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세계 최고 성능을 지닌 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 기술 개발
우리 연구진이 방대한 정보를 저장하고 목적에 맞게 검색, 관리할 수 있는 시스템을 통칭하는 데이터베이스관리시스템(DBMS, DataBase Management System)을 세계 최고 수준의 성능으로 끌어올렸다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터베이스 질의 언어 SQL(Structured Query Language, 구조화 질의어) 처리 성능을 대폭 높인 세계 최고 수준의 DBMS 기술을 개발했다.
김 교수 연구팀은 데이터 처리를 위해 산업 표준으로 사용되는 SQL 질의를 기존 DBMS와는 전혀 다른 방법으로 처리함으로써 성능을 기존 옴니사이(OmniSci) DBMS 대비 최대 88배나 높인 신기술을 개발했다. 김 교수팀이 개발한 이 기술은 오라클·마이크로소프트 SQL서버·IBM DB2 등 타 DBMS에도 적용할 수 있어 고성능 SQL 질의 처리가 필요한 다양한 곳에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 DBMS는 SQL 질의를 처리할 때 내부적으로 데이터 테이블들을 `왼쪽 깊은 이진 트리(left-deep binary tree)' 형태로 배치해 처리하는 방법을 사용한다. 지난 수십 년간 상용화돼 온 대부분의 DBMS는 데이터 테이블들의 배치 가능한 가지 수가 기하급수적으로 많기 때문에 이를 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태로 배치해 SQL 질의를 처리해 왔다.
임의의 두 테이블이 기본 키(primary key, PK)와 외래 키(foreign key, FK)라 불리는 관계로 결합(조인 연산)하는 경우에는 이러한 방법으로 SQL 질의를 효과적으로 처리할 수 있다. 여기서 기본 키는 각 데이터 행(row)을 유일하게 식별할 수 있는 열(column)이고, 외래 키는 그렇지 않은 열이다.
지난 수십 년간 산업에서 사용되는 DB의 구조가 점점 복잡해지면서 두 테이블은 PK-FK 관계가 아닌 FK-FK 관계, 즉 외래 키와 외래 키의 관계로 결합하는 복잡한 형태의 SQL 질의들이 많아지고 있다. 실제 DBMS의 성능을 측정하는 산업 표준 벤치마크인 TPC-DS에서 전체 벤치마크의 26%가 이런 복잡한 SQL 질의들로 구성돼 있고 기계학습(머신러닝), 생물 정보학 등 다양한 분야들서도 이러한 복잡한 SQL 질의 사용이 점차 증가하는 추세다.
이전에 나온 DBMS들은 두 테이블이 주로 PK-FK 관계로 결합한다는 가정하에 개발됐기 때문에 FK-FK 결합이 필요한 복잡한 SQL 질의를 매우 느리거나 심지어 처리하지 못하는 실패를 거듭해왔다.
김 교수팀은 문제 해결을 위해 테이블들을 하나의 커다란 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태가 아닌 여러 개의 작은 `왼쪽 깊은 이진 트리'를 `n항 조인 연산자'로 묶는 형태로 배치해 처리하는 기술을 개발했다. 이때 각각의 `작은 이진 트리' 안에는 FK-FK 결합 관계가 발생하지 않도록 테이블들을 배치하는 것이 핵심이다.
각각의 `작은 이진 트리'의 처리 결과물을 `n항 조인 연산자'로 결합해 최종 결과물을 구하는 것도 난제로 꼽히는데 연구팀은 `최악-최적(worst-case optimal) 조인 알고리즘'이라는 방법으로 이 문제를 해결했다.
`최악-최적 조인 알고리즘'은 그래프 데이터를 처리할 때 이론적으로 가장 우수하다고 알려진 알고리즘이다. 김 교수 연구팀은 세계에서 가장 먼저 이 알고리즘을 SQL 질의 처리에 적용해 난제를 해결하는 데 성공했다.
김민수 교수 연구팀은 새로 개발한 DBMS 기술을 GPU 기반의 DBMS 개발업체인 미국 옴니사이(OmniSci)社 제품에 적용한 결과, OmniSci DBMS보다 성능이 최대 88배나 향상된 결과를 얻었다. 또 TPC-DS 벤치마크에서도 세계 최고 수준의 성능을 가진 기존의 상용 DBMS보다 5~20배나 더 빠른 사실을 확인했다. TPC-DS는 DBMS의 성능을 측정하기 위한 산업 표준의 최신 벤치마크이다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "연구팀이 개발한 새로운 기술은 대부분의 DBMS에 적용할 수 있기 때문에 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 미국 옴니사이(OmniSci)社에 재직 중인 남윤민 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 18일 미국 오리건주 포틀랜드에서 열린 데이터베이스 분야 최고의 국제학술대회로 꼽히는 `시그모드(SIGMOD)'에서 발표됐다. (논문명 : SPRINTER: A Fast n-ary Join Query Processing Method for Complex OLAP Queries).
