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아주대와 서울시립대 업무협약

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서울시립대와 학술교류 협정 체결

아주대학교가 서울시립대학교와 지난 31일 학술교류 협정을 체결했다. 양 교는 시대적 변화에 능동적으로 대처하고, 급변하는 세계 속에서 대학으로서 함께 성장·발전하기 위해 교육 및 연구 분야의 협력을 약속했다. 협약서에는 ▲교육 및 연구 인력의 교류 ▲학생 교류 및 상호 학점 인정 ▲공동 연구 추진 및 학술회의 공동 개최 ▲학술 자료, 출판물 및 정보의 상호 교환 ▲학문 연구 지원 협력 등의 내용이 담겼다. 양 교의 협력은 오는 여름부터 본격화된다. 여름 계절수업부터 학생 교류와 학점 인정을 시작하며, 추후 단계적으로 연구와 산학협력 등 협력 범위를 넓혀갈 계획이다. 원용걸 서울시립대 총장은 "2026년 여름 계절수업 학점교류와 더불어 교육·연구 협력까지 단계적으로 확대하여, 양 교가 미래 사회가 요구하는 창의적이고 융합적인 인재를 양성하고 세계로 도약하는 기반을 마련하길 기대한다"라고 말했다. 최기주 아주대 총장은 "교육 혁신에 있어 대학 간 협력이 매우 중요하다"라고 강조하며, "대학 간 공유가 학생들이 대학에서 더 많은 것을 얻어가는 강력한 상승 효과를 낼 것"이라고 전망했다.
수소산업 지산학연 협력 업무협약, 평택시 등 참여

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수소산업 지산학연 협력 업무협약, 평택시 등 참여

아주대학교가 지자체, 대학, 연구소와 손을 잡고 수소 산업 발전을 위한 본격적인 협력에 나섰다. 아주대학교는 지난 25일 서울에서 평택시, 한국청정수소진흥연구원, 고등기술연구원, 평택대학교와 함께 ‘수소 산업 분야 지·산·학·연 협력 활성화를 위한 업무협약’을 체결했다. 이날 협약식에는 최기주 아주대 총장을 비롯해 정장선 평택시장, 김진균 고등기술연구원장, 황용우 한국청정수소진흥연구원 이사장, 이계안 학교법인 피어선기념학원 이사장이 참석했다. 이번 협약을 통해 각 기관은 수소 에너지의 생산부터 운송, 실제 사용에 이르는 모든 과정에서 힘을 모으기로 했다. 구체적으로는 수소 에너지 생태계를 만들기 위한 기술 개발과 실증 사업을 지원하며, 수소 분야의 전문 인력 양성을 위한 교육 과정을 공동 운영할 계획이다. 또한 세미나와 포럼을 통해 기술을 공유하고, 수소 에너지를 친숙하게 느낄 수 있도록 교육 프로그램과 캠페인도 진행한다. 특히 국가 차원의 대형 연구 개발(R&D) 프로젝트를 공동 기획하고 유치하는 데에도 적극 협력할 예정이다. 평택시는 수소를 직접 만들고 유통할 수 있는 자체 시설을 갖추고 있으며 수소 수출입의 최적지인 평택항과 삼성전자 평택캠퍼스 같은 대형 수요처까지 자리 잡고 있다. 이처럼 수소의 생산과 소비가 모두 가능한 ‘전 주기 환경’을 갖춰 국내 최고의 수소 선도도시라는 평가를 받는다. 아주대를 비롯한 참여 기관들도 평택의 입지적 우수성을 뒷받침할 연구력과 기술력을 보유하고 있어, 이번 협력을 통해 상호간 큰 상승 효과를 낼 것으로 기대된다. 최기주 아주대 총장은 “이번 협약이 대한민국 수소 산업의 미래를 앞당기는 실질적인 첫걸음이 되기를 기대한다”고 밝혔다.
기계 이현범 교수팀, 글로벌 학술대회 ‘CVPR 2026’서 논문 발표

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기계 이현범 교수팀, 글로벌 학술대회 ‘CVPR 2026’서 논문 발표

- 다양한 환경에서 정밀한 3D 인식 가능, 자율주행·로봇 기술 적용 기대 왼쪽부터 기계공학과 한이지 석사과정 학생, 김승규 석사과정 학생, 이현범 교수 아주대학교 기계공학과 이현범 교수팀이 컴퓨터 비전·AI 분야 글로벌 학술대회 <컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(Computer Vision and Pattern Recognition Conference 2026)>에서 논문을 발표한다. 오는 6월3일부터 6월8일까지 미국 콜로라도주 덴버에서 열릴 예정인 <컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)>는 1983년부터 매년 개최되어 온 컴퓨터 비전·AI 분야의 세계적 학회다. 이번 학술대회에는 전 세계에서 총 1만6100여편의 논문이 투고됐으며, 이 중 4100여편만이 메인 컨퍼런스에 채택됐다. 이번 학회에서 발표되는 기계공학과 이현범 교수팀의 연구는 ‘PTC-Depth: 시간적 일관성을 갖춘 자세 보정 단안 깊이 추정(PTC-Depth: Pose-Refined Monocular Depth Estimation with Temporal Consistency)'이라는 논문이다. 해당 연구에는 우리 학교 기계공학과 석사과정 한이지·김승규 학생과 소니(Sony) AI Lab의 심동석 박사가 참여했다. 기계공학과 이현범 교수팀의 연구 내용을 보여주는 이미지. 연구진은 시간적 일관성 추정 성능이 뛰어난 새로운 깊이 추정 기술을 제안했다 연구진은 적외선 이미지와 RGB 등 이미지를 기반으로 시간적 일관성 추정 성능이 우수한 새로운 깊이 추정 기술을 제안했다. 기존의 카메라를 이용한 딥러닝 깊이 이미지 추정기술의 실제 거리 단위(Metric) 깊이 추정 과정에서 발생하는 문제점을 지적하고, 이를 개선하기 위한 접근법을 제시한 것. 연구팀이 제안한 한 새로운 방식은, 영상의 움직임 정보와 로봇의 주행 데이터를 결합해 시간에 따라 흔들림 없이 일관된 깊이(거리) 정보를 추정한다는 점이 특징이다. 연구팀은 이 방법론을 활용해 Tartan Air와 MS2와 같은 벤치마크에서 제안된 모델을 재평가했고, 모델 성능이 기존의 다른 기술보다 매우 뛰어난 시간적 일관성 및 추정 정확도를 보인다는 것을 발견했다. 연구팀의 이번 기술은 오픈소스로 공개(GitHub)되어 있어 누구나 활용할 수 있으며, 3차원 공간정보 생성기술의 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 이번 연구를 주도한 이현범 교수는 "이번 연구 성과는 주간·야간 어떤 환경에서도 하나의 작은 카메라만으로 정밀한 3차원 깊이 이미지를 추론할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다”며 “다양한 환경에서도 추가 센서 없이 정밀한 3D 인식이 가능해져, 미래의 자율주행 및 로봇 기술의 신뢰성을 크게 높일 수 있을 것으로 기대한다”라고 밝혔다. 이번 연구는 ▲아주대 인공지능융합혁신대학원 사업 ▲탐지 및 인식 원천기술개발 사업 ▲우수신진연구자사업의 지원을 받았다.