약과학연구소

Research Institute of Pharmaceutical Sciences and Technology(RIPST)

아주대학교 약과학연구소의 새로운 소식입니다.

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김은아 기부자의 기부금 전달식이 열렸다. 지난 26일 율곡관 총장실에서 열린 기부금 전달식에는 김은아 기부자와 배우자인 이삼구 ㈜해동산전 대표가 참석했다. 학교에서는 최기주 총장과 조경숙 대학발전본부장이 자리했다. 최기주 총장이 아주 가족을 대표해 감사 인사를 전하고 기부자 예우품을 전달했다. 김은아 기부자는 이날 아주대 AU50 첨단융복합관 건립을 위해 1억원을 기부했다. 이번 기부로 김은아 기부자는 ‘아주 아너스 클럽’의 일원이 됐다. ‘아주 아너스 클럽(Ajou Honors Club, AHC)’은 아주대에 1억원 이상을 기부한 후원자들의 모임이다. 지난 해 말 열린 고액기부자 초청 행사를 통해, 학교 구성원으로서 대학 발전에 힘을 보태고자 하는 뜻이 이번 김은아 기부자의 기부 실천으로 이어졌다. 김 기부자는 아주대가 기부자들과 지속적으로 소통하며 신뢰를 쌓아온 점과, 기부 문화 확산을 위해 기울여온 노력이 의미 있게 다가왔다고 전했다. 김은아 기부자와 자리를 함께한 이삼구 ㈜해동산전 대표(경영대학원 최고경영자과정 35기)도 아주대에 꾸준한 기부를 이어왔다. 이삼구 기부자의 누적 기부액은 이번 기부를 포함해 이삼구장학기금과 축구부후원기금 등 3억6000만원 규모다. 최기주 총장과 김은아 기부자, 임삼구 ㈜해동산전 대표, 조경숙 대학발전본부장

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학생 전공설계 지원 노하우 공유- '제1회 전공설계 인사이트 포럼'

대학이 운영하고 경험해온 학생 전공설계 지원에 대한 노하우를 공유하기 위한 포럼이 열렸다. 아주대는 <제1회 전공설계지원 인사이트 포럼(A-MAPS)>을 지난 23일 오후 아주대 율곡관 대강당에서 개최했다. 포럼은 ‘전공설계 지원 첫걸음: 대학 전공설계 지원 체계 구축과 운영의 실제’를 주제로 열렸다. 전국 43개 대학의 관계자 160여명이 참석했다. 포럼은 아주대 한호 교무부총장의 환영 인사로 시작해 한봉환 연세대 학부대학 교수의 기조강연으로 이어졌다. 한봉환 교수는 ‘Advising is Teaching - 학생의 성장과 학습을 촉진하는 교육적 활동으로서의 학사지도’라는 제목의 기조강연을 준비했다. 포럼 1부는 전공설계 지원 체계 구축 및 운영의 실제에 대한 사례 기반 발표로 구성됐다. ▲학생 주도 전공설계를 위한 지원 체계 구축(유현주 인하대 전공디자인센터 연구교수) ▲전공설계 지원체계는 어떻게 만들어지고 작동하는가(이시내 아주대 전공설계지원센터 연구교수) 발표에 이어 패널토론이 마련됐다. 포럼 2부는 전공설계 상담과 비교과 프로그램 운영의 실제를 주제로 이어졌다. ▲전공 탐색에서 선언까지: 멘토링, 상담, 비교과를 잇는 설계 전략(김부경 한양대ERICA 전공설계지원센터 부센터장) ▲스스로 그리는 전공 지도: 아주대 상담과 비교과가 함께 만드는 성장의 길(노들 아주대 전공설계지원센터 연구교수) 발표와 패널토론이 진행됐다. 이번 포럼을 준비한 신종호 아주대 전공설계지원센터장(다산학부대학 교수)은 “전공을 허물라는 시대적 요구와 그 답을 찾기 위한 새로운 시도들로 대학가는 분주한 시기를 보내고 있다”라며 “무전공 입학의 확대, 모집단위 광역화와 다전공 및 전과 제도의 유연화 등은 학생들에게 폭넓은 기회를 제공하지만 동시에 막막한 과제가 되기도 한다”라고 전했다. 이어 “이에 학생들에게 든든한 길잡이가 되어줄 ‘전공설계 지원‘의 중요성은 어느 때 보다 커지고 있다”라며 “여러 대학이 겪은 시행착오와 경험들을 포럼에서 함께 나누며 전공설계 지원의 지도를 함께 그려나가는 뜻깊은 시간이 됐다”라고 덧붙였다. 아주대학교는 지난해 학생들의 진로 탐색과 전공 선택을 돕기 위해 전공설계지원센터를 오픈했다. 센터는 학생들이 흥미와 적성에 맞는 전공을 탐색하고 주전공뿐 아니라 복수전공·부전공·학생설계전공·마이크로전공 등 다양한 학문적 기회를 누릴 수 있도록 ▲개별 및 집단 상담 ▲학생설계전공 컨설팅 ▲비교과 프로그램 등을 운영하고 있다. 발표에 이어 마련된 패널 토론 * 위 사진 - 포럼 발표자들과 함께한 아주대 한호 교무부총장과 신종호 전공설계지원센터장

