재난/응급 현장을 위한 모바일 블록체인 기반 지능형 헬스케어 솔루션 교육연구단 Mobile Blockchain based Intelligent Healthcare Solution Education and Research Team for Disaster and Emergency

장승희 석사생, 국제 저명 저널 IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

장승희 석사생,국제 저명 저널 IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing에 제1저자로 논문 게재

26 - 05 - 20

전자공학과 박형민 교수 연구팀, 세계 최우수 인공지능 학회 ‘ICML 2026’ 논문 채택

전자공학과 박형민 교수 연구팀,세계 최우수 인공지능 학회‘ICML 2026’논문 채택▲(왼쪽부터) 박형민 교수, 신의협 박사, 고재현 박사과정, 정우철 석사과정박형민 전자공학과 교수가 지도하는 지능정보처리 연구실 연구팀이 세계 최고 권위의 인공지능 및 기계학습 학회인International Conference on Machine Learning, ICML 2026에서 논문을 발표한다.이번 연구는 전자공학과 신의협 박사가 주도하고,고재현 박사과정과 정우철 석사과정이 함께 참여해 수행되었다.발표 논문 제목은“Query-Based Asymmetric Modeling with Decoupled Input-Output Rates for Speech Restoration”으로,연구팀은 열악한 환경에서 녹음된 다양한 샘플링 주파수의 입력 음성을 효과적으로 복원할 수 있는 새로운 딥러닝 네트워크 구조를 제안하였다.음성 복원(Speech Restoration)은 잡음,반향,대역 제한,디지털 왜곡 등으로 인해 품질이 저하된 음성을 사람이 듣기에 깨끗하고 자연스럽게 복원하는 기술이다.기존 연구들은 대부분 고정된 입출력 샘플링 주파수를 가정해 모델을 설계해 왔다는 한계가 있었다.이에 연구팀은 임의의 입력 샘플링 주파수를 가진 음성을 처리하면서도,사용자가 원하는 임의의 출력 샘플링 주파수로 복원할 수 있는 보다 유연한 음성 복원 모델을 설계하였다.이를 위해 입력 음성의 대역 정보를 분석하는 인코더와 출력 음성을 복원하는 디코더의 역할을 분리한 입력 대역 분석 인코더–출력 대역 복원 디코더 기반의 비대칭 네트워크 구조를 제안하였다.<입력 대역 분석 인코더–출력 대역 복원 디코더의 비대칭 모델링을 제안한TF-Restormer네트워크 구조>한편ICML은 인공지능(AI)및 기계학습 분야의 발전을 다루는 세계 최고 수준의 국제 학회 중 하나로,매년 전 세계 학계와 산업계의 연구자,기업 관계자들이 참여해 최신 연구 성과와 혁신 기술을 발표하고 논의하는 자리이다.특히 기계학습 이론,알고리즘,딥러닝,강화학습 등AI핵심 분야의 주요 연구들이 공유되는 대표 학회로 평가된다. ICML 2026은2026년7월6일부터11일까지 대한민국 서울COEX에서 개최된다.▶논문제목: Query-Based Asymmetric Modeling with Decoupled Input-Output Rates for Speech Restoration▶저자 정보:신의협(제1저자),고재현(제2저자),정우철(제3저자),박형민 교수(교신저자,서강대)▶데모 페이지: https://tf-restormer.github.io/demo/

