본문 바로가기
대메뉴 바로가기
KAIST
뉴스
유틸열기
홈페이지 통합검색
-
검색
ENGLISH
메뉴 열기
%EC%A0%84%EA%B8%B0%EB%B0%8F%EC%A0%84%EC%9E%90%EA%B3%B5%ED%95%99%EB%B6%80
최신순
조회순
김성태 박사과정, 로버트와그너 최우수 학생 논문상 수상
〈 김 성 태 박사과정 〉 우리 대학 전기및전자공학부 김성태 박사과정(지도교수: 노용만)이 지난달 10일~15일 미국 휴스턴에서 열린 국제광자공학회 (SPIE: The International Society for Optics and Photonics)의 의료영상 학술대회 (Medical Imaging Conference)에서 로버트와그너 최우수 학생 논문상 (Robert F. Wagner All-Conference Best Student Paper Award Finalist)에 선정됐다. 국제광학회 의료영상 학술대회는 의료영상 분야 세계 최대 규모 학술대회 중 하나로 올해 900 여편의 논문이 발표됐다. 그 중 로버트와그너 최우수 학생 논문 상은 의료영상 전분야 9개의 각 분과별로 1편씩 선정됐으며 김 박사과정의 논문은 컴퓨터 지원 진단 (Computer-Aided Diagnosis) 분과에서 최우수 학생 논문상을 수상했다. 수상 논문은 '해석 가능한 딥러닝 연구'의 결과로 딥러닝 기반 컴퓨터 지원 진단에서 의사들의 용어로 유방암 진단의 근거를 제공하는 기술에 대한 논문이다. (논문명: ICADx: Interpretable computer aided diagnosis of breast masses) 김성태 박사과정은 “이번 학술대회에서 컴퓨터 지원 진단 분과 최우수 학생 논문상에 입상하게 돼 영광이며 지도교수님의 훌륭한 지도와 연구를 도와준 동료들이 있었기에 가능했다고 말하며 감사하다” 고 말했다.
2018.03.13
조회수 10983
블록체인과 가상화폐 워크숍 개최
우리 대학은 오는 7일 ‘블록체인과 가상화폐 : 현실과 가상의 사이’를 주제로 워크숍을 개최한다. 오후 1시 30분부터 대전 본원 교육지원동(건물번호 W8) 1층 대회의실에서 열리는 이번 워크숍에서는 암호화폐의 열풍과 함께 주목받고 있는 블록체인 기술에 대한 산, 학, 연 전문가들의 다양한 의견을 들을 수 있다. 워크숍에서는 블록체인과 암호화폐에 대해 우리 대학 교수 4명, 연구소 및 기업 전문가 4명이 4차 산업혁명의 대표 기술이 될 블록체인의 가능성을 살펴볼 예정이다. 또한 채굴, 지갑, 암호화폐, 정보보안, 스마트 계약, ICO 등 실제 사회와 연결된 다양한 이슈들을 논의함으로써 미래 변화 예측과 더불어 KAIST의 역할에 대해 토론한다. 먼저 김정호 교수가 ‘4차 산업혁명의 재발견 : 블록체인과 암호화폐’를 주제로 4차 산업혁명과 블록체인의 상관성, 주목해야하는 이유 등에 대해 소개한다. 이어 ▲김용대 교수의 비트코인 마이닝풀에 대한 공격 ▲김광조 교수의 암호화폐의 암호학적 안정성 ▲김보원 교수의 블록체인의 미래 ▲ETRI 임명환 박사의 블록체인과 암호통화 경제 ▲코빗 김진화 이사의 암호화폐, 블록체인 2018~2020 ▲IBM 박세열 실장의 블록체인, 암호화폐를 넘어 산업생태계의 혁신을 선도한다. ▲ICOKR 이준희 대표의 ICO(Initial Coin Offering) 등을 주제로 각각 강연한다. 우리 대학은 이번 워크숍 이전에 지난 2월 26일 김용대 교수, 성균관대 김형식 교수와 함께 블록체인 튜토리얼을 개최한 바 있다. 이를 통해 암호화폐의 탄생, 알고리즘 개발 방법, 실생활에서의 거래 방법 등에 대한 기술적 이해를 높였다. 기술 중심의 교육이었음에도 불구하고 학생, 교직원 180명 이상이 참석하는 열기를 보였다. 행사를 주관한 김정호 교수는 “이번 워크숍은 블록체인 기술혁명이 계속 진행되고 있는 현 시점에서 다른 기술 경쟁국을 뛰어넘어 국가 성장 동력의 기반을 마련할 수 있는 기회에 대해 고민할 귀중한 자리가 될 것이다”고 말했다.
