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김수민 원우, 2025 포브스코리아 30세 미만 30인 선정

지능형 정밀헬스케어 연구단 김수민 박사과정생이 2025 포브스코리아 30세 미만 30인에 선정되었다.
- 작성일 2025-03-31
- 조회수 556
송승욱 교수 연구팀, 정보저장 효율 5배 상승… 차세대 메모리 성능 혁신

송승욱 교수 연구팀, 정보저장 효율 5배 상승… 차세대 메모리 성능 혁신 - 강유전체 메모리 트랜지스터 전류 밀도·이동도 획기적 향상 - 인공지능·고속 연산·반도체/양자 기술 혁신 기대… ACS Nano 논문 게재 ▲ 송승욱 에너지과학과 교수 고성능 연산과 AI 반도체 시장이 커지면서, 전력 효율이 좋은 비휘발성 메모리 소자에 대한 요구가 증가하고 있다. 또한, 현존 실리콘 반도체의 물리적 한계를 극복하기 위해 매우 얇은 2차원(2D) 반도체 소재가 차세대 소재로 주목받고 있다. 그러나 2차원 반도체 소재를 기반으로 한 차세대 강유전체 비휘발성 메모리*는 소재 표면의 결함에 의하여 정보 저장 효율이 쉽게 저하된다는 문제가 있다. * 강유전체 비휘발성 메모리 반도체: 강유전체(Ferroelectric) 물질의 자발적인 전기 분극을 이용하여 데이터 저장 및 처리 기능을 수행하는 소자. ▲ [그림1] MoS2/AlScN 강유전체 전계 효과 트랜지스터(FeFET)의 구조 및 실험 결과. MoS2/AlScN FeFET의 구조 모식도와 Ti 전극과 In 전극 사용 시의 전압-전류 특성 비교 그래프(Id-Vg) (위). 접촉 저항(Rc) 및 온 상태 전류(Ion), On/Off 비율 비교 그래프 (아래 좌측). 다중 전도 상태(Multilevel Conductance) 구현 실험 결과 (아래 우측). 에너지과학과 송승욱 교수 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 새로운 강유전체 게이팅** 물질 및 전극 물질을 적용함으로써, 깨끗한 반도체 표면을 통해 전하 이동이 원활하게 이루어지도록 개선하였다. 기존보다 훨씬 적은 전력으로도 소자가 작동할 수 있도록 설계해 초저전력, 고성능 2차원 강유전체 메모리 트랜지스터를 개발하는 데 성공했다. 이 연구는 초저전력 컴퓨팅, 인공지능(AI), 차세대 메모리 소자 개발에 새로운 가능성을 제시하며, 기존 반도체 기술이 가진 한계를 극복하는 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다. ** 강유전체 게이팅 (Ferroelectric Gating): 강유전체(Ferroelectric) 물질을 절연체로 활용하므로써 채널의 전하 밀도를 비휘발적으로 조절하는 기술. 송승욱 교수는 “이번 연구를 통해 2D 반도체 기반 강유전체 트랜지스터의 성능 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “특히 낮은 접촉 저항과 높은 캐리어 밀도를 동시에 확보함으로써 차세대 저전력 전자 소자로서의 가능성을 크게 확장했다”고 말했다. 또한 그는 “다양한 양자 특성 제어 현상을 적용할 수 있음을 밝히기 위한 추가 연구가 필요하다”고 덧붙였다. 