김상우 교수 연구팀, 복합재 공학 분야 국제 저명 학술지(IF 21.8) 논문 게재

김상우 항공공학전공 교수(왼쪽)와 김동협 박사(오른쪽, 항공우주및기계공학과 박사과정 졸업, 현 LIG넥스원 재직)   항공공학전공 김상우 교수 연구팀의 연구 성과가 복합재 공학 분야 국제 저명 학술지 Advanced Composites and Hybrid Materials에 게재됐다. 이 학술지는 Materials Science, Composites 분야 상위 1% 이내에 해당하는 세계적 수준의 저널로 영향력지수(Impact Factor)는 21.8이다.   이번 연구는 항공기 날개 구조 등에 사용되는 탄소섬유강화플라스틱(CFRP) 복합재 구조물이 제조 과정에서 겪는 공정 유도 변형(PID, Process-Induced Deformation)을 보다 정밀하게 예측할 수 있는 해석 기술을 제시한 성과다.   CFRP는 항공우주, 방산, 자동차 산업 등에서 구조물의 경량화와 고성능화를 동시에 구현할 수 있는 핵심 소재다. 하지만 제조 과정에서 열팽창과 화학 수축 등 다양한 물리 현상이 동시에 발생하면서 구조물 변형이 나타나는 문제가 있으며, 이는 설계 형상과 실제 제작 형상 사이의 오차를 발생시켜 조립 불량이나 성능 저하로 이어질 수 있다. 특히 항공기 날개나 위성 구조물과 같은 대형 복합재 구조물은 형상이 복잡하고 적층 구조가 다양하여 PID를 정확히 예측하기가 어렵다.  CFRP 멀티스파 플랩 구조의 공정 유도 변형(PID)을 예측하기 위한 열-기계 연성 해석 개념도와 경화 공정 단계별 변형 해석 결과   김상우 교수 연구팀은 이러한 항공기 날개 구조에 사용되는 CFRP 멀티스파 플랩 구조의 복합재 경화 공정에서 발생하는 변형을 분석하기 위해 유한요소법(FEM) 기반의 통합 해석 기법을 개발했다. 복합재 경화 과정에서 나타나는 열전달, 경화 반응, 재료 물성 변화, 화학 수축 등 복합적인 물리 현상을 통합적으로 고려하여 PID의 발생 메커니즘을 체계적으로 분석했다. 특히 항공기 구조물에 사용되는 단방향 복합재와 직조 복잡재의 특성을 동시에 반영해 보다 현실적인 해석 모델을 구현해 냈다.   연구 결과 복합재 구조물의 변형은 경화 공정 단계에 따라 서로 다른 원인에 의해 발생하는 것으로 나타났다. 초기 가열 단계에서는 열팽창이 주요 요인으로 작용하지만, 경화 반응이 진행되면서 화학 수축이 주요 요인으로 전환되며 구조물 변형 양상이 달라지는 것으로 확인됐다.   연구팀이 제시한 해석 방법은 복합재 구조물 설계 초기 단계에서 변형을 사전에 예측하고 설계에 반영하는 데 활용될 수 있어 항공우주 구조물 개발 과정에서 개발 기간 단축과 제조 비용 절감에도 도움이 될 것으로 기대된다.   김상우 교수는 “복합재 구조물의 공정 유도 변형을 정확하게 예측하는 기술은 항공우주 구조물 설계와 제조 공정에서 중요한 과제”라며 “이번 연구는 대학 연구실의 기초 연구와 항공우주 산업 현장에서 제기되는 공학적 문제 해결을 연결한 산학 연계 연구 성과라는 점에서도 의미가 있다”고 말했다.   이번 연구는 김상우 교수가 교신저자로 참여했으며, 당시 박사과정이었던 김동협 박사가 제1저자로 수행했다. 김동협 박사는 2025년 8월 우리 대학에서 공학박사 학위를 취득한 뒤 현재 LIG넥스원에서 근무하고 있다.

2026-03-18

윤요한 교수 연구팀, 고효율 페로브스카이트 텐덤 태양전지 안정성 향상 기술 개발… Advanced Energy Materials 게재

   반도체신소재전공 윤요한 교수 연구팀이 차세대 고효율 페로브스카이트 텐덤 태양전지의 안정성을 향상시키는 인터페이스 제어 기술을 개발했다. 윤요한 교수는 이번 논문의 교신저자로 참여했다. 연구 결과는 에너지 소재 분야 국제 학술지 Advanced Energy Materials(Impact Factor 26, JCR 상위 약 2.5%)에 게재됐다.   해당 논문은 ‘Selective Ion-Blocking Strategy for Stabilizing Perovskite Tandem Solar Cells’라는 제목으로 2026년 1월 28일 온라인판에 공개됐다.   페로브스카이트 태양전지는 높은 효율과 저비용 공정이 가능한 차세대 태양전지로 주목받고 있으며, 특히 서로 다른 밴드갭을 가진 두 개의 태양전지를 적층한 텐덤(tandem) 구조는 기존 실리콘 태양전지를 넘어서는 초고효율 발전 기술로 평가된다. 이러한 텐덤 구조는 위성, 항공기, 우주 탐사 장비 등 항공우주 전력 시스템에서도 중요한 차세대 전력원으로 기대되고 있다.   그러나 텐덤 태양전지에 사용되는 와이드 밴드갭 페로브스카이트 소재는 장시간 빛을 받을 때 내부 이온 이동에 의해 구조가 불안정해지고 성능이 빠르게 저하되는 문제가 있었다. 특히 계면에 사용되는 리튬 플루오라이드(LiF) 층은 효율을 향상시키는 장점이 있지만 실제 구동 환경에서는 플루오린 이온이 페로브스카이트 내부로 확산되어 소재 구조를 변화시키고 장기 안정성을 저해하는 원인이 될 수 있음이 밝혀졌다.   연구팀은 이러한 문제의 원인을 분석하고 이온 이동을 선택적으로 차단하는 새로운 인터페이스 구조를 제안했다. 기존 LiF 계면 위에 리튬-TFSI 기반의 초박막 층을 추가로 형성해 ‘이온 펜스(ion fence)’ 역할을 하도록 설계한 것이다. 이 구조는 계면 결함을 줄여 전기적 특성을 안정화하는 패시베이션(passivation) 효과는 유지하면서도 플루오린 이온이 페로브스카이트 내부로 확산되는 것을 효과적으로 억제하는 것이 특징이다. 패시베이션은 반도체 표면이나 계면의 결함을 줄여 전하 손실을 감소시키고 소자의 성능과 안정성을 높이는 기술을 의미한다.   또한 Deep Level Transient Spectroscopy(DLTS) 분석과 이론 계산을 통해 연구팀은 빛 조사 조건에서 발생하는 이온 이동과 결함 형성, 그리고 밴드갭 변화 메커니즘을 규명했으며, 새롭게 제안된 구조가 이러한 열화 경로를 효과적으로 차단한다는 것을 확인했다.   그 결과 단일 태양전지에서 개방전압 1.284V와 효율 19.55%를 달성했으며, 이를 텐덤 구조에 적용한 결과 최대 28.41%의 고효율과 함께 향상된 장기 안정성을 동시에 확보했다.   특히 이번 연구는 빛과 전기장이 동시에 작용하는 실제 작동 환경에서 발생하는 이온 이동 현상을 규명하고 이를 제어할 수 있는 인터페이스 설계 전략을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이러한 기술은 고효율 태양전지의 상용화뿐 아니라 우주 환경과 같은 극한 조건에서도 안정적으로 작동하는 차세대 전력 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.   이번 연구는 우리 대학을 비롯해 경북대학교, 성균관대학교 연구팀이 공동으로 수행했다. (논문 바로보기)Advanced Energy Materials

