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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 4021
반도체 소자 내의 복잡한 움직임을 관측할 수 있는 초고속 카메라 개발
우리 대학 김정원 교수 연구팀이 반도체 소자 내의 미세 구조와 동적 특성을 고해상도로 측정할 수 있는 초고속 카메라 기술을 개발하였다고 밝혔다. 기존에는 볼 수 없었던 반도체 소자 내에서의 빠르고 불규칙적인 복잡한 움직임을 이제 초고속 카메라로 관측할 수 있게 되었다. 기계공학과 나용진 박사가 제 1저자로 참여하고 기계공학과 유홍기, 이정철 교수팀 및 한국표준과학연구원(KRISS) 서준호, 강주식 박사팀이 참여한 공동연구팀의 이번 논문은 국제학술지 ‘빛: 과학과 응용(Light: Science & Applications)’ [IF=20.257] 2월 15일 字에 게재됐다. (논문명: Massively parallel electro-optic sampling of space-encoded optical pulses for ultrafast multi-dimensional imaging) 최근 마이크로 및 나노 소자들의 복잡도와 기능성이 급격하게 향상됨에 따라 이들 소자 내의 미세 구조와 동적인 움직임을 실시간으로 정확하게 측정해야 할 필요성이 급증하고 있다. 미세 구조 측정 측면에서는 다양한 3차원 집적회로와 소자들의 발전으로 더 큰 웨이퍼 영역에 대해 더 높은 분해능 및 측정속도를 가지는 계측 기술이 반도체 산업에서 중요해지고 있다. 한편 동적 특성의 측정은 마이크로 및 나노 소자 내에서의 물리현상들을 이해하고 다양한 응용 분야들로 발전시키는 데 중요하다. 특히 다양한 역학 현상의 관측을 위해서는 더 높은 해상도, 더 빠른 측정속도 및 더 큰 측정범위를 필요로 하지만 기존의 측정 기술들은 여러가지 한계들을 가지고 있었다. 이번 연구는 기존의 한계를 극복한 새로운 초고속 카메라 기술을 개발하였다. 100펨토초(10조분이 1초) 정도의 매우 짧은 펄스폭을 가지는 빛 펄스를 1000개 이상의 다른 색을 가지는 펄스들로 쪼갠 후, 각기 다른 색을 가진 펄스들을 이용하여 서로 다른 공간적 위치에서의 높낮이를 정밀하게 측정할 수 있는 기술이다. 구현한 기술은 초당 2.6억개의 픽셀들에 대한 높낮이의 차이를 최고 330피코미터(30억분의 1미터) 수준까지 측정할 수 있을 정도로 빠르고 정밀하다. 연구팀은 이를 이용하여 복잡한 3차원 형상을 고속으로 정밀하고 정확하게 측정할 수 있는 초고속 카메라 기능을 선보였고, 기존의 측정 기술로는 관측하기 어렵던 복잡하고 비반복적인 고속의 동역학 현상들을 성공적으로 관측할 수 있었다. 이번에 개발한 초고속 카메라 기술의 고속 형상 이미징 속도와 높은 공간 분해능을 이용하면 반도체 공정이나 3D 프린팅 과정을 실시간으로 모니터링하며 공정을 제어할 수 있어 점점 고도화 및 집적화 되는 공정의 수율을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 다양한 진폭이 존재하면서 동시에 매우 빠른 순간 속도를 갖는 미세 구조의 움직임을 포착할 수 있음을 보여, 기존에 관찰하지 못했던 복잡한 비선형(nonlinear) 및 과도(transient)의 물리 현상들을 탐구하는 차세대 계측 기술로 발전할 수 있을 것으로 기대된다. 김정원 교수는 “이번 연구에서는 1차원적인 선 모양의 빛을 스캔해서 움직이는 방식으로 2차원 표면의 높낮이를 측정하였으나, 향후에는 2차원 표면의 높낮이를 스캔 없이 한번에 측정할 수 있는 방식으로 기술을 발전시킬 예정”이라고 밝혔다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견후속연구, 선도연구센터, 기초연구실 및 중견연구 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.03.02
조회수 3444
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 3517
획기적인 반도체 소자 설계를 위한 2차원 공진기 개발
빛을 이용한 광공진기가 현대 정보·통신 산업에 필수적인 것과 같이, 양자 정보를 처리하는 차세대 반도체 소자를 설계하는 데에 활용될 수 있는 2차원 전자를 가두는 공진기*를 세계 최초로 구현하여 화제다. *공진기란 한정된 공간 안에 파동을 가두는 장치로서 빛이나 음파, 혹은 통신 기술에 쓰이는 전자기파와 같은 파동을 제어하는 분야에서 필수적으로 활용됨. 우리 대학 응집상 양자 결맞음 센터(센터장 물리학과 심흥선 교수)는 우리 대학 물리학과 최형순 교수, 부산대학교 정윤철 교수, 전북대학교 최형국 교수와 공동연구를 통해 2차원 전자의 파동성을 이용한 공진기를 개발하는데 성공했다고 13일 밝혔다. 빛은 파동이면서도 다양한 매질 내에서 장거리 이동이 가능하다. 따라서 빛은 마주보는 거울 사이에 가두어 두더라도 소실되지 않고 여러 차례 왕복이 가능하여 광공진기 개발에 용이하고 실제로 다양한 광학소자들이 이미 폭넓게 개발되어 활용되고 있다. 반면에 물질 내부의 전자는 매질 내에서 쉽게 산란되어 빛의 파동성을 유효하게 활용하는 기술이나 소자 개발이 쉽지 않다. 이런 한계를 극복하고 전자를 이용하여 광학 기술을 모사하는 것을 '전자광학'이라고 한다. 이번 연구는 전자가 단순히 파동성을 띈다는 사실을 확인한 것에 그치지 않고 광공진기의 2차원 전자광학적 소자에 대응되는 전자공진기를 실제로 구현했다는 점에서 의미가 크다. 지금까지 직진하는 1차원 전자를 가둬 공진기를 만든 사례는 있었지만, 2차원 평면상에서 반사나 회절, 간섭 등이 복합적으로 일어나는 전자를 가둬 공진기를 만든 처음 사례이다. 이번 연구를 통해 앞으로 더욱 다양한 형태로 전자를 제어할 수 있는 원천기술로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 공동연구팀은 반도체 나노소자 공정을 통해 전자의 파동을 반사할 수 있는 곡면거울을 제작하고 광공진기의 구조를 2차원 전자에 적용하여 물질 파동 또한 빛과 동일한 방법으로 가두어 둘 수 있다는 사실을 밝혀낸 것이다. 