2026년 대학혁신지원사업 성과평가 3년 연속 최우수 ‘S등급’ 획득

학생 중심 유연학사제도와 전공자율선택제 지원체계, AI 기반 교육혁신 성과 인정받아 본교는 교육부가 발표한 ‘2026년 대학혁신지원사업 성과평가’ 교육혁신 부문에서 2024년, 2025년에 이어 최고 등급인 S등급을 3년 연속 획득하며 교육혁신 선도대학으로서의 위상을 다시 한번 입증했다. 이번 평가 결과에 따라 본교는 인센티브 65억 7,800만 원을 포함해 총 109억 7,800만 원을 지원받게 된다. 이번 성과평가에서는 ▲교육단계별 유연학사제도의 우수한 운영 ▲전공자율선택제 학생 대상 다각적 지원체계 구축 ▲입학부터 진로·취창업까지 연계하는 ‘이화(EWHA) 학생 성공 지원체계’ 고도화 ▲체계적인 AI 기반 교육생태계 구축 ▲기초학문 보호·육성을 위한 ‘이화 펀더멘탈즈+(Ewha Fundamentals+)’ 지원체계 마련 ▲학생 참여 중심의 교육혁신 거버넌스와 촘촘한 성과관리 체계 구축 등이 우수사례로 평가받았다. 미래혁신센터가 개최한 대학혁신포럼(왼쪽) 및 대학혁신지원사업 학생성과 공유회(오른쪽) 본교는 2009학년도 스크랜튼대학 자유전공 도입과 2018학년도 계열별 통합선발을 시작으로 전공 선택의 자율성을 지속적으로 확대해 왔으며, 현재는 학생들이 입학 이후 충분한 탐색을 거쳐 자신의 적성과 진로에 맞는 전공을 선택할 수 있도록 전과 신청 가능 학기와 전입 범위를 확대하고 부·복수전공 신청 시기를 앞당기는 등 학생 중심의 유연한 학사제도를 운영하고 있다. 시대 변화에 따른 학생들의 전공 선호도 변화에 앞서 첨단학문 분야를 포함한 다양한 교육 여건을 선제적으로 마련하고 학생 중심 교육체계를 고도화하고 있다. 학생 지원 분야에서도 본교는 전공 탐색부터 진로 설계, 취·창업까지 학생 성장 전 과정을 지원하는 ‘이화(EWHA) 학생 성공 지원체계’를 구축·운영하고 있다. 전공자율선택제 학생들을 대상으로 학사지도교수, 겸임교원, 선배 멘토 등이 함께하는 맞춤형 지도체계를 구축해 학생들의 대학 적응과 진로 설계를 지원하고 있으며, 이러한 노력은 중도탈락률 감소와 학생 만족도 향상으로 이어지고 있다. 또한 2025년 전공결정지원센터를 신설하여 학생 개개인의 적성과 진로를 고려한 상담과 프로그램을 지속적으로 확대하는 등 체계적인 지원을 도모했다. 교육혁신의 디지털 전환 역시 주요 성과로 인정받았다. 본교는 인공지능 기반 교육생태계를 체계적으로 구축하고 단계별 성과를 창출했으며, AI 기반 지능형 학사지원시스템을 중심으로 학생 맞춤형 학사 지원을 지속적으로 고도화하고 있다. 또한 기초학문 보호·육성을 위해 ‘이화 펀더멘탈즈+(Ewha Fundamentals+)’ 지원체계를 구축하고, 정규 교과와 비교과를 연계해 탐색·융합·적용으로 이어지는 교육과정을 운영하는 등 미래사회가 요구하는 융합형 인재 양성을 위한 교육혁신을 지속적으로 추진하고 있다. 이와 함께 교육혁신 거버넌스에 학생 참여를 보장하고 대학 자원의 효율적 재분배를 위한 운영체계를 구축하는 등 대학 차원의 교육혁신 기반을 체계적으로 마련한 점도 높은 평가를 받았다. 특히 부·복수전공 및 전과 제도 개선, 기초소양인증제 고도화, 성과관리시스템 체계화 등 교육혁신 과제를 지속적으로 발굴·추진하며 성공적으로 안착시킨 점이 우수사례로 인정됐다. 이향숙 총장은 “대전환 시대에는 학생들이 자신의 적성과 역량에 맞는 전공을 선택하고 성장할 수 있도록 유연한 학사제도와 맞춤형 지원체계를 구축하는 것이 무엇보다 중요하다”며 “앞으로도 학생 중심 교육혁신을 지속적으로 고도화하고 미래사회가 요구하는 창의융합형 인재 양성을 위해 최선을 다하겠다”고 말했다.

