%EC%A0%84%EA%B8%B0%EB%B0%8F%EC%A0%84%EC%9E%90%EA%B3%B5%ED%95%99%EB%B6%80
-
유승협 교수, 무기LED 상응하는 고효율 OLED 구현
〈 유승협 교수, 송진욱 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 무기 LED에 상응하는 높은 효율의 유기발광다이오드(OLED)를 구현하는 데 성공했다.
이번 연구는 서울대학교 재료공학부 김장주 교수, 경상대 화학과 김윤희 교수 연구팀과의 협력을 통해 이뤄진 것으로 이 기술을 통해 OLED 조명의 대중화 및 시장 성장에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
송진욱 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 8월 10일자 온라인 판에 게재됐다.
OLED는 수많은 모바일 기기와 고품질 TV 등의 디스플레이 기술에 광원으로 활용되고 있는 소자로, 두께가 얇고 유연 소자 제작이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 최근에는 조명, 차량용 광원에도 OLED를 활용하기 위한 노력이 계속되고 있다.
이러한 응용에는 광원의 효율이 매우 중요하다. 최근 지속적인 연구 개발에 의해 OLED의 효율이 꾸준히 상승했고 일부는 기존 고효율 무기 LED 수준에 준하는 결과들이 보고되고 있다.
그러나 이러한 고효율 OLED의 연구 결과들은 OLED가 갖는 면광원(面光源)의 장점을 해치는 반구형 렌즈가 쓰이거나 소자 내부에 빛을 추출하는 나노 구조가 도입돼 안정적인 동작을 방해하는 등의 문제로 상용화에 한계가 있었다.
연구팀은 OLED의 광 추출용으로 개발됐던 여러 방법 중 실용화 가능성이 가장 큰 기술인 나노입자 기반의 광 산란층을 소자 외부에 도입하는 방법에 주목했다.
특히 광 산란을 이용한 기존 OLED 광 추출 향상 연구가 반복적인 실험을 통해 경험적인 방식으로 이뤄졌던 것과는 다르게 연구팀은 종합적이고 분석적 방법론을 정립해 최대 효율을 이끌어낼 수 있는 구조를 이론적으로 예측했다.
OLED에 광 추출 구조를 적용해 가능한 최대의 효율에 도달하기 위해선 광 추출 구조와 OLED 구조를 각각이 아닌 전체로 보고 최적화를 이뤄야 한다.
연구팀은 산란 현상을 수학적으로 기술하는 이론을 OLED 발광 특성 예측 모델과 최초로 결합해 여러 구조를 가지는 수많은 소자들의 특성을 짧은 시간에 예측했고, 이를 기반으로 최대 효율을 갖는 최적 구조를 이론적으로 예측하는 데 성공했다.
연구진은 이론적으로 예측된 최적의 광 산란 필름을 실험적으로 구현하고 이를 고효율 유기 발광소재를 이용한 소자 구조에 접목해 56%의 외부 양자 효율 및 221lm/W의 전력 효율을 이끌어내는데 성공했다. 이는 큰 렌즈나 내부 광 추출구조 없이 구현된 OLED 단위 소자 효율로는 최고의 결과이다.
유승협 교수는 “다양한 OLED 광 추출 효율 향상 기술이 개발됐지만 실용화 가능성은 높지 않은 경우가 많았다. 이번 연구는 상용화 가능성에서 가장 의미가 큰 기술을 활용하면서 고효율 LED의 효율에 상응하는 OLED 구현 방법을 체계적으로 제시했다는데 의의가 있다”며 “낮은 전력소모가 특히 중요한 조명용 광원이나 웨어러블 기기의 센서용 광원에 OLED가 활용되는 데 기여할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업 및 나노소재원천기술개발사업, 한국전자통신연구원(ETRI)의 초저가플렉서블 Lightning Surface 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 외부 산란층과 결합된 OLED 구조 모식도
2018.08.21 조회수 16136 -
황의종 교수, AI with Google 2018 컨퍼런스 연설
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수가 6월 26일 서울 대치동 구글캠퍼스서울에서 열린 ‘AI with Google 2018’ 컨퍼런스에서 산업계 전문가들과 발표 및 토론 패널로 참여했다.
