공과대학College of Engineering Newsletter
제2호 2026
서강대학교 공과대학 뉴스레터 목차
행사소식
2026년 8월 31일(월), 거구장에서 2026학년도 1학기 공과대학 전체교수회의가 진행되었다.
이날 회의에서는 공과대학 주요 현안을 공유하고, 공과대학의 발전 방향과 QS 평가 향상을 위한 서의호 자문교수의 강연이 진행되었다. 강연에서는 QS 세계대학평가의 주요 평가 지표와 평가 체계를 소개하고, 본교와 공과대학의 평가 결과 및 주요 동향을 분석하였다. 또한 평가 향상을 위한 대학 차원의 대응 방향과 교수진의 참여·협력 방안을 공유하며, 공과대학의 경쟁력 강화를 위한 방향을 살펴보았다.
이어 참석 교수들은 만찬을 함께하며 교류와 친목을 다지는 시간을 가졌다.
행사소식
2026년 7월 29일(수), 화공생명공학과 이종석 학과장이 University of Notre Dame을 방문하여 양교 간 연구 교류를 진행하였다.
이날 Nosang Myung, Bryan Paulsen, Ruilan Guo, Merlin Bruening 교수가 참석하여 진행 중인 연구과제에 대해 논의하고 친목을 다졌다. 화공생명공학과는 2025년 7월 University of Notre Dame 관계자들의 서강대학교 방문을 계기로 연구 및 학생 교류를 이어가고 있다.
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.
2026학년도 1학기를 마지막으로
전도영 교수님이 퇴임을 하게 되었습니다.
그동안 서강대학교 공과대학을 위해 힘써주신 노고에 깊이 감사드립니다.
교수님의 발자취를 따라 계속 성장하는 서강대학교 공과대학이 되겠습니다.
2026학년도 2학기부터
이성현 교수님, 이웅 교수님이
서강대학교 공과대학과 함께하게 되었습니다.
학과소식
서강대학교 전자공학과 강석주 교수 연구팀 (염수웅 석박통합과정, 남준식 석박통합과정, 최승규 석사과정)과 김준수 박사 (한국전자통신연구원), 윤국진 박사 (한국전자통신연구원), Lucas Yunkyu Lee (포항공과대학교), 김상민 (서울대학교), 박재식 교수 (서울대학교), 공경보 교수 (부산대학교)로 이루어진 공동 연구팀의 논문이 컴퓨터 비전 및 인공지능 분야 최고 권위의 국제 학술대회인 'ECCV 2026(European Conference on Computer Vision)'에 최종 채택되었다. ECCV는 IEEE/CVF에서 주관하는 CVPR, ICCV와 함께 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야 세계 3대 최우수 학회로 꼽히며 최고 권위를 자랑한다.
이번에 채택된 논문 제목은 ‘TRiGS: Temporal Rigid-Body Motion for Scalable 4D Gaussian Splatting’으로, 연구팀은 장시간의 동적 비디오를 효과적으로 렌더링할 수 있는 새로운 4D 가우시안 스플래팅(4DGS) 기술인 “TRiGS” 모델링을 최초로 제안하였다.
연구팀은 기존의 4D 가우시안 스플래팅 모델들이 객체의 복잡한 움직임을 처리할 때, 짧은 시간 창이나 조각난 선형 속도(Piecewise linear velocity) 근사에 의존하여 가우시안을 끊임없이 제거하고 재생성해야하는 “시간적 단편화(Temporal Fragmentation)” 문제가 발생한다는 점을 지적했다. 이로 인해 객체의 장기적인 시간적 정체성이 훼손되고 메모리 사용량이 기하급수적으로 폭증하여, 긴 비디오 시퀀스에 적용하기에는 심각한 한계가 있었다.
이러한 성능 병목 현상을 해결하기 위해 연구팀은 조각난 근사 방식에서 벗어나, “연속적인 기하학적 변화(Continuous Geometric Transformations)”을 활용해 강체 모션을 최적화하는 TRiGS를 개발했다.
이 논문의 핵심은 복잡한 회전과 병진 운동을 하나의 연속적인 변환으로 통합하는 “결합된 SE(3) 변환”과 비선형적인 움직임을 정밀하게 포착하는 “계층적 베이지어 잔차(Hierarchical Bezier Residuals)”블록이다. 또한, 연구팀은 단일한 전역 중심에 의존하지 않고 각 가우시안에 독립적인 회전 중심을 부여하는 “로컬 앵커(Local Anchors)”를 도입하여 안정적이고 세밀한 로컬 모션 최적화를 달성했다.
결과적으로 불필요한 가우시안 증식을 원천적으로 억제하여 전체 모델 파라미터를 약 0.5M개(160MB 수준)로 제한하면서도 기존 최고 성능 모델들을 뛰어넘는 결과를 달성했다. 실험 결과, TRiGS는 N3V, SelfCap등 주요 벤치마크 데이터셋에서 600~1200 프레임에 달하는 긴 시퀀스에서도 심각한 메모리 오버헤드나 렌더링 품질 저하 없이 압도적으로 안정적인 동적 뷰 합성 성능을 보여주었다.
이번 연구에 참여한 학생들은 “강석주 교수님께서 사려 깊게 지도해주시고 연구실 동료들이 아낌없는 도움을 주셔서 좋은 결실을 맺을 수 있었다. 컴퓨터 비전 최우수 학회에 논문이 등재되어 매우 기쁜 마음이며, 앞으로도 의미 있는 연구 결과를 낼 수 있도록 노력하겠다.” 라고 소감을 전했다.
학과소식
본교 시스템반도체공학과/전자공학과/반도체공학과 류성주 교수 연구팀의 논문이 반도체 설계 및 자동화 분야 Top Conference인 ‘International Conference on Computer-Aided Design (이하 ICCAD) 2026’에 채택되었다. 1982년부터 시작된 ICCAD는 반도체, VLSI(초대규모 집적회로) 설계 및 관련 기술 분야의 발전을 선도해 온 권위 있는 국제 학술대회로, 오는 11월 8일부터 12일까지 미국 산호세(San Jose)에서 개최될 예정이다.
논문의 제목은 “Mosaic: Fast Sparse Matrix Factorization with Parallel Tiling-Merging Computation”이며, 류재웅 석사과정 학생의 주도하에 기성민 석박통합과정, 박재하 석사과정, 전상규 석박통합과정 학생들이 함께 연구를 진행하였다.