한편, 이 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.23
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장호종 교수 연구팀, ISIITA 2020 최우수 논문상 수상
우리 대학 IT융합연구소 장호종 교수 연구팀의 논문이 2020년 2월 12일부터 베트남 톤둑탕 대학교(Ton Duc Thang University)에서 열린 정보 기술 및 응용 분야 혁신에 관한 국제 심포지엄(ISIITA 2020 : The International Symposium on Innovation in Information Technology Application 2020)에서 최우수 논문상을 받았다.
ISIITA는 정보통신, 바이오 과학기술, 컴퓨터시스템 등 여러 분야의 선도하는 연구자들이 모여 기술의 융합에 대해 교류하는 네트워킹 심포지엄으로, 장호종 교수팀은 이번 심포지엄에서 ‘A Study of Single Photon Counting System for Quantitative Analysis of luminescence’라는 논문으로 최우수 논문상을 받았다.
수상한 논문은 소변을 이용한 간단한 화학반응 검사로 체내 나트륨과 칼륨을 검출할 수 있는 시스템의 핵심인 실리콘 광증배소자(Silicon Photomultiplier)의 신호처리 시스템을 구현하는 내용을 담고 있다.우리 체내에 일정량 이상의 나트륨과 칼륨이 과다 상태가 되면 고혈압, 심혈관계질환, 신장 손상을 일으킬 수 있다. 이번 연구에서 연구팀은 소변을 통해 배출되는 나트륨과 칼륨을 정량화하는 핵심 기술을 개발했다. 시약을 소변에 주입하면 화학반응에 의해 매우 적은 양의 발광이 일어나는데 이때 나트륨과 칼륨이 많으면 화학반응을 방해하면서 발광이 줄어들게 된다. 이 측정 방법의 핵심은 매우 미세하게 발광하는 빛의 세기를 수치화하는 것이다. 장호종 교수팀은 광증배소자를 이용해 화학발광을 측정하는 시스템을 개발했다.
장호종 교수는 "개발된 신호처리 시스템을 활용해 흡수된 나트륨과 칼륨의 양을 손쉽고 빠르게 측정할 수 있게 돼 나트륨과 칼륨 과다 섭취에 의한 질병들을 예방하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다"라고 말했다. 신호처리 시스템 설계의 핵심 연구를 진행한 한병훈 연구원은 "개발한 기술을 바탕으로 휴대전화처럼 누구나 가지고 다니며 사용할 수 있을 정도로 소형화하기 위한 연구에 집중할 계획이다" 라고 밝혔다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 선행공정·플랫폼기술연구개발사업(2015M3A7B7045525)의 지원을 받아 수행됐다.
2020.02.19
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최성열 교수, 과학기술정보통신부 장관 표창
우리 대학 원자력 및 양자공학과 최성열 교수가 “제9회 원자력 안전 및 진흥의 날”에 과학기술정보통신부 장관 표창자로 선정됐다. 최 교수에게는 과학기술정보통신부와 산업통상자원부가 지난 2019년 12월 27일 공동으로 주관한 시상식에서 표창장이 수여됐다.
2017년 9월 KAIST에 부임한 최교수는 사용후핵연료와 방사성폐기물의 안전한 관리 등 원자력 진흥 분야 기여한 업적을 인정받았다. 최 교수는 원자력 산업계의 최대 난제인 사용후핵연료 분야에서 사용후핵연료를 재활용하여 고준위폐기물을 줄이는 동시에 핵물질의 핵무기 전용을 방지할 수 있는 새로운 폐기물 처리기술을 개발하고 있다.
또한, 가압경수로 운영 중 핵연료에 보론 잠복 현상(boron hideout)으로 발생하는 비정상 출력편차를 예측하고 방지하는 고정밀 다중물리코드를 개발해 매년 수백 억 이상의 경제적 손실을 유발하는 산업 현장 문제를 해결하는 일에도 일조했다.
최교수는 부임 첫해인 2017년에 고준위폐기물 소멸처리 분야 권위학회인 IEMPT에 최연소이자 50대 미만으로는 유일하게 Standing Scientific Advisory Committee 위원으로 선발됐으며, 2018년에는 전세계 50개 국가가 참여하는 International Youth Nuclear Congress가 2년 마다 한 명에게 수여하는 Early Career Award를 한국인 최초로 수상했다.
2020.01.08
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예종철 교수, 국제전기전자학회 석학회원 선임
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 교수가 국제전기전자학회(IEEE) 석학회원(Fellow)에 선임됐다.