2026-03-10

이유선 석사과정, 다학제 공학 분야 최상위권 국제 학술지에 논문 게재

   스마트항공모빌리티학과 이유선 석사과정(지도교수 김상우)이 탄소섬유강화플라스틱(CFRP) 복합재 구조물의 제조 과정에서 발생하는 변형을 인공지능으로 예측하고 제어하는 기술을 제시했다. 이번 연구에는 항공공학전공 김상우 교수가 교신저자로, 김동협 연구원이 공동저자로 참여했으며 연구 결과는 다학제 공학 분야 최상위권 국제 학술지 Composites Part B: Engineering에 게재됐다.   탄소섬유강화플라스틱(CFRP, Carbon Fiber Reinforced Plastic)은 강도가 높은 탄소섬유와 수지(resin)를 결합해 만든 고성능 복합재료로, 항공우주·자동차·방산 등 첨단 산업에서 구조물의 경량화와 고성능화를 가능하게 하는 핵심 소재다. 그러나 CFRP 복합재 구조물을 제작하는 과정에서는 공정 유도 변형(process-induced deformation, 제조 과정에서 발생하는 구조 변형)이 발생한다. 이러한 변형은 제품의 치수 정밀도를 떨어뜨리고 구조적 결함을 유발할 수 있으며, 이를 보정하기 위한 금형 수정과 제작 반복은 제품 개발 기간을 늘리고 제조 비용을 증가시키는 원인이 된다.   기존에는 이러한 변형을 예측하기 위해 유한요소해석(FEA, Finite Element Analysis)이 활용돼 왔다. 다만 복잡한 3차원 구조물의 경우 계산 시간이 길어 반복적인 설계 수정이나 금형 보정 과정에 적용하기에는 한계가 있었다. 최근에는 이를 보완하기 위해 인공지능 기반 예측 모델이 제시되고 있지만, 단순한 형상이나 2차원 변형 예측에 머무는 경우가 많아 실제 3차원 구조물과 다양한 공정 변수를 동시에 반영하기에는 어려움이 있었다.   이에 연구팀은 항공기 날개 구조물에 사용되는 CFRP 복합재 스파(spar, 날개 내부에서 하중을 지지하는 구조 부재)의 플랜지(flange, 구조 부재의 가장자리 부분)를 대상으로 1차원 합성곱 신경망(1D-CNN, 1-Dimensional Convolutional Neural Network) 기반 인공지능 모델을 활용해 구조물의 변형을 예측하는 방법을 제안했다. 항공기 날개 구조물에서 얻은 3차원 절점 변위 데이터를 학습시켜 국부적인 변위뿐 아니라 구조물 전체의 변형 패턴을 동시에 예측할 수 있도록 했다.   연구 결과, 제안된 모델은 복합재 구조물의 변형을 높은 정확도로 예측하는 성능을 보였다. 평균제곱오차(MSE)는 0.027±0.010, 결정계수(R²)는 0.974±0.008로 나타났다. 특히 기존 유한요소해석이 케이스당 약 36.3분이 소요되는 것과 비교해, 제안된 모델은 약 12밀리초(ms) 만에 변형 예측을 수행하는 것으로 나타났다. 연구팀은 이 기술을 활용하면 초기 설계 단계에서 복합재 구조물의 공정 유도 변형을 빠르게 시각화하고 평가할 수 있어 금형 보정 횟수를 줄이고 제품 개발 주기를 단축하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다.   논문의 제1저자인 이유선 학생은 “이번 연구를 통해 CFRP 복합재 구조물의 공정 유도 변형을 인공지능으로 신속하게 예측할 수 있는 방법을 제시했다”며 “연구를 지도해 주신 김상우 교수님과 함께 연구를 수행한 김동협 연구원을 비롯해 실험실 구성원들께 감사드리며, 이번 연구가 복합재 구조물 설계 과정에서 시간과 비용을 줄이는 데 기여할 수 있기를 기대한다”고 말했다.   연구를 지도한 김상우 교수는 “CFRP 복합재의 공정 유도 변형을 빠르고 정확하게 예측하는 기술은 항공우주 복합재 구조물 설계와 제조 공정에서 중요한 연구 분야”라며 “이번 연구는 인공지능 기반 CNN 모델을 활용해 복잡한 3차원 구조물의 변형을 기존 해석 방법보다 훨씬 빠르게 예측할 수 있는 접근 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다”고 설명했다.   이번 연구 결과가 게재된 Composites Part B: Engineering은 복합재료의 설계·해석·제조 및 성능 평가 분야 연구를 다루는 국제 학술지다. 나노 스케일부터 실제 구조물 수준까지 다양한 연구를 아우르며 실험과 모델링 연구를 균형 있게 다루는 복합재 공학 분야 저널이다. 2024년 기준 Journal Citation Indicator(JCI)에서 Engineering, Multidisciplinary 분야와 Materials Science, Composites 분야 모두 상위권을 기록했으며 Impact Factor는 14.2다.

2026-03-09

이효창 교수 연구팀, 2차원 반도체 접촉 공정 세계 최초 체계화… ACS Nano 부표지 논문 게재

   반도체시스템전공 이효창 교수 연구팀이 서울시립대학교 김태완 교수 연구팀과 공동으로 수행한 연구 논문이 세계적 권위의 나노과학 분야 학술지 ACS Nano(IF 16.1, JCR 기준 상위 6%)에 게재되며 부표지(Supplementary Cover) 논문으로 선정됐다.   이번 연구는 ‘Plasma Knowledge-Based Polymorphic Engineering for Two-Dimensional Semiconductor Contacts’라는 제목으로 발표됐으며, 차세대 반도체 소재로 주목받는 2차원 전이금속 칼코게나이드(2D TMD) 소자에서 성능 저하의 주요 원인으로 지적돼 온 높은 접촉저항 문제를 공정 기술 측면에서 해결할 수 있는 방법을 제시했다.   최근 반도체 소자의 초미세화가 진행되면서 기존 실리콘 기반 트랜지스터는 단채널 효과, 열 방출 증가, 전자 이동도 감소 등 여러 기술적 한계에 직면하고 있다. 이를 극복할 대안으로 원자 두께 수준의 2차원 반도체 소재가 주목받고 있지만, 금속 전극과 반도체 사이에서 발생하는 접촉저항 문제는 상용화를 가로막는 중요한 기술적 과제로 남아 있었다.   연구팀은 기존 플라즈마 공정이 경험적 조건 조정에 의존해 왔던 한계를 넘어, 플라즈마 이온 밀도와 자기 바이어스 전압 등 내부 물리량을 정량적으로 계측하고 이를 공정 제어에 활용하는 방식을 제안했다. 이를 바탕으로 이온 에너지 플럭스(ion energy flux, 플라즈마 이온이 물질 표면에 전달하는 에너지 흐름)를 정밀하게 제어하는 ‘플라즈마-지식기반 다형상(polymorphic) 공정’ 프레임워크를 세계 최초로 체계화했다.   이 기술을 통해 연구팀은 2차원 전이금속 칼코게나이드 반도체 소재인 MoTe₂(몰리브덴 텔루라이드)와 WS₂(텅스텐 디설파이드)에서 반도체 상(2H) 내부에 금속 상(1T′)을 선택적으로 형성하는 1T′/2H 다형상( polymorphic) 접합 계면을 형성했다. 이는 하나의 재료 내부에서 금속과 반도체 특성이 공존하도록 만드는 구조로, 금속 전극과 반도체 사이에서 형성되는 쇼트키 장벽(Schottky barrier, 전류 흐름을 방해하는 에너지 장벽)을 크게 낮춰 저저항 오믹 접촉을 구현할 수 있다.   또한 이 공정 전략이 2차원 전이금속 칼코게나이드 반도체 소재인 MoTe₂(몰리브덴 텔루라이드)와 WS₂(텅스텐 디설파이드)에도 동일하게 적용 가능함을 확인해, 특정 소재에 국한되지 않는 범용 2차원 반도체 접촉 공정 플랫폼으로 확장될 가능성을 보여줬다.   이효창 교수는 “이번 연구는 2차원 반도체 접촉저항의 난제를 공정-물리량 기반 제어라는 방식으로 해결한 사례로서, AI·우주·초저전력 반도체와 같은 차세대 응용 기술의 구현 시점을 앞당기는 데 의미가 있다”고 말했다.   논문 원문은 다음 링크에서 확인할 수 있다. https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acsnano.5c17260

