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바이오경제를 이끌어가는 대사공학 30년 역사와 미래
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 지난 30년간 대사공학이 발전해온 역사를 정리해, 대사공학이 어떻게 지속 가능한 발전에 기여할 수 있는 분석한 결과를 정리하여 ‘지속 가능성과 건강을 위한 대사공학’ 논문으로 발표했다고 25일 밝혔다. 이번 논문은 셀(Cell) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 리뷰 저널인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'의 40주년 특집호 온라인판에 게재됐다. ※ 논문명 : Metabolic engineering for sustainability and health ※ 저자 정보 : 김기배(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 최소영(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 조인진(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 안다희(한국과학기술원), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명 대사공학은 1990년대 초반부터 본격적으로 연구되어 지난 30년간 괄목할 만한 발전을 이뤘다. 대사공학은 산업, 의료, 농업 및 환경 분야를 포함한 대부분의 생명공학 분야에서 적용돼왔으며, 특히 미생물 공학에 중점을 두고 연구가 진행됐다. 다양한 발효 식품과 알코올음료 생산 등, 미생물을 사용한 물질 생산은 오랜 역사가 있다. 미생물은 동식물에 비해 빠르게 자랄 수 있어 실험에 드는 시간과 비용이 적게 든다. 또한 유전자 변형 생물(Genetically Modified Organism; GMO) 관련한 윤리 및 안정성 문제에서 동식물과 비교해 미생물의 유전공학은 상대적으로 자유로워 미생물에 관한 대사공학 연구가 광범위하게 시행돼왔다. 지난 수십 년간 대사공학은 유용한 화학물질을 효율적으로 생산하고, 분해가 어려운 오염 물질을 분해할 수 있는 미생물 균주를 성공적으로 개발하는 등, 지속 가능한 발전을 위한 핵심적인 기술로서의 면모를 보여왔다. 특히, 현재까지 대사공학을 통해 개발한 미생물은 재생 가능한 바이오매스로부터 바이오 연료, 바이오 플라스틱, 산업용 대량 화학물질, 화장품 성분 및 의약품까지 수백 가지의 화학물질이 생산을 가능케 했다. 또한, 대사공학은 미생물과 곤충을 포함한 동식물의 자연적 정화 과정에서 영감을 얻어 미생물 기반의 다양한 생물학적 정화 방법을 개발하기 위해 사용돼왔다. 오염 물질과 독성 화학물질의 분해 경로를 조작함으로써 유출된 기름, 폐플라스틱, 살충제, 폐기된 항생제와 같은 물질을 더 높은 효율로 분해할 수 있도록 미생물을 개량할 수 있고, 이는 환경 보존을 위한 연구의 초석으로서 대사공학이 인류 건강에 기여하는 중요 예시다. 이처럼 대사공학은 유엔이 발표한 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals; SDG) 달성에 다방면으로 기여하고 있다. 연구팀은 이번 연구에서 지난 30년간 대사 공학이 발전하며 어떻게 바이오 기반 화학물질의 지속 가능한 생산, 인류 건강 및 환경 문제까지 기여했는지에 대한 광범위한 개요를 제공했다. 특히 이상엽 특훈교수는 대사공학의 태동기부터 연구를 수행해 왔으며 2000년대 들어서 두드러진 합성생물학의 발전과도 함께해 왔다. 연구팀은 이번 논문을 통해 대사공학의 출현부터 인공지능을 활용한 최신 기술의 도입까지, 지난 수십 년 동안 어떻게 사회적, 산업적, 기술적 요구를 해결하기 위해 어떻게 발전해왔는지 정리하고, 최근 대사공학 연구가 어떻게 산업용 대량 화학물질 생산, 바이오 연료 생산, 천연물 생산, 생물학적 정화 분야에 기여하고 있는지 논의했다. 나아가 건강 및 환경 문제의 해결과 지속 가능한 바이오 기반의 화학산업을 정착시키기 위해 극복해야 할 대사공학의 문제점을 함께 제시했다. 공동 제1 저자인 생명화학공학과 김기배 박사과정생은 “기존의 석유화학 공정 기반의 화학물질 생산으로 인한 기후 위기와 화석 연료 고갈 문제를 고려했을 때 대사공학을 이용한 화학물질의 지속 가능한 생산 연구는 더욱 중요해지고 있다”라고 말했으며, 이상엽 특훈교수는 “이번 연구에서 대사공학의 역사를 돌이켜봄으로써 대사공학의 지속가능발전목표를 달성하기 위한 기여를 조명했으며, 우리 사회가 직면한 기후 위기, 환경 오염, 헬스케어, 식량 및 에너지 부족 문제에 대한 해결책으로서 대사공학이 점점 더 중요한 역할을 할 것”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유대체 친환경 화학기술개발사업의 바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발 과제, 바이오·의료기술개발사업의 맞춤형 세포공장 기반 유해선충제어 바이오소재 기술 개발 과제, 그리고 산업통상자원부가 지원하는 e바이오리파이너리 직접공기포집 C1전환 합성생물학의 통합 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.25
조회수 3715
기존보다 30% 향상된 고성능 리튬-황 전지 개발
우리 대학 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 POSTECH 한정우 교수 연구팀, LG에너지솔루션 차세대전지연구센터(센터장 손권남 박사)와 공동연구를 통해 기존 대비 에너지 밀도와 수명 안정성을 대폭 늘린 리튬-황 전지를 개발하는 데 성공했다고 19일 밝혔다. 리튬-황 전지는 상용 리튬 이온 전지에 비해 2~3배 정도 높은 에너지 밀도를 구현할 수 있을 것으로 기대되고 있어, 차세대 이차전지 후보군 중 많은 관심을 받고 있다. 특히, 전기자동차 및 전자기기와 같이 한 번에 얼마나 많은 양의 에너지를 저장할 수 있는지가 중요한 응용 분야의 경우, 리튬-황 전지 기술개발의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 높은 수준의 에너지 밀도를 지닌 리튬-황 전지를 구현하기 위해서는 전지 내부에 들어가는 무거운 전해액의 사용량을 줄이면서도 높은 용량과 구동 전압을 확보하는 것이 필수적이다. 