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우리 학교가 지역 산업체와 손잡고 고령층의 미극복 질환 대응을 위한 기술 개발에 본격 나선다. 아주대 고령화 미극복질환 대응기술 연구센터(센터장 정이숙 약학과 교수, Geriatric unconquered Disease Research Center, 이하GDRC)는 지난 24일 아주대 약학관에서 ‘킥오프 워크숍’을 개최하며 바이오 분야 산학연 협력 사업 추진에 나섰다. 워크숍에는 연구에 참여하는 아주대 약학과·의학과·대학원 분자과학기술학과 교수진 13명과 이봉진 아주대 약학대학 학장, 김상인 아주대 산학협력단장, 정운혁 경기도 기술협력팀장, 참여기업 관계자들이 함께 자리했다. 이번 워크숍은 GDRC가 경기도가 주관하는 산학연 협력 사업인 경기도 지역협력연구센터(GRRC) 사업으로 선정된 배경을 공유하고, △기술 이전 △사업화 지원 △공동연구 등 향후 추진 방향을 공유하는 자리로 마련됐다. GDRC는 △마커/효능 기반 기능성 소재 및 의약 후보물질 발굴 △저분자·항체 의약품 개발 및 물성 연구 △임상 빅데이터/인공지능 기반 환자 대응전략 수립 등의 산학연 연구를 수행해나갈 예정이다.워크숍은 △참여 연구원 및 참여 기업 소개 △경기도 지역협력연구센터(GRRC) 운영 전략 및 사례 공유 △아주대 고령화 미극복질환 대응기술 연구센터(GDRC) 소개 △산학연 연계협력 활성화 방안 토론 △네트워킹 순서로 진행됐다. 정이숙 아주대 GDRC 센터장은 “초고령화 사회 진입을 앞둔 시점, 노인 환자 맞춤형 바이오 의약품 원천기술 개발과 상용화를 위해 지역 산업체와 협력하고자 한다”며 “고령화 미극복질환 대응기술 연구센터를 지역의 산학연 바이오 연구 플랫폼으로 구축해 긴밀히 공동연구를 수행해나갈 예정”이라고 말했다. 한편 아주대 고령화 미극복질환 대응기술 연구센터(GDRC)는 지난 6월 경기도 지역협력연구센터(GRRC) 사업 바이오 분야에 신규 선정됐다. 센터는 경기도와 수원시로부터 2029년 6월까지 6년간 매년 6억 원의 연구비를 지원받아 연구과제를 수행할 예정이다. 이번 연구에는 교수진을 포함해 총 64명의 아주대 연구원과 경기도 소재 10개 기업(엔비피헬스케어, 쎌바이오텍, 에이엔케이, 매일헬스뉴트리션, 환인제약, 아이이씨코리아, 무진메디, 원진바이오테크놀로지, 코아스템켐온, 제이투에이치바이오텍)이 참여한다. 아주대는 고령화 미극복질환 대응기술 연구센터의 축적된 기술력과 혁신적인 아이디어를 통해 참여기업에 새로운 성장 동력을 제공, 지역 사회와의 공생 발전 모델을 구축해 나갈 계획이다. 아주대 고령화 미극복질환 대응기술 연구센터(GDRC)를 소개하는 정이숙 센터장아주대 고령화 미극복질환 대응기술 연구센터(GDRC) 킥오프 워크숍 현장사진
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3218
- 작성자조혜윤
- 작성일2023-10-26
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한국·스위스 공동 연구팀이 새로운 유기 결정 설계 기술을 활용해 광대역의 티-레이(T-ray) 소재를 개발하는 데 성공했다. 이 기술을 활용하면 눈에 보이지 않는 영역의 물질 특성을 분석할 수 있어 의료와 반도체·제조 공정의 품질검사 등에 적용이 가능할 전망이다.권오필 아주대 교수(응용화학생명공학과·대학원 분자과학기술학과)는 기존의 비선형광학 결정 설계의 난제를 극복하기 위해 양이온과 음이온의 부피를 조절하는 새로운 결정 설계 기술을 적용, 신규 유기 티-레이 광원을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 소재 분야 저명 학술지인 <어드밴스드 사이언스(Advanced Science)> 10월22일자 온라인판에 게재됐다. 