전기전자공학과

21세기 국제적인 경쟁력과 창의력을 겸비한 전기전자 및 전자통신분야의 우수한 엔지니어의 양성
강원대학교 전기전자공학과

Department of electrical and electronics engineering

21세기 국제적인 경쟁력과 창의력을 겸비한 전기전자 및 전자통신분야의 우수한 엔지니어의 양성
강원대학교 전기전자공학과

Department of electrical and electronics engineering

[동정] 권정민 교수 연구실(UNI.L), 보건복지부·과학기술정보통신부 「연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)」 신규 과제 선정

강원대학교 전기전자공학과 권정민 교수의 네트워크 지능 연구실(UNI.L)이 보건복지부·과학기술정보통신부가 지원하는 「연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)」 신규 과제에 참여한다. 본 과제는 부산대학교 약학대학이 주관기관으로 수행하는 총 7억 5천만 원 규모의 연구과제로, 부산대학교와 강원대학교 소속 3인의 교수진이 참여하여 2.5년간 약동학 (ADMET/PK) 예측을 위한 인공지능 플랫폼과 연합학습 기반 협업 연구 환경 구축을 추진한다. 본 과제는 기관별로 분산된 신약개발 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 AI 기반 연구 체계를 구축하고, 연합학습 기술을 활용하여 데이터 공유 없이도 예측 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이를 통해 신약개발 과정의 효율성과 데이터 활용성을 높이고, AI 기반 신약개발 기술의 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다. 권정민 교수 연구실은 공동연구기관으로 참여하여 개인화 연합학습(Personalized Federated Learning) 기반 협업 학습 프레임워크를 개발하고, 기관별 데이터의 이질성을 고려한 연합학습 기술과 다기관 환경에서의 AI 모델 학습 기법을 연구할 예정이다. 또한 안정적이고 확장 가능한 연합학습 기반 AI 기술 개발을 통해 신약개발 분야의 데이터 활용과 인공지능 연구 고도화에 기여할 계획이다.

2026-07-07

[동정] 강원대학교, 「반도체핵심IP설계전문인력양성사업」 참여대학 선정 (연구책임자 황인철 교수)

강원대학교가 한국산업기술진흥원(KIAT)이 주관하는 「반도체 핵심IP설계 전문인력양성 사업」에 최종 선정되었다. 본 사업은 강원대학교 전기전자공학과 황인철 교수가 사업단장을 맡아 주도하였다. 이번 사업은 반도체 핵심IP 설계 분야의 석사과정 전문인력을 양성하기 위한 것으로, 2026년 3월부터 2031년 2월까지 5년간 진행되며, 강원대학교는 총 20억 3,450만 원 규모의 사업비를 지원받는다. 사업단에는 황인철 교수(사업단장)를 비롯하여 전자공학과 김정범·권구덕 교수, 전기전자공학과 김시준·배준성 교수가 함께 참여한다. 아울러 ㈜DB글로벌칩, ㈜포인투테크놀로지, ㈜라온텍, ㈜엑소반도체, ㈜알앤에스랩, ㈜칩스케이 등 6개 기업이 컨소시엄으로 참여해 실무 중심 교육과 고용 연계를 지원한다. 강원대학교 사업단은 반도체 핵심IP 설계에 특화된 석사과정을 개발하고 산업계 수요를 반영한 산학 프로젝트를 운영하여, 이론과 실무를 겸비한 맞춤형 인재를 배출할 계획이다. 또한 지역 반도체 생태계 활성화를 위한 산학협력 체계를 구축하고, 참여 기업과의 고용 연계를 통해 졸업생의 취업 경쟁력을 높여 나갈 방침이다. 황인철 사업단장은 "이번 사업을 통해 우리 대학교가 반도체 핵심IP 설계 분야 석사급 전문인력 양성의 거점으로 자리매김하고, 국가 반도체 산업 경쟁력 강화에 실질적으로 기여하겠다"고 밝혔다. <지능회로및시스템연구실(ICSL) 홈페이지> https://sites.google.com/view/icsloriginal

