KAIST

우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 낸드플래시(NAND Flash)의 전하 저장 방식을 활용하여 양산성이 높으며 높은 균일도를 갖는 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발에 성공했다고 6일 밝혔다.  최근 고성능의 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI) 구현을 위하여 인공 시냅스 소자를 통해 크로스바 어레이 구조에서 고밀도의 메모리 집적과 행렬 연산 가속을 동시에 구현하는 맞춤형 하드웨어를 개발하기 위한 노력이 계속되고 있다.  시냅스 소자의 후보 물질로 다양한 물질이 제시되었으나, 인공지능 가속기가 요구하는 다비트성 (Multi-bit), 보존성 (retention), 균일성 (uniformity), 내구성(Endurance) 등을 모두 만족하는 소자는 매우 드물었으며, 또한 제시되는 후보 물질들의 동작 방식도 기존 반도체 소자들과 매우 달라 반도체 소자로 활용함에 있어 양산성 및 수율 등에도 추가적인 검증이 필요하다는 한계가 있었다.  김경민 교수 연구팀은 낸드플래시의 전하 저장하는 방식을 차용한 2단자 구조의 인공 시냅스 소자를 개발했다. 기존에는 2단자 시냅스 구조가 안정적으로 동작하기 위해서는 전하의 저장 상태를 읽기 위해 산화막을 얇게 하여 저장된 전하의 보존성을 희생해야하는 한계가 있었다. 연구팀은 이번 연구에서 알루미늄 산화막, 나이오븀 산화막, 탄탈룸 산화막 등이 순차적으로 적층된 최적의 시냅스 소자 구조를 제안하였으며,  이를 통해 안정적인 다비트성과 보존성을 모두 확보하였다.  또한, 제안한 시냅스 소자가 갖는 자가정류(self-rectifying) 특성을 활용하는 병렬 컴퓨팅 방법을 제시하여 기존의 순차적 컴퓨팅 대비 필요한 에너지를 약 71% 절약할 수 있었다. 공동 제1 저자인 신소재공학과 김근영 석박통합과정은 “이번 연구는 이미 검증된 낸드플래시 메모리 구조를 인공 시냅스 소자에 적용하여 시냅스 소자의 양산성에 대한 우려를 불식한데 의미가 있다”며 “이처럼 향후 개발되는 인공지능 반도체에도 기존 반도체 소자의 고성능 특성과 물질의 새로운 특성을 접목하는 연구가 활발히 이뤄질 것으로 예상된다”고 밝혔다.  이러한 인공 시냅스 소자 기술은 인공지능 컴퓨팅을 저전력으로 구현하는 지능형 반도체 소자에 적용되어 에지 컴퓨팅 (Edge computing)과 같이 적은 에너지 소모가 필수적인 인공지능 기술에 다양하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.  이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 11월 28일 字 온라인 게재됐으며 한국연구재단, KAIST, SK Hynix의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Retention secured nonlinear and self-rectifying analog charge trap memristor for energy-efficient neuromorphic hardware)

우리 연구진이 성병을 일으키는 2형 헤르페스 감염에 대해 비만인 암컷 생쥐가 더 높은 저항성을 갖는다는 사실을 밝혔다. 나쁘기만 할 것 같은 비만이 오히려 도움이 되는 역설적인 현상을 관찰한 것이다. ※ 2형 헤르페스: 헤르페스 바이러스의 일종으로 주로 성병을 일으키는 것으로 알려짐. 여성이 남성보다 더 높은 감염률을 보이는 것으로 알려짐.  의과학대학원 이흥규 교수 연구팀이 비만이 여성 생식기를 통한 단순 2형 헤르페스 바이러스(herpes simplex virus type 2) 감염에 대해 저항성을 강화하는 현상을 발견했으며, 그 메커니즘을 규명했음을 6일 밝혔다. 비만은 종양 등 각종 질병에 대해 안 좋은 영향을 끼치는 인자로 잘 알려져 있다. 하지만, 여성 생식기를 통한 2형 헤르페스 감염 시 질 내 공생미생물과 감마델타 T세포의 상호작용을 통해 바이러스에 저항성이 생긴다는 사실을 연구팀은 발견했다. 여성의 생식기 내에는 젖산균을 포함한 공생미생물이 서식하고 있다. 비만인 여성은 마른 여성과는 질 내 공생미생물의 조성이 다른 것으로 알려져 있는데, 연구팀은 비만인 암컷 생쥐의 질 내에는 장에서 유래한 것으로 보이는 균들이 섞여 있는 것을 발견했다.  