▲ 서울공대 화학생물공학부 남재욱 교수 ‘양승만 이동현상부문상’ 초대 수상자 선정(왼쪽부터 김방희 한국화학공학회장, 남재욱 서울대학교 화학생물공학부 교수) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영호, 이하 서울공대)에 따르면 남재욱 화학생물공학부 교수가 한국화학공학회가 제정한 ‘양승만 이동현상부문상’의 제1회 수상자로 선정됐다.시상식은 2025년 10월15일(수) 대전컨벤션센터에서 열린 한국화학공학회 2025년도 가을 총회 및 국제학술대회에서 진행됐다.‘양승만 이동현상부문상’은 고(故) 양승만 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 명예교수의 학문적 업적과 교육적 헌신을 기리기 위해 제정했다.그가 평생을 바쳐 발전시킨 이동현상 분야의 학문적 전통을 이어가기 위해 양 교수의 제자들과 부인 홍의정 여사의 기부금으로 제정된 상이다. 이동현상(Transport Phenomena) 분야의 연구 및 교육에서 뛰어난 성과를 거둔 연구자에게 앞으로 매년 수여된다.양 교수는 1976년 서울대 화학공학과를 졸업한 후 미국 캘리포니아공과대(Caltech)에서 박사학위를 취득해 KAIST 생명화학공학과에서 교수로 재직했다.2013년 9월 26일 향년 63세로 별세해 학계에 큰 안타까움을 안긴 바 있다. 유체역학, 콜로이드 자기조립, 광학 소재 등 미시적 이동현상 연구에서 선구자적 업적을 남겼으며 200편에 이르는 논문 출판과 다수의 국내외 수상 경력으로 그 우수성을 공인받았다.제1회 수상자인 남재욱 교수는 이동현상, 유변학, 용액 공정 분야의 권위자로 기초학문과 산업 응용을 융합한 공정 해석 연구를 선도해왔다.특히 배터리 전극 및 디스플레이 광학층의 고속 생산을 위한 슬롯 다이 코팅 공정의 해석과 개발을 통해 실험과 수치 해석을 결합한 공정 이해 체계를 구축했다.이 연구는 연속 코팅, 박막 형성, 점탄성 유동 제어 등 첨단 제조 기술의 기반을 다지는 데 크게 기여했다는 평가를 받는다.현재 에너지·환

▲ 서울공대 컴퓨터공학부 송현오 교수팀, LLM 챗봇 ‘대화 메모리’ 3~4배 압축하는 AI 기술 개발(왼쪽부터 서울대학교 컴퓨터공학부 송현오 교수, 김장현 연구원, 이덕재 연구원, 문승용 연구원, 김진욱 연구원) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 컴퓨터공학부 송현오 교수 연구팀이 장문 대화 및 문서 요약 등 긴 맥락(context)이 전제되는 작업에서 거대언어모델(LLM) 기반 챗봇의 ‘대화 메모리’를 지능적으로 압축하는 AI 기술 ‘KVzip’을 개발했다.‘대화 메모리’는 챗봇이 사용자와 대화 중 문장, 질문, 응답 등의 맥락을 임시로 저장해 현재 혹은 이후의 응답 생성에 활용하는 정보를 말한다.KVzip을 활용하면 챗봇이 스스로 문맥을 복원하는 과정에서 복원에 필요하지 않은 정보를 제거함으로써 대화 메모리를 효율적으로 압축할 수 있다.이 획기적 기술은 다양한 태스크를 수행하는 챗봇의 정확도는 유지하되 대화 메모리는 줄이고 답변 생성 시간은 단축할 수 있는 길을 열었다는 평가를 받고 있다.‘KVzip: Query-Agnostic KV Cache Compression with Context Reconstruction’ 제하의 이번 논문은 H5-index 371을 기록한 AI 분야의 세계 최고 권위 학회 ‘NeurIPS 2025’에 제출된 논문 2만1575편 중 0.35퍼센트(%)에 해당하는 상위 77편에 선정, 구두 발표(Oral Presentation) 대상으로 채택됐다.H5-index는 Google Scholar가 집계한 논문 인용 기반 학술 영향력 지수를 의미한다.◇ 연구 배경... 대화가 길어질수록 ‘대화 메모리’가 누적돼 메모리 비용 증가 및 응답 지연의 문제 발생최신 LLM 챗봇은 수백에서 수천 페이지에 달하는 방대한 문맥을 바탕으로 대화, 코딩, 질의응답 등의 작업

