• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 인터뷰
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
인공지능
배터리
양자컴퓨팅
컨퍼런스
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'박사과정'통합검색 결과 입니다. (6건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

2025년 건국대 대학원생 모집…일반대학원 5계열 50여 개 학과

건국대학교 일반·전문·특수대학원이 2025학년도 후기 석박사 과정 신입생을 모집한다. 건국대학교 대학원(원장 주범)은 22일까지 2025학년도 후기 석·박사 신입생을 접수한다고 밝혔다. 서울캠퍼스 일반대학원은 석사과정 ▲5계열 54개 학과 ▲10개 학과 간 협동과정 ▲4개 학연산 협동과정, 박사과정 ▲5계열 50개 학과 ▲9개 학과 간 협동과정 ▲4개 학연산 협동과정에서 신입생을 선발한다. 학연산 협동과정은 농촌진흥청·한국생명공학연구원·한국식품연구원·한국에너지기술연구원에서 기관별 축산학·축산식품생명공학·식량자원과학·화학공학 전공을 모집하며 각 연구원(청)장의 입학 추천서를 받은 경우에만 지원 가능하다. 지원 자격은 석사학위 과정 신입학의 경우 국내외 정규대학 학사학위 취득자이며, 박사학위 과정 신입학은 국내외 정규대학원 석사학위 취득자다. 2025학년도 8월 학위취득 예정자도 지원 가능하다. 석박사 통합과정은 국내외 정규대학 학사학위 취득(예정)자이면서, 학부 성적 평점 평균 3.5 이상을 충족하고 지도(예정)교수의 추천을 받아야 한다. 또 후기 모집에서는 글로컬캠퍼스 일반대학원을 비롯해 ▲건축전문대학원 ▲법학전문대학원 ▲경영전문대학원(MBA) 총 3개 전문대학원과 ▲행정대학원 ▲산업대학원 ▲농축대학원 ▲교육대학원 ▲언론홍보대학원 ▲수의방역대학원 ▲정보통신대학원 ▲예술디자인대학원 ▲부동산대학원 ▲창의융합대학원(글로컬) 총 10개 특수대학원이 석·박사 과정 신입생을 모집한다. 제출 서류 및 평가항목, 지원학과의 문의 전화번호 등은 대학원 홈페이지에서 모집 요강을 확인하면 된다. 학과의 교육과정이나 활동 내용 등은 각 학과나 대학원 홈페이지에서 확인할 수 있다.

2025.04.07 16:28주문정

KAIST, 물리학 20년 난제 풀어…"기존 메모리 1만배 늘릴 수 있다"

물리학의 20년 난제가 풀렸다. 이로인해 기존대비 1만 배 이상의 고밀도 메모리 소자 개발이 가능해졌다. KAIST는 POSTECH, 서울대, 한국기초과학지원연구원, 미국 로렌스 버클리국립연구소 및 아칸소대 등과 공동으로 나노 강유전체의 3차원적 내부 분극 구조를 규명했다고 30일 밝혔다. 나노 강유전체 분극 구조는 20년 전 로랑 벨라이쉬 (Laurent Bellaiche) 교수(현 미국 아칸소대 물리학과 교수)가 이론적으로만 예측했던 난제였다. 이 이론은 외부 전기장 없이도 분극 상태를 유지하는 강유전체(ferroelectric)를 아주 작은 나노 크기(이를 0차원이라 부름)로 쪼갰을 때, 이 내부에 소용돌이 형태의 분극 분포가 발생할 수 있다는 이론이다. 만약 이 소용돌이 분포가 발생하고, 이를 제어하면 기존 대비 1만 배 이상의 초고밀도 메모리 소자로 응용이 가능할 것이라는 예측을 내놔 당시 학계의 이목을 끌었다. 연구를 주도한 KAIST 양용수 물리학과 교수는 "강자성체(자석)는 나노 크기로 작게 만들면 일정 이하 크기에서는 자석 성질을 잃어버린다는 것이 잘 알려져 있다"며 "반면, 강유전체를 모든 방향에서 아주 작게 나노 크기로 만들면(즉, 0차원 구조를 만들면) 어떤 현상이 발생하는 지는 오랜 기간 논란 거리였다"고 말했다. 연구팀은 인체 내부 장기들을 3차원적으로 보기 위해 병원에서 CT 촬영을 하는 것과 동일한 방식으로 투과전자현미경을 이용해 나노입자 이미지를 획득하고, 이를 3차원으로 재구성하는 방식의 원자 분해능 전자토모그래피 기술을 새로 개발했다. 연구팀은 이 기술로 강유전체인 바륨-티타늄 산화물(BaTiO3) 나노입자 내부 원자 위치를 3차원적으로 측정했다. 또 내부의 3차원적 분극 분포도 단일 원자 단위로 확인했다. 분극 분포 분석 결과, 연구팀은 20년 전 이론적으로 예측됐던 대로 강유전체 내부에 소용돌이를 비롯한 다양한 위상학적 분극 분포가 발생하고, 강유전체의 크기에 따라 내부 소용돌이의 개수 또한 제어할 수 있다는 사실을 처음으로 실험적으로 밝혀냈다. KAIST 연구팀은 이 결과를 바탕으로 20년 전 해당 소용돌이 분극 이론을 처음 제시했던 벨라이쉬(Bellaiche) 교수와 국제공동연구를 수행했다. 연구팀은 실험에서 얻은 소용돌이 분포 결과가 이론적인 계산으로도 잘 설명된다는 것을 추가로 증명했다. 양용수 교수는 "이번 연구 결과는 기판의 유,무나 주변 환경에 무관하게 강유전체 크기와 형태를 적절히 조절하는 것만으로도 나노 크기에서 강유전성 소용돌이를 제어할 수 있다는 것을 시사한다"며 "분극 분포 소용돌이의 개수 및 회전 방향을 조절해 기존보다 약 1만 배 이상 많은 양의 정보를 같은 크기의 소자에 저장할 수 있는 차세대 고밀도 메모리 소자 기술로 발전시킬 수 있을 것"으로 기대했다. KAIST 물리학과 정채화 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' (5월8일자)에 게재됐다. 한편 이번 연구는 한국연구재단 개인기초연구지원사업 및 KAIST 특이점교수사업의 지원을 받아 수행됐다.