하지만, 전지 내부의 전해액 양이 줄어들면, 양극에서 발생하는 리튬 폴리 설파이드 용해 현상에 의한 전해액 오염정도가 극심해져 리튬 이온 전도도가 낮아지고 전기화학 전환 반응 활성이 떨어져 높은 용량과 구동 전압을 구현하는 것이 제한된다. 전 세계적으로 많은 연구진이 리튬 폴리 설파이드의 지속적인 용해 현상 및 전환 반응 활성을 개선하기 위해서 다양한 기능성 소재들을 개발해왔으나, 현재까지는 리튬-황 파우치셀 수준에서의 높은 에너지 밀도와 수명 안정성을 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 파우치셀이란 양극, 음극, 분리막과 같은 소재를 쌓은 후, 필름으로 포장된 형태의 배터리이다. 파우치셀은 가장 진보된 형태의 베터리 중 하나로 간주되며, 응용분야에 따라 다양한 모양으로 제작할 수 있다는 장점이 있다. 이진우 교수 연구팀은 이번 연구를 통해 리튬 폴리 설파이드의 용해 현상과 전기화학 전환 반응성을 대폭 향상할 수 있는 철(Fe) 원자 기반의 기능성 양극 소재를 개발하는 데 성공했다. 연구팀은 최적화된 전자구조를 지닌 철 원자 기반 기능성 소재를 양극에 도입함으로써, 리튬 폴리 설파이드의 용해 현상을 효율적으로 억제할 수 있는 효과뿐만 아니라 리튬 폴리 설파이드가 불용성의 리튬 설파이드로 전환될 수 있는 반응성 또한 개선할 수 있었고, 전지 내부에 소량의 전해액 양을 사용하더라도 높은 가역 용량, 구동 전압, 그리고 수명 안정성을 구현할 수 있었다. 특히, 이번 연구에서 개발된 양극 기능성 소재를 활용함으로써, 기존의 상용화된 리튬이온 배터리 대비 약 30% 정도 향상된 에너지 밀도인 A h 수준의 리튬-황 파우치셀에서 320W h kg-1 이상의 에너지 밀도 (베터리의 단위 무게 당 저장할 수 있는 총 에너지의 양)를 확보하는 성과를 거뒀다. 더욱이, 철(Fe)은 가격이 매우 저렴한 소재이기 때문에 이번 연구에서 개발된 양극 기능성 소재가 향후 리튬-황 전지 산업 분야에서 활용될 가능성도 열려있다. 생명화학공학과 이진우 교수는 "우수한 리튬-황 전지 양극 기능성 소재를 개발함에 있어, 전자 교환 현상 유도를 통한 전자구조 제어 기술이 전도유망할 수 있음을 보여줬다ˮ고 설명하면서, "앞으로도 기능성 소재의 전자구조를 제어할 수 있는 다양한 기술개발을 통해, 리튬-황 파우치셀 수준에서의 높은 에너지 밀도와 수명 안정성을 확보하려는 노력이 지속돼야 한다ˮ고 설명했다. 한편 이번 연구 결과는 이진우 교수 연구실의 임원광 박사(現 퍼시픽 노스웨스트 내셔널 레보터리 박사후 연구원), 박철영 박사과정, 그리고 POSTECH 한정우 교수 연구실의 정현정 박사과정이 공동 제1 저자로 참여하였으며, 국제 학술지 `어드밴스드 머티리얼즈 (Advanced Materials)'에 2022년 12월 17일 字 온라인판에 게재됐다. 이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구와 LG에너지솔루션의 지원을 받아 수행됐다. 이진우 교수 연구팀은 다년간 LG에너지솔루션과 공동연구를 수행해오면서 LG에너지솔루션의 연구팀과 산학 협업을 통해 리튬 폴리 설파이드의 용해 현상 억제 및 전기화학 전환 반응성 개선 등을 위한 핵심 아이디어를 도출해오고 있으며, 앞으로도 리튬-황 전지 상업화에 기여하기 위해 LG에너지솔루션과 리튬-황 전지 내 반응 현상에 대한 설명과 소재 개발에 대해서 지속적인 협업을 진행할 계획이다.
2023.01.19
조회수 4126
획기적 음의 정전용량 플래시 메모리 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 `음의 정전용량 효과(Negative Capacitance Effect, 이하 NC 효과)*'를 활용해 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 뛰어넘는 음의 정전용량 플래시 메모리 (NC-Flash Memory)를 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다. *음의 정전용량 효과: 음의 정전용량 현상은 인가되는 전압이 증가하면 전하량이 감소함을 의미한다. 음의 정전용량 특성을 가지는 유전체 사용시, 트랜지스터에 인가되는 전압을 내부적으로 증폭하여 상대적으로 낮은 동작전압을 사용할 수 있어, 파워소모를 줄일 수 있다. 전기및전자공학부 김태호 박사과정과 김기욱 박사과정이 공동 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)' 2022년 12월호에 출판됐다. (논문명 : The Opportunity of Negative Capacitance Behavior in Flash Memory for High-Density and Energy-Efficient In-Memory Computing Applications) 이 국제학술지는 독일 와일리 출판사(Wiley-VCH)에서 발행하는 피어리뷰 과학 저널이다. (Impact Factor : 19.924) 현대 전자 소자에서 축전기(Capacitor)는 매우 중요한 구성 요소의 하나로, 전자 소자가 소형화되고 수직 방향으로 적층 되면서 축전기에 저장되는 전하량(Charge, Q)이 감소하는 문제가 생기므로 높은 정전용량(Capacitance, C)을 가진 유전체 물질이 필수적으로 요구되고 있다. 여기에 일반적인 축전기와 다르게 정전용량이 음의 값을 갖는(Negative Capacitance) 축전기를 활용한다면 다층의 축전기의 전체 정전용량을 오히려 더 증가시킬 수 있고, 차세대 소자에 적합한 높은 정전용량 소자 개발 난제를 해결할 수 있을 것이라는 가설이 제안되었다. 최근 메모리 공급업체들은 데이터의 폭발적 증가와 더 높은 용량의 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 및 더 빠른 액세스 시간에 대한 요구로 인해 기술 경쟁을 치열하게 하고 있다. 스토리지의 핵심 기술인 3D 낸드 플래시는 지속적으로 더 높은 층을 적층할 수 있는 기술을 요구하고 있고, 2028년에는 1,000단 이상의 메모리 적층이 필요할 것으로 예상되고 있다. 한편, 강유전체* 물질에서 보이는 `음의 정전용량 효과(NC 효과)'은 전자 소자에 인가된 외부 전압을 내부적으로 증폭해 전력 소모를 줄이는 특성이 있어, 전자 소자의 물리적 성능 한계를 극복할 수 있다는 가능성이 제시됐다. 