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유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26
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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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김남승 美 일리노이대 교수(지도교수 경종민), 국제컴퓨터구조학회 2017년 가장 영향력 있는 논문상 수상
우리대학 졸업생(지도교수: 경종민 교수·전기및전자공학부, 2000. 8월 석사과정 졸업)이자 현재 미국 일리노이대 어바나-샴페인캠퍼스(UIUC)에서 컴퓨터공학과 교수로 재직 중인 김남승 교수(사진·42세)가 미국컴퓨터학회(ACM, Associate for Computing Machinery)와 전기전자기술 분야 세계 최대의 학술단체인 국제전기전자공학회(IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers)가 공동주관하는 ‘국제 컴퓨터 구조 학회’에서 ‘2017년 가장 영향력 있는 논문상’수상자로 선정됐다. 한국인으로서 국제 컴퓨터 구조 학회가 수여하는 가장 영향력 있는 논문상을 수상하는 것은 김남승 교수가 처음이다. 이 상은 15년 전에 국제 컴퓨터 구조 학회에 발표된 논문들 중 현재까지 학계나 산업계에 가장 많이 영향을 미친 논문을 2단계 심사를 거쳐 최종 선정해 수여하는 것이다.
수상 논문은 김 교수가 미국 미시간대에서 박사학위를 밟던 지난 2002년 국제 컴퓨터 구조 학회에 발표한 컴퓨터 마이크로 프로세서의 누설전류를 줄이는 새로운 컴퓨터 구조와 회로의 융합 연구를 주제로 한 논문이다. 김 교수는 졸업 후 마이크로 프로세서 제조업체인 인텔의 연구원으로 근무하면서 이 기술의 상용화를 위해 노력해왔으며 김 교수가 이 연구에서 제안한 방법에서 파생된 기술들은 현재 상용화되고 있는 대부분의 마이크로 프로세서에 채택돼 사용되고 있다.
김 교수는 이밖에 위스콘신대학에 재직 중 39세의 젊은 나이로 테뉴어(정년보장)를 조기에 받았고 41세 때인 작년에는 컴퓨터 구조분야에서 ‘IEEE 펠로우(Fellow)’에 한국인으로서는 처음 선정되는 등 한국을 빛낼 젊은 과학자로 세계적인 주목을 받고 있다. 시상식은 캐나다 토론토에서 열리는 국제 컴퓨터 구조 학회 학술기간 중인 6월 27일 열리는데 김 교수는 이 연구가 컴퓨터산업에 미친 영향을 간략히 소개한 후 다른 공저자들을 대표해서 이 상을 수상한다.
한편 US News World Report에 따르면 김 교수가 재직 중인 일리노이대 어바나-샴페인캠퍼스(UIUC) 컴퓨터공학과의 최근 미국 내 학과순위는 1위인 MIT에 이어 카네기멜론대·UC버클리대와 함께 공동 2위를 차지했다.
2017.06.26
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유회준 교수, 인공지능 얼굴인식 시스템 K-EYE 개발
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 딥러닝 알고리즘을 세계 최소 전력으로 구현하는 인공지능 반도체 칩 CNNP를 개발했다. 그리고 이를 내장한 얼굴인식 시스템 K-Eye 시리즈를 개발했다.
연구팀이 개발한 K-Eye 시리즈는 웨어러블 디바이스와 동글 타입 2가지로 구성된다. 웨어러블 타입인 K-Eye는 블루투스로 스마트폰과 연동 가능하다.
봉경렬 박사과정이 주도하고 ㈜유엑스팩토리(대표 박준영)과 공동으로 개발한 이번 연구는 지난 2월 미국에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 세계 최저전력 CNN칩으로 발표돼 주목을 받았다.
최근 글로벌 IT 기업들이 알파고를 비롯한 인공지능 관련 기술들을 경쟁적으로 발표하고 있다. 그러나 대부분은 소프트웨어 기술이라 속도가 느리고 모바일 환경에서는 구현이 어렵다는 한계가 있다.
따라서 이를 고속 및 저전력으로 구동하기 위해 인공지능 반도체 칩 개발이 필수적이다.
