공과대학College of Engineering Newsletter
제1호 2026
서강대학교 공과대학 뉴스레터 목차
행사소식
2025학년도 2학기 공과대학 성적 상위 1% 최우수 학생 시상식이 5월 15일(수) 12시 공과대학 회의실(R917호)에서 진행되었다. 이날 열린 시상식에는 범진욱 학장과 이건우(전자21), 서민수(전자22), 이준희(전자25), 이창준(전자25), 신동주(화공21), 김단영(화공24), 이상훈(기계21), 이종훈(기계23), 조영민(기계23) 학생이 참석하여 자리를 빛내주었다.
시상식에서는 상패가 배부 되었으며, 이날 범진욱 공과대학 학장은 참석해준 학생들에게 칭찬과 격려를 아끼지 않았다. 이번 상위 1% 최우수 학생은 전자공학과 4명, 화공생명공학과 4명, 기계공학과 3명, 시스템반도체공학과 1명으로 총 12명이다.
| 전자공학과 | 화공생명공학과 | 기계공학과 | 시스템반도체공학과 |
|---|---|---|---|
| 이건우, 서민수, 이준희, 이창준 | 신동주, 김단영, 장연수, 이민성 | 이상훈, 이종훈, 조영민 | 김서완 |
행사소식
2026년 5월 16일(토) 오후 2시, 교내 실내체육관에서 2026학년도 화공생명공학과 학술 및 진로지도 체육행사가 진행되었다.
이 날 행사에는 안유정 학생대표와 윤성은 학생부대표를 비롯하여 120여명의 학부생들, 그리고 이종석 학과장님을 포함한 학과 교수님일부가 참석하였다. 오후 2시가 조금 지나 개회식을 시작으로 피구, 판뒤집기, 줄다리기, 릴레이 게임 등 체육행사를 진행하고, 최종 우승팀에게는 소정의 기념품을 지급하고 폐회하였다. 이후에 저녁식사를 겸한 모임을 진행하여 학과 구성원간 친목도모의 뜻깊은 시간을 가졌다.
행사소식
화공생명공학과에서는 대학원생들의 뛰어난 연구 성과물을 같이 공유하기 위하여 2025학년도 1학기부터 매 학기마다 대학원생 발표 세미나를 진행하고 있다. 이번 2026학년도 1학기에도 아래와 같이 우수한 학과 대학원생들의 연구결과를 공유하는 세미나를 진행하였다.
매번 발표 세미나에는 60~80여명의 학과 대학원생 및 학부 연구생들이 참여하여 뛰어난 연구성과를 공유하고, 이에 대한 활발한 토론과 의견 교환을 주고받았다.
행사소식
기계공학과는 5월 27일 'OPEN LAB DAY'를 개최해 학과 학부생과 기계공학에 관심 있는 타과 학생들에게 연구 현장을 공개하고 학과 안내 및 대학원 홍보를 진행하였다.
이번 행사는 열·유체, 로봇, 바이오, 재료 등 다양한 연구실을 자유롭게 방문하며 실제 연구 장비와 성과를 체험할 수 있도록 구성되었으며, 참가자들은 교수진 및 대학원생과의 질의응답을 통해 진로 및 연구 분야에 대한 이해를 높였다.
특히 스탬프 투어와 기념품 제공 등 참여형 프로그램이 운영되어 높은 호응을 얻었다. 아울러 주요 연구 성과와 최신 연구 동향을 소개하는 자리도 마련되어 참가자들의 이해를 한층 높였다.
학과는 이번 행사를 통해 기계공학 분야에 대한 관심을 제고하고 우수 인재 유치 및 진로 탐색 지원에 기여할 것으로 기대하고 있다
2025학년도 2학기를 마지막으로
장주욱 교수님, 임종성 교수님께서 퇴임을 하게 되었습니다.
그동안 서강대학교 공과대학을 위해 힘써주신 노고에 깊이 감사드립니다.
교수님의 발자취를 따라 계속 성장하는 서강대학교 공과대학이 되겠습니다.
2026학년도 1학기부터
이주현 교수님, 송성혁 교수님, 김남중 교수님께서
서강대학교 공과대학과 함께하게 되었습니다.
새로 오신 교수님을 환영합니다.
학과소식
본교 전자공학과 졸업생인 김민수 박사(지도교수: 김홍석)가 2026년 3월 1일부로 국립한밭대학교 전기공학과 에너지 AI 분야 조교수로 임용되었다.
김민수 박사는 2019년 본교 전자공학과 학부를 졸업한 후, 김홍석 교수 연구실에서 딥러닝과 최적화 이론의 결합을 바탕으로 AI 기반 최적화 분야를 중심으로 연구를 수행하며 2024년 박사학위를 취득하였다. 특히 박사과정 말기에는 AI 기반 전력망 최적화를 주제로, 한국연구재단 학문후속세대 과제를 연구책임자로 수주하였으며, 이를 기반으로 연구 분야를 전기공학으로 더욱 확장하고자 한국에너지공과대학교에서 박사 후 연구원으로 재직하였다.
이후 김민수 박사는 박사 후 연구원으로 재직하며 Energy AI를 주제로 MIT 및 미시건대학교와 국제 공동연구를 수행했다. 또한 2019년 대학원 입학 이후 현재까지 SCIE 저널 및 국제 저명 학술대회에 총 18편의 논문을 게재 및 발표하였으며, 이 중 8편은 주저자로 참여하는 등 활발한 연구활동을 이어오고 있다.
김홍석 교수는 “올해 3월에 김민수 박사가 국립 한밭대에 임용되어 NICE Lab 출신 교수가 3명이 되었다. 향후 서강대 출신의 교수가 더욱 많이 배출되길 기대하면서 앞으로도 연구와 교육에 더욱 박차를 가하겠다.”며 기쁨을 표했다.
학과소식
본교 전자공학과/시스템반도체공학과/반도체공학과 김시현 교수는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년 개인기초사업 신진연구(유형B) 사업에 선정되었다. 연구 과제명은 「멀티레벨 컴퓨트 인 메모리를 위한 모자이크 강유전체램 개발」로, 2026년 3월부터 2030년 2월까지 4년 간 총 6억원을 지원받는다.
최근 생성형 AI 기술의 급격한 발달로 인해 저전력·고집적 컴퓨팅 아키텍처인 Compute-in-Memory (CiM) 기술의 중요성이 커지고 있다. 기존 SRAM 및 eDRAM 기반 CiM은 면적 효율이 낮고 에너지 효율이 저하되는 문제를 안고 있다. 김시현 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 하프니아 기반의 강유전체 램(FeRAM)을 활용한 새로운 멀티레벨 CiM 셀 기술을 제안하였다. MAC 연산에 특화된 3차원 적층 기반 FeRAM 구조혁신을 통해 멀티레벨 가중치를 아날로그 전압으로 통합하며, 데이터 파괴 없이 병렬 연산이 가능한 고효율 CiM 셀 스킴을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구개발과제를 통해 연구팀은 소재 및 단위 공정 개발부터 셀/어레이 제작, 그리고 매크로 및 시스템 레벨의 성능 검증까지 아우르는 전주기적 연구를 수행하게 된다.
신소자 기술 개발을 통해 대규모 인공지능 연산을 위한 메모리의 에너지 소모, 성능, 비용 문제를 획기적으로 해결할 솔루션을 제시하며, 관련 기술 선점을 통해 향후 꾸준한 성장이 기대되는 하드웨어 기반의 인공지능 및 메모리 반도체 시장에서 국가경쟁력을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.
학과소식
본교 전자공학과 전지훈 석박사통합과정과 천호진 석박통합과정, 김민수 교수, 서형석 석박통합과정 (지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인 Journal of Energy Storage (2026년 기준 JCR Impact Factor 9.8)에 게재되었다.
본 연구는 배터리의 사용 이력이나 운용 조건에 의존하지 않는 usage-agnostic 진단 프레임워크를 제안하며, 전압 relaxation 신호만을 활용하여 용량(capacity), 상태(SOH), 양극재(cathode)를 동시에 추정하는 멀티태스크 학습 구조를 설계하였다. 특히, 전기화학적 해석이 가능한 KG-ECM(Knowledge-Guided Equivalent Circuit Model)을 기반으로 relaxation 곡선에서 물리적으로 의미 있는 특징을 추출하고, 이를 딥러닝 모델의 입력으로 활용한다.
제안된 모델은 단일 인코더를 기반으로 공유 임베딩을 학습하며, 회귀 기반의 용량 추정과 함께 SOH 및 양극재 분류를 위해 supervised contrastive learning(SupCon)을 통합한 multi-task contrastive learning framework를 구성한다. 이를 통해 동일 클래스 간 임베딩은 가깝게, 다른 클래스 간은 멀어지도록 학습되어, 서로 다른 진단 과제를 동시에 수행하면서도 높은 표현력을 유지한다.
실험 결과, 제안된 방법은 기존 통계 기반 특징 대비 용량 추정 정확도를 크게 향상시키며, 단일 태스크에서 RMSE 0.0026, 멀티태스크 환경에서도 RMSE 0.0108 수준의 높은 성능을 달성하였다. 또한 SOH 진단 정확도 94.6%, 양극재 식별 정확도 99.6%를 기록하여, 하나의 모델로 다양한 배터리 진단을 동시에 수행할 수 있음을 입증하였다.
