한국기술교육대학교

“기술 개발 함께 한 동료와 고객사 덕분”...“황장선 대표님과 대한민국 대표 AI 자율 제조 전문기업 도약” 포부 ▲ 공근택 파워오토로보틱스(주) 그룹장(왼쪽)이 9월 7일(수) 2026년 기술개발인의 날에 대통령 표창 수상의 영예를 안았다. 한국기술교육대 기계공학부 동문인 파워오토로보틱스(주) 공근택 그룹장이 9월 7일(월) 2026년 기술개발인의 날 유공 대통령표창 수상자로 선정됐다. 공 그룹장은 지난해 11월에도 2025년 로봇산업분야 산업통장부장관 표창을 수상한 바 있다. 공 그룹장은 “기술개발은 한 사람의 노력만으로 성과를 만들기 어렵다고 생각합니다. 함께 고민하고 기술을 개발해 온 동료들과 현장에서 다양한 과제를 제시해 주신 고객사, 그리고 협력해 주신 많은 분들이 있었기에 이번 수상이 가능했다”고 말했다. 이와 더불어 “한국기술교육대에서 배운 공학적 기초와 현장의 문제를 스스로 고민하고 해결해 나가는 과정이 지금까지 기술개발 업무를 수행하는 데 큰 밑바탕이 되었다”면서 “학교에서 배운 지식이 산업현장에서 실제 기술과 장비로 구현되고, 그 성과를 이번 수상을 통해 인정받게 되어 더욱 뜻깊게 생각한다”고 소감을 밝혔다. 제조현장에는 다양한 형태의 전자부품을 작업자가 직접 PCB에 삽입하는 공정이 아직 많이 남아 있다. 공 그룹장은 이러한 수작업 공정을 자동화하기 위해 로봇 시스템을 기반으로 AI 비전 검사와 토크 모니터링 등의 기술을 개발하고 실제 생산현장에 적용하는 데 지속적으로 노력해 왔다. 공 그룹장은 “특히 단순히 장비를 개발하는 데 그치지 않고 다양한 부품을 안정적으로 인식하고 삽입할 수 있도록 기술을 고도화하고, 이를 국산 자동화 설비로 상용화하여 국내외 제조현장에 적용해 온 부분이 이번 수상에서 좋은 평가를 받은 것으로 생각한다”고 말했다. 결국 연구개발의 결과가 연구실에 머무르지 않고 실제 생산현장의 생산성 향상과 자동화 설비 국산화, 나아가 해외시장 확대까지 연결된 점이 가장 큰 원동력이 됐다. 그가 몸담고 있는 파워오토로보틱스의 경쟁력은 고객의 생산현장에서 발생하는 문제를 직접 확인하고, AI와 로봇 기술을 결합해 실제 양산에 적용할 수 있는 자동화 솔루션으로 신속하게 구현하는 개발 역량과 현장 대응력이다. 대표 제품인 i-Series는 AI 비전과 정밀제어 기술을 기반으로 다양한 형태의 이형 전자부품을 인식하고 PCB에 삽입·압입·검사하는 공정을 자동화한 장비다. 자체 기술로 개발·상용화해 국내외 글로벌 제조기업의 생산현장에 지속적으로 적용하고 있다. 공 그룹장은 “최근에는 기존 직교로봇 방식의 한계를 넘어 6축 로봇을 활용한 대형 부품 전용 자동화 장비를 개발하는 한편, AI 기반 비전기술과 제조데이터 활용, 생산현장 및 사내 업무의 디지털 전환까지 기술 영역을 확대하고 있다”고 소개

한국기술교육대학교 채수상 교수 AI와 연극으로 ‘일반화학’ 수업 혁신 ▲ 한국기술교육대학교 ‘일반화학’ 수업에서 학생들이 과학자가 돼 원자론의 역사를 연극으로 재현하고있다. 눈에 보이지 않는 미시 세계를 공식과 기호로만 배우던 대학 기초과학 강의실이 2,500년 과학사의 치열한 논쟁 무대로 탈바꿈했다. 한국기술교육대학교(총장 유길상) Edutech센터는 지난달 27일 다담미래학습관 4층 하이브리드 스페이스에서 교내 교원 60여 명이 참석한 가운데 ‘2026학년도 제2회 Edutech 교육 혁신 포럼–생성형 AI 활용 수업 사례’를 성황리에 개최했다. 이날 포럼에서 주목을 받은 발표자는 채수상 교수(에너지신소재화학공학부)였다. 채 교수는 2026학년도 1학기 일반화학 강좌에서 생성형 AI(Gemini, ChatGPT, NotebookLM, K-LXP AI 챗봇 등)를 활용해 학생들이 직접 과학자가 돼 원자론의 역사를 연극으로 재현하는 혁신 수업 모델을 선보였다. 포럼 현장에서 채 교수를 만났다. "AI는 정답 자판기 아닌 비판적 사고 돕는 조연출 가장 중요한 원칙은 자기만의 언어로 바꾸기 습관" ▲ 채수상 한국기술교육대 교수 -기초 과목인 일반화학 수업에 ‘연극’과 ‘생성형 AI’를 접목하게 된 특별한 계기가 있습니까. “기초과학을 가르치다 보면 늘 마주하는 안타까운 현실이 있습니다. 원자나 분자 같은 개념은 눈에 보이지 않다 보니, 학생들은 공식과 결과를 암기하고 문제를 풀기 바쁩니다. 학기가 끝나면 ‘시험 끝나면 다 잊어버린다’는 말을 자주 듣곤 했죠. 하지만 인류 과학사는 수많은 과학자의 치열한 논쟁과 실험이 쌓여 완성된 거대한 ‘드라마’입니다. ‘학생들이 교과서 속 과학자가 되어 그 논쟁의 현장으로 직접 들어가 보면 어떨까?’라는 생각이 출발점이었습니다. 그 방대한 역사적 맥락을 조사하고 대본으로 구성하는 과정에서 생성형 AI를 ‘조연출’로 투입했습니다.” -‘AI는 조연출, 학생은 주연’이라는 수업 설계가 인상적입니다. 구체적으로 어떤 원칙으로 진행됐나요. “세 가지 원칙을 세웠습니다. 첫째는 ‘맥락 만들기(이야기로 시작)’로, 암기식 지식을 인물과 논쟁의 흐름으로 재구성하는 것이었습니다. 둘째는 ‘학생 주도(조사·대본·연기)’로, 강의를 듣는 데 그치지 않고 학생들이 무대의 주인공이 되도록 했습니다. 셋째는 가장 중요한 ‘AI 답변 검토 습관’이었습니다. AI가 제공한 초안을 절대 그대로 복사해 쓰지 못하게 하고, 사실관계와 수치, 과학적 표현을 반드시 스스로 교차 검증해 ‘자기만의 언어’로 바꾸도록 엄격히 지도했습니다.” -학생들

