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차세대 메모리 소재의 저전압 스위칭 설계 원리 규명 / 차필령(신소재공학부) 교수 연구팀
국민대학교 신소재공학부 차필령 교수 연구팀이 차세대 반도체 메모리 소재로 주목받는 하프늄-지르코늄 산화물(HZO) 박막에서, 소재 조성이 아닌 상(相)의 공간적 배치만으로 소자의 구동전압을 낮출 수 있는 설계 원리를 규명했다. 이번 성과는 재료 분야 국제 저명 학술지 Advanced Functional Materials(IF 19.9)에 게재됐다. HZO 박막은 기존 반도체 공정과의 호환성이 높아 차세대 비휘발성 메모리와 고밀도 커패시터 소재로 주목받아 왔다. 그러나 실제 박막에는 강유전체(FE)·반강유전체(AFE)·유전체(DE) 상이 복잡하게 공존해 상분율만으로 전기적 특성을 예측하기 어렵고, 분극을 뒤집는 데 필요한 높은 항전계(coercive field)가 구동전압과 소비전력을 끌어올리는 걸림돌이었다. 연구팀은 세 가지 상을 하나의 자유에너지 체계로 기술하면서 실제 다결정 조직과 층간 정전 상호작용까지 함께 계산하는 3차원 상장(phase-field) 모델을 개발하고, 실측 분극 곡선으로 모델을 검증했다. 분석 결과 박막의 스위칭은 장거리로 연결된 구조가 아니라 인접한 FE·AFE 결정립 사이의 국소적인 전기적 상호작용에 좌우됐으며, 그 영향 범위는 평균 결정립 크기와 비슷한 22~37 nm 수준이었다. 나아가 두 상을 박막 두께 방향으로 의도적으로 배열하면 항전계를 단일층 대비 최대 39%까지 낮출 수 있었고, 특히 FE/AFE/FE 샌드위치 구조는 잔류분극 손실을 10% 수준으로 억제하면서 항전계를 23% 낮춰 가장 효율적인 설계로 나타났다. 통제하기 어려운 도핑이나 결함 대신, 통제 가능한 상의 배치를 새로운 소자 설계변수로 활용할 수 있음을 제시한 것이다. 차필령 교수는 "강유전체와 반강유전체의 배치를 조절해 박막 내부의 전기장을 능동적으로 제어할 수 있음을 정량적으로 보인 연구"라며 "저전압·고효율 메모리 소자를 설계하는 계산 기반 플랫폼으로 활용되기를 기대한다"고 말했다. 이번 연구는 국민대 P. Pankaj 박사가 제1저자로 주도했으며, 국민대 Sandeep Sugathan 박사, 미국 텍사스대 댈러스캠퍼스 김지영 교수, 강원대 김시준 교수가 공동 연구자로 참여했다. 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. [연구지원] 과기정통부·한국연구재단 (RS-2024-00444182, RS-2024-00450836) **[논문 정보]** P. Pankaj, S. Sugathan, J. Kim, S. J. Kim, P.-R. Cha, "Unified Phase-Field Framework for Antiferroelectric, Ferroelectric and Dielectric Phases: Application to HZO Thin Films", *Advanced Functional Materials*, 2026, e77910. (Open Access)
2026-09-04
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RQ 2026 포스터 세션 수상 / 강태연(일반대학원 신소재공학과 석사과정 26) 학생
지난 8월 23일부터 28일까지 부산 파라다이스 호텔 부산에서 개최된 제18회 RQ 2026(International Conference on Rapidly Quenched and Metastable Materials)에서 국민대학교 신소재공학과 나노융합 구조소재 실험실 소속 강태연 석사과정생(지도교수 최현주)이 포스터 세션 3등상을 수상하며 우수한 연구 성과를 알렸다. Fe-Si-B-Cu계 비정질/나노결정질 연자성 리본 합금은 우수한 연자기적 특성(높은 포화자화, 낮은 보자력)으로 인해 차세대 모빌리티 및 전력전자 소자의 핵심 소재로 주목받고 있으며, 그 특성은 열처리 과정에서 형성되는 나노결정립의 미세조직에 의해 결정된다. 기존에는 Cu 첨가를 통해 나노결정화 거동을 제어해왔으나, Cu 함량 증가에 따른 비용 상승 등의 한계로 인해 이를 대체할 수 있는 새로운 공정 기술의 필요성이 대두되어 왔다. 이에 초음파 처리(ultrasonic treatment)를 Cu 첨가의 대안으로 활용하여 나노결정화 거동을 제어하는 연구가 새로운 접근법으로 주목받고 있다. 이에 강태연 석사과정생은 「Microstructure and Magnetic Properties of Fe-Based Soft Magnetic Alloy Ribbons According to Cu Content and Ultrasonic Treatment」를 주제로 포스터 발표를 진행하였다. 본 연구는 Cu 함량 및 초음파 처리 조건에 따른 Fe계 연자성 리본 합금의 미세조직 변화를 XRD, DSC, VSM, TEM 등을 통해 종합적으로 분석하고, 최적의 초음파 처리 조건에서 우수한 나노결정화 거동과 연자기적 특성이 확보됨을 규명하였다. 이는 초음파 처리가 Cu 첨가를 대체할 수 있는 새로운 공정 기술로 활용될 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 크다.