연구팀은 장에서 유래된 것으로 보이는 비만 암컷 생쥐의 질 내에 유입된 균들이 아미노산의 일종인 아르기닌을 활발하게 생산하고 있다는 사실을 발견했고, 아르기닌이 바이러스 초기 감염에 중요한 역할을 한다는 사실을 발견했다.  연구팀은 이어서 아르기닌이 질 내의 감마델타 T 세포의 항바이러스 면역반응을 강화하고, 적응 면역세포가 활성화되는 시기보다 이른 시기에 바이러스 감염과 전파를 이미 억제하고 있음을 발견했다. 연구를 주도한 의과학대학원 이흥규 교수는 "이번 연구는 비만이 특정 감염 질병에는 도움이 될 수도 있다는 사실을 밝혔다는 점에서 의의가 있고, 앞으로 비만인 환자들의 바이러스 감염증 치료에 참고가 될 것이며, 연구 결과를 바탕으로 분자 메커니즘을 응용해 항바이러스제 개발에 박차를 가할 것이다ˮ고 연구의 중요성을 설명했다.  비만이 바이러스를 억제하는 현상을 발견하고 그 메커니즘을 규명한 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구지원사업 및 바이오의료기술개발사업의 지원으로 수행됐으며, 의과학대학원 박장현 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 생명과학 분야 국제학술지 `셀 리포트(Cell Reports)'에 지난 11월 8일 字 게재됐다.

우리 대학 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 부산대 안석균 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 그래핀-액정 복합섬유를 이용한 새로운 인공 근육을 개발하는 데 성공했다고 5일 밝혔다. 이 인공 근육은 현재까지 과학계에 보고된 것 중에서 인간 근육과 가장 유사하면서도 최대 17배 강한 힘을 보이는 것으로 밝혀졌다.  동물의 근육은 신경 자극에 의해 그 형태가 변하면서 기계적인 운동을 일으키는 것으로 알려져 있다. 로봇이나 인공장기 등 다양한 분야에서 동물근육과 유사한 운동을 일으키기 위한 기술들이 개발돼왔으나, 지금까지는 주로 기계장치에 의존한 것들이 대부분이다.  최근에는 유연성을 가지는 신소재를 이용해 생명체의 근육같이 유연하면서도 기계적 운동을 일으킬 수 있는 인공 근육들이 연구되고 있다. 그러나 이들 대부분이 일으키는 운동의 범위가 동물 근육보다 제한되고 강한 운동을 일으키기 위해서는 마치 시계태엽을 감듯이 부가적인 에너지 저장과정을 거쳐야만 하는 문제점이 있다. 김교수 연구팀이 개발한 신소재는 온도변화에 따라 동물 근육과 같이 크게 수축을 일으키는 액정물질에 고품질의 그래핀을 적용함으로써 레이저를 이용한 원격제어가 가능하며 인간 근육의 작업 수행능력(17배)과 출력밀도(6배)를 크게 능가하는 운동능력을 구현했다. 연구팀은 실제로 인공 근육을 이용해 1 킬로그램(kg) 짜리 아령을 들어올리는 데 성공하기도 했으며, 이를 이용한 인공 자벌레는 살아있는 자벌레보다 3배나 빠른 속도로 움직이는 기록을 달성하기도 했다. 연구를 주도한 신소재 분야 석학인 KAIST 김상욱 교수는 "최근 세계적으로 활발히 개발되고 있는 인공 근육들은 비록 한두 가지 물성이 매우 뛰어난 경우는 있으나 실용적인 인공 근육으로 작동하는 데 필요한 다양한 물성들을 골고루 갖춘 경우는 없었다ˮ며 "이번 연구를 시발점으로 실용성 있는 인공 근육 소재가 로봇 산업 및 다양한 웨어러블 장치에 활용할 수 있으며 4차 산업 혁명에 따른 비대면 과학기술에서도 크게 이바지할 수 있을 것이다ˮ라고 말했다. 신소재공학과 김인호 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 이러한 성과를 인정받아 저명한 영국의 과학 학술지 네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)에 지난 10월 27일자로 출간됐었으며, 해당 학술지의 표지 논문으로 선정됐다. 또한 관련 기술에 대한 특허를 국내외에 출원하여 KAIST 교원창업 기업인 ㈜소재창조를 통해 상용화를 진행할 계획이다. 신소재공학과 강지형 교수, 기계공학과 유승화 교수, 부산대학교 고분자공학과 안석균 교수가 공동 연구로 참여한 이번 연구는 한국연구재단의 리더연구자지원사업인 다차원 나노조립제어 창의연구단과 기초연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.  