국제전기전자학회(IEEE)는 지난 1일 학회 홈페이지를 통해 바이오 의료영상 분야 신호처리와 인공지능 기술에 대한 공로를 인정해 국제전기전자학회 신호처리 소사이어티(IEEE Signal Processing Society)의 추천을 받아 예종철 교수를 석학회원에 선임했다고 밝혔다.
전기 전자 분야 세계 최대 학회인 국제전기전자학회는 연구 업적이 특히 뛰어난 최상위 0.1% 내 회원을 석학회원으로 선정한다.
예종철 교수는 국제전기전자학회 산하 학술지를 포함한 의료영상 분야의 세계적 학술지에 100여 편의 국제 논문을 발표했고, 국제자기공명의과학회(ISMRM:International Society for Magnetic Resonance Imaging) 연례 학회에서 의료 인공지능에 관한 기조 강연을 하는 등 이 분야에서 세계적인 실력자로 권위를 인정받고 있다.
특히 2004년 부임한 이후 독자적으로 연구한 결과들을 국제적으로 인정받아 석학회원에 선임됨으로써 그 의미를 더했다.
예 교수는 이밖에 국제전기전자학회 신호처리 소사이어티의 계산영상학(Computational Imaging) 기술위원회에서 차기 의장으로, 미국 아이오와주에서 개최되는 2020년 국제전기전자학회 의료영상심포지움(IEEE Symposium on Biomedical Imaging: ISBI) 의장으로 각각 임명되는 등 영상 분야의 세계적인 학회를 이끌어 가고 있다.
예 교수는 “의료영상에서 인공지능의 중요성이 나날이 커지고 있는 상황에서 이 분야의 공헌을 국제적으로 인정받아 석학회원이 되었다는 점에서 자부심을 느낀다”라고 말했다.
2019.12.10
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김용대 교수, 대테러 방지용 안티 드론 기술 개발
〈 (오른쪽 위부터 시계방향으로) 김용대 교수, 권유진, 노주환, 신호철, 김도현 박사과정 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 위조 GPS 신호를 이용해 드론의 위치를 속이는 방식으로 드론을 납치할 수 있는 안티 드론 기술을 개발했다.
이 기술은 긴급 상황에서 급격한 방향 변화 없이도 드론이 원하는 방향으로 안전하게 움직이도록 유도할 수 있어 테러 등의 목적을 가진 위험한 드론에 효과적으로 대응할 수 있다.
이번 연구성과는 ‘ACM 트랜잭션 온 프라이버시 & 시큐리티(ACM Transactions on Privacy and Security, TOPS)’ 저널 4월 9일 자에 게재됐다. (논문명 : Tractor Beam: Safe-hijacking of Consumer Drones with Adaptive GPS Spoofing)
드론 산업이 발전하며 수색, 구조, 방재 및 재해 대응, 택배와 정찰 등 다양한 영역에서 드론이 활용되면서 한편으로는 사유지와 주요시설 무단 침입, 안전과 보안 위협, 사생활 침해 등의 우려 또한 커지고 있다.
이에 따라 드론 침투를 탐지하고 대응하는 안티 드론 산업 급성장하고 있다. 현재 공항 등 주요시설에 구축되고 있는 안티 드론 시스템들은 방해 전파나 고출력 레이저를 쏘거나 그물로 포획해 드론을 무력화시키는 방식이다.
그러나 테러를 목적으로 폭발물이나 무기를 장착한 드론은 사람들과 주요시설로부터 즉시 안전거리를 확보한 뒤 무력화해야 피해가 최소화될 수 있다. 예를 들어 공항에서 무단 침입한 드론을 단순 방해 전파로 대응하면 드론을 못 움직이게 할 수는 있지만 한 자리에 계속 떠 있게 돼 비행기의 이착륙이 긴 시간 중단될 수 있다.
이렇듯 위험한 드론을 발견하는 즉시 안전하게 원하는 방향으로 격리할 수 있는 새로운 안티 드론 기술의 필요성이 커지고 있다.
김 교수 연구팀은 위조 GPS 신호를 이용해 드론의 위치를 속이는 방식으로 드론을 납치할 수 있는 안티 드론 기술을 개발했다.
위조 GPS 신호를 통해 드론이 자신의 위치를 착각하게 만들어서 정해진 위치나 경로로부터 드론을 이탈시키는 공격 기법은 기존 연구를 통해 알려진 바 있다. 그러나 이러한 공격 기법은 GPS 안전모드가 활성화되면 적용할 수 없다는 문제가 있다.
GPS 안전모드는 드론이 위조 GPS 신호로 인해 신호가 끊기거나 위치 정확도가 낮아지면 드론의 안전을 보장하기 위해 발동되는 일종의 비상 모드로 모델이나 제조사에 따라 제각각이기 때문이다.
