서강대학교 전자공학과

 제31회 신호처리합동학술대회최우수논문상 및 우수발표상 수상   ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 유현우 석사과정, 김기훈 석사과정   전자공학과 석사과정에 재학 중인 유현우, 김기훈 석사과정(지도교수 강석주)이 지난 9월 30일부터 10월 1일까지 개최된 제31회 신호처리합동학술대회에서 각각 최우수논문상과 우수발표상을 수상하였다. 본 학술대회는 대한전자공학회, 한국음향학회, 한국통신학회, 한국방송공학회 등 4개 학회가 합동으로 주최하는 오랜 전통의 신호처리 분야 국내 최고 학술 행사로서, 다양한 연구자들의 학술 교류의 장으로 발전해왔다. 유현우 학생의 논문 제목은 'U-Net의 Skip Architecture에 ViT를 적용한 Segmentation 성능 개선에 관한 연구'이며 논문과 발표에 대한 심사를 거쳐 1등 상인 ‘최우수논문상’을 수상했다. 본 논문에서는 최신 기술인 Vision Transformer를 U자 형태의 네트워크인 U-Net에 적용한 모델을 활용하여 영상에 있는 물체를 픽셀 단위로 분류하는 Segmentation를 수행하는 방법을 제안한다. 또한, 의료 영상 데이터에 대해 실험한 결과 성능이 개선된 것을 확인하였다.   ▲ 유현우 학생이 제안한 U-Net 구조  김기훈 학생은 ‘Simple Siamese Network 기반 Human Pose Estimation을 위한 Backbone Network 비지도 학습 방법론 연구’라는 논문과 발표를 통해 ‘우수발표상’을 수상하였다. 본 논문에서는 사람의 자세 추정을 위한 모델의 중심 네트워크(Backbone network)를 비지도 학습(unsupervised learning)으로 학습시키는 방법에 대해서 실험 및 분석하였다.    ▲ 김기훈 학생이 제안한 Simple Siamese Network 구조       유현우 학생과 김기훈 학생은 “사려 깊게 지도해 주시는 강석주 교수님과 공동저자인 선배분들 덕분에 좋은 논문을 작성해 볼 수 있었고, 이번 학술대회를 통해 배운 점들을 기억하고 앞으로의 연구에 더욱 매진하며 좋은 실적을 내고 싶다”고 전했다.  

2021.10.13

전자공학과 김홍석 교수, 2021년-2026년 한국연구재단 중견연구자지원 과제 선정 ▲ 전자공학과 김홍석 교수 전자공학과 김홍석 교수의 연구과제 “연합학습 기반 에너지 프라이버시 보호형 전력망 분산지능화 시스템”이 2021년 하반기 한국연구재단 중견연구자지원 과제에 최종 선정되어, 2021년 9월부터 2026년 2월까지 총 422,640,000원의 연구비를 지원받게 되었다. 한국연구재단은 중견급 연구자 지원을 통해 우수 연구자의 학문적 역량을 강화시키고, 장기적인 창의적 연구가 가능하도록 중견연구자지원 과제를 매년 선정 지원하고 있다.  김 교수는 그동안 통신, 전력, 인공지능의 융합 분야인 에너지ICT 연구로 한국연구재단의 신진연구, 우수신진연구(후속)를 지원받은 바 있으며, 이번 중견연구 선정을 통해 기후변화에 대응하고 2050년 탄소중립을 달성하기 위한 인공지능 연구를 지속적으로 수행할 수 있게 되었다.  연합학습(Federated Learning)은 구글이 최근 제안한 통신네트워크 기반의 새로운 인공지능 방법론으로서, 여러 학습 주체가 데이터를 공유하지 않고도 서로 연합하여 향상된 성능을 위해 학습할 수 있게 해주는 기술이다. 연합학습은 5G/인터넷 등 유무선 통신망의 발달로 공간적으로 흩어진 데이터가 모두 연결되어가는 현 시점에서, 개인정보보호가 중요한 스마트 원격의료, 에너지 ICT 등 다양한 분야에 널리 쓰일 수 있다. 특히 본 과제에서는 연합학습을 사용하여 각 전력사업자의 민감한 에너지 정보를 보호하면서 태양광, 풍력 등과 같은 재생에너지의 발전량 예측, 이를 통한 전력시장 입찰 및 분산 전력망의 안정적인 운영을 위한 인공지능 개발에 주력한다.    ▲ 연합학습 기반 에너지 프라이버시 보호형 전력망 분산지능화 시스템  김교수는 과제 선정 소감으로 “기후변화로 인해 인류가 심각한 위기에 처한 현 시점에서, 2050년까지 탄소중립을 달성하기 위해서 통신과 전력의 융합이 매우 중요한데  통신과 전력, 양쪽 모두에서 좋은 평가를 받는 것은 쉽지 않은 일이었다. 이번에 좋은 결과를 얻게 되어 기쁘게 생각하며, 앞으로도 인공지능, 전력, 통신의 융합 연구를 통해 우리나라 에너지 ICT의 위상을 제고할 수 있는 수월성 있는 연구 결과를 도출하고 우수 인력을 양성하겠다.” 라고 밝혔다. 