이를 통해 본 연구는 멀티태스크 + contrastive learning 기반의 통합 배터리 진단 방법을 제시하며, 실제 EV 및 ESS 환경에서 활용 가능한 효율적이고 실용적인 솔루션을 제공한다.
학과소식
본교 전자공학과/시스템반도체공학과/반도체공학과 김장생 교수, 김상완 교수, 김시현 교수로 이루어진 공동연구진이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년도 PIM 인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업에 선정되었다. 연구 과제명은 「비트가중 3차원 IGZO FeNAND 기반 초고차원 인-센서 리저버 컴퓨팅 플랫폼」으로, 2026년 4월부터 2028년 12월까지 2년 9개월간 총 6억원의 연구비를 지원받는다.
최근 엣지 AI 및 온디바이스 인공지능의 확산과 함께, 센서 단계에서 데이터를 직접 처리하는 인-센서 컴퓨팅과 메모리 내 연산을 수행하는 PIM(Processing-In-Memory) 기술이 차세대 반도체 패러다임으로 부상하고 있다. 특히 비전 센서 기반 AI 응용에서는 데이터 이동에 따른 지연과 에너지 소모가 주요 병목으로 작용하며, 이를 해결하기 위한 초저전력·고효율 하드웨어 구조의 필요성이 크게 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 강유전체(HZO)와 산화물 반도체(IGZO)를 기반으로 한 수직 적층형 3D FeNAND 구조를 활용하여, 센서-메모리-연산이 통합된 초고차원 인-센서 리저버(reservoir) 컴퓨팅 플랫폼을 구현하는 것을 목표로 한다. 또한 다중 마스크를 활용한 새로운 컴퓨팅 구조를 제안하여 기존 리저버 컴퓨팅의 집적도 한계와 상태 중첩 문제를 동시에 해결하고자 한다. 본 연구개발과제를 통해 연구진은 소재–소자–시스템을 아우르는 전주기적 연구를 수행하게 된다.
이번 연구는 기존 폰 노이만 구조의 데이터 이동 병목을 근본적으로 완화하고, 센서 단계에서 고차원 시계열 데이터를 초저전력으로 처리할 수 있는 차세대 AI 반도체 구조를 제시한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 나아가 다중 마스크 기반 리저버 컴퓨팅 개념을 통해 효율적으로 연산 차원을 확장할 수 있는 새로운 패러다임을 제시하며, 차세대 반도체 분야에서 국내 기술 경쟁력 확보와 산업적 확장에 기여할 것으로 기대된다.
학과소식
박형민 전자공학과 교수가 지도하는 지능정보처리 연구실 연구팀이 세계 최고 권위의 인공지능 및 기계학습 학회인 International Conference on Machine Learning, ICML 2026에서 논문을 발표한다.
이번 연구는 전자공학과 신의협 박사가 주도하고, 고재현 박사과정과 정우철 석사과정이 함께 참여해 수행되었다. 발표 논문 제목은 “Query-Based Asymmetric Modeling with Decoupled Input-Output Rates for Speech Restoration”으로, 연구팀은 열악한 환경에서 녹음된 다양한 샘플링 주파수의 입력 음성을 효과적으로 복원할 수 있는 새로운 딥러닝 네트워크 구조를 제안하였다.
음성 복원(Speech Restoration)은 잡음, 반향, 대역 제한, 디지털 왜곡 등으로 인해 품질이 저하된 음성을 사람이 듣기에 깨끗하고 자연스럽게 복원하는 기술이다. 기존 연구들은 대부분 고정된 입출력 샘플링 주파수를 가정해 모델을 설계해 왔다는 한계가 있었다.
이에 연구팀은 임의의 입력 샘플링 주파수를 가진 음성을 처리하면서도, 사용자가 원하는 임의의 출력 샘플링 주파수로 복원할 수 있는 보다 유연한 음성 복원 모델을 설계하였다. 이를 위해 입력 음성의 대역 정보를 분석하는 인코더와 출력 음성을 복원하는 디코더의 역할을 분리한 입력 대역 분석 인코더–출력 대역 복원 디코더 기반의 비대칭 네트워크 구조를 제안하였다.
한편 ICML은 인공지능(AI) 및 기계학습 분야의 발전을 다루는 세계 최고 수준의 국제 학회 중 하나로, 매년 전 세계 학계와 산업계의 연구자, 기업 관계자들이 참여해 최신 연구 성과와 혁신 기술을 발표하고 논의하는 자리이다. 특히 기계학습 이론, 알고리즘, 딥러닝, 강화학습 등 AI 핵심 분야의 주요 연구들이 공유되는 대표 학회로 평가된다. ICML 2026은 2026년 7월 6일부터 11일까지 대한민국 서울 COEX에서 개최된다.
학과소식
본교 인공지능 레이다/RF 연구실 (지도교수 김영욱)의 장승희 석사생이 제1저자로 국제 저명 저널 IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing (SCI Impact Factor 5.3, JCR 상위 10%)에 논문을 게재하였다. 발표된 논문 제목은 “PINN-Inspired Self-Supervised Framework for Speckle Reduction in SAR Images”으로, 장승희 학생은 본 연구를 주도하였다.
본 연구에서는 SAR 영상의 구조 보존과 스펙클 노이즈 억제를 동시에 달성하기 위한 PINN-inspired self-supervised framework를 제안하였다. 이를 위해 dual-TV optimality를 잔차 형태로 임베딩하고, 스펙클의 물리·통계적 특성에 기반한 픽셀 단위 적응형 가중치를 정의하였다. 또한 스펙클 인지 자기지도 학습과 질감·경계 분기 구조를 함께 도입해, 하나의 모델 안에서 평활화와 구조 보존이 동시에 조정되도록 설계하였다. 이 프레임워크는 정답 영상이 거의 없는 실제 SAR 환경과 이질적인 장면에서도 안정적으로 동작하며, 분류·분할·표적 중심 해석과 같은 후속 SAR 분석의 신뢰성을 높이는 데에도 기여할 것으로 기대된다.
김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능 및 Quantum Computing을 이용한 레이다 신호처리, 응용 전자기학, 안테나 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며, 최근에는 물리 기반 역문제를 활용한 전자기장 재구성 연구로 연구 범위를 확장하고 있다. 또한 Quantum Computing을 이용한 레이다 신호처리 연구를 진행하고 있다.
학과소식
최근 가상현실(VR) 및 증강현실 (AR) 기기의 발전에 따라, 마이크로 디스플레이와 같은 초고해상도 시각 콘텐츠 구현 기술에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이를 위해서는 우수한 색 재현율과 발광 효율을 지닌 양자점(Quantum Dot)을 수 마이크로미터(μm) 크기로 정밀하게 패터닝하는 기술이 필수적이다. 그러나 기존 디스플레이 산업에서 널리 사용되어 온 잉크젯 프린팅 공정은 잉크를 분사하는 노즐 크기의 한계로 인해 수 마이크로미터 이하의 초미세 픽셀을 구현하는 데 어려움이 있다.
본교 화공생명공학과 강문성 교수 연구팀의 금진호 연구원(석박사통합과정)은 이러한 한계를 극복하기 위해 양자점 표면에 광개시 리간드(Photo-initiating ligand)와 단량체형 분산 리간드(Monomeric dispersing ligand)를 도입하였다. 개발된 양자점에 i-line 자외선(365 nm)을 조사하면, 광개시 리간드가 라디칼을 형성하고, 이 라디칼이 인접한 단량체형 분산 리간드의 연쇄중합반응을 유도한다. 이를 통해 양자점 소재에 화학적 안정성이 부여되며, 양자점 사이에는 견고한 고분자 가교 네트워크가 형성된다. 연구팀은 이러한 단량체형 분산 리간드의 연쇄중합 메커니즘을 성공적으로 규명하였으며, 양자점 직접 광패터닝(Direct Photopatterning) 기법을 이용해 양자점 고유의 우수한 광학 특성을 유지한 채 수 μm 크기의 초고해상도 미세 패턴을 구현하는 데 성공했다.
나아가 연구팀은 개발된 패터닝 공정을 바탕으로 고효율 양자점 발광다이오드(QLED) 소자를 제작해 기술의 소자 적용 가능성도 입증하였다. 특히 양자점의 분산, 고해상도 패터닝, 최종 QLED 소자 제작에 이르는 전 과정이 기존의 유해한 유기용매 대신 친환경 용매 기반 용액공정으로 이루어졌다는 점에서 의미가 크다. 이는 고해상도 양자점 패턴 구현을 넘어, 실제 산업 공정으로의 확장 가능성까지 보여주는 성과로 평가된다.
본 연구는 산업통상자원부의 소재부품기술개발(R&D) 사업의 지원을 받아 수행되었으며, 연구 결과는 국제학술지 ‘Materials Horizons (IF=10.9)’에 4월 15일 게재되었다.
