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땀 검사로 건강 상태를 진단할 수 있는 전자소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 성균관대학교 화학공학과 김종욱 박사과정 연구원(지도교수:김태일 교수, 성균관대학교 화학공학/고분자 공학부)과 땀의 체적 유량 및 총 손실을 실시간으로 측정하는 무선 전자 패치를 개발했다고 6일 밝혔다. 이 기술은 미국 노스웨스턴대 존 로저스 교수, 보스턴 소재 웨어리파이(Wearifi)사와 특허 출원 진행 중이며, 해당 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics)'에 지난 3월 말 발표됐다. (논문명 : An on-skin platform for wireless monitoring of flow rate, cumulative loss and temperature of sweat in real time) 땀은 비침습적으로 수집할 수 있는 생체 유체로, 침습적인 혈액 채취와 비교해 채취하기가 쉽다는 분명한 이점을 제공한다. 이에 일상에서 실시간으로 땀 수집 및 성분 분석을 제공할 수 있는 웨어러블 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 땀과 화학 시약의 변색 반응을 이용해 다양한 생체 지표 수집이 가능하지만, 정확한 측정(발색)을 하려면 땀의 유량과 총 손실을 실시간으로 측정하는 것이 핵심적으로 요구된다. 이에 연구팀은 땀의 정량적 속도 및 체적 측정이 가능한 웨어러블 무선 전자 패치를 개발했고, 변색 반응을 이용해 땀 성분 분석이 가능한 미세 유체 시스템과 통합했다. 그 결과, 연구팀은 땀 내 염화물, 포도당 및 크레아틴 농도, 수소이온지수(pH) 및 체적 유량을 동시에 측정하는 데 최초로 성공했다. 측정한 지표는 낭포성 섬유증, 당뇨병, 신장 기능 장애, 대사성 알칼리증 진단 등에 활용할 수 있다. 연구팀은 땀이 수집되는 짧고 정교한 미세 유체 채널 외벽에 저전력 열원을 배치해 채널을 통과하는 땀과 열 교환을 유도했다. 땀의 유속이 증가함에 따라 열원의 하류와 상류의 온도 차이가 증가하는 것에 착안, 상·하류 온도 차이와 땀의 배출 속도 간의 정확한 관계를 규명했다. 그 결과, 생리학적으로 유의미하다고 인정되는 0~5마이크로리터/분(μl/min) 범위의 땀 속도를 정확하게 측정하는 데 성공했다. 웨어러블 패치로 측정한 데이터는 블루투스 통신이 가능한 스마트폰 앱을 통해 실시간 확인이 가능하다. 이 패치는 미세 유체 채널을 통과하는 땀과 전자 회로가 완전히 분리되어, 기존 유속 측정 기기들의 유체와의 접촉으로 인한 부식 및 노후화에 취약하다는 단점을 극복했다. 또한, 얇고 유연한 회로 기판 인쇄 기법과 신축성 있는 실리콘 봉합 기술을 접목해 다양한 굴곡을 가진 피부 위에 편안하게 부착할 수 있도록 제작됐다. 땀 배출로 인한 피부 온도 변화를 실시간으로 감지하는 센서도 부착돼 있어 다양한 응용 분야에서 활용이 기대된다. 권경하 교수는 "개발된 무선 전자 패치는 개인별 수분 보충 전략, 탈수 증세 감지 및 기타 건강 관리에 폭넓게 활용할 수 있다ˮ면서 "피부 표면 근처의 혈관에서 혈류 속도를 측정하거나, 약물의 방출 속도를 실시간으로 측정해 정확한 투여량을 계산하는 등 체계화된 약물 전달 시스템에도 활용할 수 있을 것ˮ이라고 말했다. 한편, 이번 연구는 한국연구재단의 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.05.06
조회수 27558
전기및전자공학부 행정업무용 EE 챗봇 서비스 시범 운영
전기및전자공학부(학부장 강준혁교수)는 질문 빈도가 높은 질문들을 모아 FAQ를 만들고, 사용자가 24시간 접근해 이용할 수 있는 전기및전자공학부 행정팀 챗봇서비스 운영을 시작했다. 전기및전자공학부는 학교내 최대규모의 교수진이 다양한 분야의 최초, 최고의 연구를 수행하고 있으며, 약 1,600명의 학생들에 의한 다양한 교육행정 서비스 수요가 발생하고 있어 작은 카이스트(Little KAIST)라 불릴만하다. 이에 착안해 직원들의 메일과 전화상으로 이루어지는 질문들을 리스트(List)로 모으고, 업체의 챗봇서비스 플랫폼을 활용해 4월 1일부터 서비스를 시범 운영하고 있다. 챗봇서비스 운영을 총괄하고 있는 학부내 혁신디지털부학부장 한동수교수는 작년부터 준비된 챗봇서비스 시범운영을 거쳐 반응이 좋을 경우 본격적인 인공지능형 챗봇 개발을 검토중이라고 밝혔다. 전기및전자공학부를 시작으로 교내의 대학원입학팀도 같은 플랫폼을 이용한 챗봇서비스를 도입해 사용자들로부터 좋은 반응을 얻고 있다. 전기및전자공학부 학부생대표 3학년 정나연 학생은 EE행정팀 직원선생님들과 김상희 담당 선생님이 학생들을 위해 새로운 행정서비스를 시도한 부분에 대해 감사를 표하며, 챗봇서비스 도입으로 학부 학생들이 이전보다 더 편리한 학과생활을 할 수 있게 될 것이라고 기대했다. 강준혁 학부장은 "대학원입학팀과 같이 비슷한 내용의 서비스를 반복 제공하는 교내부서에서 챗봇서비스를 도입할 경우 반복적인 행정수요를 감소시켜 교직원들이 본연의 업무에 매진하게 해 서비스의 질 개선을 통한 고객만족도는 물론 직장만족도를 높이는데도 도움이 될 것"이라고 예상했다. 전기및전자공학부 행정업무용 챗봇 서비스는 학부 홈페이지(ee.kaist.ac.kr) 우측 하단에서 만나볼 수 있다.