희소 행렬 분해(Sparse Matrix Factorization)는 공학 시뮬레이션부터 최신 머신러닝에 이르기까지 다양한 분야에서 핵심적으로 사용되는 기술이다. 최근 하드웨어 가속기의 발전으로 Numerical Factorization 단계의 속도는 크게 향상되었으나, Symbolic Factorization 단계 중 그래프를 단순화하는 Coarsening 작업이 새로운 병목 현상으로 대두되어 전체 성능 향상을 제한하고 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 Tiling 및 Merging 파이프라인을 도입하여 Coarsening 과정을 병렬화하는 새로운 하드웨어 가속기 ‘Mosaic’를 개발했다. 이와 더불어 Numerical Factorization 과정에서 결과에 미치는 영향이 적은 연산을 선별적으로 생략하는 Selective DGEMM Dropping 기법을 적용하여 정확도를 유지하면서도 연산 속도를 더욱 높이는 데 성공했다.
실험 결과, 제안된 Mosaic 가속기는 다양한 특성을 가진 28개 행렬 데이터에 대해 실질적인 수치적 정확도를 유지하면서도 기존 최신 하드웨어 가속기 대비 Cholesky 분해에서 평균 2.31배, LU 분해에서 평균 1.72배의 속도 향상을 달성했으며, 최대 6.74배의 획기적인 연산 시간 단축 성과를 거두었다. 이를 통해 복잡한 회로 시뮬레이션 및 대규모 최적화 연산의 효율성을 극대화하는 데 기여할 것으로 기대된다.
학과소식
서강대학교 김홍석 교수 연구팀이 국가 전력망 운영의 미래를 책임질 대형 국가 연구개발사업의 핵심 연구기관으로 참여한다.
서강대학교는 2026년 7월 2일부터 3일까지 충북 오송에서 개최된 「국가 전력망 운영시스템의 AI 대전환 – 전력망 물리기반 AI 모델 개발 및 실증」 착수 워크숍에 참석하여 향후 5년간 추진될 국가 AI-EMS(Energy Management System) 개발 사업의 본격적인 시작을 알렸다.
이번 사업은 2026년부터 2030년까지 진행되는 국비 295억원 규모의 대형 국가 연구개발사업으로, 한국전력거래소(KPX) 최영민 처장 및 한국전기연구원(KERI) 민상원 박사가 각 세부과제 연구책임자를 맡고 있으며, 서강대는 총 12.5억의 연구비를 지원 받아 국내 전기공학 관련 주요 대학 및 기업들과 함께 차세대 국가 전력망 운영시스템(AI-EMS)을 개발한다. AI-EMS는 기존 규칙 기반 운영을 넘어, 인공지능을 활용하여 급격히 증가하는 재생에너지와 전력 수요 변화에 실시간으로 대응하는 국가 핵심 인프라 기술이다. 전력망은 국가 산업과 국민 생활을 지탱하는 기반 시설인 만큼, 이번 사업은 우리나라 전력 운영 패러다임을 AI 중심으로 전환하는 중요한 국가 프로젝트로 평가받고 있다.
서강대학교 김홍석 교수 연구팀은 이번 사업에서 AI 기반 AC Optimal Power Flow(AI AC-OPF)와 AI 기반 Unit Commitment(AI UC)기술 개발을 담당한다. AC-OPF는 발전기 출력과 송전망 운전 상태를 동시에 고려하여 가장 경제적이면서도 안전한 전력망 운전 상태를 계산하는 핵심 기술이며, Unit Commitment는 수백 기의 발전소를 언제, 어떻게 가동할 것인지를 결정하는 국가 전력 운영의 핵심 의사결정 문제이다. 두 기술은 현재 국가전력망 EMS에서 가장 많은 계산 시간이 요구되는 핵심 엔진으로 알려져 있으며, 재생에너지 확대와 전력망의 복잡성이 증가할수록 그 중요성이 더욱 커지고 있다. 서강대학교는 인공지능과 물리 모델을 결합한 Physics-informed AI 기술을 적용하여, 기존 최적화 알고리즘의 높은 신뢰성을 유지하면서도 계산 속도를 획기적으로 향상시키는 차세대 AI 알고리즘을 개발할 예정이다.
특히 이번 사업은 전기공학과가 없는 서강대학교가 국가 전력망 운영의 핵심 AI 기술 개발을 맡게 되었다는 점에서도 큰 의미를 가진다. 서강대학교 전자공학과는 그동안 인공지능, 최적화, GPU 병렬컴퓨팅, 물리기반 AI(Physics-informed AI) 분야에서 축적한 연구 역량을 바탕으로, 전통적인 전력공학과 AI를 융합하는 새로운 연구 패러다임을 구축해 왔다. 이번 사업을 통해 서강대학교는 AI 알고리즘 연구를 넘어 실제 국가 전력망 운영시스템에 적용되는 핵심 기술을 개발하며, 전세계에서 가장 앞서서 국가 에너지 AI 분야를 선도하는 연구기관으로 자리매김할 것으로 기대된다.
최근 AI는 반도체, 의료, 제조를 넘어 국가 기반시설로 빠르게 확산되고 있다. 특히 전력망은 모든 산업의 기반이 되는 핵심 인프라로, AI 기반 EMS는 국가 에너지 안보와 탄소중립, 재생에너지 확대를 동시에 뒷받침할 핵심 기술로 주목받고 있다. 향후 5년 동안 서강대학교 연구팀은 참여기관들과 긴밀히 협력하여 차세대 국가 전력망 운영을 위한 AI 핵심 원천기술을 개발하고 실증을 수행할 예정이다. 이번 연구는 대한민국 전력망의 디지털 전환을 가속화하는 것은 물론, 향후 글로벌 AI 기반 에너지 관리 기술을 선도할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다.
