▲ 서울대학교 컴퓨터공학부 강유 교수[출처=서울대학교 컴퓨터공학부]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 컴퓨터공학부 강유 교수팀이 개인정보 보호나 보안 등의 이유로 학습 데이터 사용이 어려운 상황에서도 딥러닝 모델의 성능 저하를 최소화하며 경량화할 수 있는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 개발했다.이번 연구 논문은 2025년 4월24일부터 닷새간 싱가포르에서 열리는 세계적 AI 학술대회 ‘ICLR 2025’에 채택된 바 있다.올해로 13회를 맞는 ‘ICLR (International Conference on Learning Representations)’은 기계 학습 및 딥러닝 분야에서 세계 최고 권위를 자랑하는 학회다.프라이버시 보호나 보안 문제로 학습 데이터 접근이 어려운 상황은 현실에서 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 겪는 큰 어려움 중 하나다.이를 해결하기 위해 개발된 ‘제로샷 양자화(Zero-shot Quantization, 이하 ZSQ)’는 훈련 데이터 없이 모델을 양자화할 수 있는 기술이다.그러나 기존의 ZSQ 기술은 합성 데이터의 노이즈, 부정확한 특징에 기반한 예측, 어려운 데이터의 잘못된 하드 레이블(Hard Lavel, 1가지 정답만 있는 레이블)이 야기하는 오차 발생 등으로 모델 성능 저하를 불러오는 치명적 한계를 보였다.이에 강 교수팀은 훈련 데이터를 사용하지 않고도 딥러닝 모델의 성능을 유지하며 효과적으로 경량화시킬 수 있는 ZSQ 기술인 ‘SynQ (Synthesis-aware Fine-tuning for Zero-shot Quantization)’ 기법을 제안했다.이는 실제 학습 데이터셋이 없는 환경에서도 종전의 ZSQ 기술에 쉽게 적용할 수 있는 중요한 기법으로 평가받고 있다.연구진은 SynQ의 3가지 핵심 기술로 딥러닝 모델의 성능을 향상시켜 기존 ZSQ의 약점을 극복하는 성과를 거뒀다.먼저 저역 통과 필터(low-pass filter)를 적용해 데이터의 고주파 노이즈를 제거했다. 그리고 사전 학습된 모델과 양자화된 모델 사이의 클래스 활성화 맵(Class Activation Map, 이하 CAM)을 정렬해 딥러닝 모델의 예측 정확도를 높였다.아울러 사전 학습된 모델이 어려운 샘플에 대해 오류를 일으킬 수 있는 점을 고려해 이러한 샘플에는 하드 레이블 대신 소프트 레이블(Soft Rabel, 확률로 표현된 정답)만을 사용함으로써 잘못된 학습을 방지했다.즉 SynQ는 사전 학습된 모델이 생성한 합성 데이터를 저역 통과 필터로 정제한 뒤 CAM 정렬과 난이도 기반 손실 함수 적용을 통해 양자화된 모델을 미세 조정함으로써 실제 데이터 없이도 모델 성능을 유지하며 경량화를 달성하는 원리를 지닌다.향후 SynQ 기법은 고성능의 경량 딥러닝 모델을 구현할 수 있는 AI 산업의 핵심 기술로 자리 잡을 전망이다. 특히 학습 데이터 없이도 모델의 정확도를 유지한 채 압축할 수 있는 SynQ를 활용하면 스마트폰, IoT(사물인터넷) 기기, 자율주행 센서 등 자원이 제한된 엣지 디바이스 환경에서도 고성능 AI를 안정적으로 운용할 수 있을 것으로 예상된다.연구 책임자인 강유 교수는 “SynQ 기술은 개인 데이터 유출 없이 모델을 경량화할 수 있는 강점 덕분에 보안 및 프라이버시 침해 문제를 줄이는 데 기여할 수 있다”고 강조하며 “나아가 이 기법을 적용하면 그간 대량의 학습 데이터에 접근하기 어려웠던 소규모 기업 및 기관도 고성능 AI를 손쉽게 활용할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 AI 기술 확산 및 대중화가 가속할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