- 교수진 '물류·운송 노동자 안전 보안 메커니즘' 공동 연구로 우수상 - 학부생 3명, 고령화패널 빅데이터 기반 중장년층 연구로 우수상·장려상 ▲한국기술교육대 고용서비스정책학과 학생들이 ‘2026년 한국기계항공기술학회 하계학술대회’에서 우수논문으로 우수상 등을 수상했다. 왼쪽부터 이나연·변나영·류수희 학생 한국기술교육대학교(KOREATECH·총장 유길상) 고용서비스정책학과 교수와 학생들이 지난 8월 21일(금) 경운대학교에서 열린 ‘2026년 한국기계항공기술학회 하계학술대회’에서 다수의 상을 받았다. 기계 및 항공 관련 분야의 연구자들이 참여한 이번 학술대회에서, 한국기술교육대는 교수진의 융합 연구와 학부생들의 실증적 연구가 모두 우수성을 인정받았다. 교수진의 융합 역량이 돋보인 공동연구 우수상 고용서비스정책학과 변해원 교수를 비롯해 금창민·최기성·장신철 교수의 공동 연구가 생산설계분야에서 우수상을 수상했다. 논문명은 「물류·운송 노동자 안전 확보를 위한 ECC 기반 충전 인증 프로토콜의 구동 실패 및 강화된 보안 메커니즘 연구」이다. 이 연구는 중요성이 커지고 있는 물류·운송 노동자의 안전을 정보보안 기술인 ECC(타원곡선암호) 기반 인증 프로토콜과 접목해 분석하고, 한층 강화된 보안 메커니즘을 제시해 심사위원들의 긍정적인 평가를 이끌어 냈다. ‘패널 데이터’를 활용한 학부생들의 심층 분석 눈길 학부생들의 성과도 눈부셨다. 이나연, 변나영, 류수희 세 학생은 모두 공통적으로 한국고용정보원의 ‘2024년 고령화고용패널(KLoEE) 3차 기본조사’ 빅데이터를 활용해 중장년층이 직면한 사회적 현상을 심도 있게 분석해 주목을 받았다. 학부생들의 학술대회 참가와 우수한 연구 성과 도출은 한국기술교육대 대학혁신사업단의 전폭적인 지원을 통해 이루어져 의미를 더했다. 이나연 학생은 캡스톤경진대회 부문 구두발표에서 우수상을 받았다. 발표 논문은 「중장년 근로자의 가구 총부채가 삶의 질 만족도에 미치는 영향」이다. 이 연구는 가구 총부채가 중장년층의 삶의 질 만족도에 미치는 영향을 다중회귀분석 등을 통해 실증적으로 검증했다. 같은 세션에서 우수상을 받은 변나영 학생은「중장년층의 일자리 전반적 만족도 영향 요인 연구」를 진행했다. 월평균소득, 주당 근로시간 및 일자리 유지 의향이 일자리 만족도에 미치는 영향을 순서형 로지스틱 회귀분석(Ordinal Logistic Regression)으로 분석해 학술적 가치를 인정받았다. 류수희 학생은「중장년 취업자의 일자리 지속 의향에 따른 직무·건강·경제 특성과 삶의 질 차이」를 발표해 장려상을 받았다. 일자리 지속 의향을 세 그룹으로 분류하고, 이에 따른 경제상태 만족도 등 삶의 질 차이를 입증하며 맞춤형 정책 접근의 필요성을 제시했다. 연구 결과들은 향후

- ‘2026 WCRC inJapan’ 물류로봇2 분류 파트서 금메달·은메달 - 금메달 ‘메가제트팀’ 직접 제작한 자작 로봇 출전 기염...6월 대회서도 2위 ▲'2026 WCRC inJapan’ 물류로봇2 분류 파트서 금메달을 수상한 한국기술교육대 메가제트팀(왼쪽부터 김서연, 이종은, 우민기 학생) 한국기술교육대학교(KOREATECH·총장 유길상) 학생들이 일본에서 열린 세계 로봇 경진대회 ‘2026 WCRC(World Creative Robot Contest) in Japan’에서 금메달과 은메달을 나란히 획득하며 로봇 분야 실무 역량을 국제 무대에서 입증했다. 한국로봇교육콘텐츠협회가 주최하고 로봇앤모어(한국), 새온(한국), 일반사단법인 이족보행로봇협회(일본), 로봇유원지(일본)가 공동 주관한 이번 대회는 지난 8월 15~16일 일본 도쿄 신주쿠 소재 Shinjuku Maynds Tower에서 개최됐다. 이번 대회에서는 물류로봇 1·2·3, 자율주행자동차 미션 챌린지, ROBO-ONE 등 5개 종목에 약 80명의 일본과 한국의 대학 및 성인팀이 참가해 로봇의 자율주행·제어 및 미션 수행 능력을 겨뤘다. 한국기술교육대 학생들은 물류로봇2 종목 분류 파트에 출전해 ⌜메가제트팀⌟의 우민기·이종은·김서연 학생(메카트로닉스공학부)이 금메달(1위), ⌜포기마라팀⌟의 심혜윤·이채민·조예준 학생(메카트로닉스공학부)이 은메달(2위)을 각각 획득했다. 금메달을 차지한 메가제트팀은 학생들이 직접 설계·제작한 자작 로봇으로 대회에 참가해 의미를 더했다. 학생들은 로봇 제작부터 프로그램 구현, 자율주행 및 분류까지 전 과정을 직접 수행하며 실무 중심의 로봇 개발 역량을 선보였다. 메가제트팀 우민기 학생은 “직접 제작한 로봇으로 국제대회에 참가해 금메달이라는 결과까지 얻어 더욱 기쁘다”며 “준비 과정에서 여러 문제를 팀원들과 함께 해결하며 로봇의 완성도를 높인 경험이 가장 의미 있었다”고 말했다. 메가제트팀과 포기마라팀은 지난 6월 대구에서 열린 ‘2026 ILRC 물류로봇 경진대회’ 물류로봇2-분류 일반대학부에서 각각 2위와 3위를 기록한 바 있다. 이번 대회의 공인 Referee(심판원)로 참여한 Okamoto Masayuki 일본 로봇유원지 대표는 “한국 대표 선수들이 높은 수준의 기술력과 안정적인 경기 수행 능력을 보여줬다”며 “특히 직접 제작한 로봇으로 국제대회에 참가해 좋은 성과를 거둔 점이 인상적이었다. 경기 중 발생하는 상황에도 잘 대응했고 팀워크도 훌륭했다”고 평가했다. 한편, ‘2026 WCRC in Japan’은 한국과 일본의 로봇 기술 및 교육 분야 교류를 위해 마련된 국제