연구팀은 디제이아이(DJI), 패롯(Parrot) 등 주요 드론 제조업체의 드론 GPS 안전모드를 분석하고 이를 기준으로 드론의 분류 체계를 만들어 각 드론 유형에 따른 드론 납치 기법을 설계했다.
이 분류 체계는 거의 모든 형태의 드론 GPS 안전모드를 다루고 있어 모델, 제조사와 관계없이 GPS를 사용하고 있는 드론이라면 보편적으로 적용할 수 있다. 연구팀은 실제 총 4종의 드론에 개발한 기법을 적용했고, 그 결과 작은 오차범위 안에서 의도한 납치 방향으로 드론을 안전하게 유도할 수 있음을 입증했다.
김 교수는 “기존 컨슈머 드론들은 GPS 안전모드를 갖추고 있어 위조 GPS 공격으로부터 안전한 것처럼 보이나 초보적인 방법으로 GPS 오류를 감지하고 있어 대부분 우회가 가능하다”라며 “특히 드론 불법 비행으로 발생하는 항공업계와 공항의 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것이다”라고 말했다.
연구팀은 기술이전을 통해 기존 안티 드론 솔루션에 연구팀이 개발한 기술을 적용하는 방식으로 상용화에 나설 계획이다.
이번 연구는 방위사업청의 광운대학교 초소형무인기 전술신호처리 특화연구실과 국방과학연구소의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. PC로 부터 위조 GPS 전파를 생성하여 지향성 안테나를 이용해 드론에 신호를 주입하는 실험환경
2019.06.05
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유회준 교수, 아시아 교수 최초 ISSCC 기조연설
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 석좌교수가 반도체 올림픽이라 불리는 국제고체회로학회(ISSCC)에서 아시아 교수로서는 최초로 기조연설자로 선정돼 개막 연설을 진행했다.
유 교수는 2월 18일(현지시간) 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 열린 제62회 ISSCC에서 세계 각국의 반도체 기술자 3천여 명을 대상으로 ‘지능을 실리콘 상에(Intelligence on Silicon), 부제 : 심층 신경망 가속기부터 뇌 모방 인공지능 시스템 온 칩까지(From Deep-Neural-Network Accelerators to Brain Mimicking AI-SoCs)’ 라는 주제로 인공지능 칩의 현황과 미래에 대한 기조연설을 했다.
유 교수는 실생활에서 인공지능 적용을 가능하게 하는 인공지능 칩 분야에서 세계의 기술을 주도하고 있다는 공을 인정받아 이번 기조연설자로 선정됐다.
유 교수는 학회 개최에 앞서 2월 17일에 열린 전기전자엔지니어협회(IEEE) 국제고체회로학회 운영회의에서 ISSCC의 자매 학회인 아시아고체회로학회(ASSCC)의 차기 학회장으로 선출되기도 했다. 유 교수 연구실의 최성필, 이진묵 박사과정은 2개의 ISSCC 최우수 시연상을 수상하기도 했다.
유 교수는 기조연설을 통해 세계적으로 경쟁이 치열한 인공지능 반도체 칩 연구 중 최첨단을 달리는 우리나라의 새 기술들을 소개하고 세계 기술이 나아가야 할 미래 방향을 제시했다.
먼저 우리 대학에서 연이어 발표하고 있는 가변형 인공지능 컴퓨팅(Reconfigurable AI Computing)을 소개했다. 이 기술은 칩의 구조를 실시간으로 변화하고 연산에 사용되는 데이터 범위를 바꿀 수 있어 한 개의 칩으로 다양한 인공지능 알고리즘을 가속할 수 있다. 이를 통해 여러 상황에서 저전력의 고속처리가 가능하다.
둘째로 그동안 불가능했던 모바일용 인공지능 칩에서의 학습 (Training)이 가능함을 보였다. 기존 인식(Inference)용 가속기는 원격 서버에서 학습을 진행한 후 완료된 모델을 내려받아 칩에서 인식만 수행해 진정한 인공지능을 구현할 수는 없었다.
유 교수는 모바일용 칩에서도 개인정보보호 및 보안 등의 이유로 기기에서의 학습이 필수적이라 예측하며 저전력 및 고속처리가 가능한 학습용 칩을 공개했다. 이를 통해 시시각각으로 변하는 상황을 스스로 감지하고 학습해 최적의 행동을 할 수 있는 로봇이나 자동차 등의 예시를 제시했다.
유회준 교수는 학습용 칩을 통해 로봇 또는 자동차가 마치 반려동물처럼 사용자의 감정을 알아차리고 이에 맞춰 행동하는 ‘휴머니스틱 인텔리전스(Humanistic Intelligence)’라는 새 개념을 주창했고, 이는 미래 인공지능 응용에 핵심적일 요소가 될 것이라 주장했다.
