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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
조회수 64024
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
조회수 33963
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
조회수 32717
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
조회수 27888
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
조회수 29767
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
조회수 25137
최재혁 교수, IEEE-IEIE가 공동 선정한 2020년 올해의 'IT 젊은 공학자상' 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최재혁(사진) 교수가 국제전기전자학회[IEEE, 회장 토시오 후쿠다(Toshio Fukuda)]와 대한전자공학회(IEIE, 회장 임혜숙 교수·이화여대)가 공동 주관하고 해동과학문화재단(이사장 김영재)이 후원하는 'IT 젊은 공학자상' 수상자로 20일 선정됐다. 시상식은 8월 20일 오후 6시 제주 롯데호텔에서 개최됐다. 2006년부터 시작해 올해 15회째 진행되는 'IT 젊은 공학자상'은 국제전자전기학회(IEEE)와 대한전자공학회(IEIE)가 공동으로 시상하는 국제적인 상이다. 국내‧외 전문가들의 엄격한 심사를 거쳐 IT분야에서 기술과 학문 발전에 크게 기여한 만 40세 미만의 젊은 과학‧기술자를 매년 1명 선정해 시상하고 있다. 올해의 수상자로 선정된 최 교수는 5G 통신을 비롯한 초고속 통신시스템을 위한 고성능 반도체 회로 설계 분야 연구를 진행했다. 특히 차세대 유무선 통신 및 메모리 시스템의 핵심 기술로 꼽히는 '초(超)저잡음 고주파 신호 생성'분야에서 세계 최고 기술을 보유하고 있으며 SCI 저널논문 및 국제학회 논문 64편을 발표했고 25건의 국내‧국제특허를 출원 및 등록했다. 최 교수는 이와 함께 반도체회로 분야 최고 학술대회인 '국제반도체회로 학술대회 (ISSCC, International Solid-State Circuits)'와 '유럽반도체회로 학술대회(ESSCIRC, European Solid-State Circuit Conference)'의 기술프로그램위원 (Technical Program Committee)로 활동 중이며 특히 올해부터는 '국제전기전자학회 산하 반도체회로소사이어티(SSCS, IEEE Solid-State Circuit Society)'에서 `저명연구자(Distinguished Lecturer)' 선정돼 활발히 활동하고 있다.
2020.08.23
조회수 20804
SSD보다 더 빠른 차세대 저장장치 만드는 기술 개발
데이터(DB)의 초고속·대용량 처리에 적합한 정보저장장치인 기존의 *NVMe 컨트롤러를 차세대 메모리 개발에 적합하도록 초당 입출력 처리 능력 등 각종 기능적 측면에서 성능을 대폭 향상시킨 차세대 NVMe 컨트롤러 관련 기술이 우리 연구진에 의해 세계 최초로 개발됐다. 연구진은 이와 함께 이 기술을 국내·외 대학과 연구소에 무상으로 공개함으로써 관련 연구비용을 대폭 절감할 수 있게 했다. ☞ NVMe(Non Volatile Memory express): 비휘발성 메모리 익스프레스. PCI 익스프레스(PCIe) 인터페이스를 기반으로 한 저장장치를 위한 통신 규격(프로토콜)이다. SATA 인터페이스 대비 최대 6배 이상의 속도를 낼 수 있어 초고속, 대용량 데이터 처리에 적합하다. 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 *SSD의 데이터 병렬 입출력 처리를 순수 하드웨어로 구현한 차세대 NVMe 컨트롤러 'OpenExpress'를 개발하는 데 성공했다고 4일 밝혔다. ☞ SSD(Solid State Drive): 자기디스크를 이용하는 데이터 저장장치인 하드디스크(HDD)와는 달리 반도체를 이용해 데이터를 저장하는 장치로서 빠른 속도로 데이터의 읽기와 쓰기가 가능하다. 