연세대학교 연구처 / 산학협력단

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산학협력의 리더연세대학교 산학협력단

세계를 선도하는 산학연관 기술협력을 통해 국가산업과 대학의 경쟁력을 키웁니다

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2272편

논문

76편

저역서

5285억

연구비

1476건

특허출원

630건

특허등록

(출처 : 2023년도 정보공시 자료)

공지사항 more

'2024 글로벌탑 우수 환경기술대상' 안내

2024.04.19

연구동향 more

[과기정통부 보도자료(24.4.5)] 과기정통부, 세계적인 대학과 손잡고 데이터 융합 분야 글로벌 인재 키운다!

과기정통부, 세계적인 대학과 손잡고 데이터 융합 분야 글로벌 인재 키운다! - '24년~'29년 총 220억원 규모 '글로벌 데이터 융합 리더 양성' 사업 추진 - 과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 ‘과기정통부’)는 데이터 분야 글로벌 협력과 해외진출을 선도하는 데이터 최고 전략가를 양성하는 ｢글로벌 데이터 융합 리더 양성｣ 사업을 '24년부터 착수하고 올해 총 3개 대학을 지원할 계획이라고 밝혔다. ｢글로벌 데이터 융합 리더 양성｣ 사업은 기술 중심의 인력 양성을 뛰어넘어 데이터 기반의 비즈니스 모델과 마케팅 전략 등 조직 전반의 의사결정을 지원하는 최고 데이터 책임자 수준의 전문가를 양성하는 사업으로, 과기정통부는 해당 과정을 신설하는 대학(원)을 공모하여 ’29년까지 6년간 최대 82.5억원을 각각 지원할 계획이다. 최근 초거대AI의 확산으로 데이터의 중요성이 더욱 부각되는 가운데, AI 모델과 서비스 개발, 데이터 기반의 의사결정 등 기업 비즈니스 활동 전반에 데이터 활용이 보편화되는 추세이다. 특히, 데이터·AI 기반의 기술과 서비스를 기반으로 글로벌 시장에 진출하고자 하는 기업이 늘어나고 있어, 이에 필요한 데이터를 인식·수집하고, 글로벌 차원의 협력모델을 구축할 수 있는 데이터 통찰력을 지닌 러더급 인재에 대한 수요가 증가하고 있다. 과기정통부는 이를 위해 국내 대학(원)과 글로벌 최고 수준의 대학과의 협력 네트워크를 통해 인재를 양성한다는 전략으로, 데이터 비즈니스 전략, 글로벌 문제해결 프로젝트, 글로벌 공동연구 등으로 구성된 데이터 융합 석사 학위과정을 지원하여 매년 30명 이상의 리더급 데이터 인재를 양성한다는 계획이다. 지원 과정은 해외교육형(2개 대학)과 해외연계형(1개 대학)으로 구분하여 지원되는데, 해외교육형은 기업형 문제해결 프로젝트를 포함한 졸업학점의 40% 이상을 해외 현지 교육으로 수행하고, 해외연계형은 국내에서 기업의 수요를 기반으로 글로벌 공동연구 프로젝트를 추진하여야 한다. 과기정통부 엄열 인공지능기반정책관은 “최근 초거대 AI를 중심으로 글로벌 디지털 시장이 급속하게 성장하고 있는 가운데, 데이터 역량을 갖춘 기업들의 해외시장 진출 움직임이 활발해지고 있다”며, “국내 기업들이 우수한 인재를 기반으로 데이터 전략을 세우고, 글로벌 협력 네트워크를 구축하여 성공적으로 해외에 진출할 수 있도록 적극 지원하겠다.”라고 말했다. 본 사업의 사업공고 등 세부내용은 과기정통부(www.msit.go.kr), 범부처통합연구지원시스템(www.iris.go.kr) 및 정보통신기획평가원(www.iitp.kr) 홈페이지에서 확인할 수 있다. 붙임 글로벌 데이터 융합 리더 양성 사업 개요 □ 사업 개요 ○ (목적) 해외 대학과 협력을 통해, 글로벌 수준의 데이터 역량*을 갖추어 해외진출을 선도할 수 있는 '글로벌 데이터 융합 리더' 양성 * 1) 글로벌 연구기관·대학, 기업 등과 데이터 기반 협력모델을 구축할 수 있는 역량 2) 해외진출에 필요한 데이터를 인식·수집하여 비즈니스 혁신을 주도할 수 있는 역량 ○ ('24년 지원규모) 20억원, 총 3개 과제(신규) * ’24년 3개 과제 선정(정부지원연구개발비 7.5억원 2개 과제, 5억원 1개 과제) ○ (지원대상) 데이터 융합 분야 석사과정 신설 가능 국내 대학(원) * 글로벌 역량 강화를 위해 해외 협력대학과 교육과정, 연구 프로젝트 등 협력 ○ (지원기간) 최대 6년(3+3년) ※ 1차년도 연구기간은 ’24.7월∼12월(6개월) ○ (지원분야) 데이터 융합 분야 분야 과제수 ’24년 예산 주요 내용 해외교육형 2 7.5억원 데이터 융합 분야 석사과정 신설·운영(매년 10명 이상 선발·교육), 졸업학점의 40% 이상은 해외 현지 교육으로 의무 이수 해외연계형 1 5억원 데이터 융합 분야 석사과정 신설·운영(매년 10명 이상 선발·교육), 국내에서 수행하되 해외대학과 교류하며 국제공동연구(연 2건 이상) 추진 □ 주요내용 ○ (교육과정) 해외 선도 대학과 협력, 기업경영 등 데이터 기반 비즈니스 의사결정과 해외진출 선도 역량을 강화하는 교육과정 운영 * 데이터 사이언스 및 융합 분야 등 글로벌 선도대학의 해외 현지 교육 등 수행 ○ (글로벌 캡스톤) 국내외 기업의 문제를 데이터 기반으로 해결하는 캡스톤 운영을 통해 글로벌 리더로 양성 지원 [해외교육형] * 해외 현지 교육 중 수행 ○ (국제공동연구) 국내 대학內 데이터 연구센터와 해외대학間 데이터 분야 공동연구를 추진하고 기업 적용·활용까지 지원 [해외연계형] [사업공고] 사업공고 - 과학기술정보통신부 (msit.go.kr)

