▲ 서울공대-동문 VC, 창업가형 공학기술 혁신인재 육성을 위한 MOU 체결(왼쪽부터 김봉수 케이투인베스트먼트파트너스 대표, 김영오 서울대학교 공과대학장, 김학균 퀀텀벤처스코리아 대표, 송재준 크릿벤처스 대표) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대(학장 김영오)이 2026년 9월3일 크릿벤처스, 퀀텀벤처스코리아, 케이투인베스트먼트파트너스와 ‘창업가형 공학기술 혁신인재 육성’을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.이번 협약은 공학 기반 기술창업을 이끌 혁신인재를 발굴·육성하고 대학과 벤처투자업계 간 협력 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 참여 기관들은 창업 교육과 투자 생태계를 연계해 학생들의 기술 기반 창업을 지원할 계획이다.협약에 따라 서울공대와 3개 벤처캐피탈(VC)은 △기술창업 및 혁신인재 프로그램 활성화를 위한 네트워크와 인프라 공유 △혁신 인재 교과 운영을 위한 창업 멘토링 및 컨설팅 지원 △투자 연계 및 자금 조달 협력 △그 밖의 상호 협력체계 구축 등을 추진한다.특히 서울공대의 연구·교육 역량과 벤처캐피탈의 투자 경험 및 산업 네트워크를 결합해 유망 기술창업팀의 성장을 지원한다.우수 공학인재가 연구 성과를 실제 창업으로 발전시킬 수 있도록 제품 개발과 시장 검증, 사업모델 고도화, 투자 연계 등을 뒷받침할 예정이다.서울공대는 2026년 공학계열 3·4학년 학생을 대상으로 ‘창업가형 공학기술 혁신 인재 프로그램’을 신설해 운영하고 있다. 아이디어 발굴부터 제품 개발, 시장 검증, 사업화, 투자 유치까지 창업 전 과정을 다루는 실전형 교육 프로그램이다.참여 학생들은 인공지능(AI) 기반 소프트웨어와 로보틱스, 제조, 교육, 커머스, 콘텐츠 등 다양한 분야에서 기술창업 프로젝트를 수행한다. 아이디어에 머무르지 않고 실제 제품을 개발해 시장에서 검증하고, 사업화와 투자 유치로 이어지는 과정을 경험하게 된다.이번 협약으로 동문 창업가와 벤처투자 전문가가 교육과정에 직접 참여하는 협력 기반도 마련됐다. 송재준 크릿벤처스 대표를 비롯해 박희재 서울대 기계공학부 명예교수, 이제범 카카오 공동창업자, 김준구 네이버웹툰 대표, 김동신 센드버드 대표 등이 평가·멘토단으로 참여한다.크릿벤처스와 퀀텀벤처스코리아, 케이투인베스트먼트파트너스는 프로젝트별 실전 멘토링을 맡아 학생들의 제품 개발과 시장 검증, 사업모델 고도화를 지원할 예정이다.

▲ ‘2026 글로벌 스마트시티 리더십 포럼’ 포스터 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 글로벌R&DB센터(센터장 황준석 교수)가 206년 9월9일 부산광역시 벡스코에서  ‘글로벌 스마트시티 리더십 포럼(Global Smart City Leadership Forum)’을 개최한다.‘2026 월드 스마트시티 엑스포(World Smart City Expo, WSCE)’ 연계 프로그램이다. 이번 포럼은 '지속가능한 스마트시티 문명을 향해(Towards a Sustainable Smart City Civilization)’를 주제로 열린다.기후변화, 급격한 도시화, 디지털 전환 등 복합적인 도시 문제에 대응하기 위해 스마트시티의 지속가능성을 확보하는 핵심 전략과 글로벌 협력 방안을 논의하는 자리다.포럼에서는 스마트시티의 지속가능성 확보를 위한 핵심 전략, 글로벌 협력을 기반으로 한 스마트시티 발전 방향, 아세안(ASEAN) 및 국제 파트너와의 협력 네트워크 강화 등을 중심으로 정책·기술·금융을 아우르는 다양한 논의가 진행될 예정이다.기조연설에는 녹색기후기금(GCF) 기후투자 책임자인 Bapon Fakhruddin 박사가 초청돼 ‘스마트하고 회복력 있는 도시를 위한 재원(Warning to Action: Financing Smart, Resilient Cities)’을 주제로 기후변화에 대응하는 스마트시티의 금융과 투자 전략을 제시할 예정이다.이어지는 세션에서는 글로벌 관점에서 본 스마트시티 지역 사례, 한국형 스마트시티 모델과 협력, ASEAN 스마트시티 네트워크의 실제 등을 주제로 각 지역의 스마트시티 정책과 경험을 공유하고, 지속가능한 도시 발전을 위한 국제 협력 방안을 모색한다.특히 패널토론에서는 ‘도시 인프라 투자의 지속가능성을 위한 조건’을 주제로 스마트시티 인프라의 지속가능한 투자와 재원 조달을 위해 필요한 정책적·제도적 조건과 국제 협력의 역할을 논의할 예정이다.이번 포럼은 스마트시티를 단순한 기술 혁신의 차원을 넘어 기후변화 대응, 지속가능한 도시 인프라, 금융과 투자, 정책, 시민의 삶의 질을 함께 고려하는 인간 중심의 도시 혁신이라는 관점에서 논의한다는 점에서 의미가 있다.서울대 글로벌R&DB센터는 이번 포럼을 통해 스마트시티 연구와 공학적 혁신, 인간 중심 기술 분야에서 국제기구 및 각국의 파트너들과 글로벌 협력을 강화한다.ASEAN을 비롯한 아시아 지역의 스마트시티 역량 강화와 지속가능한 도시 발전을 위한 협력 기반을 확대해 나갈 계획이다.‘2026 글로벌 스마트시티 리더십 포럼’은 2026년 9월9일 오전 11시 30분 부산 벡스코에서 개최되며, 현장 참석과 함께 온라인(Zoom)을 통한 참여도 가능하다.

