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전산학부 졸업생 안가빈 박사, 박사과정 윤주연 학생, 국제SW유지보수학회 ICSME에서 최우수산업체논문상 수상
우리 대학 전산학부 박사 졸업생 안가빈 박사와 박사과정 윤주연 학생(지도교수 유신)이 각각 1, 2저자로 참여한 논문이 10월 8일부터 11일까지 미국 애리조나 플래그스태프에서 열린 2024 IEEE 국제 소프트웨어 유지보수 및 진화 학술대회(International Conference on Software Maintenance and Evolution, ICSME 2024)에서 최우수 산업체 논문상을 수상했다. ICSME에서 최우수 산업체 논문상은 학술적 기여도와 산업적 응용 가능성, 연구의 혁신성 및 실용적 가치 등을 기준으로 엄격한 심사 과정을 통해 선정된다. 이 논문은 대규모 소프트웨어의 테스트 과정에서 문제로 남아 있는 불안정한 테스트(flaky test) 검출에 대한 독창적인 기법을 제시하여 높은 평가를 받았다. 본 연구는 세계 최대 기업용 소프트웨어 공급사인 독일 SAP와의 협업을 통해 진행되었다.
불안정한 테스트(flaky test)는 코드의 결함 여부와 상관없이 테스트 결과가 매번 달라지는 테스트를 말한다. 네트워크 오류, 비동기화된 병렬 처리 등 예측하기 어려운 요인들이 테스트 결과를 불안정하게 만들며, 소프트웨어 시스템이 크고 복잡할수록 이러한 테스트가 자주 발생하게 된다. 개발자는 모든 실패 테스트를 디버깅해야 하지만, 불안정한 테스트가 포함된 경우 불필요한 디버깅에 시간과 자원이 낭비된다. 특히 SAP와 같은 대규모 소프트웨어 개발사는 실패한 테스트가 불안정한 테스트인지 확인하기 위해 반복적인 검증 단계를 거치며, 이는 상당한 시간과 계산 자원의 소모를 초래한다.
이번 수상 논문에서는 복잡한 분석 대신 O(1) 시간 복잡도의 해싱 기법을 통해 새로 발생한 테스트 실패가 기존의 불안정한 테스트 실패와 동일한 패턴을 보이는지 신속하게 확인할 수 있는 방법을 제안했다. 이 기법은 불안정한 테스트를 효과적으로 검출하는 단순하면서도 효율적인 접근 방식으로 평가받았다. KAIST 전산학부 계산지능형 소프트웨어공학 연구실(COINSE)은 SAP와 다년간 협력 연구를 진행하며 ICST, ICSE, ICSE-SEIP 등 다수의 국제 학술대회에 성과를 발표한 바 있으며, 이번 연구 결과 역시 SAP의 테스트 환경에 적용되어 개발 프로세스의 효율성을 크게 높일 것으로 기대된다.
2024.10.28 조회수 3292 -
이의진 교수, 미국컴퓨터협회 최우수논문상 수상
우리 대학 전산학부 이의진 교수 연구팀이 지난 10월 8일 호주 멜버른에서 미국컴퓨터협회(ACM) 주최로 개최된 유비쿼터스 컴퓨팅 학회(Ubicomp/ISWC)에서 최우수 논문상을 받았다고 25일 밝혔다.
ACM 유비쿼터스 컴퓨팅 학회는 전 세계 유수 대학 및 글로벌 기업들이 인간-컴퓨터 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction) 분야의 유비쿼터스 컴퓨팅 및 웨어러블 기술에 관한 최신 연구 결과를 발표하는 최고 권위의 국제학회다.
학술대회 프로그램은 유비쿼터스 및 웨어러블 컴퓨팅 분야의 최신 연구를 다루는 ACM 논문집(PACM) IMWUT(Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)에 출판된 논문을 초청해 구성된다.
우수 논문상 선정 위원회는 ACM 논문집인(PACM IMWUT) 학술지 7권에 게재된 205편의 논문 중에서 연구 커뮤니티에 탁월하고 모범적인 기여를 한 8편의 논문을 선정했다. 위원회는 학술지 편집위원회의 현직 및 전직 위원 16명의 저명한 전문가들로 구성됐으며 전체 논문에 대한 까다로운 심사를 한 달 이상 거쳐 결정된다.
최우수 논문상을 받은 논문은 KAIST 데이터 사이언스 대학원을 졸업한 박준영 박사가 주저자로 수행한 연구로 ‘적시 모바일 건강 중재의 참여도 저하에 관한 이해’에 관한 내용이다.