학과소식
본교 전자공학과 디지털전송연구실은 전자공학과 동문 기업인 ㈜KMW의 지원 및 공동 연구를 바탕으로 3GPP 5G NR 표준 기반 이동통신 시뮬레이터를 구축하고, 이를 활용하여 KMW의 대규모 안테나 어레이의 성능과 활용도를 극대화하기 위한 AI 기반 5G 빔포밍 기술을 개발하였다. 특히, KMW가 기개발한 192AE/32TRX 대규모 안테나 어레이를 대상으로, 기존 하드웨어의 변경 없이 통신 환경에 따라 서브 어레이 구조와 틸트를 지능적으로 조정함으로써 안테나 하드웨어의 활용도를 높이고 전송 성능과 에너지 효율을 향상시킬 수 있는 운용 방안을 제시하였다.
본 공동 연구에는 전자공학과 성원진 교수와 박상천 교수(순천향대), 고제우 박사과정, 박태제 박사과정이 참여하였다. 연구진은 3GPP 5G NR 표준을 기반으로 대규모 안테나 시스템의 성능을 시스템 수준에서 분석할 수 있는 이동통신 시뮬레이터를 개발하였다. 해당 시뮬레이터는 다양한 안테나 및 서브 어레이 구조, 안테나 틸트, 사용자 분포, 채널 환경 등 여러 시스템 파라미터를 유연하게 적용하여 이동통신 환경과 안테나 구성에 따른 빔포밍 및 시스템 전송 성능을 정량적으로 비교 및 평가할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 다양한 안테나 운용 조건에 따른 시스템 성능을 사전에 분석하고 검증할 수 있는 환경을 마련하였다.
공동연구를 통해 구축된 3GPP 5G NR 기반 시뮬레이터를 활용하여, 박태제 박사과정은 성원진 교수의 지도하에 KMW의 대규모 안테나 어레이의 활용도를 높이기 위한 AI 기반 동적 서브 어레이 운용 기술의 동작 원리와 최적화 방법, 시스템 성능을 이론 및 학술적으로 체계화하는 연구를 주도하고 이를 논문화하였다. 해당 논문은 국제 저명 저널인 IEEE Transactions on Vehicular Technology (IF 7.5, JCR 상위 11%)에 게재되었으며, 논문 제목은 “AI/ML-Driven Operation of Large-Scale Dynamic Subarrays in Sub-6 GHz Under 5G NR Standards”이다.
논문에서는 3GPP 5G NR의 Precoding Matrix Indicator (PMI) 피드백을 활용하여 대규모 안테나 어레이의 서브 어레이 구조와 틸트를 딥러닝 기반으로 동적으로 최적화하는 방법을 제안하고 그 효과를 정량적으로 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 기존 고정형 안테나 구성 대비 평균 합 전송률을 약 13% 향상시켰으며, Fully Digital 어레이 대비 RF 체인 수를 약 1/6 수준으로 줄이면서 에너지 효율을 약 273% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 공동연구를 통해 개발된 기술의 학술적 타당성을 검증함과 동시에, 산업체가 보유한 기존 안테나 하드웨어와 3GPP 표준 기반 이동통신 시뮬레이션 기술, AI 기반 운용 기술을 결합하여 대규모 안테나 어레이의 활용도를 높이고 실제 5G 시스템에 적용할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
학과소식
본교 전자공학과 디지털전송연구실 (지도교수 성원진)의 박태제, 고제우 박사과정과 통신네트워크연구실 (지도교수 소재우)의 김문일 박사과정이 서울미래인재재단에서 지원하는 2026년 AI서울테크연구지원사업에 선정되었다.
AI서울테크연구지원사업은 서울시와 서울미래인재재단이 AI 분야의 우수 연구인재를 발굴·지원하기 위해 추진하는 사업이다. 2026년에는 총 76억 원 규모로 박사과정 85명을 포함한 총 255명의 AI 분야 연구자를 선발하였다. 연구실적 및 연구계획서에 대한 서류심사와 연구역량 면접 등 단계별 심사를 거쳐 세 학생이 최종 선정되었으며, 선정자들에게는 1년간 1인당 4,000만 원의 연구지원금이 지원된다.
이번 연구지원사업 선정을 통해 선정 학생들은 AI와 차세대 통신기술의 융합 분야에서 연구를 더욱 심화해 나갈 예정이다. 본교 전자공학과는 차세대 이동통신 및 통신네트워크 분야 전반에서 AI 기술을 접목한 연구를 활발히 수행하고 있으며, 무선통신 물리계층부터 네트워크 기술에 이르기까지 AI를 활용해 통신 시스템의 성능과 운용 효율을 향상시키기 위한 다양한 연구를 이어가고 있다. 이러한 연구 활동을 바탕으로 관련 분야에서 우수한 성과를 지속적으로 창출하고 있으며, 이번 AI서울테크연구지원사업 선정 역시 본교 전자공학과의 AI·통신 융합 분야 연구 역량을 보여주는 성과라 할 수 있다. 향후 AI와 차세대 통신기술의 융합 분야에서 더욱 의미 있는 연구 성과가 이어질 것으로 기대된다.
학과소식
서강대학교와 미국 펜실베니아대학교가 공동 설립한 서강-유펜 신종감염병 테라노스틱스 융합연구센터(공동연구책임자: 강태욱 교수/서강대, Dan Huh 교수/펜실베니아대)의 국제공동연구 성과가 생명과학 분야 최고 권위 학술지인 Nature Biotechnology(Impact Factor: 41.7)의 표지 논문(Cover Article)으로 선정되었다.
이번에 표지 논문으로 선정된 연구는 실제 인간의 고형암 조직을 혈관화하여 CAR-T 세포의 항암 효과를 체외에서 정밀하게 평가할 수 있는 tumor-on-a-chip 플랫폼을 세계 최초로 개발한 연구이다. 기존의 2차원 세포배양이나 동물실험의 한계를 극복하고 실제 인체 내 종양 미세환경을 정밀하게 재현함으로써, 차세대 면역세포치료제 개발과 맞춤형 항암치료 연구의 새로운 가능성을 제시하였다.
이번 성과는 과학기술정보통신부의 해외우수연구기관 협력허브 구축사업의 지원을 받아 수행되었으며, 서강-유펜 신종감염병 테라노스틱스 융합연구센터를 중심으로 이루어진 국제공동연구 성과이다. 이번 Nature Biotechnology 표지 논문 선정은 서강-유펜 신종감염병 테라노스틱스 융합연구센터의 세계적 연구 경쟁력과 국제공동연구 역량을 보여주는 대표적인 성과로 평가된다.