▲ 포항가속기연구소에서 실시간 GIWAXS로 측정한 HZO 박막의 방사광 X선 회절 패턴 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 재료공학부 박민혁 교수 연구팀은 성균관대 김윤석 교수, 전남대 이영환 교수, 포항가속기연구소 전태열 박사 연구팀과 함께 차세대 비휘발성 메모리 소재로 주목받는 하프니아-지르코니아(HZO)의 열처리 과정에서 정보를 기억하는 성질을 지닌 강유전상이 형성되는 전 과정을 실시간으로 추적했다.그 결과 산소 빈자리의 양에 따라 결정화 온도와 최종 결정상이 달라지고, 메모리 저장 성능에도 큰 차이가 난다는 사실을 밝혔다. 이번 연구 결과는8 월24일 국제 저명 학술지 Advanced Functional Materials에 게재됐다.강유전체는 전원이 꺼진 뒤에도 전기적 상태를 유지할 수 있는 물질이다. 이 때문에 전원이 꺼져도 정보를 보존하는 비휘발성 메모리와 저전력 반도체 소자의 핵심 후보 소재로 꼽힌다.특히 하프니아계 강유전체는 기존 실리콘 반도체 공정과 호환성이 높으면서 수 나노미터 두께에서도 강유전성을 구현할 수 있어 차세대 고집적 메모리 소재로 활발히 연구되고 있다.문제는 HZO가 처음부터 강유전체의 성질을 갖는 것은 아니라는 점이다. HZO에서 강유전성을 만드는 사방정상은 원자 배열이 비대칭인 구조로, 가장 안정한 상태는 아니지만 특정 공정 조건에서 유지되는 ‘준안정 결정상’이다.연구진은 특히 열처리 후의 최종 구조보다 비정질 박막에서 결정이 처음 만들어지고 이후 강유전상을 비롯한 결정상이 선택되는 과정에 초점을 맞췄다. 기존의 열처리 전후 분석만으로는 이러한 변화를 정확히 구분하기 어려웠다.연구의 핵심 변수는 ‘산소 빈자리’였다. 산소 빈자리는 HZO를 구성하는 산소 원자가 제자리에서 빠져나가 생기는 원자 수준의 작은 결함이다.연구진은 원자층증착 공정에서 오존 주입량을 달리해 산소 빈자리 농도가 서로 다른 10nm 두께의 HZO 박막을 제작하고, 산소 빈자리의 양에 따라 결정화 경로가 어떻게 달라지는지를 비교했다.이후 포항가속기연구소의 방사광을 이용한 실시간 스침각 광각 X선 산란(GIWAXS) 분석을 통해 비정질 상태의 박막이 가열 과정에서 결정으로 변하고, 냉각을 거쳐 최종 구조로 안정화되는 전 과정을 연속적으로 추적했다.온도에 따른 격자 간격과 열처리 후 박막에 남는 미세한 늘어남이나 줄어듦인 ‘잔류 변형’을 구분해 분석하고, 결정립의 크기와 성장 방향, 각 결정상의 상대적 비율도 함께 비교했다.이를 통해 산소 빈자리의 양이 결정화 시점부터 결정립 성장, 결정상 선택, 최종 전기적 특성까지 어떻게 영향을 미치는지를 하나의 흐름으로 연결했다.스침각 광각 X선 산란(GIWAXS)은 X선을 얇은 박막에 비스듬히 쏴 원자 배열의 변화를 회절 무늬로 읽는 분석법을 말한다.분석 결과, 산소 빈자리가 많을수록 HZO의 결정화는 늦어졌다. 산소 빈자리가 많은 박막에서는 원자 배열의 재정돈과 초기 결정핵 형성이 방해돼 더 높은 온도에서야 결정화가 시작됐다.결정화 이후에도 결정립의 수평 방향 성장이 억제됐으며, 강유전성을 나타내는 사방정상보다 전기적 분극을 만들지 않는 비강유전성 정방정상이 상대적으로 오래 유지됐다.반대로 산소 빈자리가 적은 박막에서는 결정화에 필요한 에너지 장벽이 낮아지고 결정립 성장이 원활하게 진행됐다. 그 결과 더 낮은 온도에서 결정화가 시작됐다.정보를 기억하는 데 필요한 강유전성 사방정상이 보다 유리하게 형성됐다. 원자힘현미경을 이용한 국소 압전반응과 전기적 분극 측정에서도 이러한 구조 분석과 일치하는 경향이 나타났다.차이는 수치에서도 뚜렷했다. 산소 빈자리가 적은 박막은 산소 빈자리가 많은 박막보다 결정화 시작 온도가 30℃ 낮았다. 또한 같은 400℃에서 메모리의 0과 1을 구분하는 저장 신호를 나타내는 전환 가능 분극량(2Pr)도 약 11배 컸다.이번 연구는 산소 빈자리를 단순히 제거해야 하는 결함이 아니라, HZO 박막의 결정화 시점과 강유전상 형성 경로를 조절하는 핵심 공정 변수로 제시했다는 데 의미가 있다.특히 더 낮은 온도에서 강유전상을 형성할 수 있다는 점은 반도체 공정 측면에서도 주목할 만하다. 낮은 온도에서 강유전성을 확보하면 이미 형성된 배선과 소자의 열 손상을 줄여야 하는 반도체 후공정에 유리하기 때문이다.이번 연구에서 밝혀낸 산소 빈자리와 결정화 경로의 관계는 향후 임베디드 비휘발성 메모리와 3차원 집적 메모리 등 차세대 메모리 기술에 활용돼 스마트폰·자동차·사물인터넷 기기 등에서 전원이 꺼져도 정보를 안정적으로 유지하는 고집적·저전력 메모리 개발에 기여할 것으로 기대된다.공동 제1저자인 정현우 서울대 석박사통합과정생은 산화하프늄계 강유전체의 산소 빈자리·응력 제어와 방사광 기반 실시간 구조 분석을 연구하고 있다. 향후 반도체 공정 및 메모리 소자 연구개발 분야에서 차세대 비휘발성 메모리 기술 개발을 이어갈 계획이다.공동 제1저자인 이재욱 서울대 석박사통합과정생은 산화하프늄계 강유전체의 저온 결정화 공정과 신규 전극 소재 개발 기술을 연구하고 있다. 향후 반도체 공정 및 메모리 소자 분야에서 고성능·저전력 차세대 비휘발성 메모리 기술 개발을 이어갈 계획이다.한편 이번 연구는 한국연구재단을 통한 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행됐다(RS-2025-12872969, RS-2024-00444182).박민혁 교수는 “이번 연구는 산소 빈자리를 단순히 제거해야 하는 결함이 아니라, HZO 박막의 결정화 시점과 강유전상 형성 경로를 설계하는 핵심 변수로 규명했다는 데 의미가 있다”며 “실시간 방사광 분석을 통해 열처리 과정에서 일어나는 구조 변화를 직접 추적함으로써, 최종 전기적 특성이 형성되는 원인을 보다 명확하게 설명할 수 있었다”고 말했다. 참고 자료- 논문명/저널: Oxygen-Vacancy-Regulated Crystallization and Ferroelectric Phase Stabilization in Hf0.5Zr0.5O2 Thin Films, Advanced Functional Materials- DOI: 10.1002/adfm.77918