2026.08.11

지능형반도체공학전공 조성재 교수, 2026 차세대지능형반도체기술개발사업(소자) 선정

초고속·초저전력 AI 반도체 핵심 원천기술 개발 본격화 차세대 AI 반도체 기술 선도할 이화 연구 경쟁력 입증 공과대학 지능형반도체공학전공 조성재 교수가 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년도 차세대지능형반도체기술개발(소자) 사업에 선정됐다. 이번 연구는 초고속·초저전력 AI 반도체 구현을 위한 혁신적인 메모리 기술을 개발함으로써 글로벌 AI 반도체 경쟁력 확보에 기여할 것으로 기대된다. 조성재 교수는 차세대 반도체 메모리와 AI 반도체 핵심 기술을 연구해 온 반도체 소자 분야 전문가로, DRAM·Flash 기반 뉴로모픽 컴퓨팅과 PIM(Processing-in-Memory) 기술 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있다. 또한 국가연구소(NRL 2.0)인 '멀티스케일 물질 및 시스템 연구소(IMMS)' 연구에도 참여하며 차세대 반도체 핵심 원천기술 개발을 이끌고 있다. 조성재 교수는 이번 연구에서 「고속·초저전력 AI 반도체 기술을 위한 DRAM-Flash 이종 메모리 기반 인공신경망 시냅스 소자 및 3차원 통합 집적시스템 기술 개발」을 주제로 연구를 수행한다. 최근 생성형 AI를 비롯한 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서, 소프트웨어 중심의 AI를 실제 반도체 하드웨어에서 에너지 효율적으로 구현하는 기술의 중요성이 크게 높아지고 있다. 특히 초저전력과 초고속 연산을 동시에 구현하기 위해서는 기존 메모리 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 반도체 구조가 요구되고 있다. 통합칩 코어 영역 구상도 이번 연구는 서로 다른 특성을 지닌 DRAM과 Flash 메모리를 하나의 AI 시스템에서 유기적으로 활용하는 이종 메모리 기반 AI 반도체 아키텍처를 구현하는 것을 목표로 한다. DRAM은 빠른 학습(learning-intensive task)에 최적화된 시냅스 소자로, Flash는 대용량 파라미터 저장과 고속 추론(inference-intensive task)에 최적화된 시냅스 소자로 구현해 학습과 추론의 특성에 따라 적응적으로 동작하는 차세대 AI 하드웨어 플랫폼을 개발하는 것이 핵심이다. 이를 통해 단일 메모리 기술이 갖는 한계를 극복하고, 학습과 추론 성능을 동시에 향상시키는 새로운 AI 반도체 기술을 구현할 계획이다. 지능형반도체공학전공 나노전자소자 및 집적기술 연구실 연구원들과 함께 본 과제에는 국내 9개 연구팀이 참여해 향후 3년간 총 33억 원의 연구비를 지원받아 핵심 원천기술 개발에 나선다. 조성재 교수는 총괄책임자이자 제1세부 연구책임자로서 DRAM 기반 시냅스 기술 개발을 담당하며, 서울대학교 최우영 교수는 제2세부 연구책임자로 Flash 기반 시냅스 기술 개발을 수행한다. 연구진은 소재와 소자·집적공정·핵심 회로·고밀도 배선 기술을 아우르는 대규모 융합 연구를 통해 차세대 AI 반도체 핵심 기술을 확보할 예정이다. 특히 CMOS-DRAM-Flash 일괄공정을 기반으로 한 3차원 집적 기술과 이미지·음성 추론이 가능한 통합 AI 칩 구현은 국내외에서도 사례를 찾기 어려운 도전적인 연구로 평가받고 있다. 연구진은 이번 과제를 통해 초고속·초저전력 AI 반도체의 핵심 원천기술을 확보하고, 우리나라가 글로벌 AI 반도체 기술을 선도하는 데 기여할 수 있는 연구 성과를 창출할 것으로 기대하고 있다. 본교는 인공지능 시대의 기술 패러다임 변화와 반도체 산업의 전문인력 수요 확대에 대응하기 위해 2024년 지능형반도체공학전공을 신설하고, 전자전기공학전공과 지능형반도체공학전공을 통합한 융합전자반도체공학부를 출범시키는 등 첨단 반도체 교육체계를 구축해 왔다. 이번 사업 선정은 본교가 미래 반도체 기술과 인공지능 융합 분야에서 축적해 온 연구 경쟁력을 다시 한 번 입증한 성과로 평가된다.