최근 페로브스카이트 강유전체에서 NC 효과를 실험적으로 관찰했으나, 페로브스카이트 강유전체의 소형화 한계 및 CMOS 공정과의 부적합성으로 인해 NC 효과를 활용한 전자 소자의 구현에 대해 상당한 회의론을 불러일으켰다. *강유전체: 전기적으로는 절연체이지만 자연상태에서 외부 전기장이 없어도 전기 편극을 지닐 수 있는 특이한 물리적 성질을 가진 물질 전상훈 교수 연구팀은 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 극복하고 동작전압을 낮추기 위해, 반도체 공정에 사용되는 하프늄옥사이드(HfO2) 강유전체 박막의 NC 효과를 안정화해 저전압 구동이 가능한 강유전체 소재의 NC-플래시 메모리를 세계 최초로 개발했다. 개발된 NC-플래시 메모리는 기존 플래시 메모리 대비 전력 소모가 10,000배 이상 낮은 저전력 고성능 특성을 달성했다. 연구팀은 그뿐만 아니라 기존 컴퓨팅 구조인 폰노이만 아키텍처를 대체하여 새롭게 지향하는 인메모리 컴퓨팅을 NC-플래시 메모리를 기반으로 구현해 세계 최고 수준의 에너지 효율 또한 달성했다. 이번 연구 결과는 빠른 스토리지를 필요로 하는 최신 컴퓨팅과 네트워킹의 요구를 충족하는 차세대 낸드 플래시 메모리 개발에 있어 핵심 역할을 할 것이다. 한편, 이번 연구는 연세대학교와 협업을 통해서 이루어졌고, 한국 연구재단 지능형 반도체 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.18
조회수 3408
3D 프린팅 기반의 뇌 이식용 뉴럴 프로브 공정 기술 개발
우리 대학 전기 및 전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 미국 워싱턴 대학교(Washington University in St. Louis) 연구팀과의 공동 연구를 통해 3D 프린팅 기반의 광유전학 뉴럴 프로브 공정 기술을 개발했다고 밝혔다. 광유전학은 빛을 사용해 목표로 하는 특정 신경세포를 선택적으로 정교하게 조절할 수 있는 기술로서 뇌 연구 및 뇌질환 치료분야에서 많은 각광을 받고 있다. 뇌에 광유전학을 적용하기 위해서는 빛을 목표 신경회로에 정확히 전달할 수 있는 장치가 요구된다. 따라서 서로 다른 광유전학 기반 뇌 연구 실험을 진행할 때마다 실험 대상 동물과 목표 신경회로의 위치에 최적화된 디자인을 갖는 뇌 이식용 뉴럴 프로브가 필요하다. 반도체 공정 기반의 광전자 뉴럴 프로브는 실험 목적에 맞게 길이와 형태를 설정하여 제작할 수 있어 광유전학 연구에서 널리 사용되고 있다. 하지만 반도체 공정은 많은 기반 시설과 전문성이 요구되어 신경과학자가 직접 접근하기 힘들다. 또한 공정에 많은 시간과 비용이 필요하여 새로운 디자인의 프로브를 빠르고 저렴하게 개발하기 어렵다. 연구팀은 뉴럴 프로브 공정에 3D 프린팅을 도입하여 이러한 문제를 극복했다. 개발된 공정은 단순하고 소요 시간이 짧으며, 비싼 반도체 공정 장비와 재료가 전혀 사용되지 않아 개당 약 1000원의 가격으로 생산이 가능하다 (참고: 상용 실리콘 프로브: 약 50000원 이상). 본 공정기술을 이용하면 3D 구조 설계 소프트웨어를 활용하여 누구나 손쉽게 뉴럴 프로브의 디자인을 수정하고 제작할 수 있어 다양한 동물의 목표 뇌신경회로에 최적화된 디바이스를 빠르게 구현할 수 있다. 3D 프린팅으로 제작된 프로브는 소형 무선 통신 모듈과 결합하여 무선 광유전학을 구현할 수 있도록 개발되었다. 무선 통신 모듈을 제어하는 스마트폰 앱도 개발하여 사용자의 편의성을 도모하였다. 연구팀은 본 기술이 신경과학 커뮤니티에서 누구나 활용할 수 있도록 개발 프로토콜을 제시했다. 프로토콜에는 광유전학 뉴럴 프로브와 무선 통신 모듈의 제작 과정뿐만 아니라 스마트폰 앱 사용법과 프로브 이식 수술 방법이 포함되어 있다. 3D 프린팅 기반의 본 제작기술은 광유전학 프로브 제작의 접근성, 용이성 및 활용성을 크게 높일 수 있어 다양한 뇌과학 및 신경과학 연구에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 전기및전자공학부 이주현 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 프로토콜스 (Nature Protocols)' 1월 字 표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Customizable, wireless and implantable neural probe design and fabrication via 3D printing). 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업, 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 바이오의료기술개발사업, 미국 국립보건원 및 뇌&행동 연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.18
조회수 3274
실시간 나노 측정이 가능한 3D 표면예측 기술 개발
우리 대학 기계공학과 이정철 교수 연구팀이 현미경 사진을 이용해 나노 스케일 3D 표면을 예측하는 딥러닝 기반 방법론을 제시했다고 17일 밝혔다. 물리적 접촉 기반으로 나노 스케일의 표면 형상을 3D 측정하는 원자현미경은 웨이퍼 소자 검사 등 반도체 산업에서 사용되고 있다. 하지만, 원자현미경은 물리적으로 표면을 스캔하기 때문에 측정 속도*가 느리고, 고온 극한 환경에서는 작동할 수 없다는 단점을 지닌다. * 측정 속도를 높이기 위해 표면 스캔 방식의 효율을 개선해 20 FPS(초당 프레임 수) 수준의 비디오 프레임 원자현미경이 개발됐지만, 측정 가능한 표면의 면적이 100제곱마이크로미터(μm2) 수준으로 제한되며, 극한의 환경에서는 여전히 작동이 제한된다. 이에 연구팀은 비접촉 측정 방법인 광 현미경에서 딥러닝을 이용하여 원자현미경으로 얻어질 수 있는 나노 스케일 3D 표면을 예측했다. 비슷한 개념인 사진에서 깊이를 예측하는 기술은 자율주행을 위해 많이 연구되고 있는 분야다. 연구팀은 이러한 기술이 적용되는 스케일을 일상생활 범위에서 나노 스케일 범위로 옮겨 인공지능 모델을 훈련했다. 인공지능 모델로는 입력 데이터에서 대상의 특징을 추출하고, 추출된 특징에서 출력 데이터를 표현하는 인코더-디코더 구조*를 활용했다. 