연구팀의 K-Eye 시리즈는 1mW 내외의 적은 전력만으로도 항상 얼굴 인식을 수행하는 상태를 유지하면서 사람의 얼굴을 먼저 알아보고 반응할 수 있다는 특징을 갖는다.
K-Eye의 핵심 기술인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서와 CNNP라는 얼굴 인식 처리 칩이 있었기 때문에 위와 같은 세계 최저전력 기술이 가능했다.
첫 번째 칩인 얼웨이즈 온(Always-On) 이미지 센서는 얼굴이 있는지 없는지 스스로 판단할 수 있어 얼굴 인식이 될 때에만 작동하게 해 대기 전력을 대폭 낮출 수 있다.
얼굴 검출 이미지 센서는 아날로그 프로세싱으로 디지털 프로세싱을 제어해 센서 자체의 출력 소모를 줄였다. 픽셀과 결합된 아날로그 프로세서는 배경 부분과 얼굴 부분을 구분하는 역할을 하고 디지털 프로세서는 선택된 일부 영역에서만 얼굴 검출을 수행하면 돼 효율적인 작업이 가능하다.
두 번째 칩인 CNNP는 딥러닝을 회로, 구조, 알고리즘 전반에 도입하고 재해석을 진행해 최저 수준의 전력을 구현하는 역할을 했다.
특히 CNNP칩은 3가지의 핵심 기술을 사용했는데 ▲알파고 인공지능 알고리즘에서 사용하는 2차원 계산을 1차원 계산으로 바꿔 고속 저전력화 ▲분산형으로 배치된 칩 내 메모리가 가로방향 뿐 아니라 세로방향도 읽어낼 수 있는 특수 저전력 분산 메모리로의 설계 ▲1024개의 곱셈기와 덧셈기가 동시에 구동돼 막강한 계산력을 가지면서 외부 통신망을 거치지 않고 직접 계산 결과를 주고받을 수 있게 한 점이다.
CNNP는 97%의 인식률을 가지면서도 알파고에 사용된 GPU에 비해 5천분의 1정도의 낮은 전력인 0.6mW만을 소모한다.
K-Eye를 목에 건 사용자는 앞에서 다가오는 상대방의 얼굴이 화면에 떠오르면 미리 저장된 정보와 실시간으로 찍힌 사진을 비교해 상대방의 이름 등 정보를 자연스럽게 확인할 수 있다.
동글 타입인 K-EyeQ는 스마트폰에 장착해 이용할 수 있는데 사용자를 알아보고 반응하는 기능을 한다. 미리 기억시킨 사용자의 얼굴이 화면을 향하기만 하면 스마트폰 화면이 저절로 켜지면서 그와 관련된 정보를 제공한다.
또한 입력된 얼굴이 사진인지 실제 사람인지도 구분할 수 있어 사용자의 얼굴 대신 사진을 보여주면 스마트폰은 반응하지 않는다.
유 교수는 “인공지능 반도체 프로세서가 4차 산업혁명시대를 주도할 것으로 기대된다”며 “이번 인공지능 칩과 인식기의 개발로 인해 세계시장에서 한국이 인공지능 산업의 주도권을 갖길 기대한다”고 말했다.
□ 사진 설명.
사진1. K-EYE 사진
사진2. K-EYEQ 사진
사진3. CNNP 칩 사진
2017.06.14
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유회준 교수, 무선으로 마취 심도 측정할 수 있는 기술 개발
〈 유 회 준 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학과 유회준 교수 연구팀이 고려대학교 구로병원 최상식 교수, ㈜케이헬쓰웨어(대표 노태환)와의 공동 연구를 통해 무선으로 마취의 심도를 정확하게 파악할 수 있는 측정기를 개발했다.
하언수 박사과정 학생이 주도한 이번 연구는 9일 미국 샌프란시스코에서 열린 반도체 학술대회인 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
마취의 심도가 적정하게 유지되는 것은 환자에게 매우 중요하다. 마취가 얕으면 수술 도중 깨어나 큰 고통을 겪기도 하고, 반대로 마취가 너무 깊게 되면 심장발작, 합병증, 사망에 이르기도 한다.
프로포폴도 호흡을 억압하기 때문에 마취 심도가 깊어지면 사망 사고를 유발하기도 한다. 이런 사고 방지를 위해 마취 심도를 정량적으로 측정하려는 시도가 국내외로 활발하게 진행 중이다.