2021.04.28
조회수 20459
전기및전자공학부 이현주 교수 'SHE DID IT' 캠페인 인터뷰
WISET(한국여성과학기술인지원센터)와 KWSE(대한여성과학기술인회)가 공동으로 추진하는 여성과학인 프로젝트 'SHE DID IT' 캠페인에 우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수가 2021년 캠페인 인물로 선정, 각종 매체에 인터뷰가 실렸다. 이 교수는 2015년 부임한 우리 대학 전기및전자공학부 최초 여성교수로서 전자공학 지식을 바이오메디컬 분야에 적용한 융합 연구를 통해 새로운 지식과 엔지니어링 결과물을 만드는 연구에 매진하고 있다. 2017년 세계경제포럼 젊은 과학자로 선정됐고, Advanced Functional Materials 등에 표지논문을 다수 게재하는 등 활발한 연구활동을 하고있다. 인터뷰 전문은 아래 링크에서 확인할 수 있다. 블로그 https://blog.naver.com/wisetter/222294420520 인스타그램 https://www.instagram.com/p/CNGlnPzH9xb/?igshid=1d4fsahergy83
2021.04.05
조회수 77979
정명수 교수, 테라바이트(TB) 메모리 시대 열어
*비휘발성 메모리(이하 NVDIMM)와 *초저지연 SSD(반도체 저장장치)가 하나의 메모리로 통합돼, 소수의 글로벌 기업만이 주도하고 있는 미래 *영구 메모리(Persistent Memory)보다 성능과 용량이 대폭 향상된 메모리 기술이 우리 연구진에 의해 개발됐다. ☞ 비휘발성 메모리(NVDIMM; Non-Volatile DIMM): 기존 D램(DRAM)에 플래시 메모리와 슈퍼 커패시터를 추가해 정전 때에도 데이터를 유지할 수 있는 메모리. ☞ 초저지연 SSD(Ultra Low Latency SSD): 기존 SSD를 개선해, 매우 낮은 지연시간을 갖는 SSD. ☞ 영구 메모리(Persistent Memory): 데이터의 보존성을 가지는 메모리. 우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 운영체제 연구실)이 비휘발성 메모리와 초저지연 SSD를 하나의 메모리 공간으로 통합하는 메모리-오버-스토리지(Memory-over-Storage, 이하 MoS) 기술 개발에 성공했다고 16일 밝혔다. 정 교수팀이 새롭게 개발한 이 기술은 기존 스토리지 기술을 재사용하는 데 인텔 옵테인 대비, 메모리 슬롯당 4배 이상인 테라바이트(TB=1,024GB) 수준의 저장 용량을 제공하면서도 휘발성 메모리(D램)과 유사한 사용자 수준의 데이터 처리 속도를 낼 수 있다. 기존 NVDIMM은 운영체제의 도움 없이 CPU가 직접 비휘발성 메모리에 접근할 수 있다는 장점이 있다. 반면 NVDIMM은 D램을 그대로 활용하고 배터리 크기를 무한히 키울 수 없기 때문에 대용량 데이터를 처리할 수 없다는 게 문제다. 이를 해결하기 위한 대안으로는 인텔의 옵테인 메모리 (Intel Optane DC PMM)와 메모리 드라이브 기술(Intel Memory Drive Technology) 등이 있다. 그러나 이러한 기술들은 비휘발성 메모리에 접근할 때마다 운영체제의 도움이 필요해 NVDIMM에 비해 50% 수준으로 읽기/쓰기 속도가 떨어진다. 정 교수팀이 제안한 MoS 기술은 초저지연 SSD를 주 메모리로 활용하고, NVDIMM을 *캐시메모리로 활용한다. 이 결과, SSD 대용량의 저장 공간을 사용자에게 메모리로 사용하게 해줌과 동시에 NVDIMM 단독 사용 시와 유사한 성능을 얻게 함으로써 미래 영구 메모리 기술들이 가지는 한계점을 전면 개선했다. ☞ 캐시: 자주 사용되는 데이터에 빨리 접근할 수 있도록 느린 메모리에 저장된 데이터를 빠른 메모리에 복사해 두는 기법. MoS 기술은 메인보드나 CPU 내부에 있는 *메모리 컨트롤러 허브(이하 MCH)에 적용돼 사용자의 모든 메모리 요청을 처리한다. 사용자 요청은 일반적으로 NVDIMM 캐시 메모리에서 처리되지만 NVDIMM에 저장되지 않은 데이터의 경우 초저지연 SSD에서 데이터를 읽어와야 한다. 