2026.08.06

본교, 교육부 ‘인문사회 융합인재양성사업(HUSS)’ 선정

연세대 주관 ‘미래디자인’ 컨소시엄 참여 미래문해력 기반 융합인재 양성 나서 미래 디자인 컨소시엄 출범식에서 노상호 부단장 (오른쪽 첫 번째) 본교가 교육부와 한국연구재단이 지원하는 ‘인문사회 융합인재양성사업(Humanities Utmost Sharing System, 이하 HUSS)’ 참여대학으로 최종 선정됐다. 이에 따라 본교는 연세대학교가 주관하는 ‘인간 중심 미래사회를 위한 서사·상상력·문화 전략 융합인재양성 컨소시엄(이하 미래디자인 컨소시엄)’에 참여해 미래문해력과 미래디자인을 기반으로 한 융합교육과 연구를 추진한다. HUSS는 AI·디지털 전환 등 급격한 기술 변화 속에서 인문사회적 통찰과 창의적 문제해결 역량을 갖춘 융합형 인재를 양성하기 위해 추진되는 사업이다. 미래디자인 컨소시엄에는 본교를 비롯해 연세대·국립공주대·동의대·한동대 등 5개 대학이 참여하며, 각 대학은 공동 교육과정 개발과 비교과 프로그램 운영을 통해 대학 간 협력 기반의 교육 생태계를 구축할 예정이다. 본교 사업단(단장 박인휘 교수)은 스크랜튼대학 스크랜튼학부 자유전공, 국제학부(국제학·글로벌한국학), 뇌인지과학부를 비롯해 인문과학대학 기독교학과와 사회과학대학 여성학과 교수진이 참여한다. 사업단은 향후 3년간 10억 8천만 원을 지원받아 교과와 비교과 교육과정을 개발·운영하며 학생들에게 미래사회 문제 발굴부터 대안 설계, 실행에 이르는 융합교육의 전 과정을 제공할 계획이다. 참여 교수진: 국제학 박인휘 교수(단장), 글로벌한국학 노상호 교수(부단장), 스크랜튼학부 자유전공 장원경 교수, 뇌·인지과학부 김지은 교수, 국제학 이석원·정누리 교수, 기독교학 박희규 교수, 여성학 김보명·김선혜·이은아 교수 특히 본교는 새롭게 개설되는 마이크로전공을 통해 학생들이 5개 대학이 공동 개발한 교과목과 프로젝트 기반 캡스톤디자인 등 융합형 교육과정을 이수할 수 있도록 지원한다. 학생들은 대학 간 공유 교과목과 협력 수업을 통해 미래 사회 문제를 탐구하고 해결하는 경험을 쌓을 수 있다. 비교과 프로그램도 다양하게 운영된다. 전국 11개 HUSS 컨소시엄이 함께하는 HUSS 여름캠프, 해커톤 등 전국단위 프로그램과 함께 권역별 HUSS 엑스포, 미래디자인 컨소시엄의 해커톤 경진대회, 독서토론대회, 미래윤리헌장 토론대회, 해외탐방 프로그램 등이 마련된다. 학생들은 다양한 대학 학생들과 협업하며 빠르게 발전하는 기술을 비판적으로 이해하고, 기술에 종속되지 않는 인간 중심의 미래를 설계하는 창의적 융합 역량을 키울 수 있을 것으로 기대된다. 박인휘 사업단장은 "AI와 디지털 기술이 사회 전반을 빠르게 변화시키는 시대일수록 기술을 이해하는 것을 넘어 인간과 사회를 깊이 이해하고 미래를 주도적으로 설계할 수 있는 역량이 중요하다"며 "이번 HUSS 사업을 통해 학생들이 인문사회적 상상력과 융합적 사고를 바탕으로 미래 사회를 창의적으로 디자인하는 글로벌 인재로 성장할 수 있도록 교육과 연구를 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.08.04

