▲ 서울대학교 기계공학부 윤병동 교수 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 윤병동 교수가 세계적인 학술 출판사 ‘스프링거 네이처(Springer Nature)’가 주관하는 ‘Editor of Distinction Awards 2025’의 수상자로 선정됐다.Editor of Distinction Awards는 스프링거 네이처가 자사 학술지를 이끄는 편집위원을 대상으로 매년 수여하는 시상 프로그램이다.연구자 커뮤니티의 성장을 도모하고 저자와 독자 모두를 위한 수준 높은 학술 생태계를 구축한 편집자를 선정해 시상하고 있다.2017년부터 최적설계 분야 저명한 국제 학술지 ‘Structural and Multidisciplinary Optimization (SMO)’의 시니어 편집위원(Senior Review Editor)으로 활동 중인 윤 교수는 탁월한 편집 활동과 연구자 커뮤니티에 대한 헌신을 인정받아 ‘Author Service Award’를 수상했다.윤 교수는 최적설계 분야에서 저자와 독자, 그리고 연구자 커뮤니티를 연결하는 가교 역할을 해왔다. 특히 엄정한 심사 품질 유지와 저자 지원, 저널의 학문적 방향성 제시에 있어 지속적으로 노력을 기울인 바 있다. 따라서 이번 수상은 윤 교수의 이 같은 기여와 공로가 국제적으로 인정받은 쾌거라는 평가를 받고 있다.2001년 미국 아이오와 대학교(The University of Iowa)에서 박사 학위를 받은 윤 교수는 산업 인공지능, 신뢰성기반 해석 및 설계, 메타구조해석 및 설계 분야에서 연구 활동을 펼쳐왔다.2022년부터 2024년까지 매년 미국 스탠포드 대학교(Stanford University)와 세계적 출판사 ‘엘스비어(Elsevier)’가 발표하는 세계 상위 2퍼센트)%) 과학자로 선정돼 학자적 명성을 얻은 바 있다.원프레딕트의 창업자 겸 CEO이기도 한 윤 교수는 미국 메릴랜드 주립대학교(University of Maryland, College Park) 교수와 한국PHM학회 전임 회장을 역임했다.아울러 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG에너지솔루션, 세메스 등 국내 대기업에서 기술자문 교수로 활동해 온 바 있다.현재 국제PHM학회(PHM Society) 석학회원(Fellow), 한국공학한림원(NAEK) 회원, 현대자동차 신뢰성 자문위원회 의장, PHM 공동연구실 책임교수를 맡고 있다.또한 윤 교수는 산업통상자원부 장관상(2021), 한국신뢰성학회 대상(2021), 한국PHM학회 공로상(2021), 중소벤처기업부 장관상(2021), 국무총리 표창(2019), 서울대 신양 학술상(2017), 미국 원자력규제위원회(NRC)의 Young Faculty Development Award(2009)를 받았으며 글로벌 데이터챌린지 대회에서 18회 수상했다.지난 25년 동안 약 210편의 논문을 저널에 게재하고 500편 이상의 논문을 학술대회에서 발표했을 뿐 아니라 80건 이상의 국내외 특허를 등록하는 성과를 거뒀다.아울러 지금까지 박사 37명, 석사 36명, 박사후과정 10명을 배출했다. 특히 어바나-샴페인 일리노이 대학교(UIUC), 럿거스 대학교(Rutgers University), 메릴랜드 주립대학교(University of Maryland, College Park), 코네티컷 대학교(University of Connecticut) 등 국내외 대학의 교수 16명을 배출한 바 있다.윤 교수는 “편집자로서 연구자들의 소중한 성과가 공정하게 평가받고 연구자 사이의 지적 교류가 활발히 이뤄지도록 힘써 왔다”며 “이러한 노력이 인정받게 돼 큰 보람을 느끼며 앞으로도 최적설계 분야를 비롯한 학문 커뮤니티의 지속적인 성장에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 수상 소감을 밝혔다.

