▲ 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

▲ 멀티모달 문헌 마이닝으로 구축한 데이터와 물리 지식을 학습한 머신러닝 모델이 방대한 무연 유전체 조성 공간을 탐색하고, 후보 소재를 실험으로 검증하는 과정을 형상화한 이미지 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)는 2026년 8월18일 공과대학 재료공학부 장호원 교수 연구팀이 논문 속 데이터와 물리 기반 머신러닝을 결합해 무연 유전체를 설계하는 기술을 개발했다고 밝혔다.이번 연구는 송관우 석박사통합과정생이 제1저자로 연구 전반을 주도했다. 김영민 석박사통합과정생과 김재현 박사후연구원이 공동 연구에 참여했다.유전체는 전기가 바로 흐르지 않도록 막으면서 전하를 저장하는 절연 소재로 스마트폰과 전기차 등에 사용되는 적층세라믹콘덴서(MLCC)의 핵심 재료다.유전율이 높을수록 같은 크기의 부품으로 더 많은 전기를 저장할 수 있다. 높은 온도에서도 성능이 안정적으로 유지돼야 실제 전자기기에 적용할 수 있다.연구팀은 논문 본문·표·그래프에 분산된 정보를 자동으로 추출하는 ‘멀티모달 문헌 마이닝’과 물리 기반 머신러닝을 결합해 목표 성능을 만족할 가능성이 높은 조성을 먼저 찾아내는 역설계 기술을 구현했다.448편의 논문에서 1202건의 유전 특성 데이터를 구축한 뒤 약 1억5000만 개의 가상 조성 공간을 탐색해 37개 후보를 선별했고, 이 가운데 두 조성을 실제 합성해 높은 유전율과 우수한 고온 안정성을 확인했다.이번 연구 결과는 세계적 권위의 국제학술지 ‘Nature Communications’에 게재됐다.전기차와 전력전자, 항공우주 장비처럼 높은 온도에서 작동하는 전자기기가 늘면서 온도 변화에도 성능이 안정적인 유전체 소재의 중요성이 커지고 있다.특히 온도에 따른 전기적 반응이 비교적 완만하게 변하는 완화형 강유전체(relaxor)는 높은 유전율과 넓은 온도 범위의 안정성을 함께 구현할 가능성이 있다.하지만 납을 사용하지 않는 조성만 놓고도 원소의 종류와 혼합비에 따라 후보가 사실상 무한대에 가까워 시행착오 방식으로는 탐색에 많은 시간과 비용이 필요하다.또한 관련 데이터는 논문마다 본문·표·그래프에 흩어져 있고, 온도·주파수·시료 등 측정 조건도 달라 머신러닝 학습에 바로 활용하기 어렵다.이에 연구팀은 여러 논문에 분산된 정보를 하나의 형식으로 통합하고, 실제 존재 가능한 소재만 선별하도록 물리 법칙을 함께 반영한 머신러닝 체계를 구축했다.연구팀은 대규모 언어모델을 활용해 논문 본문과 표에서 조성과 공정 조건을 정리하고, 그래프를 수치 데이터로 변환해 온도별 유전 특성을 읽어냈다.이를 통해 448편의 논문에서 1202건의 조성·공정·유전 특성 데이터를 구축했다. 여기에 원소 조성과 미세구조 등 22개의 물리 지표를 함께 반영해 서로 다른 문헌에 흩어진 정보를 하나의 학습 데이터로 통합했다.이어 서로 다르게 학습된 30개 머신러닝 모델을 결합해 유전율과 온도 안정성에 관한 세 가지 핵심 지표를 동시에 예측했다. 또한 모델 간 예측의 일치도를 평가해 예측 신뢰도가 높은 후보를 우선 선별하도록 설계했다.약 1억5000만 개의 가상 조성 공간에 사전에 설정한 성능 목표와 물리·화학 조건을 차례로 적용한 결과, 연구팀은 37개 후보군으로 탐색 범위를 좁혔다. 이후 후보가 가장 많이 남은 조성 계열에서 성분 비율을 정밀하게 조정해 실험 대상 두 조성을 선정했다.실험 결과, 주석(Sn)을 1mol%와 2mol% 치환한 두 시료는 상온에서 각각 3422와 3307의 높은 유전율을 나타냈다. 