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KAIST, INFORMS 세계대회서 AI 자율제조로 혁신상- 포드에 이어 2위
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 KAIST 창업기업 ‘다임리서치’와 공동연구를 통해, 세계 최대 규모의 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS)*가 주최한 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스(INFORMS Analytics Conference)에서 우수 혁신사례상(Innovative Applications in Analytics Award, IAAA)을 수상하고, 2위를 차지했다.
* 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS): The Institute for Operations Research and the Management Sciences
장영재 교수-다임리서치 공동연구팀은 아마존, 카이저 퍼머넌트, 스코티아 은행 등 세계 유수의 기업들과 경합을 벌였다. 그 결과, 포드 자동차그룹이 1위를 차지했으며 KAIST-다임리서치팀이 2위의 성과를 거두었고 MIT-암스텔담 대학 연합팀이 3위를 차지했다.
공동연구팀이 발표한 수상작은 ‘디지털 트윈과 강화학습을 활용한 자율제조(The Autonomous Factory with Digital Twin and Reinforcement Learning for Intelligent Operations and Efficiency)’로, 디지털 트윈 및 AI 기반 자율 운영 기술의 산업적 실현 가능성과 우수성을 높이 평가받았다.
인폼스(INFORMS)는 산업공학 및 경영과학 분야에서 세계 최대 규모의 학술 조직으로, 매년 실제 산업 현장에서 성공적으로 적용된 분석 및 혁신 기술을 조명하는 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스를 개최하고 있다. 이번 컨퍼런스는 4월 6일부터 9일까지 미국 인디애나폴리스에서 열렸으며, 올해는 전 세계에서 약 40개 팀이 참여해 경합을 벌였으며, 그 중 최종 6개 팀만이 본선 발표에 초청되었다.
장영재 대표는“이번 수상은 KAIST가 주도하는 AI 자율제조 기술이 세계 무대에서도 그 기술력과 혁신성을 인정받았다는 점에서 의미를 크다. 특히, 디지털 트윈과 시뮬레이션 기반의 공장 설계 및 자율운영 기술이 큰 관심을 끌었다”고 말했다.
이어“글로벌 공급망이 재편되는 현시점에서 제조의 중요성이 다시금 부각되고 있다. AI를 제조 산업에 융합해 새로운 패러다임을 제시하는‘AI 자율제조’ 기술이 국제적으로 인정받게 되어 기쁘다”라고 수상 소감을 전했다.
한편, (주)다임리서치는 2020년 장영재 교수가 그의 박사과정 졸업생들과 공동 창업한 딥테크 스타트업으로, AI 자율 제조 기술을 전문적으로 개발하고 있다. 최근 첨단 제조 현장에서는 수십 대에서 수천 대에 이르는 로봇을 효율적으로 운영하기 위해 AI 기반 통합 운영 시스템의 수요가 증가하고 있으며, 다임리서치는 이를 선도적으로 지원하고 있다.
주요 기술로는, 자체 개발한 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼인 xMS 솔루션을 통해 대규모 공장 및 물류창고의 로봇을 최적화된 방식으로 제어하고 있다. 또한, 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 통해 공장 자동화 설계부터 시뮬레이션, 구축까지의 전 엔지니어링 과정을 지원하며, 기존에 수주일에서 수개월이 소요되던 자동화 설계 작업을 수 시간 내에 완료할 수 있는 기술력을 보유하고 있다.
2025.05.02
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AI 기반 효소 발굴하여 새로운 미생물 설계 가능
효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질로, 세포의 대사 과정에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이에 따라 새로운 효소의 기능을 규명하는 것은 미생물 세포공장 구축에서 핵심적인 과제다.
KAIST 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계함으로써, 미생물 세포공장 구축을 가속화하고 신약·바이오 연료 등 차세대 바이오산업의 개발 가능성을 크게 높였다.
우리 대학 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 AI를 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정과 최신 동향을 정리하고, AI가 새로운 효소를 찾고 설계하는데 어떤 역할을 해왔는지 분석하여 ‘인공지능을 이용한 효소 기능 분류’를 발표했다.
이상엽 특훈교수 연구팀은 이번 연구에서 머신러닝(Machine learning)과 딥러닝(Deep learning)을 활용한 효소 기능 예측 기술의 발전 과정을 체계적으로 정리·분석하여 제공했다.
초기의 서열 유사성 기반 예측 기법에서부터 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 그리고 트랜스포머(Transformer) 기반 대규모 언어 모델까지 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 접목된 사례를 다루며, 이들 기술이 단백질 서열에서 의미 있는 정보를 어떻게 추출하고, 예측 성능을 극대화하는지를 분석했다.
특히, 딥러닝 기술을 활용한 효소 기능 예측은 단순한 서열 유사성 분석을 넘어, 구조적·진화적 정보 등 아미노산 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출함으로써 보다 정밀한 예측이 가능하다는 점이 강조됐다.
이는 기존의 생명정보학적 접근법과 비교해 인공지능 모델이 가지는 차별성과 장점을 부각하는 중요한 부분이다.
또한, 생성형 인공지능 모델의 발전에 기반하여, 기존 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이러한 AI 기반 효소 예측 및 설계 기술의 지속적인 발전은 향후 바이오 산업과 생명공학 연구의 방향성에 큰 변화를 가져올 것으로 전망했다.