2026-09-04
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강원대학교 삼척캠퍼스 조교수 임용 / 윤소미(일반대학원 체육학과 박사과정 16) 동문
우리 대학 체육학부와 일반대학원 체육학과에서 학부부터 석·박사과정까지 수학한 윤소미 동문이 2026년 9월 1일부로 강원대학교 삼척캠퍼스 휴먼스포츠학과 조교수로 임용되었다. 전공 분야는 운동생리학이다. 윤소미 교수는 국민대학교에서 운동생리학을 전공하며 운동에 따른 인체의 생리적 반응과 건강·체력 증진을 위한 운동 효과를 중심으로 연구를 수행하였다. 특히 박사학위 취득 당시까지 20여 편의 논문을 발표하는 등 우수한 연구성과를 인정받아 국민대학교 ‘우수인재상’을 수상하였다. 박사학위 취득 이후에도 다수의 SCI(E)급 국제학술지 논문을 포함한 연구성과를 지속적으로 발표하였으며, 국내·외 학술대회에서도 연구 우수성을 인정받아 여러 차례 수상하였다. 또한 체육학 분야 연구자로서는 이례적으로 한국연구재단 이공분야 박사후국내연수(Post-Doc.) 연구자로 선정되어 운동, 대사, 장내미생물(microbiome), 염증반응을 연계한 융합연구를 수행하였다. 최근에는 전통적인 운동생리학을 넘어 마이크로바이옴, 대사질환, 여성 및 임산부 건강, 디지털 헬스케어와 웨어러블 기반 운동처방으로 연구영역을 확대하고 있다. 특히 삼성전자와의 산학협력 연구를 통해 운동 및 웨어러블 데이터를 활용한 평가·운동처방 알고리즘 개발 등 실제 산업현장과 연결되는 연구도 활발히 수행해 왔다. 윤 교수는 “국민대학교에서 학부부터 석사, 박사과정까지 공부하며 운동생리학 연구자로 성장할 수 있는 기반을 마련했다”며 “앞으로 강원대학교에서 운동생리학의 학문적 가치를 교육하는 동시에 디지털 헬스케어와 데이터 기반 운동처방 등 미래 스포츠과학 분야를 선도하는 연구와 후학 양성에 힘쓰겠다”고 밝혔다. 향후 윤소미 교수는 강원대학교 삼척캠퍼스에서 운동생리학을 기반으로 스포츠과학과 디지털 헬스케어를 연결하는 교육·연구 및 지역사회 연계 활동을 이어갈 예정이다.