소량의 Sn 치환은 유전율을 크게 낮추지 않으면서 온도 안정성을 높이는 절충점을 형성했다.또한 현재 적층세라믹콘덴서에 널리 사용되는 티탄산바륨(BaTiO₃)과 비교했을 때 더 넓은 온도 범위에서 높은 유전율을 안정적으로 유지하는 것으로 확인됐다.2개 시료는 적층세라믹콘덴서 국제 규격(X5R·X6R·X7R)의 고온 안정성 기준을 모두 만족했으며, 같은 계열의 기존 문헌 데이터와 비교해도 가장 높은 수준의 유전율을 기록했다.* X5R·X6R·X7R: 적층세라믹콘덴서용 유전체가 통상 영하 55℃부터 각각 85℃·105℃·125℃까지 25℃ 기준 유전율 변화율을 ±15% 이내로 유지하는지를 나타내는 온도 안정성 등급연구팀은 머신러닝의 판단 근거와 압전반응힘 현미경, 라만분광법, 원자분해능 전자현미경 분석 결과를 종합했다. 그 결과, 소량의 Sn 첨가가 결정 골격을 넓히고 원자 규모의 전기적 불균일성을 증가시켜 온도 안정성을 높인다는 작동 원리를 규명했다.이번 연구는 논문 곳곳에 흩어진 데이터를 AI로 통합·분석해 새로운 소재를 설계하는 연구 방법을 실증했다는 점에서 의미가 있다.연구팀은 이 방법이 기능성 산화물과 박막처럼 데이터가 여러 문헌에 분산된 다양한 소재 개발에도 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.이번에 검증한 무연 유전체는 고온용 적층세라믹콘덴서를 비롯해 전기차, 전력전자, 항공우주용 전자부품 개발에 활용될 것으로 기대된다.장호원 교수는 “이번 연구는 머신러닝으로 성능을 예측하는 데 그치지 않고, 여러 논문에 흩어진 정보를 학습 데이터로 통합한 뒤 물리 법칙과 모델 간 예측의 일관성을 함께 따져 실제 합성 후보까지 좁혔다는 점에서 의미가 있다”고 밝혔다.이어 “이번에 제시한 멀티모달 문헌 마이닝과 물리 기반 머신러닝의 결합 전략이 유전체에 그치지 않고, 데이터가 여러 논문과 형식에 흩어져 있어 체계적인 통합이 필요한 다른 기능성 산화물과 박막 소재의 후보 탐색에도 확장되기를 기대한다”고 말했다.이번 연구의 제1저자인 송관우 석박사통합과정생은 문헌 데이터 구축부터 머신러닝 모델 개발, 후보 소재 선별, 실험 검증까지 연구 전 과정을 주도했다.현재 머신러닝 기반 신소재 탐색 연구를 수행하며 무연 유전체와 적층세라믹콘덴서용 신규 조성, 반도체 트랜지스터용 산화물 채널 소재 등 다양한 전자재료 분야로 연구를 확장하고 있다. 향후 이러한 연구 경험을 바탕으로 고성능 전자재료와 유전체 연구개발을 이어갈 계획이다.한편 장호원 교수 연구팀은 김재현 박사후연구원이 제1저자로 참여한 연구에서 AI를 활용해 그린수소 생산을 위한 텅스텐 단일원자 기반 비귀금속 수전해 촉매를 발굴하고 실험적으로 검증한 바 있다. 해당 연구 역시 국제학술지 ‘Nature Communications’에 게재됐다.이번 연구는 국가과학기술연구회(NST)·과학기술정보통신부(MSIT)(GTL25021-230), 한국연구재단(NRF)·과학기술정보통신부(MSIT)(RS-2024-00421181), 과학기술정보통신부(MSIT) InnoCORE 사업(1.250021.01), 나노 및 소재기술개발사업(NRF·MSIT)(RS-2024-00405016)의 지원을 받아 수행됐다.※ 참고 자료- 논문명/저널: Machine-learning-guided inverse design of lead-free relaxors enabled by multimodal literature mining- DOI: 10.1038/s41467-026-74376-3

▲ 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.

