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김종환 교수, 제33회 정보문화의달 기념 유공자 대통령 표창 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김종환 교수는 지난 6월 22일, 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원이 개최한 「제33회 정보문화의 달」 기념식에서 2020년 정보문화 유공 정부포상 '대통령 표창'을 수상하였다. 본 포상은 디지털 정보격차 해소, 디지털 역기능 대응 등에 기여한 유공자를 발굴·포상하여 디지털 포용사회 구현과 정보문화 창달에 기여한 자에게 수상되는 상으로, KAIST에 부임한 이래로 '로봇축구와 국제로봇올림피아드 및 AI 월드컵'을 창시하여 정보화 수준 향상과 건전정보문화 조성 및 디지털 정보격차 해소에 기여한 점을 높이 평가받아 수상하게 되었다. '디지털로 하나 되는 대한민국, 다 함께 누리는 디지털 포용세상'을 주제로 열린 본 행사에는 최기영 과기정통부 장관, 허욱 방송통신위원회 상임위원 등이 참석하였다.
2020.07.02
조회수 18142
지하 공간 탐사를 위한 생체모방형 두더지 로봇 개발
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 일명 두더지 로봇인 `몰봇(Mole-bot)'을 개발했다. 이는 두더지의 생물학적 구조와 굴착 습성을 모방해 무인 지하 탐사나 극한지역 또는 우주행성 탐사에 효율적으로 활용가능한 생체모방형 로봇이다. 몰봇은 석유, 석탄 등 기존 에너지원을 대체해 신 에너지원으로 사용 가능한 탄층 메탄가스(Coalbed Methane)나 전자기기에 이용되는 희토류 등이 매설된 지역의 탐사, 더 나아가 우주 행성의 표본 채취를 목표로 연구팀에 의해 개발됐다. 기존 천부 굴착작업은 시추기와 파이프라인, 펌프 등 각종 장비를 조합해 작업을 진행해야 하지만 이제 `몰봇' 로봇 하나면 모든 작업을 원활히 수행할 수 있다. 이를 임베디드 방식이라고 표현하는데, 특히 `몰봇' 개발을 계기로 기존의 거대하고 복잡한 드릴링 장비 사용과 이로 인한 복잡한 공정, 환경 오염 유발 등 많은 문제점이 해결될 것으로 기대된다. 몰봇은 크게 드릴링부, 잔해 제거부, 방향전환을 위한 허리부, 그리고 이동 및 고정부로 구성된다. 크기는 지름 25cm, 길이 84cm이며, 무게는 26kg이다. 우선 드릴링 메커니즘은 이빨로 토양을 긁어내는 두더지 종 중의 하나인 `치젤 투스(Chisel tooth mole)'를 생체모방해 새로운 확장형 메커니즘을 개발했는데 기존 기술 대비 높은 확장성을 가지며 안정적인 드릴링이 가능하다. 잔해 제거 메커니즘은 크고 강력한 앞발을 이용해 굴착 및 잔해를 제거하는 또 다른 두더지 종인 `휴머럴 로테이션(Humeral rotation mole)'의 특별한 어깨구조를 모사해 설계했다. 휴머럴 로테이션은 길쭉한 형태의 견갑골을 가져 견갑골의 직선운동을 상완골에서 강력한 회전력으로 변환할 수 있다. 연구팀은 이러한 생물학적 구조를 모방해 효율적인 잔해 제거가 가능하도록 앞발 메커니즘을 새로 개발했다. 허리부는 두더지의 허리를 모사한 메커니즘을 통해 지하 내에서 360°자유롭게 방향 전환이 가능하다. 몰봇은 굴착 메커니즘을 가지는 앞몸체와 이동 및 고정 역할을 하는 뒷몸체로 각각 구성돼있으며, 두 몸체 사이를 선형 구동기로 연결하고 스트로크 조절을 통해 자유롭게 좌우회전을 할 수 있다. 마지막으로 이동부는 동일한 3개의 유닛을 삼각형 형태(120°간격)로 균등 배치해 지하 내에서 안정적인 지지 및 이동을 할 수 있도록 설계됐다. 불규칙한 토양 환경, 암석 등 예측 불가능한 지하 내에서 안정적인 이동을 위해 무한궤도를 이용한 이동 방식을 적용한 것이다. 연구팀은 이 밖에 개발된 로봇에 지하에서 로봇의 위치를 측정할 수 있는 센서시스템과 알고리즘을 탑재했다. 지하 환경은 주변이 암석과 흙으로 이뤄져있어 무선통신 신호를 활용하기 어렵고 또 내부가 협소하고 어둡기 때문에 비전 및 레이저 센서를 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 몰봇에 자기장 센서가 포함된 관성항법 센서를 탑재했는데 이 결과, 지구 자기장 데이터의 변화를 측정해 로봇 위치를 인식할 수 있다. 