'모두를 위한 AI’라는 주제 하에 AI 혁신에 대한 지식과 도전 과제에 대한 생각을 공유하는 이 날 행사에서는 구글 AI 총괄 제프 딘(Jeff Dean) 박사가 키노트 강연을 진행했고, 학계에서는 황의종 교수가 유일하게 참여해 ‘KAIST에서의 AI 연구 및 인재 양성’주제로 발표했다.
이어서 패널 토의에서는 AI 혁신에 대한 지식과 앞으로의 도전 과제를 나눴다.
황 교수는 구글 연구소에서 5년간 연구원으로 근무했고 TensorFlow Extended 머신러닝 플랫폼의 데이터 인프라를 공동개발하며 ACM SIGKDD 논문, ACM SIGMOD 튜토리얼 등의 연구실적이 있다.
우리 대학에서는 빅데이터-인공지능 융합 연구를 기반으로 머신러닝 과정에 들어가는 데이터 관리 연구를 수행 중이다.
2018.07.10 조회수 11902 -
서민호 박사, 윤준보 교수, 완벽 정렬된 나노와이어 옮기는 기술 개발
〈 서 민 호 박사, 윤 준 보 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 서민호 박사, 윤준보 교수 연구팀이 완벽하게 정렬된 나노와이어 다발을 대면적의 유연 기판에 옮기는 데 성공했다.
이 나노와이어 전사(transfer) 기술은 기존 화학 반응 기반의 나노와이어 제작 기술이 갖고 있던 낮은 응용성과 생산성을 높였다는 의의를 갖는다.
서민호 박사가 1저자로 참여한 이번 연구는 나노 과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘에이씨에스 나노(ACS Nano)’ 5월 24일자에 게재됐다. (논문명 : Material-Independent Nano-Transfer onto a Flexible Substrate Using Mechanical-Interlocking Structure, 기계식 연동 구조를 활용하는 재료 선택폭 넓은 나노와이어 전사 방법)
대표적 나노 물질인 나노와이어는 작고 가볍다는 구조적 장점과 우수한 물리적, 화학적 특성 덕분에 소형 및 유연 전자 소자에 사용될 수 있다.
기존 나노와이어 전자 소자 제작은 화학적 합성법으로 제조된 나노와이어를 용액에 섞어 유연 기판에 무작위로 뿌리는 방식을 활용했다. 이로 인해 같은 방법을 사용해도 제작된 전자 소자들의 특성이 매우 다르다는 불균일성 문제가 있었다.
이러한 문제 때문에 화학적 표면 처리를 이용한 나노와이어 전사 공정이 개발돼 유연 기판 위 정렬된 나노와이어를 균일하게 제작하는 방법이 개발되기도 했다. 그러나 이 기술은 화학적인 접촉력의 조절이 가능한 일부 나노와이어만 제작 가능하기 때문에 사용 범위가 극히 제한적이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 기계식 접촉력 조절 원리를 활용하는 새로운 나노와이어 전사 기술을 개발했다.
이 기술은 전사의 모체(master mold)가 되는 나노그레이팅 기판(nanograting substrate)에 나노희생 층(nanosacrificial layer)과 나노와이어를 순차적으로 형성한 후, 나노희생 층을 건식 식각 공정을 통해 구조적으로 약하게 만든다.
나노희생 층은 나노와이어와 모체를 매우 약하게 연결하고 있기 때문에 이후 유연 기판이 되는 재료를 이용하면 마치 테이프를 이용해 바닥의 먼지를 떼어내듯 나노와이어를 쉽게 모체에서 유연 기판으로 옮길 수 있다.이 기술은 일반적인 물리적 증착법을 기반으로 제작되고 재료 의존성이 낮기 때문에 손쉽게 나노와이어를 유연 기판에 제작할 수 있다.
