대학원 전기전자공학과의 지능형 반도체 연구팀이 제안한 ‘초저전력 시냅틱 박막 소자에 관한 연구’가 과학기술정보통신부지정 기초연구실(BRL, Basic Research Lab)에 5월 31일 선정됐다.특히 최근 미래 신기술로 인식돼 가장 각광받고 있는 인공지능 반도체(생물학적인 뇌의 시냅스와 뉴런을 모사하는 반도체)의기반 기술인 동시에, 가장 풀기 어려운 난제 중 하나인 초저전력 시탭틱 소자 기술에 관한 연구로 선정돼 관심을 끈다.연구팀은 학부과정의 전자공학과 이성식 교수(과제책임)와 이문석 교수, 전기공학과 노정균 교수 등 3명의 연구자로 구성됐다.연구진은 BRL 연구 주제와 관련한 분야에서 다년간의 연구 노하우를 보유하고 있음을 물론, 사이언스 및 네이처 자매지 등 세계 최고의 국제 저명학술지의 주저자 논문 등 탁월한 연구실적을 내고 있다. 실제로 서류 단계의 BRL 제안서 평가 및 발표 심사과정에서 연구진 구성의 우수성과 연구 실적의 탁월함을 인정받았으며, 연구주제의 도전성과 연구목표의 달성가능성을 높게 평가받았다.생물학적인 뇌에는 1천억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스가 존재하며, 총 20W의 전력을 소모한다. 그러므로 각 뉴런은 0.2nW(나노 와트, 10억 분의 1 와트)의 매우 작은 전력을 소모한다. 또한, 각 뉴런에는 평균 1000개의 시냅스가 연결돼 있으므로 각 시냅스는 0.2pW(피코 와트, 1조 분의 1 와트)라는 엄청난 초저전력 특성을 갖는 셈이다. 생물학적 시냅스와 뉴런은 가중치의 변화 및 유지(Memory), 신호의 덧셈(Integrate)과 정규화(Homeostatic Scaling), 그리고 어떤 임계치와의 비교를 통한 스파이크 생성(Firing) 등의 다양한 신호 처리를 하면서도 이와 같은 초저전력 특성을 나타낸다. 그래서 이를 반도체적으로 모사하는 것은 가장 풀기 어려운 난제로 인식되고 있는 것이다. 인텔 등 세계적인 기업들도 현재 이를 해결하기 위해 도전 중이다.이러한 난제를 풀기 위해 연구팀은 거의 꺼진 상태의 트랜지스터 동작을 통해 초저전력 특성을 확보하고 수동 평균기 회로 등을 도입해 뉴런의 신호 덧셈 및 정규화기능 등을 구현할 계획이다. 기반 기술로 다양한 유/무기 박막 소재를 도입해 시냅틱기능을 구현하고자 한다. 이를 통해 연구팀은 실제 시냅스와 뉴런의 기능뿐만 아니라 초저전력 특성을 가장 근접하게 모사하는기술을 세계 최초로 개발하는 것을 연구 목표로 하고 있다.연구책임을 맡은 이성식 교수는 “연구팀은 관련 선행연구결과를 이미 확보하고 있으며 이는 연구목표 달성의 토대가 될 것”이라고 성공적인 연구수행 및 결과에 대한 자신감을 밝혔다.노정균 교수는 “우리 대학 연구진으로 구성된 집단 연구를 통해 현재 각광받고 있는 인공지능을 위한 반도체에서의 난제를 같이 풀어나가고 그 해법을 세계 최초로 개발하는 것이므로 의미가 더 크다”고 말했다. 이문석 교수는 “인텔 등의 세계적인 기업도 풀지 못한 난제에 도전하고 그 과정에서 파생될 다양한 초저전력 지능형 반도체 관련 원천기술 확보를 통해 우리 대학과 국가의 위상 제고에 기여하는 좋은 기회가 될 것”이라고 덧붙였다.한편, 과학기술정보통신부에서 지정하고 한국연구재단에서 지원하는 기초연구실 사업은 3~4명의 소규모 집단연구를 지원해공동연구를 활성화하고, 과학기술 발전을 위한 원천기술 확보의 토대를 마련하기 위한 사업이다. 선정된 연구실은 3년간 13.75억 원을 지원 받아 과제를 수행하게 되며, 최대 6년까지 연장할 수 있다.* 사진: 왼쪽부터 이성식 교수, 노정균 교수, 이문석 교수(2021. 6. 3.) [출처 : 부산대학교 PNU 포커스]