이번 연구는 미국 펜실베이니아 대학교(University of Pennsylvania) 딥 자리왈라(Deep Jariwala), 미국 펜실베이니아 주립대학교(Pennsylvania State University) 조안 레드윙(Joan M. Redwing), 성균관대학교 (현 연세대학교) 강주훈 교수 연구팀 등의 공동 연구로 진행되었으며, 세계적 학술지 ACS 나노(ACS Nano)에 게재되었다. ※ 논문명: High Current and Carrier Densities in 2D MoS2/AlScN Field-Effect Transistors via Ferroelectric Gating and Ohmic Contacts ※ 저널: ACS Nano (Impact factor: 15.8) ※ 논문링크: https://doi.org/10.1021/acsnano.4c17301
- 작성일 2025-03-18
- 조회수 643
정재기 교수 연구팀, 고성능 페로브스카이트 광전소자 구현을 위한 전기장 제어 신규 소재 기술 개발

정재기 교수 연구팀, 고성능 페로브스카이트 광전소자 구현을 위한 전기장 제어 신규 소재 기술 개발 - 신규 암모늄 염 도입 및 복합 부동태화 방식으로 전기장 영역 3배 확장 - 태양전지 효율 25.16% 달성, 고온고습 환경에서도 우수한 안정성 확보 ▲(왼쪽부터) 성균관대 정재기 교수, 부산대 김학범 박사 우리 대학 에너지과학과 정재기 교수 연구팀과 부산대학교 화학교육과 김학범 박사가 페로브스카이트 태양전지의 효율과 안정성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 신규 소재 기술을 개발했다고 발표했다. ▲그림. 연구요약 a. 신규 암모늄 염 분자의 정전기 포텐셜 분포와 쌍극자 모멘트 (빨간색 화살표는 쌍극자 방향), b. 소자내의 전기장의 세기와 방향, c. 단일 및 복합 부동태화의 전기장 분포 d. 태양전지 공인인증효율 페로브스카이트* 태양전지는 높은 효율과 우수한 안정성을 동시에 확보하는 것이 중요한 과제로 남아 있었다. 정재기 교수 연구팀은 카바졸(carbazole) 유도체** 기반의 신규 암모늄 염(CzCl-EAI)***을 도입하여, 기존 페로브스카이트 태양전지 대비 전기장 분포 영역을 약 3배 확장시키는 데 성공했다. 이 확장된 전기장 영역은 전하(전자와 정공)의 분리 및 추출 효율을 높여, 전자-정공 재결합 손실을 최소화하고 전하 수집 효율을 크게 향상시키는 역할을 한다. * 페로브스카이트: 빛을 흡수하여 전기를 생산하는 광활성 물질로, 뛰어난 광전 특성과 저렴한 제조 비용으로 차세대 태양전지 소재로 주목받고 있음. ** 카바졸(carbazole) 유도체: 질소를 포함하는 방향족 유기화합물인 카바졸을 기반으로 화학적 변형을 통해 전자적, 화학적 특성을 조절한 유기 화합물. *** 암모늄 염(CzCl-EAI): 카바졸 기반의 암모늄 염 소재로 염소 원자가 도입되어 향상된 분자내 전하 이동 특성을 가짐. 연구팀은 신규 암모늄 염과 1,3-diaminopropane dihydroiodide (PDAI2*)의 복합 부동태화 방식을 통해 기존보다 3배 확장된 전기장 영역을 성공적으로 구현했으며, 그 결과 페로브스카이트 태양전지의 전력 변환 효율은 최대 25.16%(인증효율: 24.35%)에 도달했다. 또한, 이 태양전지는 습도 50~60%의 대기 중에서 500시간 연속 광 조사 후에도 초기 성능의 80%를 유지했으며, 85℃ 고온 조건에서 1100시간 후에도 초기 효율의 91% 이상을 유지하는 우수한 안정성을 보였다. * PDAI2: 페로브스카이트 태양전지의 부동태화 소재로 사용되는 이중 암모늄 염으로, 태양전지 내부의 전기장을 형성하여 전하 추출을 돕고 표면의 결함을 감소시켜 효율과 안정성을 향상시키는 역할. 