2024.05.30 14:10박희범

KAIST, 아픈 부위만 치료하는 나노신약 개발

인간의 특정 장기에만 약물을 전달, 치료하는 맞춤형 나노신약이 개발됐다. KAIST(총장 이광형)는 생명과학과 전상용 교수와 화학과 이희승 교수 연구팀이 공동으로 체내에서 여러 생물학적 상호작용에 관여하는 당질 층을 모방한 인공 탄수화물 나노입자 수십종을 합성한뒤 이를 특정 장기로 보내 치료하는 나노신약을 개발하는데 성공했다고 3일 밝혔다. 연구팀은 현재 간이나 신장, 비장에 대해 동물 실험을 진행, 치료 약물이 효과적으로 전달되는 것을 확인했다. 향후에는 약물전달이 어려운 뇌나 심장 실험도 진행할 계획이다. 전상용 교수는 "나노입자에 저분자 화학약물을 붙여 아픈 부위로 보내 치료하는 새로운 맞춤형 치료법을 개발했다"고 설명했다. 연구팀은 다섯 가지 단당류 단위체를 기반으로 '인공 탄수화물 나노입자 (GlyNP)' 라이브러리 수십 종을 합성했다. 이를 간, 신장, 비장, 폐, 심장, 뇌에 대해 선택적으로 작용하는 인공 탄수화물 나노입자 후보군을 가려냈다. 간과 신장, 비장에 대해서는 동물실험까지 완료했다. 나노입자 전달이 어려운 뇌나 심장은 나노입자만 찾아놨다. 향후 동물실험을 진행할 계획이다. 전상용 교수는 "이 약물전달시스템을 이용하면 독성을 낮추고 효능을 크게 올릴 수 있을 것"이라며 "기존에 가능하지 않았던 장기별 질병 치료에 한 걸음 더 나아갈 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 이 연구는 KAIST 생명과학과 김도현 석박사통합과정 연구원 및 황창희 박사가 공동 제1 저자로 참여했다. 연구결과는 재료공학 분야 국제 학술지인 `어드밴스드 머티리얼즈' 온라인판(3월 15일자) 뒷표지 논문과 화제의 논문으로 각각 게재됐다. 또 제30회 삼성휴먼테크논문대상 생명공학 & 생명과학(Bio engineering & Life Science) 분야에서 장기별 맞춤형 치료의 새로운 전략을 제시한 성과로 은상을 수상했다. 예산은 지난 2018년부터 한국연구재단 리더연구사업(종양/염증 미세환경 표적 및 감응형 정밀 바이오-나노메디신 연구단)에서 매년 8억 원, 선도연구센터사업(멀티스케일 카이랄 구조체 연구센터, CMCA)에서 매년 15억 원을 받았다.