우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀이 빛의 세 가지 주요 특성인 세기, 위상, 편광을 동시에 모두 조절할 수 있는 유니버설 메타표면(universal metasurface)을 개발했다고 2일 밝혔다. 단일 소자로 빛의 세기, 위상, 편광을 모두 자유로이 조절할 수 있는 기술은 갈릴레이가 망원경으로 목성의 위성을 관측했던 광학 분야의 시초부터 제임스웹 망원경으로 130억 년 전 우주를 볼 수 있게 된 현재까지 풀리지 않는 난제로 남아있었다. 최근, 마이크로미터 이하 크기의 인공적인 구조체들을 유리 등 기존 소재 표면을 따라 배열해 빛의 특성을 높은 자유도로 조절할 수 있는 메타표면이 이러한 난제를 해결할 수 있는 기술이 될 수 있다는 기대감으로 관련 연구가 세계 여러 대학과 연구소, 기업에서 경쟁적으로 이뤄지고 있다. 이러한 메타표면은 현재 안경 두께의 천 분의 일인 수 마이크로미터 수준의 얇은 두께만으로도 렌즈의 역할을 할 수 있을 뿐만 아니라, 편광판, 컬러필터 등 기존 다른 광학 부품들의 기능도 동시에 수행할 가능성을 갖고 있어서 여러 종류의 광학필름이 필수적으로 들어가는 OLED 등 현재 상용 디스플레이의 두께를 현저히 줄이고 공정을 단순화시키거나 동영상 홀로그램, 증강현실(AR) 글래스, 라이다(LiDAR) 등의 새로운 응용의 광학 부품들에도 널리 적용될 수 있는 다재다능한 기술로 관심을 받고 있다. 하지만, 현재까지 보고된 메타표면들은 여전히 특정 색의 빛이 가지는 세 가지 특성 중 일부분만을 동시에 조절(예: 위상과 편광 또는 위상과 세기 등)할 수 있어, 하나의 소자로 세 특성을 완전히 조절하는 문제는 해결되지 못한 숙제로 남아있었다. 연구팀은 행렬과 관련된 수학적 원리에 착안해, 밀접한 두 층으로 이뤄진 유전체 메타표면이 빛의 세 가지 주요한 특성을 완벽히 조절할 수 있음을 이론적으로 밝히고, 이를 실험적으로 규명했다. 특히, 기존에 단일 소자로 불가능했던 벡터 홀로그램들을 제안하고 최초로 구현하는 데 성공했다. 학문적으로는 메타표면의 편광 선택적인 특성을 통해 맥스웰 방정식을 만족하는 두 가지 독립적인 임의의 3차원 전자기장 분포를 구현하는 방법을 최초로 보였다는 점에서 이번 연구는 큰 의의를 갖는다. 또한, 연구진은 유니버설 메타표면과 일반 렌즈의 조합만으로 임의의 편광 선택적인 선형 광학계의 구현이 가능함을 이론적으로 입증했는데, 이는 푸리에 변환 등을 포함한 복잡한 수학적 연산이나 데이터 처리를 광학적으로 간단하게 구현할 수 있음을 의미한다. 한 가지 예시로 연구팀은 확률론적 양자 CNOT 게이트 배열을 유니버설 메타표면과 렌즈만을 사용해 만들 수 있음을 보였으며, 이러한 원리는 양자 광학 뿐만 아니라, 광 통신, 광 신경망을 이용한 기계학습 기반 안면인식 등 여러 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 연구진은 "이번 연구를 통해 광학 분야의 오랜 난제였던 빛의 세기, 위상, 편광의 완전한 조절을 해결했을 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 모든 편광 선택적인 선형 광학계 구현이 이론적으로 가능함을 밝혔다ˮ며, 이어 "이번 연구에서 제안한 메타표면의 가능성을 활용하여 기존 한계를 극복한 응용 광소자를 적극적으로 개발할 계획ˮ이라고 언급했다. 신소재공학과 장태용 박사와 정준교 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)' 지난 11월 3일 字 출판됐다. (논문명 : Universal Metasurfaces for Complete Linear Control of Coherent Light Transmission). 한편 이번 연구는 한국연구재단 과학기술분야 기초연구사업 및 원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

