에너지시스템학과

[2025-2학기] 에너지시스템학과 최종 장학 심사결과 안내

안녕하세요. 탄소-제로 신재생에너지시스템사업단 김민지입니다. 2025-2학기 장학 안내드립니다. 첨부파일의 장학 등급 및 장학금 금액 확인 부탁드립니다. 해당 장학 선정은 전공별 운영위원회 교수님들께 최종 선정받은 자료입니다. 자세한 사항은 사무실(2206)로 문의하시기 바랍니다.

2025-1학기 '신재생에너지 프로젝트' 우수연구 시상식 안내

2025학년도 후기 학·석사연계과정생 (수시)모집 전형 실시 안내

가. 제도개요: 학사과정과 석사과정을 연계하여 학사 및 석사과정 수업연한을 단축(학사 3.5(3.0)년, 석사 1.5년 졸업)함으로써 4.5 ~ 5년 이내에 학사학위 및 석사학위 취득이 가능하게 하는 제도 나. 모집학과 및 모집인원 1) 모집학과: 정시모집 석사과정 모집학과를 대상으로 지원 가능 2) 모집인원: 대학원 입학 학기 기준 석사학위 모집정원 여석범위 내 다. 지원자격 - 학·석사연계과정 합격자 조기졸업 요건 완화: 누계 평점평균 3.75 이상 → 3.0 이상 본교 학사과정 조기졸업 요건인 평점평균 3.75 미만인 경우에도 3.0 이상이면 지원 가능. 단, 이 경우 대학원 1학기 등록을 반드시 해야 하며, 대학원 입학을 포기하거나 자퇴하는 경우 학사과정 조기졸업이 취소됨 4) 학·석사연계과정 지원 불가 대상 - 편입학한 자 라. 모집일정 지원서 접수2025.05.30(금) 09:00 ~ 06.12(목) 17:00 - 제출서류 ① 학·석사연계과정신청서 ② 성적증명서 - 제출처: 대학원 교학팀(율곡관305호) 전형(서류전형 및 면접) 2025.06.23(월) ~ 06.27(금) 대학원 모집학과별로 시행 합격자 발표 2025.07.15.(화) 대학원 자체 공지 연구활동계획서 제출 지도교수 배정 및 연구활동계획서 제출 (전형 합격 후 입학 학기의 수업일수 1/4선까지 1회 이상) 대학원 등록 대학원 진학 학기 신입생 등록기간 입학금 면제 마. 제출서류 1) 학·석사연계과정 신청서 1부 2) 성적증명서 1부 3) 학·석사연계과정 연구활동계획서 ※전형 합격 후 대학원 입학한 학기 초 제출 바. 제출처: 대학원 교학팀 방문 제출(율곡관 305호) 사. 전형료: 면제 아. 전형방법: 서류심사 및 면접 - 전형일은 학과 자체 일정에 따름 - 대학원 학과별로 학부 성적 및 기타 학과에서 별도로 정한 기준 등을 종합적으로 심사·평가하여 선발 - 지원자가 있는 학과에 대해서는 추후 전형 안내 공문 발송 예정 자. 선발자 특전 1) 입학금 및 전형료 면제 2) 대학원 입학 시 무시험 특별전형 3) 대학원 학과별 장학금 배정 시 최우선 고려 4) 석사과정 수업연한 1학기 단축 가능(의무 아닌 선택사항) - 단, 금융공학과 입학생은 수업연한 단축을 위해 학사과정 중 대학원 과목(6학점)을 선이수해야 함 5) 대학원 입학 시 실사구시 장학금(학석사연계) 100만 원 지급 - 본교장학금 규칙에 의거, 직전 학기 12학점 이상 이수 / 평점평균 2.0 이상인 경우만 수혜 가능 - 실사구시 장학금(학업장려금) 200만원과 중복 수혜 가능 - 장학금 수혜 제외 대상: 본교 학사과정 졸업생/초과학기생/학적유지생, 일반대학원 간호대학/의과대학 통할학과 지원자 아. 기타 유의사항 1) 학·석사연계과정생으로 선발된 이후 입학한 학기 초(수업일수 1/4선 이내)에 석사과정 지도교수를 배정받아 재학 중 1회 이상 학사지도를 받아야 함 ※ 학·석사연계과정 활동계획서 1회 이상 제출 의무 2) 학사과정 조기졸업 불가자 및 학·석사연계과정 포기자(대학원 비진학 의사 표시자)는 학∙석사연계과정 포기신청서를 대학원 지원 학과에 제출하여야 함 3) 학·석사연계과정생의 경우 학사과정 중에는 학부 학칙 및 규정이 적용되고, 석사과정 중에는 대학원 학칙 및 규정이 적용됨