정재기 교수는 “이번 연구는 태양전지의 성능과 안정성을 동시에 향상시키는 전기장 제어 및 화학적 부동태화 기술의 설계 및 응용에 중요한 방향성을 제시할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 부산대 김학범 박사는 “염소 원자가 카바졸 구조에서 전자를 끌어당겨 전자 결핍(Electron-deficient) 상태를 형성하고, 광활성층 표면의 전자 분포 및 에너지 준위를 변화시켜 전하 추출을 높인 것”이라고 설명했다. 이번 연구성과물은 2024년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행된 기초연구사업으로, 2월 26일 국제 학술지인 Journal of the American Chemical Society에 온라인 게재되었다. ※ 논문명: Dipolar Carbazole Ammonium for Broadened Electric Field Distribution in High-Performance Perovskite Solar Cells ※ 저널: Journal of the American Chemical Society ※ DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.4c18074
- 작성일 2025-03-11
- 조회수 642
2024 SKKU Fellowship 교수 10명 선정

2024 SKKU Fellowship 교수 10명 선정 우리 대학은 '2024 SKKU-Fellowship' 교수로 사회과학대학 김민우 교수, 경영대학 서아영 교수, 정보통신대학 손동희 교수, 정보통신대학 최재혁 교수, 소프트웨어융합대학 김형식 교수, 약학대학 신주영 교수, 생명공학대학 조재열 교수, 의과대학 이세훈 교수, 성균융합원 김영민 교수, 삼성융합의과학원 원홍희 교수를 선정했다. SKKU-Fellowship 제도는 우리대학이 2004년부터 수여하는 최고의 영예로, 학문 분야별 연구력수준 또는 산학협력 성과가 세계적 표준에 안착하였거나 접근 가능성이 높은 최우수 교수를 선정하여 파격적인 연구지원과 명예를 부여하는 제도이다. 2024 SKKU-Fellowship은 “ 인류와 미래사회를 위한 담대한 도전 Inspiring Future, Grand Challenge” 라는 23~24학년도 대학운영방침에 기반하여 각 교수님들의 우수성과 폭을 확대하여 저명 국제컨퍼런스, 최상위 저널과 논문, 산학협력 생태계 부문에서 대상자를 선정하였다. 시상식은 작년 2월 19일(수)에 진행되었던 전체교수회의에서 실시되었다. 이번 2024 SKKU Fellowship은 후보자 선정을 자문할 Fellowship Advisory Board가 공식 구성되어서 후보자를 추천하였고, Fellowship Advisory Board 위원인 구자춘 산학협력단장이 수상자 10명을 직접 발표하였다. ▲ (좌측 상단부터) 김민우 교수, 서아영 교수, 손동희 교수, 최재혁 교수, 김형식 교수, 신주영 교수, 조재열 교수, 김영민 교수 수상자들을 대표하여 사회과학대학 김민우 교수와 성균융합원 김영민 교수가 수상소감을 밝혔으며, 향후에도 우리대학은 최우수 교수들의 다양한 우수성과의 가치를 발굴하면서 인류사회에 공헌하는 초일류 대학이 될 수 있도록 나아갈 예정이다.
