강석주 교수 연구실 (문승훈 석박통합과정), 삼성디스플레이 산학협력 논문대회 은상 및 특별상 (2년 연속) 수상  ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 문승훈 석박통합과정생  전자공학과 강석주 교수 연구팀 (문승훈 석박통합과정)의 논문이 2025 삼성디스플레이 산학협력 논문대회에서 은상을 수상했다. 또한 강석주 교수 연구실은 우수 논문이 가장 많이 rank 된 연구실에게 주어지는 특별상도 2년 연속 수상하는 쾌거를 이루었다. 산학협력 연구성과를 알리기 위해 2018년을 첫 시작으로 매년 협력 연구실 소속 학부 및 대학원생을 대상으로 시행되는 삼성디스플레이 산학협력 논문대회는 오는 10월 31일 삼성디스플레이 기흥캠퍼스 SDR (Samsung Display Research)에서 개최될 예정이다.   은상으로 채택된 논문 제목은 ‘DGTFNet: Depth-Guided Tri-Axial Fusion Network for Efficient Generalizable Stereo Matching’이며, 스테레오 매칭 (stereo matching) 모델의 일반화 성능을 획기적으로 높인 새로운 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 연구팀은 기존의 AI 모델들이 3D CNN이나 트랜스포머 등을 통해 높은 성능을 달성했지만, 특정 데이터 환경에 과적합되는 '도메인 특화 미세조정(fine-tuning)'에 크게 의존하여 실제 환경에서의 일반화 성능이 저하되는 문제점을 지적했다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 두 가지 핵심 모듈인 'DGCMA (Depth-Guided Cross-Modal Attention)'와 'TAA (Tri-Axial Attention)'를 제안한다. DGCMA 모듈은 사전 학습된 단일 이미지 깊이 추정 파운데이션 모델 (monocular depth foundation model)이 제공하는 '깊이 정보 (depth prior)'를 RGB 이미지 특징과 효과적으로 융합한다. 이 효율적인 어텐션 메커니즘은 질감이 없거나 반사되는 영역 (low-texture or reflective regions)에서 발생하는 모호함을 줄여, 모델의 기하학적 표현력을 강화한다. 또한, TAA 모듈은 효율적인 '방향성 스트립 합성곱 (directional strip convolutions)'을 사용하여 이미지의 수평, 수직 및 공간적 차원에서 장거리 의존성을 포착한다. 이 모듈은 계산 오버헤드는 낮추면서도 깊이 추정의 정밀도를 향상시킨다. 연구팀은 DGTFNet을 컴퓨터 그래픽으로 만든 합성 데이터 (SceneFlow)로만 학습시킨 후, 실제 도로 및 환경 데이터셋 (KITTI, ETH3D 등)에서 추가 학습 없이 '제로샷 (zero-shot)' 평가를 진행했다. 그 결과, DGTFNet은 기존의 최첨단 (SOTA) 모델들보다 월등히 뛰어난 일반화 성능을 입증했다. 제안한 DGTFNet 기술은 AI 모델이 낯선 실제 환경에서도 높은 정확도를 유지할 수 있게 하여, 실제 산업 현장에 적용하는 데 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 2년 연속 특별상 수상으로 연구실의 뛰어난 연구 성과를 다시 한번 입증한 강석주 교수는 “DGTFNet은 기존 딥러닝 모델이 가진 '도메인 의존성'이라는 한계를 넘어, 합성 데이터만으로도 실제 환경에 강인한 '제로샷' 성능을 달성했다는 점에서 의미가 크다”라며, “자율주행이나 로봇 비전 분야의 발전에 중요한 기여를 할 것”이라고 말했다. 또한, 이번 연구의 제1저자인 문승훈 연구원은 “이번 개발로 AI가 실험실을 넘어 실제 산업 현장에 적용될 수 있는 기술적 토대가 될 것”이라고 강조했다. ‣제안하는 DGTFNet 프레임워크 ‣기존 방법론과 제안 방법론에 대한 정성적 비교 결과  ‣논문 제목: DGTFNet: Depth-Guided Tri-Axial Fusion Network for Efficient Generalizable Stereo Matching‣저자 정보: 문승훈 석박통합과정 (제 1저자), 강석주 교수 (교신저자) 