▲ IEEE WPTCE 최우수 학생논문상 상장 [출처=서울대학교]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 전기·정보공학부 오정석 교수 연구팀의 이영석 박사과정생이 세계 최대 규모의 무선전력전송(Wireless Power Transfer, WPT) 국제학술대회인 ‘IEEE Wireless Power Technology Conference and Expo 2026(IEEE WPTCE 2026)’에서 최우수 학생논문상(Best Student Paper Award)을 수상했다.기존 WPTC와 WoW가 2023년 통합된 이후 한국 소속 연구자가 최우수 학생논문상 1위를 수상한 것은 이번이 처음이다.수상 논문은 무선전력전송 시스템의 송신단부터 수신단까지 실제 전력 효율을 최적화하는 종단간(DC-to-DC) 설계 기법을 제시했다.무선전력전송은 전선 없이 전력을 보내는 기술로, 현재 스마트폰 무선 충전과 같이 가까운 거리에서 주로 활용되고 있다.전자파(RF)를 활용하면 수 미터 떨어진 기기에도 전력을 전달할 수 있으며 원리적으로는 우주 태양광 발전의 지상 전력 전송에도 적용할 수 있는 기술로 주목받고 있다.그동안 무선전력전송 성능은 송신 안테나에서 방출한 전파가 수신 안테나에 얼마나 잘 도달하는지를 중심으로 평가해 왔다.그러나 사용자나 산업 현장에서 체감하는 성능은 콘센트에서 사용한 전기 대비 배터리에 실제로 채워진 전기의 양이다. 수도에 비유하면 그동안은 중간 배관의 누수율만 따져 왔지만 정작 중요한 것은 펌프가 쓴 전기 대비 물탱크에 찬 물의 양인 셈이다.이영석 박사과정생은 다중입력·다중출력(MIMO) 안테나 시스템에서 송신단 전력증폭기(Power Amplifier, PA)가 소비하는 직류전력부터 수신단 정류기(Rectifier)가 출력하는 직류전력까지를 하나의 문제로 묶어 최적화하는 설계 프레임워크를 최초로 제시했다.무선전력전송에서 가장 큰 전력 손실은 공중에서의 전파가 아니라 전기를 전파로 바꾸는 송신단 전력증폭기와 전파를 다시 전기로 변환하는 수신단 정류기에서 발생한다.현재 최고 수준의 소자도 각각 최대 70% 수준의 효율에 머물러 있어 두 소자를 함께 고려하는 시스템 설계가 성능 향상의 핵심 과제로 꼽혀왔다.특히 전력증폭기와 정류기는 모두 입력과 출력이 비례하지 않는 비선형(nonlinear) 소자다. 송신 신호 설정은 전력증폭기의 동작점과 수신단 전력 분포를 동시에 바꾸기 때문에 각 단계를 분리해 최적화하는 방식만으로는 시스템 전체의 최적 효율을 달성하기 어렵다.기존 연구는 무선 구간에서 정류기, 송수신 소자 전체로 설계 범위를 넓혀 왔지만 안테나가 하나인 단순 구조에 머물거나 수식으로 근사한 소자 모델에 의존해 실제 하드웨어 검증 사례가 없었다.연구팀은 실제 측정을 통해 얻은 전력증폭기와 정류기의 특성 데이터를 최적화 모델에 직접 반영했다. 반정부호 완화(Semidefinite Relaxation) 기법을 이용해 수백 개 안테나의 신호 세기와 위상을 동시에 최적화했다.이 기법은 단순히 높은 효율의 해를 찾는 데 그치지 않고, 주어진 장치 조건에서 도달 가능한 최대 효율의 이론적 상한선을 함께 제시한다는 점이 특징이다.이를 통해 설계자는 자신의 시스템이 이론적 한계에 얼마나 근접했는지를 정량적으로 평가할 수 있으며, 연구팀이 제안한 설계 기법은 이론적 최대 효율의 97% 이상에 도달했다.성능 비교에서는 기존 무선 구간 최적화 방식보다 48% 높은 종단간 효율을 달성했다. 또한 5.64GHz 대역에서 자체 제작한 16×16 송신 안테나 배열과 5×5 정류 안테나 배열을 활용한 실험에서도 예측값과 실제 측정값의 오차가 5% 이내로 나타났다.연구팀은 제안한 방법이 특정 부품에 종속되지 않아 소자의 특성 데이터를 바꾸면 다양한 무선전력전송 시스템에 그대로 적용할 수 있다고 설명했다.이번 연구는 무선전력전송 시스템 설계의 기준점을 ‘전파 전달률’에서 ‘실제 전력 효율’로 옮기는 계기가 될 것으로 기대된다.향후 △사무실이나 가정에서 여러 기기를 케이블 없이 충전하는 원거리 무선 충전 △통신과 탐지, 전력 전송을 동시에 수행하는 6G 통합센싱통신(ISAC) 시스템 △비행 중 충전이 가능한 드론과 무인기 △우주 태양광 발전(SSPS)의 지상 전력 전송 등 다양한 무선전력전송 분야에 활용될 수 있을 것으로 전망된다.오정석 교수는 “무선전력전송의 효율을 논할 때 그동안 간과돼 온 송수신 소자의 비선형성을 한 번에 다루고, 나아가 이론적 상한까지 제시했다는 점에서 의미가 깊다”며 “이번 연구 성과인 최적화된 효율에 근접하게 도달하면서도 실시간으로 동작할 수 있는 알고리즘 개발 연구로 확장해 실용화 단계에 한 걸음 더 다가갈 계획이다”이라고 말했다.공동 지도를 맡은 남상욱 명예교수는 “그동안의 연구 성과가 국제적으로 평가받은 것 같아 기쁘다”며 “낮은 효율은 원거리 무선 충전의 상용화를 가로막아 온 오랜 과제였던 만큼 이번에 제시한 최적화 방법이 그 문턱을 낮추는 데 기여하기를 바란다”고 밝혔다.이번 연구의 제1저자인 이영석 박사과정생은 서울대 전기정보공학부에서 무선전력전송 시스템 설계와 최적화 연구를 수행하고 있다.박사학위 취득 후 무선전력전송과 위상배열 안테나 분야 연구를 이어갈 계획이다. 향후 우주 태양광 발전(SSPS) 전력전송 시스템으로 연구를 확장하는 것을 목표로 하고 있다.한편 이영석 박사과정생은 이번 학회에 앞서 IEEE MTT-S 학생여행지원금(Student Travel Grant) 수혜자로도 선정돼 미화 1000달러를 지원받았다.또한 이번 연구를 확장한 논문은 2206년 6월 마이크로파 분야 최고 권위 학술지인 IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques(IEEE TMTT)에 ‘An End-to-End DC-to-DC Efficiency Optimization and Design Analysis for MIMO Wireless Power Transfer Systems’이라는 제목으로 게재 승인됐다.이영석 박사과정생은 2025년 한국전자파학회 동계종합학술대회 우수학생논문상 대상(1위)과 2024년 아시아·태평양 지역을 대표하는 안테나·전파 분야 국제 학술대회인 2024 ISAP(International Symposium on Antennas and Propagation) 우수논문상(2위)도 수상한 바 있다.이번 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)의 지원(No. 2019-0-00098, 전자파 해석을 위한 고도화 및 통합 소프트웨어 개발)을 받아 수행됐다.※ 참고 자료- 논문명: An End-to-End DC-to-DC Efficiency Optimization and Design Analysis for MIMO Wireless Power Transfer Systems- 학술지명: IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques(TMTT)- DOI: https://doi.org/10.1109/TMTT.2026.3714844