2018.03.05
조회수 11194
유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다. 유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다. 모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다. 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. 유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
조회수 12343
2018년 학위수여식 23일 개최
<전기및전자공학부 박사 과정 졸업생 오태현씨> 우리대학은 2월 23일(금) 오후 2시부터 류근철 스포츠컴플렉스에서 ‘2018년 KAIST 학위수여식’을 가졌다. 올 학위수여식에서는 박사 644명, 석사 1천352명, 학사 740명 등 모두 2천736명이 학위를 받았다. 이로써 우리대학은 1971년 설립 이래 박사 1만2천375명을 포함해 석사 3만1천528명, 학사 1만7천222명 등 총 6만1천125명의 고급 과학기술 인력을 배출했다. 유영민 과학기술정보통신부 장관을 비롯해 김경진 민주평화당 의원, 이장무 KAIST 이사장, 이수영 발전재단 이사장 등 교내외 인사와 학부모 등 5천여 명이 참석해 졸업생들을 축하했다. 학사과정 수석 졸업의 영광은 수리과학과 박성혁씨가 차지해 과학기술정보통신부 장관상을 받았다. 이밖에 이사장상은 전산학부 김형석씨가, 총장상은 화학과 정회민씨, 동문회장상과 발전재단이사장상은 각각 생명과학과 김기송씨와 산업및시스템공학과 이승훈씨가 받았다. 이날 열린 학위수여식에서는 자동차 정비소에서 일한 경력이 있는 검정고시 출신 박사 졸업생이 있는가 하면 전공은 다르지만 쌍둥이 형제가 나란히 석사학위를 받고 또 박사 누나와 석사 동생이 배출되는 등 다양한 사연을 지닌 졸업생들이 있어 많은 화제를 모았다. “주어진 환경에 대한 원망이 많았어요. 하지만 불평하고 멈춰서는 대신 그 환경을 정복하고 이겨내는 쪽을 선택했습니다. 극복해낼 수 있는 한계를 넓혀서 자신의 영역을 확장해가는 잡초정신이라고 할까요?” 고등학교 자퇴 후 자동차 정비공으로 일한 경력을 지닌 전기및전자공학부(지도교수 권인소) 오태현(31세) 박사과정 졸업생의 말이다. IMF 외환위기를 겪던 시기에 중학생이었던 오 씨는 실직 후 아르바이트를 하며 생활비를 충당하는 홀어머니의 부담을 덜어드리려고 빠른 취업이 보장되는 전산계통 특성화 고등학교에 진학했다. 그러나 가족을 떠나 타지에서 시작한 학교생활에 적응하지 못했고 그런 자신에 대한 자괴감과 원망이 극도의 스트레스로 작용해 입학 후 1년여 만에 자퇴를 선택했다. 이후 생계에 보탬이 되려고 정비소에 취직했지만, 당시 마주했던 것은 자퇴생을 ‘문제의 소지가 있는 사람’으로 바라보는 사회적 시선이었다. “너도 공부 안 하면 나중에 커서 저렇게 된다”는 말로 자녀를 훈육하는 손님을 만나는 등 여러 번 상처를 받은 오 박사는 다시 공부를 시작해 수능 시험을 치렀으나 500점 만점에 200점이 안 되는 점수를 받고 대학 입시에 떨어졌다. 이전의 실패를 답습하지 않겠다는 각오로 다시 1년을 노력해 서울 소재 4년제 대학(광운대)에 진학했다. 