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'서울대학교'통합검색 결과 입니다. (48건)

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퓨처플레이, 서울대 창업지원단과 딥테크 키운다

퓨처플레이는 서울대학교 창업지원단과 함께 학내 유망 창업팀의 성장을 지원하기 위한 공동 액셀러레이션 프로그램 '빅 스케일업'을 운영한다고 4일 전했다. 협약식은 지난 3일 오전 서울 관악구 서울대학교에서 진행됐다. 권오형 퓨처플레이 대표와 서울대학교 창업지원단 외 이번 액셀러레이션 프로그램의 운영에 참여하는 투자사의 주요 관계자들이 참석했다. 서울대 창업지원단은 교내 창업팀에 대한 높은 접근성과 네트워크를 기반으로 참가팀 모집 및 서류 접수를 주관한다. 퓨처플레이는 서류 심사, 멘토링, 투자 등을 서울대와 공동 운영한다. 퓨처플레이는 8개 이내 스타트업을 선발해 전담 섹터별 심사역을 배정해 총 3회 이상 개별 맞춤형 멘토링을 제공한다. 프로그램 중간·최종 데모데이를 통해 투자를 유치할 수 있다. 정부 지원 사업 연계, 사내 전문가 심화 멘토링, 외부 네트워킹 등 지원도 함께 이뤄진다. 이번 프로그램은 서울대학교 학생 및 교원 창업팀, 연구실 창업팀, 동문 창업 기업 중 업력 7년 미만이며 시드 투자 유치를 희망하는 팀을 주요 대상으로 한다. 특히 ▲기관 투자 이력이 없는 기업 ▲교원 창업 ▲실험실 창업 등은 우대 선발될 예정이다. 권오형 퓨처플레이 대표는 "서울대학교의 훌륭한 창업팀을 초기 단계부터 밀접하게 발굴하고 함께할 수 있게 됐다"며 "연구에서 비즈니스로 이어지는 전환 과정에 꼭 필요한 맞춤형 육성 프로세스를, 퓨처플레이가 다년간 축적한 경험과 역량을 바탕으로 최선을 다해 지원하겠다"라고 전했다.