학과소식
서강대학교 강문성 교수, UNIST 김봉수 교수와 ETRI 강찬모 박사 공동연구팀(제1저자 서강대학교 김혁준 연구원, UNIST 함효빈 연구원, 서강대학교 임창혁 연구원)은 양자점 발광층을 손상 없이 정밀한 미세 패턴으로 구현할 수 있는 새로운 공정 기술을 개발하였다.
최근 가상현실(VR)·증강현실(AR) 기술이 빠르게 발전하면서, 눈과 매우 가까운 거리에서 사용되는 마이크로디스플레이 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 장치에서는 화면 크기가 수 인치 이하로 제한되기 때문에 사람의 눈에 픽셀 경계가 보이는 ‘스크린도어 효과’를 방지하기 위해 적녹청(RGB) 발광층을 3000 PPI 이상의 초고해상도로 구현하는 기술이 요구된다.
양자점은 색 재현성이 우수하고 발광 효율이 높아 차세대 디스플레이용 소재로 주목받고 있다. 그러나 실제 디스플레이에 적용하기 위해서는 양자점 발광층을 미세한 픽셀 형태로 정밀하게 패턴화해야 한다. 기존 패터닝 방식으로는 양자점의 성능을 유지하면서 이러한 미세 패턴을 정교하게 형성하는 데 한계가 있었다.
공동연구팀은 양자점 발광층을 안정적으로 보호하면서 미세 패턴을 형성할 수 있는 ‘포토레지스트(PR) 기반 간접 광패터닝’ 기술을 개발하였다. 이 방법은 먼저 반도체 공정에서 사용하는 PR로 미세 패턴을 형성한 뒤 그 위에 양자점 박막을 형성하고, 이후 PR을 제거하여 원하는 위치에만 양자점 패턴을 남기는 방식이다.
이를 위해 양자점 표면의 유기 리간드를 서로 연결해 양자점들이 안정적인 네트워크 구조를 형성하도록 하는 가교 전략을 도입하였다. 이 구조는 패턴 형성 과정에서 사용되는 용매나 후속 공정에도 양자점 박막이 손상되지 않도록 보호하는 역할을 한다. 또한 이러한 가교 반응은 비교적 낮은 온도에서 진행되도록 설계되어, 포토레지스트 패턴의 특성을 유지한 상태에서 안정적으로 공정을 수행할 수 있다.
연구팀은 해당 기술을 적용해 세계 최고 수준의 패턴 충실도를 달성하였다. 특히 패턴 가장자리의 불규칙성을 나타내는 선 가장자리 거칠기(line edge roughness, LER)는 약 2 μm 폭의 패턴에서 43.1 nm로 나타났으며, 이는 현재까지 보고된 발광용 양자점 패턴 중 가장 낮은 값이다. 또한 적색, 녹색, 청색 양자점을 순차적으로 형성하여 4000 PPI 이상의 초고해상도 RGB 패턴을 구현하였다. 더 나아가 이를 실제 소자 제작에 적용해 10 × 10 RGB 양자점 발광다이오드(QD-LED) 어레이를 구현함으로써, 개발된 패터닝 기술이 실제 디스플레이 소자 제작 공정에도 적용될 수 있음을 확인하였다.
해당 연구는 ‘삼성미래기술육성사업’과 과학기술정보통신부·한국연구재단이 추진하는 ‘나노 및 소재기술개발사업(국가전략기술소재개발)’ 및 ‘개인기초연구사업(중견연구)’의 지원을 받아 수행되었으며, 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 게재되었다.
학과소식
서강대학교(총장 심종혁) 화공생명공학과 박제영 교수 연구팀은 고려대학교 원왕연·오동엽 교수 연구팀, 충남대학교 구준모 교수 연구팀과의 공동연구를 통해 서로 다른 폐폴리에스터를 단일 공정(one-pot)으로 고부가가치 생분해성 열가소성 플라스틱으로 전환하는 업사이클링 기술을 개발하였다. 이 기술은 폐 PET 병과 산업용 PBT 폐플라스틱을 기존처럼 분해·정제하는 고에너지 공정 없이, 고분자 상태에서 연속 반응시켜 새로운 열가소성 폴리에테르에스터(TPEE)로 전환할 수 있다는 점이 특징이다. 이를 통해 재활용 과정의 에너지 소비와 탄소 배출을 크게 줄일 수 있다.
PET와 PBT는 대표적인 폴리에스터계 플라스틱이지만, 물성 차이와 첨가제 문제로 인해 혼합 폐기물 형태에서는 재활용이 어렵다. 이에 혼합 폐플라스틱을 효율적으로 처리하면서 고부가가치 소재로 전환하는 기술은 지속가능한 순환경제 구현의 핵심 과제로 주목받고 있다. 공동연구팀은 유연한 폴리에테르 소프트 세그먼트를 도입해 폴리에스터 사슬 간 에스터 교환 반응(transesterification)을 유도하는 소재 설계 전략을 제시하였다. 그 결과 폐플라스틱 유래 소재임에도 최대 인장강도 68 MPa, 파단 신율 800% 이상의 우수한 기계적 물성을 구현하였다.
또한 해당 소재는 낮은 결정성과 증가된 분자 사슬 무작위성으로 인해 퇴비 환경에서 미생물 분해가 가능했으며, 실제 퇴비 조건에서 최대 20주 이내 약 85%의 질량 감소를 보였다. 이는 기존 방향족 폴리에스터의 낮은 분해성 한계를 극복한 성과로 평가된다.
연구팀은 공정 경제성 분석(TEA)과 전과정 평가(LCA)를 통해, 본 기술이 단량체 회수 공정을 생략함으로써 폴리프로필렌(PP) 및 PBAT 대비 비용 경쟁력과 온실가스 저감 효과를 확보할 수 있음을 입증하였다.
이번 연구는 폐플라스틱을 단순 재활용하는 것을 넘어 성능·경제성·환경성을 모두 만족하는 업사이클링 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크며, 향후 포장재, 필름, 단수명 플라스틱 제품 등 다양한 분야로의 확장이 기대된다.
학과소식
서강대 화공생명공학과 박제영 교수 연구팀이 고려대 오동엽 교수 연구팀과 공동연구를 통하여 높은 기계적 강도를 유지하면서도 자가치유 및 화학적 재활용이 가능한 차세대 바이오 기반 의사 비트리머 (pseudo-vitrimer) 소재를 개발하였다.
최근 환경 문제와 자원 순환에 대한 관심이 증가함에 따라, 기존 고분자 소재를 대체할 수 있는 지속가능한 소재 개발이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 특히 열경화성 고분자는 우수한 기계적 성질을 가지지만, 한번 형성된 네트워크 구조로 인해 재활용이 어렵다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 동적 결합을 도입한 vitrimer 소재가 제안되었으나, 일반적으로 기계적 강도가 낮아 실제 산업 적용에는 제약이 있었다.
서강대 공동 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해, 가역적인 Diels–Alder 반응을 기반으로 하는 새로운 pseudo-vitrimer 개념을 도입하였다. 이를 통해 네트워크 구조 내에서 선택적으로 결합 교환이 일어날 수 있도록 설계함으로써, 기존 vitrimer의 장점인 재가공성과 자가치유 기능을 유지하면서도 높은 기계적 강도를 동시에 확보하였다.
* 자가치유 (self-healing) : 외부 손상에 의해 끊어진 고분자 사슬이 자발적으로 재결합하여 구조와 기능을 회복하는 스마트 재료
연구팀이 개발한 소재는 기존 폴리우레탄 대비 약 1.4배 향상된 기계적 강도를 보였으며, 열 자극에 의해 손상된 구조가 효과적으로 복원되는 자가치유 특성을 나타냈다. 또한, 단순한 물리적 재가공을 넘어 화학적 분해 및 재합성이 가능한 재활용성을 확보하여, 기존 열경화성 고분자의 한계를 극복하였다.
특히 본 연구에서는 바이오 기반 단량체를 활용하여 친환경성을 확보함과 동시에, 분자 구조 설계를 통해 기계적 성능과 동적 네트워크 특성 간의 상충 관계(trade-off)를 효과적으로 해결하였다.
서강대학교 연구팀은 “이번에 개발된 pseudo-vitrimer 소재는 기존 고분자의 강도와 내구성을 유지하면서도 재활용성과 자가치유 기능을 동시에 구현한 점에서 큰 의의를 가지며, 향후 친환경 고성능 소재로서 다양한 산업 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.”고 밝혔다.
연구 결과는 화학공학 분야의 국제 저명 학술지인 Chemical Engineering Journal (Impact Factor: 13.2)에 “Superior pseudo-vitrimer: A high-performance bio-based polyurethane with self-healing and chemical recyclability via Diels–Alder chemistry” 제목으로 게재되었다.
학과소식
서강대학교 화공생명공학과 박제영 교수 연구팀은 고려대학교 오동엽 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 높은 기계적 강도와 우수한 자가치유 성능을 동시에 갖추면서도 사용 후에는 다양한 환경 자극에 따라 선택적으로 분해될 수 있는 바이오 기반 폴리(우레탄-우레아) 엘라스토머를 개발하였다.