이를 위해 반도체를 극저온으로 냉각하면 반도체 내부의 전자가 수 미크론(백만분의 1미터) 정도 양자역학적 특성이 보존되는 2차원 전자 파동 형태로 존재할 수 있다. 이 반도체 위에 전극을 입히고 강한 음전압을 걸어주면 전극이 있는 영역으로는 전자가 진입하지 못하게 되므로 전자가 반사되는 거울 역할을 할 수 있다. 이 원리를 적용하여 두 개의 마주 보는 곡면거울로 이루어진 공진기 구조를 만들고 그 내부에 전자 파동을 주입하여 그 전도도를 측정함으로써 실제로 전자가 공명하는 특성이 관측하였다. 이를 통해 양자역학적 특성을 갖는 물질 파동 또한 빛과 동일한 방법으로 가두어 둘 수 있다는 사실을 밝혀낸 것이다. 우리 대학 물리학과 박사과정 박동성학생과 부산대학교 박사과정 정환철학생이 공동 제1 저자로 참여한 이 연구 결과는 지난 1월 26일 네이처 자매지인 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 게재됐다. (논문명 : Observation of electronic modes in open cavity resonator) 최형순 교수는 “동 기술은 2차원 전자계의 전자광학 발전에 새로운 가능성을 제시하는 원천기술로써 향후 다양한 양자기술 분야에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 설명했다. 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터(SRC)를 중심으로 이루어졌으며 그 외에도 한국연구재단의 다양한 연구 사업(양자컴퓨팅 개발사업, 기본연구, 중견연구 지원사업 등)의 지원이 있었다.
2023.02.13
조회수 3589
획기적 음의 정전용량 플래시 메모리 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 `음의 정전용량 효과(Negative Capacitance Effect, 이하 NC 효과)*'를 활용해 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 뛰어넘는 음의 정전용량 플래시 메모리 (NC-Flash Memory)를 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다. *음의 정전용량 효과: 음의 정전용량 현상은 인가되는 전압이 증가하면 전하량이 감소함을 의미한다. 음의 정전용량 특성을 가지는 유전체 사용시, 트랜지스터에 인가되는 전압을 내부적으로 증폭하여 상대적으로 낮은 동작전압을 사용할 수 있어, 파워소모를 줄일 수 있다. 전기및전자공학부 김태호 박사과정과 김기욱 박사과정이 공동 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈(Advanced Functional Materials)' 2022년 12월호에 출판됐다. (논문명 : The Opportunity of Negative Capacitance Behavior in Flash Memory for High-Density and Energy-Efficient In-Memory Computing Applications) 이 국제학술지는 독일 와일리 출판사(Wiley-VCH)에서 발행하는 피어리뷰 과학 저널이다. (Impact Factor : 19.924) 현대 전자 소자에서 축전기(Capacitor)는 매우 중요한 구성 요소의 하나로, 전자 소자가 소형화되고 수직 방향으로 적층 되면서 축전기에 저장되는 전하량(Charge, Q)이 감소하는 문제가 생기므로 높은 정전용량(Capacitance, C)을 가진 유전체 물질이 필수적으로 요구되고 있다. 여기에 일반적인 축전기와 다르게 정전용량이 음의 값을 갖는(Negative Capacitance) 축전기를 활용한다면 다층의 축전기의 전체 정전용량을 오히려 더 증가시킬 수 있고, 차세대 소자에 적합한 높은 정전용량 소자 개발 난제를 해결할 수 있을 것이라는 가설이 제안되었다. 최근 메모리 공급업체들은 데이터의 폭발적 증가와 더 높은 용량의 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 및 더 빠른 액세스 시간에 대한 요구로 인해 기술 경쟁을 치열하게 하고 있다. 스토리지의 핵심 기술인 3D 낸드 플래시는 지속적으로 더 높은 층을 적층할 수 있는 기술을 요구하고 있고, 2028년에는 1,000단 이상의 메모리 적층이 필요할 것으로 예상되고 있다. 한편, 강유전체* 물질에서 보이는 `음의 정전용량 효과(NC 효과)'은 전자 소자에 인가된 외부 전압을 내부적으로 증폭해 전력 소모를 줄이는 특성이 있어, 전자 소자의 물리적 성능 한계를 극복할 수 있다는 가능성이 제시됐다. 최근 페로브스카이트 강유전체에서 NC 효과를 실험적으로 관찰했으나, 페로브스카이트 강유전체의 소형화 한계 및 CMOS 공정과의 부적합성으로 인해 NC 효과를 활용한 전자 소자의 구현에 대해 상당한 회의론을 불러일으켰다. *강유전체: 전기적으로는 절연체이지만 자연상태에서 외부 전기장이 없어도 전기 편극을 지닐 수 있는 특이한 물리적 성질을 가진 물질 전상훈 교수 연구팀은 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 극복하고 동작전압을 낮추기 위해, 반도체 공정에 사용되는 하프늄옥사이드(HfO2) 강유전체 박막의 NC 효과를 안정화해 저전압 구동이 가능한 강유전체 소재의 NC-플래시 메모리를 세계 최초로 개발했다. 개발된 NC-플래시 메모리는 기존 플래시 메모리 대비 전력 소모가 10,000배 이상 낮은 저전력 고성능 특성을 달성했다. 연구팀은 그뿐만 아니라 기존 컴퓨팅 구조인 폰노이만 아키텍처를 대체하여 새롭게 지향하는 인메모리 컴퓨팅을 NC-플래시 메모리를 기반으로 구현해 세계 최고 수준의 에너지 효율 또한 달성했다. 이번 연구 결과는 빠른 스토리지를 필요로 하는 최신 컴퓨팅과 네트워킹의 요구를 충족하는 차세대 낸드 플래시 메모리 개발에 있어 핵심 역할을 할 것이다. 한편, 이번 연구는 연세대학교와 협업을 통해서 이루어졌고, 한국 연구재단 지능형 반도체 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.01.18