인공지능 칩의 미래는 크게 2가지 방향으로 예측했다. 첫째는 미시적 뇌 신경의 동작을 모방하는 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩이며 둘째는 거시적인 뇌인지 기능을 모방한 칩이다.
뉴로모픽 칩은 RRAM, PRAM 및 MRAM과 같은 비휘발성 메모리(Nonvolatile Memory)를 시냅스 및 뉴런으로 구현하는 방식이 주류를 이룰 것으로 주장했다.
거시적 인지 기능 모방 칩은 뇌의 기능을 모방한 연산 블록들이 커넥톰(Connectome)과 같은 형태의 회로로 연결되는 방식으로 발전하리라 예측했다. 특히 시각 인지 모델을 활용한 인공지능 칩 개발 사례들을 제시하며 이러한 접근이 저전력화 및 고속화에 유리함을 주장했다.
유회준 교수는 “뇌의 해부학적 및 기능적 연구의 진보에서 힌트를 얻어 인공지능 알고리즘 및 인공지능 칩의 발전도 계속될 것이다”고 말했다.
한편 기조연설자로 페이스북의 인공지능 총괄과 뉴욕 대학의 교수를 역임하며 인공지능의 개척자로 불리는 얀 러쿤(Yann LeCun)교수도 이번에 개막연설자로 초청돼 인공지능의 알고리즘 발전에 대해 발표했다. 알고리즘 분야에서는 해외 기업들이 강세를 보이지만 인공지능 칩에 대해서는 반도체 기술이 앞선 대한민국의 유회준 교수가 세계 기술발전을 주도하고 있다는 의견이 주를 이루었다.
유 교수는 창립 기념일인 2월 18일에 인공지능 칩 연구 성과에 대한 우수성을 인정받아 KAIST 학술대상을 수상하기도 했다.
2019.02.19
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정기훈 교수, 곤충 눈 구조 모방한 초박형 카메라 개발
〈 왼쪽부터 장경원 박사과정, 정기훈 교수, 황순홍 박사과정 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 독특한 눈 구조를 가진 곤충인 제노스 페키(Xenos peckii)를 모사한 초박형 디지털카메라를 개발했다.
제노스 페키를 모사해 개발한 초박형 디지털카메라는 기존 이미징 시스템보다 더 얇으면서 상대적으로 넓은 광시야각과 높은 분해능을 갖는다. 감시 및 정찰 장비, 의료용 영상기기, 모바일 등 다양한 소형 이미징 시스템에 적용 가능할 것으로 기대된다.
금동민, 장경원 박사과정이 주도한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘빛 : 과학과 응용(Light : Science & Applications)’ 10월 24일 자에 게재됐다. (논문명: 제노스 페키의 시각기관을 모사한 초박형 디지털카메라, Xenos peckii vision inspires an ultrathin digital camera)
정 교수 연구팀은 자연계에서 발견되는 광학 구조를 모방하는 연구를 꾸준히 진행해 왔다. 반딧불이의 배 마디 구조를 분석해 광효율을 높은 LED 렌즈를 개발한 바 있고, 생체모사를 통한 무반사 기판을 제작하는 등 해당 분야를 선도하고 있다.
최근 전자기기 및 광학기기의 소형화로 초박형 디지털카메라에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 기존의 카메라 모듈은 광학적 수차를 줄이기 위해 광축을 따라 복수의 렌즈로 구성돼 있어 부피가 매우 크다는 단점이 있다. 이런 모듈을 단순히 크기만 줄여 소형기기에 적용하면 분해능과 감도가 떨어지게 된다.
연구팀은 문제 해결을 위해 곤충인 제노스 페키의 시각구조를 적용한 렌즈를 제작했고 이를 이미지 센서와 결합한 초박형 디지털카메라를 개발했다.
곤충의 겹눈구조는 수백, 수천 개의 오마티디아라 불리는 아주 작은 광학 구조로 이뤄져 있다. 일반적인 겹눈구조는 수백, 수천 개의 오마티디아에서 한 개의 영상을 얻지만, 제노스 페키는 다른 곤충과는 달리 각 오마티디아에서 개별의 영상을 획득할 수 있다. 또한 오마티디아 사이에 빛을 흡수할 수 있는 독특한 구조를 가져 각 영상 간 간섭을 막는다.
연구팀이 개발한 카메라는 2mm 이내의 매우 작은 크기로 제노스 페키의 겹눈구조를 모방해 수십 개의 마이크로프리즘 어레이와 마이크로렌즈 어레이로 구성된다. 마이크로프리즘과 마이크로렌즈가 한 쌍으로 채널을 이루고 있으며 각각의 채널 사이에는 빛을 흡수하는 중합체가 존재하며 각 채널 간 간섭을 막는다.
각각의 채널은 화면의 다른 부분들을 보고 있으며 각 채널에서 관측된 영상들은 영상처리를 통해 하나의 영상으로 복원돼 넓은 광시야각과 높은 분해능을 확보할 수 있다.