공동 제 1저자인 생명화학공학과 김하림 박사과정생은 “AI 기반 효소 기능 예측 및 효소 설계는 대사공학, 합성 생물학 및 헬스케어 등 다양한 분야에서 매우 중요”하다고 말했다.
이상엽 특훈교수는“AI 활용 효소 기능 예측은 다양한 생물학적 문제 해결에 효과적으로 적용될 수 있는 가능성을 보여주며 바이오 분야 전반의 연구를 가속화하는 데 크게 기여할 것.”이라고 밝혔다.
해당 논문은 셀(Cell) 誌가 발행하는 생명공학 분야 권위 저널인 `생명공학 동향(Trends in Biotechnology)'에 3월 28일자 게재됐다.
※ 논문명 : Enzyme Functional Classification Using Artificial Intelligence doi.org/10.1016/j.tibtech.2025.03.003
※ 저자 정보 : 김하림(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 지홍근(한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김기배(한국과학기술원, 제3 저자), 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 4명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 석유 대체 친환경 화학기술 개발 사업의‘바이오 제조 산업 선도를 위한 첨단 합성 생물학 원천기술 개발’, 그리고 과기정통부와 보건복지부가 지원하는 ‘딥러닝 기반 합성 생물학을 이용한 혁신구조 항생제 개발’ 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.04.17
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초경량·고강도 동시 갖춘 첨단 신소재 개발
최근 자동차, 항공, 모빌리티 등 첨단 산업에서는 경량화와 동시에 우수한 기계적 성능을 갖춘 소재에 대한 수요가 증가하고 있다. 국제 공동연구진이 나노 구조를 활용한 초경량 고강도 소재를 개발하여 향후 맞춤형 설계를 통해 다양한 산업에 응용 가능성을 제시했다.
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 토론토 대학(Univ. of Toronto) 토빈 필레터 교수(Prof. Tobin Filleter) 연구팀과 협력해, 높은 강성과 강도를 유지하면서도 경량성을 극대화한 나노 격자 구조를 개발했다고 18일 밝혔다.
연구팀은 이번 연구에서 격자 구조의 보(beam) 형상을 최적화해 경량성을 유지하면서도 강성과 강도를 극대화하는 방안을 모색했다.
특히, 다목적 베이지안 최적화(Multi-objective Bayesian Optimization) 알고리즘*을 활용해 인장 및 전단 강성 향상과 무게 감소를 동시에 고려하는 최적 설계를 수행했다. 기존 방식보다 훨씬 적은 데이터(약 400개)만으로도 최적의 격자 구조를 예측하고 설계할 수 있음을 입증했다.
*다목적 베이지안 최적화 알고리즘: 여러 목표를 동시에 고려해 최적의 해결책을 찾는 방법으로, 불확실도가 있는 상황에서도 효율적으로 데이터 수집과 결과 예측을 반복하며 최적화를 진행
연구팀은 더 나아가, 나노 스케일에서는 크기가 작아질수록 기계적 특성이 향상되는 효과를 극대화하기 위해 열분해 탄소(pyrolytic carbon) 소재*를 활용해 초경량·고강도·고강성 나노 격자 구조를 구현했다.
*열분해 탄소 소재: 높은 온도에서 유기물을 분해해 얻는 탄소 물질로, 내열성과 강도가 뛰어나 다양한 산업에서 사용 예를 들어, 고온에서도 변형되지 않는 코팅재로 활용되어 반도체 장비나 인공 관절 코팅에 쓰임
이를 위해 이광자 중합(two-photon polymerization, 2PP) 기술*을 적용해 복잡한 나노 격자 구조를 정밀하게 제작했으며, 기계적 성능 평가 결과 해당 구조가 강철에 버금가는 강도와 스티로폼 수준의 경량성을 동시에 갖추고 있음을 확인했다.
*이광자 중합 기술: 레이저 빔을 이용해 특정 파장의 두 개의 광자가 동시에 흡수될 때만 중합 반응이 일어나도록 하는 원리를 기반으로 하는 첨단 광학 제조 기술
또한, 멀티포커스 이광자 중합(multi-focus 2PP) 기술을 이용해 나노스케일의 정밀도를 유지하면서도 밀리미터 스케일의 구조물 제작이 가능함을 연구팀은 입증했다.
유승화 교수는 “이번 기술은 기존 설계 방식의 한계로 지적되던 응력 집중 문제를 3차원 나노 격자 구조를 통해 혁신적으로 해결함으로써, 초경량성과 고강도를 동시에 구현한 신소재 개발에 중요한 진전을 이루었다”라고 말했다.
이어 유 교수는 “데이터 기반 최적화 설계와 정밀 3D 프린팅 기술을 융합한 이 기술은 항공우주 및 자동차 산업의 경량화 수요에 부응할 뿐만 아니라, 맞춤형 설계를 통한 다양한 산업 응용 가능성을 열어갈 것으로 기대된다”라고 강조했다.
이번 연구는 피터 설레스 박사(Dr. Peter Serles)와 KAIST 여진욱 박사가 공동 제1 저자로 연구를 주도했으며, 유승화 교수와 토빈 필레터 교수가 교신 저자로 참여했다.