발열과 소음도 적으며, 소형화‧경량화할 수 있는 장점이 있으나, 비싼 가격이 단점으로 꼽힌다. 정 교수의 관련 논문(논문명: OpenExpress: Fully Hardware Automated Open Research Framework for Future Fast NVMe Devices)은 지난달 18일 열린 시스템 분야 최우수 학술대회인 'The USENIX Annual Technical Conference (ATC), 2020'에서 발표됐는데 아시아권 단일저자가 작성한 논문이 USENIX ATC 학술대회에 채택된 것은 해당 학술대회가 시작된 1993년 이후 27년 만에 처음이다. 빠른 입출력 장치에 특화된 NVMe 인터페이스 기술은 하드디스크(HDD)용으로 설계된 기존의 SATA(Serial ATA) 규격이 SSD에서 제대로 성능을 발휘하지 못하자 이를 대체하기 위해 개발됐다. NVMe는 SSD 성능을 최대한 활용할 수 있도록 개발된 초고속 데이터 전송규격으로 자리를 잡았으며 현재 다양한 플래시 기반 저장장치에 적용되고 있다. NVMe는 또 학계와 산업계에서 차세대 메모리를 기반으로 한 시스템 장치 구성을 위해 계속 연구되고 있다. 전 세계 ICT 분야의 주요 기업들은 NVMe를 사용하는 데 필요한 하드웨어 NVMe 컨트롤러 관련 지식 재산권(IP) 확보를 위해 막대한 비용을 투자해 독자적인 개발에 나서고 있다. 하지만 해당 IP는 외부에 공개가 되지 않아 대학이나 연구소 등에서 이를 연구목적으로 사용하기에는 어려움이 많다. 미국 실리콘밸리에 있는 소수의 벤처기업이 자체적으로 개발한 IP를 일부 제공하지만 한 달에 약 4천만 원의 이용료를 내야 한다. 또 IP 수정을 위한 단일 사용 소스 코드를 받기 위해서는 복사본 당 약 1억 원을 지급해야 하는 등 막대한 비용지출이 필요하다. 이러한 문제해결을 위해 정명수 교수 연구팀은 자유롭게 수정이 가능한 하드웨어 NVMe 컨트롤러 지식 재산권(IP)인 `OpenExpress'를 개발하고 이를 무상으로 공개했다. 이 공개용 컨트롤러는 수십 개 이상의 하드웨어 기본 IP들과 여러 핵심 NVMe IP 코어로 구성돼 있다. 정 교수팀은 실제 성능평가를 위해 OpenExpress를 이용한 NVMe 하드웨어 컨트롤러를 프로토타입(시제품)으로 제작하고, OpenExpress에서 제공되는 모든 로직은 높은 주파수에서 동작하도록 설계했다. 'OpenExpress'를 이용해 개발한 FPGA 스토리지 카드 시제품은 최대 7GB/s의 대역폭을 지원한다. 따라서 초고속 차세대 메모리 등의 연구에 적합하며, 다양한 스토리지 서버 작업 부하를 비교 테스트에서도 인텔의 새로운 고성능 저장장치인 옵테인 SSD(Optane SSD)보다 76% 높은 대역폭과 68% 낮은 입출력 지연시간을 보였다. 사용자의 필요에 따라 실리콘 장치 합성을 하게 되면 훨씬 더 높은 성능을 도출할 수 있을 것으로 예상된다. 정 교수팀이 개발한 이 컨트롤러는 비영리를 목적으로 하는 대학 및 연구소들이라면 `OpenExpress' 공개 소스 규약 내에서 자유로운 사용과 함께 수정사용도 가능해서 차세대 메모리를 수용하는 NVMe의 컨트롤러와 소프트웨어 스택에 관한 연구에 적합하다. 정명수 교수는 "이번 연구성과를 공개했기 때문에 기존 SSD 기술을 이끄는 몇몇 세계 최고 기업들만이 갖고 있던 컨트롤러를 대학과 연구소에서도 이젠 무상 사용이 가능하다ˮ면서 "초고속 차세대 메모리 등 저장장치 시스템의 연구를 위한 초석을 다졌다는 점에서 의미가 있다ˮ고 강조했다. 한편 이번 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체인 '멤레이(MemRay)'의 지원을 받아 진행됐으며 해당 연구에 대한 자세한 내용은 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.
