벨 물리학상과 화학상이 동시에 수상된 것을 보면 알 수 있다. 우리 연구진이 인공지능을 활용하여 3차원 공간에 분포하는 원자 수준의 화학결합 정보를 예측하여 양자역학적 고성능 컴퓨터 시뮬레이션의 계산 시간을 획기적으로 단축하는데 성공했다.

우리 학부 김용훈 교수팀이 물질의 특성을 도출하기 위해 슈퍼컴퓨터를 활용해 수행되는 원자 수준 양자역학적 계산에 필요한 복잡한 알고리즘을 우회하는 3차원 컴퓨터 비전 인공신경망 기반 계산 방법론을 세계 최초로 개발했다.

슈퍼컴퓨터를 활용한 양자역학적 밀도범함수론(density functional theory, DFT)* 계산은 빠르면서도 정확하게 양자 물성을 예측할 수 있게 해 첨단 소재 및 약물 설계를 포함한 광범위한 연구·개발 분야에서 표준적인 도구로 자리 잡아 필수 불가결한 역할을 하고 있다. *밀도범함수론(DFT): 원자 단위에서부터 양자역학적으로 물성을 계산하는 제1원리 계산의 대표적인 이론

그러나 실제 밀도범함수론 계산에서는 3차원적인 전자밀도를 생성한 후 양자역학 방정식을 푸는 복잡한 자기일관장 과정(self-consistent field, SCF)*을 수십에서 수백 번씩 반복해야 해서 그 적용 범위가 수백~수천 개의 원자로 제한되는 한계가 있었다. *자기일관장(SCF): 상호 연결된 여러 개의 연립 미분 방정식으로 기술해야 하는 복잡한 다체 문제(many-body problem)를 해결하기 위해 널리 사용되는 과학계산법

< 그림 1. 물질·소재 시뮬레이션에는 공간-시간 수준(level) 또는 스케일(scale)에 따라 나노미터(nm) 수준에서의 양자역학적 계산, 수십~수백 나노미터 규모의 고전역학적 힘장(force fields) 계산, 거시적 규모에서의 연속체 역학 계산 및 서로 다른 스케일의 시뮬레이션들을 혼합하는 계산 등의 다양한 방법론들이 활용됨. 이러한 시뮬레이션들은 이미 정보학(informatics) 기법 등과 결합하여 광범위한 기초연구 및 응용개발 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있음. 최근에는 기계학습 기법을 도입해 시뮬레이션을 급진적으로 가속하고자 하는 노력이 활발하게 이루어지고 있으나 상위 스케일 시뮬레이션들의 근간을 이루는 양자역학적 전자구조 계산에 기계학습 기법을 도입하는 연구는 아직 미진한 상황임. >

김용훈 교수 연구팀은 자기일관장 과정을 최근 급속한 발전을 이룬 인공지능 기법으로 회피하는 것이 가능한지 질문했다. 그 결과 3차원 공간에 분포된 화학 결합 정보를 컴퓨터 비전 분야의 신경망 알고리즘을 통해 학습해 계산을 가속화하는 딥SCF(DeepSCF) 모델을 개발했다.

연구진은 밀도범함수론에 따라 전자밀도가 전자들의 양자역학적 정보를 모두 포함하고 있으며 이에 더해 전체 전자밀도와 구성 원자들의 전자밀도의 합 간의 차이인 잔여 전자밀도가 화학결합 정보를 담고 있는 점에 주목하고 기계학습의 목표물로 선정했다.

< 그림 2. 이번 연구에서 개발된 딥SCF 방법론은 전통적인 양자역학적 전자구조 계산에서 반복적으로 수행되어야 했던 자기일관장 과정을(주황색 박스) 인공신경망 기법을 통해 회피하여 DFT 계산을 급속히 가속화 하는 방안을 제공함(초록색 박스). 자기일관장 과정은 3차원 전자밀도를 예측하고 이에 해당하는 포텐셜을 구성한 후 양자역학적 콘-샴 방정식을 푸는 것을 수십-수백번 반복하는 과정임. 딥SCF 방법론의 핵심적인 아이디어는 전자밀도(ρ)와 구성 원자들의 전자밀도 합(ρ0) 차이인 잔여 전자밀도(δρ)가 화학결합 정보에 해당하므로 3차원 합성곱신경망 모델로 자기일관장 과정을 대체하는 것임. >

이후 다양한 화학결합 특성을 포함한 유기 분자들의 데이터 세트를 채택했고 그 안에 포함된 분자들의 원자구조들에 임의의 회전과 변형을 가해 모델의 정확도 및 일반화 성능을 더욱 높였다. 최종적으로 연구팀은 복잡하고 큰 시스템에 대해 딥SCF 방법론의 유효성 및 효율성을 입증했다.

