아주대학교 약과학연구소

Research Institute of Pharmaceutical Sciences and Technology(RIPST)

아주대학교 약과학연구소의 새로운 소식입니다.

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서형탁 교수팀, 100배 빠른 데이터 처리 ‘차세대 지능형 센싱 기술’ 개발

아주대학교 첨단신소재공학과 연구팀이 방대한 데이터를 하나로 응축해 처리함으로써 데이터 병목 현상을 해결할 수 있는 차세대 지능형 센싱 기술을 개발했다. 기존 시스템 대비 속도는 100배 빠르고 에너지 효율은 20배 높아, 많은 데이터를 빠르게 처리해야 하는 인공지능(AI) 기반 자율주행과 보안·로봇 등의 분야에 널리 활용될 것으로 기대된다. 첨단신소재공학과·대학원 에너지시스템학과의 서형탁·쿠마 모히트(Mohit Kumar) 교수 연구팀은 멤리스터 소자를 활용해 여러 센서 신호를 단일 아날로그 코드로 통합 처리하는 ‘전기적 프리즘(E-PRISM)’ 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 ‘통합 근접 센서 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 아날로그 멤리스터 기반 전기적 프리즘(Analogue Memristor Based Electrical PRISM for Unified Near Sensor Computing Applications)’이라는 제목으로 재료 분야 국제 학술지 <어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)> 5월호에 게재됐다. 아주대 대학원 에너지시스템학과의 쿠마 모히트(Mohit Kumar) 교수가 제1저자 및 공동 교신저자로, 박사과정 당현민·김아영 학생이 공저자로 참여했고, 서형탁 교수는 책임 교신저자로 이름을 올렸다. 자율주행차나 스마트홈 기기와 같이 주변 환경을 인식하고 정보를 분석해 적합한 행동을 수행하는 최근의 지능형 시스템(Intelligent System)과 피지컬 AI(Physical AI)에서 센서는 매우 중요한 역할을 한다. 인간의 감각기관처럼 외부의 정보를 수집해 시스템에 전달해야 하기 때문. 통상 지능형 시스템은 센서, AI와 알고리즘 같은 데이터 처리 장치 그리고 제어 장치로 구성된다. 지능형 시스템에서 이처럼 방대한 데이터를 생성하지만, 데이터를 처리 장치로 전송하는 과정에서 막대한 에너지 소모와 시간 지연이 발생한다. 특히 데이터의 양이 늘어날수록 전송 효율이 급격히 떨어지는 ‘데이터 병목 현상’은 빠르게 동작하는 실시간 AI(Real-time AI) 구동의 최대 걸림돌로 지목되어 왔다. 아주대 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘전기적 프리즘(E-PRISM)’ 아키텍처를 고안했다. 이는 여러 빛을 하나의 백색광으로 합치는 광학 프리즘의 원리를 전기적으로 구현한 형태다. 연구팀은 산화아연(ZnO) 기반의 멤리스터(Memristor) 소자 10개를 일렬로 배열한 단일 칩 구조를 통해, 0과 1로 구성된 10개의 이진(Binary Input) 입력을 1024(2를 10번 곱한 값)의 고유한 아날로그 신호로 압축해 읽어내는 데 성공했다. 이 기술을 적용하면 센서가 수집한 정보를 디지털로 변환해 일일이 전송할 필요 없이, 소자 자체의 물리적 특성을 이용해 즉각적인 데이터 요약과 판별이 가능하다. 아주대 연구팀이 개발한 E-프리즘 기반의 지능형 센서 신호처리 개념도 개발한 소자의 성능을 검증한 결과, 연구팀은 새로운 소자가 기존에 활용되던 인공 신경망(MLP, Multi-Layer Perceptron) 방식 대비 속도와 효율 면에서 월등한 성능을 보임을 확인했다. 우선 소자 자체에서 데이터 요약과 판별이 가능해짐에 따라 데이터 전송의 대역폭이 약 10배 절감됐다. 이는 센서에서 작업 수행을 위해 전송해야 하는 데이터의 이동량이 기존 대비 10분의 1로 줄었다는 것을 의미한다. 이에 따라 에너지 소모량은 약 20배 절감되고 처리 속도는 100배 이상 향상될 수 있었다. 더불어 연구팀이 개발한 새로운 소자를 활용해 실제 지능형 센싱 작업을 수행했을 때 매우 높은 정밀도를 보임을 확인했다. 노이즈가 섞인 패턴 인식에서 95% 수준의 정확도를 보였고 2D 도형 분류에는 88% 수준의 정확도를, 이동 궤적 추적의 경우 99%의 높은 정확도를 보였다. 특히 3D 객체 인식 및 다중 파장 감지 등 고차원의 데이터 처리에서도 95% 이상의 정확도를 유지하며 범용성을 입증했다. 서형탁 교수는 “이번 연구는 센서에서 발생하는 방대한 원데이터(Raw Data)를 현장에서 직접 압축하고 처리하는 ‘근접 센서 컴퓨팅’의 새로운 지평을 열었다는 데에 의의가 있다”라며 “소재에 구애받지 않는 범용적인 설계 덕분에 기존 반도체 공정에 즉시 적용이 가능해, 기기 자체에서 데이터를 직접 처리하는 초저전력·초고속 AI 엣지 디바이스(AI Edge Device)의 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업과 중견 기초연구지원사업의 지원으로 수행됐다. 차세대지능형반도체기술개발사업은 과학기술정보통신부와 산업통상부 주도하에 진행되는 사업으로 기존 반도체 미세화의 한계 극복을 위한 고성능 신소자 개발 및 AI 반도체 설계, 이를 위한 장비 및 공정 개발을 지원한다. 아주대 팀의 연구는 고성능·초저전력 연산 처리를 위한 신소자 구현을 목표로 하는 소자 분야 사업의 지원을 받았다. * 위 사진 - 이번 연구에 참여한 아주대 연구진. 왼쪽부터 김아영·당현민 박사과정 학생, 쿠마 모히트(Mohit Kumar) 교수와 서형탁 교수