학과소식
손기헌 교수 연구실(1저자: 박재성 박사과정)의 연구 성과가 Applied Mathematics 분야 상위 1.0% 저널인 'Mathematics and Computers in Simulation'에 게재되었다.
다상유동 계면 추적 기법 중 VOF 방법은 체적 보존적 특성의 이점으로 다양한 응용분야에서 빈번히 활용된다. 하지만 초음파 캐비테이션 기포 계산에 있어 VOF 방법은 알고리즘 특성상 질량 보존적 한계와 계면의 기하학적 특성 계산의 한계가 존재한다.
본 연구에서는 이러한 한계 극복을 위한 CLSVOF(coupled level-set and volume-of-fluid) 방법을 개발하였고, 다양한 다상유동 문제들을 통해 검증하였다. 초음파 조건에서의 기포-기포 및 기포-cell 간 상호작용을 계산하였고, 이의 타당성을 수치적으로 분석하였다.
학과소식
기계공학과 신충수 교수(연구책임자), 김남근 교수, 송지환 교수와 강원대학교 기계융합공학부 이형석 교수로 구성된 공동연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년도 심화형 기초연구실 지원사업에 신규 선정되었다.
연구과제명은 '3D TENG 인솔 임베디드 피지컬 AI 엑소부츠 기반 보행능력 증강 기초연구실'이며, 연구기간은 2026년 7월부터 2029년 6월까지 3년간 총 15억원의 연구비를 지원받는다.
최근 보행 및 작업을 보조하는 엑소스켈레톤·엑소수트에 대한 수요가 증가하고 있으나, 현재 기술은 실제 환경에서 활용되기에는 여전히 여러 한계를 지니고 있다. 해당 과제는 외부 구동케이블을 최소화한 간결한 모듈형 엑소부츠 개발을 목표로 하며, 자가전원 방식의 TENG 센서 인솔을 개발하여 보행 센싱 모듈을 구현하고, 실시간 진단과 적응이 가능한 지능형 AI 제어 알고리즘을 개발해 엑소부츠를 제어할 계획이다. 또한 인간 대상 실험을 통해 엑소부츠의 보행능력 증강 효과를 실증할 예정이다.
학과소식
기계공학과 이승엽 교수 연구실에서 화학과 연구팀과 공동 연구한 논문이 그린 에너지 분야 저명 저널인 Green Chemistry (IF 10.6)의 2026.6.15자 표지논문으로 게재되었다.
본 논문은 기계공학과 서한복 박사와 화학과 박희선 박사가 공동 제1저자로, 이승엽 교수와 화학과 허남회 교수가 공동 교신저자로 참여하였다. 기계공학과의 고농도 수소 나노버블 기술과 화학과의 루테늄 촉매 기술을 함께 사용하여 폐질산에서 수소 이동체로 각광받는 암모니아를 저온 저압에서 발생시키는 획기적인 연구이다.
암모니아 생산은 하버-보슈 방법을 이용해 현재까지도 고온(400~500°C), 고압(200기압 이상) 조건에서 이루어지는데, 본 연구는 나노버블과 촉매를 이용하여 저온(60°C), 저압(10기압 이하) 조건에서 폐질산으로부터 암모니아 생산이 가능함을 보인 원천 연구 성과로서, 향후 사업화 연구를 통해 수소 전환 시대에 큰 파급효과가 있을 것으로 예상된다. 본 연구는 연구재단 파이오니아 도전형 과제 지원으로 수행되었다.
학과소식
기계공학과 손기헌 교수 연구실에서 수행한 연구가 열 및 물질전달 분야 국제 학술지인 International Communications in Heat and Mass Transfer에 게재되었다. 해당 저널은 JCR 기준 상위 7.8%에 해당하는 SCIE급 국제저명 저널이다. 이번 연구는 김민준 석사과정생이 제1저자로 참여하였다.
흡착식 제습 및 건조 시스템에서 흡착제 재생(desiccant bed regeneration)은 흡착제의 반복적 사용을 가능하게 하며, 전체 시스템의 에너지 효율을 결정하는 핵심 과정이다. 특히 zeolite는 우수한 수분 흡착 성능으로 산업용 제습 및 가스 정제 공정에 널리 사용되지만, 흡착된 수분을 제거하는 열재생(thermal regeneration) 과정에서는 열전달, 물질전달, 흡착 평형, 탈착 속도가 복합적으로 작용하여 정확한 예측이 어렵다.
본 연구에서는 2차원 축대칭 모델을 구축하여 zeolite 흡착제 충전층의 흡착 및 열재생 과정을 해석하였다. 개발된 모델은 실험 결과와 비교하여 검증되었으며, 기존 1차원 모델이 재생 시간을 실제보다 짧게 예측한다는 점을 정량적으로 확인하였다.
학과소식
기계공학과 강형우 석사과정 대학원생(지도교수 김상엽)이 2026년 대통령과학장학생으로 선정되었다.
한국장학재단과 과학기술정보통신부는 이공계 최우수 인재들이 세계 최고 수준의 연구인력으로 성장할 수 있도록 지원하기 위해 2026년 대통령과학장학금 신규장학생으로 학부생 157명, 대학원생 120명 등 총 277명을 선발했다. 올해 대학원 선발 경쟁률은 약 22대 1이었다.
최종 선발된 대학원 대통령과학장학생에게는 대통령 명의의 장학증서를 수여하고, 석사과정생에게는 매월 150만 원, 박사과정생에게는 매월 200만 원의 장학금을 지원한다.
강형우 석사과정생은 "본교에서 쌓아온 연구의 가치를 인정받은 것 같아 기쁘다"며 "앞으로도 대한민국 항공우주 소재기술 발전에 기여하는 연구자로서 성장하겠다"고 소감을 밝혔다.
수상소식
기계공학과 이준희 석사과정 대학원생(지도교수 강성원)이 2025년 대한기계학회 본부학술대회에서 우수논문상을 수상하였다.
이준희 대학원생은 수소자동차 공기 정화를 위한 활성탄 입자 및 적층 형상을 고려한 활성탄 필터 유동 해석 연구를 수행하고 발표하여 우수논문상을 수상했다.
수상소식
기계공학과 김도영 석사과정 대학원생(지도교수: 정석환)이 '제8회 미래형자동차 핵심기술 R&D 전문인력양성사업 산학 프로젝트 성과발표회'에서 우수상을 수상하였다.