2021.09.13

   전자공학과 이재성 석사과정, AWAD 2021 우수논문상 수상      ▲(왼쪽부터) 전자공학과 최우영 교수, 이재성 석사과정  전자공학과 석사과정에 재학 중인 이재성 학생(지도교수 최우영)의 논문이 2021년 8월 26일부터 27일까지 개최된 Asia-Pacific Workshop on Fundamentals and Applications of Advanced Semiconductor Devices 학회(이하 AWAD)에서 우수논문으로 선정되어 ‘Young Researcher Award’를 수상하였다. 1993년 1회를 시작으로 올해 28회를 맞은 AWAD는 한국과 일본에서 번갈아 개최되는 첨단 반도체 국제학회로서, 이재성 학생이 수상한 Young Researcher Award는 당해의 우수 논문 발표자에게 주어지는 특별한 상이다.  

2021.08.30

  전자공학과 박형민 교수 연구팀, DCASE2021 Challenge 최종기록 4위     ▲(왼쪽부터) 박형민 교수, 이상훈, 황정욱, 서상범 석사과정생    2021년 3월 1일(월)~7월 1일(목), 약 4달간의 기간 동안 전기전자공학 기술자 협회(IEEE)에서 주최하는 음향 관련 최고 권위의 세계 챌린지인 DCASE2021 (IEEE AASP Challenge on Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events) 가 개최되었다.   DCASE2021 챌린지는 총 6가지의 음향 관련 과제를 진행하였으며, 전 세계 127개 팀으로부터 총 394건의 모델이 접수되었다. 지능정보처리연구실(이하 IIPLAB) 팀이 참가한 Task3 (Sound Event Localization and Detection with Directional Interference)의 목표는 실내에서 일어날 수 있는 특정 음향 이벤트를 인식하고, 해당 이벤트가 발생한 방향을 추정하는 것이다.   <음향 이벤트 총 12가지>- 알람음- 아기 울음- 충돌- 개 울음소리- 여성 비명- 여성 대화- 발자국- 문 두드리는 소리- 남성 비명- 남성 대화- 전화벨- 피아노   Task3에는 소니그룹(Sony Group Corporation), 난양공과대학 (Nanyang Technological University), 존스홉킨스 대학 (Johns Hopkins University) 등의 저명한 연구기관이 참여하였고, 이 중에 IIPLAB은 최종 성적 4위를 기록하며 우수한 성적을 거두었다.       그림1. 음향 이벤트 위치 확인 및 감지 시스템 개요   그림 2. DCASE2021 Task3 최종 순위표 