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AI분야 교내외 연구 정보 교류- AI융합 워크숍 열려

아주대학교 AI융합교육원·인공지능연구원·대학원혁신지원사업이 <제3회 AI융합워크숍>을 공동 개최했다. 행사는 인공지능(AI) 분야 연구 정보 교류와 융합 연구 활성화를 위해 마련됐다. <제3회 AI융합워크숍>은 지난 16일 최기주 총장을 비롯한 교내 연구자들이 참석한 가운데 율곡관 영상회의실에서 개최됐다. 경기도 김기병 AI국 국장을 비롯한 외부 관계자들도 함께 자리했다. 최기주 총장의 인사말로 시작된 행사는 ▲윤대균 인공지능연구원장의 개회사 ▲안병민 연구정보처장의 축사로 이어졌다. 이후 올해 아주대학교에 임용된 신임 교수들이 ▲기계공학 ▲무선통신 ▲반도체 공학 ▲화학 ▲수학 ▲피지컬 AI 분야를 접목한 연구 성과와 미래 연구 방향에 대해 발표했다. 강태엽 기계공학과 교수가 ‘다중물리와 인공지능을 융합한 반도체 패키지 고장진단 기술’을 주제로 발표했고, 장수환 전자공학과 교수는 ‘AI 기반 무선통신 분야의 딥 언폴딩(Deep Unfolding) 기술’을 소개했다. 권혁준 지능형반도체공학과 교수는 ‘LUT를 활용한 GEMM 가속 기술 기반의 AI 가속 하드웨어’를 주제로 발표했고, 유지웅 프런티어과학학부 교수는 ‘AI 기반 전산화학’ 관련 연구 사례를 공유했다. 이어 조현태 수학과 교수는 ‘수학과 AI를 활용한 생물·의료 데이터’ 분석 연구를, 강기천 소프트웨어학과 교수는 ‘인간 중심 Vision-Language-Action 모델’ 연구를 소개하며 AI 융합 연구의 다양한 가능성을 제시했다. 최기주 총장은 “이러한 워크숍을 통해 교내외 연구 네트워크가 확대되고, 연구자 간 소통이 더욱 활성화되길 기대한다”라고 말했다. 경기도청 김기병 AI국 국장은 “경기도의 AI 발전 방향에 부합하는 대학의 우수 연구 사례를 발굴할 수 있는 좋은 기회였다”라며 “앞으로 협력을 강화해 나가자”라고 제안했다. 아주대학교 AI융합교육원은 AI를 매개로 학제 간 연구 협력 체계를 공고히 해, 대형 국가 연구 개발 사업 수주와 우수 연구 성과 창출 및 연구 경쟁력 강화를 위해 노력한다는 방침이다.