2024.04.09

최근공고 more

[교내] 24-25 호주 시드니대학 국제공동연구협력사업 시행 공고

24-25 호주 시드니대학 국제공동연구협력사업 시행 공고 Call for 2024 USyd-Yonsei Ignition Grants 우리 대학은 해외 주요 대학과 전략적 파트너십을 체결하여 공동 기금을 조성하고 우수한 공동 연구팀에 연구비를 지원하는 국제 공동연구 협력사업을 시행하고 있습니다. 2015년에 전략적 파트너십을 체결한 호주 시드니대학교와의 24-25학년도 국제 공동연구 협력 사업을 다음과 같이 시행하오니 관심 있는 연구자의 많은 참여 바랍니다. 1. 지원분야: 전 분야 (UN 지속가능 개발목표(UN SDGs)분야 우대) 2. 지원규모: 팀 당 AUD 40,000 (연세대연구팀 AUD 20,000) 3. 지원기간: 24년 9월 ~ 25년 8월 내 (최대 1년) 4. 선발규모: 최대 3개 팀 (각 팀당 연세대 PI 1명, 시드니대 PI 1명으로 공동연구팀 구성) 5. 지원자격: 전 캠퍼스 전임교원 6. 지원방법: 지원서 마감일(24.6.30.)까지 온라인 접수(지원사이트 링크) 7. 지원서류: 첨부 과제 공고문 및 지원서류 참고 가. 첨부파일: 과제공고문 나. 사업 가이드라인에 기술된 필요항목을 웹사이트를 통해 지원서 제출(지원사이트 링크) ※ 해당 사이트는 시드니대 PI가 사이트에서 연세대 PI를 collaborator 추가 후 사용 가능합니다. 시드니대 PI에게 collaborator 추가를 요청하시기 바랍니다. 8. 연구결과물: 가. 과제기간 종료 후 18개월 내 공저논문 1편 출판 나. 교외 연구과제 신청서 제출 (국내외 국책 연구과제, 기업체 연구과제 등) 9. 주요일정 항목 일정 지원서 마감 ‘24.4.12.~6.30. 평가 및 선정 ‘24.7.~’24.8.25. 평가결과 통보 ‘24.8.26. 연구비 집행 ‘24.9.~’25.8. (1년) 10. 문의: 프론티어연구원(YFL) 박유진 (내선 5188, ysfrontierlab@yonsei.ac.kr) ※ 호주 시드니대 공동연구자를 찾지 못하신 경우, 희망하는 연구주제, 연구분야, 연구자의 자격조건(경력 등) 등을 영문으로 작성하시고 교수님의 CV를 함께 메일로 제출하여 주시면 시드니대 관심연구자가 있는지 확인 도와드리겠습니다