▲ 서울대학교 전기정보공학부 이현수 학생 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 전기정보공학부 이현수 학부생이 이미지 편집부터 3차원(3D) 콘텐츠 생성에 이르는 생성형 비주얼 컴퓨팅(Generative Visual Computing) 연구 성과를 NeurIPS, CVPR, ECCV 등 인공지능(AI) 및 컴퓨터 비전 분야의 주요 국제학술대회에 발표했다.이들 학술대회는 엄격한 심사와 낮은 논문 채택률로 잘 알려져 있어 학부생이 연구 성과를 잇달아 발표한 것은 더욱 주목할 만하다.생성형 비주얼 컴퓨팅은 AI가 현실 세계의 시각 정보를 이해하는 데 그치지 않고 사용자가 제시한 텍스트·이미지·부분적인 관측 결과를 바탕으로 새로운 시각 콘텐츠를 생성하도록 하는 연구 분야다.최근 디퓨전 모델을 비롯한 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만 생성 결과를 사용자의 의도에 맞게 정교하게 제어하고 여러 결과 사이의 구조적 일관성을 유지하는 문제는 여전히 중요한 문제로 남아 있다.이현수 학생은 이미 학습된 생성 모델의 사전 지식을 활용해 별도의 대규모 재학습 없이 사용자의 의도와 관측 정보에 부합하는 결과를 생성하고 여러 생성 결과 사이의 일관성을 유지하는 방법을 연구해왔다. 연구 범위는 텍스트 기반 이미지 편집과 고해상도 이미지 편집, 디퓨전 동기화, 3D 콘텐츠 생성에 이른다.연구의 출발점은 텍스트 조건을 이용한 이미지 편집이었다. 이현수 학생이 공동 제1저자로 참여한 논문 ‘Conditional Score Guidance for Text-Driven Image-to-Image Translation’은 원본 이미지의 구조를 유지하면서 사용자가 텍스트로 지정한 영역을 자연스럽게 변경하는 조건부 점수 유도 방법을 제안했다.이 논문은 AI 분야 최고 권위 학술대회인 NeurIPS 2023에 채택됐다. 해당 연구는 고해상도 이미지 편집으로도 확장됐다.CVPR 2026에 채택된 ‘Low-Resolution Editing is All You Need for High-Resolution Editing’은 저해상도에서 얻은 편집 결과를 의미적 기준으로 활용하고 동기화된 패치 최적화를 통해 원본의 세밀한 정보를 고해상도 결과로 전달하는 기술을 제안했다.이를 통해 기존 생성 모델이 처리하기 어려웠던 1K 이상의 고해상도 이미지에서도 전체적인 의미와 세부 묘사를 함께 유지하며 편집할 수 있는 가능성을 제시했다.이현수 학생은 하나의 결과를 생성하는 문제를 넘어 여러 생성 결과가 서로 일관된 구조를 갖도록 만드는 ‘디퓨전 동기화’의 원리도 연구했다.CVPR 2025에 발표된 ‘SyncSDE: A Probabilistic Framework for Diffusion Synchronization’은 여러 디퓨전 생성 과정 사이에 상관관계를 도입해야 하는 지점을 확률론적으로 규명하고 이미지·인간 움직임·3D 콘텐츠에 걸친 협업 생성을 하나의 체계로 설명했다.이 연구는 개별 결과를 독립적으로 만드는 기존 방식에서 벗어나 서로 연관된 여러 콘텐츠를 일관되게 생성하기 위한 이론적 기반을 제시했다.ECCV 2026에 채택된 ‘Accelerated Likelihood Maximization for Diffusion-based Versatile Content Generation’에서는 관측되지 않은 영역을 생성 과정에서 효율적으로 최적화해 하나의 방법으로 3D 모델 텍스처 생성과 인간 움직임 완성 등 서로 다른 문제를 처리할 수 있도록 했다.이는 문제마다 별도의 모델을 새로 학습해야 했던 기존 접근의 부담을 줄이고, 생성 모델을 다양한 시각 콘텐츠 제작에 유연하게 활용할 수 있는 가능성을 보여준다.생성 기술의 적용 범위는 현실 세계의 3D 구조로도 이어졌다. 이현수 학생이 공동 제1저자로 참여해 CVPR 2026에 발표한 ‘Image-Guided Geometric Stylization of 3D Meshes’는 스타일 이미지의 시각적 특징을 단순히 3D 물체 표면에 입히는 것을 넘어 물체의 기하학적 형태 자체를 스타일에 맞게 변형하는 기술을 제안했다.WACV 2026에 발표한 ‘Point2Pose: A Generative Framework for 3D Human Pose Estimation with Multi-View Point Cloud Dataset’에서는 포인트 클라우드로부터 사람의 3D 자세를 추정하는 문제를 조건부 생성 문제로 재구성하고, 생성 모델을 활용한 새로운 자세 추정 알고리즘을 제시했다.이와 함께 이현수 학생은 생성 모델을 과학적 추론에 활용하기 위한 연구에도 참여했다. 이현수 학생이 저자로 참여한 ICML 2026 논문 ‘Calibrated Test-Time Guidance for Bayesian Inference’는 기존 기법들이 베이지안 사후분포를 정확하게 추정하지 못할 수 있다는 문제를 규명하고 정확한 사후분포 표본을 생성하기 위한 추정 방법을 제안했다. 이를 통해 생성형 AI의 유도 기술을 콘텐츠 제작뿐 아니라 과학적·통계적 추론 문제로 확장했다.이현수 학생은 서울대 전기정보공학부에서 수리과학부를 복수전공하고 있다. 서울대 전기정보공학부 한보형 교수의 컴퓨터 비전 연구실과 김영민 교수의 3D 비전 연구실에서 연구를 수행했다.또한 미국 UC Irvine에서 교환학생으로 수학하며 Stephan Mandt 교수와 연구를 수행하기도 했다. 현재는 서울대 기계 인지 및 추론 연구실에서 기억의 작동 원리에 착안한 표현 학습 연구를 진행하고 있다.이현수 학생의 연구는 향후 디지털 콘텐츠 제작, 3D 디자인, 가상현실, 인간 동작 분석뿐 아니라 과학 및 공학 설계와 같이 정교한 생성과 신뢰할 수 있는 추론이 필요한 분야에 활용될 것으로 기대된다.한보형 서울대 전기정보공학부 교수는 “생성형 모델의 성능을 활용하면서도 사용자의 의도와 원본 이미지의 구조를 함께 반영하는 일은 중요한 연구 과제다”며 “이현수 학생은 이미지 편집 문제를 중심으로 생성 결과를 정교하게 제어하는 방법을 꾸준히 탐구해 왔다”고 말했다.김영민 서울대 전기정보공학부 교수는 “이미지에서 얻은 시각적 정보를 3D 구조의 변형과 인간 자세 추정으로 연결하는 연구는 생성형 AI의 적용 범위를 넓히는 시도다”며 “이현수 학생은 생성형 모델의 최신 경향과 수학적 모델에 대한 이해를 바탕으로 새로운 분야에 계속해서 도전하고 있다”고 밝혔다.이현수 학생은 “지금까지의 연구는 생성 모델이 가진 지식을 바탕으로 사용자의 의도와 관측 정보에 부합하는 결과를 어떻게 안정적으로 만들어 낼 것인가라는 질문에서 출발했다”며 “앞으로는 생성형 모델링과 표현 학습을 연결해 다양한 환경에 적응하면서도 작동 원리를 설명할 수 있는 지능형 시스템을 개발하고 싶다”고 말했다.