논문 제목은 ‘반데르발스 부피 조절을 통한 고성능 유기 비선형광학 및 테라헤르츠 결정의 설계(Design of High-Performance Organic Nonlinear Optical and Terahertz Crystals by Controlling the van der Waals Volume)’다.이번 연구에는 아주대 신봉림(대학원 분자과학기술학과 석사 졸업), 박유진(대학원 분자과학기술학과 석사과정 재학) 학생이 스위스 취리히응용과학대학(ZHAW, Zurich University of Applied Sciences)의 우로스 푹(Uros Puc) 박사와 공동 제1저자로 참여했고, 권오필 아주대 교수(응용화학생명공학과·대학원 분자과학기술학과)와 모이짜 야즈빈섹(Mojca Jazbinsek) ZHAW 박사가 공동 교신저자로 함께 했다.‘꿈의 전자파’로 불리는 티-레이는 빛과 전파 영역 사이인 테라헤르츠파(terahertz wave, THz) 영역의 주파수다. 티-레이는 인간의 눈으로는 확인할 수 없는 물체 내부를 투과할 수 있고, 특히 단단한 물질 만을 투과하는 X-레이와 달리 액체 종류까지 식별 가능하다. 또 가시광선이 미칠 수 없는 높은 투과도를 지니면서도, 반도체와 금속 같은 전도성 있는 물질을 감지할 수 있다. 티-레이는 제품이나 재료의 원형을 그대로 보존하는 비파괴 방식으로, 더 많은 물질을 쉽고 세밀하게 분석할 수 있기에 과학계와 산업계의 주목을 받아왔다. 더불어 X-레이와는 달리 인체에 무해하기 때문에 암 진단이나 뇌 수술 같은 의료 분야와 바이오 공학을 비롯해 제조 공정의 품질 검사, 보안, 재료, 환경 등의 분야에서 다양하게 응용할 수 있다. 그러나 기존에 활용되어 온 티-레이 광원은 좁은 대역에서 낮은 효율로 테라헤르츠파를 방출, 볼 수 있는 범위에 한계가 있었다. 이에 광대역의 광원을 얻기 위해서는 고가의 대형 레이저 시스템을 필요로 한다.아주대 공동 연구팀은 고출력·고감도로 테라헤르츠파를 활용할 수 있도록 높은 비선형광학(非線型光學, nonlinear optics) 특성을 가질 수 있는 유기 결정 소재 설계 기술을 연구해왔다. 연구팀은 이온성 유기 결정에서 양이온 분자와 음이온 분자가 반드시 공존해야 한다는 점에 착안하여, 양이온과 음이온 분자의 부피가 특정 비율일 때 높은 비선형광학 특성을 나타낼 것이라는 아이디어를 제시했다. 연구팀은 다양한 부피를 가지는 음이온을 도입하여 양이온과 음이온 분자 부피의 상관관계를 밝혔으며, 이를 통해 새로운 고효율의 비선형광학 유기 결정을 개발하는 데 성공했다. 더불어 신규 이온성 결정이 높은 비선형과학 특성을 바탕으로, 소형의 저가 레이저 시스템을 이용해 광대역의 티-레이를 방출함을 확인했다. 권오필 아주대 교수는 “이번에 제시한 새로운 유기 결정 설계 기술은 최근 여러 한계에 부딪혀 온 티레이 광원 설계 기술 개발에 새로운 물꼬가 될 것”이라며 “티레이 유기 결정의 설계 규칙을 확인했다는 점에서 우연에 의한 새로운 유기 결정의 발견이 아닌, 특정 응용 기술에 최적화된 티레이 유기 결정의 설계가 가능할 것으로 기대한다”라고 말했다. 권 교수는 “연구팀의 새로운 유기 결정 설계 기술은 테라헤르츠파뿐 아니라 다른 가시광이나 적외선 빛의 주파수, 위상 등을 바꿀 수도 있다”며 “레이저와 같은 다양한 주파수 변환 장치나 초고속 광통신 소자 등에 적용될 수 있을 것”이라고 덧붙였다. * 위 사진 설명 - 아주대·ZHAW 연구팀이 개발한 새로운 티-레이(T-ray) 소재 설계 기술에 대한 설명. 왼쪽 아래 보라색 물질이 공동 연구팀에 개발한 고효율의 비선형광학 유기 결정이다. 이 결정은 이온성 퀴놀리니윰으로 구성되어 있으며, 화면 속 결정의 실제 길이는 소자에 적합한 5mm 정도다.