▲ 서울공대 컴퓨터공학부 김건희 교수팀, AI 대화 생성 모델 개발(왼쪽부터 서울대학교 컴퓨터공학부 김강욱 연구원(학사과정), 서울대학교 컴퓨터공학부 김건희 교수, 서울대학교 컴퓨터공학부 이세훈 연구원(박사과정)) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대(학장 김영오)에 따르면 컴퓨터공학부 김건희 교수팀이 말버릇, 추임새, 끼어들기 등 사람의 대화 행동을 인공지능(AI)이 이해하고 재현하는 음성 대화 생성 기술을 개발했다.김 교수팀은 이번 연구에서 세계 최대 규모 대화 행동 기반 음성 데이터셋인 ‘Behavior-SD’를 구축하고 이를 바탕으로 자연스럽게 음성 대화를 나누는 AI 모델 ‘BeDLM’을 제안했다.연구팀은 2025년 4월29일부터 5월4일까지 미국 뉴멕시코주 앨버커키에서 열린 ‘NAACL 2025(북미 전산언어학회)’에서 해당 연구 논문을 구두 발표해 음성 처리 및 음성 언어 이해(Speech Processing and Spoken Language Understanding) 분야에서 최고 논문상(Senior Area Chair Award)을 수상했다.NAACL은 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 생성할 수 있도록 해주는 AI의 한 분야인 자연어 처리(NLP) 관련 세계 최고 권위 학회 중 하나다.◇ 연구 배경... 실제 사람처럼 자연스러운 대화를 나누는 AI를 구현 고민연구팀은 사람들이 음성 대화를 나눌 때 텍스트 대화에서는 잘 나타나지 않는 대화 행동을 보이는 점에 주목했다.예컨대 우리는 대화할 때 ‘음…’, ‘그니까…’ 같은 말버릇을 쓰고, 적절한 순간에 ‘맞아’, ‘응’ 같은 추임새를 넣거나 때로는 상대의 말을 끊기도 한다.하지만 이런 미묘한 특징들을 반영하지 못한 기존 AI 대화 시스템의 말투는 부자연스럽고 기계적으로 느껴질 수밖에 없었다.따라서 김 교수팀은 실제 사람처럼 자연스러운 대화를 나누는 AI를 구현하려면 대화 행동의 반영이 반드시 이뤄져야 한다고 봤다.◇ 연구 성과... AI 대화 시스템의 한계를 극복하고 한층 더 사람다운 음성 대화 생성이 문제의 해결에 나선 연구팀은 말버릇과 추임새(backchannel), 끼어들기(interruption), 감정 표현 등 사람 개개인의 대화 행동을 정밀하게 반영한 음성 데이터셋과 대화 생성 기술을 함께 제시하는 성과를 거뒀다.먼저 김 교수팀은 실제 대화 환경을 최대한 비슷하게 재현하기 위해 10만 개의 대화 패턴과 총 2000시간 분량의 음성 대화를 모아 ‘Behavior-SD (Spoken Dialogue)’ 데이터셋을 구축했다.이 대규모의 데이터는 사람 간의 자연스러운 대화를 정밀하게 구현하도록 설계됐다. 각 화자가 주고받는 단순한 문장에 더해 세밀하게 구분된 다양한 대화 행동을 주석 처리한 방식 덕분이다.이렇게 구축한 데이터를 바탕으로 연구팀은 행동 기반 대화 생성 모델인 ‘BeDLM (Behaviorally Aware Spoken Dialogue Generation with Large Language Models)’을 개발했다.거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)에 기반한 BeDLM은 대화 상황과 두 화자의 행동 패턴이 입력되면 실제 사람 간 대화에 가까운 음성 대화를 손쉽게 만들어내는 AI 기술이다.추임새를 넣거나 말을 끊는 습관, 말버릇 등의 대화 행동을 자연스럽게 조절해 반영하기 때문에 기존 AI 대화 시스템의 한계를 극복하고 한층 더 사람다운 음성 대화를 생성할 수 있다.◇ 기대 효과... 기술의 확산과 후속 연구 또한 촉진될 것으로 기대BeDLM은 향후 팟캐스트 콘텐츠 제작, 상담 AI, 개인 맞춤형 음성 비서 등 사람과 AI 간의 상호작용과 정서적 반응이 필요한 여러 분야에서 널리 활용될 것으로 예상된다.나아가 이 기술은 앞으로 상담, 교육, 돌봄 서비스 등 다양한 영역에서 사람과 AI가 더욱 원활하게 소통할 수 있도록 돕는 데에도 이용될 전망이다.