연구 결과는 세계적인 국제 학술지인 ‘어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)’에 2025년 1월 23일 게재됐다.(논문 제목: Ultrahigh Specific Strength by Bayesian Optimization of Lightweight Carbon Nanolattices) DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202410651
이번 연구는 과학기술정보통신부에서 지원하는 다상소재 혁신생산공정 연구센터 과제(ERC사업)와 식품의약품안전처의 M3DT(의료기기 디지털 개발도구) 과제, KAIST 국제협력사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.02.18
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美케이던스社, 80억 상당 AI반도체 장비 우리 대학에 기증
“케이던스 사의 통 큰 기부에 감사드리며, 대한민국 AI 인재 100만 명 양성이라는 원대한 목표 달성과 세상을 혁신할 반도체 연구 실현에 앞장서겠습니다”(이광형 총장)
우리 대학은 미국 소프트웨어 기업인 케이던스 디자인 시스템즈 코리아(Cadence Design Systems, 이하 케이던스)가 반도체 설계 특화 장비인 ‘케이던스 팔라디움 제트원(Cadence Palladium Z1)’*을 우리 대학에 기증한다고 밝혔다.
*팔라디움 제트원: 반도체 설계 검증을 위한 초고성능 에뮬레이터 장비로, 하드웨어-소프트웨어 검증 및 디버깅 작업을 1개의 랙 당 5.76억 게이트까지 대용량으로 구현 가능함. 동 장비를 통해 SoC(System On Chip) 개발 단계에서 설계 검증을 더 원활히 수행할 수 있음.
케이던스는 1995년 반도체설계교육센터(IDEC) 설립 이후 우리 대학에 EDA(Electronic Design Automation) 툴 라이센스 및 실습 교육을 약 30년간 지원해왔다. 이 인연을 계기로 반도체 설계 인력 양성에 도움이 되고자 하는 뜻을 담아 기증이 성사됐다.
17일(화) 오전 열리는 기증식에는 이광형 총장, 유회준 인공지능반도체대학원장, 박인철 반도체설계교육센터 소장, 케이던스 신용석 사장, 케이던스 도지훈 상무 등 교내외 관계자들이 참석한다.
기증식에서 박인철 반도체설계교육센터 소장과 조우영 PIM반도체설계연구센터 교수가 기증 경과와 운영 계획을 발표하고, 우리 대학과 케이던스가 업무협약을 체결할 예정이다.
이후 반도체설계교육센터(IDEC)는 팔라디움 제트원 사용법 교육을 신설하고 국내 대학 연구실에서 본 장비를 활용할 수 있도록 시스템·기술 기반을 마련한다.
PIM 반도체설계연구센터와 인공지능반도체대학원은 산학협력 연구기관 및 스타트업을 중심으로 장비 사용 환경을 구축한다. 케이던스는 실제 운용을 위한 관리자 교육과 필요한 소프트웨어 등을 지원하기로 하였다.
신용석 케이던스 코리아 사장은 “이번 기증과 우리 대학과의 협력을 통해 반도체 산업을 이끌어갈 우수 인재가 더 많아지길 바란다. 앞으로도 케이던스는 선진 반도체 기술 구현을 위해 최선을 다할 것”이라고 밝혔다.
이광형 총장은“케이던스코리아의 우수 장비 기증에 감사드리며, 이를 통해 반도체 역량 성장의 중요한 발판이 마련된 것을 기쁘게 생각한다. 우리 대학은 반도체 분야 선도기관으로서, 새로운 교육 기회와 혁신적인 연구를 통해 대한민국 반도체 산업의 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 것”이라고 전했다.
케이던스는 1983년에 설립된 미국의 다국적 기술 및 컴퓨팅 소프트웨어 기업으로 집적회로, 시스템 온 칩(SoC), 인쇄 회로 기판 및 다중물리 시스템 분석(MSA) 등의 제품 설계를 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 제작하는 곳이다. 현재 삼성전자 파운드리 사업부의 EDA 공식 파트너로서 국내 반도체 기업의 칩 설계를 위한 소프트웨어와 하드웨어를 공급하고 있다.
2024.12.17
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한재흥 교수팀, 미국기계학회 최우수논문상 수상
우리 대학 우주연구원장 항공우주공학과 한재흥 교수 연구팀이 미국기계학회(American Society of Mechanical Engineers, ASME)의 기계 디자인 저널(Journal of Mechanical Design)에서 2023년도 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 6일 밝혔다.
항공우주공학과 김태현 박사(주 저자)와 박사과정 장건익 학생, 이대영 교수(공동 저자)가 참여한 논문은 2023년도에 출판된 150여 편의 논문 중에서 기계설계(Machine design) 분야의 최고 우수 논문으로 선정됐으며, 국내 기관에서 수행한 연구 결과로 본 상을 받은 것은 이번이 최초다.
(제목: A Thickness-Accommodating Method for Void-Free Design in Uniformly Thick Origami)
연구진은 최근 항공우주 등 다양한 기계설계 분야에서 주목받고 있는 폴더블(Foldable) 구조 설계 시, 균일한 두께의 패널을 적용하면서도 구멍이나 빈 공간 없이 펼쳐진 상태의 유효 면적을 최대화할 수 있는 설계 방법론을 제시했다.