2026-03-09

전기전자공학전공 김영욱 학생, 한국전자파학회 우수논문상 수상

   전기전자공학전공 22학번 김영욱 학생(지도교수 : AI융합대학 전자및항공전자전공 한정훈 교수)이 ‘2026 한국전자파학회 동계종합학술대회’에서 우수논문상을 수상했다.   김영욱 학생은 학부 연구생으로 종합설계 및 연구 프로젝트를 수행하며 연구를 주도적으로 진행했으며, 대학원생들과 경쟁하는 학술대회에서 우수 논문으로 선정됐다.   수상 논문의 제목은 ‘고격리 고효율 이중 주파수 A8 마그네트론 및 ACAE 기반 TE41-TM01 모드 변환기 설계’다. 연구는 고출력 마이크로파(HPM, High Power Microwave) 시스템의 핵심 소자인 마그네트론의 성능을 개선하는 방법을 제시했다.   마그네트론은 RF파(Radio Frequency, 무선 주파수 전자기파)를 생성하는 장치로, 고출력 레이다나 EMP(전자기 펄스), 의료 장비 등 다양한 분야에서 활용된다. 그러나 기존 마그네트론 시스템은 구조적 특성 때문에 단일 주파수만 출력하는 협대역 특성이 있어, 다양한 표적 환경에 대응하는 데는 한계가 있었다.    김영욱 학생은 이러한 문제를 해결하기 위해 두 개의 마그네트론을 직렬연결 구조로 결합한 이중 주파수 시스템을 제안했다. 이어 모드 변환기 구조를 적용해 각 마그네트론에서 발생한 서로 다른 주파수의 RF파를 높은 효율로 추출하고, 장치 간 간섭을 최소화하도록 설계했다.   이번 연구 결과는 향후 다양한 주파수 대역이 필요한 고출력 마이크로파(HPM) 응용 분야에서 보다 효율적인 시스템 설계에 활용될 것으로 기대된다.

2026-03-05

김태환 교수 연구팀, AI 소프트맥스 연산 효율 높인 회로 설계 연구 국제 학술지 게재

   AI융합ICT전공 김태환 교수 연구실의 연구 성과가 회로 및 시스템 설계 분야의 대표 학술지인 <IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems>에 게재가 확정됐다. 이번 연구는 김태환 교수와 학부 연구생 하정원, 이원우, 고태훈 학생이 함께 수행했다.   논문 제목은 ‘Softmex: Lightweight Softmax Compute Engines Based on Exponentiation Units’로, 인공지능(AI) 모델의 필수 연산인 ‘소프트맥스(Softmax)’를 보다 효율적으로 처리하기 위한 새로운 회로 설계 방식을 제안한 연구다.   소프트맥스는 AI 모델이 여러 선택지 가운데 가장 가능성이 높은 결과를 계산할 때 활용되는 연산이다. 연구팀은 수학적 변형을 통해 기존 연산 과정에서 필요한 사전 정규화와 나눗셈 단계를 제거하고, 단순한 지수 계산만으로 전체 연산을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안했다. 또한 이를 기반으로 고성능·저면적의 소프트맥스 엔진을 디지털 회로로 설계하고 실제 성능을 평가했다.   연구 결과, 제안된 소프트맥스 엔진은 기존 세계 최고 수준 연구 대비 4.4배 높은 면적 효율성을 달성했다. 또한 BERT 기반 자연어 처리 모델을 활용한 GLUE 벤치마크 실험을 통해 정확도 저하 없이 효율적인 연산이 가능함을 확인했다.   김태환 교수 연구실(https://cas.kau.ac.kr)은 효율적인 AI 가속기 설계를 위한 디지털 VLSI 시스템과 하드웨어 친화적 AI 모델 최적화 분야 연구를 수행하고 있으며, 관련 분야 학부 연구생과 대학원생을 상시 모집하고 있다.

2026-03-05

이효창 교수 연구실, 한국진공학회 학술대회서 연구단체상 비롯해 다수 성과 거둬

   반도체시스템전공 이효창 교수 연구실이 제69회 및 제70회 한국진공학회 정기학술대회에서 연구단체상을 비롯해 다수의 포스터발표상을 수상했다.    연구단체상은 학술대회에서 우수한 논문 발표 성과를 지속적으로 이어온 연구단체에 수여되는 상이다. 이효창 교수 연구실은 반도체 공정에서 핵심적인 역할을 하는 플라즈마 물성, 진단 및 공정 최적화 관련 연구를 활발히 수행해 왔기에, 그간의 학술적 기여도를 인정받아 이번 상을 수상했다.     연구실 소속 학생들의 개인 수상도 이어졌다. 제69회 하계 정기학술대회에서 우수 연구 결과를 발표한 대학원생에게 수여되는 '으뜸포스터발표상'에는 박사과정 박준형 학생과 석사과정 주혜진 학생이 나란히 이름을 올렸다. 박준형 학생은 반도체 공정에 활용되는 펄스 플라즈마 진단 및 장비 해석 연구를, 주혜진 학생은 반도체 공정 측정기술 개발 연구를 각각 발표해 우수성을 인정받았다.   제70회 동계 정기학술대회 '학부생포스터발표상'은 학사과정 심민경 학생과 최영재 학생에게 돌아갔다. 심민경 학생은 플라즈마 기반 몰리브덴 나노입자 형성 연구를, 최영재 학생은 시뮬레이션과 실험을 활용한 이온빔 최적화 연구를 주제로 발표해, 학부생으로서 가진 우수한 연구 역량을 입증하며 수상의 영예를 안았다.   이효창 교수 연구실은 반도체 공정 고도화를 위한 플라즈마 기반 핵심 기술 연구를 지속해 오고 있으며, 대학원생과 학부생이 함께 참여하는 연구 체계를 통해 단계별 연구역량을 축적해 왔다. 이번 수상은 이러한 연구 환경과 지도 성과가 학술적으로 평가받은 결과로, 향후 반도체 공정 진단 및 장비 해석 분야 연구의 확장에도 긍정적인 계기가 될 것으로 기대된다.

2026-02-26

김수빈 학생 IEEE CCWC 우수논문상 수상, UNLV 연구실습 통해 성과

   기계공학전공 22학번 김수빈 학생이 국제교류처에서 운영하는 UNLV 연구실습 프로그램에 참여해 수행한 연구 성과로 국제학술대회 IEEE CCWC(Consumer Communications & Networking Conference)에서 우수 논문상을 수상했다.   IEEE CCWC는 통신, 네트워크, 인공지능 등 첨단 공학 분야를 중심으로 전 세계 연구자들이 참여하는 국제 학술대회다. 김수빈 학생은 UNLV(University of Nevada, Las Vegas) 공과대학 연구실 소속으로 연구를 수행하고, 연구 결과를 논문으로 정리해 Best Paper Award를 받았다.   이번 수상은 우리 대학 국제교류처의 UNLV 연구실습 프로그램을 통해 학생이 해외 연구 현장에서 전공 연구를 수행하고, 그 성과를 국제 학술 무대에서 검증받았다는 점에서 의미가 있다. 해당 프로그램은 학생이 파견 대학 연구실의 구성원으로 직접 연구에 참여하며, 전공 역량을 심화할 수 있도록 설계된 국제교류 프로그램이다.   김수빈 학생은 UNLV DASL(Drones and Autonomous Systems Lab) 연구실에서 케이블 구동 병렬 로봇(Cable-Driven Parallel Robot, CDPR)을 주제로 연구를 진행했다. 연구는 달 환경에서 굴착 작업을 수행하는 드래그라인 형태의 로봇 시스템에 딥러닝 기반 인식 기술을 적용하는 내용을 다뤘으며, 경량화된 로봇 구조와 인공지능 기술을 결합해 극한 환경에서도 자율적인 작업이 가능한 시스템을 제안했다. 연구 결과는 ‘Deep Learning Perception for Quarry-Bot: A Lunar Dragline Excavator’라는 제목의 논문으로 정리됐다.   연구와 논문 준비 과정에서는 해외 연구실 팀원들과 협업하며 선행 연구 분석, 논문 구성, 영어 발표 준비 등을 단계적으로 수행했다. 이를 통해 국제 공동연구 환경에서의 연구 수행 방식과 전공 분야에 대한 이해를 함께 넓힐 수 있었다.   김수빈 학생은 이번 경험에 대해 “해외 연구실에서 전공 지식을 실제 연구에 적용하고, 그 성과를 국제 학술대회에서 발표하며 수상까지 이어진 경험은 앞으로의 진로를 구체적으로 고민하는 데 중요한 계기가 됐다”고 말했다.   국제교류처에서 운영하는 UNLV 연구실습 프로그램은 공과대학 3~4학년 재학생을 대상으로 매 학기 운영되는 해외 연구 파견 프로그램이다. 선발된 학생은 한 학기 동안 UNLV 공과대학 연구실에 소속돼 전공 분야 연구과제를 수행하고, 현지 전공 과목을 함께 수강한다. 파견 종료 후에는 해외연구실습 학점으로 최대 7학점까지 인정받을 수 있다. 프로그램에 대한 자세한 내용은 국제교류처 홈페이지( http://college.kau.ac.kr/web/pages/gc97550h.do )에서 확인할 수 있다.