이의진 교수 연구팀은 건강 관리 앱도 사용해야 효과를 거둘 수 있다는 전제 하에 앱에서 수집되는 데이터를 활용해 최적의 상황에 중재를 적극적으로 제공하는 ‘적시 모바일 건강 중재’를 제안했다.
연구팀은 적시 모바일 건강 중재에 대한 참여도 저하에 대한 체계적인 분석을 수행했다. 활동적 생활 습관 형성을 위한 신체활동 증진 앱인 비액티브(BeActive) 시스템을 개발해 사용자의 자가통제(Self-Control) 능력과 지루함 성향(Boredom-Proneness)이 적시 중재에 대한 순응도에 미치는 영향을 체계적으로 분석했다.
8주간의 실증 실험 결과, 사용자의 상황에 맞는 적시 중재를 제공하더라도 참여도 저하를 피할 수가 없는 것으로 드러났다. 다만 자가통제 능력이 높고 지루함 성향이 낮은 사용자의 경우, 앱을 통해 전달되는 적시 중재에 순응도가 다른 그룹의 사용자들보다 현저하게 높았다.
특히 지루함 성향이 높은 사용자는 반복적으로 전달되는 적시 중재에 싫증을 쉽게 느껴 앱의 순응도가 다른 그룹에 비해서 더 빨리 감소했다.
이의진 교수는 “적시 모바일 건강 중재를 활용하는 디지털 치료제 및 웰니스 서비스의 참여도에 관한 첫 연구 결과로 참여도 증진 방법 탐색에 대한 단초를 제공했다”라며 “대규모 언어모델(LLM) 및 복합상황인지 기술을 활용해 참여도를 증강하는 사용자 중심 인공지능 기술 개발이 가능할 것”이라고 설명했다.
이번 연구는 과기정통부의 재원으로 2021년도 한국연구재단 바이오․의료기술개발사업 (NRF-2021M3A9E4080780) 및 2022년도 한국연구재단 기초연구 개발사업(NRF-2022R1A2C2011536)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.25 조회수 4660 -
박종세 교수팀, 2024 IISWC 다수 상 동시 석권
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다.
IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개최시마다 최우수 논문상과 최우수 연구 기록물 상을 하나씩 수여하는데 올해에는 박 교수팀의 논문이 두 상을 모두 단독으로 수상했다.
이번 수상 연구는 대규모 거대언어모델(LLM) 추론 서비스를 위한 하드웨어와 소프트웨어 통합 시뮬레이션 인프라를 최초 개발한 점, 향후 LLM 추론 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드의 완성도와 사용자 편의성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이번 연구에서 연구팀은 챗GPT와 같은 LLM 추론 서비스를 실행하는 대규모 시스템을 여러 가지 하드웨어와 소프트웨어를 추가해 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 인프라를 제안했다.
이를 통해 GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형메모리반도체)과 같은 다양한 하드웨어뿐만 아니라 반복 수준 스케쥴링, KV 캐시 페이징과 같은 초거대 언어모델 추론을 위한 소프트웨어적 요소를 모두 함께 시뮬레이션할 수 있었다.
이번 연구는 KAIST 전산학부 박종세 교수팀의 조재홍, 김민수, 최현민, 허구슬 학생들이 주도했다.
상을 받은 KAIST 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해, LLM 클라우드 상에서 다양한 AI 반도체와 시스템 소프트웨어의 성능을 종합적으로 평가해 볼 수 있는 오픈소스 도구(Tool)을 공개할 수 있게 되어 기쁘고, 앞으로도 생성형 AI를 위한 클라우드 시스템 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구 결과는, 챗GPT와 같이 LLM을 활용하는 단순한 챗봇 AI를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)로 대표되는 미래 AI 산업에서 이종 AI 반도체 기반 클라우드 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업, 및 하이퍼엑셀의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.11 조회수 5224 -
가짜 분유는 이제 스마트폰으로 손쉽게 찾아낸다
가짜 분유 파문은 현재까지도 지속적으로 발생하고 있으며 수만 명의 영유아의 생명을 위협하는 심각한 전세계적 문제다. 하지만 이러한 가짜 분유의 진위 여부를 쉽게 확인하는 것은 거의 불가능에 가깝다. 공동연구진은 스마트폰을 활용해 위조 분유를 빠르고 정확하게 탐지하는 시스템을 개발해서 화제가 되고 있다.