연구팀이 제안한 모델은 광 현미경 사진을 하나의 변수로 표현하고, 이후 이 변수에서 현미경 사진을 3D 표면으로 계산하여 나타내는데 성공했다. *인코더-디코더 구조: 입력 데이터에서 인공 신경망 혹은 합성곱 층을 이용하여 데이터의 크기 및 차원을 추출하며 특징을 추출하고 (인코더), 추출된 특징에서 출력 데이터를 생성하는 (디코더) 구조. 활용 목적에 따라 추출된 특징 혹은 출력 데이터가 사용됨. 연구팀은 제안된 방법론을 반도체 산업의 센서, 태양 전지 및 나노 입자 제작에 응용되는 저메니움(게르마늄) 자가조립 구조*의 공정 중 분석 및 검사를 위해 적용했다. 광 현미경 사진을 이용해 15% 오차 수준 이내에서 1.72배까지 더 높은 해상도의 높이 맵을 예측하였는데, 이를 기반으로 각 응용에 필요한 형상의 자가조립 구조가 만들어지도록 실시간으로 공정 과정을 검사하였다. 또한, 같은 딥러닝 모델로 어닐링(가열) 중 동적으로 변하는 표면 형상을 시뮬레이션 하여 공정 과정을 분석 및 최적화하여 기존 공정으로는 불가능했던 공동의 형상을 만들어냈다. * 저메니움 자가조립 구조란, 저메니움 웨이퍼에 마이크로 단위 수직 구멍을 식각 후 고온 어닐링(가열)을 하면 생기는 표면 아래의 공동을 뜻한다. 가열과정 중 구멍이 식각된 표면이 닫히고, 이후 표면과 표면 아래 공동의 형상이 함께 변하는데 공동의 형상에 따라 각기 다른 용도로 활용된다. 연구팀은 이렇게 동적으로 변하는 구조의 표면 높이 맵을 예측했다. 이번 연구에서 제안된 딥러닝 기반 방법론은 원자현미경으로는 제한돼있던 나노 스케일 표면 높이 맵 측정을 1 제곱밀리미터(mm2) 까지의 넓은 표면에 대해 기존 원자현미경 측정 속도 대비 10배에 해당하는 200 FPS까지 측정 가능하도록 속도를 높였으며, 광학을 이용한 비접촉 관측이기에 극한의 열 환경에서도 측정이 가능한 방법을 제시한 데에 의의가 있다. 이번 연구는 광학 현미경 해상도의 물리적 한계인 빛의 파장 이하의 작은 나노 스케일에서 동적인 현상을 현미경만으로 분석할 수 있게 해, 공정 중 혹은 이후 표면 분석이 필요한 재료, 물리, 화학 등에서의 나노 스케일 연구를 촉진할 것으로 기대된다. 또한 학계 뿐 아니라 산업계에서도 쓰일 것으로 기대된다. 향후 반도체 사업에는 웨이퍼의 표면 분석 속도와 정확도를 개선함으로서, 반도체 공정 시 생산 속도와 정밀한 측정으로 수율 개선에 기여할 수 있다. 연구를 주도한 이정철 교수는 "개발된 기술은 시간에 따라 변화하는 반도체 표면 및 내부 구조에 대해 불연속적인 저해상도 광학 현미경 사진 몇 장만 이용해서, 연속적인 고해상도 원자현미경 동영상을 생성해내는 최초의 연구로서, 극한 공정 중 실시간 나노 측정을 대체하는 효과를 가져와 반도체 및 첨단센서 산업 발전에 기여할 것ˮ이라고 말했다. 한편, 이번 연구는 국제 학술지 어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)에 지난 12월 20일 字에 온라인 게재됐으며, 23년 1사분기의 표지 논문(Inside back cover) 중 하나로 선정됐다. 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.17
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반도체 분야 세계적인 국제학술대회 디자인콘(DesignCon)에서 최우수논문상 수상자 4명 동시 배출
반도체 설계 분야에서 세계적으로 권위를 인정받고 있는 국제학술대회인 디자인콘(DesignCon)에서 최우수 논문상 수상자 4명을 우리 대학 한 연구실에서 동시 배출해 화제다. 전체 수상자 8명 중 절반인 4명을 배출한 것도 대단한 성과인데 인텔(Intel)·마이크론(Micron)·AMD·화웨이(Hwawei)와 같이 반도체 강국으로 꼽히는 미국·중국·일본의 글로벌 빅테크 기업 소속 엔지니어 및 연구원들과 당당히 경쟁해서 따낸 것이기에 이들의 수상이 더욱 의미가 크고 값지다는 평가다. 전 세계 기업과 대학 연구실 가운데 최초이면서도 유일하게 인공지능(AI) 스스로 최적의 설계를 구현하는 강화학습(RL)을 포함한 머신러닝(ML) 기술과 3D 이종반도체 패키징(3D Heterogeneous Packaging) 기술을 결합하여 슈퍼 컴퓨터·초대형 데이터센터의 고성능 서버 등에 핵심적으로 사용되는 HBM(고대역폭 메모리) 등 차세대 인공지능(AI) 반도체를 연구하는 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실 테라 랩(Terabyte Interconncection and Package Laboratory) 소속 박사과정 학생들의 이야기다. 이들의 연구는 인공지능이 중심이 되는 디지털 전환과 동시에 이를 가능하게 하는 인공지능 반도체와 컴퓨터의 발전을 선도하고 있다. 더 나아가 설계 과정 전체를 인공지능으로 자동화하려는 미래 방향을 제시하고 있다. 전기및전자공학부 테라 랩 소속 김성국(사진·31세)·최성욱(사진·27세)·신태인(사진·26세)·김혜연(사진·26세) 박사과정 학생 4명이 국제학회인 디자인콘(DesignCon)이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자로 선정됐다고 16일 밝혔다. 시상식은 오는 31일 미국 실리콘밸리 산호세 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 `디자인콘 2023 국제학술대회'에서 열린다. 이들 대학원 학생 4명이 수상하는 최우수 논문상은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 국제적으로 권위를 인정받고 있는 디자인콘이 인텔·마이크론·램버스·텍사스인스트루먼트(TI)·AMD·화웨이·IBM·앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업의 연구원과 엔지니어, 그리고 세계 각 대학 대학(원)생을 대상으로 매년 7월 말 논문 초안을, 12월 말까지 전체 논문을 각각 모집하고 제출받아 심사를 거쳐 수여하는 학술대회 최고상이다. 이 때문에 발표되는 논문은 실무와 매우 밀접한 관련이 있고 곧바로 제품에 적용이 가능한 실용적인 기술에 관한 내용이 대부분이다. 2022년에는 총 8명의 수상자를 선정했는데 김정호 교수가 지도하는 KAIST 테라 랩에서만 수상자의 절반인 4명을 배출했다. 수상작 가운데 2편은 인공지능을 이용한 반도체 설계, 나머지 2편은 인공지능 컴퓨팅을 위한 반도체 구조 설계에 관한 논문이다. 우선 최우수 논문상 수상자 중 김성국 학생(31세)은 고성능 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했다. 