▲ 서울공대, 우리금융그룹과 기술 기반 금융 혁신 위한 산학협력 업무협약 체결(왼쪽부터 우리금융그룹 옥일진 부사장, 서울대학교 공과대학 김영오 학장)[출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(이하 서울공대, 학장 김영오)에 따르면 2025년 4월3일(목) 금융과 기술의 융합을 통한 미래 혁신을 선도하기 위해 우리금융그룹과 산학협력 업무협약을 체결했다.양 기관은 이번 협약을 계기로 △기술 기반 스타트업 발굴 및 성장 지원 △디지털·IT 맞춤형 전문 교육 프로그램 운영 △금융-기술 융합 공동 연구를 함께 추진한다. 금융산업과 첨단 기술 간 시너지를 극대화해 금융·기술 생태계 발전에 기여할 것으로 기대된다.특히 서울대 공학교육혁신센터는 IT 기술과 금융을 접목한 기술 연구를 위한 협력기반을 다지고 실무형 인공지능(AI)·빅데이터 전문가를 양성하는 맞춤형 심화 교육 과정을 운영할 예정이다.또한 서울공대의 산학협력전문기관인 SNU공학컨설팅센터는 우리금융그룹의 스타트업 협력 프로그램 ‘디노랩(DinnoLab)’과 연계해 기술 중심 스타트업의 성장 지원을 강화할 계획이다.서울공대 김영오 학장은 “이번 협약은 기술과 금융이 결합된 미래 신사업을 발굴해 혁신 생태계를 조성하기 위한 새로운 출발점이라는 점에서 그 의미가 깊다”면서 “앞으로 우리금융그룹과 지속적으로 협력해 실질적인 성과를 창출하는 모범적 산학협력 모델을 구축해 나가겠다”고 밝혔다.우리금융그룹 옥일진 부사장은 “이번 협약을 통해 기술 기반 금융 혁신을 가속화하고, 스타트업 및 금융산업 발전에 기여할 수 있도록 지속적인 협력을 추진할 것이다”며 “서울공대와 협력을 통해 금융업의 미래 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 강조했다.

▲ 김영오 서울대학교 공과대학장(오른쪽 세 번째), 김진오 한국로봇산업협회 회장(왼쪽 세 번째)이 업무협약 체결 후 양 기관 관계자들과 기념사진을 촬영하고 있다서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 2025년 3월31일(월) 한국로봇산업협회와 관악캠퍼스에서 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다.이를 지원할 미래 로봇을 연구해 기술 경쟁력을 강화하고 창업 생태계를 조성하기 위해 ‘서울대 로보틱스 연구소’를 설립키로 하기로 했다.향후 양 기관은 △서울대 로보틱스연구소 설립 및 운영 △로봇 분야 글로벌 인재 양성 및 네트워크 구축 △로봇 산업 경쟁력 강화를 위한 산학연 공동연구 및 기술 개발 △공동연구를 통한 기술사업화, 창업 생태계 조성 및 실증 플랫폼 구축 등 폭넓은 분야에서 협력을 추진할 계획이다.서울대 공과대학 김영오 학장은 “모든 기술이 의미 있지만 특히 로보틱스는 우리 미래를 좌우할 중요한 기술”이라고 강조하며 “이번 협약을 계기로 산업계와 협력해 책임감 있는 로봇 연구를 수행해나가겠다”고 밝혔다.한국로봇산업협회 김진오 회장은 “한국의 로봇 산업은 상당한 수준의 경쟁력을 갖췄지만 아직 세계 최고라고 할 수는 없다”고 지적하면서도 “앞으로 서울대가 연구개발을 통해 세계 정상급 기술을 선보이고 글로벌 인재를 배출하길 기대한다”고 말했다.

▲ 김영오 서울대학교 공과대학장(앞줄 왼쪽에서 다섯 번째), 최성안 삼성중공업 대표이사 부회장(앞줄 왼쪽에서 네 번째)[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 2025년 3월10일(월) 관악캠퍼스에서 삼성중공업과 함께 조선 및 관련 산업 분야 전반에 대한 지속적 협력과 유기적인 산학협력 체계 구축을 위한 산학협력 업무협약을 체결했다.2016년 시작된 삼성중공업-서울대(SHI-SNU) 산학협력은 올해로 10년 차를 맞이했다. 양 기관은 이번 협약을 통해 향후 5년간 미래에 대비한 최신 조선해양기술 습득에 협력한다.조선해양을 비롯해 자동화, 공정, 원자력, 인공지능(AI) 등 다양한 분야의 산학과제 및 공동연구를 함께 수행한다. 또한 우수인재 확보 및 교육, 재직자 교육에 있어서도 향후 긴밀하게 협조할 예정이다.이날 협약식에는 김영오 서울대 공과대학장과 이신형 조선해양공학과장, 최성안 삼성중공업 대표이사 부회장과 이동연 부사장 등이 참석했다.김영오 학장은 “이번 협약을 계기로 조선이라는 플랫폼 안에서 융합기술이 함께 녹아드는 선도 사례를 함께 만들어 나가길 기대한다”고 밝혔다.이에 최성안 부회장은 “양 기관이 앞으로도 20년, 30년 동안 다양한 분야에서 산학협력을 지속하며 미래를 향한 재도약의 발판을 마련하길 희망한다”고 화답했다.