우리 대학 전산학부 한준 교수 연구팀이 연세대, POSTECH, 싱가포르국립대와 공동연구를 통해서 스마트폰을 이용한 가짜 분유 탐지 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
한준 교수 연구팀은 스마트폰에 탑재된 일반 카메라만을 사용해 위조 분말을 탐지하는 ‘파우듀(PowDew)’ 시스템을 개발했다. 연구팀이 최초 개발한 이 시스템은 분말 식품의 성분 및 제조 과정 등에 따라 결정되는 고유한 물리적 성질(습윤성 및 다공성 등)과 액체류와의 상호작용을 이용했다.
이 시스템을 활용하면 소비자가 본인의 스마트폰 카메라로 분유 가루 위에 떨어진 물방울의 움직임을 관측해 손쉽게 분유의 진위를 확인할 수 있다고 전했다. 또한 연구팀은 실험을 통해 6개의 서로 다른 분유 브랜드에 대해 최대 96.1%의 높은 정확도로 위조 분유를 탐지할 수 있음을 확인했다.
나아가 이 기술의 응용 분야는 향후 분유 뿐만 아니라 다양한 식품 및 의약품군으로 확장될 수 있을 것으로 기대된다. 소비자뿐만 아니라 유통사 및 정부 기관의 손쉬운 진위 확인도 가능하게 하여 효율적이고 안전한 제품 유통을 가능하게 할 수 있다.
한준 교수는 “이 기술이 소비자들이 쉽게 사용할 수 있는 검사 도구가 되어 시장에 유통되는 위조 분말 식품을 줄이는 데 크게 기여할 것”이라며 “다양한 분야로의 확장을 통해 위조 제품 문제 해결에 앞장서겠다”고 말했다.
연구팀은 해당 연구의 중요성과 혁신성을 인정받아 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ‘ACM 모비시스(ACM MobiSys)’에서 2024 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
(논문명: PowDew: Detecting Counterfeit Powdered Food Products using a Commodity Smartphone)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.02 조회수 6317 -
로봇 등 온디바이스 인공지능 실현 가능
자율주행차, 로봇 등 온디바이스 자율 시스템 환경에서 클라우드의 원격 컴퓨팅 자원 없이 기기 자체에 내장된 인공지능 칩을 활용한 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현하는 기술이 개발됐다.
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 6월 29일부터 7월 3일까지 아르헨티나 부에노스아이레스에서 열린 ‘2024 국제 컴퓨터구조 심포지엄(International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2024)’에서 최우수 연구 기록물상(Distinguished Artifact Award)을 수상했다고 1일 밝혔다.
* 논문명: 자율 시스템의 비디오 분석을 위한 연속학습 가속화 기법(DaCapo: Accelerating Continuous Learning in Autonomous Systems for Video Analytics)
국제 컴퓨터 구조 심포지움(ISCA)은 컴퓨터 아키텍처 분야에서 최고 권위를 자랑하는 국제 학회로 올해는 423편의 논문이 제출됐으며 그중 83편 만이 채택됐다. (채택률 19.6%). 최우수 연구 기록물 상은 학회에서 주어지는 특별한 상 중 하나로, 제출 논문 중 연구 기록물의 혁신성, 활용 가능성, 영향력을 고려해 선정된다.
이번 수상 연구는 적응형 AI의 기반 기술인 ‘연속 학습’ 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 구조 및 온디바이스 소프트웨어 시스템을 최초 개발한 점, 향후 온디바이스 AI 시스템 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드, 데이터 등의 완성도 측면에서 높은 평가를 받았다.
연구 결과는 소프트웨어 중심 자동차(SDV; Software-Defined Vehicles), 소프트웨어 중심 로봇(SDR; Software-Defined Robots)으로 대표되는 미래 모빌리티 환경에서 온디바이스 AI 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
상을 받은 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해 온디바이스 자원만으로 적응형 AI를 실현할 수 있다는 것을 입증하게 되어 매우 기쁘고 이 성과는 학생들의 헌신적인 노력과 구글 및 메타 연구자들과의 긴밀한 협력 덕분이다”라며, “앞으로도 온디바이스 AI를 위한 하드웨어와 소프트웨어 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구는 우리 대학 전산학부 김윤성, 오창훈, 황진우, 김원웅, 오성룡, 이유빈 학생들과 메타(Meta)의 하딕 샤르마(Hardik Sharma) 박사, 구글 딥마인드(Google Deepmind)의 아미르 야즈단바크시(Amir Yazdanbakhsh) 박사, 전산학부 박종세 교수가 참여했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 대학ICT연구센터(ITRC), 인공지능대학원지원사업, 인공지능반도체대학원지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.01 조회수 6755 -
김성민 교수팀, 모바일 최고 국제학회 최우수논문상 다회 수상 쾌거
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 스마트 팩토리에서 사각지대 없이 정밀한 위치를 추적하는 기술을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 목표물에 무전원 태그를 부착해, 장애물에 가려진 상황에서도 센티미터(cm) 이하의 정확도로 3차원 위치를 추적할 수 있는 기술이다.