최성욱 학생(27세)은 강화학습 방법론을 활용해 고대역폭(HBM) 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계해 주목을 받았다. 신태인 학생(26세)은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했다. 마지막으로 김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다. 김혜연 학생은 이번 수상 논문 이외에도 반도체 설계 문제에 지식 증류·데이터 증강·대칭성 학습 등 다양한 인공지능 기법을 적용, 한층 성능이 개선된 결과를 얻어 관련 산업계로부터 많은 주목을 받고 있다. 특히 김혜연 학생의 연구는 기존 인공지능을 적용한 연구에서 한 발 더 나가 반도체 설계 문제의 특징을 고려한 학습 방법과 신경 구조를 직접 설계한 연구로 평가받아 2022년 초 열린 인공지능 분야 최대학회인 뉴립스(NeurIPS) 워크숍에서 발표된 적이 있다. 우리 대학 테라 랩은 2022년 4명의 수상자 외에 지난 2021년에도 김민수 박사과정 학생이 최우수 논문상을 수상했다. 불과 2년 사이에 디자인콘이 주관하는 학술대회의 꽃인 최우수 논문상 수상자를 모두 5명을 배출했는데 5편의 수상자 논문 중 3편이 인공지능을 활용한 반도체 설계에 관한 논문이다. 반도체 설계는 고성능·저전력을 목적으로 미세한 3차원 패키지에 다양한 기능을 갖춘 수많은 부품을 최적화해 배치할 뿐만 아니라 검증을 위해서는 복잡한 시뮬레이션이 필요하기 때문에 매우 어려운 분야로 꼽힌다. 김정호 교수가 이끄는 테라 랩에는 올 1월 현재 석사과정 10명, 박사과정 13명 등 모두 23명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다. 김정호 교수는 "테라 랩은 전 세계 산·학·연구기관 중 유일하게 그간의 연구성과를 기반으로 독창적으로 개발한 반도체 설계 자동화 기술인 5I(CI, PI, TI, EMI, AI) 융합 솔루션을 갖추고 있다ˮ면서 "2030년 이후에는 이종 칩(Chip)을 하나의 패키지로 통합하는 `3D 이종 집적화(Heterogeneous Integration) 패키징' 기술이 대세로 자리를 잡을 것ˮ이라고 전망했다. 김 교수는 이어 "디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 반도체의 역할이 갈수록 중요해지는 만큼 차세대 반도체 개발에 필요한 맞춤형 인재 양성을 위해 더욱 노력하겠다ˮ고 소감을 밝혔다.
2023.01.16
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심현철 교수팀, CES 2023 자율주행차 레이싱에 아시아 유일팀으로 참가
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 팀이 1월 5일부터 8일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 전자·정보기술 전시회 CES 2023의 공식행사인 '자율주행 레이싱'에 참가한다. 1월 7일 라스베이거스 모터스피드웨이(LVMS)에서 개최 예정인 'CES 2023 자율주행차 레이싱'은 지난해 개최된 대회에서 개발된 기술력을 더욱 발전시켜 보다 진보된 고속 자율주행 차량 기술 개발성과를 대중에게 공유하고자 추진됐다. 이 대회는 2021년 10월 23일 미국 인디애나폴리스에서 최초로 개최된 '인디 자율주행 챌린지(Indy Autonomous Challenge, IAC)'에 이은 4번째 대회다. IAC 대회에 이어 CES 2022에서 개최된 대회에서 심현철 교수 무인시스템 및 제어 연구팀은 총 9개 팀 중 4강전에 진출해 CES 2023 참가권을 획득했다. 그 결과 아시아 유일 팀으로 CES 2023 자율주행차 레이싱에 출전해 미국·유럽 대학들과 최고 속도를 겨룰 예정이다.CES 2022 대회 참가 당시 심현철 교수 연구팀은 경기 진행 신호와 레이싱 규정을 준수하는 동시에 240km/h의 고속 자율주행이 가능한 소프트웨어를 성공적으로 구현했다. CES 2023 자율주행차 레이싱에서는 인디 레이싱용 IL-15차량을 자율주행차로 개조, 지난번 대회보다 성능이 더 업그레이드된 AV-23 차량을 사용하며 최고 300km/h까지 주행이 가능하다. 이번 대회에서는 CES2022에서 처음 시도된 레이싱 차량 2대 간의 1:1 자율주행 경주에서 보다 발전해 주행코스 제한 없이 자유롭게 다른 차를 추월해야 하며 토너먼트 형식으로 진행돼 가장 높은 속도로 계속 주행하는 팀이 우승을 차지하게 된다. 심 교수 연구팀은 CES 2022에서 검증된 SW를 보다 발전시켜 다른 차량 인식성능을 향상하고 고속으로 안정적으로 주행할 수 있도록 정밀 측위 및 주행 제어기술 개발에 주안점을 두고 있다. 심 교수 연구진은 2021년 현대자동차 주최 자율주행대회에서 우승한 바 있는데, 이번 CES 2023대회부터 현대자동차와 파트너십 계약을 체결하고 대회 참가에 필요한 금전적인 지원을 받고, 현대자동차 연구진과 자율주행 레이싱 기술 동향을 공유하게 된다. CES 2023 기간 중 연구진은 웨스트홀(West Hall)에 위치한 IAC 공식 부스에서 KAIST 레이싱 팀의 기술 소개 등 행사에도 참여할 예정이다. 심현철 교수는 "외국에서 개최되는 대회에 계속 참가하면서 많은 어려움이 있는데 열심히 참여해준 학생들에게 깊이 감사하며, 우리 연구실에서 지난 13년간 개발한 자율주행기술을 검증할 수 있는 고속 자율주행 레이싱 대회에 계속 참여할 수 있어 무척 뜻깊게 생각한다"며, "고속자율주행기술은 우리나라 환경에서 장거리 이동 시 가장 효과적으로 적용할 수 있는 기술이며 고속철도나 도심 항공같이 막대한 인프라 구축 비용이 소요되지 않고 기상 조건의 영향도 크게 받지 않는 등 장점이 매우 크다"고 강조했다.한편, CES 2023 자율주행차 레이싱 대회는 CES 주관사인 미국소비자기술협회(CTA)와 에너지시스템즈네트워크(Energy System Network, ESN)가 공동으로 주최한다. KAIST 외 IAC 대회 우승자인 뮌헨공대, 매사추세츠공대(MIT), 취리히연방공대(ETH), 피츠버그대(PIT), 로체스터공대(RW), 워털루 대학 등이 참가할 예정이다. 인디 자율주행 대회는 2023년 6월 이탈리아 몬짜(Monza) 트랙에서 5회 대회, CES 2024에서 6회 대회를 개최할 예정이다.
