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[일반] 성균관대, '제4회 AI 자율주행 경진대회' 성료… 미래차 핵심 인재 양성의 장 마련 NEW

• AI 칩·SW 두 부문에 예선 51개 팀 228명 참가, 본선 30개 팀 128명 열띤 경연 • 고교 특별팀 참가·산학 멘토링·유튜브 생중계로 미래차 교육 저변 확대 우리 대학은 지난 7월 30일(목) 자연과학캠퍼스 반도체관 라운지에서 '제4회 성균관대학교 AI 자율주행 경진대회'를 성황리에 개최했다. 미래차 분야의 핵심 인재 양성을 목표로 열린 이번 대회는 AI 칩 부문과 소프트웨어(SW) 부문으로 나뉘어 진행됐으며, 대회 전 과정이 유튜브로 생중계되어 교내외 구성원들이 실시간으로 경연을 함께했다. 특히 경기자동차과학고등학교 학생들이 특별팀으로 참가해 고등학생과 대학생이 자율주행 기술을 겨루고 교류하는 뜻깊은 무대가 펼쳐졌다. 참가 학생들은 실제 차량의 약 5분의 1 크기인 소형 전동차에 카메라, 라이다(LiDAR), 초음파 센서를 장착하고 AI 기반 자율주행 시스템을 직접 설계·구현했다. 경기는 정해진 트랙을 최단 시간에 완주하는 '주행 경기'와 다양한 과제를 수행하는 '미션 경기'로 치러졌다. 학생들은 대회에 앞서 사전 교육과 멘토링 프로그램을 통해 자율주행 기술을 익히며 실전 대응 역량을 키웠다. 예선에는 AI 칩 부문 24개 팀, SW 부문 27개 팀 등 총 51개 팀(228명)이 참가해 치열한 경쟁을 벌였고, 이 가운데 부문별 15개 팀씩 총 30개 팀(128명)이 본선에 진출했다. 대회 당일 현장에는 본선 참가자와 운영진 외에도 유지범 총장을 비롯해 기업 전문가와 교수 등 50여 명이 참석해 학생들을 격려하고 기술·진로 상담을 진행했다. 치열한 경연 끝에 영예의 대상(성균관대학교 총장상)은 SW 부문 '은제야 현대 가자' 팀과 AI 칩 부문 '425' 팀에게 돌아갔다. '은제야 현대 가자' 팀은 기계공학부 김수경·강민철·문선빈·정은제, 전자전기공학부 김명균 학생으로, '425' 팀은 수학과 권기혁, 데이터사이언스융합전공 김태건, 전자전기공학부 김유찬, 기계공학부 박현서, 경영학과 김호용 학생으로 구성됐다. 이번 대회는 학생들이 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 자율주행 시스템을 스스로 개발하고, 실제 주행 트랙에서 그 성능을 검증하는 실전 교육의 장이 되었다. 참여 교수와 기업 전문가의 멘토링, 고교 특별팀의 합류, 유튜브 생중계가 어우러지며 대학·고교·산업계가 함께 미래차 인재 양성의 저변을 넓혔다는 평가를 받았다. 전재욱 미래차 부트캠프 사업단장은 "대회를 준비하며 수많은 시행착오 속에서도 끝까지 도전한 학생들에게 큰 박수를 보낸다"며 "이번에 얻은 소중한 경험이 학생들이 더 큰 도전을 향해 나아가는 든든한 발판이 되기를 기대한다"고 밝혔다. 유지범 총장은 "미래형 자동차의 자율주행 기술은 AI, 소프트웨어, 반도체 등 첨단 기술이 융합된 대표적인 분야이자 안전하고 편리한 미래 사회를 구현하는 핵심 동력"이라며 "참가 학생들이 대한민국 미래 모빌리티 산업을 혁신할 핵심 인재로 성장하기를 아낌없이 응원한다"고 전했다. 한편 이번 대회는 교육부 '첨단산업 인재양성 부트캠프 사업(미래차 분야)'에 선정된 성균관대 미래차 부트캠프 사업단(단장 전재욱 교수)이 주최하고, 현대모비스가 후원했다.