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반도체 분야 세계적인 국제학술대회 디자인콘(DesignCon)에서 최우수논문상 수상자 4명 동시 배출
반도체 설계 분야에서 세계적으로 권위를 인정받고 있는 국제학술대회인 디자인콘(DesignCon)에서 최우수 논문상 수상자 4명을 우리 대학 한 연구실에서 동시 배출해 화제다. 전체 수상자 8명 중 절반인 4명을 배출한 것도 대단한 성과인데 인텔(Intel)·마이크론(Micron)·AMD·화웨이(Hwawei)와 같이 반도체 강국으로 꼽히는 미국·중국·일본의 글로벌 빅테크 기업 소속 엔지니어 및 연구원들과 당당히 경쟁해서 따낸 것이기에 이들의 수상이 더욱 의미가 크고 값지다는 평가다. 전 세계 기업과 대학 연구실 가운데 최초이면서도 유일하게 인공지능(AI) 스스로 최적의 설계를 구현하는 강화학습(RL)을 포함한 머신러닝(ML) 기술과 3D 이종반도체 패키징(3D Heterogeneous Packaging) 기술을 결합하여 슈퍼 컴퓨터·초대형 데이터센터의 고성능 서버 등에 핵심적으로 사용되는 HBM(고대역폭 메모리) 등 차세대 인공지능(AI) 반도체를 연구하는 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실 테라 랩(Terabyte Interconncection and Package Laboratory) 소속 박사과정 학생들의 이야기다. 이들의 연구는 인공지능이 중심이 되는 디지털 전환과 동시에 이를 가능하게 하는 인공지능 반도체와 컴퓨터의 발전을 선도하고 있다. 더 나아가 설계 과정 전체를 인공지능으로 자동화하려는 미래 방향을 제시하고 있다. 전기및전자공학부 테라 랩 소속 김성국(사진·31세)·최성욱(사진·27세)·신태인(사진·26세)·김혜연(사진·26세) 박사과정 학생 4명이 국제학회인 디자인콘(DesignCon)이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자로 선정됐다고 16일 밝혔다. 시상식은 오는 31일 미국 실리콘밸리 산호세 산타클라라 컨벤션센터에서 열리는 `디자인콘 2023 국제학술대회'에서 열린다. 이들 대학원 학생 4명이 수상하는 최우수 논문상은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 국제적으로 권위를 인정받고 있는 디자인콘이 인텔·마이크론·램버스·텍사스인스트루먼트(TI)·AMD·화웨이·IBM·앤시스(ANSYS) 등 글로벌 빅테크 기업의 연구원과 엔지니어, 그리고 세계 각 대학 대학(원)생을 대상으로 매년 7월 말 논문 초안을, 12월 말까지 전체 논문을 각각 모집하고 제출받아 심사를 거쳐 수여하는 학술대회 최고상이다. 이 때문에 발표되는 논문은 실무와 매우 밀접한 관련이 있고 곧바로 제품에 적용이 가능한 실용적인 기술에 관한 내용이 대부분이다. 2022년에는 총 8명의 수상자를 선정했는데 김정호 교수가 지도하는 KAIST 테라 랩에서만 수상자의 절반인 4명을 배출했다. 수상작 가운데 2편은 인공지능을 이용한 반도체 설계, 나머지 2편은 인공지능 컴퓨팅을 위한 반도체 구조 설계에 관한 논문이다. 우선 최우수 논문상 수상자 중 김성국 학생(31세)은 고성능 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했다. 최성욱 학생(27세)은 강화학습 방법론을 활용해 고대역폭(HBM) 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계해 주목을 받았다. 신태인 학생(26세)은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했다. 마지막으로 김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다. 김혜연 학생은 이번 수상 논문 이외에도 반도체 설계 문제에 지식 증류·데이터 증강·대칭성 학습 등 다양한 인공지능 기법을 적용, 한층 성능이 개선된 결과를 얻어 관련 산업계로부터 많은 주목을 받고 있다. 특히 김혜연 학생의 연구는 기존 인공지능을 적용한 연구에서 한 발 더 나가 반도체 설계 문제의 특징을 고려한 학습 방법과 신경 구조를 직접 설계한 연구로 평가받아 2022년 초 열린 인공지능 분야 최대학회인 뉴립스(NeurIPS) 워크숍에서 발표된 적이 있다. 우리 대학 테라 랩은 2022년 4명의 수상자 외에 지난 2021년에도 김민수 박사과정 학생이 최우수 논문상을 수상했다. 불과 2년 사이에 디자인콘이 주관하는 학술대회의 꽃인 최우수 논문상 수상자를 모두 5명을 배출했는데 5편의 수상자 논문 중 3편이 인공지능을 활용한 반도체 설계에 관한 논문이다. 반도체 설계는 고성능·저전력을 목적으로 미세한 3차원 패키지에 다양한 기능을 갖춘 수많은 부품을 최적화해 배치할 뿐만 아니라 검증을 위해서는 복잡한 시뮬레이션이 필요하기 때문에 매우 어려운 분야로 꼽힌다. 김정호 교수가 이끄는 테라 랩에는 올 1월 현재 석사과정 10명, 박사과정 13명 등 모두 23명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다. 김정호 교수는 "테라 랩은 전 세계 산·학·연구기관 중 유일하게 그간의 연구성과를 기반으로 독창적으로 개발한 반도체 설계 자동화 기술인 5I(CI, PI, TI, EMI, AI) 융합 솔루션을 갖추고 있다ˮ면서 "2030년 이후에는 이종 칩(Chip)을 하나의 패키지로 통합하는 `3D 이종 집적화(Heterogeneous Integration) 패키징' 기술이 대세로 자리를 잡을 것ˮ이라고 전망했다. 김 교수는 이어 "디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 반도체의 역할이 갈수록 중요해지는 만큼 차세대 반도체 개발에 필요한 맞춤형 인재 양성을 위해 더욱 노력하겠다ˮ고 소감을 밝혔다.