2025.04.04 16:59신영빈 기자

서울대 연구진, '2차원 반도체' 상용화 앞당길 신공정 기술 개발

서울대학교 공과대학은 재료공학부 이관형 교수 연구팀이 같은 학부의 장혜진, 한정우 교수 연구팀과 함께 다양한 기판 위에서 웨이퍼 면적의 단결정 2차원 반도체를 직접 성장시킬 수 있는 신기술 '하이포택시(Hypotaxy)'를 세계 최초로 개발했다고 24일 밝혔다. 이번 연구 결과는 지난 2월 20일 세계 최고 권위의 학술지 '네이처(Nature)'에 게재됐다. 최근 인공지능(AI) 기술 발전에 따라 반도체 성능 향상의 필요성이 커졌고, 소자의 전력 소모를 줄이려는 연구 또한 활발해졌다. 따라서 기존의 실리콘을 대체할 새 반도체 소재가 주목받는 중인데, 그 중 얇은 두께와 뛰어난 전기적 특성을 지닌 2차원 물질 '전이금속칼코겐화물(이하 TMD)이 차세대 반도체로 각광받고 있다. 그러나 이를 높은 품질로 합성해 산업적으로 활용할 수 있는 대량 생산 기술이 부족한 실정이다. 현재 가장 유망한 합성 기술인 화학기상증착법(CVD)은 전기적 특성의 저하, 성장한 TMD의 전사(다른 기판으로 옮기는 추가 공정) 등의 문제를 안고 있다. 또한 높은 결정성(crystallinity)을 갖는 기판 위에서 TMD를 성장시키는 '에피택시(epitaxy)' 방식도 성장 후 전사 과정이 수반되고 특정 기판만 사용 가능하다는 한계가 있다. 반도체 및 박막 소재 제작에 필수적인 기술로 여겨졌던 이 방식은 합성 시 TMD의 결정성, 표면, 층수가 불균일해 전기적 성능이 저하되는 약점도 존재한다. 따라서 고품질 TMD에 기반한 고도의 3차원 집적화 기술 개발이 현대 반도체 산업의 필수 과제로 부각됨에 따라, 새로운 TMD 합성 기술의 필요성이 절실한 상황이었다. 이에 연구진은 기존에 보고된 적 없는 새로운 성장법을 개발해 이 문제를 해결했다. 그래핀과 같은 2차원 물질을 템플릿으로 활용해 TMD의 결정이 정렬된 형태로 성장하도록 유도하는 방식을 고안함으로써, 어떤 기판에서도 완벽한 단결정 TMD 박막을 합성할 수 있는 '하이포택시(Hypotaxy)' 기술을 세계 최초로 구현했다. 박막이 하부 방향으로 성장한 특성을 반영해 이 합성법을 '아래 방향'을 의미하는 '하이포(hypo)'와 '정렬'이란 뜻의 '택시(taxy)'를 접목한 '하이포택시'로 명명했다. 반도체 제조 공정과의 호환이 가능한 저온(400℃)에서도 단결정 TMD를 성장시킬 수 있는 이 기술은 산업적으로 큰 의미를 지닌다. 후처리 없이 템플릿이 자연적으로 제거되며, 금속 박막 두께를 조절해 TMD의 층 수까지 정밀하게 제어할 수 있다는 점에서도 기존 방식과 크게 차별화된다. 또한 이번 기술을 이용해 합성한 TMD로 만든 반도체 소자가 높은 전하 이동도와 우수한 소자 균일성을 보임으로써, '하이포택시'가 반도체 소자의 고성능화·고집적화 및 차세대 2차원 반도체 상용화에 기여할 핵심 기술로 활용될 가능성이 커졌다. 아울러 '하이포택시'는 단순히 2차원 반도체 성장 기술에 그치지 않고, 모든 결정질 박막 물질의 성장에도 적용 가능한 혁신적 기술이라는 평가를 받고 있다. 기존 반도체 제조 방식의 한계를 극복했을 뿐 아니라, 템플릿을 통해 결정 방향 및 구조를 원하는 대로 조절할 수 있는 완전히 새로운 방식을 세계 최초로 제안했기 때문이다. 연구를 지도한 이관형 교수는 "우리가 개발한 하이포택시(Hypotaxy) 기술은 1930년대에 최초로 그 개념이 제안되어 현대 전자소자 개발을 이끈 에피택시(Epitaxy) 기술의 한계를 돌파했다“며 ”하이포택시는 차세대 AI 반도체의 기반이 되는 3차원 집적을 가능케 한 만큼 재료공학 분야에서 혁신적인 접근법으로 자리매김하리라 기대한다"고 밝혔다. 논문의 단독 1저자인 문동훈 연구원은 “다양한 소재를 고품질로 합성하는 대표적 기술인 에피택시에 대한 관념과 틀을 깨는 것이 가장 큰 도전이었다”며 “기판의 종류에 관계없이 단결정 성장이 가능한 하이포택시 기술이 바로 에피택시에 대한 역발상에서 나왔듯, 이번 성과가 앞으로 신물질 개발과 새로운 격자 구조의 합성 등의 분야에서 기존 연구들을 뛰어넘는 혁신적인 연구를 촉진하는 마중물이 되길 바란다”고 말했다. 현재 서울대학교 재료공학부에서 박사과정을 밟고 있는 문동훈 연구원은 기존에는 합성이 불가능해 다양한 측정에 제약이 있었던 무아레 구조(Moiré structure)를 하이포택시 성장법으로 합성시키는 연구에 주력하고 있다. 또한 이전의 합성법으로는 대면적 고품질 성장이 어려웠던 다양한 신물질에 하이포택시 기술을 적용시키는 연구도 수행하고 있으며, 향후 박사후연구원으로서 연구를 이어나갈 예정이다.

