서강대학교 전자공학과

 전영준 석박통합과정(지도교수 홍성완), 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2025’ 논문 채택  ▲(왼쪽부터) 전영준 석박통합과정, 홍성완 전자공학과 교수  전자공학과 전영준 석박사통합과정(지도교수 홍성완)이 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2025’에서 논문이 채택되었다. ISSCC는 1954년 처음 개최된 회로 분야 최고 국제학술대회로, 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위와 큰 규모를 자랑하며 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다. 해당 논문의 제목은 “A Sub-1V, 50mV Dropout LDO using Pseudo-Impedance Buffer with Phase-Margin Improvement Design”이다. 전영준 석박사통합과정생은 반도체 공정 기술의 발전에 맞춰 낮은 입력 전압 조건에서 동작하는 Analog Low Dropout Regulator(ALDO)를 설계하였다. 본 논문은 Rail-to-Rail Pseudo Impedance(RRPB) 구조를 제시하여, 1V 이하의 입력 전압에서 최대 300mA 로드 전류를 제공하면서도 50mV의 낮은 dropout voltage를 갖는 높은 효율을 갖는 LDO를 설계하였다. 이번 연구 성과는 기존 낮은 입력 전압에서 동작하는 Digital Low Dropout Regulator(DLDO)의 스위칭 노이즈 문제를 해결한 구조로, 고정밀 저잡음 전원이 필요한 시스템에서 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 

2024.10.16

 김정헌 석박통합과정(지도교수 홍성완), 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2025’ 논문 채택 ▲(왼쪽부터) 김정헌 석박통합과정, 홍성완 전자공학과 교수 전자공학과 김정헌 석박통합과정(지도교수 홍성완)이 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2025’에서 논문이 채택되었다. ISSCC는 1954년 처음 개최된 회로 분야 최고 국제학술대회로, 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위와 큰 규모를 자랑하며 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다. 해당 논문의 제목은 “A 2A Fully Analog Distribution LDO with Noise Immunity for a SoC”이다. 김정헌 석박통합과정생은 고집적 시스템에서 LDO(Low Dropout Regulator)를 이용하여 전류를 공급할 때 시스템의 특정 부분에서 과도한 열이 발생하는 문제를 해결하기 위해, 시스템 내부에 LDO를 분산 배치하여 전류를 공급하는 Distributed LDO를 연구하였다.본 연구가 기존 연구와 차별화된 점은 기존 연구는 Distributed LDO를 구성할 때 제어 문제와 SoC의 Noise 문제로 인해 Digital LDO에 초점을 맞추어 연구를 진행하였는데, SoC에서 발생하는 노이즈에 둔감하고 제어가 용이한 Analog Distributed LDO를 개발하였다. 이번 연구 성과는 고집적 시스템의 전력 효율성과 안정성을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 기대된다. 

