공과대학 건축공학과 백장운 교수
백장운 교수는 딥러닝 및 클라우드 기반의 건설 중장비 운용 기술 개발, 실시간 비대면 지능형 시공품질 감리 및 안전관리 기술 개발 등 인공지능(AI) 기반 건축구조 및 안전관리 융복합 기술 분야에서 연구 경험을 쌓았다. 롯데월드타워에 적용된 강재 벨트트러스-콘크리트 메가기둥 전단 연결재의 구조적 성능을 검증하고, 원전 구조물 시공의 경제성과 안전성 향상을 위한 고강도 철근 원전 벽체의 실험적·해석적 연구를 통해 설계기준에 반영하는 성과를 거뒀다. 그간의 경험을 바탕으로 AI와 첨단장비를 활용한 건축물 정보 계측 자동화 기술, 건축정보모델링(Building Information Modelling, BIM)과 연동한 건축구조물 상태 정보 빅데이터화 기술, 건축구조물 상태 정보를 활용한 안전관리 기술 등을 연구할 계획이다. 아울러 AI 기술을 활용한 분야 간 융합적 사고를 통해 당면과제들을 해결하고, 향후 건설산업을 선도할 연구 분야를 개척하고자 한다.

공과대학 기계공학과 김종우 교수
김종우 교수는 2019년부터 캐나다 토론토대학교의 아동병원 CIGITI(Center for Image-Guided Innovation & Therapeutic Intervention)에서 박사 후 과정을 수행하며 의료로봇을 연구했다. 신경외과·흉부외과 의료진, 토론토대학교 연구팀과 다학제 공동 연구를 통해 관련 원천기술을 연구·개발했다. 이듬해부터 토론토대학교 컴퓨터공학과의 박사 후 연구자를 겸하면서 연속체 로봇에 대해 보다 심화한 연구를 진행, 의료로봇 연구 영역을 이미지 인식 및 머신러닝 기반 제어까지 확장하고 있다. 특히 부드러운 구조체를 머신러닝 기법을 활용해 제어하는 방법을 연구하고 있다. 김 교수는 그간의 연구 경험을 토대로 미세수술 분야의 원천기술을 확보하고, 복강경, 신경외과, 비뇨기과 등 수술에 적용할 계획이다. 이를 통해 세계시장을 선도하는 의료로봇 연구에 도전하고자 한다.

공과대학 기계공학과 서종민 교수
서종민 교수의 주요 연구 분야는 난류 및 심혈관 유동, 전산 유체역학이다. 관련 분야의 기초연구에서 난류 다상유동의 물리현상 규명 및 산업적 응용연구, 심혈관계 질환 진단을 위한 바이오공학 응용연구에 이르기까지 유체공학을 바탕으로 학제 간 융합연구를 펼쳐왔다. 미국 스탠퍼드대학교 의과대학 소아과 심혈관 생체역학 연구실에서 박사 후 과정을 지내면서 심혈관 시뮬레이션에 적용되는 입력 데이터의 불확실성과 시뮬레이션 결괏값의 불확실성 사이의 관계를 정량적으로 규명했다. 이후 스탠퍼드대학교 기계공학과 연구원으로 유체역학 시뮬레이션을 심장동맥 두름길 수술, 가와사키병, 소아 심장 기형 등 다양한 심혈관 질환 수술 계획 및 위험성 평가에 적용하는 연구를 진행했다. 앞으로 유체역학과 난류 현상에 대한 이해를 돕고, 이를 기계공학 및 의공학의 다양한 시스템에 적용하는 연구를 진행하고자 한다.

공과대학 산업경영공학과 전현우 교수
전현우 교수는 시뮬레이션 방법론으로 생산 시스템 에너지 분야의 연구를 진행해왔다. 미국 루이지애나주립대학교(LSU) 기계·산업공학과 조교수를 지내면서 생산시설이나 물류센터의 에너지 효율화 및 오염물질 저감에 관한 미국 정부와 일본 도요타의 연구과제를 진행했다. 활발한 산학협력으로 5년간 20억 원 이상의 과제를 수주했고, 최근 2년 동안 SCI급 저널에 논문 10편을 발표했다. 생산 시스템 디자인, 도요타의 린 생산방식, 시뮬레이션, 대기 행렬이론, IT 관련 과목을 강의한 데 이어 스마트 생산 과목 개발에 참여하는 등 교육 경험도 쌓아왔다. 전 교수는 앞으로 ‘스마트 에너지 기반 스마트 팩토리 구현’을 주제로 연구 프로그램을 개발·발전시키고, 다양한 전기 에너지 사용 효율화 정부 과제와 에너지 관리 솔루션 관련 산업체 과제 수주를 위해 노력할 계획이다.

