에너지시스템학과

2025학년도 전기(2026년 2월 졸업 예정) 박사학위 청구논문 심사 진행 안내

가. 2025학년도 전기 석사학위 청구논문 심사진행 주요 변경사항 납본제출 : 폐지 온라인제출 : dCollection 업로드(기존과 같음) 기타서류 제출 : 아래 서류 각 1부를 온라인 제출 (구글폼 업로드) - 저작권 동의서 - 사유서(조건부 및 비동의자 한정) 나. 박사학위 청구논문 심사 세부일정 심사원 제출 : 2025.10.01.(수)~10.14.(화) - 심사위원 명단 구성 및 심사료 납무, 심사원 제출 논문 심사 : 2025.10.29.(수)~12.12.(금) - 논문심사 1회 이상 실시 및 최종심사는 공개로 진행 논문심사 결과 제출 : 2025-12.18.(목) - 논문심사 결과보고서 제출(학생->학과) 중앙도서관 제출 : 2025.12.19.(금)~2026.01.16.(금) - dCollection 업로드 및 기타 서류 제출(온라인) * 미제출시 졸업사정 대상에서 제외 * 도서관 사정에 따라 일정 변경 가능

2025학년도 전기(2026년 2월 졸업예정) 석사학위 청구논문 심사진행 협조 요청

가. 2025학년도 전기 석사학위 청구논문 심사진행 주요 변경사항 납본제출 : 폐지 온라인제출 : dCollection 업로드(기존과 같음) 기타서류 제출 : 아래 서류 각 1부를 온라인 제출 (구글폼 업로드) - 저작권 동의서 - 사유서(조건부 및 비동의자 한정) 나. 석사학위 청구논문 심사 세부일정 심사원 제출 : 2025.10.28.(화)~11.03.(월) - 심사위원 명단 구성 및 심사료 수납 및 심사원 제출 논문 심사 : 2025.11.17.(월) ~ 12.12.(금) - 논문심사 1회 이상 실시 및 최종심사는 공개로 진행 논문심사 결과 제출 : 2025.12.22.(월)까지 - 논문심사 결과보고서 제출(학생->학과) 중앙도서관 제출 : 2025.12.23.(화)~2026.01.16.(금) - dCollection 업로드 및 기타 서류 제출(온라인) * 미제출시 졸업사정 대상에서 제외 * 도서관 사정에 따라 일정 변경 가능 ※ 상기 일정 내 세부일정은 학과 자체적으로 수립 후 진행 다. 석사학위 논문대체제도 관련 사항 1) 주요내용: 학위논문 제출 대신 학과에서 인정한 대체실적으로 학위논문을 대체할 수 있음 2) 대상자: 2023학년도 1학기 신입생부터 적용 3) 대체실적 인정 기준: [붙임5] 석사학위 논문대체제도 학과별 기준 참조 4) 제출서류: (1)석사학위 논문대체실적 심사원 (2)심사위원 명단 (3)연구윤리 준수 확인서 * 논문대체실적 검증: 학위청구논문 본심사 일정 및 절차와 동일하게 진행 * 심사위원장을 포함하여 3인 이상의 심사위원을 위촉하여 대체실적을 심사하고, 대학원에서 사전에 승인한 대체실적 요건에 따라 합격·불합격으로 평가(학점 추가 취득을 채택한 학과 제외)

2026학년도 전기 학·석사연계과정생 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 202학사학위 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 접수 2025.10.10.(금) 09:00 ~ 2025.10.23.(목) 17:00 - 제출서류 - 제출처: 대학원 교학팀(율곡관305호) ① 학·석사연계과정신청서 ② 성적증명서 전형(서류전형 및 면접) 2025.11.05.(수) ~ 2025.11.12.(수) - 대학원 모집학과별로 시행 합격자 발표 2025.12.03.(수) - 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) 100만원 지급 - 본교 학부 장학금 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][2025.10.29.수] 서형탁 교수 연구팀, 시각 정보 인식/판별 가능한 지능형 머신비전 기술용 신소자 개발 NEW