2024.10.16

 [언론보도] 전자공학과 강석주 교수, ‘Nature’지 ‘한국의 주목할 만한 과학자’ 인터뷰    국제학술지 ‘Nature’가 발간한 ‘네이처 인덱스’ 한국 특집호는 한국의 과학 분야에서 두드러지는 신진 과학자들을 인터뷰하였다. 이들은 경쟁이 치열한 한국 과학계에서 어떻게 성공했는지, 연구 초기에 직면한 도전 과제를 어떻게 극복했는지 논의한다. 이를 통해 한국 과학계의 현재 상황과 미래 가능성을 조명한다. 서강대학교 전자공학과 강석주 교수는 ‘한국의 주목할 만한 과학자’ 중 한 명으로 선정되어 인터뷰를 진행하였다. Q. 한국에서는 학계와 산업계 간의 협력이 다른 여러 나라, 특히 미국과 어떻게 다른가요? 그리고 이러한 차이가 연구자들에게 어떤 긍정적인 영향을 미치나요? 한국에서는 기업과 학계가 서로 긴밀하게 협력하는 문화가 가장 큰 강점입니다. 다른 나라에서는 보통 학계와 산업계간 일방적인 이동 및 연구가 많지만, 한국에서는 많은 연구자들이 산업계에서 필요로 하는 다양한 문제에 대해서 자유롭게 논의하며, 함께 연구하고 있습니다. 이 덕분에 연구개발 분야의 연구자들은 더 안정된 환경에서 창의적으로 일할 수 있게 됩니다. Q. 현재 진행하고 계신 연구는 어떤 것들이신가요? 앞으로 새롭게 연구하고 싶거나 관심을 가지고 계신 분야, 앞으로의 개인적인 목표가 있을지 궁금합니다. 저는 서강대학교에서 영상처리 기술(video and image-processing technologies)를 개발하고 있으며, 이 기술은 차세대 디스플레이를 위한 성능과 전력 효율을 최적화하기 위해 인공지능 (AI)를 더욱 많이 활용하고 있습니다. 저희 연구실은 super-resolution을 이용하여 image reconstruction 기법을 연구하고 있으며, 이 기법은 인공지능을 사용해서 저해상도 이미지를 고해상도 품질의 영상으로 변환하면서도 전력 소비를 낮추는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 VR 및 AR 장치의 디스플레이 성능을 개선하기 위해 연구하고 있는데, 이 장치들은 사용자의 눈에 매우 가까이 위치하기 때문에 이미지가 왜곡되거나 초고해상도로 표시될 필요가 있습니다. 이를 해결하기 위해 인공지능 기술을 적용해 이미지 품질과 효율성을 동시에 높이는 방법을 구현하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 사용자 경험에 직접적인 긍정적 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 더 선명하고 왜곡 없는 이미지를 통해 사용자에게 더욱 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있으며, 장시간 사용 시에도 눈의 피로를 줄여줄 수 있습니다. Q. VR 및 AR 디스플레이 분야 외에 관심을 갖고 계신 디스플레이 관련 연구 분야가 있으신가요? 또한, 관심을 가지고 계신 기술이 상용화되면 어떤 이점을 기대할 수 있을지 궁금합니다. 스트레쳐블(stretchable), 폴더블(foldable), 롤러블(rollable) 디스플레이에서 발생하는 이미지 품질 문제를 해결하는 영상처리 기술을 연구하고 있습니다. 해당 장치를 개발할 때 주요한 과제는 디스플레이가 늘어날 때 픽셀 사이의 간격이 증가하여 해당 영역의 밝기가 감소한다는 것입니다. 단위 면적당 밝기의 변화를 자동으로 감지하고, 해당 영역의 픽셀 밝기를 적응적으로 조정하여 일관된 이미지 품질을 유지하는 기술을 개발하고 있습니다. Q. 한국에서 과학자로서 경력을 쌓는 데 있어 젊은 연구자들이 직면하는 주요 도전과 이를 해결하기 위한 방안은 무엇이라고 생각하시나요? 한국은 과학자들에게 점점 더 경쟁적인 환경으로 변화되고 있습니다. 특히 초기 경력의 많은 연구자들이 좋은 연구 환경에서 자리를 잡기 위해, 학계에서는 더 많은 정규직 기회를 늘려야 한다고 생각합니다. 또한 젊은 연구자들이 다양한 국내외 학술대회 등에서 자신의 연구를 알릴 수 있도록 지원해주어야 하며, 한국의 여성 연구자들을 더 많이 조명될 수 있는 다양한 프로그램이 필요하다고 생각됩니다. 출처 – https://www.nature.com/articles/d41586-024-02687-w 