 물리학과 극초단상변이연구단 김현정 교수,스웨덴 MAX-IV연구소와 제2회 첨단 X-선 과학 심포지움 개최 ▲ 물리학과 김현정 교수 본교 물리학과의 김현정 교수는 지난 9월 28일에서 30일까지 스웨덴 룬드대학교 맥스포 연구소(이하 MAX-IV)와 공동으로 ‘제2회 첨단 X-선 과학 심포지움’을 개최했다. 이번 심포지움에서는 첨단 X-선을 이용한 이미징 기술의 개발과 응용을 중심으로 논의되었다. 물리학뿐만 아니라, 재료과학, 화학, 환경 및 반도체 분야에서 적용된 최첨단 X-선 기술과 최신 연구 결과와 동향이 발표되었고, 향후 연구 협력 및 네트워킹 방안에 관한 토론이 진행되었다. 심포지움에는 한국 초청연사 10인과 스웨덴 측 초청연사 10인을 포함하여 50여 명이 참석하였다. 또한, 현재 충청북도 오창에서 건설 중인 다목적방사광가속기의 구축과 광원 활용을 위한 협력 전략에 대한 다각적 논의도 함께 이루어졌다. 나아가 첨단 X-선 과학 분야와 방사광가속기 분야에서 한국과 스웨덴이 협력할 수 있는 다양한 연구 분야와 방안을 논의했다. 김현정 교수는 “스웨덴 룬드대의 MAX-IV와 같은 세계 수준의 연구소와의 공동 심포지움 개최 및 협력은 우리 연구자들에게 새로운 기회를 제공하고, 창의적이고 혁신적인 연구 성과에 도달하는 데 큰 도움이 될 것으로 생각한다”라며 “이번 공동 협력을 통해 서강대와 MAX IV, 나아가 한국과 스웨덴은 방사광 및 첨단 X-선 이용 기술의 발전과 기초과학 연구의 경계를 넓히며, 세계의 지속 가능한 발전을 위한 해결책을 모색하는 데 함께 나아갈 것”이라고 밝혔다. ▲ 제2회 첨단 X-선 과학 심포지움 단체사진 

강문성 교수 연구팀, Light: Science & Applications 논문 게재 유기발광체를 활용한 디스플레이의 핵심 구성요소인 유기발광다이오드(OLED)는TV와 같은 대형 디스플레이, 노트북, 핸드폰 등 중소형 디스플레이에 성공적으로 적용되면서 디스플레이 산업의 중심 기술로 자리잡았다. 최근 들어 Apple의 Vision Pro, Meta의 Quest 시리즈 등과 같은 VR/AR 장비가 새로운 산업군으로 떠오르면서, 초고해상도의 시각컨텐츠 구현이 가능한 마이크로디스플레이에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. 마이크로디스플레이 제작을 위해 일반적으로 1인치 내외의 우표 정도의 작은 크기에 수천개의 OLED가 정밀하게 배열되어 있어야 하며, 이를 위해 머리카락보다도 가는 마이크로미터 크기의 OLED 픽셀을 구현할 수 있는 정밀한 패터닝 기술이 필요하다. 하지만 기존 디스플레이 산업에서 사용되어 온 금속 마스크 증착법은 구조적 한계로 인해 수 마이크로미터 이하의 해상도 구현이 어려워, 새로운 방식의 패터닝 기술 개발이 요구되고 있다. 본교 서강대학교 강문성 교수와 UNIST 김봉수 교수 공동연구팀(제1저자 서강대학교 이승한 연구원, UNIST 함효빈 연구원)은 OLED 발광층을 손상 없이 수 마이크로미터 수준으로 정밀하게 패터닝 할 수 있는 “간접 광패터닝” 기술을 개발하였다. 