- 작성일 2026-08-06
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[연구] 기계공학부 이원영 교수 구조적·전자적 특성을 동시에 제어한 차세대 에너지 저장 ·변환용 고성능 수전해 전극 개발

양이온 교환 공정 기반 코발트 수산화물 전극을 활용한 에너지 저장 및 변환 디바이스 적용 개념도 이원영 교수 연구팀 (제1저자 김용빈 박사과정생, 한승우 석박통합과정생)은 세계적으로 권위있는 학술지 중 하나인 Advanced Science (IF=14.1, JCR<9.4 %)에 구조적 우수성을 가지는 수산화 코발트 전극으로 전환하는 동시에 전자적 특성 및 결함 조절 농도에 대한 연구결과를 게재하였다. 알칼라인 수전해전지는 상온에서 그린수소 생산이 가능한 에너지변환시스템으로 주목받고 있으나, 기존 촉매의 낮은 활성과 고온 합성 조건의 제조 공정의 한계로 전기화학적 성능 향상에 한계가 있다. 성균관대학교 이원영 교수 연구팀은 바나듐 양이온 교환법을 적용해 메조다공성 코발트 수산화물 전극을 합성하였다. 고가의 바나듐 유입은 코발트의 산화 상태를 증가시키고 산소 결함 형성을 촉진한다. 이 공정은 상온에서 전극의 구조를 재구성하는 동시에 산소 공공과 코발트의 산화 상태를 효과적으로 제어해 산소 발생 활성을 크게 향상시킬 수 있다. 또한 개발된 전극은 차세대 수전해 시스템뿐만 아니라 슈퍼커패시터와 아연-공기전지에서도 우수한 성능을 구현함으로써, 특정 시스템에 국한되지 않는 범용 전극 설계 전략으로서의 가능성을 제시했다. 이 연구 성과는 과학기술정보통신부 (2022R1A2C3012372, RS-2024-00448287), 한국 기후에너지환경부 (RS-2025-02654073)의 지원을 받아 수행되었다. 논문정보 https://doi.org/10.1002/advs.76610
- 작성일 2026-07-27
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[연구] 기계공학부 이동우 교수 연구팀, 금속유리 신소재 개발 속도 수백 배 빨라지는 새 지표 발견

기계공학부 이동우 교수 연구팀이 중국과학원(Chinese Academy of Sciences, CAS)의 Yanhui Liu 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, ‘금속유리(Metallic Glass)’를 매우 빠르고 쉽게 찾아낼 수 있는 혁신적인 전기저항 기반의 새로운 판별 지표를 발견했다. 이번 연구 결과는 소재 과학 분야의 세계적인 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)’에 게재되었다. 금속유리는 일반적인 금속처럼 원자들이 규칙적으로 배열되어 있지 않고, 유리처럼 불규칙하게 배열된 독특한 구조를 가진 합금이다. 일반적인 결정질 금속보다 단단하면서도 내마모성이 뛰어나며, 플라스틱처럼 복잡한 형상으로도 정밀하게 성형할 수 있어 로봇 부품, 우주 항공 신소재, 차세대 정밀 의료 기기 등의 핵심 재료로 큰 기대를 모으고 있다. 그러나 금속유리가 얼마나 잘 형성되는지를 나타내는 유리형성능력(Glass Forming Ability, GFA)은 미리 예측하기 어렵다. 즉, 어떤 합금이 액체 상태에서 냉각될 때 결정화되지 않고 금속유리 구조를 유지할 수 있는지를 판단하는 것이 쉽지 않다. 