2024.04.12

NTIS 과제공고 more

빔중첩 자동정렬 확장형 모의 실험 용역

빔중첩 자동정렬 확장형 모의 실험 용역

2024.04.18

태양열 집열기 분야 적합성 인증 기준안 개발을 위한 융합 기술 및 인허가 분석2024.04.18

2024년 보건의료 R&D 성과활용 조사·분석 연구2024.04.18

Qs 세계대학평가 2024 2년 연속 아시아 사립대 1위 세계 76위

2024 QS 세계대학평가 아시아 사립대 1위 랭크 자세히보기

2023 THE 세계대학 영향력평가 국내 1위, 세계 14위 쾌거 자세히보기

2023년도 기초연구실지원사업 최다 선정 자세히보기

연구성과 홍보갤러리

김동호 명예특임교수팀, 외부 자기장하의 시간 분해 분광 분석 활용, 단일항 분열의 메커니즘의 스핀 동역학 모델 제시

김동호 명예특임교수팀, 외부 자기장하의 시간 분해 분광 분석 활용, 단일항 분열의 메커니즘의 스핀 동역학 모델 제시

김동호 명예특임교수팀, 외부 자기장하의 시간 분해 분광 분석 활용, 단일항 분열의 메커니즘의 스핀 동역학 모델 제시 태양 전지 및 양자 정보 과학 분야에서 높은 활용 가능성을 보이는 단일항 분열 메커니즘 규명 다중 엑시톤 삼중항 쌍 스핀 동역학의 새로운 모델 제시 이과대학 화학과 김동호 명예특임교수 연구팀 [제1저자 김준오 박사 (현 Cornell University 박사후연구원), 공동 저자 홍용석 박사 (현 Columbia University 박사후연구원), 공동 저자 김우재 박사 (현 연세대학교 화학과 조교수)]이 단일항 분열 (Singlet Fission) 과정에서의 다중 엑시톤 동역학 메커니즘을 시간 분해 자기 광학 분광학(time-resolved magneto-spectroscopy)을 활용하여 체계적으로 밝혔다. 유기 반도체 물질에서 발현되는 엑시톤(exciton)은 엑시톤을 구성하는 전자 및 정공의 스핀 상태에 따라 단일항 (singlet) 엑시톤 그리고 삼중항 (triplet) 엑시톤으로 구분할 수 있다. 단일항 분열 현상은 물질이 빛을 흡수하여 형성한 초기의 단일항 엑시톤이 두 개의 삼중항 엑시톤으로 분열하는 것을 일컽으며, 제한된 유기 반도체 물질에서만 관측된다. 물질에 주입된 한 개의 광자를 이용해 에너지 손실 없이 두 개의 엑시톤을 형성한다는 측면에서, 태양 전지의 효율 증진에 응용될 수 있을 것으로 큰 기대를 받고 있다. 최근에는 양자 얽힘 (quantum entanglement) 상태에 있는 두 삼중항 엑시톤이 스핀 오중항 (quintet state)과 같은 높은 스핀 준위를 가진다는 것이 밝혀지면서 양자 정보 과학 분야에서의 활용성도 점쳐지고 있다. [사진. 다중 엑시톤 과정을 이해하기 위해 합성된 여러 구조의 TIPS-테트라센 분자] 현재까지, 단일항 분열 과정의 중간체로 양자 얽힘 상태에 있는 두 삼중항 엑시톤, 즉 삼중항 쌍 다중 엑시톤 (multiexcitonic triplet pair) 존재에 대한 합의가 이루어졌다. 