2024.09.23

 김홍석 교수 연구팀, 에너지 분야 국제 저명 저널 IEEE Transactions on Sustainable Energy 논문 게재  ▲(왼쪽부터) 송근주 석박통합과정, 김민수 박사, 김홍석 교수  본교 전자공학과 송근주 석박사통합과정과 김민수 박사(지도교수 김홍석)의 논문이 국제 에너지 분야 최상위 저널인 IEEE Transactions on Sustainable Energy (2023년 발표 기준 JCR Impact Factor 8.6, 상위 8%)에 게재 승인되었다. 해당 논문은 최근 전력 시스템에서의 신재생 에너지 투입을 위한 새로운 형태의 다중 태양광 발전량 예측 기법에 관한 것이다. 제안하는 기법은 특히 국가 단위의 넓은 지역에 걸쳐 분포해 있는 태양광 발전소들에 대하여 단일 모델로도 효율적이며 정확한 예측을 수행한다. 일반적으로 대규모 형태의 태양광 발전소를 학습하기 위해서는 대용량의 GPU 메모리가 확보되어야 하며, 이는 상황에 따라 out of memory (OOM) 에러로 이어져 학습 비용이 크게 상승하는 문제가 있었다. 따라서 이를 해결하기 위해 해당 논문에서는 그래프 신경망 기반의 Random Coarse Graph Attention과 Probabilistic autoregressive LSTM 모델을 제안 및 결합하여 약 1600개 이상의 태양광 발전소를 동시에 학습 시에도 최대 57.3%의 낮은 GPU 메모리 사용량을 보였으며, 시공간 학습을 통해 최대 11.7% 향상된 예측 정확도를 달성하였다. 또한 실제 상황에서 통신 오류, 센서 고장 등으로 발생하는 결측 데이터 상황을 고려하여 시공간적 보간법을 제안해 결측이 극심한 상황(최대 90%의 결측률)에서도 비교군 대비 강인한 예측 성능을 보였다. 제안된 다중 태양광 발전량 예측 기법인 AnyCast는 가상발전소 (VPP) 구성 등 배전망 운영에 효과적으로 기여할 수 있으며, 재생에너지가 고려된 최적 조류 계산 등 다양한 전력망 운영에 포괄적인 적용이 가능할 것으로 기대된다.     논문명: Graph-based Large Scale Probabilistic PV Power Forecasting Insensitive to Space-Time Missing Data저널명: IEEE Transacations on Sustainable Energy (IF 8.6, JCR 상위 8%)저자명: 송근주 (서강대학교), 김민수 (서강대학교), 김홍석 (서강대학교) 

2024.09.23

 류성주 교수 연구팀, Exynos AI Challenger 최우수상 수상 ▲(왼쪽부터) 조교찬, 박정규 학사과정, 김상연 석박통합과정, 류성주 교수 본교 전자공학과 학부과정 조규찬(4학년, 석박사통합과정 입학 예정), 박정규(4학년) 학생과 석박사통합과정 김상연 학생(지도교수 류성주)이 삼성전자 S.LSI 사업부에서 주최한 제 1회 Exynos AI Challenger 공모전에서 최우수상을 수상했다. 본 공모전은 200만 원 상당의 엑시노스 레퍼런스 디바이스(ERD)를 제공받아 ENN SDK(Exynos Neural Network Software Development Kit) 개발 환경에서 온디바이스(On-device) AI/ML 모델을 생성하고 적용하는 대회이며, 2023년 11월부터 2024년 5월까지 진행되었다. 류성주 교수 연구팀 학생들은 엑시노스 온디바이스 환경에서 경량화된 딥러닝 모델을 활용한 키워드 검출(keyword spotting) 시스템을 구현하였다. 김상연 석박사통합과정 학생은 "이번 대회를 통해 엑시노스 에코시스템의 구축 목적과 진행 경과를 알게 되었으며, 현재 진행 중인 저지연 및 저전력을 위한 온디바이스 키워드 검출 시스템을 만들고 검증하는 연구에 큰 도움이 될 것 같다."라고 소감을 전했다.   