2021.08.25

전자공학과 최우영 교수,2021년 삼성미래기술육성사업 지정테마 연구지원 과제 선정      ▲ 전자공학과 최우영 교수  전자공학과 최우영 교수의 연구과제가 2021년 삼성미래기술육성사업 지정테마 (반도체 소자 및 공정 분야)에 최종 선정되었다. 삼성미래기술육성사업은 한국의 미래를 책임질 과학기술을 육성하고 지원하는 것을 목표로 삼성전자가 2013년부터 1조 5000억 원을 출연하여 시행 중인 공익사업으로, 지난 7월 15일 ‘△어드밴스드 AI △차세대 암호 시스템 △B(Beyond)5G&6G △로봇 △차세대 디스플레이 △반도체 소자 및 공정’ 등 총 6개 분야에서 12개의 연구 과제를 채택하여 총 152억 원을 지원한다고 밝혔다. 최 교수는 ‘하나의 강유전체 트랜지스터를 이용하고 데이터 일치도 평가가 가능한 다중비트 내용 주소화 기억장치의 개발’이라는 연구과제를 통해 향후 3년간 12억 원의 연구비를 지원받으며, 세계 최고 수준의 내용 주소화 기억장치 개발을 수행하여 메모리 분야의 원천기술을 확보할 계획이다. 최 교수는 SRAM, DRAM, 플래시 메모리 등으로 대표되는 기존의 메모리가 임의 접근 기억장치(Random Access Memory: RAM)에 의존하고 있어 최근 각광을 받고 있는 빅데이터, 인공지능 분야 등에 요구되는 고속 대용량 데이터 검색이 적합하지 않은 한계 상황을 극복하기 위하여, 내용 주소화 기억장치(Content Addressable Memory: CAM)라는 대안적인 메모리 방식을 도입하였다.    ▲기존 메모리 기술의 주류인 RAM (random access memory)과 본 연구에서 개발하는 CAM (content addressable memory)의 동작 방식 비교도. 기존의 임의 접근 기억장치(RAM)가 보이는 주소에 의존한 순차적 메모리 동작이 었다면, 내용 주소화 기억장치(CAM)는 메모리에 저장된 모든 데이터와 검색하고자 하는 데이터의 비교를 내용에 기반하여 병렬처리로 진행하는 방식으로, 데이터의 용량이 증가하고 고속 검색 동작의 수요가 증가하는 현재의 기술 상황에 최적의 해법을 제시할 것으로 기대되고 있다.  최교수는 과제 선정 소감으로 “기존 반도체의 한계를 넘어서는 도전적인 과제 제안과 구체적인 방안 제시가 좋은 평가를 받아 기쁘게 생각하며, 앞으로도 우리나라의 반도체 위상을 제고할 수 있는 수월성 있는 연구 결과를 도출하고 우수 인력을 양성하겠다.” 라고 밝혔다.

2021.07.26

강석주 교수 연구팀, 국제 딥러닝 컨퍼런스‘ICML Subset Selection workshop 2021’ 논문 두 편 Accept전자공학과 강석주 교수 연구팀(김경훈 석사과정 및 심재헌 석사과정)과 포항공대 공경보 박사가 공동연구하여 The 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021)의 Subset Selection in Machine Learning: From Theory to Applications workshop에 두 편의 논문을 Spotlight로 발표하게 되었다. 두 논문은 subset selection mechanism을 적용하여 딥러닝 기반 이미지 생성 네트워크의 학습 개선과 딥러닝 네트워크 탐색 (Neural Architecture Search)에서의 새로운 연구를 제시하였다.최근 딥러닝 분야에서 초대형 모델의 등장과 대규모의 데이터 학습으로 성능개선 연구가 진행되고 있다. 하지만 학습에 사용되는 시간과 에너지 사용량 측면에서 막대한 비용이 발생한다. 이러한 시간과 에너지 소비가 많이 드는 대규모 모델을 학습하기 위한 연산 요건을 낮추어 에너지 비용을 낮추고 CO2 배출량도 감소시킬 수 있는 연구가 진행되고 있다. ‘Selective Focusing Learning for Conditional GANs’ 논문에서는 GAN 모델의 효율적인 학습방법을 제안하여 적은 에너지 사용 비용으로 더 높은 성능을 낼 수 있는 간단하고 효과적인 학습방법을 제안한다.또한, 딥러닝이 여러 분야에서 적극적으로 활용되면서 용도에 따른 최적 딥러닝 네트워크 설계가 중요해 지고 있다. 이로 인해 각 용도에 따른 최적 네트워크를 자동으로 탐색해 주는 Neural Architecture Search (NAS) 가 각광 받고 있다. 하지만 NAS는 막대한 연산 복잡도를 요구하여 그 이점에 비해 활용도가 매우 떨어진다는 단점이 있다. ‘Core-set Sampling for Efficient Neural Architecture Search’ 논문에서는 core-set sampling을 통해 네트워크 탐색시간을 줄여 적은 시간과 에너지로 효율적으로 네트워크를 탐색할 수 있는 방법론을 제안한다.  □ 논문명, 저자정보  - 논문제목: Selective Focusing Learning for Conditional GANs- 저자 정보 : 공경보(제 1 공동저자, 포항공대),김경훈(제 1 공동저자, 서강대), 송우진(참여저자, 포항공대), 강석주(교신저자, 서강대)- 논문제목: Core-set Sampling for Efficient Neural Architecture Search- 저자 정보 : 심재헌(제 1 공동저자, 서강대), 공경보(제 1 공동저자, 포항공대), 강석주(교신저자, 서강대)     