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3216
- 작성자이솔
- 작성일2023-10-25
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아주대와 한국전자통신연구원(ETRI) 대경권연구센터 연구팀이 ‘2022 국제의료영상처리학회(MICCAI)’에서 개최한 경진대회 중 하나인 ‘엔도스코픽 비전 챌린지(ENDOSCOPIC VISION Challenge)에서 2위를 차지했다. 해당 연구 내용은 올 10월 국제 저명 학술지에 게재됐다.해당 성과의 주인공은 한국전자통신연구원에 위촉 연구원으로 파견된 우리 학교 대학원 분자과학기술학과 박사과정의 장용은∙권민주 학생(지도교수: 의과대학 생리학교실/대학원 분자과학기술학과 이광 교수)과 한국전자통신연구원의 김광주 선임 연구원이다. 공동 연구팀은 지난해 9월 ‘2022 국제의료영상처리학회(MICCAI)’의 일환으로 열린 경진대회 ‘엔도스코픽 비전 챌린지(ENDOSCOPIC VISION Challenge)의 SurgT-a challenge for tissue tracking in surgery 부문에서 2위에 올랐다. 대회 후원은 Intuitive surgical, NVIDIA가 맡았다. 싱가포르에서 진행된 이번 경진대회에는 미국 빅테크 기업 NVIDIA, 캐나다 토론토대, 영국 킹스칼리지, 런던대, 벨기에 루벤가톨릭대, 싱가포르의 싱가포르국립대(NUS) 등 세계 유수의 연구원·기업팀이 참여해 열띤 경쟁을 펼쳤다. 이번 경진대회에서는 외과수술 영상 내 조직의 일부 영역을 추적하는 알고리즘을 개발하는 과제가 주어졌다. 단, 학습용 영상 데이터에는 정답이 없고 검증용 영상 데이터에는 정답이 있는 자가학습 방법(self-supervised learning)을 이용해야 하는 것이 관건이었다. 외과수술 영상 내 조직의 일부 영역을 특정할 특징 추출 작업은 매우 어려운 과제다. 대회 1위는 일본의 AI 수술 관련 기업 Jmees가, 3위는 캐나다의 토론토대 연구팀이 각각 수상했다. 아주대∙한국전자통신연구원 연구팀은 비지도학습 방법(unsupervised learning)을 활용한 추적 알고리즘인 UDT(Unsupervised Deep Tracking) 모델을 응용하여 외과수술 영상 내 일부 조직의 특정 영역에 대해 스스로 정답을 만들어 학습하는 데 주력했다. 연구팀은 이번에 발표한 기술이 앞으로 문제를 스스로 인지해 가설을 만들고 검증하여 인공지능 기술로 확장하는데 기여할 것으로 기대된다고 밝혔다. 나아가 최소한의 데이터만으로도 스스로 학습하여 발전하는 인공지능 시스템 개발에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것으로 보고 있다.공동 연구팀의 연구 내용은 의학 및 생물학 이미지 분석 분야의 저명 학술지인 <메디컬 이미지 애널러시스(Medical Image Analysis, IF: 13. 8)> 올 10월자에 게재됐다. * 위 사진 설명 - 아주대 대학원 분자과학기술학과 장용은, 권민준, ETRI 김광주 선임연구원, 아주대 이광 교수* 아래 사진 설명 - 외과 수술 영상을 활용한 조직 내 일부 영역 추적 기술 예시
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3214
- 작성자이솔
- 작성일2023-10-25