이번 연구는 기존 석유계 플라스틱이 가지는 높은 내구성과 환경 잔존성 문제를 동시에 해결하기 위한 전략으로, ‘사용 중(in-use)’에는 강인한 기계적 성능과 자가치유를 통해 수명을 연장하고, ‘폐기 후(on-demand)’에는 환원·광·효소 등 다양한 조건에서 빠르게 분해될 수 있도록 설계된 지속가능 고분자 플랫폼을 제시했다.
공동연구팀은 바이오 기반 caprolactone/glycolide 유래 매크로다이올에 방향족 이황화 결합(aromatic disulfide)과 우레아 결합을 동시에 도입하는 분자구조 설계를 통해, 기존 자가치유 고분자에서 흔히 나타나는 ‘강도–동적 기능성 간 trade-off’를 극복하였다. 방향족 이황화 결합은 동적 공유결합 교환반응을 통해 자가치유성과 자극응답성을 제공하고, 우레아 결합은 강한 수소결합 네트워크를 형성하여 높은 기계적 강도와 구조적 안정성을 부여한다.
그 결과, 개발된 소재는 최대 인장강도 36 MPa, 신율 400% 이상의 우수한 기계적 특성을 나타냈으며, 80°C 조건에서 최대 98% 수준의 자가치유 효율을 달성하였다. 또한 UV 조사만으로도 상온에서 90% 이상의 자가치유가 가능해, 열에너지 의존성을 줄인 차세대 스마트 소재로서의 가능성을 입증했다.
더 나아가, 해당 소재는 기존 고내구성 플라스틱과 달리 다양한 환경에서 선택적 분해가 가능하다. 환원 조건에서는 37°C에서 4일 이내 99% 이상 질량 손실을 보였으며, UV 조건에서는 광유도 분해, 효소 조건에서는 21일 동안 기계적 물성의 현저한 감소를 나타냈다. 이는 실제 환경 변화에 따라 다중 경로로 분해될 수 있는 ‘multi-pathway degradation’ 특성을 의미하며, 플라스틱 폐기 후 환경 부담을 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 보여준다.
연구팀은 특히 이번 기술이 단순 생분해성 플라스틱을 넘어, 높은 물성·자가치유·재가공성·환경 분해성을 하나의 시스템 내에 통합했다는 점에서 큰 의미가 있다고 설명했다. 개발된 소재는 향후 친환경 코팅재, 웨어러블 전자소자, 스마트 패키징, 연성 전자기기 및 지속가능 소비재 분야 등 다양한 산업으로의 확장이 기대된다.
연구 결과는 화학공학 분야의 국제 저명 학술지인 Chemical Engineering Journal (Impact Factor: 13.2)에 “In–Use Robust and Self–Healing, On–Demand Multi–Pathway Degradations: Bio–Based Poly(Urethane–Urea) Elastomers with Disulfide Bonds” 제목으로 게재되었다.
학과소식
강문성 교수 연구팀(제1저자 조용현 연구원)은 페로브스카이트 나노결정(PeNC)의 뛰어난 발광 효율을 유지하면서 초미세 패턴을 형성할 수 있는 새로운 '직접 포토리소그래피' 공정 기술을 개발했다.
페로브스카이트 나노결정은 색 순도가 높고 발광 효율이 뛰어나 차세대 발광다이오드(LED) 디스플레이용 핵심 소재로 주목받고 있다. 그러나 이온 결합 특성으로 인해 외부 환경에 극도로 취약하여, 극성 용매(현상액)를 사용하는 기존 포토리소그래피 공정을 적용하면 나노결정이 심각하게 훼손되는 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 감광액(Photoresist) 사용을 배제하고, 빛을 받으면 나노결정 입자의 리간드 사이를 서로 연결해주는 벤조페논(Benzophenone) 기반의 광유도 리간드 가교제(LiXer)를 도입했다. 특히 밀도범함수이론(DFT) 및 시간의존 밀도범함수이론(TD-DFT)을 활용한 양자화학 계산을 통해 분자 구조와 에너지 준위를 최적화함으로써, 기존에 심자외선(254 nm) 영역에서 빛을 흡수하던 벤조페논이 디스플레이 산업 표준 광원인 i-line 자외선(365 nm)에서도 원활하게 광반응을 일으키도록 새롭게 설계했다.
기존 나노물질 패터닝에 주로 쓰이던 고에너지의 심자외선(254 nm)은 페로브스카이트의 발광 효율을 급감시키고, 이를 복구하기 위한 할라이드 후처리 공정은 다색 패턴 구현에 적용하기 어렵다는 단점이 있었다. 반면 연구팀이 도입한 365 nm 자외선 기반 가교 시스템은 나노결정에 미치는 물리적, 광학적 손상을 원천 차단할 수 있다.
연구팀은 개발된 기술을 적용해 녹색 발광을 띠는 CsPbBr3 페로브스카이트 나노결정을 2 um 크기의 고해상도 패턴으로 정밀하게 구현해 냈다. 그 결과, 복잡한 후처리 공정 없이도 페로브스카이트의 발광 효율이 공정 전 초기 효율의 88% 수준까지 높게 유지됨을 확인했다. 무엇보다 산업 현장에서 널리 쓰이는 365 nm 광원을 그대로 활용할 수 있어, 신규 장비 도입 없이 기존 대면적 양산 라인에 즉시 적용 가능하다는 장점이 있다.
해당 연구는 산업통상자원부에서 추진하는 ‘이종기술융합형사업(소재부품기술개발)’과 과학기술정보통신부·한국연구재단이 추진하는 ‘기초연구실개척형사업(집단연구지원)’의 지원을 받아 수행되었으며, 국제학술지 ACS Photonics에 게재되었다.
학과소식
서강대학교 화공생명공학과 오세용 교수 연구팀(박사과정 김진영, 석박통합과정 김주환)은 한경국립대 김규민 교수와 공동연구를 통해 기계화학적 합성 기반의 ‘All-in-powder’ 페로브스카이트 및 정공수송층 제조 기술을 개발, 국제학술지 <Small (IF: 12.1, JCR 상위 7.2%)>에 게재했다.
기존 용액 공정은 고효율에 필수적인 미량 첨가제(MACl, Li-TFSI)의 정밀 제어가 어려워 대량 생산 시 재현성이 떨어진다는 한계가 있었다. 연구팀은 볼밀링(ball-milling) 기반의 합성법을 도입, 전구체와 첨가제를 고체 상태에서 일괄 혼합하는 전략으로 공정을 단순화하고 조성의 균일성을 확보했다. 그 결과, 해당 소자는 24.3%의 광전변환효율(PCE)을 기록했으며, 기존 공정 대비 뛰어난 장기 안정성과 높은 재현성을 증명했다.
이번 연구는 복잡한 제조 과정을 혁신적으로 줄여 차세대 태양전지의 산업화 및 대량 생산을 앞당길 수 있는 핵심적인 접근법으로 평가받는다.
학과소식
강태욱 교수 연구팀은 가톨릭의대 조미라 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 금 나노입자를 결합한 미토콘드리아 이식을 기반으로 자가포식 과정을 정상 회복시켜 난치성 류마티스관절염 관절 활막세포와 면역세포를 동시 조절하고 질환을 치료하는 효과를 처음으로 규명했다. 본 연구에서 금 나노입자를 결합하여 에너지 생산 효율이 극대화된 미토콘드리아를 이식함으로써 ATP 생산이 회복되고 자가포식 및 lysosome 기능이 정상화되었으며, 염증 반응 및 세포괴사가 억제되는 것을 확인했다. 이는 실제 임상 환경에서 환자의 대사 시스템을 정상화할 수 있는 혁신 치료 패러다임의 탄생을 알리는 중요한 이정표가 될 전망이다.
본 연구는 자가포식 분야 세계적 권위지 (IF 14.3) 2월호에 “Mitochondrial transplantation ameliorates rheumatoid arthritis by targeting abnormal CGAS-STING1 signaling activation, autophagosome accumulation, and necroptosis”라는 제목으로 게재되었으며, 다수의 언론에도 보도되었다.
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신충수 교수 연구팀(주저자: 기계공학과 이동환 박사과정)의 연구 성과가 ‘Bone & Joint Research(이하 BJR)’ 15권 (2026년)에 게재되었다. BJR은 JCR 정형외과 ‘Orthopedics’ 분야 상위 4%의 매우 우수한 저널이다.
역행성 어깨 인공관절 전치환술은 회전근개 파열로 인해 심한 관절염을 겪는 환자의 통증을 완화하는 치료 수술법이다. 그러나 수술 후 인공물이 뼈에 부딪히거나 관절 불안정성이 생기는 등의 문제가 보고되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공물의 기하학적 구조를 변경하여 외측 오프셋(lateral offset)을 확보하는 설계가 도입되었으나, 임상적 결과에 대한 논의가 지속되고 있다. 특히 외측화된 어깨 인공관절 전치환술에서 환자의 회전근개 파열 정도에 따라 뼈와 인공물 간 충돌이나 관절 안정성에 미치는 영향은 아직 명확히 규명된 바 없다. 따라서 환자의 임상적 예후를 개선할 수 있는 수술 가이드라인을 확립하기 위해, 회전근개 파열 조건과 임플란트 타입에 따른 생체역학적 분석이 필요하다.
