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최고의 AI반도체 인력 양성 위한 인공지능반도체 대학원 설립
우리 대학이 인공지능반도체 대학원(KAIST Graduate School of AI Semiconductor)을 설립해 석·박사과정 신입생 모집을 시작한다. 인공지능(AI) 반도체 기술은 챗GPT 등 사회 전반을 크게 변혁시키고 있는 인공지능의 핵심 기술이다. 정부는 인공지능과 시스템반도체를 혁신성장 전략투자 분야로 지정한 바 있으며, 인공지능반도체는 두 핵심 전략의 공통 요소로 국가의 차세대 성장동력으로 주목받고 있다. 하지만, 기술 선점 및 가치 창출을 위한 국내 전문 인력은 절대적으로 부족한 상태로 인공지능반도체 기술의 주도권을 확보를 위한 고급인력양성이 시급한 실정이다.
우리 대학은 2008년부터 인공지능반도체 기술 개발을 시작해 현재까지 세계 기술 개발의 흐름을 선도하고 있으며, 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 고급인재 양성사업에 지난 5월 선정돼 인공지능반도체 대학원을 설립했다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작하는 인공지능반도체 대학원에서는 인공지능반도체 설계 및 운용에 필수적인 기초 과목과 함께 3개로 세분된 전공 트랙을 운영한다. ⯅다양한 인공지능 및 응용 프로그램 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 회로 및 아키텍처 설계를 연구하는 ‘AI 반도체 하드웨어’ 트랙 ⯅효율적인 인공지능반도체 하드웨어 운용 기술 및 구동 프레임워크를 연구하는 ‘AI 소프트웨어/시스템’트랙 ⯅기존 인공지능반도체 구조를 뛰어넘는 초고속·초고효율·초대규모 인공지능 시스템을 실현하기 위해 뇌과학에 기반한 창의적이고 도전적인 기초연구 및 학제 간 연구를 수행하는 ‘미래 AI 시스템’트랙 등이다.그뿐만 아니라, KAIST 인공지능반도체 대학원에서는 분야 초월형 교육을 위해 복수의 지도교수를 선정할 수 있는 '복수지도제도'를 도입한다. 이를 통해, 인공지능 시스템 설계·CAD(컴퓨터지원설계)·반도체소자·아키텍처·소프트웨어·디지털/아날로그 지식재산권(IP) 등 여러 분야를 모두 아우르는 연구가 가능해진다. 우리 대학은 1996년 반도체설계교육센터(IDEC)와 2022년 PIM반도체설계연구센터(AI-PIM)를 설립해 세계 최고의 반도체 설계 및 인공지능반도체 설계 인프라를 보유하고 있다. 인공지능반도체 대학원에서는 기존의 인프라와 더불어 삼성과 SK하이닉스 등의 대기업 및 사피온·퓨리오사·리벨리온 등 국내 인공지능반도체 팹리스기업들로 구성된 컨소시엄과 협력해 대학원생들의 연구와 교육을 지원할 예정이다.
또한, 재학생들의 글로벌 연구 역량을 높일 수 있도록 MIT·컬럼비아 대학교·코넬대학교·취리히 공과대학 등 세계 유수 대학들과 글로벌 공동연구 협정을 맺고 수개월 또는 수년간의 파견 연구 제도를 도입할 방침이다.
유회준 KAIST 인공지능반도체대학원장(책임교수)은 "인공지능반도체 분야 연구에 열정과 의지를 가진 학생이라면 KAIST만의 특화된 교육·연구 시스템과 우수한 인프라를 만나 최고의 전문가로 성장할 수 있다"라고 말했다. 이어, 유 원장은 "인공지능반도체는 우리나라의 뛰어난 반도체 기술과 최첨단 인공지능 기술을 접목해 세계를 선도할 수 있는 분야로 글로벌 실무형 인재를 양성하기 위해 노력하겠다"라고 전했다.
인공지능반도체 대학원은 오는 7일까지 온·오프라인에서 동시에 입시원서 접수를 진행한다. 자세한 내용은 입학처 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 인공지능반도체대학원 홈페이지(https://aisemi.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2023.06.02 조회수 6122 -
반도체공학대학원 설립, 초격차 반도체 기술 혁신 이끈다.
우리 대학이 반도체 분야의 선두 주자로서 미래 반도체 산업을 이끌어나갈 세계적인 인력 양성을 위해 반도체공학대학원(Graduate School of Semiconductor Technology)을 설립했다.
반도체는 국가안보 및 기술패권 확보를 위해 중요한 국가자산으로 정보통신, 자동차, 에너지, 의료 등 다양한 산업 분야에 핵심 기술이다. 디지털화가 가속되고 첨단 기술이 도약할수록 반도체 산업의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상되며, 반도체 기술에 대한 연구개발과 새로운 혁신 기술의 발굴이 필수적으로 요구되고 있다.우리 대학 반도체공학대학원은 산업자원통상자원부의 ‘반도체특성화대학원’ 사업 및 대전시의 지원을 받아 설립됐다. 반도체 기술에 대한 깊은 이해와 전문성을 갖추고 대한민국의 미래 반도체 산업을 이끌어나갈 리더를 양성할 계획이다. 전기및전자공학부, 신소재공학과, 생명화학공학과, 기계공학과, 물리학과 등 5개 학과 32명의 교원이 참여해 반도체 소자/소재 및 패키징 분야에서 초격차 반도체 기술 혁신을 이끌어갈 고급 석박사 인재 양성을 목표로 한다.
동시에 삼성, SK하이닉스 등의 종합 반도체 기업을 포함하여 반도체 산업 밸류체인 전 분야에 이르는 10개의 소자, 소재, 장비 기업이 컨소시엄으로 참여한다. 이를 통해, 산학프로젝트 수행, 산업체 임직원 강의 등 다양한 형태의 현장 중심 교육과 연구를 지원할 계획이다. 또한, 한국전자통신연구원, 나노종합기술원 등 반도체 공공인프라 기관과도 협력하여 교육 및 연구 협력 시너지를 창출해 갈 계획이다.우리 대학 반도체공학대학원은 'CMOS 프론트-엔드 공정설계 및 실습'과 같은 체험형 교육과정의 개설을 통해 설계-공정-소자제작-평가에 이르는 전주기 반도체 교육 커리큘럼을 제공할 예정이다. 이에 더해 우리 대학이 보유한 반도체 연구시설을 더욱 확충해 세계적인 수준의 연구 환경도 구축된다. 인공지능용 반도체 소자, 첨단 반도체 소재, 차세대 반도체 패키징 등 여러 방면에서 선도적인 연구를 수행해 새로운 초격차 기술과 솔루션을 연구 개발하는 데 주력할 예정이다.
또한, 우수한 학생들이 연구에 전념해 학문적 성장과 국제적인 경쟁력을 두루 갖출 수 있도록 장학금과 연구활동비를 함께 제공하고 국내·외 다양한 학술 대회 참여와 연구 발표 기회를 부여하는 등 파격적으로 지원할 방침이다.
이번 반도체공학대학원을 지원한 대전시 한선희 전략사업추진실장은 "수도권에 대기업 중심의 반도체 생산기지가 있다면 대전에는 KAIST·출연연 등 중심의 반도체 인재와 기술을 보유하고 있다”라며 “이를 기반으로 인재와 기술을 공급하는 반도체 연구·교육·실증 거점도시로 거듭나겠다"라고 밝혔다.