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아주대가 ‘2024 THE 세계대학평가’에서 501-600위권대에 진입했다. 교육, 연구 우수성, 산학협력 및 글로벌 전망 측면에서 지난해 보다 좋은 점수를 기록해 순위 상승을 이끌었다. 우리 학교는 최근 발표된 ‘THE 세계 대학 순위 2024(THE World University Rankings 2024)’에서 501-600위권에 포함됐다. 국내 종합 대학 가운데에는 9번째로 높은 순위다. 지난해 아주대는 601-800위권에 랭크됐으나, 올해 100위를 점프하며 한 단계 올라섰다. THE(Times Higher Education)는 영국의 대학 평가 기관으로 QS(Quacquarelli Symonds)와 더불어 전 세계 대학을 대상으로 매년 순위를 발표하고 있다. 이번 평가에는 108개 국가, 1904개의 대학이 참여했다.아주대는 올해 대부분의 평가 항목에서 지난해 보다 좋은 점수를 기록했다. 연구 우수성과 산학협력, 교육 여건 부문의 점수 상승이 두드러졌다. 이는 대학 내 연구 성과 및 우수 기술의 더 큰 쓰임을 위해 애써온 아주대 연구진의 노력과 대학 차원의 지원이 빛을 본 결과다. 아주대는 ▲질 평가 기반의 우수 논문상 신설 ▲신임 교원을 위한 정착 연구비 확대 개편 ▲해외 학술대회 참가를 통한 우수 연구자 초빙 ▲국제·산학 공동 연구 활성화를 위한 지원 확대 등 우수 교원 확보와 연구력 강화를 위한 다각도의 노력을 이어왔다. 더불어 아주대는 대학 내에서 개발된 기술의 더 큰 쓰임과 사회에의 기여 확대를 위해 산학협력에도 적극 나서왔다. LINC 3.0 사업을 비롯한 여러 정부 지원 사업에 참여하면서 여러 기업 및 전문가들과의 교류 및 협력을 이어왔고, 기술사업화 전담 조직과 인력이 연구진에 대한 맞춤형 지원에 나섬으로써 기술사업화에 대한 인식과 저변을 확대하기 위한 노력도 꾸준히 펼쳐왔다. 뿐만 아니라 ‘파란학기제 – 아주 도전학기 프로그램’으로 대표되는 교육 혁신 노력도 이어지고 있다. ‘파란학기제’는 스스로 제안한 도전 과제를 수행하고 학점까지 받을 수 있는 제도로 아주대가 지난 2016년 도입했다. 2016년 1학기부터 2023년 1학기까지 15학기 동안 총 419개팀, 1623명의 학생들이 참여했다. 2023년 2학기에도 42개팀, 186명의 학생이 파란학기에 참여하고 있다.학교는 2019년부터는 ‘파란학기-extreme’을, 2021년부터는 ‘파란학기-MOOC’를 도입해 학생들의 도전 영역을 넓혀가고 있다. ‘파란학기-extreme’은 학생들이 사회 문제에 관심을 갖고, 직접 해결 방법을 모색해 보는 프로그램이다. ‘파란학기-MOOC’로는 글로벌 대학들이 제공하는 온라인 공개 수업 가운데 선택, 스스로 커리큘럼을 구성해 학점을 받을 수 있다. 아주대는 그 밖에도 학생들이 자기 주도적으로 참여할 수 있고, 융∙복합 역량을 강화할 수 있는 여러 교육 프로그램을 운영한다. 둘 이상의 강의에서 학습한 지식과 방법을 활용해 과제를 해결해 나가는 강의 페어링과, 9~15학점으로 구성된 마이크로 전공, 스스로 전공을 만들어 이수할 수 있는 학생 설계 전공 제도 등이 아주대가 자랑하는 교육 프로그램들이다. 이러한 프로그램들을 활용하면, 학생 본인의 관심사를 반영해 더 깊고 폭 넓은 공부를 할 수 있다. 학생 설계 전공은 올 2학기부터 본격 시행됐다.첫 학생 설계 전공 참여자로 ‘위상물리학’ 전공을 설계한 아주대 좌명현 학생(기계 22)은 “우리 학교에 개설된 수학, 물리학과의 과목 등을 활용하여 위상물리학 분야의 기초가 되는 내용으로 교육과정을 구성했다”며 “향후 위상물리학 분야를 연구하여 기계공학 분야를 비롯, 다방면으로 활용하는 연구자가 되고 싶다”라고 전했다. 위상물리학은 물리학과 수학, 기계공학을 융합한 것으로, 좌명현 학생은 앞으로 5학기에 걸쳐 직접 선택한 강의들을 수강해 나갈 예정이다. 올해 개교 50주년을 맞은 아주대는 중장기 발전계획 ‘아주비전 5.0’을 통해 ▲미래 선도형 인재 양성 ▲세계적 수준의 연구 성과 창출 ▲사회적 가치 실현 ▲글로벌 경쟁력 확보라는 목표를 세웠다. 이를 위해 아주대는 ▲뉴노멀 융합 교육을 강화하고 ▲미래가치형 연구 생태계를 조성하며 ▲산학연 상생 플랫폼 구축과 ▲글로벌 아주 고도화에 나설 계획이다. THE는 ▲교육 여건(Teaching) ▲연구 환경(Research Environment) ▲연구 우수성(Research Quality) ▲국제 전망(International Outlook) ▲산학협력(Industry) 5개 영역을 18개 세부 지표로 평가한다. 