연구팀은 개발한 기술을 이용해 금, 백금, 구리 등 다양한 금속 나노와이어와 결정화된 금속 산화물을 유연 기판 위에 완벽하게 정렬해 제작했다.
또한 이를 유연 히터와 가스 센서 소자에 응용함으로써 실제 생활에 사용될 수 있는 안정적인 응용 소자를 구현할 수 있음을 증명했다.
서민호 박사는 “우수한 물성의 다양한 금속, 반도체 나노와이어를 웨이퍼 수준으로 완벽 정렬해 유연 기판에 옮기고 이를 소자 제작에 응용했다”며 “다양한 나노와이어 재료의 유연 기판 위 제작을 위한 플랫폼 기술로 고성능 유연 전자 소자의 안정적 개발에 기여할 것이다”고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업, 나노종합기술원 오픈 이노베이션 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 연구팀의 기술로 제작된 금 단면
2018.05.29 조회수 10879 -
우경민 석사과정에 총장 표창장 수여
우리 대학이 교내 화학물질 취급 사고에서 모범적인 대처를 한 전기및전자공학부 우경민 석사과정(지도교수 김훈)에게 13일 총장 표창장을 수여했다.
우경민 석사과정은 최근 교내에서 발생한 화학물질 취급 부주의 사고와 관련해 신속하고 침착한 대응으로 2차 사고를 방지하는데 크게 기여했다.
특히 위급한 상황에서도 빠른 상황 판단을 통해 사고자를 신속히 클리닉으로 동반 이송함으로써 타인의 귀감이 됐다.
학교 관계자는 학교의 명예를 높이고 다른 학생에게 모범이 되는 배려 넘치는 모습을 보였기에 특별포상자로 선정했다고 밝혔다.
2018.04.13 조회수 11869 -
KAIST 블록체인 정책토론회 개최
우리대학이 ‘블록체인 육성을 위한 정책토론회’를 18일 국회에서 개최한다. 블록체인 육성을 위한 기술 개발, 인재 양성, 산업 발전 등의 정책을 논의하는 자리로 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 유승희(더불어민주당), 송희경(자유한국당), 오세정(바른미래당) 의원과 공동으로 주최한다.
블록체인은 지난해 광풍을 일으켰던 비트코인과 가상화폐의 기반이 되는 핵심 기술이다. 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께 4차 산업혁명 시대의 초연결·초지능 사회를 주도할 중요한 기술로 손꼽힌다. 거래, 계약, 인증, 정보의 기록, 투표 등에 활용되어 금융과 유통, 법, 회계, 정부 서비스와 같은 공공 분야로 기술 영역이 크게 확장되는 추세다. 블록체인 기술 및 관련 소프트웨어·서비스 분야는 4차 산업혁명 시대 신산업의 중심이 될 전망이다.
토론회에서는 학교, 기업, 정부 등 각 분야의 블록체인 전문가들이 해당 산업을 육성하기 위한 전략과 필요 정책을 제안한다. 블록체인 관련 국가 차원의 현안 및 나아갈 방안도 함께 논의된다.
정보보호대학원 김용대 교수는 ‘블록체인 기술과 인재 양성’을 주제로 기조 발표에 나선다. 블록체인 기술이 금융에 적용된 사례와 현재의 활용 양상을 소개하고 향후 필요한 기술 개발과 인재 양성 방안을 제시할 계획이다.
SK텔레콤 블록체인 사업개발 Unit 오세현 전무는 ‘블록체인 산업생태계 구축’을 주제로 블록체인 기술의 핵심 기능과 산업 영역별 활용 가치에 대해 발표한다. 기업 자발적인 기술과 시장의 발전을 위해 규제가 아닌 국가 차원의 정책 수립 필요성을 제언할 예정이다.