김도영 대학원생은 'Reinforcement Learning Framework for Precise Grasping of Deformable Objects via Direct-Drive Motor-Based Articulated Gripper without any External Sensors'를 주제로 직접구동 모터 기반 다관절 그리퍼의 강화학습 기반 변형체 센서리스 비파손 파지 연구에 대해 성과 발표를 진행하였다.
본교를 포함한 연세대학교, 고려대학교, GIST, 인천대학교 총 5개 대학 17팀이 참가하였으며, 김도영 대학원생은 구두 발표에서 99.4/100점으로 전체 1위 및 차량SW 트랙 부문 우수상을 수상하였다.
수상소식
기계공학과 박규빈 석박통합과정(지도교수: 박정열 교수) 대학원생이 지난 7월 8일부터 10일까지 부산 벡스코(BEXCO)에서 개최된 한·중·일 MEMS/NEMS 공동학술대회(JCK MEMS/NEMS 2026)에서 우수 구두발표상(Best Oral Presentation Award)을 수상하였다.
박규빈 대학원생은 "A Multimodal Ionic Transistor Enabled by Wavelength-Specific Plasmonic Base Modulation"을 주제로 연구 결과를 발표하였다.
본 연구에서는 금·은 나노 입자로 구성된 플라즈모닉 베이스가 조사 파장에 따라 서로 다른 광학적 반응을 나타내는 특성을 활용하여 나노채널 내부의 이온 수송 및 전류 증폭 거동을 광학적·전기적으로 제어할 수 있는 다중모드 이온 트랜지스터를 제안하였다.
수상소식
기계공학과 신지연 석사과정 대학원생 (지도교수: 정봉근) 이 '2026학년도 서강대 대학원 SG 3MT Competition' 영어 발표대회 본선에서 우수한 성적을 거두어 장려상을 수상하였다 (상금은 50만원). 이번 대회에서 신지연 대학원생은 ‘Is Your Water Safe? ‘AI-Assisted Real-Time Detection of Plastics’를 주제로 영어 발표를 하였다. 해당 연구는 수질 환경 내 미세플라스틱 오염 문제를 해결하기 위해서 AI 기반으로 미세 플라스틱의 현장, 신속, 실시간 검출 기술을 융합한 연구 성과로서, 3분이라는 제한된 시간 동안 복잡한 공학적 원리와 사회적 파급효과를 청중에게 명확하고 설득력 있게 영어로 전달하여 높은 평가를 받았다.
3MT(Three Minute Thesis) 대회는 대학원생이 단 한 장의 슬라이드와 3분의 영어 발표를 통해서 자신의 학위 연구 주제를 비전문가도 이해하기 쉽게 효과적으로 전달하는 역량을 겨루는 서강대학교 대학원에서 주관하는 학술 경진대회이다.
공과대학 우수동문 소개
1977년에 이공계열로 입학한 뒤, 1년 후 전자공학을 전공으로 선택했습니다. 당시 서강대학교는 학과 정원에 구애받지 않고 학생들의 희망을 최대한 존중해 전공을 결정할 수 있도록 했는데, 그 모습이 무척 인상적이었습니다.
대학원에 진학해 반도체소자를 전공하고 석사학위를 취득한 후 금성반도체에 입사했습니다. 이후 하이닉스(현재 SK하이닉스)에서 약 25년간 메모리 연구개발에 매진했고, 메모리와 CIS 개발본부장을 맡은 뒤 퇴임했습니다.
그 후 모교의 교수로 임용되어 산학협력 과제, 반도체 실무 강의, 취업 멘토링과 코칭 등을 담당했습니다. 올해 1학기를 끝으로 17년간의 학교생활도 마무리하게 되었습니다.
돌이켜보면 회사 생활을 시작한 시기는 한국 메모리 산업이 막 태동하던 때였습니다. 이후 치열한 경쟁을 이겨내며 세계 1위로 도약하고, 그 자리를 지키기 위해 끊임없이 노력해야 했던 한국 메모리 산업의 대장정 한가운데에 있었던 것 같습니다.
모교에 돌아온 뒤에는 그동안의 경험을 단순한 ‘과거의 무용담’으로 남기기보다는, 후배들이 미래를 향해 도전하는 데 도움이 되는 경험으로 전달하고 싶었습니다. 교수님들과 학생들과 함께 그 시간을 보낼 수 있었던 것은 개인적으로도 매우 소중하고 행운이었다고 생각합니다.
제가 입사했던 1983년 말은 일본, 미국, 유럽 등 수많은 기업들이 경쟁하던 가운데 한국 기업들이 후발주자로 메모리 시장에 뛰어들던 시기였습니다. 당시 반도체 산업은 자타가 공인하는 ‘3D 업종’이었고, 정말 쉽지 않은 환경이었습니다.
저희는 선두 기업과 경쟁사의 칩을 구해 여러 방법으로 벤치마킹하고, 해외 학회와 강습회에도 적극적으로 참여했습니다. 작은 힌트 하나라도 얻기 위해 끊임없이 배우고 부딪혔습니다.
특히 당시 DRAM 분야의 절대 강자였던 일본을 제대로 알아야겠다는 생각에 일본어를 독학하기도 했습니다. 일본 기술연수 중에는 DRAM 핵심 기술 가운데 하나인 Refresh 특성을 개선할 수 있는 중요한 단서를 발견했고, 이를 우리만의 기술로 발전시키기도 했습니다.
그렇게 하나씩 기술력을 쌓아 어느 순간 세계 시장에 경쟁력 있는 메모리 제품을 선보일 수 있었던 것은 지금 생각해도 짜릿한 경험입니다. 당시의 일이 아직도 믿기지 않을 때가 있지만, 오늘날 K-메모리 반도체가 세계적인 경쟁력을 갖추는 과정에 저 역시 작은 힘이나마 보탰다는 점에서 큰 자부심을 느낍니다.
모교에 부임한 이후에는 ‘나노반도체 소자 및 공정실무’ 강의를 꾸준히 진행했습니다. 매 학기 70~90명 정도가 수강했는데, 학생들이 간접적으로나마 실제 산업 현장의 고민과 의사결정 과정을 경험할 수 있는 수업을 만들고자 노력했습니다.
