글로벌제약임상대학원

아주대학교
글로벌제약임상대학원

Graduate School of Clinical Pharmacy and Pharmaceutics

글로벌제약임상대학원 커뮤니티

아주대학교 글로벌제약임상대학원의 새로운 소식입니다.

아주뉴스

2025 대학혁신지원사업 교육혁신성과 부문 S등급

아주대학교가 교육부와 한국연구재단이 주관하는 2025학년도 대학혁신지원사업에서 교육혁신성과 부문 최우수 등급인 S를 받았다. 지난해에 이어 2년 연속 S등급이다. 이번 평가를 통해 아주대는 인센티브를 포함한 총 77억 6천만 원의 사업비를 확보했다. 대학혁신지원사업은 대학의 자율 혁신을 통해 교육 발전을 돕는 국가 재정 지원 사업이다. 올해는 지난해보다 21개교가 증가한 전국 138개 대학이 참여해 경쟁이 더욱 치열했다. 대학혁신지원사업은 교육혁신성과 부문과 자체성과관리 부문으로 나눠 평가를 한다. 교육혁신성과는 S,A,B,C 4개 등급으로 80%의 비중, 그리고 자체성과관리 부문은 A,B,C 3개 등급으로 20%의 비중으로 합산평가해 최종 사업비를 정하는 방식이다. 아주대는 교육혁신성과 부문에서 2년 연속 S등급을 받았는데, 수도권 내 20여 개 대학에 불과하다. 아주대는 학생들의 전공 선택권 확대와 데이터 기반 학습 지원 등 다양한 방면에서 좋은 평가를 받았다. 2026학년도부터는 세부 전공별 이수 제한없이 전공 선택을 100% 허용하는 등 학생들의 선택권을 보장하려는 노력과 전공자율선택제 학생들을 위한 체계적인 지원 계획과 소속감 강화 프로그램이 우수 사례로 꼽혔다. 대학이 구축한 데이터마트 인프라를 활용해 학습 부진 조기 예측 모델을 개발하고 이를 기반으로 교수·학습 지원 정책을 수립한 점과 학습분석 컨퍼런스를 꾸준히 열어 타 대학과 노하우를 공유한 점도 좋은 평가를 받았다. 사회 변화에 맞춰 AI 활용 기초 문해 교육 정책을 연구하고 교양교육과정을 체계적으로 관리한 것도 우수하게 평가됐다. 아울러 교육 혁신을 위해 교원 업적 평가 제도를 개선하고 인센티브 지원 근거를 신설하는 등 합리적인 제도적 기반을 마련한 점도 높이 평가받았다.

아주뉴스

생생 학과체험- 전국 고교생 대상 '학과체험 진로박람회' 열려

‘2025 AJOU 학과체험 진로박람회’가 전국 고교생 300여명이 참여한 가운데 마무리됐다. 이 행사는 고교생들이 다양한 전공을 접하고 직접 체험할 수 있도록 돕기 위해 마련됐다. 지난 2일 우리 학교 캠퍼스에서 진행된 이 행사는 아주대 17개 학과가 참여한 가운데 마련됐다. ▲교수들이 직접 전공을 소개하는 특강과 ▲각 학과 재학생들이 진행하는 학과체험이 진행되어, 참가자들의 호응이 높았다. 참여한 고교생들은 18개 학과 중 최대 4개 학과를 선택해 체험하고, 3개의 학과 체험을 이수한 경우 이수증을 받았다. 이번 행사에 참여한 학과는 ▲화학공학과 ▲지능형반도체공학과 ▲미래모빌리티공학과 ▲전자공학과 ▲소프트웨어학과 ▲심리학과 ▲경제정치사회융합학부 ▲의학과 ▲간호학과 ▲약학과 ▲교통시스템공학과 ▲첨단신소재공학과 ▲국방디지털융합학과 ▲프론티어과학학부 ▲경영학과 ▲금융공학과 ▲문화콘텐츠학과 ▲첨단바이오융합대학이다. 특히 의학과는 ‘로봇 수술’에서 사용되는 로봇 시스템을 참가자들이 흉부외과 교수와 함께 간접 체험할 수 있도록 해 학생들의 호응이 높았고, 교통시스템공학과는 교통공학에서 쓰는 OD 매트릭스(Origin-Destination Matrix)를 활용해 교통혼잡이 발생하는 원인을 추리하고 개선방안을 도출하는 과정을 체험 할 수 있도록 했다. 경제정치사회융합학부에서는 외교부의 업무를 경험할 수 있도록 참가자가 한국의 외교 정책 결정자가 되어 외교적 딜레마 상황에서 국가이익을 극대화할 전략을 고민하고 토론하는 내용도 마련했다. 그 밖에도 ▲첨단신소재공학과 - 형상기억합금 실험 ▲국방디지털융합학과 - 항공기 명명법 소개와 항공기 만들기 ▲금융공학과 – CODE MASTER 보드게임을 통한 사고력 기르기 ▲문화콘텐츠학과 – 시놉시스 작성해보기 ▲심리학과 – 품행장애 진단과 사용자를 위한 설계 ▲간호학과 – 혈당/혈압 측정하기 ▲첨단바이오융합대학 – 실험실 투어 등의 학과 체험이 진행됐다. 아주대학교 입학처는 고등학교 학생들이 적성과 진로를 탐색할 수 있는 기회를 제공하고자 ‘2025 AJOU 학과체험 진로박람회’를 매년 여름방학 중에 개최하고 있다. 올해 행사는 7월19일부터 참가 접수를 받았고, 사전 마감됐다. 첨단바이오융합대학 실험실 투어 심리학과 전공강의 간호학과 학과체험 ▶아주대학교 입학처 홈페이지 바로가기