아울러 이번 연구에서 개발된 Behavior-SD 데이터셋과 코드는 모두 오픈소스로 공개돼 국내외 연구자 누구나 자유롭게 활용할 수 있다. 따라서 관련 기술의 확산과 후속 연구 또한 촉진될 것으로 기대된다.◇ 연구진 의견... 한층 더 사람다운 대화를 AI로 구현하는 작업이 가능김건희 교수는 “대화하는 사람은 보통 말하는 중에도 귀를 열고 상대방의 음성적 반응과 시각적 반응에 적응하고 맞춰가며 대화를 이끄는데 지금까지 개발된 AI 대화 생성 모델은 이를 반영하지 못했기 때문에 그 한계를 넘고자 했다”면서 “AI가 사람처럼 자연스럽게 대화하는 기술을 한 단계 더 발전시켰다는 점에서 금번 연구의 의미가 크다”고 밝혔다.논문 제1저자인 이세훈 연구원은 “이번 연구는 음성 대화에서만 나타나는 다양한 행동 패턴을 데이터와 모델에 반영함으로써 한층 더 사람다운 대화를 AI로 구현하는 작업이 가능해졌다는 데 그 의의가 있다”고 밝혔다.이어 “물론 데이터를 구축하고 AI가 사람의 대화 행동을 이해하도록 하는 모델링 방법을 찾는 과정이 쉽지 않았다”고 연구과정을 돌아보며 “BeDLM이 실제 음성 대화 서비스에 적용돼 자연스럽고 몰입감 높은 대화를 제공하는 AI 기술로 자리매김하길 기대한다”고 말했다.◇ 연구진 진로... 음성 기반 대화형 AI의 심화 기술을 계속 연구할 예정서울대 컴퓨터공학부에서 박사과정을 밟고 있는 이세훈 연구원은 AI가 사람의 더 다양한 행동 패턴을 모델링하고 세밀하게 조절할 수 있도록 행동 기반 음성 대화 생성 모델의 고도화를 연구하고 있다.앞으로 음성 기반 대화형 AI의 심화 기술을 계속 연구할 예정이며 기업 인턴십 등 실무 경험을 통해 실제 서비스 적용과 기술 확산에도 기여할 계획이다.※ 참고자료- 논문명/학회 : “Behavior-SD : Behaviorally Aware Spoken Dialogue Generation with Large Language Models”, 2025 Annual Conference of the Nations of the Americas Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL2025)- 논문 링크 : https://aclanthology.org/2025.naacl-long.484.pdf

▲ 서울대학교 컴퓨터공학부 강유 교수[출처=서울대학교 컴퓨터공학부]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 컴퓨터공학부 강유 교수팀이 개인정보 보호나 보안 등의 이유로 학습 데이터 사용이 어려운 상황에서도 딥러닝 모델의 성능 저하를 최소화하며 경량화할 수 있는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 개발했다.이번 연구 논문은 2025년 4월24일부터 닷새간 싱가포르에서 열리는 세계적 AI 학술대회 ‘ICLR 2025’에 채택된 바 있다.올해로 13회를 맞는 ‘ICLR (International Conference on Learning Representations)’은 기계 학습 및 딥러닝 분야에서 세계 최고 권위를 자랑하는 학회다.프라이버시 보호나 보안 문제로 학습 데이터 접근이 어려운 상황은 현실에서 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 겪는 큰 어려움 중 하나다.이를 해결하기 위해 개발된 ‘제로샷 양자화(Zero-shot Quantization, 이하 ZSQ)’는 훈련 데이터 없이 모델을 양자화할 수 있는 기술이다.그러나 기존의 ZSQ 기술은 합성 데이터의 노이즈, 부정확한 특징에 기반한 예측, 어려운 데이터의 잘못된 하드 레이블(Hard Lavel, 1가지 정답만 있는 레이블)이 야기하는 오차 발생 등으로 모델 성능 저하를 불러오는 치명적 한계를 보였다.이에 강 교수팀은 훈련 데이터를 사용하지 않고도 딥러닝 모델의 성능을 유지하며 효과적으로 경량화시킬 수 있는 ZSQ 기술인 ‘SynQ (Synthesis-aware Fine-tuning for Zero-shot Quantization)’ 기법을 제안했다.