[소식][2025.08.21.목] 물리·생명 연구팀, ‘빛의 산란’ 光기술로 미생물 성장 고속·정밀 측정 길 열어

아주대 연구진이 ‘빛의 산란’을 활용한 광기술을 통해 미생물의 활성과 성장을 정밀하게 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용하면 항생제 효과의 빠른 진단이 가능해 세균 감염 치료의 효율성을 높일 수 있을 전망이다. 물리학과 윤종희 교수와 생명과학과 이창한 교수 공동 연구팀은 빛의 산란 특성을 활용해 정밀하고 빠른 항생제 효과 진단 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 내용은 ‘레이저 스페클 영상을 통한 빛의 산란 기반 빠른 항생제 효과 검출 기술(Light scattering-based screening method for rapid evaluating antibiotic effects on bacteria using laser speckle imaging)’이라는 제목으로, 저명 학술지 <저널 오브 바이올로지컬 엔지니어링(Journal of Biological Engineering)> 7월호에 게재됐다. 아주대 대학원 에너지시스템학과의 김동혁 석사과정생과 생명과학과의 문성준 석박사 통합과정생이 제1저자로 참여했고, 아주대 생명과학과 이창한 교수와 물리학과 윤종희 교수는 공동 교신저자로 함께 했다. 아주대 대학원 에너지시스템학과 이종서 석사과정생과 산학 공동 연구를 수행하고 있는 기업 ㈜더웨이브톡의 조경만 대표도 공동 저자로 참여했다. 항생제는 세균 감염에 의한 질병을 치료하기 위해 널리 사용되는 약물로, 미생물을 죽이거나 성장 및 번식을 억제하는 방식으로 질병을 치료한다. 항생제는 어떤 종류의 세균에 효과적인지, 어떻게 세균에 작용하는지 등에 따라 여러 종류로 나뉜다. 항생제를 이용해 치료하기 위해서는 감염 부위의 세균이 특정 항생제에 대해 얼마나 민감한지 혹은 내성을 가지고 있는지를 평가해야 하며, 이를 통해 감염을 효율적으로 억제하고 항생제 오·남용으로 인한 내성 문제를 예방할 수 있다. 현재 항생제의 효과 진단에는 여러 방법이 있으나, 그중 ‘항생제 디스크 확산법(Disc diffusion method)’이 항생제에 의한 세균의 성장 억제를 눈으로 직접 확인할 수 있어 가장 많이 활용되고 있다. 이 방법을 활용하면 직관적으로 항생제 효과를 확인할 수 있지만, 24~48시간의 배양 시간이 필요해 빠른 항생제 처방이 어렵다는 한계가 있다. 항생제 처방이 늦어지면 치료에 효과적으로 대응하기 어렵기 때문에, 특히 패혈증(Sepsis)과 같이 빠른 치료가 필요한 상황에서는 항생제 디스크 확산법의 활용이 쉽지 않다. 이에 환자가 감염된 세균에 효과적으로 대응할 수 있는 항생제를 빠르게 선별할 수 있는 기술이 필요하다. 그동안 여러 생화학적 방법이 개발되어왔으나, 실제 임상 현장에서 널리 효과적으로 사용되는 방법은 매우 제한적인 상황이다. 특히 의료 현장에서는 여러 항생제를 빠르게 확인해야 하기 때문에 비용과 검사 시간 등의 현실적 문제를 고려하지 않을 수 없고, 이에 실제 적용 가능한 새로운 기술을 개발하는 데 어려움을 겪어 왔다. 항생제 선별 기술 중 ‘빛의 산란’을 활용한 레이저 스페클 영상(laser speckle imaging) 기술은 비침습적이고, 기존 빛의 세기를 측정하는 영상 기반 방식에 비해 민감도가 높다. 