군 장학생 제도를 통해 등록금을 충당하고 졸업 후 안정된 직장을 가질 계획으로 입학했지만, 공부할수록 재미를 느끼며 평점 4.5만점에 4.43의 최우수 성적으로 졸업했다. 2010년 우리대학 석사과정에 입학한 오 박사는 7년간의 석·박사 과정 동안 교내 연구실적 평가 최우수상, 삼성 휴먼테크 논문대상 금상 등을 다수 수상했다. 2015년에는‘마이크로소프트 아시아 연구소 펠로우십(Microsoft Research Asia Fellowship, 마이크로소프트가 아시아 지역의 우수한 박사과정 학생을 대상으로 선발하는 장학생)’에 국내에서 유일하게 선발되기도 했다. 컴퓨터비전(카메라, 스캐너 등의 시각(vision) 매체를 통해 입력한 영상을 컴퓨터가 인지하고 분석하는 인공지능의 한 분야)분야를 전공하는 그는 현재 MIT에서 박사후연구원(포닥, Post-Doc)으로 위촉돼 연구를 이어가고 있다. 미국에서 연구와 IT 산업의 경험을 두루 쌓고 싶다는 오 박사의 최종적인 목표는 대학 강단에 서는 것이다. “돌아보면 제 인생에는 멘토나 조언자가 많지 않았다”며 “부단히 발전하고 성장한 후에 누군가의 인생에 직접적이고 긍정적인 영향을 미치는 사람이 되고 싶다”는 포부를 밝혔다. 또한, “그동안 겪어온 다양한 경험과 감정들, 심지어 부정적인 영향을 주었던 사람들까지도 제 삶을 전진시키는 추진력이 되어줬다”며 “늘 무한한 지원과 믿음을 보내준 어머니, KAIST 입학이라는 인생의 큰 전환점을 만들어주신 지도 교수님과 여러 분의 공동지도 교수님, 함께 연구했던 동료들 그리고 부정적인 영향을 주셨던 분들에게도 감사 인사를 전하고 싶다”고 오 박사는 졸업 소감을 말했다. 기계공학과 생명화학공학을 전공한 쌍둥이 형제도 나란히 석사학위를 받았다. 형 박광석 씨(25세·기계공학과, 지도교수 성형진)는 “석사과정에서 연구한 미세유체시스템의 활용은 동생의 전공 분야에서도 다루는 주제여서 서로 많은 조언과 도움을 주고받았다”고 말했다.동생인 박정석 씨(25세·생명화학공학과, 지도교수 이재우)도 “비록 서로 다른 전공을 선택했지만, 요즘은 융합의 시대이기 때문에 각자의 분야에 대한 지식을 공유하며 같이 발전할 수 있었다”면서 서로의 졸업을 축하했다. 김민주씨(29세·문화기술대학원, 지도교수 노준용)와 김영일씨(26세·우주탐사공학학제전공, 지도교수 권세진)는 박사 누나와 석사 동생으로 이번에 나란히 졸업했다. 김민주씨는 “첨단기술을 활용하여 콘텐츠를 표현·제작하는 플랫폼을 개발해 우리나라의 문화콘텐츠 산업발전에 기여하고 싶다”고 포부를 밝혔다. 김영일씨는 “KAIST에서 배운 지식은 물론 이곳에서 경험했던 모든 순간들이 앞으로의 저를 만들어갈 밑거름이 될 것 같다”며 졸업소감을 전했다. 한편 이날 학위수여식에서는 권오현 삼성전자 대표이사 회장 겸 삼성종합기술원 회장이 명예경영학박사 학위를 받았다. 권 회장은 KAIST 전기전자공학부 석사 3회 졸업생인데 동문 최초로 모교에서 명예박사 학위를 받았다. 신성철 총장은 학위수여식에서 축사를 통해“글로벌 쉐이퍼(Global Shaper)로서 세상을 바꾸고, 글로벌 이노베이터(Global Innovator)로서 세상을 혁신하고, 글로벌 무버(Global Mover)로서 세상을 움직여주길 바란다”고 당부했다. 신 총장은 이어“인류 사회에 여러분 한명 한명의 이름을 남기고 눈부신 업적과 교훈을 남기길 바란다. 이것은 KAIST 졸업생으로서 여러분에게 부여된 역사적 책무다”라고 격려했다.