2024.09.23

 전자공학과 남창주 교수, 2024년 과학기술정보통신부·한국연구재단 기초연구실 지원사업 선정  ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 남창주 교수, 연세대 남석인 교수, 연세대 김민구 교수, 경희대 김상현 교수  본교 전자공학과 남창주 교수, 연세대학교 남석인 교수(사회복지학과), 김민구 교수(의학공학교실), 경희대학교 김상현 교수(기계공학과)로 이루어진 공동연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2024년도 기초연구실 지원사업의 개척형에 신규 선정되었다. 연구 과제명은 「초고령 사회 일자리 혁신 : 노인 맞춤형 다중감각 인터페이스를 통한 로봇 공유제어 기술」로, 연구 기간은 2024년 8월부터 2027년 4월까지 2년 9개월이고 총 13.75억 원(연평균 5억 원)의 연구비를 지원받는다. 우리나라는 2025년부터 초고령 사회로 진입할 정도로 노인 인구가 급증하고 있다. 하지만, 풍부한 현업 경험과 노하우를 가진 “파워 시니어”들에게 양질의 일자리를 제공할 준비는 되어 있지 않다. 대부분의 일자리가 단기·단순 노무직 중심의 저임금 일자리이다. 이런 노인 일자리 문제는 노인 문제로도 이어진다. 심각한 노인 빈곤율과 자살률(모두 OECD 1위)은 우리 사회 불행한 노인의 현실을 단적으로 보여준다. 노령화와 동시에 급감하는 출생률은, 생산인구 부족이라는 시급한 노동 시장의 문제도 야기한다. 이번 연구는 노인의 원격 근로라는 새로운 기술 영역을 개척하는 사회 문제 해결형 R&D이다. 노인 일자리, 노인 우울감, 생산인구 부족이라는 우리 사회의 난제를 로봇·AI 기술로 해결해보고자 하는 연구자들이 뜻을 모았다. 노인 맞춤형 작업 인터페이스를 통해 노인과 협업하여 작업을 계획하고 실행하는 로봇 플래닝 및 제어 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 세부적으로는, 노인의 인지 및 신체적 특징을 바탕으로 한 새로운 사용자 인터페이스, 노인의 언어·행동적 작업 지시 및 작업 관련 정보를 이용해 로봇의 작업 및 모션 계획을 수립하는 플래닝 기술, 노인의 개입을 중재하고 제어 입력의 불안정성과 불연속성을 최소화하는 공유제어 기술, 다양한 작업 정보를 제공하기 위한 로봇의 멀티모달 센싱 기술을 개발한다. 노인의 의견을 주도적으로 반영하여 수요자 중심의 지속 가능한 기술을 개발하기 위해 노인복지 전문가인 남석인 교수와 리빙랩을 운영한다. 기술 수용 과정에서 노인의 심리사회적 변화를 다차원적으로 측정하고, 개발된 기술이 기존 노인 일자리의 대안이 될 수 있는지 확인하는 사회과학 연구도 병행하는 초학제 융합 연구이다.   연구 책임자인 남창주 교수는 “노인을 돌봄의 대상으로만 바라본 기존의 로봇 연구에서 벗어나, 노인을 기술의 주체적인 사용자이자 사회에 기여하는 생산적 집단으로 변모시키는 연구를 통해 노인을 행복한 사회 구성원으로 재탄생시키고자 하는 연구자들의 강한 의지가 모였다”면서, “이번 연구를 통해 보다 다양한 사회 구성원들이 스마트폰을 사용하듯 로봇 기술을 쉽게 활용할 수 있게 되길 기대하며, 초고령·저출생 사회의 노인·노동력 문제를 완화하는 데 기여하고 싶다”는 포부를 밝혔다. 또한, “우수한 연구 역량을 보유한 연구자들과 함께 공학 기술과 노인 복지 연구가 융합된 초학제 연구를 수행할 수 있게 되어 매우 기쁘다”라는 소감도 밝혔다. 한편, 기초연구실 지원사업은 특정 연구주제 중심의 소규모 기초연구 그룹을 지원하여 국가 기초연구 역량 강화를 도모하는 집단연구사업이다. 특히, 본 과제의 유형인 개척형은 국내에서 거의 시도되지 않은 새로운 분야의 창의적·도전적 연구 지원을 통해 역량 있는 젊은 연구자의 성장을 지원하는 것을 목적으로 한다. 