2023.01.16
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학문의 대를 잇는 초세대 협업연구실 추가 개소
우리 대학이 '초세대 협업연구실'을 추가 개소하고 11일 오전 현판식을 개최했다. '초세대 협업연구실'은 은퇴를 앞둔 교수가 오랜 시간 축적해온 학문의 성과와 노하우를 이어가기 위해 후배 교수와 협업하는 KAIST의 독자적인 연구제도다. 2018년 초세대 협업연구실 제도를 처음 도입한 이후 7개의 연구실을 선정했으며, 작년 말 전기및전자공학부 김정호 교수의 'KAIST 시스템반도체 패키징 연구실'과 화학과 장석복 교수의 '유기반응 및 합성연구실'을 추가로 선정했다.김정호 교수가 책임교수를 맡은 'KAIST 시스템반도체 패키징 연구실'에는 조천식모빌리티대학원 안승영 교수와 신소재공학과 김경민 교수가 참여교수로 협업한다. 김정호 책임교수는 고성능 반도체 설계 및 인공지능 공학 설계(AI-X) 분야의 대표적인 석학으로 전 세계적으로 독창성을 인정받는 5I* 융합설계 원천기술을 유일하게 보유하고 있다. ☞ 5I 기술: 신호선 설계(SI, Signal Integrity), 전력선 설계(PI, Power Integrity), 기계 및 열 설계(TI, Thermal Integrity), 전자파 설계(EMI, Electromagnetic Interference Integrity), 구조 설계(AI, Architect Integrity) 등 시스템반도체 패키징 분야의 융합 설계기술 안승영 참여교수는 자율주행 자동차, 드론, 위성, 국방, 초소형 의료기기 등 다양한 시스템에 적용되는 초고속 반도체 집적회로 패키징과 시스템의 전자파 간섭 및 전자파 적합성에 관한 연구를 수행해왔다. 김경민 참여교수는 자연과학, 재료공학, 전자공학을 기반으로 인간의 신체를 모방한 시스템반도체용 저항성 메모리(Memristor) 연구 분야에서 경력을 쌓았으며, 최근에는 인공지능 반도체 소자 패키지 분야를 중점적으로 연구하고 있다. 이들은 세대 간의 연구 협력을 통해 '시스템반도체 패키징' 기술을 심화·발전시켜 나갈 예정이다. 이를 기초로 국내 시스템반도체 산업 경쟁력을 한 단계 높이는 것이 목표다. '시스템반도체 패키징'은 그동안 분리해 사용돼 온 프로세서와 메모리를 하나의 반도체 안에 3차원적으로 집적하는 기술이다. 인공지능의 학습 계산 능력을 현저하게 높이고 동시에 전력 소모는 줄이는 첨단 기술이다. 기존 '반도체 무어의 법칙'을 이어가는 초격차 기술이자 미래 인공지능 시대를 가능케 하는 기술이다. 특히, 김정호 교수가 주도하는 초세대 협업연구실은 이 분야 세계 최고의 연구실로 꼽히고 있다.3차원 집적 패키징 기술은 슈퍼컴퓨터와 초대형 데이터 센터의 고성능 서버, 자율주행 자동차 등에 사용되는 차세대 인공지능 반도체의 핵심 기술로 각종 인공지능 서비스와 메타버스와 같은 고부가가치 플랫폼을 구현하기 위해서는 반드시 확보해야 하는 경쟁력 중 하나다. 3차원 고성능 이종집적 패키징(3D High Performance Heterogeneous Computing Packaging) 원천기술을 바탕으로 고성능·저전력·다기능 시스템을 구현하고, 특히 이 전체 설계 과정을 인공지능 기계학습 방법으로 자동화할 계획이다. 미국 전자공학회 석학회원(IEEE 펠로우)인 김정호 교수는 KAIST 전기및전자공학부 교수 중에는 최초로 초세대 협업연구실을 개소하는 영예를 얻게 됐다. 또 다른 초세대 협업연구실로 선정된 '유기반응 및 합성연구실'은 장석복 화학과 교수가 책임교수를 맡고 같은 학과의 한순규, 박윤수 교수가 참여한다. 전이금속 촉매를 이용한 합성 방법 개발 분야의 세계적 권위자인 장석복 교수는 2015년부터 8년 연속으로 세계에서 가장 영향력 있는 연구자(Highly Cited Researcher)에 선정됐으며, 2012년부터 기초과학연구원 (IBS) '분자활성 촉매반응 연구단'을 이끌며 리더십을 발휘하고 있다.한순규 참여교수는 복잡한 구조와 다양한 생리활성을 가지는 천연물 화학합성 분야의 전문가다. 