사람 망막 모방 저전력/고속으로 이미지 처리, 자율주행/보안/로봇 등에 적용 기대 국내 연구진이 기계가 사람처럼 시각 정보를 인식하고 판별하는 지능형 머신 비전 기술에 활용 가능한 신소자를 개발했다. 이 기술은 단일 칩으로 기존의 센서 시스템보다 속도는 빠르고 에너지는 적게 소모하며 고차원의 이미지를 처리할 수 있어 향후 영상 처리 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 전망이다. 28일 아주대(총장 최기주)는 서형탁 교수(첨단신소재공학과/대학원 에너지시스템학과) 연구팀이 지능형 이미지 처리가 가능한 AI 머신 비전용 뉴로모픽 광센서를 개발했다고 밝혔다. 연구 내용은 '온 칩 실시간 시공간 분류와 이동 예측을 위한 강유전성 기반 정적/이벤트/단기 메모리를 갖춘 뉴로모픽 광감지 센서(A neuromorphic photodetector with ferroelectric-controlled static, event, and short-term memory modes for on-chip real-time spatiotemporal classification and motion prediction)'라는 제목으로 나노 분야 저명 국제 학술지 '나노 에너지(Nano Energy)' 9월호 온라인판에 게재됐다. 이번 연구에는 아주대 대학원 에너지시스템학과의 모히트 쿠마(Mohit Kumar) 교수가 제1저자로, 아주대 대학원 박사과정 당현민/ 석사과정 배동현 학생이 공저자로 참여했다. 서형탁 교수(첨단신소재공학과/대학원 에너지시스템학과)는 교신저자로 함께 했다. 머신 비전(machine vision)은 카메라/영상 처리 소프트웨어/인공지능(AI) 등을 활용해 기계가 사람 눈처럼 시각 정보를 인식하고 수집해 판별하는 기술이다. 이 기술은 그동안 주로 산업 현장에서의 자동화를 위해 사람 대신 제품을 측정하고, 위치를 파악하거나, 불량품을 판별하는 데 사용돼왔다. 그러나 최근 들어 이 기술은 AI 알고리즘을 기반으로 자율주행, 로봇, 보안, 군사, 의료 등 한층 복잡한 영상의 판독과 해석이 필요한 분야로 빠르게 확장되고 있다. 카메라로 이미지를 포착하고 컴퓨터로 특징을 파악/분석해, 주변의 환경을 스스로 판단하고 동작할 수 있기 때문이다. 머신 비전을 활용한 시스템의 진화를 위한 핵심 요건은 무엇보다도 고해상도 이미지를 기록하는 광 이미지 센서와 영상 데이터의 빠른 신호처리다. 머신 비전 기술은 엄청난 크기의 데이터 전송량을 유발하는데, 이러한 대규모 데이터 전송 과정에서 ▲네트워크 대역폭의 제한 ▲대기 시간 증가 ▲데이터 손실 등 여러 문제가 발생할 수 있다. 특히 실시간 처리가 중요한 자동화 및 검사 시스템에서 이러한 문제는 심각한 병목현상을 유발할 수 있다. 이에 최근에는 배경 정지 영상까지 모든 화상을 기록 및 처리하는 기존 광센서 시스템과 차별화되는 모션 이벤트 기반의 비전 센서가 주목받고 있다. 모션 이벤트 기반의 비전 센서란, 모든 장면을 촬영해 정보를 처리하는 것이 아니라, 유의미한 특정 픽셀만을 선택적으로 처리하는 방식이다. '밝기'의 변화를 감지해, 움직임이 발생한 부분만을 선택적으로 포착할 수 있는 것. 아주대 연구팀은 정지 화면과 이동 피사체를 구분할 수 있을 뿐 아니라, 정보 저장 시간의 조정 또한 가능한 광 감지 메모리 센서 개발에 나섰다. 