지금까지는 수많은 조성을 하나씩 제작한 뒤 X선 회절이나 열분석 장비를 이용해 일일이 측정해야 했으며, 이 과정에는 많은 시간과 비용이 필요해 금속유리의 새로운 조성을 찾는 데 큰 어려움이 있었다. 연구팀은 합금의 내부 구조가 변할 때 미세하게 바뀌는 ‘전기저항’에 주목했다. 서로 다른 조성을 가진 박막 합금 라이브러리를 대량으로 제작해 총 약 3,500개의 합금 조성을 대상으로 열을 가해 결정화 하는 실험을 진행했다. 그 결과, 유리형성능력이 높은 함금일수록 열처리 과정에서 결정 구조가 형성될 때 전기저항이 크게 줄어들지 않는 독특한 물리적 특징을 찾아냈다. 반면 유리 구조를 유지하지 못하고 쉽게 일반 금속으로 변하는 합금들은 전기저항이 큰 폭으로 떨어졌다. 이 전기저항을 측정하는 방식은 한 조성을 검사하는 데 단 몇 초밖에 걸리지 않아, 기존의 분석 장비를 사용할 때보다 소재 분석 속도가 수백 배 빨라지는 혁신적인 효율성을 자랑한다. 또한 별도의 복잡한 미세 가공이나 고가의 특수 장비 없이도 넓은 범위의 합금 특성 지도를 순식간에 그려낼 수 있어 신소재 스크리닝 공정을 획기적으로 단축했다. 연구팀은 이 지표가 얇은 필름 형태뿐만 아니라 공장에서 대량으로 찍어내는 일반적인 리본 형태의 금속 신소재에도 동일하게 적용될 수 있음을 검증해 기술의 신뢰성을 더했다. 이동우 교수는 “이번에 발견한 전기저항 변화 지표는 원자 배열의 무질서함과 복잡한 나노 결정화 과정을 가장 직관적이면서도 빠르게 대변해 주는 강력한 도구”라며 “수억 가지가 넘는 복잡한 다성분계 합금 공간에서 차세대 벌크 금속유리 신소재를 발굴하는 지도를 손에 쥔 것과 같아, 향후 관련 첨단 부품 소재 국산화와 신소재 개발 속도를 크게 끌어올릴 것”이라고 연구의 의의를 밝혔다. 본 연구는 4단계 BK21사업 대학원생 해외연수 지원사업, 중소벤처기업부의 중소기업기술정보진흥원(TIPA) 기술혁신개발사업과 과학기술정보통신부 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행되었다. ※ 논문명: Electrical Resistivity Change upon Crystallization as a Robust Descriptor for Metallic Glass Forming Ability ※ 학술지: Advanced Materials (어드밴스드 머티리얼스) ※ 논문링크: http://doi.org/10.1002/adma.74092
- 작성일 2026-07-22
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[연구] 기계공학부 정형모 교수팀, ‘숨은 산소’ 깨워 그린 수소 만든다... 차세대 물 분해 촉매 원천기술 개발

기계공학부 정형모 교수 연구팀은 경북대학교 신소재공학과 이지훈 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 원자 단위의 결합 간격을 정밀하게 제어하여 소재 내부에 숨겨진 ‘격자 산소’를 반응에 직접 참여시키는 고효율 비귀금속 물 분해 촉매 소재를 개발했다. 온실가스 배출 없이 깨끗한 수소를 생산하는 수전해(물 분해) 기술은 탄소중립 실현을 위한 꿈의 기술로 불린다. 