즉, 연구팀은 지구 자기장 시계열 데이터를 매칭시키는 그래프 기반의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping; 동시적 위치 인식 및 맵핑) 기술을 자체적으로 개발해 로봇 위치를 측정하는 문제를 해결했으며, 이는 지하공간에서의 3차원적인 자율 주행을 가능케한다. 개발된 몰봇은 한국산업기술시험원(KTL)의 공인인증 평가를 통해 성능을 검증했으며, 총 4개의 항목에서 평가를 받았다. 최대 굴진각은 100피트당 38도, 위치 인식 평균 제곱근 오차는 6.03cm, 굴진 속도는 시속 1.46m, 방향각 추정 오차는 0.4도로, 기존 세계 최고 방식과 비교할 때 굴진 속도는 3배 이상, 방향각 추정성능은 6배 이상 향상된 성능을 보였다. 명 교수 연구팀은 몰봇이 기존 로봇들에 반해 훨씬 효율적인 방법으로 지하자원 탐사가 가능할뿐만 아니라 경제성도 뛰어나고, 최근 스페이스X에 의해 촉발된 우주 개발 등 다양한 분야에 적용이 가능하기 때문에 세계시장 진출도 가능할 것으로 기대하고 있다. 이 연구는 2017년부터 2019년까지 진행됐으며, 로봇 구조 해석 및 지반 실험은 건설 및 환경공학과 홍정욱 교수 및 권태혁 교수 연구팀과 협업했다. 그동안의 연구성과물로는 해외 우수저널 논문 5건 게재, 국제 학술대회 발표 12건, 국내 학술대회 발표 4건, 특허 출원 및 등록은 각각 3건과 1건의 실적을 기록했고 특히 국제 학술대회 우수발표상 및 국내학술대회 우수논문상을 각 1건씩 수상했다. 개발된 두더지 로봇인 `몰봇'의 구동 및 굴진 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다. URL: https://youtu.be/pEnKy5UYEYQ 한편, 이번 연구는 산업통상자원부 산업기술혁신사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.05
조회수 12136
한동수 교수, ACM CoNEXT 2020 학술대회 프로그램 체어 선임
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수가 제16회 ACM CoNEXT (International Conference on emerging Networking EXperiments and Technologies) 프로그램 체어 (PC Chair) 로 선임됐다. ACM CoNEXT 학술대회는 ACM의 컴퓨터 네트워크 전문가 그룹 (SIG)인 ACM SIGCOMM에서 주최하는 대표적 학회 중 하나로 한국정보과학회에서는 최우수 학술대회로 분류되고 있다. 한동수 교수는 아시아 기관 출신으로서는 대회 역사상 처음으로 프로그램 체어로 선임됐다. 한 교수는 Max Planck Institute for Informatics의 Anja Feldmann 교수와 공동 프로그램 위원장 직을 수행하며, 본 학술대회 프로그램 구성을 위하여 우리대학 전기및전자공학부 김성민 교수를 포함한 세계적 연구자 40명을 프로그램 위원으로 선임했다. 본 학술대회의 논문 투고는 6월말에 이루어지며, 학술대회는 12월 1-4일에 개최된다. ACM CoNEXT 2020 학회 홈페이지 : https://conferences2.sigcomm.org/co-next/2020/#!/home
2020.05.28
조회수 15813
70년 만에 준-페르미 준위 분리 현상 제1 원리적으로 규명
국내 연구진이 70년 난제로 꼽히던 준-페르미 준위 분리 현상의 원자 수준 규명에 성공했다. 우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 반도체 소자 동작의 기원인 준-페르미 준위(quasi-Fermi level) 분리 현상을 제1 원리적으로 기술하는 데 최초로 성공했다고 27일 밝혔다. 제1 원리적인 방법이란 실험적 데이터나 경험적 모델을 사용하지 않고 슈뢰딩거 방정식을 직접 푸는 양자역학적 물질 시뮬레이션 방법이다. 김용훈 교수 연구팀의 연구 결과는 특히 비평형 상태의 나노 소자 내에서 발생하는 복잡한 전압 강하의 기원을 새로운 이론 체계와 슈퍼컴퓨터를 통해 규명함으로써, 다양한 첨단 반도체 소자의 분석 및 차세대 나노 소자 개발을 위한 이론적 틀을 제공할 것으로 기대되고 있다. 