▲ 서울대학교 공과대학 재료공학부 정우철 교수 연구팀의 논문이 게재된 Energy & Environmental Science의 Outside Back Cover 이미지. 금속 나노촉매에 의한 고체산화물 전지 전극의 산소교환반응 촉진 원리를 형상화했다 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 재료공학부 정우철·한정우 교수 연구팀이 KAIST 김상욱 교수 연구팀, 한국기초과학지원연구원(KBSI) 정범균 박사 연구팀과 공동연구를 수행해 고체산화물 전지의 성능을 높이는 은(Ag) 나노촉매의 작동 원리를 규명했다.전지가 작동하는 방향에 따라 산소반응이 일어나는 위치와 메커니즘이 달라진다는 사실을 확인했다. 고체산화물 전지는 산소 이온의 이동을 이용해 전기를 생산하거나 물을 분해해 수소를 만드는 차세대 에너지 장치다.전기와 열을 동시에 생산하는 건물과 공장의 분산형 발전 시스템부터 재생에너지 기반 수소 생산까지 폭넓게 활용될 수 있어 친환경 전력 생산과 수소에너지 활용 확대의 핵심 기술로 주목받고 있다.이번 연구 결과는 재료·화학 분야 세계적 권위의 국제학술지 ‘Energy & Environmental Science’(IF:30.5)에 게재됐으며 우수성을 인정받아 Outside Back Cover 논문으로 선정됐다.고체산화물 전지의 성능과 수명은 공기극에서 산소가 반응하는 속도에 크게 좌우된다. 지금까지는 실제 전극 내부가 복잡해 나노촉매가 정확히 어느 위치에서 어떤 방식으로 반응을 돕는지 확인하기 어려웠다.기존 연구를 통해 금속 나노촉매가 전지 성능을 높인다는 사실은 알려져 있었지만, 촉매의 표면과 촉매가 전극과 맞닿는 경계 중 어느 부분이 실제 반응을 주도하는지는 명확하지 않았던 것이다.또한 전기를 생산하는 과정과 수소를 생산하는 과정에서 촉매가 같은 방식으로 작동하는지도 명확히 밝혀지지 않았다.연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 구조가 복잡한 실제 전극 대신 구조와 조성이 일정한 모델 전극을 제작하고 크기와 간격이 균일한 금속 나노입자를 규칙적으로 배열해 촉매의 역할을 정밀 분석했다.먼저 페로브스카이트 산화물로 만든 얇은 전극 위에 은, 코발트, 팔라듐, 백금 등 다양한 금속 나노촉매를 올려 산소반응을 얼마나 효과적으로 촉진하는지 비교했다. 그 결과, 은 나노촉매가 가장 우수한 산소반응 촉진 효과를 보였다.이어 은 나노입자의 크기와 배열을 체계적으로 바꾼 모델 플랫폼을 제작해 반응 위치를 분석한 결과, 전기를 생산하는 산소환원반응에서는 은 나노입자와 전극이 맞닿는 경계가 길수록 반응이 빨라졌다.이는 은과 전극이 만나는 경계 부분이 주요 반응 장소라는 것을 의미한다. 반대로 수소를 생산하는 방향의 산소발생반응에서는 은 나노입자의 표면이 넓을수록 반응이 활발해졌다. 이를 통해 은 입자의 표면 자체가 중요한 반응 장소로 작용한다는 사실을 확인했다.연구팀은 전압과 산소 농도를 조절하면서 두 반응이 진행되는 과정을 자세히 비교했다. 그 결과, 은 나노촉매는 산소환원반응에서는 산소가 전자를 받아들이는 과정을 돕고 산소발생반응에서는 산소 원자들이 서로 결합해 산소 분자로 빠져나가는 과정을 촉진하는 것으로 나타났다.또한 연구팀은 전지가 작동하는 동안 전극 표면의 변화를 관찰할 수 있는 방사광 분석과 원자 수준의 이론 계산을 함께 수행했다.이를 통해 은 나노촉매가 전극 표면의 전자 상태를 변화시켜 산소환원반응을 촉진하고, 산소발생반응에서는 산소 원자들이 결합하기 좋은 반응 환경을 제공한다는 사실을 확인했다.이번 연구는 나노촉매가 단순히 반응 속도를 높이는 첨가제가 아니라 작동 조건에 따라 반응 위치와 메커니즘까지 달라질 수 있음을 규명했다는 점에서 의미가 있다.특히 고체산화물 연료전지와 수전해전지의 공기극을 설계할 때 촉매 표면과 촉매-전극 계면을 각각 최적화해야 한다는 새로운 설계 방향을 제시했다.이러한 설계 원리가 실제 전지에 적용되면 건물·공장용 분산발전 시스템의 발전 효율을 높이고 재생에너지로 수소를 생산하는 수전해 장치의 전력 소비를 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.나아가 동일한 장치에서 전력 생산과 수소 생산을 모두 수행하는 가역형 고체산화물 전지의 상용화를 앞당겨 가정과 산업 현장에서 에너지를 보다 효율적으로 생산·저장하는 기반 기술로 활용될 전망이다.또한 연구팀이 개발한 정밀 나노입자 배열 모델 전극은 촉매가 실제로 어느 위치에서 어떤 방식으로 작동하는지를 구분해 분석할 수 있는 연구 플랫폼이다.이 플랫폼은 고체산화물 전지뿐 아니라 수소 생산 장치, 다양한 전기화학 에너지 변환 장치, 산소 분리 기술 등 산소반응을 활용하는 여러 분야의 작동 원리를 밝히는 데 활용될 수 있다.연구를 지도한 정우철 교수는 “이번 연구는 나노촉매의 성능뿐 아니라 실제 반응이 일어나는 위치와 작동 원리를 정량적으로 규명했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 다양한 에너지 변환 소재와 촉매 시스템에 적용할 수 있는 새로운 설계 원리로 확정해 나갈 계획”이라고 밝혔다.본 연구를 주도한 김진욱 박사는 현재 미국 노스웨스턴대에서 박사후연구원으로 연구를 수행하고 있으며 서울시립대 신소재공학과 조교수로 부임할 예정이다.향후에도 나노촉매와 고체산화물 전지의 반응 원리를 규명하고 이를 고효율 에너지 변환 소재 및 소자 개발로 확장하는 후속 연구에 매진할 계획이다.한편 본 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다(RS-2024-00452853, RS-2025-00521316).또한 포항가속기연구소 및 한국기초과학지원연구원의 지원을 받아 KBSI-PAL 8A2 AP-XPS 빔라인에서 방사광 기반 상압 광전자분광 분석을 수행했다.◇ 참고 자료- 논문명/저널: Quantitative electrochemical evaluation of metal nanocatalysts for oxygen exchange on solid oxide cell electrodes, Energy & Environmental Science- DOI: doi.org/10.1039/d5ee07320k