수식 자체를 많이 다루기보다는 반도체의 물성과 현상에 집중하고, 무엇보다 ‘왜 그런 결과가 나오는가’라는 인과관계를 철저하게 따져보도록 했습니다. 문제를 해결하는 과정에서 스스로 답을 찾아가는 인고의 과정도 중요하게 생각했습니다.
중간·기말고사 역시 10문제 이상을 모두 문제 해결 방안을 묻는 서술형으로 출제했습니다. 채점에만 꼬박 일주일이 걸릴 정도여서 ‘내가 왜 이렇게까지 했을까’ 하고 후회한 적도 있었지만, 끝까지 포기하지 않았습니다.
또 하나 기억에 남는 것은 하이닉스 재직 당시 모교의 산학협력 트랙 프로그램 구축에 실무 책임자로 참여했던 일입니다. 반도체 분야 교수님들의 열정과 적극적인 참여 덕분에 양측 모두에게 의미 있는 성과를 만들어낼 수 있었고, 이는 훗날 SK하이닉스 반도체 계약학과가 설립되는 토대가 되었습니다.
이는 교수님들의 탁월한 역량과 서강대학교의 우수한 교육·운영 시스템이 산업계에서 제대로 인정받은 결과라고 생각합니다.
‘University’라는 말의 어원에서도 알 수 있듯이, 대학은 다양한 학문이 서로 만나고 융합하는 공동체라고 생각합니다.
서강대학교는 규모가 크지는 않지만, 오히려 다양한 분야를 폭넓게 배울 수 있다는 장점이 있었습니다. 저 역시 철학, 경제학, 심리학, 신학 등 여러 분야의 과목을 비교적 자유롭게 수강하며 시야를 넓힐 수 있었습니다.
2학년 때 전자공학과 전공수업 첫 시간에 낯선 얼굴들이 유난히 많아 의아했던 기억도 있습니다. 나중에 알고 보니 대부분 재수강하는 선배들이었습니다. ‘이 수업이 만만치 않겠구나’ 싶어 상당히 긴장했던 기억이 지금도 생생합니다.
당시는 사회적으로도 매우 혼란스러운 시기였습니다. 시국토론회와 시위에도 참여했고, 때로는 장학금도 받았습니다.
무엇보다 선배님들이 오랜 시간 쌓아놓은 ‘서강 프리미엄’ 덕분에 졸업 후 사회에 진출하는 데에도 많은 도움을 받았던 것 같습니다.
후배들에게는 시인 나태주님의 「풀꽃」을 함께 나누고 싶습니다.
자신을 조금 더 자세히 들여다보고, 오래 바라보면서 자신의 아름다움과 가능성을 발견했으면 합니다.
그리고 아름답고 사랑스러운 자신과 이웃, 소중한 인연, 그리고 자신이 평생 함께할 수 있는 일과 사명을 찾아가길 바랍니다.
연구성과
논문 제목을 누르면 Google Scholar(구글 학술검색)에서 해당 논문을 찾아 엽니다.
윤광석 교수
유양모 교수
김시현 교수
오세용 교수
오병근 교수
김현철 교수
하경수 교수
이종석 교수
류재건 교수
조현석 교수
이승엽 교수
손기헌 교수
김동철 교수
신충수 교수
정봉근 교수
강성민 교수
송지환 교수
김남중 교수
김장생 교수
연구실 소개
안녕하세요. 저는 시스템반도체공학과 및 전자공학과에 재직중인 김장생입니다. 서울대학교 전기정보공학부에서 학사와 박사 학위를 취득하고, 미국 매사추세츠 공과대학교(MIT)에서 박사후연구원으로 연구 경험을 쌓은 뒤, 2025년 3월 서강대학교에 부임했습니다. 어느덧 서강에서 학생들과 함께한 지 1년 반이 되었습니다. 현재는 ‘3차원 인공지능 반도체 연구실(TAIS Lab)’을 운영하며, 차세대 반도체 소자와 이를 활용한 AI 하드웨어를 연구하고 있습니다. 학생들이 탄탄한 전공 지식을 바탕으로 스스로 문제를 찾고 해결하는 연구자로 성장할 수 있도록 함께 고민하고 노력하고 있습니다.
제 주 연구 분야는 반도체 소자와 3차원 집적 기술, 그리고 이를 활용한 인공지능 하드웨어입니다. 인공지능이 더 적은 전력과 면적으로 많은 정보를 처리할 수 있도록 반도체의 재료와 구조, 동작 방식을 연구하고 있습니다.
먼저, 데이터를 저장하는 메모리가 계산의 일부도 직접 수행하도록 하는 ‘인-메모리 컴퓨팅’을 연구하고 있습니다. 기존 컴퓨터에서는 메모리와 연산 장치 사이에서 데이터를 주고받는 데도 시간과 에너지가 많이 소모됩니다. 저희는 실리콘 기반의 플래시 메모리와 강유전체 기반 소자 등을 활용하여 이러한 데이터 이동의 부담을 줄이고자 합니다. 특히 뇌의 정보 처리 방식에서 아이디어를 얻은 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템은 시냅스와 뉴런이 수행하는 일부 기능을 반도체 소자로 모사하고, 소자의 전기적 특성을 정보 저장과 계산에 활용하여 효율적인 인공지능 연산을 가능하게 합니다.
또 다른 핵심 분야는 반도체 소자를 수직으로 쌓는 ‘3차원 집적 기술’입니다. 같은 땅에 건물을 여러 층으로 지어 공간을 효율적으로 활용하듯, 제한된 면적에 더 많은 소자를 배치하고 메모리와 연산 회로를 가까이 연결하는 기술입니다. 다만 단순히 높이 쌓는 것만으로는 충분하지 않습니다. 위층을 만드는 공정이 아래층 소자를 손상시키지 않아야 하고, 각 층의 소자가 균일하고 안정적으로 동작해야 합니다. 이를 위해 소자 구조와 제조 공정을 함께 연구하고 있습니다.
저희 연구실은 이러한 아이디어를 바탕으로 소자를 직접 설계·제작하고, 인공지능 시스템에 적용했을 때의 성능까지 살펴보는 것을 중요하게 생각합니다. 궁극적으로는 개별 소자의 성능 향상을 넘어, 실제 응용에서 에너지 효율과 신뢰성을 함께 갖춘 반도체 기술을 개발하는 것이 목표입니다.