2021.07.19

 공대현 석사과정, NAVER에서 주최한 AI Challenge에서 1위 수상     ▲(왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 공대현 석사과정생  전자공학과 재학중인 공대현 석사과정(지도교수 강석주)이 NAVER 에서 주최한 AI challenge에서 최종 1위를 수상하는 우수한 성적을 달성했다.   본 프로젝트에서 우수한 성적을 달성한 모델들은 실제 네이버 서비스(지도, 블로그, 쇼핑, 스마트에디터, 음악 추천)에 적용하여 수천만 네이버 사용자들에게 제공할 수 있는 기회가 주어진다.   2021년 5월 22일부터 7월 1일까지 네이버에서 제공한 다양한 데이터와 문제로 46일간 네이버에서 비대면으로 개최된 'ClOVA AI RUSH 2021'에서 공대현 석사과정이 1라운드 쇼핑 AI 개발-쇼핑 카테고리 분류에서 1등, 최종라운드인 2라운드 쇼핑 AI 개발-쇼핑 카탈로그 클러스터링에서도 1등을 최종 수상했다.   이번 대회에서 1등을 한 공대현 석사과정에게는 1500만원의 상금과 함께 2021 네이버 여름 인턴십의 기회가 주어지고, 앞으로 네이버 공채 지원 시 서류, 코딩테스트 면제라는 채용특권이 주어진다.   공대현 학생은 “2라운드 쇼핑 카탈로그 클러스터링의 경우, 네이버 쇼핑 가격비교 기능에 직접적으로 사용되는 AI 기술인데, 평소에 제가 쓰던 기능에 기여를 할 수 있게 되어서 보람이 컸던 것 같습니다. 또한 평소에는 접근하기 어려운 실제 현업 데이터들을 직접 다뤄볼 수 있는 좋은 기회였던 것 같습니다. 이번 대회에서 짧은 시간동안 데이터 처리에 대한 통과, 개발 실력이 크게 향상한 것 같고, 이를 발판삼아 앞으로 더욱 연구에 매진할 수 있도록 하겠습니다. 마지막으로 교수님을 포함한 연구실 멤버들에게도 아낌없는 배려와 지원을 해주신 점에 대해 감사의 말씀을 전합니다”라고 소감을 전했다.  