이번 연구를 지도한 김용훈 교수는“3차원 공간에 분포된 양자역학적 화학결합 정보를 인공 신경망에 대응시키는 방법을 찾았다”며 “양자역학적 전자구조 계산이 모든 스케일의 물성 시뮬레이션의 근간이 되므로 인공지능을 통한 물질 계산 가속화의 전반적인 기반 원리를 확립한 것”이라고 연구의 의의를 부여했다.

< 그림 3. 탄소나노튜브 기반의 DNA 염기서열 분석 소자 모델(상단 왼쪽)에 대한 딥SCF 방법론 적용 예시. 고전역학적 원자간 힘뿐만 아니라(하단 오른쪽) 화학 결합의 정보를 담고 있는 잔여 전자밀도(상단 오른쪽) 및 전자 상태밀도(density of states, DOS)와 같은 양자역학적 전자구조 특성들(하단 왼쪽)을 SCF 과정을 수행하는 표준 DFT 계산 결과에 대응되는 정확도로 빠르게 예측함. >

전기및전자공학부 이룡규 박사과정이 제 1저자로 수행한 이번 연구는 소재 계산 분야의 권위 있는 학술지 ‘네이쳐 파트너 저널 컴퓨테이셔널 머터리얼즈(Npj Computational Materials)’에 10월 24일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Convolutional network learning of self-consistent electron density via grid-projected atomic fingerprints)

한편, 이번 연구는 KAIST 석박사 모험사업, 한국연구재단 중견연구자지원사업 등의 지원을 받아 수행되었다.

전기및전자공학부 제민규 교수 연구실 최종윤 · Vincent Lukito 박사과정, 제25회 대한민국 반도체 설계대전 기업특별상(Telechips) 수상

전기및전자공학부 제민규 교수 연구실 최종윤 · Vincent Lukito 박사과정,

제25회 대한민국 반도체 설계대전 기업특별상(Telechips) 수상

<(왼쪽부터) 최종윤 박사과정, Vincent Lukito 박사과정>

우리 학부 제민규 교수 연구실의 최종윤 박사과정 학생과 Vincent Lukito 박사과정 학생이 10월 24일 서울 코엑스에서 열린 ‘제25회 대한민국 반도체 설계대전’에서 기업특별상(Telechips)을 수상하는 성과를 거두었습니다.

‘대한민국 반도체 설계대전’은 반도체 설계 분야 대학(원)생들의 설계 능력을 배양하고 창의적인 아이디어를 발굴하여 반도체 산업의 기초 경쟁력을 키우는 것을 목표로, 한국반도체산업협회와 산업통상자원부의 주최 하에 다양한 기업들의 후원을 받아 매년 개최되고 있습니다.

<시상식 사진>

수상한 연구 작품의 제목은 “Spike Sorting SoC with Delta-based Detection and Analog CIM-based Autoencoder Neural Network Feature Extraction Achieving 94.54% Accuracy”이며, 최종윤 박사과정, Vincent Lukito 박사과정이 참여하였습니다.

해당 연구는 창의성, 기술성, 사업성, 완성도를 기준으로 평가되어 창의적인 주제, 기술적인 높은 난이도 및 우수성, 상용화 가능성, 작업의 완성도 및 검증 수준에 있어 훌륭한 입지를 가지고 있음을 인정받아 기업특별상(Telechips)을 수여 받았습니다.

전기및전자공학부 유창동 교수 연구실 2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤 대상 수상

유창동 교수님 연구실 2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤 대상 수상

<(좌측부터) 유창동 교수, 홍지우 박사과정, 구관형 박사과정, 이영환 석사과정, 윤선재 박사과정>

우리 학부 유창동 교수님 연구실의 홍지우 박사과정생, 구관형 박사과정생, 이영환 석사과정생, 그리고 윤선재 박사과정생이 ‘2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤’에 팀명 ‘유벤져스’로 참가하여 대상을 수상하였습니다.

해당 대회는 분당서울대학교병원이 주최한 온라인 데이터톤으로, 급성신손상 환자 데이터셋을 활용해 아이디어를 제안하고 디지털 헬스케어 AI 모델을 개발하는 대회입니다. 특히, 성능 뿐만 아니라 성별, 종교 등과 무관하게 공정한 성능을 보이는 AI 모델을 개발하는 것이 주요 목표입니다.