2018.02.23
조회수 13445
최성율, 박상희 교수, 전자기기용 저전력 멤리스터 집적회로 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 신소재공학과 박상희 교수 공동 연구팀이 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터(Memristor)를 이용해 저전력 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다. 레지스터, 커패시터, 인덕터에 이어 4번째 전자 회로 소자인 멤리스터를 통한 기술로 새로운 컴퓨팅 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체 설계방식)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 장병철, 남윤용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 10일자 표지 논문으로 게재됐다. 4차 산업혁명 시대는 사물인터넷, 인공지능 등의 정보통신 기술 기반을 통해 발전되고 있으며 이는 사용자 친화적인 유연, 웨어러블 기기를 활용해 제공될 것으로 보여진다. 이러한 측면에서 저전력 배터리를 기반으로 한 소프트 전자기기의 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 하지만 기존 트랜지스터로 구성된 메모리와 로직회로 기반의 전자 시스템은 문턱전압 이하 수준의 트랜지스터 누설 전류(subthreshold leakage current)에 의한 대기전력 소모로 인해 휴대용 전자기기로의 응용에 한계가 있었다. 또한 기존 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 전력과 시간이 소모되는 문제점도 있었다. 연구팀은 문제 해결을 위해 정보의 저장과 로직 연산 기능을 동시에 구현할 수 있는 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다. 플라스틱 기판 위에 비휘발성의 고분자 소재를 이용한 멤리스터, 산화물 반도체 소재를 이용한 유연 쇼트키 다이오드 선택소자(Schottky Diode Selector)를 수직으로 집적해 선택소자와 멤리스터가 일대일로 짝을 이루는 1S-1M 집적소자 어레이를 구현했다. 연구팀은 기존의 아키텍처와는 달리 대기 전력을 거의 소모하지 않는 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 구현해 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 개발했다. 또한 어레이 상에서 소자 간에 흐르는 스니크(sneak) 전류라고 불리는 누설 전류 문제도 해결했다. 그 밖에도 연구팀의 기술은 병렬 컴퓨터 방식인 하나의 명령어로 여러 값을 동시에 계산하는 단일 명령 다중 데이터 처리(Single-Instruction Multiple-Data, SIMD)를 구현했다. 최 교수는 “멤리스터와 선택소자의 집적을 통해 유연한 로직-인-메모리 집적회로를 구현한 이번 연구는 유연성과 저전력성을 가진 메모리와 로직을 동시에 제공한다”며 “모바일 및 웨어러블 전자시스템의 혁신을 가져 올 수 있는 원천기술을 확보했다는 의의를 갖는다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 저널에 게재된 표지논문 사진 그림2 유연 멤리스티브 비휘발성 로직-인-메모리 회로와 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지 그림3. 비휘발성 메모리 소자 응용을 위한 인가전압에 따른 소자 성능 확인 그림4. 유연 1S-1M 집적 소자 어레이의 병렬 로직 연산
2018.02.13
조회수 15443
김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉 우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다. 이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다. 최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다. 기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다. 김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다. 연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다. 이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다. 김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술 그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA) 그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16