우리 대학 전산학부 안성진 교수 연구팀이 미국 럿거스(Rutgers) 대학교와 공동연구를 통해 사람의 라벨링 없이 스스로 영상 속 객체를 식별할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 모델은 복잡한 영상에서 각 장면의 객체들에 대한 명시적인 라벨링 없이도 객체를 식별하는 최초의 인공지능 모델이다.  기계가 주변 환경을 지능적으로 인지하고 추론하기 위해서는 시각적 장면을 구성하는 객체들과 그들의 관계를 파악하는 능력이 필수적이다. 하지만 이 분야의 연구는 대부분 영상의 각 픽셀에 대응하는 객체의 라벨을 사람이 일일이 표시해야 하는 지도적 학습 방식을 사용했다. 이 같은 수작업은 오류가 발생하기 쉽고 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다.  이에 반해 이번에 연구팀이 개발한 기술은 인간과 유사하게 환경에 대한 관측만으로 객체의 개념을 스스로 자가 학습하는 방식을 취한다. 이렇게 인간의 지도 없이 스스로 객체의 개념을 학습할 수 있는 인공지능은 차세대 인지 기술의 핵심으로 기대돼왔다.  비지도 학습을 이용한 이전 연구들은 단순한 객체 형태와 배경이 명확히 구분될 수 있는 단순한 장면에서만 객체를 식별하는 단점이 있었다. 이와 달리 이번에 안성진 교수 연구팀이 개발한 기술은 복잡한 형태의 많은 객체가 존재하는 사실적인 장면에도 적용될 수 있는 최초의 모델이다.  이 연구는 그림 인공지능 소프트웨어인 DALL-E와 같이 텍스트 입력을 통해 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 이미지 생성 연구에서 영감을 얻었다. 연구팀은 텍스트를 입력하는 대신, 모델이 장면에서 객체를 감지하고 그 객체의 표상(representation)으로부터 이미지를 생성하는 방식으로 모델을 학습시켰다. 또한, 모델에 DALL-E와 유사한 트랜스포머 디코더를 사용하는 것이 사실적이고 복잡한 영상을 처리할 수 있게 한 주요 요인이라고 밝혔다. 연구팀은 복잡하고 정제되지 않은 영상뿐만 아니라, 많은 물고기가 있는 수족관과 교통이 혼잡한 도로의 상황을 담은 유튜브 영상과 같이 복잡한 실제 영상에서도 모델의 성능을 측정했다. 그 결과, 제시된 모델이 기존 모델보다 객체를 훨씬 더 정확하게 분할하고 일반화하는 것을 확인할 수 있었다. 연구팀을 이끈 안성진 교수는 "인간과 유사한 자가 학습 방식으로 상황을 인지하고 해석하는 혁신적인 기술ˮ이라며 "시각적 상황인지 능력을 획기적으로 개선해 지능형 로봇 분야, 자율 주행 분야뿐만 아니라 시각적 인공지능 기술 전반에 비용 절감과 성능향상을 가져올 수 있다ˮ고 말했다.  이번 연구는 미국 뉴올리언스에서 지난 11월 28일부터 개최되어 12월 9일까지 진행 예정인 세계 최고 수준의 기계학습(머신러닝) 학회인 제36회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표됐다.