하지만 물을 분해하여 수소를 얻는 과정에서 산소가 발생하는 반응은 그 속도가 매우 느려, 전체 수소 생산 효율을 떨어뜨리는 가장 큰 ‘병목 현상’으로 작용해 왔다. 이를 해결하기 위해 기존에는 이리듐(Ir)이나 루테늄(Ru) 같은 고가의 귀금속 촉매를 사용해야만 했으며, 이는 수소 생산 비용을 높이는 원인이 되었다. 정형모 교수 공동 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 ‘하향식(Top-down) 소재 설계 기술’을 도입했다. 연구팀은 전기화학적 방법을 통해 기존의 덩어리 형태 코발트 산화물을 2나노미터(nm) 이하의 미세한 나노 클러스터로 쪼개는 데 성공했다. 이 과정에서 코발트 금속과 산소 원자 사이의 결합 길이를 기존보다 약 0.1 옹스트롬(Å, 100억 분의 1미터) 수축시켜 미세하게 조절했다. 포항가속기연구소(PAL)의 고성능 분석 결과, 약 2.03 Å의 원자 결합 길이가 새로운 반응 경로를 유도하는 최적의 조건임을 세계 최초로 규명해낸 것이다. 이 기술의 핵심은 금속과 산소 사이의 결합을 강하게 만들어, 촉매 내부 구조에 숨어있던 ‘격자 산소’를 반응에 직접 참여시킨 점에 있다. 이를 통해 개발된 나노 촉매는 고가의 상용 이리듐 촉매보다 더 낮은 에너지에서도 탁월한 성능을 발휘했다. 특히 실제 시스템 적용 시 고전류 조건에서 100시간 이상 성능 저하 없이 구동되는 강력한 내구성을 증명했으며, 차세대 에너지 저장 장치인 아연-공기 전지에서도 우수한 충전 안정성을 보여주며 다목적 에너지 활용 가능성을 입증했다. 기계공학부 정형모 교수는 “이번 연구는 원자 단위의 결합 거리를 미세하게 제어함으로써 촉매 반응의 경로 자체를 완전히 바꿀 수 있음을 실증한 성과”라며, “값비싼 귀금속을 대체해 고효율 그린 수소를 생산하는 것은 물론, 향후 다양한 차세대 친환경 에너지 장치의 상용화를 앞당기는 중요한 기준이 될 것”이라고 밝혔다. 본 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 환경·에너지 분야 세계적 권위지인 ‘Applied Catalysis B: Environment and Energy (IF: 21.1)’에 게재되었다.
- 작성일 2026-05-22
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[일반] AI는 단순 트렌드 아닌 거스를 수 없는 혁명_ 최재붕 교수 "한국, AI 시대 핵심 국가로 부상"

최재붕 성균관대학교 교수다 현재의 생성형 인공지능(AI) 열품을 단순 기술 트렌드가 아닌 '거스를 수 없는 문명전환'이라고 진단하며, 한국이 AI시대 핵심 국가로 부상하고 있다고 강조했다. 12일 오전 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 제 3회 뉴데일리 퓨처코리아 포럼 'AI가 만드는 미래' 강연을 진행했다. ◇“시가총액은 미래 기대치” … AI로 몰리는 글로벌 자본 그는 현재 AI 시장의 흐름을 이해하려면 기술보다 먼저 ‘자본 이동’을 봐야 한다고 설명했다. 실제로 2020년 이후 엔비디아, 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 AI 관련 기업들의 시가총액은 폭발적으로 증가했다. 최 교수는 AI 대표 기업들의 시총 규모가 이미 수경원 단위까지 커졌다고 설명했다. 