최성율 반도체공학대학원장(책임교수)은 "KAIST는 우리나라 산업 발전 태동기 때부터 지금까지 반도체 산업을 주도한 우수 인력의 산실이었다"라며, "오랜 기간 축적해 온 KAIST만의 차별화된 반도체 교육과 연구를 바탕으로 국내·외 반도체 산업의 핵심적인 역할을 수행하고 세계 반도체 기술의 발전과 혁신에 기여할 인재들을 키워나가겠다"라고 기대감을 밝혔다.
KAIST 반도체공학대학원은 올해 가을학기에 입학할 석·박사과정 학생을 오는 7일까지 모집한다. 입학에 관한 내용은 KAIST의 입학처 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 반도체공학대학원 홈페이지(https://semicon.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2023.06.01 조회수 5550 -
111배 빠른 검색엔진용 CXL 3.0 기반 AI반도체 세계 최초 개발
최근 각광받고 있는 이미지 검색, 데이터베이스, 추천 시스템, 광고 등의 서비스들은 마이크로소프트, 메타, 알리바바 등의 글로벌 IT 기업들에서 활발히 제공되고 있다. 하지만 실제 서비스에서 사용되는 데이터 셋은 크기가 매우 커, 많은 양의 메모리를 요구하여 기존 시스템에서는 추가할 수 있는 메모리 용량에 제한이 있어 이러한 요구사항을 만족할 수 없었다.
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)에서 대용량으로 메모리 확장이 가능한 컴퓨트 익스프레스 링크 3.0 기술(Compute eXpress Link, 이하 CXL)을 활용해 검색 엔진을 위한 AI 반도체를 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다.
최근 검색 서비스에서 사용되는 알고리즘은 근사 근접 이웃 탐색(Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS)으로 어떤 데이터든지 특징 벡터로 표현할 수 있다. 특징 벡터란 데이터가 가지는 특징들 각각을 숫자로 표현해 나열한 것으로, 이들 사이의 거리를 통해 우리는 데이터 간의 유사도를 구할 수 있다. 하지만 벡터 데이터 용량이 매우 커서 이를 압축해 메모리에 적재하는 압축 방식과 메모리보다 큰 용량과 느린 속도를 가지는 저장 장치를 사용하는 스토리지 방식(마이크로소프트에서 사용 중)이 사용되어 왔다. 하지만 이들 각각은 낮은 정확도와 성능을 가지는 문제가 있었다.
이에 정명수 교수 연구팀은 메모리 확장의 제한이라는 근본적인 문제를 해결하기 위해 CXL이라는 기술에 주목했다. CXL은 CPU-장치 간 연결을 위한 프로토콜로, 가속기 및 메모리 확장기의 고속 연결을 제공한다. 또한 CXL 스위치를 통해 여러 대의 메모리 확장기를 하나의 포트에 연결할 수 있는 확장성을 제공한다. 하지만 CXL을 통한 메모리 확장은 로컬 메모리와 비교해 메모리 접근 시간이 증가하는 단점을 가지고 있다.
데이터를 책으로 비유하자면 기존 시스템은 집에 해당하는 CPU 크기의 제한으로 서재(메모리 용량)를 무한정 늘릴 수 없어, 보관할 수 있는 책 개수에 제한이 있는 것이다. 이에 압축 방식은 책의 내용을 압축하여 더 많은 책을 보관하는 방법이고, 스토리지 방식은 필요한 책들을 거리가 먼 도서관에서 구해오는 것과 비슷하다. CXL을 통한 메모리 확장은 집 옆에 창고를 지어 책을 보관하는 것으로 이해될 수 있다.
연구진이 개발한 AI 반도체(CXL-ANNS)는 CXL 스위치와 CXL 메모리 확장기를 사용해 근사 근접 이웃 탐색에서 필요한 모든 데이터를 메모리에 적재할 수 있어 정확도를 높이고 성능 감소를 없앴다. 또한 근사 근접 이웃 탐색의 특징을 활용해 데이터 근처 처리 기법과 지역성을 활용한 데이터 배치 기법으로 CXL-ANNS의 성능을 한 단계 향상했다. 이는 마치 창고 스스로가 필요한 책들의 내용을 요약하고 정리해 전달하고, 자주 보는 책들은 서재에 배치해 집과 창고를 오가는 시간을 줄이는 것과 유사하다.
연구진은 CXL-ANNS의 프로토타입을 자체 제작해 실효성을 확인하고, CXL-ANNS 성능을 기존 연구들과 비교했다. 마이크로소프트, 메타, 얀덱스 등의 글로벌 IT 기업에서 공개한 검색 데이터 셋을 사용한 근사 근접 이웃 탐색의 성능 비교에서 CXL-ANNS는 기존 연구들 대비 평균 111배 성능 향상이 있었다. 특히, 마이크로소프트의 상용화된 서비스에서 사용되는 방식과 비교하였을 때 92배의 성능 향상을 보여줬다.
정명수 교수는 "이번에 개발한 CXL-ANNS는 기존 검색 엔진의 문제였던 메모리 용량 제한 문제를 해결하고, CXL 기반의 메모리 확장이 실제 적용될 때 발생하는 메모리 접근 시간 지연 문제를 해결했다ˮ며, “제안하는 CXL 기반 메모리 확장과 데이터 근처 처리 가속의 패러다임은 검색 엔진뿐만 아니라 빅 데이터가 필요한 고성능 컴퓨팅, 유전자 탐색, 영상 처리 등의 다양한 분야에도 적용할 수 있다ˮ라고 말했다.
이번 연구는 미국 보스턴에서 오는 7월에 열릴 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 `USENIX Annual Technical Conference, 2023'에 ‘CXL-ANNS’이라는 이름으로 발표된 예정이다. (논문명: CXL-ANNS: Software-Hardware Collaborative Memory Disaggregation and Computation for Billion-Scale Approximate Nearest Neighbor Search)
한편 해당 연구는 파네시아(http://panmnesia.com)의 지원을 받아 진행됐다.
2023.05.25 조회수 6679 -
무선으로 심혈관 모니터링 실시간 가능
실시간 혈역학(Hemodynamic) 모니터링은 심혈관 질환을 앓는 환자의 수술 전후 관리에 도움을 준다. 이에 일상에서 실시간으로 심혈관 내 압력, 유량 및 온도 측정을 제공할 수 있는 무선 인체이식형 의료기술에 대한 수요가 증가하고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수가 배터리 없이 실시간으로 심혈관 내 압력, 유량, 온도를 측정해 심혈관 기능을 진단하는 무선 심혈관 임플란트를 개발했다고 24일 밝혔다.