특히, 한 교수 연구실은 세큐리네가 알칼로이드* 합성 분야에서 세계 학계를 이끌어가는 선두그룹으로 평가받고 있다.☞ 세큐리네가 알칼로이드: 한국에서도 자생하는 식물인 '광대싸리' 내에서 생합성되는 질소 함유 알칼리성 유기물질 박윤수 참여교수는 유기화학과 무기화학 두 분야를 모두 전공했으며, 물리유기 및 금속화학 분야의 촉망받는 신진 연구자다.이들은 초세대 협업연구실을 통해 유기 반응 및 합성 연구 분야에서 세 가지 중심 주제 꼽히는 ▴합성 방법론 개발 ▴반응 메커니즘의 분석 및 이해 ▴천연물 전합성에의 응용에 관한 연구를 수행한다. 새로운 화학반응 및 촉매개발이라는 비전 아래 속도가 빠르고 선택적이면서도 화학 폐기물의 발생을 최소화하는 지속가능한 합성법을 개발하고 이를 신약 개발을 위한 천연물 합성 및 기능성 유기분자의 생산 공정에 적용하는 것이 연구 방향이다. 유기화학 전반에 대한 장석복 교수의 높은 통찰과 오랜 시간 구축해온 중요 실험 장비를 적극적으로 활용하면서 박윤수 교수가 보유한 물리유기화학적 실험 기법들을 적용해 새로운 화학 반응을 개발한 뒤, 이를 한순규 교수가 실제 천연물 합성 조건에 적용해 증명하는 방식으로 협업을 진행할 예정이다. 장 교수 연구팀의 초세대 협업연구실은 무작위 스크리닝과 시행착오를 통한 인력투입형 유기화학반응 개발의 기존 패러다임에서 벗어나, 심화된 메커니즘을 연구해 반응성에 대한 깊은 이해를 바탕으로 촉매시스템을 설계하는 접근법을 계획하고 있다. 이를 통해, 궁극적으로 의약·재료·화학·바이오 산업 전반에 파급력 있는 반응방법 및 혁신적인 전합성을 개척하는 것이 목표다. 우리 대학은 세대를 이어 지속가능한 연구혁신을 추구할 연구실을 발굴하기 위해 2022년 9월부터 BFO추천위원회(The Best, the First, the Only)의 추천과 공개 공모 절차를 거쳐 초세대 협업연구실을 선발해왔다. ▴연구의 독창성·차별성·탁월성 ▴학술·사회·경제적 효과 ▴초세대 연구의 필요성 ▴책임교수의 학문적 우수성 및 국제적 인지도 ▴참여교수의 비전 및 연구계획 등의 기준을 바탕으로 새롭게 선정된 두 연구실에는 향후 5년간 총 5억 원의 운영비가 지원된다. 2018년 첫 초세대 협업연구실로 선정된 이상엽 교수 연구팀의 '시스템 대사공학 및 시스템 헬스케어 연구실'에서는 딸기우유 같은 식품이나 화장품 등에 활용되는 붉은색 천연색소인 카르민산을 미생물을 이용해 생산하는 기술을 2021년 개발했다. 한정된 지역에서만 서식하는 ‘연지벌레’에서 복잡하고 비효율적인 단계를 거쳐 추출해야 하는 기존의 방법에 대해 혁신적이고 효과적인 해결책을 제시한 성과다. 또한, 2019년 선정된 이용희 물리학과 교수 연구팀의 '나노포토닉스 연구실'은 서민교 참여교수의 주도로 자기장에 의해 자발적으로 생성되고 동역학적 움직임을 보이는 빛 소용돌이(optical vortex)를 구현하는 연구를 최초로 시도해 성공했다. 그 과학적 가치를 인정받아 지난해 10월 국제 학술지 '네이처(Nature)' 온라인 판본으로 출판하는 등 기존에 선정된 초세대 협업 연구실에서는 세대를 잇는 협업의 성과를 꾸준하게 배출하고 있다. 신규 선정된 '유기반응 및 합성연구실' 책임을 맡은 장석복 교수는 "다양한 시행착오를 거치며 일군 연구실 시스템을 후속 세대가 디딤돌로 삼을 수 있으면 좋겠다는 생각이 있었는데, 이번에 설립되는 초세대 협업연구실을 통해 유기합성 분야의 중요하고 파급력 있는 문제를 창의적으로 풀어나가기를 희망한다"라고 소감을 전했다. 'KAIST 시스템반도체 패키징 연구실'의 김정호 책임교수는 "우리나라가 진정한 반도체 강국으로 자리 잡기 위해 꼭 필요한 시스템반도체 패키징 분야에 특화된 연구를 실현해 국내 반도체 산업의 초격차 경쟁력 제고에도 힘을 보탤 것"이라고 말했다. 한편, 11일 오전에 열린 초세대 협업연구실 현판식에는 이상엽 연구부총장, 김경수 기획처장, 조광현 연구처장, 이동만 공과대학장 등 주요 보직자들과 새롭게 선정된 연구실 관계자들이 참석했다.