이에 이 기술을 활용한 ▲혈류 특성 확인 ▲액체 내 이물질 검사 등의 의생명 응용 연구가 많이 이뤄져 왔다. 덕분에 여러 의미 있는 연구 결과가 나왔지만, 실제 의료환경에 적용할 수 있는 항생제 효과 진단 광기술은 여전히 매우 제한적이다. 항생제 효과에 의해 달라지는 세균의 활성도 변화나 성장 억제를 정밀하게 측정해 기존의 방법보다 빠르게 그 효과를 진단할 수 있어야 실제 의료환경에 도입이 가능하기 때문이다. 아주대 연구팀은 이러한 점에 착안해 빛의 산란 기반 항생제 효과 진단 기술 개발에 나섰다. 레이저 스페클 영상(laser speckle imaging)은 빛의 세기 정보를 측정하는 것이 아니라, 매질 내 발생하는 빛의 산란에 의해 상쇄 및 보강 간섭이 일어나 발생하는 레이저 스페클을 측정하는 기술이다. 매질 내의 작은 변화가 산란 특성을 크게 변화시키기 때문에, 레이저 스페클 영상은 더욱 정밀하게 대상의 정보를 측정할 수 있다. 앞서도 레이저 스페클 영상 기술을 항생제 효과 진단에 활용하려는 시도는 이뤄졌으나, 고정된 위치에서 한 샘플의 레이저 스페클 영상을 촬영해야 하기 때문에 여러 샘플을 동시에 측정해야 하는 실제 의료환경에 적용하기 어렵다는 문제가 있었다. 아주대 연구팀이 연구해온 레이저 스페클 영상 기술을 통한 항생제 효과 조기 진단 기술 모식도. 미생물의 활성에 따라 변화하는 스페클 정보를 통해 항생제 효과를 진단할 수 있다 아주대 연구팀은 이러한 한계를 돌파하기 위해, 광학 디퓨저를 활용하여 여러 스페클 조명을 만들고, 수초 내 영상 촬영만으로 미생물의 활성을 파악할 수 있는 기술을 개발했다. 이를 통해 항생제 효과에 의해 미생물의 활성이 억제되는 영역을 정확히 측정하고 3시간 이내 항생제 효과를 진단할 수 있음을 확인했다. 물리학과 윤종희 교수는 “이번에 개발한 레이저 스페클 영상을 통해 미생물 배양 후 3시간 만에 항생제 효과를 진단할 수 있다”며 “세균에 감염된 환자들의 효과적 치료에 많은 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 윤 교수는 이어 “빛의 산란 특성은 미생물 종류에 영향을 받지 않기 때문에 다양한 종류의 미생물과 항생제 효과 진단에 적용이 가능하다”라며 “앞으로 그 응용 범위가 더 넓어질 것으로 기대한다”라고 덧붙였다. 해당 기술은 아주대 연구팀과 산학 공동 연구를 수행 중인 ㈜더웨이브톡에 기술이전되어, 실제 의료환경에 필요한 장비로의 개발이 진행되고 있다. 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, G-LAMP 사업, LINC 3.0 사업, 중견연구자지원사업과 정부(과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 보건복지부, 식품의약품안전처)의 재원으로 범부처전주기의료기기연구개발 사업단의 지원(RS-2020-KD000050)을 받아 수행됐다. *상단 이미지 : 레이저 스페클 영상을 통한 항생제 효과 조기 진단 결과. (맨 윗줄) 24~48시간의 세균 배양 시간이 필요했던 기존의 방법에 비해 (아래 세줄) 이번 연구 결과에서는 매우 빠른 시간(3시간) 안에 항생제 효과에 의해서 미생물 활성이 억제되는 영역을 확인할 수 있다. 시간이 지나면서 둥그런 바깥 원이 선명해지는 쪽이 항생제 효과를 보이는 경우다. 세균 주위로 박테리아 자라지 못해 경계가 더 잘 드러난다.