이러한 노력으로 개발된 마취심도계측기로 인해 마취 사고 발생률은 크게 낮아졌다. 그러나 기존의 제품들은 모니터링 장치에 연결하기 위해 긴 전선이 사용돼 번거로움을 유발한다. 또한 마취 약물 종류에 따라 심도를 측정할 수 없다는 한계가 있다.
연구팀이 개발한 마취 심도 모니터링 측정기는 마취 중인 환자의 이마에 접착된 패치를 통해 뇌파 신호 및 혈중 헤모글로빈 농도를 추출한다. 이를 정확히 제어하는 반도체 칩이 패치에 집적돼 무선으로 뇌파와 근적외선 분광 신호를 동시에 측정할 수 있다.
측정된 다중 신호들은 디지털 신호로 바뀌어 전달된 후 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 이용해 환자의 마취 심도를 정확히 판단한다.
수술 시간이 길어지면 전극의 젤이 마르게 돼 뇌파 측정신호가 나빠지지만 연구팀은 이런 상황에서도 정확한 신호를 측정할 수 있는 회로 기법을 도입했다.
또한 실제 수술실에서 사용할 수 있는 초소형 근적외선 분광 센서가 붙어 있어 성별, 나이, 인종에 상관없이 유효한 신호 측정이 가능하다. 나아가 다중 신호를 이용하기 때문에 수술 중 전기 잡음을 유발하는 전기 소작기나 삽관 사용 중에도 신호 왜곡 없이 마취심도의 측정이 가능하다.
연구팀의 측정기는 기존 기기로는 측정이 불가능했던 케타민 등의 약물도 마취 심도를 측정할 수 있어 의료 분야에서 응용 가능할 것으로 기대된다.
유 교수는 “그동안 마취 심도 센서는 비싼 가격의 특정 외국회사 제품이 독점하는 형태였다”며 “환자들의 부담을 줄이면서 안전한 마취를 제공할 수 있어 새 제품을 개발할 수 있는 좋은 기회가 될 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 센서의 구성을 나타낸 모식도
그림2. 마취 심도의 측정 비교
2017.02.10
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이건재 교수, 유연고집적회로의 연속적패키징 기술 개발
〈 이 건 재 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 이건재 교수와 한국기계연구원 김재현 박사 공동 연구팀이 롤 기반 공정을 통해 플렉서블 기기의 핵심기술인 유연 고집적회로를 연속적으로 패키징(소자와 전자기기를 연결하는 전기적 포장) 및 전사(轉寫)할 수 있는 기술을 개발했다.
또한 개발된 롤 기반 전사 및 패키징 기술을 유연 낸드플래시 메모리(전원이 끊겨도 저장된 데이터를 잃어버리지 않는 비휘발성 메모리의 일종)에 적용하는데 성공했다.
이번 연구 결과는 재료과학 분야 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’ 7월 20일자 온라인 판에 게재됐다.
롤 공정(유연기판을 회전하는 롤에 감으며 동시에 공정을 진행하는 방식) 기반의 유연전자 생산기술은 높은 생산효율을 바탕으로 웨어러블 및 플렉서블 기기 상용화에 중요한 역할을 할 것으로 기대되고 있다.
그러나 지금까지는 고집적회로를 롤 공정으로 구현하는 방법 및 주변회로와 상호 연결하는 패키징 기술이 해결되지 않아 실용화에 한계가 있었다.
문제 해결을 위해 연구팀은 기존 반도체 공정을 이용해 실리콘 기판에 낸드 플래시 메모리를 형성한 후 수백 나노미터(10분의 1m) 두께로 얇게 만들었다.
그 후 개발한 롤 기반 전사 및 패키징 기술을 통해 소자를 유연기판에 옮기는 동시에 이방성 전도 필름을 이용해 상호 연결하는 기술을 구현했다.
연구팀의 최종적인 실리콘 기반 유연 낸드플래시 메모리는 반복적인 휘어짐에도 모든 기능이 정상적으로 동작했고 외부와의 상호연결도 매우 안정적으로 유지됐다.