이주호 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제학술지 미국‘국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)’ 4월 23일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Quasi-Fermi level splitting in nanoscale junctions from ab initio) 반도체 관련 교과서에도 소개되고 있는 준-페르미 준위 개념은 반도체 소자 내 전압인가 상황을 기술하는 표준적인 이론 도구로서 그동안 트랜지스터, 태양전지, 발광다이오드(LED) 등 다양한 반도체 소자들의 구동 원리를 이해하거나 성능을 결정하는데 경험적으로 사용돼왔다. 하지만 준-페르미 준위 분포 현상은 1956년 노벨 물리학상 수상자 윌리엄 쇼클리(William B. Shockley)가 제시한 지 70년이 지난 현재에도 전압 인가 상황의 반도체 소자 채널 내에서 측정을 하거나 계산을 해야 하는 어려움 때문에 원자 수준에서는 이해되지 못한 상황이 계속돼왔다. 연구팀은 차세대 반도체 소자의 후보군으로 주목을 받는 단일분자 소자에서, 나노미터 길이에서 발생하는 복잡한 전압 강하 현상을 최초로 규명해냈다. 특히 전도성이 강한 특정 나노 전자소자에 대해 비 선형적 전압 강하 현상이 일어나는 원인이 준-페르미 준위 분리 현상임을 밝혔다. 이러한 연구 성과는 김 교수 연구팀이 다년간에 걸쳐 새로운 반도체 소자 제1 원리 계산 이론을 확립하고 이를 소프트웨어적으로 구현했기에 가능했다. 이는 외산 소프트웨어에만 의존하던 반도체 설계 분야에서 세계적으로 경쟁력 있는 차세대 나노소자 전산 설계 원천기술을 확보했다는 점에서 큰 의미를 부여할 수 있다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.04.27
조회수 12439
스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다. 연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다. 강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation) 기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다. 이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다. 그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다. 또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다. 최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다. 연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다. 연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다. 모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다. 위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다. 연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06
조회수 13824
OLED에 적용 가능한 새 스트레처블 기판 개발
전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 높은 신축성을 갖는 유연한 기둥과 멤브레인 형태가 결합한 새로운 스트레처블 기판을 개발했다. 스트레처블 전자 소자의 핵심 부품 기술이 될 수 있는 이 기술을 활용해 연구팀은 스트레처블 OLED(유기발광다이오드)를 제작해 높은 유연성과 신축성을 갖는 새로운 스트레처블 디스플레이 기술을 개발했다. 