2020.08.04
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광유전학 · 광치료 연구를 위한 투명 전극 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수와 이정용 교수, 의과학대학원 이정호 교수 공동연구팀이 폴리머 전기방사 기술을 미세 전자 기계 시스템(MEMS, Micro Electro Mechanical Systems) 공정에 접목해 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능한 투명하고 유연한 미세전극 어레이(배열)를 개발했다고 15일 밝혔다. ☞ 폴리머: 한 종류 또는 수 종류의 구성단위가 서로에게 많은 수의 화학결합으로 중합돼 연결된 상태의 분자로 구성된 화합물. 통상적으로 고분자 화합물(분자량이 1만 이상의 화합물)과 같은 의미로 사용되는 경우가 많은데 고분자를 영어로는 폴리머(polymer)라고 부른다. ☞ 전기방사: 폴리머(고분자) 용액에 고전압을 인가해 나노파이버(나노섬유)를 생산하는 첨단 기술 ☞ 미세 전자 기계 시스템: 마이크로 단위의 기계적 구조물과 전자 회로가 결합된 초소형 정밀 기계 제작 기술. 전자(반도체) 기술·기계 기술·광 기술 등을 융합해 마이크로 단위의 작은 부품 및 시스템을 설계·제작하고 응용하는 기술을 의미 이번에 개발된 뇌피질 전도 미세전극 어레이는 기존의 불투명한 금속 전극과는 달리 빛에 의해 발생하는 잡음 신호가 매우 작고 자유로운 빛의 전달이 가능해 광유전학 및 광 치료 연구에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. 최근 빛의 새로운 활용법과 생체 내 효능에 대한 발견으로 인해 빛을 생체 내의 특정 영역에 조사해 생기는 반응과 효과에 관한 연구들이 주목을 받고 있다. 대표적인 예가 광유전학, 광 치료 기술 등이다. 광유전학은 기존 신경 자극기술과는 달리 매우 국소적인 부위의 신경 세포를 자극하고, 광 치료법은 수면장애와 알츠하이머병의 치료 가능성으로 이 분야에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 빛에 의한 생체 내 반응을 측정하는 대표적인 방법으로는 체내에 센서 등을 장착해서 호르몬의 분비과정에서 발생하는 전기생리 신호를 측정하는 방법이다. 통상적으로 전기생리 신호 측정을 위해 사용하는 일반적인 금속 박막 전극은 높은 반사도와 낮은 투과도 때문에 빛의 전달을 방해할 뿐만 아니라 빛을 쬘 때 베크렐 효과(금속 전극이 빛을 받으면 전극에 전위차가 생겨 전류가 흐르는 현상)에 의해 '포토일렉트릭 아티팩트'라는 잡음 신호가 발생한다. 따라서 일반 금속 박막 전극은 정확한 전기생리 신호를 측정하기가 어렵다. 이현주 교수팀은 그간 이런 문제해결을 위해 MEMS 공정을 통해 제작되는 미세전극 어레이를 투명화하기 위한 연구를 지속적으로 수행해왔는데 최근 폴리머 전기방사 기술을 MEMS 공정에 접목해 뇌피질 전도(ECoG, ElectroCorticoGram)측정을 위한 유연하고 투명한 미세전극 어레이를 제작하는데 성공했다. 이 장치는 높은 투과도를 지니고 있어 '포토일렉트릭 아티팩트'가 매우 약하고 또 빛의 전달이 매우 용이하기 때문에 다른 투명 미세전극 어레이와 비교해 보면 전기화학 임피던스가 낮아 뇌피질 전도 측정이 매우 유리하다. 연구팀은 자체개발한 유연·투명한 미세전극 어레이 성능평가를 위해 외부 변형에 따른 저항 변화와 전기방사 시간에 따른 전기화학 임피던스, 전하 저장 용량 등을 측정한 결과, 전극 자체의 특성을 쉽게 조절이 가능한 점 등 여러 면에서 우수한 성능을 보였다고 설명했다. 연구팀은 특히 미세 전극에서 발생하는 `포토일렉트릭 아티팩트'를 비교 분석했는데 10배 이상 감쇄 효과가 있음을 확인했다. 이와 함께 쥐 뇌의 다양한 피질 영역에 걸쳐 유연·투명한 미세전극 어레이를 위치시킨 후 광 자극을 통해 발생하는 뇌피질 전도 신호를 측정한 결과, 신호를 정량적으로 비교하고 빛이 원활하게 전달되는 현상을 관측하는데 성공했다. 연구팀은 현재 이 신기술을 기반으로 광 자극과 함께 정확한 뇌피질 전도를 실시간으로 측정할 수 있는 미세전극과 미세광원이 집적된 다기능성 미세전극 어레이 개발을 위한 후속연구를 진행 중이다. 광원과 전극이 함께 집적된 다기능성 소자 개발에 성공할 경우 광유전학이나 광 치료 등의 연구를 진행하는 뇌과학자들이 편하게 사용할 수 있는 뉴로 툴(Tool) 개발로 이어질 것으로 전문가들은 예상하고 있다. 이현주 교수는 "기존에는 광전 효과로 인해 불가피하게 발생하는 잡음 신호로 인해서 광 자극과 동시에 뇌피질 전도 측정이 불가능했지만 유연하고 투명한 미세전극 개발을 계기로 광 자극과는 무관하게 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능하게 됐다”고 말했다. 이현주 교수 연구팀의 서지원 박사와 김기업 박사과정생, 그리고 이정용 교수 연구팀의 서기원 박사과정생이 각각 주도하고 의과학대학원 이정호 교수와 김정욱 박사가 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'誌 7월 2일 字에 게재됐으며 표지논문(Front Cover)으로 선정됐다. (논문명: Artifact-Free 2D Mapping of Neural Activity In Vivo through Transparent Gold Nanonetwork Array) 한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 선도연구센터 사업의 지원으로 수행됐다.