2021.07.07

 서강대학교-STX 그룹, 인공지능 및 스마트그리드 관련 산학협력 업무협약 체결STX 그룹(㈜STX·STX마린서비스·피케이밸브)은 전날인 8일 서강대와 산학 협력 양해각서(MOU)를 체결했다고 9일 밝혔다. 서강대 내 부설연구소 공동 설립, 미래 성장 동력 확보를 위한 기술 개발에 본격 나설 계획이다.서강대에서 개최된 협약식에는 박상준 ㈜STX와 STX마린서비스 대표이사, 오동환 총괄전무, 전영찬 피케이(PK)밸브 대표 그리고 심종혁 서강대 총장, 송태경 교학부총장, 김순기 대외부총장, 정현식 산학협력단장 등이 참석했다.왼쪽부터 전영찬 피케이밸브 대표, 심종혁 서강대 총장, 박상준 STX 대표. /㈜STX 제공이번 협약을 통해 향후 양 기관은 첨단 기술의 상용화 및 사업화의 일환으로 ▲인공지능 기반 스마트 그리드(Smart Grid)와 에너지저장시스템(ESS)를 적용한 전력산업용 에너지 관리 시스템(Energy Management System) ▲레이더(Radar) 기술을 활용한 차세대 보안 시스템 ▲빅데이터 활용 지능화 밸브 ▲수소용 밸브 및 기자재 기술 개발 등에 상호 협력한다.특히, STX그룹은 에너지 ICT(정보통신기술) 융합 분야를 선도하는 서강대 전자공학과 김홍석 교수 및 소속 연구진들과 함께 인공지능(AI) 및 정보통신기술(ICT) 기술을 바탕으로 전력 사용 정보를 실시간으로 모니터링 함으로써 전력 생산을 효율화할 수 있는 ‘스마트 그리드(Smart Grid)’ 기술과 저장된 에너지를 필요에 따라 공급할 수 있는 차세대 전력망 ‘에너지저장시스템(Energy Storage System)’ 기술을 집중 연구 개발한다. 이에 STX마린서비스의 디젤∙신재생에너지 발전 플랜트 운영관리(O&M) 기술과 접목, 비즈니스를 보다 확장시켜나갈 예정이다.또, 서강대 전자공학과 김영록 교수, 연구진들과는 육해상 레이더 신호처리 기술을 고도화하여 최첨단 보안 감시 시스템을 개발 및 확보할 계획이다. 국내 최고의 밸브 기술력을 가진 피케이밸브가 축적한 밸브 관련 빅데이터를 서강대 연구진들과 공유, 해당 데이터를 기반으로 안정적인 유량 조절과 부품 고장 여부 사전 예측 등이 가능한 스마트 밸브 기술도 개발하여 시장에 선보일 예정이다.이러한 공동 연구들이 원활히 이뤄질 수 있도록 양 기관은 ▲기업 부설 연구소 공동 설립 및 운영 ▲연구·개발 활동에 필요한 정보 및 지식 교류 ▲연구진 역량 강화를 위한 교육 커리큘럼 강화·초청 세미나 정례화 등을 추진중이다.박상준 STX 대표는 이날 협약식에서 “글로벌 산업 패러다임의 변화 속에서 새로운 부가가치 창출을 위한 미래 기술력 확보가 그룹의 미래를 결정하는 핵심 요소가 되었다”며 “향후 서강대의 우수한 연구 인력들과 긴밀하게 협력하여 STX그룹이 기술 기반 성장을 이룩하고 개별 연구 분야에서 괄목할만한 학술적 성과가 도출될 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 말했다. [기사출처]https://biz.chosun.com/industry/company/2021/06/09/5VFVSIRLYFHKXBF6QAEURKYXOE/?utm_source=naver&utm_medium=original&utm_campaign=biz  

2021.06.09

심종혁 총장, 권혁빈 동문을 만나다- 변화와 개혁을 위한 리더십을 강조하며 서강 발전위원회 위원장직 수락 -    ▲ (왼쪽부터) 정옥현 대외교류처장, 김순기 대외부총장, 권혁빈 스마일게이트 희망스튜디오 이사장(전자 92), 심종혁 총장, 송태경 교학부총장, 김영기 스마일게이트 경영지원실장(신방 92)  지난 3월 26일 (금) 권혁빈 스마일게이트 희망스튜디오 이사장(전자, 92)이 본교를 방문하여 신임 총장 및 부총장과 함께 향후 서강이 나아가야 하는 방향에 대해 허심탄회한 대화를 나눴다. 권혁빈 동문은 과거 서강이 짧은 시간 내에 명문대학으로 발돋움할 수 있었던 이유는 당시 미국 예수회 신부님들이 미래지향적인 비전을 바탕으로 우수한 교수님들을 채용하고 건실한 재정을 활용하여 학생들을 정성스럽게 가르쳤기 때문이라고 말했다. 그러나 현재의 서강은 교육제도, 국제화, 자금력 등 여러 부분에서 타 대학과의 차별성이 과거에 비해 현저하게 부족한 상태로, 학교의 발전을 이끌 수 있는 새로운 리더십이 필요한 상태인 점을 강조하였다. 이에 대해 권혁빈 동문은 ‘강력한 리더십’과 ‘온화한 리더십’을 제시하였다. ‘강력한 리더십’은 미래 비전을 제시하고 막대한 자금력을 바탕으로 조직을 이끌어 나가는 리더십을 의미하고, ‘온화한 리더십’은 교수 및 학생 등 각 구성원들의 열정과 의지를 존중하고 인정해주는 것이다. 본교 아트&테크놀로지전공의 경우 ‘온화한 리더십’을 바탕으로 성공한 케이스에 해당된다. 프로젝트 중심으로 교수진과 교육 프로그램을 운영하면서 학생들의 잠재력을 이끌 수 있도록 전적으로 지원하였고 결과적으로 우수한 성과를 내고 있다.  이 자리에서 김순기 대외부총장은 권혁빈 동문을 위원장으로 하는 발전위원회 출범을 제안하였다. 이에 대해 권혁빈 동문은 변화에 대해 부정적인 시선이 있을 수 있으나, 각 전공 및 학부 단위로 변화 또는 혁신위원회를 조성하여 변화의 씨앗을 만들어 추후 이를 발전의 원동력으로 삼는 접근이 필요하다고 말하며 김순기 대외부총장의 제안을 수락하였다. 앞으로 서강은 시대의 변화에 따른 새로운 학과나 단과대학의 설립이 요청될 때에 발전위원회의 의견을 귀담아 들을 것이다. ㈜스마일게이트는 2013년 15억원을 출연하여 본교와 스마일게이트 아트&테크놀로지센터를 설립하여 학생들의 창의융합 교육 및 연구를 지원하고 있다. 권혁빈 동문은 국가경제발전과 모교 교육 여건 개선에 공헌한 공로를 인정받아 서강대학교 개교60주년 기념 공로상 수상자로 선정되었다. 