2026-06-29

[동정] 황인철 교수 연구팀(ICSL), 국제 저명 학술대회 ESSERC·ISCAS 2026 논문 채택

강원대학교 전기전자공학과 지능회로및시스템연구실(ICSL, 지도교수 황인철)의 연구 성과가 세계적인 반도체 회로 분야 학술대회인 ESSERC 2026과 ISCAS 2026에 채택됐다. 유럽 대표 반도체 학술대회인 ESSERC(European Solid-State Electronics Research Conference) 2026에는 차세대 AI 및 SoC 워크로드를 위해 HASH 기반 예측 제어기를 적용한 커패시터리스 디지털 LDO 설계 연구인 「A Learning-Enabled Predictive Digital LDO for Fast-Transient Capacitor-less Load Regulation」 논문이 채택됐다. 본 논문은 Ibrar Ali Wahla 박사가 제1저자로 참여했으며, 탐페레 대학교 Muhammad Abrar Akram 교수와 황인철 교수의 공동지도로 수행됐다. 회로·시스템 분야의 세계적인 학술대회인 ISCAS(IEEE International Symposium on Circuits and Systems) 2026에는 디스플레이 구동 IC(DDI)를 위한 고속 다중 위상 CDR 회로 및 글리치 없는 BBPD(Bang-Bang Phase Detector)에 관한 연구인 「A 1.2–3.4 Gb/s Low-Power Multiphase CDR with Glitch-Free Bang-Bang Phase Detector」가 채택됐다. 본 논문은 윤영률 박사과정생이 제1저자로, 손민정·전도연·윤지슬 연구원이 공동저자로 참여했으며, 탐페레 대학교 Muhammad Abrar Akram 교수와 황인철 교수의 공동지도 아래 DB글로벌칩과의 산학협력으로 수행됐다. 연구팀은 이번 성과를 통해 온칩 전력관리 회로의 응답 속도 향상 기술과 고속 통신 인터페이스의 지터 성능 개선에 대한 최신 연구 결과를 공유하며, 글로벌 반도체 설계 연구자들과 활발한 학술 교류를 이어갈 예정이다. <지능회로및시스템연구실(ICSL) 홈페이지> https://sites.google.com/view/icsloriginal

2026-06-29

[동정] 황인철 교수 연구팀(ICSL) 박사 Muhammad Abrar Akram, 핀란드 Tampere University 조교수 임용

강원대학교 전기전자공학과 지능회로및시스템연구실 (ICSL, 지도교수 황인철)에서 박사 학위를 취득한 Muhammad Abrar Akram 박사가 핀란드 탐페레 대학교(Tampere University) 전기공학부 조교수(Assistant Professor)로 임용됐다. Akram 박사는 본 연구실에서 Analog and Mixed-Signal CMOS IC Design 연구로 박사 학위를 취득하였으며, 저전력 디지털 LDO 레귤레이터와 듀티 사이클 보정기 등을 연구하였다. 이후 세계적인 연구 중심 대학인 NYU Abu Dhabi(뉴욕대학교 아부다비)에서 박사후연구원(Postdoctoral Associate)으로 연구 경력을 쌓았으며, Qatar University(카타르 대학교) 전기공학부 조교수를 거쳐 글로벌 학술 역량을 꾸준히 넓혀 왔다. 현재 탐페레 대학교에서 'Integrated Power and Sensing Systems(IPSS)' 연구 그룹을 이끌며, SoC 플랫폼을 위한 적응형 전력 관리, 집적 센싱 인터페이스 및 바이오전자 회로, 자가발전형 IoT 마이크로시스템, 에너지 효율적 혼성신호 집적 시스템 분야의 연구를 주도하고 있다. 이번 임용은 본 연구팀의 연구 역량과 글로벌 인재 양성 성과를 잘 보여주는 사례로, 앞으로도 Akram 박사를 비롯한 해외 진출 동문들과 함께 학술 교류를 넓혀 나갈 계획이다. <지능회로및시스템연구실 (ICSL) 홈페이지> https://sites.google.com/view/icsloriginal

2026-06-29

[동정] 김시준 교수 연구팀, 2026 MRS Spring Meeting 구두발표

강원대학교 전기전자공학과 김시준 교수 연구팀이 미국 하와이에서 개최된 세계적인 재료 분야 학술대회인 Materials Research Society (MRS) 2026 Spring Meeting에 참가하여 연구 성과를 발표하였다. 이번 학회에서 연구팀은 차세대 반도체 메모리 응용을 위한 강유전체 소재와 산화물 반도체 연구와 관련하여 총 3건의 구두발표를 수행하였다. 강원대학교 전기전자공학과 장광현 대학원생은 전극 치환을 통한 HZO 강유전체 커패시터의 내장 전기장 제어 기술에 대해, 민현홍 대학원생은 차세대 메모리 응용을 위한 IGZO TFT의 계면 Cl 영향 및 신뢰성 평가에 대해, 김예찬 대학원생은 산소 공공 농도가 제어된 IGZO 박막 트랜지스터의 극저온 동작 특성 분석에 대해 각각 제1저자로 발표하였다. 연구팀은 이번 발표를 통해 산화물 반도체 소자와 강유전체 기반 메모리 소자의 동작 메커니즘 및 성능 향상 기술에 대한 최신 연구 결과를 공유하였으며, 국내외 연구자들과 활발한 학술 교류를 진행하였다.