2024.05.03 09:22박희범

온난화 해결될까…KAIST, CO₂ 간단히 분리 "양산성 확보했다"

온난화의 주범인 이산화탄소(CO₂)를 선택적으로 분리할 수 있는 고효율 멤브레인(분리막) 제조 기술이 개발됐다. 양산 가능한 수준이어서 학계 뿐 아니라 업계의 관심을 끌었다. KAIST(총장 이광형)는 생명화학공학과 배태현 교수 연구팀이 고분자 분리막의 구조와 화학적 특성을 전략적으로 제어하는 방법으로 이산화탄소를 분리, 제거할 수 있는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다. 이 분자체 분리막은 2~3단계 절차로 제조가 가능하다. 분리막 공정을 빼면 1단계로 제조할 수 있다. 비용도 정확하게 산출하지는 않았지만, 기존대비 10분의 1도 안든다는 것이 연구진의 설명이다. 멤브레인(분리막)은 목표 물질을 선택적으로 투과시키는 박막이다. 저에너지 분리 기술로 주목받아 왔다. 문제는 기존의 고분자 분리막이 치밀한 구조 때문에 활용성이 좋지 않다는 점이다. 이 때문에 세계 각국 연구진들이 일정한 미세 기공을 갖는 소재를 분리막으로 활용해 기체의 투과 선택성을 높이려는 연구를 꾸준히 진행해 왔다. 그러나 이 같은 기존 방식으로 제조한 분자체 분리막은 제조 과정이 복잡한데다 막의 탄소 강도가 부족해 실제 공정에 적용하거나 양산이 어렵다. 이번에 KAIST 연구팀이 개발한 분리막은 고성능이면서도 쉽게 부서지는 탄소 분자체 분리막과는 달리 고분자 분리막에 준하는 기계·화학적 안정성이 높고 유연성을 지녔다는 평가다. 또한 제조 공정이 2~3단계로 간단해 대량생산이나 상업화도 가능하다.논문 제1 저자로 참여한 KAIST 생명공학과 이홍주 박사과정 연구원은 "현재까지 개발된 탄소 분자체 분리막 중 성능이 우수한 분리막들에 버금가는 이산화탄소 분리 성능을 보인다"며 "분리 공정에 따라서 맞춤형으로 튜닝이 가능한 범용성 기술"이라고 설명했다. 배태현 생명공학과 교수는 "이번 연구 결과는 분자체 분리막 개념에 혁신적인 패러다임의 전환을 이끌었다"며 "고분자 분리막이나 탄소 분자체 분리막을 적용하고자 했던 여러 화학 산업에 활용 가능한 대안이 될 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다. 이 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 4월 12일자 온라인판에 게재됐다. 예산은 한국연구재단 중견 연구자 지원사업 및 선도 연구센터의 분산형 저탄소 수소생산 사업과 사우디아람코-KAIST CO2 매니지먼트 센터의 지원을 받았다..