강혜원·문예림·박수민(17학번, 4학년) 학생이 한국전자파학회 학술대회에서 ‘학부생 우수논문상’을 수상했다. (지도교수 김상길)수상팀은 2월 19일 온라인으로 개최된 ‘2021년 한국전자파학회 동계종합학술대회’에서 ‘경사 하강 기계학습 기법을 이용한 2D 실내 전파 방향 및 위치 측위 시스템’에 관한 논문으로 연구의 우수성을 인정받았다.이번 연구는 기계학습 경사하강 알고리즘과 지향성 배열 안테나 설계 기술을 융합해 실내에서 높은 정확도를 가지는 전파 위치 측위 기술을 다루고 있다. 제안된 시스템은 학습 공간 안에서는 약 97%의 정확도로 전파원(핸드폰이나 블루투스 기기)의 방향과 위치를 예측할 수 있다. 이는 인공지능 기반 IoT(사물인터넷) 기기의 위치 측위 기술이나 인공지능 기능이 중요시되는 차세대 통신 중계기에 널리 사용될 것으로 기대되고 있다. 연구이미지: (왼쪽부터) 설계된 방향 탐지 시스템 / 기계학습 경사하강 알고리즘을 적용한 전파 위치 측위 * 출처 : 부산대학교 홈페이지 PNU 포커스

* 그림: 생물학적 시냅스와 이를 모사하는 시냅틱 트랜지스터의 개념도 전자공학과 이성식 교수 연구팀이 생물학적 시냅스의 기능을 모사하는 저전력 시냅틱 트랜지스터* 원리 및 구조를 제안해 인공지능 분야 최상위 저널 중의 하나인 『IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)』에 최근 소개됐다.(2018년 기준, IF: 11.683, JCR 상위 0.95%)* 트랜지스터: 반도체 재료 등으로 만들어진 일종의 스위칭 기능을 하는 소자.‘시냅틱 트랜지스터(Synaptic Transistor)’란, 우리 뇌에 있는 뉴런과 뉴런 사이의 신호를 전달하는 매개체인 ‘시냅스’를 모사한 소자다. 신호를 전달하면서도 전달 횟수(훈련)에 따라 접합의 강도가 달라지고 한동안 유지되는 메모리(기억) 기능을 동시에 갖는다. 또한, 생물학적 시냅스는 입력전압 신호를 전압(전기적 압력) 신호의 형태로 출력에 나타낸다. 이 과정은 매우 적은 전력(단위 시간당 에너지)으로도 가능하다. 반면, 기존의 시냅틱 트랜지스터는 입력신호를 출력에서 전류(전하의 흐름) 신호 형태로 나타내며 높은 전력소모를 갖는다는 단점이 있다.※ 전류와 전압: ‘전류(단위: A, 암페어)’는 전하의 흐름이며, ‘전압(단위: V, 볼트)’은 전류를 흐르게 하는 전기적 압력(도체 내 두 점 사이의 전기적인 위치 에너지의 차)이라고 볼 수 있다. 전선에 흐르는 ‘전류’, 건전지의 ‘전압’을 생각하면 이해하기 쉽다.이번 연구는 지능형 반도체, 즉 생물학적 시냅스처럼 적은 전력을 소모하면서 전압신호를 직접 출력하는 시냅틱 트랜지스터의 동작원리와 구조를 제안한 것으로, 신호의 형태와 전력소모 관점에서 생물학적 시냅스의 특성에 보다 가까운 형태라고 볼 수 있다. 저자: 왼쪽부터, 석박사 통합과정 강연수, 장지웅, 차단영 학생, 연구 지도를 맡은 이성식 교수(교신저자) 생물학적인 뇌에는 1천억 개의 뉴런이 있고, 뉴런과 뉴런 사이에는 100조 개의 시냅스가 존재하며, 총 20W(와트) 정도의 전력을 소모한다. 뉴런 하나가 0.2nW(나노와트, 10억분의 1W)의 매우 적은 전력을 소모하는 셈이다.각각의 뉴런에는 평균 1,000개의 시냅스가 연결돼 있다고 볼 수 있는데, 이들은 전압 신호를 입력과 출력 측의 신호 형태로 가지며 동시에 정보를 저장하는 메모리 역할을 수행한다. 1,000개의 시냅스 신호는 상호 영향(Synaptic Crosstalk)을 주며, 뉴런 입력부에서는 그 신호들의 합으로 얻어질 큰 신호를 일종의 Normalize(정규화)하는 Homeostatic Scaling(항상성 조절) 과정을 통해 초저전력 신호 처리를 담당한다. 