그는 “시가총액은 인류의 미래 성장 기대치”라며 “전 세계 자본이 AI를 미래 산업의 중심으로 보고 있다는 의미”라고 말했다. 이어 “전쟁이나 글로벌 불확실성이 발생해도 AI 기업 중심 자본 쏠림은 계속 이어지고 있다”고 덧붙였다. 특히 그는 최근 한국 기업들의 위상 변화에 주목했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 글로벌 시가총액 상위권으로 올라서고 있는 배경 역시 AI 산업 성장 기대감 때문이라는 분석이다. 최 교수는 “전 세계 자본이 한국 기업에 주목하는 이유는 결국 AI 시대 핵심 공급망 경쟁력 때문”이라며 “반도체와 제조 경쟁력을 동시에 가진 국가가 많지 않다”고 설명했다. 그는 AI 시대 핵심 경쟁력으로 ▲반도체 ▲데이터센터 ▲전력 인프라 ▲제조업 ▲방산을 꼽았다. AI 서비스 경쟁이 치열해질수록 GPU와 메모리 반도체 수요가 폭발적으로 증가하고, 데이터센터 구축을 위한 전력 인프라 투자도 함께 확대될 수밖에 없다는 설명이다. 최 교수는 “데이터센터의 피는 결국 전기”라며 “발전·전력 인프라 산업까지 함께 성장하고 있다”고 말했다. 이어 “AI 데이터센터가 늘어날수록 반도체와 전력, 냉각, 제조 설비 수요도 함께 커질 수밖에 없다”고 설명했다. ◇“피지컬 AI 시대” … 제조 경쟁력이 다시 중요해진다 그는 AI 경쟁이 단순 소프트웨어 경쟁을 넘어 휴머노이드와 자율주행 중심의 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대로 이동하고 있다고 진단했다. 최 교수는 “AI 시대에는 결국 실제 제조 역량이 중요해진다”며 “자동차를 잘 만들고, 배를 잘 만들고, 제조 공정을 운영할 수 있는 국가가 유리하다”고 말했다. 이어 “한국은 반도체와 제조업, 플랫폼 경쟁력을 동시에 갖춘 드문 사례”라며 “중국과 함께 제조 기반 AI 경쟁력을 가진 몇 안 되는 국가 중 하나”라고 평가했다. 그는 특히 미국과 중국의 AI 패권 경쟁이 심화되면서 한국의 전략적 가치가 더 커지고 있다고 분석했다. 미국이 중국 중심 공급망을 줄이려 하면서 한국 기업들이 반도체·조선·제조 분야 핵심 파트너로 부상하고 있다는 설명이다. 최 교수는 미국 빅테크 기업들이 한국 기업들과 협력을 확대하는 흐름도 주목했다. 반도체 공급망은 물론 로봇·모빌리티·조선 산업까지 한국 기업들의 역할이 확대되고 있다는 것이다. 강연에서는 휴머노이드와 AI 에이전트에 대한 전망도 함께 제시됐다. 그는 “이제 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 이동하고 있다”며 “휴머노이드와 AI 에이전트 경쟁이 AI 산업의 다음 단계가 될 것”이라고 말했다. 특히 최근 업계에서 주목받는 ‘컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)’ 개념도 강조했다. 단순히 질문을 잘하는 것이 아니라 사용자의 데이터와 상황, 과거 기록까지 AI에 지속적으로 제공해 실제 동료처럼 활용하는 방식이라는 설명이다. 최 교수는 “AI 유료 서비스를 장기간 사용하면 AI가 사용자의 업무 방식과 맥락을 기억하게 된다”며 “앞으로는 사람 대신 분야별 AI 에이전트를 활용하는 구조가 일반화될 것”이라고 전망했다.