정기훈 교수는 “초박형 카메라를 제작하는 새로운 방법을 제시했다”며 “이 연구는 기존의 평면 CMOS 이미지 센서 어레이에 마이크로 카메라를 완전히 장착한 초박형 곤충 눈 카메라의 첫 번째 데모이며 다양한 광학 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 확신한다.”라고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. (좌) 제노스 페키의 SEM 영상. (우) 형광 염색된 제노스 페키의 시각구조
그림2. (좌) MEMS 공정을 통해 제작된 마이크로프리즘 어레이의 SEM 영상. (우) 완성된 초박형 디지털 카메라의 광학 영상
그림3. (좌) Xenos peckii의 시각기관을 통해 얻은 영상. (우) 초박형 디지털 카메라를 통해 얻은 영상
2018.11.20
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예종철 교수, 인공지능 블랙박스의 원리 밝혀
〈 예종철 교수, 한요섭 연구원, 차은주 연구원 〉
우리 대학 바이오및뇌공학과 예종철 석좌교수 연구팀이 인공지능의 기하학적인 구조를 규명하고 이를 통해 의료영상 및 정밀분야에 활용 가능한 고성능 인공신경망 제작의 수학적인 원리를 밝혔다.
연구팀의 ‘심층 합성곱 프레임렛(Deep Convolutional Framelets)’이라는 새로운 조화분석학적 기술은 인공지능의 블랙박스로 알려진 심층 신경망의 수학적 원리를 밝혀 기존 심층 신경망 구조의 단점을 보완하고 이를 다양하게 응용 가능할 것으로 기대된다.
예종철 석좌교수가 주도하고 한요섭, 차은주 박사과정이 참여한 이번 연구는 응용수학 분야 국제 학술지 ‘사이암 저널 온 이매징 사이언스(SIAM Journal on Imaging Sciences)’ 4월 26일자 온라인 판에 게재됐다.
심층신경망은 최근 폭발적으로 성장하는 인공지능의 핵심을 이루는 딥 러닝의 대표적인 구현 방법이다. 이를 이용한 영상, 음성 인식 및 영상처리 기법, 바둑, 체스 등은 이미 사람의 능력을 뛰어넘고 있으며 현재 4차 산업혁명의 핵심기술로 알려져 있다.
그러나 이러한 심층신경망은 그 뛰어난 성능에도 불구하고 정확한 동작원리가 밝혀지지 않아 예상하지 못한 결과가 나오거나 오류가 발생하는 문제가 있다. 이로 인해 ‘설명 가능한 인공지능(explainable AI: XAI)’에 대한 사회적, 기술적 요구가 커지고 있다.
연구팀은 심층신경망의 구조가 얻어지는 고차원 공간에서의 기하학적 구조를 찾기 위해 노력했다. 그 결과 기존의 신호처리 분야에서 집중 연구된 고차원 구조인 행켈구조 행렬(Hankel matrix)을 기저함수로 분해하는 과정에서 심층신경망 구조가 나오는 것을 발견했다.
행켈 행렬이 분해되는 과정에서 기저함수는 국지기저함수(local basis)와 광역기저함수(non-local basis)로 나눠진다. 연구팀은 광역기저함수와 국지기저함수가 각각 인공지능의 풀링(pooling)과 필터링(filtering) 역할을 한다는 것을 밝혔다.
기존에는 인공지능을 구현하기 위한 심층신경망을 구성할 때 구체적인 작동 원리를 모른 채 실험적으로 구현했다면, 연구팀은 신호를 효과적으로 나타내는 고차원 공간인 행켈 행렬를 찾고 이를 분리하는 방식을 통해 필터링, 풀링 구조를 얻는 이론적인 구조를 제시한 것이다.
이러한 성질을 이용하면 입력신호의 복잡성에 따라 기저함수의 개수와 심층신경망의 깊이를 정해 원하는 심층신경망의 구조를 제시할 수 있다.
연구팀은 수학적 원리를 통해 제안된 인공신경망 구조를 영상잡음제거, 영상 화소복원 및 의료영상 복원 문제에 적용했고 매우 우수한 성능을 보임을 확인했다.