개발된 롤 기반 유연 고집적회로 기술은 유연 어플리케이션 프로세서(AP), 고집적 메모리, 고속 통신소자 등의 양산에 응용 가능할 것으로 기대된다.
이 교수는 “높은 생산성을 지닌 롤 기반 전사 기술을 이용해 단결정 실리콘 박막 고집적회로를 유연한 인쇄회로 기판 위에 패키징하는 생산기술을 확보했다”며 “향후 유연 디스플레이 및 배터리 기술과 함께 휘어지는 컴퓨터 구현의 핵심 생산 기술이 될 것으로 기대된다”고 말했다.
김재현 박사는 “한국기계연구원이 보유한 롤 기반 전사 기술을 이용해 단결정 실리콘 고집적소자를 유연한 폴리머 인쇄회로 기판 상에 손상 없이 전사함과 동시에 소자와 인쇄회로기판이 전기적으로 연결되도록 하는 롤 기반의 생산 공정 기술을 개발하였다”며 “이 기술은 향후 고성능 전자 소자를 유연 기판 위에 형성해 사물인터넷 및 웨어러블용 고성능 전자기기를 제조하는 핵심 생산 기술이 될 것으로 전망한다.”라고 말했다.
이건재 교수는 2013년도에 0.18 씨모스(CMOS) 공정기반으로 컴퓨터의 두뇌에 해당하는 휘어지는 유연 고집적회로를 최초로 구현했다. 특히 반도체분야 최고 권위학회인 국제반도체소자학회(IEDM)에서 초청받아 발표하는 등 세계적인 주목을 받았다.
한국기계연구원 김재현 박사 연구팀은 2009년부터 롤 스탬프를 이용해 박막소자를 옮기는 기술을 연구하고 있다. 관련 롤 전사 장비 기술을 디스플레이 및 반도체 용도의 롤 장비 회사에 기술이전하기도 했다.
이번 연구는 2013년부터 진행된 한국기계연구원의 나노소재 응용 고성능 유연소자기술 기반구축사업의 일환으로 수행됐다. 이건재 교수는 교원창업을 통해 유연한 고집적회로 관련 기술 상용화를 계획 중이다.
□ 그림 설명
그림1. 연속 롤-패키징 공정의 개요 모식도
그림2. 제작된 유연 실리콘 낸드 플래시메모리
2016.09.01
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동작 인식 증강현실 스마트 안경 개발
〈 유 회 준 교수 〉
우리 대학 전기 및 전자공학과 유회준 교수 연구팀이 동작 인식이 가능한 증강 현실 전용 초저전력 스마트 안경 ‘케이 글래스 3(K-Glass 3)’를 개발했다.
유 교수 연구팀은 2014년 증강현실을 기반으로 한 케이 글래스 1, 2015년 시선추적이 가능한 케이 글래스 2에 이어 동작 인식이 가능한 3번째 버전의 케이 글래스 3를 발표했다.
이번 연구는 지난 달 31부터 5일간 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
케이 글래스 3의 핵심 기술은 스테레오 카메라 시스템이다. 이를 통해 사용자가 가상 키보드를 타이핑하거나 가상 피아노 연주를 하는 등의 증강 현실을 체험할 수 있다.
기존 안경형 스마트 기기에서는 텍스트 전송을 위한 UI/UX(사용자 인터페이스 및 경험)가 없어 텍스트에 익숙한 사용자들에게 유용할 것으로 기대된다.
최근 대기업에서 발표되는 증강현실 기기들은 복잡한 알고리즘 처리를 위한 컴퓨터가 추가로 요구되고, 가상 아이콘 클릭 등의 심화 동작을 인식하기 위한 전용 센서를 필요로 한다.
이는 평균 3와트(W) 이상의 많은 전력을 소모시켜 스마트폰 대비 20%에 불과한 스마트 안경 시스템에서 사용하기엔 부적합하다.
그러나 케이 글래스 3의 스테레오 카메라 시스템은 복잡한 스테레오 비전 알고리즘을 초저전력 프로세서 내에서 평균 20mW의 효율로 가속하기 때문에 24시간 이상 동작 가능하다.
이는 연구팀이 저전력 딥러닝 전용 멀티코어를 모바일 기기에서 가속할 수 있도록 개발해 전용 프로세서 내에 집적했기 때문에 가능했다.