2021.04.01

 역진행학습  등  창조적  교육법  도입  4차  산업혁명  이끌  창의인재  양성[대학, 디지털 캠퍼스로] 서강대 전자공학과는 1969년 설립되었으며, 설립초기부터 ‘시대를 리드하는 1%의 인재’를 양성하며 4차 산업혁명에 대비하기 위해 힘쓰고 있다.지난해 서강대 전자공학과는 3단계 BK21에 이어 4단계 BK21 사업단 2개가 선정되는 쾌거를 이뤘다. BK21(Brain Korea 21·두뇌한국) 사업은 교육부와 한국연구재단이 대학의 안정적인 학문연구와 신산업분야 기술 개발 및 우수한 인재 양성을 위해 장학금과 연구를 지원하는 대규모 사업이다. BK21에 선정된 사업단은 △미래 두뇌모방 지능형 시스템 반도체 혁신인재양성 사업단 △재난·응급 현장을 위한 모바일 블록체인 기반 지능형 헬스케어 솔루션 교육연구단이다. 이를 통해 반도체 분야 인력 양성과 기술 개발에 매진하고 있으며, 지능형 헬스케어 솔루션 관련 세계 선도 기술을 연구하고 인력을 양성하고 있다.4차 산업혁명 흐름 맞춰 교과과정 진행 서강대 전자공학과는 새로운 시대를 준비하기 위해 교육과정, 교육방법, 교육환경에 변화를 꾀하고 있다. 먼저 교육과정 측면에서는 4차 산업혁명을 주도하는 인공지능, 지능형 반도체, HW·SW 융합, 분야별 전문 인력 양성을 위한 최적의 학부·대학원 교육과정을 구축하고 있다.  교육방법 면에서는 4차 산업혁명을 주도하고 창조하는 인재양성을 위해 역진행학습(Flipped Learning), 문제중심학습(PBL; Problem-Based Learning), 행함에 의한 학습(Learning by Doing), 온라인 강의를 활용하는 혼합학습(Blended Learning) 등 다양한 창조적 교육방법을 도입하고 있다. 특히 코로나19로 인한 비대면 수업이 장기화됨에 따라 학생들이 장소에 구애받지 않고 실험·실습이 가능하도록 모든 학년에 1인 1키트 자기주도형 실험·실습 혁신 프로그램을 개발하여 현재 운영 중이다.교육환경 측면에서는 인공지능 통합서버실, 창의프로젝트 랩실, 대학원 세미나실, 전자공학과 학술제, 오픈랩 행사 등 다양한 교육환경을 제공하여 학생 중심의 4차 산업혁명 클라우드 환경을 제공하고 있다. 또한 서강대 사이버캠퍼스를 통해 학생들의 온라인 협업 환경 및 비대면수업을 지원하고 있다.다양한 산학트랙프로그램 운영산업체 수요를 반영하는 동시에 학생들이 선택할 수 있는 다양한 산학트랙프로그램을 운영하고 있다. 먼저 반도체 전문기술 인력 양성을 위해 삼성전자 반도체 트랙 프로그램을 운영하고 있으며, 학사·석사·박사과정을 망라한 다양한 맞춤형 산학협력을 함께 진행하고 있다. LG 이노텍과는 전자, 부품·시스템 및 소재 분야의 고급인력 양성 프로그램을 설치 운영하고 산학협력을 진행하고 있다. 또 LG 전자와는 스마트융합 수요 맞춤형 인재 및 기본 역량이 우수한 인재 확보 프로그램을 운영하고 있다. 지난해부터는 현대 모비스와 함께 SW 인력 양성 프로그램을 운영하여 향후 많은 연구 인력을 필요로 하는 자율 주행 차량 관련 연구 가능한 인재를 함께 양성하고 있다. 미래지향적 연구센터 및 4단계 BK21다양한 교육 프로그램과 함께 서강대 전자공학과는 미래 지향적인 연구를 활발히 진행하고 있다. 먼저, 대학ICT연구센터인 ‘지능형 반도체 연구센터’를 중심으로 초지능·초저전력·고신뢰성 지능형 반도체 플랫폼 및 소자·회로 설계기술 개발을 통해 HW와 SW 기술이 융합된 지능형 반도체 기술을 연구하고 있다. 지능형 반도체 연구센터는 2018년 과학기술정보통신부 정보통신분야 인재 양성을 위한 ‘대학ICT연구센터’로 선정되었으며 서강대 전자공학과를 주축으로 총 7개 대학에서 17명의 참여교수와 삼성전자, SK하이닉스, 실리콘웍스 등 13개 기업이 참여하고 있다. 한편 동문들의 학교 사랑과 애정이 높은 것으로 알려진 서강대 전자공학과는 2011년 77학번 동문의 졸업 30주년 장학기금 조성을 시작으로, 매년 릴레이 방식으로 10년째 후배들에게 장학금을 전달하는 아름다운 전통을 이어가고 있다. 지난 10년간 동문장학금 및 학교 장학금으로 총 172명의 전자공학과 학생들에게 총 4억4200만 원이 지급되었다.서강대 전자공학과의 소수정예 집중교육 및 새로운 도약들은 졸업생들이 국내외 기업, 연구소, 대학 등 전자, 반도체, 정보통신, 인공지능, 컴퓨터, 로보틱스, 자율주행, 의료영상 분야에서 압도적인 진출을 자랑하는 등 많은 스타트업의 창업 및 성공 사례를 기록하고 있다.출처: 동아일보(https://www.donga.com/news/article/all/20210330/106148904/1) 