- 작성일 2025-03-04
- 조회수 669
에너지과학과 명창우 교수 공동연구팀, 새로운 들뜬 상태 분자동역학 시뮬레이션 방법론 개발

에너지과학과 명창우 교수 공동연구팀, 새로운 들뜬 상태 분자동역학 시뮬레이션 방법론 개발 - 위상 불변 머신러닝 기반 들뜬 상태 분자동역학 시뮬레이션 기법 개발 ▲ (왼쪽부터) 성균관대 명창우 교수·유수행 연구교수·박태현 연구원, 울산과학기술원(UNIST) 문성욱 연구원·민승규 교수 에너지과학과 명창우 교수 연구팀과 울산과학기술원(UNIST) 화학과 민승규 교수 연구팀은 머신러닝*을 활용한 새로운 들뜬 상태 분자 동역학*(Excited-State Molecular Dynamics, ESMD) 기법을 개발했다. 연구팀은 이 기법을 통해 원뿔형 교차*(conical intersection, CI) 영역에서의 특이점을 안정적으로 다룰 수 있음을 입증했다. * 머신러닝: 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 스스로 데이터를 학습하여 패턴을 찾고 예측하는 기술 * 들뜬 상태 분자 동역학: 분자가 에너지를 흡수하여 들뜬 상태가 되었을 때, 시간에 따라 어떻게 움직이는지 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 분석하는 방법 * 원뿔형 교차: 분자 내에서 두 개의 전자 상태가 에너지가 같아지는 지점으로, 분자 반응에서 중요한 역할을 함 ▲ 머신러닝을 활용한 들뜬 상태 분자동역학에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 위상 불변항을 도입한 새로운 시뮬레이션 방식 기존의 머신러닝 포텐셜*은 원뿔형 교차 근처에서 발생하는 불연속성* 문제로 인해 안정적인 들뜬 상태 동역학 예측이 어렵다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 새로운 위상 불변 항*을 기반으로 한 새로운 형태의 머신러닝 들뜬 상태 동역학 방법론을 제안했다. 이를 통해 학습된 머신러닝 포텐셜은 위상 의존성을 제거하면서도 원뿔형 교차에서의 불연속성을 방지하여 보다 정확한 시뮬레이션을 가능하게 한다. * 머신러닝 포텐셜: 원자 및 분자들의 상호작용을 예측하는 모델로, 머신러닝을 통해 학습됨. * 불연속성: 함숫값이 특정 지점에서 갑자기 변하는 현상 * 위상 불변 항: 분자의 특정 성질(위상)이 변해도 값은 변하지 않는 항 연구팀이 이 새로운 기법을 PSB3(penta-2,4-dieniminium cation) 분자에 적용한 결과, 기존의 제1원리* 수준의 시뮬레이션과 높은 일치도를 보였다. 향후 이 기법을 확장하면 다양한 원소와 여러 들뜬 상태를 포함하는 범용 들뜬 상태 머신러닝 포텐셜을 개발하고, 새로운 분자 설계에 통합함으로써 더욱 복잡하고 도전적인 문제를 해결하는 데 활용할 수 있을 것으로 전망된다. * 제1원리: 실험적인 데이터 없이 양자역학의 기본 원리만을 사용하여 계산하는 방법 우리 대학 명창우 교수는 “이번 연구는 들뜬 상태 동역학을 학습하는 기존 제1원리 머신러닝 포텐셜의 한계를 극복할 수 있는 이론적 단서를 제시했다”고 밝혔다. 이어 “향후 제1원리 수준의 높은 정확도를 갖춘 들뜬 상태 범용 머신러닝 포텐셜이 활용된다면, 학계와 산업계에서 기존에 다루기 어려웠던 대규모 원자 시뮬레이션을 정밀하게 수행할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단(NRF), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 기초과학연구원(IBS), 정보통신산업진흥원(NIPA)의 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 지난 2월 4일 국제 학술지 Journal of Chemical Theory and Computation (JCTC)에 