2026-01-30

김규리 학생, IWAIT 2026 국제학술대회 우수 논문 수상

   스마트항공모빌리티학과 석사과정 김규리 학생(공동저자: 문기화 박사과정, 지도교수: 김재곤)이 1월 초 대만 가오슝에서 열린 국제학술대회 'IWAIT 2026(International Workshop on Advanced Image Technology)'에서 Best Paper Award를 수상했다.    IWAIT는 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야를 중심으로 매년 개최되는 국제 학술대회로, 아시아 주요 국가를 순회하며 열린다. 올해 학회에는 한국, 일본, 대만, 홍콩, 싱가포르, 말레이시아, 태국 등에서 400여 명의 연구자와 대학원생이 참여해 최신 AI 및 영상처리 기술에 관한 200편 이상의 논문을 발표했다.   김규리 학생은 ‘Enhancement of TIMD in ECM with Skipped Non-Angular Blending’이라는 제목의 논문으로 이번 학술대회에서 우수 논문으로 선정됐다. 해당 연구는 국제표준기구 ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 5(JVET ‧ Joint Video Experts Team)에서 논의 중인 차세대 비디오 압축 표준(Beyond VVC)의 후보 기술을 개선한 연구 성과다.   Beyond VVC는 현재 국제 표준으로 사용 중인 VVC/H.266 이후를 대비한 차세대 비디오 코덱으로, 고화질 영상 데이터를 보다 효율적으로 압축·전송하기 위한 국제 표준 개발이 2030년을 목표로 진행 중이다. 이 과정에서 영상의 공간적 특성을 보다 정밀하게 예측하는 기술들이 핵심 요소로 논의되고 있으며, 김규리 학생의 연구는 화면 내 예측 기법인 TIMD(Template-based Intra Mode Derivation and fusion)의 성능 개선에 초점을 맞췄다.    TIMD는 차세대 비디오 압축 표준 탐색을 위한 참조 소프트웨어인 ECM(Enhanced Compression Model)에 채택된 기술로, 국제 표준 후보 기술로서 성능 검증이 이뤄지고 있다. 김규리 학생의 연구는 TIMD에서 Skipped Non-Angular Blending 기법을 개선한 연구로, 기존 화면 내 예측 기법의 성능 향상 가능성을 제시했다.   비디오 코덱 기술은 영상을 효율적으로 압축하고 전송하기 위한 핵심 기술로, 지난 30여 년간 MPEG-2를 시작으로 H.264/AVC, HEVC/H.265, VVC/H.266으로 발전해 왔다. 이러한 기술은 초고화질(UHD) 방송과 모바일 영상, 비디오 스트리밍 서비스를 비롯해 VR·AR, 메타버스 등 다양한 영상 기반 서비스 전반에 활용되고 있다.   이번 연구는 한국전자통신연구원(ETRI)과의 공동연구로 수행됐으며, 제안 기법에 대해서는 특허 출원을 완료했다. 연구팀은 해당 연구가 향후 차세대 비디오 압축 국제표준 기술로 발전할 가능성과 함께, 표준 기술 채택 시 관련 지식재산권(IPR)을 선점할 수 있는 효과를 기대하고 있다.   한편, AI융합대학 미디어통신연구실(지도교수: 김재곤)은 기존 비디오 압축 표준인 VVC에서도 국제 표준 기술 채택과 특허 성과를 이어온 바 있으며, 차세대 비디오 코덱 분야에서도 국제표준화 연구와 기술 개발에 지속적으로 참여하고 있다.

2026-01-30

김경민 석사과정, AIAA SciTech Forum서 항공교통 AI 연구로 학생 논문상

   미래항공교통학과 석사과정 김경민 학생(지도교수 : 이금진)이 1월 미국 올랜도에서 열린 ‘AIAA SciTech Forum’에서 ‘Student Paper Competition Intelligent Systems’ 분야 Best Student Paper Award를 수상했다.   AIAA SciTech Forum은 미국항공우주학회가 주관하는 세계 최고 권위의 항공우주 학술대회로, 항공우주공학을 비롯해 인공지능, 자율 시스템, 항공교통관리 등 다양한 분야의 최신 연구 성과가 발표된다. 2026년 행사에는 전 세계 약 6,000명이 참석했으며, 약 3,000편의 논문이 발표되는 등 대규모 국제 학술행사로 진행됐다.   김경민 학생은 미래항공교통학과 윤석빈 석사 졸업생과 함께 ‘Probabilistic Multi-Agent Aircraft Landing Time Prediction(확률적 다중 항공기 착륙 시간 예측)’ 논문을 공동 저술했다. 해당 연구는 공항에 접근하는 여러 대의 항공기 착륙 시간을 동시에 확률적으로 예측하는 인공지능 모델을 제안한 것으로, 단일 항공기 예측에 국한됐던 기존 접근 방식과 달리 다수 항공기 간 상호작용을 고려한 점이 특징이다.    연구진은 실제 관제사의 관제 패턴을 모사해 모델의 설명력을 높였으며, 예측 결과와 함께 불확실성을 정량적으로 제시함으로써 공항, 항공사, 지상조업사 등 다양한 지상 운영 주체가 보다 합리적인 의사결정을 할 수 있도록 예측 모델을 설계했다.   이번 수상은 항공교통 분야에서 인공지능 기반 확률적 예측 모델의 학문적·실무적 가치를 국제적으로 인정받은 성과로, 향후 지능형 항공교통관리와 공항 운영 최적화 연구에 기여할 것으로 기대된다.