권경하 교수 연구팀과 미국 노스웨스턴대학교 김종욱 박사가 공동연구를 통해 개발한 이 기술은 국제 학술지 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)에 4월 11일 발표됐다 (논문명 : A battery-less wireless implant for the continuous monitoring of vascular pressure, flow rate and temperature; URL: https://www.nature.com/articles/s41551-023-01022-4)
현재는 침상 모니터에 연결된 유선 테더(tether)와 함께 센서를 동맥에 삽입해 동맥압과 혈류 속도 측정이 가능하지만, 유선 인터페이스가 심혈관 손상 및 감염이나 측정 정확도 저하로 이어질 수 있으므로 병원에서 움직이지 않는 환자를 위해 일시적으로 사용하는 것으로 제한된다. 전문 의료 시설에 접근하지 않고 언제 어디서나 환자의 수술 후 모니터링을 지원하기 위해, 배터리 없이 무선으로 작동하는 임플란트 시스템을 개발하는 것이 핵심 과제다.
이에 연구팀은 무선 통신 및 무선 전력 전송 기술을 이용해 심혈관 내에서 배터리 없이 실시간으로 압력, 유속 및 온도를 측정할 수 있는 이식형 무선 측정 시스템을 개발했다.
연구팀은 배터리 없이 무선으로 동작하는 압력, 유속 및 온도를 측정하는 임플란트 기기를 실제로 제작해, 돼지의 폐동맥 및 양의 대동맥과 좌심실에서 기존 임상 기기와 유사한 성능을 보이는 데 성공했다. 이러한 기술은 혈역학 기능을 객관적이고 정확하게 측정해 심장 환자의 치료와 삶의 질을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 가정 또는 병원에서 환자의 행동 제약 없이 언제든지 모바일 모니터링이 가능해진다.
연구를 주도한 권경하 교수는 “앞으로 심장판막 대동맥 이식술(TAVI) 후 경사도 및 기타 유출 검사, 뇌동맥류용 흐름 전환기 내부의 압력 및 유량 측정, 흉부 내 대동맥 내시경적 수술(TEVAR) 및 복부 대동맥류 내시경적 수술(EVAR) - 엔돌릭 감시 등 다양한 임상 분야에서 사용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단(NRF) 기본연구, 우수신진연구, 지역혁신 선도연구센터 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.24 조회수 5850 -
드림워커, 안 보고도 계단을 성큼성큼 걷다
연기가 자욱해 앞이 안보이는 재난 상황에서 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단을 오르내리고 나무뿌리와 같은 울퉁불퉁한 환경 등에서 넘어지지 않고 움직이는 사족보행 로봇 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 강인한 `블라인드 보행(blind locomotion)'을 가능케 하는 보행 로봇 제어 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 사람이 수면 중 깨어서 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때 시각적인 도움이 거의 없이 보행이 가능한 것처럼, 블라인드 보행이 가능하다고 해서 붙여진 ‘드림워크(DreamWaQ)’기술을 개발하였고 이 기술이 적용된 로봇을 ‘드림워커(DreamWaQer)’라고 명명했다. 즉 이 기술을 탑재하면 다양한 형태의 사족보행 로봇 드림워커를 만들어낼 수 있게 되는 것이다.
기존 보행 로봇 제어기는 기구학 또는 동역학 모델을 기반으로 한다. 이를 모델 기반 제어 방식이라고 표현하는데, 특히 야지와 같은 비정형 환경에서 안정적인 보행을 하기 위해서는 모델의 특징 정보를 더욱 빠르게 얻을 수 있어야 한다. 그러나 이는 주변 환경의 인지 능력에 많이 의존하는 모습을 보여 왔다.
이에 비해, 명현 교수 연구팀이 개발한 인공지능 학습 방법 중 하나인 심층 강화학습 기반의 제어기는 시뮬레이터로부터 얻어진 다양한 환경의 데이터를 통해 보행 로봇의 각 모터에 적절한 제어 명령을 빠르게 계산해 줄 수 있다. 시뮬레이션에서 학습된 제어기가 실제 로봇에서 잘 작동하려면 별도의 튜닝 과정이 필요했다면, 연구팀이 개발한 제어기는 별도의 튜닝을 요구하지 않는다는 장점도 있어 다양한 보행 로봇에 쉽게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀이 개발한 제어기인 드림워크는 크게 지면과 로봇의 정보를 추정하는 상황(context) 추정 네트워크와 제어 명령을 산출하는 정책(policy) 네트워크로 구성된다. 상황추정 네트워크는 관성 정보와 관절 정보들을 통해 암시적으로 지면의 정보를, 명시적으로 로봇의 상태를 추정한다. 이 정보는 정책 네트워크에 입력돼 최적의 제어 명령을 산출하는 데 사용된다. 두 네트워크는 시뮬레이션에서 함께 학습된다.
상황추정 네트워크는 지도학습을 통해 학습되는 반면, 정책 네트워크는 심층 강화학습 방법론인 행동자-비평자(actor-critic) 방식을 통해 학습된다. 행동자 네트워크는 주변 지형 정보를 오직 암시적으로 추정할 수 있다. 시뮬레이션에서는 주변 지형 정보를 알 수 있는데, 지형 정보를 알고 있는 비평자 네트워크가 행동자 네트워크의 정책을 평가한다.
이 모든 학습 과정에는 단 1시간 정도만 소요되며, 실제 로봇에는 학습된 행동자 네트워크만 탑재된다. 주변 지형을 보지 않고도, 오직 로봇 내부의 관성 센서(IMU)와 관절 각도의 측정치를 활용해 시뮬레이션에서 학습한 다양한 환경 중 어느 환경과 유사한지 상상하는 과정을 거친다. 갑자기 계단과 같은 단차를 맞이하는 경우, 발이 단차에 닿기 전까지는 알 수 없지만 발이 닿는 순간 빠르게 지형 정보를 상상한다. 그리고 이렇게 추측된 지형 정보에 알맞은 제어 명령을 각 모터에 전달해 재빠른 적응 보행이 가능하다.
드림워커(DreamWaQer) 로봇은 실험실 환경뿐 아니라, 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이의 3분의 2 (2/3) 정도의 계단 등을 극복함으로써 강인한 성능을 입증했다. 또한 환경과 무관하게, 0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능함을 연구팀은 확인했다.
이번 연구 결과는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정이 제1 저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했으며, 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야의 세계 최고 권위 학회인 ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에 채택되어 발표될 예정이다. (논문명: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning)
개발된 드림워크를 탑재한 보행 로봇 드림워커의 구동 및 보행 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.
메인 영상: https://youtu.be/JC1_bnTxPiQ
쿠키 영상: https://youtu.be/mhUUZVbeDA0
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)
2023.03.29 조회수 9160 -
보이스피싱 심박스 탐지 원천 기술 개발
보이스피싱에 심박스가 악용될 경우 해외에서 온 인터넷전화가 한국 내의 번호로 인식되는 발신 번호 조작에 활용될 수 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 이동통신사가 보이스피싱에 사용되는 심박스를 식별할 수 있는 원천기술을 개발했다고 21일 밝혔다.
휴대전화 등 모든 단말기는 이동통신망에 접속할 때 지원 가능한 기능을 이동통신망에 전달한다. 김용대 교수 연구팀은 이러한 기능 중 1,000여 개를 이용해 이동통신 단말 기종을 구분하는 방법을 제안했고 100여 개의 이동통신 단말들의 기종을 분류할 수 있음을 입증했다. 또한, 이 기술을 보이스피싱에 사용되는 심박스에 적용했을 때 일반 휴대전화와 심박스를 명확히 구분할 수 있음을 확인했다.
