대한전자공학회
The Institute of Electronics and Information Engineers
| 행 사 명 | 2026 전자·반도체·인공지능 학술대회 |
| 일 시 | 2026년 8월 13일(목)~14일(금) |
| 장 소 | 강원대학교 강릉캠퍼스 |
| 주 최 | 대한전자공학회 강원지부, 강원대학교 공학연구소 |
| 주 관 | 강원대학교 전자.반도체공학부, 중앙대학교 i-EoT 시스템반도체센터 |
| 협 동 | 대한전자공학회 컴퓨터소사이어티, 한국전자기술연구원, 한국전자통신연구원 |
| 후 원 | 삼성전자, 서울시립대학교, 강원대학교 반도체첨단산업 인재양성부트캠프사업단, 강원대학교 앵커사업단     |
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초대의 글
2026년 8월
2026 전자·반도체·인공지능 학술대회 조직위원회 |
| 논문접수 마감일 | 2026년 7월 24일(금) |
| 사전등록 마감일 | 2026년 8월 6일(목) |
Keynote Speech (서승우 서울대학교 교수 / 대한전자공학회 명예회장)
* 강연 제목: 자율주행차, 모바일 로봇, 그리고 피지컬 AI
AI 기술의 비약적 발전에 힘입어 자율주행자동차도 시범 운영 단계를 지나 상용화 단계로 진입하고 있다. 2024년부터 미국 샌프란시스코에서 시작된 웨이모 로보택시 상업 서비스는 다른 도시 및 영국, 일본 등 다른 나라로까지 점차 확대되고 있다. 2025년 6월에는 테슬라가 로보택시 서비스를 시작했고, 중국에서는 바이두, 포니AI 등의 회사가 10개가 넘는 도시에서 로보택시를 운행하고 있다.
샌프란시스코에서만 매주 15만건 이상의 유료 탑승이 이루어지고 중국 우한에서는 시민들이 출퇴근 교통수단으로 로보택시를 매일 이용하고 있다. 본 강연에서는 자율주행차 기술의 현재 수준과 상용 서비스를 위한 각국의 다양한 노력들에 대해 알아보고 향후 발전 전망에 대해 살펴본다. 한편 자율주행자동차와 기본 기술을 공유하면서도 좀 더 빠른 상용화의 길을 가고 있는 모바일 로봇의 시장 동향에 대해서도 살펴본다.
현재 모바일 로봇은 실내외 물류, 공장 자동화 등 다양한 영역에서의 물건 이동 및 배달 서비스에 광범위하게 사용되고 있으며 최근에는 험지/야지 환경에서 자율주행이 가능한 수준까지 개발되고 있다. 더불어, 자율주행차와 모바일 로봇의 핵심기술인 피지컬 AI 기술의 발전 현황에 대해서도 알아본다.
* 서 승 우 교수의 학력 및 주요이력
[학력]
1987년, 1989년 서울대학교 공학사 / 공학석사
1993년, 미국 펜실베이니아주립대학 공학박사
[주요경력]
1993~2005, 펜실베이니아주립대 조교수, 프린스턴대 연구원 등을 역임
1996~현재 서울대학교 전기컴퓨터공학부 교수로 재직
2000~2006년, 서울대학교 정보보안센터장
2009년~현재, 서울대학교 지능형자동차IT연구센터 센터장
2010년~현재, 서울대학교 만도이노베이션랩 운영책임교수
2013년~현재, 서울대학교 LG전자 스마트카공동연구센터 운영책임교수
2013년~2014년, 미국 스탠포드 대학교 CARS 방문교수
2019년~현재, 국토교통부 자율주행차 시범운행지구위원회 위원장
2019년~현재, 대검찰청 디지털수사 자문위원회 위원장
2022년~2022년, 대한전자공학회 회장(제52대)
2023년~현재 LG전자 사외이사
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Tutorial 1 (조성재 이화여자대학교 교수)
* 강연제목 : AI 하드웨어를 위한 DRAM-flash 이종 메모리 아키텍처와 차세대 시냅스 소자 기술
최근 생성형 인공지능의 급속한 발전과 함께 대규모 신경망을 초고속·저전력으로 구현하기 위한 하드웨어 기반 AI 반도체 기술의 중요성이 크게 증가하고 있다. 기존 AI 반도체에서는 시냅스를 구성하는 메모리 기술을 단일 종류로 구현하는 경우가 대부분으로, 학습과 추론을 동시에 최적화하는 데 근본적인 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 서로 다른 특성을 갖는 메모리 기술을 상호보완적으로 활용함으로써 시스템 전체의 학습-추론 효율을 높일 수 있는 새로운 하드웨어 아키텍처가 요구된다.
