2026年度の新規支援大学として、非首都圏から済州大学とヨンナム大学、首都圏からセジョン大学と中央大学の合計4校が最終予備選定された。
G-LAMP（Global-Learning&Academic research institution for Master’s・PhD students, and Postdocs）事業は、大学内の個別研究所の支援管理体制を大学全体で統合革新し、基礎科学および工学分野の巨大融合研究と新進研究人材（新進教員、博士後研究員）を集中育成するために、2023年に始まった。
事業は初年度の2023年に8校（ソウル大学、アジュ大学、慶尚国立大学、江原大学、慶北大学、国立釜慶大学、釜山大学、朝鮮大学）が選定され、2024年には6校（西江大学、国立昌原大学、延世大学、全南大学、全北大学、忠北大学）、2025年には6校（慶熙大学、崇実大学、梨花女子大学、東亜大学、順天郷大学、忠南大学）が選定され、今年4校を追加し、全国で合計24校（非首都圏15校、首都圏9校）の支援体制が完成した。
特に今年、済州大学が選定されたことで、全国10の地域別拠点国立大学がすべてG-LAMP事業に参加することになった。これにより、地域大学が基礎科学研究の核心拠点として位置づけられ、地域内の新進研究者を育成する強力な動力を確保することができた。
今回予備選定された4校は、最大5年間（3年+2年）にわたり、事業団ごとに年間50億ウォン規模の政府財政支援を受ける。支援3年目に行われる段階評価の結果に基づき、追加2年の支援の有無と予算規模が確定される。
教育部は今回の予備選定発表後、10日間の異議申し立て期間を経て支援対象を最終確定する方針である。その後、8月中に大学ごとの主要協定事項と履行計画を確認した後、最終協定を締結し、9月から本格的な事業に着手する予定である。
教育部はこの事業を通じて、基礎科学分野の高度人材（新進教員200名、ポスドク年100名など）を1000名以上育成し、他大学からのポスドクの流入を2倍に増加させ、NATURE・CELL・SCIENCE級（JCR上位1%以内）論文を20件以上発表するなどの成果を創出する計画である。
今年選定された4校は、従来の純粋基礎科学分野中心から応用および先端技術領域へ研究範囲を広げ、各大学の特性に応じた差別化された研究拠点構築計画を発表した。
首都圏タイプ1に選定されたセジョン大学は、光学と原子分子物理学など物理学分野を中心に「量子素材および量子AI融合原天技術」の確保に取り組む。セジョン大学は量子素材と量子現象の根本原理を解明し、量子コンピューティング、量子センシング、量子情報処理、量子AI融合分野の核心原天技術を確保し、世界的水準の量子融合研究拠点を構築することを目指している。そのために、量子素材・情報・コンピューティング・センシング技術とAI技術を有機的に連携させた融合研究を推進し、量子データの生成から活用までの全周期を支援する統合研究プラットフォームを構築する。
非首都圏タイプ1の済州大学は、海洋および極地科学に基づく地球科学分野を基盤に「超熱帯気候・海洋・生態融合研究」を推進する。済州大学は気候危機の最前線である済州地域を「自然実験室」として、地球・海洋・気候分野のグローバル超熱帯研究拠点を構築し、「超熱帯ナビ（NAVI）効果研究所」を中心に持続可能な研究生態系を確立する計画である。研究チームは海洋、大気、地下水、土壌など多媒体環境の観測・予測研究とともに、生態系構造変動および生物反応機構を関連付けて解明し、14の詳細課題データを統合したAX（AI転換）基盤の予測・検証研究を進める。
非首都圏タイプ2に選定されたヨンナム大学は、AI、ビッグデータ、生体計測など電気・電子基盤の融合分野を活用し「電子-バイオ融合ヘルスケアプラットフォーム」を構築する。ヨンナム大学は超高齢化と医療格差問題の解決を目指し、工業技術研究所を中心に知能型AI基盤のプラットフォームを整備し、LAMP専任教員12名と博士後研究員（ポスドク）12名を育成する方針である。具体的には、体内挿入型マイクロシステムに基づく常時生体信号モニタリング、ウェアラブル歩行補助アクチュエーションシステム、マルチモーダルビッグデータ基盤のAI疾患予測など3つの総括・12の詳細課題を遂行する。
首都圏タイプ2の中央大学は、コンピュータネットワークとナノ融合素材など電気・電子基盤の融合分野を研究の核心に据えた。中央大学は「20W Intelligence, Beyond Human Limits」というビジョンの下、人間神経系と脳、筋肉の超低電力・高効率原理を電気・電子・通信基礎研究に拡張する「A-HUMAN研究所」を構築・運営する。研究所はNeural-Brain-Muscle-Humanに続く4大研究軸を基に共同研究を推進し、学内研究所の統合管理および差別支援体制を制度化するとともに、半導体プロセス装置やGPUサーバーなど研究インフラを統合管理する。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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