정보 저장 시간을 조정할 수 있다는 것은, 피사체 움직임의 지속 시간이나 강도에 따라 영상을 메모리에 저장하는 시간이 달라진다는 뜻으로 에너지 효율적 처리를 가능하게 한다. 이러한 광 감지 특성은 생체 망막을 비롯한 인체의 기능을 모사한 것으로, 생체 망막 내의 광수용체는 빛의 변화를 통해 주변 환경의 움직임에 반응하는 역할을 하며 포착된 시각 정보는 그 중요도에 따라 다르게 받아들여진다. 이번에 개발된 광 감지 메모리 센서는 생체 망막과 같이 전압 조절을 통해 모션(이벤트)이 있는 화상을 정전형 전류 스파이크가 촉발한 단기 메모리(0.001초 이내) 형태로 저장한다. 그 외의 배경 정지 화상은 정적인 광전류로 출력해 구분할 수 있다. 연구팀의 광 감지 메모리 센서는 또한 인체 망막의 수평 세포와 말단 신경절 세포를 모사해 설계됐다. 수평 세포의 기능처럼 빛의 어두운 부분과 밝은 부분의 경계를 뚜렷하게 하는 측면 억제를 통해 광 감도나 색채 분류 등의 관련 기능을 향상시키고, 노이즈를 억제함으로써 이미지 정보를 조정할 수 있는 단기 기억 기능을 갖게 한 것. 또한 말단의 신경절 세포처럼 이벤트 기반의 스파이크 신호를 발생시켜, 데이터를 압축할 수 있도록 했다. 연구팀은 최근 나노 스케일 강유전성 소재로 널리 개발되고 있는 헤프늄-지르코늄 복합산화물(HfZrO: HZO)에 주목해 이를 실리콘 기판에 적층함으로써 새로운 센서를 개발할 수 있었다. 전압 크기에 따라 전류 혹은 정전 용량 등 다른 형태의 신호를 출력하는 다중 출력 특성을 통해 정지 화면과 이동 피사체를 구분하고, 정보 저장 시간 조정도 가능하게 된 것. 연구팀은 개발된 소자의 다중 출력 특성과 이벤트 발생 시에만 촉발되는 단기 메모리를 활용해 머신 비전 시스템을 구성했다. 그리고 이미지에 대한 적응형 학습을 통해 실제 측정된 영상에 이를 적용해 ▲이벤트성 이미지 판별 및 분류(정확도 93%) ▲이동 추적 및 예측(정확도 20~80%) 까지 단일 칩에서 기존보다 빠른 속도와 낮은 전력으로 가능함을 증명했다. 속도는 기존 대비 200배 수준, 전력 소모는 기존 대비 1000배 수준 개선됐다. 서형탁 교수는 "이번 연구는 기존 머신 비전 시스템의 데이터 병목현상 한계를 극복하기 위해 단일 칩으로 이벤트 기반 이미지 인코딩과 메모리 기반 지능형 프로세스를 구현한 최초의 사례"라며 "실리콘 접합 구조의 소자 구조를 구현해 양산 공정 적용이 가능하다"라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부/한국연구재단이 주관하는 차세대지능형반도체기술개발사업과 중견 기초연구지원사업의 지원으로 수행됐으며, 특허 출원이 진행 중이다. 아주대 연구팀이 개발한 AI 머신 비전용 뉴로모픽 광센서에 대한 이미지. 연구팀은 그동안 여러 의 소자로 복잡하게 구동해야 했던 모션 이벤트 기반 광 감지 메모리 센서를 하나의 칩으로 구현 가능하게 했다. 제일 왼쪽은 인체 망막의 시각 처리 방식을 보여주는 그림. (가운데 그림) 연구팀이 개발한 다중 출력 지능형 광 감지 소자는 생체 망막에 대응하는 각각의 기능을 가지고 있다. (오른쪽 그림) 개발된 소자를 이용해 실제 영상을 신호처리한 결과, 특정 이벤트 신호만으로 현 위치와 과거 위치 및 예측 위치를 모두 파악할 수 있다. (사진-아주대 제공, 출처-베리타스알파)

