(주) 코미코 최용하 대표 (83학번 동문), (주)미코세라믹스 대표이사 선임

㈜코미코 최용하 대표, ㈜미코세라믹스 신임 대표이사 선임…반도체 계열사 시너지 기대 출처 : 매일경제 | 네이버 - https://naver.me/5ISBOdwI

이진기 교수, 대한기계학회 남헌학술상 수상

이진기 교수, 대한기계학회 남헌학술상 수상 기계공학부 이진기 교수가 대한기계학회에서 수여하는 ‘남헌학술상’을 수상했다. 남헌학술상은 열유체공학 분야에서 탁월한 연구 업적으로 학문 발전에 기여한 연구자에게 수여되는 상이다. 1993년, 이택식 전 회장(호: 남헌)이 학술 진흥을 위해 기탁한 기금의 과실로 제정되었으며, 이후 매년 유체공학 분야에서 뛰어난 연구 성과를 이룬 학자를 선정해 시상하고 있다. 이진기 교수는 “Enhanced Liquid Transport on a Highly Scalable, Cost-Effective, and Flexible 3D Topological Liquid Capillary Diode(액체 수송을 위한 고도로 확장 가능하고 경제적이며 유연한 3차원 형태의 액체 모세관 다이오드의 개발)”를 포함해 유체공학 분야에서 다수의 우수한 연구 성과를 국내외 학술지에 발표해 왔다. 해당 연구는 액체가 한 방향으로만 흐르도록 정밀하게 제어할 수 있는 구조적 설계를 제시한 것으로, 별도의 펌프 없이도 유체의 흐름을 효과적으로 유도할 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다. 특히 열전달, 바이오칩, 냉각 시스템 등 다양한 응용 분야에 활용 가능성이 높아, 이 교수의 지속적인 학문적 기여가 이번 수상으로 이어졌다.

미세유체융합연구실 조성수박사(지도교수 이진기) 대한기계학회 유체공학부문 우수학위논문상 수상

조성수 박사(지도교수 이진기)가 2024년 발표한 박사 학위 논문의 우수성을 인정 받아 대한기계학회에서 수여하는 2025년 유체공학부문 우수학위논문상을 수상하였다. 조성수 박사는 학위과정 동안 실험 및 수치해석을 활용한 전기수력학과 인공지능을 활용한 액적기반 미세유체시스템의 제어 방법에 대한 연구를 진행하였으며, 이를 토대로 초미세플라스틱 제거를 위한 기능성 입자 제작, 인공지능 및 미세액적 기반 세포계수기와 같은 응용기술을 연구하였다. 조성수 박사는 "명예로운 상을 받게되어 영광이고 미세유체역학과 다양한 분야를 융합하는 연구를 통해 인류공동체에 기여할 수 있는 좋은 연구를 할 수 있도록 노력하겠다" 라는 소감을 밝혔다.

이진기 교수 연구팀, AI 기반 이중에멀젼 생성 자동화 시스템 개발

이진기 교수 연구팀, AI 기반 이중에멀젼 생성 자동화 시스템 개발 - AI 기술로 정밀한 이중에멀젼 라이브러리 생성 완전 자동화 성공 - 세포생물학·약물전달·소재 합성 등 다양한 분야에서 활용 기대 우리 학교 기계공학부 이진기 교수 연구팀이 펜실베니아 대학교 (University of Pennsylvania) 화학·분자생명공학부 이대연 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 인공지능 기술을 활용하여 이중에멀젼* 라이브러리 생성 과정을 자동화한 시스템인 ADLib**(Automated Droplet Library generator)을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 고속카메라와 딥러닝 기반 객체 인식 모델, 피드백 제어 알고리즘을 통합하여, 이중에멀젼을 정밀하게 생성·분류·수집하는 과정을 완전 자동화한 것이 특징이다. * 이중에멀젼: 내부 액적이 또 다른 액적 내부에 유화되어 존재하는 구조로, 세포배양, 바이오어세이, 약물전달 및 스마트소재 합성 등 다양한 응용 가능성을 지닌 복합 유체 구조 기존의 미세유체기기를 활용한 이중에멀젼 생성은 고도의 숙련을 요구하며 외부 요인에 민감해 사용자의 지속적인 관찰과 개입이 필요했으나, 연구팀의 ADLib 시스템은 이 과정을 완전 자동화하여 반복성과 신뢰성을 획기적으로 향상시켰다. 연구팀은 객체 인식** 모델을 통해 이중에멀젼 생성상태를 실시간으로 분석하고, 이상 상태 감지 시 자동으로 회복 조치를 취해 정밀한 생성 모드를 유지할 수 있도록 했다. 또한, 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 통해 원하는 특성 (크기, 셸 두께, 농도)의 범위를 입력하면 25종의 균일한 이중에멀젼으로 이루어진 액적 라이브러리를 자동으로 생성·수집할 수 있다. ** 객체 인식(Object detection): 영상 또는 이미지에서 특정 물체를 찾아내고, 위치와 종류를 식별하는 인공지능 기술로, 자율주행, 보안, 헬스케어 등 다양한 분야에 활용된다. 이진기 교수는 “이번 연구는 미세유체 기반 복합 액적 생성의 전 과정을 인공지능으로 대체한 최초의 사례로, 자동화 실험 시스템의 새로운 기준을 제시한 것”이라며 “향후 약물전달체 설계, 고속 생물학 실험, 신소재 탐색 등 다양한 분야에서 실험 효율성과 정확도를 크게 높일 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다. 본 연구는 4단계 BK21사업 대학원생 해외연수 지원사업과 교육부, 과학기술정보통신부, 미국 NSF의 지원을 받아 수행되었으며, 나노 및 재료과학 분야의 권위 있는 국제학술지 Small (IF: 13)에 2025년 3월 온라인 게재되었다. ※ 논문명: Artificial Intelligence‐Empowered Automated Double Emulsion Droplet Library Generation ※ 저널: Small ※ DOI: doi.org/10.1002/smll.202412099 ※ 저자정보 - 1 저자: 신성훈 박사과정(성균관대학교) - 공동 저자: Owen D. Land 박사과정, Warren D. Seider 교수 (펜실베이니아 대학교) - 교신 저자: 이진기 (성균관대학교), 이대연 교수 (펜실베니아 대학교)