일반적인 구조는 재료가 두꺼워지면 간섭에 의해 구조물을 접는 것이 제한적이며, 조금만 패턴이 복잡해지더라도 빈 공간 없이 균일한 두께로 폴더블 구조를 설계하는 것은 어렵다고 알려져 있었다.
이러한 문제를 해결하고자 연구진은 균일한 두께의 재료가 적용 가능하면서도 빈 공간 없이 접을 수 있는 패턴 설계 방법론을 제시했다.
본 연구에서는 2차원 및 3차원의 패턴 설계 방법론을 체계적으로 제시했으며, 수학적인 분석을 통해 종이접기 패턴의 핵심적인 패턴 요소 중 하나인 D4V(Degree-4-Vertex)* 패턴에 대해 설계 방법론을 일반화했다. 이를 확장해 여러 D4V 요소로 구성된 구조를 두꺼운 패널로 제작하여 검증했다.
* D4V (Degree-4 Vertices): 네 개의 접힘선이 하나의 꼭짓점에서 모이는 패턴 기본 요소를 말하며, 다양한 형태의 오리가미 패턴에 적용되는 요소임
한재흥 교수는 “이번에 제시된 설계 방법론은 패널 두께에 제약받지 않으며 다양한 형태의 패턴에 적용할 수 있어 디스플레이와 같은 소형 구조부터 대형 전개형 건축물이나 우주 구조물 등에도 적용이 가능하다. 현재 이번 연구를 기반으로 달이나 화성 유인 탐사 시 사람과 장비를 보호하기 위한 미터급 전개형 우주 방호구조에 적용하여 개발하는 중이다”라고 말했다.
미국기계학회는 1880년도에 설립돼 130개 이상의 국가의 75,000명 이상의 정회원을 보유한 세계 최대의 국제 학술단체다. 현재 35개 이상의 학술 저널 및 학회 프로시딩을 출판하고 있으며, 전 세계에서 널리 사용되는 600개 이상의 표준을 제시하고 기계공학 분야를 주도하는 최고 권위의 학회다.
특히, 기계 디자인 저널은 1978년부터 출판돼, 자동화 설계, 메커니즘, 설계 방법론 등의 기계 시스템 설계 전반의 범위를 다루며 높은 학문적 영향력을 갖는 저널 중 하나다. 이 저널의 최고 우수 논문상은 매년 그 전 해 실린 모든 논문을 대상으로 편집위원회의 엄격한 평가 기준에 따라 오랜 심사를 거쳐 매년 1편에서 2편이 선정된다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.06
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KAIST-삼성전자, 시스템 반도체 칩 추가 지원 협약 체결
우리 대학이 삼성전자와 ‘130nm BCDMOS 공정 지원' 협약을 23일 오후 체결한다.
삼성전자가 반도체 설계 전문 인재 양성을 위해 지원하는 BCDMOS(복합고전압소자: Bipolar-CMOS-DMOS)*는 고전압과 고속 동작이 필요한 전력 관리 응용 분야에 적합한 공정이다.
이번 협약을 바탕으로 130nm(나노미터) BCDMOS 8인치 공정을 올해 하반기부터 도입해 국내 반도체 전공 석·박사 과정 학생에게 칩 제작 기회를 제공한다.
이를 위해, 우리 대학 반도체설계교육센터(소장 박인철, IC Design Education Center 이하 IDEC)는 130nm BCDMOS 공정을 위한 설계 전자설계자동화툴(EDA Tool)과 기술 지원 환경을 마련했다.
IDEC은 삼성전자와 협력해 2021년부터 28nm 로직** 공정 칩 제작 기회를 학생들에게 제공하고 있으며, 지난해 28nm FD-SOI***공정 지원도 추가했다.
올해 제공된 28nm 공정에는 30개 대학 160개 팀, 800여 명의 학생이 설계에 참여해 칩을 제작 중이다. 이번 협약으로 추가된 130nm BCDMOS 공정에는 올해 하반기 20개 팀을 시작으로 내년부터 2년간 상하반기 각 20개 팀이 칩 제작에 참여할 수 있게 됐다. 반도체 칩 제작은 대학원생들이 이론으로 설계한 도면을 실제 웨이퍼에 구현하여 실물을 만드는 중요한 과정이다. 실물 칩을 제작하면 설계의 정확성과 효율성을 검증할 수 있지만, 비용이 최소 3천만 원 이상 소요돼 학생들이 외부 지원 없이 칩 제작을 경험하기는 어려운 실정이다.
박인철 IDEC 소장은 “이번 삼성전자의 130nm BCDMOS 공정 지원은 해당 분야를 연구하는 대학에 실질적인 제작 기회를 제공해 연구 성과를 향상하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다”라고 말했다.
이어, “특히 전력 관리와 고속 통신 분야에서 중요한 역할을 하는 공정으로 혁신적인 기술 개발로 이어질 수 있는 환경이 마련돼, 제작에 참여한 학생은 기술 개발의 경쟁력을 갖춘 전문 설계 인력으로 성장하게 될 것”이라고 덧붙였다.
23일 오후 우리 대학 IDEC 동탄교육장에서 열리는 협약식에는 박인철 소장과 박상훈 삼성전자 상무 등 양 기관의 주요 인사들이 참석한다. 협약식과 함께 2024년 하반기 130nm BCDMOS 공정에 참여하는 13개 대학의 19팀을 대상으로 설계설명회도 개최된다.