[소식][2025.10.23.목] 에너지시스템학과 석박통합과정 박주현, ‘제136회 대한화학회 학술발표회’ 바이오니아 우수포스터상 수상

아주대학교 대학원 에너지시스템학과 석박통합과정 박주현 학생이 ‘제136회 대한화학회 학술발표회’에서 바이오니아 우수포스터상을 수상했다. 대한화학회에서 주관하는 제 136회 학술발표회는 2025년 10월 22일부터 24일까지 창원에서 개최되었다. 박주현 학생은 ‘이리듐 촉매를 이용한 폐플라스틱 폴리부틸렌 테레프탈레이트에서 생분해성 플라스틱으로 업사이클링’이라는 논문을 주제로 바이오니아 우수포스터상을 수상했다. 수상 논문에서는 전자기기나 자동차 산업에 많이 사용되는 폴리부틸렌 테레프탈레인 폐플라스틱을 이리듐 촉매를 활용하여 고부가가치의 물질로 만들고, 만들어진 고부가가치의 물질을 이용하여 생분해성 플라스틱 합성을 진행하여 친환경적인 방향을 제시하였다. 지도는 화학과·에너지시스템학과 장혜영 교수가 맡았다. 박주현 학생이 소속된 그린 촉매 연구실(지도교수 장혜영)은 친환경적인 촉매개발을 통해 CO2 공중합 반응, 폐플라스틱 업사이클링 연구를 진행하여 환경오염 해결을 위한 연구를 수행 중이다. 포스터에 사용된 논문의 연구결과는 국제학술지 ‘Cell Press Physical Science’에 지난 9월 17일에 게재되었다.

[소식][2025.10.20.월] 수원교육지원청-아주대학교, '차세대 과학인재 캠프' 운영

▲ 수원교육지원청이 아주대학교와 함께 '2025 수원 고교-대학 연계 차세대 과학인재 캠프'를 운영했다. (사진=수원교육지원청 제공) / [출처] 경기신문 (https://www.kgnews.co.kr) 수원교육지원청이 아주대학교와 함께 미래 과학 인재 양성에 나섰다. 19일 수원교육지원청은 지난 18일 아주대학교 혜강관과 원천관에서 '2025 수원 고교-대학 연계 차세대 과학인재 캠프'를 운영했다고 밝혔다. 이번 하반기 캠프는 수원교육지원청이 지역 대학과 협력해 마련한 '고교-대학 연계 과학 진로 체험 프로그램'으로 지난 상반기에 한양대학교 ERICA캠퍼스와 진행한 바 있다. 상·하반기 캠프 모두 수원의 과학중점학교 학생들을 대상으로 운영됐다. 캠프에는 수원 관내 고등학생 및 교사 100여 명이 참여했으며, 첨단바이오 인재 캠프와 물리양자 인재 캠프의 두 분야로 나뉘어 진행됐다. 첨단바이오 인재 캠프에서는 아주대학교 분자과학기술학과와 첨단바이오융합대학과 함께 ▲PCR을 이용한 DNA 증폭 및 유전자 검출 기법 ▲Bradford 검출법을 활용한 단백질 정량 방법 등 분자생물학 중심의 심화 실험을 진행했다. 물리양자 인재 캠프는 에너지시스템학과와 물리학과 교수진이 참여해 ▲현의 진동을 통한 파동의 특성 이해 ▲전자기 유도와 렌츠의 법칙 이해 등 물리 개념을 실험을 통해 심화 학습할 수 있도록 지도했다. 김선경 수원교육지원청 교육장은 "대학과 협력한 실험 중심 프로그램을 통해 학생들이 과학의 원리를 직접 탐구하며 진로 방향을 스스로 찾아가길 바란다"며 "앞으로도 학교와 지역이 함께 성장하는 교육 협력 모델을 지속적으로 확대해 나가겠다"고 말했다. [출처] 경기신문 (https://www.kgnews.co.kr)