현재 이동통신사들은 단말기 구분 및 단말 기종의 식별을 위해 모든 단말에 부여된 고유한 15자리 숫자인 단말기고유식별번호(이하 IMEI: International Mobile Equipment Identity)를 사용한다. IMEI는 이동통신망에서 단말 기종을 나타내기 위해 사용되는 8자리 숫자인 TAC(Type Allocation Code, 타입 할당 코드)를 포함한다.
이번 기술의 특징은 일반적인 단말뿐 아니라 악의적인 목적을 가진 다른 기종의 TAC로 변조한 단말들도 이동통신망에서 그 기종을 식별할 수 있다는 것이다. 이러한 특징은 현재 보이스피싱에 악용되고 있는 심박스들을 탐지하기에 유용하다. 심박스들은 IMEI 변조 기능을 지원하기 때문에 이동통신사가 심박스를 휴대전화로 오분류하도록 만들 수 있는데, 기존과 같이 TAC만을 이용해서는 이러한 심박스들을 탐지할 수 없기 때문이다. 이번 기술에서는 단말 기종 식별을 위해 TAC를 사용하지 않기 때문에, 그러므로 심박스가 이를 변조해 이동통신망에 접속하더라도 효과적으로 식별할 수 있다.
휴대전화와 심박스는 개발 과정에서 큰 차이를 보인다. 퀄컴, 삼성 같은 이동통신 칩 개발사는 매년 새로운 기능을 갖는 최신 사양의 칩셋을 제작하고, 이는 최신 휴대전화 제작에 사용된다. 반면 심박스의 경우 전화 기능을 위주로 한 장비이기 때문에, 비교적 저사양의 칩셋을 사용한다. 또한 일반적으로 휴대전화 제조사들은 심박스 제조사들과 달리 칩셋에 존재하는 다양한 기능들을 단말기에 구현한다. 이러한 개발 과정의 차이는 곧 휴대전화와 심박스가 지원하는 기능들의 차이로 이어진다. 연구팀이 개발한 기술에서는 이러한 단말들의 기능 정보들을 기기별 고유정보로 이용해 단말 기종을 분류했다. 그 시험 결과, 100여 종의 휴대전화 모델들이 잘 구분되는 것을 확인했고, 나아가 휴대전화와 심박스 또한 명확히 구분되는 것을 확인했다. 따라서 이번 기술이 이동통신사에 적용되더라도 심박스 탐지에 충분히 사용될 수 있을 것으로 보인다.
전기및전자공학부 오범석, 안준호 연구원이 공동 제1 저자로 참여하고 배상욱, 손민철, 이용화 연구원과 우리 대학 강민석 교수가 함께 참여한 이번 연구는 보안 최우수학회 중 하나인 `NDSS(Network and Distributed System Security)' 심포지움 2023에 채택됐다. (논문명 : Preventing SIM Box Fraud Using Device Model Fingerprinting)
한편 김용대 교수 연구팀은 2012년부터 현재까지 이동통신 보안 분야에서 다양한 연구를 진행했다. 2015년에는 상용 VoLTE 서비스의 10가지 구현 취약점들을 발견해 미국 컴퓨터 침해 사고 대응반(CERT)에 제보했고, 2019년에는 LTE 이동통신 취약점 자동분석 시스템을 개발, 51개의 새로운 취약점을 발견해 통신사 및 제조사들에 해당 문제들을 보고했다. 2022년에는 43개의 휴대전화 이동통신 칩에서 26개의 보안 취약점을 찾아 휴대전화 제조사들에게 보고했다.
공동 제1 저자인 오범석 연구원은 "100여 개의 이동통신 단말들을 이용해 휴대전화와 심박스가 잘 구분되는 것을 확인한 상태다ˮ며, "실제 보이스피싱 기술에 적용하기 위해서는 이동통신사와의 협력을 통해 상용 데이터를 활용한 검증과 기술 고도화가 필요하다ˮ 라고 말했다.
김용대 교수는 "합법적으로 심박스를 사용하는 사업 또한 존재하며 이동통신사에서 심박스를 탐지하는 것도 중요하지만 이 중 불법적으로 이용되는 심박스를 골라내는 것이 더 중요하다”며, "이 기술을 효과적으로 적용하기 위해서는 심박스 등록제가 필요한데 보이스피싱 목적이 아닌 합법적으로 사용되고 있는 심박스들은 사업 목적에 대해 등록을 하면 되고 그렇지 않은 심박스는 미등록 심박스이므로 적발이 가능하다”라고 말했다.
이번 연구는 경찰청 국가개발연구사업 <네트워크 기반 보이스피싱 탐지 및 추적 기술 개발>과 정보통신기획평가원 <정형 및 비교 분석을 통한 자동화된 이동통신 프로토콜 보안성 진단 기술> 사업 그리고 융합보안대학원 사업의 지원을 받아 수행됐다. 아울러, 현재 연구팀은 실제 고객의 피해 방지로 이어질 수 있도록 SK Telecom과 협업 중에 있다.
2023.03.21 조회수 5979 -
생생한 3차원 실사 이미지 구현하는 ‘메타브레인’ 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 실사에 가까운 이미지를 렌더링할 수 있는 인공지능 기반 3D 렌더링을 모바일 기기에서 구현, 고속, 저전력 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체*인 메타브레인(MetaVRain)’을 세계 최초로 개발했다고 7일 밝혔다.
* 인공지능 반도체 : 인식·추론·학습·판단 등 인공지능 처리 기능을 탑재하고, 초지능·초저전력·초신뢰 기반의 최적화된 기술로 구현한 반도체
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 GPU로 구동되는 기존 레이 트레이싱 (ray-tracing)* 기반 3D 렌더링을 새로 제작된 AI 반도체 상에서 인공지능 기반 3차원으로 만들어, 기존의 막대한 비용이 들어가는 3차원 영상 캡쳐 스튜디오가 필요없게 되므로 3D 모델 제작에 드는 비용을 크게 줄이고, 사용되는 메모리를 180배 이상 줄일 수 있다. 특히 블렌더(Blender) 등의 복잡한 소프트웨어를 사용하던 기존 3D 그래픽 편집과 디자인을 간단한 인공지능 학습만으로 대체하여, 일반인도 손쉽게 원하는 스타일을 입히고 편집할 수 있다는 장점이 있다.
*레이 트레이싱 (ray-tracing): 광원, 물체의 형태, 질감에 따라 바뀌는 모든 광선의 궤적을 추적함으로써 실사에 가까운 이미지를 얻도록 하는 기술
한동현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 2월 18일부터 22일까지 전 세계 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문번호 2.7, 논문명: 메타브레인: A 133mW Real-time Hyper-realistic 3D NeRF Processor with 1D-2D Hybrid Neural Engines for Metaverse on Mobile Devices (저자: 한동현, 류준하, 김상엽, 김상진, 유회준))
유 교수팀은 인공지능을 통해 3D 렌더링을 구현할 때 발생하는 비효율적인 연산들을 발견하고 이를 줄이기 위해 사람의 시각적 인식 방식을 결합한 새로운 컨셉의 반도체를 개발했다. 사람은 사물을 기억할 때, 대략적인 윤곽에서 시작하여, 점점 그 형태를 구체화하는 과정과 바로 직전에 보았던 물체라면 이를 토대로 현재의 물체가 어떻게 생겼는지 바로 추측하는 인지능을 가지고 있다. 이러한 사람의 인지 과정을 모방하여, 새롭게 개발한 반도체는 저해상도 복셀을 통해 미리 사물의 대략적인 형태를 파악하고, 과거 렌더링했던 결과를 토대로, 현재 렌더링할 때 필요한 연산량을 최소화하는 연산 방식을 채택하였다.