조회수 14397
최경철 교수, 머리카락보다 얇은 실에 OLED 제작 성공
〈 권 선 일 박사과정 〉 우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 섬유 위에 고효율의 유기발광 디스플레이(OLED)를 제작할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 향후 웨어러블 디스플레이에 적용할 수 있는 고효율, 고수명의 OLED 기술이 될 것으로 기대된다고 밝혔다. 권선일 박사과정이 주도한 이번 연구는 나노과학 분야 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 12월 6일자 온라인 판에 게재됐다. 기존의 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 기기를 구현하는 데 초점을 맞춰서 진행이 됐다. 따라서 소자의 성능이나 내구성 측면에서 평판 기반의 OLED 소자에 비해 턱없이 낮은 성능을 보였고 이로 인해 실제 웨어러블 디스플레이로 응용하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 문제 해결을 위해 섬유에 적합한 OLED 소자 구조를 설계해 3차원 섬유 구조에 적합한 딥 코팅 공정을 활용했고 이를 통해 평판 제작물에 버금가는 고효율, 고수명의 OLED를 개발했다. 이 기술을 통해 평판 기반의 용액 공정을 활용한 OLED 구조를 그대로 섬유에 적용해도 성능 저하가 전혀 없이 1만cd/m2(칸델라/제곱미터) 수준의 휘도, 11cd/A(칸델라/암페어) 이상의 효율을 보임을 확인했다. 또한 4.3%의 기계적 변형률에도 섬유형 OLED 성능이 잘 유지됨을 확인했고 개발한 섬유형 OLED를 직물에 직조해도 아무런 문제가 발생하지 않음을 증명했다. 연구진이 개발한 기술은 300마이크로미터(㎛) 직경의 섬유에서부터 머리카락보다 얇은 90마이크로미터 직경 섬유에도 OLED를 형성할 수 있었다. 또한 105℃ 이하의 저온에서 모든 과정이 진행되기 때문에 열에 약한 일반적인 섬유에도 적용 가능하다. 최 교수는 “기존 섬유형 웨어러블 디스플레이 연구는 낮은 성능으로 인해 응용에 많은 제약이 따랐지만 이 기술은 직물을 구성하는 요소인 섬유에 고성능의 OLED를 제조할 수 있는 기술이다”며 “간단하고 저비용의 공정으로 고성능 섬유형 웨어러블 디스플레이 상용화의 길을 열었다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 선도연구센터지원사업과 나노소재원천기술개발사업의 지원으로 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 섬유형 유기 발광 다이오드를 직조하여 구동한 모습
2018.01.03
조회수 12564
박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다. MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다. 하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다. 특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다. 박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다. 기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다. 이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다. 그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다. 연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다. 연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다. 기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다. 박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지 그림2. 제안하는 네트워크의 모식도 그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
조회수 14816
최성율 교수, 이차원 소재 이용한 초저전력 유연메모리 개발