역으로 보면, 1,000개의 시냅스 모두가 활성화되더라도 뉴런은 이 같은 신호처리 과정을 통해 저전력 성능을 유지할 수 있게 되는 것이다. 이러한 초저전력 특성의 생물학적 시냅스를 반도체 소자 기능으로 모사하고 관련 기술로 구현하고자 한다면, 0.2nW 이하의 초저전력 소모를 갖는 시냅틱(Synaptic) 소자의 구현이 요구된다. 또한, 시냅틱 소자는 입력과 출력에서 전압 신호를 가져야 하며, 여러 개의 시냅틱 소자를 병렬로 연결하는 경우에도 Normalization 기능을 통해 생물학적 시냅스의 Homeostatic Scaling 기능을 모사해 초저전력 소모 특성을 유지할 수 있어야 한다.기존의 IBM TrueNorth(트루노스) 칩 등에 사용돼 주목받고 있는 시냅틱 소자인 Memristor(멤리스터) 등은 mW(밀리와트, 1,000분의 1W) 수준의 비교적 높은 전력 소모를 가지므로 생물학적 시냅스의 초저전력 특성에 미치지 못하며 고비용의 공정이 요구되는 단점이 있다. 기본적으로 Memristor는 2단자 전극을 갖는 일종의 저항(Resistor, 전류를 흘리면 전력을 소모하는 수동소자의 한 형태)이므로 Back-Propagation(역전파)*의 반영이 어렵다.* Back-Propagation(역전파): 뉴런의 출력 신호와 그 기대치 사이의 오차를 보정하기 위한 일종의 피드백 신호를 말한다.또한, 기존 소자들은 전압 출력을 갖는 생물학적 시냅스와 달리 출력에서 전류 신호를 가지므로 전류를 전압으로 변환하는 기능과 실제 뉴런의 Homeostatic Scaling 기능을 소자 레벨에서 모사하기 어려워 이를 위한 회로가 추가되어야 하므로 부가적인 전력 및 면적 소모의 요인이 된다.이러한 배경에서 이성식 교수팀은 이번 연구를 통해 생물학적 뉴런의 시냅스 기능과 초저전력 특성을 더 유사하게 모사하는 시냅틱 트랜지스터의 동작원리 및 구조를 제안했다.특히, 생물학적 시냅스와 같이 나노와트 이하의 전력 소모를 가지면서도 직접적으로 전압을 출력하는 시냅틱 셀 구조를 제안하고, 이로 구성된 다중 입력 시냅틱 Array(배열)에서도 Self-normalization(자가정규화) 원리로 인해 저전력 성능이 유지됨을 보였다. 이는 뉴런의 Homeostatic Scaling을 모사하는 기능으로 다중 입력에도 불구하고 전체 시스템이 저전력 특성을 유지할 수 있게 하는 핵심 기능이다. 참고로 기존의 방식은 Array를 구성하는 시냅틱 소자를 하나하나 읽어내는 방식을 도입해 전력소모 줄이고 있으나, 실제 뉴런에서처럼 동시에 여러 개의 시냅스가 활성화되는 동작을 모사하지는 못하는 한계가 있다.또한, 제안한 시냅틱 소자의 노이즈(잡음) 특성이 이 소자의 응용시스템 중 하나인 아날로그 인공지능 가속기의 정확도 및 저전력 성능과 Trade-off(상충)* 관계임을 보였다.* Trade-off(상충): 예를 들어, 소자의 전력을 줄이면 노이즈 특성의 열화를 가져오게 돼 이들 두 성능 지수는 서로 상충관계에 놓여 있는 셈이다.이번 연구는 인공지능 분야 최상위 저널 중 하나인 『IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)』 1월 20일자 온라인판에 게재됐다. 논문 제목은 ‘Synaptic Weight Evolution and Charge Trapping Mechanisms in a Synaptic Pass-Transistor with a Direct Potential Output’이며, 저자는 이성식 교수와 연구실 대학원생들로 구성됐다. 