2026-01-23

황진영·황완식 교수 연구팀, 국제학술지 Advanced Science에 논문 게재

   스마트항공모빌리티학과 박사과정 뷰흐엉 학생을 제1저자로 한 연구 성과가 세계적 권위의 국제학술지 ‘Advanced Science’에 게재됐다. Advanced Science는 Impact Factor 14.1로, Journal Impact Factor 기준 상위 약 7%에 해당하는 저널이다.   해당 논문은 ‘Direct Probing of Trap Dynamics in β-Ga₂O₃ Schottky Barrier Diodes Using Single-Voltage-Pulse Characterization’이라는 제목으로, 2025년 12월 14일 온라인판에 공개됐다. (논문 링크: https://doi.org/10.1002/advs.202518859)   이 연구는 한국연구재단과 산업통상자원부의 지원을 받아 우리 대학 일반대학원 반도체학과 황진영 교수, 반도체신소재전공 황완식 교수 연구팀과 한국세라믹기술원 박지현 박사, 전대우 박사 연구진이 공동으로 수행했다. 연구팀은 차세대 항공우주용 전력 반도체 소재로 주목받고 있는 β-산화갈륨(β-Ga₂O₃) 쇼트키 장벽 다이오드를 연구 대상으로 삼았다.   β-산화갈륨은 우수한 내방사선 특성과 고온 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있는 특성을 지닌 반도체 소재로, 위성 전력 시스템이나 항공기 전기 추진 시스템 등 극한 환경에서 작동하는 항공우주 전자 장비의 핵심 소재로 주목되고 있다. 그러나 실제 구동 환경에서는 소자 내부에 존재하는 전하 트랩(trap)으로 인해 장시간 사용 시 성능 저하와 신뢰성 문제가 발생할 수 있어, 이를 정밀하게 분석하는 기술의 필요성이 제기되어 왔다.   연구팀은 이러한 문제를 분석하기 위해 단일 전압 펄스를 인가했을 때 나타나는 과도 전류 응답의 시간적 변화를 정밀하게 분석하는 기법을 제시했다. 이를 통해 기존의 정전류·정전압 측정 방식으로는 분리해 관찰하기 어려웠던 전자의 포획과 방출 거동을 보다 직관적으로 규명했다.   특히 소자 내부 중성 영역에 존재하는 전하 트랩이 펄스 조건에 따라 점진적으로 전자 포획에 참여하며, 이로 인해 정전압 구간에서 전류가 감소하는 메커니즘이 실험적으로 확인됐다. 이러한 분석 결과는 항공우주 환경에서 요구되는 실제 구동 조건에 가까운 상황에서 β-산화갈륨 반도체 소자의 트랩 특성을 평가할 수 있는 분석 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다.   교신저자인 황진영 교수는 “이번 연구는 한국항공대학교와 한국세라믹기술원이 협력해, 항공우주용으로 활발히 연구되고 있는 β-산화갈륨 반도체 소자에서 성능과 신뢰성을 제한해 온 트랩 현상을 실제 구동 조건에 가까운 단일 전압 펄스 방식으로 분석했다는 점에서 의미가 있다”며, “이를 통해 β-산화갈륨 소재의 물리적 특성에 대한 이해를 한층 넓히고, 우주 방사선 환경과 고온 조건에서도 장기간 안정적으로 작동해야 하는 항공우주 전력 반도체 소자의 구조 설계와 신뢰성 향상, 성능 최적화를 위한 연구에 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대하며, 특히 이번 연구에서 제시한 분석 기법은 차세대 항공우주 플랫폼의 전력 시스템 개발에도 활용 가능성이 있을 것”이라고 밝혔다.

2026-01-05

이재환 교수 연구팀, AI 데이터센터 CPU 병목 문제 해결 연구 IEEE BigData 2025서 발표

   우리 대학 컴퓨터공학과 이재환 교수 연구팀이 AI 데이터센터의 CPU 병목 문제를 해결하는 시스템 아키텍처 연구를 IEEE International Conference on Big Data 2025에서 발표했다. IEEE BigData는 빅데이터의 이론, 알고리즘, 시스템 및 응용 분야를 다루는 국제 학술대회로, 올해로 13회를 맞았다.   이번 연구는 우리 대학 컴퓨터공학과 이재환 교수(교신저자, 빅데이터 및 분산 컴퓨팅 연구실)와 석사과정 이유찬 학생이 한국전자통신연구원(ETRI)과 공동으로 수행했다. 연구팀은 AI와 클라우드 컴퓨팅 수요 증가로 데이터센터 환경에서 CPU에 과도한 작업이 집중되며 성능 저하가 발생하는 문제에 주목했다.   연구팀의 논문 <DEPUTY: A DPU-Based Network Offloading Architecture with Minimal CPU Involvement for Stable Network Performance>는 이러한 문제를 해결하기 위해 DPU(Data Processing Unit‧네트워크와 데이터 처리를 전담하는 전용 프로세서)를 활용한 새로운 시스템 구조를 제안했다. 기존 연구들은 CPU 병목을 완화하기 위해 GPU 자원을 추가로 소모하거나, 복잡한 시스템 설정 또는 고가의 장비 도입을 요구하는 한계가 있었다. 이에 연구팀은 CPU가 담당하던 네트워크 처리와 GPU 작업 관리 기능을 분리해 CPU 개입을 최소화하는 방식에 초점을 맞췄다.    GPU(Graphics Processing Unit‧대규모 연산을 병렬로 처리하는 장치)는 AI 학습과 추론 과정에서 핵심적인 역할을 수행하는 연산 자원으로, CPU보다 훨씬 많은 계산을 동시에 처리할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 기존 데이터센터 구조에서는 GPU 활용 과정에서도 CPU의 개입이 많아 병목 현상이 발생해 왔다.   연구팀은 네트워크 처리를 DPU로 이전하고, GPU 작업을 CUDA Graph(여러 GPU 연산을 하나의 그래프 형태로 묶어 실행 효율을 높이는 기술) 기반으로 구성함으로써 CPU 개입 없이 동작하는 시스템을 구현했다. 이 방식은 기존 사용자 접근 방식을 그대로 유지할 수 있어 AI 및 클라우드 컴퓨팅 환경 전반에 적용하기 용이하다는 장점이 있다.  실험 결과, 제안된 시스템은 기존 방식 대비 최대 1.96배의 처리량 향상을 보였으며, CPU 부하 없이도 GPU 자원을 효율적으로 활용할 수 있음을 확인했다. 이는 데이터센터 환경에서 시스템 자원 활용 효율을 높이고 안정적인 네트워크 성능을 확보하는 데 기여할 수 있는 성과로 평가된다.   이재환 교수는 “이번 연구는 데이터센터 환경에서 CPU 병목 문제를 해결할 수 있는 새로운 방향을 제시했다”며, “향후 대규모 AI 및 클라우드 시스템에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

2025-12-24

신명훈 교수, 투명 태양광 창호 기술 개발… 국제학술지 Joule 게재

   우리 대학 반도체시스템전공 신명훈 교수가 참여한 공동 연구팀이 낮과 밤 모두에서 전력을 생산할 수 있는 투명 태양광 창호 기술을 개발했다. 해당 연구 성과는 에너지 분야 국제학술지 Joule(IF 35.4)에 11월 21일 온라인 게재됐으며, 12월 17일 정식 출판됐다.   이번 연구는 고려대학교 연구팀을 중심으로 우리 대학과 한국과학기술연구원(KIST) 연구진이 함께 수행했다. 연구팀은 창문처럼 높은 투명도를 유지하면서도 태양광과 실내 조명빛을 활용해 전력을 생산할 수 있는 새로운 구조의 태양광 창호 기술을 제시했다.   기존 투명 태양전지는 투명도를 높일수록 발전 효율이 낮아지고, 효율을 높이면 투명도가 떨어지는 구조적 한계가 있었다. 또한 빛의 색상이 왜곡되는 문제가 있어 건물 외벽에 적용하는 데 제약이 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 브래그 반사경(DBR)과 양면수광형 실리콘 태양전지를 결합한 구조를 설계했다. 이를 통해 가시광선은 그대로 투과시키고, 눈에 보이지 않는 근적외선만 선택적으로 반사해 태양전지로 전달함으로써 투명도와 발전 효율을 동시에 확보했다.    특히 양면 태양전지의 특성을 활용해 낮에는 햇빛을, 밤에는 LED와 형광등 등 실내 조명빛을 흡수해 전력을 생산하는 24시간 발전 시스템을 구현한 점이 특징이다. 연구팀이 개발한 태양광 창호 모듈은 75.6%의 높은 빛 투과율과 함께 연색지수 93.8%를 기록해, 실제 창문과 유사한 밝기와 색 재현성을 확보했다.   이번 연구에서 신명훈 교수는 제시된 개념을 바탕으로 소자를 실질적으로 설계하고, 동작 원리와 특성을 분석하는 역할을 맡았다. 광학적 설계와 측정 분석을 통해 소자가 목표한 설계대로 작동함을 검증했으며, 시연된 성능이 투명 태양광 창호의 이론적 한계에 근접한 수준임을 확인했다.   신명훈 교수는 “도심은 에너지 소비와 탄소 배출이 집중되는 공간”이라며 “유리 외벽 건축물이 증가하는 흐름 속에서 창호 기능과 태양광 발전 기능을 함께 갖춘 기술의 필요성이 커지고 있다”고 설명했다. 이어 “이번 연구는 투명 발전 창호가 이론적 한계에 가까운 성능을 구현할 수 있음을 실험적으로 보여준 성과”라며 “제로 에너지 빌딩 기술에 크게 기여할 것으로 기대된다”고 밝혔다.   이번 연구는 신명훈 교수가 이어온 투명·건물부착형 태양전지 연구의 연장선에 있다. 신 교수는 앞서 유연기판 투명박막 태양전지를 세계 최초로 구현해 투과도와 발전 효율을 동시에 높이는 기술을 제시했으며, 해당 성과는 국제학술지 npj Flexible Electronics에 게재됐다. 이번 투명 태양광 창호 기술은 이러한 연구 흐름을 바탕으로 건물 외피의 에너지 활용 가능성을 확장한 성과로 평가된다.