보조표지와 함께 게재되었다. ▲ 민승규 교수와 명창우 교수 공동연구팀의 이번 성과가 Journal of Chemical Theory and Computation supplementary cover로 선정되었다. ※ 논문명: Machine Learning Nonadiabatic Dynamics: Eliminating Phase Freedom of Nonadiabatic Couplings with the State-Interaction State-Averaged Spin-Restricted Ensemble-Referenced Kohn–Sham Approach ※ 학술지: Journal of Chemical Theory and Computation (JCTC) (IF: 5.7, JCR: 11.2%) ※ 논문 링크: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jctc.4c01475
- 작성일 2025-03-04
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김태형 교수 연구팀, 줄기세포의 공간 특이적 다중 자동분화 플랫폼 FANTA 개발

김태형 교수 연구팀, 줄기세포의 공간 특이적 다중 자동분화 플랫폼 FANTA 개발 - 다공성 나노입자 코팅 기술을 통한 줄기세포 정밀 제어의 혁신적인 시스템 제공 - 장기칩 (Organ-on-a-chip) 연구 및 다양한 오가노이드 분화 적용 가능 ▲(왼쪽부터) 김태형 교수, 조연우 박사과정 학생, 강민지 연구원 글로벌바이오메디컬공학과 김태형 교수 연구팀은 단일 플랫폼에서 공간 특이적으로 줄기세포의 다중 자동 분화를 정밀하게 제어할 수 있는 FANTA(Functionally Aligned Nanoparticle-Trapped Nanopattern Arrays) 플랫폼을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 복잡한 오가노이드 및 장기 칩 연구를 위한 혁신적인 도구로 주목받고 있다. 최근 다양한 오가노이드 및 장기 칩이 개발되면서, 여러 종류의 세포가 공간 특이적으로 배열되어 조직을 형성하지만, 기존 배양 시스템에서는 모든 세포가 동일한 환경에 노출되어 다중 분화를 정밀하게 제어하기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 3종의 뼈 분화 유도 인자를 21일 이상 서방출할 수 있는 다공성 MOF(metal-organic frameworks) 나노입자를 서로 다른 나노 구조로 설계된 단일 나노어레이 플랫폼에 선택적으로 코팅했다. ▲[그림1] 다공성 MOF 나노입자-나노패턴 기반 줄기세포의 공간 특이적 다중 자동분화 플랫폼 FANTA의 개요도 이를 통해 추가적인 유도 인자 없이 일반 성장 배지만으로도 뼈 분화가 유도되었으며, 기존 프로토콜 대비 분화 및 성숙도가 60배 이상 증가했다. 또한, FANTA 플랫폼에서 지방 분화 배지를 처리한 결과, 나노입자가 코팅된 영역에서는 뼈세포가, 코팅되지 않은 영역에서는 지방세포가 98% 이상의 선택도로 공간 특이적으로 동시 생성되었으며, 이를 통해 뼈 속질 경계면을 성공적으로 모사할 수 있었다. ▲[그림2] FANTA 플랫폼의 공간 특이적 다중 자동 분화 (뼈, 지방) 및 뼈 속질 경계면 모사 결과 연구팀은 나노패터닝과 나노입자 코팅 기술을 활용해 해상도를 정밀하게 조절할 수 있음을 입증하며, 보다 복잡한 줄기세포의 공간 특이적 다중 분화 제어가 필요한 오가노이드 및 장기 칩 개발에도 적용 가능성을 제시했다. 김태형 교수는 “FANTA 플랫폼은 성체 줄기세포뿐만 아니라 만능 줄기세포의 다양한 분화에도 적용될 수 있으며, 오가노이드 및 어셈블로이드와 같은 복잡한 3차원 세포 구조체의 자동 분화에도 응용될 것”이라고 밝혔다. 