기존 기술들은 운영체제가 이러한 SSD 읽기를 처리하는 반면, 개발된 MoS 기술은 MCH 내부에서 하드웨어가 SSD 입출력을 직접 처리함으로써 초저지연 SSD에 접근 시 발생하는 운영체제(OS)의 입출력 오버헤드(추가로 요구되는 시간)를 완화하는 한편 SSD의 큰 용량을 일반 메모리처럼 사용할 수 있게 해준다. ☞ 메모리 컨트롤러 허브: 일반적으로 노스 브릿지(North Bridge)로 알려져 있으며, CPU가 메모리(DRAM)나 그래픽 처리장치(GPU)와 같은 고대역폭 장치에 접근할 수 있도록 도와주는 하드웨어. 정 교수가 이번에 개발한 MoS 기술은 소프트웨어 기반 메모리 드라이브나 옵테인 영구 메모리 기술 대비 45% 절감된 에너지 소모량으로 110%의 데이터 읽기/쓰기 속도 향상을 달성했다. 결과적으로 대용량의 메모리가 필요하고 정전으로 인한 시스템 장애에 민감한 데이터 센터, 슈퍼컴퓨터 등에 사용되는 기존 메모리/미래 영구 메모리를 대체할 수 있을 것으로 기대된다. 정명수 교수는 "미래 영구 메모리 기술은 일부 해외 유수 기업이 주도하고 있지만, 이번 연구성과를 기반으로 국내 기술과 기존 스토리 및 메모리 기술을 통해 관련 시장에서 우위를 선점할 수 있는 가능성을 열었다는 점에서 의미가 있다"고 강조했다. 이번 연구는 올해 6월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 '이스카(ISCA, International Symposium on Computer Architecture), 2021'에 관련 논문(논문명: Revamping Storage Class Memory With Hardware Automated Memory-Over-Storage Solution)으로 발표될 예정이다. 또 해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수신진(중견연계) 사업, KAIST 정착연구사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
2021.03.16
조회수 102466
천 배 넘게 응축된 빛 관측 성공
우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수가 이끄는 국제 공동 연구팀이 그래핀 나노층 구조에 천 배 넘게 응축돼 가둬진 중적외선 파동의 이미지를 세계 최초로 얻어내 초미시 영역에서 전자기파의 거동을 관측했다고 2일 밝혔다. 연구팀은 수 나노미터 크기의 도파로에 초고도로 응축된 `그래핀 플라즈몬'을 이용했다. 그래핀 플라즈몬이란 나노 물질 그래핀의 자유 전자들이 전자기파와 결합해 집단으로 진동하는 현상을 말한다. 최근 이 플라즈몬들이 빛을 그래핀과 금속판 사이에 있는 아주 얇은 유전체에 가둬 새로운 모드를 만들 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 이러한 그래핀-유전체-금속판 구조에서는, 그래핀의 전하들이 금속판에 영상 전하(image charge)를 만들게 되고 빛의 전기장에 의해 그래핀의 전자들이 힘을 받아 진동하게 되면 금속에 있는 영상 전하들도 잇따라 진동하게 된다. 이러한 새로운 형태의 그래핀-유전체-금속판에서의 집단적인 전자 진동 모드를 `어쿠스틱' 그래핀 플라즈몬(Acoustic Graphene Plasmon; 이하 AGP)이라고 한다. 하지만 AGP는 광학적 파동을 수 나노미터 정도의 얇은 구조에 응집시키기 때문에, 외부로 새어 나오는 전자기장의 세기가 매우 약하다. 이 때문에 지금까지 직접적인 광학적 검출 방법으로는 그 존재를 밝혀내지 못했으며 원거리장 적외선 분광학이나 광전류 매핑과 같은 간접적인 방법으로 AGP의 존재를 보일 수밖에 없었다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 국제 공동 연구팀은 새로운 실험 기법과 나노 공정 방법론을 제안했다. KAIST 전기및전자공학부의 장민석 교수와 메나브데 세르게이(Sergey Menabde) 박사 후 연구원은 민감도가 매우 높은 산란형 주사 근접장 광학현미경(s-SNOM)을 이용해 나노미터 단위의 도파로를 따라 진동하는 AGP를 세계 최초로 직접적으로 검출했고, 중적외선이 천 배 넘게 응축된 현상을 시각화했다. 해당 나노 구조들은 미국의 미네소타 대학(University of Minnesota)의 전자 및 컴퓨터 공학부의 오상현 교수팀이 제작했으며, 그래핀은 성균관대학교의 IBS 나노구조물리연구단(이하 CINAP) 이영희 연구단장팀이 합성했다. 