처음부터 교수가 되겠다는 꿈이 뚜렷했던 것은 아닙니다. 학부 시절에는 전공을 잘 공부하여 관련 분야에 취업하는 것을 생각했습니다. 그러다 반도체 소자 과목을 수강하면서 이 분야에 흥미를 느꼈고, 대학원에서는 아직 답이 정해지지 않은 문제를 탐구하고 제 아이디어를 검증하는 연구의 즐거움을 알게 되었습니다. 이러한 경험이 쌓이면서 연구를 계속하고 싶다는 생각이 커졌고, 학자의 길을 선택하게 되었습니다. 돌이켜보면 처음부터 진로를 구체적으로 계획했다기보다, 공부와 연구를 통해 제가 흥미를 느끼는 일을 알아가면서 방향이 점차 분명해진 것 같습니다.
대학 생활 동안 자신의 가능성을 너무 일찍 좁히지 않으셨으면 좋겠습니다. 관심 있는 수업이나 프로젝트, 연구에 참여하고 교수님과 선배들의 경험을 들으며, 자신이 흥미를 느끼고 몰입할 수 있는 분야를 찾아보시기 바랍니다. 아직 진로가 명확하지 않더라도 조급해하기보다는, 다양한 경험을 통해 자신에게 맞는 방향을 알아가는 과정이 중요하다고 생각합니다.
공부에서는 이론을 이해하는 것과 직접 적용하는 경험을 함께 쌓기를 권합니다. 실험이나 프로젝트에서 예상과 다른 결과를 만났을 때 그 이유를 차근차근 확인하고, 주변 사람들과 질문과 생각을 나누는 과정이 스스로 문제를 해결하는 힘을 길러줄 것입니다. 자신의 미래를 주체적으로 개척하면서도 새로운 가능성에 열린 마음을 지닌 공학도로 성장하시기를 바랍니다. 저 역시 그 과정에 함께하며 경험과 지식을 나누겠습니다.
학생활동
공학 수업에서 배운 지식을 실제 설계와 제작에 적용하려면 아이디어를 직접 구현하고 시험해볼 수 있는 환경이 필요하다. 학생들이 이러한 경험을 쌓고 자신의 아이디어를 실물로 구현해볼 수 있도록 본교 기계공학과의 기계제작실이 새롭게 단장했다. 지난 6월 22일 오후 2시 개소식을 연 'ME Design Space(기계제작실)'는 기존 기계 가공 중심의 실습실을 정비한 공간으로 학부생과 대학원생이 설계부터 제작까지 경험하며 수업과 프로젝트를 수행할 수 있도록 조성되었다.
제작실의 새로운 이름은 학내 구성원을 대상으로 한 네이밍 공모를 통해 선정되었다. 'ME'에는 기계공학을 뜻하는 'Mechanical Engineering'과 학생 개개인을 가리키는 'Me'의 의미가 함께 담겼다. 이는 학생 각자의 아이디어가 모여 공학의 발전으로 이어진다는 의미로도 읽힌다. 개소식에는 공간 조성을 위해 발전기금을 기부한 허남건 명예교수를 비롯해 범진욱 공과대학장, 최정우 전 공과대학장과 기계공학과 교수진, 학생, 직원 등이 참석했다.
이곳에서 활용할 수 있는 장비 중 하나는 FDM 방식의 3D 프린터로, 이 장비는 플라스틱 소재의 필라멘트를 가열해 노즐로 내보내고 이를 한 층씩 쌓아 입체 형상을 만든다. 재료를 깎아 형상을 만드는 절삭가공과 달리 필요한 위치에 재료를 쌓아 올리는 방식으로 컴퓨터로 설계한 부품을 실물로 구현하는 데 쓰인다. 학생들은 출력한 부품을 통해 화면으로 살펴보던 크기와 형태를 직접 확인하고 설계한 치수와 실제 제작 결과를 비교해볼 수 있다.
기계제작실의 활용 방향은 학과의 설계 프로젝트와 연결해 살펴볼 수 있다. 기계공학과가 공개한 2026학년도 1학기 창의적종합설계 주제에는 로봇 손과 4지 그리퍼 개발, 진동 저감 시스템 등이 포함되어 있다. 이처럼 여러 부품이 함께 움직이는 장치를 구상할 때는 각 부품의 형태와 함께 서로 연결됐을 때의 동작을 검토하는 과정이 필요하다. 예를 들어 그리퍼를 설계한다면 물체와 맞닿는 부분을 여러 형태로 만들어 비교하거나, 관절과 연결부를 먼저 제작해 작동 범위를 확인하는 데 제작실을 활용할 수 있다. 무엇을 확인하려는지에 따라 시제품의 형태와 제작 범위가 달라지는 것이다. 장비와 재료가 허용하는 범위에서 설계의 불확실한 부분을 먼저 시험하고 그 결과를 다음 제작 단계에 반영하는 방식으로 프로젝트를 진행할 수 있다. 이 과정에서 학생들은 한정된 시간과 재료를 어디에 우선 투입할지, 다음 단계로 넘어가려면 어떤 근거가 필요한지를 스스로 판단해볼 수 있다.
이러한 시제품 제작과 성능 검증은 제품 개발을 담당하는 엔지니어의 핵심 업무이기도 하다. 개발 현장에서 엔지니어는 시험 데이터를 근거로 요구 성능을 충족했는지 판단하고 설계의 확정 또는 추가적 수정을 결정한다. 예상과 다른 결과가 나왔을 때는 재료의 특성, 부품의 형상, 제작 조건 등을 함께 검토해 개선 방향을 찾아야 한다. 제작실에서 수행하는 프로젝트는 학생들이 이 같은 업무를 학부 과정에서 경험하고 자신의 설계가 타당한지 근거를 들어 설명하는 역량을 기르는 기회가 될 것으로 기대된다.
