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차세대 이차원 반도체 핵심 기술 개발
물질 증착, 패터닝, 식각 등 복잡한 과정들이 필요했던 기존 반도체 공정과는 달리, 원하는 영역에서만 선택적으로 물질을 바로 증착하는 기술은 공정을 획기적으로 줄일 수 있는 차세대 기술로 크게 주목받고 있다. 특히, 현재의 실리콘을 대체할 차세대 이차원 반도체에서 이런 선택적 증착 기술 개발이 핵심 요소기술로 중요성이 더욱 커지고 있다.
우리 대학 신소재공학과 강기범 교수 연구팀과 고려대학교 김용주 교수 연구팀이 이차원 반도체의 수평 성장 성질을 이용해 쉽고 간편한 산화물, 금속 등의 10나노미터 이하 미세 패터닝 기술을 공동 개발했다고 28일 밝혔다.
강 교수 연구팀은 차세대 반도체 물질로 주목받는 이차원 전이금속 ‘칼코겐’ 물질의 독특한 결정학적 특징을 패터닝 기술에 접목했다. 일반적인 물질과는 달리 이차원 물질은 성장 시 수평 방향으로만 자랄 수 있기에 서로 다른 이차원 물질을 반복적으로 성장해 10나노미터 이하 수준의 이차원 반도체 선형 패턴을 제작할 수 있다.
이러한 선형 패턴에 다양한 물질(산화물, 금속, 상변화 물질)을 성장할 때 한 영역 위에서만 선택적으로 증착되는 현상을 최초로 발견했다. 해당 기술을 통해 타깃 물질 패턴 크기의 축소와 이차원 반도체의 소자 제작 공정 효율성 증대 등을 기대할 수 있다.
일반적으로 선형 패턴의 크기는 이차원 물질 합성에 사용되는 기체 상태의 분자들의 유입 시간으로 결정된다. 해당 연구에서는 약 1초당 1나노미터의 패턴 크기를 형성할 수 있기에 기존 광 기반 패터닝 기술에 비해 효과적으로 크기를 줄일 수 있다.
연구팀이 개발한 선택 증착 기술은 선폭 10나노미터 수준의 좁은 패턴에서도 원하는 물질이 한 영역 위에서만 선택적으로 증착됐으며, 기존 기술과는 달리 두께 20나노미터 이상에서도 선택적 증착이 가능했다.
연구팀이 개발한 기술은 다양한 물질들에서 적용할 수 있다. 반도체 산업에서 소자 제작에 필수적으로 활용되는 고유전율 절연체(산화 알루미늄, 산화 하프늄)와 전극 금속(루테늄) 등의 선택적 증착을 확인했다. 이러한 뛰어난 물질 확장성은 연구팀이 제시한 새로운 선택 증착 메커니즘에 의해 가능한 것으로 알려졌으며, 추후 더 넓은 응용 기술 개발에 활용할 것으로 기대된다.
연구팀의 기술은 차세대 물질인 이차원 반도체 기반에서 적용되기에 이차원 반도체에 효과적으로 게이트 절연체 및 전극의 형성을 도울 것으로 기대된다. 이는 향후 이차원 반도체가 실리콘을 대체할 때 핵심적인 요소기술로 작용할 것이며, 한국에서 가장 중요한 연구 분야인 반도체 시장에서 활발히 응용될 수 있다.
제1 저자인 박정원 연구원은 "새로운 원리의 선택 증착 기술이자 다양한 물질을 10나노미터 이하의 선폭으로 패터닝할 수 있는 차세대 기술을 개발했다ˮ 라며 "특히 템플릿으로 사용되는 이차원 반도체에 선택 증착을 통해 게이트 산화물과 전극 등으로 직접 이용하면 이 기술의 기대 효과는 더욱 커진다ˮ 라고 말했다.
신소재공학과 박정원 석박사통합과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 3월 15권에 3월 8일 자 출판됐다. (논문명 : Area-selective atomic layer deposition on 2D monolayer lateral superlattices).