이번 연구는 삼성전자 반도체 산학과제와 한국연구재단의 신진연구자과제의 부분적인 지원을 받아 수행됐다. * 논문 링크: http://asq.kr/h6BHuh8lOv4te8 * DOI: 10.1109/TNNLS.2020.3047963 이번 논문에 제1저자로 참여한 강연수 학생(석박사 통합과정)은 “지능형 반도체가 미래의 기술로 알려져 있는 만큼, 해당 분야에서 연구 결실과 좋은 실적을 낳게 되어 기쁘다”고 말했다. 논문의 제2저자(공동 주자자)로 참여한 장지웅 학생(석박사 통합과정)은 “앞으로 이 분야의 더 깊이 있는 연구를 수행해서 지능형 반도체 분야 전문가로 거듭나겠다”는 포부를 밝혔다. 논문의 전력분석을 담당하고 제3저자로 참여한 차단영 학생(석박사 통합과정)은 “학부과정은 지식을 습득하는 과정이었다면 대학원에서의 연구는 그 지식을 활용하는 과정인 것이 차이점인 것 같다. 그 과정의 결실이 좋은 논문으로 이어져 기쁘다”고 전했다.이번 연구를 지도하고 논문의 교신저자로 참여한 이성식 교수는 “현재 해당 분야에서는 소프트웨어를 기반으로 인공지능 에뮬레이터(기능을 수학적으로 모사하기 위해 간접적으로 구현된 프로그램 기반의 하드웨어) 형태로 구현하는 관점의 연구와 시냅틱 소자를 인공지능 가속기로 도입하는 등의 연구가 진행되고 있는 상황이다. 향후에는 생물학적 뇌의 기능적인 측면뿐만 아니라 실제 뇌의 하드웨어적 형태와 다양한 특성들을 더 유사하게 모사하는 지능형 반도체 연구가 요구된다 ”며 “이번 연구는 이러한 연장선에 있다”고 덧붙였다.한편, 이성식 교수는 지난 2016년 영국 캠브리지대학 연구원 시절 ‘초저전력 박막 트랜지스터’ 연구에 관한 이론과 실험적 결과로 세계 최고의 저명학술지 『사이언스』지에 제1저자로 논문을 게재한 초저전력 반도체 분야 권위자다. [출처: PNU Research: http://www.pusan.ac.kr/kor/CMS/Board/Board.do?mCode=MN270 mode=view board_seq=1459436 ]

전자공학과 SWARM연구실(Smart Wireless Antenna, Radiation, and Microwave Laboratory, 지도교수 김상길) 소속 석사과정 김경득(20학번) 학생이 12월 2일 ‘삼성전기 논문대상’ 동상에 선정됐다.김경득 학생은 ‘Design and Analysis of Dual Polarized Broadband Microstrip Patch Antenna for 5G mmWave Antenna Module on FR4 Substrate(FR4공정을 활용한 5G mmWave 안테나 모듈용 광대역 이중편파 안테나)’에 관한 연구로 수상의 영광을 안았다.이 연구는 대중적인 FR4 PCB 공정을 사용해 경제적인 5G 밀리미터파(mmWave) 안테나 모듈을 구현한 것이다. 논문을 통해 발표한 안테나 구조는 6G와 같은 Sub-THz대역에서 물질의 물리적 한계를 극복할 수 있도록 설계됐으며, CMA(Characteristic Mode Analysis) 분석법을 이용해 초고주파 구조에 대한 이해도를 높였다. [출처: PNU Focus]

전자공학과 김형남(사진) 교수가 11월 27일 김대중컨벤션센터에서 개최된 ‘대한전자공학회 2020년도 정기총회 및 학회상 시상식’에서 논문(SP)상을 수상했다.이 상은 대한전자공학회에서 우수한 논문으로 학술 발전에 현저한 공헌을 한 연구자에게 수여하는 전자공학 분야 국내 최고 권위의 학술상이다. 6개 분야로 나눠 매년 선발하는데, 김 교수는 올해 신호처리(SP, Signal Processing) 분야 수상자로 선정됐다.김형남 교수는 2003년부터 부산대에 재직하면서 통신 신호처리, 레이더 및 소나 신호처리, 바이오 신호처리 분야의 전문가로서 해당 분야에서 51편의 SCI 논문, 54편의 등재학술지 논문을 게재했다. 또 7건의 국제특허와 44건의 국내특허를 등록하는 등 우수한 연구성과를 도출하고 있으며, 다수의 연구결과들이 향후 시스템에서 실제 도입이 기대되고 있을 정도로 학술적 성과의 가치를 높게 평가받고 있다. [전자공학과] 김형남 교수대한전자공학회 논문상 수상[출처: PNU 포커스]