딥러닝 멀티코어는 총 7개의 고성능 코어로 구성돼 있고 사용자 동작 인식을 33ms 이내의 빠른 속도로 가속해 편리함을 증가시켰다. 또한 동작을 탐지해 사용하지 않을 때는 작동을 멈춰 초저전력으로 가속할 수 있다.
연구팀은 스마트 안경 시장이 스마트폰을 대체하기 위해선 저전력, 소형화는 물론 편리하고 직관적인 유저 인터페이스 및 경험(UI/UX) 개발이 필수적이라고 말했다.
이에 유 교수는 “케이 글래스 3는 기존 안경형 디스플레이(HMD)가 지원하지 않는 편리하고 직관적인 UI를 결합해 하나의 저전력 시스템으로 구현하는 데 성공했다”며 “미래 스마트 모바일 IT 분야에서 혁신적 변화를 주도할 것이다”고 말했다.
박성욱 박사과정 학생이 주도한 이번 연구는 유저 인터페이스 및 경험 개발 기업인 UX Factory와의 협업을 통해 진행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 착용 이미지
그림2. 케이글래스 3 실제사진
그림3. 케이글래스 3를 통해 구현한 가상키보드,가상피아노
2016.02.25
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몸에 스티커 붙여 생체신호 측정한다
우리 대학 전기 및 전자공학과 유회준 교수, 유승협 교수 공동 연구팀이 신체 모든 부위에 손쉽게 부착이 가능한 생체신호 측정 스마트 스티커 센서를 개발했다.
연구팀의 스티커 센서는 반도체 칩과 휘어지는 유기광전소자를 결합한 초저전력 센서로 심전도, 근전도 뿐 아니라 산소 포화도도 측정 가능해 의료 및 헬스케어 분야에서 광범위하게 응용될 것으로 기대된다.
이용수 박사과정과 이현우 석사과정이 주도한 이 기술은 미국 샌프란시스코에서 열린 세계적 반도체 학술대회 ISSCC(국제고체회로설계학회)에서 3일(현지시간) 하이라이트 논문으로 발표됐다.
스마트 스티커 센서는 길이 55mm, 너비 25mm의 직사각형 페트 필름(PET Film)에 센서, 처리기, 무선송수신기 기능을 집적한 초저전력 시모스 단일칩시스템(CMOS SoC)을 부착한 형태로 하이브리드 집적기술을 활용했다.
연구팀은 적, 녹색의 유기발광다이오드(OLED)와 유기광센서(OPD)로 구성된 유기광전소자를 사용해 전력 소모를 크게 줄였다.
산소 포화도 측정에는 녹색, 적색 광원이 동시에 필요한데 녹색 파장대역에서 효율이 낮은 기존 발광다이오드와 달리, OLED는 두 색의 파장대역 모두에서 고르게 높은 양자효율을 보인다. 동시에 광손실이 적도록 인체에 밀착 가능한 유연함을 가져 적은 구동 전류로 충분한 신호를 확보했다.
연구팀은 기존 기기들이 블루투스 통신으로 데이터를 전송하는 것과 달리 전도성이 존재하는 인체를 통신매질로 이용했다. 고속 저전력 전송이 가능한 인체매질통신 기술을 실현해 무거운 외부 소자 없이 초저전력으로 데이터 통신이 가능하다.
또한 기존 기기들이 개인차나 부위에 상관없이 항상 최대의 빛을 방출하는 것에 비해 스마트 스티커 센서는 자동으로 수신부의 빛 양을 모니터링해 상황에 맞춰 빛을 조절한다.
이를 통해 주변 빛이나 동작에 따른 신호 잡음을 효과적으로 제거하는 기술도 갖췄다. 또한 유기광전소자 특성상 빛의 밝기가 시간의 흐름에 따라 서서히 감소할 수 있지만 이 스티커 센서는 일정한 빛이 나오도록 제어해 장기간 일정한 밝기를 유지할 수 있다.
스마트 스티커 센서는 총 200마이크로와트(μW) 미만의 초저전력으로 구동 가능해 기존 기기의 수~수십 밀리와트(mW)에 비해 매우 감소된 전력 소비량을 보였다. 또한 동전 배터리 포함 약 2그램의 무게로 피부에 완벽히 부착이 가능해 48시간 이상 지속적으로 생체신호를 측정할 수 있다.