이 기술은 기존 증착 방식의 해상도 한계를 극복하면서도, OLED 소재의 자외선 노출이나 화학적 식각공정 없이 초고해상도 OLED 발광층 패턴을 형성할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 먼저 연구팀은 가교 작용기가 도입된 형광 및 인광 유기발광체를 개발하였다. 이 소재를 활용하여 OLED 발광층을 만들고, 발광층의 열 가교 반응을 유도하여 “단일 상(single phase network) 구조의 유기 발광층 네트워크”를 구현할 수 있었다. 이 유기 발광층 네트워크와 반도체 공정에 사용되는 포토레지스트(PR)를 활용하여 발광층의 패턴 형성과 보호를 동시에 가능하게 하는 “간접 광패터닝 공정”을 개발하였다. 유기 발광층 네트워크 덕분에 패터닝 공정 중 사용되는 유기용매에 의한 발광층의 손상을 막을 수 있었으며, 결과적으로 폭 3 마이크로미터, 간격 4 마이크로미터의 발광층 패턴을 구현하였고, 1인치당 3000개 이상의 초고해상도 적녹청(RGB) 발광층 패턴 배열(3000 ppi 이상) 또한 성공적으로 구현하였다. 이는 기존 금속 마스크 기반 증착 방식으로는 도달하기 어려운 해상도이다.  이번 기술은 적녹청 발광층을 순차적으로 형성할 때에도, 이미 형성된 발광층이 이후 공정에서 손상되지 않도록 포토레지스트가 보호막 역할을 해주는 방식으로, 패턴 공정 후에도 성능 저하가 없는 풀컬러 디스플레이 구현이 가능하다. 또한 본 기술의 전 공정은 현재 반도체 산업에서 널리 사용되고 있는 장비와 공정을 그대로 적용할 수 있어, 산업적 확장성 측면에서도 높은 가능성을 보여주고 있다.  해당 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 국가전략기술소재개발사업 및 개인기초연구사업(중견연구)의 일환으로 수행되었으며, 연구 결과는 광학분야 저널인용지표(JCR) 상위 3%의 국제학술지 "Light: Science & Applications" (2024년 피인용지수 23.4)에 게재되었다.  본 논문의 제1저자인 이승한 연구원은 석사학위(지도교수 강문성)를 마치고, 2025년 9월부터 미국 Northwestern University 재료공학과에서 박사학위과정을 시작한다. ▶연구실 홈페이지: https://sites.google.com/view/mskanggroup/▶논문제목: Micrometer-scale indirect photopatterning of RGB OLED emissive layers in single phase network structure▶논문링크: https://www.nature.com/articles/s41377-025-01907-w 

강석주 교수, 한국이공학진흥원 ‘공학도슨트상’ 수상 ▲전자공학과 강석주 교수님 차세대 공학 인재 양성과 인공지능 기반 반도체·디스플레이 연구 성과로 공학 발전에 기여 서강대학교 전자공학과 강석주 교수는 한국이공학진흥원(IPESK)이 수여하는 공학도슨트상(Engineering Docent Award)을 수상했다. 공학도슨트상은 글로벌 연구중심대학의 공학계열 교수 중 차세대 공학(연구)자 양성에 크게 기여한 인물에게 수여되는 상으로, 국내 공학 교육과 연구의 발전에 공헌한 우수 연구자에게 주어지는 영예로운 상이다. 강석주 교수는 인공지능(AI)과 반도체·디스플레이 기술을 융합한 차세대 핵심 기술 연구와 학생 중심의 교육 및 인재 양성에 기여한 점을 높이 평가받았다. 그는 현재 ▲인공지능 시스템반도체 연구센터(대학ICT연구센터) 센터장 ▲BK21 FOUR 지능형 시스템반도체 혁신인재양성사업단 단장 등을 맡아 활발한 산학연 협력과 교육 혁신을 이끌고 있다. 강 교수는 가상현실(VR) 착용형 디스플레이의 영상 왜곡 및 저화질 문제를 개선하는 인공지능 영상 생성 기술을 세계 최초로 개발하고, 이 기술을 IEEE 국제표준으로 제정하는 성과를 거두었다. 