2020.07.15
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김용훈 교수 연구팀, 점점 작아지는 나노소자 더 똑똑하게 설계한다
우리 대학 연구진이 차세대 반도체 소자 설계의 기반이 되는 물리학 표준이론의 대안(alternative)을 제시했다. 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀은 현대 양자수송 표준이론의 대안을 제시, 나노소자의 에너지 특성 까지 정확히 예측할 수 있는 이론을 확립하고 소프트웨어로 구현 했다고 14일 밝혔다. 일상적으로 쓰는 가전제품에서는 전자가 입자적 성격을 띠고 고전적으로 흐르지만, 최신 전자제품에 들어있는 첨단 나노소자에서는 전자가 양자적 특성을 띠고 전혀 다르게 움직인다. 원자나 분자 수준에서 단위정보를 처리하는 신개념 반도체 소자나 수소전지 같은 차세대 에너지 소자의 설계를 위해서는 이 같은 미시세계에서의 전자 및 스핀의 양자수송(quantum transport) 특성을 반영하여 소자의 동작을 미리 예측하는 과정이 필수적이다. 20세기 후반에 확립된 양자수송에 대한 표준이론은 나노소자를 채널영역과 그에 연결된 무한한 두 개의 전극으로 구성된 열린 양자계(open quantum system)로 기술한다. 이를 바탕으로 첨단 트랜지스터, 태양전지, LED 등 다양한 반도체 소자의 구동을 해석하려는 노력이 있지만, 이 방법으로는 전도성 이외 무한한 전극이 포함된 소자의 에너지를 기술할 수 없어 에너지 소자의 설계에 활용하기에는 한계가 있었다. 연구팀은 이 한계를 극복하고자 비평형 상태의 나노소자를 닫힌 양자계로 보고, 이 안에서의 양자수송 현상을 한 쪽 전극에서 다른 쪽 전극으로 전자가 광학여기(optical excitation) 되는 현상에 대응시키는 관점을 제안했다. 또한 이를 통해 소자의 에너지를 최소화하는 방식의 이론을 개발 하고 소프트웨어로 구현했다. 이 계산방식을 활용하면 소자의 전류-전압 특성 이외 에너지 특성까지 기술할 수 있어, 특히 배터리 같은 에너지 저장소자, 촉매나 연료전지 같은 에너지 변환소자 등 원자 수준 에너지 소자 설계의 중요한 실마리가 될 것으로 기대된다. 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어 사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 세계적인 학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)에 7월 1일 게재됐다.