- 작성일 2026-05-22
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[연구] 흔한 천연 감미료가 고성능 에너지 소재로 스테비아-PVA 하이드로젤 기반 마찰대전 나노발전 기술 개발

성균관대학교 기계공학부 최경후 교수 연구팀(제1저자 트렁 루 티엔, 부이 민 꽝)은 경희대학교 화학공학과 김진수 연구팀과 협업해 기존 하이드로젤 기반 마찰대전 나노발전기(TENG)의 낮은 출력·기계적 강도·투명성의 한계를 생체모방 스테비아(Stevia)를 활용해 동시에 극복하는 전략을 제시했다. 스테비아를 폴리비닐알코올(PVA)에 첨가함으로써, 풍부한 수산기(-OH)가 수소결합 기반 가교 구조와 결정성 도메인을 동시에 강화해 기계적 강도 및 이온 전도성을 획기적으로 향상시켰다. 그 결과, 스테비아-PVA 하이드로젤 TENG(S-TENG)은 기존 2D 소재, 바이오 소재, 투명 소재 기반 TENG 대비 기계적 강도는 약 2~5배, 전기 출력은 약 3~8배 향상되었으며, 70% 이상의 가시광선 투과율을 유지했다. 인장강도는 25 MPa(습윤 상태)을 초과하고 510% 이상의 연신율을 보였다. 또한, 연구팀은 개발한 S-TENG가 16,000회 접촉-분리 반복 시험에서도 안정적인 출력(~800V)을 유지함을 보였으며, 30일간 상온 보관 후에도 전기 출력이 저하되지 않음을 확인했다. 스테비아 하이드로젤은 물을 이용한 재용해-재겔화 공정으로 재활용이 가능하며, 재활용 후에도 약 600V의 높은 출력 전압을 유지해 친환경 소재로서의 가능성도 입증했다. 더불어 연구팀은 S-TENG를 손목, 팔꿈치, 무릎, 손가락, 목 등 신체 각 부위에 부착하여 다양한 인체 동작을 감지하는 자가발전 센서로 활용했다. 손가락 굽힘에 대한 반응 상승 시간은 13ms로 매우 빠른 응답 특성을 나타냈으며, 동작 분류를 위해 11가지 머신러닝 모델을 평가한 결과, XGBoost 알고리즘이 95.29%의 최고 분류 정확도를 달성했다. 연구 책임자인 최경후 교수는 "바이오매스 유래 스테비아를 활용해 투명성, 기계적 성능, 전기 출력을 동시에 향상시킨 하이드로젤 전극을 개발했으며, 재활용 가능성까지 확보했다는 점에서 의미가 크다"라며 "이 기술을 IoT 기반 웨어러블 디바이스, 재활 모니터링, 지능형 인간-기계 인터페이스 등 다양한 분야에 적용하는 연구를 지속할 계획이다"라고 밝혔다. 본 연구는 4단계 BK21 인간 중심 융합기계솔루션 미래인재양성 교육연구단과 과학기술정보통신부의 지원을 받아 수행되었으며 재료 과학 분야의 세계적 권위지인 Advanced Materials(IF 26.8, JCR 상위 3% 이내)에 2026년 4월 온라인판에 게재되었다. 또한 본 논문은 Advanced Materials의 inside front cover로 선정되었다.
- 작성일 2026-05-22
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기계공학부 김태엽 박사 영남대학교 조교수 임용

성균관대학교 기계공학과 출신 김태엽 박사가 2026년 3월부로 영남대학교 기계공학부 조교수로 임용됐다. 김태엽 박사는 우리 대학 기계공학과에서 2025년 2월 ‘Combinatorial experiments and supervised machine learning models for property-targeted design of multi-component thin-film alloys’ (지도교수 이동우)를 주제로 박사학위를 취득했다. 박사과정 동안 고속 스크리닝 실험과 머신러닝 기반 재료 설계 연구를 수행하며 Acta Materialia, International Journal of Plasticity, npj Computational Materials 등 국제 최우수 학술지에 다수의 SCI 논문을 발표했고, 대한기계학회 우수논문상을 수상하는 등 연구 성과를 인정받았다. 이후 한국과학기술연구원(KIST) 수소에너지소재연구단에서 박사후연구원으로 재직하며 인공지능 기반 다원계 합금 수소 분리막 설계와 금속 적층제조 기술을 활용한 고속 수소 물성 평가 연구를 수행했다. 영남대학교 부임 이후에는 인공지능 기반 소재 설계 플랫폼 구축을 통해 수소 소재, 경량 합금, 초내열 합금 등 차세대 금속 소재 개발을 위한 데이터 기반 연구를 수행할 계획이다.