유벤져스 팀원들은 개발한 모델의 성능, 공정성, 독창성, 활용성 등을 인정받아 수상자로 선정되었습니다.

<2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤에서 대상을 수상한 ‘유벤저스’ 팀>

자세한 내용은 다음과 같습니다.

대회명: 2024 분당서울대학교병원 급성신손상 데이터톤

대회 개요: 급성 신손상(AKI) 환자 데이터셋을 활용해 실제 진료 현장에서 활용할 수 있는 AKI 예측 AI 모델을 개발. 예선에서는 MIMIC-IV 데이터셋으로 AKI 예측 AI 모델을 개발하고, 본선에서는 분당서울대학교병원의 실제 데이터로 실전 모델을 개발.

대회 기간: 9월 12일 – 10월 20일

수상: 대상 (분당서울대학교병원 의생명연구원장상)

참가자: 홍지우(팀장), 구관형, 이영환, 윤선재

전기및전자공학부 권경하 · 이상국 교수팀, 전기화학 임피던스 분광법 기술 개발

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 이영남 박사과정, 이상국 교수, 권경하 교수 >

전기차 배터리를 효율적으로 관리하고 안전하게 사용하기 위해서는 정확한 배터리 상태 진단이 필수적이다. 우리 연구진이 소량의 전류만을 사용해 높은 정밀도로 배터리의 상태를 진단하고 모니터링할 수 있는 기술을 개발하여 배터리의 장기적 안정성과 효율성을 극대화할 것으로 기대된다.

우리 학부 권경하 교수와 이상국 교수 연구팀이 전기차 대용량 배터리의 안정성과 성능 향상에 활용할 수 있는 전기화학 임피던스 분광법(이하 EIS) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.

EIS 기술은 배터리의 임피던스* 크기와 변화를 측정해 배터리 효율과 손실을 평가할 수 있는 강력한 도구로, 배터리의 충전 상태(state-of-charge; SOC) 및 건강 상태(state-of-health; SOH)를 평가하는 중요한 도구로 여겨진다. 또한 배터리의 열적 특성과 화학적/물리적 변화, 수명 예측, 고장의 원인을 식별하는 데 활용 가능하다. * 배터리 임피던스: 배터리 내부에서 전류 흐름에 저항하는 요소로, 이를 통해 배터리 의 성능과 상태를 평가할 수 있는 지표

그러나 기존 EIS 장비는 비용 및 복잡성이 높아 설치, 운영 및 유지 보수가 쉽지 않다. 또한, 감도 및 정밀도 제약으로 수 암페어(A)의 전류 교란을 배터리에 인가하는 과정에서 배터리에 큰 전기적 스트레스가 가해지기 때문에 배터리의 고장이나 화재 위험을 증가시킬 수 있어 활용이 어려웠다.

이에 연구팀은 고용량 전기차 배터리의 상태 진단 및 건강 모니터링을 위한 소전류 EIS 시스템을 개발하고 입증했다. 이 EIS 시스템은 낮은 (10mA) 전류 교란으로, 배터리의 임피던스를 정밀하게 측정할 수 있으며 측정 시 발생하는 열적 영향 및 안전 문제를 최소화한다.

추가로 부피가 크고 비용이 많이 드는 구성요소를 최소화해 차량 내 탑재가 용이한 설계다. 해당 시스템은 전기차 배터리의 여러 운영 조건(다양한 온도 및 배터리 잔존용량을 나타내는 SOC 레벨에서 배터리의 전기화학적 특성을 효과적으로 파악할 수 있음이 입증됐다.

< 그림 1. 전기차 배터리 임피던스 측정을 통한 상태 진단 및 사고 방지 흐름도 >

권경하 교수(교신저자)는 “이 시스템은 전기차용 배터리 관리 시스템 (BMS)에 쉽게 통합 가능하며, 기존의 고전류 EIS 방식 대비 비용과 복잡성을 현저히 낮추면서도 높은 측정 정밀도를 입증했다ˮ면서 “전기차 뿐만 아니라 에너지저장시스템(ESS)의 배터리 진단 및 성능 향상에도 기여할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제 저명 학술지 ‘IEEE Transactions on Industrial Electronics (동 분야 상위 2%; IF 7.5)’에 지난 9월 5일 발표됐다.