2026-09-03
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자연어처리 최고 권위 학회 EMNLP 2026 논문 채택 / 배홍균(소프트웨어학부) 교수
국민대학교(총장 정승렬) 소프트웨어학부 배홍균 교수가 자연어처리 분야 세계 최대 규모 학회인 EMNLP 2026(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에 논문을 발표한다. 이번 학회에는 전 세계에서 총 17,669편의 논문이 접수됐으며, 이 중 15.4%인 2,719편만이 Main Conference 논문으로 선정됐다. 이번 연구는 한양대학교 김상욱 교수 연구팀과 공동으로 수행됐다. 연구팀이 제안한 SAND는 뉴스 추천 시스템의 오랜 전제를 뒤집는다. 기존 기술은 기사의 실제 본문을 분석해 사용자의 취향과 맞춰보는 방식이었지만, 정작 사용자가 뉴스를 클릭하는 순간에는 아직 본문을 읽지 않은 상태다. 클릭을 결정하는 것은 기사의 실제 내용이 아니라 제목을 보고 짐작한 독자 나름의 예상이라는 것이 연구의 출발점이다. 연구팀은 이러한 '기대 본문(anticipated body)'을 만들어내기 위해 세 개의 대형언어모델(LLM) 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 구조를 설계했다. 첫 번째 에이전트가 과거 클릭 기록에서 사용자의 관심사를 요약하면, 두 번째 에이전트가 이를 참고해 그 사용자라면 어떤 내용을 예상할지를 글로 써내고, 세 번째 에이전트가 그 결과를 지켜보며 잘 맞지 않은 사례를 바탕으로 글쓰기 방식 자체를 수정하도록 지시한다. 이렇게 생성된 텍스트는 사람이 쓴 기사와 문체가 달라 추천 모델에 혼란을 줄 수 있는데, 연구팀은 실제 본문으로 학습한 모델의 지식을 사용자 표현과 뉴스 표현 두 경로로 나누어 전달하는 이중 경로 지식 증류(dual-pathway distillation) 기법으로 이를 해결했다. 영어권 데이터셋 MIND와 노르웨이어 데이터셋 Adressa를 대상으로 한 실험에서 SAND는 기존 최신 기법 11종을 모두 앞섰다. 이번 연구는 "SAND: Subjective-Anticipation-Augmented News Recommendation via Dual-Pathway Distillation"이라는 제목으로 오는 11월 헝가리 부다페스트에서 열리는 EMNLP 2026에서 발표된다. 연구책임자인 배홍균 교수는 "추천 시스템 연구가 그동안 '무엇을 읽었는가'에 집중해 왔다면, 이번 연구는 '무엇을 읽을 것이라 기대했는가'라는 클릭 직전의 심리 상태를 모델링한 것"이라며 "뉴스뿐 아니라 사용자가 정보를 충분히 확인하지 못한 채 선택해야 하는 전자상거래, 동영상 추천 등 다양한 분야로 확장할 수 있다"고 밝혔다.
2026-09-03
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루이지애나 주립대학교 슈리브포트 조교수 임용 / 차진영(행정학과 10) 동문
우리 대학 행정학과 차진영 동문 (10학번) 이 2026년 8월 15일부터 루이지애나 주립대학교 슈리브포트 (Louisiana State University - Shreveport)에 조교수로 임용 확정되었다. 차진영 박사는 2010년 3월 국민대학교 행정정책학부에 입학하여 2017년 졸업한 후, 같은 해 국민대학교 일반대학원 행정학과에 입학해 2019년 석사를 취득하였다. 이후 2021년 플로리다 주립대학교 (Florida State University) 박사과정에 진학하여 2026년 8월 박사학위를 취득하였다. 대학원 과정 중 행정학과 보건행정 분야를 아우르며 SSCI 논문 4편을 주저자로 게재하는 등 총 6편의 SSCI 논문을 게재하였고, 이를 바탕으로 행정학, 보건행정 및 정책 분석 분야에서 연구 역량을 입증하였다. 졸업 후 2026년 8월부터 루이지애나 주립대학교 슈리브포트 (Louisiana State University - Shreveport) 보건행정학과 조교수로 임용되어 연구와 교육을 이어갈 예정이다.