공과대학 산업경영공학과 김영훈 교수
김영훈 교수는 SK이노베이션에서 데이터 사이언티스트로 실무 경험을 쌓은 후, 대학에서 연구와 교육 활동을 이어왔다. 최근에는 인공지능(AI) 및 최적화 관련 연구를 진행하면서 스마트 제조 및 품질 문제로 확장 적용하는 연구를 하고 있다. 다양한 데이터 변형이 생기는 현실 상황에 대응할 수 있는 딥러닝을 연구하고 있으며, 이를 산업 현장의 자동화 제품 검수 시스템에 적용하기 위한 국가 과제를 수주해 진행 중이다. 딥러닝 모형을 대형 전기 장비 스마트 재제조에 활용하는 연구와 전기 화재 예방 스마트 센서 분석에 적용하는 연구도 국가 과제를 통해 수행하고 있다. 교육과 관련해선 인공지능데이터분석, 다변량데이터분석, 데이터과학개론, 실험설계 등을 강의했다. 삼성전자 사내 공과대학의 초빙교수를 겸직하면서 기초통계와 실험설계 과목을 맡았고, 현대엠엔소프트와 협업을 통한 AI 아카데미에서 딥러닝 강의도 진행했다.

공과대학 원자력공학과 박호진 교수
박호진 교수는 한국원자력연구원에서 차세대 원자력발전소 모델이라고 할 수 있는 소형모듈형원자로, 고속로, 수소생산초고온가스 원자로 설계 프로젝트를 수행했다. 대표적으로 한국이 독자적으로 설계해 세계 최초로 인허가를 획득한 일체형 원자로(SMART), 요르단에 수출한 연구용 원자로(JRTR), 최근 건설을 추진 중인 부산 기장 연구용 원자로(KJRR) 노심 설계에 참여했다. 경제협력개발기구 산하 원자력기구(OECD/NEA)와 국제원자력기구(IAEA)에서 추진하는 벤치마크 문제에 참여하고, 몬테카를로 방법론을 활용한 원자로 노심 해석 코드체계 구축 및 정밀성 향상과 관련해 세계적인 그룹에서 연구를 수행하는 등 국제협력도 활발히 해왔다. 원자력 연구·개발에 기여한 공로로 2019년에는 과학기술정보통신부 장관 표창을 받았다. 연구 전문성을 인정받아 한국원자력연구원 신입 직원 교육, 중앙대학교와 경희대학교에서 원자로물리 분야 강의를 맡기도 했다.

응용과학대학 응용물리학과 김민수 교수
김민수 교수는 2차원 물질에서의 양자 간섭과 1차원 전자 전도 현상, 초전도체와의 근접 효과에 관해 심도 있는 연구를 진행해왔다. 그래핀 발견 공로로 노벨물리학상을 수상한 영국 맨체스터대학교 안드레 가임(Andre Geim) 교수 연구실에서 박사 후 연구원으로 근무하며 전자 전도 현상 측정에 매진했다. 당시 그래핀과 다른 2차원 물질들의 위상학적 특성 및 다체계 상태를 연구한 김 교수는 이 연구 경험을 바탕으로 그래핀의 아주 높은 전자 모빌리티와 유체역학적 전자 전도 특성을 상온에서 확인하는 연구를 추진하고자 한다. 연구 목표는 위상학적 특성에 의해 발생하는 양자 전도 채널과 양자 컴퓨팅 기술 개발의 핵심으로 주목받은 입자인 마요라나 페르미온(Majorana Fermion)의 실험적 발견 및 구현에 두고 있다. 교육과 관련해선 학부 고학년생과 대학원생을 대상으로 ‘중시계에서의 양자 전자 전도’ 수업을 열 계획이다.