유 교수팀이 개발한 메타브레인은 사람의 시각적 인식 과정을 모방한 하드웨어 아키텍처뿐만 아니라 최첨단 CMOS 칩을 함께 개발하여, 세계 최고의 성능을 달성하였다. 메타브레인은 인공지능 기반 3D 렌더링 기술에 최적화되어, 최대 100 FPS 이상의 렌더링 속도를 달성하였으며, 이는 기존 GPU보다 911배 빠른 속도다. 뿐만아니라, 1개 영상화면 처리 당 소모에너지를 나타내는 에너지효율 역시 GPU 대비 26,400배 높인 연구 결과로 VR/AR 헤드셋, 모바일 기기에서도 인공지능 기반 실시간 렌더링의 가능성을 열었다.
연구팀은 메타브레인의 활용 예시를 보여주고자, 스마트 3D 렌더링 응용시스템을 함께 개발하였으며, 사용자가 선호하는 스타일에 맞춰, 3D 모델의 스타일을 바꾸는 예제를 보여주었다. 인공지능에게 원하는 스타일의 이미지를 주고 재학습만 수행하면 되기 때문에, 복잡한 소프트웨어의 도움 없이도 손쉽게 3D 모델의 스타일을 손쉽게 바꿀 수 있다. 유 교수팀이 구현한 응용시스템의 예시 이외에도, 사용자의 얼굴을 본떠 만든 실제에 가까운 3D 아바타를 만들거나, 각종 구조물들의 3D 모델을 만들고 영화 제작 환경에 맞춰 날씨를 바꾸는 등 다양한 응용 예시가 가능할 것으로 기대된다.
연구팀은 메타브레인을 시작으로, 앞으로의 3D 그래픽스 분야 역시 인공지능으로 대체되기 시작할 것으로 기대한다며, 인공지능과 3D 그래픽스의 결합은 메타버스 실현을 위한 큰 기술적 혁신이라는 점을 밝혔다.
연구를 주도한 KAIST 전기및전자공학부 유회준 교수는 “현재 3D 그래픽스는 사람이 사물을 어떻게 보고 있는지가 아니라, 사물이 어떻게 생겼는지를 묘사하는데 집중하고 있다”라며 “이번 연구는 인공지능이 사람의 공간 인지 능력을 모방하여 사람이 사물을 인식하고 표현하는 방법을 차용함으로써 효율적인 3D 그래픽스를 가능케 한 연구”라고 본 연구의 의의를 밝혔다. 또한 “메타버스의 실현은 본 연구에서 보인 것처럼 인공지능 기술의 혁신과 인공지능 반도체의 혁신이 함께 이루어질 것”이라 미래를 전망하였다.
데모 동영상 유튜브 주소: https://www.youtube.com/watch?v=m-aqnZhALv0
2023.03.07 조회수 7406 -
유회준 교수, ISSCC 반도체 설계 최고 권위자로 선정
국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC)는 세계 반도체올림픽이라고 불리며 70주년 기념식을 올해 2월 20일 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 개최했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 63편의 논문을 발표한 실적으로 동양인으로서 유일하게 톱5에 들어 최다 논문 발표자로 선정되었다고 1일 밝혔다.
유 교수는 ISSCC의 설립 41년이 지난 1995년에 현대전자(現 SK하이닉스)에서 세계 최초로 256M SDRAM을 개발한 뒤 이를 동 학회에서 한국 최초 논문을 발표한 바 있다. 이후 유 교수 연구팀은 KAIST로 옮겨 2000년부터 2023년까지 62편의 논문을 발표하여 동 학회에서 총 63편의 논문을 발표했다.
1996년에 유 교수가 집필한 `DRAM의 설계'라는 책은 삼성전자나 하이닉스 기술자들의 필독서로 활용됐다. 또한, 동 학회에서 DRAM 관련 반도체에 대해 5편, 바이오메디컬용 반도체 및 저전력 무선 통신용 칩에 대해 총 26편, 증강현실(AR)용 웨어러블 반도체에 대해 총 14편 발표했다. 특히 2008년부터 인공지능 반도체를 연구하기 시작해 2014년 세계 최초로 DNN 가속기를 발표하는 등 올해까지 총 18 편의 인공지능(이하 AI) 반도체 관련 연구 결과를 동 학회에서 발표했다. 아울러, 아시아 교수로는 최초로 2019년 AI 반도체에 관련한 ISSCC 기조강연자로 초청되기도 하였다.
올해는 특히 트랜지스터의 발명 75주년이기도 한데 이를 기념하기 위해 국제전기전자공학회 (IEEE) 전자소자학회/고체회로학회 (EDS/SSCS) 에서 10인의 대표강연자를 선정하여 세계 순회 강연을 계획 중에 있으며 이 중 1인으로 유 교수가 선정됐다. 또한 올해는 모든 반도체 제조에 이용되는 모스펫(이하 MOSFET)발명 60주년이기도 한데 MOSFET의 발명자인 강대원 박사를 기리는 강대원 상을 올해 2월 14일에 한국반도체 학술대회에서 수상하기도 했다.
올해 ISSCC 학회에서는 DRAM을 이용한 지능형 반도체(이하 PIM 반도체)인 다이나플라지아(DynaPlasia), 뉴로모픽 반도체인 스파이크 인공신경망(SNN, Spike Neural Network)과 기존의 합성곱 인공신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 결합해 저전력으로 동작하는 상보 심층신경망(C-DNN), 그리고 3차원 영상 제작 및 가속의 혁명을 가져올 NeRF(Neural Radiance Fields) 가속 칩을 세계 최초로 개발해 총 3편의 혁신적인 새로운 연구 방향을 제시하는 논문들을 발표하여 매우 우수하다는 평가를 받았다.
유 교수의 연구 결과에 대해 일본 동경대 전자공학과 학과장인 타케우치 교수는 "항상 새로운 방향을 제시하는 연구를 발표하는 것이 존경스럽다"고 했으며 미국 MIT 공대 학장인 아난싸 찬드라카산 교수는 "끊임없이 좋은 연구 결과를 내는 그 비결을 알고 싶다"며 찬사를 보내고 있다.
유 교수의 연구 결과는 삼성전자에 기술이전 되기도 했고, 특히 5개의 국내 대표 AI 반도체 벤처 창업들이 있다. 이중 `리벨리온'은 최근 챗GPT용 가속 인공지능 칩인 아톰칩(ATOM)을 개발해 KT와 함께 상용화를 하고 있으며 `모빌린트'는 자동차용 인공지능 칩을 개발하여 2023년 CES에서 선보이기도 했다.