2026-09-01
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NASA 실리콘밸리 국제우주비행컴퍼런스 특별연구 교류 참여 / 데이비드 윌리엄 김(교양대학) 교수
한국우주인연구소(KIFA·Korea Institute for Astronauts)의 교양대학 데이비드 윌리엄 김(David William Kim) 교수는 영국 왕립역사학회(The Royal Historical Society, UK) 석학회원으로, 최근 미국 실리콘밸리에 위치한 NASA Solar System Exploration Research Virtual Institute가 주관하는 ‘NASA Exploration Science Forum 2026’에 한국에서 유일하게 초청받아 특별 연구교류에 참여했다. 김 교수는 이번 방문을 통해 NASA Ames Research Center에서 Artemis II를 비롯해 향후 추진될 Artemis III·IV 유인 달 탐사 계획과 관련한 과학적 논의에 참여했다. 특히 Artemis II 임무의 주요 목표와 유인 달 탐사 활동이 향후 장기 우주탐사(Deep Space Exploration)에 미칠 영향 등을 주제로 NASA 관계자 및 연구진과 다양한 의견을 나눴다. 또한 Artemis II 우주비행사 중 한 명인 Victor Glover와 만나 유인 우주탐사 및 관련 과학연구의 발전 방향에 대한 의견을 교환했다. 이어 NASA Goddard Space Flight Center의 Lunar Science Lead인 Dr. Marie J. B. Henderson과는 2027~2028년 추진 예정인 Artemis III·IV 임무의 향후 비행 방향과 국제 공동연구 및 협력 가능성 등에 대해 논의했다. 한편, Dr. Henderson은 오는 2026년 10월 30일부터 11월 2일까지 나흘간 국민대학교에서 개최되는 ‘KIFA Spaceflight Conference 2026’에 참석할 예정이다. 이번 학술대회는 정부기관 중심의 우주개발 협력을 넘어 대학과 민간 연구기관 차원에서 미래 우주비행과 달 탐사, 국제 우주과학 협력의 가능성을 논의하는 학술교류의 장으로 마련된다. KIFA는 이와 같은 국제적인 연구 및 학술교류를 기반으로 미래 유인 우주비행과 우주과학 분야의 글로벌 연구 네트워크를 확대해 나가고 있다. 현재 연구소에는 세계 각국의 교수와 연구원, 우주비행 및 관련 분야 전문가들이 참여하고 있다.
2026-09-01
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『R을 이용한 머신러닝』 시리즈 출간 / 곽기영(비즈니스IT전공) 교수
국민대학교 비즈니스IT전문대학원 곽기영 교수가 R을 활용한 머신러닝의 주요 개념과 분석 방법을 체계적으로 정리한 『R을 이용한 머신러닝』 시리즈를 출간하였다. 이번 시리즈는 『R을 이용한 머신러닝: 모델링, Tidymodels, Caret』, 『R을 이용한 머신러닝: 지도학습』, 『R을 이용한 머신러닝: 비지도학습』 등 총 3권으로 구성되었으며, 머신러닝의 핵심 이론부터 실제 데이터 분석에 활용할 수 있는 다양한 알고리즘과 분석 도구를 폭넓게 다룬다. 『R을 이용한 머신러닝: 모델링, Tidymodels, Caret』은 머신러닝 모델 개발 과정에서 필요한 주요 개념과 모델링 절차, 데이터 전처리, 성능평가 지표 및 평가 방법 등을 소개한다. 특히 활용도가 높은 머신러닝 알고리즘 29개를 설명하고, R 기반 머신러닝 분석을 위한 대표적인 통합 도구인 Tidymodels와 Caret의 활용 방법을 다양한 예제와 함께 제시한다. 『R을 이용한 머신러닝: 지도학습』에서는 데이터를 기반으로 특정 수치나 범주를 예측하는 지도학습을 중심으로 회귀와 분류 문제를 다룬다. 회귀 및 분류 분석에 활용되는 18개의 주요 머신러닝 알고리즘을 실제 예제와 함께 소개해 각 알고리즘의 특징과 활용 방법을 이해할 수 있도록 구성하였다. 『R을 이용한 머신러닝: 비지도학습』에서는 명확한 예측 목표 없이 데이터에 내재된 구조와 패턴을 탐색하는 방법을 설명한다. 차원축소, 군집분석, 연관규칙 탐색을 중심으로 총 11개의 비지도학습 알고리즘과 활용 사례를 다룬다. 이번 시리즈는 각 권이 머신러닝의 서로 다른 영역을 다루면서도 모델링의 기본 원리부터 지도학습과 비지도학습으로 이어지는 유기적인 학습 구조를 갖춘 것이 특징이다. 복잡하고 방대한 머신러닝 분야를 체계적이면서도 실용적인 관점에서 이해할 수 있도록 구성해, 머신러닝을 처음 접하는 입문자뿐 아니라 기존 지식을 체계적으로 정리하고 실제 데이터 분석 역량을 높이고자 하는 학습자에게도 유용한 자료가 될 것으로 기대된다.