▲ 왼쪽부터 서울대학교 재료공학부 임현우 박사(제1저자), 서울대학교 재료공학부 김진영 교수(교신저자), 국민대학교 응용화학부 이찬우 교수(교신저자), 한국과학기술연구원 유성종 박사(교신저자)[출처=서울대학교]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 재료공학부 김진영 교수 연구팀이 국민대 이찬우 교수, 한국과학기술연구원(KIST) 유성종 박사 연구팀과 함께 차세대 친환경 수소 생산을 선도할 전기화학 촉매를 개발했다.연구팀이 설계한 코어-쉘(Core-shell) 구조의 루테늄(Ru) 기반 나노클러스터 촉매는 극소량의 귀금속 사용만으로도 세계 최고 수준의 성능과 안정성을 확보했다는 평가를 받고 있다. 실제 산업용 수전해 장비에 적용 시에도 뛰어난 효율을 입증했다.이번 연구 결과는 촉매 분야의 저명 학술지인 ‘Energy & Environmental Science (IF: 32.4, JCR 상위 0.5%)’ 최신호에 게재됐다. 특히 학술지의 커버 논문으로도 선정돼 연구의 혁신성과 학문적 가치를 입증했다.연소 시 이산화탄소를 배출하지 않는 수소는 기존 화석 연료를 대체할 친환경 에너지원이다. 이 친환경 수소의 생산에는 전기를 이용해 물을 수소와 산소로 분해하는 수전해 기술이 쓰인다.특히 전기 분해를 통해 고순도 수소를 생산하는 ‘음이온 교환막 수전해(이하 AEMWE)’는 차세대 기술로 주목받고 있다.이 기술을 상용화하려면 높은 효율과 안정성을 갖춘 촉매 전극의 존재가 필수적이다. 그러나 현재 대표적 촉매로 사용되는 백금(Pt)은 높은 비용과 빠른 열화(degradation)로 인해 상용화의 걸림돌이 되고 있다.때문에 그 대안으로 비귀금속에 기반한 촉매가 연구되고 있지만, 효율이 낮고 불안정한 촉매라는 한계가 있다. 이에 공동 연구팀은 백금 대비 2배 이상 저렴한 귀금속인 루테늄(Ru)에 기반한 ‘코어-쉘 나노클러스터 촉매(Core-shell Nanocluster Catalyst)’를 개발했다.촉매의 크기를 2나노미터(nm) 이하로 줄이고 귀금속 사용량을 현재 상용 중인 백금 촉매 전극의 3분의 1 수준으로 대폭 낮췄음에도 오히려 백금 촉매를 능가하는 성능을 달성하는 데 성공한 것이다.이 혁신적인 코어-쉘 촉매는 동일한 귀금속 함량에서 백금 촉매에 비해 4.4배 높은 성능을 기록했을 뿐 아니라 현재까지 보고된 수소 발생 촉매 중 세계 최고 수준의 성능을 나타냈다.또한 발포체 전극 구조를 갖춘 덕분에 반응물의 공급 속도가 최적화돼 높은 전류밀도에서도 탁월한 안정성을 보였다. 나아가 실제로 AEMWE가 활용되는 산업 환경에서도 상용 백금 촉매 전극에 비해 월등히 낮은 전력 소모량을 기록해 차세대 수전해 촉매의 강력한 후보로 자리매김했다는 평가다.연구팀은 개발 과정에서 먼저 과산화수소 처리를 통해 티타늄 발포체 기판 위에 얇은 티타늄 산화층을 형성한 후 전이금속 몰리브데늄(Mo)을 도핑했다.그리고 그 위에 1~2나노미터(nm) 크기의 루테늄 산화물 나노입자를 균일하게 증착했다. 이후 정교한 저온 열처리로 원자 수준에서 열확산을 유도해 독창적인 코어-쉘 구조를 형성했다.최종 단계에서는 수소 발생 반응 도중 발생하는 전기화학적 환원 반응을 통해 코어-쉘 구조의 환원을 유도했다. 그 결과 개발된 촉매는 루테늄 금속 코어에 다공성의 환원 티타니아(titania) 단일층을 갖고 그 계면에 금속성의 몰리브데늄 원자들이 존재하는 독특한 코어-쉘 구조를 갖추게 됐다.향후 ‘코어-쉘 나노클러스터 촉매’는 친환경 수소 생산의 효율을 획기적으로 향상시키는 동시에 귀금속 사용량도 줄여 수소 생산 비용을 크게 낮출 전망이다.고성능과 경제성을 겸비한 강점 덕분에 수소차를 비롯해 다양한 친환경 운송 수단의 연료로 쓰이고 수소 발전 등 관련 사업 분야에서 광범위하게 활용될 것으로 기대된다.나아가 이번 연구는 화석연료 중심의 에너지 시스템에서 벗어나 수소 경제의 실현 가능성을 한층 더 높일 수 있는 기술적 돌파구를 마련할 것으로 예상된다.논문의 제1저자인 임현우 박사는 우수한 연구성과를 바탕으로 올해부터 정부의 세종펠로우십 사업의 지원을 받아 서울대학교 재료공학부 김진영 교수의 연구실에서 박사후연구원으로서 연구를 이어가는 중이다. 특히 이번에 개발한 촉매의 구조인 ‘코어-쉘 구조’를 실제로 상용화하는 후속 연구를 집중적으로 수행할 예정이다.서울대 김진영 교수는 “2nm 미만의 극소형이면서도 우수한 성능과 안정성을 지닌 코어-쉘 촉매는 앞으로 나노 코어-쉘 소자 제작 기술, 그리고 탄소중립 시대를 앞당길 수소 생산 기술의 발전에 중대한 기여를 할 것이다”고 강조했다.

