< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 서창호 교수, 최경철 교수 >
우리 대학 전기및전자공학부 서창호 교수와 최경철 교수가 국제전기전자공학자협회(IEEE)의 2023년 석학회원(Fellow)으로 선임됐다고 9일 밝혔다.
전기및전자공학부에서는 1995년 김충기 명예교수가 석학회원으로 선임된 이후 20명의 교수가 석학회원으로 선임됐다. 2023년처럼 2명의 석학회원이 동시 선임된 것은 2008년 이주장 교수와 유회준 교수, 2009년 경종민 교수, 김종환 교수, 송익호 교수, 2016년 조규형 교수와 김정호 교수가 동시 선임된 이래 7년 만이다.
서창호 교수는 무한용량 통신기법과 최적의 분산 저장시스템 개발 공로를 인정받아 석학회원으로 선정됐다. 서 교수는 KAIST 전기및전자공학부에서 학사 및 석사과정을 이수하고, 미국 캘리포니아대학교 버클리(UC버클리)에서 박사과정을 밟으며 정보이론의 선구자 클로드 섀넌이 제기한 해당 분야의 난제를 해결한 연구 실적으로 화제가 됐다. 국제전기전자공학자학회(IEEE)를 비롯한 UC버클리 등에서 각종 논문상을 받은 그는 2011년 박사학위를 받고 메사추세츠 공과대학(MIT)에서 1년가량 박사후연구원을 지낸 뒤 2012년부터 모교인 KAIST로 돌아와 연구와 교육을 이어가고 있다. 2021년에는 IEEE 정보이론 소사이어티(Information Theory Society)에서 젊은 과학자상을 받는 등 활발한 대외활동을 하고 있다.
최경철 교수는 디스플레이 분야의 최고 권위자로 플렉시블 및 웨어러블 디스플레이 분야에 대한 연구업적을 인정받아 석학회원으로 선정됐다. 최경철 교수는 서울대학교 전기공학과에서 학사/석사 및 박사학위를 마쳤고, 미국의 창업 회사 및 국내 대기업 등에서 디스플레이 소자 개발을 했으며, 2005년 KAIST 전기 및 전자공학부 교수로 부임해, 입는 OLED 디스플레이 및 플렉시블 OLED 소자에 관한 연구와 이들을 응용한 바이오메디칼 연구를 진행해, 상처 치료용 OLED 패치 기술과 옷 OELD로 소아 황달을 치료하는 기술을 개발한 바 있다. 최경철 교수는 2018년 머렉(Merck) 상, 2022년에는 유니버설 디스플레이 코퍼레이션(UDC) 혁신상(Innovative Award)을 수상했다.
IEEE는 세계 최고 권위의 전기, 전자, 컴퓨터, 통신 분야 학회다. 160여 개국에서 40만 명에 이르는 회원을 보유하고 있다. 이중 석학회원(Fellow)은 탁월한 개인 연구업적, 기술 성취 실적, 전문 분야 총괄 경력 등 7개의 평가 기준 심사를 거쳐 회원의 최상위 0.1% 내에서 선정한다.
서창호 교수는 정보이론 뿐 아니라 인공지능(AI) 분야에서도 활발한 연구를 하고 있다. 현재 신뢰할 수 있는 인공지능(Trustworthy AI) 개발에 주력 중인데, 최근에는 편향성이 있는 데이터로도 공정한 판단을 내리는 인공지능을 개발해 구글 연구상(Google Research Award)을 수상한 바 있다. 구글과는 AI 교육과정 공동개발의 일환으로 수업 교재를 개발해, 이를 텍스트북(convex optimization for machine learning)으로 발간했다. 향후 신뢰할 수 있는 AI 이외 유전체 정보를 활용한 질병예측 AI 연구에 매진할 예정이며, 교육 분야에서는 학생들을 위한 교과서 외에 일반인들을 위한 AI 서적을 쓸 계획이다.
최경철 교수는 향후 상처 치료용 OLED 패치의 제품 생산을 위해 설립한 KAIST 연구소기업과 공동으로, 상용화 기술 개발을 수행할 예정이며, 웨어러블 OLED 광 치료 기술을 치매 치료 및 우울증 치료 등의 연구도 적용하는 연구를 수행할 예정이다.