유회준 교수는 2022년 6월에 과기정통부의 지원으로 PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)을 KAIST에 설립해 한국의 PIM반도체 연구의 허브로서 한국 메모리 산업, 시스템 반도체 기술의 업그레이드와 미래 도약 발판을 위해 아직도 왕성한 연구 의욕을 불태우고 있다.
2023.03.02 조회수 6991 -
방사선에도 문제없는 초저에너지 메모리 최초 개발
지상에서 잘 동작하던 반도체 메모리가 우주나 비행기 안에서 갑자기 오동작을 일으키는 일이 있는데, 이는 고고도에 존재하는 방사선 때문이다. 이 뿐만 아니라, 최근 자율 주행 운송 수단과 같이 사람의 안전이 중요한 장치에 사용되는 반도체 메모리도 대기 방사선에 의해 오동작할 확률이 있다는 연구 결과들이 보고되면서 방사선에 대해 높은 안정성을 갖는 메모리 소자의 중요성이 점차 증가하고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 윤준보 교수 연구팀이 나노종합기술원(원장 이조원) 강민호 박사와의 협업을 통해 우주 부품 수준의 내방사선 특성을 가지면서도 일반적인 비휘발성 플래시 메모리보다 30,000배 이상 프로그래밍 에너지가 낮은 나노 전자 기계식 비휘발성 메모리 소자를 세계 최초로 개발했다고 28일 밝혔다.
전기및전자공학부 이용복 박사과정이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)' 2023년 1월호에 출판됐다. (논문명: Sub-10 fJ/bit radiation-hard nanoelectromechanical non-volatile memory). (Impact Factor : 17.690). (https://www.nature.com/articles/s41467-023-36076-0)
반도체 메모리 소자들은 동작 원리상 근본적으로 방사선에 취약해, 이를 보완하기 위해서는 복잡한 회로나 추가적인 데이터 프로세싱을 수반하는데 그 과정에서 많은 에너지가 소모된다. 즉, 일반적인 반도체 메모리 소자들은 내방사선과 낮은 동작 에너지를 동시에 만족하는 것이 매우 어렵다는 것을 의미한다.
윤준보 교수 연구팀은 방사선에 원천적으로 강인한 특성을 가진 나노 전자 기계 기술(Nano Electro Mechanical System, NEMS)을 활용해 고에너지 방사선에도 강인할 뿐만 아니라 매우 낮은 프로그래밍 에너지를 가지고, 전원이 공급되지 않아도 저장된 정보를 유지할 수 있는 비휘발성 메모리 소자를 세계 최초로 개발했다.
연구팀은 반도체 메모리를 사용하는 대신, 나노 크기의 매우 작은 기계 구조에 전기 신호를 가함으로써 나노 기계 구조체가 실제로 움직여서 하부 전극에 붙고 떨어지는 방식을 사용하였다. 또한, 매우 낮은 프로그래밍 에너지를 달성하기 위해 파이프-클립 스프링 구조와 구부러진 외팔보 구조로 구성된 상부 전극을 도입했으며, 특히 파이프-클립 모양의 나노 기계 구조에 전류를 가해 열을 내는 구동 방식을 통해 프로그램된 구조체가 초기 상태로 복구할 수 있도록 하여 반복적인 프로그램 동작에도 낮은 프로그래밍 에너지를 유지할 수 있도록 하였다.
연구진은 나노종합기술원의 반도체 장비·시설 인프라를 활용해 8인치 웨이퍼 수준의 대면적 기판에 신뢰적으로 소자를 제작했고, 제작한 나노 전자 기계식 비휘발성 메모리의 프로그래밍 에너지는 차세대 메모리들과 비교했을 때도 매우 낮은 수준이었다. 또한, 기계적인 움직임을 기반으로 하는 동작 방식 덕분에 고에너지 방사선 조사 후에도 누설 전류 증가, 동작 전압 변화, 비트 오작동 등의 성능 저하 없이 우수한 내방사선 특성을 보였다.
연구개발에 주도적으로 참여한 이용복 박사과정은 “이번 연구 결과는 연구팀이 보유한 나노 전자 기계 설계 기술과 나노종합기술원의 첨단 공정 기술이 만나 내방사선 특성과 낮은 동작 에너지 소모를 동시에 만족하는 비휘발성 메모리를 세계 최초로 구현했다는 점에서 중요한 의미를 가지고, 해당 기술은 우주 환경에서의 인공지능, 초안정성 자율주행 시스템 등 내방사선과 높은 에너지 효율성이 필요한 다양한 미래 응용 분야에서 핵심 기술이 될 것” 이라고 말했다. 또한, “세계 차세대 반도체 시장에서 우리나라가 메모리 원천 기술을 선도할 수 있도록 기여하고 싶다”며 앞으로의 계획을 밝혔다.
해당 기술과 관련해 미국, 중국, 대만, 한국 등에 6건의 특허가 출원돼 있다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업과 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2023.02.28 조회수 7666 -
퓨처모빌리티 기술교류회 개최
우리 대학이 28일 대전 본원 학술문화관 일대에서 '2023 퓨처모빌리티 기술교류회'를 개최한다.우리 대학과 한국자율주행산업협회(이하, KAAMI), 한국자동차연구원(이하, KATECH)이 공동 주최하는 이번 행사는 한국의 미래 성장동력인 모빌리티산업의 발전과 글로벌 주도권 확보를 위해 마련됐다. 정부-산업계-선도대학-연구소 간의 견고한 협력의 장을 만들기 위해 모빌리티 분야의 제품·기술투어 및 네트워킹, 산학연 핵심기술 교류회, 스타트업 피칭 등 다양한 프로그램이 진행될 예정이다.
대전 본원 학술문화관 실내·외에서 진행되는 모빌리티 기술 및 제품이 전시에는 총 42개 팀이 참여한다. KAAMI에서는 18개의 모빌리티 관련 기업이 제품을 전시해 기술력을 자랑한다. 도심형 근거리 운송 콘셉트카, 자율주행 플랫폼 및 차량 등을 전시하고 자율주행 시뮬레이션 영상, 라이다 센서를 활용한 도로 교통 인프라 시스템 시연 등이 포함되어 있다. KATECH에서는 산업부 지원으로 개발된 자율셔틀, 자율수소버스, 수소택시의 차량 및 핵심부품을 공개한다.
우리 대학에서는 21개 연구팀이 최신 연구 기술을 공유한다. 전기및전자공학부에서는 자율주행 데이터에 활용할 수 있는 인공지능기술 중심으로 교통인프라 지능 제어기술, 통신 및 차량 레이더를 이용한 밀리미터파 백스케터*, 자율주행 데이터 수집, 첨단 모빌리티 기술 제품 등이 전시될 예정이다. * 밀리터리파 백스케터(mmWave backscatter): 초고주파 신호의 후방산란을 통해 통신하는 초저전력 통신기술
조천식모빌리티대학원에서는 인공지능 및 디지털트윈을 활용한 미래 자율주행 차량 기술과 교통운영 기술을 소개하고, 이를 체험할 수 있는 시스템을 전시할 예정이다.
또한, 10시부터는 미래 모빌리티 기술을 이끌어갈 우리 대학 재학생과 스타트업 및 관련 기업에서 기술 피칭을 진행한다. 이들은, 소형 전기 상용차의 안정성 강화·자동차 사이버 보안·인공지능 기반 차량 실내 모니터링 등에 관한 9개의 도전적인 연구 성과들을 소개할 예정이다.