해당 연구를 통해 연구팀은 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ACM 모비시스(ACM MobiSys)에서 2022 최우수논문상에 이어 2024 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다. 해당 학회에서 최우수논문상을 다회 수상한 연구팀은 김성민 교수 연구팀과, 미국 미시간대, 그리고 예일대 뿐이다(주 저자 기준).
(논문명: SuperSight: Sub-cm NLOS Localization for mmWave Backscatter)
연구팀이 최초 개발한 무선 태그는, 기존 기술(UWB, Ultra Wide Band) 대비 반사성이 10배 이상 높은 밀리미터파(mmWave)*를 활용, 장애물을 우회하는 반사 신호를 확보해 사각지대 없는 위치추적이 가능하다. 반사의 방향에 따라 고유한 신호를 발생시키는 태그가 각 신호의 전파 경로를 파악하여 목표물의 위치를 추적하는 원리다.
*밀리미터파: 30~300기가헤르츠(GHz)의 주파수를 갖는 전파로 5G/6G 등 차세대 표준에서 도입을 준비 중인 대역이다.
이 기술은 가구, 전자제품 등 다양한 실내 장애물에 막혀 작동 범위가 제한되는 기존 기술의 문제점을 해결하고, 더불어 15배 이상 높은 3차원 위치 정확도(8.3mm)를 갖는다. 즉, 잦은 연결 장애를 겪는 현재에 비해 안정적으로 실내 목표물의 정확한 위치를 추적할 수 있어, 스마트 팩토리 및 증강 현실(AR) 등 광범위한 위치 기반 서비스에 활용될 수 있다.
무선 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하는 방식으로 작동한다. 주변 빛을 반사하는 거울과 같이, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다.
김성민 교수는 “태그는 천장 타일이나 컴퓨터 본체 등 주변 사물을 반사체로 이용해 임의의 실내 환경에서 사각지대 없이 작동한다”며 “실내 위치추적의 안정성 문제를 해결함으로써, 포괄적인 위치 기반 서비스의 보급을 기대한다”고 말했다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원 ITRC 혁신도약형과제와 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.05 조회수 5396 -
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 조회수 5691 -
식이장애 환자의 건강한 다이어트를 유도하다
최근 SNS와 다양한 컴퓨터 플랫폼에 각종 음식 관련 콘텐츠가 제공되며 인기를 얻고 있다. 하지만 누군가에게는 '먹는 행위'가 자연스러움에 반해, 식이장애를 앓는 사람들은 건강하지 않은 식습관의 매혹에 매일 지속해서 고군분투한다. KAIST 연구팀이 식이장애를 앓는 사람들을 위해 모바일과 개인 컴퓨터에서 유해한 디지털 음식 콘텐츠 및 먹방 ASMR 등을 차단하는 시스템(FoodCensor)을 개발해서 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 지난 5월 11일부터 5월 16일에 미국 하와이에서 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 컴퓨터 인간 상호작용 학술대회(International Conference on Human-Computer Interaction, 이하 CHI)에서 식이장애 환자들의 무분별한 디지털 음식 콘텐츠 소비로 인한 악영향을 방지하기 위한 실시간 개입 시스템 논문으로 최우수 논문(Honorable Mention)상을 받았다고 20일 밝혔다.
이 시스템은 인간 심리학의 두 체계 이론(Dual Systems Theory)에서 영감을 받아, 소셜 미디어 사용자가 디지털 음식 콘텐츠를 소비할 때 더 의식적으로 평가한 후에 시청에 관한 결정을 내릴 수 있도록 한다.
