'삼성미래기술육성사업' 2019년 하반기 지원 과제 발표
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'삼성미래기술육성사업' 2019년 하반기 지원 과제 발표
2019년 하반기, 26개 연구과제에 총 330억원 지원

07(Mon), Oct, 2019



삼성전자는 7일 '삼성미래기술육성사업'을 통해 2019년 하반기부터 지원할 연구 과제를 발표했다.

 


삼성전자는 기초과학 분야 7개, 소재기술 분야 10개, ICT 창의과제 분야 9개 등 총 26개 과제를 발표하고, 연구비로 330억원을 지원한다고 밝혔다.

 


'삼성미래기술육성사업'은 삼성전자가 2013년 1조 5천억원을 출연해 삼성미래기술육성재단(기초과학)과 삼성전자 미래기술육성센터(소재기술, ICT 창의과제)를 설립하고, 우리 나라의 미래를 책임질 과학 기술 분야 연구를 10년간 지원하는 사회공헌 사업이다.

 


삼성전자는 이번에 발표한 연구과제들을 포함해 지금까지 기초과학 분야 187개, 소재기술 분야 182개,

ICT 창의과제 분야 191개 등 총 560개 연구과제에 7,182억원의 연구비를 지원했다.

 


삼성미래기술육성재단 김성근 이사장은 "이번에 선정된 의료, 환경 분야의 과제들은

우리 국민들의 삶을 개선하고 사회적 문제를 해결하는데 기여하고, 반도체, AI 분야의 과제들은

우리나라 기술의 경쟁력 강화에 획기적인 역할을 할 것으로 기대한다"고 밝혔다.

 


삼성전자 미래기술육성센터 음두찬 센터장은 "오늘 발표한 과제의 절반이 30대부터 40대 초반의

젊은 신진 연구자들이 진행하는 것으로 향후 우리나라 미래 성장동력 발굴과 과학기술 기반을

더욱 탄탄하게 만들어 나갈 것"이라고 말했다.

 


삼성미래기술육성사업은 창의적이고 도전적인 연구를 지원하고 우수한 신진 연구자를 발굴하는

효과를 거두는 등 국가 기술 경쟁력 확보에 기여하고 있다.

 





<고려대학교 공수현 교수>





< 기초과학 >

 

기초과학 분야에서는 생명과학, 물리, 수리 분야의 과제 7개가 포함됐다.

 


KAIST 이흥규 교수는 뇌종양 세포를 인지하고 면역반응을 조절할 것으로 예상되는

새로운 면역 세포를 연구한다. 이를 통해 궁극적으로 새로운 뇌종양 치료제 발굴에 나선다.

 


고려대학교 공수현 교수는 나노미터(1억분의 1미터) 두께로 얇은 2차원 반도체에 빛을 가둘 때

나타나는 새로운 물리 현상 이론을 세계 최초로 정립하고, 실험으로 규명하는 연구를 수행할 계획이다.



이 연구는 새로운 양자광학 이론을 다양한 분야에 적용할 수 있는 플랫폼을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

 




<재료연구소 정경운 박사>




< 소재기술 >

 

소재기술 분야에서는 반도체 소재 등 산업 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 과제 뿐 아니라

소재 분석, 암 진단∙분석 등 폭넓은 연구 분야에서 총 10개 과제를 지원한다.

 


재료연구소(KIMS) 정경운 박사는 암세포의 전이 특성에 따라 색깔이 변하는 유기소재에 대한

연구를 수행한다. 암세포의 전이 가능성 예측∙진단에 필요한 시간과 정확성을 획기적으로

향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

 


UNIST 이준희 교수는 신경망 컴퓨터에 적용할 수 있는 차세대 기술을 연구한다. 이를 위해 이 교수는 원자 단위에서 다중 on-off 스위칭이 가능한 새로운 반도체 소재를 개발하는 연구를 진행한다.

 


KIST 김동훈 박사는 AI 기술을 이용해 기계, 장비 등에 사용되는 금속이나 복합소재의 파괴 시점, 잔여 수명을 예측하는 방법론을 연구한다.



이 연구를 통해 고층건물, 항공기, 선박, 철로 등 대형 구조물의 파괴 시점을 미리 예측할 수 있게 되어 물적, 인적 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.

 



<한양대학교 정은주 교수>







< ICT 창의과제 >

 

ICT 창의과제 분야에서는 뇌신호 해석, 딥러닝 등 미래를 위한 핵심기술 분야에서 총 9개의 과제가 포함됐다.

 


한양대학교 정은주 교수는 사람이 음악 소리를 상상하는 동안 뇌에서 발생하는 신호를 센싱한 후 분석해, 음악으로 재구성하는 방법을 연구한다.



이 연구는 신체 장애로 인해 예술 활동 체험이 제한되었던 사람들의 정서적 안정과 사회성 재활 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.