응용과학대학 응용화학과 김민호 교수
김민호 교수는 화학 반응을 이해하기 위해 실험적 한계를 넘어 원자 수준의 이해를 도모할 수 있는 계산 시뮬레이션에 관심을 두고 연구해왔다. 박사 과정에서 밀도 범함수 이론(Density Functional Theory, DFT) 계산 시뮬레이션을 활용해 소재 특성을 파악하고 예측했다. 이를 기반으로 실제 소재 시스템에서 적용할 수 있는 높은 정확도의 방법론을 개발했다. 이후 프랑스 국립과학연구원(CNRS)에서 박사 후 연구원으로 근무했다. 이곳에서 DFT 기반 방법론을 생유기분자 시스템을 비롯한 다양한 시스템에서 검증 및 보완하고, 용매로 둘러싸인 실제 소재 구동 환경에서 소재의 전자적 특성을 예측하는 시뮬레이션 연구를 진행했다. 관련 연구 결과는 화학 분야 최고 저널 <미국화학회지(Journal of the American Chemical Society)>에 주저자로 발표됐다.

전자정보대학 생체의공학과 이진석 교수
이진석 교수는 생체신호 및 의료영상 기반 신호처리 연구를 진행하고 있다. 웨어러블 디바이스 의료기기 활용의 한계점을 분석하고자 전기심박센서(ECG), 뇌파측정센서(EEG), 근전도측정센서(EMG), 광학심박센서(PPG) 등 웨어러블 디바이스를 개발하며 하드웨어와 소프트웨어 연구를 동시에 진행했다. 최근에는 인공지능(AI) 연구를 통해 웨어러블 디바이스 의료기기 실현을 위해 노력하고 있다. AI 기반 코로나 진단 CT 영상분석 프로그램과 초기 코로나 환자의 혈액검사를 통해 사망 여부를 예측하는 AI 모델을 개발한 데 이어 외상 중증도 국제 표준 지수인 AIS 체계를 바꾸기 위한 딥러닝 기반의 외상환자 사망률 예측 모델을 개발하고 있다. 로봇을 이용한 비대면 진료를 효율적으로 실현하기 위해 로봇 기반 비접촉 생체신호 측정 시스템도 구축 중이다.

전자정보대학 전자공학과 정해준 교수
정해준 교수의 주요 연구 분야는 통신의 물리계층이다. 미국 애플에서 무선 시스템 엔지니어로 재직하며 다양한 무선 통신 및 네트워크 기술을 연구·개발한 후, 국내 대학으로 자리를 옮겨 활발한 학술 활동을 이어왔다. 최근 4년간 물리계층 보안, 자기장 기반 무선 통신 및 전력 전송, 비직교 다중화(NOMA), 무인항공기(UAV) 통신 등을 주제로 SCI급 논문 28편을 출판하고, 산업용 사물인터넷 서비스를 위한 머신러닝 기반 비면허 대역 5세대 통신 연구 등을 주제로 한국연구재단 과제를 수행했다. 통신 및 네트워크, 신호 및 시스템, 확률 이론 등 전공과목과 기초정보공학실험, 캡스톤 디자인과 같은 실험·실습과목을 강의했으며, 교육 역량을 인정받아 최우수 강의상을 수상한 바 있다. 현재는 미국, 스웨덴, 독일, 파키스탄, 스리랑카 등의 연구자들과 함께 연구하고 있다.

전자정보대학 전자공학과 최민석 교수
최민석 교수는 무선 네트워크 최적화를 구현하는 시스템을 연구하면서 차세대 통신 네트워크에서의 이슈를 인공지능 기술을 활용해 풀어내기 위해 노력하고 있다. 주로 강화학습 기반 무선 캐싱 및 콘텐츠 전송 기술·네트워크 최적화, 통신 효율적인 연합학습 및 캐싱을 활용한 연합학습을 연구했다. 최근에는 차량 네트워크 내 무선 캐싱과 동적 비디오 스트리밍 기술을 강화학습으로 구현하는 연구를 하고 있다. 관련 연구는 미국 서던캘리포니아대학교, 독일 베를린공과대학교, 고려대학교 연구진과 공동으로 진행 중이다. 연합학습 관련 연구로 무선 셀룰러 네트워크에서의 향상된 수렴 속도의 연합학습 알고리즘을 제안했고, 소량의 학습 데이터의 캐싱을 활용해 공격자로부터 학습 과정을 효과적으로 보호하는 알고리즘을 개발했다. 현재는 무선 캐싱 네트워크와 에지 컴퓨팅, 연합학습을 한데 묶어 통합 분산 시스템을 구축하는 연구를 계획해 한국연구재단 과제를 수행하고 있다.