2025-12-19

배재성·박상혁 교수 개발 태양광 무인항공기, 세계 최초 남극 비행 성공

   우리 대학 연구진이 자체 개발한 소형 태양광 무인항공기 ‘KAU-SPUAV(Korea Aerospace University-Solar Powered UAV)’를 활용해 세계 최초로 남극 대륙에서 태양광 비행시험을 수행하는 데 성공했다.   항공우주공학과 배재성·박상혁 교수 연구팀은 지난 11월 8일부터 17일까지 극지연구소(KOPRI) 남극 장보고기지 주변에서 비행시험을 진행했다. 연구팀이 개발한 KAU-SPUAV는 2021년 6월 국내 무인기 최장 비행기록인 56시간 33분의 저고도 장기체공 비행을 달성한 기체다. 날개에 장착된 태양전지판으로 낮 동안 햇빛을 받아 배터리를 충전하고, 야간에는 충전된 전력으로 비행이 가능해 장기간 체공할 수 있다는 점이 특징이다.    이번 남극 시험에는 날개 길이 3.3m, 최대이륙중량 4kg 규모의 태양광 무인항공기가 투입됐다. 남극대륙은 접근이 어려운 환경이어서 안정성과 신뢰성이 매우 높은 무인항공기 시스템이 요구된다. 이번 시험 역시 약 7개월의 준비기간을 거쳤으며, 2020년 시험을 계획했으나 코로나19로 중단되었다가 올해 극지연구소의 지원 아래 다시 추진된 것이다.   비행시험은 활주로 주변의 비행 제한으로 주간 약 5시간, 백야인 야간 약 5시간만 진행되었다. 연구팀은 비록 태양고도가 낮은 백야 환경이었지만 태양광 충전이 정상적으로 이뤄지는 것을 확인했다. 연구팀은 “이번 비행을 통해 극지의 백야 환경에서도 태양광 에너지를 충분히 확보해 12시간에서 24시간 이상 장시간 비행할 수 있다는 확신을 얻었다”고 설명했다.   이번 성과는 극지 환경에 최적화된 태양광 무인항공기 개발 가능성을 보여주는 중요한 사례로 평가된다. 연구팀은 앞으로도 극지연구소와 협력해 태양광 무인항공기 및 드론의 극지 활용 연구를 지속해 나갈 계획이다.

2025-12-02

서한준 석사과정, 한·중·일 복합재료 국제 공동 심포지엄 최우수 논문상 수상

   우리 대학 항공우주 및 기계공학과 서한준 석사과정이 지난 11월 개최된 ‘제3회 한·중·일 복합재료 국제 공동 심포지엄(THE 3rd China-Korea-Japan Joint Symposium on Composite Materials)’에서 최우수 논문상을 받았다.   이번 심포지엄은 한국·중국·일본 3개국이 복합재료 분야 연구성과를 공유하기 위해 마련한 국제 학술 교류의 장으로, 서한준 연구원은 우리 대학 남영우 교수를 교신저자로 하여 경상국립대학교, 아이오와 주립대학교 연구진과 함께 국제 공동 연구를 수행했다. 논문은 초소수성 표면과 전기저항 발열 구조를 결합한 하이브리드 방제빙(방빙·제빙 기능 복합) 열가소성 복합재 구조에 대한 연구 성과를 다뤘다.   서한준 연구원은 이 논문에서 기존 항공기 결빙 방지 시스템의 한계로 지적되는 ‘런백아이스(run-back ice)’ 발생을 줄이기 위한 새로운 복합재 구조를 제안했다. 기존 전열식 제빙 방식은 날개 앞전(leading edge)에 형성된 얼음을 제거하는 데 효과적이지만, 녹은 물이 뒤로 흘러 재결빙되는 한계가 있다. 이에 연구진은 초소수성(물방울이 매우 잘 튕겨 나가는 표면 특성) 코팅을 적용해 앞전 결빙 형성을 억제하고, 발열 구조를 더해 방빙과 제빙을 동시에 수행하는 구조를 설계했다.    실제 결빙 환경을 모사한 풍동 실험 결과, 제안된 하이브리드 구조는 기존 단일 전열식 방식 대비 앞전 결빙을 약 80% 감소시켰으며, 런백아이스 형성을 약 21% 구간까지 억제해 구조적 안전성과 효율성 모두에서 우수한 성능을 보였다. 또한 열가소성 복합재를 적용함으로써 내열성과 내구성을 강화하면서 재활용 가능성까지 확보했다.   연구진은 이번 성과가 항공기 운용 시 결빙 안전성 향상과 유지관리 효율 개선에 기여할 수 있을 뿐만 아니라, UAV‧민항기‧군용기까지 적용 범위가 넓어 상업적 활용 가치가 높고, 방제빙 복합소재의 국산화 및 고부가가치 항공소재 시장 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

2025-12-02

함고은 석사과정, 차세대 반도체 소자 연구로 한국전기전자학회 우수논문상 수상

   우리 대학 항공전자정보공학과 함고은 석사과정생(지도교수 김광은)이 지난 8월 제주대학교 아라컨벤션홀에서 열린 2025년 한국전기전자학회 하계학술대회에서 우수논문상을 수상했다.   함고은 학생이 발표한 논문의 제목은 ‘Si 적층 접합 형성을 통한 AlGaN/GaN HEMT의 성능 향상’으로, 총 7명의 연구자-함고은, 신은결, 윤상원, 최영진, 양지훈, 임건우, 김광은-가 공동 참여해 연구를 완성했다. 이 논문은 기존 에피 방법으로는 성장이 어려운 Si와 GaN 소재를 스태킹(stacking) 공정으로 접합함으로써 소자의 성능을 효과적으로 향상시킨 연구 결과를 담고 있다.   특히 연구팀은 이종 반도체 간 계면 특성을 정밀하게 제어해 캐리어 전달 효율을 높이고 누설 전류를 감소시키는 방향으로 소자 구조를 최적화했다. 이 과정에서 제안된 구조는 AlGaN/GaN HEMT의 전기적 특성을 개선하는 데 기여했으며, 이를 통해 차세대 고전력·고주파 반도체 소자 개발의 가능성을 제시했다는 점에서 높은 평가를 받았다.

2025-11-25

박용일 학부생, IEEE 국제학술지에 논문 게재

   전기전자공학전공 20학번 박용일 학생(지도교수 : 한정훈)의 연구 논문이 국제학술지 ‘IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement’(SCIE 저널, Q1, JCR 상위 9.49%)에 게재 확정됐다. 학부생이 주도적으로 연구를 수행해 국제 저널에 논문을 게재한 것은 이례적인 성과다.   박용일 학생은 한정훈 교수의 지도를 받아 밀리미터파(mmWave) 대역의 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이다를 이용한 음성 인식 기술을 연구했다. 밀리미터파 레이다는 자율주행, 헬스케어, 보안감시 등 다양한 분야에서 사람이나 물체를 접촉 없이 탐지할 수 있는 센서 기술이다.   이번 연구는 마이크로폰 대신 레이다로 사람의 음성을 인식할 수 있는 가능성을 보여주었다. 기존의 마이크 기반 음성 인식은 주변 소음이나 프라이버시 문제, 내구성 등의 한계를 가졌지만, 레이다를 활용하면 물리적인 접촉 없이도 안전하고 정확하게 신호를 포착할 수 있다. 밀리미터파(mmWave) 레이다를 활용해 사람의 음성을 감지하고, 인공지능(AI)으로 인식 정확도를 높이는 연구 개념도.   연구팀은 ‘적응적 순차 변동 모드 분해법(Adaptive SVMD)’과 신호대잡음비(SNR) 추정 기반 신호처리 기법을 활용해 레이다 반사 신호 속에서 음성 정보를 안정적으로 추출했다. 이후 인공지능(AI) 모델을 적용해 사람의 발화(말소리)를 식별하는 성능도 크게 향상시켰다.   논문 제목은 ‘mmWave FMCW Radar-Based Vocal Signal Estimation Using Adaptive SVMD‘로, 제안된 방법은 레이다가 반사한 복잡한 신호 속에서도 유효한 음성 데이터를 찾아내고, AI가 이를 학습해 정확도를 높인 점이 핵심이다.   이번 성과는 소음이 심한 환경이나 개인 정보 보호가 필요한 공간에서도 비접촉 방식으로 음성을 인식할 수 있는 새로운 기술적 대안으로 평가받고 있다. 향후에는 사람의 호흡이나 발성 패턴을 분석해 감정이나 건강 상태를 파악하는 의료·보안 분야, 혹은 마이크 없이 레이다 센서로 명령을 입력하는 사용자 인터페이스 분야에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