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이종민 교수팀, AAAI 2026에서 ‘라이다’ 활용 거리추정 신기술 제시

아주대학교 지능형반도체공학과 이종민 교수 공동 연구팀이 인공지능(AI) 분야의 세계적 학회인 <AAAI 2026>에서 원격 감지 기술 라이다(LiDAR)를 활용한 거리 추정 신기술을 발표했다. 이종민 교수팀은 지난 20일부터 27일까지 싱가포르에서 개최된 <AAAI(The Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 2026>에서 AI를 활용한 SPAD 기반 LiDAR 거리 추정 신기술에 대해 발표했다. 이번 연구는 아주대∙부산대∙강원대 공동 연구팀의 성과로, 이번 연구에는 아주대 지능형반도체공학과 석사과정의 이민성∙김서현 학생이 제1저자로 참여했다. 박연수 강원대 컴퓨터공학과 교수와 서형석 부산대 반도체공학전공 교수, 이종민 아주대 지능형반도체공학과 교수는 교신저자로 함께 했다. 라이다(LiDAR, Light Detection And Ranging) 센서는 자율주행 차량과 로봇에서 ‘눈’과 같은 역할을 하는 핵심 센서 기술이다. 레이저 빛을 쏘고 반사되어 오는 시간을 측정해, 주변 물체를 파악하고 장애물을 피해 안전하게 움직일 수 있도록 하는 구조다. 라이다(LiDAR) 센서를 통한 정확한 거리 측정을 위해서는 단일 광자 검출기(SPAD)를 이용한 히스토그램 기반 거리 추정 방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 활용되고 있는 거리 추정 방식은 강한 반사 신호 환경에서 발생하는 왜곡에 취약하고, 정확도를 높일수록 연산량이 급격히 증가해 실시간으로 반응해야 하는 하드웨어의 실제 구현에는 한계가 있다. 공동 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 거리 추정을 기존의 신호 보정(signal filtering) 문제가 아닌, AI 기반 경량 유사도 학습(lightweight similarity learning) 문제로 재정의했다. 연구팀이 제안한 방식인 LiToFNet은 왜곡된 히스토그램을 직접 복원하지 않고, 참조 펄스와 측정 히스토그램 간의 유사도를 AI 모델이 학습해 비행시간(time-of-flight, ToF)을 직접 추정하는 구조다. 연구팀은 이를 통해 왜곡이 심한 환경에서도 안정적인 거리 추정이 가능함을 확인했다. 원격 감지 기술인 라이다(LiDAR)로 다양한 물체의 데이터를 수집한 도표. 기존의 방식인 단일 광자 검출기(SPAD)를 통한 히스토그램 기반 거리 추정 방식의 경우, 근거리에서의 강한 반사로 pile-up 왜곡이 발생함을 알 수 있다. 단일 광자 검출기(SPAD)가 가장 먼저 도착한 광자만 기록하고, 늦게 도착한 광자는 일정 시간 동안 무시되기 때문에 발생하는 원치 않는 왜곡이다. 공동 연구팀의 LiToFNet은 약 57.6KB규모의 초경량 AI 모델로 설계되어, 기존 딥러닝 기반 LiDAR 거리 추정 기법 대비 200배 이상 작은 모델로 구현됐다. 연구팀은 해당 모델을 프로그래밍이 가능한 반도체 칩(FPGA)에 구현해 초당 106 프레임의 실시간 처리 성능을 확인했고, 심각한 pile-up 왜곡이 발생하는 환경에서도 약 2.21cm 수준의 거리 오차를 기록해 현장 적용의 가능성을 보여줬다. 이는 고성능 GPU 없이도 차량⋅로봇용 엣지 라이다(LiDAR) 시스템에 직접 적용할 수 있음을 보여주는 결과다. 이번 연구의 성과는 아주대 캠퍼스의 실외 환경에서 실제로 수집한 데이터를 통해 실험적으로도 검증됐다. 연구팀은 실외 환경에서 촬영한 장면을 대상으로 거리 추정을 수행한 결과, 기존 방식이 거리 왜곡을 보이는 상황에서도, LiToFNet 기반의 하드웨어는 안정적인 거리 추정 결과를 유지함을 확인했다. 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구실, 생애기본연구 및 4단계 BK21사업, 그리고 아주대학교 교내 학술진흥연구비 사업의 지원으로 수행됐다. 실제 야외환경에서의 실험적 검증. 아주대 캠퍼스 내 학생회관 공간에서 라이다 센서 및 연구팀의 LiToFNet 기반 하드웨어로 측정 후 분석한 결과다. pile-up 왜곡이 발생하는 근거리 환경에서도 LiToFNet이 효과적 보정을 해냈다. * 위 사진 - 싱가포르에서 개최된 <AAAI 2026> 학회에서. 아주대∙부산대∙강원대 공동 연구팀의 모습