▲ 왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 김도년 교수(교신저자), 김재훈 박사(공동 주저자), 임재경 박사(공동 주저자, 현 삼성전자 근무)[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 김도년 교수 연구팀 논문이 반도체 운영 분야 국제 학술지 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing (이하 IEEE TSM)’에서 2024년 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.해당 분야의 가장 권위 있는 저널 중 하나인 IEEE TSM은 반도체 공정 및 생산 관련 최신 기술과 응용을 다루며 1년 동안 해당 저널에 게재된 논문들 중 가장 우수한 1편을 최우수 논문(Best Paper)으로 선정해 시상한다.김도년 교수팀의 또 다른 논문은 2021년 IEEE TSM에서 우수 논문(Best Paper Award: Honorable Mention) 3편 중 하나로 선정된 바 있다. 3년 만에 같은 저널에서 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다.연구팀은 ‘Hotspot Prediction: SEM Image Generation with Potential Lithography Hotspots’ 제하의 이번 논문에서 리소그래피 공정 중 결함이 발생할 수 있는 취약 부위를 리소그래피 패턴 정보만으로 미리 예측할 수 있는 딥러닝 기술을 제시했다.이는 취약 부위에 대한 선제적인 설계 변경 등을 통해 반도체 생산 수율을 높이고 비용은 줄일 수 있는 핵심 기술이라는 평가를 받고 있다.논문의 주저자인 김재훈 박사는 “뜻깊은 상을 받게 돼 큰 영광이며 함께 연구에 참여하신 모든 분들께 감사드린다”고 인사를 전하며 “이번 성과를 발판 삼아 반도체 공정의 계측 및 검사 기술에 관한 연구에 정진하겠다”고 밝혔다.김재훈 박사는 현재 서울대 기계공학부에서 박사후연구원으로서 연구 활동을 이어가고 있다. 특히 적은 데이터만으로도 학습이 가능한 딥러닝 모델을 개발하고 실제 산업 현장에서도 활용되도록 그 응용 범위를 확장하는 연구를 진행 중이다.공동 주저자인 임재경 박사는 “이번 연구 결과가 2024년 최우수 논문으로 선정돼 매우 기쁘며, 연구를 지원해주신 많은 분들께 고맙다는 말씀을 드리고 싶다”며 “앞으로 반도체 제조 분야의 발전을 위해 지속적으로 노력하겠다”고 각오를 밝혔다.서울대 기계공학부에서 박사 학위를 취득한 임재경 박사는 현재 삼성전자 DS 부문에서 주사현미경과 전자빔 검사를 활용해 반도체 불량을 검출하는 업무를 수행하고 있다.◇ 참고 자료- 상: 2024 IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing Best Paper Award- 논문명: Hotspot Prediction: SEM Image Generation with Potential Lithography Hotspots- 논문저자: 김재훈*, 임재경*, 이진호, 김태연, 남윤형, 김기현, 김도년 (*공동 제1저자)

▲ 시계 방향으로 서울대학교 재료공학부 문동훈 연구원(단독 1저자), 이원식 연구원(참여저자), 장혜진 교수(참여저자), 이관형 교수(교신저자), 한정우 교수(참여저자)[출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대(학장 김영오)에 따르면 재료공학부 이관형 교수 연구팀이 다양한 기판 위에서 웨이퍼 면적의 단결정(single-crystal) 2차원 반도체를 직접 성장시킬 수 있는 신기술 ‘하이포택시(Hypotaxy)’를 세계 최초로 개발했다.같은 학부의 장혜진, 한정우 교수 연구팀과 함께 연구했다. 이번 연구 결과는 2025년 2월20일 세계 최고 권위의 학술지 ‘네이처(Nature)’에 게재됐다.최근 인공지능(AI) 기술 발전에 따라 반도체 성능 향상의 필요성이 커졌고 소자의 전력 소모를 줄이려는 연구 또한 활발해졌다.