반면, 다중 엑시톤 다수의 스핀 상태가 소멸, 발광 그리고 분열에 중요한 핵심적인 역할을 할 것으로 예측되어 왔으나, 이것을 규명하는 것은 실험 물리/화학자들의 과제로 남아 있었다. 이에 본 연구단은 TIPS-테트라센(TIPS-tetracene) 다량체의 구조를 변화시켜 다중 엑시톤의 동역학을 제어하고, 외부 자기장을 도입하여 스핀 상태와 다중 엑시톤 동역학 간의 상관관계를 명확하게 규명하였다. 발색단(choromophore)의 개수, 발색단 간의 연결체의 종류와 길이, 구조의 경직 정도 등 구조적인 요소를 제어하여 다양한 선형과 덴드리머(demdrimer, 나뭇가지 형태로 얽힌 분자) 형태의 TIPS-테트라센 분자체를 합성하고, 자기-시간분해 분광학 분광법을 활용하여 1테슬라까지의 가변 자기장 하에서의 다중 엑시톤 동역학을 분석하였다. 시간 분해 분광법은 극초단 펄스(pulse)를 이용하여 시간에 따른 엑시톤의 변화 및 거동을 추적한다. 본 연구에서는 시간 분해 형광 (time-resovled photoluminescnce) 분광법과 시간 분해 순간 흡수(transient absorption) 분광법을 이용하여 수백 펨토초에서(10의–13승) 수백 마이크로초까지의(10의–6승) 총체적인 시간 영역에서 일어나는 다중 엑시톤 동역학을 관측하였다. 이를 바탕으로 구조의 경직도 및 스핀 교환 상호작용 (exchange interaction) 이 다중 엑시톤의 최종적인 분열에 핵심적인 역할을 하는 것을 관측하였으며, 다중 엑시톤의 스핀 오중항 상태가 다중 엑시톤의 분열, 그리고 스핀 삼중항 상태가 다중 엑시톤의 소멸을 유도하는 것을 밝혔다. 자기-분광 특성 실험 결과는 동역학 모델을 이용한 시뮬레이션 결과로 뒷받침되었으며, 삼중항 쌍 다중 엑시톤의 동역학을 설명하는 새로운 모델을 제시하였다. [사진. 스핀 상태에의 특성에 따라 달라지는 다중 엑시톤 과정] 김동호 교수는 “분자 간 상호 작용과 다중 엑시톤의 특성을 체계적으로 이해했으며, 스핀과 관련한 단일항 분열 과정의 메커니즘을 이해하는데 크게 기여했다”라고 연구 의의를 밝혔다. 한편, 이번 연구 결과는 세계적인 종합화학 분야 권위 학술지 ‘저널 오브 더 아메리칸 케미컬 소사이어티(Journal of the American Chemical Society, IF 15.0 )’ 4 월 호에 게재됐다. [논문정보] ● 논문제목: Elucidating Singlet-Fission-Born Multiexciton Dynamics via Molecular Engineering: A Dilution Principle Extended to Quintet Triplet Pair ● 논문주소: https://doi.org/10.1021/jacs.4c01326