- 작성일 2026-03-11
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[학생실적] 기계공학과 신성훈 원우, 4단계 BK 21사업 우수대학원생 해외연수자 포상 수상

기계공학부 BK21 교육연구단(인간 중심 융합기계솔루션 미래인재양성 교육연구단) 소속 신성훈 원우(지도교수: 이진기)가 지난 2월 25일, ‘2025년도 4단계 BK21사업 우수 참여인력 시상식’에서 한국연구재단 이사장 상장을 수상했다. 이번 상은 해외연수를 마친 전국 200여 명의 우수 대학원생 중, 뛰어난 연구 성과와 발전 가능성을 보여준 단 14명에게만 수여되는 영예로운 상이다. 우수 대학원생 해외연수 사업은 2023년도부터 BK21 참여 대학원생에게 국외 연수 기회를 부여하여 국제기관과 공동 연구를 장려하고 해외 연구자와 네트워크 구축해 글로벌 역량을 가진 대학원생을 육성하기 위해 시행되었다. 신성훈 원우는 2024년 3월부터 1년간 미국 펜실베이니아 대학교(University of Pennsylvania)에서 공동 연구를 수행했다. 연수 기간 중 인공지능 기술을 활용해 이중에멀젼 라이브러리 생성 과정을 자동화한 시스템인 ADLib(Automated Droplet Library generator)을 개발했으며, 이는 기존에 수작업으로 진행되던 에멀젼의 생성, 분류, 수집 과정을 딥러닝 기반 객체 인식 모델과 피드백 제어 알고리즘으로 정밀하게 자동화한 혁신적인 기술이다. 이번 연구 결과는 SCI급 국제학술지(Small, IF=12.1)에 게재되어 학술적 가치를 입증받았다. 특히 연수 종료 후에도 펜실베이니아 대학교 연구팀과 지속적인 협력 관계를 유지하며 후속 연구를 진행하고 있다는 점에서, 글로벌 연구 네트워크를 성공적으로 구축했다는 높은 평가를 받았다.
- 작성일 2026-03-09
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[일반] 2026 경기도 대학생 자율주행 경진대회 성균관대학교 AutoGang팀 ‘대상(경기도지사상)’ 수상

2026년 2월 11일(수), 수원 광교 소재 차세대융합기술연구원에서 ‘2026 경기도 대학생 자율주행 경진대회’가 개최되었다. 이번 대회는 경기도가 주최하고 성균관대학교와 차세대융합기술연구원이 공동 주관한 행사로, 실제 차량의 1/5 크기 유아용 전동차를 기반으로 자율주행 차량을 설계·제작한 뒤 주행 성능을 평가하는 경진대회이다. 경기도 소재 대학에 재학 중인 학부생을 대상으로 운영되었으며, 참가자들이 자율주행 기술을 기획–구현–검증까지 전 과정을 경험할 수 있도록 프로그램을 체계적으로 구성했다. 대회에는 경기도 내 10개 대학에서 20개 팀, 총 91명의 학생이 참가했다. 참가자들은 약 3개월간 성균관대학교 미래차 부트캠프 사업단(사업단장: 전재욱 교수)이 운영하는 이론 교육과 실습 과정을 이수한 뒤, 각 팀이 자체 설계·제작한 자율주행 차량으로 주행, 장애물 회피, 주차 등 주요 미션을 수행하며 기술 역량을 겨루었다. ■ 성균관대학교 AutoGang팀, 대상(경기도지사상) 수상 성균관대학교 AutoGang팀(김수경(기계공학부), 강민철(기계공학부),, 김명균(전자전기공학부), 석채은(기계공학부), 진예빈(기계공학부))은 주행 속도와 안정성, 장애물 회피, 자율 주차 등 주요 평가 항목 전반에서 최고 성과를 거두며 대회 대상(경기도지사상)을 수상하였다. 