디지털 음식 콘텐츠의 시각적 및 청각적 자극은 체계 1*을 자극해 사용자의 자동적인 반응(반사적인 콘텐츠 시청 등)을 유발할 수 있다. 하지만 본 시스템은 실시간으로 음식 콘텐츠를 가리고 음소거 함으로써 이러한 자동적인 반응을 차단하고, 대신 사용자에게 의식적인 콘텐츠 선택 및 소비를 위한 질문을 제공함으로써 체계 2**를 활성화해 사용자가 더 의식적이고 건강한 콘텐츠 소비를 할 수 있도록 돕는다.
*체계 1: 빠르고 자동으로 작용하는 체계로, 우리가 의식적으로 고려하지 않고도 일상적인 상황에 대응하게 한다. 예를 들어, 길을 걷다가 갑자기 차가 다가오면 빠르게 물러나는 것은 체계 1의 반응임
**체계 2: 천천히 심사숙고 후 판단하는 체계다. 예를 들어, 수학 문제를 풀거나 긴급 상황에서 명확한 결정을 내릴 때 체계 2가 사용됨
연구팀은 22명의 식이장애 환자를 대상으로 3주간의 사용자 스터디를 진행해 시스템 평가를 진행했다. 실험 집단에서 유튜브에서 음식 콘텐츠에 대한 노출 및 소비의 유의미한 감소와, 이러한 감소가 유튜브의 콘텐츠 추천 알고리즘에 영향을 미침을 관찰했다. 실험 집단 참가자들은 본 시스템이 음식 관련 콘텐츠를 시청하는 자동 반응을 억제하는 데 중요한 역할을 했다고 평가했으며, 이는 본 시스템이 두 체계 이론의 체계 1을 억제하고 체계 2를 촉진함을 입증한다. 사용자 평가는 제안된 시스템이 일상생활에서 식이장애 환자들의 음식에 대한 강박을 완화하고 더 나은 삶의 질을 제공한다는 점을 시사한다.
연구를 주도한 이성주 교수는 “이 시스템을 활용하여 사용자가 디지털 콘텐츠를 건강하게 소비하는 방법을 지원하는 적응형 개입의 설계 방향과 더불어, 단순히 콘텐츠를 검열하는 것 이상의 사용자의 의도적인 행동 변화를 촉진하는 사용자 중심의 콘텐츠 관리 방법이 될 것이다”라고 설명했다. 또한 “개발된 기술은 음식 콘텐츠뿐 아니라, 폭력물이나 선정적인 콘텐츠, 또는 다양한 주제별로 적용할 수 있어 파급효과를 기대할 수 있다.라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 최류해랑 박사과정이 제1 저자, 박수빈 석사과정이 제2 저자, 한수진 석박통합과정이 제3 저자, 그리고 이성주 교수가 교신 저자로 참여했다. 이번 연구는 5월 미국 하와이에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 최고 권위 국제학술 대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 발표됐으며 (논문명: FoodCensor: Promoting Mindful Digital Food Content Consumption for People with Eating Disorders), 최우수논문상(The Best Paper Honorable Mention Award)을 수상했다.
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)
2024.05.20 조회수 6729 -
국내 최초 HPCA 최우수논문상 수상
우리 대학 연구진이 컴퓨터 구조 분야 국제 최우수 학술대회에서 최우수논문상을 국내 최초로 수상했다. 이는 제출된 논문 410편 중에서 상위 1편에만 주어진 영예다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 국제 최우수 컴퓨터 아키텍처 학술대회 중의 하나인 ‘IEEE 국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA)’에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 21일 밝혔다.
전기및전자공학부 현봉준 박사과정(제1 저자), 김태훈 박사과정, 이동재 박사과정으로 구성된 유민수 교수 연구팀은 프랑스 기업 UPMEM 社의 상용화된 프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, PIM) 기술을 기반으로 한 ‘유피뮬레이터(uPIMulator)’라는 시뮬레이션 프레임워크를 제안하여 최우수논문상을 수상했다.
최근 주목받고 있는 챗GPT와 같은 대형 언어 모델(Large Language Model) 및 추천시스템은 많은 양의 메모리 대역폭(메모리에서 한 번에 빼낼 수 있는 데이터의 양)을 요구하는 특성을 지닌다. 기존의 CPU 및 GPU 기반 시스템은 물리적 한계로 인해 이러한 증가하는 메모리 대역폭의 수요를 충족시키는 데 있어 제약이 따른다.