- AI와 디지털트윈 기술 ‘트윈세이퍼’로 행정안전부 장관상, 400만원 지원금 - 범정부 공공데이터 활용 창업경진대회 통합본선 진출 ▲ 한국기술교육대학교 창업동아리 'AutoSafer'가 행정안전부 주최 '제4회 재난 안전데이터 활용 창업경진대회'에서 최고상인 행정안전부 장관상을 수상해 기술력과 사업성을 인정받았다. 한국기술교육대(KOREATECH·총장 유길상) 학생 창업동아리 'AutoSafer'가 행정안전부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주최·주관한 '제4회 재난 안전데이터 활용 창업경진대회'에서 최고상인 대상(행정안전부 장관상)을 수상하며 기술력과 사업성을 인정받았다. 이번 대회는 재난안전데이터와 인공지능(AI) 기술을 활용해 국가·사회 재난안전 문제를 해결할 창의적 아이디어와 혁신적인 비즈니스 모델을 발굴·육성하기 위해 마련된 전국 단위 창업경진대회다. 전국의 우수 창업팀들이 참가한 가운데 'AutoSafer'는 제품 및 서비스 개발 부문 대상을 차지하며 행정안전부 장관상과 함께 창업지원금 400만 원을 받았다. 'AutoSafer'는 디지털트윈 기반 선제형 군중안전 관리 시스템인 ‘트윈세이퍼’로 대상을 받았다. 이는 AI와 디지털트윈 기술을 활용해 군중 밀집 상황을 실시간으로 분석하고 위험을 사전에 예측하며 상황별 최적의 대응 전략을 제공하는 솔루션이다. 재난 안전 데이터를 기반으로 다양한 재난 상황을 가상환경에서 재현·분석해 AI 기반 맞춤형 대응 정보를 제공하는 기술력을 높이 평가받았다. 이번 대상 수상으로 'AutoSafer'는 범정부 공공데이터 활용 창업경진대회 통합본선 출전 자격을 확보했다. 통합본선은 각 부처와 공공기관의 공공데이터 활용 창업경진대회 수상팀들이 경쟁하는 국내 최고 권위의 공공데이터 창업 무대로, 오는 9월 개최될 예정이다. 또한 오는 9월 초 열리는 안전산업박람회 참가 지원 대상에도 선정돼 개발 중인 기술과 서비스를 산업계와 투자자들에게 선보일 기회를 얻게 됐다. 'AutoSafer'는 경영학부, 대학원 경영학과, 컴퓨터공학부 학생들이 참여하는 융합형 창업동아리로, 최근 중소벤처기업부 예비창업패키지 선정에 이어 이번 재난안전데이터 활용 창업경진대회 대상까지 수상하며 정부 창업지원사업과 전국 단위 창업경진대회에서 연이어 우수한 성과를 거두고 있다.

- Baja 경기성적부문 내구력 우수상, 동적성능 우수상 수상 ▲ 한국기술교육대학교 자작자동차 동아리 ‘자.연.인’ 학생들이 대학생 자작자동차 대회 ‘Baja Student Korea 2026’에서 우수상을 수상했다. 우리 대학 자작자동차 동아리 ‘자.연.인’ 팀이 7월 24일(금)부터 26일(일)까지 군산 새만금자동차경기장에서 개최된 한국자동차공학회(KSAE) 주최 대학생 자작자동차 대회 ‘Baja Student Korea 2026’에서 우수상을 수상했다. 폭염 속에 개최된 3일간의 대회에서 자.연.인.팀(팀장 기계공학부 권빈)은 Baja 경기성적부문 내구력 우수상을, 자.연.인 EV팀(팀장 전자공학과 김우현)은 동적성능 우수상을 나란히 수상하며 높은 기량을 뽐냈다. 동아리 회장 권태균 학생은 “대학혁신사업단의 연구 역량 지원(교외 경진대회)덕분에 모빌리티 관련 기술과 경험을 쌓고, 대회에서 좋은 성과를 거둘 수 있었다”라며 “이번 수상을 계기로 앞으로도 지속적인 연구와 도전을 통해 더욱 완성도 높은 차량을 제작하겠다”라고 소감을 밝혔다. 자.연.인 팀은 2008년과 2013년에 이어 2025년 대회에서도 사상 최초로 ‘3회 종합 우승’을 달성하며 명실상부 전국 최강의 자작자동차 팀임을 입증한 바 있다.

- ‘AI 기반 구조 최적화 4층 내진구조물’...“AI를 설계 등 전 과정에 활용” ▲ 한국기술교육대학교 건축공학부 학생들이 최근 ‘2026년도 구조물 내진설계 경진대회’에서 수상 후 기념촬영을 하는 모습 한국기술교육대(KOREATECH·총장 유길상) 건축공학부 학생들이 지난 7월 24일(금) 부산대 지진방재연구센터 주최로 경남 양산에서 열린 ‘2026년도 구조물 내진설계 경진대회’에서 한국구조물진단유지관리공학회장상을 수상했다. 이 대회는 전국 대학생들이 구조설계 역량을 겨루는 대표적인 대회로서, 구조물 내진 설계 분야의 창조적 사고능력을 갖춘 우수 인재 양성을 위해 개최되고 있다. 올해에는 전국 대학에서 68개 팀이 참여해 기량을 겨뤘다. 한국기술교육대 건축공학과 3학년 김세현·방석민·김성준·장예은 학생팀은 ‘AI 기반 구조 최적화와 영상 트레킹을 활용한 4층 내진 구조물’을 출품했다. 이 작품은 MDF 재료를 이용해 제작한 4층 건물 모형에 총 24kg의 하중 을 설치하고, 실제 지진 기록을 재현하는 가진 실험을 통해 내진성능을 검증한 구조물이다. AI를 단순히 아이디어 생성에 사용한 것이 아니라, 구조 단면 최적화부터 실험 결과 분석과 설계 개선까지 전 과정에 활용한 내진구조물이란 특징이 있다. 김세현 학생은 “올해 처음 도입된 ‘AI를 활용한 내진설계’라는 주제가 낯설고 어려웠지만, 이승재 지도교수님과 선배님들의 도움을 받아 AI 기반 구조 최적화와 실험 분석방법을 익혔고 본선에 진출할 수 있었다”면서 “방학 동안 구조물을 반복해서 제작하고 파손 과정을 분석하는 실험에서 확인된 취약점을 다음 설계에 반영하는 과정을 통해 구조물의 실제 거동 과 내진설계에 대한 이해를 높였다”고 말했다.