▲ AIMSS 2026 참가자들이 서울대학교 관악캠퍼스에서 단체 기념촬영을 하고 있다 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 조선해양공학과 김도균 교수 연구팀이 2026년 7월20일부터 22일까지 서울대 관악캠퍼스에서 ‘제1회 AI 기반 해양구조 안전 국제 심포지엄(AIMSS 2026)’을 개최했다.이번 행사에는 대한민국, 인도네시아, 중국, 영국, 말레이시아 등 5개국에서 연구자와 학생 70명이 참가해 AI와 해양구조 안전 분야의 최신 연구 성과와 국제 협력 방안을 논의했다.심포지엄에는 서울대를 비롯해 칭화대(Tsinghua University), 유니버시티 칼리지 런던(University College London), 하얼빈공정대(Harbin Engineering University), 말레이시아공과대(Universiti Teknologi Malaysia) 소속 연구자와 학생들이 참석했다.행사는 서울대 조선해양공학과 김도균 교수와 박동인 박사과정생이 공동 주관했다. 김 교수는 학술 프로그램과 국제 연구 네트워크를 총괄했다.박동인 박사과정생을 비롯한 대학원생들은 프로그램 기획과 발표자 조율, 세션 운영, 심포지엄 홈페이지 구축, 프로시딩 제작 등 행사 전반을 주도적으로 수행했다.AIMSS 2026은 AI를 활용해 해양구조물의 안전성을 실시간으로 평가하고 장기 건전성을 예측하는 기술의 발전 방향을 논의하기 위해 마련됐다.프로그램은 7건의 기조 강연과 4개 주제별 기술 세션, 패널토론 및 종합토론으로 구성됐다. 주요 발표 주제는 △AI 기반 해양구조 건전성 평가 △복잡한 해양환경에서의 유체·구조 상호작용 △부유식 해상풍력 계류시스템 △극지 빙하중과 쇄빙기술 △부식 및 균열이 있는 해양구조 부재의 안전성 평가 △디지털 트윈 기반 실시간 응답 예측 △비선형 좌굴 해석을 위한 신경연산자 등으로 다양한 연구 성과가 소개됐다.연구자들은 실험과 비선형 유한요소해석, 구조 건전성 모니터링, 물리 정보 기반 AI 모델을 연계하는 방법을 집중적으로 논의했다.이번 심포지엄은 서울대 연구처의 ‘2026년도 대학원생 주도 국제 심포지엄 지원사업’에 선정돼 2500만원을 지원받아 개최됐다.해당 사업은 학문 후속 세대의 글로벌 연구 네트워크 구축과 국제화 역량 강화를 위해 대학원생이 국제 학술 행사를 직접 기획·운영하도록 지원하는 프로그램이다.AIMSS 2026 역시 대학원생들이 발표와 토론뿐 아니라 세션 좌장과 운영위원으로 참여해 연구 발표를 넘어 국제 행사 기획과 학술 네트워크 구축 경험을 제공했다.참가자들은 심포지엄을 계기로 후속 공동연구와 학생 교류, 공동 논문 작성, 국제 공동 프로젝트 등 협력을 확대하는 방안도 논의했다.이번 행사는 서울대와 BK21 FOUR, 해양수산부 ‘첨단선박 Blue Tech 인재양성’ 사업의 지원을 받아 진행됐다. 행사 프로그램과 발표 자료, 참가자 정보는 AIMSS 2026 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다. 김도균 서울대 조선해양공학과 교수는 “해양구조 안전 분야에서 AI의 역할이 빠르게 커지고 있지만, 신뢰할 수 있는 결과를 만들기 위해서는 구조역학과 실험 검증, 수치 해석, 현장 데이터가 함께 연결돼야 한다”며 “이번 심포지엄이 국내외 연구자와 학생들이 장기적인 공동연구를 시작하는 실질적인 출발점이 되기를 기대한다”고 밝혔다.박동인 서울대 조선해양공학과 박사과정생은 “대학원생들이 학술 프로그램 기획부터 해외 참가자 협의, 세션 운영, 결과물 제작까지 직접 수행했다. 발표와 토론뿐 아니라 국제 협력을 실제로 설계하고 운영한 경험이 가장 큰 성과다”고 말했다.

▲ 서울공대 에너지시스템공학부 민기복 교수팀, ‘2026 미국암반공학회 학생 설계 경진대회’ 1등상 수상(왼쪽에서 두 번째부터 2026 미국암반공학회 학생 설계 경진대회 시상식에 참석한 서울대 에너지시스템공학부 나현경, 명영재, 이창무 석사과정생) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 에너지시스템공학부 민기복 교수 연구팀의 석사과정 학생팀 ‘아르마딜로(ARMAdillo)’가 2026년 6월 ‘2026 미국암반공학회 학생 설계 경진대회(2026 American Rock Mechanics Association Student Design Competition)’에서 1등상을 수상했다.미국암반공학회(ARMA)가 주관한 이번 대회는 제60회 미국 암반공학·지오메카닉스 심포지엄(60th U.S. Rock Mechanics·Geomechanics Symposium)의 일환으로 미국 애리조나주 투손에서 열렸다.11개국 32개 팀, 총 105명이 참가해 암반공학 및 지오메카닉스 분야의 실제 공학 문제를 해결하며 수치해석, 정량 분석, 설계 판단, 연구 수행 역량을 겨루었다.서울대 에너지시스템공학부 석사과정에 재학 중인 명영재, 이창무, 나현경, 김영훈, 김성하 학생이 참여하고 민기복 교수가 지도한 아르마딜로 팀은 콜로라도 광산대, 스탠퍼드대 등 세계 유수 대학의 팀과 경쟁한 끝에 최종 1위에 오르는 영예를 안았다.이번 수상은 서울대 에너지시스템공학부의 우수한 암반공학 연구·교육 역량과 재학생들이 보유한 세계 최정상급 수준의 문제 해결 능력을 입증한 성과로 평가된다.미국암반공학회는 암반역학과 지오메카닉스 분야의 연구자, 실무자, 교육자 간 교류 촉진을 위해 설립된 국제 공학·과학 전문 학회다.학술대회, 기술위원회, 학생 경진대회 등을 통해 지하공간, 자원·에너지 개발, 토목·지반공학 분야의 연구와 기술 발전을 지원하고 있다.이번 경진대회의 참가 팀들은 자연균열이 있는 저투수성 암반저류층에서 수압파쇄 균열의 전파 거동을 모델링하고 분석하는 과제를 수행했다.‘수압파쇄’는 투수성이 낮은 암반저류층에 고압 유체를 주입해 인공 균열을 만들어 유체 이동 통로를 확보하는 저류층 자극 기법이다.비전통 석유·가스 저류층, 인공저류층 지열시스템, 지하 에너지 개발 등 유체 흐름이 제한되는 환경에서 널리 활용된다. 그런데 실제 지하 암반에는 절리, 광맥, 층리면 등 다양한 자연균열이 존재해, 수압파쇄 균열이 이들과 만날 경우 관통·이탈·분기·재배향 등 다양한 방식으로 전파 경로가 변한다.이번 대회에서는 자연균열과 수압파쇄 균열의 상호작용을 정량적으로 분석하는 과제가 제시됐다. 과제의 핵심은 이 수치해석 결과를 공학적으로 해석 가능한 형태로 정리해, 조건에 따라 달라지는 전파 양상을 정량적으로 예측하는 데 있었다.