이는 실제 학습 데이터셋이 없는 환경에서도 종전의 ZSQ 기술에 쉽게 적용할 수 있는 중요한 기법으로 평가받고 있다.연구진은 SynQ의 3가지 핵심 기술로 딥러닝 모델의 성능을 향상시켜 기존 ZSQ의 약점을 극복하는 성과를 거뒀다.먼저 저역 통과 필터(low-pass filter)를 적용해 데이터의 고주파 노이즈를 제거했다. 그리고 사전 학습된 모델과 양자화된 모델 사이의 클래스 활성화 맵(Class Activation Map, 이하 CAM)을 정렬해 딥러닝 모델의 예측 정확도를 높였다.아울러 사전 학습된 모델이 어려운 샘플에 대해 오류를 일으킬 수 있는 점을 고려해 이러한 샘플에는 하드 레이블 대신 소프트 레이블(Soft Rabel, 확률로 표현된 정답)만을 사용함으로써 잘못된 학습을 방지했다.즉 SynQ는 사전 학습된 모델이 생성한 합성 데이터를 저역 통과 필터로 정제한 뒤 CAM 정렬과 난이도 기반 손실 함수 적용을 통해 양자화된 모델을 미세 조정함으로써 실제 데이터 없이도 모델 성능을 유지하며 경량화를 달성하는 원리를 지닌다.향후 SynQ 기법은 고성능의 경량 딥러닝 모델을 구현할 수 있는 AI 산업의 핵심 기술로 자리 잡을 전망이다. 특히 학습 데이터 없이도 모델의 정확도를 유지한 채 압축할 수 있는 SynQ를 활용하면 스마트폰, IoT(사물인터넷) 기기, 자율주행 센서 등 자원이 제한된 엣지 디바이스 환경에서도 고성능 AI를 안정적으로 운용할 수 있을 것으로 예상된다.연구 책임자인 강유 교수는 “SynQ 기술은 개인 데이터 유출 없이 모델을 경량화할 수 있는 강점 덕분에 보안 및 프라이버시 침해 문제를 줄이는 데 기여할 수 있다”고 강조하며 “나아가 이 기법을 적용하면 그간 대량의 학습 데이터에 접근하기 어려웠던 소규모 기업 및 기관도 고성능 AI를 손쉽게 활용할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 AI 기술 확산 및 대중화가 가속할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

▲ 서울공대, 우리금융그룹과 기술 기반 금융 혁신 위한 산학협력 업무협약 체결(왼쪽부터 우리금융그룹 옥일진 부사장, 서울대학교 공과대학 김영오 학장)[출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(이하 서울공대, 학장 김영오)에 따르면 2025년 4월3일(목) 금융과 기술의 융합을 통한 미래 혁신을 선도하기 위해 우리금융그룹과 산학협력 업무협약을 체결했다.양 기관은 이번 협약을 계기로 △기술 기반 스타트업 발굴 및 성장 지원 △디지털·IT 맞춤형 전문 교육 프로그램 운영 △금융-기술 융합 공동 연구를 함께 추진한다. 금융산업과 첨단 기술 간 시너지를 극대화해 금융·기술 생태계 발전에 기여할 것으로 기대된다.특히 서울대 공학교육혁신센터는 IT 기술과 금융을 접목한 기술 연구를 위한 협력기반을 다지고 실무형 인공지능(AI)·빅데이터 전문가를 양성하는 맞춤형 심화 교육 과정을 운영할 예정이다.또한 서울공대의 산학협력전문기관인 SNU공학컨설팅센터는 우리금융그룹의 스타트업 협력 프로그램 ‘디노랩(DinnoLab)’과 연계해 기술 중심 스타트업의 성장 지원을 강화할 계획이다.서울공대 김영오 학장은 “이번 협약은 기술과 금융이 결합된 미래 신사업을 발굴해 혁신 생태계를 조성하기 위한 새로운 출발점이라는 점에서 그 의미가 깊다”면서 “앞으로 우리금융그룹과 지속적으로 협력해 실질적인 성과를 창출하는 모범적 산학협력 모델을 구축해 나가겠다”고 밝혔다.우리금융그룹 옥일진 부사장은 “이번 협약을 통해 기술 기반 금융 혁신을 가속화하고, 스타트업 및 금융산업 발전에 기여할 수 있도록 지속적인 협력을 추진할 것이다”며 “서울공대와 협력을 통해 금융업의 미래 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다”고 강조했다.