▲ 한국기술교육대학교 고용서비스정책학과 전건우(4), 이강혁(3), 서민석(3) 학생이 ‘국제차세대융합기술학회 2026년 학부논문경진대회 우수논문상’을 수상했다. ▲ 한국기술교육대학교 고용서비스정책학과 장지환(3), 이나연(3), 이진민(2) 학생이 ‘국제차세대융합기술학회 2026년 학부논문경진대회 우수논문상’을 수상했다. 고용서비스정책학과 학생들이 지난 7월 10일(금) 부산도시공사 아르피나에서 열린 ‘국제차세대융합기술학회 2026년 하계융합학술발표대회 & 학부논문경진대회’에서 우수논문상을 수상했다. 이번 학술대회는 학술발표대회와 학부논문경진대회가 동시에 진행되었으며, 전건우, 이강혁, 서민석 학생의 ‘상담에서의 인공지능 활용에 대한 다분야 전문가의 인식에 대한 현상학적 연구’ 논문이 심사위원의 평가 과정을 거쳐 우수논문상으로 선정됐다. 전건우 학생(4학년)은 “지난 2025년 여름부터 오랜 기간 공들여 준비한 논문인데 좋은 결실을 맺게 되어 매우 기쁘다”라며 “AI 시대에 인공지능을 상담 분야에 어떻게 효과적으로 활용할 수 있을지 깊이 고민해 볼 수 있었던 뜻깊은 시간이었다”고 말했다. 지도교수인 이혜은 교수는 “이번 연구는 학부생들이 상담에서의 인공지능 활용이라는 시의성 높은 주제에 도전하여 질적연구의 전 과정을 충실히 수행한 성과를 인정받게 되어 매우 기쁘다”라며 “이번 연구가 인공지능이 상담의 본질인 인간의 성장과 회복을 지원하는 사람 중심의 도구로 활용하는 데 기여하기를 기대한다”라고 말했다. 장지환, 이나연, 이진민 학생의 ‘토픽모델링을 활용한 중소기업(SMEs)의 AI 활용에 대한 국내 연구동향 분석’ 논문도 심사위원의 평가 과정을 거쳐 우수논문상으로 선정되었다. 장지환 학생(3학년)은 “중소기업의 인공지능 전환은 경영 효율화를 넘어 기업의 혁신과 발전에 크게 기여할 수 있다”며 “본 연구를 시작으로 기업 별 AI 활용 실태, 첨단 기술에 대한 산학협력의 활성화 방향, 그리고 AI와 고용시장 성장이 동행할 방안 등 ‘사람을 향하는 기술’을 연구하기 위해 최선을 다하겠다‘ 고 말했다. 이혜은 교수는 “이번 연구는 학부생들이 토픽모델링을 적용하여 중소기업의 AI 활용에 대한 국내 연구동향을 체계적으로 분석했다는 점에서 의미가 크다”라며, “이번 수상으로 학생들이 데이터 기반 연구역량을 더욱 발전시켜 중소기업의 현장 문제 해결에 기여하는 연구자로 성장하는 계기가 되기를 기대한다”고 말했다. 고용서비스정책학과는 한국기술교육대학교가 고용서비스 전문 인재를 양성하기 위해 국내 최초로 개설한 학과로, 특히 사람의 성장과 가능성을 펼쳐나가는 실현경향성을 지원할 수 있는 진로·직업 상담 역량을 학부 수

- 실내·지하에서도 작업자 위치가 추적 가능한 스마트 안전모 시스템 연구 ▲ 한국기술교육대학교 기계공학부 강신영, 김도현, 임세준(왼쪽부터) 학생들이 ‘제41회 제어로봇시스템학회 학술대회’에서 학부생 논문상을 수상했다. 한국기술교육대학교 기계공학부 학생들이 7월 2일(목) 대구 EXCO에서 개최된 ‘제41회 제어로봇시스템학회 학술대회’에서 학부생 논문상을 수상했다. 기계공학부 4학년 강신영, 권선규, 김도현, 김재헌, 임세준 학생(지도교수 박병재)이 연구한 ‘깊이 카메라 및 UWB 측위를 이용한 산업 현장 근로자를 위한 통합 착용형 안전 모니터링 시스템’ 논문이 제어로봇시스템학회로부터 학부생 논문상 수상작으로 13일(월) 선정됐다. 학생들은 GPS가 닿지 않는 실내나 지하 산업 현장에서도 작업자의 위치를 cm 단위로 정밀 추적할 수 있는 스마트 안전모 시스템을 연구했다. 깊이 카메라로 실내 지도를 자동 생성하고 그 위에 작업자의 이동 경로를 실시간으로 표시했다. 이를 통해 화재와 추락, 유해가스 위험까지 동시에 감지하며 위험 발생 시 작업자의 위치와 상태를 함께 파악해 신속한 구조와 대응이 가능하게 해 높은 평가를 받았다. 강신영 학생은 “여러 센서를 ROS2 Humble로 통합하는 작업에 어려움도 많았지만, 팀원들과 함께 고민하고 해결한 시간들이 좋은 결과로 이어져 뜻깊다”라며 “이번 학회를 통해 다른 대학 학생들과 함께 교류하며 열정적인 연구 분위기를 직접 느껴볼 수 있어 큰 경험이 되었다”라고 말했다. 이번 연구는 대학혁신지원사업 연구 역량 강화 지원 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.

- 교육부 ‘반도체 특성화대학 지원사업’으로 한국기술교육대 학생들의 성장 스토리 ▲ (왼쪽부터) 이종혁씨(삼성전자 근무)의 후배 대상 멘토링 참여 장면, 김다경씨(삼성전자 근무)가 김영철 단장 등과 함께 교내 반도체 경진대회 수상 기념 촬영 모습. 한국기술교육대학교가 교육부 ‘반도체 특성화대학 지원사업’을 기반으로 운영 중인 반도체 융합전공이 대기업과 글로벌기업 취업 성과를 내며 반도체 전문인력 양성의 대표 모델로 자리매김하고 있다. 교육부의 첨단산업특성화대학(반도체) 사업은 반도체 산업 현장에서 요구하는 전문인력을 양성하기 위해 융합전공 교육과정, 실습 중심 교육, 비교과 프로그램, 산학협력 활동 등을 지원하는 사업이다. 반도체 융합전공은 반도체 설계·공정·소재·장비 분야의 융합 역량을 갖춘 전문인재 양성을 목표로 운영된다. 기계공학부, 메카트로닉스공학부, 에너지신소재화학공학부, 전기·전자·통신공학부 재학생이 반도체 관련 교과목 27학점을 이수하면 융합전공을 인정받는다. 한국기술교육대 반도체특성화대학사업단에 따르면 반도체 융합전공 1~4기 이수자 99명 가운데 71명이 대학원 진학 또는 취업에 성공해 71.7%의 진학·취업률을 기록했다. 취업처는 굴지의 대기업과 외국계 기업, 반도체 중견기업, 공공 연구기관, 공기업 등이다. 반도체 융합전공을 통해 산업 현장에서 요구하는 역량을 갖추고 대기업과 글로벌기업에 진출한 졸업생 3명의 이야기를 소개한다. 첫 번째 이종혁씨(삼성전자 근무) “장비·공정 역량으로 커리어 키우고 후배 길잡이 역할” 2025년 2월에 졸업한 메카트로닉스공학부 출신 이종혁 씨는 반도체 융합전공을 통해 반도체 소자, 장비, 회로, 공정 분야로 학습 영역을 넓혔다. 반도체소자, 반도체장비공학 등 총 27학점을 이수하며 반도체 산업 전반을 이해하는 기반을 다졌다. 졸업 후 글로벌 반도체 장비 기업인 어플라이드 머티어리얼즈에서 첫 커리어를 시작했으며, 현재는 삼성전자로 이직해 반도체 분야 업무를 이어가고 있다. 그는 “반도체소자 과목을 통해 반도체의 기본 원리와 특성을 이해할 수 있었고, 디지털회로설계 및 실습을 통해 회로 설계와 분석 역량을 키울 수 있었다”고 회고한다. 이씨는 반도체특성화대학사업단이 운영한 ‘졸업 선배들과 함께하는 반도체기업 취업멘토링’에 멘토로 참여해 후배들에게 취업 준비 과정과 현장 경험을 공유하는 활동을 펼쳤다. 두 번째 김다경씨(삼성전자 DS TSP 사업부 근무) “소재에서 패키징으로 전문 영역 확대” 올해 2월 신소재화학공학부를 졸업한 김다경씨는 소재 분야 지식을 바탕으로 반도체 공정과 패키징 분야로 관심 영역을 확장한 사례다. 재학 시절 반도체장비공학, 반도체패키징 등 총 27학점을 이수했으며, 차세대 반도체 패키징 산업전과 반도체 경진대회 등 다양한