연구팀은 AGP 에너지의 대부분이 그래핀 아래에 있는 유전체층에 집중된 상황에서도 AGP를 검출했는데, 이는 오상현 교수와 이인호 박사 후 연구원이 만든 고도로 반듯한 나노 도파로와 CINAP에서 합성한 순도 높은 대면적 그래핀 덕분에 플라즈몬이 보다 긴 거리를 전파할 수 있는 환경이 조성됐기 때문이다. 중적외선 영역의 전자기파는 다양한 분자들이 가지고 있는 진동 주파수와 일치하는 주파수를 가지고 있어 이들의 화학적, 물리적 성질을 연구하는데 막대한 비중을 차지한다. 예를 들어, 많은 중요한 유기 분자들이 중적외선 흡수 분광학으로 검출될 수 있다. 하지만 한 개의 분자와 빛 간의 상호작용은 매우 작아 성공적인 검출을 위해서는 분자의 개수가 많아야 한다. AGP는 초고도로 응축된 전자기장을 통해 분자와 빛의 상호작용을 크게 높일 수 있으며 결국 한 개의 분자로도 작동하는 단분자 검출 기술을 가능하게 한다. 또한, 일반적인 그래핀 플라즈몬 기반의 광학 장치들은 그래핀에서의 큰 에너지 흡수율 때문에 높은 성능을 보이기 어렵다. 반면 AGP의 전자기장은 대부분이 그래핀이 아닌 유전체층에 존재하기 때문에 그래핀에서 에너지 손실에 덜 민감하므로 고성능 소자 구현에 유리하다. 이번 연구 결과는 AGP가 중적외선 영역에서 작동하는 다른 그래핀 기반의 메타 표면, 광학적 스위치, 다양한 광전류 장치 등을 대체할 수 있을 것이라는 희망을 보여준다. 장민석 교수는 "이번 연구를 통해 어쿠스틱 그래핀 플라즈몬의 초고도로 응축된 전자기장을 근접장 측정을 통해 관측할 수 있었다.ˮ라며 "앞으로 강한 물질-빛 상호작용이 필요한 다른 상황에서도 어쿠스틱 그래핀 플라즈몬을 이용한 연구가 활발해지기를 기대한다ˮ라고 말했다. 메나브데 세르게이(Sergey Menabde) 박사와 이인호 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 에 2월 19일 字 게재됐다. (논문명: Real-space imaging of acoustic plasmons in large-area graphene grown by chemical vapor deposition). 한편 이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터 및 한국연구재단(NRF), 미국의 National Science Foundation(NSF), 삼성 글로벌 공동연구 프로그램(GRO), 기초과학연구원(IBS)의 지원으로 진행됐다.
2021.03.02
조회수 92739
무선 충전 가능한 부드러운 뇌 이식 장치 개발
우리 연구진이 무선 충전 가능한 뇌 이식 장치를 개발했다. 이 장치는 이식 후 생체 내에서 장기간에 걸쳐 배터리 교체 없이 스마트폰을 이용해 빛으로 뇌의 신경회로를 정교하게 조절할 수 있다. 우리 대학 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 연세대 의대 김정훈 교수팀과 공동 연구를 통해 뇌 완전 이식형 무선 광유전학 기기를 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 개발 기술은 장기간에 걸친 동물 실험이 필요한 뇌 기능 연구뿐 아니라 향후 인체에 적용돼 중독과 같은 정신질환 및 파킨슨병과 같은 퇴행성 뇌 질환 치료에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 우리 대학 전기및전자공학부 김충연 박사과정, 연세대 의대 구민정 박사과정 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 1월 22일 字에 게재됐다. (논문명 : Soft subdermal implant capable of wireless battery charging and programmable controls for applications in optogenetics) 광유전학은 빛을 이용해 목표로 하는 특정 신경세포만을 선택적으로 정교하게 제어할 수 있다는 점에서, 뇌 기능을 밝히고 각종 뇌 질환을 치료할 해결책으로 뇌과학 및 신경과학 분야에서 주목받고 있다. 