(논문명 : Small-Perturbation Electrochemical Impedance Spectroscopy System With High Accuracy for High-Capacity Batteries in Electric Vehicles, 링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/10666864)

그림 2. 전기차용 대용량 배터리의 임피던스 측정 결과 >

한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원의 차세대지능형반도체기술개발사업 및 정보통신기획평가원의 인공지능반도체대학원사업의 지원을 받아 수행됐다.

전기및전자공학부 최준일 교수 연구팀, 서울대와 공동으로 카이랄 나노입자를 이용한 새로운 가시광 통신 암호화 기술 개발

<(좌측부터) 최준일 교수, 한건호 석박통합과정, 서울대 한정현 박사과정, 지아웨이 류 박사, 남기태 교수>

최근 높은 주파수와 직진성을 가지며 많은 인프라에 구축된 조명 장치에 이용되는 가시광에 기반한 차세대 통신 기술이 주목받고 있다. 가시광 통신은 보안성과 데이터 전송 속도가 높다는 장점이 있으나, 여전히 신호 누설로 인한 도청 가능성이 존재하여 암호화 기술 개발은 필수적이다. 기존에 카이랄 나노입자의 카이랄 광학 특성을 가시광 통신에 접목하려는 시도가 없었으나, 공동 연구팀은 편광과 카이랄 광학 특성의 상호작용을 통해 암호화 성능이 증대할 수 있는 기술을 제시한 것이다.

전기및전자공학부 최준일 교수 연구팀은 서울대학교 재료공학부 남기태 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 카이랄 나노 입자의 카이랄 광학 특성을 이용하여 보안 성능을 향상시킨 가시광 통신 기술을 개발했다.

공동 연구팀은 가시광 통신 도청을 원천적으로 차단하기 위해 정당한 수신자만 보유하는 카이랄 나노입자의 카이랄 광학 특성에 최적화된 편광을 통해 보안성을 향상시킬 수 있다는 사실을 시뮬레이션을 통해 규명했다.

<그림 1. 본 연구에서 개발한 카이랄 나노입자를 이용한 신개념의 편광 기반 가시광 통신 암호화 시스템의 개념도>

공동 연구팀은 카이랄 나노입자를 통과하여 수신되는 신호에 카이랄 광학 특성 중 하나인 좌우원편광 흡수율 차이에 의해 새로운 차등 채널 (differential channel)이 발생함을 유도하였고, 차등 채널을 통과하여 수신되는 신호의 세기를 조절하여 암호화 성능을 향상시킬 수 있음을 보고했다.

또한 정당한 수신자와 도청자의 비트 에러 오류율을 비교하여 복제 및 탈취가 불가능한 가시광 통신의 암호화 성능이 증대함을 보고했고, 카이랄 광학 특성에 편광 상태를 최적화하여 가시광 통신의 보안성과 에너지 효율성을 선택적으로 활용할 수 있음을 밝혀냈다.

최준일 교수는 “재료공학과 전기공학 전공자의 공동 연구로 이런 훌륭한 연구 성과를 도출할 수 있었다”며 “앞으로 나노입자 기반의 가시광 통신 기술을 더욱 발전시켜 도청이 원천적으로 불가능한 통신 기술을 개발하고자 한다”고 밝혔다.

전기및전자공학부 한건호 석박통합과정, 서울대학교 한정현 박사과정, 서울대학교 지아웨이 류 박사후연구원이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 최고 권위 다학제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’ 9월호에 출판됐다. (논문명: Spatiotemporally modulated full-polarized light emission for multiplexed optical encryption) 한편 이번 연구는 국방과학연구소 미래도전국방기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

전기및전자공학부 배현민 교수 연구실 이지민 석사과정, 기능적 근적외선 분광법 학회(fNIRS 2024) Poster Excellence Award 수상

전기및전자공학부 배현민 교수 연구실 이지민 석사과정, 기능적 근적외선 분광법 학회(fNIRS 2024) Poster Excellence Award 수상

<(왼쪽부터) 이지민 석사과정, 유성권 박사과정, 고범준 박사과정, Liang Yuqing 석사졸업생 사진>

전기및전자공학부 배현민 교수 연구실의 이지민 석사과정 학생이 9월 11일부터 9월 15일, 영국 버밍엄 대학교에서 개최된 기능적 근적외선 분광법 학회(fNIRS 2024)에서 Poster Excellence Award를 수상하는 성과를 거두었습니다.

올해로 7회를 맞이한 fNIRS는 2년마다 개최되는 국제학술대회이며, 뇌를 포함한 생체 조직의 기능적 특성을 이해하려는 기초 및 임상 과학자들이 참여하는 학회입니다.