본 연구 결과는 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, Impact Factor = 14.7, JCR Ranking 상위 5.56%)에 2월 6일 게재되었으며, 한국연구재단 나노 및 소재기술 개발 사업, 기초연구실 사업, 한국보건산업진흥원의 한국형 ARPA-H 프로젝트 지원을 받아 수행되었다. ※ 논문명: Spatially controlled multicellular differentiation of stem cells using triple factor-releasing metal–organic framework-coated nanoline arrays ※ 학술지: Nature Communications (IF: 14.7) ※ 논문 링크: https://doi.org/10.1038/s41467-025-56373-0
- 작성일 2025-02-13
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에너지과학과 최경민 교수 공동연구팀, 70GHz 동작 초고속 스핀 소자 개발

에너지과학과 최경민 교수 공동연구팀, 70GHz 동작 초고속 스핀 소자 개발 - 반강자성체 물질 기반 스핀-토크 동작 구현 - 70 GHz 공명 주파수에 기반한 초고속 동작 구현 ▲(왼쪽부터) 성균관대 최경민 교수, 카이스트 이경진 교수 우리 대학 에너지과학과 최경민 교수 연구팀은 카이스트 이경진 교수 연구팀과 협력하여 반강자성체 물질에 기반한 70GHz 초고속 스핀 소자를 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 초고속 동작 자기메모리 개발을 위한 핵심 원리로 주목받고 있다. 자기메모리 (MRAM)의 0과 1의 정보는 자성체의 자화 방향으로 결정되며, 이 자화 방향을 전기적으로 제어하기 위하여 스핀-토크 (spin-torque) 원리가 이용된다. 스핀-토크는 전자의 스핀이 강자성체로 주입되면 스핀이 강자성체의 자화에 흡수되는 현상으로써, 물질 내부의 각운동량 이동에 관한 원리이다. ▲[그림1] 자기메모리 (MRAM)의 스핀-토크 (spin-torque) 에 의한 동작 개념도 자성체에서는 물질의 낮은 공명주파수로 인하여 스핀 토크에 의한 동작 속도가 1 GHz 수준으로 제한된다. 본 연구진은 공명주파수가 높은 반강자성체 물질인 Mn3Sn을 이용하여 기존 자기메모리 속도 한계를 뛰어넘는 70GHz 속도로 동작하는 스핀-토크 소자를 구현하였다. ▲[그림2] 70 GHz 수준의 초고속 동작 구현 이 연구는 원자 구조가 회전하는 형태인 카이럴 반강자성체에서 스핀이 어떻게 흡수되는 지를 밝혔다. 특히, 기존의 강자성체에 비하여 스핀을 흡수하는 거리인 스핀-결맞음 길이(spin coherence length)가 매우 긴 것을 보여주었다. 이처럼 긴 스핀 결맞음 길이는 스핀 토크 효율을 높이는 효과를 가져온다. ▲[그림3] 카이럴 반가성체 내부에서 스핀-토크 원리 분석 최경민 교수는 “이 연구는 스핀 전류와 반강자성체 사이의 스핀-토크 현상에 관한 구체적인 원리를 제공하여 70GHz 수준의 고속 메모리 개발을 가능케 하는 발견”이라고 설명했다. 본 연구 결과는 세계적인 국제학술지인 네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)에 2월 3일 게재되었다. 본 연구는 한국연구재단 중견연구자 지원사업 및 선도연구센터사업 등을 통하여 수행되었다. ※ 논문명: Spin-torque-driven gigahertz magnetization dynamics in the non-collinear antiferromagnet Mn3Sn ※ 학술지: Nature Nanotechnology (IF: 38.1) ※ 논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41565-025-01859-7
- 작성일 2025-02-12
