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'삼성미래기술육성' 26개 연구과제 330억 지원

  • 입력 2019.10.07 10:00 | 수정 2019.10.07 07:54
  • 손병문 기자 (moon@ebn.co.kr)

2013년부터 현재까지 560개 과제에 7182억원 지원

"젊은 신진 연구자 절반 이상…국가 경쟁력 강화 기여"

삼성미래기술육성사업 2019년 하반기 연구지원 과제에 선정된 교수들 (왼쪽부터 KAIST 이흥규 교수, 고려대 공수현 교수, 재료연구소 정경운 박사, UNIST 이준희 교수, KIST 김동훈 박사, 한양대 정은주 교수, 서울대 정교민 교수)삼성미래기술육성사업 2019년 하반기 연구지원 과제에 선정된 교수들 (왼쪽부터 KAIST 이흥규 교수, 고려대 공수현 교수, 재료연구소 정경운 박사, UNIST 이준희 교수, KIST 김동훈 박사, 한양대 정은주 교수, 서울대 정교민 교수)

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

기초과학 7개, 소재기술 10개, ICT 창의과제 분야 9개 등 총 26개 과제에 연구비로 330억원을 지원한다.

'삼성미래기술육성사업'은 삼성전자가 지난 2013년 1조5000억원을 출연해 삼성미래기술육성재단(기초과학)과 삼성전자 미래기술육성센터(소재기술·ICT 창의과제)를 설립, 우리 나라의 미래를 책임질 과학기술 분야 연구를 10년간 지원하는 사회공헌 사업이다.

삼성전자는 이번에 발표한 연구과제를 포함해 지금까지 기초과학 분야 187개, 소재기술 분야 182개, ICT 창의과제 분야 191개 등 총 560개 연구과제에 7182억원의 연구비를 지원했다.

삼성미래기술육성재단 김성근 이사장은 "이번에 선정된 의료·환경 분야 과제들은 국민들의 삶을 개선하고 사회적 문제를 해결하는데 기여할 것"이라며 "반도체·AI 분야 과제들은 우리나라 기술 경쟁력 강화에 획기적 역할을 할 것"이라고 말했다.

삼성전자 음두찬 미래기술육성센터장은 "과제의 절반이 30대부터 40대 초반의 젊은 신진 연구자들이 진행하는 것"이라며 "향후 우리나라 미래 성장동력 발굴과 과학기술 기반을 탄탄하게 만들 것"이라고 말했다.

◆기초과학 (7개)
△단일 원자층 반도체를 이용한 광포획 및 강한 상호작용 현상 연구 : 공수현(고려대학교)
△폴리효소복합체 해독(解讀) 연구 : 김명희(KRIBB)
△생명 시스템의 시계열 빅데이터로부터 Dynamic 네트워크 추정 : 김재경(KAIST)
△포텐셜 키네틱 방정식의 경계조건문제와 평형수렴 : 이동현(포스텍)
△뇌종양 탐지 세포 발굴 및 면역 제어 기전 규명 : 이흥규(KAIST)
△특이성의 호몰로지 거울대칭 가설과 그 응용 연구 (※2014년 하반기 연구의 후속 지원 과제) : 조철현(서울대학교)
△메신저 RNA 기능의 시공간 조절원리 및 신생단백질 기능 규명 : 허원도(KAIST)

◆소재기술 (10개)
△데이터 모양 분석을 통한, 재료 파괴시점 예측 : 김동훈(KIST)
△액상선 상전이를 응용한 고효율 상온 열전지 : 김상태(KIST)
△무용매 기계화학적 고분자 합성 연구 : 김정곤(전북대학교)
△면역관문억제재 한계 극복을 위한 암 엑소좀 분비 억제용 생체접합체 개발 : 박재형(성균관대학교)
△가전도대 제어 Mott-Hubbard 절연체 원리 기반의 p형 투명 전도성 산화물 개발 : 이규형(연세대학교)
△액상 투과전자현미경 e-beam 활용 in-situ 자기조립/중합 기반 다차원 아쿠아나노입자 균일합성 연구 : 이은지 (GIST)
△HfO2 유닛셀(5 angstrom) 자체를 비트로 쓰는 초고밀도 (Tbit/cm2) 메모리 및 멀티레벨 소재 개발 : 이준희(UNIST)
△전이성 암 세포 견인력 분석 플랫폼 개발을 위한 고민감도 전단력 감응형 소재기술연구 : 정경운(재료연구소)
△기공 규칙성을 지니는 2D 초미세다공성 탄소 분리막 개발 : 최민기(KAIST)
△수분에 안정하며 극소 반치전폭을 갖는 디스플레이용 무카드뮴 나노형광체 개발 : 허남호 (경북대학교)

◆ICT 창의과제 (9개)
△다중-표적분자 동시검출용 플라즈모닉 One-pot LAMP Assay 원천기술 개발 : 강민희(성균관대학교)
△모바일 3차원 동적 엑스선영상 관절 진단기기 개발 : 구승범(KAIST)
△오토핏:사용자 플랫폼에 자동 최적화된 딥러닝 모델 선택과 다계층 메모리 분할학습을 통한 서버 시스템 가속화 : 궁재하(DGIST)
△막교란과 장력을 유도하는 차세대 항생제 나노 지질 드릴 구조 설계 : 김현철(서강대학교)
△저선량 Cone-Beam CT에서 금속물에 의한 영상왜곡 해결 : 서진근(연세대학교)
△논리적 추론을 위한 딥러닝 아키텍쳐 개발 : 정교민(서울대학교)
△뇌신호 해독을 통한 BCI-Musicing시스템 개발 : 정은주(한양대학교)
△5G 통신용 하드웨어의 초소형 저전력 구현을 위한 대역 통과형 아날로그-디지털 컨버터 기반 RFIC 아키텍쳐 : 채형일(건국대학교)
△차세대 물리 시뮬레이션 = 파티클 기반 통합 시뮬레이션 + 딥러닝 : 한정현(고려대학교)


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