올해 평가 지표는 기존 5개 분야 13개 세부 지표에서, 5개 분야 18개 세부 지표로 개편됐고 평가 분야별 명칭에도 일부 변동이 있었다. 교육 여건(Teaching)의 경우 ▲학생 대 교수 비율 ▲교수당 기관 수입 ▲교육 평판 등의 지표로 평가하며, 연구 환경(Research Environment)은 ▲연구 평판도와 ▲교수당 연구비 및 논문의 지표로 구성되어 있다. 연구 우수성(Research Quality)은 논문의 인용 영향력과 중요도 등으로, 국제 전망(International Outlook)은 외국인 학생 및 교수 비율과 해외 공동연구 비율로 구성되어 있다. 산학협력(Industry) 부문은 교수당 산학 수입과 논문 인용 특허 수로 평가한다.‘2024 THE 세계대학평가’에서 전체 1위는 영국의 옥스퍼드대학이 차지했다. 옥스퍼드대학은 8년째 1위를 지키고 있다. 2위에는 미국 스탠퍼드대학, 3위에는 미국 MIT가 이름을 올렸다. 상위 20개 대학에는 주로 미국과 영국 대학들이 포함됐다. 아시아권 대학 가운데에는 중국 칭화대가 가장 높은 순위인 12위를 기록했고, 베이징대(14위)와 싱가포르국립대(19위)가 뒤를 이었다. # THE - World University Rankings 2024 바로가기
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3212
- 작성자이솔
- 작성일2023-10-24
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3210
- 작성자홍보실
- 작성일2023-10-23
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3208
- 작성자이솔
- 작성일2023-10-20
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3206
- 작성자조혜윤
- 작성일2023-10-20
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우리 학교 김종현 교수 공동 연구팀이 고분자의 전기 전도도를 극대화할 수 있는 새로운 개념의 혼합용매 도핑 공정을 개발했다. 이 기술을 통해 도핑된 고분자 소재는 웨어러블 전자기기나 자가발전 독립전원 등에 적용되는 차세대 전자 및 에너지 소재로 활용될 전망이다. 김종현 교수(아주대 응용화학생명공학과·대학원 분자과학기술학과, 위 사진 왼쪽) 연구팀은 새로운 고분자 소재와 혼합용매 도핑 공정을 이용해 세계 최고 수준의 고성능 열전에너지 변환 소자를 개발했다고 밝혔다. 해당 내용은 ‘공액 고분자의 전기 전도도와 열전 변환 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 도핑 효율 최적화 공정(Enhancing dopant diffusion for ultrahigh electrical conductivity and efficient thermoelectric conversion in conjugated polymers)’이라는 제목으로 에너지 분야 국제 학술지 <줄(Joule)> 10월18일 자에 게재됐다. <줄(Joule, IF:39.8, JCR 상위 0.9%)>은 생명과학 분야 저명 학술지 <셀(Cell)>을 펴내는 미국 셀 출판사(Cell press)의 저널이다. 이번 연구에는 곽상규 고려대 교수(화공생명공학과), 김봉기 건국대 교수(화학공학부), 최현호 경상국립대 교수(나노·신소재공학부 고분자공학전공) 연구팀이 함께 참여했다. 아주대 윤상은 학생(분자과학기술학과 석박사 통합과정, 위 사진 오른쪽), 건국대 강영권 박사(화학공학부), 경상국립대 임재민 학생(나노신소재융합공학과 박사과정), 울산과학기술원 이지윤 박사(에너지화학공학과)는 공동 제1저자로 참여했다. 