한편, KAIST IDEC은 1995년에 설립돼 시스템반도체 분야의 전문인력을 양성해왔다. 지난 29년간 삼성전자와 협력해 2천 219개 설계팀에 칩 제작 기회를 제공해 총 8천 1백여 명의 반도체 전문인력을 배출해 산업계와 학계의 발전을 도모했다.
2021년부터는 산업통상자원부의 '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'을 수행하고 있으며, 2026년까지 정부 자금 170억을 지원받아 전국 대학 석·박사급 학생에게 반도체 칩 설계와 제작 환경을 제공할 계획이다.
양 기관은 이번 협약을 통해 두 기관은 반도체 전문 인력 양성을 위한 협력을 더욱 강화할 계획이다.
2024.07.24
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“AI 반도체 미래가 밝다” KAIST PIM반도체설계연구센터, AI반도체 전문인력 양성 교육
과학기술정보통신부·정보통신기획평가원이 주관하는 PIM인공지능반도체 핵심기술개발사업의 지원을 받고있는 우리 대학 PIM반도체설계연구센터가 AI 반도체 전문인력 양성을 위해 전국 AI 및 반도체 관련 학과 학부생과 대학원생을 대상으로 SK하이닉스와 삼성전자의 PIM* 기반 이론 및 실습 교육을 진행했다. 강의는 6월 20일(목)부터 6월 21일(금)까지 SK하이닉스 교육, 7월 4일(목)부터 7월 5일(금)까지 삼성전자 교육을 각각 KAIST PIM반도체설계연구센터에서 진행했다.
*PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 추가하여 AI와 빅데이터 처리 분야에서 데이터 처리 속도를 높이면서도 사용 전력을 줄이는 반도체 설계 기술
이번 교육은 SK하이닉스의 AiM*과 삼성전자의 HBM-PIM*을 활용하여 수강생들이 직접 실습할 수 있는 기회를 제공했다. 전국 25개 대학교에서 300명이 넘는 학생들이 접수하여 높은 관심을 받았다.
* AiM(Accelerator-in-Memory): SK하이닉스의 PIM 반도체 제품명, GDDR6-AiM 포함
** HBM-PIM(Processing-in-Memory): 삼성전자의 PIM 반도체 제품명, 세계 최초로 메모리 반도체와 인공지능 프로세서를 결합한 제품
인공지능(AI) 시대에는 거대언어모델 등 방대한 데이터 처리 수요가 급증하면서 PIM 기술 도입의 필요성이 더욱 커지고 있다. 한국 반도체의 먹거리인 메모리 기술의 미래를 열어줄 PIM 연구 활성화를 위해, AI용 메모리 반도체 설계 및 응용 역량을 갖춘 실무 중심의 교육 프로그램을 마련했다.
강의는 ▲SK하이닉스의 'PIM을 사용한 LLM(거대언어모델)* 가속 환경에서의 활용', ▲삼성전자의 ‘AI 가속 환경에서 HBM과 HBM-PIM의 활용’을 주제로 진행했다. 또한 GPT의 등장으로 인한 환경 변화, 인공지능과 LLM에 대한 기본 지식, 챗봇 서비스 작용 원리 등이 다뤄졌다. 수강생들은 SK하이닉스의 AiM과 삼성전자의 HBM-PIM이 장착된 서버 환경에서 하드웨어를 직접 구동하여 실습했다.
* 거대언어모델(LLM, Large Language Model): 대량의 텍스트 데이터로 학습하는 인공지능으로 챗GPT가 이에 해당
PIM 반도체설계연구센터는 PIM 반도체 전문인력 양성을 위한 ‘PIM’ 교육 프로그램을 운영하고 있다. 연구 중심의 PIM 반도체 전문인력을 양성하여 한국 PIM 반도체 산업에 핵심 인력을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 교육 프로그램에 대한 자세한 내용은 PIM반도체설계연구센터 홈페이지에서 확인할 수 있다.
* PIM 반도체설계연구센터 홈페이지: https://ai-pim.org/
PIM반도체설계연구센터 유회준 센터장은 “이번 교육을 통해 산업 현장에서 실제로 어떻게 활용되는지 아는 것이 중요합니다. 특히, AI-PIM 반도체에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 교육 과정을 지속적으로 확대할 계획입니다. 이를 통해 참가자들이 최신 기술 동향을 따라잡고, 실무에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 하겠습니다.”라고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 엄소연 수강생은 “논문으로는 이해하기 어려웠던 내용을 실습을 통해 배울 수 있어 의미가 있었다. 특히, 실습 과정에서 얻은 경험과 통찰력은 앞으로 연구와 개발에 큰 도움이 될 것 같다.”라고 소감을 전했다.
수강생들은 질의응답 시간뿐만 아니라 쉬는 시간에도 강사에게 질문을 이어갔다. 미리 관련 논문을 읽고 온 학생들도 있어 PIM 반도체에 대한 열정을 확인할 수 있었다.
2024.07.11
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세계 최대 컴퓨터학회에서 처음 5편 논문 발표
세계 최대 컴퓨터 학회에서 주간한 학술대회(PLDI)에서 2012년에 한국에서 처음 논문을 발표한 이래, KAIST 연구진이 처음으로 3편 이상의 논문을 발표하여 화제다.