우리 대학 정보보안 및 해킹 동아리 GoN이 국내·외 각종 대회를 석권했다.  GoN은 지난달 7일부터 이틀간 과학기술정보통신부 주최로 열린 국제해킹방어대회 '코드게이트 2022'에서 대학생부 1위를 차지해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수상했다.  '코드게이트 2022'는 세계 최고의 화이트해커들이 실력을 겨루는 국제적인 해킹방어대회로 2008년 시작돼 올해로 14번째 대회를 맞았다. 이번 대회에는 일반부 48개국 2,647개 팀, 대학생부 국내 8개 대학 225개 팀, 주니어부 27개국 196명이 참가했다. GoN에서는 김동옥(전산학부 18), 민승기(화학과 17), 박창완(전기및전자공학부 17), 허현(전산학부 20) 학생이 팀을 이뤄 1박 2일간 경연을 펼쳤으며, 숭실대 '해군 해난구조전대' 팀과 고려대 'CyKor'팀이 각각 2위와 3위에 올랐다.  또한, 지난 10월 개최된 2022 암호분석경진대회에서도 일반부 대상을 차지하는 성과를 거뒀다. 암호분석경진대회는 암호분석 기술 발전 및 암호해독 분야의 우수 인재를 발굴하기 위해 국방암호특화연구센터가 주최하고 777사령부가 후원하는 대회로 고등학생부터 일반인까지 모두 참가할 수 있다. 올해 대회는 ▲ 대칭키 암호 ▲ 블록체인 ▲ 임베디드 시스템 상에서의 암호 최적화 ▲ 암호에 대한 부채널 공격 ▲ 해시 함수 ▲ 양자내성 암호 등의 분야가 문제로 출제되었다. GoN에서는 박창완(전기및전자공학부 17), 민승기(화학과 17), 최유빈(새내기과정학부 22), 이재웅(전산학부 20) 학생이 참가해 암호 최적화, 양자내성 암호 분야에서 우수한 성적을 거둬 국방부장관상인 대상과 상금 600만 원을 수상했다. 허현 GoN 회장은 "연이은 대회 입상으로 우리 동아리의 저력을 보여준 것 같아 기쁘고 뿌듯하다"라며, "앞으로도 활발하게 활동해 좋은 성과가 나올 수 있도록 노력하겠다"라고 소감을 전했다. 

우리 대학 건설및환경공학과 강석태 교수 가 주도하는 '인공 물나무 연구단'이 지난달 18일 개소식 및 현판식을 개최했다. 한국과학기술한림원에서 제안하고 연구재단에서 지원하는 '2022년 국가 과학난제도전 융합연구개발사업의 과학난제 도전형 연구사업(STEAM)'에 우리 대학 최초로 선정되어 개소했다.나무가 물을 수송하는 방식을 공학적으로 모사하고 이를 바탕으로 음용 가능한 수준의 물을 생산할 수 있는 '인공 물나무'를 공학적으로 디자인해 실증하는 과제다. 건설및환경공학과 강석태 교수가 연구단을 이끌며, 유지환 건설및환경공학과 교수, 남택진 산업디자인학과 교수, 김인수 GIST 지구환경공학부 교수가 참여해 향후 6년 동안 관련 연구를 수행할 예정이다. 11월 18일 열린 개소식에는 과학난제도전협력지원단 성창모 단장, 이상엽 KAIST 연구부총장, 홍정욱 KAIST 재난과학기술연구소 소장, 인공 물나무 연구단의 공동 연구자인 GIST 김인수 교수, 남택진 KAIST 산업디자인학과 교수, 자문위원인 이정현 고려대학교 화공생명공학과 교수가 참석했다.강석태 연구단장은 "이번 연구는 태양열 등의 신재생 에너지만을 사용하는 인공 물나무를 실증하는 연구"라고 설명하며, "기후 변화로 점차 늘어나고 있는 극한 기후 지역에서 안전하고 깨끗한 물을 공급하는 것은 물론 인류의 지속 가능한 생존 및 발전에 이바지할 수 있는 연구를 위해 매진하겠다"라고 포부를 밝혔다. 