임명섭 박사와 남민우 박사과정 주도한 이번 연구는 나노 분야 국제학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 1월 28일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Two-dimensionally stretchable organic light-emitting diode with elastic pillar arrays for stress-relief) 스트레처블 디스플레이 기술은 한 방향으로 구부리거나 접는 기존의 플렉서블 OLED 디스플레이의 기술을 뛰어넘어 두 방향 이상으로 변환할 수 있다. 이에 따라 웨어러블, 사물인터넷, 인공지능, 차량용 디스플레이에 적합한 차세대 디스플레이 기술로 주목받고 있다. 최근 자유롭게 늘어날 수 있도록 OLED 소자와 디스플레이에 신축성을 주는 방법이 연구돼왔다. 하지만 모든 재료를 신축성 있는 재료로 바꾸는 방식은 효율이 낮아 상용화가 어렵고 패턴을 형성하기 어렵다는 한계가 있다. 기판을 먼저 늘리고 난 뒤 다시 원래대로 복원해 얇은 주름을 형성하는 방식의 스트레처블 OLED는 효율이 높고 안정적이지만 주름의 형태가 일정하지 않고 신축에 따른 화면의 왜곡이 있다. 최 교수 연구팀은 높은 휘도와 신축성을 가지는 디스플레이 구현을 위해, 단단하게 패턴화된 기판과 신축 시 이 기판에 가해지는 힘이 최소화할 수 있는 기둥구조가 형성된 유연 기판의 결합을 통해 새로운 형태의 핵심 부품 기술인 스트레처블 기판을 개발했다. 연구팀은 개발된 스트레처블 구조 기판과 기존 공정을 그대로 활용해 신축성 있는 OLED 디스플레이를 구현했다. 기존 공정을 그대로 활용하더라도 새로운 스트레처블 기판 부품 기술을 활용하면 스트레처블 디스플레이를 구현할 수 있다는 것을 증명했다. 이는 기존의 스트레처블 디스플레이 기술이 기존 공정을 활용할 수 없다는 단점을 극복한 것이다. 개발된 신축성 OLED 디스플레이는 실제 소자에 걸리는 기계적 스트레스가 거의 없어, 화면의 왜곡이나 급격한 휘도 변화 없이 안정적인 소자 구동이 가능하다. 또한, 발광 빛의 각도 의존성이 없어 다양한 스트레처블 디스플레이 응용 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다. 남민우 연구원은 “새로운 물질의 개발이 아닌 상용화된 공정 및 물질을 사용해 새로운 스트레처블 기판 위에 OLED 디스플레이를 구현했다”라며 “기존의 스트레처블 디스플레이 연구가 가지는 단점들을 뛰어넘어, 상용화될 수 있는 스트레처블 부품 기술을 개발하고자 했다”라고 말했다. 최경철 교수는 “제작된 스트레처블 기판을 활용하면 스트레처블 OLED, 마이크로LED, 센서 등이 구현 가능하며, 바이오 및 의료 분야와 결합한 다양한 치료 분야에 적용할 수 있다”라며 “스트레처블 및 웨어러블 전자 소자 및 전자약 기술 발전에 도움이 되기를 바란다”라고 말했다.
2020.02.25
조회수 13289
유민수교수, 페이스북 패컬티 리서치 어워드 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수가 페이스북에서 수여하는 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award) 수상자로 선정됐다. 페이스북 패컬티 리서치 어워드는 인공지능 기술을 가속화 할 차세대 컴퓨팅 시스템의 개발 및 상용화에 이바지할 연구주제를 발굴하기 위해 제정됐다. 전 세계 26개국, 100개 대학 167명의 교수가 연구 제안요청서를 제출했고, 그중 10명의 수상자가 선정됐다. 유민수 교수는 아시아권에서는 유일하게 수상자 명단에 포함됐다. 유민수 교수는 이번 수상을 통해 5만 달러의 연구비를 지원받게 되며, 시상식은 오는 2020년 가을 페이스북 멘로 파크 본사에서 열릴 ‘AI 시스템 패컬티 서밋(AI Systems Faculty Summit’에서 진행될 예정이다. 유민수 교수는 ‘A Near-Memory Processing Architecture for Training Recommendation Systems’이라는 연구주제로 머신러닝 시스템(Systems for Machine Learning) 분야에서 최종 수상자로 선정됐다. 이번 수상의 기초 연구가 된 ‘메모리 중심의 딥-러닝 시스템 구조’는 유민수 교수가 2017년 삼성 미래 기술 육성 재단으로부터 3년간의 지원 속에 진행한 연구의 성과물로, 지능형 시스템 반도체 시장 진출에 어려움을 겪고 있는 삼성전자 및 SK 하이닉스 등의 국내 기업과 긴밀히 협력해 세계 시장에서 메모리 중심의 지능형 반도체 개발을 주도할 수 있는 초석으로 평가받는다. 