▲ 제5회 국가방첩 논문 · 아이디어 공모전 포스터 [출처=국가정보원]국가정보원(원장 이종석)에 따르면 2026년 7월20일(월)~10월6일(화)까지 국가방첩 논문·아이디어 공모전을 개최한다.응모자격은 국내외 대학 학부생·대학원생(휴학생 가능) 및 국가방첩에 관심이 있는 일반인으로 대한민국 국적을 가진 사람이 대상이다.개인·팀 참가 가능하며 팀 참가시 대표자 포함 최대 4인 구성이 가능하다. 1인당 접수작품 제한은 없으며 논문·아이디어 부문 중복 접수 가능하다.또한 공모전 과거 수상자도 참여가 가능하나 반드시 새로운 작품으로만 제출해야 된다. 작품은 국내외에서 발표되지 아니한 순수 창작물이어야 하며 타 공모전 수상작·기제출작은 응모할 수 없다.아울러 국가정보원 주관 타 공모전 참가자도 지원이 가능하다.응모 주제는 논문·아이디어 부분으로 영상·포스터·카드뉴스·웹툰 등 자유형식으로 제출이 가능하며 다음 3개주 주제 중 1개를 선택해 제출하면 된다.3가지 주제는△간첩죄 개정에 따른 국가방첩 환경변화 △형법 제98조의 국가기밀 범위 및 확장 △국가방첩 관련 자유 안건 등이다.시상은 논문 및 아이디어 부분 대상 및 우수상 각각 1명, 장려상 각 3명으로 논문 부분 대상은 상금 400만 원, 우수상 200만 원, 장려상 각 100만 원이다. 아이디어 부분은 대상 200만 원, 우수상 100만 원, 장려상 각 50만 원이다.부문별 대상은 국가정보원장상 수여하고 이외는 국가정보포럼 명의의 상장이 수여된다.아래는 제 5회 국가방첩 논문·아이디어 공모전 공모요강이다.◇ 5회 국가방첩 논문ㆍ아이디어 공모전 공모요강● 응모 자격- 국내외 대학 학부생ㆍ대학원생(휴학생 가능) 및 국가방첩에 관심이 있는 일반인※ 대한민국 국적자일 것※ 개인ㆍ팀 참가 가능하며 팀 참가시 대표자 포함 최대 4인 구성※ 1인당 접수작품 제한 없음, 논문ㆍ아이디어 부문 중복 접수 가능※ 공모전 과거 수상자도 참여가 가능하나, 반드시 새로운 작품으로만 제출※ 작품은 국내외에서 발표되지 아니한 순수 창작물이어야 하며, 타 공모전 수상작ㆍ기제출작은 응모할 수 없음※ 국가정보원 주관 타 공모전 참가자도 지원 가능● 응모 주제- 논문ㆍ아이디어(영상ㆍ포스터ㆍ카드뉴스ㆍ웹툰 등 자유형식) 부문(아래 3개 주제 중 택1)1. 간첩죄 개정에 따른 국가방첩 환경변화2. 형법 제98조의 국가기밀 범위 및 확장3. 국가방첩 관련 자유 안건● 심사 기준- 대학교수ㆍ전문가 등으로 구성된 심사위 개최(심사위원은 본인과 밀접한 관계가 있는 자가 응모한 작품의 심사에서 제척되며, 심사의 공정성을 해할 우려가 있는 경우 배제)* 논문 : 주제 창의성ㆍ논리 명확성ㆍ방법 타당성 등 평가* 아이디어 : 주제 창의성ㆍ작품 완성도ㆍ작품 활용성 등 평가● 시상 내역▲ 시상내역 [출처=국가정보원]* 부문별 대상은 국가정보원장상 수상, 이외는 ｢국가정보포럼｣ 명의 상장 수여* 심사결과에 따라 수상인원 및 수상금액은 조정될 수 있음* 상금에 대한 제세공과금은 수상자 부담* 참가자 별도 요청시 ｢국가정보포럼｣ 명의 취업 증빙용 공모전 참여 확인증 발급 가능● 응모 일정- 접수 기간 : 2026년 7월 20일 ~ 10월 6일- 수상자 발표 및 시상식 : 10월 중 안내 예정* 상세일정은 추후 공지● 제출 방법- 논문 제출 형식 : A4용지 10 ~ 20페이지 내외* 한글 신명조 12pt, 줄간격 160%, 편집용지 위아래 각 20mm, 좌우 각 30mm, 머리/꼬리말 각 15mm (논문 양식 무관)* 제출 시점에 국내외 논문지에 발간(발간예정 포함)되지 않은 연구결과에 한하여 유효* pdf 형식 파일로 제출- 아이디어 제출 형식 : 영상ㆍ포스터ㆍ카드뉴스ㆍ웹툰1. 