▲ 김영오 서울대학교 공과대학장(오른쪽 세 번째), 김진오 한국로봇산업협회 회장(왼쪽 세 번째)이 업무협약 체결 후 양 기관 관계자들과 기념사진을 촬영하고 있다서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 2025년 3월31일(월) 한국로봇산업협회와 관악캠퍼스에서 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다.이를 지원할 미래 로봇을 연구해 기술 경쟁력을 강화하고 창업 생태계를 조성하기 위해 ‘서울대 로보틱스 연구소’를 설립키로 하기로 했다.향후 양 기관은 △서울대 로보틱스연구소 설립 및 운영 △로봇 분야 글로벌 인재 양성 및 네트워크 구축 △로봇 산업 경쟁력 강화를 위한 산학연 공동연구 및 기술 개발 △공동연구를 통한 기술사업화, 창업 생태계 조성 및 실증 플랫폼 구축 등 폭넓은 분야에서 협력을 추진할 계획이다.서울대 공과대학 김영오 학장은 “모든 기술이 의미 있지만 특히 로보틱스는 우리 미래를 좌우할 중요한 기술”이라고 강조하며 “이번 협약을 계기로 산업계와 협력해 책임감 있는 로봇 연구를 수행해나가겠다”고 밝혔다.한국로봇산업협회 김진오 회장은 “한국의 로봇 산업은 상당한 수준의 경쟁력을 갖췄지만 아직 세계 최고라고 할 수는 없다”고 지적하면서도 “앞으로 서울대가 연구개발을 통해 세계 정상급 기술을 선보이고 글로벌 인재를 배출하길 기대한다”고 말했다.

▲ 한국항공대 교내 비전홀(Vision Hall)에서 열린 KAU 항공안전센터 개원식 기념촬영(국토교통부 및 산하 공공기관, 공항공사·항공사 등 항공업계, 유관 협회·학회, 공군·경찰 관계자 등 내빈)[출처=한국항공대]한국항공대(총장 허희영)에 따르면 우리나라 항공안전 분야의 산·관·학, 민·관·군 허브 역할을 할 ‘KAU 항공안전센터’(이하 항공안전센터)를 설립했다.2025년 3월28일 한국항공대 교내 비전홀(Vision Hall)에서 열린 개원식에는 국토교통부 및 산하 공공기관, 공항공사·항공사 등 항공업계, 유관 협회·학회 등 26개 후원기관 관계자와 공군·경찰 관계자 등 150여 명의 내·외빈이 참석했다.최근 국내·외에서 항공안전사고가 빈번히 일어나는 가운데 포스트 코로나 시대를 맞아 전 세계 항공 수요가 빠르게 회복되는 과정에서 항공안전사고가 운항편수와 비례해 증가하고 있다는 진단이 나오고 있다.해외에서는 팬데믹 기간보다 항공안전사고가 약 25퍼센트(%) 증가했다는 보고가 있다. ICAO ‘Safety Report 2024’ 기준이다.국내에서도 무안공항 참사와 김해공항 지상화재사고가 잇달아 발생하며 소비자의 불안이 커지고 있는 상황이다.한국항공대는 이처럼 항공안전 고도화가 필요한 변혁의 시기에는 국가적 역량을 결집할 필요가 있다고 보고 항공안전에 필요한 기술 및 정책 연구, 교육, 산·관·학 네트워킹을 추진하고자 항공안전센터를 개원하게 됐다.이날 개원식에서는 항공안전센터장을 맡은 한국항공대 항공운항학과 이장룡 교수가 ‘대한민국 항공안전의 아카데믹 리더’라는 센터의 비전을 선포했다.이를 위해 △국가 항공안전 정책에 대한 제언 및 안전기술 개발 △국내·외 항공종사자에 대한 안전·보안 전문교육 △산·관·학 네트워킹을 통한 항공안전문화 공유 및 확산을 추진하겠다는 목표를 밝혔다.한편 이날 개원식에서는 맹성규 국회 국토교통위원회 위원장, 한준호 국회의원, 윤수현 한국소비자원 원장, 주종완 국토교통부 항공정책실장, 황호원 항공안전기술원 원장, 유종석 대한항공 부사장이 축사를 맡아 앞으로 항공안전센터가 수행할 역할에 대한 기대감을 전하고 아낌 없는 응원을 보냈다.이어진 특별강연에서는 정용식 한국교통안전공단 이사장과 베넷 A. 월쉬(Bennet A. Walsh) 대한항공 항공안전전략실장이 각각 공공기관과 민간기업의 입장에서 바라본 항공안전의 과제에 대해 제언했다.정용식 이사장은 ‘한국교통안전공단의 항공안전 업무 현황과 발전 방안’이라는 제목으로 공단의 주요 사업 영역 중 하나인 드론·항공교통 안전관리 분야를 소개하고, 항공종사자 훈련 및 평가, 일반항공·드론 산업 환경조성, 도심항공교통(UAM) 상용화에 대한 공단의 발전 방향을 설명했다.베넷 A. 월쉬 실장은 ‘현대 안전 시스템의 영향(Impact of Modern Satety Systems)’을 주제로 안전문화, 인적성과 통합위기관리라는 단계적 목표를 추진해 우리나라 항공업계의 안전관리 시스템 전반을 항공 선진국 수준으로 향상할 필요가 있다고 강조했다.한국항공대 허희영 총장은 환영사에서 “항공업계 최대의 위협이 되는 항공안전에 대한 소비자의 우려를 불식시키고 항공산업 발전의 전제인 항공안전을 고도화하려면, 무결점(Zero Defect)의 안전을 확보하기 위한 총체적인 노력을 계속해야 한다”고 강조했다.또한 “한국항공대는 지난 70여 년 동안 축적한 항공안전에 대한 교육·연구 경험을 기반으로 국내 항공업계의 현안, 정부의 수요, 안전에 대한 국제적 표준을 모두 연구하고 공유하는 산·관·학, 민·관·군 허브로서의 역할을 다하겠다”고 강조했다.