2025.02.24 15:54장경윤 기자

"난치병 치료 혁신 신약 개발할 것"…LG, 구광모 한 마디 후 서울대 손 잡았다

"난치병을 치료하는 혁신 신약을 개발해 사랑하는 사람들과 보다 오래 함께할 수 있는 미래에 도전하겠습니다." 구광모 LG 대표가 올해 신년사에서 이처럼 강조한 가운데 LG가 신약 개발을 위한 차세대 단백질 구조 예측 인공지능(AI) 기술 연구에 착수하며 난치병 치료와 생명 현상의 비밀을 밝히는 데 주력한다. LG AI연구원은 지난 5일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 백민경 서울대학교 생명과학부 교수와 '차세대 단백질 구조 예측 AI' 개발을 위한 공동 연구 계약을 체결했다고 6일 밝혔다. 이번 연구는 단백질이 환경과 화학적 변화에 따라 다양한 상태로 존재하는 '다중 상태(Multistate)'의 구조를 예측하는 기술을 개발하는 것이 핵심이다. 단백질 구조 예측 기술은 신약 개발과 질병 치료제 연구의 필수적인 요소다. 기존 AI 기술은 단일 단백질 구조를 예측하는 수준에 머물러 있었으나 실제 생체 내 단백질은 다양한 상태로 존재하기 때문에 이를 정확히 분석하는 것은 큰 도전 과제였다. LG AI연구원은 이번 연구를 통해 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 성과를 도출할 계획이다. 공동 연구를 이끄는 백 교수는 단백질 구조 예측 분야에서 세계적으로 주목받는 연구자로, 지난해 노벨 화학상을 수상한 데이비드 베이커 미국 워싱턴대학교 교수와 함께 '로제타폴드(RoseTTAFold)'를 개발한 경험이 있다. 이 기술은 AI를 활용해 단백질 구조를 빠르게 예측하는 모델로, 단백질 연구의 새로운 지평을 열었다는 평가를 받고 있다. 백 교수는 "단백질 구조 예측에서 AI는 중요한 도구이지만 원리를 완전히 이해하지 못하는 한계가 있었다"며 "LG AI연구원과의 공동 연구를 통해 검증과 실험으로 이어지는 단백질 구조 예측의 새로운 단계에 도전하려고 한다"고 말했다. LG는 이번 연구가 미국 잭슨랩(JAX)과 진행 중인 알츠하이머 및 암 진단·치료 AI 개발에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있다. 회사는 지난해부터 잭슨랩과 협력해 질병 진단 및 치료에 활용할 AI 기술을 연구하고 있으며 이번 단백질 예측 AI 기술이 추가되면서 연구 속도가 보다 가속화될 전망이다. 이순영 LG AI연구원 바이오지능랩장은 "알츠하이머와 같은 난치병의 비밀은 단백질 구조에 숨어 있으며 이를 정확히 파악하는 것이 치료의 핵심"이라며 "이번 연구를 통해 단백질 구조 예측의 한계를 뛰어넘고 신약 개발에 획기적인 진전을 이룰 것"이라고 밝혔다.

2025.02.06 10:00조이환 기자

"VR로 로봇수술 훈련"…미래컴퍼니, 분당서울대병원에 솔루션 공급

미래컴퍼니는 분당서울대학교병원에 가상현실(VR) 기반 트레이닝 시뮬레이터 '레보심'을 공급하는 계약을 체결했다고 4일 밝혔다. 분당서울대병원은 보건복지부, 한국보건산업진흥원 및 성남시가 지원하는 광역형 국산의료기기 교육훈련지원센터 사업에 컨소시엄으로 참여하며, 국산 의료기기를 활용한 술기 교육 프로그램을 지원한다. 레보심은 미래컴퍼니 수술로봇 '레보아이'의 트레이닝을 위한 VR 시뮬레이터다. 임상 현장을 고려한 다양한 시나리오를 의료진에게 제공한다. 반복적인 훈련을 통해 로봇수술 숙련도를 향상시키고 실제 수술에서의 자신감을 쌓을 수 있도록 돕는다. 실제 임상 실습에 비해 비용 효율성과 접근성을 높였다. 레보심은 단계별 학습을 위한 세 가지 모드로 구성되어 있다. 베이직 모드는 수술로봇의 기본 조작법을 익힐 수 있는 링 옮기기, 조직 절제하기 등의 훈련을 제공하며, 카메라와 인스트루먼트 조작법을 학습할 수 있다. 봉합 및 문합 모드에서는 다양한 상황에서의 봉합과 문합 기술을 연습할 수 있다. 마지막으로 고난도 술기 모드에서는 자궁절제술, 신장절제술, 담낭절제술 등의 복잡한 수술 과정을 구현해, 실제 수술처럼 고난도 술기를 연습할 수 있는 기능이 제공된다. 이호근 미래컴퍼니 수술로봇 사업부문장 전무는 "상급종합병원 내에서 국내 의료기기의 우수한 성능을 알리고 도입도 확대될 수 있는 기회가 되기를 기대한다"고 전했다.