따라서 기존의 실리콘을 대체할 새 반도체 소재가 주목받는 중인데 그중 얇은 두께와 뛰어난 전기적 특성을 지닌 2차원 물질 ‘전이금속칼코겐화물(Transition metal dichalcogenide, 이하 TMD)’이 차세대 반도체로 주목받고 있다. 그러나 이를 높은 품질로 합성해 산업적으로 활용할 수 있는 대량 생산 기술이 부족한 실정이다.현재 가장 유망한 합성 기술인 화학기상증착법(chemical vapor deposition, CVD)은 전기적 특성의 저하, 성장한 TMD의 전사(transfer, 다른 기판으로 옮기는 추가 공정) 등의 문제를 안고 있다.높은 결정성(crystallinity)을 갖는 기판 위에서 TMD를 성장시키는 ‘에피택시(epitaxy)’ 방식도 성장 후 전사 과정이 수반되고 특정 기판만 사용 가능하다는 한계가 있다.반도체 및 박막 소재 제작에 필수적인 기술로 여겨졌던 이 방식은 합성 시 TMD의 결정성, 표면, 층수가 불균일해 전기적 성능이 저하되는 약점도 존재한다.고품질 TMD에 기반한 고도의 3차원 집적화 기술 개발이 현대 반도체 산업의 필수 과제로 부각됨에 따라 새로운 TMD 합성 기술의 필요성이 절실한 상황이었다.이에 연구진은 기존에 보고된 적 없는 새로운 성장법을 개발해 이 문제를 해결했다. 그래핀과 같은 2차원 물질을 템플릿으로 활용해 TMD의 결정이 정렬된 형태로 성장하도록 유도하는 방식을 고안햤다.어떤 기판에서도 완벽한 단결정 TMD 박막을 합성할 수 있는 ‘하이포택시(Hypotaxy)’ 기술을 세계 최초로 구현한 것이다.박막이 하부 방향으로 성장한 특성을 반영해 이 합성법을 ‘아래 방향’을 의미하는 ‘하이포(hypo)’와 ‘정렬’이란 뜻의 ‘택시(taxy)’를 접목한 ‘하이포택시’로 명명했다.반도체 제조 공정과의 호환이 가능한 저온(400℃)에서도 단결정 TMD를 성장시킬 수 있는 이 기술은 산업적으로 큰 의미를 지닌다.후처리 없이 템플릿이 자연적으로 제거되며 금속 박막 두께를 조절해 TMD의 층수까지 정밀하게 제어할 수 있다는 점에서도 기존 방식과 크게 차별화된다.이번 기술을 이용해 합성한 TMD로 만든 반도체 소자가 높은 전하 이동도와 우수한 소자 균일성을 보임으로써, ‘하이포택시’가 반도체 소자의 고성능화·고집적화 및 차세대 2차원 반도체 상용화에 기여할 핵심 기술로 활용될 가능성이 커졌다.아울러 ‘하이포택시’는 단순히 2차원 반도체 성장 기술에 그치지 않고 모든 결정질 박막 물질의 성장에도 적용 가능한 혁신적 기술이라는 평가를 받고 있다.기존 반도체 제조 방식의 한계를 극복했을 뿐 아니라, 템플릿을 통해 결정 방향 및 구조를 원하는 대로 조절할 수 있는 완전히 새로운 방식을 세계 최초로 제안했기 때문이다.현재 서울대 재료공학부에서 박사과정을 밟고 있는 문동훈 연구원은 기존에는 합성이 불가능해 다양한 측정에 제약이 있었던 무아레 구조(Moiré structure)를 하이포택시 성장법으로 합성시키는 연구에 주력하고 있다.이전의 합성법으로는 대면적 고품질 성장이 어려웠던 다양한 신물질에 하이포택시 기술을 적용시키는 연구도 수행하고 있으며, 향후 박사후연구원으로서 연구를 이어 나갈 예정이다.연구를 지도한 이관형 교수는 “우리가 개발한 하이포택시(Hypotaxy) 기술은 1930년대에 최초로 그 개념이 제안돼 현대 전자소자 개발을 이끈 에피택시(Epitaxy) 기술의 한계를 돌파했다”고 이번 연구의 의미를 짚으며 “하이포택시는 차세대 AI 반도체의 기반이 되는 3차원 집적을 가능케 한 만큼 재료공학 분야에서 혁신적인 접근법으로 자리매김하리라 기대한다”고 밝혔다.논문의 단독 1저자인 문동훈 연구원은 “다양한 소재를 고품질로 합성하는 대표적 기술인 에피택시에 대한 관념과 틀을 깨는 것이 가장 큰 도전이었다”고 연구 과정을 돌아보며 “기판의 종류와 관계없이 단결정 성장이 가능한 하이포택시 기술이 바로 에피택시에 대한 역발상에서 나왔듯 이번 성과가 앞으로 신물질 개발과 새로운 격자 구조의 합성 등의 분야에서 기존 연구들을 뛰어넘는 혁신적인 연구를 촉진하는 마중물이 되길 바란다”고 말했다.