해당 연구는 석·박사과정 학생들과 함께 진행되어, 학생들이 실제 글로벌 기술표준화 과정에 참여하며 연구자적 역량을 키울 수 있는 귀중한 경험이 되었다. 또한, 인공지능 기반 초해상도 영상 생성, GPU 한계를 극복하는 실시간 딥러닝 가속 기술 등에서도 탁월한 연구성과를 내며 CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, AAAI 등 세계 최고 수준의 학술대회에서 논문을 발표했다. 이러한 연구들은 학생들의 주도적 참여를 기반으로 한 교육과 연구 융합 모델을 실현한 사례로 평가받고 있다. 강 교수는 연구실 내 학생들의 성장을 위해 지속적인 멘토링과 다양한 연구를 이어오고 있으며, 제자들은 삼성전자, LG전자, SK하이닉스, 현대모비스, 네이버랩스 등 주요 기업 및 연구 기관으로 진출해 활약하고 있다. 또한, 산업통상자원부 장관상 (2023), 삼성전자 반도체 50주년 우수과제 특별상 (2024), 삼성디스플레이 기술 논문상 (2023, 2024, 2025) 등 다수의 상을 연구실 구성원들과 함께 수상하며, 공학교육과 연구가 산업 현장으로 확장되는 선순환 모델을 만들어가고 있다. 이와 같은 공로로 강 교수는 IEEE/IEIE Joint Award(2019), 한국방송미디어공학회 신진연구자상(2020), Merck Young Scientist Award(2022), 서강 리치공학 펠로우 (2023, 2024) 등 다수의 상을 수상해왔다. 이번 공학도슨트상은 그가 지난 10여 년간 보여준 탁월한 연구 리더십과 차세대 공학 인재 양성에 대한 헌신이 다시 한번 인정받은 결과이다.   

 강석주 교수 연구팀(양진철, 최재민, Matti Zinke), 세계 최우수 인공지능 학회 ‘NeurIPS 2025’ 논문 채택     ▲ (왼쪽부터) 강석주 교수, 양진철 석박통합과정, 최재민 석사과정, Matti Zinke 석사과정전자공학과 강석주 교수 연구팀 (양진철 석박통합과정, 최재민 석사과정, Matti Zinke 석사과정)의 논문이 세계 최우수 인공지능 학회인 ‘Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2025’에 채택되었다. 1987년부터 시작된 NeurIPS는 인공지능 및 머신러닝 분야의 발전을 선도해온 세계 최고 권위의 국제 학술대회로, 오는 11월 30일부터 12월 7일까지 미국 샌디에고와 멕시코시티에서 개최될 예정이다. 이번에 채택된 논문 제목은 ‘QSCA: Quantization with Self-Compensating Auxiliary for Monocular Depth Estimation’이며, monocular depth estimation 모델 특화 quantization 프레임워크를 제안하였다. 연구팀은 기존의 AI 모델 경량화 기술이 image classification, language modeling 등의 기초적인 작업에 최적화되어 있어 monocular depth estimation, semantic segmentation 등의 심화 작업에서는 성능 하락이 극심한 문제점을 지적하였다.이 논문은 monocular depth estimation 모델에 양자화를 적용하였을 때 발생하는 블록 단위의 오차를 보상해주는 Self-Compensating Auxiliary (SCA) 모듈을 제안하였다. 