우리 대학 전산학부 강지훈 교수, 류석영 교수 연구팀이 프로그래밍 언어 분야 최고 권위 학술대회인 PLDI에서 올해 발표될 89편의 논문 중 6.7%인 5편의 논문을 발표했다고 3일 밝혔다.
PLDI(Programming Language Design and Implementation)는 세계 최대 컴퓨터 학회인 ACM(Association for Computing Machinery)이 주관하는 학술대회로, 지난 45년간 전산학 전체에 깊은 영향을 미치는 중요한 논문이 다수 발표된 유서 깊은 학술대회다. 프로그래밍 언어와 컴파일러 등 소프트웨어 전반의 기초가 되는 핵심 기술을 발표하고 있다.
이번 학회에 발표되는 5개의 논문은 아래와 같다.
1) 멀티코어 컴퓨팅 시스템에서 동작하는 고성능 병렬 자료구조가 사용을 마친 메모리를 수집하기 위해 다양한 기법을 제안 2) 멀티코어 컴퓨팅 시스템에서 성능을 높이기 위해 운영체제, 데이터베이스 등 고성능 시스템 소프트웨어의 안전성을 현실적으로 증명할 수 있는 토대 마련 3) 시스템 반도체의 논리적인 청사진이라 할 수 있는 RTL(register-transfer level) 설계 및 검증비용을 획기적으로 줄일 수 있는 프로그래밍 언어 개발 4) 빠르지만 안정성이 취약한 C 언어로 작성된 프로그램을 더 안전한 러스트(Rust) 언어로 작성된 프로그램으로 자동 변환하는 연구 5) 산업계에서 가장 널리 사용하는 자바스크립트 프로그래밍 언어의 공식 개발 과정에 적용한 기술(https://www.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=36610)을 기반으로 웹어셈블리 언어에 특화한 연구
강지훈 교수는 “5편의 논문은 각각 학생들이 오랫동안 정성껏 연구한 결과를 담아 뛰어난 독창성과 실용성을 동시에 갖춘 우수한 논문들”이라면서 “이 논문들이 앞으로 지속적으로 프로그래밍 언어와 인접 전산학 분야, 그리고 더 나아가서 산업계에 깊은 영향을 미칠 수 있도록 후속 연구에 정진할 것”이라고 포부를 밝혔다.
류석영 교수는 “반도체, 운영체제, 클라우드 등 인프라부터 사용자에게 제공하는 서비스까지 모두를 아우르는 풀 스택 소프트웨어를 안전하고 올바르게 동작하도록 설계하고 개발하는 세계적인 기술을 선보인 결과”라며, “소프트웨어가 이끄는 세상에서 더 안전하고 올바르게 동작하는 소프트웨어를 사용할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
5편의 논문은 한국 시각으로 6월 21일에 PACMPL(Proceedings of the ACM on Programming Languages) 저널에 게재됐고 6월 25일부터 27일 사이에 진행된 PLDI 2024 학술대회에서 발표됐다.
(논문 제목: ① Concurrent Immediate Reference Counting, ② A Proof Recipe for Linearizability in Relaxed Memory Separation Logic, ③ Modular Hardware Design of Pipelined Circuits with Hazards, ④ Don't Write, but Return: Replacing Output Parameters with Algebraic Data Types in C-to-Rust Translation, ⑤ Bringing the WebAssembly Standard up to Speed with SpecTac)
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터, 중견연구자지원사업 및 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.03
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김이섭 교수 연구실 박준영 석사졸업생, 국제 반도체 설계 자동화 학회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김이섭 교수 연구실의 박준영 석사졸업생이 6월 23일 ~ 6월 27일, 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제 반도체 설계 자동화 학회 (Design Automation Conference, 이하 DAC) 에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 성과를 거두었다. DAC은 1964년에 설립돼 올해 61회째를 맞은, 반도체설계자동화, 인공지능 알고리즘과 칩 설계 등을 포함하는 국제학술대회로서, 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 정도만 선정하는, 관련 분야 최고 권위의 학회이다.
수상한 연구는 우리 대학 전기및전자공학부 졸업생 박준영 씨의 석사과정 졸업 논문에 기반한 것으로서, Large Language Model 모델 추론의 문제점이 되는 KV 캐싱의 메모리 전송을 줄이는 알고리즘 근사 기법과 하드웨어 아키텍처를 제안하였으며, 학회 best paper award 선정 위원회로부터 그 우수성을 인정받아 발표논문 337편 중 (제출논문 1,545편) 선정된 4편의 후보 논문중에서 최종 best paper award 수상논문으로 선정되었다.
자세한 내용은 다음과 같다.
– 학 회 명 : 2024 61st IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC)
– 개최기간 : 2024년 6월 23일 ~ 27일
– 수 상 명 : Best Paper Award
– 저 자 : 박준영, 강명구, 한윤기, 김양곤, 신재강, 김이섭(지도교수)
– 논 문 명 : Token-Picker : Accelerating Attention in Text Generation with Minimized Memory Transfer via Probability Estimation
2024.07.02
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챗MOF로 96.9% 금속 유기 골격체 물성 예측하다
우리 대학 연구진이 챗GPT를 활용해 큰 다공성, 높은 표면적, 그리고 뛰어난 조절 가능성으로 많은 화학 응용 분야에서 사용되는 금속 유기 골격체의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(이하 챗MOF)을 개발했다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보여 화제다.