전자공학과 통신및신호처리연구실(지도교수 김형남) 소속 대학원생 노혜민·김호재 학생과 김형남 교수가 한국통신학회 논문지 우수 논문상을 수상했다. 이 상은 한국통신학회 논문지에 게재된 논문을 대상으로 우수 논문 선정 절차에 의해 선정되는 통신 분야 국내 최고 권위의 논문상이다.김형남 교수팀은 통신 및 국방 분야의 핵심기술인 도래각 추정을 위한 시스템 구성에서 기존의 Beamspace MUSIC 알고리즘과 Time Modulated Array를 결합해 적은 데이터를 이용한 빠른 연산, 낮은 장치 복잡도를 가지는 획기적인 아이디어를 제시해 ‘Beamspace MUSIC 알고리즘과 Time Modulated Arrays를 결합한 도래각 추정’이라는 제목의 논문을 한국통신학회 논문지 2020년 6월호에 게재했다.제안된 방법은 낮은 비용으로 효율적이고 빠른 도래각 추정을 가능하게 함으로써 향후 통신 및 다양한 분야에서 산업화와 관련 연구에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대되고 있다.시상식은 11월 13일 서울대에서 개최된 한국통신학회 제47차 정기총회에서 개최됐다.* 사진: (왼쪽부터) 수상자 김형남 교수, 노혜민·김호재 학생 [출처: PNU Focus]

전자공학과 학생팀 ‘IRL’[팀장 천동훈(19학번), 권영근(19학번), 진성호·이승현(20학번)]이 산업통상자원부가 주최하고 한국로봇산업진흥원이 주관한 ‘2020 제우스 산업용로봇 ZERO 미션 챌린지’에서 최고상인 대통령상을 수상했다.수상팀은 교내 특수환경로봇기술연구센터에서 수행 중인 ‘로봇기반 혁신선도 전문인력양성사업’의 수혜 학생들로 전자공학과 이장명 교수의 지도를 받고 있다.이들은 탁구공 Pick Place 작업에 적합한 그리퍼(Gripper, 손의 역할을 하는 로봇 장비)를 제작하고, 로봇 모션을 최적화해 현장에서 사용 가능한 Pick place를 구현했다. 이 그리퍼는 카메라로 작업물의 형태를 구분해 조립·분해·체결하는 등의 동작을 성공적으로 수행해 경쟁력을 인정받았다.한편, 이번 행사는 코로나19의 영향으로 10월 28일부터 30일까지 온라인상에서 개최됐다. 각 팀은 독립된 부스에서 경기에 참가했으며, 이 모습이 실시간 온라인으로 생중계됐다. 일부 경기에서는 국민투표를 시행해 총 3,200여 명이 온라인 투표에 참가하는 등 뜨거운 관심을 보였다.* 사진: ‘2020 제우스 산업용로봇 ZERO 미션 챌린지’에서 대통령상을 수상한 부산대 ‘IRL’팀(왼쪽부터 이승현·진성호·권영근·천동훈 학생) [출처: PNU Focus]

전자공학과 석박사통합과정 하노겸(19학번) 학생이 지난 8월 12일부터 14일까지 3일간 한국통신학회 주관으로 열린 ‘2020년도 하계종합학술발표회’에서 ‘우수논문상’에 선정됐다. 전자공학과 학부연구생인 4학년 오용정 학생(15학번)과 노혜민 연구원도 학부생 논문대회에서 ‘학부우수논문상(우수상)’에 선정돼 11월 13일 서울대에서 열리는 ‘한국통신학회 추계종합학술발표회 정기총회’ 시상식에서 함께 수상의 영광을 안게 됐다.하노겸 학생은 ‘Interference-Free OFDM 수신기 최적화를 통한 합-전송률 최대화 기법’의 수상 논문에서 최신 간섭 관리 기법인 interference-Free OFDM의 수신기를 추가적인 오버헤드 없이 재설계 및 최적화해 통신 성능을 합-전송률 측면에서 크게 향상시킨 점에서 연구의 우수성을 인정받아 ‘우수논문상’에 선정됐다.