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'청년도약 인재양성 부트캠프’ 참여, 지역 청년들에 AI 직무교육

아주대학교가 교육부·한국산업기술진흥원 주관 ‘2026년 청년도약 인재양성 부트캠프’ 운영 대학으로 선정됐다. 이 사업은 대학과 기업이 함께 지역 청년들에게 첨단 산업 관련 직무 교육을 제공하기 위해 진행된다. 우리 학교는 ‘2026년 청년도약 인재양성 부트캠프’의 첨단인재형에 참여한다. 인공지능(AI) 분야의 데이터 및 생성형 AI 기반 실전형 전문가 양성을 위해, 마키나락스·구글 클라우드·KT·한국생산성본부 등의 기업 및 기관이 함께 힘을 모은다. 사업 기간은 오는 9월부터 2028년 2월까지 총 1년 6개월, 사업 주관은 AI융합교육원(총괄책임 최영준 소프트웨어학과 교수)이 맡는다. 학교는 “스타트업 마인드를 갖춘 실전형 인공지능 실무 전문가 양성”을 목표로 교육을 진행할 계획이다. 이를 위해 1차 연도에 120명, 2차 연도에 240명의 교육생을 받아 ▲기초·실전 기계학습 ▲기초·실전 생성형 AI 활용 ▲실전 AI 개발 ▲AI 에이전트 ·AI 서비스 구현과 같은 분야를 가르친다. ‘2026년 청년도약 인재양성 부트캠프’의 첨단인재형 유형은 AI와 반도체, 로봇, 이차전지, 디스플레이, 미래차와 같은 분야에서 대학과 기업이 지역 청년에게 수준별 집중교육을 제공해 사회 진출을 지원하는 사업이다. 참여 대학들은 기존의 부트캠프 운영 기반을 활용해 첨단 분야의 교육과 취업 지원에 나선다. 이에 기존 인재양성 부트캠프 운영 대학 중 15개 대학(일반 대학 기준)이 선정됐다. 참여 대학에는 올해 각 7억원의 재정 지원이 투입된다. 참여를 원하는 청년들은 <첨단산업 인재양성 통합관리플랫폼(www.nais.or.kr)>을 참고해 신청하면 된다. 우리 학교는 앞서 지난 3월 교육부·한국산업기술진흥원이 주관하는 ‘2026년 첨단산업 인재양성 부트캠프’ 인공지능(AI) 분야 운영 대학으로 최종 선정된 바 있다. 이에 5년 동안 총 71억원 상당의 재정 지원을 받아 실전형 인공지능 인재 양성을 위해 노력하고 있다. 학교는 참여 기업과 함께 ▲직무 분석 및 교과목 개발 ▲교과목 공동 운영 ▲현장실습 운영 등을 진행하며, 이러한 교육 프로그램을 이수한 학생은 소단위 학위(마이크로 디그리) 인증을 받아 사회 진출 등에 활용할 수 있다. 5개의 맞춤형 마이크로 학위 과정은 오는 9월부터 운영된다. 아주뉴스 바로가기 [2026-03-09]‘2026 첨단산업 인재양성 부트캠프’ AI 분야 선정