오후 1시부터는 본격적인 산학연 교류를 위한 프로그램이 이어진다. 박동일 산업자원통상부 국장의 '미래자동차 산업정책 방향'과 기아 강주엽 상무의 '기아의 트랜스포메이션 전략' 기조 강연을 시작으로 산·학·연을 대표해 문희석 KAAMI 사무국장과 강준혁 KAIST 전기및전자공학부 학부장, 김현철 KATECH 부원장이 발표자로 나서 긴밀하고 전략적인 상호협력을 주제로 발표한다.
또한, 이광형 KAIST 총장, 조성환 한국자율주행산업협회장(現현대모비스 대표이사), 나승식 한국자동차연구원장이 모빌리티 산업 대도약을 위한 산학연 협력을 도모하기 위한 MOU도 체결한다.
두 번째 세션에서는 산학연이 연합한 네 개의 연구개발협력 그룹이 모빌리티 기술 현황 및 향후 발전 방향을 발표한다.
▴소프트웨어·인공지능 분야에서는 곽수진 KATECH 부문장이 '모빌리티 산업생태계 활성화를 위한 데이터 플랫폼 구축방안'을 주제로 발표한다. 곽 부문장은 순수 국내 기술 기반으로 완성한 레벨3 자율주행 기술이 포함된 수소전기버스와 운전자 개입 없이 대중교통 서비스를 제공하는 미래형 자율주행 셔틀 기술을 소개한다. 이와 함께 연구원이 자체 개발한 전자 아키텍처와 고성능 제어기를 바탕으로 재구성된 SDV* 실증차량 기술도 함께 다룬다. ** SDV(Software Defined Vehicle): 소프트웨어로 하드웨어를 제어하고 관리하는 자동차
▴미래 교통 인프라·반도체 분야에서는 김주영 KAIST 전기및전자공학부 교수(하이퍼엑셀 대표이사)가 '거대 모델-생성 인공지능(AI)으로의 대전환과 자율주행 반도체의 미래'를 주제 발표한다. 거대 모델 연산을 가속하기 위한 새로운 반도체 기술을 세계 최초로 제안하고 자율 주행차의 시각 인식, 사용자 멀티모달 인터페이스* 등에 적용할 수 있는 거대 모델을 전망한다. *** 멀티모달(multimodal interface): 음성, 제스처, 터치 등 생체 인식을 포함한 여러 가지 도구로 데이터의 입출력 하는 장치
또한, 김인희 KAIST 조천식 모빌리티대학원 교수가 '자율주행을 위한 메타버스의 역할'을 발표한다. 실제와 매우 유사한 환경을 구현한 메타버스 공간 안에서 자율주행차량, 일반차량, 보행자 등이 안전하게 공존할 수 있는 플랫폼 개발 성과를 소개한다.
▴로보틱스 분야에서는 노민균 KAIST 기계공학과 교수가 '미래 모빌리티와 전기모터'를 주제로 퓨처모빌리티를 위한 고효율 고출력밀도 전기모터 기술의 동향과 어플리케이션 특화형 구동기에 응용될 수 있는 자기부상 및 다자유도 모터 연구를 발표한다.
▴모빌리티 서비스 분야에서는 유민상 오토노머스에이투지 상무가 발제자로 나서 '자율주행 산업 동향과 상용화 전개 방향'을 주제로 다룬다. 유 상무는 완전자율주행(레벨4) 상용화에 대비한 대중교통과 물류산업의 정책 및 산업 전개와 체감형 마스*를 중심으로 국민의 일상에서 체험할 수 있는 자율주행 체험 사업 등을 소개한다. **** 마스(Mobility as a Service, MaaS): 서비스로서의 이동 수단
마지막 세션에서는 '글로벌 탑을 위한 퓨처모빌리티 발전방안'을 주제로 산학연 전문가들이 패널 토론을 진행한다. 이를 위해, 강주엽 기아자동차 상무와 자율주행 스타트업인 모라이 홍준 대표, 송세경 KAIST 산학협력중점교수, 문희석 KAAMI 국장, 김규옥 한국교통연구원 박사, 최재범 HL클레무브 실장이 전문가 패널로 참여해 청중 Q&A와 함께 열띤 토론을 전개한다.
퓨처모빌리티 산학연 기술교류회 조직위원회(위원장 강준혁 KAIST 전기및전자공학부 학부장, 문희석 KAAMI 사무국장, 이재관 KATECH 연구소장 이하 조직위)는 "산학연을 포함한 정·관계 간 상호 전략적 협력관계를 구축해 대한민국의 미래 모빌리티 산업이 대도약하고 글로벌 주도권을 선점할 수 있는 발판을 마련하기 위해 이번 산학연 기술교류회를 준비했다"라고 밝혔다.
강준혁 KAIST 조직위원장은 "올해 첫 행사를 시작으로 산학연이 연구개발로 협력할 수 있는 체계 및 분야별 연구개발협력 그룹을 만들어 정기적으로 교류하고 모빌리티 산업을 선도할 핵심기술개발과 전문인재 양성 프로그램을 도입해 매년 세계가 주목하는 기술교류회로 발전시켜 나가겠다"라고 전했다.28일 KAIST 대전 본원 학술문화관 일대에서 현장 진행되는 이번 행사는 유튜브 'KAIST 전기및전자공학부' 채널에서 주요 세션이 실시간 중계된다.
2023.02.24 조회수 6875 -
심현철 교수팀, 현대자동차와 자율주행 파트너십 체결
우리 대학이 현대자동차와 '고속 자율주행 기술 연구를 위한 파트너십' 계약을 23일 체결했다.
심현철 전기및전자공학부 교수팀과 체결한 이번 계약은 현대차가 우리 대학에 연구비를 지원하고, 우리 대학은 고속 자율주행 기술과 관련된 전문 지식과 경험 등을 공유하고 홍보에 협조하는 내용을 골자로 한다.
심 교수팀은 국내에 자율주행기술이 보편화되기 이전인 2009년부터 자율주행 연구를 시작한 국내 자율주행 1세대 연구실이다. 지난 15년여간 지속적인 연구를 통해 '2021 현대자동차그룹 자율주행 챌린지'에서 우승하고 과학기술정보통신부가 주최하는 '인공지능 그랜드 챌린지 제어지능부문'에서 2년 연속('19~'20)으로 우승해 국토부 및 과기부 장관 표창을 받는 등 무인 시스템 분야에서 두각을 나타냈다.
또한, 2021년에는 시속 300km가 넘는 속도로 달리는 고속 자율주행 차량 경주대회인 '인디 자율주행 챌린지(Indy Autonomous Challenge, 이하 IAC)'에 아시아 유일 팀으로 참가해 4위에 입상했다.
IAC와 이어지는 'CES 자율주행 챌린지'에도 2년 연속 아시아 유일팀으로 출전해 독일과 이탈리아 등 레이싱 강국의 연구팀과 대등하게 경쟁하며 국제적인 기술력을 인정받았다. 지난 1월 열린 대회 성과를 바탕으로 다음 열리는 대회의 출전권을 획득해 올해 6월 이탈리아 몬짜(Monza) 트랙에서 열리는 대회와 내년 CES 대회에도 계속 참가할 계획이다.