26 - 05 - 04

김홍석 교수 연구팀, 에너지 분야 국제 저명 저널 Journal of Energy Storage 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널Journal of Energy Storage논문 게재▲(왼쪽부터) 전지훈 석박통합과정, 천호진 석박통합과정, 김민수 교수(한밭대), 서형석 석박통합과정, 김홍석 교수본교 전자공학과 전지훈 석박사통합과정과 천호진 석박통합과정,김민수 교수,서형석석박통합과정(지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인Journal of EnergyStorage (2026년 기준JCR Impact Factor 9.8)에 게재되었다.본 연구는 배터리의 사용 이력이나 운용 조건에 의존하지 않는usage-agnostic진단프레임워크를 제안하며,전압relaxation신호만을 활용하여 용량(capacity),상태(SOH),양극재(cathode)를 동시에 추정하는 멀티태스크 학습 구조를 설계하였다.특히,전기화학적해석이 가능한KG-ECM(Knowledge-Guided Equivalent Circuit Model)을 기반으로relaxation곡선에서 물리적으로 의미 있는 특징을 추출하고,이를 딥러닝 모델의 입력으로 활용한다.제안된 모델은 단일 인코더를 기반으로 공유 임베딩을 학습하며,회귀 기반의 용량 추정과함께SOH및 양극재 분류를 위해supervised contrastive learning(SupCon)을 통합한multi-task contrastive learning framework를 구성한다.이를 통해 동일 클래스 간 임베딩은 가깝게,다른 클래스 간은 멀어지도록 학습되어,서로 다른 진단 과제를 동시에 수행하면서도 높은표현력을 유지한다.실험 결과,제안된 방법은 기존 통계 기반 특징 대비 용량 추정 정확도를 크게 향상시키며,단일 태스크에서RMSE 0.0026,멀티태스크 환경에서도RMSE 0.0108수준의 높은 성능을달성하였다.또한SOH진단 정확도94.6%,양극재 식별 정확도99.6%를 기록하여,하나의모델로 다양한 배터리 진단을 동시에 수행할 수 있음을 입증하였다.이를 통해 본 연구는 멀티태스크+ contrastive learning기반의 통합 배터리 진단 방법을제시하며,실제EV및ESS환경에서 활용 가능한 효율적이고 실용적인 솔루션을 제공한다.논문명: Battery Usage-Agnostic Multi-Task Diagnostics Using Contrastive Learning and Knowledge-guided Voltage Relaxation저널명: Journal of Energy Storage (IF 9.8)저자명:전지훈(서강대학교),천호진(서강대학교),김민수(한밭대학교),서형석(서강대학교),김홍석(서강대학교)

26 - 03 - 31

성민서 석사과정 (지도교수 김영욱), 2026 한국전자파학회 동계종합학술대회 최우수논문상 수상

성민서 석사과정(지도교수 김영욱), 2026한국전자파학회 동계종합학술대회 최우수논문상 수상▲(왼쪽부터) 김영욱 교수, 성민서 석사과정생2026년도 한국전자파학회 동계종합학술대회에서 전자공학과의 인공지능 레이다/RF연구실(지도교수 김영욱)의 성민서 석사과정 학생이 최우수논문상을 수상하였다.성민서 석사과정 학생은‘Correlation-Regularized CNN-QNN for Radar Micro-Doppler Robotic Dog Classification’이라는 제목으로 최우수논문상을 수상하였다.본 연구는 레이다 기반 로봇 개 분류 성능 향상을 위해 양자 인공 신경망 학습 방식을 제안하였다.특히 기존 고전 모델과는 다른 피처간의 상관관계를 고려하여 피쳐를 추출하는 방식을 도입하여 분류 성능을 개선하였다.이를 통해 양자 인공 신경망을 활용한 레이다 이미지 분류 기법 발전에 기여하였다.이 연구의 확장된 내용은CVPR 2026 Findings에서 발표가 된다.뿐만 아니라 동규헌,김동하,최승우,이채원 학부연구생 팀은‘Cross-Attention기반BEV카메라-레이더 퓨전3D객체 탐지와 지식 증류 기법을 통한 모델 경량화’연구로 대학생 창의설계 경진대회 장려상을 수상하였다.해당 연구에서는Cross-Attention카메라-레이더 퓨전의 성능을 정량적으로 분석하고,지식 증류 기법을 활용해 모델을 경량화하였다김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF연구실은 인공지능 및Quantum Computing을 이용한 레이다 신호처리,응용 전자기학,안테나 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다.특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며,최근에는Quantum Computing을 이용한 새로운 접근 방식의 레이다 표적 식별 연구를 진행하고 있다.