2025-10-14

이준형·오선희 학생, 회로 및 시스템 설계 분야 세계적 학술지에 논문 등재

   항공전자정보공학과 석사과정 이준형 학생과 전자및항공전자공학전공 20학번 오선희 학생(지도교수: 김태환)이 수행한 연구 논문이 회로 및 시스템 설계 분야 세계 최고 권위의 국제학술지 IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems에 게재 확정됐다.   이번 성과는 외부 연구기관과의 협업 없이 우리 대학 회로 및 시스템 연구실(Circuits & Systems Lab)이 단독으로 이뤄낸 결과로, 자체 연구역량을 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다.   논문 제목은 ‘MiniBRNN: A Low-Resource Inference Processor for Binary-Weight Recurrent Neural Networks Based on Speculative Operation Pruning and Interleaved Thread Scheduling’으로, 인공지능(AI) 연산을 효율적으로 수행할 수 있는 저전력·저자원 AI 추론 프로세서의 설계와 구현을 다루고 있다.    연구팀이 개발한 MiniBRNN은 기존 순환신경망(RNN) 기반 프로세서의 높은 연산량과 회로 복잡도를 개선하기 위해, 불필요한 연산을 예측해 생략하는 ‘Speculative Operation Pruning(예측 연산 생략)’ 기법과, 파이프라인 효율성을 극대화하는 ‘Interleaved Thread Scheduling(교차 스레드 스케줄링)’ 기법을 결합했다. 그 결과, 기존 ASIC(주문형 반도체) 기반 프로세서 대비 5.13배의 면적 효율 향상을 달성했으며, FPGA(재구성형 반도체) 기반 구현에서도 동급 최고 수준의 자원 효율성을 입증했다. 이 시스템은 특히 엣지(Edge) 환경처럼 전력과 자원이 제한된 장치에서도 안정적인 AI 연산을 가능하게 해, 차세대 AI 반도체 기술의 실용화 가능성을 넓혔다.   이번 연구성과를 내놓은 회로 및 시스템 연구실은 효율적인 AI 가속기를 위한 Digital VLSI(초대규모 집적회로) 시스템과 하드웨어를 고려한 AI 모델 최적화 기술을 중심으로 한 다양한 연구를 진행 중이며, 학부 연구생과 대학원생을 상시 모집하고 있다.  문의: 김태환 교수 이메일 taehwan.kim@kau.ac.kr / 연구실 홈페이지 https://cas.kau.ac.kr

2025-10-14

윤희재·임화섭 학생, 제7회 전국 대학생 캡스톤 디자인 경진대회서 항공우주시스템공학회장상 수상

   우리 대학 항공우주 및 기계공학부 학부생 윤희재·임화섭 학생(지도교수 김병규)이 제7회 전국 대학생 캡스톤 디자인 경진대회에서 항공우주시스템공학회장상을 수상했다. 이번 대회는 항공우주시스템공학회가 주최하고 항공안전기술원, 한국항공우주산업㈜, ㈜대한항공, 한화에어로스페이스㈜, LIG넥스원(주) 등이 후원했다.   수상팀은 ‘전단농화유체를 활용한 가변강성 적응형 휠 연구’라는 프로젝트로 주목을 받았다. 현대의 탐사 로봇이나 재난 대응 로봇은 예측할 수 없는 비정형 지형에서도 안정적인 주행이 가능해야 한데, 기존의 적응형 휠은 연성 재료를 활용해 장애물 극복에는 효과적이지만 강성이 낮아 평지 주행에서 안정성을 확보하기 어렵다는 한계를 안고 있었다. 수상팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 제어 시스템 없이도 주행 환경에 따라 점성이 변하는 비뉴턴 유체 ‘우블렉(Oobleck)’을 적용한 새로운 휠 구조를 제안했다.    전단농화유체의 특성을 활용한 이 휠은 저속 주행 시에는 유체처럼 변형되어 장애물을 효과적으로 극복하고, 고속 주행 시에는 고체처럼 강성을 확보해 휠의 원형을 유지함으로써 평지에서도 안정적인 주행이 가능함을 실험적으로 입증해 보였다. 연구 결과, 기존 연성 재질의 휠보다 장애물 극복 능력과 주행 안정성이 향상되었으며, 이러한 능동 적응 메커니즘은 향후 탐사 로버의 지상 접촉부, 충격흡수 장치, 착륙 구조체 등 다양한 항공우주 시스템 분야로 확장될 수 있는 가능성을 보여주었다.   윤희재 학생은 “비뉴턴 유체의 특성을 학부 과정에서 배운 유체역학과 재료역학 지식을 접목해 실험적으로 구현한 것이 성과”라며, “향후 SCI급 논문 투고를 목표로 연구를 이어갈 계획”이라고 밝혔다. 임화섭 학생은 “이번 연구에서 제안한 가변강성 메커니즘은 적응형 휠뿐 아니라 충격 흡수 장치 등 다양한 분야로 확장할 수 있는 잠재력이 있다”며 연구 의의를 강조했다. 

2025-09-26

이재환 교수 연구팀, 국제학회 ICPP 2025에서 정규 논문 발표

   우리 대학 컴퓨터공학과 이재환 교수(교신저자, 빅데이터 및 분산 컴퓨팅 연구실)와 석사과정 임아현·장수호 학생이 공동으로 작성한 논문이 국제적 권위를 가진 컴퓨터공학 분야 학술대회인 ‘ICPP 2025(The 54th ACM International Conference on Parallel Processing)’에서 정규 논문으로 채택되어 발표되었다.   ICPP는 병렬 컴퓨팅 분야에서 가장 오랜 역사를 지닌 학회로, 시스템 아키텍처와 소프트웨어는 물론 AI와 양자 컴퓨팅까지 폭넓은 주제를 다룬다. 올해 학회는 9월 8일부터 11일까지 미국 샌디에이고에서 열렸으며, 정보과학회에서 고성능컴퓨팅 분야 우수 학술대회로, BK21 플러스사업에서는 CS 분야 우수 학술대회(IF=2)로 지정되어 있다.   발표된 논문 ‘P3P-Fed: Peer-to-Peer Personalized Federated Learning with DHT-based Local Clustering’은 연합학습(Federated Learning, 데이터를 이동하지 않고 각 기기에서 따로 학습해 결과만 공유하는 분산 머신러닝)의 대표적 난제인 비독립·비동일 분포(non-IID) 데이터 문제(참여 기기마다 데이터 분포가 달라 학습 효율이 떨어지는 상황)를 해결하기 위한 새로운 방식을 제안했다.    기존 연구는 중앙 집중식 클라이언트-서버 구조에 의존해 통신 병목과 확장성 한계를 보였으며, 클라이언트별 특성을 충분히 반영하지 못한 개인화 모델을 학습시킨다는 단점이 있었다. 이에 연구팀은 분산 해시 테이블(DHT)을 활용한 P2P 네트워크 기반 접근을 통해 중앙 서버 없이도 데이터 특성이 유사한 노드들을 자동으로 묶어 학습하는 방법을 고안했다. 이 방식은 최신 연합학습의 핵심 과제인 개인화(personalization)와 확장성(scalability)을 동시에 충족시킨 점에서 주목받았다.    연구는 실제 100개 노드가 동시에 참여하는 환경에서 검증되었다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기존 최고 성능 대비 정확도가 8.6% 향상되었으며, 통신이 불안정하거나 노드가 동적으로 참여·이탈하는 상황에서도 성능 저하가 기존 기법보다 훨씬 적은 것으로 나타났다. 이러한 특성은 향후 스마트 기기, 자율주행차, 무인기(UAV), 인공위성 네트워크 등과 같이 이질적이고 변화가 많은 환경에서의 차세대 AI 학습 기술로 확장될 가능성을 보여준다.   이재환 교수는 “이번 성과는 실제 연합학습 환경에서 발생하는 데이터 이질성과 네트워크 불안정 문제를 독창적인 분산 시스템 기반 접근으로 해결하여 국제 학계에서 주목받았다는 점에서 의미가 크다”며, “앞으로도 연구를 발전시켜 스마트 기기, 자율주행, 위성 네트워크 등 다양한 미래 AI 서비스에 활용할 수 있는 핵심 기술로 이어가겠다”고 말했다.