▲ 김영오 서울대학교 공과대학장(앞줄 왼쪽에서 다섯 번째), 최성안 삼성중공업 대표이사 부회장(앞줄 왼쪽에서 네 번째)[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 2025년 3월10일(월) 관악캠퍼스에서 삼성중공업과 함께 조선 및 관련 산업 분야 전반에 대한 지속적 협력과 유기적인 산학협력 체계 구축을 위한 산학협력 업무협약을 체결했다.2016년 시작된 삼성중공업-서울대(SHI-SNU) 산학협력은 올해로 10년 차를 맞이했다. 양 기관은 이번 협약을 통해 향후 5년간 미래에 대비한 최신 조선해양기술 습득에 협력한다.조선해양을 비롯해 자동화, 공정, 원자력, 인공지능(AI) 등 다양한 분야의 산학과제 및 공동연구를 함께 수행한다. 또한 우수인재 확보 및 교육, 재직자 교육에 있어서도 향후 긴밀하게 협조할 예정이다.이날 협약식에는 김영오 서울대 공과대학장과 이신형 조선해양공학과장, 최성안 삼성중공업 대표이사 부회장과 이동연 부사장 등이 참석했다.김영오 학장은 “이번 협약을 계기로 조선이라는 플랫폼 안에서 융합기술이 함께 녹아드는 선도 사례를 함께 만들어 나가길 기대한다”고 밝혔다.이에 최성안 부회장은 “양 기관이 앞으로도 20년, 30년 동안 다양한 분야에서 산학협력을 지속하며 미래를 향한 재도약의 발판을 마련하길 희망한다”고 화답했다.

▲ 왼쪽부터 서울대학교 재료공학부 임현우 박사(제1저자), 서울대학교 재료공학부 김진영 교수(교신저자), 국민대학교 응용화학부 이찬우 교수(교신저자), 한국과학기술연구원 유성종 박사(교신저자)[출처=서울대학교]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 재료공학부 김진영 교수 연구팀이 국민대 이찬우 교수, 한국과학기술연구원(KIST) 유성종 박사 연구팀과 함께 차세대 친환경 수소 생산을 선도할 전기화학 촉매를 개발했다.연구팀이 설계한 코어-쉘(Core-shell) 구조의 루테늄(Ru) 기반 나노클러스터 촉매는 극소량의 귀금속 사용만으로도 세계 최고 수준의 성능과 안정성을 확보했다는 평가를 받고 있다. 실제 산업용 수전해 장비에 적용 시에도 뛰어난 효율을 입증했다.이번 연구 결과는 촉매 분야의 저명 학술지인 ‘Energy & Environmental Science (IF: 32.4, JCR 상위 0.5%)’ 최신호에 게재됐다. 특히 학술지의 커버 논문으로도 선정돼 연구의 혁신성과 학문적 가치를 입증했다.연소 시 이산화탄소를 배출하지 않는 수소는 기존 화석 연료를 대체할 친환경 에너지원이다. 이 친환경 수소의 생산에는 전기를 이용해 물을 수소와 산소로 분해하는 수전해 기술이 쓰인다.특히 전기 분해를 통해 고순도 수소를 생산하는 ‘음이온 교환막 수전해(이하 AEMWE)’는 차세대 기술로 주목받고 있다.이 기술을 상용화하려면 높은 효율과 안정성을 갖춘 촉매 전극의 존재가 필수적이다. 그러나 현재 대표적 촉매로 사용되는 백금(Pt)은 높은 비용과 빠른 열화(degradation)로 인해 상용화의 걸림돌이 되고 있다.