2025.02.04 17:16신영빈 기자

오픈AI, 韓 AI 연구진 만난다…서울대서 비공개 행사 개최

오픈AI가 서울대학교 구성원과 비공개 간담회를 진행해 글로벌 인공지능(AI) 생태계 구축 방향을 논의한다. 3일 업계에 따르면 서울대 AI 연구원(AIIS)는 오는 4일 오전 10시에 서울대 해동첨단공학관에서 'Q&A 위드 오픈AI' 행사를 개최한다. 'Q&A' 행사에는 오픈AI 경영진이 참석해 AI 연구진 및 서울대 학생들과 다양한 주제를 논의할 예정이다. 행사는 완전히 비공개로 진행되며 참석자 명단은 따로 공개되지 않았다. 다만 샘 알트먼 오픈AI 대표는 같은 날 서울 중구의 한 호텔에서 열리는 비공개 워크숍 '빌더 랩'에 참석해 국내 기업 및 스타트업 개발자 100명을 대상으로 발표할 예정으로, 같은 장소에서 열리는 정신아 카카오 대표의 기자간담회에도 참석할 예정으로 알려졌다. 앞서 서울대는 지난 2023년 AI 분야의 세계적 석학인 앤드루 응 스탠퍼드대 겸임교수를 초청해 강연을 진행한 바 있다. 이번 오픈AI 경영진과의 만남 역시 국내 AI 연구진과 글로벌 기술 리더 간의 교류를 강화하는 계기가 될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "이번 행사가 AI 기술 협력과 연구 발전의 발판이 될 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2025.02.03 21:31조이환 기자

美 타임지가 선정한 이교구 교수, 韓 SW 기업 대표 100명에게 건넨 말은?

이교구 서울대학교 교수가 한국소프트웨어산업협회(KOSA)의 지원으로 인공지능(AI) 음성 기술의 미래를 제시하며 콘텐츠 제작 과정의 혁신 가능성을 증명했다. KOSA는 22일 서울 삼정호텔에서 주요 소프트웨어 기업 대표와 임원 100여 명이 참석한 가운데 '제29회 런앤그로우 포럼'을 성황리에 마무리했다. 이날 행사에서 이교구 교수는 '콘텐츠를 위한 생성형 인공지능 : 영향과 응용사례'라는 주제로 강연을 진행했다. 이 교수는 AI 음성 전문기업 수퍼톤의 공동 창업자이자 대표로, 지난해 타임지가 선정한 '2024년 가장 영향력 있는 AI 100인'에 한국인으로 유일하게 이름을 올린 인물이다. 그는 이번 강연에서 AI 음성 합성 기술이 음악, 영화, 애니메이션, 게임 등 콘텐츠 전반에 미칠 혁신적 영향을 구체적으로 설명했다. 특히 이날 소개된 '낸시' 모델은 음성을 음색, 발음, 음고, 강세로 분해하고 재구성하는 기술이다. 이 기술은 배우의 고유한 음색을 유지하면서 다양한 언어로 자연스러운 더빙을 가능하게 해 영화와 같은 콘텐츠 제작에 큰 변화를 예고하고 있다. 또 '보이스 디자인' 기술도 주목을 받았다. 이 기술은 나이와 성별을 자유롭게 제어하며 이론적으로 무한한 목소리를 창출할 수 있다. 이 교수는 청중에게 실제 사례를 통해 직접 시연해 높은 호응을 얻었다. KOSA는 이번 포럼의 성공에 힘입어 다음 '런앤그로우' 포럼을 오는 3월 26일 개최할 예정이다. 구체적인 일정은 KOSA 공식 홈페이지를 통해 공지된다. 조준희 KOSA 회장은 "AI 기술이 콘텐츠 산업을 중심으로 사회 전반에 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다"며 "앞으로도 국내 AI 기술의 혁신을 위한 장을 지속적으로 마련하겠다"고 말했다.