2020.07.14
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사물인터넷(IoT)을 위한 무전원 인터넷 연결 기술 개발
우리 대학 연구진이 초저전력, 저비용으로 우리 생활의 모든 사물을 연결하는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 서비스를 광범위하게 제공하는 핵심 기술을 개발해 초연결 사회 구현을 한층 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. 사물인터넷이란 각종 사물이 센서와 통신기기를 통해 서로 연결돼 양방향으로 소통함으로써 개별 객체로는 제공하지 못했던 서비스를 제공하는 기술이다. 전기및전자공학부 김성민, 이융 교수와 정진환 박사과정, 한국뉴욕주립대 류지훈 교수(컴퓨터과학과)가 참여한 공동 연구팀은 후방산란(Backscattering) 기술을 이용한 무전원 사물인터넷 게이트웨이 개발에 성공했다고 13일 밝혔다. 후방산란 기술이란 기기의 무선 신호를 직접 만들어내지 않고, 공중에 존재하는 방사된 신호를 반사해 정보를 전달하는 방식의 기술이다. 무선 신호를 생성하는데 전력을 소모하지 않아 초저전력으로 통신을 가능케 하는 기술이다. 김성민 교수 연구팀은 이러한 초저전력 후방산란 기술을 이용해 사물인터넷 기기들이 방사하는 무선 사물인터넷 신호가 와이파이(WiFi) 신호로 공중에서 변조되도록 설계했다. 후방산란 기술 기반의 무전원 게이트웨이를 이용하면 사물인터넷 기기를 와이파이 네트워크에 쉽게 연결할 수 있기 때문에 인터넷 연결성의 범위가 크게 확장될 것으로 기대된다. 전기및전자공학부 정진환 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 캐나다 토론토에서 열린 모바일 컴퓨팅 분야의 최고 권위 학술대회 `ACM 모비시스(ACM MobiSys) 2020'에서 발표됐다. (논문명 : Gateway over the air: Towards Pervasive Internet Connectivity for Commodity IoT). 5G 네트워크의 핵심 구성요소 중 하나인 사물인터넷은 각종 사물인터넷 기기들이 인터넷에 연결돼야만 다양한 서비스를 제공할 수 있는 구조로 돼 있다. 사물인터넷 기기들을 인터넷에 연결하기 위해서는 사물인터넷 게이트웨이라는 다수의 무선 송수신 장치를 장착하고 있는 기기가 꼭 필요하다. 사물인터넷 게이트웨이는 다수의 무선 송수신 장치에서 발생하는 전력소모량이 크기 때문에 유선 전원공급장치가 필요하다. 따라서 자유로운 설치가 제한될 수밖에 없어 광범위한 인터넷 연결성을 제공하는데 많은 제약이 따른다. 연구팀은 문제 해결을 위해 후방산란 기술을 활용해 사물인터넷 기기들이 주로 사용하는 지그비(ZigBee, 저전력 무선망 기술) 또는 BLE(Bluetooth Low Energy, 저전력 블루투스 기술) 통신 규격을 따르는 무선 신호를 최적의 패턴으로 반사해 와이파이 신호로 변조시키는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용해 사물인터넷 기기들을 사용자 주변에 흔히 볼 수 있는 와이파이 기기에 연결함으로써 인터넷 연결성을 제공하는 무전원 사물인터넷 게이트웨이를 제작했다. 연구팀이 개발한 무전원 사물인터넷 게이트웨이 기술은 후방산란 기술을 활용해 에너지 수확(Energy harvesting)을 통해 무전원으로 동작할 수 있어 설치비용과 유지·보수 비용을 크게 줄일 수 있다. 또 후방산란의 특성상 공중에 방사된 무선 신호를 반사하면서 물리적으로 변조하므로 동일한 통신 규격을 사용하는 모든 사물인터넷 기기에 보편적으로 적용할 수 있다는 장점이 있다. 연구팀은 저전력 통신 규격인 지그비와 BLE 신호를 무전원 사물인터넷 게이트웨이를 통해 와이파이 신호로 변조해 상용 노트북에서 수신됨을 확인했다. 이와 함께 다양한 제작사에서 판매하는 상용 스마트홈 기기(스마트 전구, 스마트 스피커 등)가 사물인터넷 게이트웨이를 통해 와이파이 기기에 상호 연결되는 현상을 실험을 통해 입증함으로써 통합형 사물인터넷 게이트웨이로서의 가능성도 확인했다. 제1 저자인 정진환 연구원은 "후방산란이라는 초저전력 통신 기술을 통해 상용 사물인터넷 기기들이 매우 적은 비용으로 와이파이를 통해 인터넷에 연결될 수 있다는 점을 확인했다ˮ면서 "값비싸고 전력소모량이 큰 기존의 사물인터넷 게이트웨이의 한계를 무전원 사물인터넷 게이트웨이로 극복할 수 있다는 점을 확인한 게 이번 연구의 성과ˮ라고 설명했다. 정 연구원은 이어 "향후 끊임없이 규모가 커질 사물인터넷에 대해 효율적으로 인터넷 연결성을 확대, 제공하는 방향으로 활용이 가능할 것으로 기대가 크다ˮ고 말했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.13
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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다. 양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다. 이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다. KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel). 기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다. 양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다. 연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다. 연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다. 연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다. 이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다. 한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다. 관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07
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