기존의 광유전학은 외부기기와 연결된 광섬유를 통해 신경세포에 빛을 전달하는 방법을 사용하고 있는데, 이러한 유선 방식은 동물의 자유로운 움직임을 크게 제한한다는 점에서 복잡한 동물 실험을 구현하는데 제약이 있다. 반면 최근에 개발된 무선 임플란트 기기들은 동물의 행동을 제약하지는 않지만, 주기적인 배터리의 교체가 필요하거나 외부 장비로부터 무선으로 전력을 공급받아야 하므로 독립적이지 못하고 동작이 안정적이지 못하다는 한계가 있다. 연구팀은 배터리의 무선 충전과 디바이스의 무선 제어를 가능하게 만드는 무선 회로를 개발해 마이크로 LED 기반의 탐침과 결합했다. 이를 통해 동물이 자유롭게 움직이는 상태에서도 배터리의 무선 충전이 가능하고, 스마트폰 앱을 통해 광자극을 무선으로 제어할 수 있는 무게 1.4그램(g)의 뇌 완전이식형 기기를 구현했다. 나아가 생체 이식 후 기기에 의해 주변의 조직이 손상되는 것을 방지하고자, 기기를 매우 부드러운 생체적합성 소재로 감싸 생체조직과 같이 부드러운 형태가 되도록 개발했다. 이번 연구를 주도한 정재웅 교수는 "개발된 장치는 체내 이식 상태에서 무선 충전이 가능하므로 배터리 교체를 위한 추가적인 수술 필요 없이 장기간 사용이 가능하다ˮ며 "이 기술은 뇌 이식용 기기뿐 아니라 인공 심박동기, 위 자극기 등 다양한 생체 이식용 기기에 범용적으로 적용될 수 있을 것이다ˮ고 말했다. 연구팀은 이 기기를 LED 탐침이 쥐의 뇌에 삽입된 상태에서 두피 안으로 완전히 이식하고 쥐가 자유롭게 움직이는 상태에서 배터리가 자동으로 무선 충전될 수 있음을 확인했다. 또한 연구팀은 중독성 약물인 코카인에 반복적으로 노출된 쥐의 특정 뇌 부위에 무선으로 빛을 전달해 코카인으로 인한 행동 민감화 발현을 억제함으로써 광유전학이 코카인에 의한 중독 행동 제어에 적용될 수 있음을 보였다. 아울러 공동연구자 연세대 의대 김정훈 교수는 "자유롭게 움직이는 동물을 바라보며, 단지 스마트폰 앱을 구동해 뇌에 빛을 전달하고, 그로 인해 동물의 특정 행동을 제어할 수 있다는 사실이 매우 흥미롭고, 많은 상상력을 자극한다ˮ라고 말했다. 연구팀은 이 기술을 궁극적으로 인체에 적용할 수 있도록 기기를 더욱 소형화하고 MRI 친화적인 디자인으로 발전시키는 확장 연구를 계획하고 있다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 기초연구실 지원사업과 신진연구자지원사업, KAIST 글로벌 특이점 연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.01.26
조회수 76289
김정호 교수, 『공학의 미래』 출간
우리 대학 전기및전자공학부 김정호 교수가 디지털 변혁(Digital Transformation)과 코로나19가 촉발한 기술 변곡점에 직면해 있는 지금이야말로 한국이 4차 산업혁명 시대의 '퍼스트무버'로 치고 나갈 최적기라는 비전을 담은 신작(新作) 『공학의 미래-(부제) 문명의 대격변, 한국 공학이 새롭게 그리는 빅픽처』를 최근 출간했다. 진정한 디지털 기술 독립을 이루기 위한 한국 공학의 역할은 물론 우리 사회가 짚어야 할 문제들을 논의하고 인공지능 · 빅데이터 · 클라우드 · 반도체 기술의 개발 방향과 함께 그 토대가 되는 인재 육성 방안 등을 해결책으로 제시하고 있다. 김 교수는 이 책을 통해 오늘날 대한민국은 지금 엄청난 사회적·문화적·기술적인 문명의 교체 위기에 직면해 있다고 정의했다. 특히, 급속히 발전하는 '디지털 공학'을 중심으로 코로나19가 가속화 한 일상의 황폐화는 물론 실업·빈곤·교육 및 디지털 격차·고령화 문제에 이르기까지 총체적 위기를 극복하는 데 앞장서야 한다고 강조한다. 이를 뒷받침하기 위해 향후 혁신적인 발전 방향과 절호의 기회를 제공하게 될 디지털 공학의 기초인 수학의 원리와 4차 산업혁명 속에서 급속하게 발전하고 있는 인공지능·빅데이터·컴퓨터·반도체의 기본 원리를 이해하기 쉽게 설명했다. 김 교수는 이와 함께 코로나19 이후 앞으로 전개될 4차 산업혁명의 미래를 제시하고 이를 선도해나갈 미래의 인재상과 함께 대한민국의 발전 전략까지 이 책에 담았다. 또한, 오늘날과 같은 변화무쌍한 시대에는 '창조성'과 '원천성'이 생존에 필요한 중요한 요소가 돼야 한다고 꼽았다. 