아주뉴스

이형우 교수팀, 암호 보안·AI 머신러닝 ‘난수’발생 장치 위한 新 원천기술 구현

아주대 이형우 교수 공동 연구팀이 난수 발생 장치의 원천기술을 새로운 방식으로 구현하는 데 성공했다. 이에 앞으로 암호 보안과 인공지능 연산 기술 등의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이형우 아주대 교수(물리학과·대학원 에너지시스템학과) 공동 연구팀은 터널링 전류의 이산 요동이 외부 변인으로부터 받는 간섭을 최소화한 이른바 2단계 양자 시스템 TLQS(two-level quantum system)을 새롭게 제안했다고 밝혔다. 이번 연구는 ‘복합 산화물 이종구조에서의 고안정 2단계 전류 요동(Highly stable two-level current fluctuation in complex oxide heterostructures)’이라는 제목으로 글로벌 학술지 <네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)>에 7월 게재됐다. 이번 연구에는 아주대 대학원 에너지시스템학과의 김도엽 학생과 홍익대 이정우 교수가 공동 제1저자로 참여했다. 이형우 아주대 교수(물리학과·대학원 에너지시스템학과)와 가천대 엄기태 교수(반도체공학과), 인하대 이선우 교수(컴퓨터공학과)는 교신저자로 연구를 주도했다. 미국 사우스다코타 스쿨 오브 마인스&테크놀로지(South Dakota School of Mines and Technology)의 툴라 R포델(Tula R. Paudel) 교수팀과 KAIST 양용수 교수팀도 연구에 참여했다. 공동 연구팀은 복합 산화물 헤테로구조(SrRuO3/LaAlO3/Nb:SrTiO3, SRO/LAO/Nb:STO)를 이용해 안정성이 높은 2단계 전류 요동(two-level current fluctuation) 현상을 구현하고 이를 이용한 물리적 난수 발생기(physical entropy source)를 개발했다. 난수(亂數, Random Number)란, 정의된 범위 안에서 다음에 나올 수를 예측할 수 없도록 무작위로 만들어진 수를 말한다. 난수는 암호화, 보안, 시뮬레이션, 게임 등 다양한 분야에서 예측할 수 없는 값을 만들어내는 데 꼭 필요한 기술이다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 머신러닝(Machine Learning)을 위한 빅데이터 학습에 있어 난수 데이터는 매우 중요하게 활용된다. 높은 수준의 난수 활용은 최근 머신러닝 모델의 효율적 학습을 위해 필수적으로 여겨지고 있다. 특히 물리적 난수 발생기(physical entropy source)는 자연의 무작위 현상을 이용해 사람이 예측할 수 없는, 즉 해킹이 불가능한 진짜 난수를 만들어내는 장치를 말한다. 기존의 컴퓨터에서는 소프트웨어 기반의 의사난수(Pseudo-random number: 가짜난수) 발생 장치를 사용하지만, 물리적 난수 발생기는 근본적으로 예측이나 해킹이 불가능해 더 높은 수준의 보안과 신뢰성을 제공할 수 있다. 또한 인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 시스템 분야에서 기존 소프트웨어 기반 알고리즘을 넘어 하드웨어 기반 인공신경망을 구축하기 위해서는, 하드웨어 기반의 물리적 난수 발생기를 필요로 할 수밖에 없다. 