유민수 교수는 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아 본사에 2014년 입사 후 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도해 왔다. 지난 2018년부터는 KAIST 전기 및 전자공학부에서 재직 중이다. 해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다. https://research.fb.com/blog/2020/02/announcing-the-winners-of-the-systems-for-machine-learning-rfp/
2020.02.19
조회수 10442
적외선 세기·위상 제어 가능한 메타표면 개발
우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수와 미국 위스콘신 대학 브라(Victor Brar) 교수 연구팀이 적외선의 세기와 위상을 독립적으로 제어하는 동시에 전기 신호로 광학적 특성을 조절할 수 있는 그래핀 기반 메타 표면을 이론적으로 제안했다. 이번 연구를 통해 기존 능동 메타 표면 분야의 난제였던 빛의 세기와 위상의 독립적 제어 문제를 해결해 중적외선 파면을 더 정확히 고해상도로 변조할 수 있을 것으로 기대된다. 한상준 석사과정과 위스콘신 대학교 김세윤 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘ACS 나노(ACS Nano)’ 1월 28일 자 전면 표지논문으로 게재됐다. (논문명 : Complete complex amplitude modulation with electronically tunable graphene plasmonic metamolecules) 광변조기술은 홀로그래피, 고해상도 이미징, 광통신 등 차세대 광학 소자 개발에 필수적인 기반 기술이다. 기존 광변조기술에는 액정을 이용한 방식과 미세전자기계시스템(MEMS)을 이용한 방식이 있다. 그러나 두 방식 모두 단위 픽셀의 크기가 회절 한계보다 크고, 구동 속도에 제한이 있다는 문제가 있었다. 메타표면은 이러한 문제들을 해결할 수 있기에 차세대 광변조기술의 강력한 후보이다. 메타표면은 자연계의 물질이 가질 수 없는 광학적 특성을 가지며, 회절 한계를 극복한 고해상도의 상을 맺는 등 전통적인 광학 시스템의 한계를 극복할 수 있다는 장점이 있다. 특히, 능동 메타표면은 전기 신호로 그 광학적 특성을 실시간 제어할 수 있어 적용 범위가 넓은 기술로 평가받고 있다. 그러나 기존에 연구되던 능동 메타표면은 빛의 세기 조절과 위상 조절 간의 불가피한 상관관계 문제가 있다. 기존 메타표면들은 개별 메타 원자가 하나의 공진 조건만을 가지도록 설계됐으나, 단일 공진 설계는 빛의 진폭과 위상을 독립적으로 제어하기에는 자유도가 부족하다는 한계점이 있다. 연구팀은 두 개의 독립적으로 제어 가능한 메타 원자를 조합해 단위체를 구성함으로써 기존 능동 메타표면의 제한적 변조 범위를 획기적으로 개선했다. 연구팀이 제안한 메타표면은 중적외선의 세기와 위상을 독립적으로 회절 한계 이하의 해상도로 조절할 수 있어 광 파면의 완전한 제어가 가능하다. 연구팀은 제안된 능동 메타표면의 성능과 이러한 설계 방식을 응용한 파면 제어의 가능성을 이론적으로 확인했다. 특히, 복잡한 전자기 시뮬레이션이 아닌 해석적 방법으로 메타표면의 광학적 특성을 예측할 수 있는 이론적 기법을 개발해 직관적, 포괄적으로 적용 가능한 메타표면의 설계 지침을 제시했다. 연구팀의 기술은 기존 파면 제어 기술 대비 월등히 높은 공간 해상도로 정확한 파면 제어가 가능할 것으로 기대된다. 이 기술을 기반으로 향후 적외선 홀로그래피, 라이다(LiDAR)에 적용 가능한 고속 빔 조향 장치, 초점 가변 적외선 렌즈 등의 능동 광학 시스템에 적용 가능할 것으로 보인다. 장민석 교수는 “이번 연구를 통해 기존 광변조기 기술의 난제인 빛의 세기와 위상의 독립제어가 가능함을 증명했다”라며 “앞으로 복소 파면 제어를 활용한 차세대 광학 소자 개발이 더욱 활발해질 것으로 예상된다”라고 말했다.