지금까지 우리 공학은 방향이 아닌 속도에 초점을 맞춘 '빠른 추격자' 성장 모델에 안주하고 익숙해져 있지만 이제부터라도 정해진 이론과 방정식이라는 규칙을 넘어 존재하는 세상을 과감히 두드리고 도전해야 한다고 강조한다. 김 교수는 이런 도전의 동반자가 인공지능·빅데이터·클라우드·반도체 기술이 될 것이라고 예측했다. 더 나아가 내일의 내가 오늘의 내가 아니듯이, 내일의 공학이 오늘의 공학이 될 수 없다고 강조하는 김 교수는 "공학은 원래 그렇게 하는 거야ˮ라는 말로는 애플·구글·아마존·MS·테슬라와 같은 빅테크 기업들의 혁신과 변신을 설명할 수 없다고 역설했다. 그는 이어 "창조성은 단단한 편견을 넘어 열린 마음에서 나온다ˮ고 말하면서 "디지털 공학이 인간을 닮은 모습을 할 때 진짜 혁신이 시작된다ˮ고 강조한다. 김 교수는 이와 함께 인공지능·빅데이터·클라우딩·반도체를 중심으로 하는 4차 산업혁명은 고정관념에 젖어 있는 우리 공학에는 위기인 동시에 새로운 활력을 제공하는 기회가 될 것이라고 주장한다. 대한민국 공학이 단순 개선을 위한 기술 개발에 몰두할 수밖에 없는 구조를 유지한다면 위기는 지속되겠지만, 이제 인간의 욕망이 향하는 방향을 제대로 간파해 '디지털 융합 기술'을 추구할 때 살아있는 공학이 되어 인류를 위해 기능할 것이라는 예견이다. 이를 위해서는 자연과 대화할 수 있는 수학, 인간의 마음을 읽는 인문학, 영역을 넘어 소통하는 융합의 기술이 필수라고 김 교수는 말한다. 뿐만 아니라, 한국 공학이 이제부터라도 뿌리 깊은 '공학적 도그마'에서 벗어나 융합적이면서도 실용적인 태도를 지녀야 한다고 제안한다. 다양한 학문 분야의 진정한 융합을 통해서만 창조적이고 원천적인 연구 개발이 가능하다는 주장이다. 지금까지는 연구 주제의 목표를 상당 부분 SCI 논문 등재로 설정한 경우가 많았기 때문에 연구 결과가 소규모 실험에 머물러 의미 있는 성과를 성취해내기 어려운 것은 물론이며 실제 기업에서 활용할 수 있는 연구인지를 성찰해 볼 필요가 있다고 김 교수는 지적한다. 일례로 미국에서는 상품 가치가 가장 높은 연구 주제는 실리콘 밸리 자체 기업 인력으로 개발하고 군사·우주 분야처럼 보안이 필요한 연구는 미국 시민권을 가진 연구자가 진행한다. 개량이 필요한 연구 주제는 해외 유학생을 활용하는 경향이 강한데 이러한 배경 때문에 미국 이공계 대학원이 중국·인도·한국 등 아시아계 학생들로 채워지는 사실을 털어놓는다. 또 그런 유학생들이 고국에 돌아와 교수가 되었을 때 그 연구를 이어받은 제자가 진행하는 연구 주제가 실제로 우리 삶에 독창적이면서, 상업화가 가능하고, 유의미한 영향을 주는 연구인지 살펴봐야 한다는 게 김 교수의 주장이다. 이밖에 김 교수는 이 책에서 미국 유학 시절 겪었던 일, 무선 배터리 충전 개발에 얽힌 일화, 인공지능과 반도체 개발 과정에서 느꼈던 감정들, 수학의 아름다움과 유용성, 디지털 공학과 인간의 관계, 그리고 무엇보다 KAIST에서 후학을 길러내며 느꼈던 인재 육성에 관한 소회 등 현장감 넘치고 흥미진진한 이야기를 담았다. 그가 들려주는 사례 하나하나는 디지털 미래를 개척하는 한국 공학계는 물론 모두가 귀담아들을 만한 소중한 자산이다. 한편, 김정호 교수가 펴낸 신간 『공학의 미래』는 인터넷에서는 지난 20일부터, 대형서점을 통해서는 21일부터 구입할 수 있다.
2021.01.25
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명현 교수, 2020년 한국로봇학회 특별상(KRI상) 수상
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수가 2020년 한국로봇학회 특별상(KRI상) 수상자로 선정됐다. 시상식은 지난 4일 온라인으로 개최된 2020년도 한국로봇학회 정기총회에서 열렸다. KRI(KROS Robotics Innovation) 상은 로봇 분야의 혁신적 업적을 낸 연구자를 격려해 관련 분야의 발전을 이루고자 한국로봇학회에서 제정한 상으로, 우리 학교의 명현 교수와 서울대학교의 조규진 교수가 제2회 수상자로 선정됐다. 명현 교수는 지상, 수중, 공중, 지하 등 다양한 환경의 로봇에 대한 자율 항법 기술, 극한 환경 극복 로봇 기술 등 필드 로봇 분야의 혁신적인 업적을 성취해 로봇 기술 발전에 기여한 공로를 인정받아 수상하게 됐다.