본 연구는 외측화된 역행성 어깨 인공관절 전치환술 시, 후상방 회전근개 파열이 있더라도 견갑하근을 복원하면 뼈와 인공물 간 충돌 및 관절 아탈구가 감소할 수 있음을 제안하였다.
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손기헌 교수 연구실(1저자 : 박재성 박사과정)의 연구 성과가 'International Journal of Hydrogen Energy'에 게재되었다.
이 저널은 Elsevier에서 발간하는 IF 8.3의 SCIE 저널로, 수전해/연료전지 등 수소에너지에 관한 연구주제를 다루는 저널이다.
수소는 풍력/태양광 등의 신재생에너지 발전과 함께 활용되는 에너지 운송/저장 수단으로,
탄소가 배출되지 않고 에너지 밀도가 높아 촉망받는 차세대 에너지원이다.
본 논문에서는 초음파 공진 현상을 활용한 수소 기포 성장 향상에 관한 수치적 연구를 포함하고 있으며, 기포 성장을 극대화하기 위한 초음파 운용 조건을 제시하였다.
학과소식
손기헌 교수 연구실 (1저 박정주 석사/공저 박재성 박사과정)의 연구 성과가 'International Communications in Heat and Mass Transfer'에 게재되었다.
이 저널은 Elsevier에서 발간하는 JCR 상위 6.1%의 SCIE 저널로, 열/물질전달에 관한 연구주제를 다루는 저널이다.
수전해는 전기화학적 반응으로 발생된 기포를 포집하는 방법으로 청정 에너지원인 수소 가스를 생산하는 가장 신뢰성있는 시스템이다.
발생된 기포는 에너지 캐리어이자 절연체로 수전해 효율에 중요한 영향을 미치며, 기포 성장-이탈 메커니즘에 대한 이해는 필수적이다.
본 논문에서는 상변화 증발 플럭스를 고려한 수전해 기포 성장에 관한 수치모델을 최초로 제시하였으며, 운전/전극 표면 조건에 따른 수전해 성능을 정량적으로 평가했다.
학과소식
송지환 교수와 한국표준과학연구원(KRISS) 공동연구팀이 유세포분석기에서 발생하는 입자 농도 측정의 크기 의존적 편향을 규명한 연구를 미국화학회(ACS) 저널 Analytical Chemistry에 발표하였다.
논문 제목은 “Comparative Analysis of Sample Loop and Counting Bead–Based Methods for Size-Dependent Bias in Flow Cytometry”로, 이 연구에서 송지환 교수 연구팀은 다중물리 (multiphysics simulation) 시뮬레이션을 통해 전통적인 카운팅 비드 방식에서 관찰되는 농도 편향이 샘플 튜브 내부의 미세 유체역학적 차이에서 비롯됨을 정량적으로 밝혔다.
연구 결과, 입자 크기에 따라 중력·부력·항력·브라운운동의 상대적 영향이 달라지고, 이 차이가 샘플링 단계에서 큰 비드의 과대표집·작은 비드의 과소표집으로 이어지는 구조적 편향을 유발함이 확인되었다.
연구팀은 이러한 시뮬레이션 분석이 실험에서 관찰된 편향 패턴(약 ±5–7%)과 정량적으로 일치함을 통해 편향의 근본 원인이 샘플 튜브에서 검출부로 유입되는 과정에 있음을 규명했으며, 편향을 최소화하는 대안으로 정량 주입 기반(sample loop) 측정법이 효과적임을 제시하였다.
이번 연구는 입자·세포·나노물질의 정확한 농도 측정 체계 구축을 위한 이론적 기반을 제공하며, 향후 유세포분석기의 정량성과 표준화에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.
학과소식
송지환 교수와 건국대학교, Harvard Medical School, 서울대학교 분당병원 공동연구팀이 혈액 속 췌장암 표지자를 15분 만에 정밀 분석할 수 있는 차세대 신속진단 기술을 개발했다. 이번 성과는 세계적 권위의 학술지 〈네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)〉에 게재되며 기술적 완성도와 학술적 가치를 동시에 입증받았다.
췌장암은 ‘침묵의 살인자’로 불릴 만큼 초기 증상이 미미해 발견 시 생존율이 극히 낮은 난치성 질환으로 꼽힌다. 기존의 영상 의학적 진단이나 침습적 방식은 환자의 신체적·경제적 부담이 컸고, 일반적인 혈액 검사는 분석 효율과 민감도 측면에서 조기 발견의 도구로 활용되기에 한계가 명확했다. 이러한 가운데 국내 연구진이 단 15분 만에 혈액 속 표지자를 정밀 분석해 췌장암을 진단할 수 있는 차세대 원천 기술을 선보이며 암 진단 체계의 패러다임 변화를 예고했다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 신호 증폭형 측방유동면역분석법인 ‘SELFI(Signal-Enhanced Lateral Flow Immunoassay)’ 검사법을 새롭게 개발했다. SELFI는 금 나노입자를 실리카 나노입자 표면에 고도로 조립한 나노구조체를 활용해 나노입자 사이에서 발생하는 ‘핫스폿’ 효과를 극대화함으로써 기존 신속진단키트 대비 검출 민감도를 약 28배 향상시켰다. 이를 통해 췌장암 표지자인 ‘CA19-9’를 0.15 U/mL 수준까지 검출할 수 있으며 분석 시간은 15분에 불과하다.
췌장암 환자 혈청 샘플을 활용한 임상 검증에서도 SELFI의 성능이 확인됐다. 정상인과 조기·말기 췌장암 환자 샘플을 비교 분석한 결과 SELFI는 조기 환자와 정상인을 구분하는 진단 정확도에서 기존 검사법보다 높은 성능을 보였다. 특히 조기 췌장암 진단에서 통계적으로 유의미한 향상이 입증돼 조기 선별검사 도구로서의 가능성을 명확히 제시했다.
연구진은 췌장암뿐 아니라 다양한 암, 질환 바이오마커 진단으로 SELFI 기술을 확장할 수 있을 것으로 기대하고 있으며 이번 연구 성과가 예방의학, 정밀의료 분야 연구에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.
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손기헌 교수 연구실 (1저자 박재성 박사과정)의 연구성과가 ' Applied Thermal Engineering' 에 게재되었다.
이 저널은 Elsevier에서 발간하는 JCR 상위 4.7%의 SCIE 저널로, 열공학/열전달에 관한 연구주제를 다룬다.
수전해는 전기화학 반응으로 발생한 수소 기포를 포집하는 가장 신뢰성 있는 수소 생산 공법이다.
발생 기포는 에너지 캐리어이자 절연체로 수전해 효율에 중요한 영향을 미치며, 이에 대한 이해는 필수적이다.
보다 실질적인 수전해 성능의 정량 평가를 위해서는 풀 비등(pool boiling)과 마찬가지로 수전해 또한 연속적인 기포 핵생성-성장-이탈 거동의 고려가 요구된다.
본 논문에서는 상변화 열전달 및 수소 가스 확산을 동시에 고려한 수치모델을 개발하고, 더 나아가 주기적 기포 성장-이탈 거동을 포함하도록 하는 cyclic computation 수치모델을 최초로 확장개발 하였다.
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본교 전자공학과/시스템반도체공학과/반도체공학과 김장생 교수는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년 개인기초사업 신진연구(유형B) 사업에 선정되었다. 연구 과제명은 「대규모 LLM 추론을 위한 초광대역·저전력·고신뢰성 HBF 向 차세대 3D IGZO FeAND 어레이 개발」로, 2026년 3월부터 2031년 2월까지 5년간 총 7.5억원을 지원받는다.
최근 생성형 AI의 확산으로 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM) 추론 과정에서 막대한 양의 가중치를 빠르고 효율적으로 읽어오는 메모리 기술의 중요성이 크게 부각되고 있다. 특히 HBM은 고속 캐시 역할에는 강점을 가지지만, 대규모 가중치를 저장하고 안정적으로 공급하기에는 용량과 전력 측면에서 한계가 있어 이를 보완할 수 있는 차세대 고대역폭 플래시(High Bandwidth Flash, HBF) 기술이 주목받고 있다. 김장생 교수 연구팀은 기존 3D NAND 기반 HBF가 갖는 높은 sensing latency, pass disturbance, 출력 왜곡, 신뢰성 저하 문제를 극복하기 위해, 병렬 읽기에 최적화된 수직 적층형 3D IGZO FeAND 어레이와 하부 CMOS 뉴런 회로를 통합한 새로운 구조를 제안하였다. 특히 저전력 구동이 가능한 HZO 강유전체와 저온 공정이 가능한 IGZO 채널을 기반으로, 초광대역·저전력·고신뢰성을 동시에 확보할 수 있는 차세대 HBF 핵심 원천기술을 개발하고, 최종적으로 FPGA 기반 플랫폼에서 LLM 추론 동작까지 실증하는 것을 목표로 한다. 본 연구개발과제를 통해 연구팀은 재료 및 공정 개발, 소자 및 어레이 제작, 신뢰성 분석, 회로·시스템 통합, 그리고 실제 AI 추론 성능 검증에 이르는 전주기적 연구를 수행하게 된다.