▲ 서울대 해동첨단공학관에서 열린 제32회 로보콘 대회[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 최근 해동첨단공학관에서 기계공학부의 로봇 만들기 프로젝트 수업인 ‘창의공학설계’ 수강생들이 참가한 제32회 로보콘 대회를 개최했다. ‘창의공학설계’의 아이콘인 ‘로보콘’ 대회는 수강생 전원이 수업에서 제작한 로봇으로 팀별 승부를 겨루는 경진대회다.강의와 실습에서 기계 작동 원리 및 설계 원칙을 배운 새내기 학생들은 ‘관악캠퍼스 수해 복구’처럼 매년 주어진 과제에 맞는 로봇을 만들어 미션을 수행하는 시합을 벌인다.1위 팀은 도쿄공업대, 상하이교통대, 싱가폴국립대 등이 참여하는 국제 로보콘 대회 출전권을 얻어 세계 무대에서 실력을 발휘할 기회를 누릴 수 있다.처음으로 ‘다자유도 텔레오퍼레이션(teleoperation) 로봇팔’이 도입된 올해 수업의 수강생들은 2024년 11월29일 열린 제32회 로보콘 대회에서 동일한 모터를 활용해 각기 다른 모양과 기능의 로봇팔을 선보였다.약 60명의 참가자들은 기본 장비에 참신한 아이디어를 더해 더 섬세한 로봇팔, 더 기동력 있는 몸통을 구현하는 데 중점을 뒀다.올해는 ‘흑백요리사’를 주제로 두 팀이 주어진 요리를 만들어서 서빙을 하는 미션으로 시합을 벌였다. 요리사 로봇이 식재료를 담고 장애물을 통과해 서빙 업무를 수행하는 치열한 대항전을 치룬 결과, 24학번 학생 5명으로 구성된 ‘조립왕’ 팀이 우승의 영예를 안았다.우승팀의 리더를 맡은 정재원 학생은 “72시간 동안 자지 않고 버틸 수 있다는 걸 이번 대회를 준비하며 처음 알았다”고 로보콘 준비에 쏟은 노고를 돌아보며 “경기 초반에 전선을 정리하지 못한 초보적인 실수로 로봇을 처음부터 재조립했는데 그 경험 덕분에 유사한 상황에서 침착하게 대응한 점이 우승의 비결”이라고 밝혔다.같은 팀의 임도현 학생은 “한 학기 동안 아침에 일어나서 밤에 잠들 때까지 하루 종일 어떻게 해야 로봇을 더 잘 만들 수 있을지 한 가지만 생각했던 행복한 시간이었다”며 “로봇공학처럼 저절로 몰두하게 만드는 일을 평생 직업으로 삼고 싶다”고 말했다.‘육하하하’ 팀의 윤종환 학생은 “안정적인 직장을 얻고 싶어 기계공학부에 진학했는데 창공을 수강한 후 앞으로 더 큰 도전을 해보고 싶다는 생각이 들었다”고 참가 소감을 남겼다.‘창의공학설계(창공)’는 신입생들이 직접 로봇을 만드는 과정에서 함께 협업하고 경쟁하며 진정한 공학자로 성장할 수 있도록, 고(故) 주종남 기계공학부 교수가 1993년 처음 도입한 전공 과목이다.학생들은 임무를 완수하는 로봇을 설계하고 이를 현실에서 구현하며 창의적 아이디어를 실현하고 문제 해결 능력을 키우는 기회를 갖는다.매사추세츠 공과대(MIT), 스탠포드대 등 세계 초일류 대학의 대표 강좌에 버금가는 역사와 전통을 자랑하는 이 수업은 서울대의 대표적인 창의력 교육 과정으로 손꼽힌다.매 학기마다 새로운 수업 주제와 로봇 부품으로 교육이 이뤄지는 등 끊임없이 기술의 발전상을 커리큘럼에 반영해 온 노력은 창의공학설계가 서울대 공대의 전통으로 자리매김한 요인으로 꼽힌다.2023년부터는 컴퓨터응용설계와 소프트웨어의 기초를 배우는 창의공학설계1, 로봇 하드웨어와 모터제어 및 기초회로를 추가로 배우고 실제 로봇을 제작하는 창의공학설계2의 두 학기 과정으로 나뉘어 운영하고 있다.기계공학부 이호원 교수는 “서울대 기계공학부에만 3명의 교수가 창공 수상자 출신일 정도로 이 수업에 적극적으로 참여한 학생들이 향후 우수한 공학도로 성장하는 비율이 높다”고 설명하며 “앞으로도 매해 새로운 시도를 통해 도전적인 차세대 공학자들을 육성할 계획”이라고 밝혔다.