2020.12.07
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심현철 교수팀, 2020 인공지능 그랜드 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 25일 열린 2020 인공지능 그랜드 챌린지 3차 대회 제어지능 트랙에서 우승을 차지했다. 지난해 열린 대회에서도 우승을 차지한 심 교수팀은 대회 2연패라는 쾌거를 달성해 1차 대회를 통해 지원받은 11억 원을 포함해 총 24억 원가량의 연구비를 받게 된다. 이한섭(항공우주공학과), 김보성(전기및전자공학과) 박사과정 학생이 참여한 이번 대회는 복잡한 실내 환경에서 드론이 안전하게 비행해 조난자에게 물품을 전달하는 시나리오를 전제로 진행됐다. 벽, 창문, 그물 3개, 숲, 터널, 움직이는 블라인드가 있는 창문, 강풍 구간에서 정해진 위치에 물건 전달하기, 자동으로 정확한 착륙 지점에 하강하기 등 총 7개로 구성된 복잡한 장애물 환경을 극복할 수 있는 드론을 개발해 임무를 수행하는 방식이다. 주어진 코스의 규격이 사전에 공개되지 않기 때문에 출전팀은 장애물을 실측할 수 없는 상태로 대회를 준비해 임무를 완료해야 한다. 출전팀마다 총 3회의 기회가 부여되며 전체 임무를 순서대로 진행하는 과정에서 얼마나 많은 임무를 수행했는지에 따라 우승자가 가려진다. 만약, 성공한 임무의 숫자가 같을 경우 단시간에 임무를 종료한 팀이 우위에 오르게 된다. 심 교수 연구팀은 자체 개발한 실시간 정밀 측위시스템과 고속 비행제어 시스템, 복잡한 임무수행이 가능한 비행제어 시스템을 활용해 100% 자체 개발한 기술로 모든 임무를 완벽하게 수행했다. 총 5개의 출전팀 중 4개 팀이 다섯 번 째 임무 구간인 터널 입구에 도착하지 못한 채 대회를 종료했다. 심 교수 연구팀만이 유일하게 모든 임무를 완료했으며, 주어진 3차 시기를 진행하는 동안 계속해서 기록을 단축하는 압도적인 기량을 선보였다. 2020 인공지능 그랜드 챌린지는 심 교수팀이 출전한 제어 지능 트랙을 포함해 총 8개 종목으로 구성되어 있다. 우승팀은 앞으로 치뤄질 대회를 통해 모든 종목의 경기가 종료된 후 열리는 시상식에서 과학기술정보통신부 장관상을 받을 예정이다. 과기정통부가 주최하고 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 이번 대회의 우승팀은 향후 인공지능 그랜드 챌린지의 다른 종목 우승팀들과 협업해 복잡한 환경에서 구조 임무를 수행하는 드론을 제작∙제공해 통합적인 임무 수행에 참여하게 된다. 우승을 이끈 심현철 교수는 “인공지능 관련 기술 개발의 중요성이 강조되고 있는 만큼 세계적으로 경쟁력 있는 기술을 개발하기 위해 매진할 계획”이라고 전했다. 이어, 심 교수는 “연구실에서 실내 비행 드론 외에도 민간 무인항공기, 자율주행차량, 배달 로봇, 캠퍼스 주행 트램 등을 개발하고 있으며 이들 자율이동체들에 요구되는 인공지능 기술을 개발 적용해서 관련 분야의 기술력 축적에 기여하고 싶다”고 강조했다.
2020.11.27
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노용만·장동의 교수팀, 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회 최우수상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 노용만·장동의 교수 공동연구팀(김휘민 박사과정, 이홍주 박사과정, 김정욱 박사과정, 이창식 석사과정, 최대휘 석사과정, 김병천 석사과정, 조용준 석사과정, Tianqi Wang 석사과정, 한승희 학사과정)이 지난 2020년 10월 21일 대전 한밭체육관에서 진행된 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회 본선에서 1등으로 최우수상(방위사업청장상)을 수상했다. 2019년 12월에 예선, 2020년 10월에 본선을 진행해 제1회를 마무리한 전장상황에서의 자율비행 기술경진대회는 방위사업청과 대전광역시에서 공동주최하고, 국방과학연구소와 대전 테크노파트에서 공동주관하는 미래도전국방기술사업 기술경진대회다. 대회에 참가하는 전국의 각 팀은 GPS 및 통신불가 환경에서 자율비행으로 사전정보가 없는 영역에 대한 정찰 임무를 수행하는 드론 기술을 개발하고 선보였다. 본선 대회에서는 주최측에서 제공한 드론으로 1. 자율비행 중 영상 기반 표적 인식, 2. 자율비행으로 장애물 회피 코스 돌파, 3. 자율비행으로 사전 정보가 없는 환경을 탐색한 후 임무 시작 지점으로 복귀하는 등 총 3가지 임무를 수행해야 하며, 노용만·장동의 교수 공동연구팀은 다른 팀들보다 우수한 성적으로 모든 임무를 완수했다. 이번 최우수상은 노용만 교수 연구팀이 보유한 최첨단 영상 기반 표적인식 기술과 장동의 교수 연구팀이 보유한 상태 추정, SLAM, 경로 및 궤적 계획, 비행 제어 등 최첨단 자율비행 기술을 융합하고 발전시켜 이루어낸 쾌거이다.