본 발표에서는 DRAM과 flash 메모리의 장점을 결합한 이종 메모리 기반 인공신경망 시냅스 소자와 이를 3차원적으로 통합하는 집적기술 방안을 살펴본다. DRAM은 빠른 가중치 갱신이 요구되는 학습 연산에, flash는 대용량 파라미터들의 저장 및 고속 추론 연산에 각각 최적화함으로써 실행하고자 하는 task에 적응하여 이종 메모리 영역에서 학습과 추론을 수행하는 AI 하드웨어를 구현하는 방안을 모색한다. 학습과 추론을 담당하는 각 시냅스 영역을 구성하는 이종 메모리 소자 기술, CMOS-DRAM-flash 일괄공정을 기반으로 하는 3차원 집적공정기술을 소개한다.
* 조성재 교수의 학력 및 주요 이력
- 2004년: 서울대학교 전기공학 공학사
- 2009년: 일본 산업기술종합연구소(AIST, 츠쿠바)
- 2010년: 서울대학교 전기공학 공학박사
- 2010년: 서울대학교 전기·컴퓨터공학부 BK21 박사후연구원
- 2010~2013년: 미국 스탠퍼드대학교 전기공학과 박사후연구원
- 2013~2023년: 가천대학교 전자공학과 — 조교수·부교수·학과장 역임
- 2023년~현재: 이화여자대학교 융합전자반도체공학과 부교수
Tutorial 2 (장익준 경희대학교 교수)
* 강연제목 : 우주·국방용 반도체를 위한 방사선 강인 설계 기술 및 적용 사례
최근 일론 머스크가 우주 데이터센터의 필요성을 강조하면서 우주용 반도체에 대한 관심이 빠르게 높아지고 있다. 우주 및 국방 환경에서 사용되는 반도체는 지상 데이터센터용 반도체보다 훨씬 높은 수준의 신뢰성이 요구되며, 특히 우주 방사선으로 인한 오류와 성능 저하를 견딜 수 있는 내방사선 특성이 필수적이다. 본 발표에서는 우주 방사선이 반도체 소자와 회로의 신뢰성에 미치는 영향을 살펴보고, 방사선에 대한 강인성을 확보하기 위한 주요 반도체 설계 기술과 적용 사례를 소개한다.
* 장익준 교수의 주요 학력 및 이력
[학력]
박사 (2009) 전기컴퓨터공학, Purdue University
석사 (2005) 전기컴퓨터공학, Purdue University
학사 (2002) 전기공학, 서울대학교 — 최우등 졸업
[경력]
2012.3 ~ 현재: 경희대학교 전자정보대학 교수
2009.12 ~ 2012.1: 삼성전자 책임연구원 (화성)
2008.9 ~ 2008.12: Purdue University 조교
| 학술대회장 | 강문식 교수(강원대) |
| 운영위원장 | 한재호 교수(고려대), 박성욱 교수(강원대) |
| 프로그램위원장 | 백명현 교수(강원대), 김혁 교수(서울시립대) |
| 운영 위원 | 박성준 교수(강원대), 전주영 교수(강원대), 김남용 교수(강원대), 구본태 본부장(한국전자통신연구원), 오승원 교수(강원대), 배성현 교수(세종대), 박동욱 교수(서울시립대), 김성혜 책임연구원 (한국전자통신연구원), 유찬세 본부장 (한국전자기술연구원), 장익준 교수 (경희대) |
| 프로그램 위원 | 김영래 교수(강원대), 박상욱 교수(강원대), 정성엽 교수(고려대), 황인정 기획이사(LIEN) |
- 발표시간 각 15분 (발표, 질의응답 포함)
- 노트북 및 빔프로젝터는 학회측에서 준비함.
- 발표자료는 USB 메모리로 준비요함.
(발표 문서는 파워포인트 / 발표시간 내 발표자료작성 요망)
- 현장 발표를 원칙으로 함.
- 발표시작 3분전까지 포스터 부착.
- 저자 중 1명은 반드시 포스터 앞에서 질문에 답변해야 함.
- 논문발표 후 3분 이내에 포스터 부착물 제거
[포스터 세션 준비요령]
- Panel 크기: 100cm(가로)X180cm(세로)
- 논문번호: 대회본부에서 준비
- 글자크기(가능한 한 맞출 것)
제목 및 저자: 25~30mm
각 장의 제목: 15~20mm
발 표 내 용: 7~10mm - 내용은 간결하고 분명할 것
- 논문 내용은 A4 12장 또는 B4 10매이거나, 전지 1장으로 준비함
- 패널 상단 부착 논문번호는 프로그램에 주어진 번호임.
- 논문번호 외에는 본인이 직접 만들어서 패널에 부착해야 함.