▲ ‘주종남 창의공학 스튜디오’ 입구에 마련된 추모월을 오픈하는 참가자들. 왼쪽부터 현송재단 김정일 이사장, 고(故) 주종남 교수 유가족 이화준 씨, 김영오 서울대 공과대학장, 김재영 연구부총장, 김호영 기계공학부장, 조규진 창의공학설계 담당 교수 [출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 2024년 12월3일(화요일) 관악캠퍼스 39동에서 학내외 인사 약 30명과 학생 60여 명이 참석한 가운데 ‘주종남 창의공학 스튜디오’ 개관식을 열었다.‘주종남 창의공학 스튜디오’는 32년 전 학부생들의 로봇공학 입문 수업인 ‘창의공학설계’를 처음 도입했던 고(故) 주종남 교수(2019년 작고)를 기념하는 의미에서 이름을 명명했다. 해당 수업이 이뤄졌던 노후 실습실을 리모델링해 첨단 스튜디오로 재 탄생했다.이날 행사에는 김영오 서울대 공과대학장과 전현직 연구부총장 등 학내 주요 인사를 비롯해 리모델링 비용을 지원한 김정일 현송교육문화재단(이하 현송재단) 이사장, 고(故) 주종남 교수의 유족 등이 참석해 자리를 빛냈다.이번에 개관한 스튜디오에서 앞으로 진행될 ‘창의공학설계’는 기계공학부 신입생들이 팀을 이뤄 직접 로봇을 만들고 로보콘 경기에서 승부를 겨루는 수업이다.도전적인 공학 문제를 창의적 아이디어로 해결해 가는 과정을 학생들이 직접 경험하는 서울대의 대표적인 창의력 교육과정이다.주종남 창의공학 스튜디오는 2024학년도 2학기 창의공학설계 수업에 활용된 바 있다. 수강생들은 함께 준비한 감사편지를 통해 이 공간에서 친구들과 웃고 웃으며 많은 시간을 보낸 결과, 어제와 다른 사람으로 성장할 수 있었다며 현송재단과 고(故) 주종남 교수에 대한 감사의 마음을 전했다.김영오 공과대학장은 “그간 ‘창고형 작업실’로 불리던 낡은 공간이 차세대 로봇 인재를 길러내는 첨단 공간으로 변신했다”며 “현송재단의 지원에 감사를 표하며, 이 공간이 로봇 인재의 산실로 자리매김하길 바란다”고 밝혔다.김정일 현송재단 이사장은 학생들이 만든 로봇을 차례로 둘러본 뒤 “AI 시대에도 공학자는 문제를 제 손으로 해결하는 ‘경험’을 통해 성장한다는 것은 변하지 않기 때문에 학생들이 이 공간에서 마음껏 도전하며 많이 실패하는 경험을 거쳐 더 큰 공학자로 성장했으면 한다”고 현송재단의 철학을 전했다.