토론회에는 김정호 연구처장, 서영일 KT 블록체인센터장, 이재형 과학기술정보통신부 융합신산업과장, 주홍민 금융위원회 전자금융과장, 전하진 한국블록체인협회 자율규제위원장, 김형주 한국블록체인산업진흥협회 이사장, 김광조 전산학부 교수가 패널로 참석한다. 특히, 블록체인과 관련한 정부 정책이 육성 정책으로 나아갈 것인가 아니면 규제 방향을 중심으로 나아갈 것인가를 심도 있게 논의할 예정이다.
신성철 총장은 “전 세계는 블록체인 기술의 주도권을 차지하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 기술 패러다임과 환경변화에 신속하게 대응하기 위한 적극적인 국가적 전략이 시급하다”고 밝히며 “이러한 시점에서 과학기술이 나아갈 방향을 제시하는 것이 KAIST의 역할이며 토론회에서 논의된 내용들이 향후 정부 정책 결정에 크게 반영되기를 바란다”고 강조했다.
2018.04.11 조회수 16384 -
최경철 교수 연구팀, 웨어러블 광 치료 패치 개발
우리대학 전기및전자공학부 최경철 교수와 전용민 연구원이 서울대 분당병원 박경찬 교수/최혜령 연구원과 OLED로 웨어러블 광 치료 패치를 개발하는데 성공했다. 광 치료는 빛을 쬐어 인체의 생화학 반응을 촉진시키는 치료법으로, 병원 등에 설치된 LED 또는 레이저 기기를 통해 상처를 치유하는 데 널리 사용되고 있다.
기존 기기는 유연하지 못하고 균일하게 빛을 조사하기 어려우며 열이 발생하는 문제가 있어서, 치료효과를 높이고 싶어도 인체에 밀착할 수 없는 한계가 있었다.
최경철 교수 연구팀이 개발한 광 치료 패치는 가볍고 유연해 피부에 부착한 채 일상생활을 하면서 고효율 치료를 지속할 수 있다. 구성요소인 OLED, 배터리, 과열방지 장치(히트싱크), 패치가 모두 얇은 막의 형태로 디자인됐고, 두께가 1㎜ 미만, 무게가 1g 미만이다. 300시간 이상 장시간 작동되며, 반경 20㎜ 이내로 휘어진 상태에서도 구동될 수 있으므로 다양한 인체 부위에 부착할 수 있다.
42℃ 이하에서 구동돼 저온화상의 위험도 없으며, 국제표준화기구(ISO) 기준의 안전성도 검증됐을 뿐만 아니라 세포증식이 58% 향상되고 세포이동이 46% 향상돼 상처 부위가 효과적으로 아물게 되는 뛰어난 치유효과를 보였다.
연구를 주도한 전용민 박사과정 연구원은 "웨어러블 광 치료 패치의 뛰어난 치료 효과와 편리함으로 인해 앞으로는 병원에 방문하지 않고 약국에서 구매해서 쉽게 광 치료를 받을 수 있을 것"이라며 "광 출력을 조절하면 피부미용/피부암/치매치료/우울증 치료 등 응용 범위를 넓힐 수 있다"라고 말했다.
최경철 교수는 "디스플레이로 응용되는 OLED의 장점을 광 치료와 융합한 기술로서, 휴대용, 고효율의 웨어러블 광 치료 상용화 길을 열 수 있을 것"이라고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부/한국연구재단 기초연구사업(선도연구센터)의 지원으로 수행됐으며, 국제학술지 어드밴스드 머티리얼스 테크놀로지 8일 게재됐다.
□ 그림 설명
그림1. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 구동 사진
그림2. 피부에 부착하는 웨어러블 OLED 패치의 상처치유 효과
2018.03.19 조회수 14564 -
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 13129 -
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 13274 -
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 14880 -
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 15754 -
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 19065 -
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 17833