〈 최성율 교수, 장병철 박사과정 〉 우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 2차원 소재를 이용한 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리 기술을 개발했다. 연구팀은 원자층 두께로 매우 얇은 이황화몰리브덴 채널 소재와 고성능의 고분자 절연막 소재를 이용해 이 기술을 개발했다. 우명훈 석사(현 삼성전자 연구원)와 장병철 박사과정 학생이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제적인 재료분야 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 11월 17일자 표지 논문으로 게재됐다. 사물인터넷, 인공지능, 클라우드 서버 기술 등의 등장으로 인해 메모리 중심의 컴퓨팅 전환과 함께 웨어러블 기기 산업의 수요 증가로 고집적, 초저전력 비휘발성 유연 메모리에 대한 필요성이 커지고 있다. 특히 원자층 두께의 매우 얇은 이황화몰리브덴 반도체 소재는 최근 포스트 실리콘 소재로 주목받고 있다. 이는 얇은 두께로 인해 기존 실리콘 소자에서 나타나는 단채널 효과를 억제해 고집적도 및 전력 소모 측면에서 장점을 갖기 때문이다. 또한 얇은 두께로 인해 유연한 특성을 가져 웨어러블 전자소자로의 응용이 가능하다는 이점이 있다. 하지만 이황화몰리브덴 반도체 소재는 불포화 결합(dangling bond)을 갖지 않는 표면 특성으로 인해 기존의 원자층 증착 장비로는 얇은 절연막을 균일하고 견고하게 증착하기 어렵다는 한계가 있다. 게다가 현재의 액상 공정으로는 저유전율 고분자 절연막을 10나노미터 이하로 균일하게 대면적으로 증착하기가 어려워 저전압 구동이 불가능하고 포토리소그래피 공정과 호환이 이뤄지지 않았다. 연구팀은 문제 해결을 위해 ‘개시제를 이용한 화학 기상증착법(initiated chemical vapor deposition, iCVD)’을 이용해 고성능의 고분자 절연막을 개발해 해결했다. 연구팀은 iCVD 공정을 이용해 이황화몰리브덴 반도체 소재 위에 10나노미터 두께의 터널링 고분자 절연막이 균일하고 견고하게 증착됨을 확인했다. 연구팀은 기존의 이황화몰리브덴 반도체 메모리 소자가 20V 이상의 전압으로 구동되는 반면 이번에 제작한 소자는 10V 부근의 저전압으로 구동됨을 확인했다. 최 교수는 “인공지능, 사물인터넷 등 4차산업혁명의 근간인 반도체 소자기술은 기존 메모리 소자를 뛰어넘는 저전력성과 유연성 등의 기능을 갖춰야 한다”며 “이번 기술은 이를 해결할 수 있는 소재, 공정, 소자 원천 기술을 개발했다는 의의를 갖는다”고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업, 미래소재 디스커버리 사업 등의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림1. Advanced Functional Materials 표지 그림2. 제작된 비휘발성 메모리 소자의 개념도 및 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
2017.12.18
조회수 17193
CLKIP 프로그램(중경양강-KAIST 국제 교육협력프로그램), 괄목할만한 성장세 보여
우리대학의 중국 분교격인 ‘중경(충칭)양강-KAIST 국제 교육협력 프로그램(이하 CLKIP, Chongqing Liangjiang KAIST International Program)의 성장세가 괄목할만하다. CLKIP는 상하이 푸둥신구, 천진의 빈하이신구에 이은 중국 국무원의 비준을 받은 제3의, 내륙에서는 최초의 국가급 개발신구인 충칭 양강신구에 위치한 중경이공대학(총장 쉬 샤오후이·Shi Xiaohui) 양강캠퍼스에 우리대학이 지난 2015년 전자정보공학과와 컴퓨터 과학기술공학과를 개설하고, 현재 우리대학의 교육시스템과 커리큘럼을 그대로 적용해 운영 중인 국제 교육협력 프로그램이다. CLKIP가 소재하고 있는 충칭(중경)은 오는 13~16일 중국을 국빈 방문하는 문재인 대통령이 베이징(13~14일)에 이어 두 번째 방문(15~16일)하는 도시다. 3,300만명의 인구를 품은 중국 4대 직할시(베이징·상하이·천진·충칭) 중 하나로 양강신구에는 자동차·정보기술(IT) 단지 등이 입주해 있고 시진핑 중국 국가주석이 가장 역점을 두고 추진하는 사업인 일대일로(一帶一路, 육·해상 실크로드)와 서부 대개발의 거점도시로 급속히 발전하고 있다. 충칭은 일제 강점기 시절인 1940년 4월부터 1945년 해방을 맞을 때 까지 김구 주석이 이끌던 우리나라 임시정부가 있던 지역으로 현대자동차와 SK하이닉스 등 우리나라를 대표하는 기업들이 진출해 있는 곳이기도 하다. CLKIP는 충칭소재 중경이공대와 우리대학이 지난 2013년 10월 계약체결 이후 이듬해인 2014년 중국 교육부로부터 각각 학부과정인 전자정보공학과와 컴퓨터 과학기술공학과 등 2개 학과에 대한 개설승인을 받았다. 2015년 전기 및 전자분야의 석사과정 교육프로그램을 승인 받는 등 올해 12월 현재 대학원 과정(석사과정·3년)도 운영 중인데 연간 학생모집 규모는 학사과정이 학과 당 100명, 석사과정은 전자정보공학과 30명이다. 