[소식][2025.08.05.화] 이형우 교수팀, 암호 보안·AI 머신러닝 ‘난수’발생 장치 위한 新 원천기술 구현

이형우 교수 공동 연구팀이 개발한 2단계 양자시스템(TLQS)의 개념도 및 구현된 물질의 모식도. 기존 방식에 비해 안정적으로 신호를 유지하면서도, 기존 모델과 유사한 수준의 정확도와 학습 속도를 유지한다 아주대 이형우 교수 공동 연구팀이 난수 발생 장치의 원천기술을 새로운 방식으로 구현하는 데 성공했다. 이에 앞으로 암호 보안과 인공지능 연산 기술 등의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이형우 아주대 교수(물리학과·대학원 에너지시스템학과) 공동 연구팀은 터널링 전류의 이산 요동이 외부 변인으로부터 받는 간섭을 최소화한 이른바 2단계 양자 시스템 TLQS(two-level quantum system)을 새롭게 제안했다고 밝혔다. 이번 연구는 ‘복합 산화물 이종구조에서의 고안정 2단계 전류 요동(Highly stable two-level current fluctuation in complex oxide heterostructures)’이라는 제목으로 글로벌 학술지 <네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)>에 7월 게재됐다. 이번 연구에는 아주대 대학원 에너지시스템학과의 김도엽 학생과 홍익대 이정우 교수가 공동 제1저자로 참여했다. 이형우 아주대 교수(물리학과·대학원 에너지시스템학과)와 가천대 엄기태 교수(반도체공학과), 인하대 이선우 교수(컴퓨터공학과)는 교신저자로 연구를 주도했다. 미국 사우스다코타 스쿨 오브 마인스&테크놀로지(South Dakota School of Mines and Technology)의 툴라 R포델(Tula R. Paudel) 교수팀과 KAIST 양용수 교수팀도 연구에 참여했다. 공동 연구팀은 복합 산화물 헤테로구조(SrRuO3/LaAlO3/Nb:SrTiO3, SRO/LAO/Nb:STO)를 이용해 안정성이 높은 2단계 전류 요동(two-level current fluctuation) 현상을 구현하고 이를 이용한 물리적 난수 발생기(physical entropy source)를 개발했다. 난수(亂數, Random Number)란, 정의된 범위 안에서 다음에 나올 수를 예측할 수 없도록 무작위로 만들어진 수를 말한다. 난수는 암호화, 보안, 시뮬레이션, 게임 등 다양한 분야에서 예측할 수 없는 값을 만들어내는 데 꼭 필요한 기술이다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 머신러닝(Machine Learning)을 위한 빅데이터 학습에 있어 난수 데이터는 매우 중요하게 활용된다. 높은 수준의 난수 활용은 최근 머신러닝 모델의 효율적 학습을 위해 필수적으로 여겨지고 있다. 특히 물리적 난수 발생기(physical entropy source)는 자연의 무작위 현상을 이용해 사람이 예측할 수 없는, 즉 해킹이 불가능한 진짜 난수를 만들어내는 장치를 말한다. 기존의 컴퓨터에서는 소프트웨어 기반의 의사난수(Pseudo-random number: 가짜난수) 발생 장치를 사용하지만, 물리적 난수 발생기는 근본적으로 예측이나 해킹이 불가능해 더 높은 수준의 보안과 신뢰성을 제공할 수 있다. 또한 인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 시스템 분야에서 기존 소프트웨어 기반 알고리즘을 넘어 하드웨어 기반 인공신경망을 구축하기 위해서는, 하드웨어 기반의 물리적 난수 발생기를 필요로 할 수밖에 없다. 