이번 연구는 차세대 AI 반도체 시스템에서 요구되는 대용량·초광대역 메모리 기술의 새로운 방향을 제시하고, 대규모 AI 추론의 병목으로 지적되는 가중치 접근 문제를 저전력·고효율 구조로 해결할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다. 또한 관련 핵심 기술의 선제적 확보를 통해 AI 반도체와 차세대 메모리 융합 분야에서 국내 기술 경쟁력 강화와 산업적 확장에 기여할 것으로 전망된다.
학과소식
본교 시스템반도체공학과/전자공학과/반도체공학과 김성진 교수는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년 개인기초사업 핵심연구(도약형 유형2) 사업에 선정되었다. 연구 과제명은 “픽셀 별 거리 기반 시공간 해상도 자동 최적화 및 물체 동작 인식 가능한 차세대 로봇용 라이다 비전 센서 개발”로, 2026년 3월부터 2029년 2월까지 3년 간 총 10.5억을 지원받는다.
본 연구 과제는 지난 2021년 3월부터 2026년 2월까지 5년간 김성진 교수 연구팀이 수행해 온 ‘개인기초연구사업 중견연구’의 공식 후속 과제로, 지난 연구를 통해 도출된 핵심 기술과 연구 성과의 우수성을 인정받아 연구 개발의 단절 없는 지속과 심화된 기술 확보를 위해 정부의 전폭적인 지원 아래 추진된다. 이번 연구의 핵심은 기존 과제에서 성공적으로 구현했던 ‘거리 기반 적응형 프레임 속도 조절’ 라이다 센서 구조를 한 단계 더 진화시키는 데 있다. 기존의 거리 측정 및 속도 조절 기능을 기반으로, 공간 해상도를 상황에 맞게 능동적으로 제어하는 기술을 통합하고, 더 나아가 단순한 거리 측정을 넘어 물체의 복잡한 동작까지 실시간으로 감지하고 인식할 수 있는 ‘차세대 로봇용 라이다 비전 센서’를 개발한다. 최근 급격히 부상하고 있는 Physical AI 시대에는 로봇이 물리적 환경을 얼마나 정확하고 지능적으로 인지하느냐가 핵심 경쟁력으로 로봇의 눈에 해당하는 이미지 센서를 단순히 보는 도구에서 생각하고 판단하는 지능형 시스템으로 변화시킴으로써, 본 연구를 통해 우리 실생활에 깊숙이 들어올 휴머노이드 로봇 기술의 견고한 초석을 마련할 수 있을 것으로 기대한다.
김성진 교수의 Bio-inspired Advanced Sensors Lab은 아날로그 집적회로 설계를 기반으로 다양한 이미지 센서 및 바이오 인터페이스 회로를 연구하고 있다. 독창적인 SPAD와 TDC 구조를 설계하고 라이다 센서로 구현하였으며, 연구 결과를 반도체 올림픽이라 불리는 ISSCC 학회에서 지속적으로 논문을 발표하여 기술력을 인정받아 왔다. 이외에도 뇌 신경 신호를 읽어내는 저잡음 저전력 증폭기, Multi-electrode Array 회로, In-sensor-computing 등 최첨단 반도체 회로 기술을 개발하고 있다.
학과소식
본교 시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 SPAD 센서 연구팀의 연구 결과가 반도체 집적회로 분야 세계 최고 학회 중 하나인 ‘IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits, 이하 VLSI 2026’에 선정되었다.
VLSI는 반도체 소자 분야와 집적회로 분야 논문을 같이 다루는 학회로 ISSCC와 함께 반도체 회로 분야에서 가장 높은 권위를 가지고 있으며 nVidia, SK 하이닉스, 삼성전자, TSMC 등 관련 분야 세계 최고의 기업에서 최신 기술을 소개하는 경연장이다.
해당 논문의 제목은 “A 3.86 TOPS/W TTFS-Based Neuromorphic Image Sensor Featuring Clocked-Recharging SPAD Pixels and Sub-Pixel-Array-Level Processing”이다.
이번 연구는 최근 각광받고 있는 연구 분야인 온디바이스 AI 반도체 분야의 연구 결과로, 구체적으로는 이미지센서에 전처리 기능을 하는 프로세서를 집적하여 추론을 통해 영상 인식을 할 수 있는 뉴로모픽 이미지센서에 관한 것이다. 인간의 뇌를 모방한 spike neural networking 연산을 이미지센서 어레이 내에서 수행하며, 초고감도 소자인 Single-Photon Avalanche Diode(SPAD)를 사용하여 영상 신호를 spike 신호로 변환하고 이를 시간 축에서 표현하는 Time-to-First-Spike 방식을 픽셀 내부에 구현하였다. 또한, 전력 및 면적 효율이 높은 아날로그 회로를 활용하여 모든 픽셀 내에서 연산을 동시에 수행하여 전력 소모 대비 연산량을 높이는 기술을 선보였다. 향후 메모리와 프로세서의 사용을 최소화하면서 다양한 영상 인식이 가능한 이미지센서 연구로 이어져 Physical AI의 핵심 기술로 자리매김 할 것으로 기대된다.
이번 연구는 울산과학기술원 소속이면서 서강대학교에서 연구하고 있는 황정혜 학생의 주도로 진행되었으며, 한국연구재단에서 지원하는 한-EU 국제협력사업(RS-2024-00439307)과 IITP의 양자 센싱 사업(RS-2025-02217613)의 지원을 받아 이루어졌다.
수상소식
2026년도 한국전자파학회 동계종합학술대회에서 전자공학과의 인공지능 레이다/RF 연구실(지도교수 김영욱)의 성민서 석사과정 학생이 최우수논문상을 수상하였다.
성민서 석사과정 학생은 ‘Correlation-Regularized CNN-QNN for Radar Micro-Doppler Robotic Dog Classification’이라는 제목으로 최우수논문상을 수상하였다. 본 연구는 레이다 기반 로봇 개 분류 성능 향상을 위해 양자 인공 신경망 학습 방식을 제안하였다. 특히 기존 고전 모델과는 다른 피처간의 상관관계를 고려하여 피쳐를 추출하는 방식을 도입하여 분류 성능을 개선하였다. 이를 통해 양자 인공 신경망을 활용한 레이다 이미지 분류 기법 발전에 기여하였다. 이 연구의 확장된 내용은 CVPR 2026 Findings에서 발표가 된다.
뿐만 아니라 동규헌, 김동하, 최승우, 이채원 학부연구생 팀은 ‘Cross-Attention 기반 BEV 카메라-레이더 퓨전 3D 객체 탐지와 지식 증류 기법을 통한 모델 경량화’ 연구로 대학생 창의설계 경진대회 장려상을 수상하였다. 해당 연구에서는 Cross-Attention 카메라-레이더 퓨전의 성능을 정량적으로 분석하고, 지식 증류 기법을 활용해 모델을 경량화하였다
김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능 및 Quantum Computing을 이용한 레이다 신호처리, 응용 전자기학, 안테나 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며, 최근에는 Quantum Computing을 이용한 새로운 접근 방식의 레이다 표적 식별 연구를 진행하고 있다.
수상소식
박규빈 석박통합과정 대학원생(지도교수 박정열)이 '2026 마이크로나노시스템 춘계학술대회'에서 우수포스터상을 수상하였다.
본 연구는 플라즈몬-삼투 기반 이온 수송 메커니즘과 물리 지식 기반 구조 최적화를 통해 나노 유체 시스템의 에너지 변환 성능을 효과적으로 향상시키는 방법을 제시하였다. 특히 광-유도 이온 수송의 능동적 제어가 가능함을 증명하여, 차세대 저전력 이온트로닉스(iontronics) 기반 에너지 및 소자 기술로의 확장 가능성을 입증하였다.
수상소식
산업/차량용 모터의 방열 특성은 에너지 효율과 성능에 직접적인 영향을 미친다.
본 연구는 회전좌표계 기반의 열유동 해석과 이를 통한 열 회로 특성 분석/평가를 통해 차세대 고효율 동기 전동기 개발에 기여하였다.
펜 블레이드, 회전수, 열교환 fin의 최적 설계를 수행하여 전동기 고효율화/고성능화를 달성하였으며, 이를 인정받아 유체기계학회 '우수발표상'을 수상하였다.
수상소식
임우석 학부생이 이승엽교수님 지도하에 URECA 인턴과 연구프로젝트 과목에서 연구한 논문이 2025년 한국소음진동공학회 추계학술대회에서 많은 대학원생들을 이기고 우수논문상을 수상했다.
최근 각광받고 있는 영강성 메타구조를 엠보싱 형태로 설계하고 실험적으로 검증한 연구로 다양한 진동저감 분야에 적용될 수 있다.