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산학협력단, 산업통상자원부 장관상 수상

산학협력단, 산업통상자원부 장관상 수상

[사진 1. 한국특허전략개발원 제공] [사진 2. (왼쪽부터) 홍종일 산학협력단장, 양지혜 지식재산팀장] 산학협력단(단장 홍종일)이 특허청과 한국특허전략개발원이 주관하는 ‘지식재산의 전략적 사업화 지원사업’에서 ‘2023년 사업성과 최우수기관’으로 선정돼 지난 21일 산업통상자원부 장관상을 수상했다. 시상식은 부산에서 개최된 ‘2024년 지식재산의 전략적 사업화 지원사업 성과공유 및 간담회’에서 진행됐으며, 시상과 함께 최우수기관 사례 발표가 이어졌다. ‘지식재산의 전략적 사업화 지원사업’은 특허청과 한국특허전략개발원이 주관하는 사업으로, 전국 대학과 정부 출연 공공연구소 37곳을 선정해 기관 지식재산 경영 역량을 제고하고, 대학과 공공연구소가 보유한 우수기술·공공 특허의 활용을 강화하는 사업이다. 산학협력단은 지식재산경영 역량과 기술이전·사업화에 기여한 공로를 인정받아 수상기관으로 선정됐다. 산학협력단은 신촌·국제캠퍼스의 TLO(Technology Licensing Office, 기술사업화 전담조직)인 지식재산팀이 특허청 사업을 수주·운영하고 있다. 2023년에 선정된 특허청 사업을 통해 5년간 총 5억 원의 추가 예산을 확보하였으며 연구자들의 우수기술을 특허로 발굴·권리화·기술이전하고 있다. 또한 산학협력단은 2021년 11월 특허청 주관 특허품질경영 우수기관에 선정돼, 특허청 관납료로 활용이 가능한 지식재산포인트를 부상으로 수여받은 바가 있다. 3년간 총 3차례 지급받은 지식재산포인트는 매년 실적검증을 거쳐 우리 대학교와 의료원을 포함한 신촌캠퍼스 전체 연구자를 대상으로 연간 2.3억 원, 3년간 약 7억 원의 특허예산 추가 지원 효과를 창출했다. 홍종일 산학협력단장은 "우리 대학은 연구자들이 보유한 우수기술을 적시에 특허로 권리화하여 원천기술을 확보하고, 해당 기술을 필요로 하는 기업에게 전수해 연구 성과 확산에 기여할 사회적 책무가 있다."며, "지식재산팀 TLO를 통해 기술 수요기업과 유관 협력기관은 물론 다양한 학내·외 기술사업화 조직 간 기술사업화 업무협업을 조율하겠다. 또한, 개별 조직이 변화의 주체가 되는 임파워링(Empowering) 거버넌스 혁신을 선도해, 대학과 기업 간 산학협력, 가치 환류모델 구축을 꾸준히 확대해 나가겠다."고 포부를 밝혔다. 한편, 산학협력단은 지식재산권의 기술이전 성과를 유망기술 및 학내 연구 지원에 재투자하는 특허 수익 선순환 체계 구축을 위해 2020년 ‘기술실시보상 심의위원회’를 신설하고, 2023년 ‘지식재산 최적화 정책’을 수립하는 등 지속적으로 제도를 개선하고 있다. 뿐만 아니라, ‘IP정책 콜로키움’을 기획해 2019년부터 꾸준히 추진중인 기술이전 활성화 정책 등 지식재산 창출·활용제도의 국내 확산에도 힘쓰고 있다. 산학협력단은 우수 기술의 발굴부터 상용화 시점까지 지속적으로 연계함으로써 대학이 보유한 우수한 연구성과를 사회에 환원하고 연구성과가 사회적 파급효과로 창출되는 전 과정을 지원할 계획이다.

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연세대학교 미래캠퍼스 황의원 교수 연구팀, 글로벌 AI 학회 ICLR서 도메인 적응 연구로 2편의 논문 채택