생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능(AI)의 급격한 발전에 주목하며, 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 활용을 통해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs)의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(ChatMOF)을 개발했다고 26일 발표했다.
최근 인공지능(AI)의 발전에는 큰 도약이 있었지만 재료 과학에서의 LLM의 잠재력을 완전히 실현하기에는 여전히 물질의 복잡성과 재료별 특화된 훈련 데이터의 부족이라는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 챗MOF는 재료 분야에서 전통적인 머신러닝 모델과 LLM을 결합한 혁신적인 접근 방식으로 계산 및 머신러닝 도구에 대한 초보자들과의 격차를 상당히 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
또한 이 독특한 시스템은 인공지능의 변혁적인 능력과 재료 과학의 복잡한 측면들을 연결하며, 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여준다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보고한다. 한편, 더 복잡한 구조 생성 작업은 그 복잡함에도 불구하고 주목할 만한 87.5%의 정확도를 달성한다. 이러한 유망한 결과는 챗MOF가 가장 요구가 많은 작업을 관리하는 데도 효과적임을 강조한다.
김지한 교수는 “연구팀이 개발한 기술은 재료 과학 분야에서 인공지능의 더 높은 자율성을 달성하기 위한 중요한 진전을 나타낸다. 기술이 발전함에 따라, 모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유에 대한 체계적인 개선을 통해 챗MOF의 성능을 더욱 최적화할 수 있으며, 이는 금속 유기 골격체 연구 분야에서 놀라운 진전을 촉진할 수 있다.”라고 말했다.
생명화학공학과 강영훈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 지난 6월 3일 게재됐다. (논문명: ChatMOF: An Artificial Intelligence System for Predicting and Generating Metal-Organic Frameworks Using Large Language Models)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.26
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단백질 ‘생산 설계도’ 보호하는 RNA 조절 기전 찾았다
생명체는 DNA, RNA, 단백질과 같은 바이오분자들의 조절 작용으로 다양한 생물학적 기능을 수행한다. 바이오분자들의 조절로 유전 정보가 전달되고, 잘못 전달된 정보는 유전자 변형이나 감염성 질병의 원인이 된다. 따라서 분자생물학적 조절 연구는 유전자 치료제와 첨단 백신 개발에 중요하다. 특히, 2023년 코로나 mRNA 백신 기술을 개발한 과학자들이 노벨 생리의학상을 수상하면서 RNA 조절 연구에 기반한 첨단신약, 바이오공학 기술이 크게 주목받고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS) RNA 연구단 김빛내리 단장(서울대 생명과학부 석좌교수), 미국 국립암연구소 유진 발코프(Eugene Valkov) 박사팀과 공동연구를 통해 자체 개발한 단일핵산 분석법을 적용해 전령 RNA(messenger RNA, 이하 mRNA) 분해의 새로운 조절 기전을 찾았다고 밝혔다.
mRNA는 긴 단일 가닥 RNA 분자로, DNA에 보관된 유전 정보를 단백질에 전달하는 매개체로서 마치 단백질의 ‘생산 설계도’와 같다. 예를 들어, 코로나 mRNA 백신은 약 4,000개의 RNA 분자로 이루어져 있으며, 코로나 스파이크 단백질의 유전 정보와 다양한 RNA 변형을 활용해 스파이크 단백질 생산을 조절하도록 설계되어 있다. 결국 RNA 기능과 조절에 따라 유전자 치료제 및 mRNA 백신의 효능이 결정된다.
연구진은 다양한 RNA 조절 인자 중 특히 mRNA 꼬리에 주목해 왔다. mRNA는 말단에 50-150개의 아데닌 염기로 구성된 긴 꼬리를 갖는데, mRNA를 보호하고 단백질 합성을 촉진하는 역할을 한다. 그동안 이 꼬리는 아데닌으로만 구성된 것으로 알려졌지만, 연구진은 지난 연구에서 비(非) 아데닌 염기가 추가된 ‘혼합 꼬리(Mixed tail)’가 존재한다는 사실을 보고하였고, 이 혼합 꼬리가 mRNA의 분해를 막는 역할을 하여 유전자 활성을 높이는 데 기여함을 밝힌 바 있다.
그러나 RNA 변형의 결과인 mRNA 꼬리는 그 변형의 특이적인 행태로 인해 생화학 실험과 정량적 분석에 어려움이 있었다. 또한, 50-150개 RNA 분자의 연속적인 변형에 대한 단일염기 분석이 필요하여 mRNA 혼합 꼬리 조절 기전 연구에 제한이 있었다.
이를 해결하기 위해 연구진은 미국 국립암연구소 유진 발코프 박사 연구팀과 함께 mRNA 꼬리 조절 연구를 위한 단일핵산 분석법을 개발했다. 이어 이 분석법을 활용하여 세계 최초로 mRNA 꼬리가 분해되는 속도를 단일핵산 단위로 측정하는데 성공, mRNA 꼬리의 새로운 분해 기전을 규명했다.