2024.09.23

 강석주 교수 연구팀, 인공지능 분야 Top Conference ‘ECCV 2024’ 논문 2편 채택 (좌측 상단부터) 강석주 교수, 강병우 석사과정, 문승훈 석박통합과정박준호 석사과정, 유현우 석박통합과정, 조유빈 석사과정, 부산대 공경보 교수  전자공학과 강석주 교수 연구팀은 Hand 영상 데이터 생성 및 Transformer 경량화를 주제로 인공지능 분야 top-tier conference인 ECCV 2024에 논문 2편이 채택되었다.Hand 영상 데이터 생성 분야는 강석주 교수 연구팀의 박준호 석사과정이 참여하였으며, Transformer 경량화는 강석주 교수 연구팀의 유현우 석박통과정, 조유빈 석사과정, 강병우 석사과정, 문승훈 석박통합과정과 부산대학교 공경보 교수팀이 공동으로 참여하였다.European Conference on Computer Vision (ECCV) 학회는 인공지능 관련하여 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야에서 최고 권위의 학회이다. ECCV 2024는 오는 9월 29일부터 10월 4일까지 밀라노 컨벤션 센터에서 개최될 예정이다.Hand 영상 데이터 생성 분야의 논문 제목은 “AttentionHand: Text-driven Controllable Hand Image Generation for 3D Hand Reconstruction in the Wild”으로, 본 연구팀은 텍스트 기반으로 자유롭게 Hand 영상 데이터를 생성할 수 있고, 생성된 이미지를 통해 3차원 손 복원 분야에 기여하는 생성 모델을 제안하였다.본 논문에서 제안한 방법은 크게 2가지이다. 첫 번째 방법은 주어진 텍스트 프롬프트로부터 손과 관련된 토큰(예를 들어, hand, holding, 또는 grasping)에 집중하여 해당 잠재 임베딩의 특징을 강조하는 Text Attention Stage (TAS)이다. 두 번째 방법은 손에 대한 전역적, 국소적 시각 정보 기반으로 잠재 임베딩을 학습시키는 Visual Attention Stage (VAS)이다. 이 두 방법은 Diffusion 기반으로 설계되었기 때문에 주어진 텍스트 프롬프트와 Hand Mesh 영상에 잘 대응되는 Hand 영상을 끊임없이 생성할 수 있다. 특히, 생성된 이미지를 통해 3차원 Hand 영상 데이터 복원 성능을 크게 개선하여 실내 환경과 실외 환경 사이의 도메인 격차를 완화하는데 기여하였다.  이번 연구에 참여한 박준호 학생은 “석사과정 2년동안 강석주 교수님께서 저를 끝까지 믿고 지도해주셔서 좋은 결과를 달성할 수 있었다. 포기하지 않고 끊임없이 노력한 결과 ECCV에 등재할 수 있게 되어 매우 기쁜 마음이며, 연구실 학생들도 좌절하지 않고 진심을 다해 연구하면 국제 학회에 논문이 등재될 수 있을 것이다.”라고 소감을 전했다. 제안한 프레임워크 세부 구조논문의 방법론을 적용하는 과정 (State-of-the-arts와 제안 모델에 대한 정성적 비교) 기존 attention 구조(좌)와 제안하는 embedding-free attention 구조(우)   제안하는 inference spatial reduction 방법 

2024.07.15

 전자공학과 김홍석 교수 연구팀,국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회 Student Team 부문 최종 2위 ▲ (위 왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, 송근주 석박사통합과정, 이해중 석박사통합과정(아래 왼쪽부터) 임예지 석박사통합과정, 강희주 석사졸업생, 김민수 박사과정  본교 전자공학과 송근주 석박사통합과정, 이해중 석박사통합과정, 임예지 석박사통합과정, 강희주 석사졸업생, 김민수 박사과정 (지도교수 김홍석)이 국제 신재생 에너지 발전량 예측 및 거래 대회에서 학생팀 부문 최종 2위를 달성했다. ‘Hybrid Energy Forecasting and Trading Competition’은 전력 및 에너지 분야에서 세계적인 학회인 IEEE Power and Energy Society Working Group에서 개최하고, 세계에서 가장 큰 신재생 에너지 회사 중 하나인 Øred와 유망한 신재생 에너지 스타트업 rebase energy가 지원하는 세계적인 대회이다. 본 대회는 2024년 2월 19일부터 2024년 5월 18일까지 진행되었으며, 총 66개의 팀이 참가해 신재생 에너지 (태양광, 풍력) 발전량 예측과 거래 부문에서 경쟁하였다. 김홍석 교수 연구팀은 ‘NICE_Forecast’ 팀명으로 참가해 딥러닝 기술 기반 신재생 에너지 발전량의 불확실성을 고려한 예측 및 거래 알고리즘을 구현하였고, 이를 통해 학생팀 부문에서 종합 최종 2위를 달성하였다. 송근주 석박사통합과정학생은 “이번 대회를 통해 신재생 에너지의 불확실성 문제가 에너지 시장 및 전력 계통에 어떤 영향을 미치는지 직접적으로 알게 되었으며, 향후 이러한 문제를 다루는 연구를 하고 싶다.”라고 전했다. 