2025-09-19

이형근·김경식·김태환·한정훈 교수, 중견연구자 지원사업 과제 수행

   우리 대학 전자및항공전자전공 이형근 교수, 인문자연학부 김경식 교수, AI융합ICT전공 김태환 교수, 전자및항공전자전공 한정훈 교수의 연구과제가 한국연구재단이 주관하는 2025학년도 중견연구자 지원사업에 선정되었다.   중견연구자 지원사업은 연구자의 생애주기에서 중요한 전환점인 ‘중견 연구자’ 시기를 집중적으로 뒷받침하는 프로그램으로, 학문적 성장을 촉진하고 연구 분야의 다양성을 넓히는 데 목적이 있다. 인문사회와 이공계를 아우르는 맞춤형 트랙이 운영되며, 과제 특성에 따라 1~3년간 연구비가 지원된다. 이번에 선정된 우리 대학 교수들의 과제를 차례로 소개한다. 도심 환경 항법 성능 혁신 – 전자및항공전자전공 이형근 교수심층결합 LEO/GNSS/INS에 기반한 복합항법 시스템의 개형 연구 배경  고층 건물과 복잡한 구조물이 많은 도심 지역에선 위성 신호가 약해지거나 끊어지는 경우가 잦아, 자율주행차, 드론, 로봇과 같은 미래 이동체가 정확한 위치를 파악하기 어렵다. 이형근 교수는 이러한 문제를 해결하기 위해 도심환경에서 decimeter 급 정확도의 위치 정보를 끊김 없이 연속적이고 안정적으로 제공할 수 있는 다중대역 다중센서 심층결합 항법기술을 연구할 예정이다.    관성센서와 다양한 보조 센서(주행거리계, 지자계, 기압/대기 센서, 영상 센서, 라이다)를 결합한 다중센서,  함께 활용하활용하고, 위성항법(GNSS) 신호를 기저대역에서 정밀하게 결합하는 방법을 연구하고 있다. 여기에 저궤도(LEO) 위성 신호까지 더하면, 기존 한계를 넘어 안정적이고 끊김없는 위치 정보를 제공할 수 있다. 기대효과  다양한 센서를 활용해 이동체의 위치를 정밀하게 파악하는 항법 기술은 향후 교통, 통신, 감시 등 여러 분야에서 활용 폭이 크게 넓어질 것으로 기대된다. 이는 인공지능, 로봇, 드론, 자율주행, 디지털트윈 등 차세대 혁신 시스템에서도 핵심 기술이 될 전망이다. 이형근 교수는 “본 연구를 통해 유무인 이동체와 관련된 다학제적 항공우주전자 기술의 경쟁력을 강화할 수 있을 뿐만 아니라, 저궤도(LEO) 위성 기반 전파 측위 기술과 다중센서 복합항법 관련 AI 기술 발전에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.  중성미자 연구의 새로운 지평 – 인문자연학부 김경식 교수 연구 배경  중성미자는 전하가 없는 경입자다. 중성미자-원자핵 산란연구는 그동안 활발히 진행되어 왔는데, 특히 미국 Fermi 가속기 연구소에서는 MiniBooNE, MicroBooNE, SciBooNE, MINERvA 등 다양한 국제 실험을 통해 방대한 데이터를 축적해 왔다. 그러나 원자핵 내부의 EMC 효과나 표적 핵 구조, 중성미자 및 약 흐름 연산자의 불확실성은 아직 완전히 규명되지 않았으며, 이를 정밀하게 밝히는 연구가 필요하다. 김경식 교수는 축적된 실험 데이터를 활용해 중성미자-원자핵 산란 현상을 분석하고 핵 구조를 규명하는 연구를 추진하고 있다. 기대효과  이 연구는 중성미자의 전자기적 성질을 규명함으로써 현재까지 알려진 표준모형을 넘어서는 새로운 이론적 성과를 제시할 수 있다. 또한 표적 핵 구조 이해를 심화하고 입자물리학의 근본 문제를 탐구하는 데 기여할 수 있어 학문적 파급력이 크다.  우주 AI 응용을 위한 FPGA 기반 결함 허용 이진 NPU 연구 – AI융합ICT전공 김태환 교수 연구 배경  우주 분야에서 AI 활용 수요는 위성 영상 분석, 탐사 로버 운영 등 다양한 임무로 급증하고 있으며, 통신 제약으로 인해 온보드 AI 처리의 필요성이 커지고 있다. 특히 다품종 소량 생산 특성을 가진 우주 시스템에서는 ASIC보다 개발 기간이 짧고 재구성이 가능한 FPGA 기반 NPU가 적합하다. 그러나 저가형 FPGA는 방사선 환경에서 비트 플립 등 결함 발생에 취약하므로, 결함 허용 설계 기술이 반드시 요구된다. 이진 신경망은 경량 태스크에서 높은 효율성을 보이며, 결함 내성 측면에서도 유리한 구조적 특성을 가진다. 따라서 본 연구는 우주 AI 응용을 위한 FPGA 기반 결함 허용 이진 NPU 개발의 필요성과 당위성을 가진다.  기대효과  본 연구는 신경망의 내재적 중복성과 활성 추정 기법을 활용하여 저가 상용 FPGA에서도 높은 결함 내성과 효율적 추론 성능을 달성할 수 있는 새로운 NPU 아키텍처를 제시한다. 이를 통해 우주 환경에서 활용 가능한 온보드 AI 프로세싱의 실현 가능성을 높이고, 차세대 우주 AI 응용의 기반 기술을 확보한다. 연구 성과는 학술적으로는 결함 허용 인공지능 하드웨어 분야의 새로운 패러다임을 제시할 수 있으며, 산업적으로는 급성장 중인 우주 AI 시장에서의 경쟁력 강화에 기여한다. 또한 FPGA 기반 접근은 다양한 우주 임무에 신속히 적용 가능한 유연성을 제공한다. 본 과제의 선정은 연구자의 기술적 우수성과 창의성을 국가적으로 인정받은 성과라 할 수 있다. 차세대 위성 통신 안테나 – 전자및항공전자전공 한정훈 교수저궤도 전파 위성 통신에서 DDCP MIMO 채널 개념도 연구 배경  기존의 위성 통신은 안테나 시스템의 편파 방식과 채널 용량에 한계가 있어, 데이터 전송 효율이 떨어지는 문제가 있었다. 한정훈 교수는 이를 해결하기 위해 원형 편파 안테나를 서로 직각 구조로 배열해, 하나의 위성 플랫폼 안에서 4x4 채널 확장이 가능한 새로운 안테나 시스템, 즉 ‘Double Dual CP(DDCP) 다이버시티 MIMO 빔포밍 안테나’를 연구하고 있다.  기대효과  이 방식은 별도의 대규모 설비를 새로 구축할 필요 없이 기존의 우주 및 지상 통신국 자원에 간단히 모듈 형태로 결합하여 통신 채널을 확장할 수 있을 뿐만 아니라 태양 에너지를 활용함으로써 높은 경제적·산업적 가치가 있다. 연구 과제 종료 시점에는 효율이 극대화된 저궤도 위성 통신을 위한 통합 안테나 시스템으로 활용할 수 있을 전망이다. 

2025-09-18