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성균융합원-인공지능융합원, 2025 동계 비전공교원대상 인공지능(AI) 특강 개최

성균융합원-인공지능융합원, 2025 동계 비전공교원대상 인공지능(AI) 특강 개최 성균융합원과 인공지능융합원은 4단계 BK21 교육연구단 참여 교원 등 대학 인공지능 분야 비전공 교원의 데이터 및 AI 융합 연구와 교육 활성화를 위해 제7회 동계 인공지능(AI) 특강을 개최한다. 이번 특강은 1월 13일(월)부터 1월 21일(화)까지 총 6일간 진행되며, 자연과학캠퍼스 화학관, N센터 강의실 및 Zoom을 통해 이루어진다. 김광수 인공지능융합원장은 “AI 특강은 약 5년간 소프트웨어학과 9명의 교수가 참여해 AI 기본 및 응용 개념 강의와 간단한 실습을 제공해왔으며, 약 500여 명 이상의 교원이 참여했다. 지난 여름학기부터는 실습 수업을 추가해 연구에 직접 활용할 수 있는 내용에 초점을 맞췄다”고 밝혔다. 이번 특강은 슈퍼컴퓨팅센터 서버를 활용한 기계학습 및 딥러닝 실습(김광수 교수)과 ChatGPT API를 활용한 자연어 처리 실습(박진영 교수)으로 구성되어 비전공자도 쉽게 AI 도구를 활용해 데이터를 다루고 AI 모델을 적용할 수 있는 기회를 제공한다. 또한, AI 기술의 확산에 따라 개인정보 보호와 데이터 프라이버시(최영진 교수), AI 신뢰성 확보 및 기술적 대응 방안(송경희 교수) 등 중요한 주제를 다루는 강의도 진행된다. 이를 통해 참가자들은 AI 관련 규제 동향과 법규에 대해 깊이 있는 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 이번 특강에는 교수와 대학원생이 함께 참여해 협력과 소통을 증진시키는 한편, 학습과 연구 중심의 융합 문화를 조성하는 데에도 기여할 예정이다. 권영욱 (자)부총장(겸 성균융합원장)은 환영 인사를 통해 “우리 대학은 여러 학문 분야 간 융합을 촉진하기 위해 다년간 AI 특강과 연구 협력을 통해 AI 기술을 교육과 연구에 적극적으로 반영하려 노력해왔다. AI가 중요한 화두가 되고 있는 지금, 이 자리에 참여한 교수와 대학원생들은 새로운 길을 열어가는 개척자로서 용기와 도전이 돋보인다”고 말했다. 본 AI 특강은 4단계 BK21 대학원혁신지원사업에서 지원했으며, 강의 녹화 편집본은 아이캠퍼스에 업로드된다.
- 작성일 2025-01-16
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성균융합원, 2024학년도 2학기 융합연구학점제(URPⅢ형) 성과보고회 성료

2024학년도 2학기 융합연구학점제(URPⅢ형) 성과보고회 성료 - 담대한 도전의 시작점, 스스로 묻고 함께 답하기 성균융합원은 지난 12월 27일(금) 인문사회과학캠퍼스 경영관 33402호에서 ‘2024학년도 2학기 융합연구학점제 성과보고회’를 성황리에 개최했다. 이번 성과보고회는 융합연구학점제에 참여한 학생들이 한 학기 동안 진행한 연구 성과를 공유하는 뜻깊은 자리였다. 융합연구학점제(URP Ⅲ형)는 다양한 전공의 학생들이 모여 한 학기 동안 ‘자기주도적 문제 발굴 – 탐구 및 해법 모색 – 결과물 생성’의 과정을 지도교수님와 함께 수행하고, 이를 학점(일반선택학점 3학점)으로 인정받는 제도이다. 이번 2024학년도 2학기에는 총 17팀(59명의 학부생 및 16명의 지도교수)이 연구를 수행했으며, 학문적 경계를 넘나드는 다양하고 혁신적인 주제로 융합연구를 진행했다. 성과보고회에서는 17개 팀이 지도 교수와 함께 수행한 연구 결과물을 발표하였다. 행사장 입구에는 학생들의 연구 성과를 한 장으로 요약한 포스터가 배치되어, 학생들 간의 연구 과정과 성과를 공유하고 참여자들 간의 교류를 촉진하는 장이 마련되었다. 또한, 융합연구학점제에 관심 있는 학생들과 교수들도 자유롭게 참관하여 융합의 장을 더욱 풍성하게 형성하였다. 