이에 참가 팀들은 일정한 두께의 수평 저류층에 시추된 수평정을 대상으로, 최소 수평응력 방향을 따라 배치된 시추공의 천공부에서 수압파쇄를 시작해 균열이 저류층 내부의 단일 자연균열과 교차하도록 성장시키는 조건에서 균열 전파를 모사했다.이후 심사위원들이 기술적 완성도, 문제 해석 능력, 분석 결과의 신뢰성, 공학적 적용 가능성 등을 종합적으로 평가한 결과, 아르마딜로 팀은 수압파쇄 시뮬레이션과 인공지능 기법 등을 결합한 암반의 균열 전파 기법을 제시한 점에서 높은 평가를 받아 1위를 차지했다.특히 아르마딜로 팀은 과제 수행 과정에서 자연균열의 교차 각도, 현지응력 조건, 자연균열면의 강도와 마찰 특성, 암반 물성 등을 변수로 설정하고, 각 조건에서 수압파쇄 균열이 관통, 이탈, 분기 또는 재배향되는 양상을 정량 분석했다.또한 수치 시뮬레이션 결과를 데이터셋으로 구축해 균열 전파 유형을 구분하는 기준을 마련하고, 여기에 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression), 물리정보 기반 기계학습(Physics-Informed Machine Learning, PIML), 방사기저함수 커널 기반 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine with Radial Basis Function Kernel, SVM-RBF) 등을 적용해 조건별 균열 전파 양상을 예측하는 모델링 체계를 제안했다.이처럼 아르마딜로 팀은 단순히 해석 결과를 제시하는 데 그치지 않고 주요 매개변수 변화에 따른 결과 차이를 체계적으로 분류함으로써, 자연균열이 있는 암반저류층에서 수압파쇄 설계 시 고려해야 할 핵심 요인을 제시하는 데 성공해 많은 주목을 받았다.암반역학 이론에 기반한 전통적 해석 능력과 수치해석·데이터 분석·기계학습 기반 예측 모델링을 결합해 수압파쇄 균열 전파와 자연균열 상호작용이라는 3차원 지오메카닉스 문제를 풀어냈다.이번 성과는 서울대 학생들이 지하 에너지·자원 개발과 지하공간 활용 분야에서 요구되는 융합 연구 역량을 갖췄음을 국제 무대에서 입증한 사례라는 평가다.한편 학회 기간 현장 부스를 운영한 서울대 연구팀은 2027년 10월 16일부터 23일까지 서울 코엑스에서 ‘지속 가능한 미래를 위한 암반역학 및 암반공학 혁신’을 주제로 열릴 ‘제16차 국제 암반공학 및 암반공학 총회(16th International Congress on Rock Mechanics and Rock Engineering, ISRM 2027)’를 학회 참가자들에게 홍보했다.특히 해외 연구자와 산업계 관계자에게 안내 책자와 홍보물을 배포하고 뉴스레터 신청을 안내하는 등, 행사를 적극적으로 소개해 눈길을 끌었다.서울대 공대는 이번에 민기복 교수 연구팀이 경진대회 수상과 더불어, 국내에서 열릴 대규모 국제 학술행사의 성공적 개최를 위한 현장 홍보 활동에도 함께 참여하며, 학술적 성과와 국제 협력 성과를 동시에 거뒀다고 밝혔다.팀장을 맡은 명영재 학생은 “이번 수상은 수치해석과 데이터 기반 분석을 창의적으로 결합해 복잡한 수압파쇄 문제를 체계적으로 풀어가려는 팀의 노력이 인정받은 결과라고 생각한다”며 “연구 과정에서 맞닥뜨린 난관들을 극복하기 위해 팀원들과 많은 논의를 거친 결과, 국제 무대에서 서울대 연구팀의 우수한 역량을 보여줄 수 있었기에 더욱 뜻깊다”고 소감을 밝혔다. 

▲ 김호경 서울대학교 건설환경도시공학부 교수 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 2026년 7월8일 공과대 건설환경도시공학부 김호경 교수가 국제교량유지관리및안전학회(IABMAS, International Association for Bridge Maintenance and Safety)가 수여하는 ‘T.Y. Lin Medal’을 수상했다.시상식은 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 IABMAS 2026 인터내셔널 컨퍼런스(International Conference)에서 개최됐다.김 교수는 ‘In recognition of outstanding contributions to bridge engineering’이라는 공식 공적으로 T.Y. Lin Medal을 수상했다.T.Y. Lin Medal은 현대 교량공학 발전에 큰 족적을 남긴 세계적인 구조공학자 티와이 린(T.Y. Lin)을 기려 제정된 IABMAS의 최고 권위 개인상이다.김호경 교수는 교량공학 분야에서 탁월한 연구성과를 거두고 국제적 학술 발전에 기여한 공로를 인정받아 수상의 영예를 안았다. 교량공학을 대표하는 세계적 연구자들과 함께 T.Y. Lin Medal 역대 수상자 명단에 이름을 올렸다.김 교수의 이번 수상은 서울대의 교량공학 연구와 한국의 교량공학·구조공학 분야가 쌓은 국제적 위상을 다시 한 번 입증한 의미 있는 성과로 평가된다.김 교수는 장경간 교량의 안전성과 신뢰성 향상을 위한 풍공학, 구조건전성 모니터링(Structural Health Monitoring, SHM), 유지관리 및 운영 의사결정 분야를 선도하며 세계적 연구 성과를 창출해 왔다.특히 강풍에 대한 장대교량의 안전성 확보, 모니터링 기반의 성능평가와 유지관리 기술, 기후 및 교통환경을 고려한 운영·리스크 관리 기술 개발을 선도했다.최근에는 부유식 교량과 해상 인프라 등 미래 사회기반시설 분야로 연구를 확장하며 국제 공동연구를 활발히 수행하고 있다.아울러 김 교수는 국제 학술활동에서도 탁월한 리더십을 발휘하고 있다. 현재 국제교량및구조공학회(IABSE, International Association for Bridge and Structural Engineering)에서 부회장(Vice President)을 맡고 있디.서울대 건설환경종합연구소(ICEE) 소장과 부유식인프라연구단(FLORA) 단장으로서 미래 사회기반시설 분야의 연구와 국제협력을 이끌고 있다. 또한 올해 대한민국 정부로부터 과학기술훈장 도약장을 수훈했다. 대한토목학회 차기 회장으로 활동하고 있다.김 교수는 “오랜 시간 함께 연구해 온 학생과 동료 연구자, 그리고 국내외 공동연구자들에게 깊이 감사드리는 뜻깊은 순간이다. 앞으로도 세계 연구자들과 협력해 보다 안전하고 지속가능한 사회기반시설을 위한 연구에 최선을 다하겠다”고 말했다.