때문에 그 대안으로 비귀금속에 기반한 촉매가 연구되고 있지만, 효율이 낮고 불안정한 촉매라는 한계가 있다. 이에 공동 연구팀은 백금 대비 2배 이상 저렴한 귀금속인 루테늄(Ru)에 기반한 ‘코어-쉘 나노클러스터 촉매(Core-shell Nanocluster Catalyst)’를 개발했다.촉매의 크기를 2나노미터(nm) 이하로 줄이고 귀금속 사용량을 현재 상용 중인 백금 촉매 전극의 3분의 1 수준으로 대폭 낮췄음에도 오히려 백금 촉매를 능가하는 성능을 달성하는 데 성공한 것이다.이 혁신적인 코어-쉘 촉매는 동일한 귀금속 함량에서 백금 촉매에 비해 4.4배 높은 성능을 기록했을 뿐 아니라 현재까지 보고된 수소 발생 촉매 중 세계 최고 수준의 성능을 나타냈다.또한 발포체 전극 구조를 갖춘 덕분에 반응물의 공급 속도가 최적화돼 높은 전류밀도에서도 탁월한 안정성을 보였다. 나아가 실제로 AEMWE가 활용되는 산업 환경에서도 상용 백금 촉매 전극에 비해 월등히 낮은 전력 소모량을 기록해 차세대 수전해 촉매의 강력한 후보로 자리매김했다는 평가다.연구팀은 개발 과정에서 먼저 과산화수소 처리를 통해 티타늄 발포체 기판 위에 얇은 티타늄 산화층을 형성한 후 전이금속 몰리브데늄(Mo)을 도핑했다.그리고 그 위에 1~2나노미터(nm) 크기의 루테늄 산화물 나노입자를 균일하게 증착했다. 이후 정교한 저온 열처리로 원자 수준에서 열확산을 유도해 독창적인 코어-쉘 구조를 형성했다.최종 단계에서는 수소 발생 반응 도중 발생하는 전기화학적 환원 반응을 통해 코어-쉘 구조의 환원을 유도했다. 그 결과 개발된 촉매는 루테늄 금속 코어에 다공성의 환원 티타니아(titania) 단일층을 갖고 그 계면에 금속성의 몰리브데늄 원자들이 존재하는 독특한 코어-쉘 구조를 갖추게 됐다.향후 ‘코어-쉘 나노클러스터 촉매’는 친환경 수소 생산의 효율을 획기적으로 향상시키는 동시에 귀금속 사용량도 줄여 수소 생산 비용을 크게 낮출 전망이다.고성능과 경제성을 겸비한 강점 덕분에 수소차를 비롯해 다양한 친환경 운송 수단의 연료로 쓰이고 수소 발전 등 관련 사업 분야에서 광범위하게 활용될 것으로 기대된다.나아가 이번 연구는 화석연료 중심의 에너지 시스템에서 벗어나 수소 경제의 실현 가능성을 한층 더 높일 수 있는 기술적 돌파구를 마련할 것으로 예상된다.논문의 제1저자인 임현우 박사는 우수한 연구성과를 바탕으로 올해부터 정부의 세종펠로우십 사업의 지원을 받아 서울대학교 재료공학부 김진영 교수의 연구실에서 박사후연구원으로서 연구를 이어가는 중이다. 특히 이번에 개발한 촉매의 구조인 ‘코어-쉘 구조’를 실제로 상용화하는 후속 연구를 집중적으로 수행할 예정이다.서울대 김진영 교수는 “2nm 미만의 극소형이면서도 우수한 성능과 안정성을 지닌 코어-쉘 촉매는 앞으로 나노 코어-쉘 소자 제작 기술, 그리고 탄소중립 시대를 앞당길 수소 생산 기술의 발전에 중대한 기여를 할 것이다”고 강조했다.