오용정 학생과 노혜민 연구원은 ‘SAE-CCNN: 건물 윤곽 정보를 결합한 심층 신경망 기반 실내 측위 기법’에 관한 논문에서 최신 실내 측위 기법이 상당히 많은 좌표들을 실외로 예측한다는 심각한 문제를 파악하고, 해당 문제의 근본적인 해결방안으로 딥러닝 모델의 학습과정에서 사용되는 새로운 손실함수를 제안했다. 이러한 문제 해결을 통해 실내 측위 기법의성능을 대폭 향상시킨 연구로 ‘학부우수논문상’에 선정됐다.수상 학생들은 소속된 무선통신 연구실 신원재 교수의 열정적이고 훌륭한 지도 덕분에 좋은 결과를 얻을 수 있었다며 “과분한 상을 받았지만 더욱 열심히 하라는 의미로 여기고 앞으로 끊임없이 탐구하는 공학도가 되도록 노력하겠다”고 소감을 밝혔다.* 사진: 왼쪽부터 수상자 하노겸·오용정 학생, 노혜민 연구원 [출처: PNU Focus]

우리 전자공학과에 재직하시다 2011년 퇴직하신 김재창 교수님께서 발전기금을 통해 출연하신 "김재창교수가족장학금" 의 2020년 장학생을 선발하였습니다. 올 해 일학년 학생들은 대학생이 되자마자 코로나로 인해 기존의 대면 수업과 제대로 된 대학 생활을 경험하지 못했음에도 불구하고, 예년에 비해 평점평균 우수자 수가 많아 (2019년 일학년 대비 4.0 이상 취득자 2배수) 일학년 학생들을 응원하고격려하는 의미로 아래 일학년 4명의 학생이 " 2020년 김재창교수가족장학금" 의 주인공이 되었습니다. 축하합니다. * 전자공학과 202024262, 202024200, 202024182, 202024230* 선정 근거 : 평점평균, 소득분위, 1학기 지도교수 상담 등을 종합적으로 반영

(사진: 왼쪽에서 4번째 엄일규 교수님) 공과대학(학장 조영래)은 대형국책사업을 유치해 성공적으로 운영하거나, 우수 연구성과를 세계적으로 저명한 논문에 게재한 소속 교수들에게 「STAR 연구자상 및 우수 연구자상」을 수여했다. 이 제도는 공과대학 교수들의 사기진작과 연구의욕 고취를 위해 올해 처음 신설돼, 10월 14일 교내 상남국제회관에서 시상식이 개최됐다. 이날 시상식이에서 전자공학과 엄일규 교수가 우수연구자상을 수상했다. 「우수 연구자상」은 2020년 1월부터 6월까지 세계적으로 저명한 국제학술지(JCR 상위 3% 이내, IF 10 이상, JCR 상위 5%이내와 동시에 IF 8 이상)에 우수논문을 주저자로 게재했거나, 10억 원 이상의 국책사업을 유치한 교원을 대상으로 선정했다.(그림: 출판된 논문의 첫 페이지) 엄일규 교수는 IEEE Transactions on Image Processing(IF=9.340, JCR 상위 4.14%)에 “Fast single image dehazing using saturation-based transmission map estimation” 에 관한 논문을 2020년 1월 게재했다. 본 논문은 영상처리의 한 분야의 영상개선, 특히 안개 환경의 영상에 대한 개선 논문으로, 영상의 RGB 값으로 빛의 전달량을 추정하는 일반적인 방법에서 벗어나, 최초로 영상의 채도를 이용하여 closed-form 형태의 전달량 추정 관계식을 유도하였다. 이 방법은 매우 빠른 속도로 영상에서 안개를 제거할 수 있고, 영상 개선 성능 또한 매우 우수한 것으로 나타났다. 현재 google scholar 기준 4개의 citation을 가지고 있으며, 2020년 1월, 2월 이 논문의 전체 출판 논문을 대상으로 하는 “the 50 most frequently accessed documents”에 선정되었다.