제한된 메모리 대역폭 문제를 해결하기 위해, 메모리 내부에 연산 장치를 통합하는 PIM 기술이 주목받기 시작했다. PIM 기술은 학계뿐만 아니라 산업계에서 각광을 받으며, 메모리 반도체와 인공지능 프로세서가 하나로 결합한 삼성전자의 HBM-PIM, SK 하이닉스의 생성형 AI 특화 가속기인 AiMX와 같은 PIM 프로토타입 제품의 공개뿐만 아니라, UPMEM 社의 UPMEM-PIM 제품을 통한 상용화 사례로 그 가능성을 입증하고 있다.
그러나 현재 PIM 기술은 CPU나 GPU와 같은 하드웨어 구조의 발전 수준에 비해 상대적으로 초기 단계에 머물러 있으며, 폭넓은 하드웨어 구조에 관한 연구가 요구된다. 다양한 하드웨어 설계 영역 탐색을 위해 하드웨어를 모사하는 시뮬레이터가 학계 및 산업계에서 자주 활용되지만, PIM을 위한 시뮬레이터 연구는 상대적으로 미비한 현실이다.
유민수 교수 연구팀은 상용 PIM 기술, UPMEM-PIM 제품을 기반으로 한 설계 및 검증을 거친 시뮬레이터 개발을 통해 PIM의 성능, 견고성, 보안성을 개선할 수 있는 다양한 하드웨어 구조를 탐색했다. 이 연구는 실제 PIM 제품에 근거한 시뮬레이터를 통해 PIM 하드웨어 구조에 대한 상세한 분석 및 다양한 설계 방향성을 탐색하는 데 의의가 있으며, 개발된 시뮬레이터는 현재 오픈소스로 공개돼(https://github.com/VIA-Research/uPIMulator) 연구 및 개발 커뮤니티에 기여하고 있다.
상을 수상한 전기및전자공학부 유민수 교수는 “이번 성과를 바탕으로 앞으로의 연구 발전에 더욱 기여할 수 있도록 노력하겠다. 함께한 모든 학생들에게도 감사의 마음을 전한다” 라고 수상 소감을 전했다.
한편 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단, 정보통신기획평가원, 그리고 삼성전자의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.21 조회수 7671 -
권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정, IEEE ICDM 2023 최우수논문상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 권태형 박사과정, 고지훈 석박사통합과정 (지도교수 신기정)이 지난 12월 중국 상해에서 열린 제23회 IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM)에서 최우수 논문상(Best Student Paper Runner-up)을 수상했다.
IEEE ICDM은 매년 개최되는 데이터 마이닝 분야 최고 권위의 국제 학회 중 하나다. 올해는 총 200편의 논문이 발표됐고 그 중 권태형, 고지훈 학생이 참여한 논문을 포함한 4편의 논문이 최우수 논문으로 선정됐다.
논문 제목은 ‘텐서코덱: 데이터에 대한 가정이 필요 없는 간결한 텐서의 손실 압축 기법’(TensorCodec: Compact Lossy Compression of Tensors without Strong Data Assumptions)이다.
이 연구에서는 텐서, 즉 고차원 행렬 데이터를 위한 압축 기술을 제시하였다. 텐서-열차 분해(Tensor-Train Decomposition)와 인공신경망을 결합하여 압축 성능을 향상했으며, 행과 열을 재배치하고 차원을 증가시키는 등 입력 텐서의 형태에 대한 최적화를 통해 압축 성능을 추가로 개선하였다. 또한, 다양한 실세계 데이터를 사용하여 제안된 방법의 우수성과 범용성을 검증하였다.
권태형, 고지훈 학생은 “항상 연구에 대한 열정이 가득하시고, 창의적인 아이디어를 제공하여 연구의 돌파구를 열어 주신 신기정 교수님의 지도 덕분에 수상이 가능했다”며 “해당 아이디어가 더욱 고도화되어, 추천시스템, 이상 탐지, AI 모델 경량화 등 다양한 분야에서 활용될 수 있기를 바란다”고 말했다.
이 연구에는 권태형 박사과정, 고지훈 석박통합과정, 신기정 교수 외에 숭실대학교 정진홍 교수가 참여하였으며, 정보통신기획평가원의 지원을 받은 강건하고 공정하며 확장 가능한 데이터 중심의 연속 학습 과제와 한국연구재단의 지원을 받은 부호화된 그래프 마이닝 과제의 성과다.