우리 대학 김재철AI대학원 권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정 (지도교수 신기정)이 지난 12월 중국 상해에서 열린 제23회 IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM)에서 최우수 논문상(Best Student Paper Runner-up)을 수상했다. IEEE ICDM은 매년 개최되는 데이터 마이닝 분야 최고 권위의 국제 학회 중 하나다. 올해는 총 200편의 논문이 발표됐고 그 중 권태형, 고지훈 학생이 참여한 논문을 포함한 4편의 논문이 최우수 논문으로 선정됐다. 논문 제목은 ‘텐서코덱: 데이터에 대한 가정이 필요 없는 간결한 텐서의 손실 압축 기법’(TensorCodec: Compact Lossy Compression of Tensors without Strong Data Assumptions)이다. 이 연구에서는 텐서, 즉 고차원 행렬 데이터를 위한 압축 기술을 제시하였다. 텐서
2024-01-02우리 대학 전기및전자공학부 최진석 교수가 무선 통신 분야에서의 업적으로 국제전기전자공학회(IEEE)의 통신 분야 아시아-태평양 우수 젊은 연구자 상(IEEE ComSoc Asia-Pacific Outstanding Young Researcher Award)을 수상했다고 22일 밝혔다. 최진석 교수는 꾸준한 연구와 혁신적인 아이디어로 통신 기술 발전에 중요한 역할을 해오고 있는 공로를 인정받았다. 해당 상은 매년 아시아-태평양 지역의 젊은 우수 연구자들에게 수여되는 상으로 올해 한국에서는 최진석 교수가 단독으로 수상했다. 그의 연구는 주로 저전력 통신 시스템 개발에 초점을 맞춰 새로운 무선 통신 기술과 솔루션의 개발을 통해 이 분야를 선도해 오고 있다. 특히, 최진석 교수는 무선 통신 분야에서의 창의적이고 도전적인 연구로 인해 꾸준한 평가를 받고 있다. 그의 주력 분야인 저전력 통신 시스템은 에너지 효율성을 극대화하면서도 안정적이고 고효율의 무선 통신을 실현하는 혁신적
2023-12-22우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수와 조성환 교수가 국제전기전자공학자협회(이하 IEEE)의 2024년 석학회원(Fellow)으로 선임됐다. IEEE는 세계 최고 권위의 전기, 전자, 컴퓨터, 통신 분야 학회다. 160여 개국에서 40만 명에 이르는 회원을 보유하고 있다. 이중 석학회원(Fellow)은 탁월한 개인 연구 업적, 기술 성취 실적, 전문 분야 총괄 경력 등 7개의 평가 기준 심사를 거쳐 회원의 최상위 0.1% 내에서 선정한다. KAIST 전기및전자공학부에서는 1995년 김충기 명예교수가 석학회원으로 선임된 이후 22명의 교수가 석학회원으로 선임됐다. 2024년처럼 2명 이상의 석학회원이 동시 선임된 것은 2008년 이주장 교수와 유회준 교수, 2009년 경종민 교수, 김종환 교수, 송익호 교수, 2016년 조규형 교수와 김정호 교수, 2023년 서창호 교수와 최경철 교수가 있으며, 2023년에 이어 2년 연속으로 2명의 석학회원이 선임됐다. 김용대 교수는
2023-12-01기계공학과 김정원 교수가 지난 11월 16일 IEEE Photonics Society의 2024년도 Distinguished Lecturer로 선정되었다. IEEE Photonics Society는 매년 광학 및 광공학 분야에서 세계적인 연구 성과를 보이고 있는 연구자 5명 내외를 Distinguished Lecturer로 선정하여, 전세계를 순회하며 대학 및 연구기관들에서 초청강연을 하도록 후원하고 있다. 김정원 교수는 초저잡음, 초안정 광주파수빗(optical frequency comb) 광원을 개발하고 이를 이용한 새로운 타이밍 응용 분야들을 개척하고 있으며, 연구의 독창성과 우수성을 인정받아 Distinguished Lecturer로 선정되었다. 김 교수는 “It’s the perfect timing for optical frequency combs”이라는 주제의 강연을 통하여 초저잡음, 초안정 광주파수빗 광원들의 원리와 이를 이
2023-11-30우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀과 KAIST 연구소 창업기업인 ‘다임리서치’가 공동으로 개발한 연구가 반도체 운영 관련 국제적인 저널인 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing’(이하 IEEE TSM)에서 2022년 우수논문(Best Paper: Honorable Mention)에 선정됐다고 5일 밝혔다. IEEE TSM은 반도체 운영 관련 국제 저널, 한 해 게재된 논문 중 편집장들의 추천을 통해 총 5편의 우수한 논문들을 선정해 이듬해 6월에 발표한다. 장영재 교수 연구팀(제1 저자: 홍상표 박사, 제2 저자: 황일회 박사, 제3 저자-교신저자: 장영재 교수)이 수행한 연구는 공장 내 1,000대 이상의 군집 로봇을 제어하는 기술로 “Practical Q-learning-based route-guidance and vehicle assignment fo
2023-07-05