2026-06-18

[동정] 김시준 교수 연구팀, ACS Applied Electronic Materials 논문 게재

강원대학교 전기전자공학과 김시준 교수 연구팀의 연구 결과가 국제학술지 ACS Applied Electronic Materials에 게재되었다. 본 논문은 강원대학교 전기전자공학과 이승빈 대학원생이 제1저자로 참여하였고, 미국 The University of Texas at Dallas와 University of California, Merced 연구팀 및 인하대학교 연구팀과의 공동연구로 수행되었다. 연구팀은 차세대 강유전체 메모리 소재인 HZO 커패시터의 극저온 환경에서의 강유전 스위칭 특성을 분석하였다. 연구 결과, 극저온에서 감소하는 잔류분극 및 wake-up 특성이 소재의 열화가 아닌 불완전한 분극 스위칭에 기인함을 규명하였으며, 충분한 전기장을 인가할 경우 강유전 특성을 효과적으로 회복할 수 있음을 확인하였다. 이번 연구는 양자컴퓨팅, 우주전자 시스템 등 극저온 환경에서 동작하는 차세대 강유전체 메모리 소자의 설계 및 응용을 위한 중요한 기초 지식을 제공할 것으로 기대된다.

2026-06-18

[지도교수 황인철] 박사과정 윤영률 학생 IEEE Transactions on Circuits and Systems II (TCAS-II) 논문 게재 승인

강원대학교 전기전자공학과 윤영률 박사과정 학생(지도교수 황인철)이 IEEE Transactions on Circuits and Systems II (TCAS-II)에 논문 「A Low-Power Semi-Digital Spectrum-Balancing Adaptive Equalizer for 8Gb/s Serial Links」를 게재 승인받았다. 본 연구는 4k 대형 TV, OLED TV와 같은 초고속 디스플레이 인터페이스에서 발생하는 채널 손실과 신호 왜곡을 자동으로 보상하는 저전력 적응형 등화기(Adaptive Equalizer)를 제안한 것이다. 특히 기존 아날로그 기반 적응형 등화기의 높은 회로 복잡도와 큰 면적 문제를 해결하기 위해, 아날로그와 디지털 방식을 결합한 반(半)디지털(Semi-Digital) 구조를 새롭게 개발하였다. 제안한 기술은 수신 신호의 주파수 특성을 실시간으로 분석하여 최적의 등화 조건을 자동으로 설정함으로써, 기존 방식 대비 최대 84.8%의 지터(Jitter) 감소 효과를 달성하였다. 또한 적응 시간을 1μs 이하로 단축하고 회로 면적 및 전력 소모를 크게 줄여 차세대 디스플레이 구동 칩(Display Driver IC) 및 고속 직렬 인터페이스에 적용 가능한 기술적 경쟁력을 확보하였다. 연구 결과는 65nm CMOS 공정으로 제작된 칩의 실제 측정을 통해 검증되었으며, 향후 초고해상도·고주사율 디스플레이 시스템과 다양한 고속 데이터 통신 분야에 활용될 것으로 기대된다.

2026-06-17

[동정] 김시준 교수 연구팀, Communications Materials 논문 게재

강원대학교 전기전자공학과 김시준 교수 연구팀의 연구 결과가 네이처 출판그룹(Nature Portfolio)의 재료과학 분야 국제학술지인 Communications Materials에 게재되었다. 본 논문은 미국 The University of Texas at Dallas 연구팀 및 성균관대학교 연구팀과의 공동연구로 수행되었으며, 강원대학교 전기전자공학과 이승빈 대학원생이 공저자로 참여하였다. 연구팀은 머신러닝을 활용하여 원자층증착(Atomic Layer Deposition, ALD) 공정을 효율적으로 최적화하는 방법을 제시하였다. 본 연구는 실험 데이터와 인공지능을 결합하여 반도체 공정 개발의 시간과 비용을 절감할 수 있는 가능성을 제시하였으며, 향후 첨단 반도체 공정 개발에 활용될 것으로 기대된다. 김시준 교수는 “본 연구는 인공지능과 반도체 공정 기술의 융합 가능성을 보여주는 사례”라며, “앞으로도 국제 협력을 바탕으로 반도체 소자 및 공정 분야의 선도적 연구를 수행하고, 차세대 반도체 기술 개발에 기여할 수 있는 연구를 지속적으로 추진할 계획”이라고 밝혔다.

2026-06-17

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