아주대 연구팀에서는 도핑 공정 개발을 맡아 진행했고 건국대, 경상국립대, 고려대 연구팀에서는 각각 ▲소재 합성 ▲전기적 분석 ▲시뮬레이션 연구를 담당했다. 아주대 서형탁 교수(첨단신소재공학과), 서울대 강기훈 교수(재료공학부), 한국외대 김태경 교수(전자물리학과) 연구팀도 함께 참여했다. 광에너지를 전기에너지로 변환하는 태양전지는 오랜 시간의 연구로 상용화되어 있다. 최근에는 더 나아가 일상 속 버려지는 열에너지를 전기에너지로 변환해 스마트폰과 사물 인터넷 등에 활용하는 열-전 에너지 변환 기술에 관심이 집중되고 있다. 일례로 사람의 몸에서 나오는 열에너지를 전기에너지로 활용하기 위해, 입고 다니는 옷에 도핑된 소재를 접목하면 별다른 장치 없이도 이동 중에 스마트폰을 비롯한 전자기기의 충전이 가능하다. 인체나 옷에 붙여서 활용할 수 있는 유연하고 신축성 있는 웨어러블 기기에도 적용될 수 있다. 그러나 기존에 활용되고 있는 무기물 열-전 에너지 변환 소재의 경우 에너지 변환 효율은 높지만, 소재의 독성과 딱딱한 물성 그리고 공정의 복잡성 등으로 인해 응용 분야가 제한적이라는 한계를 보여왔다. 이에 고분자를 비롯한 유기물을 이용한 유기 열전 소재와 소자 개발을 위해 많은 연구자들이 노력하고 있다. 특히 최근에는 열에너지를 전기에너지로 변환시킬 수 있는 ‘열-전 에너지 변환 소재’로써 공액 고분자에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 공액 고분자는 전기가 흐를 수 있는 고분자 소재로, 기존의 무기물 반도체 및 금속 전극 등을 대체할 차세대 핵심 소재로 주목받고 있다. 반도체 성질을 가지고 있을 뿐 아니라 용액공정이 가능해 공정 비용의 절감이 가능하고, 높은 유연성과 신축성을 가지고 있어서다. 그러나 낮은 전기 전도도와 에너지 변환 효율 문제, 취약한 안전성 등의 문제로 상용화에 어려움을 겪어 왔다. 공액 고분자를 활용하여 열 에너지를 전기 에너지로 변환하기 위해서는 분자 도핑을 이용해 고분자의 전기 전도도를 높여야 한다. 그러나 역설적으로 전기 전도도의 증가는 열전 변환 성능의 주요 지표인 제벡계수를 떨어뜨리게 된다. 반대로 전기 전도도를 상대적으로 낮추면, 열-전 변환 출력 성능의 지표인 파워 팩터가 감소하게 된다. 이처럼 상충되는 물성에 의한 생산출력의 제한 그리고 대기 불안정성 등의 문제가 유기 열전 소자의 고성능화를 어렵게 하는 요소다. 이에 공동 연구팀은 고분자 소재 및 도핑 공정을 동시에 개발하는 데에서 문제 해결의 실마리를 찾아 여러 한계를 동시에 극복할 수 있는 방안을 찾고자 했다. 초고성능 유기 열전 소자의 개발을 위해 공정 개발과 소재 합성, 분석과 시뮬레이션 분야의 전문가들이 머리를 맞대어 4년여 연구에 몰두해 온 것. 기존의 열전 변환 성능 향상과 관련한 연구들은 소재와 도핑 공정을 각각 독립적으로 연구해 왔다. 분자 도핑은 도판트 분자가 고분자 박막 내부로 침투하면서 이뤄지는데, 공동 연구팀은 도판트가 효과적으로 침투할 수 있는 공액 고분자를 설계 및 합성했다. 연구팀은 침투된 도판트를 공액 고분자 주사슬 근처로 유도, 사슬의 결정성을 증진 시킬 수 있는 새로운 혼합용매 도핑 공정 역시 개발했다. 공동 연구팀은 새로운 도핑 기술을 고분자에 적용하여 세계 최고 수준의 전기 전도도(>2100 S/cm)와 열-전 변환 파워팩터(>260 uW/mK2)를 동시에 구현하는 데 성공했다. 이는 기존의 단독 용매 기반 도핑 공정으로 처리된 고분자의 전기 전도도와 파워팩터 대비 각각 4배, 5배 증가한 수치다. 또 해당 기술로 도핑된 고분자는 1000시간 이상의 획기적인 대기 안정성을 보여, 내구성 또한 우수하다.연구팀은 또한 이번에 발견한 혼합 용매 도핑 공정을 이미 개발되었거나 상용화된 p형과 n형 공액 고분자들에 적용, 전기 전도도와 열-전 변환 성능이 획기적으로 향상됨을 확인했다. 더불어 새로운 공정이 이미 상용화된 p형과 n형 도판트에서도 모두 작동함을 확인했다.