유회준 교수는 “국내외 IT 기업들이 차세대 산업으로 웨어러블 헬스케어를 주목하고 관련 디바이스를 출시하고 있다”며 “시장 선점을 위해서는 초저전력 및 소형화는 물론이고 시계, 밴드 같은 액세서리 형태에서 한 단계 나아가는 변화를 보여야 할 것이다”고 말했다.
유승협 교수는 “이번 스마트 스티커 센서의 개발로 플렉서블 OLED와 유기광센서 응용에 새 가능성을 열었다”고 말했다.
연구팀은 관련 회사에 기술이전을 통해 올해 내로 상용화할 예정이라고 밝혔다.
□ 그림 설명
그림1. 스마트 스티커 센서에 쓰인 플렉서블 OLED와 유기포토센서
그림2. 반도체 칩과 유기광전 소자 결합 하이브리드 스마트 스티커 센서
그림3. 스마트 스티커 센서 씨모스 단일칩시스템(CMOS SoC)
2016.02.05
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수학으로 생물학적 리듬을 유지하는 원리 밝혀
김 재 경 교수
우리 몸엔 다양한 주기의 리듬을 만드는 시계들이 존재한다. 심장은 매 초 박동하고 체세포들은 일정한 주기로 분열한다. 생체 리듬은 다양한 호르몬 분비 시점을 조절함으로써 생명체가 24시간 주기의 환경에 적응해 살 수 있도록 한다.
과학자들은 어떤 원리로 우리 신체가 일정한 주기로 생체 리듬을 조절할 수 있는지 연구했다. 그리고 그 생체 리듬을 인공적으로 만들기 위한 노력도 끊임없이 계속됐다.
우리 대학 수리과학과 김재경(32) 교수가 미분방정식과 확률적 매개변수 샘플링을 바탕으로 한 수학적 모델링을 통해 다양한 환경에서도 안정적인 생체 리듬을 유지할 수 있는 생물학적 회로 디자인을 설계했다.
그리고 김 교수의 설계를 바탕으로 미국 라이스 대학 메튜 베넷 교수 연구팀이 합성생물학 기술을 통해 안정적인 리듬을 갖는 시스템을 실제로 제작하는 데 성공했다.
이번 연구는 저명 학술지 사이언스(Science) 8월 28일자에 게재됐다.
최근 생체 리듬 생성의 매커니즘을 밝히기 위해 생물학적 시스템을 직접 구현하는 합성생물학 (Synthetic biology)이 발전하고 있다. 이 방식은 전지, 전구, 모터 등을 연결해 전자 회로도의 작동 원리를 이해하듯이 유전자와 단백질로 구성된 생물학적 회로를 직접 만들어 생체 회로의 작동 원리를 연구하는 것이다.
김 교수 연구팀은 라이스 대학 연구팀에게 수학적 모델링을 제공해 합성생물학 연구에서 사용되는 바텀-업(Bottom-Up) 방식의 단점인 방대한 범위와 생물학적 회로를 테스트를 거쳐야 하는 문제 등을 해결했다. 실험을 위한 설계도를 제공한 것과 같은 이치이다.
김 교수는 이번 연구에서 이러한 융합적 접근을 통해 기존에 알려진 안정적인 리듬을 만들어내는 생물학적 회로 디자인과는 근본적으로 다른 디자인을 밝히고 설계했다.
생체 회로에서 특정 물질이 분비될 때 음성 피드백(Negative Feedback)은 물질 분비를 억제하는 역할을 하고, 양성 피드백(Positive Feedback)은 분비를 촉진하는 역할을 한다. 양성 피드백의 역할은 기존 연구들을 통해 알려졌으나 잉여로 존재하는 음성 피드백의 역할은 명확하지 않았다.
김 교수는 수학적 모델링을 통해 두 개의 전사적 음성 피드백 회로(Transcriptional negative feedback loops)가 안정적인 생체 리듬을 만들어낼 수 있음을 증명했다. 하나의 음성 피드백이 증가하고 감소하면서 물질의 분비 리듬을 조절하는 것이 가능하지만 안정적이지 못해 실제로 생체 회로를 구현하는 것은 한계가 있었다.