3D 프린터실의 운영에서 눈에 띄는 점은 기계공학과 학생회를 중심으로 한 자율 관리 방식이다. 학과가 안내한 사용 규정에 따르면 학생회는 운영 권한을 위임받아 세부 운영 방식을 정하고 임원진이 소모품 관리와 일상 점검을 담당한다. 노즐과 빌드 플레이트 등 장비 소모품은 학과 예산으로 지원하며 출력에 필요한 필라멘트는 이용 학생이 직접 준비하도록 했다. 이용 대상은 기계공학과 학부생 및 대학원생으로, 장비 사용 방법과 안전 유의사항에 관한 최초 1회 교육을 이수하면 예약 없이 사용할 수 있다. 운영 시간은 담당 직원의 근무 시간인 평일 오전 9시부터 오후 5시까지이며 주말·공휴일과 야간에는 이용할 수 없다. 수업·연구·학술 목적의 사용을 우선하고 상업적·개인 영리 목적의 이용은 제한된다. 공동으로 사용하는 장비인 만큼 장시간 독점 사용을 제한하며 대형 출력은 사전 협의가 필요하다. 출력 중 충분한 환기, 이상 발생 시 사용 중단과 관리자 연락, 사용 후 정리 등 안전·관리 수칙도 함께 안내하고 있다.
기계공학과는 새롭게 단장한 ME Design Space를 통해 학부생과 대학원생의 설계·제작 교육 및 프로젝트 수행을 지원할 예정이다. 이번 개소를 계기로 실습 중심 교육을 강화하고 학생들이 설계부터 제작까지 전 과정을 경험할 수 있는 교육 환경을 지속적으로 확대해 나갈 계획이다.
학생활동
강의실에서 이론을 배우는 데서 나아가, 직접 문제를 정의하고 해결책을 찾아가는 '실전형 연구'가 학부 교육의 새로운 핵심으로 떠오르고 있다. 이러한 흐름에 맞춰 서강대학교는 학부생이 주체가 되어 연구하는 <창의융합 자유연구 프로그램>을 매 학기 선보이고 있다.
이 프로그램은 전공이나 학년의 장벽 없이 서강대 학부생이라면 누구나 참여할 수 있는 대표 비교과 활동이다. 2~5명의 학생이 팀을 구성해 한 학기 동안 지정주제 혹은 자율주제를 탐구하고 결과 보고서를 제출하는 방식이며, 서강대학교 비교과통합시스템 S Plus에서 신청 가능하다. 매년 3월(1학기)과 9월(2학기) 쯤에 새로운 참여 팀을 모집하니, 관심 있는 학생들은 모집 기간에 맞춰 꼭 도전해 보길 바란다.
참여 팀은 융합교육원이 제시하는 지정주제와 팀이 자율적으로 정하는 자유주제 가운데 하나를 선택해 연구를 설계할 수 있다. 지정주제는 AI 웨어러블 기기를 활용한 AIX 발굴, 여행·교육·문화 등 다양한 분야에 적용 가능한 AI 기능 개발, LLM·STT·OCR 등 AI 원천 기술 연구, 협동 로봇 관련 연구 개발 등 최신 공학 트렌드를 폭넓게 아우른다. 자유주제의 경우 팀이 직접 관심 있는 주제를 정해 연구를 기획할 수 있다는 점에서 정해진 커리큘럼을 벗어나 스스로 질문을 던지고 답을 찾아가는 창의융합적 사고를 기를 수 있는 기회의 장이 된다.
미국고등교육학회(AAC&U)의 George D. Kuh 교수의 고등교육 연구에 따르면, 학부생의 자율적 연구 참여는 비판적 사고력과 복합적 문제 해결 능력을 비약적으로 끌어올리는 대표적인 '고영향 교육 실천(High-Impact Practice)'으로 꼽힌다. 그러나 실제 대학 현장에서는 전공 이론 수업과 정형화된 실습 위주의 커리큘럼이 주를 이루어, 학부생이 연구의 전 과정을 직접 기획하고 주도할 기회는 여전히 희소한 편이다. 이러한 상황에서 본교 <창의융합 자유연구 프로그램>은 학부생이 강의실 안의 지식을 실제 연구 과제로 확장할 수 있는 기회를 제공하며, 선정된 팀에게 연구비와 활동비를 지원하는 등 학생들이 부담 없이 연구에 몰입할 수 있는 환경을 조성한다. 팀은 학기 중 자율적으로 연구를 진행한 뒤 학기 말 연구결과보고서를 제출하며, 이 과정에서 자기주도학습역량은 물론 창의융합역량까지 자연스럽게 쌓아나가게 된다.
실제로 프로그램에 참여했던 학생들의 반응도 긍정적이다. 참여 학생들은 '학부생 때 원하는 연구를 직접 해볼 기회가 주어져서 좋았다', '다른 팀의 발표를 들으며 배울 점이 많았다'라며 팀 간 교류에서 얻은 경험을 언급했다. 정해진 답을 찾기보다 스스로 질문을 만들고 풀어가는 과정, 창의융합 자유연구 프로그램은 학부생들에게 그 과정을 온전히 경험할 수 있는 창의놀이터가 되어주고 있다.
창의융합 자유연구 프로그램의 가치는 한 학기의 연구로 끝나지 않는다. 프로그램 기간 동안 쌓아 올린 결과물은 학생들의 의지에 따라 국내외 학술지 논문 게재, 특허 출원, 대외 공모전 도전, 혹은 본교 창의융합경진대회 참가 등 더 큰 무대로 확장되는 발판이 된다. 실제로 수료 팀 중 다수가 본 프로그램에서 얻은 아이디어를 발전시켜 추가 연구를 실시하거나 대학원 진학 후 심화연구를 이어가며 높은 연구 성과를 거두고 있다.
학부생이 주도하는 연구는 늘 실패의 위험을 안고 있다. 가설이 틀리거나 실험 과정에서 예기치 못한 난관에 부딪히는 일이 흔하기 때문이다. 하지만 본 프로그램은 완벽한 정답보다는 '시도하는 과정' 그 자체에 높은 가치를 둔다. 서로 다른 전공을 가진 팀원들이 머리를 맞대고 시행착오를 바로잡아가는 과정에서 학생들은 단순한 이론 습득으로는 얻을 수 없는 소통적·학문적 유연성을 배우게 된다. 실패를 두려워하지 않는 이 시도들이 모여, 미래 융합 인재로서의 단단한 자생력을 길러주는 셈이다. "The risk of failure is part of trying."이란 말처럼 거침없는 도전과 연구로 끊임없이 성장해 나갈 학부생들의 꿈을 응원한다.
