▲ 서울공대 기계공학부 안성훈 교수팀, 소리로 기계 고장 진단하는 하드웨어 음향 필터 세계 최초 개발(왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 안성훈 교수(교신저자), 서울대학교 기계공학부 안세민 박사과정생(주저자)) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 안성훈 교수 연구팀이 전자회로 없이도 특정 주파수를 걸러내고 증폭할 수 있는 ‘음향 밴드패스 필터(Interference Acoustic Filter)’를 세계 최초로 개발했다.연구진은 마이크 하나와 간섭 기반 메타구조를 활용해 원하는 주파수만 선택적으로 들을 수 있는 기술을 구현함으로써 산업 현장의 고소음 환경에서도 기계 고장을 진단할 수 있는 길을 열었다.이번 연구 결과는 기계공학 분야의 국제 학술지 ‘메카니컬 시스템즈 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing)’에 이번 달 게재됐다.◇ 연구 배경... 고소음 환경에서 ‘소리’로 기계 고장을 진단하는 기술 필요성 부각공장, 발전소, 항공기 엔진룸과 같은 산업 현장은 80~100데시벨(dB)에 달하는 엄청난 소음으로 가득하다. 이러한 환경에서는 기계가 고장 나기 직전 내는 미세한 ‘이상 신호음’이 거대한 기계 소음에 묻혀버려 작은 균열이나 기계 마모 같은 초기 징후를 놓치기 쉬웠다.결국 큰 사고로 이어져 인명 피해와 막대한 수리 비용이 발생하거나 생산 차질을 빚는 경우가 많았다. 이 문제를 해결하기 위해 고소음 환경에서 ‘소리’로 기계 고장을 진단하는 기술이 등장했다.기계가 정상일 때와 고장 났을 때 내는 소리(주파수)가 다른 점에 착안해 고장을 의미하는 특정한 ‘이상 주파수’ 성분만 정확히 분리해 기계 이상을 진단하는 원리가 적용된 방식이다.따라서 이 기술에는 기계 내·외부에 장착된 전자회로나 컴퓨터 소프트

▲ 서울대 이건도 교수팀, 물리학계 40년 난제 해결(왼쪽부터 이건도 서울대학교 신소재공동연구소 연구교수(교신저자), 서울대학교 신소재공동연구소 이성우 박사(주저자), 권영균 경희대학교 물리학과 교수, 김미영 서울대학교 재료공학부 교수) [출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 고온초전도 연구단(단장 이건도 신소재공동연구소 연구교수)이 고온초전도 현상의 근본 원인을 ‘열적 디커플링(Thermal Decoupling)’이라는 새로운 개념으로 설명하는 데 성공했다.40년 가까이 미제로 남아 있던 문제다. 기존의 전자 중심 이론으로는 해석되지 않던 여러 실험 결과를 모두 정량적으로 설명하는 이번 연구는 초전도 연구의 새로운 패러다임을 제시했다는 평가를 받고 있다.이번 연구 결과는 재료물리 분야의 국제학술지 ‘머티리얼즈 투데이 피직스(Materials Today Physics, IF=9.7)’에 ‘Thermal Decoupling in High-Tc Cuprate Superconductors’ 제하의 논문으로 2025년10월27일(월) 온라인 게재됐다.◇ 연구 배경...  ‘왜 이렇게 높은 온도에서 초전도가 일어나는가?’ 고민1911년 네덜란드의 물리학자 카멜링 오네스가 발견한 ‘초전도 현상’은 전류가 저항 없이 흐르는 상태다. 이후 1957년 ‘BCS(Bardeen·Cooper·Schrieffer) 이론’을 발표해 초전도 현상의 메커니즘을 밝힌 미국의 물리학자 바딘·쿠퍼·슈리퍼가 노벨물리학상을 수상했지만 이 이론은 섭씨 약 영하 250도(절대온도 약 25K) 이하에서만 성립되는 한계가 있었다.그러나 1986년 IBM취리히연구소의 베드노르츠와 뮐러가 영하 240도에서도 초전도체가 되는 구리산화물(cuprate)을 발견한

