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서울대학교 오정석 교수가 이끄는 전자파융합연구실(Wave Fusion Lab.)의 이영석 박사과정(제1저자, 오정석·남상욱 교수 공동지도)을 포함한 연구팀이 지난 7월 6일부터 9일까지 캐나다 핼리팩스(Halifax)에서 개최된 IEEE 주관 "2026 IEEE Wireless Power Technology Conference & Expo(WPTCE 2026)"에서 'Best Student Paper Award'를 단독 수상(1위)하였다.

전기·정보공학부 홍선우 석박통합과정(지도교수 유담)이 2026년 반도체공학회 하계종합학술대회에서 포스터 부문 우수논문상을 수상했다. 수상 논문은 웨어러블 뇌파(EEG) 측정을 위한 초퍼 안정화 커패시터 결합형 계측 증폭기 설계에 관한 연구이다.

- AI 기반 퀀텀닷 공정 최적 용매 특성 역설계 플랫폼 개발 - AI가 설계한 공정 적용해 QLED 수명 40배 향상 - 국제 저명 학술지 ‘Reports on Progress in Physics’ 논문 게재

유담 교수팀은 배터리 없이 심전도 신호를 측정하는 피부 밀착형 웨어러블 시스템 ‘SkinECG’를 개발했다, 연구 결과는 미국과학진흥협회(AAAS)의 국제학술지 Science Advances에 지난 5월 게재됐다. SkinECG는 에너지 하베스팅과 인체 결합 무선전력전송 기술을 결합해, 여러 발전소자의 전력을 인체 표면을 따라 심전도센서로 전달한다. 서로 다른 주파수 채널로 간섭을 줄여 배터리·전선 없이 센서를 안정적으로 구동한다. 생체신호 모니터링과 웨어러블·이식 기기의 전력공급 기술로 확장될 수 있으며, 조선일보 등 매체가 보도했다.

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.

산업통상부가 주최하고 한국디스플레이산업협회가 주관하는 "2026 디스플레이 챌린지 공모전"을 7.1(수)부터 7.31(금)까지 개최합니다.

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.

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.

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 학부생을 대상으로 반도체 소자 및 공정에 대한 이해를 증진시키기 위한 실습교육을 진행합니다. 반도체 공정을 이용한 기본적인 MOS capacitor 제작 및 C-V 특성 측정 등 실무 중심의 교육이 진행되오니 관심 있는 학생들의 많은 참여 바랍니다.

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.

서울대학교 전기정보공학부 이종호 교수 연구팀의 "백종원, 박성호" 연구원 논문이 에너지 분야의 세계적인 최고 권위 저널지인 Nano Energy (IF : 17.1)의 6월호 표지 논문으로 채택되었다.