한국기술교육대학교 미래융합학부 및 (겸직)고용서비스정책학과 변해원 교수 연구팀이 대한민국의 제주대학교에서 개최된 ‘제16회 국제융합기술학술대회(ICCT 2026)’에서 산업 및 고령 취약 근로자의 안전과 보안을 획기적으로 향상시킬 수 있는 두 건의 융합 기술 연구를 발표해 학계의 주목을 받았다. 이번 학술대회는 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 한국융합학회(KCS)가 공동 주최하여 인공지능(AI), 데이터 과학, 네트워크 기술 등 첨단 ICT-AI 융합 분야의 성과를 논의하는 국제적 장으로 마련되었다. 한국기술교육대학교 연구팀이 제시한 두 편의 구연 발표 논문은 독창성과 혁신성을 인정받아 주최 측으로부터 최종 최우수 논문상(Best Paper Award)을 동시 수상하는 성과를 거두었다. 첫 번째 연구는 여러 의료기관에 분산된 산업 근로자의 건강 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 설계된 프라이버시 보존형 연합 건강 분석 프레임워크인 ‘ZK-FedMed’ 개발이다. 화학물질 노출 및 교대근무로 인해 심혈관 질환과 만성 신장 질환 위험이 높은 산업 근로자들의 데이터를 연계·분석하려는 시도는 많았으나, 엄격한 데이터 규제법령으로 인해 원시 데이터의 통합이 불가능했다. 연구팀은 원본 데이터를 이동시키지 않고 분산 학습을 진행하는 연합학습을 기반으로 삼고, 여기에 동형 암호화(CKKS), 르니 차분 프라이버시(RDP), 영지식 증명(zk-SNARK) 메커니즘을 융합하여 보안 장벽을 구축했다. 실제 질환 데이터셋을 적용해 모의 테스트를 수행한 결과 심혈관 예측 정밀도 91.68%와 만성 신장 질환 AUC 94.52% 등 중앙집중식 통합 학습에 준하는 우수한 성능을 확보하여 실용성을 직접 증명했다. 두 번째 연구는 취약한 원격 의료 환경에 놓인 고령 근로자의 안전한 인증 메커니즘을 위한 차세대 프로토콜 재설계이다. 고령 취약 근로자들의 활력징후 및 복약 관리를 모니터링하는 IoT 플랫폼 수요가 급증하고 있으나, 기존 스마트 카드 기반 인증 방식은 기기 탈취 시 오프라인 패스워드 추측 공격에 노출되거나 고정된 가명 사용으로 사용자의 위치·정보 추적이 가능해지는 치명적인 결함이 존재했다. 연구팀은 단말 도난 상황에서도 자격 증명 유출을 방어하는 장치 바인딩 로컬 시드 기술과 함께 매 접속마다 새로운 키를 생성하는 일회성 타원곡선 Diffie-Hellman 키 교환 기술 및 순환 가명 기법을 일괄 도입했다. 성능 검증 평가 결과, 리플레이 공격 탐지율과 외부 손상에 대한 자가 복원력이 눈에 띄게 개선되었을 뿐만 아니라 대규모 클라이언트가 동시 접속하는 가혹 조건에서도 연산 지연 속도가 2.3 ms 내외 수준에 불과해 현장 도입 가치가 매우 높음을 증명했다. 이번 성과는 다수의 사업장과 전문 의료기관이 개인정보 유출 우려 없이 직업보건 AI 시스템을 안전하게 안착시킬 수 있는 암호학적 기틀을 마련했다는 평가를 받고 있다. 특히 연구를 주도한 변해원 교수는 글로벌 학술정보기

한국기술교육대학교(KOREATECH·총장 유길상) 고용서비스정책학과 4학년 학생들이 공무원 시험과 주요 공공기관 공채에 잇따라 합격하며, 국내 유일의 고용서비스 전문 인력 양성의 경쟁력을 입증했다. 한국기술교육대에 따르면, 고용서비스정책학과 4학년 현승범·박세림·정혜원 학생이 지난 달 고용노동부 공무원 시험에 최종 합격했으며, 강소현 학생은 고용노동부 산하 공공기관인 근로복지공단 채용 시험에 합격하는 등 총 4명이 공직 입문의 영예를 안았다. 이번 성과는 지난 2022년 국내 최초로 신설된 고용서비스정책학과가 체계적인 맞춤형 교육과정을 통해 일궈낸 결실이라는 점에서 그 의미가 크다. 고용서비스정책학과만의 강점 중 하나는 '공무원 시험 가산점 혜택'과 '우수한 자격증 취득 인프라'의 시너지다. 학과 학생들은 3학년 과정을 마치면 '과정평가형' 제도를 통해 국가기술자격인 '직업상담사 1급'을 취득할 수 있도록 전폭적인 교육 지원을 받는다. 이렇게 취득한 직업상담사 자격증은 고용노동직 및 직업상담직 공무원 시험에서 강력한 가산점으로 작용하여, 학생들이 타 수험생들에 비해 유리한 위치에서 공직 진출의 꿈을 이룰 디딤돌이 되고 있다. 실제로 작년에도 2022년 입학생 22명 중 19명이 직업상담사 1급 국가자격시 험에 합격하는 차별화된 성과를 이어왔다. 이번 공무원 시험에 합격한 현승범 학생은 “직업상담사 1급 자격증은 평균 5점의 가산점을 주는데 이는 큰 이점이었다” 면서 “더불어 전공 과목을 통해 고용복지플러스센터에서 실제 사용하는 상담 도구를 실습하고, 학과 프로그램으로 독일 고용서비스 기관 현장 견학 등 다양한 전공 경험이 면접에도 빛을 발했다”고 말했다. 박세림 학생도 “학과 교육과정 중 과정평가형으로 직업상담사 1급을 미리 취득해 두어 필기시험 준비에 집중하는 등 학습 시간을 효율적으로 활용할 수 있었다”고 소감을 밝혔다. 근로복지공단에 합격한 강소현 학생은 “1차 서류전형에서 교육사항을 적는 칸에 10과목의 전공과목을 적었고 2차 필기전형에서도 경영·경제·행정 ·법·사회복지 등 학과수업이 큰 도움이 됐다”면서 “다양한 근로자 복지제도를 운영하는 근로복지공단의 일원이 되어 중소기업 복지제도 활성화에 기여 하고자 한다”고 포부를 밝혔다. 최기성 고용서비스정책학과장은 “대한민국 고용서비스 시장의 양적·질적 성장을 이끌 전인적 전문가를 양성하겠다는 목표로 학과를 개설했는데, 학생들이 재학 중 공무원과 공기업 합격이라는 훌륭한 성과를 내어 자랑스럽다”라며, “앞으로도 국내 유일무이한 고용서비스 허브 학과로서 학생들의 역량 강화와 취업 지원에 최선을 다하겠다”라고 밝혔다. 지난 2022년 신설된 고용서비스정책학과는 고용정책과 노동시장 분석, 진로·