2023.01.05
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이상엽 특훈교수, 한국생물공학회 제30대 회장 취임
우리 대학은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 2023년도 한국생물공학회 제 30대 회장에 취임했다고 4일 밝혔다. 1984년 한국생물공학기술협의회로 출범해 1988년 한국생물공학회로 학회 명칭을 변경해 현재에 이르고 있는 학회는 10,000여 명의 회원이 활동 중인 우리나라 최대의 생물공학 관련 학회다. 미생물공학 및 생물공정공학, 에너지 및 환경생물공학, 의공학 및 바이오제약공학 등 10개의 부문위원회와 서울지부, 대전충남지부, 제주지부 등 10개의 지부 활동이 활발히 이루어지고 있으며, 미국, 유럽, 일본, 중국 등 다수의 외국 생물공학회들과의 협력도 지속적으로 하고 있다. 이상엽 회장의 임기는 1년(2023년)이다. 한국생물공학회는 기후 위기, 식량 위기, 만성질환, 감염질환 등 인류의 큰 문제들을 해결하기 위한 생물공학 기술들을 개발하고 관련 생물산업들의 발전을 위해 노력해 왔다. 이상엽 회장은 취임사에서 "전 세계적인 기술 패권 전쟁하에서 우리나라의 차세대 주력산업이 되어야 할 생물공학 분야에서 세계를 선도하는 생물공학 기술개발과 산업 발전을 위한 산학연관의 강력한 협력 플랫폼 역할이 되도록 하겠다ˮ며, 특히 "바이오 제조의 핵심인 대사공학, 합성생물학, 바이오파운드리 관련 핵심 역량을 강화시키는 노력을 하겠다ˮ고 밝혔다. 학회는 보다 강한 산학연 협력을 위해 고한승 삼성바이오에피스 대표, 김덕상 싸토리우스코리아 대표, 김형국 GS칼텍스 사장, 남이현 한화솔루션 대표, 박한오 바이오니아 회장, 백영옥 유바이오로직스 대표, 이종구 LG화학 CTO, 이훈기 롯데지주 경영혁신실 사장, 차욱호 씨에이치랩 대표, 허은철 GC녹십자 대표 이상 10인의 산업계 부회장단 진용을 갖추었다. 산업계와 학연이 긴밀한 협력을 통해 생물공학 원천기술의 상용화에 박차를 가하겠다는 전략이다. 이외에도 학회 최고 자문위원들로 산업계 인사들을 추가로 모신다는 계획도 밝혔다. 학회의 가장 큰 행사인 춘계와 추계학술대회에는 세계 최정상의 연구자들이 기조연설자로 나서고 2,000여 명의 회원들이 최신의 연구 결과들을 발표하고 토론과 기술협의에 참여하는 학술 축제의 장으로 운영된다. 오는 4월 12일부터 15일까지 제주 국제컨벤션센터에서 개최될 춘계학술대회는 "건강하고 지속 가능한 바이오경제를 향하여ˮ를 주제로 로버트 랭어 MIT 교수, 크리스티나 스몰키 칼텍 교수, 크리스 보잇 MIT 교수, 몰리 스티븐스 임페이얼 칼리지 런던 교수, 네이처 마이크로 바이올로지 수잔 존스 편집장 등이 기조 강연을 하며 인공지능과 데이터과학 기반의 생물공학 등 산업체가 도약하기 위해 필요한 최신 생물공학 동향에 대한 세션들도 열릴 예정이다. 이상엽 회장은 "다가오는 바이오경제 시대에 우리나라가 주도권을 가질 수 있도록 한국생물공학회가 산학연 전문가들을 결집하고 협력하는 역할을 하고자 한다ˮ 고 밝혔다.