김종현 교수는 “우리 몸의 체온과 공장의 여러 공정 및 자동차 엔진에서 발생하는 열 등 열-전 변환 소자가 활용할 수 있는 열원의 범위는 매우 다양하다”며 “이러한 열원을 활용하면 크고 작은 전기 에너지를 얻을 수 있다”라고 설명했다.김 교수는 이어 “이번에 개발한 혼합 용매 도핑 공정은 방법이 매우 간단하면서도 고분자의 전기 전도도와 열전 에너지 변환 출력, 안정성 등을 동시에 최적화할 수 있는 혁신적 기술”이라며 “이미 상용화된 다양한 p형 및 n형 고분자들과 도판트들에 대해서도 범용성을 가짐을 검증했기에, 웨어러블 기기의 전극 소재 등 고출력 유기 열전 소자의 개발에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구에서 개발한 혼합 용매 도핑 공정 기술이 모식도(위)와 해당 기술로 도핑된 공액 고분자 소재의 우수한 전기 전도도 및 열-전 변환 특성을 보여주는 데이터(아래)
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3204
- 작성자이솔
- 작성일2023-10-20
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우리 학교 대학일자리플러스센터와 LINC3.0사업단이 주최한 ‘2023 아주 히든 챔피언 학생 발굴단 선정기업 발표회'가 지난 5일 다산관 강당에서 열렸다.'아주 히든챔피언 학생 발굴단'은 대기업 중심의 취업 준비 한계를 극복하고자 우리 학교 학생들이 직접 '히든챔피언' 기업을 찾아 소개하는 프로젝트다. 이 프로젝트에 참가한 학생들은 지난 2014년부터 구직자와 기업의 일자리 미스매치 문제를 풀어내고 있다.올해 히든챔피언 발굴단에 참여한 ‘아주 히든챔피언 발굴단’ 10기 학생들은 총 58명이다. 참여 학생들은 지난 7월부터 ▲기업 분석 및 비즈니스 매너 ▲프레젠테이션 컨설팅 등을 통해 기업 발굴을 위한 기초 능력을 교육 받았다. 이를 바탕으로 관심 산업군에서 기술 경쟁력과 성장 가능성을 갖춘 유망 기업을 찾아 기업 현장 방문과 CEO∙실무자 인터뷰 등을 진행, 우수 기업 46개를 발굴했다.행사에서는 ▲기업 선정 이유 ▲기업의 주요 제품 및 서비스 ▲기술 및 산업 경쟁력·성장가능성 ▲채용 정보와 현직자 인터뷰를 통해 확인한 채용 팁 등 학생들이 직접 선별한 12개의 히든챔피언 기업에 대해 발표했다. 학생들의 발표를 토대로, 학교는 대상 1팀, 최우수상 2팀, 우수상 2팀을 시상했다. 우리 학교 산학 협력 교수로 구성된 평가위원단의 평가와 현장 관객 투표를 통해 최종 수상팀을 가렸다. 대상은 자율주행시대의 필수 보안솔루션을 제공하는 아우토크립트㈜를 소개한 5조 오순도순(산업공학과 박재연, 전민준, 정재민, 윤정현, 안유빈)이 수상했다. 대상팀은 부상으로 상금 150만원을 받았다.대상을 수상한 박재연 학생은 “직접 기업을 방문하고 재직자와 인터뷰하며, 중소기업의 존재가치를 깨닫고, 성장 가능성을 확인할 수 있었다"며 "특히 관심 분야였던 자율주행 산업에 대한 깊이있는 이해와 더불어 필요한 직무역량을 파악한 것이 앞으로의 진로 설정에 많은 도움이 될 것 같다"라고 말했다. 발표회에는 참여 기업 관계자들도 함께하여 학생들을 격려하고 우리 대학 대학일자리플러스센터와 향후 채용 및 인재 추천에 관한 지속적인 협력을 약속했다. 아주대 대학일자리플러스센터는 발굴된 기업들과 학생들을 연결할 수 있도록 채용박람회 개최, 현장실습 연계 등의 노력을 이어갈 예정이다. <2023 아주 히든챔피언 학생 발굴단 선정 기업>▲세이지리서치(품질검사 솔루션) ▲피앤피시큐어(IT보안 솔루션) ▲루닛(암진단 영상 판독 솔루션) ▲아우토크립트(자율주행자동차 보안) ▲바이오노트(진단키트 개발) ▲대주전자재료(배터리 소재) ▲쓰리빅스(바이오 빅데이터) ▲한국오츠카제약(의약품, 헬스케어) ▲스튜디오미르(에니메이션 제작) ▲아이브릭스(AI기반 언어처리) ▲에프에스티(반도체 장비) ▲헥토파이낸셜(간편 현금결제)이다.