▲ 이경한 서울대학교 전기정보공학부 교수(왼쪽), 박찬정 서울대학교 전기정보공학부 연구원(오른쪽) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 전기정보공학부 이경한 교수 연구팀이 엣지 디바이스(Edge Device)에서 비전 트랜스포머(Vision Transformer) 기반 비디오 분석을 기존 대비 2.61배 빠르게 수행하는 인공지능 시스템 ‘우로보로스(Ouroboros)’를 개발했다.이 시스템은 연속된 영상 프레임에서 반복적으로 나타나는 시각 정보를 다시 계산하지 않고 재사용하는 방식으로 비전 트랜스포머의 중복 연산을 줄인 혁신적 기술이다.특히 영상 속 물체와 배경이 움직이더라도 이를 추적해 동일한 시각 정보를 찾아내고 실제로 변화가 큰 부분만 선택적으로 계산한다.연구팀은 고성능 영상 AI 모델의 정확도를 유지하면서도 연산량, 지연 시간, 에너지 소모를 크게 줄일 수 있는 기술을 제시했다는 평가를 받고 있다.따라서 Ouroboros는 전력과 연산 자원이 제한된 환경에서 주로 동작하는 피지컬 AI(Physical AI), 증강현실(AR) 분야에서 실시간 영상 AI의 상용화를 앞당기는 데 결정적으로 기여할 전망이다.이번 연구 성과는 2026년 6월22일부터 사흘간 영국 케임브리지에서 열린 모바일 시스템 분야 최고 권위 국제 학술대회 ‘ACM 모비시스(ACM MobiSys) 2026’에서 23일 구두 발표됐다.◇ 연구 배경최근 비전 트랜스포머*는 객체 탐지, 영상 분할, 자율주행 인식 등 다양한 시각 인공지능 분야에서 높은 성능을 보이고 있다.그러나 입력된 영상을 여러 패치로 나누고 모든 패치 간 관계를 계산하는 구조적 특성 때문에 연산량과 메모리 사용량이 크다.때문에 스마트폰·로봇·드론과 같이 연산 자원과 전력이 제한된 엣지 디바이스*에서 실시간으로 활용하기 어렵다는 한계가 있었다.* 비전 트랜스포머 : 이미지를 여러 개의 작은 조각으로 나눈 뒤, 각 조각 사이의 관계를 분석해 사물과 장면을 인식하는 영상 AI 모델* 엣지 디바이스 : AI 모델을 서버가 아닌 기기 자체에서 실행하는 장치한편 비디오는 연속된 프레임으로 구성되며, 인접한 프레임끼리는 서로 매우 비슷한 특징을 갖는다. 도로 위 차량이나 보행자처럼 이전 프레임에 있던 대상이 다음 프레임에서 조금 이동해 나타나는 경우가 많기 때문이다.따라서 이전 프레임에서 계산한 정보를 재사용할 수 있다면 불필요한 반복 연산을 크게 줄일 수 있다. 기존에는 프레임 간 중복 정보를 재사용하는 다양한 비디오 AI 경량화 기법이 개발돼 왔다.그러나 이러한 기법은 주로 같은 위치의 픽셀이나 프레임 간 차이를 기준으로 중복성을 판단했기 때문에, 카메라가 흔들리거나 물체가 움직이면 실제로는 같은 내용인 영역도 새롭게 계산해야 하는 한계가 있었다.◇ 연구 성과이 문제의 해결에 나선 이경한 교수팀은 영상 속 물체와 배경의 움직임을 반영해 중복 계산을 줄이는 새로운 비디오 AI 기술 Ouroboros를 제안했다.Ouroboros는 하드웨어 비디오 인코더가 제공하는 움직임 정보(Motion Vector)를 활용해 연속된 프레임이 공유하는 같은 시각 정보를 찾아낸다.이를 통해 같은 물체나 배경이 화면 안에서 위치를 옮기더라도 동일한 대상으로 인식하고, 이전 프레임에서 계산한 결과를 다시 활용할 수 있도록 했다.또한 프레임이 이동하면서 일부 영상 정보가 입력 영역 밖으로 벗어나는 문제를 해결하기 위해, 화면의 좌우·상하 경계를 이어 붙인 순환형 입력 공간을 도입했다. 여기에 위치 인코딩 재배치 기술을 결합해, 경계를 넘어 이동한 물체도 하나의 연속된 대상으로 인식할 수 있도록 했다.또한 물체가 화면 가장자리를 넘어 이동할 때 정보가 끊어지는 문제를 해결하기 위해 화면의 좌우와 상하가 이어진 것처럼 처리하는 순환형 입력 공간을 도입했다.여기에 물체의 위치 정보를 새 위치에 맞게 재배치하는 기술을 결합해, 화면 경계를 넘어 이동한 물체도 하나의 연속된 대상으로 정확히 인식할 수 있도록 했다.아울러 연구팀은 화면의 모든 영역을 매번 다시 계산하는 대신, 변화가 큰 부분만 새롭게 계산하고 나머지는 이전 프레임의 계산 결과를 재사용하는 방식을 적용했다.메모리 접근 비용을 최소화하는 계산 구조를 함께 설계해, 연산량 감소가 실제 처리 속도 향상과 에너지 절감으로 이어지도록 했다.실험 결과, Ouroboros는 엔비디아 젯슨 오린(NVIDIA Jetson Orin) 계열 엣지 디바이스에서 최대 87.0%의 연산량 절감, 2.61배의 추론 속도 향상, 64.5%의 에너지 절감을 달성했다.객체 탐지와 인스턴스 분할(Instance Segmentation)* 작업에서는 정확도 저하를 1% 미만으로 유지했으며, 영상 데이터를 서버로 전송해 처리하는 환경에서도 기존 기술보다 더 적은 네트워크 대역폭으로 높은 정확도를 유지했다.* 인스턴스 분할 : 물체의 존재와 위치만 찾는 객체 탐지보다 한 단계 더 나아가, 각각의 물체가 차지하는 영역과 경계를 픽셀 단위로 구분하는 AI 영상 분석 기술◇ 기대 효과이번에 개발된 Ouroboros는 비전 트랜스포머 모델 자체를 새롭게 설계한 게 아니라, 연속된 영상의 처리 과정에서 중복 계산을 줄이는 시스템 기술이다.따라서 기존의 다양한 비전 트랜스포머 기반 영상 AI 모델에 쉽게 적용할 수 있다. 나아가, 향후 더욱 큰 규모의 영상 AI 모델이나 엣지 디바이스와 서버가 함께 연산을 수행하는 AI 시스템으로도 적용 범위가 확장될 수 있다.특히 전력과 연산 자원이 제한된 엣지 디바이스에서도 고성능 영상 AI를 빠르게 실행할 수 있는 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.이에 따라 자율주행, 지능형 CCTV, 드론, 로봇, 모바일 증강현실(AR), 스마트팩토리 등 실시간 영상 분석이 필요한 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 전망이다.또한 영상 전체를 서버로 전송하는 대신, AI 추론에 필요한 정보만 선별해 처리할 수 있어 네트워크 사용량을 크게 줄일 수 있다.따라서 영상을 서버로 전송해 분석하는 환경에서도 제한된 네트워크 대역폭에서 안정적이고 정확한 영상 분석 서비스를 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.◇ 연구책임자 의견연구를 지도한 이경한 교수는 “이번 연구는 휴머노이드와 같은 피지컬 AI를 구현하는 데 걸림돌이었던 연산 병목과 네트워크 병목의 문제를 동시에 해결할 수 있는 원천 기술을 확보했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 피지컬 AI 및 AI 반도체 기업들과 협력해 Ouroboros 기술의 상용화와 사업화를 적극 추진할 계획”이라고 밝혔다.◇ 연구진 진로이경한 교수 연구팀은 해당 성과를 바탕으로 비디오뿐 아니라 단일 이미지의 입력에 대해서도 엣지-클라우드 협업 추론을 가속하는 후속 연구를 진행할 예정이다.이번 논문의 주저자인 박찬정 연구원은 현재 서울대학교 전기정보공학부 박사과정에 재학 중이며, 엣지 디바이스와 클라우드가 협력해 고성능 인공지능 추론을 효율적으로 수행하는 시스템에 관한 연구를 이어가고 있다.향후 학위 취득 후에는 박사후연구원으로 관련 연구를 지속적으로 수행하며, 제한된 연산·통신 자원 환경에서도 대규모 인공지능 모델을 실시간으로 활용할 수 있는 시스템 기술을 발전시켜 나갈 계획이다.한편, 이번 연구는 서울대학교와 미국 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University)의 공동 연구로 수행됐다. 본 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)과 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 이뤄졌다. 서울대학교 공학연구원 및 뉴미디어통신공동연구소의 지원도 함께 받았다.