하지만 김 교수는 하나의 음성 피드백을 추가했을 때 다양한 환경에서도 생체 리듬을 만들 수 있고, 추가적인 음성 피드백이 변화에 대한 대응 역할을 해 안정적인 생체 리듬이 구현됨을 증명했다.
이 연구 결과는 다양한 생물학적 리듬 생성의 근본 원리를 밝히는데 새로운 방향을 제공할 것으로 기대된다.
김 교수의 모델링을 바탕으로 진행한 실험에서도 기존과 차별화된 성과를 얻었다. 합성생물학에서는 보통 단일 박테리아 안에 회로를 만드는 방식을 이용하는데 이번 연구에서는 기존과는 다른 방식을 채택했다. 서로 다른 두 종류의 박테리아 사이의 신호 물질을 바탕으로 생체 회로를 구현한 것이다.
이를 통해 인체의 내장 속에 존재하는 다양한 박테리아 간의 상호 작용을 이해하고 조절하는 기술을 개발하는데도 역할을 할 것으로 기대된다.
김 교수는 “이번 성과를 통해 우리나라에선 아직은 부족한 생물학과 수학의 교류가 활발해지길 기대한다”며 “수학이 생물학 연구에 기여할 수 있음을 알리고 싶다”고 말했다.
이번 연구는 김재경 교수 외에도 라이스 대학 생명과학과 매튜 베넷 (Matthew Bennett) 교수 연구팀, 휴스턴 대학 수학과 크레시미르 조식 교수 (Kresimir Josić)의 공동연구로 진행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 두 개의 음성 피드백이 안정적인 주기로 활성화되는 모습
그림 2. 두 박테리아 사이의 생물학적 회로 디자인과 그 기능을 이해하는 데 사용된 미분방정식의 일부분
2015.08.31
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강성모 총장, 존 쵸마 교육상 수상
강성모 총장이 26일(화) 오후(현지시간) 포르투갈 리스본 벨럼컨벤션센터에서 열린 ′회로 및 시스템학회 학술대회(IEEE-ISCAS 2015)′에서 존 쵸마 교육상을 수상했다.
존 쵸마(John Choma)교육상은 회로 및 시스템 분야의 교육발전에 기여한 자에게 수여하는 상으로 ′전기전자공학자협회 소속 회로 및 시스템 학회(IEEE-CAS)′가 회원들 중에서 그 수상자를 선발한다.
강 총장은 지난 40여 년 동안 대학에 근무하면서 회로 및 시스템 분야 박사 60여명을 배출하고 450여 편의 논문을 발표해 교육 전문가로서의 리더십을 인정받았다.
IEEE-CAS가 수여하는 봉사상, 학술상, 학회 최고상을 수상한 바 있는 강 총장은 이번 수상으로 네 번째 수상의 영예를 안았다.
한편, 강 총장은 이날 심포지엄의 특별 세션에 참석해 ‘멤리스터 기반의 시냅시스와 뇌 모방 컴퓨팅 기술을 위한 신경세포’를 주제로 논문도 발표했다. 끝.
2015.05.27
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유회준 교수, 시선 추적 스마트 안경 ‘케이-글래스 2’ 개발
<유회준 교수>
우리 대학 전기 및 전자공학과 유회준 교수 연구팀이 사용자의 시선을 인식해 증강현실을 구현할 수 있는 저전력 스마트안경 ‘케이-글래스2(K-Glass 2)’를 개발했다.
이번 연구는 지난 2월 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 반도체 올림픽이라 불리는 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표돼 주목을 받았다.
케이-글래스 2의 핵심 기술인 시선 추적 이미지 센서 ‘아이-마우스(i-Mouse)’는 사용자의 시선에 따라 마우스 포인터를 움직이고, 눈 깜빡임으로 아이콘을 클릭할 수 있다. 더불어 안경 너머의 물체를 쳐다보면 관련 증강 현실 정보를 얻을 수 있다.
케이-글래스 2는 음성 인식 기능을 주로 사용하는 구글 글래스에 비해 주변 소음이 많은 야외에서도 방해받지 않고 쉽게 조작이 가능하다.