예종철 교수는 “시행착오를 반복해 설계하는 기존의 심층신경망과는 달리 원하는 응용에 따라 최적화된 심층신경망구조를 수학적 원리로 디자인하고 그 영향을 예측할 수 있다”며 “이 결과를 통해 의료 영상 등 설명 가능한 인공지능이 필요한 다양한 분야에 응용될 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 중견연구자지원사업(도약연구) 및 뇌과학원천기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 수학적인 원리를 이용한 심층신경망의 설계 예시
그림2. 영상잡음제거 결과
그림3. 영상에서 80% 화소가 사라진 경우 인공신경망을 통해 복원한 결과
2018.05.10
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최성율, 박상희 교수, 전자기기용 저전력 멤리스터 집적회로 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최성율 교수와 신소재공학과 박상희 교수 공동 연구팀이 메모리와 레지스터의 합성어인 멤리스터(Memristor)를 이용해 저전력 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
레지스터, 커패시터, 인덕터에 이어 4번째 전자 회로 소자인 멤리스터를 통한 기술로 새로운 컴퓨팅 아키텍처(하드웨어와 소프트웨어를 포함한 컴퓨터 시스템 전체 설계방식)를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
장병철, 남윤용 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 재료분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 10일자 표지 논문으로 게재됐다.
4차 산업혁명 시대는 사물인터넷, 인공지능 등의 정보통신 기술 기반을 통해 발전되고 있으며 이는 사용자 친화적인 유연, 웨어러블 기기를 활용해 제공될 것으로 보여진다.
이러한 측면에서 저전력 배터리를 기반으로 한 소프트 전자기기의 개발에 대한 필요성이 커지고 있다.
하지만 기존 트랜지스터로 구성된 메모리와 로직회로 기반의 전자 시스템은 문턱전압 이하 수준의 트랜지스터 누설 전류(subthreshold leakage current)에 의한 대기전력 소모로 인해 휴대용 전자기기로의 응용에 한계가 있었다. 또한 기존 메모리와 프로세서가 분리돼 있어 데이터를 주고받는 과정에서 전력과 시간이 소모되는 문제점도 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 정보의 저장과 로직 연산 기능을 동시에 구현할 수 있는 로직-인-메모리 집적회로를 개발했다.
플라스틱 기판 위에 비휘발성의 고분자 소재를 이용한 멤리스터, 산화물 반도체 소재를 이용한 유연 쇼트키 다이오드 선택소자(Schottky Diode Selector)를 수직으로 집적해 선택소자와 멤리스터가 일대일로 짝을 이루는 1S-1M 집적소자 어레이를 구현했다.
연구팀은 기존의 아키텍처와는 달리 대기 전력을 거의 소모하지 않는 비휘발성 로직-인-메모리 집적회로를 구현해 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 개발했다. 또한 어레이 상에서 소자 간에 흐르는 스니크(sneak) 전류라고 불리는 누설 전류 문제도 해결했다.
그 밖에도 연구팀의 기술은 병렬 컴퓨터 방식인 하나의 명령어로 여러 값을 동시에 계산하는 단일 명령 다중 데이터 처리(Single-Instruction Multiple-Data, SIMD)를 구현했다.
최 교수는 “멤리스터와 선택소자의 집적을 통해 유연한 로직-인-메모리 집적회로를 구현한 이번 연구는 유연성과 저전력성을 가진 메모리와 로직을 동시에 제공한다”며 “모바일 및 웨어러블 전자시스템의 혁신을 가져 올 수 있는 원천기술을 확보했다는 의의를 갖는다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단이 추진하는 글로벌프론티어사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 저널에 게재된 표지논문 사진
그림2 유연 멤리스티브 비휘발성 로직-인-메모리 회로와 소자 단면 고해상도 투과전자현미경 이미지
그림3. 비휘발성 메모리 소자 응용을 위한 인가전압에 따른 소자 성능 확인
그림4. 유연 1S-1M 집적 소자 어레이의 병렬 로직 연산
2018.02.13
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이재길 교수 연구팀 연구성과 Microsoft Research 블로그 게재
<이재길 교수, 송환준 박사과정>
우리대학 이재길 교수(산업및시스템공학과 지식서비스공학대학원)와 송환준 박사과정 학생의 최신 빅데이터 연구결과가 최근 Microsoft Research 블로그에 실렸다. Microsoft Research는 매 분기 자사의 지원을 받은 연구과제 중에서 대표적인 성과를 선정해 자사 블로그에 게시하고 있는데 이번에는 이재길 교수 연구팀의 연구결과가 그 중 하나로 선정된 것이다.
이교수 연구팀은 이번 연구를 통해 전통적인 데이터 군집화 알고리즘인 k-메도이드의 분산 병렬처리 알고리즘을 개발했다. 그동안 빅데이터의 처리 속도를 높이기 위해 결과 정확도를 다소 희생하는 것이 일반적인 관례였으나 이 교수팀은 이번 연구를 통해 정확도를 거의 잃지 않고 현존하는 타 알고리즘보다 높은 성능을 달성했다고 밝혔다.
이번 연구결과는 지난 8월 열린 데이터 마이닝 분야 최고 학술대회인 ACM KDD 2017에서 발표된바 있다. 이 교수는 "추가적인 군집화 알고리즘의 연구도 마무리해 아파치 스파크 오픈소스 플랫폼에 연 성과를 탑재시킬 것"이라고 향후 계획을 밝혔다.