2021.03.31

서강대, 비대면 실험·실습…대기업과 산학협력도 착착 RF회로설계 과정 실험 중인 서강대 전자공학과. [사진 제공 = 서강대]작년 4단계 BK21 사업단 선정 발표가 있었다. BK21(Brain Korea 21·두뇌한국) 사업은 교육부와 한국연구재단이 대학의 안정적인 학문 연구와 신산업 분야 기술 개발 및 우수한 인재 양성을 위해 장학금과 연구를 지원하는 대규모 사업이다. 특히 전국 주요 대학들이 참가해 전공 분야별 종합적인 평가를 통해 교육·연구 역량 수준을 측정하는 지표로 인식되면서 경쟁이 매우 치열했다. 서강대 전자공학과는 이례적으로 4단계 BK21 사업단 2개가 선정되는 쾌거를 이뤘으며 이는 3단계 BK21에 이어 연속적으로 선정돼 서강대 전자공학과의 교육 및 연구 역량을 과시했다. 서강대 전자공학과는 1969년 설립됐으며 초기부터 선진화된 교육 및 연구 방법론을 도입해 국내외를 선도하는 창조적이고 능동적인 공학 인력을 배출했다. 21명의 전임 교수진, 450여 명의 학부생, 160여 명의 대학원생이 반도체 및 집적회로, 무선주파수(RF) 및 통신, 인공지능(AI), 로보틱스, 자율주행, 의료영상, 임베디드시스템, 인터넷 분야에서 전문적이고 융합적인 교육 및 연구를 진행하고 있다.지금 서강대 전자공학과는 시대를 리드하고 창조하는 더 큰 1%의 인재를 키우기 위해 새로운 교육과정, 교육방법, 교육환경을 통해 4차 산업혁명 체제 및 그 너머의 미래 체제로 나아가고 있다. 먼저 교육과정 측면에서는 4차 산업혁명을 주도하는 AI, 지능형 반도체, HW·SW 융합, 분야별 전문 인력 양성을 위한 최적의 학부·대학원 교육과정을 구축하고 있다. 특히 코로나19로 인한 비대면 수업이 장기화됨에 따라 학생들이 장소에 구애받지 않고 실험·실습이 가능하도록 모든 학년에 1인 1키트 자기주도형 실험·실습 혁신 프로그램을 개발해 현재 운영 중이다.서강대 전자공학과의 장점으로는 산업체 수요를 반영하면서 동시에 학생들이 선택할 수 있는 다양한 산학트랙 프로그램 운영을 꼽을 수 있다. 먼저 삼성전자 반도체 트랙이 있다. 반도체 전문기술 인력 양성을 위해 반도체 트랙 프로그램을 설치해 운영하고 있으며 학사·석사·박사 과정을 망라한 다양한 맞춤형 산학협력을 함께 진행하고 있다. LG이노텍과는 전자, 부품·시스템 및 소재 분야의 고급 인력 양성 프로그램을 설치해 운영하고 산학협력을 진행하고 있다. 그리고 LG전자와는 스마트융합 수요 맞춤형 인재 및 기본 역량이 우수한 인재 확보 프로그램을 운영하고 있다. 2020년부터는 현대모비스와 함께 SW 인력 양성 프로그램을 운영해 향후 많은 연구 인력을 필요로 하는 자율주행 차량 관련 연구 가능한 인재를 함께 양성하고 있다.     출처 : 매일경제(https://www.mk.co.kr/news/special-edition/view/2021/03/272741)  