연구진은 mRNA 분해를 유도하는 탈아데닐 복합체(CCR4-NOT)를 이용한 탈아데닐화 시스템을 개발하고 단일 염기 단위의 분해 반응을 수학적으로 모델링하여 혼합 꼬리 분해 효과를 정량화했다. 그 결과, 탈아데닐 복합체의 진행이 지연되는 위치를 확인할 수 있었으며, 복합체의 구성 요소들이 비 아데닌 염기에 의해 특정 위치에서 막혀 분해 속도가 조절되는 것을 밝혔다. 즉, 비 아데닌 염기가 일종의 ‘과속 방지턱’ 역할을 한다는 것을 입증한 것이다.
김빛내리 단장은 “mRNA 혼합 꼬리 조절에 대한 이해를 확장해 mRNA 안정성 조절과 유전자 발현 메커니즘에 대한 새로운 통찰을 제공했다”라며, “혼합 꼬리에 기반한 다양한 유전자 치료법 연구와 RNA 첨단 신약 개발에 기여할 것”이라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수는 “이번 연구는 분자생물학, 생화학 및 수학 분야가 만나 이룬 융합 연구의 결실”이라며, “미래 바이오공학 및 첨단바이오 분야 발전을 위한 공동연구의 중요성을 시사한다”라고 연구의 의의를 밝혔다.
이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 구조 분자생물학(Nature Structural & Molecular Biology, IF=16.8)’에 지난 2월 19일 게재됐다.
2024.02.28
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이지윤 교수, 한국인 최초 미국항법학회 터로상 수상
우리 대학 항공우주공학과 이지윤 교수(KAIST 지정 석좌교수)가 위성 항법 분야에서의 업적으로 미국항법학회(ION)의 터로상(Colonel Thomas L. Thurlow Award)을 수상했다고 27일 밝혔다.
미국항법학회(ION)는 25일(미국 현지 시각) 캘리포니아 롱비치에서 국제학술대회와 함께 열린 연례 시상식에서 이 교수를 터로상 수상자로 발표했다. 한국 연구자로서는 최초 수상이다. 이전까지 한국계나 한국인이 이 상을 받은 적은 없었다.
터로상은 항법 장비의 개발과 항해사 훈련에 크게 기여한 토마스 L. 터로(Thomas L. Thurlow) 대령을 기리기 위해 1945년에 제정됐다. 항법의 발전에 탁월한 공헌을 한 개인을 최고의 경의로 표창하는 것을 목적으로 하는 상으로, 수상 적격자가 있을 경우 매년 한 명에게 수여해 왔다. 역대 수상자로는 관성항법의 아버지로 잘 알려졌으며 아폴로 달착륙 프로젝트의 유도 항법 컴퓨터를 개발한 찰스 스타크 드레이퍼(Charles Stark Draper) MIT 교수 등이 있다.
이지윤 교수는 항공용 위성 기반 항법 시스템의 안전을 보장하는 기술 진보에 크게 기여한 공로를 인정받았다. 특히 지능형 교통 시스템, 자율 무인 시스템의 안정성 보장에 필수적인 ‘항법 무결성 아키텍처 설계’ 분야의 세계적인 권위자로 인정받았다. 이 교수는 태양 우주환경과 같은 외부요인의 급변으로 영향을 받는 등 전리권 교란으로부터 항공용 위성 기반 항법 시스템의 안전을 보장하는 데 획기적인 공헌을 했다.
그녀는 전리권 연구 분야에서 다수의 최초 과학적 발견을 달성하는 동시에 새로운 전리권 위협 모델링 방법, 전리권 이상 현상 감시 및 완화 기술, 차세대 보강 항법 시스템의 무결성 및 가용성 평가 기술을 개발했다. 또한 국제민간항공기구(ICAO)를 통한 기술의 국제 표준화에 기여했다.
이 교수와 그녀의 연구그룹은 무인 항공기(UAV)와 도심 항공 모빌리티(UAM)의 안전하고 자율적인 운항을 위한 혁신적인 항법 기술 분야를 개척했다. 높은 무결성을 보장하는 근거리 네트워크 운영 개념의 UAV용 저비용 위성항법시스템(GNSS) 보강 아키텍처와 UAM용 네트워크 지상국 기반 보강 항법 시스템을 최초로 제안하고 개발했다. 또한 다중 센서 통합 항법 시스템의 고장 모니터링 및 무결성 위험 평가를 포함한 무결성 설계 기술에 기여했다.
1986년도 터로상 수상자이자 GPS의 아버지로 불리우는 브래드포드 파킨슨(Bradford Parkinson) 스탠퍼드(Stanford) 대학 명예 교수는 “이 교수가 미국항법학회 연례 시상 최고상인 터로상을 수상했다는 소식을 듣고 정말 기뻤고 진심으로 축하한다”며, “그녀의 혁신적인 연구는 항법 분야의 많은 중대한 주제를 다뤘으며 그녀의 해결방안은 매우 혁신적이고 높게 평가한다”라고 설명했다.
수상자인 이지윤 석좌교수는 “항법 분야에서 깊은 역사와 전통의 터로상을 수상하게 되어 큰 영광이고 기쁘게 생각한다”며, “안전하고 지속가능한 항법 기술을 확보해 미래 모빌리티 산업 발전에 도움이 되도록 노력하겠다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
2024.01.26
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