▲ 서울공대 전기정보공학부 권성훈 교수 연구팀, 단 하루 만에 의약품 무균 여부 판별하는 신속 검사법 개발(왼쪽부터 서울대학교 전기정보공학부 권성훈 교수, 서울대학교병원 의생명과학과 이은주 교수, 고려대학교 KU-KIST 융합대학원 김태현 교수, 서울대학교 강준원 박사, 서울대학교 김하민 연구원, 서울대학교 장해욱 박사) [출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오, 이하 서울공대)에 따르면 전기정보공학부 권성훈 교수 연구팀이 기존에 14일이 걸리던 의약품 무균 검사를 단 하루 만에 마칠 수 있는 ‘신속 무균 시험법(NEST, Nanoparticle-based Enrichment and rapid Sterility Test)’ 개발에 성공했다.서울대학교병원 의생명과학과 이은주 교수, 고려대 KU-KIST 융합대학원 김태현 교수 연구팀과 공동으로 얻은 성과다. 이번 연구는 의공학 분야의 최고 권위지 중 하나인 ‘네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’에 게재됐다.◇ 연구 배경... 의약품의 무균 입증이 완료되지 않은 상태에서 환자에게 투여할 수밖에 없는 경우 발생ﾠ대한약전에 따른 무균시험법은 의약품이나 의료기기 등 균이 없어야 하는 제품이 실제로 무균 상태인지 확인하는 시험법으로 일반적으로 14일이 소요된다.아울러 최근 제약시장에 새롭게 등장한 세포·유전자 치료제 등의 바이오의약품에도 이와 동일한 확인 시험법이 적용된다.바이오의약품은 현대 생명공학의 산물로 난치 혈액암 환자를 완치시킨 CAR-T 세포치료제, 팬데믹의 흐름을 바꾼 코로나19 mRNA 백신, 그리고 암 면역치료의 핵심 무기가 된 단일클론항체 등이 대표적이다.이 의약품들은 불치의 영역으로 여겨지던 암을 완치시키고 치료 기회가 없던 환자에게 새로운 선택지를 제공하는 등 난치병 치료의 새로운 길을 연 바 있다.이처럼 미래 의료의 핵심으로 그 중요성이 부각되면서 글로벌

▲ 서울대 공대-의대, 학제간 융합연구(왼쪽에서 열한 번째 서울대학교 공과대학 김영오 학장, 왼쪽에서 열두 번째 서울대학교 의과대학 김정은 학장) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대(학장 김영오)에 따르면 2025년 9월19일(금) 관악캠퍼스 공대 대형강의동 43동에서 서울대학교 의과대(학장 김정은)과 함께 ‘공대-의대 학제간 융합연구 2025년도 과제 선정식 및 2024년도 과제 발표회’를 개최했다.이번 행사는 공대-의대 학제 간 융합 연구 활성화를 통해 혁신적 미래 의료기술 개발의 시너지를 창출하고 두 대학 사이의 활발한 교류를 통해 기존의 독립적 연구가 이루지 못했던 획기적 성과를 도출하기 위한 장으로 마련됐다.이날 2025년 선정된 신규 연구 과제는 △항생제 내성 병원균의 생체분자 상분리 기능성 연구(공대 기계공학부 신용대 교수, 의대 미생물학교실 염진기 교수) △파킨슨병 환자의 보행 기능 향상을 위한 착용형 고관절 로봇 보조 및 개인화 보조 전략의 유효성 평가(공대 전기정보공학부 김진수 교수, 의대 재활의학교실 정선근 교수) 등이다.또한 △기계 학습을 활용한 미숙아 조기 폐동맥고혈압 발생 예측 모델 개발(공대 전기정보공학부 도재영 교수, 의대 소아과학교실 김한석 교수) △신생아 중환자실 적용을 위한 신생아 괴사성 장염 조기 예측 및 신속 진단용 휴대형 바이오센서 개발(공대 재료공학부 김영은 교수, 공대 소아과학교실 김이경 교수) 등이 포함됐다.아울러 △뇌 질환 진단 및 치료를 위한 최소침습형 자가전개 뇌표면 디바이스 및 고주파 신호복원을 위한 머신러닝 기반 신호처리 알고리즘 개발(공대 재료공학부 강승균 교수, 의대 의공학교실 강홍기 교수) △CD59×HER2 비대칭 이중항체에 의한 보체 활성화 및 면역원성 세포사멸 기반 불응성 고형암 면역치료제 개발(공대 화학생물공학부 정상택 교수, 의대 약리학교실 이창한 교수) 등도 함께 선정됐다.이어서 지난 2024년에 학제간 연구가 수행된 6개 과제에

▲ 서울공대 전기정보공학부 이정우 교수팀(왼쪽부터 서울대학교 전기정보공학부 이정우 교수, 조태현 연구원, 주석훈 연구원, 한승엽 연구원) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오, 이하 서울공대)에 따르면 전기정보공학부 이정우 교수 연구팀이 챗지피티(ChatGPT)와 같은 거대언어모델에 적용 가능한 강화학습 신기술을 개발했다.해당 기술을 제안한 논문은 인공지능(AI) 이론 분야 국제학술대회 ‘ICML 2025’에서 전체 제출작 중 상위 2.6퍼센트(%)에 해당하는 ‘스포트라이트(Spotlight)’ 논문에 선정됐다.이정우 교수가 창업한 AI 자동학습 플랫폼 기업 ‘호두에이아이(HodooAI)’는 2025년 7월13일(일)부터 20일(일)까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘ICML 2025(International Conference on Machine Learning, 국제 기계학습학회)’에서 ‘Policy-labeled Preference Learning: Is Preference Enough for RLHF’ 제하의 논문을 발표한 바 있다.이번 논문이 AI 분야 최고 권위 학회에서 상위 2.6%의 스포트라이트 논문으로 채택된 쾌거는 서울대 CML(Cognitive Machine Learning Lab) 연구실 및 호두에이아이의 자연어 처리 관련 AI 첨단 기술력을 국제적으로 입증했다는 점에서 의미가 깊다는 평가를 받고 있다.◇ 연구 배경... 기존 RLHF의 한계로 성능에 악영향 발생ChatGPT 같은 거대언어모델(Large Language Models)이 사용자와 소통할 때 인간 가치에 정합하는 문장, 즉 실제 사람이 쓰는 수준 높은 문장을 쓰도록 유도하기 위해 ‘인간 피드백 기반 강화학습(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)’이라는 훈련법이 사

▲ 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 fil

▲ 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)&rsq