2021.03.30

 제28회 한국반도체학술대회우수 논문 선정 및 삼성논문상 수상-터널링 트랜지스터(TFET) 성능을 향상시키기 위한 신개념 소자 구조 제안-    ▲(왼쪽부터) 전자공학과 최우영 교수, 이장우 박사      본교 전자공학과 이장우 박사(현 서강대학교 연구원, 지도교수 최우영)의 연구가 지난 1월 25일부터 29일까지 개최되었던 한국반도체학술대회(KCS 2021)에서 우수 논문으로 선정되어, 삼성 논문상을 수상하였다. 삼성과 한국반도체산업협회 등이 주관하는 본 대회는 1994년 제1회를 시작으로 올해 28회를 맞았으며, 반도체 관련 최신 연구 결과와 성장 방향성을 공유하는 국내 최대 규모의 학술행사로 자리매김하고 있다. 이장우 박사는 연구 논문 ‘A Novel Gate-Normal Hetero-Gate-Dielectric (GHG) Tunnel Field-Effect Transistors (TFETs)’를 통해 차세대 저전력 반도체 소자로서 학계의 주목을 받고 있는 터널링 트랜지스터(이하 TFET)의 성능을 보다 더 향상시키기 위한 신개념 소자 구조를 제안하였으며, 이를 위한 모델링 기법과 분석에서 수월성을 인정받았다. 이는 향후 TFET을 포함한 초저전력 반도체 소자 구현 및 응용에 활용될 것으로 보인다. 기존 상보성 금속 산화물 반도체(이하 CMOS)의 물리적 한계로 인해 CMOS 기반 저전력, 더 나아가 초저전력 소자ꞏ회로를 구현하는 것은 현재 반도체 학계 및 산업계 전반에서 중요한 기술적 문제로 손꼽힌다. 이러한 문제를 극복하고 기존 CMOS를 대체하기 위한 연구의 일환으로 CMOS 소자 기술과 호환성이 높은 차세대 초저전력 소자인 ‘TFET’는 학계의 많은 관심을 받고 있다. 그러나 그간 TFET는 초저전력 응용에 있어 필수적인 급격한 온ꞏ오프 스위칭 동작 구간이 매우 제한적이고 회로 및 소자 동작에 요구되는 구동 전류가 낮다는 것이 주요 문제점으로 지적 받아왔다. 이에 이장우 박사는 본 연구를 통해 TFET의 스위칭 특성을 더욱 개선할 수 있는 이종접합형 게이트 유전막을 도입하는 소자 구조를 제안하였으며, 이를 통해 온-오프 스위칭 동작 특성을 나타내는 성능 지표인 유효 문턱 전압 기울기가 15% 향상된 것을 확인하였다. 또한 구동 전류는 기존 TFET 대비 2.4배 가량 높았다. 이 박사는 “지도교수님의 격려와 관심 속에 이번 연구를 진행할 수 있었고, 국내 최대 규모의 반도체 학술 대회에서 상을 받은 것을 계기로 더욱 연구에 정진하여 앞으로 초저전력 소자 기술이 필요한 사물인터넷 (IoT), 지능형 반도체 등의 분야에 이바지 하고 싶다”라고 소감을 전했다. 

2021.03.10