2023.01.11
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사진에서 3차원 정보를 추론하는 인공지능 반도체 IP(지식재산권) 세계 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 이끄는 PIM 반도체 설계 연구센터(AI-PIM)가 유수 학계에서 인정한 5종의 최첨단 인공지능 반도체 IP(지식재산권)를 개발했다고 29일 밝혔다. 대표적으로 심층신경망 추론 기술 및 센서 퓨전* 기술을 통해 사진으로부터 3차원 공간정보 추출하고 물체를 인식해 처리하는 인공지능(AI) 칩은 KAIST에서 세계 최초로 개발해 SRAM PIM** 시스템에 필요한 기술을 IP(지식재산권)화 한 것이다. * 센서 퓨전 : 카메라, 거리센서 등의 각종 센서로부터 얻은 데이터를 결합하여보다 정확한 데이터를 얻는 방식 ** SRAM PIM : 기존 메모리 SRAM과 DRAM 중 SRAM에 연산기를 결합한 PIM반도체 이 IP는 올해 2월 20일부터 28일까지 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 현장 시연을 통해 많은 주목을 받았으며, 이를 누구라도 편리하게 활용할 수 있도록 한 것이다. (웹사이트 : www.ai-pim.org) KAIST PIM 반도체 설계연구센터는 해당 IP를 포함해 ADC*, PLL** 등 총 5가지의 PIM IP를 확보했으며, 지난 28일 웹사이트를 오픈해 연구자들이 공유할 수 있는 환경을 제공하고 있다. * ADC(Analog to Digital Converter) : 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환시키는 회로 ** PLL(Phase-Locked Loop) : 내부 신호의 위상과 외부 신호의 위상을 동기화할 수 있도록 설계된 회로 기존 물체 인식 인공지능 반도체는 사진과 같은 2차원 정보를 인식하는 `사진인식기술'에 불과하다. 하지만 현실 세계의 물체들은 3차원 구조물이기 때문에 3차원 공간정보를 활용해야만 정확한 `물체인식'이 가능하다. 3차원 공간정보는 사진과 같은 2차원 정보에 거리정보를 포함시켜 실제 3차원 공간을 표현한 것으로, 3차원 공간정보에 물체를 식별해 해당 물체의 위치 및 각도를 추적하는 3차원 물체인식 기술이다. 이는 자율주행, 자동화 기술, 개인용 증강현실 (AR)과 가상현실(VR) 등과 같은 3D 어플리케이션에서 사용하는 핵심기술이다. 기존 ToF 센서*를 활용해 센서 뷰 내에 있는 모든 물체에 대한 정밀한 3차원 정보를 추출하는 것은 전력 소모가 매우 크기 때문에 배터리 기반 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 사용하기 어렵다. * ToF 센서 : 3차원 공간정보를 추출하는 Time-of-Flight 센서로, 레이저를 방출하고 반사된 레이저가 검출되는 시간을 측정하여 거리를 계산, 대표적인 센서로 3D 라이다 (LiDAR) 센서가 있음 또한, ToF 센서는 특정 측정 환경에서 3차원 정보가 손실되는 문제와 데이터 전처리 과정에 많은 시간이 소요된다는 문제점이 있다. 3차원 물체인식 기술은 데이터가 복잡해 기존 인공지능 2차원 사진인식 가속 프로세서로 처리하기 어렵다. 이는 3차원 포인트 클라우드 데이터를 어떻게 선택하고 그룹화하느냐에 따라 메모리 접근량이 달라진다. 따라서 3차원 포인트 클라우드 기반 인공지능 추론은 연산 능력이 제한적이고 메모리가 작은 모바일 장치에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다. 이에 연구팀은 카메라와 저전력 거리센서 (64픽셀)를 사용하여 3차원 공간정보를 생성했고, 모바일에서도 3차원 어플리케이션 구현이 가능한 반도체 (DSPU: Depth Signal Processing Unit)를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용범위를 넓혔다. 모바일 기기에서 저전력 센서를 활용한 3차원 정보 처리 시스템을 구동하면서, 실시간 심층신경망 추론과 센서 퓨전 기술을 가속하기 위해서는 다양한 핵심기술이 필요하다. 인공지능 핵심기술이 적용된 DSPU는 단순 ToF센서에 의존했던 3차원 물체인식 가속기 반도체 대비 63.4% 낮춘 전력 소모와 53.6% 낮춘 지연시간을 달성했다. PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)의 소장인 유회준 교수는 “이번 연구는 저가의 거리센서와 카메라를 융합해 3차원 데이터 처리를 가능하게 한 인공지능 반도체를 IP화했다는 점에서 의미가 크며, 모바일 기기에서 인공지능 활용 영역을 크게 넓혀 다양한 분야에 응용 및 기술이전을 기대하고 있다”고 연구의 의의를 설명했다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 PIM인공지능반도체핵심기술개발사업을 통해 개발되었으며, 이와 관련해 PIM 반도체 관련 기업과 연구기관에 개발된 IP들의 기술이전 및 활용을 돕고 있다.