2024.07.09

 김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널 Applied Energy 논문 게재 ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 김홍석 교수, 전지훈 석박통합과정, 천호진 석박통합과정  전자공학과 전지훈 석박통합과정(지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인 Applied Energy(2024년 기준 JCR Impact Factor 10.1, 상위 6.1%)에 게재 승인되었다. 해당 논문은 실제 운행 중인 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS) 데이터를 활용해서 전기화학적 모델과 딥러닝 모델을 동시에 고려하여 배터리의 상태를 진단한다. 실제 운행 중인 ESS에 발생하는 화재나 폭발과 같은 사고는 큰 금전적, 인명적 손실을 초래하기에 사전에 문제가 발생하기 전에 ESS 구성요소인 모듈의 이상을 판별하는 것이 매우 중요한 목표이다. 본 논문에서 딥러닝 모델과 전기화학 모델을 활용하여 배터리의 본질적 특성을 포착하고 상호보완적인 관점에서 배터리의 상태를 진단한다. 먼저 디노이징 오토인코더를 활용하여 배터리의 고장 데이터가 없는 환경을 극복하고 잠재 공간 분류 방법으로 이상 모듈을 탐지한다. 둘째로 전통적인 용량 증분 분석을 재해석하여 실시간 ESS 운용에 적합하도록 전압 증분 분석 방법을 제안한다. 이후 앞서 활용된 디노이징 오토인코더와 전압증분 분석을 공동으로 고려하여 ESS의 이상 배터리 모듈을 탐지하고 정량화한다. 구체적으로, 비지도 학습 기반 이상 분류 알고리즘(One Class Support Vector Machine, OCSVM)과 정규화 변환된 표준점수(Transformed Z-score)를 활용하여 이상 배터리 모듈을 판별하고, 이상치를 정량화한다. 제안된 프레임워크는 실제 운행중인 ESS 배터리를 활용하여 두 상보적인 관점에서 배터리를 분석하고 이상 모듈 판별 및 정량화로 안전한 배터리 운용을 가능하게 한다.     ▶ 논문명 : ProADD Practive Battery Anomaly Dual Detection Leveraging Denoising Convolutional Autoencoder and Incremental Voltage Analysis▶ 저널명 : Applied Energy(IF 10.1, JCR 상위 6.1%)▶ 저자명 : 전지훈(서강대학교), 천호진(서강대학교), 정병일(두산에너빌리티), 김홍석(서강대학교)  

2024.06.26

 본교, 삼성디스플레이와‘디스플레이 연구센터를 위한 산학협력’ 협약 체결  서강대학교(총장 심종혁)와 삼성디스플레이(대표 최주선)가 지난 4월 29일(월) 서강대학교 산학협력단 대회의실에서 제3기 산학협력위원회 진행을 위한 ‘서강대학교-삼성디스플레이 산학협력 협약식’을 진행하였다. 이날 협약식에는 서강대학교 송태경 대외부총장, 신관우 산학협력단장, 정옥현 대외교류처장 및 센터 참여 교수와 삼성디스플레이 이관희 부사장, 소병수 상무 등 양 기관의 주요 관계자가 참석하였다. 본 연구센터는 디스플레이 분야의 우수 연구 기술 및 인력 확보를 위해서 2014년부터 진행해오고 있으며, 이번 협약을 통해 디스플레이 분야에서 긴밀히 협업하여 삼성디스플레이에 필요한 우수 기술 확보와 함께 맞춤형 인재를 양성할 계획이다. 송태경 대외부총장은 “디스플레이 분야의 긴밀한 상호 협력을 통해 다양한 기술 연구와 해당 분야 고급인력 양성을 수행할 것으로 기대하며, 본 협약을 통해 연구센터가 성공적으로 진행될 수 있도록 학교 차원의 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다. 삼성디스플레이 이관희 부사장은 “최근 디스플레이 분야 기술 경쟁이 심화되면서, 다양한 차세대 기술에 대한 연구와 함께 고급 인력을 양성하는 것은 매우 중요하다”며, “서강대학교와 협력으로 디스플레이 분야의 우수 연구 기술과 함께 글로벌 경쟁력을 갖춘 전문 인재를 확보할 것"이라는 기대를 전했다.  

2024.05.28