팀장 김수경 학생은 “미래차 부트캠프 사업단(사업단장 전재욱 교수)의 체계적인 교육과 지원이 대회 준비에 큰 도움이 되었다”며, “자율주행 캡스톤디자인 수업과 단기강좌를 통해 다양한 알고리즘을 직접 개발·검증할 수 있었고, 사업단이 제공한 실습 중심의 훈련 환경과 반복 테스트 기회가 실전 대응 역량을 높이는 데 효과적이었다”고 소감을 전하였다. ■ 미래차 부트캠프 사업단, 실전형 미래차 인재 양성 기반 강화 성균관대학교 미래차 부트캠프 사업단은 자율주행(Autonomous Driving), 소프트웨어 정의 자동차(SDV, Software-Defined Vehicle), 전동화(Electrification) 등 미래차 핵심 기술을 중심으로 프로젝트 기반 실습 교육 체계를 운영하고 있다. 특히 자율주행 캡스톤디자인 교과 연계 프로젝트, 자율주행 소프트웨어 단기 집중강좌, 트랙·실험 장비 등 실습 인프라 지원을 유기적으로 연계한 단계적·체계적 프로그램을 통해, 학생들이 산업 현장 요구에 부합하는 실전 역량을 갖추도록 지원한다. 또한 사업단장 전재욱 교수와 참여 교수진은 프로젝트 기획 단계부터 알고리즘 설계, 성능 개선, 테스트 전략 수립에 이르기까지 전 과정에서 전문적인 지도를 제공함으로써 학생들의 기술 완성도를 한층 높이고 있다. 이번 대상 수상은 학생들의 꾸준한 도전과 축적된 기술 역량이 빚어낸 성과인 동시에, 성균관대학교 미래차 부트캠프 사업단이 추진해 온 실전 중심 교육 체계의 효과를 입증한 사례로 평가된다. 성균관대학교는 앞으로도 미래 모빌리티 산업을 선도할 창의적·융합형 인재를 양성하기 위해 교육·연구 기반을 지속적으로 고도화하고, 현장 연계 지원을 확대해 나갈 예정이다.
- 작성일 2026-03-04
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[학생실적] 기계공학과 대학원생·연구원, 2025학년도 제2회 대학원 연구성과 경진대회+ (SKKU Research Matters Plus) 수상

성균관대학교 대학원에서 주최한 “2025학년도 제2회 대학원 연구성과 경진대회+ (SKKU Research Matters Plus)”에서 기계공학과 대학원생 및 박사후연구원이 우수한 성과를 거두었다. 본 경진대회는 대학원생과 신진 연구인력의 우수한 연구성과를 발굴하고 연구 성과를 교류하기 위해 개최된 스피치형 연구성과 발표 대회이다. 참가자들은 “내 연구가 중요한 이유”를 주제로 연구 내용과 계획을 발표하였으며, 인문·사회·공학·이학/의학/약학 등 4개 분과로 나누어 심사가 진행되었다. 올해 대회에서는 대학원생 부문과 박사후연구원 부문으로 나누어 총 36명이 수상하였으며, 대학원생 부문은 대상 5명(각 200만원), 우수상 14명(각 150만원), 장려상 14명(각 100만원), 박사후연구원 부문은 대상 1명(300만원), 우수상 1명(200만원), 장려상 1명(100만원)이 선정되었다. 기계공학과에서는 다음의 학생 및 연구원이 수상하였다. 대학원생 부문 - 대상: 김태환 (지도교수: 서종환) - 장려상: 유현식 (지도교수: 이원영), 이현정 (지도교수: 김태성) 박사후연구원 부문 - 장려상: Zhang Yali (지도교수: 서종환) 이번 수상은 기계공학과 대학원생 및 연구진의 연구 역량과 성과를 대외적으로 입증하는 의미 있는 결과로, 향후 지속적인 연구성과 확산의 계기가 될 것으로 기대된다.
- 작성일 2026-02-19
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