영상 : 30초 ~ 60초 이내* 인포그래픽, 브이로그, 애니메이션 등 자유 형식* 해상도 1,280*720 이상(용량 600MB이내)* mp4 형식 파일로 제출* 수상작에 한해 고화질 원본파일 추가제출 필요2. 포스터 : A2(420*600mm)* 해상도 300dpi 이상(용량 10MB이내)* 작품소개서 글로 간략히 작성하여 문서파일로 제출* 수상작에 한해 고화질 원본파일 추가제출 필요3. 카드뉴스 : 1장당 900*900픽셀, 10장 이내* jpg, png 등 이미지 파일로 제출4. 웹툰 : 4 ~ 10컷 이내(A4 가로)* 해상도 가로 2,100픽셀 이상* jpg, png 등 이미지 파일로 제출● 접수 방법- 이메일 접수 : 2026cicontest@naver.com※ 접수 시 ① 작품, ② [붙임2] 공모전 참가 신청서(서명 후 스캔본 제출), ③ [붙임3] 개인정보 수집ㆍ이용 안내 동의서(서명 후 스캔본 제출) 송부※ 접수 메일 제목에 [논문ㆍ아이디어 중 택1 / 성명] 필히 기재하여 제출● 유의 사항1. 비밀 등 포함 금지➀ 응모작은 공개된 자료에 기반하여 작성하여야 하며, 국가기밀 등 법령상 보호되는 비공개 정보를 포함해서는 안 됩니다.➁ 이를 위반한 작품은 심사대상에서 제외되며, 위반 내용에 따라 관계 법령에 따른 조치가 이루어질 수 있습니다.2. 저작권 및 이용 허락➀ 응모작의 저작재산권 및 저작인격권은 응모자(창작자)에게 있으며, 수상 후에도 입상자에게 귀속됨을 원칙으로 합니다.➁ 다만, 응모자는 응모함으로써 주최ㆍ주관기관이 입상작을 학술ㆍ교육ㆍ홍보 등의 목적으로 무상으로 이용(복제ㆍ배포ㆍ전시ㆍ게재ㆍ전송 등)하는 것에 동의한 것으로 봅니다. 이용의 범위에는 주최ㆍ주관기관의 학술지 게재, 자체 홍보물 사용, 소통혁신24 홈페이지 등을 통한 공개가 포함됩니다.➂ 접수된 작품은 반환하지 않으며, 낙선작 및 그에 부수된 자료는 공모전 종료일로부터 3개월 이내에 폐기합니다.3. 개인정보의 처리➀ 주최ㆍ주관기관은 공모전 운영을 위하여 응모자의 성명ㆍ소속ㆍ연락처 등 개인정보를 수집ㆍ이용하며, 응모자는 응모함으로써 이에 동의한 것으로 봅니다.➁ 수집한 개인정보는 공모전 운영ㆍ수상자 관리ㆍ상금 지급 등의 목적으로만 이용하고, 목적 달성 후 관계 법령에 따라 파기합니다. 낙선작에 부수된 개인정보는 상기 2. ➂항에 따른 작품 폐기 시 함께 폐기합니다.➂ 동의를 거부할 수 있으나, 응모에 필요한 최소한의 정보 제공에 동의하지 않는 경우 응모가 제한될 수 있습니다.4. AI 활용의 표시➀ AI를 활용한 경우 그 사실을 명시하고 프로그램명, 사용한 프롬프트(명령어), 생성 과정 화면의 스크린샷을 제출하여야 합니다.➁ AI 생성물을 수정ㆍ보완한 경우 원본을 함께 제출하여야 합니다.5. 부정행위 및 조치➀ 표절, 허위 작성, 타 공모전 수상작 응모, 타인 저작물의 도용, 명의 도용, AI 활용사실의 누락 등 부정행위가 확인된 경우 심사 제외, 수상 취소, 상금 환수 등의 조치를 할 수 있습니다.➁ ➀항의 조치를 하기 전에 응모자에게 소명 기회를 부여하며, 응모자는 결과 통지를 받은 날부터 7일 이내에 이의를 신청할 수 있습니다.➂ 상금 환수 시 그 사유ㆍ금액ㆍ방법 등을 통지하며, 응모자는 통지받은 기한 내에 이를 반환하여야 합니다.6. 수상작의 공개 및 보안성 검토➀ 수상작 및 수상 후보작은 표절 등 공개검증을 위하여 행정안전부 공모전 통합관리시스템(소통혁신24 홈페이지)을 통해 공개될 수 있습니다.➁ 다만 주최ㆍ주관기관은 공개에 앞서 보안성을 검토하며, 방첩 업무의 특성상 공개가 부적절하다고 판단되는 경우 공개하지 않거나 제목ㆍ개요 등 일부만을 공개할 수 있습니다.● 문의처- 이메일 문의 : 2026ciqna@naver.com