공과대학 우수동문 소개
안녕하세요, 저는 기계공학과 93학번 강혁진 입니다. 교수님이 되어보라는 아버님 말씀 듣고 당시 서강고등학교(서강대학교 애칭입니다)에 입학해서 열심히 공부하다가, 저보다 훨씬 뛰어난 공학 센스를 가진 친구들을 보고 저는 사업을 해보자 해서 고민하다 당시 현대기아자동차 공채로 사회생활을 시작하였고, 미국 사모펀드인 골드만 삭스가 소유한 자동차 부품회사로 이직하여, 당시 미국인들이 경영하는 회사에서 업무를 보았고, 드디어(?) 벤쳐창업시 동참하여 벤쳐회사도 운영해 보았고(아쉽게도 망했습니다ㅜㅜ), 2012년 지금의 자동차 부품회사인 인지컨트롤스에서 대표이사직을 맡고 있습니다. 참 제가 보아도 경력이 복잡하네요^^
저희 인지컨트롤스는 39년전 정구용 회장님께서 창업하셔서, 현재까지 사업을 유지하고 있고, 주로 현대기아 자동차, 현대 모비스 등 국내 고객들과, GM, 스텔란티스, 테슬라, 캐터필라, 토요타 등의 해외 고객들과 자동차 부품 사업 중 특히 열관리 모듈 및 관련 부품을 공급하고 있습니다. 저희는 다양한 제품에 대한 어플리케이션 능력이 뛰어나서 관련 제품들이 많고, 고객들도 많아요. 정적인거보단 다이나믹한 인생을 즐기는 인재들에게는 좋은 플랫폼 이라고 자부하고 있고, 현재 대표이사직을 맡아서 임직원분들과 하루하루 보람있게 행복하게 살아가고 있습니다.
개인적으로 저는 서강대 학풍을 매우 좋아하는데요, 역설적이게도 일단 학교 규모가 아담해서 너무 좋고, 특히 도서관이 너무 좋았어요. 학창시절에 도서관에서 시간도 많이 보냈었는데, 시험기간에 새벽 일찍 길게 줄을 서서 입장했던 기억이 납니다. 저는 고향이 대구라서 학교에 친구가 많지 않은 상황이었고, 대신 도서관, 라운지 등에서 동기들과 과제도하고 수다도 떨고 그랬던거 같네요. 특히, 일본 규슈대로 교환학생 다녀왔던 기억이 너무 생생합니다. 저는 개인적으로 후배분들에게 기회가 되면 교환학생 프로그램 적극 활용해 보라고 추천해 드리고 싶어요.
음, 굉장히 추상적인 질문인데요, 그냥 한마디로 표현하면 ‘그대 서강의 자랑이듯 서강 그대의 자랑이어라’ 요렇게 짧게 표현하고 싶네요. 겸손하게 검소하게 충실하게 단단하게 제 인생을 살도록 만들어준 환경이 서강대 이었답니다. 특히 사회에 나와서 주위분들이 서강대 졸업했다고 말씀드리면 성실 그 자체로 바로 인정해 주시는게 너무 뿌듯했어요. 이거 사실 사회생활 하면서 굉장히 중요한 포인트 이거든요.
제가 표현을 화려하게 하지 못해서 아쉽기는 한데, 저는 그냥 본능적으로 ‘위기를 기회로 / 기회를 위기로’ 이 개념이 매우 중요하다고 생각합니다. 결국 대중과 반대로 움직여야 하는데 그게 왠만한 내공이 아니면 불가능하거든요. 그런데 반대로 소수의 선택지를 선택해서 이겨낼수 있는 힘만 기른다면 본인이 원하는 자리나 성공은 꼭 따라오더라구요. 아마 이글을 보시는 후배분들도 제가 그랬던 것처럼 다른사람보다 성공하기위해 선배들의 칼럼을 많이들 보실텐데요, 다 비슷한 말씀들을 하실거예요. 아이러니하게도 우리가 찾는 해답지는 의외로 많은 사람들이 알고 표현할 수 있다는 거죠. 다만, 실천이 어려우니 소수만 성공할 수 있다고 생각합니다. 그 소수안에 들어갈려면 소수의 선택지를 본인이 가지고 와야하는데 이 외로운 싸움이 의외로 힘들거든요. 견뎌야 하고... 제가 마지막으로 후배님들에게 드리고 싶은 말씀은 인생을 살면서 본인이 맞다고 판단하는 외로운 싸움을 많이 해보시라고 꼭 추천드리고 싶어요. 지금도 저는 저희 회사 큰 투자건을 결정하기 위해 자료도 보고 고민하다가 이 칼럼을 써내려 가고 있는데, 이 마지막 결정을 하기 너무 힘들고 외로워서 잠시 멈추고 이렇게 칼럼을 써내려 가고 있답니다. ‘꼭 외로운 싸움을 많이 해보셔라~’ 이렇게 추천드립니다. 저희 아이도 이번에 고3이라 제가 학교도 데려가보고 서강대 진학해 보자 했는데 이 녀석이 어떤 결정을 할지 속을 알수가 없네요...--;;
진~짜 마지막으로, 후배님들, 꼭 책을 많이 읽으세요! 틈틈히 시간나는대로, 장르 가리지 마시고요, 아마 독서량에 비례해서 여러분들의 외로운 싸움의 승률이 달라질 겁니다. 모두들 건강하고 파이팅 하세요~ 읽어 주셔서 감사합니다!
연구 성과
논문 제목을 누르면 Google Scholar(구글 학술검색)에서 해당 논문을 찾아 엽니다.
소재우 교수
최용 교수
강석주 교수
김영욱 교수
남창주 교수
강태욱 교수
김현철 교수
김충익 교수
나정걸 교수
류재건 교수
박제영
조현석 교수
신희종 교수
손기헌 교수
정석환 교수
김상엽 교수
강성민 교수
정헌재 교수
김장생 교수
연구실 소개
안녕하세요. 2025년 3월에 부임한 기계공학과 최은표입니다. 저는 서강대학교 기계공학과에서 학사, 석사, 박사 과정을 마친 후 타대학교에서 재직하였고, 감사하게도 모교로 돌아오게 되었습니다. 서강에 늘 감사한 마음을 가지고, 겸손한 자세로 학생들과 함께 성장하며 좋은 연구와 교육으로 기여하는 교원이 되도록 노력하겠습니다.
제 연구실은 “지능형 바이오메디컬 마이크로유체 연구실”로, 미세유체 기술을 기반으로 다양한 지능형 유체 시스템을 개발하고 있습니다. 현재 연구실에서는 다음의 네 가지 주요 연구 주제를 중심으로 연구를 수행하고 있습니다.
대학 재학 시절부터 저의 꿈은 연구자가 되는 것이었습니다. 기계공학과에 입학한 이후 정부출연연구소나 기업연구소에서 연구하는 것을 목표로 삼고 부족하나마 꾸준히 공부해 왔습니다. 4학년 학부연구생 시절부터 석사와 박사 과정에 이르기까지 지도교수님께서 훌륭히 이끌어주시고 따뜻하게 격려해주신 덕분에 많은 것을 배울 수 있었습니다. 또한 여러 선후배와 동료들, 그리고 주변의 많은 분들께서 도와주시고 좋은 기회를 주신 덕분에 감사하게도 교수라는 자리까지 올 수 있었습니다.
저의 대학생활은 치열함과 즐거움이 함께했던 시간이었습니다. 놀 때는 신나게 놀고, 공부할 때는 밤을 새워가며 최선을 다했습니다. 동아리 활동과 학과 활동에도 적극적으로 참여했고, 이후 서강대학교에서의 대학원 생활 역시 많은 사람들과 함께 배우고 성장할 수 있었던 소중한 시간이었습니다. 공과대학의 공부가 때로는 어렵고 힘들었지만, 그 시간을 함께한 친구들과 선후배들이 있었기에 대학생활은 더욱 의미 있게 남아 있습니다. 그렇기에 후배 여러분에게도 대학생활을 단순히 전공 지식을 쌓는 시간으로만 보내지 않았으면 한다고 말하고 싶습니다. 대학은 성인이 되어 다양한 분야의 사람들과 자유롭게 만나고 교류할 수 있는 특별한 장입니다. 공부해야 할 때는 깊이 몰입하고, 즐길 수 있을 때는 마음껏 즐기며, 그 안에서 평생 함께할 친구와 동료, 나아가 새로운 가족 같은 인연을 만들어가길 바랍니다.
학생활동
서강대학교를 졸업한 동문들이 모교를 향한 마음을 품고 만들어 온 커뮤니티가 있다. 단순한 동문 모임을 넘어, 재학생과 졸업생이 함께 창업과 취업의 꿈을 나누고 키워가는 플랫폼. 바로 쏘이(SOI, Sogang Open Innovation)의 알바트로스 그룹이다.
알바트로스는 쏘이의 단톡방 구성원 중 동문 그룹을 일컫는 명칭으로, 드넓은 바다를 쉼 없이 비행하는 알바트로스처럼 서강의 동문들이 세상을 향해 힘차게 날아오르길 바라는 마음이 담겨 있다. 쏘이에서 오랫동안 동문 네트워크 구축에 힘써온 한 선배님은 "쏘이는 동문들 간의 소통과 협업으로 시너지를 창출하여 모교 발전에 기여하고자 하는 커뮤니티"라고 소개했다. 미션은 'SOI(Startup Omega Incruit), 청년 서강의 창업과 취업을 완성하다'이며, 현재 단톡방에는 졸업생 730명, 교수 32명, 재학생 190명을 포함해 총 952명이 함께하고 있다.