- 초음파 이미지 분석으로 진단 정확도 93.5% 달성...‘크로스 어텐션’ 기술 - 독일 SCIE급 의학 학술지 게재...변 교수 ‘세계 상위 2% 과학자’, 130건 특허 출원·등록 ▲ 한국기술교육대학교 변해원 교수 국내 연구진이 여성 근로자들의 보건 안전을 위협하는 주요 질환 중 하나인 유방암을 인공지능(AI)과 초음파 영상을 활용해 한층 더 정밀하게 조기 진단할 수 있는 혁신적인 딥러닝 아키텍처를 개발해 학계의 주목을 받고 있다. 한국기술교육대학교(KOREATECH·총장 유길상) 미래융합학부 및 (겸직)고용서비스정책학과 변해원 교수는 초음파 이미지의 미세한 질감과 전체적인 형태를 동시에 분석해 유방암 진단의 정확도를 획기적으로 높인 차세대 인공지능 모델 ‘CrossViT(크로스 어텐션 다중스케일 비전 트랜스포머)’ 기술을 발표했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 독일에서 발간하는 SCIE급 글로벌 의학 분야 학술지인 ‘Medicine’(2026년 6월 26일 자 발행)에 게재되며 기술적 우수성을 인정받았다. 유방암은 전 세계 여성 근로자에게 가장 흔하게 발생하는 암 중 하나로, 조기에 발견할 경우 치료 예후가 매우 좋으나 기존의 초음파 영상 진단은 이미지 자체의 복잡성과 판독관의 주관성에 따라 오진의 위험이 상시 존재해 왔다. 특히 기존의 합성곱신경망(CNN) 기반 모델들은 이미지의 국소적인 공간 정보는 잘 포착하지만, 영상 전체를 아우르는 장기적인 문맥의 관계를 파악하는 데는 한계가 있었다. 변 교수는 이러한 한계를 극복하기 위해 서로 다른 크기의 이미지 패치를 독립적으로 처리하는 ‘듀얼 브랜치(Dual-branch) 구조’를 인공지능에 적용했다. 큰 패치를 처리하는 브랜치로는 종양의 전체적인 윤곽과 구조적 특징(coarse-grained)을 파악하고, 작은 패치를 처리하는 브랜치로는 종양 내부의 미세한 질감 및 경계면 특징(fine-grained)을 동시에 추출하도록 한 것이다. 여기에 탭넷(TabNet) 등 정형 데이터 분석에 쓰이던 메커니즘을 발전시켜, 서로 다른 스케일의 특징들을 유기적으로 결합하는 ‘크로스 어텐션(Cross-attention)’ 모듈을 내재화했다. 이를 통해 연산 부담은 최소화하면서도 유방암 초음파 영상 속 복잡한 패턴을 정밀하게 구별해 내는 독창적인 AI 아키텍처를 완성했다. 연구팀이 대규모 초음파 이미지 데이터셋을 구축해 실증 분석을 진행한 결과, 변 교수가 개발한 CrossViT 모델은 93.5%의 높은 정확도(Accuracy)와 94.2%의 민감도(Recall), 그리고 0.96에 달하는 우수한 AUC(전반적 판독 역량) 지표를 기록했다. 이는 의료 영상 분석의 표준으로 널리 쓰이던 기존의 ResNet 계열(ResNet-18, 34, 50) 모델들을 일제히 상회하는 수치다. 종양의 형태학적 맥락과 미세 텍스처를 AI가 유기

- 에너지신소재화학공학과 허웅 석사과정생, ㈜엔비솔테크로부터 장학금 500만 원 받아 - 배진우 단장 “대학 연구 역량과 기업 매칭 실질적 인재 양성 모델 성과” ▲ 한국기술교육대학교 수소인력양성사업단은 ‘㈜엔비솔테크 산학장학생 장학증서 수여식’을 가졌다. 에너지신소재화학공학과 석사과정에 재학 중인 허웅 학생 (가운데)가 주인공이다. 한국기술교육대학교 수소인력양성사업단(단장 배진우 화학생명공학전공 교수)이 산학 프로젝트에 참여해 탁월한 성과를 거둔 우수 인재에게 장학금을 전달하며 실질적인 채용 연계형 인재 양성의 결실을 맺었다. 수소인력양성사업단은 지난 26일(금) 교내에서 ‘㈜엔비솔테크 산학장학생 장학증서 수여식’을 개최했다고 밝혔다. 장학 수여의 주인공은 에너지신소재화학공학과 석사과정에 재학 중인 허웅 학생이다. 허웅 학생은 사업단이 운영하는 기업 수요 기반 산학프로젝트(계약Lab)에 참여해 ㈜엔비솔테크와 공동 연구를 수행해 왔으며, 이 과정에서 탁월한 연구 역량과 성실성을 인정받아 장학생으로 선발됐다. 이날 ㈜엔비솔테크 측은 허웅 학생에게 산학장학금 500만 원을 수여하며, “지속적인 산학협력을 바탕으로 우수 인재 발굴과 채용 연계를 더욱 강화해 나갈 계획”이라고 전했다. 올해 2월 출범한 한국기술교육대 수소인력양성사업단은 산업통상부, 한국산업기술진흥원(KIAT), 충청남도가 지원하고 충남테크노파크가 주관하는 '(중부권)지역혁신클러스터육성사업'의 일환으로 운영되고 있다. 충청권 수소산업과 미래 에너지 분야를 이끌어갈 창의융합 전문가 양성을 목표로 한다. 배진우 수소인력양성사업단장은 “이번 장학금 지원은 사업단이 구축한 산학협력 네트워크를 기반으로 기업이 학생의 역량을 직접 검증하고, 이것이 실질적인 채용 연계로 이어진 모범 사례”라고 의의를 설명했다. 이어 배 단장은 장학생에게 “충청권 수소산업 전주기(생산·저장·운송·활용·안전)를 선도할 전문 연구인력으로 성장해 줄 것”을 당부하며, “미래 수소산업을 이끌 인재 육성을 위해 뜻깊은 장학금을 지원해 준 ㈜엔비솔테크에 깊이 감사드린다”고 인사를 전했다. 아울러 “앞으로도 기업 맞춤형 산학프로젝트를 더욱 활성화하여 클러스터 내 청년 취업률을 높이고, 지역 수소산업 생태계 고도화에 기여할 전문인력을 지속해서 배출하겠다”고 확고한 의지를 밝혔다. 한편, 한국기술교육대 수소인력양성사업단은 지역 수소기업과의 긴밀한 네트워크 구축을 바탕으로 계약Lab 중심의 산학프로젝트, 현장 맞춤형 교육, 채용 연계 프로그램 등을 활발히 전개하며 수소산업 인력난 해소와 지역 경제 활성화에 기여하고 있다.