2024.01.02 조회수 5800 -
바이오및뇌공학과 김수지 학생, 이기현 학생, μTAS 2023 국제학회 수상
우리 대학 바이오및뇌공학과의 김수지 석박통합과정(지도교수 박제균), 이기현 박사과정(지도교수 박제균)이 마이크로타스(μTAS) 2023 국제학회(The 27th International Conference on Miniaturized Systems for Chemistry and Life Sciences)에서 각각 ‘Springer Nature Best Oral Award First Place(최우수 논문 발표 1등상)’, ‘바이오마이크로플루이딕스 우수논문상(Biomicrofluidics Best Paper Award)’을 수상했다.
μTAS 국제학회는 이번이 27회째로 미세유체기술을 포함하여 극소형 생물, 화학 분석시스템을 다루는 국제학술대회로 올해는 폴란드 카토비체에서 10월 15일부터 19일까지 5일간 열렸고 전세계 39개국에서 900여명이 참석했다.
2021년도 부터 구두발표 수상자를 배출한 ‘Springer Nature Best Oral Award’는 매년 전문가 심사를 거쳐 총 4명이 수상하게 되는데 올해는 김수지 학생이 1등의 영예를 안았다. Springer Nature 출판사에서 발행하는 Microsystems & Nanoengineering 저널측으로부터 1등의 경우 $1,000 의 상금을 받는다. 또한 2021년도 부터 논문 수상자를 배출한 ‘바이오마이크로플루이딕스 우수논문상’은 매년 전문가 심사를 거쳐 총 3편의 논문을 선정해 시상한다. 미국 물리학회 AIP 출판사의 Biomicrofluidics 저널측으로부터 $1,000 의 상금을 받는다.
김수지 학생은 이번 학회에서 ‘천연의 저점도 바이오잉크를 이용한 다층 고해상도 구조물의 하이브리드 바이오프린팅 제조방법(Hybrid biofabrication of multilayered high-resolution constructs using natural and low-viscosity bioinks)’이라는 주제의 연구를 통해 수상했다.
이번에 발표한 김씨의 연구는 생체미세환경 모사를 위한 저점도 생체수화젤의 바이오프린팅 및 적층 기술 “3D MOSAIC (Three-dimensional Micromesh-bioink Overlaid Structure And Interlocked Culture)” 기법이다. 이 연구는 다양한 세포 및 생체재료를 이용한 바이오프린팅과 생체소자 제작 분야에서 창의적이고 넓은 확장성을 가진다는 평을 받아 지난 9월 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 게재됐다.
김수지 학생은 “연구 분야 권위 학회에서 구두발표를 통해 연구 내용을 선보이고 수상을 하여 기쁘다”며 “앞으로도 창의적인 연구를 통해 해당 분야의 발전에 기여하겠다”고 말했다.
한편 이기현 학생은 이번 학회에서 ‘다변수 분석을 위한 세포 배양 및 약물 평가용 미세유체소자에 바이오프린팅된 다조성 종양-혈관벽 어레이 (Vascularized multi-composition tumor array bioprinted on a microfluidic cell culture and drug screening system for multivariable analysis)’이라는 주제의 연구를 통해 수상했다.
이기현 학생은 지난 2021년 멀티노즐형 3D 바이오프린터를 개발하여 Biofabrication (2021)과 STAR Protocols (2022)에 세부내용을 발표한 바 있다. 이번 논문에서는 앞서 개발된 멀티노즐형 바이오프린팅 기술을 활용하여 네 가지 약물 농도를 형성할 수 있는 고기능성 미세유체소자에 서로 다른 조성의 종양 어레이를 프린팅하고, 모델 조성과 약물 농도에 따른 12가지 조건의 항암제 스크리닝 결과를 한 번에 분석하는 기술에 관해 연구한 결과를 선보였다.
이기현 학생은 “이번 연구 결과는 미세유체공학과 바이오프린팅 기술을 접목한 실용적인 랩온어칩을 구현하고 응용방안을 제시했다는 데 큰 의미가 있다. 또한, 권위 있는 국제학회에서 그 결과를 인정받을 수 있어서 뿌듯하다”며 “앞으로도 진취적인 연구자로서의 자세를 잃지 않고 꾸준한 발전에 이바지하겠다”고 말했다.
2023.10.24 조회수 6459 -
명현 교수팀, 국제 로봇-자동화 학술대회 슬램(SLAM) 챌린지 2관왕, 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실(Urban Robotics lab)의 "Urban Robotics Lab @ KAIST”와, "URL @ KAIST” 두 팀이 5월 29일부터 6월 2일 동안 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회(참가자 7천여 명)인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 내에서 개최된 힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge)에서 각각 전체 1위와 비전(vision) 분야 학계 1위의 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다.