우리 대학 공과대학이 '올해의 자랑스러운 공과대학 동문'으로 김한곤 한국수력원자력㈜ 중앙연구원장을 선정했다.김한곤 한국수력원자력㈜ 중앙연구원장은 원자력및양자공학과(석사 90, 박사 93)를 졸업했다. 1997년 한국수력원자력㈜ 중앙연구원에서 재직하면서 한국형 신형원자로인 APR1400의 핵심 기술인 핵증기공급계통(Nuclear Steam Supply System) 및 안전 계통 개발 책임을 맡았다. 김 원장은 원자로용기 직접 주입 방식의 안전계통 및 피동 유량조절 기술 등 고유한 기술을 개발했으며, 국내 최초로 표준설계인가를 획득해 신형원자로의 국내 건설 및 수출에 발판을 마련했다.  이후, 순수 국내 기술로 개발된 3세대+ 원전인 APR+의 주요 핵심기술 개발 총괄 책임자를 역임했다. 세계 최초로 피동보조급수계통(Passive Aux. Feedwater System)을 신형원전에 적용하고, 국내 허가를 받아 미국에 이어 세계 두 번째로 피동계통을 상용화하는 데 기여했다.  특히, APR1400의 경우 김 원장의 총괄 책임 아래 세계 시장 진출을 위한 미국 US-NRC의 설계인증 및 유럽의 EUR 인증을 모두 획득했다. 이 두 대륙의 인증을 획득한 신형원자로는 미국의 AP1000, ESBWR에 이어 세계에서 세 번째다. 미국의 2개 노형이 자국에서 인증받은 점을 감안한다면, 미국 이외 국가 중 유일하게 미국과 유럽의 인증을 모두 획득한 원전이다.  또한, 김 원장은 2005년부터 정부 주도로 추진된 원전기술자립계획(Nu-Tech2012)의 핵심 기획위원으로 참여해 우리나라의 원전 기술 자립을 위한 장기 계획을 수립했다. 3대 미자립 기술 중 가장 어렵다고 평가받는 원전설계핵심코드개발사업의 총괄 책임자를 역임하며 미국 정부가 사용을 제한하는 12종 설계 코드의 국산화를 성공시켰다. 이를 통해 우리나라는 미국, 러시아, 프랑스에 이어 세계 4번째로 독자적인 설계 코드를 보유하게 되었다.  이동만 공과대학장은 "김 원장은 한국형 신형원자로 개발 및 수출, 미국과 유럽의 인증 등을 주도적으로 추진해 우리나라 원전 기술을 세계 최고의 반열에 올려놓는 데 절대적인 기여를 했다"라고 전했다. 이어, "해외 수출에 문제가 없는 원천기술을 확보하기 위해 기술자립 계획 및 기술 개발을 진두지휘해 1984년에 미국의 원전 기술을 도입한 지 약 30여 년 만에 진정한 의미의 원자력 기술자립을 달성하는 등 학교 명예를 높였다"라고 선정 배경을 밝혔다. 2014년에 제정돼 올해로 6회 째를 맞은 공과대학 '올해의 동문상'은 산업 기술 발전에 공헌하거나, 학문적으로 뛰어난 업적을 달성해 학교의 명예를 높인 동문에게 수여하는 상이다.2014년 제1회 동문상은 유태경 ㈜루멘스 대표에게 수여됐다. 2015년 제2회 수상자로는 넥슨 창업자인 故 김정주 ㈜NXC 대표, 2017년 제3회에는 이우종 전 LG전자 VC사업본부 사장이 수상했다. 2019년 제4회에는 임병연 롯데케미칼㈜ 대표이사, 2021년 제5회에는 김형준 한국항공우주산업㈜ 부사장이 선정됐다. 1일 오후 4시 30분 학술문화관(E9) 양승택 오디토리움에서에서 열린 시상식에는 이동만 공과대학장, 김상욱 공과대학 부학장, 윤종일 원자력및양자공학과 학과장 등이 참석했다. 시상식 후에는 ‘원전 기술자립의 여정’이란 주제로 김 원장의 수상 기념 강연이 진행됐다. 