2026-09-01
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인공지능분야 우수 국제학술대회 ICPR 2026 논문 발표 / AI빅데이터융합경영학과 학생들
국민대학교 AI빅데이터융합경영학과 학부생들이 지난 8월 17일부터 22일까지 프랑스 리옹에서 개최된 인공지능 분야 우수 국제학술대회인 ICPR 2026(International Conference on Pattern Recognition)에서 연구 논문을 발표했다. 이번 학술대회에서 발표된 논문은 AI빅데이터융합경영학과 구준회, 박은우 학생과 이제혁 지도교수가 수행한 “Efficient Korean Voice-Phishing Detection using QLoRA-tuned Small Language Models”이다. 해당 연구는 최근 사회적 피해가 급증하고 있는 보이스피싱을 효과적으로 탐지하기 위해 언어모델을 활용하는 방법을 제안했다. 연구팀은 높은 연산 비용과 긴 추론 시간이 요구되는 거대언어모델(Large Language Model, LLM) 대신, 공개된 소형 언어모델(Small Language Model, SLM)을 파인튜닝해 보이스피싱 탐지 모델을 구축했다. 특히 제한된 컴퓨팅 자원에서도 효율적인 모델 학습이 가능하도록 QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation) 기법을 적용했으며, 역번역 기반의 데이터 증강 기법을 활용해 학습 데이터의 다양성을 확보했다. 이를 통해 상대적으로 작은 규모의 언어모델을 활용하면서도 보이스피싱 탐지 성능을 향상시키고 추론 시간을 단축할 수 있음을 확인했다. 특히 탐지 정확도 뿐만 아니라 연산 효율성까지 함께 고려함으로써, 향후 실시간 보이스피싱 탐지 시스템에 적용할 수 있는 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이제혁 교수는 “이번 연구는 학부생들이 연구 주제 설정부터 모델 개발과 실험에 이르기까지 주도적으로 참여해 이뤄낸 성과라는 점에서 의미가 크다”며 “특히 실제 사회에서 심각한 피해를 발생시키고 있는 보이스피싱 문제에 AI 기술을 활용한 실질적인 해결 방안을 제시했다는 점에서도 의미가 있다”고 말했다. 이어 “앞으로도 AI빅데이터융합경영학과는 학생들이 주도적으로 연구에 참여할 수 있는 문화를 지속적으로 조성하고, 현실의 다양한 문제에 직접 적용할 수 있는 AI 기술을 개발할 수 있도록 적극 지원할 것”이라고 밝혔다.
