[뉴스웍스=문병도 기자] 18일 사이언스 분야에서는 포스코홀딩스 CDO 선임, 온도조절 신소재 개발, 학술대회 개최 소식이 전해졌다.

UNIST 교원 9명이 '세계에서 가장 영향력 있는 1% 연구자(HCR)'에 선정됐다.  임치현 UNIST 교수가 포스코홀딩스 미래기술연구원 최고디지털책임자(CDO) 로 선임됐고 송영민 KAIST 교수팀이 포플러 나무 잎의 열 조절 방식을 모사하여 스스로 온도를 조절하는 신소재를 개발했다. 포항공대에서 '한국교양교육학회 추계 전국학술대회'가 개최되고 김철홍 교수팀이 몸속 장기와 종양의 변화를 실시간 3D로 관찰할 수 있는 새로운 영상 기술을 개발했다.

◆UNIST 교원 9명 'HCR 선정'

울산과학기술원(UNIST) 교원 9명이 '2025 세계에서 가장 영향력 있는 1% 연구자(HCR)'에 선정됐다.

지난해보다 2명 증가한 규모로, 서울대(16명) 에 이어 국내 대학 2위 기록이다. HCR은 최근 11년간(2014~2024) SCI 논문 피인용 성과를 기반으로 글로벌 영향력을 평가하는 지표로, 올해는 전 세계 6868명, 국내 76명이 선정됐다. UNIST에서는 로드니 루오프 특훈교수, 석상일 초빙특훈교수, 김광수 연구교수, 백종범 특훈교수,이현욱 교수, 조승우 교수, 양창덕 교수, 정후영 교수, 신태주 교수가 선정됐다. 로드니 루오프 교수는 12년 연속 선정됐다. 젊은 연구진 비중 증가, 크로스필드 부문 강세가 눈에 띄는 특징이다.

◆임치현 교수 '포스코홀딩스 CDO 선임'

임치현 울산과학기술원(UNIST) 산업공학과 교수가 포스코홀딩스 미래기술연구원 최고디지털책임자(CDO) 로 선임됐다.

임 교수는 산업공학 기반의 데이터·AI 전문 연구자로,포스코그룹의 디지털·AI·로봇 전략과 전사 디지털전환(DX) 핵심 과제를 총괄하게 된다. 학계 전문 연구자가 제조 대기업 핵심 보직에서 AI 혁신을 직접 주도한다는 점에서 의미가 크며, 산업 현장의 난제를 연구 과제로 명확히 정의하고 기술 사업화 효율을 높이는 산학협력 모델이 기대된다.

◆KAIST '스스로 온도조절하는 신소재 개발'

송영민 한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 교수팀이 포플러 나무 잎의 열 조절 방식을 모사하여 스스로 온도를 조절하는 신소재를 개발했다. 

포플러 잎은 더울 때 햇빛을 반사하고 밤에는 수분의 잠열을 이용해 온도를 유지하는 방식을 갖고 있다. 이러한 자율적 열 조절 전략을 하이드로겔 기반의 인공소재로 구현해 냉·난방을 전환할 수 있도록 만들었다. 핵심 소재는 리튬 이온과 하이드록시프로필 셀룰로오스(HPC)를 PAAm 하이드로겔에 결합한 구조다.  온도가 올라가면 HPC 분자들이 뭉치면서 하이드로겔이 불투명해지고, 이로 인해 태양광이 반사되어 자연 냉각 효과가 강화된다. 이슬점 이하의 밤·한랭 환경에서는 공기 중 수분을 흡수·응축하며 열을 방출해 따뜻함을 유지한다. 전력 없이도 주변 환경에 맞춰 스스로 냉·난방 모드를 전환하는 자연 모사형 열관리 장치다.

◆포항공대 '학술대회 개최'

포항공대(POSTECH)에서 '2025 한국교양교육학회 추계 전국학술대회'가 개최된다. 

행사는 포스코 국제관에서 오는 28일부터 이틀간 진행될 예정이다. 학술대회는 'AI 시대, 지식의 속도를 넘어 인류의 지속가능성을 논하다'를 주제로, 급변하는 현재 고등교육 환경 속에서 교양교육의 정체성을 재조명하고 다양성과 포용성을 확장할 방안을 함께 모색하기 위해 마련됐다. 행사는 정우성 한국과학창의재단 이사장 기조연설을 시작으로 ▲한국 교양교육의 정체성과 방향 ▲교양교육의 다양성 모색 ▲시민성과 공공성을 위한 교양교육의 역할 ▲AI 시대의 교양교육 ▲지속가능성과 교양교육 ▲학습자 중심 교양교육 ▲실용 중심 교양교육 ▲과학기술과 교양교육 등 8개 주제 세션과 자유 주제 세션으로 진행된다. 학술대회는 과학기술과 인문학의 접점에서 교양교육의 새로운 가능성을 모색하는 의미 있는 자리로 주목된다. 

◆포항공대 'AI·광음향 융합 영상기술 개발'

김철홍 포항공대(POSTECH) 기계공학과 교수팀이 몸속 장기와 종양의 변화를 실시간 3D로 관찰할 수 있는 새로운 영상 기술을 개발했다.

이 기술은 적은 수의 센서만으로도 고해상도 영상을 얻을 수 있어 기존 고가 장비에 의존하지 않아도 된다. 딥러닝 기반의 '하이브리드 확산' 모델을 활용해 종양 내부 혈관 성장, 산소 공급, 약물 이동 등을 정량적으로 추적할 수 있다. 주요 장기와 종양의 변화를 빠르게 촬영할 수 있어 임상 연구와 약물 개발 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 연구는 의료 영상 장비의 접근성을 높이고, 질병 관찰과 치료 연구의 효율성을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.