2020.02.18
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김상현 교수, 6만 ppi 초고해상도 디스플레이 제작기술 개발
〈 김상현 교수 연구팀(왼쪽 위 두번째 김상현 교수) 〉 우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 반도체 공정 기술을 활용해 기존 마이크로 LED 디스플레이의 해상도 한계를 극복할 수 있는 6만 ppi(pixel per inch) 이상의 초고해상도 디스플레이 제작 가능 기술을 개발했다. 금대명 박사가 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘나노스케일(Nanoscale)’ 12월 28일자 표지 논문으로 게재됐다. (논문명 : Strategy toward the fabrication of ultrahigh-resolution micro-LED displays by bonding interface-engineered vertical stacking and surface passivation). 디스플레이의 기본 단위인 LED 중 무기물 LED는 유기물 LED보다 높은 효율, 높은 신뢰성, 고속성을 가져 마이크로 크기의 무기물 LED를 픽셀 화소로 사용하는 디스플레이(마이크로 LED 디스플레이)가 새로운 디스플레이 기술로 주목받고 있다. 무기물 LED를 화소로 사용하기 위해서는 적녹청(R/G/B) 픽셀을 밀집하게 배열해야 하지만, 현재 적색과 녹색, 청색을 낼 수 있는 LED의 물질이 달라 각각 제작한 LED를 디스플레이 기판에 전사해야 한다. 따라서 마이크로 LED 디스플레이에 관련한 대부분 연구가 이런 패키징 측면의 전사 기술 위주로 이루어지고 있다. 그러나 수백만 개의 픽셀을 마이크로미터 크기로 정렬해 세 번의 전사과정으로 화소를 형성하는 것은 전사 시 사용하는 LED 이송헤드의 크기 제한, 기계적 정확도 제한, 그리고 수율 저하 문제 등 해결해야 할 기술적 난제들이 많아 초고해상도 디스플레이에 적용하기에는 한계가 있다. 연구팀은 문제 해결을 위해 적녹청 LED 활성층을 3차원으로 적층한 후, 반도체 패터닝 공정을 이용해 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이에 대응할 수 있는 소자 제작 방법을 제안함과 동시에 수직 적층시 문제가 될 수 있는 색의 간섭 문제, 초소형 픽셀에서의 효율 개선 방안을 제시했다. 연구팀은 3차원 적층을 위해 기판 접합 기술을 사용했고, 색 간섭을 최소화하기 위해 접합 면에 필터 특성을 갖는 절연막을 설계해 적색-청색 간섭 광을 97% 제거했다. 이러한 광학 설계를 포함한 접합 매개물을 통해 수직으로 픽셀을 결합해도 빛의 간섭 없이 순도 높은 픽셀을 구현할 수 있음을 확인했다. 연구팀은 수직 결합 후 반도체 패터닝 기술을 이용해 6만 ppi 이상의 해상도 달성 가능성을 증명했다. 또한, 초소형 LED 픽셀에서 문제가 될 수 있는 반도체 표면에서의 비 발광성 재결합 현상을 시간 분해 광발광 분석과 전산모사를 통해 체계적으로 조사해 초소형 LED의 효율을 개선할 수 있는 중요한 방향성을 제시했다. 김상현 교수는 “반도체 공정을 이용해 초고해상도의 픽셀 제작 가능성을 최초로 입증한 연구로, 반도체와 디스플레이 업계 협력의 중요성을 보여주는 연구 결과이다”라며 “후속 연구를 통해 초고해상도 미래 디스플레이의 기술 개발에 힘쓰겠다”라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 이공분야 기초연구사업 기본연구, 기후변화대응기술개발사업 등의 지원을 받아 수행됐다. □ 그림 설명 그림 1. 1um 크기를 가진 마이크로 단일 LED 가 실제로 배열된 모습을 보여주는 이미지, 1 um, 0.6 um 크기를 가진 LED를 광 여기 방법을 통해 적색 발광이 되는 모습을 보여주는 이미지(작은 사진). 이는 작아진 LED에서도 적색 발광특성이 잘 발현됨을 보여줌. 그림 2. 나노스케일 커버 이미지: 본 제작 방법의 사용 예시를 보여줌
2020.01.06