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.28
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양자 비평형 현상의 물리적 법칙은
비평형 현상이란, 평형에서 벗어난 상태를 지칭하는 것으로 우리가 일상적으로 자주 마주하는 현상이다. 커피에 우유를 넣고 섞게 되면 우유 분자들은 에스프레소와 섞이면서 카페라테가 되는데, 이렇게 평형을 찾아가는 과정을 비평형 동역학이라고 볼 수 있다. 물리학에서 답하고자 하는 주요한 질문은 ‘양자 역학계에서 일어나는 비평형 현상은 어떤 물리 법칙에 의해 지배되며, 과연 보편적으로 적용할 수 있는 법칙이 존재할지’ 여부다.
우리 대학 물리학과 최재윤 교수 연구팀이 극저온 중성원자 양자 시뮬레이터를 이용해 이론적으로 추측된 비평형 상태의 양자 물성 변화의 보편적 물리 법칙을 확인하는데 성공했다고 27일 밝혔다.
보편적 물리 법칙에 대한 예는 평형상태에서 액체에서 기체가 되는 것처럼 물질의 상이 변화하는 ‘상전이 현상’에서 찾아볼 수 있다. 상전이 일어나는 지점을 임계지점이라고 하는데, 이 지점에 물성의 변화는 입자들의 크기, 밀도, 및 상호작용의 세기 등 물리량에 의존하지 않는다.
예를 들어, 물에서 관측할 수 있는 액체-기체 상전이 임계점 및 자석에서 관측되는 상자성-강자성 상전이 임계점은, 비록 서로 매우 다른 계이지만, 동일한 형태의 물성 변화를 확인할 수 있다. 즉. 물질의 상이 변화되는 임계지점에서 물성의 변화는 입자들의 크기, 밀도, 등 계를 구성하는 미시적인 물리량에 의존하지 않으며, 이를 가리켜 ‘상전이점 근처에서 보편성(universal) 이 존재한다’라고 할 수 있다. 또한 물성의 변화가 수학적으로 동일한 함수를 따를 때 우리는 ‘같은 보편성 부류에(universality class) 속한다’라고 할 수 있다.
비평형 양자 동역학에서도 ‘상전이’ 현상과 같이 보편성 및 보편성 부류가 존재함이 약 10년 전에 제기됐으나, 매우 긴 시간 동안 관측해야 하는 실험적인 어려움이 있어 이에 대한 검증을 엄밀하게 할 수 없었다.
최재윤 교수 연구팀은 강한 상호작용을 갖는 스피너 응집체*를 이용하여, 자기 도메인들의 비평형 조대화 동역학**을 매우 긴시간 동안 연구하였으며, 이를 통해 해당 가설을 검증하였다. 연구팀은 조대화 동역학의 동역학적 형태가 다양한 초기 상태와는 상관없이 동일한 수학적 형태를 따르는 것을 보여 보편성을 확인하였다. 더 나아가 시스템의 대칭성을 바꾸어 주었을 때만 동역학의 수학적 형태가 바뀌는 것을 확인하여, 보편적인 양자 동역학의 분류도 가능함을 보여주었다.
*스피너 응집체: 서로 다른 스핀들 간의 상호작용이 있는 보즈-아인슈타인 응집체를 말하며, 보즈-아인슈타인 응집체란 모든 원자들이 하나의 파동함수로 기술이 되는 양자 상태임
**조대화 동역학: 초기에 무수히 많은 자기 영역(magnetic domain)들이 서로 합해지면서 영역들의 크기가 커지는 동역학을 지칭함
물리학과 최재윤 교수는 “이번 연구는 중성원자 양자 시뮬레이터가 비평형 양자 동역학에 가설을 검증하는 데 활용된 중요한 사례이며, 향후 고전 컴퓨터가 흉내 내기 어려운 영역에서 비평형 동역학을 연구해 새로운 물리 법칙을 발견하고 싶다”고 포부를 밝혔다.
물리학과 허승정, 권기량, 허준혁 대학원생 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 피직스(Nature Physics)' 3월에 표지로 선정됐다 (논문명: Universality class of a spinor Bose-Einstein condensate far from equilibrium).