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- 작성일2023-10-19
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우리 학교 연구진이 프랑스 파리에서 열린 컴퓨터 비전∙딥러닝 분야 국제 학술대회에서 연구 성과를 발표하고 글로벌 전문가들과 최신 연구 동향에 대한 견해를 나눴다. 'IEEE/CVF 국제컴퓨터비전학술대회(IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, ICCV)' 학회는 지난 2일부터 6일까지 프랑스 파리에서 열렸다. 컴퓨터 비전과 딥러닝 분야 최우수 학술대회(CVPR/ICCV/ECCV) 중 하나인 'ICCV'에는 올해 총 8088여편의 논문이 제출됐고, 그 중 2115편(26.15%)이 채택됐다. 우리 학교 대학원 인공지능학과 황원준 교수 연구팀은 딥러닝 알고리즘 경량화를 위한 지식 증류 원천 기술을 제안했다. 황 교수 연구팀은 딥러닝 알고리즘 경량화를 위한 복수 선생 네트워크 기반의 지식 증류 기법의 새로운 방법론을 제안하여 성능 감소를 막으면서 경량화를 수행할 수 있는 새로운 원천 기술을 발표했다. 해당 논문의 제목은 "온라인 역할 변경을 통한 그룹 기반 지식 증류 기법 연구(ORC: Network Group-based Knowledge Distillation using Online Role Change)"이다. 논문에는 우리 학교 황원준 교수(인공지능학과)와 최준용 연구원, 조현 박사, 정석화 연구원이 참여했다. 기존 지식 증류 방식의 한계를 벗어나기 위해 복수 선생 네트워크를 구성하여 학생 네트워크에게 중요 지식을 전달할 수 있었으나 복수 선생 네트워크에 잘못된 지식이 존재할 경우 학생 네트워크의 학습에 방해가 될 수 있다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해서 학습 중 실시간으로 선생 네트워크 그룹에서 학습에 방해가 되는 네트워크는 학생 네트워크 그룹으로 강등 시키고 학생 네트워크 중에 우수한 네트워크는 승진 시키는 'Online Role Change(ORC)' 기법을 제안했다. 연구팀은 ORC 기반의 지식 증류 기법을 활용하여 딥러닝 네트워크 경량화시 성능 열화를 극복했고 ImageNet DB를 이용한 경량화 실험에서 기존 방법론에 비해서 좋은 성능 우위를 달성할 수 있었다. 연구팀이 제안한 경량화 기법은 최근 좋은 성능을 보여주고 있는 딥러닝 기반 알고리즘을 경량화하여 다양한 실시간 응용처에 적용할 수 있기 때문에 딥러닝 기술의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구는 아주대 인공지능융합혁실대학원 사업, 클라우드 기반 자율주행 AI학습 SW 개발 사업, 중견연구자지원 사업의 지원을 받아 수행됐다. 한편, 이번 학술대회의 일환으로 진행된 'ICCV CVAMD 2023' 워크숍에서는 아주대 유종빈 교수 연구팀이 총 23개 팀 중에 4위를 기록해 입상했다.유종빈 교수 연구팀의 논문은 '다중 레이블 Long-tailed 데이터 학습을 위한 강력한 비대칭 손실함수(Robust Asymmetric Loss for Multi-Label Long-Tailed Learning)'로, 학습데이터의 클래스가 불균형한 환경에서도 잘 동작하는 학습 기법인 'obust Asymmetric Loss(RAL)'의 내용을 담고있다. 연구팀은 박원기(소프트웨어학과), 석사과정 박인혁(인공지능학과), 석박통합과정 김성은(인공지능학과), 유종빈 교수(소프트웨어학과)로 구성됐다.논문에서는 다중 레이블과 Long-tailed 분포를 가지는 의료이미지 학습데이터에서도 인공지능이 강인하게 학습될 수 있는 손실함수를 제안했다. 의료이미지는 질병에 따라 학습데이터의 분포가 상이한 문제가 있어 희귀질환의 경우 데이터가 매우 부족하기 때문에 희귀질환을 잘 인식하는 인공지능을 학습하는 것이 매우 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 다양한 하이퍼파라미터 설정에 강인한 비대칭 손실함수를 제안했다.이번 연구는 질병 별로 학습데이터가 불균형한 의료 인공지능분야에서 널리 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.#위 사진 설명 : 우리 학교 인공지능학과 황원준 교수, 최준용 연구원, 조현 박사, 정석화 연구원#대표사진 출처_ ICCV2023 (thecvf.com)왼쪽부터 석사과정 박인혁 학생, 소프트웨어학과 유종빈 교수, 소프트웨어학과 박원기 학생
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- 작성일2023-10-19
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