미래 과학인재의 꿈 키운 '2026 이화과학페스티벌' 성료

청소년 및 일반인 대상 과학 체험의 장 마련 세계적 석학 등 교수 29명이 직접 기획한 특별한 과학 체험 프로그램 운영 중·고등학생과 일반인을 대상으로 마련된 과학 체험의 장 ‘2026 이화과학페스티벌’이 7월 30일(목) ECC 이삼봉홀에서 성황리에 개최됐다. ‘대중 속으로 다가가는 과학’을 모토로 2015년부터 매년 여름 개최되고 있는 이화과학페스티벌은 본교 교수진과 재학생들의 재능기부로 운영되는 대표적인 과학 체험 행사다. 올해도 화학·나노과학과, 생명과학과, 약학과 등 다양한 전공이 참여해 총 29개의 과학 체험 부스를 운영하며 참가자들에게 수준 높은 과학 체험 기회를 제공했다. 특히 이번 행사에는 ‘세계에서 가장 영향력 있는 상위 1% 연구자’에 11년 연속 선정된 윤주영 교수(화학·나노과학과), 톰슨로이터가 선정하는 ‘피인용 횟수 상위 1% 연구자’에 5년 연속 이름을 올린 김광명 교수(약학과) 등 세계적 연구자를 포함한 29명의 교수가 프로그램을 직접 기획하고 운영에 참여해 참가자들이 최첨단 연구를 쉽고 흥미롭게 접할 수 있는 특별한 체험의 장을 마련했다. 이번 페스티벌에서는 △빛과 자성에 반응하는 신비한 나노 세계 △형광으로 보는 세상 △빛과의 숨바꼭질 등 빛과 나노 물질의 상호작용을 탐구하는 체험형 프로그램을 비롯해 △슈퍼 히어로 화학: 암세포를 물리쳐라 △젤리로 치료하는 암 △암 치료의 숨은 히어로, 방사선 이야기 △세포 분열 속 숨겨진 비밀 등 암 치료를 주제로 한 융합형 과학 콘텐츠가 다채롭게 운영됐다. 또한 산화환원 반응을 활용한 키링 제작, 종이접기를 통한 DNA 이중나선 구조 만들기, 화장품 크림·로션 만들기 등 생활 속 과학을 직접 체험할 수 있는 프로그램도 마련돼 참가자들의 큰 호응을 얻었다. 이와 함께 LED 발광 원리와 물질의 원자 구조, 특이한 물(Weird Water)의 성질, 세포 구조 등 다양한 과학 개념부터 스트레스와 면역, 후성유전학, 초파리를 활용한 뇌과학 연구까지 폭넓은 과학 주제를 쉽고 흥미롭게 소개하며 참가자들의 과학에 대한 이해와 관심을 높였다. 행사에는 초·중·고 다양한 연령대의 청소년 250명과 학부모, 교사, 일반 시민 등이 참여해 성황을 이뤘다. 참가 학생들은 각 부스를 순회하며 연구자와 학생들의 설명을 듣고 실험과 제작 활동에 직접 참여하는 등 과학 원리를 직접 배우고 미래 과학기술 분야에 대한 관심을 키우는 시간을 가졌다. 이번 행사는 본교 첨단바이오·소재 인재 양성 교육연구단을 비롯해 기초과학연구소 자율운영중점연구소, BK21 미래 대응 LIFE 인재 양성팀, 멀티스케일 물질 및 시스템연구소, 자연과학대학, ACT EWHA 화학 인재 교육연구단, 항암 면역 나노메디슨 연구센터, 한국여성과학기술인육성재단(WISET)이 공동 주최했으며, 보스코리아(BOSE Korea)와 본교 입학처가 후원했다. 본교는 이번 행사를 통해 미래 과학 인재를 꿈꾸는 청소년들에게 진로 탐색의 기회를 제공하고, 일반 시민과 함께 과학의 즐거움과 가치를 나누는 뜻깊은 시간을 마련했다. 앞으로도 과학문화 확산과 미래 과학기술 인재 양성을 위한 다양한 교육·체험 프로그램을 지속적으로 운영해 나갈 계획이다.