▲ 왼쪽부터 서울대 기계공학부 조규진 교수(교신저자), 엄재민 박사과정생(제1저자), 유성렬 박사과정생(제2저자)[출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 조규진 교수(인간중심 소프트 로봇기술 연구센터장) 연구팀이 효율적인 픽 앤 플레이스(pick-and-place) 작업을 위해 사람처럼 여러 물체를 한 번에 옮길 수 있는 로봇 그리퍼를 개발했다.이 기술은 물체를 동시에 옮길 뿐만 아니라 원하는 위치에 정렬할 수 있는 기능까지 구현했기 때문에 비정형 환경에서도 활용 가능성이 크다.2024년 12월12일(목요일) 로봇 분야의 저명한 국제 학술지 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’에 연구 성과인 '사람의 손동작 원리를 분석해 로봇 그리퍼에 성공적으로 적용한 사례'를 게재해 학계의 주목을 받았다.연구의 출발점은 ‘다물체 파지(multi-object grasping)’로 불리는 사람의 파지 방법이다. 연구팀은 2019년 공장에서 작업자들이 효율적 작업을 위해 물체를 하나씩 옮기지 않고 여러 개를 동시에 옮기는 모습을 보고 영감을 얻어 연구를 시작했다.조규진 교수는 “실제 사람의 손동작과는 다르게 기존의 그리퍼 연구들은 대부분 로봇이 한 번에 하나의 물체를 옮긴다는 가정 하에 발전해 왔다”고 말했다.“한 번에 여러 물체를 옮기는 다물체 파지 그리퍼도 개발된 바 있지만 여러 개의 작은 그리퍼들을 로봇팔 끝단에 배치한 형태라 정형화된 환경에서만 사용이 가능하다는 한계가 있었다”고 밝혔다.이러한 제약에 문제의식을 가진 연구팀은 비정형 환경에서도 그리퍼 활용이 가능하도록 사람의 다물체 파지 전략을 분석해 이를 적용한 로봇 그리퍼를 세계 최초로 개발했다.이 과정에서 핵심이 된 동작은 ‘손가락-손바닥 이동 동작(finger-to-palm translation)’과 ‘손바닥-손가락 이동 동작(palm-to-finger translation)’이다.예를 들어 사람들은 책상 위에 놓인 여러 물체를 손바닥에 모으기 위해 손가락으로 물체를 하나씩 잡고 손바닥으로 옮기는 과정을 반복한다.그리고 모은 물체들을 식탁 위로 함께 옮긴 후 다시 손가락으로 하나씩 잡아 원하는 위치에 배치할 수 있다.연구팀은 이 동작 원리를 로봇에 도입해 물체를 하나씩 잡아 저장하고 여러 물체를 한 번에 옮긴 뒤 다시 개별적으로 원하는 위치에 정렬할 수 있는 로봇 그리퍼를 개발한 것이다.이를 구현하기 위해 그리퍼의 손가락에 디커플링 링크(decoupling link)를 설치함으로써 물체를 파지하고 손바닥으로 전달하는 동작을 기구학적으로 분리해 제어를 간단히 해결했다.그리퍼의 손바닥은 유연한 털이 배열된 벨트형 구조로 물체를 안정적으로 저장하며 다양한 크기의 물체를 동시에 처리할 수 있도록 설계했다.이와 같이 독특한 하드웨어 설계를 통해 연구진은 사람의 복잡한 움직임을 로봇에 맞게 간단화시킨 후 적용했다. 총 3개의 모터만으로 모든 움직임을 구현하는 데 성공했다.연구진은 실험실 스케일의 데모를 통해 이번에 개발된 그리퍼가 다양한 비정형 환경에서 적용될 수 있음을 검증했다.먼저 물류 환경에서 그리퍼가 선반에 놓인 8개의 물체를 2번의 왕복 운동으로 옮길 수 있다. 이때 물체를 하나씩 옮기는 단일 물체 파지 방식과 대비해 공정 시간을 34% 절감, 로봇팔의 이동 거리를 71% 단축할 수 있다는 사실을 확인했다.또한 가정 환경에서는 책상에 놓인 물체들을 모두 저장한 뒤, 원하는 위치에 하나씩 놓을 수 있음을 검증했다.이처럼 연구진이 개발한 그리퍼는 물류 및 가정 환경 뿐 아니라 대표적인 비정형 환경으로 꼽히는 빈-피킹(bin picking, 여러 물건이 컨테이너, 수납함 등의 용기에 어지럽게 쌓여 있는 공정) 공정에도 적용이 가능할 것으로 기대된다.현재 조규진 교수 연구팀은 다품종 소량생산, 빈 피킹, 물류 공정 등 자동화가 이뤄지지 않은 다양한 공정에 이 기술을 적용할 수 있는지 검토 중이다. 벨트형 손바닥의 디자인을 타깃 물체에 맞게 최적화하는 연구에 매진하고 있다.제1저자인 박사과정 엄재민 연구원은 2025년 2월 졸업 후 박사 후 연구원으로서 다물체 파지 그리퍼의 경로 계획(path planning)과 벨트형 손바닥의 디자인 최적화 연구를 추가로 진행할 계획이다.연구책임자인 조규진 교수는 “자연의 원리는 효율적인 로봇 동작 설계에 대한 영감을 준다”며 “이때 단순히 자연의 동작을 모방하는 게 아니라, 핵심 원리를 로봇에 맞게 재구성하는 것이 로봇공학자의 역할”이라고 연구의 방향성을 설명했다.또한 “사람의 다물체 파지 방법에서 손안 이동 기술은 핵심적인 움직임인데 이번에 제안한 그리퍼는 이 원리를 최초로 로봇에 적용한 사례”라고 이번 연구의 의의를 강조했다.