26 - 03 - 16

전자공학과 김민수 박사(지도교수 김홍석), 국립 한밭대학교 교수 임용

전자공학과 김민수 박사(지도교수 김홍석),국립 한밭대학교 교수 임용▲왼쪽부터 국립한밭대학교 김민수 조교수,전자공학과 김홍석 교수본교 전자공학과 졸업생인 김민수 박사(지도교수:김홍석)가2026년3월1일부로 국립한밭대학교 전기공학과 에너지AI분야 조교수로 임용되었다.김민수 박사는2019년 본교 전자공학과 학부를 졸업한 후,김홍석 교수 연구실에서 딥러닝과 최적화 이론의 결합을 바탕으로AI기반 최적화 분야를 중심으로 연구를 수행하며2024년 박사학위를 취득하였다.특히 박사과정 말기에는AI기반 전력망 최적화를 주제로,한국연구재단 학문후속세대 과제를 연구책임자로 수주하였으며,이를 기반으로 연구 분야를 전기공학으로 더욱 확장하고자 한국에너지공과대학교에서 박사 후 연구원으로 재직하였다.이후 김민수 박사는 박사 후 연구원으로 재직하며Energy AI를 주제로MIT및 미시건대학교와 국제 공동연구를 수행했다.또한2019년 대학원 입학 이후 현재까지SCIE저널 및 국제 저명 학술대회에 총18편의 논문을 게재 및 발표하였으며,이 중8편은 주저자로 참여하는 등 활발한 연구활동을 이어오고 있다.김홍석 교수는“올해3월에 김민수 박사가 국립 한밭대에 임용되어NICE Lab출신 교수가3명이 되었다.향후 서강대 출신의 교수가 더욱 많이 배출되길 기대하면서 앞으로도 연구와 교육에 더욱 박차를 가하겠다.”며 기쁨을 표했다.

26 - 03 - 13

오연진 학부생 (지도교수 김영욱), 국제 저명 저널 IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems 에 제1저자로 논문 게재

오연진 학부생(지도교수 김영욱),국제 저명 저널IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems에 제1저자로 논문 게재▲(왼쪽부터) 김영욱 교수, 오연진 학부생,이유진 석사과정본교 인공지능 레이다/RF연구실(지도교수 김영욱)의 오연진 학부생이 제1저자로 국제 저명 저널IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems (SCI Impact Factor 5.7, JCR상위10%)에 논문을 게재하였다.발표된 논문 제목은"Auto-Calibration of Antenna Array with Quantum Annealing"으로 오연진 학생이 본 연구를 주도하였고 이유진 석사과정 학생이 공동저자로 이름을 올렸다.본 연구에서는 대규모 배열 안테나의 보정 파라미터를 효율적으로 추정하는 양자 어닐링(QA)기반의 자동 보정 기술을 개발하였다.배열 소자 각각의 이득 및 위상 오차 문제를 이진화하여Factorization Machine(FM)을 통해QUBO모델로 변환하고,이를D-Wave양자 하드웨어로 최적화하여 방향 탐지(DOA)정확도와 부엽 억제 성능을 향상시켰다.제안된 알고리즘은 탐지 성능을 높이는 동시에 기존 방식 대비 보정 소요 시간을 획기적으로 단축시켜,향후AESA및 우주 감시 레이더 등 대규모 레이다 시스템 분야에 적용되어 효과를 발휘할 것으로 기대된다.김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF연구실은 인공지능 및Quantum Computing을 이용한 레이다 신호처리,응용 전자기학,안테나 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다.특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며,최근에는Quantum Computing을 이용한 새로운 접근 방식의 레이다 표적 식별 연구를 진행하고 있다.

