“AI, 실험 대신 계산으로 고차원 물리 문제 해결”
고차원 물리문제 안정적으로 푸는 AI 학습기술 개발

- 물리정보 신경망 학습 불안정성 해결하는 적응형 샘플링 프레임워크 개발
- 1~8차원 고차원 편미분방정식 문제에서 기존 기법 대비 정확성과 안정성 확보
- 유체 역학, 열전달, 교통·전력망 등 다양한 공학 분야 적용 가능
- 산업계 시뮬레이션 비용 절감에도 기여 기대

전기전자컴퓨터공학과 황의석 교수

며칠씩 걸리던 반도체 시뮬레이션 속도
최대 100배 향상, 차세대 소자 개발 가속화

- 복잡한 차세대 반도체 소자를 가상 환경에서 빠르게 예측하는
새로운 알고리즘 개발, 시뮬레이션 속도 10~100배 단축
- ‘준 1차원 모델링(채널 방향 단순 계산)’과 ‘영역별 구조 분석’ 결합해
초기 계산값 빠르게 추정, 사전 학습된 AI 모델 없이도 효율성·정확성·안정성 확보
- 다양한 소자 구조에 유연하게 적용 가능, 국제학술지《Communications Engineering》게재

전기전자컴퓨터공학과 홍성민 교수

"실제로 바닷속에 있는 듯하다”
고막이 느끼는 압력을 VR로 재현하는 압력 피드백 기술 세계 최초 개발

- VR 헤드셋으로 귀 압력 변화를 정밀 구현하는 인터페이스 개발
- 의료용 팀파노메트리 기술 활용, 고막에 미세한 압력 가해 사용자가 압력 방향·강도 구분 가능
- 원격 수술·재난 구조·잠수 훈련 등 전문 분야는 물론, 운동·음악 등 일상 콘텐츠에도 응용 기대
- 사용자 인터페이스 최고 권위 학술대회 ‘ACM UIST 2025’서 발표 및 현장 시연


AI융합학과 김승준 교수