또한, 향후 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface)에도 활용할 수 있는 기반기술이다.

 


서울대학교 정교민 교수는 연역적 추론이 가능한 인공지능 기술 개발에 도전한다.

현재의 딥러닝 기술은 귀납적 학습 방법에 기반하고 있어 대규모 데이터 학습이 필수적이고,

학습되지 않은 상황에서는 제대로 판단하지 못하는 문제가 있다.



정 교수는 이번 연구를 통해 자율주행, 자연어 처리 등 학습되지 않은 돌발 상황에서도 사람처럼 대응할 수 있는 인공지능 기술 개발에 나선다.

 


한편, 삼성전자는 12월 13일까지 삼성미래기술육성사업 2020년 상반기에 지원할 연구과제 공모를 진행한다.





기초과학 분야는 삼성미래기술육성재단(www.samsungstf.or.kr), 소재기술과 ICT 창의과제 분야는

삼성전자 미래기술육성센터(www.samsungftf.com) 홈페이지를 통해 접수할 수 있다.






삼성미래기술육성사업 2019년 하반기 연구 지원 과제

                                                        ( 연구책임자 가나다 順 )



No

과제명

연구책임자

(소속)

기초과학 (7)

1

단일 원자층 반도체를 이용한 광포획 및

강한 상호작용 현상 연구

공수현

(고려대학교)

2

폴리효소복합체 해독(解讀) 연구

김명희

(KRIBB)

3

생명 시스템의 시계열 빅데이터로부터

Dynamic 네트워크 추정

김재경

(KAIST)

4

포텐셜 키네틱 방정식의 경계조건문제와 평형수렴

이동현

(포스텍)

5

뇌종양 탐지 세포 발굴 및 면역 제어 기전 규명

이흥규

(KAIST)

6

특이성의 호몰로지 거울대칭 가설과 그 응용 연구

(2014년 하반기 연구의 후속 지원 과제)

조철현

(서울대학교)

7

메신저 RNA 기능의 시공간 조절원리 및 신생단백질 기능 규명

허원도

(KAIST)

소재기술 (10)

1

데이터 모양 분석을 통한, 재료 파괴시점 예측

김동훈

(KIST)

2

액상선 상전이를 응용한 고효율 상온 열전지

김상태

(KIST)

3

무용매 기계화학적 고분자 합성 연구

김정곤

(전북대학교)

4

면역관문억제재 한계 극복을 위한

암 엑소좀 분비 억제용 생체접합체 개발

박재형

(성균관대학교)

5

가전도대 제어 Mott-Hubbard 절연체 원리 기반의

p형 투명 전도성 산화물 개발

이규형

(연세대학교)

6

액상 투과전자현미경 e-beam 활용 in-situ

자기조립/중합 기반 다차원 아쿠아나노입자 균일합성 연구

이은지

(GIST)

7

HfO2 유닛셀(5 angstrom) 자체를 비트로 쓰는

초고밀도 (Tbit/cm2) 메모리 및 멀티레벨 소재 개발

이준희

(UNIST)

8

전이성 암 세포 견인력 분석 플랫폼 개발을 위한

고민감도 전단력 감응형 소재기술연구

정경운

(재료연구소)

9

기공 규칙성을 지니는 2D 초미세다공성 탄소 분리막 개발

최민기

(KAIST)

10

수분에 안정하며 극소 반치전폭을 갖는 디스플레이용

무카드뮴 나노형광체 개발

허남호

(경북대학교)

ICT 창의과제 (9)

1

다중-표적분자 동시검출용 플라즈모닉

One-pot LAMP Assay 원천기술 개발

강민희

(성균관대학교)

2

모바일 3차원 동적 엑스선영상 관절 진단기기 개발

구승범

(KAIST)

3

오토핏:사용자 플랫폼에 자동 최적화된 딥러닝 모델 선택과

다계층 메모리 분할학습을 통한 서버 시스템 가속화

궁재하

(DGIST)

4

막교란과 장력을 유도하는 차세대 항생제

나노 지질 드릴 구조 설계

김현철

(서강대학교)

5

저선량 Cone-Beam CT에서 금속물에 의한 영상왜곡 해결

서진근

(연세대학교)

6

논리적 추론을 위한 딥러닝 아키텍쳐 개발

정교민

(서울대학교)

7

뇌신호 해독을 통한 BCI-Musicing시스템 개발

정은주

(한양대학교)

8

5G 통신용 하드웨어의 초소형 저전력 구현을 위한

대역 통과형 아날로그-디지털 컨버터 기반 RFIC 아키텍쳐

채형일

(건국대학교)

9

차세대 물리 시뮬레이션 =

파티클 기반 통합 시뮬레이션 + 딥러닝

한정현

(고려대학교)

 






   
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