기존 2단계 전류 요동 현상을 대표하는 RTN(Random Telegraph Noise) 기반 시스템들은 산화물 내 점 결함의 전하 트랩핑(Trapping) 현상을 이용하는데, 이 현상은 외부 환경과 밀접하게 연관을 가지기 때문에 매우 불안정하며 장시간 안정된 이산 신호를 유지하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 두 종류의 점 결함 즉 산소 공공(VO)과 Ti의 antisite 결함(TiAl)을 의도적으로 공존시켜 상호작용을 유도하고, 이를 통해 터널링 전류의 2단계 요동이 외부 변인으로부터 받는 간섭을 최소화한 이른바 2단계 양자 시스템 TLQS(two-level quantum system)을 새롭게 제안했다. TiAl 결함에 전자가 일시적으로 포획되면 주변 산소 공공(VO)의 에너지 준위가 순간적으로 변하며, 이는 결과적으로 이산적인 터널링 전류의 변동을 유도한다. 이러한 구조는 실온에서도 169초 이상 안정적으로 유지되는 이산 전류 요동을 보였고, 1년 이상 안정적으로 동작했다. 연구팀은 나아가 이러한 2단계 양자 시스템 TLQS 전류 신호의 이산 요동 특성을 활용해 난수 생성 기능성을 검증했다. 실험적으로 얻은 아날로그 전류 데이터를 이진화해 0과 1의 난수 시퀀스로 변환, 난수성(Randomness) 평가를 수행함으로써 이번에 제안한 TLQS가 실제로 우수한 난수 데이터를 생성할 수 있음을 입증했다. 공동 연구팀은 TLQS가 생성한 난수 데이터를 이미지 초해상도(VDSR) 신경망 학습에 적용했다. 연구팀은 TLQS 기반 난수 데이터를 적용한 모델을 이용해, 기존 소프트웨어 기반 난수 발생기(Numpy Random Generator, Python)를 이용한 모델을 뛰어넘는 정확도와 학습 속도를 달성함을 확인했다. 이미지 초해상도(VDSR) 신경망은 흐릿한 사진을 또렷하게 복원하는 인공지능 기술이다. 이러한 고도의 작업이 가능하기 위해 사전에 인공지능을 학습시키려면 수많은 예시 사진을 보여주며 정답을 맞히는 과정을 반복해야 하는데, 이 과정에서 난수가 중요하게 쓰인다. 난수는 학습 데이터의 순서를 섞거나, 신경망의 시작 상태를 무작위로 정하는 데 사용되어 인공지능이 더 효율적으로 학습하고 다양한 상황에서 올바르게 동작하도록 돕는다. 만약 난수가 예측가능하거나 편향된다면, 인공지능이 왜곡된 결과를 낼 수 있기 때문에 진짜 난수를 사용하는 것이 매우 중요하다. 이번 연구를 주도한 이형우 아주대 교수는 “이번에 구현한 2단계 양자 시스템 TLQS 소자는 컴퓨터와 스마트폰 등에 활용되는 실리콘 기반 반도체 기술(CMOS)과 호환이 가능하다”라며 “디바이스의 집적 가능성 또한 우수하다는 점을 감안하면, 매우 실용성이 높은 난수 발생 장치의 원천기술”이라고 설명했다. 이 교수는 이어 “물질 단위의 기초과학 수준에서 난수 발생 장치 설계 기술을 제안한 연구로, 앞으로 하드웨어 기반 암호 보안이나 인공지능 연산 등 난수 생성기술에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 덧붙였다. 이번 연구는 한국연구재단의 G-LAMP 사업, 중견연구, 기초연구실지원사업(BRL)의 지원을 받아 수행됐다. 서로 다른 난수 데이터를 이미지 초해상도(VDSR) 신경망 학습 기술에 적용해 이미지 해상도를 높인 결과를 보여주는 이미지. 제일 왼쪽이 난수를 사용하지 않은 결과, 가운데는 기존 파이썬 기반 NumPy 의사난수를 이용한 결과, 오른쪽이 TLQS 기반 난수를 이용한 결과를 보여준다. 이미지를 확대해 보면, 첫 번째 이미지와 다른 두 이미지는 제일 왼쪽 볼록한 경계 부분과 오른쪽 아래 갈색 얼룩 부분에서 해상도 차이를 보인다. 이번 연구를 통해 개발한 TLQS 난수를 이용하면 기존 NumPy 난수를 이용한 것과 유사하거나 더 우수한 성능을 보임을 확인했다