– 한국기술교육대 학생들 충청남도 주최 ‘제2회 올담 데이터활용 해커톤 대회’서 대상, 최우수상, 우수상 등 석권 쾌거 ▲ 제2회 올담 데이터활용 해커톤 대회에서 대상을 차지한 한국기술교육대 경영학부 노담희·조용운 학생(왼쪽 사진)과 최우수상을 수상한 한국기술교육대학교 건축공학과 박태현·박지수·유병우 학생(오른쪽 사진) 한국기술교육대학교 학생들이 9일(화) 충남창조경제혁신센터 창업마루나비에서 열린 ‘제2회 올담 데이터활용 해커톤 대회’ 본선에서 대상과 최우수상, 우수상을 석권했다. 대회는 충청남도가 주최하고 (재)충남창조경제혁신센터가 주관한 행사로, 충청남도 데이터포털 ‘올담’의 공공데이터를 활용해 사회문제를 해결할 수 있는 창의적 아이디어와 데이터 활용 방안을 발굴하기 위해 마련됐다. 영예의 대상은 ‘부여군 농촌 왕진버스 방문지 우선 순위 결정 지원 대시보드’를 출품한 경영학부 노담희·조용운(지도교수 이상곤)팀이 차지했다. 상금은 300만 원이다. 이 작품에 대해 노담희 학생은 “의료 공백이 발생하는 지역을 체계적으로 파악하고, 왕진버스가 우선 방문 지역 추천 설계와 더불어 방문 진료가 가능한 거점 정보까지 함께 활용할 수 있도록 구성했다”면서 “충남 내 다른 시·군으로의 확대 적용은 물론, 이동형 복지·행정 서비스 등 다양한 공공서비스 분야에서도 활용 가능한 데이터 기반 정책 지원 모델로 발전할 것으로 기대한다”고 말했다. 최우수상은 ‘전세사기·허위매물 검증 플랫폼’을 출품한 건축공학과 박지수·박태현·유병우 학생(21학번, 지도교수 곽병창)팀에게 돌아갔다. 해당 플랫폼은 충청남도 데이터포털 ‘올담’의 공공데이터와 AI 기반 시각 포렌식 기술을 결합해 전세 사기와 허위 숙박 광고를 사전에 차단하는 주거·숙박 무결성 검증 솔루션이다. 특히, 건축물 정보, 건축물대장, 부동산 거래 정보 등 공공데이터를 활용한 행정정보 교차 검증과 AI 기반 이미지 분석 기술을 통합해 매물의 신뢰성을 검증할 수 있도록 설계한 점에서 우수한 평가를 받았다. 학생들은 천안 지역 청년층의 높은 임대차 수요와 대학가 주변 허위매물 문제에 주목해 이번 아이디어를 기획했다. 이를 통해 계약 전 단계에서 객관적인 정보를 제공함으로써 청년층의 주거 안전망 강화와 부동산 시장의 정보 비대칭 해소에 기여할 것으로 기대된다. 박지수 학생은 “공공데이터와 AI 기술을 활용해 사회문제를 해결할 수 있는 방안을 고민한 결과 좋은 성과를 거둘 수 있었다”며 “이번 경험을 바탕으로 데이터 기반 문제 해결 역량을 더욱 발전시켜 나가겠다”고 말했다. 우수상은 송인혁 학생(경영학부) 등이 출품한 &lsquo

산업 현장 치명적 '실신(Knockdown)' 유발하는 황화수소 차단할 고선택성 센서 메커니즘 규명 ▲ (왼쪽부터) 한국기술교육대학교 에너지신소재공학부 정재한 연구원, 최우석, 안도영 학부생, 심영석 교수 ▲ 심영석 교수 연구팀 연구의 그래픽 초록 한국기술교육대학교(KOREATECH·총장 유길상) 에너지신소재화학공학부 학부생들이 전공 수업에서 배운 내용을 바탕으로 수행한 ‘복잡한 가스 혼합 환경에서의 고선택성 황화수소 감지 센서’ 연구논문이 국제 학술지 Chemical Engineering Journal 온라인판에 게재되고, 공동 제1저자로도 이름을 올려 주목받고 있다. 본 연구는 학생들이 '센서 소자 및 실습' 교과목을 통해 최신 나노 공정 기술과 센서 제작 기술을 익히고, 그 지식을 바탕으로 실험 설계부터 데이터 분석까지 연구 전반을 직접 수행한 결과물이다. 나아가 한국화학연구원(KRICT)과의 협력을 통해 연구를 완성했다. 특히 최우석·안도영 학생은 정재한 연구원과 함께 '공동 1저자'로 이름을 올려, 학부생의 연구 성과가 국제적 수준에 도달했다는 평가다. 이번 연구를 통해 개발된 고선택성 황화수소 센서는 하수처리장, 코크스 공장 등 70개 이상의 산업현장에서 발생하는 맹독성 가스를 실시간으로 감지할 수 있다. 암모니아, 메탄, 일산화탄소 등 다양한 간섭 가스가 혼재하는 복잡한 환경에서도 황화수소만을 선택적으로 골라내며, 80% 상대습도 환경에서도 안정적인 응답을 유지하는 것으로 나타났다. 최우석 학생은 "처음엔 성적을 잘 받고 싶어서 열심히 했는데, 직접 센서를 만들고 실험하는 과정에서 점점 연구에 빠져들었다"며 "수업에서 쌓은 지식과 경험이 없었다면 이런 결과는 나올 수 없었을 것"이라고 말했다. 안도영 학생도 "교수님과 선배 연구자들의 도움이 컸지만, 수업을 통해 기초를 제대로 다진 덕분에 데이터를 직접 분석하고 결과를 해석하는 과정을 스스로 해낼 수 있었다"고 소감을 전했다. 강의와 논문 지도를 맡은 심영석 교수는 "우리 대학은 실습 중심 교육 환경을 갖추고 있어 학부생도 실제 연구 현장에 바로 투입될 수 있다"며 "이번 성과는 단순한 연구 결과가 아니라, 수업에서 쌓은 지식과 경험이 실제 연구로 연결될 수 있다는 것을 학생들 스스로 증명해 낸 것"이라고 밝혔다. 이어 "앞으로도 학생들이 강의실에서 배운 것을 연구로 직접 확인하고 성장할 수 있는 수업을 만들어 나가겠다"고 덧붙였다.