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산학협력단, 중국 절강대 공업기술전환연구원과 MOU 체결
우리 대학 산학협력단(단장 최경철)은 지난 12월 10일 중국 절강대에서 공업기술전환연구원(Industrial Technology Research Institute)과 기술사업화 확대 협력을 위한 MOU를 체결했다. 산학협력단은 이번 협약을 통해 ▲공동 이노베이션 센터 건립을 통한 공동창업기업 발굴 프로젝트 추진 ▲공동 특허 포트폴리오 구축 및 공동 기술 마케팅 추진 협력 ▲전략적인 연구협력 추진 ▲한국 및 중국 협력 기업들과의 산학협력 확대 등을 추진할 예정이다. 1897년 설립된 중국 절강대는 중국판의 아이비리그로 불리는 `C9리그(九校聯盟, C9 League)'에 속한 명문대로 3천 800여 명 교수의 지도 아래 5만 4천여 명의 학생들이 재학하고 있다. 작년 한 해 동안 240억 규모(RMB 1.5억원)의 기술이전 실적을 올렸으며, 저장대학 국립사이언스 파크(National Science Park)를 통해 560여 개의 혁신 스타트업기업을 육성하고 있다. 같은 항저우 내에 위치한 알리바바(Alibaba Group)와 교육·연구 등 다양한 전략적인 협력을 추진하고 있다. 또한, 쯔진 이노베이션 타운(Zijin Innovation Town)을 바탕으로 향후 기업 R&D를 통한 스타트업 창업 플랫폼 제공, 혁신 및 창업 생태계 시스템 구축 등 창업과 기술사업화에 역점을 두고 성장 중인 대학이다. 10일 열린 협약식에 참여한 박현욱 연구부총장은 "이번 MOU를 통해 중국 절강대와 KAIST의 기술사업화 가능성을 확인했다ˮ고 밝혔다. 이어 박 부총장은 "창업·기술이전 등 다양한 협력을 시도하고 기술사업화 협력에서 한 단계 더 나아가 두 학교 차원의 교육·연구로 확장해 나갈 계획ˮ이라고 밝혔다. 이날 행사에는 KAIST 산학협력단장 최경철교수, 중국 절강대학 공업기술전화연구원 뤼오 진 칭(Liu- JingQing) 부원장이 참석해서 MOU에 서명했다.
2019.12.27
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최준일 교수, 스테판 오 라이스(Stephen O.Rice) 상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최준일 교수가 12월 10일 미국 하와이에서 열린 국제전기전자공학회(IEEE) 주관의 글로벌 커뮤니케이션 컨퍼런스(Global Communications Conference, GLOBECOM)에서 통신분야 최고 논문상인 ‘스테판 오 라이스 상(Stephen O. Rice Prize)’을 수상했다. 스테판 오 라이스 상은 IEEE 트랜잭션 온 커뮤니케이션(Transactions on Communications) 저널에서 지난 3년간 발표된 모든 논문을 대상으로 독창성, 인용 횟수, 파급력 및 석학들의 평가 등을 종합해 IEEE 통신학회(Communications Society)에서 1년에 한 편만을 시상하는 최고 권위의 논문상이다. 최준일 교수는 2016년에 발표한 one-bit ADC를 사용한 거대 다중 안테나 시스템 관련 논문으로 수상했다. 이 논문에서 최 교수는 5G 및 그 이후 무선통신 시스템의 핵심 기술인 거대 다중 안테나 시스템의 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있는 기술을 제안해, 발표된 이래 각종 학술지 논문 및 학술대회 논문으로부터 230여 회 인용되는 등 그 우수성을 입증했다. 최준일 교수는 이미 2015년에 IEEE 신호처리 학회(Signal Processing Society)로부터 스테판 오 라이스 상과 동일한 권위의 ‘최고 논문상(IEEE Signal Processing Society Best Paper Award)’을 수상한 바 있다. 최준일 교수는 현재까지 34편의 국제학술지 논문 발표 및 26건의 미국 등록 특허를 보유하는 등 우수한 성과를 인정받아, 12월 6일 한국통신학회에서 수여하는 제15회 해동 젊은공학인상(학술상)의 수상자로 선정되기도 헀다.