전자공학과 신원재(사진) 교수가 국제 전기·전자기술자협회(IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers)의 「제15회 아시아·태평양지역 젊은 연구자상」 수상자로 선정됐다.‘IEEE 젊은 연구자상(IEEE ComSoc Asia/Pacific Outstanding Young Researcher Award)’은 IEEE 정보통신분과위원회에서 35세 이하의 아시아-태평양지역 교수 및 연구원 가운데 최근 3년간 가장 탁월한 연구 업적을 낸 연구자를 선정해 시상하고 있다.신원재 교수는 무선통신 이론과 머신러닝 분야 전문가로, 지금까지 관련 논문 33편을 SCI 국제저널에 게재했고 등록된 국내외 특허가 100건이 넘을 정도로 탁월한 연구 성과를 내 왔다. 향후 발전 가능성 또한 높이 평가받아 이번 수상자로 선정됐다.2018년 부산대에 부임한 신 교수는 올해 6월 한국인으로는 처음으로 IEEE에서 수여하는 통신 분야 최고논문상인 '2020년 IEEE 프레드 엘러식 상(IEEE Fred W. Ellersick Prize)’을 수상했다. 현재 IEEE의 저널 편집위원으로도 활동하고 있다.한편, IEEE는 전기·전자·컴퓨터·통신 분야에서 세계 최대 권위와 규모를 가진 학회로 현재 약 160개국 42만 명의 회원을 보유하고 있다. 「젊은 연구자상 시상식」은 오는 12월 IEEE 정보통신분과위원회 최대 학회인 ‘IEEE GLOBECOM’(대만, 타이페이)에서 열릴 예정이다. [출처:PNU FOCUS]붙임: 언론보도 스크랩

전자공학과 석사과정에 재학 중인 황명하·김경득(20학번) 학생이 ‘제19회 전파분야 대학(원)생 논문공모’에서 장려상을 수상했다.황명하·김경득 학생은 전자공학과 SWARM(Smart Wireless Antenna, Radiation, and Microwave) 연구실(지도교수 김상길)에서 진행한 ‘Origami-Inspired Radiation Pattern and Shape Reconfigurable Dipole Array Antenna at C-band for CubeSatApplications(종이접기 이론을 응용한 C-밴드 큐브 위성용 패턴/편파재구성 다이폴 안테나)’에 관한 연구 논문으로 수상했다.이번 연구는 차세대 통신 기술로 주목받고 있는 큐브위성(CubeSat)용 안테나 설계에 종이접기 이론을 접목한 것으로, 종이접기이론과 안테나 기술의 융합을 통해 획기적으로 공간 활용의 효율성을 개선했고, 안테나의 경량화를 성공적으로 달성했다. 또, 주어진 상황에 따라 유연하게 안테나 형태와 편파를 변형할 수 있어 위성 통신 시스템의 성능을 개선할 수 있도록 했다.‘제19회 전파분야 대학(원)생 논문 공모’는 한국방송통신전파진흥원과 한국전자파학회가 주관하고 과학기술정보통신부가 후원하는 전파 분야 국내 최고 권위의 논문 공모전이다. 이번 대회에서는 전국에서 모인 수백편의 논문들 중에서 엄격한 심사를 통해 선정된 13편의 논문만이 수상의 영광을 안았다. 시상식은 11월 20일 세종대 컨벤션센터에서 진행될 예정이다.* 사진: 왼쪽부터 황명하·김경득 학생 * 출처 : 부산대학교 홈페이지 PNU 포커스