2023.01.04
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혁신전략정책연구소, ‘글로벌 다극체제와 한국의 경제 안보 전략’ 공동 포럼 개최
우리 대학 혁신전략정책연구소(소장 김원준)가 '글로벌 다극체제와 한국의 경제 안보 전략'을 주제로 지난 22일 '2022 서울국제포럼-KAIST 혁신전략정책연구소 공동포럼'을 개최했다. 이번 포럼은 최근 긴박하게 전개되고 있는 복합 위기 사태와 글로벌 다극체제를 향해가는 대격변에 대응하기 위한 국가전략을 모색하는 자리로 마련됐다. 이를 위해, 학계·산업계·정부 관계자들이 연사로 참여해 관련 분야 간의 융합적 접근을 바탕으로 의견을 공유했다. 김명자 서울국제포럼 회장은 축사를 통해 "오늘날의 세계는 기술혁신, 기후위기, 보건위기, 미·중의 기술패권 경쟁과 러시아의 우크라이나 침공 등 앞날을 예측하기 어려운 초불확실성 시대"라고 설명했다. 김 회장은 이어, "외교, 경제, 과학기술, 산업 등 핵심 분야가 안보 차원으로 격상되고 있어 이들 분야를 융합적으로 접근해 새로운 질서를 구축해야 한다"라고 역설했다. 이홍구 전 국무총리는 "4차 산업혁명 시대에는 정치, 외교뿐만 아니라 과학기술과 산업을 이해하는 전문가 그룹 사이의 교류가 필요하며, 사회과학과 자연과학 분야의 긴밀한 협의를 통해 대한민국 사회가 나아가야 할 방향을 제시해야 한다"라고 환영사를 전했다.또한, 이종호 과학기술정보통신부 장관, 최태원 SK그룹 회장, 이우일 한국과총 회장이 축사를 전했다. 이종호 과학기술정보통신부 장관은 "최근 다극 체계로 진화하는 국제 정세의 중심에 과학기술이 있으며, 산업 기술이 국가 간 동맹과 외교관계에 주요 변수가 되고 있으므로 대한민국도 이런 흐름에 따라 지혜롭게 대처해야 한다"라고 강조했다. 최태원 SK그룹 회장은 "세계화가 종결되어 각국이 탈세계화 전략을 채택하며 경제가 안보로 변화하는 상황에서 과학기술 바탕의 경쟁력을 확충해야 한다"라고 제언했다. 이우일 한국과총 회장은 "글로벌 공급망의 재구성과 더불어 지정학적 위기가 발발하고 세계가 글로벌 다극 체계로 돌입하고 있는 상황에서 한국도 국가 안보와 과학기술의 방향성을 재논의해 경쟁력을 갖춰야 한다"라고 역설했다. 이광형 KAIST 총장은 첫 번째 기조연사로 나서 '미·중의 패권 경쟁과 글로벌 산업의 패러다임 변화에 대응하는 대한민국의 안보 전략과 미래 전략'에 대해 발제했다. 이어, 최현만 미래에셋증권 회장이 '미국과 중국 등 주요국의 시장 경제 전망과 금융시장의 변화에 대한 전망'을 주제로 기조연설했다. '글로벌 다극체제로의 대전환기, 경제안보·과학기술 전략 방향'을 다룬 첫 번째 세션에서는 김영기 시카고대 석좌교수가 국가 경쟁력 강화를 위한 기초과학의 중요성과 국제협력 극대화로 다극화의 글로벌 변화에 대응해야 한다고 지적하고 미국의 현황을 소개했다. 또한, 김인송 MIT 정치학과 교수가 정치학 분야에서 빅데이터를 활용하는 새로운 연구기법을 바탕으로 글로벌 산업통상 등을 분석한 새로운 정책적 통찰을 제시했다. 이승주 중앙대 정치국제학부 교수는 미·중의 전략 경쟁 상황 속에서 대한민국은 더욱더 섬세하고 고도화된 경제 안보 전략 마련해야 한다는 점을 발제를 통해 강조했다. 이어진 원탁토론에서는 이상엽 KAIST 특훈교수가 모두 발언을 맡아 초불확실성 시대에 대체불가능한 기술혁신을 강조했으며, 참여 패널들이 글로벌 다극체제 전개 방향, 글로벌 갈등과 다극체제 구축에서의 대한민국의 대응 방안 등에 관해 논의했다. 두 번째 세션은 '글로벌 다극체제로의 대전환기, 기업의 혁신, 경영, 전략'을 주제로 진행됐다. 현택환 서울대 석좌교수는 한국의 창업 생태계의 활성화는 제도와 규제의 혁신이 없이는 가능하지 않다고 강조했다. 또한, 황철성 서울대 석좌교수는 글로벌 반도체 기술혁신의 패러다임을 제시하고 한국의 전략적 방향성에 대한 대안을 제시했다. 원탁토론에서는 김종석 규제위원장이 모두 발언을 맡아 기존의 수출 주도 경제 성장 전략의 수정과 내수 확대의 중요성, 그리고 규제혁신의 시급성을 강조했다. 이후, 글로벌 다극체제 출현이 대한민국 기업에 미칠 영향, 규제 혁신의 저해 요인과 개선 방안 등에 대한 패널 토의가 이어졌다. 포럼을 총괄한 김원준 KAIST 혁신전략정책연구소장은 “이번 공동포럼을 통해 복합위기이자 글로벌 대전환기를 맞이한 우리나라가 모색해야 하는 명확하고 새로운 전략적 방향 및 융합적이고 통합적인 대응책을 논의하는 계기를 마련했다”라고 전했다.
2022.12.29
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윤효상 교수 연구팀, 2022년 큐브위성 경연대회 기초위성분야 최종 선정
우리 대학 항공우주공학과 윤효상 교수가 이끄는 GBSAT 팀이 항공우주연구원이 주관한 '2022 큐브위성 경연대회'에서 기초위성분야에 최종 선정됐다고 19일 밝혔다. 원자력및양자공학과 최원호 교수 연구팀과 함께 이번 대회 유일하게 한 학교에서 복수의 팀이 선정되는 쾌거를 이뤘다. 이로써 항공우주공학과는 2012, 2019 큐브위성 경연대회에 선정된 방효충 교수 연구실의 LINK, RANDEV에 이어 세 번째 큐브위성 경연대회에 참가하게 되었다. GBSAT 팀은 새내기과정학부 이제민 학생을 포함하여 서울대학교, GIST, DGIST, 한국항공대학교의 학부 1학년생 7명으로 이루어진 팀으로 윤효상 교수의 지도 아래 태양풍 에너지 스펙트럼을 조사하는 미션을 수행한다. 연구팀은 임무에 사용될 에너지 구간에 따른 우주 방사선을 측정할 수 있는 관측기를 직접 개발 및 탑재할 계획이며 2025년으로 예정된 누리호의 4차 발사에 탑재되어 궤도에 올라갈 예정이다.