▲ 서울공대 건설환경공학부 지석호 교수 연구진, 미국토목학회 학술지 ASCE Journal of Management in Engineering 최우수 논문상 수상(왼쪽 서울대학교 건설환경공학부 윤시후 박사과정생) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 건설환경공학부 지석호 교수와 윤시후 박사과정생이 미국토목학회(ASCE) 주관 ‘ASCE 2025 Convention’에서 ASCE 발간 학술지 ‘Journal of Management in Engineering’의 최우수 논문상(2025 Best Peer Reviewed Paper Award)을 수상했다.해당 행사는 2025년 10월8일(수)부터 나흘간 미국 시애틀 컨벤션 센터에서 개최됐다. 건설환경 분야의 최고 권위 학술지 ‘ASCE Journal of Management in Engineering’은 경영, 리스크 관리, 생산성, 안전, 기술혁신 등 건설 및 인프라 산업의 공학적 관리 방안을 다룬다.매년 지난 1년간 해당 저널에 게재된 논문들 중 가장 우수한 1편을 최우수 논문(Best Paper)으로 선정해 시상한다. 지석호 교수가 지도하는 건설혁신연구실의 윤시후 박사과정생이 발표한 ‘Developing an Integrated Construction Safety Management System for Accident Prevention’ 제하의 논문은 해당 분야의 기술 혁신에 기여한 공로를 인정받아 2025년 최우수 논문상 수상작으로 선정됐다.윤 박사과정생은 국내에서 발생한 건설 현장 안전사고의 빅데이터를 분석해 사고 예방을 위한 통합 안전관리 시스템을 개발했다.해당 연구는 인공지능(AI)을 활용해 현장별 위험 요인을 예측하고 이를 현장에서 직접 활용 가능한 웹 기반 플랫폼으로 구현한 점에서 높은 평가를 받았다.특히 이 플랫폼은 현장의 안전관리 담당자들이

▲ 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, 2025년 신양공학학술상 수상자 6인 선정(왼쪽부터 재료공학부 김진영 교수, 원자핵공학과 최성열 교수, 건축학과 안창범 교수, 공과대학 김영오 학장, 건설환경공학부 문주혁 교수, 에너지자원공학과 강정신 부교수, 화학생물공학부 오준학 교수(화학생물공학부 박정원 교수 대리 수상)) [출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 2025년 10월22일(수) ‘2025년도 신양공학학술상’ 수상자로 6명의 교수를 선정해 공과대학 38동에서 시상식을 개최했다.서울대 공대 교원의 교육 및 연구 활동 진작을 위해 제정된 신양공학학술상은 동문이자 태성고무화학 창업자인 고(故) 정석규 신양문화재단 이사장이 기탁한 기금으로 조성한 학술상이다.최근 2년 이내에 정교수 및 부교수로 승진한 49세 이하의 젊은 교수들 중 교육 및 연구 업적이 뛰어난 교수에게 수여하는 상으로 2005년부터 매년 개최해 온 시상식은 2025년 21회를 맞이했다.2025년도 수상자로는 △교육 분야의 건축학과 안창범 교수, 원자핵공학과 최성열 교수 △학술 분야의 건설환경공학부 문주혁 교수, 재료공학부 김진영 교수, 화학생물공학부 박정원 교수 △산학협력 분야의 에너지자원공학과 강정신 부교수 등 총 6명이 선정됐다.시상식에 참석한 김영오 공과대학장은 축사에서 고 정석규 이사장의 신양 정신을 기린 뒤 “교육 및 연구업적이 뛰어나신 교수님들이 많아 치열한 심사 과정에서 공과대학의 밝은 미래를 기대할 수 있었다”며 “교육, 연구, 그리고 산학협력 분야에서 우수한 성과를 달성한 수상자들의 노고를 치하하는 신양공학학술상은 새로운 도전과 공학의 사회적 기여를 기리는 뜻깊은 상인 만큼 올해 수상자들에게 진심 어린 축하를 건넨다”고 말했다.건축학과 안창범 교수는 ‘스마트건설기술’, ‘건설안전 데이터애널리틱스’, ‘VR/AR의 개론 및 실습’ 등 산업

