%ed%9c%b4%eb%a8%bc%ed%85%8c%ed%81%ac%eb%85%bc%eb%ac%b8%eb%8c%80%ec%83%81
-
삼성휴먼테크논문대상 대학부문 17명 대거 수상
삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 후원하는 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서 우리 대학 학생 17명이 대거 수상하는 쾌거를 이루었다.
금상(상금 2천만원)은 전산학부 김원웅, 기계공학과 강석경, 바이오및뇌공학과 김현경, 화학과 허성록 학생 등 4명이 수상했다. 은상은 바이오및뇌공학과 정형진, 전기및전자공학부 오재원, 홍천산, 기계공학과 김동근 학생 등 4명이 수상의 영예를 안았다.
또한, 동상은 전기및전자공학부 허지완, 윤동현, 이병관, AI대학원 김현승, 바이오및뇌공학과 이윤흠, 신소재공학과 우준희, 박기현, 뇌인지공학프로그램 손연주 학생 등 8명이, 장려상에는 전기및전자공학부 신훈범 학생이 수상했다.
특히, 우리 대학은 대학부문에서 개인에게 시상되는 10개 분과 중 4개 분과의 금상을 석권하였고, 컴퓨터과학 및 공학 분과에서는 김원웅, 홍천산, 이병관, 김현승 학생이 절반의 상을 차지하며 두각을 나타냈다.
금상 수상자인 김원웅(지도교수 박종세)는 포스트-트랜스포머 모델의 연산을 분석하고, 기존 PIM 한계를 극복하기 위해 양자화 기반 모델 경량화 기법과 새로운 PIM 구조를 접속한 GPU+PIM 융합 가속 시스템 논문으로 컴퓨터과학 및 공학 분야에서 가장 높은 평가를 받았다.
또한, 기계공학 분과의 강석경(지도교수 김산하)학생은 탄소나노튜브(VACNT)를 활용한 나노 사포를 개발해 연마 입자의 안정성을 높여 기존 사포보다 정밀한 가공을 가능케 하는 논문으로 금상 수상의 영예를 안았다.
오재원(지도교수 조성환)학생은 60GHz 대역에서 1ns 이내의 빠른 주파수 스위칭과 우수한 잡음 성능을 구현한 mm-wave 대역 통신 및 레이다 회로를 위한 주파수 합성기 개발에 관한 논문으로 은상을 수상하였다.
홍천산(지도교수 오태현, 성민혁)학생은 이미지 생성형 모델에서 초상권 및 저작권 침해 완화하도록 MCMC 기법을 활용하여 암기된 이미지를 유발하는 프롬프트를 효율적으로 찾아 벤치마크를 찾는 연구로 우수성을 입증받았고, 김동근(지도교수 김산하) 학생은 AM-FGS 패드의 광중합 적층 제조로 경도차이를 활용해 CMP 공정에서 성과를 인정받아 은상을 수상하였다.
그뿐만 아니라, 동상을 차지한 박기현(지도교수 정성윤)학생은 이리듐 옥사이드 내부 새로운 구조의 복합 이리듐 산화물을 사용해 기존보다 더 많은 다른 원소를 치환하는데 성공한 우수성을 인정받았고, 허지완(지도교수 김준모)학생은 StableDiffusion 확산모델보다 10배 빠르고 더 선명한 이미지를 생성하는 새로운 방법을 개발한 점을 높이 평가받았다.
우준희(지도교수 스티브 박)학생은 리튬 금속 배터리 성능을 조기에 예측하는 새로운 방법으로 주목을 받았고, 윤동현(지도교수 제민규)학생은 넓은 입력 범위와 빠른 디지털 변환기 관련 연구로, 이윤흠(지도교수 김철)학생은 TDP 공정을 통해 기존 섬유형 스트레인 센서의 민감도와 작동범위간 상충 문제를 해결한 연구로 논문의 우수성을 인정받았다.
삼성휴먼테크논문대상은 국내 최대 규모의 학술논문대회로 과학기술 분야 우수인력을 발굴·육성하기 위해 1994년부터 매년 수상자를 선정하고 있다. 제31회 삼성휴먼테크논문대상에서는 대학부문 2,750편, 고교부문 402을 포함해 총 3,152편이 논문 초록이 접수되었고 그 중 대학부문에서는 80편의 우수논문이 선정되었다.
2025.02.13 조회수 8005 -
제30회 삼성휴먼테크논문대상에서 물리학과 정채화 학생 은상 수상
제30회 삼성휴먼테크논문대상에서 우리 대학 물리학과 정채화 학생(지도교수 : 물리학과 양용수 교수)이 기초과학분야 은상을 수상했다.
삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 분야의 주역이 될 젊고 우수한 과학자를 발굴하기 위해 1994년부터 시행 중이며 과학기술정보통신부와 중앙일보가 공동 후원하고 있다. 이번 제30회 대회에는 총 1189편의 논문이 접수되었으며, 797명에 달하는 전문가들이 심사를 진행하였다.