2025.01.22 11:16조이환 기자

신세계百-서울대 데이터사이언스대학원, AI·빅데이터 서비스 개발 나서

신세계백화점이 서울대학교 데이터사이언스대학원과 손잡고 인공지능(AI) 및 빅데이터 기술을 활용한 서비스 개발에 나선다. 신세계백화점은 최근 서울대 데이터사이언스대학원과 업무협약(MOU)'을 체결했다고 19일 밝혔다. 지난 17일 신세계백화점 본사에서 열린 협약식에는 신세계백화점 영업본부장 김선진 부사장과 이성환 영업전략담당 상무, 서울대학교 데이터사이언스대학원 이재진 원장, 오민환 교수 등이 참석했다. 양측은 이번 협약에 따라 다음 달부터 고객 맞춤형 상품 추천 알고리즘 'S-마인드 4.0'을 개발하는 산학협력 프로젝트에 착수한다. 신세계백화점이 지난 2017년 도입해 운영 중인 추천 시스템 'S-마인드'를 고도화하는 것이 핵심이다. S-마인드는 고객의 연령, 주거래 점포, 과거 구매한 브랜드 등의 조건을 활용해 고객이 관심을 가질 만한 브랜드나 프로모션을 추천해주는 시스템이다. 새로운 S-마인드 4.0은 구매 이력뿐 아니라 생활 패턴과 라이프스타일 데이터까지 분석해 최적의 상품과 여행·예술 등 콘텐츠를 추천하는 업그레이드된 시스템으로 개발할 예정이다. 라운지 및 발렛 서비스 이용, 쿠폰 사용 이력, 앱 내 커뮤니티 활동, 온라인 구매 데이터 등을 종합적으로 분석하는 것이다. 또 기존에는 성별, 연령, 선호 브랜드가 유사한 '고객군(그룹)' 단위로 정보를 제공했지만, 새로운 S-마인드 4.0은 고객 '개개인'에 맞춘 상품과 혜택을 실시간으로 제안할 수 있게 될 전망이다. 예를 들어 평소 식품을 자주 구매하고 할인 반응도가 높은 고객의 경우, VIP 라운지 이용 시간이 끝나기 10분 전 F&B 할인 쿠폰을 푸시 알림으로 보내주는 식이다. 이번 업무협약의 일환으로 신세계백화점은 사내 데이터사이언스 조직 내 연구 모임인 'S-커스터머 랩(S-Customer Lab)'도 발족한다. S-커스터머 랩에서는 AI와 로봇, XR(확장현실) 등 최신 첨단 기술을 활용해 오프라인 점포와 앱의 서비스 수준을 높이는 방안을 연구할 계획이다. 고객이 가장 만족할 만한 상품 추천뿐만 아니라, 배송과 교환·환불 등 구매 전 절차를 포함한 쇼핑 여정에서 불편이나 거슬리는 것 없도록 밀착 관리하는 'AI 퍼스널 쇼퍼' 기능을 구축하는 것이 목표다. 신세계백화점 영업본부장 김선진 부사장은 “이번 협력은 고객 경험을 한 단계 향상시킬 수 있는 혁신적인 서비스 개발로 이어질 것”이라며 “신세계만의 아이덴티티를 담은 AI 서비스로 고객에게 하이터치 럭셔리 경험을 제공하는 계기가 되기를 기대한다”고 말했다. 서울대학교 데이터사이언스대학원 이재진 원장은 “신세계백화점이 오랜 시간 온·오프라인 채널을 통해 축적해 온 양질의 데이터에 기반한 산학 공동 연구로, 학문적 의미와 산업적 응용 가치가 모두 높다”며 “유통 AI 생태계 구축 등 유통 산업 전반에 새로운 패러다임을 제시하는 중요한 계기가 될 것”이라고 전했다.

2025.01.19 06:00김민아 기자

서울대·울산대, AI활용 새로운 면역항암 치료용 효소 찾아

효소는 생명체 내 화학 반응을 촉진하는 생체 촉매다. 높은 촉매 효율과 열적 안정성을 가진 효소는 식품, 바이오연료, 제약 등의 분야에서 산업적으로 가치가 높다. 하지만, 효율과 안정성 모두를 갖춘 효소를 발굴, 개발하는데는 난관이 많다. 서울대학교는 화학부 및 생명과학부, 제약학과 연구진 및 울산대학교 의과대학 및 갤럭스와의 공동연구로 AI를 활용한 면역항암 치료용 효소를 발굴했다고 4일 밝혔다. 연구진은 이를 위해 단백질 언어 모델 기반으로 대규모 단백질 데이터베이스에서 유망한 단백질을 발굴하는 '시크랭크(SeekRank)'알고리즘을 개발했다. 연구진은 이 '시크랭크'를 이용해 면역 항암 억제제로 알려진 L-키뉴레닌을 분해, 항암에 효과적인 효소 키뉴레니나아제(kynureninase)를 발굴했다. 새롭게 발굴된 이 효소는 기존 치료용 효소보다 2배 높은 활성도를 나타냈다. 높은 열적 안정성과 활성도를 기반으로, 동물 모델에서는 종양 무게가 3.4배 더 감소하는 것을 확인했다. 연구팀은 "효소의 활성 자리와 기질 간 상호작용을 분자 동역학 시뮬레이션으로 분석, 효소 구조와 활성이 어떻게 최적화될 수 있는지 밝혀냈다"고 설명했다. 엄현욱 박사는 "AI와 생명과학, 생화학 분야 융합을 통한 혁신적인 치료제 개발의 대표적 사례"라며 "이 연구결과가 향후 암 치료 뿐만 아니라 다양한 질병 치료와 바이오산업에 활용될 것"으로 기대했다. 연구팀은 '시크랭크' 알고리즘을 오픈소스로 공개, 전 세계 연구자들의 효소 발굴 연구와 치료제 개발을 지원할 계획이다.

2025.01.04 15:03박희범 기자

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