2020.11.20
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메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다. 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다. 인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다. 페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다. 유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다. 지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다. 유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다. 전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16
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언제 어디서든 사람을 살리는 상시 동작형 유해가스 감지 센서 개발
밀폐된 공간에서 유해가스를 감지해 안전사고를 사전에 방지할 수 있는 초 저전력 유해가스 감지 센서가 우리 연구진에 의해 개발됐다. 우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀은 독자 기술로 개발한 나노 소재 *'나노린'을 통해 상시 동작이 가능한 초 저전력 유해가스 감지 센서를 개발했다고 1일 밝혔다. ☞ 나노린(Nanolene): 완벽하게 정렬된 나노와이어 다발들이 공중에 떠 있는 구조를 지칭하는 용어. 나노와이어의 Nanoline과 그래핀과 같은 2차원 나노 재료의 접미사 –ene을 합성해 탄생한 단어다. 일산화탄소 등의 유해가스에 의한 안타까운 인명 사고는 과거로부터 현재까지 끊임없이 반복되고 있다. 이에 따라 유해가스를 실시간으로 감지하는 예방 기술에 대한 대중의 관심과 수요가 꾸준히 증가하는 추세인데 학계에서도 유해가스 감지 센서 개발을 위한 연구가 활발하다. 금속산화물을 기반으로 하는 가스 센서는 소형화에 유리하고, 생산 단가가 저렴해서 관련 산업에 활용이 가능한 가스 감지 기술로 주목받아 왔다. 가스 센서는 수백 도 씨(℃) 내외의 고온에서 동작하기 때문에 히터를 통한 열에너지 공급이 필수적이다. 이때 주변으로 방출되는 다량의 열과 히터의 높은 소비 전력 때문에 스마트폰과 같은 휴대용기기에 적용 가능한 실시간 가스 센서를 개발하기는 쉽지 않다. 윤준보 교수팀이 개발한 유해가스 감지 센서는 독자적인 나노 공정 기술을 통해 개발한 나노 소재 `나노린'을 활용해 초 저전력으로 언제, 어디서든 항상 사용이 가능한 게 큰 특징이다. 나노 소재는 독특한 전기적, 화학적 특성 때문에 미래 센서 기술의 핵심 구성 요소로 주목받고 있지만, 제조 방법상 크기를 제어하기가 쉽지 않고 원하는 위치에 정렬된 형태로 구현하는 것 또한 어렵다. 윤 교수 연구팀은 나노린을 통해 이런 문제점을 해결했다. 윤 교수팀이 개발한 이 기술은 기존의 나노 소재 제작 방법과는 다른, 일반적인 반도체 공정을 기반으로 제작하기 때문에 양산성이 뛰어나고(대량생산이 가능) 산업적 활용 가치 또한 매우 높다고 평가받고 있다. 연구팀은 우선 나노린을 초 저전력 나노 히터에 활용했다. 시험과정에서 나노 소재가 지닌 고유의 열 고립 효과를 통해 기존 마이크로히터의 물리적 한계를 뛰어넘는 초 저전력 고온 구동을 실현하는 데 성공했다. 이와 함께 나노 히터에 완벽하게 정렬된 형태의 금속산화물 나노와이어를 일체형으로 집적해 가스 센서로 응용했는데 스마트폰 내장에 적합한 수준의 낮은 소비 전력으로 일산화탄소 가스 검출에 성공했다. 과거 광부들은 유해가스로부터 생명을 지키기 위해 탄광에 들어갈 때마다 카나리아라는 새를 데리고 들어갔다. 카나리아는 메탄, 일산화탄소 가스에 매우 민감해 유해가스에 소량만 노출돼도 죽는다. 광부들은 카나리아의 노래가 들리면 안심하고 채굴했고 카나리아가 노래를 부르지 않을 땐 탄광에서 뛰쳐나와 스스로 생명을 지킬 수 있었다. 윤준보 교수는 "상시 동작형 가스 센서는 언제 어디서나 유해가스의 위험을 알려주는 '스마트폰 속 카나리아'로 활용이 기대된다ˮ고 연구결과를 소개했다. 제1 저자인 전기및전자공학부 최광욱 박사는 이를 휴대용기기에 내장하기 적합한 초 저전력 가스 센서 기술이라고 설명하면서 "이 기술이 가스 사고를 사전에 차단하고 인명 사고를 막는 데 활용되길 기대한다ˮ고 말했다. KAIST UP 프로그램과 한국연구재단의 중견연구자 지원사업을 통해 수행된 이번 연구결과는 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈 (Advanced Functional Materials)' 8월 12일 字에 온라인으로 게재되는 한편 연구 내용의 우수성을 인정받아 오프라인 저널의 후면 표지논문으로 선정됐다. (논문명: Perfectly Aligned, Air-Suspended Nanowire Array Heater and Its Application in an Always-On Gas Sensor)
2020.09.01
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