※ 팀 구성
- Urban Robotics Lab @ KAIST (라이다 부문): 임형태 박사, 김대범, 신건희 석사과정, 이대한 인턴, 명현 교수 (KAIST), URL @ KAIST (비전 부문): 임현준 박사과정, 명현 교수 (KAIST)
힐티 슬램 챌린지 2023은 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE ICRA 학회의 미래 건설 워크샵 (Future of Construction Workshop) 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 힐티(HILTI) 사와 영국 옥스퍼드 대학의 옥스퍼드 로봇 연구소(Oxford Robotics Institute), 스위스 취리히 공대의 로봇 인지 그룹(Robotics and Perception Group)이 함께 주최했다. 본 대회는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 위치 측정 및 동시 지도화(Simultaneous Localization And Mapping, 이하 SLAM) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발해 정확한 매핑을 하는 대회다. 본 대회에 총 80여 팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했다. 특히, 이번 대회는 2021년도부터 꾸준히 개최되어, 현재는 ICRA 내의 대회 중에서도 저명한 대회 중 하나로 손꼽힌다.
연구팀은 자체 개발한 주변 환경의 특징에 따른 적응형 라이다-관성 주행계(AdaLIO: Adaptive LiDAR-Inertial Odometry) 알고리즘과 다양한 최적화 프레임워크(Pose Graph Optimization)를 활용해 라이다(LiDAR) 세션에서 총 63팀 중 전체 1위를 하였고, 비전 부문에서는 자체 개발한 직선 특징 기반의 강인한 비전-관성 주행계 알고리즘(UV-SLAM)을 활용해 학계 1위 (전체 2위)를 수상했다. 또한 부상으로 상금 3,000 CHF(스위스 프랑)와 1,000 CHF를 각각 받을 예정이다. 연구팀은 2022년에 처음 출전해 학계 2위 (전체 4위)를 수상한 바 있다.
참고로 SLAM 기술은 자율주행(자율차/자율로봇), 자율보행, 자율비행, 자율운항 등의 핵심이 되는 위치인식 및 맵 작성을 동시에 하는 기술이다.
한편, 명현 교수 연구팀의 오민호 박사과정, 정의곤 석사(현 네이버랩스 소속), 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사(현 스트라드비전 소속), 이응창 박사과정이 LIG넥스원과의 산학협업을 통해 작성한 논문이 동일 학술대회인 2023 IEEE ICRA 기간 중 6월 1일 열린 시상식에서 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다.
※ 저자 구성
오민호 박사과정, 정의곤 석사, 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사, 이응창 박사과정 (이상 KAIST), 박정희 선임연구원, 김재경 단장, 이장우 선임연구원 (이상 LIG넥스원), 명현 교수 (KAIST)
연구팀의 논문은 세계적 권위 저널인 RA-L에 2022년 한해 동안 출간된 1,100여 편의 논문 중 편집위원회의 심사를 거쳐 5편의 최우수 논문 중 한편으로 선정됐고, 상패와 함께 상금을 수여받을 예정이다. (논문 제목: “TRAVEL: Traversable Ground and Above-Ground Object Segmentation Using Graph Representation of 3D LiDAR Scans”)
본 논문에서 명현 교수 연구팀은 미지의 탐사 환경에서도 지상 로봇이 안전하게 작동하며 임무를 수행할 수 있는 자율주행 시스템을 제안했다. 특히, 지상 로봇이 도심 환경 및 숲과 같은 험난한 비정형 환경과 같은 다양한 환경에서도 그래프 구조 기반의 이동 가능 영역 탐지 및 주변 환경의 객체 인식을 통해 실시간으로 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제안했다.
또한, 연구팀은 실제 자율주행 시스템에 적용하여 실용성을 입증한 바 있으며, 해당 기술을 공개함으로써 로봇 자율 주행 기술 발전에 이바지했다. (공개 링크: https://github.com/url-kaist/TRAVEL)
명현 교수는 “자체적으로 확보한 슬램(SLAM) 기술이 세계적으로 인정받는 기회였고, 이를 통해 다양한 자율 주행, 보행, 비행에 활용하여 로봇 산업 발전에 이바지 할 수 있으리라 생각한다”라고 수상 소감을 밝혔다.
2023.06.09 조회수 9624