이번 성과보고회에서는 연구 주제의 독창성과 학문적 기여도를 종합적으로 평가하여 우수팀을 선정하고 시상하는 자리도 마련되었다. ▲총장상을 수상한 ‘숨을쉬자’팀은 글로벌바이오메디컬공학과와 화학과 학생들이 모여 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)이라는 호흡기 질환의 새로운 치료법에 대해 연구를 진행했다. ▲성균융합원장상을 받은 ‘정의구현’팀은 자동화된 임대차 계약서 검토 시스템을 개발하는 연구를 진행하였고 직접 어플리케이션 시연 영상을 선보였다. 또한 ‘TWINS’팀은 지역사회의 외국인 융화를 위한 제도적 방향성을 탐구하고자 직접 수원시 고등동에 방문하여 지역 주민 및 유관기관 인터뷰 등을 진행하며 다방면으로 연구를 진행했다. 이외에도 다양한 학과 학부생들이 모여 창의적인 주제를 바탕으로 연구를 진행한 결과를 발표하며 참석자들을 매료시켰다. 권영욱 성균융합원장은 “융합연구학점제를 통해 학문적 경계를 넘나드는 융합 연구가 현실화되고, 학생들의 문제 해결 역량이 한층 성장하는 것을 보게 되어 매우 기쁘다”며 “앞으로도 성균융합원은 학부생들에게 창의적 도전을 지원하며, 융합적 사고를 키울 수 있는 환경을 조성할 것”이라고 전했다. 또한 2025학년도 1학기에도 융합연구학점제 모집은 1월 중 학교 게시판을 통해 공지할 예정이며, 많은 학생들이 도전하여 좋은 성과를 거두기를 바란다고 말했다. ※융합연구학점제 홈페이지 링크: https://urp3.skku.edu/urp3/index.do
- 작성일 2025-01-07
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2024 올해의 성균인상 시상식 개최

2024 올해의 성균인상 시상식 개최 - 대상에 성균융합원 김성기 교수, 대학평가 TFT, 킹고응원단, 류덕희 동문 선정 우리 대학은 12월 27일(금) 인문사회과학 캠퍼스에서 2024 올해의 성균인상 시상식을 개최하였다. 1997년 제정된 ‘올해의 성균인상’은 수기치인(修己治人)의 건학이념을 바탕으로 인의예지(仁義禮智)의 교시를 실천하여 각 영역에서 학교발전에 기여한 공적이 큰 교수ㆍ직원ㆍ학생을 포상하고, 남다른 애교심을 바탕으로 학교ㆍ국가ㆍ인류 사회의 발전에 기여하여 타의 귀감이 되고 본교의 명예를 드높인 성균가족을 선정하여 모든 성균인의 표상으로 삼는 성균관대학교 최고 권위의 상이다. 올해는 총 4개 부문에서 10명(팀)이 수상하였다. ▲교육·업적 부문에서는 성균융합원 글로벌바이오메디컬공학과 김성기 교수가 대상을, 소프트웨어융합대학 소프트웨어학과 이은석 교수가 최우수상을, 사회과학대학 미디어커뮤니케이션학과 이세영 교수가 우수상을 받았다. ▲교육·업적 부문에서 대상을 수상한 성균융합원 글로벌바이오메디컬공학과 김성기 교수 ▲교육·업적 부문에서 최우수상을 수상한 소프트웨어학과 이은석 교수(왼쪽)과 우수상을 수상한 미디어커뮤니케이션학과 이세영 교수(오른쪽) ▲행정 부문에서는 대학평가 TFT가 대상을, 교육혁신팀이 최우수상을, 약학/의과대학행정실이 우수상을 수상하였으며 ▲학생 부문에서는 킹고응원단이 대상을, 성균타임즈가 최우수상을, 공과대학 학생회 OP:EN이 우수상을 받았다. ▲행정 부문 대상을 수상한 대학평가 TFT ▲행정 부문 최우수상을 수상한 교육혁신팀(왼쪽)과 우수상을 수상한 약학/의과대학행정실(오른쪽) 한편, ▲특별부문 대상은 '나눔과 사랑'을 실천하시며 모교에 약 123억원의발전기금을 기부한 경동제약의 류덕희 회장(화학 56)에게 돌아갔다. 이날 시상식에 참여한 유지범 총장은 축사를 통해 “우리 성균인의 명예와 긍지를 크게 높여 주신 모든 분들의 수상을 진심으로 축하드리며, 그간의 노고에 대한 깊은 감사를 드린다.”라며 “우리 대학도 인류와 미래사회를 위해 담대한 도전을 하며 세계적으로 존경받는 대학이 될 수 있도록 더욱 노력하도록 하겠다.”라고 말했다.
- 작성일 2024-12-30
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