2026.08.03

의과대학 연구팀, 심방세동 발생 예측하는 딥러닝 모델 개발

AI 지원 시 진단 정확도와 위험도 변별력 대폭 향상 확인 연구 결과, 국제 융합의학 최고 권위지 게재 본교 교수진이 증상이 없는 상태에서도 앞으로 발생할 심방세동 위험을 예측하고, 실제 의료진의 임상적 의사결정에 긍정적인 도움을 줄 수 있는 딥러닝 모델을 개발했다. 딥러닝 모델 임상 활용 가능성을 입증한 논문 「Impact of an AI algorithm for multi-day prediction of incident atrial fibrillation on clinical decisionmaking: PROVISION-AF study」는 국제 융합의학 전문 학술지인 에 게재됐다. 의학과 박준범·신태영 교수(교신저자), 이대서울병원 김예지 교수(제1저자) 심방세동은 뇌졸중, 심부전, 사망률을 높이는 가장 흔한 부정맥 중 하나이나, 증상이 없거나 간헐적으로 발생해 심각한 합병증이 생기기 전까지 진단이 어려운 경우가 많다. 이에 연구팀은 평소 별다른 이상 증상이 없는 일반 심전도 검사 결과만으로도, 앞으로 3일에서 한 달 사이에 심방세동이 발생할 위험을 미리 예측할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 연구팀은 이화의료원 데이터를 비롯해 미국 베스이스라엘 디코네스 의료센터(BIDMC)의 대규모 외부 데이터, 국내 7개 대학병원이 참여한 전향적 ‘PROVISION-AF 코호트’ 등 총 11만 명이 넘는 환자 데이터를 기반으로 모델을 다각도로 검증했다. 특히 3단계에 걸친 체계적인 인공지능 학습 방식을 적용해 예측의 정확도와 신뢰도를 크게 높였다. 그 결과, 소형 심장 기록기인 홀터 검사를 활용한 예측 정확도 지표(AUROC)가 병원 자체 검증에서 0.87, 다른 병원들의 실제 환자들을 대상으로 한 외부 검증에서 0.75를 기록하며 뛰어난 성능을 증명했다. 이에 더해 연구팀은 AI 예측 정보가 실제 임상 의사결정에 미치는 영향을 평가하기 위해 한국, 미국 등 다국적 의사 70명을 대상으로 구조화된 시뮬레이션 설문 연구를 진행했다. AI 위험 예측 정보를 활용한 의료진의 심방세동 진단 및 환자 관리 성능 개선 결과 (A) AI 적용 전후 의사의 진단 성능 향상 (B) AI가 불필요한 AF 고위험 판정을 줄여 진단 정확도를 높인 결과 (C) AI 지원으로 환자 추적관찰 전략과 진단 정확도가 개선된 결과 연구 결과, AI가 제공하는 위험도 예측 정보를 함께 활용했을 때 의사들의 심방세동 위험 변별력(AUROC)이 기존 0.573에서 0.650으로 유의미하게 향상됐으며, 음성예측도(NPV) 역시 0.764에서 0.839로 높아졌다. 특히 정상 환자를 정확하게 판별해 내는 능력(재분류 개선 지표, NRI 0.127)이 크게 개선돼, 불필요한 과잉 모니터링을 줄이고 의료 자원을 효율적으로 배분하는 데 기여할 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 성능 향상은 전문과와 경력에 상관없이 관찰되었으며, 특히 일반 심장내과 전문의들에게서 가장 두드러진 개선 효과가 확인됐다. 박준범 교수는 “이번 연구는 AI-심전도 모델이 순수 예측을 넘어 실제 임상 현장에서 의료진의 진단 정확도를 보완하고 환자 관리 전략을 정교하게 만드는 실질적인 디지털 의사결정 지원 도구로서 가능성을 확인했다는 데 의의가 있다”라며, “향후 실제 임상 현장에서의 환자 예후 개선 및 의료 효율성 증대로 이어지는지 후속 연구를 이어갈 것”이라고 밝혔다.

2026.07.31