쏘이는 2023년 11월, 기존에 운영되던 서강스타트업포럼(서강대 창업동아리 소모임)을 쏘이 브랜드로 개편하면서 본격적인 활동을 시작했다. 동문들의 네트워킹을 지원하고 학교 소식과 동문 소개, 서로에게 필요한 정보를 나누는 따뜻한 연결의 보금자리 역할을 자처해 온 것이다.
현재 쏘이는 연간 다섯 가지 정기 행사를 중심으로 운영된다. 1월의 IR Day, 3월과 10월의 둘레길 걷기(Trail Walking), 5월의 네트워킹 데이(Networking Day), 9월의 피칭 데이(Pitching Day), 그리고 11월의 송년회(Year-end Party)가 그것이다. 여기에 멘토링과 기업탐방 등 다양한 활동도 계획하며 구성원들 간의 교류를 더욱 풍성하게 이어가고 있다.
수많은 활동 중 쏘이 구성원들에게 가장 인상 깊었던 순간으로 꼽힌 것은 올해 5월에 열린 네트워킹 데이다. 마태오관 9층에 무려 130명이 한자리에 모여, 이용덕 바로AI 대표의 특강과 6개 스타트업의 발표가 이어졌다. 행사 후에는 함께 식사하며 친목을 다졌고, 뒷정리까지 동문들이 손을 걷어붙이며 마무리했다. 이러한 에피소드는 쏘이가 단순한 행사 모임이 아니라 진심으로 함께하는 공동체임을 보여준다.
쏘이의 특별함은 재학생에게도 문이 활짝 열려 있다는 점이다. 훌륭한 동문 선배들과 직접 교류할 기회가 쉽지 않은 요즘, 쏘이는 멘토링과 '만나고 싶은 동문 연결' 프로그램을 통해 재학생이 필요로 하는 것을 적극적으로 지원하고 있다. 특히 창업에 뜻이 있는 재학생은 SOPC(Sogang One Person Company) 단톡방에 초대되어 재학 중에 사업자등록증을 내고 실제 사업을 시작할 수 있도록 돕는다. 아울러 졸업식 전날에는 '졸업생 IR Day'를 기획 중이니, 창업에 관심 있는 학생이라면 주목할 만하다.
쏘이는 단톡방 인원이 1,000명을 달성하는 순간, 1인당 1만 원의 기부금을 모아 총 1천만 원을 AI IMPACT COMPLEX(학생창의연구관) 건립기금으로 기부할 계획이다. 공동체의 성장이 곧 모교를 향한 사랑으로 이어지는 아름다운 선순환이다.
나아가 내년에는 27학번 신입생 OT에 참석해 창업에 뜻이 있는 신입생들을 별도로 모아 '졸업생 IR Day'를 소개할 예정이다. ‘창업을 꿈꾸는 훌륭한 고등학생들이 서강대에 많이 들어오도록 이끄는 징검다리 역할을 하고 싶다’는 바람이 담겨있다.
쏘이에서 특별히 공과대학 학생들에게 이런 말을 전했다. "창업의 기회는 언제든지 열려 있습니다. 서강의 이름으로 함께 성장해 나가길 바랍니다.“
드넓은 하늘을 나는 알바트로스처럼, 서강의 동문과 재학생이 함께 날개를 펴는 쏘이. 서강의 중심에서 울려 퍼지는 그 외침은, 지금 이 순간에도 멈추지 않는다.
학생활동
오늘날의 공학 문제는 하나의 전공 안에서만 해결되지 않는다. 반도체 소자는 전자공학뿐 아니라 소재, 화학공정, 물리학, 데이터 분석과 연결되고 바이오헬스케어 분야는 화공생명공학, 생명과학, 기계공학이 함께 작동한다. 에너지와 환경 문제 역시 화학적 원리, 전기전자 시스템, 데이터 기반 최적화가 복합적으로 요구되는 대표적인 융합 분야이다. 이처럼 공학의 영역이 빠르게 확장되면서 학생들에게는 정해진 전공 지식을 익히는 것뿐 아니라 자신의 관심 분야에 맞게 여러 학문을 연결하는 능력도 중요해지고 있다.
이러한 변화 속에서 본교 학생이 직접 자신만의 전공을 구성하여 학습할 수 있도록 마련된 제도가 학생설계전공이다. 학생설계전공은 기존 학과의 정해진 교육과정만을 따르는 것에서 벗어나 학생 본인이 관심 있는 주제와 진로 방향에 맞추어 2개 이상의 전공 교과목을 조합하고 학교의 심사를 거쳐 추가전공으로 이수하는 제도이다. 즉, 학생이 스스로 학문적 방향을 설정하고 필요한 과목들을 체계적으로 설계한다는 점에서 자기주도형 융합 교육의 성격을 가진다.
특히 공과대학 학생들에게 학생설계전공은 전공을 하나 더 이수하는 제도를 넘어 공학적 문제를 더 넓은 관점에서 바라보고 이를 구체적인 교육과정으로 발전시킬 수 있는 기회가 될 수 있다. 한 예로 반도체 기술은 회로와 소자 구조에 대한 이해뿐 아니라 소재 물성, 열적 안정성, 공정 제어와 같은 다양한 요소가 함께 작용한다. 따라서 반도체 분야로 진출하고자 하는 학생은 전자공학적 지식에 화학, 재료, 공정 관련 과목을 연결함으로써 기술을 보다 입체적으로 이해할 수 있다.
이러한 융합적 학습 경험은 대학원 진학과 취업을 준비하는 과정에서도 의미를 가진다. 대학원에서는 하나의 세부 연구주제 안에서도 공정, 분석, 데이터 해석 등 다양한 지식이 요구되고, 기업에서도 반도체, 바이오, AI 기반 공학 등 여러 기술 영역을 유기적으로 이해할 수 있는 인재를 필요로 한다. 학생설계전공은 학생이 자신의 관심 분야를 중심으로 필요한 과목을 직접 조합하는 과정이기 때문에 단순히 여러 수업을 듣는 것을 넘어 자신이 어떤 분야를 왜 공부하고 싶은지 구체화하는 경험이 될 수 있다.
기존 승인된 학생설계전공에서도 이러한 융합 가능성을 확인할 수 있다. 물화공학, 바이오경제공학법, 사운드 디자인 & 테크놀로지, 전기전력공학 등의 사례는 공학적 지식이 자연과학, 산업, 기술, 창작 분야와 결합해 다양한 진로 방향으로 확장될 수 있음을 보여준다.
이처럼 학생설계전공의 장점은 학생들이 전공 지식을 확장하고, 공학 문제를 여러 층위에서 바라보도록 돕는 데 있다. 실제 산업과 연구 현장에서 하나의 기술은 공정, 데이터, 경제성, 사용자 경험 등 다양한 요소와 연결되기 때문에 여러 전공의 과목을 목적에 맞게 조합하는 과정은 융합적 사고를 기르는 훈련이 될 수 있다. 또한 선택한 교과목들을 어떤 기준으로 묶어 전공을 구성했는지 직접 설명해야 하므로 진로 탐색과 자기소개서, 포트폴리오 구성에도 도움이 된다. 다양한 수업을 듣는 것을 넘어 자신의 관심 분야를 하나의 학문적 흐름으로 정리하는 경험이 되는 것이다.
학생설계전공을 준비할 때에는 관심 있는 과목들을 단순히 모으는 것에서 그치지 않고, 하나의 전공으로서 얼마나 체계적인 흐름을 갖추고 있는지를 함께 고려해야 한다. 학생설계전공은 최소 2개 이상의 전공을 바탕으로 54학점 이상 100학점 미만의 교과과정을 편성하고 그중 36학점 이상을 이수해야 한다. 따라서 신청 단계에서는 자신이 설정한 전공명이 실제 교과목 구성과 잘 맞는지, 기초·중급·고급 과목이 적절히 포함되어 있는지, 졸업 전까지 필요한 과목을 무리 없이 이수할 수 있는지 등을 꼼꼼히 살펴볼 필요가 있다.
또한 본인이 이미 이수하고 있는 전공과 학생설계전공의 과목이 겹칠 경우 중복 인정 범위가 제한되므로 기존 전공과의 관계도 미리 확인해야 한다. 학생설계전공은 포함된 각 전공별 심사를 거쳐 승인 여부가 결정되므로 신청 전 관련 전공의 컨설팅을 통해 교과목 구성의 적합성을 점검하는 과정도 중요하다. 결국 학생설계전공의 핵심은 ‘여러 과목을 듣는 것’보다도 자신의 관심 분야를 설명할 수 있는 하나의 학문적 구조로 만드는 데 있다.
2026학년도 1학기 학생설계전공 신청은 5월 6일부터 5월 19일까지 학생설계전공 홈페이지를 통해 진행된다. 학생설계전공은 정해진 전공의 틀을 벗어나 자신의 관심 분야를 더 분명하게 바라보고 그 관심을 공학적·학문적으로 구체화하는 과정이다. 공학의 경계가 점점 넓어지고 있는 지금, 학생설계전공은 공과대학 학생들이 스스로의 진로와 학문적 방향을 설계해볼 수 있는 의미 있는 선택지가 될 수 있다.