▲ 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

▲ 왼쪽부터 국민대학교 자동차공학과 정영주 조교수, 한국과학기술연구원 정성민 박사후연구원, 경희대학교 기계공학과 송재만 조교수, 서울대학교 기계공학부 고승환 교수 [출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 고승환 교수 연구팀이 단 하나의 소재와 공정만으로 전기 사용 없이 냉각과 가열 기능을 선택적으로 구현할 수 있는 신개념 열관리 기술을 개발했다.이 기술은 레이저 출력의 강약만 조절해 동일한 투명 실리콘 고분자 소재를 전력 소모 없이 냉각용 또는 가열용 표면으로 가공할 수 있다는 점에서 기존의 복잡한 공정을 대체할 혁신적 기술로 주목받고 있다.한국연구재단의 기초연구사업 리더연구자지원사업 및 세종과학펠로우십의 지원을 받은 이번 연구의 성과는 그 우수성을 세계적으로 인정받아 에너지 분야의 저명 학술지 ‘Joule’(IF=35.4, 상위 1.4%)에 ‘Monolithic Integration of Radiative Cooling and Solar Heating Functionalities by Laser-induced Pyrolysis’ 제하의 논문으로 2025년 8월 정식 게재된 바 있다.◇ 연구 배경... 기후 변화 대응의 필요성과 에너지 위기의 심각성이 커지면서 '제로에너지' 기반 기술 개발최근 기후 변화 대응의 필요성과 에너지 위기의 심각성이 커지면서 별도의 전력 소모 없이 태양광 및 복사열을 활용해 온도를 조절할 수 있는 ‘제로에너지’ 기반 열관리 기술이 새로운 대안으로 떠오르고 있다.예를 들어 여름에는 햇빛을 반사하고 복사열은 방출함으로써 시원한 환경을 만들고 겨울에는 햇빛을 흡수해 따뜻하게 유지하는 방식이다.하지만 지금까지는 냉각과 가열 기능을 각각 다른 재료와 복잡한 공정으로만 구현 가능한 이 기술을 일상 생활이나 산업 현장에 적용하기 어려운 한계가 있었다.따라서 한여름에는 도로와 건물이 과도한 열을 흡수해 냉방비가 급증하고 겨

최근 들어 섬이 제공하는 다원적 가치와 독특한 매력에 대한 관심이 높아지면서 섬에 대한 국민 인식이 변화하고 있다. 과거에는 섬이 고립된 지역이라는 인식이 강했으나 환경적⋅문화적 다양성에 대한 관심과 여가 활동의 수요가 커지면서 섬이 새로운 경험을 제공하는 관광지로 주목을 받고 있다.이와 같이 섬은 현대 사회의 변화된 여가 트렌드와 맞물려 국민에게 문화적, 생태적 가치가 결합된 공간으로 재조명되고 있음에 따라 섬이 제공할 수 있는 기능과 역할이 더욱 부각되고 있다.이에 따라 국민의 인식 변화와 수요 증가에 발맞춘 수요자 중심의 접근이 필요하며 관광객의 경험과 요구를 반영한 정책적 기반을 마련하는 데 필수적이다.이번 회에는 '소셜빅데이터 기반 수요자 인식에 따른 섬 관광 향유형태 유형화 및 특성 분석'이라는 주제의 논문을 소개하고자 한다.2024년 12월 한국경관학회, 제16권 제2호에 게재됐다. 이주경 서울대 환경계획연구소 객원연구원, 이성희 경기연구원 초빙연구원, 손용훈 서울대 환경대학원 환경설계학과 교수, 김용진 한국섬진흥원 부연구원이 완성했다.◇ 소셜빅데이터를 활용해 국내 섬 관광에 대한 수요자 인식과 향유 형태를 유형화 추진본 연구는 소셜빅데이터를 활용해 국내 섬 관광에 대한 수요자 인식과 향유 형태를 유형화하고 이에 따른 관광 행태 및 특성을 분석함으로써 섬 관광의 활성화와 지속 가능성에 기여할 수 있는 시사점을 제시한다.특히 수요자 분석을 통해 이용자가 생각하는 각 섬의 특성을 이해함으로써 섬마다 지닌 독특한 자원과 가치를 효과적으로 발굴하고 전문가 중심이 아닌 수요자 인식에 기반한 섬 관광 자원 관리 방안을 마련하는 데 중요한 자료를 제공할 수 있다.◇ 섬 관광 관련 소셜 빅데이터 수집 및 정제 후 LDA 토픽모델링 기법을 활용한 섬 관광자원 향유 형태 분석첫째, 본 연구의 공간적 범위는 국내 섬 전체이며 수요자가 방문한 유인섬으로 한정했다. 단, 유인섬의 명칭이 텍스트 분석 과정에서 제외되지 않도록 전

▲ 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