25 - 12 - 31

남창주 교수, AI 휴머노이드 실증 연구와 국내외 학술무대 선도

남창주 교수,AI 휴머노이드 실증 연구와 국내외 학술무대 선도 ▲ 남창주교수본교 전자공학과 인공지능로봇연구실(지도교수 남창주)이 한국로봇산업진흥원이 주관하는 ‘2025년 휴머노이드 로봇 실증 지원사업’에 참여해 조선·물류 분야의 AI 휴머노이드 핵심 기술 개발에 착수했다. 이번 사업은 산업 현장 적용을 위한 기술 검증과 실증 데이터를 확보하기 위해 추진되는 국내 최초의 휴머노이드 실증 사업이다.인공지능로봇연구실은 로브로스, 경희대학교, 광운대학교, 롯데글로벌로지스, HD현대삼호 등과 컨소시엄을 구성했으며, 로브로스로부터 휴머노이드 로봇 ‘이그리스-C’를 공급받아 실제 산업 환경 적용을 위한 기술을 개발한다. 특히 양팔 협업 조작을 위한 작업 계획 및 모션 플래닝 기술 개발을 중심으로 연구를 진행한다.연구실은 휴머노이드의 장기 매니퓰레이션 작업 및 모션 생성 기술을 통해 양팔의 액션 시퀀스를 자동 생성하는 시스템을 구현한다. 또한 GPU 가속을 활용한 병렬 양팔 모션 플래닝 기술을 고도화하여, 고차원 구성 공간에서 실시간 충돌 회피 궤적을 생성하고 실제 휴머노이드 플랫폼에 적용 가능한 수준으로 발전시킬 예정이다.한편, 남창주 교수는 AI 휴머노이드 분야에서 국내외 학술 활동을 활발히 이어가고 있다. K-휴머노이드 연합의 AI 전문가 그룹에서 활동 중인 남 교수는, 오는 11월 13일 서강대학교 정하상관 국제회의실에서 열리는 “제1회 한국로봇학회 전문가 심포지엄”의 프로그램위원장을 맡아 행사를 주도한다. 이번 심포지엄은 ‘AI 휴머노이드의 현재와 미래’를 주제로 국내 주요 전문가들이 모여 기술 현황과 발전 방향을 심도 있게 논의하는 자리로, 학계와 산업계의 협력을 강화하는 데 큰 의미를 가진다. 또한 오는 12월 싱가포르에서 개최되는 멀티 로봇 분야 플래그십 학회인 IEEE International Symposium on Multi-Robot and Multi-Agent Systems (MRS)의 프로그램위원장으로도 활동하며, 글로벌 멀티 로봇 연구 커뮤니티의 핵심 역할을 수행하고 있다.

25 - 10 - 17

김홍석 교수 연구팀, 에너지 분야 국제 저명 저널 Applied Energy 논문 게재

김홍석 교수 연구팀,에너지 분야 국제 저명 저널Applied Energy논문 게재▲(왼쪽부터) Dr. H.T. Doan,김민수 박사,송근주 석박사통합과정,김홍석 교수본교 전자공학과BK박사후연구원인Dr. Hien Thanh Doan,김민수 박사(현재KENTECH),송근주 석박사통합과정(지도교수 김홍석)의 논문이 에너지 분야 국제 저명 저널인Applied Energy (2025년 기준JCR Impact Factor 11,상위6.6%)에 게재되었다.본 연구는 미래의 배전망사업자(DSO)환경에서 최적조류계산(AC OPF)과 딥러닝 예측(태양광 발전,전력부하), P2P거래를 통한 분산최적화를 통합하고 있으며,태양광 발전과 같은 재생에너지의 불확실성에 효과적으로 대응하기 위한 새로운 형태의 스마트 전력 시장 프레임워크를 제안한다.특별히,제안된 프레임워크는 딥러닝 기반의 분위수 예측 모델을 통합하여 가정의 지붕위 태양광 발전량과 전력 수요에 대한 다양한 시나리오를 생성한다.이를 기반으로 배전망의 물리적 제약과 전력 손실 비용을 반영하는 새로운P2P가격 책정 메커니즘인 통합 계통 위치 기반 가격 책정(IGLP)을 도입하여 가구 간(P2P)에너지 거래와 전력망 운영을 최적화한다.그 결과 본 방식은 최적해 대비 격차(optimality gap)를 기존 대비 여름철60%,겨울철67%까지 감소시켜 운영 비용 절감 효과를 입증하였다.또한,불확실한 에너지로 인해 발생하는 배전망 혼잡도를16.7%완화하고 전압 안정성을 향상시켜 전력 시스템의 신뢰도를 개선하였다.본 연구에서 제안하는 프레임워크는 가구의 에너지 비용 절감과 전력 회사의 운영 효율성 제고에 기여할 수 있으며,나아가 지속 가능한 탈탄소 사회로의 전환을 위한 핵심적인 스마트 그리드 솔루션으로 활용될 수 있다.<기존에 존재하던 배전망 과전압 현상(붉은색)이 제안된 방식 적용 후 해소됨(초록색)>▶논문명:Locational Scenario-based Pricing in a Bilateral Distribution Energy Market under Uncertainty▶저널명: Applied Energy (IF 11, JCR상위6.6%)▶저자명: H. T. Doan (서강대학교),김민수(서강대학교),송근주(서강대학교),김홍석(서강대학교)