2024.04.22 09:23박희범

KAIST, 대규모 데이터 출력 때 GPU 에러 해결

인공지능(AI) 그래픽 연산 장치(GPU)에서 메로리 한계로 인해 초병렬 연산 등 대규모 데이터 출력 때 발생하는 에러 문제를 국내 연구진이 해결했다. 향후 가정에서 사용하는 메모리 크기가 작은 GPU로도 생성형 AI 등 대규모 출력이 필요한 고난이도 연산을 빠르게 수행할 수 있게 됐다. 초병렬 연산은 GPU로 수 십 만~수 백 만 개의 작은 연산들을 동시에 수행하는 것을 말한다. KAIST(총장 이광형)는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 수십, 수백 만개 이상의 스레드들로 초병렬 연산을 하면서 수 테라바이트의 큰 출력 데이터가 발생하더라고 메모리 에러 없이 해당 출력 데이터를 메인 메모리로 고속 전송 및 저장할 수 있는 데이터 처리 기술(일명 INFINEL)을 개발했다고 7일 밝혔다. 출력데이터는 데이터 분석 결과 또는 인공지능에 의한 생성 결과물에 해당하는 데이터를 말한다. ■기존 기술 문제들 최근 AI의 활용이 급속히 증가하면서 지식 그래프와 같이 정점과 간선으로 이루어진 그래프 구조 데이터의 구축과 사용도 점점 증가하고 있다.. 그러나 그래프 구조 데이터에 대해 난이도가 높은 초병렬 연산을 수행할 경우 그 출력 결과가 매우 커 각 스레드 출력 크기를 예측하기 어렵다는 문제가 발생한다. 또, GPU는 근본적으로 CPU와 달리 메모리 관리 기능이 매우 제한적이기 때문에 예측할 수 없는 대규모의 데이터를 유연하게 관리하기 어렵다. 이러한 이유로 지금까지는 GPU를 활용해 '삼각형 나열'과 같은 난이도가 높은 그래프 초병렬 연산을 수행할 수 없었다. ■해결 방법 김 교수팀은 이를 근본적으로 해결하는 인피넥(INFINEL) 기술을 개발했다. 이 기술은 GPU 메모리 일부 공간을 수백 만 개 이상의 청크(chunk)라 불리는 매우 작은 크기의 단위들로 나누고 관리하면서, 초병렬 연산 내용이 담긴 GPU 커널(kernel) 프로그램을 실행하도록 설계했다. 이때 각 스레드는 메모리 충돌 없이 빠르게 자신이 필요한 청크 메모리들을 할당받아 자신의 출력 데이터를 저장할 수 있도록 했다. 또한, GPU 메모리가 가득 차도 무중단 방식으로 초병렬 연산과 결과 출력 및 저장을 지속할 수 있다. 김민수 교수 연구팀은 INFINEL 기술의 성능을 다양한 실험 환경과 데이터 셋을 통해 검증했다. 종래의 최고 성능 동적 메모리 관리자 기술에 비해 약 55배, 커널을 2번 실행하는 2단계 기술에 비해 약 32배 연산 성능이 향상됐디. ■기대효과 이 기술을 사용하면 가정에서 사용하는 메모리 크기가 작은 GPU로도 수 테라 바이트 이상의 출력 데이터가 발생하는 고난이도 연산을 빠르게 수행할 수 있다고 연구진은 설명했다. 김민수 전산학부 교수는 “생성형 AI나 메타버스 시대에는 GPU 컴퓨팅의 대규모 출력 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 기술이 중요해질 것으로 예상되며, INFINEL 기술이 그 일부 역할을 할 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구에는 박성우 박사과정 학생이 제1 저자, 김민수 교수가 창업한 그래프 딥테크 기업인 (주)그래파이 소속 오세연 연구원이 제 2 저자, 김민수 교수가 교신 저자로 참여했다. 연구결과는 국제 학술지 'PPoPP' 3월 4일자 발표됐다. 한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩 및 ITRC 사업, 한국연구재단 선도연구센터인 암흑데이터 극한 활용 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.

2024.03.07 16:29박희범

곤충처럼 동작 인식하는 지능형 소자 개발

곤충의 시신경계를 모방한 지능형 동작 인식 소자가 개발됐다. 전력 소모량을 절반 가까이 줄여 휴대폰 사물 인식 장치로 활용 가능하다. KAIST(총장 이광형)는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 멤리스터 소자를 이용해 곤충의 시각 지능을 모사하는 방법으로 지능형 동작 인식 소자를 개발하는 데 성공했다고 19일 밝혔다.멤리스터(Memristor)는 메모리(Memory)와 저항(Resistor)을 합친 말이다. 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 전자소자이다. 김경민 교수는 “기술 개발 수준은 언제든 양산에 들어갈 만큼 올라와 있다”며 ”다만, 상용화가 되려면 수요가 커야 하는데, 요즘 들어 느는 추세”라고 말했다. 최근 삼성 등은 휴대폰에 에지(edge)형 인공지능을 도입했다. 또 사물 인식이나 동작 인식 기능도 휴대폰에 탑재하고 있으나, 전력 소모량이 커 이를 줄이는 노력이 진행 중이다. 연구진은 곤충의 뇌에 신호를 전달하고 처리하는 시신경계 뉴런을 멤리스터 소자를 활용해 모방했다. 연구진은 이를 바탕으로 동작 인식 소자를 개발했다. 또 이를 검증하기 위해 차량 경로를 예측하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 설계, 적용했다. 그 결과 전력 소모량은 기존 대비 92.9% 감소했다. 사물의 움직임 예측 정확도는 15.0% 향상됐다. 김경민 교수는 ” 향후 자율주행 자동차, 차량 운송 시스템, 로봇, 머신 비전 등과 같은 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 이 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 이민구 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)' 1월 29일 자 온라인판에 게재됐다.한편, 이 연구는 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다.

2024.02.19 10:57박희범

  Prev 1 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

테슬라, 韓서 완전자율주행 시동...정부 출신 인력 영입 나서

美 소액 물품 면세 폐지에…테무·쉬인, 사용자 수 급감

[써보고서] 갤럭시 S25 엣지, 뒷주머니에 넣었더니...한계 넘은 혁신

"엔비디아 비켜"...MS, 11개월 만에 사상 최고가로 시총 1위 탈환

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현