수상한 연구 포스터의 제목은 “Fiber-less speckle contrast optical spectroscopy system using a multi-hole aperture method”이며, 이지민 석사과정, 유성권 박사과정, 고범준 박사과정, Liang Yuqing 석사졸업생이 참여하였습니다.

해당 연구는 fNIRS 2024 Program Committee에 의해 우수성을 인정받았으며 Poster Excellence Award를 수여받았습니다.

이는 Scientific Excellence Awards중 하나로, 발표된 350개의 포스터 중 석/박사과정, 박사 후 펠로우를 대상으로 포스터나 프리젠테이션을 훌륭하게 수행한 참여자에게 수여하는 상입니다.

<상장 사진>

전기및전자공학부 원인수 석사, 지정민 박사과정, 이동균 박사, 2024 International Meeting on Information Display (IMID) 수상

[전기및전자공학부 원인수 석사, 지정민 박사과정, 이동균 박사, 2024 International Meeting on Information Display (IMID) 수상]

<(왼쪽부터) 원인수 석사, 지정민 박사과정 학생, 이동균 박사 사진>

전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 원인수 석사 (‘24. 8 졸업), 박사과정 지정민 학생이 2024 International Meeting on Information Display (IMID)에서 현장 우수포스터상을 수상하였으며, 이동균 박사 (2024. 2 졸업)도 스트레쳐블 OLED 디스플레이에 관한 연구성과에 대해 김용배상 대상을 수상하였다.

International Meeting on Information Display (IMID)는 매년 여름, 개최하는 디스플레이 분야 세계 2대 국제학회이며, 이번 학술대회는 지난 8월 20일부터 23일까지 제주컨벤션센터 (ICC Jeju)에서 개최되었다.

지정민 박사과정생이 현장 발표를 한 포스터의 제목은 “Temperature-Dependent Dynamics of Triplet Excitons in MR-TADF OLEDs: Insights from Magneto-Electroluminescence Analysis” 로 산업통상자원부 혁신기술디스플레이혁신공정 사업 지원하에 삼성디스플레이와의 협력을 통해 수행되었다.

또한, 이동균 박사가 수상한 ‘김용배상 대상’은 당해년도 졸업한 디스플레이 분야 우수 졸업논문을 제출한 자 중 1명을 선발하여 IMID에서 시상하는 영예로운 상이다.

<현장우수포스터상 사진>

<김용배상 대상 수상 사진>

권인소 교수 제38회 인촌상 수상자 선정

권인소 교수 제38회 인촌상 수상자 선정

<권인소 교수 사진>

권인소 교수가 9일 재단법인 인촌기념회와 동아일보사가 주최하는 제38회 인촌상에서 과학·기술 부문 수상자로 선정됐다.

재단법인 인촌기념회와 동아일보사는 일제강점기 암울한 시대에 동아일보와 경성방직을 설립하고 중앙학교와 보성전문학교(현 고려대)를 통해 인재를 양성한 인촌 김성수 선생의 유지를 기리기 위해 1987년부터 인촌상을 제정해 시상하고 있다.

인촌기념회는 권인소 교수 선정과 관련, “1980년대 국내 불모지였던 로보틱스·컴퓨터비전 분야에 도전해 세계적인 연구 결과를 내놨다. 1세대 컴퓨터비전 연구자로 200여 명의 제자를 양성했고 인공지능(AI) 컴퓨터비전 분야의 기틀을 닦았다. 최근 인간의 주의 집중을 모사한 ‘어텐션’ 모델을 컴퓨터비전으로 확장했다. 영상 인식 성능을 획기적으로 높인 ‘CBAM’ 알고리즘을 개발했고, 관련 논문은 2만 회가 넘는 압도적인 인용 횟수를 기록했다.”고 밝혔다.

권인소 교수는 IEEE 회원으로 카이스트 자동화 및 설계공학과 학과장, 국제컴퓨터비전회지 편집위원, 카이스트 로보틱스 및 컴퓨터비전연구실 책임교수, 카이스트 P3디지카센터 센터장, IEEE 회원, 제11회 아시아컴퓨터비전총회 공동의장, 2016년 한국로봇학회장을 역임했다.

ㅇ수상자 발표: https://www.donga.com/news/People/article/all/20240909/130005987/2
ㅇ수상자 수상소감 및 공적: https://www.donga.com/news/Society/article/all/20240909/130005968/2

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