연세대학교 미래캠퍼스 황의원 교수 연구팀, 글로벌 AI 학회 ICLR서 도메인 적응 연구로 2편의 논문 채택

연세대학교 미래캠퍼스 황의원 교수 연구팀, 글로벌 AI 학회 ICLR서 도메인 적응 연구로 2편의 논문 채택 (오른쪽 아래부터 시계방향) 정다흰 박사과정, 이종현 박사과정, 연세대 미래캠퍼스 황의원 교수, 이세형 박사과정, 서울대 윤성로 교수, 신주현 박사과정, 박준성 박사과정 연세대학교 미래캠퍼스 디지털헬스케어학부 황의원 교수와 서울대학교 전기정보공학부 및 협동과정 인공지능전공 윤성로 교수 공동 연구팀은 도메인 적응 분야의 2건의 연구결과가 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회인 ‘표현학습국제학회(International Conference on Learning Representations, 이하 ‘ICLR’)’에 채택되었다고 밝혔다. 특히, 1건의 연구는 제출된 논문의 상위 5%에 주어지는 Spotlight에 선정됐다. 학회 이미지 (출처: iclr.cc) ICLR은 올해로 12회째를 맞는 국제 인공지능 학술대회로, 구글 스칼라(Google Scholar)가 발표하는 h-5 인덱스 기준 인공지능 및 기계학습 분야에서 NeurIPS, ICML과 더불어 매년 최상위를 차지하고 있으며, 모든 분야의 출판물 중 10위를 기록하며 그 권위를 인정받고 있다. 실세계에서 기존에 보유한 데이터와 새롭게 취득된 데이터의 분포에 차이가 발생할 수 있으며, 이를 도메인 차이라고 한다. 예를 들어, 자율주행의 경우 날씨의 변화로 인해, 의생명 데이터의 경우 병원 간 생체신호 측정 프로토콜의 차이로 인해 도메인 차이가 발생할 수 있다. 기존 인공지능은 소스 도메인 데이터로 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 새로운 타겟 도메인 데이터에 대한 예측을 수행할 때 도메인 차이가 존재하는 경우 성능이 크게 저하되는 문제를 가지고 있다. 따라서, 최근 이를 극복하기 위한 도메인 적응(Domain adaptation) 기술이 활발히 연구되고 있다. (그림설명) SFDA 연구 개요 연세대-서울대 공동 연구팀은 첫 번째 연구로 소스 도메인 데이터가 비용 및 보안상의 이유로 공개되지 못하는 경우에도 소스 도메인 데이터 없이 사전학습된 모델만을 이용하는 소스-프리 도메인 적응(Source-free domain adaptation, 이하 ‘SFDA’) 방법을 제안했다. 본 연구는 데이터 증강의 관점에서 SFDA를 재해석하여 유사한 의미정보를 갖는 데이터는 서로 인접하도록 증강 그래프를 정의한 뒤, 그래프의 분할을 구하는 방법을 설계했다. 또한, 메모리와 연산량을 증가시키지 않고 내재적으로 데이터를 증강시키는 것과 동일한 효과를 가지는 방법을 제안하여 도메인 적응 성능을 더욱 향상시켰다. (그림설명) TTA 연구 개요 연구팀은 두번째 연구로 최소한의 리소스로 실시간에 가깝게 SFDA를 수행하기 위한 테스트 시간 적응(Test-time adaptation, 이하 ‘TTA’) 방법을 제안했다. TTA의 주요 도전 과제는 도메인 적응 중에 전체 테스트 데이터셋에 접근할 수 없어 오류가 누적된다는 점이다. 연구팀은 이미지 내 물체의 모양이 예측에 미치는 영향을 측정하기 위하여 물체의 모양을 파괴하는 이미지 변형을 적용하기 전후의 예측 간 차이를 측정하고, 이를 TTA에 활용하여 신뢰도 높은 테스트 데이터를 필터링하는 데에 활용하였다. 제안하는 방법은 도메인 적응 중 누적되는 오류를 줄이는 한편, 실세계 데이터 시나리오를 포함한 다양한 상황에서 기존 방법에 비해 높은 성능을 보였다. 해당 논문은 우수성을 인정받아 Spotlight 세션에서 발표될 예정이다. 연세대학교 미래캠퍼스 디지털헬스케어학부 황의원 교수는 “두 연구결과는 소스 도메인 데이터가 주어지지 않는 환경에서도 적은 연산으로 도메인 차이를 효과적으로 극복할 수 있어 자율주행, 스마트팩토리, 의료 및 헬스케어 등 실세계 인공지능의 핵심기술로 활용될 것으로 기대한다”고 설명했다. 이번 연구는 오는 5월 오스트리아 비엔나에서 개최되는 ICLR 2024에서 발표될 예정이며, 논문은 학회 프로시딩에 게재되어 Openreview (https://openreview.net/forum?id=kUCgHbmO11, https://openreview.net/forum?id=9w3iw8wDuE)를 통해 확인할 수 있다.

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연구처/산학협력단 업무소개

연세대 연구처/산학협력단의 다양한 업무를 소개합니다

연세대학교 원주캠퍼스 산학협력단

연세의료원 연구 네트워크(Y-HRN)

농촌진흥청(연구비카드시스템)