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2021 리서치 데이 개최
우리 대학이 25일 대전 본원 학술문화관(E9) 정근모 콘퍼런스홀에서 ʻ2021 KAIST 리서치데이(Research Day)ʼ를 개최했다. 'KAIST 리서치데이'는 주요 연구 성과를 소개하고 R&D 분야의 정보 교류 기회를 제공하는 교내 연구 행사다. 상호 협력하고 소통하는 연구 문화를 조성해 연구자들의 응집력을 높이고 융합연구를 활성화하려는 취지로 마련되었다. 2016년 첫 행사가 시작되어 코로나 19의 영향을 받아 축소 시행한 지난해를 포함해 매년 개최하고 있다. 이날 행사에서는 연구 부문 우수 교원 및 대표 연구성과 10선에 선정된 연구자들을 포상했다. 최고 연구상인 연구대상은 김문철 교수(전기및전자공학부)가 수상해 5백만 원의 상금을 받는다. 기계학습 및 딥러닝 기반 영상 처리·컴퓨터 비전 및 영상 압축 분야에서의 독창적 성과를 인정받았다. 김 교수는 이날 수상을 기념해 ʻ고품질 영상 획득을 위한 딥러닝을 통한 계산영상학ʼ을 주제로 강연했다. 인공지능의 발전이 저품질 영상 콘텐츠를 고품질 영상 콘텐츠로 변환하는 응용 분야에서도 매우 탁월한 성능을 발휘한다는 점에 주목해 영상 복원 및 화질 향상 분야에 적용되고 있는 인공지능 기술의 현황을 소개했다. 이 밖에도 신의철 교수(의과학대학원)와 박인철 교수(전기및전자공학부)가 각각 연구상을 받았고 이노베이션상 수상자로는 노준용 교수(문화기술대학원)가 선정됐다. 또한, 윤동기 교수(화학과)와 김형수 교수(기계공학과)는 공동 연구 성과를 인정받아 한 팀으로 융합 연구상을 받았다. 이들 수상자 역시 다채로운 온라인 강연을 통해 학부생 및 대학원 학생은 물론 동료 연구자들에게도 연구에 대한 열정과 경험을 전달했다. 한편, KAIST를 대표하는 R&D 연구성과 10선에는 ▴희토류-백금 합금 나노입자 촉매 연구(유룡 교수·화학과) ▴분자 내 모든 원자들이 움직이는 위치를 실시간 관측(이효철 교수·화학과) ▴별아교세포의 시냅스 제거에 따른 기억력 유지 기전 규명(정원석 교수·생명과학과) 등이 자연과학 및 생명과학 분야의 우수 연구성과로 선정됐다.공학 분야에서는 ▴세계 최고 보행속도와 기능성을 갖는 하반신마비 장애인용 웨어러블 로봇(공경철 교수·기계공학과) ▴공정한 기계학습(서창호 교수·전기및전자공학부) ▴GANPU*: 생성적 적대 신경망을 위한 온 디바이스 학습 프로세서(유회준 교수·전기및전자공학부)가 선정됐다. ☞ GANPU: 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리하면서 모바일에서도 학습이 가능한 AI 반도체 이와 함께,▴종양 후성유전학적 리프로그래밍 기술 개발(김필남 교수·바이오및뇌공학과) ▴역노화 원천기술 개발(조광현 교수·바이오및뇌공학과) ▴대기 오염 물질 정화를 위한 불균일계 금속 원자 촉매(이현주 교수·생명화학공학과) ▴감염병원 서비스를 위한 이동 확장형 음압 병동(남택진 교수·산업디자인학과) 등도 연구성과 10선에 포함돼 동영상으로 소개됐다. 이날 열린 KAIST 리서치데이 행사는 코로나19의 확산 예방을 위해 수상자만 행사 현장에 참석하고 강연 등의 부대 행사는 온라인을 통해 진행하는 이원 생중계 방식으로 치러졌다.
2021.05.25
조회수 50353
〈KAIST와 함께 알아보는 바이러스의 비밀〉 온라인 특강 개최
우리대학은 20일부터 순차적으로 등교 수업을 재개하는 초·중·고등학생을 위해 바이러스 및 감염병을 주제로 온라인 릴레이 특강을 연다. `KAIST와 함께 알아보는 바이러스의 비밀'이란 주제로 열리는 이번 특강은 등교 수업을 순차적으로 앞둔 학생들이 바이러스 및 감염병의 특성을 과학적으로 이해하고 이를 통해 생활 속 방역 수칙을 능동적으로 준수하도록 돕기 위해 마련됐다. 5월 22일부터 6월 30일까지 진행되는 이번 온라인 특강에는 의과학·생명과학·수리과학·신소재공학 등 코로나19와 밀접한 분야를 연구하는 KAIST 교수들이 직접 출연한다. 매주 금요일마다 총 다섯 차례에 걸쳐 공개되는 특강은 바이러스의 특징 및 전파 과정 그리고 예방에 대한 과학적 접근과 해법을 살펴보는 내용으로 구성돼 있다. 5월 22일 첫 강의를 맡은 신의철 의과학대학원 교수는 `역사 속의 바이러스', `영화 속의 바이러스' 등의 흥미로운 소재를 활용해 바이러스의 종류, 생김새, 인체 유입 경로와 증식 과정, 면역 반응, 백신의 원리 등을 종합해 소개한다. 이어, 염지현 신소재공학과 교수와 서성배 생명과학과 교수는 각각 `나노 물질로서의 바이러스', `바이러스와 신경과학'을 주제로 2차와 3차 강의를 진행한다. 6월 12일 공개되는 4차 강의에서는 김용정 수리과학과 교수의 `전염병의 확산과 수학적 모델링'을 강의한다. 수치 계산법을 활용해 여러 가지 전염병 모델의 확산세를 예측하는 방법을 배우는 시간인데 교과 과정에 포함된 미분과 행렬을 활용해 강의에 참여할 수 있는 것이 특징이다. 마지막 5차 강의에서는 김일두 신소재공학과 교수가 코로나19에 대응하는 신소재 및 항바이러스 마스크 개발에 관한 주제를 다룬다. 온도·물체의 소재·소독제의 특성·pH 농도 등에 따른 코로나19 바이러스 감소량 등 실험 결과를 소개하고 지속적인 바이러스의 공격에 대비할 수 있는 나노섬유 필터 기술에 대해 강연한다. 이번 온라인 특강을 기획한 KAIST 곽시종 과학영재교육연구원장(수리과학과 교수)은 "신종 코로나바이러스 감염증의 확산으로 평소와는 전혀 다른 일상을 보내게 된 학생들이 바이러스에 대한 지식을 흥미롭게 접하고 이해하는 계기가 되길 바라는 마음에서 이번 온라인 릴레이 특강을 마련했다ˮ고 말했다. `KAIST와 함께 알아보는 바이러스의 비밀' 특강에 참여하고 싶은 초·중·고등학생은 KAIST 사이버영재교육 홈페이지(talented.kaist.ac.kr)에서 회원으로 가입하면 무료로 강의를 수강할 수 있다. 문의 042-350-6207.
2020.05.21
조회수 13529
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