25 - 09 - 23

김영욱 교수 연구팀, 2025 한국전자파학회 하계종합학술대회 최다논문상, 최우수논문상, 우수논문상 수상

김영욱 교수 연구팀,2025한국전자파학회 하계종합학술대회 최다논문상,최우수논문상,우수논문상 수상▲ (왼쪽부터) 전자공학과 김영욱 교수, 장승희 석사과정, 이유진 석사과정전자공학과의 인공지능 레이다/RF연구실(지도교수 김영욱)의 연구원들이2025년도 한국전자파학회 하계종합학술대회에서 최다논문상,최우수논문상,우수논문상을 수상하였다.김영욱 교수 연구실의 연구원들은 총26편의 논문을 작성하여 전자파학회 역사상 단일 연구실에서 가장 많은 논문을 발표하였다.특히 연구원생들의 자발적인 아이디어와 노력으로 최다논문상을 수상했기에 그 의미가 더욱 크다. 또한 장승희 석사과정 학생은‘Physics-Informed Unsupervised Learning for Speckel Reduction in SAR Images’이라는 제목으로 최우수논문상을 수상하였다.본 연구는 기존에 사용되었던Total Variation Filter방식의Lagrange Dual문제가Partial Differential Equation으로 표현될 수 있음에 착안하여 이를Physics-informed Neural Network에 적용하였다.특히SAR이미지 품질을 향상시킬 수 있는 다른Loss들을 추가하여Speckle노이즈를 효과적으로 감소시키도록 구조를 설계하였다.본 연구를 통해 실제 측정된SAR이미지의Speckle노이즈가 줄어듬을 정량적으로 확인하였고,이에 제안된 알고리즘은SAR이미지 처리 분야의 새로운 흐름이 될 수 있을 것으로 생각된다.뿐만 아니라 이유진 석사과정 학생은‘Quantum Annealing기반MIMO PMCW레이다 코드 최적화’’라는 연구주제로 우수논문상을 수상하였다.본 연구에서는 양자 어닐링을 사용하여PMCW레이다의 코드를 효과적으로 최적화하는 연구를 진행하였고, PMCW레이다의 코드의 길이가 길어질 경우에Quantum Annealing을 이용한 접근 방식이 기존의 최적화 방법보다 빠르게 직교 코드를 찾을 수 있는 가능성을 모색하였다.김영욱 교수의 인공지능 레이다/RF연구실은 인공지능 및Quantum Computing을 이용한 레이다 신호처리,응용 전자기학,안테나 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다.특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며,최근에는Quantum Computing을 이용한 새로운 접근 방식의 레이다 표적 식별 연구를 진행하고 있다.

25 - 09 - 01