연구팀은 monocular depth estimation 모델에서의 블록별 양자화 민감도를 분석하였고, 민감도가 높은 블록에 선택적으로 오차를 보상해주는 SCA 모듈을 추가함으로써 overhead는 낮추면서 성능 하락을 억제하였다. SCA 모듈은 사전 학습에 사용된 데이터의 오직 5%만을 정답 레이블 없이 사용하여 양자화 모델과 원본 모델의 오차를 최소화하도록 학습되며, 연구팀은 학습 과정에 feature level loss와 SILog loss를 채택하여 양자화 모델의 성능을 높일 수 있었다. 제안한 QSCA 기술은 AI 모델을 더욱 작고 효율적으로 만들어 실제 산업 현장에 적용하는 데 큰 기여를 할 것으로 기대된다. 특히 높은 정확도를 유지하면서도 기기 부담을 줄일 수 있어 자율주행, 로보틱스, 증강현실 (AR/VR) 등 미래 핵심 산업의 기술 상용화를 앞당기는 데 중요한 역할을 할 전망이다. 이번 연구를 이끈 강석주 교수는 “QSCA는 기존의 quantization 방법의 한계를 넘어서, monocular depth estimation 모델 특화 quantization 프레임워크를 제안한 기술로, 자율 주행, 로보틱스 등 분야의 발전에 중요한 기여를 할 것”이라고 말했다. 또한, 이번 연구에 참여한 양진철 연구원은 “이번 개발로 AI 모델 경량화 기술이 더욱 폭넓게 활용될 수 있는 기술적 토대가 마련됐다”고 강조했다.  ‣제안하는 QSCA 프레임워크 ‣기존 방법론과 제안 방법론에 대한 정성적 비교 결과 ‣논문 제목: QSCA: Quantization with Self-Compensating Auxiliary for Monocular Depth Estimation‣저자 정보: 양진철 석박통합과정 (제 1저자), 최재민 석사과정 (공동 1저자), Matti Zinke (공동 1저자), 강석주 교수 (교신저자)‣기타 정보: 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업의 연구결과 및 차세대지능형반도체기술개발 사업의 연구결과임.  

 강석주 교수 연구팀(김현성, 김기훈, 이제임스), 국내 저널 ‘IEIE Transactions on Smart Processing & Computing’ 해동 최우수 논문상 수상 ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 강석주 교수, 김현성 / 김기훈 / 이제임스 석사과정 졸업생 전자공학과 강석주 교수 연구팀(김현성 석사과정 졸업생, 김기훈 석사과정 졸업생, 이제임스 석사과정 졸업생)이 NAVER CLOUD 및 부산대와 공동 연구하여 IEIE Transaction on Smart Processing & Computing 논문에 대해서 해동 최우수 논문상을 수상을 하였다. 해당 논문상은 지난 1년간 출판된 모든 논문 중에 엄격한 심사를 거쳐서 최우수 논문상 1편, 우수 논문상 3편으로 총 4편을 선정한다. 논문 제목은 ‘Enhanced Control of Human Motion Generation using Action-conditioned Transformer VAE with Low-rank Factorization’로, 연구팀은 VAE를 이용해서 특정 class의 human motion을 생성할 때 원하는 신체 부분만 변형해서 생성할 수 있는 방법론을 제안하였다. 해당 논문에서는 GAN에서 사용됐던 Low-Rank Factorization을 Transformer 기반 VAE에 적용하였으며, 이때 발생하는 posterior collapse를 해소하기 위해 sigmoid annealing scheduling을 사용하였고, 입력에 사용되는 human motion의 가동 범위를 무작위적으로 증가시키는 data augmentation을 통해 변형되는 motion의 정도를 증가시켰다. 이번 연구에 참가한 김현성 석사과정 졸업생은, “오랜 기간 연구한 내용을 IEIE　SPC에서 인정받고 최우수 논문상을 받을 수 있어서 영광스럽게 생각하며, 교수님의 꼼꼼한 지도와 동료들의 열정이 있었기에 얻을 수 있는 결과라고 생각한다.”