2026-08-27
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2026 ISNNM ASFLOW Best Presentation Award 수상 / 이우영(일반대학원 신소재공학과 석박통합과정 25)학생
지난 7월 12일부터 17일까지 독일 드레스덴에서 개최된 제19회 International Symposium on Novel and Nano Materials(ISNNM 2026)에서 국민대학교 신소재공학과 나노융합 구조소재 실험실 소속 이우영 석박통합과정생(지도교수 최현주)이 ASFLOW Best Presentation Award를 수상하며 우수한 연구 성과를 알렸다. 7000계(Al-Zn-Mg-Cu) 알루미늄 합금은 우수한 비강도로 항공우주 및 수송기기 분야의 핵심 구조재료로 사용되고 있으며, 그 기계적 특성은 시효 열처리 과정에서 형성되는 나노 석출상의 미세조직에 의해 결정된다. 그러나 합금 조성과 열처리 조건에 따라 석출 거동이 복잡하게 변화하기 때문에, 최적의 조성-공정 조합을 찾기 위해서는 방대한 실험적 시행착오가 요구되어 왔다. 최근 머신러닝을 활용한 데이터 기반 소재 설계가 이러한 한계를 극복할 대안으로 주목받고 있으나, 신뢰할 수 있는 실험 데이터의 확보에 많은 시간과 비용이 소요된다는 점이 여전히 큰 제약으로 남아 있다. 이에 따라 적은 데이터로도 효율적으로 학습하고, 다음에 수행할 실험을 모델이 스스로 제안하는 능동학습(active learning) 전략이 중요한 연구 주제로 부상하고 있다. 이에 이우영 석박통합과정생은 「Rapid Prediction of Precipitate Microstructures in 7000-Series Aluminum Alloys Using DSC–TEM Correlation and Gaussian Process Regression」를 주제로 구두 발표를 진행하였다. 본 연구는 CALPHAD 열역학 계산 기반 특징(feature)을 가우시안 프로세스 회귀(GPR) 모델에 결합하여 7xxx계 알루미늄 합금의 석출 미세조직을 예측하고, 열역학 정보가 반영된 특징이 예측 정확도는 유지하면서도 능동학습의 데이터 탐색 효율을 크게 향상시킨다는 점을 규명함으로써, 제한된 실험 데이터 환경에서도 합금 설계와 열처리 공정 최적화에 필요한 실험 횟수를 대폭 줄여 데이터 기반 합금 설계의 실용화를 앞당길 수 있는 방법론을 제시했다는 점에서 의미가 크다.
2026-08-27
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식품과학기술 분야 세계적 권위 학술지 게재 / 최주원,한규미(일반대학원 식품영양학과 석사과정 25)학생
국민대학교(총장 정승렬) 일반대학원 식품영양학과 최주원, 한규미 석사과정생(지도교수 임지영)이 공동 제1저자로 참여한 논문 “Optimizing melt–stretch properties in yeast protein vegan mozzarella analogues through protein–starch interactions”이 식품과학기술 분야의 세계적 권위 학술지 Food Hydrocolloids(IF: 13.8, JCR 상위 1.3%)에 게재됐다. Food Hydrocolloids는 Elsevier에서 발행하는 식품과학 분야의 국제 학술지로, 식품 하이드로콜로이드와 단백질·다당류 등 생체고분자의 구조 및 기능적 특성과 이들의 상호작용을 통한 식품의 물성, 유변학적 특성, 안정성 및 구조 형성에 관한 연구를 중점적으로 다룬다. 이번 연구는 전 세계적으로 지속가능한 식품에 대한 관심이 높아지며 식물성 대체식품 시장이 빠르게 성장하고 있는 가운데, 기존 비건 치즈가 일반 치즈와 같은 용융성과 신축성을 구현하는 데 한계가 있다는 점에서 출발했다. 연구팀은 높은 생산 효율과 낮은 환경 부담을 갖는 차세대 대체 단백질 소재인 효모 단백질(Yeast protein)에 주목하고, 타피오카 전분과의 단백질–전분 복합 네트워크 형성이 비건 치즈의 기능성에 미치는 영향을 규명하고자 했다. 연구를 통해 단백질과 전분의 조성이 네트워크 구조뿐만 아니라 수분의 이동성과 지질 분포를 조절하며, 이러한 구조적 변화가 최종적으로 모짜렐라 치즈의 핵심 특성인 용융성과 신축성에 연결된다는 점을 확인했다. 이는 효모 단백질이라는 새로운 소재의 활용 가능성을 제시하는 데 그치지 않고, 식품 구성요소 간 구조적 상호작용을 조절함으로써 기존 비건 치즈의 용융성과 신축성을 효과적으로 구현하기 위한 과학적 설계 방향을 제시했다는 점에서 학문적·산업적 가치가 크다. 아울러 연구팀은 이러한 연구 성과를 바탕으로 ‘단세포 단백질 및 천연 전분을 포함하는 복합 겔 구조의 비건 치즈’ 특허를 출원해, 연구 성과의 실용화와 산업적 활용 가능성을 더욱 확장했다.
2026-08-26