▲ 제32회 삼성휴먼테크논문대상 시상식 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 공동후원하는 ‘제32회 삼성휴먼테크논문대상’에서 전기·정보공학부(학부장 홍용택 교수)가 대학 부문 특별상과 대학 부문 금상 등 다수의 상을 수상했다.삼성휴먼테크논문대상은 국내외 대학·대학원생 및 고교생을 대상으로 21세기 과학기술을 선도할 우수 인재를 발굴하기 위해 1994년 제정된 권위 있는 학술상이다.2026년 역대 최다인 3172편의 초록이 접수됐으며 이 중 120팀이 최종 수상의 영예를 안았다. 매년 다수의 수상자를 배출해 온 서울대 전기·정보공학부는 소속 학생들이 이번 대회에서 금상 2편을 포함해 총 7편의 논문상을 수상하는 성과를 거뒀다.특히 최근 3년 연속 ‘대학 부문 최다 수상 학과’에 수여되는 특별상 수상을 통해 한국의 전기·정보 분야를 선도하는 학과로서 국내 최고 수준의 연구 경쟁력을 갖췄음을 또 한 번 입증했다.이번 수상은 개별 학생의 뛰어난 연구 성과와 학과 차원의 집단적 연구 역량이 결합된 결과로 풀이된다. 특히 3년 연속 최다 수상이라는 기록은 단발성 성과를 넘어 학과 차원의 체계적 연구 역량 축적과 우수 인재 양성 시스템의 안정적 작동을 보여주는 지표라는 점에서 더욱 그 의미가 크다는 평가다.삼성휴먼테크논문대상은 개인 연구자에게 수여되는 개인상과 우수한 연구 성과를 거둔 대학 및 지도교수에게 수여되는 특별상으로 구성된다.2026년에는 이진호, 박세웅, 최우석, 이경한, 최재혁 교수 연구실 소속 학생들이 두드러진 성과를 거뒀다. 특히 전기·정보공학부 관련 5개 분과 중 ‘Communication & Networks’와 ‘Signal Processing’ 분과에서 각각 금상을 수상했다.‘Circuit Design’과 ‘Computer Science & Engineering’ 분과에서도 각각 은상을 수상하는 등 전기정보공학 전반에 걸쳐 연구의 양적 성과뿐 아니라 질적 우수성에서도 최고 수준의 경쟁력을 보여줬다.최강현 학생(지도교수 이진호)은 FP8 양자화를 활용한 LoRA 미세 조정 과정에서 발생하는 오버헤드를 제거해 학습 속도를 최대 3배 이상 향상시키는 새로운 프레임워크 ‘FALQON’을 제안해 ‘Signal Processing’ 분과 금상을 수상했다.또한 이굳솔 학생(지도교수 박세웅·이경한)은 추가 비용 없이 기존 상용 5G 네트워크의 다중 연결(multi-connectivity) 기능을 활용해 실시간 비디오 스트리밍의 체감 품질(QoE)을 극대화하는 RAN 스케줄링 기법 ‘QCON’을 제시하고, Open-RAN 테스트베드에서 이를 실증함으로써 ‘Communication & Networks’ 분과 금상을 수상했다.이 외에도 김가현 학생(지도교수 최우석), 장홍선 학생(지도교수 이진호)이 은상을, 박찬정 학생(지도교수 이경한)이 동상을, 이준석 학생(지도교수 최재혁)과 박기범 학생(지도교수 이경한)이 장려상을 수상했다.홍용택 전기·정보공학부장은 “3년 연속 대학부문 최다 수상 학과로 선정된 쾌거는 학생들의 탁월한 연구 역량과 지도교수들의 헌신적인 지도 그리고 학과 차원의 연구 지원 체계가 함께 만들어낸 결과다”며 “앞으로도 창의적이고 도전적인 연구를 장려하고 세계 수준의 연구 인재를 지속적으로 양성해 나가겠다”고 밝혔다.