- 데이터 쏠림과 메모리 한계 극복한 ‘GPU–스토리지 협업 기반 Tucker 분해 기술’ 개발 - 세계 3대 데이터베이스 학술대회로 꼽히는 IEEE ICDE(International Conference on Data Engineering) 2026에 논문 채택 (그림) 한국기술교육대 전강욱 교수 연구팀, ETRI 연구팀, 전북대 연구팀이 공동 개발한 GSP-Tucker 기술 개요도 한국기술교육대학교(KOREATECH·총장 유길상) 컴퓨터공학부 전강욱 교수 연구팀이 ETRI(한국전자통신연구원)·전북대학교 연구팀과 공동연구를 통해 초대규모 텐서(Tensor)* 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 GPU–스토리지 협업 기반 터커(Tucker) 분해** 기술을 개발했다. * 텐서(Tensor) : 데이터를 다차원 배열의 형태로 구조화한 것 ** 터커(Tucker) 분해: 복잡한 다차원 데이터를 작게 나누어 효율적으로 분석하는 기술 최근 인공지능, 데이터마이닝, 추천시스템, 과학계산 등 다양한 분야에서 고차원·대규모 데이터 분석의 중요성이 커지고 있다. 특히 텐서 분해는 다차원 데이터의 잠재 구조를 분석하는 핵심 기술로 활용되고 있으나, 데이터 규모가 커질수록 메모리 사용량이 급격히 증가하고, 데이터 쏠림 현상으로 인해 병렬 처리 효율이 저하되는 문제가 있었다. 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 데이터 분포의 쏠림 특성을 고려한 다단계 분할 기법과 GPU–스토리지 협업 실행 구조를 결합한 새로운 Tucker 분해 프레임워크인 ‘GSP-Tucker’를 제안했다. 제안 기술은 대규모 희소 텐서를 여러 단계로 분할하고, GPU 연산과 스토리지 기반 데이터 처리를 유기적으로 결합함으로써 제한된 메모리 환경에서도 대규모 텐서 분해를 안정적으로 수행할 수 있도록 설계됐다. 기존 Tucker 분해 기법들은 대규모 중간 결과를 한꺼번에 메모리에 적재하거나, 데이터 쏠림이 심한 경우 특정 연산 구간에 부하가 집중되는 문제가 있었다. 이에 비해 GSP-Tucker는 데이터의 비균형 분포를 고려해 연산 단위를 구성하고, 필요한 데이터만 순차적으로 불러와 처리하는 out-of-core 실행 방식을 적용했다. 이를 통해 메인 메모리와 GPU memory 사용량을 효과적으로 줄이면서도 GPU의 병렬 연산 성능을 활용할 수 있다. 실험 결과, 제안한 GSP-Tucker는 기존 최신 Tucker 분해 기법들이 메모리 부족 또는 실행 실패를 보이는 대규모 데이터셋에서도 안정적으로 동작했으며, 메모리 사용량과 실행 성능 측면에서 우수한 결과를 보였다. 이는 단일 머신 환경에서도 초대규모 텐서 데이터를 처리할 수 있는 가능성을 제시한 성과다. 연구 결과는 한국기술교육대학교, ETRI, 전북대학교 연구팀의 협업을 통해 도출되었다. 이번 연구의 공동 주저자는 한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 석박사통합과정 송승현 학생과 ETRI 이지혜 박사

김상연 한국기술교육대 컴퓨터공학부 교수가 5월 13(수)~14(목)일 양일간 국방컨벤션센터에서 진행된 대한국방혁신공학회 주최 ‘2026 춘계PI 학술대회’의 조직위원장 역할을 수행했다. “국방 혁신 생태계 구축 : AI 기반 첨단기술과 군 수요 연계 전략”을 주제로 진행된 이번 세미나에서는 성일종 국회의원과 이순진 합참의장이 참여해 축사를 했으며, 국방부, 군, 국방과학연구소, 카이스트, 포항공대, 한화, LIG 등에서 발표했다. 김상연 교수는 “이번 학술대회는 AI 기반 첨단기술이 우리 군의 수요와 어떻게 연계되어 실전적인 전력으로 발전할 수 있을지 구체적인 전략을 모색하는 자리”라며 “참석하신 분들의 열정과 지혜가 대한민국 국방기술 혁신의 새로운 이정표를 세우는 자리가 되기를 진심으로 기원한다”고 말했다. ▲ 한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 김상연 교수

한국기술교육대학교 미래융합학부 박지섭 교수가 SBS 특집 다큐멘터리 (4월 15일 방송)에 출연했다. 박지섭 교수는 작년 7월 유영재 교수(연세대학교 정보대학원), 김헌 교수(한양대학교 ERICA 미디어학과)와 공동 연구한 「자율주행차 구매자의 의사결정 분석: 트롤리 딜레마에서 윤리와 혁신의 균형」 논문의 연구내용을 기반으로, 세 명의 실험자와 함께 연구내용의 일부를 다담미래학습관 1층 Smart Mobility Zone에서 재현해 AI의 발전에도 불구하고 책임에 대한 기준과 방향을 정하는 것은 인간의 몫이라는 점을 잘 보여줬다. 관련 영상: 기준을 정하고 결과에 책임지는 건 결국 인간의 몫인 자율주행차

- 컴퓨터공학부 김상연 교수 연구팀, 기능성 나노소재 결합해 전기 생산 성능 높여 - 폭넓은 인공지능·머신러닝 활용으로 상용 배터리 충전·비접촉 모션 감지 구현 ▲ 한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 김상연 교수 ▲ 한국기술교육대학교 컴퓨터공학부 김상연 교수 연구팀이 개발한 ‘Nanomaterials: The Next-Gen Corrosion Control’개념도 한국기술교육대학교 김상연 교수 연구팀이 금속 산화물과 탄소 기반 나노소재, 고분자 나노복합체를 활용한 혁신적인 부식 억제 기술을 체계적으로 정립했다. 이번 연구 성과는 국제 저명학술지 ‘Advanced Composites and Hybrid Materials’(IF: 21.8, JCR 상위 1.5%) 에 4월 13일(월) 출판되었다. 최근 해양·항공우주·IT 산업 등 다양한 분야에서 구동기와 센서 같은 핵심 부품의 활용이 확대되고 있으나, 이들 부품은 가혹한 운용 환경에서 부식으로 인해 성능 저하와 수명 단축 문제가 발생할 수 있는 문제점이 있었다. 특히 기존 소재와 보호 기술만으로는 장기적인 신뢰성과 안정성 확보에 한계가 있으며, 일부 부식 억제제는 독성 화합물을 포함해 환경과 인체에 부정적 영향을 줄 수 있다는 점도 해결해야 할 과제 중 하나였다. 이번 연구는 환경친화적인 식물 추출물을 이용한 나노입자 합성 기술과 더불어, 인공지능(AI)을 핵심 기술로 활용한 부식 억제 성능 예측 및 소재 설계 체계를 중점적으로 구축했다는 데 차별점이 있다. 연구팀은 연구 전반에 인공지능을 폭넓게 적용해 방대한 재료 데이터를 기반으로 나노소재의 구조·조성과 부식 성능 간의 복잡한 비선형 관계를 정밀하게 분석했다. 또한 목표 성능을 입력하면 최적의 소재 후보를 역설계 방식으로 도출하는 방식도 체계화하고 연구 공백을 찾고, 미래 연구 방향을 제시하는데도 인공지능을 적극 활용했다. 이를 통해 기존의 경험적·실험 중심 접근을 데이터 기반 설계 방식으로 전환하고, 많은 후보 물질을 빠르게 비교·분석해 유망 소재를 더 신속하고 효율적으로 탐색할 수 있는 방법을 체계적으로 정리하는 데 성공했다. 본 연구의 책임자인 김상연 교수는 “이번 연구는 자가 치유와 같은 능동적 기능 구현 가능성과 함께, AI·머신러닝 접목을 통해 소재 설계 패러다임이 데이터 기반으로 전환되고 있음을 보여줬다”라며 “이러한 융합 기술이 앞으로 지속 가능한, 고성능의 부식 방지 기술 발전에 중요한 역할을 할 것”이라고 강조했다. 한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중점연구소 지원사업 지원을 받아 수행됐다.