2022.12.29
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사진에서 3차원 정보를 추론하는 인공지능 반도체 IP(지식재산권) 세계 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 이끄는 PIM 반도체 설계 연구센터(AI-PIM)가 유수 학계에서 인정한 5종의 최첨단 인공지능 반도체 IP(지식재산권)를 개발했다고 29일 밝혔다. 대표적으로 심층신경망 추론 기술 및 센서 퓨전* 기술을 통해 사진으로부터 3차원 공간정보 추출하고 물체를 인식해 처리하는 인공지능(AI) 칩은 KAIST에서 세계 최초로 개발해 SRAM PIM** 시스템에 필요한 기술을 IP(지식재산권)화 한 것이다. * 센서 퓨전 : 카메라, 거리센서 등의 각종 센서로부터 얻은 데이터를 결합하여보다 정확한 데이터를 얻는 방식 ** SRAM PIM : 기존 메모리 SRAM과 DRAM 중 SRAM에 연산기를 결합한 PIM반도체 이 IP는 올해 2월 20일부터 28일까지 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 현장 시연을 통해 많은 주목을 받았으며, 이를 누구라도 편리하게 활용할 수 있도록 한 것이다. (웹사이트 : www.ai-pim.org) KAIST PIM 반도체 설계연구센터는 해당 IP를 포함해 ADC*, PLL** 등 총 5가지의 PIM IP를 확보했으며, 지난 28일 웹사이트를 오픈해 연구자들이 공유할 수 있는 환경을 제공하고 있다. * ADC(Analog to Digital Converter) : 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환시키는 회로 ** PLL(Phase-Locked Loop) : 내부 신호의 위상과 외부 신호의 위상을 동기화할 수 있도록 설계된 회로 기존 물체 인식 인공지능 반도체는 사진과 같은 2차원 정보를 인식하는 `사진인식기술'에 불과하다. 하지만 현실 세계의 물체들은 3차원 구조물이기 때문에 3차원 공간정보를 활용해야만 정확한 `물체인식'이 가능하다. 3차원 공간정보는 사진과 같은 2차원 정보에 거리정보를 포함시켜 실제 3차원 공간을 표현한 것으로, 3차원 공간정보에 물체를 식별해 해당 물체의 위치 및 각도를 추적하는 3차원 물체인식 기술이다. 이는 자율주행, 자동화 기술, 개인용 증강현실 (AR)과 가상현실(VR) 등과 같은 3D 어플리케이션에서 사용하는 핵심기술이다. 기존 ToF 센서*를 활용해 센서 뷰 내에 있는 모든 물체에 대한 정밀한 3차원 정보를 추출하는 것은 전력 소모가 매우 크기 때문에 배터리 기반 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 사용하기 어렵다. * ToF 센서 : 3차원 공간정보를 추출하는 Time-of-Flight 센서로, 레이저를 방출하고 반사된 레이저가 검출되는 시간을 측정하여 거리를 계산, 대표적인 센서로 3D 라이다 (LiDAR) 센서가 있음 또한, ToF 센서는 특정 측정 환경에서 3차원 정보가 손실되는 문제와 데이터 전처리 과정에 많은 시간이 소요된다는 문제점이 있다. 3차원 물체인식 기술은 데이터가 복잡해 기존 인공지능 2차원 사진인식 가속 프로세서로 처리하기 어렵다. 이는 3차원 포인트 클라우드 데이터를 어떻게 선택하고 그룹화하느냐에 따라 메모리 접근량이 달라진다. 따라서 3차원 포인트 클라우드 기반 인공지능 추론은 연산 능력이 제한적이고 메모리가 작은 모바일 장치에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다. 이에 연구팀은 카메라와 저전력 거리센서 (64픽셀)를 사용하여 3차원 공간정보를 생성했고, 모바일에서도 3차원 어플리케이션 구현이 가능한 반도체 (DSPU: Depth Signal Processing Unit)를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용범위를 넓혔다. 모바일 기기에서 저전력 센서를 활용한 3차원 정보 처리 시스템을 구동하면서, 실시간 심층신경망 추론과 센서 퓨전 기술을 가속하기 위해서는 다양한 핵심기술이 필요하다. 인공지능 핵심기술이 적용된 DSPU는 단순 ToF센서에 의존했던 3차원 물체인식 가속기 반도체 대비 63.4% 낮춘 전력 소모와 53.6% 낮춘 지연시간을 달성했다. PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)의 소장인 유회준 교수는 “이번 연구는 저가의 거리센서와 카메라를 융합해 3차원 데이터 처리를 가능하게 한 인공지능 반도체를 IP화했다는 점에서 의미가 크며, 모바일 기기에서 인공지능 활용 영역을 크게 넓혀 다양한 분야에 응용 및 기술이전을 기대하고 있다”고 연구의 의의를 설명했다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 PIM인공지능반도체핵심기술개발사업을 통해 개발되었으며, 이와 관련해 PIM 반도체 관련 기업과 연구기관에 개발된 IP들의 기술이전 및 활용을 돕고 있다.
2022.12.29
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정필원·조상근 기술경영학부 석사과정 학생, Eth San Francisco 우승
우리 대학 기술경영학부 정필원, 조상근 석사과정 학생(지도교수 김원준)이 지난달 6일 미국에서 열린 2022 Eth San Francisco에서 우승했다. 세계 최대 규모의 블록체인 경진대회인 Eth San Francisco는 세계적인 블록체인 기관인 ETHGlobal에서 개최한 해커톤이다. 미국의 하버드, 콜롬비아, MIT 등 주요 대학 소속 학생들, 구글 · 에어비앤비 · 우버 등 다양한 기업의 개발자와 예비 창업가들이 모여 단기간에 블록체인이 융합된 시제품을 제출해야 하는 해커톤이다. 올해 대회에는 1200여 명이 넘는 참가자들이 시제품을 제출했으며, 업계 최고의 글로벌 전문가들이 시제품에 대한 사업성과 기술력을 검증했다. 정필원 · 조상근 학생팀은 최종 우승인 Finalist Award를 수상했으며, 이와 더불어 세계적인 블록체인 플랫폼인 옵티미즘(Optimism)의 개발 인프라스트럭처(Infrastructure) 부문에서도 1위에 올랐다. 정필원 학생은 “대한민국을 대표하는 KAIST 팀이기에 더욱 열정적으로 임했다”라며, “글로벌 명문 학교 및 IT기업 출신 팀들과 경쟁하고 교류하며 많이 성장할 수 있는 기회였고 우승을 넘어, 글로벌 사업화를 이루기 위해서 계속 도전하겠다”라고 소감을 밝혔다. 한편, 이번 행사에서는 오픈씨(OpenSea), 유가 랩스(Yuga Labs), 옵티미즘(Optimism) 등 세계적인 기관들의 대표들도 이번 행사에 참여해 블록체인 업계의 미래를 위한 다양한 논의도 진행됐다.
2022.12.28
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