기존 시선 추적 시스템은 눈을 촬영하는 이미지 센서와 시선추적 알고리즘을 가속하는 멀티코어 프로세서로 구성된다. 이는 평균 200mW 이상의 전력을 필요로 해 스마트폰 배터리의 20%가량인 스마트 안경 시스템에서는 부적합했다.
하지만 케이-글래스 2의 시선 추적 이미지 센서는 복잡한 시선 추적 알고리즘을 센서 내에서 모두 처리하기 때문에 10mW의 평균 전력으로도 24시간 이상 동작이 가능하다.
이 기술은 유 교수 팀이 시선 추적 및 시선 속 물체를 인식할 수 있는 저전력의 전자 칩을 개발함으로써 가능해졌다.
또한 전압과 동작 주파수를 동적 조절이 가능한 멀티코어 프로세서에 함께 집적했기 때문에 복잡한 증강현실 알고리즘을 저전력으로 가속할 수 있다.
유 교수는 “스마트 안경 분야에서 주도권을 잡기 위해선 소형화·저전력화는 물론 사용자 인터페이스(UI)와 사용자 경험(UX)에 대한 개발이 필수”라며, “케이-글래스 2는 복잡한 증강현실을 초저전력으로 구현해 차세대 스마트 IT분야의 견인차 역할을 할 것”이라고 밝혔다.
유회준 교수 지도하에 홍인준 박사과정 학생이 주도해 개발한 케이-글래스 2는 미래창조과학부 국책과제인 뇌모방 지능형 메니코아 프로세서 연구사업의 일환으로 진행됐다.
사진1. 케이-글래스 2 후면 사진 및 기능 설명
사진2. 케이-글래스 2 착용 사진
2015.03.09
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KAIST, ISSCC 2015 최다논문 채택돼
우리 학교가 내년 2월 22일부터 26일까지 미국 샌프란시스코에서 개최되는 ‘국제 고체 회로 학술회의(ISSCC, International Solid-State Circuit Conference)’에서 세계 모든 기관 중 가장 많은 13편의 논문을 발표하게 됐다.
KAIST는 대학으로는 극히 이례적으로 올해(기관 2위, 대학 1위)를 제외하고 지난 2011년부터 5년간 1위를 유지하고 있다.
삼성전자는 9편으로 2위에 올랐으며 3위는 8편이 채택된 Intel(인텔)과 IMEC(유럽 나노 및 반도체 기술연구소)이 공동으로 차지했다. 이번 ISSCC에는 전 세계로부터 총 610편의 논문이 제출됐는데 심사를 거쳐 206편만 채택됐다.
강성모 총장은 “KAIST의 이 같은 경쟁력은 반도체 중심 교육 및 설계 중심 교육에 있다”며 “1970년대부터 선도적으로 반도체 연구를 시작했으며 1995년 반도체설계교육센터(IDEC)를 설립해 칩 제작 및 실습 환경을 구축, 반도체 분야의 글로벌 위상을 높이는데 크게 기여하고 있다”고 의의를 밝혔다.
아시아 대학 최초로 ISSCC 학회장에 선임된 유회준 교수는 “우리나라가 메모리와 비메모리 분야의 종합적 반도체 강대국으로 거듭나기 위해서는 학계와 산업체간에 공통의 목표를 갖고 적극 협력해야 할 것”이라며 “학계는 산업이 더 큰 경쟁력을 가질 수 있도록 보다 도전적인 기술로써 앞으로 나아가야 할 방향과 새로운 패러다임을 지속적으로 제시해야 할 것”이라고 말했다.
ISSCC는 매년 2월 개최되는 세계 최고 권위의 반도체분야 학회로 전 세계의 반도체 관련기업, 연구소 및 대학에서 제출된 논문 중 약 200여편의 논문만 엄선해 발표되는 학회다.
‘반도체 올림픽’이라고도 불리는 이 학회는 전 세계 3천명 이상의 반도체 기술자들이 모여 4일간 기술을 뽐낸다. 인텔이 최초로 CPU제품을 발표하거나 삼성에서 최초로 메모리 기술을 발표하는 곳으로도 유명하다.
▣ ISSCC 2015 기관별 채택 논문 편수 현황
▣ ISSCC 2015 학교별 채택 논문 편수 현황
2014.11.27
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