기존 2단계 전류 요동 현상을 대표하는 RTN(Random Telegraph Noise) 기반 시스템들은 산화물 내 점 결함의 전하 트랩핑(Trapping) 현상을 이용하는데, 이 현상은 외부 환경과 밀접하게 연관을 가지기 때문에 매우 불안정하며 장시간 안정된 이산 신호를 유지하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 두 종류의 점 결함 즉 산소 공공(VO)과 Ti의 antisite 결함(TiAl)을 의도적으로 공존시켜 상호작용을 유도하고, 이를 통해 터널링 전류의 2단계 요동이 외부 변인으로부터 받는 간섭을 최소화한 이른바 2단계 양자 시스템 TLQS(two-level quantum system)을 새롭게 제안했다. TiAl 결함에 전자가 일시적으로 포획되면 주변 산소 공공(VO)의 에너지 준위가 순간적으로 변하며, 이는 결과적으로 이산적인 터널링 전류의 변동을 유도한다. 이러한 구조는 실온에서도 169초 이상 안정적으로 유지되는 이산 전류 요동을 보였고, 1년 이상 안정적으로 동작했다. 연구팀은 나아가 이러한 2단계 양자 시스템 TLQS 전류 신호의 이산 요동 특성을 활용해 난수 생성 기능성을 검증했다. 실험적으로 얻은 아날로그 전류 데이터를 이진화해 0과 1의 난수 시퀀스로 변환, 난수성(Randomness) 평가를 수행함으로써 이번에 제안한 TLQS가 실제로 우수한 난수 데이터를 생성할 수 있음을 입증했다. 공동 연구팀은 TLQS가 생성한 난수 데이터를 이미지 초해상도(VDSR) 신경망 학습에 적용했다. 연구팀은 TLQS 기반 난수 데이터를 적용한 모델을 이용해, 기존 소프트웨어 기반 난수 발생기(Numpy Random Generator, Python)를 이용한 모델을 뛰어넘는 정확도와 학습 속도를 달성함을 확인했다. 이미지 초해상도(VDSR) 신경망은 흐릿한 사진을 또렷하게 복원하는 인공지능 기술이다. 이러한 고도의 작업이 가능하기 위해 사전에 인공지능을 학습시키려면 수많은 예시 사진을 보여주며 정답을 맞히는 과정을 반복해야 하는데, 이 과정에서 난수가 중요하게 쓰인다. 난수는 학습 데이터의 순서를 섞거나, 신경망의 시작 상태를 무작위로 정하는 데 사용되어 인공지능이 더 효율적으로 학습하고 다양한 상황에서 올바르게 동작하도록 돕는다. 만약 난수가 예측가능하거나 편향된다면, 인공지능이 왜곡된 결과를 낼 수 있기 때문에 진짜 난수를 사용하는 것이 매우 중요하다. 이번 연구를 주도한 이형우 아주대 교수는 “이번에 구현한 2단계 양자 시스템 TLQS 소자는 컴퓨터와 스마트폰 등에 활용되는 실리콘 기반 반도체 기술(CMOS)과 호환이 가능하다”라며 “디바이스의 집적 가능성 또한 우수하다는 점을 감안하면, 매우 실용성이 높은 난수 발생 장치의 원천기술”이라고 설명했다. 이 교수는 이어 “물질 단위의 기초과학 수준에서 난수 발생 장치 설계 기술을 제안한 연구로, 앞으로 하드웨어 기반 암호 보안이나 인공지능 연산 등 난수 생성기술에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 덧붙였다. 이번 연구는 한국연구재단의 G-LAMP 사업, 중견연구, 기초연구실지원사업(BRL)의 지원을 받아 수행됐다. 서로 다른 난수 데이터를 이미지 초해상도(VDSR) 신경망 학습 기술에 적용해 이미지 해상도를 높인 결과를 보여주는 이미지. 제일 왼쪽이 난수를 사용하지 않은 결과, 가운데는 기존 파이썬 기반 NumPy 의사난수를 이용한 결과, 오른쪽이 TLQS 기반 난수를 이용한 결과를 보여준다. 이미지를 확대해 보면, 첫 번째 이미지와 다른 두 이미지는 제일 왼쪽 볼록한 경계 부분과 오른쪽 아래 갈색 얼룩 부분에서 해상도 차이를 보인다. 이번 연구를 통해 개발한 TLQS 난수를 이용하면 기존 NumPy 난수를 이용한 것과 유사하거나 더 우수한 성능을 보임을 확인했다 * 위 이미지 - 공동 연구팀이 개발한 2단계 양자시스템(TLQS)의 개념도 및 구현된 물질의 모식도. 기존 방식에 비해 안정적으로 신호를 유지하면서도, 기존 모델과 유사한 수준의 정확도와 학습 속도를 유지한다