블로그 게시물 : https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/microsoft-research-asia/articles/using-microsoft-azure-research-tool-scalable-data-mining-2/
2017.10.16
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화학과, 효성과 올 가을학기부터 산학강좌 운영
우리대학 화학과(학과장 이지오 교수)는 올 가을학기부터 효성기술원 임원 및 전문가들이 화학과 석·박사 대학원생을 대상으로 고분자 화학산업의 현황과 전망 등을 주요내용으로 하는 '고분자화학 특강' 산학강좌를 운영 중이다.
효성은 이번 산학강좌를 통해 학생들이 차세대 유망소재 기술 및 시장에 대한 이해도를 높이고, 최신 기술 및 트렌드에 대한 기업의 시각을 접할 수 있도록 적극 노력하는 한편 채용관련 소개도 함께 진행한다. 효성은 특히 산학강좌 기간 중에 자사가 세계시장에서 1위를 점하고 있는 스판덱스와 타이어코드를 비롯, 신성장동력 사업으로 육성하고 있는 첨단소재인 TAC필름, 수처리막(멤브레인), 탄소섬유에 대한 최신기술 등을 집중소개할 계획이라고 밝혔다.
효성은 또 이번 산학강좌를 수강한 화학과 석·박사학생들을 자사가 필요로 하는 전문지식 및 연구개발과 실무지식을 갖춘 인재로 키워 이중 일부를 산학장학생으로 채용할 방침이다. 장두원 효성기술원장은 "기업의 최신 기술동향 및 연구사례를 우수대학과 공유해 실무를 가르치며 첨단소재 산업에 필요한 R&D 인재를 양성하는데 힘쓸 것"이라고 강조했다.
2017.09.07
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김광조 교수, 한국인 최초 세계암호학회 석학회원 선정
〈 김 광 조 교수 〉
우리 대학 전산학부 정보보호대학원 김광조 교수가 한국인 최초로 세계암호학회(IACR) 석학회원에 선정됐다.
세계암호학회는 2004년부터 매년 암호 연구에 지대한 공헌과 학술 활동 진흥에 기여한 회원 중 2~6명을 석학회원으로 선정한다. 아시아, 태평양 지역에서는 일본과 호주에서 각 2명이 선정된 사례가 있으나 한국에서는 김 교수가 최초로 선정됐다.
1981년에 설립된 세계암호학회는 암호학 이론과 응용 관련된 비영리 국제 학회로 매년 3대 암호학회인 유로크립트, 크립토, 아시아크립트(Eurocrypt. Crypto, Asiacrypt) 및 암호이론 워크숍(TCC), 고속 소프트웨어 보안 워크숍(FSE), 공개키 암호 워크숍(PKC), 암호 하드웨어 및 임배디드 시스템 워크숍(CHES) 등을 주관하고 있다.
김광조 교수는 암호와 정보보호 이론 및 응용에 대해 34년 간 종사한 국내를 대표하는 제1세대 전문가로 세계적 수준의 전문성을 갖고 있다.
아시아, 태평양 지역 암호 학계에 우수한 인재를 양성한 점, 국제적 연구 성과를 낸 탁월한 지도력으로 세계 암호학회에 큰 공헌을 한 점을 인정받았다.
김 교수는 2000년부터 2004년까지 세계암호학회 이사를 역임했고 2005년부터 2008년까지는 아시아크립트 조정위원회 의장 업무를 수행했다.
아시아크립트 1996 및 2001, 공개키 암호 워크숍(PKC) 2001, 암호 하드웨어 및 임배디드 시스템 워크숍(CHES) 2014 등의 국내 개최를 유치해 우리나라 암호학 발전에 기여했다.
김 교수는 SCI급 논문 80편 이상을 저술했고 2만 건 이상의 피인용 횟수를 기록하고 있다.
크립토그라피(Cryptography)라는 온라인 저널의 주편집자이자 JMC(Journal of Mathematical Cryptology)의 부편집자, 국제정보처리연합 산하 정보보호위원회(IFIP TC-11)의 한국 대표, 한국정보보호학회 명예회장, 아시아크립트 조정위원회 한국 대표 등으로 활동하고 있다.
김 교수는 “34년간 연구한 암호와 정보보호 성과와 세계 및 국내 암호학회 발전에 기여한 노력이 높은 평가를 받아 세계적 수준의 학자들과 대등한 학술적 지위를 가질 수 있다는 것을 무한한 영광으로 생각한다”고 말했다.
또한 “한국의 암호 연구 위상을 전 세계에 알릴 수 있는 계기를 만들어서 대단히 기쁘고, 국가 사이버 보안 고급 인력을 양성하는 데 전력을 다하고자 한다”고 밝혔다.
2017.03.13
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