2022.12.29
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차세대 반도체 핵심소재로 열적으로 안정된 강유전체 소재 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 하프니아 강유전체 소재의 물성적 이해를 바탕으로 반도체 3D 집적 공정에서도 열적으로 안정한 *강유전체 소재를 세계 최초로 개발했다고 12일 밝혔다. 현재 반도체 제조 업계에서 고집적, 고효율의 3D 메모리 소자에 대한 필요성이 꾸준하게 대두되고 있다는 점을 고려할 때, 이번 연구는 강유전체 기반의 3D 메모리 집적 공정에서 핵심 기술로 평가받을 것이라 예상된다. *강유전체: 외부의 전기장 없이도 스스로 분극을 가지는 재료로서 외부 전기장에 의해 분극의 방향이 바뀔 수 있는 소재를 말한다. 비휘발성 특성이 있어, 기능성 소재로서 메모리 소자에 활용이 가능하지만, 고온에서 열적으로 안정성을 확보해야하는 도전 목표가 남아 있으며, 일반 유전체를 일컫는 상유전체는 외부의 전기장이 없으면 분극 특성을 유지하지 못한다는 점에서 다르다. 하프니아 강유전체 소재는 비휘발성 절연막으로, CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로써 활발하게 연구되고 있는 물질이다. 하지만 하프니아 소재는 필연적으로 고온에서 비휘발성 특성을 잃고 누설전류가 증가하는 한계를 가진다. 이를 억제하기 위해 세계 유수의 기관들에서 다양한 접근방법들이 보고됐지만, 3D 집적 공정 시에 발생하는 고온의 열처리 조건 (750℃ 이상, 30분)에서 강유전체 박막 내의 일반 유전체 (상유전체) 형성을 억제할 수 없었다. 전상훈 교수 연구팀은 세계 최초로 3D 집적 공정에서 요구되는 고온의 열처리 조건에서도 강유전체 박막 내의 상유전체의 형성을 완벽하게 억제하고 비휘발성 기능을 유지하며 우수한 내구성을 가지는 하프니아 강유전체 소재 및 공정 기술을 개발하는 데에 성공했다. 연구팀은 강유전체 박막 내에 이온 반지름이 작은 원소를 고용하는 도핑 기술을 활용해 강유전체 박막의 결정화 온도를 제어함과 동시에 도펀트의 농도에 따른 운동학적 에너지를 고려해 강유전체 소재의 비휘발성 및 기능성과 열적 안정성을 획기적으로 개선했다. 전상훈 교수 연구팀은 CMOS 공정을 이용해 강유전체 기반의 메모리 소자를 집적했고 고온의 열적 에너지(750℃ 이상, 30분)를 가한 후에도 우수한 강유전성이 발현되는 것을 확인했다. 또한 열적 에너지에 따른 강유전체 소재의 도메인 스위칭 동작을 전기적 측정을 통해 직관적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발해 추후, 강유전체 소재의 열적 안정성 연구의 프레임 워크를 구축 및 제시했다. 해당 연구는 학계에서 활발하게 연구되고 있는 강유전체 소재의 기능성과 반도체 제조 업계에서 필요로 했던 강유전체 소재 기반의 3D 메모리 소자 집적 공정 사이의 간극을 줄였다는 점에서 큰 의미를 가진다. 전상훈 교수는 “이번 연구 결과는 답보상태에 있던 강유전체 소재 기반의 3D 메모리 및 회로 집적 기술 개발에 대한 돌파구가 되는 기술이 될 것으로 판단되며, 향후 고집적/고효율의 시스템 개발에 있어 핵심 역할을 할 것”이라고 설명했다. 전기및전자공학부 김기욱 박사 과정이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 반도체 소자 및 회로 분야의 최고 권위 학회인‘IEEE 국제전자소자학회(International Electron Devices Meeting) 2022 (IEDM 2022)’에 12월 5일 발표를 마쳤다. 한편 이번 연구는 삼성전자(Samsung Electronics)와 차세대 지능형 반도체 사업단의 지능형 반도체 선도기술개발의 지원을 받아 진행됐다.
2022.12.12
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KAIST 첫 마이크로디그리, 반도체실무인력 양성과정 1기 수료식 개최
우리 대학이 25일 '시스템반도체설계 실무인력양성과정' 1기 수료식을 개최했다. KAIST IDEC 동탄 교육장에서 열린 '시스템반도체설계 실무인력양성과정' 1기 수료식에서는 우리 대학 개교 이래 첫 마이크로디그리가 수여됐다. '시스템반도체설계 실무인력양성과정'은 KAIST 반도체설계교육센터(소장 박인철, IDEC)가 지난 8월 개설했다. 산업 현장에 투입할 수 있는 실무 인력 양성을 목표로 아날로그 트랙 40명, 디지털 칩 설계 특화 트랙 40명 등 총 80명을 선발해 16주 동안 반도체 설계 전문 교육을 진행했다. 1기 교육생 중 교육과정의 85% 이상을 출석하고 과목별 평가에 통과한 62명이 정규 학위와 구분되는 별개의 미니 학위인 마이크로디그리와 IDEC 수료증을 받았다. 첫 마이크로디그리의 주인공이 된 김유연 씨(25, 경희대 전자공학과 졸업)는 "실습 문제를 해결하기 위해 머리를 맞대준 강사진과 진로에 대한 고민을 함께 나눠준 동기들 덕분에 첫 번째라서 더 뜻깊은 KAIST의 마이크로디그리를 받게 되어 기쁘다"라고 소감을 밝혔다. 이어, 김 씨는 "다양한 소프트웨어(EDA tool)가 지원된 덕분에 실무 현장과 가장 유사한 환경에서 칩 설계 과정을 경험할 수 있었다"라고 교육 과정을 평가했다. 김 씨는 수료식 이후 반도체 설계 전문 팹리스(Fabless : 반도체를 직접 생산하지 않고, 설계 및 기술 개발만 하는 기업) 스타트업에 입사할 예정이다. 교육생들을 대상으로 열린 협력 기업의 잡페어(Job fair)에 참가해 취업까지 연계됐다. KAIST IDEC에서는 제2기 교육생 선발을 진행하고 있으며, 총 80명 선발에 530명이 지원해 약 7대 1의 높은 경쟁률을 기록했다. FPGA(Field Programmable Gate Array: 용도에 맞게 회로를 다시 새겨넣을 수 있는 비메모리 반도체) 특화 과정 및 아날로그 칩 설계 특화 과정의 교육을 운영할 계획이다. 박인철 KAIST IDEC 소장은 25일 열린 수료식에서 "배움에 대한 열정과 노력으로 교육과정을 이수한 수강생들의 수료를 축하한다"라며 "본 프로그램에서 배운 지식과 경험을 바탕으로 반도체 산업 발전의 선도적인 역할을 다해 줄 것"을 당부했다. 25일 열린 수료식에는 이광형 총장이 참석해 수료생들에게 마이크로디그리를 수여하고 격려했다.