[소식][2025.07.16.수] 이인환 교수팀, 반도체성 고분자 구조 설계 新합성법 개발

우리 학교 이인환 교수 연구팀이 반도체성 고분자 소재의 구조를 자유롭게 설계할 수 있는 새로운 합성법을 개발하는 데 성공했다. 이에 전자소자에 활용되는 고분자를 보다 신속하게 제작할 수 있게 되어, 차세대 유기 반도체 개발에 기여할 수 있을 전망이다. 이인환 교수는 세 종류의 단량체를 한 번에 반응시키는 ‘다성분 중합법(Multicomponent Polymerization, MCP)’을 통해 반도체성 고분자 내부의 서열을 정밀하게 제어하고, 다양한 구조를 효율적으로 구현할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 '할라이드 쌍 기반 다중 성분 중합법을 통한 서열 제어 반도체성 덴드론 고분자의 라이브러리 합성(Versatile Halide-Pair-Driven Multicomponent Polymerization for Library Synthesis of Sequence-Controlled Semiconducting Dendronized Polymers)'이라는 논문으로 <앙게반테 케미(Angewandte Chemie International Edition)> 7월호에 게재됐다. 이번 논문은 우수한 리뷰 평가를 받아, 'Very Important Paper(VIP)'로 선정됐다. 해당 연구에는 아주대 대학원 에너지시스템학과 박사과정의 최해남 학생(위 사진 오른쪽)이 제1저자로 참여했고, 공동저자로 고수민(아주대 에너지시스템학과 석사 졸업)·손세민(아주대 에너지시스템학과 석박사통합과정)·우지수(UNIST 에너지화학공학과 석사과정)·박현우(ETH 취리히 재료과 박사과정)·이동준(아주대 에너지시스템학과 석박사통합과정 졸업) 학생이 함께 했다. 최태림 ETH 취리히 재료과 교수, 곽원진 UNIST 에너지화학공학과 교수, 김환명 아주대 에너지시스템학과 교수는 공동저자로, 이인환 아주대 화학과 교수(위 사진 왼쪽)는 교신저자로 참여했다. 폴리(트라이아릴아민) 고분자(PTAA)는 ▲유기 발광 소자 ▲페로브스카이트 태양전지 ▲전기변색 소자 ▲신축성 전자소자 ▲배터리 전극 등 다양한 유기전자소자에 활용되며, 특히 페로브스카이트 태양전지에서 전공 수송층 재료로 주목받고 있다. 그러나 기존의 고분자 폴리(트리아릴아민) 합성은 반응 중간체를 여러 단계에 걸쳐 합성하고 정제하는 번거로운 과정을 거쳐야 했으며, 이는 상업성과 경제성을 저해하는 주요 요인이었다. 이번 연구의 핵심은 쉽게 구할 수 있는 세 가지 단량체를 한 번에 혼합한 상태에서, 각 단량체의 반응 순서를 정교하게 설계함으로써 반도체성 고분자의 서열을 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 중합 전략을 제시한 데 있다. 연구팀은 아릴아민(arylamine)과 두 종류의 아릴 다이할라이드(aryl dihalide) 단량체를 조합해, 세 단량체가 정해진 순서로 연결된 반도체성 고분자 폴리(트라이아릴아민)의 라이브러리 합성에 성공했으며, 이 전략을 확장해 복잡한 구조의 덴드론화 고분자까지 구현함으로써 고분자 구조의 다양성을 크게 넓혔다. 그 결과 전자소자에 활용되는 폴리(트라이아릴아민) 고분자 및 그 파생 구조들을 라이브러리 형태로 신속하게 제작할 수 있게 되어, 차세대 유기 반도체 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다. 이인환 아주대 화학과 교수는 “이번 연구 개발을 통해 고가의 폴리 고분자를 단일 반응으로 저렴하고 다양하게 합성할 수 있게 되었다”라며 “유기전자소자의 성능 향상에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업, G-LAMP 프로그램, 유용물질 생산을 위한 Carbon to X 기술개발사업, 선도연구센터(MRC) 사업의 지원을 받아 수행됐다. 순차적 C-N 커플링 반응을 통한 서열 조절 반도체성 고분자의 합성 과정을 보여주는 이미지