정채화 학생은 2000년대 초반 이론적으로만 예측되었으나 20년 이상 풀리지 않았던 난제인 0차원 강유전체에서의 위상학적 분극 정렬을 세계 최초로 실험적으로 규명하였다. 영구자석과 같이 외부의 자기장이 없어도 자화 상태를 스스로 유지할 수 있는 물질들을 강자성체(ferromagnet)라 하고, 강유전체(ferroelectric)는 외부의 전기장 없어도 분극상태를 유지할 수 있는 물질로서 강자성체의 전기(electric) 버전이라고 생각하면 된다. 강자성체(자석)의 경우 나노크기로 너무 작게 만들면 일정 이하 크기에서는 자석으로서의 성질을 잃어버린다는 것이 잘 알려져 있는데, 강유전체를 모든 방향에서 아주 작게 나노크기로 만들면(즉 0차원 구조를 만들면) 어떤 현상이 발생하는지는 오랜 기간 학계의 논란거리였다.
정채화 학생은 원자 분해능 전자토모그래피(Atomic Electron Tomography) 실험을 통해 나노크기 0차원 강유전체 내부에서는 소용돌이와 같은 형태의 위상학적 분극분포가 발생하고, 강유전체의 크기에 따라 내부 소용돌이의 개수가 달라진다는 사실을 최초로 실험적으로 규명하였다.
정채화 학생의 연구결과를 응용하여 이러한 분극분포 소용돌이의 회전 방향을 조절함으로써 기존보다 약 1,000배 이상 많은 양의 정보를 같은 크기의 소자에 저장할 수 있는 차세대 고밀도 소자기술로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.
2024.04.04 조회수 7495 -
예종철 교수 연구팀, 삼성휴먼테크 논문대상 신호처리분야 금상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 예종철 교수팀이 `확산모델 (diffusion model)의 사후 샘플링(posterior sampling)을 이용한 일반적인 역문제 해결 기법'으로 제 29회 삼성휴먼테크논문대상에서 신호처리 분야 금상을 수상했다고 밝혔다.
삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 저변 확대와 과학 인재 양성을 위해 삼성전자가 1994년 제정한 논문상으로, 매년 2,000편 가량의 논문 중 서면 및 발표 심사를 거쳐 창의성, 논리성, 실용성, 발전성이 뛰어난 논문을 선정하여 수여되는 상이다.
바이오및뇌공학과 박사과정 졍형진, 김정솔 학생이 공동 1저자로 참여한 이 논문은, 확산 모델과 사후 샘플링을 결합하여 일반적인 역문제에 대한 새로운 관점과 해결방법을 제시하였고, 그 실용성과 독창성을 인정받아 대학부 신호처리 분야 수상작 7편 중 1위로 금상을 수상하였다.
역문제는 영상을 획득하는 과정에서 이미징 시스템의 특성과 잡음의 영향으로 망가진 측정값으로부터 실제 신호를 복원하는 문제로 정의된다. 이러한 문제는 영상 화질 개선부터 위상 복원을 통한 세포 구조 시각화와 같은 다양한 과학 분야에서 중요성과 실용성을 가지며, 수십 년간 지속적으로 연구되어 왔다. 과거의 인공지능 및 딥러닝 알고리즘은 이미징 시스템이 선형이며 잡음이 없는 경우를 가정하여 역문제를 효과적으로 해결하였으나, 이러한 가정은 현실 세계에서의 상황과 비교하여 훨씬 단순화된 형태였다.
이 연구에서는 처음으로 확산 모델을 이용해 사후 샘플링을 진행하는 방법으로 역문제를 해결하였는데, 이는 확산 모델이 생성하는 중간 이미지로 측정값을 근사하고, 실제 측정값과의 차이가 줄어들도록 중간 이미지를 보정하는 방식으로 구현된다.
이를 통해 이미징 시스템이 선형 및 비선형인 경우, 그리고 이미징 시스템에서 흔히 발생하는 가우시안 잡음과 푸아송 잡음이 존재하는 경우에 대한 일반적인 역문제 해결이 가능함을 입증하였다. 나아가 개발된 기술은 여러 종류의 역문제에 대한 개별적 학습을 필요로 하지 않는 특성을 가지며, 이는 논문의 실용성을 높이고, 이전의 연구들과 차별성을 지니게 한다.
정형진, 김정솔 바이오및뇌공학과 박사과정 학생은 “큰 규모의 논문대회에서 연구의 내용을 인정받아 기쁘고, 좋은 논문을 작성할 수 있도록 지도해주신 예종철 교수님께 감사하다” 고 소감을 밝혔다. 또한, 알고리즘의 성능과 효율성을 높이는 연구를 이어나가 역문제의 해결이 필요한 다양한 과학 분야들에 기여하고 싶다는 희망을 전했다.
논문명: Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems
2023.11.07 조회수 8254 -
스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06 조회수 23866