성낙섭 현대자동차 연구개발경영기획실장(상무)은 "이번 파트너십을 토대로 고속 자율주행에 관한 연구가 고속 차량뿐 아니라 일반 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 계기가 될 것을 기대한다"라고 말했다. 이어, "많은 어려움 속에서도 아시아에서 유일하게 세계 무대에 도전장을 내민 KAIST 심현철 교수팀의 고속 자율주행 기술 연구에 힘을 보태겠다"고 덧붙였다.
심현철 교수는 "2010년부터 국내 자율주행대회를 계속 개최하고 여러 대학의 연구를 지원해 국내 자율주행 기술 저변 확대를 위해 힘쓰고 있는 현대자동차의 후원을 받게 되어 영광이다"라고 소감을 밝히고 "향후 이탈리아와 미국에서 개최되는 대회에서는 이번 지원에 힘입어 더욱 좋은 성과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다"라고 소감을 밝혔다. 23일(목) 경기도 화성시 롤링힐스 호텔에서 열린 체결식에는 현대차 성낙섭 상무와 KAIST 심현철 전기및전자공학부 교수 및 연구진 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.
2023.02.23 조회수 5704 -
도심에서 무력화 가능한 안티드론 기술 개발
최근 각국 정부는 공항과 국가 중요 시설에서 무인 항공기를 이용한 테러를 방지하기 위해 다양한 안티드론 시스템을 구축하고 있다. 드론을 추락시키거나 원하는 방향으로 제어하는 안티드론 기술은 드론의 다양한 보안 취약점을 이용하여 구현이 가능하다. 우크라이나-러시아 전쟁은 안티드론 기술의 평가장이 되고 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 도심에서 사용이 가능한 협대역 전자기파*를 원격에서 드론의 회로에 주입해 드론을 즉각적으로 무력화하는 안티드론 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.
* 기존에 사용되는 광대역 전자기파을 이용한 안티드론 기술은 주변의 전자·전기 장치에 피해를 일으켜, 도심사용이 어렵다는 점을 개선하여 매우 좁은 대역의 협대역전자기파를 이용한 안티드론 기술은 목표 드론 기종에만 그 효과를 한정할 수 있게 해준다.
김 교수 연구팀은 드론 제조사의 제어 유닛 보드가 전자파 주입에 따른 민감도가 다르다는 것을 발견하였고 각 제조사별 수집된 민감도를 극대화한 주파수를 분석하였다. 이를 통하여 매우 좁은 대역의 협대역전자파를 주입하더라도 원격에서 드론을 즉각적으로 무력화시킬 수 있음을 입증했다.
이번 기술의 특징은 이렇게 좁은 대역으로 특정 주파수로 전자파 주입을 할 경우 기존의 안티드론 기술과 달리, 주변 전자 장치에 미치는 영향을 최소화할 수 있어, 도심에서도 적용 가능한 안티드론 기술이라고 할 수 있다. 뿐만 아니라 같은 제어 유닛 보드를 사용하는 드론들을 이용한 군집 드론 공격 시 이들 드론을 동시에 추락시킬 수 있다. 즉, A 기종을 사용하는 100개의 적 드론과 B 기종을 사용하는 100개의 아군 드론이 동시에 비행하고 있을 때 아군 드론은 전혀 영향을 받지 않으면서 100개의 적 드론을 모두 격추시킬 수 있는 기술로 평가된다.
우리 대학 장준하 연구원과 조만기 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 보안최우수학회 중 하나인 `NDSS (Network and Distributed System Security)' 심포지움 2023에 채택됐다. (논문명 : Paralyzing Drones via EMI Signal Injection on Sensory Communication Channels)
드론의 구동을 위하여 관성 계측 장치(IMU)는 다양한 센서값들을 제어 유닛 보드에 전달을 한다. 제어 유닛 보드는 이 센서값들을 제어 알고리즘에 적용하여 다음 번 드론의 움직임, 즉 로터의 회전수나 드론의 자세를 계산한다. 이 연구의 핵심 아이디어는 이 관성 계측 장치와 제어 유닛 보드 간의 통신을 방해시키면 제대로된 센서값을 받을 수 없고, 이 경우 다음 번 드론의 제어가 불가능해 진다는 것이다. 이 통신을 방해하기 위한 기술로 연구팀은 전자파 간섭(EMI) 취약점을 갖는 제어 유닛 보드에 대한 전자파 주입을 선택했다. 실험을 통하여 동종의 제어 유닛 보드는 같은 주파수의 전자파에 민감하다는 것을 발견하였고, 이를 이용하여 협대역의 전자기파를 주입할 경우, 주변 전자 장치에 영향을 끼치지 않을 뿐 아니라, 군집 드론 공격에 효과적으로 대응할 수 있는 점을 발견하였다.
한편 김용대 교수 연구팀은 2015년 소리를 관성 계측 장치에 포함된 평형센서인 자이로스코프(Gyroscope) 센서에 주입하여 드론을 떨어뜨릴 수 있는 기술을 개발했었다. 2015년 연구와 이번 연구는 깊은 연관을 가지고 있다. 2015년 연구는 달팽이관(정확히는 세반고리관)에 문제가 생길 경우 인간이 평형을 유지하기 힘들다는 것과 유사한 원리라고 할 수 있다. 이번 연구는 달팽이관에 문제를 일으키는 것이 아니라 달팽이관에서 뇌로 연결되는 신경망을 잠시 막을 경우에도 인간이 평형을 유지하기 힘든 것과 비슷한 원리라고 할 수 있다.
연구팀은 실내 전자파 차폐 시설을 이용해 10m 거리에서 호버링 비행 중인 드론을 즉각적으로 추락시킬 수 있음을 확인했으며, 공격 거리와 요구 전력 간의 관계를 도출했다. 10m 이상의 거리에 대해선 시뮬레이션을 통해 가능함을 확인했다.
공동 제1 저자인 장준하 연구원은 "드론 제어 유닛 보드의 전자파 간섭(EMI) 취약성을 이용하면 특정 영역의 드론들을 즉시 무력화하는 안티드론 기술로 활용할 수 있음을 보였다ˮ며, "또한 이는 기존의 안티드론 기술이 가지는 주변 전자 장치에 대한 영향을 문제를 해결한 도심에서 적용 가능한 안티드론 기술이며 고도화 연구를 통해 자폭 드론, 집단 드론 공격 등으로부터 국민을 보호하는 기술로 활용할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
김용대 교수는 “원천 연구가 이제 끝난 시점이고 실용화 연구를 통해 실제 제품 개발까지 이어질 수 있을지 확인이 필요하다”며, “추가로 제어 유닛 보드와 IMU 센서 간의 통신 회로 뿐 아니라 다른 회로의 취약점에 대한 연구도 필요한 시점이다”라고 말했다.
이번 연구는 한국연구재단 무인이동체 보안을 위한 항재밍 및 무허가 무인이동체 탐지대응 기술 개발 사업과 정보통신기술기획원 융합보안 핵심인재 양성사업 그리고 미 공군과학연구실의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.31 조회수 6230