AI 모델의 발전으로 연산량이 급증하면서, 전자식 반도체는 높은 전력 소모와 낮은 데이터 전송 속도의 한계를 드러내고 있다. 이에 저전력·초고속 연산이 가능한 광컴퓨팅 수요가 증가하는 중이다. 그러나 광속불변 특성으로 인해, 광컴퓨팅에 필요한 Buffer 및 메모리 기능의 구현에는 근본적 어려움이 있다. 이에 연구팀은 프로그래밍이 가능한 광집적회로를 활용해 빛 신호의 속도와 모양을 자유자재로 제어할 수 있는 성과를 거뒀다. 이는 현재까지 제시된 방식 중 가장 높은 자유도로 느린 빛을 제어할 수 있음을 증명한 것이다.
서울대학교 전기정보공학부 도재영 교수 연구팀의 대형언어모델 정렬 연구 논문 “VALUEFLOW”가 ICML 2026 구두 발표 논문으로 채택됐다. 연구팀은 인간 가치관을 표현·측정·조정할 수 있는 통합 프레임워크 VALUEFLOW를 제안하고, 계층적 가치 임베딩 HiVES와 가치 강도 데이터베이스 VIDB를 기반으로 주요 LLM 10종의 가치 조정 가능성을 분석했다. 이번 연구는 개인화 AI와 문화권별 AI 정렬, 책임 있는 AI 개발을 위한 핵심 기반 기술로 평가된다.
하정익 교수가 이끄는 전기에너지변환 연구실(EECL)의 정원효 박사과정(제1저자)을 포함한 연구팀이 지난 5월 31일부터 6월 4일까지 일본 나가사키에서 개최된 2026 International Power Electronics Conference IPEC-Nagasaki 2026 -ECCE ASIA-에서 젊은 엔지니어 우수 논문상(Outstanding Paper Award for Young Engineers)을 수상하였다.
서울대학교 공과대학 전기정보공학부 최종현 교수 연구팀이 미국 NVIDIA의 Academic Grant Program에 선정되었다. 연구팀은 이번 지원을 바탕으로 Vision-Language-Action (VLA) 모델의 성능과 일반화 능력을 높이기 위한 연구를 수행할 예정이다.
서울대학교 전기정보공학부 도재영 연구팀은 삼성병원 및 NVIDIA AI 기술센터와 공동 개발한 의료 특화 시각-언어 모델 ‘MEDIC-AD’로 CVPR 2026 에서 Oral 발표와 Award Candidate에 선정됐다. MEDIC-AD는 병변 탐지, 시계열 증상 변화 추적, 시각적 설명 기능을 하나의 모델에 통합했으며, 새로운 이상 인식 토큰과 차이 토큰을 통해 다양한 의료 영상에서 병변을 탐지하고 질병의 호전·악화 여부를 정밀하게 분석할 수 있도록 설계됐다.