2022.11.28
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KAIST-화성시 사이언스 허브 개소
우리 대학이 'KAIST-화성시 사이언스 허브' 개소식을 25일 개최했다. 롯데백화점이 화성시에 공공기여로 제공한 동탄점 지하 3층 1,870㎡의 공간에 조성된 'KAIST-화성시 사이언스 허브'에는 22개의 중소기업과 24개의 1인기업이 입주할 수 있는 공유 오피스가 마련됐다. 향후, 입주기업에는 KAIST의 기술 자문은 물론 KAIST 홀딩스, KAIST 청년창업지주, K-벤처스 등을 연계한 컨설팅과 투자 자문도 제공할 예정이다. 또한, 대중들을 위한 강연장과 시민들이 쉴 수 있는 카페로 구성된 공용라운지도 함께 들어섰다. KAIST 교수진의 기술 동향 강연을 비롯해 시민을 위한 다채로운 과학 강연 등을 진행할 예정이다. 이날 개소식에는 이광형 KAIST 총장, 정명근 화성시장, 이원욱 국회의원, 이종성 롯데백화점 동탄점장, 스타트업 지원 관계자, 화성시 기업 대표 등 약 100여 명이 참석했다. KAIST와 화성시 협력을 처음 제안한 이원욱 의원은 "사이언스 허브는 지자체와 기업, 교육기관이 함께하는 산학협력의 새로운 모델을 제시하는 것은 물론 반도체 산업 중심의 지역 경제 활성화와 KAIST를 통한 교육 경쟁력 향상에도 이바지할 것으로 기대한다"라고 말했다. 정명근 화성시장은 "KAIST, 롯데백화점과 함께하는 사이언스 허브가 새로운 산·학·관 협력 모델이 되도록 최선의 노력을 다할 것"이라고 약속했다. 이광형 KAIST 총장은 "사이언스 허브는 IDEC을 통한 반도체 인재 양성, 공유 오피스를 거점 삼은 스타트업의 육성, 시민과 함께하는 과학기술 대중화가 한데 어우러지는 산·학·관 동반성장의 본보기가 될 것"이라고 강조했다.
2022.11.28
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고성능 스트레처블 고분자 반도체를 위한 신개념 계면공학법 개발
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수, 미국 버클리 대학교 문재완 박사와 미국 스탠퍼드 대학교 제난 바오(Zhenan Bao) 교수 공동연구팀이 고분자 반도체와 회로기판의 경계면을 개선하는 새로운 계면 개질법을 개발하고, 이를 이용해 고성능 스트레처블(늘어나고 유연한) 고분자 반도체를 구현했다고 24일 밝혔다. 고분자 반도체는 기존의 실리콘 기반의 반도체와는 다르게 탄소를 기반으로 구성돼 있으며, 상대적으로 낮은 가격과 대면적 공정이 가능하다는 장점으로 인해 추후 유연 소자, 태양전지, OLED 등의 산업에 응용될 수 있는 차세대 반도체 재료다. 하지만 전기적 성능이 좋은 고분자 반도체는 작은 응력에도 쉽게 깨지는 문제점이 있었다. 일반적으로 고분자 반도체는 결정구조를 많이 가질수록 전기적 성능이 좋아지지만, 이러한 결정구조는 고분자 반도체가 응력에 취약해지게 만들기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 기존에는 분자구조의 변화, 첨가제 등을 이용해 고분자 반도체 자체의 기계적 물성을 변화시키는 데 주로 초점을 맞춰왔다. 그러나 기존의 방법들은 기계적 물성이 향상되는 대신 전기적 성질이 악화되고, 각각의 고분자 반도체에 맞는 분자구조를 찾는데 많은 시간이 소요돼 고성능 스트레처블 고분자 반도체 구현에 적합하지 않았다. 우리 대학 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 제난 바오 교수 공동연구팀은 이번 연구에서 고분자 자체의 성질을 변화시키는 것이 아닌 기판과 고분자 반도체 사이의 계면을 개질하는 새로운 방법을 제시했다. 이러한 계면 공학법을 통해 고분자 반도체는 전기적 성질을 잃지 않으면서 기계적 물성이 크게 개선됐다. 공동연구팀은 이번 연구에서 응력에 의해 고분자 반도체가 손상을 받는 것은 고분자 박막과 기판 사이 계면에서의 박리 현상과 그로 인한 응력의 편재화(localization)에 의해 상당 부분 기인함을 발견했다. 공동연구팀은 이러한 문제점을 극복하기 위해 고분자 반도체 박막과 기판 사이의 계면에 새로운 고분자 층을 도입했다. 이 고분자 층은 반도체 박막과 기판 모두와 강하게 결합해 두 층의 박리현상과 응력의 편재화를 효과적으로 막아줬으며, 동역학적 결합(dynamic bond)을 할 수 있는 구조를 가져 추가적인 응력 분산 효과를 보였다. 이러한 계면 개질이 이뤄진 고성능 고분자 반도체는 최대 110%의 변형률까지 눈에 띄는 균열이 발견되지 않았으며, 이는 기존의 같은 반도체가 30% 변형률에서 상당한 균열을 보인 것에 비하면 획기적인 발전이다. 또한 이러한 접근법은 특정 고분자 반도체에 국한되지 않고, 다양한 고분자 반도체, 고분자 전도체, 금속 전도체에 모두 적용 가능하다는 장점이 있다. 신소재공학과 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 문재완 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노 재료 분야 저명 국제 학술지 `네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)' 11월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Tough interface-enabled stretchable electronics using non-stretchable polymer semiconductors and conductors). 강지형 교수는 "이번 연구는 스트레처블 고분자 반도체 구현을 위한 설계 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ고 하면서, "이번에 개발된 계면 공학법은 급속도로 성장하고 있는 유연소자 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다ˮ고 말했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, 나노소재기술개발사업 미래기술연구실, 삼성종기원 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.25
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