라고 소감을 전했다.  < 논문에서 제안한 방법론 구조 >  < 논문에서 제안한 방법의 출력 예시 >  < 논문상 수여 사진 >  - 논문명: Enhanced Control of Human Motion Generation using Action-conditioned Transformer VAE with Low-rank Factorization- 저널명: IEIE Transactions on Smart Processing & Computing- 수상 정보: 해동 최우수 논문상- 저자 정보: 김현성(제1저자, 서강대), 공경보(공동1저자, 부산대), 김기훈(공동1저자, 서강대), 이제임스(공동1저자, 서강대), 차건호(NAVER CLOUD), 장호덕(NAVER CLOUD), 위동윤(NAVER CLOUD), 강석주(교신저자, 서강대)   

 화공생명공학과 강문성 교수2025년도 글로벌 기초연구실 신규과제 선정- 전자공학과 김홍석 교수(심화형), 화공생명공학과 강문성 교수(개척형) 3년간 15억 지원 - ▲(좌측부터) 전자공학과 김홍석 교수, 화공생명공학과 강문성 교수 전자공학과 김홍석 교수와 화공생명공학과 강문성 교수가 과학기술정보통신부의 “2025년도 글로벌 기초연구실지원사업”에 최종 선정되었다. 본 사업은 특정 연구주제 중심의 실질적인 공동연구 활성화를 통한 국가 기초연구 역량 강화를 목적으로 하는 소규모 공동연구 사업으로서, 전자공학과 김홍석 교수의 경우 심화 연구 지원 및 소규모 연구집단 체계적 육성을 위한 ‘심화형’에 선정되어 시스템반도체공학과 류성주 교수 및 인공지능학과 이영민 교수, 숭실대 연구팀과 함께 안정적인 국가 전력망 운영 실현을 위해 하드웨어 가속기 내장형 물리정보 신경망(PINN) 활용한 고속 컴퓨팅 기술 구현 연구를 수행할 예정이다. 또한, 화공생명공학과 강문성 교수는 젊은 연구자의 창의적·도전적 연구 지원과 성장 지원을 위한 ‘개척형’에 선정되었으며, 같은 학과 조현석 교수, 신희종 교수 및 강원대 연구팀과 공동으로 국가의 탄소중립 실현 기여를 목표로 금속나노촉매의 국부 표면 플라즈모닉 공명의 근접장 증강을 이용한 촉매 주변의 전기이중층 특성 제어에 관한 연구를 수행할 계획이다. 한편 각 연구팀은 사업 선정에 따라 향후 약 3년간 연 5억 이내(총 15억 원)의 연구비를 지원받게 되며, 현재 본교에서는 총 4개 연구팀이 동 사업 신규 및 후속 지원과제를 수행 중이다. 

국가전략기술소재개발사업선정: 초실감 양자점 디스플레이용 소재 및 공정 기술 개발  서강대학교 강문성 교수가 단장을 맡은 XEL-QD 연구단은 한국연구재단(NRF) 국가전략기술소재개발사업(2024년 7월- 2028년 12월, 총 4.5년 연구비 67.5억원)에 선정되어 초실감 디스플레이용 양자점 소재 및 공정기술 개발에 착수한다. 현실감과 몰입감이 극대화된 초실감 확장현실(eXtended Reality, XR) 구현을 위해서는 초고해상도(화소크기 마이크로미터 수준), 고휘도, 고색재현성의 디스플레이를 얇고 가벼운 장치를 통해서 구현해야한다. 이를 위해 XEL-QD 연구단(주관기관: 서강대학교, 공동기관: ETRI, UNIST, 부산대, 서울대, 성균관대 한양대)은 양자점 합성 및 광물리적 특성, 전계발광소자용 전자재료, 초고해상도 전자재료공정, 고효율 양자점 발광소자 및 디스플레이 분야 국내 최고의 전문가로 구성되어, i) 화학적 가교 반응을 통해 내구성이 극대화된 양자점 전계발광소재 개발과 ii) 포토리소그래피에 기초한 양자점 전계발광소재의 초고해상도 화소형성 공정 개발을 통해 초실감 고색재현성 자발광 양자점 마이크로디스플레이 구현하고자한다.