우리 대학 기계공학과 명예교수이자, 교원창업기업 ㈜로엔서지컬 대표이사인 권동수 교수가 ‘2022년 보건산업 성과교류회’에서 보건의료 기술진흥 유공 대통령 표창을 받았다.  국내 최초로 의료용 로봇 연구를 시작하고 자동화시스템 로봇 수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술 로봇) 상용화를 통해 K-Medical 의료기기 원천기술 확보와 세계적 수준의 국가 보건의료기술 향상에 기여한 공로를 인정받은 것이다.  보건복지부와 한국보건산업진흥원은 지난 11월 30일, 서울 양재 엘타워에서 ‘2022년 보건산업 성과교류회’를 개최했다.  올해로 8회째를 맞이한 보건산업 성과교류회에서는 제약·바이오, 의료기기, 화장품 등 바이오헬스 산업을 대표하는 기업, 병원, 연구소 등 바이오헬스 분야 관계자 700여 명이 참여한 가운데, 2022년 한 해 동안 기술진흥과 산업진흥 발전에 기여가 큰 개인과 단체에 대한 유공자 포상이 진행되었으며, 유공자 포상은 5개 분야에서 97점의 포상이 수여되었다.  권동수 명예교수는 27년간의 KAIST 텔레로보틱스 & 제어 연구실 로봇연구결과를 바탕으로 교원창업기업 ㈜로엔서지컬을 설립하고, 유연수술로봇 ‘케이-플렉스(K-FLEX)’ 개발의 우수성을 인정받아 로봇 분야의 위상을 높인 공로로 지난 2018년에도 제13회 대한민국 로봇대상 대통령 표창을 받은 바 있다.  이에 그치지 않고 자동화시스템 로봇수술기(신장결석 제거용 유연내시경 수술로봇)가 식약처 제17호 혁신의료기기에 지정(2021.12.02.)되고 식약처 제조허가 (2022. 10. 25. 제허 22-702호)를 획득하는 등 계속해서 K-Medical 수술로봇분야의 퍼스트 무버로서 활약에 박차를 가하고 있다.

우리 대학 국제협력처 글로벌사업기획센터가 11월 30일(수)부터 이틀간 '2022 글로벌스타트업 인턴십 박람회(Global Startup Internship Fair: GSIF)'를 개최했다. '2022 KAIST GSIF' 박람회는 미국 스타트업과 연계된 인턴십 박람회다. 양자 분야 유니콘 기업인 싸이퀀텀(PsiQuantum)을 포함해 임프리메드(Imprimed), 베슬 에이아이(Vessl AI), 진에딧(Genedit), 메딕 라이프사이언스(Medic Life Sciences), 브링코(Bringko) 등 동문 기업이 참여했다. 또한, 몰로코(Moloco), 브레이브 터틀(Brave Turtles), 네오집(Neozips), 루크몬(Luckmon), 큐픽스(CUPIX) 등의 기업들도 함께 참여했다.  인공지능(AI), 바이오, 양자, 물류, 게임, 광고, 부동산, 이커머스 (e-commerce) 등 다양한 분야에서 활약하는 11개 스타트업이 초청되었으며, 100여명 의 KAIST 학생이 사전 신청을 통해 행사에 참여했다. 이번 박람회에서는 참여 기업들이 사전 신청한 우리 대학 재학생을 대상으로 회사 소개 및 채용·진로 상담을 진행했다. 연사로 초청된 임성원 임프리메드 대표는 "모교 후배 학생들에게 미국에서 스타트업을 개척하고 운영하면서 깨달았던 많은 경험을 공유하고 그 경험을 토대로 운영 중인 회사를 소개할 수 있게 되어 매우 뜻깊다"고 참여 소감을 밝혔다. 이번 박람회에서는 미국 인턴십을 준비하는 학생들을 위해 미국 인턴십 지원 이력서 및 이메일 작성법, 실리콘밸리 정착 및 인턴십 체험 관련 세션과 함께 J1 비자 설명회도 진행됐다.임만성 국제협력처장은 "미국 스타트업에서의 인턴십을 통해 글로벌 기업가로 성장하고자 하는 학생들이 점점 많아지고 있다"라고 강조하며, "이번 박람회는 KAIST 학생들이 글로벌 무대에서 활약하고 있는 기업가들을 만나 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 예비 창업가로 성장하는 기회가 될 것"이라고 말했다.  ▶문의: 글로벌사업기획센터 이수아 연구조교수 (slee900@kaist.ac.kr) / 김예선 행정원 (yeseon@kaist.ac.kr)

학생이 교수를 뽑는다면? | EP.4 이승섭 교학부총장님

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(KAIST 학생문화제) 2022 학생문화제 SUM 현장 대공개ㅣKAIST 최고의 경연무대는?