우리대학 전기및전자공학부와 전산학부에서는 CLKIP 프로그램에 매년 4명 이상의 교수를 파견해 각 프로그램 전공 교과목의 1/3를 담당하고 영어강의를 통해 KAIST가 보유하고 있는 우수한 커리큘럼과 교육노하우를 전수하고 있다. 이밖에 중경이공대 교수진도 올 상반기에 7명, 하반기 6명 등 모두 13명이 우리대학에서 자체 온·오프 병행 통합학습인 ‘에듀케이션(Education) 4.0’과 대규모 인터넷 공개강의인 ‘무크(MOOC)’ 등 선진 교육방법과 기술노하우 등에 관한 교육을 받았거나 연수중에 있다. 중국 서부 내륙 8개 지역에서 모집하는 학생 수 또한 CLKIP 프로그램이 입소문을 타면서 학부과정은 지난 2015년 66명에서 2016년 172명, 2017년 200명으로 불과 3년 새 학과개설 당시인 2015년 대비 3배 이상 늘어 모집정원을 모두 채웠다. 또 올 가을학기에는 CLKIP 프로그램 학부 재학생 중 7명의 교환학생과 5명의 복수학위과정 학생을 뽑았는데 선발된 학생들은 현재 우리대학에서 공부중이다. 이 학생들은 한 학기부터 최대 1년간 교육을 받을 예정이다. 한-중 산업단지가 있는 충칭(중경)시 소재 양강신구에 설치, 운영되고 있는 CLKIP 프로그램은 단순히 국제 교육협력 프로그램 이라는 이상의 의미를 지닌다. 특히 양강신구내 한·중 산업단지에 입주한 현대자동차, SK하이닉스, LG화학, 한국타이어 등 국내기업과 연구개발 및 기술지원 등 상호협력을 통해 이들 기업을 지원하되 이 기업들은 앞으로 KAIST 졸업생의 중국 진출을 위한 교두보가 될 것으로 우리대학은 기대하고 있다. 신성철 총장은 “CLKIP의 성공은 첨단 기술과 학습자 중심의 미래 인재양성을 위한 우리대학의 교육 프로그램이 중국은 물론 세계에서도 통할 수 있다는 자신감을 보여주는 사례로써 이를 계기로 우리대학 혁신적인 교육시스템의 해외수출에도 적극 노력할 것”이라고 말했다. 신 총장은 또 “내년(2018년)을 목표로 KAIST-중경이공대 공동연구소 설립을 추진 중인데 설립이 끝나면 우리대학 첨단기술의 중국시장 진출을 위한 기반을 확보하게 된다”며 “양강신구에 입주한 국내·외 기업을 대상으로 KAIST 첨단기술을 전수하는 등 기술사업화의 적극적인 추진을 통해 가치를 창출하는 기업가형 대학으로 더욱 성장해나가겠다”고 강조했다.
2017.12.11
조회수 14189
AI 월드컵 2017 대회, AI 축구종목서 전북대 AR Lab 우승
우리학교 공과대학(학장 김종환)이 1일 세계 최초로 개최한 인공지능 축구대회인 ‘AI 월드컵 2017’의 축구종목 결선대회에서 전북대 자율로봇연구실 소속 석사 및 박사과정 학생과 박사 등 4명으로 구성된 AR Lab이 우승해 상금 1000만원을 차지했다. AI 축구는 4차 산업혁명의 핵심기술인 Q-Learning을 포함한 AI기술과 딥 러닝 방식을 기반으로 각 팀당 5대의 학습된 가상의 선수로봇이 참가자의 조작 없이 상대팀 골대에 골을 넣어 득점하는 방식으로 진행하는 축구 경기로 전·후반 각 5분씩, 그리고 인공지능 구현방법 발표 5분 등 총 15분에 걸쳐 진행됐다. 준우승은 우리대학 전기및전자공학부 소속 학생 6명으로 구성된 WISRL이 차지해 500만원의 상금을 획득했고 공동 3위는 우리대학 AIM팀과 KAIST BML팀이 각각 차지했다. AI 경기해설 및 AI 기자 종목은 심사기준을 충족시키는 팀이 없어 각각 2개 종목에서는 우승팀을 선정하지 않고 AI 경기해설 종목에서 얄리팀을, AI 기자 종목에서는 KAIST Deep CMT 팀을 각각 장려상 수상자로 선정했다.
2017.12.04
조회수 11400
조동호 교수, 제13회 해동 학술대상 수상자 선정
우리대학 전기및전자공학과 조동호 교수가 한국통신학회(회장 조유제)가 수여하는 제13회 해동 학술대상 수상자로 선정됐다. 한국통신학회는 조동호 교수외에 해동 기술대상에 전경훈 삼성전자 부사장, 해동 신진학술상에 이종혁 상명대 교수와 전상운 한양대 교수를 공동수상자로 각각 선정했다. 조동호 교수는 이동통신네트워크, 모바일시스템 분야 아키텍처, 프로토콜, 알고리즘 설계, 최적화, 성능 분석 연구를 수행해 지난 10년 간 국제저명학술지에 73편, 국제학회에 133편의 논문을 기고하고 국제특허 52건, 국내특허 121건을 출원했다. 이 중 특허 14건을 국내외 기업에 기술이전을 하는 등 우리나라 정보통신 산업발전에 기여했다는 공을 인정받았다. 조동호 교수에 대한 시상식은 12월 1일 오후 5시 쉐라톤 서울 팔래스 강남호텔(구 팔래스 호텔) 별관 지하 1층 그랜드볼룸A에서 열린다.
2017.11.29
조회수 8503
<<
첫번째페이지
<
이전 페이지
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
>
다음 페이지
>>
마지막 페이지 24