2019.12.18
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KAIST-구글, AI 교육과정 공동 개발
우리 대학이 구글(Google)과 함께 AI 교육과정을 개발한다. 전기및전자공학부(학부장 문재균) 서창호 교수와 기계공학과(학과장 이두용) 윤용진 교수가 참여하는 이번 프로그램은 지난 7월 KAIST와 구글이 AI 우수 인재양성을 위해 체결한 협약의 일환으로 진행된다. 두 교수는 구글의 기술(TensorFlow, Google Cloud, Android 등)을 활용한 교육 과정을 약 1년에 걸쳐 개발할 예정이며, 과목당 미화 7,500달러가 지원된다. AI 대학원은 이번 프로그램을 위해 지난 8월부터 약 1개월간 KAIST 전 교원을 대상으로 공모를 진행해 서창호 교수의 `정보 이론과 컨벡스 최적화를 위한 텐서플로(TensorFlow for Information theory and convex optimization courses)'와 윤용진 교수의 `AI 융합 응용 PBL(project based learning)'이 KAIST 내부 심사와 Google의 최종 심사를 거쳐 개발 대상으로 선정했다. 윤용진 교수가 개발하는 `AI 융합응용 PBL' 교육과정은 KAIST 학생 및 교직원을 포함한 AI 초보자를 대상으로 설계된 것이 특징이다. AI를 손쉽게 활용해 문제를 발굴 및 정의하고 이를 바탕으로 제품설계-제작-검증까지 이르는 디자인 씽킹(Design Thinking)을 통해 AI를 응용한 제품 개발 과정을 체험하는 형태로 구성된다. 윤 교수는 "향후 초급자를 대상으로 데이터 기반의 사물인터넷 센서와 AI 응용 교육도구(Tool Kit)를 개발하는 것은 물론 AI 응용 교육의 대중화를 위한 AI 어플리케이션 발명·창업대회를 개최하는 등 다양한 계획을 구상하고 있다ˮ고 밝혔다. 또한, 서창호 교수는 최근 각광을 받고 있는 인공지능·머신러닝·딥러닝은 물론 순수과학·공학 분야에도 근간을 이루는 `정보이론과 컨벡스' 분야를 교육을 통해 접근한다. 체계적으로 축적한 관련 이론을 구글의 텐서플로(딥 러닝·머신러닝 등에 활용하기 위해 개발된 오픈소스 소프트웨어, TensorFlow)를 활용해 AI 분야와 구체적으로 연계시켜 이론과 응용기술을 고루 갖춘 AI 인재를 양성하는 것이 목표다. AI 대학원 관계자는 "이번에 시도되는 AI 교육과정 개발을 바탕으로 일반인을 위한 단기 비학위 코스를 선보이기 위해 지속해서 노력할 예정ˮ이라고 밝혔다. 한편, KAIST는 구글과의 파트너십을 통해 최첨단 연구를 수행하는 세계적 수준의 교수진을 지원하는 `AI 집중연구 어워즈(AI Focused Research Awards)'도 함께 진행 중이다. 작년 10월부터 황성주 AI대학원 교수와 황의종 전기및전자공학부 교수가 1년간 각각 미화 5만 달러의 지원을 받아 구글 연구원 및 엔지니어들과 팀을 이뤄 연구를 수행해왔으며 2020년까지 프로젝트를 연장해 AI 관련 심층 연구를 진행한다. 두 교수는 `AI 집중 연구 어워즈' 외에도 구글 클라우드 플랫폼 내에서 활용할 수 있는 미화 2만 5천 달러 상당의 크레딧을 작년에 이어 올해도 지원받아 연구에 활용하고 있다. 한편, 지난 9월에는 전산학부 박성준 박사과정 학생이 2019년 구글 PhD 자연어처리(Natural Language Processing) 부문 펠로우에 선정되었으며, KAIST는 구글과의 파트너십을 2년간 유지하며 다양한 연구 및 교육 활동을 진행할 계획이다.
2019.11.21
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