▲ 서울공대 강범준·김도균·도준상 교수 ‘제35회 과학기술우수논문상’ 수상(왼쪽부터 서울대학교 강범준 건축학과 교수, 김도균 조선해양공학과 교수, 도준상 재료공학부 교수) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오, 이하 서울공대)에 따르면 최근 강범준 건축학과 교수, 김도균 조선해양공학과 교수, 도준상 재료공학부 교수가 국내 과학기술계의 최고 권위 학술상인 ‘제35회 과학기술우수논문상’을 수상했다.한국과학기술단체총연합회가 제정한 과학기술우수논문상은 창의적 연구 활동을 통해 국내 학술지에 우수 논문을 발표한 과학기술인에게 수여하는 상이다.매년 각 학술단체로부터 추천받은 논문 가운데 창의성과 학문 기여도를 심층 평가해 선정한 우수 논문의 연구책임자에게 시상한다.2025년도 제35회 과학기술우수논문상에는 총 245편의 우수 논문이 최종 선정됐다. 서울공대에서는 강범준 교수, 김도균 교수, 도준상 교수가 수상의 영예를 안았다.강범준 교수는 대한건축학회논문집(JAIK)에 발표한 ‘Declining Block Lengths in South Korea’s New Town Designs - Based on Residential Development Project Data From 1977 to 2021’ 제하의 논문으로 수상했다.강 교수는 해당 연구를 통해 우리나라 신도시 설계 이론의 핵심 쟁점이었던 블록크기 변화를 실증 분석하는 성과를 거뒀다.강 교수는 “이번 연구는 1970년대 이후 신도시 및 택지지구의 블록을 전수 수집하고 계량화해 블록 크기를 결정하는 상관 요인을 도출했을 뿐 아니라 계획된 블록 크기 감소를 확인하고 그 시점을 특정했다는 점에서 의미가 깊다”며 “국내 신도시 설계에서의 도시 형태에 대한 계량적 데이터를 구축하고 이를 실증해 이론화한 시도를 높이 평가해 상을 수여해주신 데 대해 감사드린다”고 소감을 밝혔다.김도균 교수는 대한조선학회가 발행한 저널 ‘International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering’에 게재한 ‘A novel formula for predicting the ultimate compressive strength of the cylindrically curved plates’ 제하의 논문으로 상을 받았다. 김 교수는 해당 논문에서 곡판 구조물의 한계 상태를 정밀하게 예측할 수 있는 설계 공식을 제안했다.김 교수는 “조선 분야가 다시 활기를 되찾고 있는 시점에 이번 논문으로 과학기술우수논문상을 받게 돼 매우 뜻깊게 생각한다”며 “앞으로도 오션모빌리티 구조물의 안전성과 신뢰성을 높이는 실용적 연구를 지속하며 산업 발전에 기여하겠다”고 각오를 전했다.도준상 교수는 한국바이오칩학회가 발행한 바이오칩 저널(BioChip Journal)에 실린 ‘Deep Learning Based Automated Analysis of NK Cell Cytotoxicity in Single Cancer Cell Arrays’ 제하의 논문으로 수상했다.해당 논문은 인공지능과 바이오칩 기술을 접목해 우수한 항암 효능을 가진 면역세포 치료제를 선별하는 기술을 다뤘다.도 교수는 “융합 연구의 독창성을 인정받아 상을 받게 돼 기쁘며 이번 수상을 앞으로 더 열심히 정진하라는 격려로 받아들이겠다”며 “면역학과 공학을 융합하는 연구를 보다 심화시켜 다양한 면역 관련 질환 치료의 돌파구 마련을 위해 노력하겠다”고 다짐을 밝혔다.