▲ 항공안전기술원 제5대 황호원 원장[출처=항공안전기술원]항공안전기술원에 따르면 2025년 3월6일(목) 제5대 원장으로 황호원(黃鎬元) 한국항공대 항공우주정책대학원 원장이 부임했다.황호원 신임 원장은 1960년 서울 출신으로 성균관대 법학 학사, 동대학원 석사를 거쳐 독일 요하네스 구텐베르크 마인츠 대학원에서 법학 박사학위를 취득했다.이후 한국항공대 항공교통물류학부 교수로 재직하며 항공 정책 및 법률 분야에서 연구와 교육에 힘써왔다. 한국항공대 항공우주정책대학원 원장, 한국항공우주정책법학회 부회장, 한국항공보안학회 회장 등의 직책을 맡아 항공 안전 정책 발전에 기여해왔다.또한 황 원장은 오랜 기간 항공업계에서 폭넓은 네트워크를 구축하며 글로벌 협력과 현장 중심의 정책 추진 역량을 갖춘 전문가로 평가받고 있다.▲ 항공안전기술원 제5대 황호원 원장 이취임식[출처=항공안전기술원]황 원장의 임기는 3년으로 2028년 3월까지 제5대 항공안전기술원 원장으로서 직무를 수행할 예정이다. 대한민국 항공 안전 기술의 혁신을 선도하고 글로벌 항공 시장에서 주도적인 역할을 할 수 있도록 총력을 기울일 계획이다.항공안전기술원(KIAST)은 민간항공기·공항·항행시설·경량항공기·초경량비행장치 등에 대한 안전성·성능 등을 시험하고 인증하는 업무를 수행하고 있다.또한 항공 안전에 영향을 주는 위해요인 식별·분석, 항공사고 예방기술 개발 및 국제표준 연구 수행 등 항공 안전 확보를 위해 설립된 국토교통부 산하 공공기관이다.황 원장은 “급변하는 항공 환경 속에서 기술 혁신과 안전 강화를 통해 대한민국이 글로벌 항공 안전 리더로 자리 잡을 수 있도록 최선을 다하겠다”며 “항공안전기술원이 대한민국 항공 안전의 중심 기관으로서 더욱 성장할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 포부를 밝혔다.

▲ 왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 김도년 교수(교신저자), 김재훈 박사(공동 주저자), 임재경 박사(공동 주저자, 현 삼성전자 근무)[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 김도년 교수 연구팀 논문이 반도체 운영 분야 국제 학술지 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing (이하 IEEE TSM)’에서 2024년 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.해당 분야의 가장 권위 있는 저널 중 하나인 IEEE TSM은 반도체 공정 및 생산 관련 최신 기술과 응용을 다루며 1년 동안 해당 저널에 게재된 논문들 중 가장 우수한 1편을 최우수 논문(Best Paper)으로 선정해 시상한다.김도년 교수팀의 또 다른 논문은 2021년 IEEE TSM에서 우수 논문(Best Paper Award: Honorable Mention) 3편 중 하나로 선정된 바 있다. 3년 만에 같은 저널에서 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다.연구팀은 ‘Hotspot Prediction: SEM Image Generation with Potential Lithography Hotspots’ 제하의 이번 논문에서 리소그래피 공정 중 결함이 발생할 수 있는 취약 부위를 리소그래피 패턴 정보만으로 미리 예측할 수 있는 딥러닝 기술을 제시했다.이는 취약 부위에 대한 선제적인 설계 변경 등을 통해 반도체 생산 수율을 높이고 비용은 줄일 수 있는 핵심 기술이라는 평가를 받고 있다.논문의 주저자인 김재훈 박사는 “뜻깊은 상을 받게 돼 큰 영광이며 함께 연구에 참여하신 모든 분들께 감사드린다”고 인사를 전하며 “이번 성과를 발판 삼아 반도체 공정의 계측 및 검사 기술에 관한 연구에 정진하겠다”고 밝혔다.김재훈 박사는 현재 서울대 기계공학부에서 박사후연구원으로서 연구 활동을 이어가고 있다. 특히 적은 데이터만으로도 학습이 가능한 딥러닝 모델을 개발하고 실제 산업 현장에서도 활용되도록 그 응용 범위를 확장하는 연구를 진행 중이다.공동 주저자인 임재경 박사는 “이번 연구 결과가 2024년 최우수 논문으로 선정돼 매우 기쁘며, 연구를 지원해주신 많은 분들께 고맙다는 말씀을 드리고 싶다”며 “앞으로 반도체 제조 분야의 발전을 위해 지속적으로 노력하겠다”고 각오를 밝혔다.서울대 기계공학부에서 박사 학위를 취득한 임재경 박사는 현재 삼성전자 DS 부문에서 주사현미경과 전자빔 검사를 활용해 반도체 불량을 검출하는 업무를 수행하고 있다.◇ 참고 자료- 상: 2024 IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing Best Paper Award- 논문명: Hotspot Prediction: SEM Image Generation with Potential Lithography Hotspots- 논문저자: 김재훈*, 임재경*, 이진호, 김태연, 남윤형, 김기현, 김도년 (*공동 제1저자)