한편 이번 연구는 삼성미래기술재단과 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2024.03.27
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단결정 내 역동적인 분자 구조 변화 포착
눈에 보이지 않는 작은 분자 세계의 비밀이 밝혀졌다. 우리 대학 화학과 이효철 교수(기초과학연구원(IBS) 첨단 반응동역학 연구단장) 연구팀이 화학적 단결정 분자 내 구조 변화와 원자의 움직임을 실시간으로 관찰하는 데 성공했다.
물질을 이루는 기본 단위인 원자들은 화학결합을 통해 분자를 구성한다. 하지만 원자는 수 펨토초(1/1,000조 초)에 옹스트롬(1/1억 cm) 수준으로 미세하게 움직여 시간과 공간에 따른 변화를 관측하기 어려웠다. 분자에 엑스선을 쏴 회절 신호를 분석하는 엑스선 결정학(X-ray Crystallography)의 등장으로 원자의 배열과 움직임을 관찰하는 도구가 상당한 발전을 이뤘지만, 주로 단백질과 같은 고분자 물질에 대한 연구에 집중됐다. 비(非)단백질의 작은 분자 결정은 엑스선을 흡수하는 단면적이 넓고 생성되는 신호가 약해 분석이 어렵기 때문이다.
연구진은 선행 연구에서 단백질 내 화학반응의 전이상태와 그 반응경로를 3차원 구조로 실시간 규명한 바 있다. 이번 연구에서는 최초로 분자 단위 시스템에서 비단백질 분자의 구조 변화를 밝히는 데 성공하면서 분자 동역학 분야에 새로운 이정표를 세운 것으로 평가된다.
연구진은 수 펨토초의 순간에 변화하는 분자의 움직임을 포착하기 위해 포항가속기연구소의 엑스선 자유전자 레이저를 이용한 시간분해 연속 펨토초 결정학(time-resolved serial femtosecond crystallography, TR-SFX) 기법을 사용했다. 이 기법은 엑스선 자유전자 레이저에서 생성되는 펨토초 엑스선 펄스를 반응 중인 분자에 쏴 얻은 엑스선 회절 신호를 분석해 특정 순간 분자의 구조를 알아내는 방식이다.
공동 제1 저자인 이윤범 연구원은 “방대한 양의 엑스선 회절신호를 시간 순서대로 나열하면 원자의 움직임을 실시간으로 시각화할 수 있다”라며, “마치 분자의 초고속 변화를 영상으로 촬영하는 것과 같다”라고 설명했다.
실험을 위한 시료는 철 포르피린(Fe-porphyrin) 유도체와 지르코늄(Zr) 클러스터가 반복적으로 연결된 금속–유기 골격체에 일산화탄소(CO)가 흡착된 형태의 결정을 선택했다. 금속-유기 골격체는 금속 이온과 유기 분자가 연결돼 형성된 다공성 물질로, 다양한 구조적 기능, 가스 흡착 및 저장, 촉매활성 등의 특성으로 여러 산업 분야 응용에 주목 받는 물질이다.
연구진은 이 시료에 강력한 자외선 레이저를 쏴 광해리 반응을 유도하고, 이후 펨토초 엑스선 펄스의 회절 신호를 분석했다. 그 결과, 광해리 반응으로 인해 철 포르피린에 흡착된 일산화탄소가 떨어져 나오며 세 가지의 주요한 구조로 변화하는 것을 밝혔다. 첫째는 5.55 피코초(1/1조 초) 주기로 진동하며, 2.68 피코초로 제동하는 철과 지르코늄 원자들의 집단 결맞음 진동 구조로의 변화다. 둘째는 철 포르피린의 철 이온이 포르피린 평면상에서 벗어나며 지르코늄 원자가 진동하는 구조다. 두 변화는 모두 200 펨토초 이내에 이뤄졌다. 마지막으로 온도 증가에 따라 철과 지르코늄 원자들의 무작위 진동 구조도 확인했다. 찰나의 순간, 분자의 역동적 구조 변화를 포착한 것이다.
공동 제1 저자인 강재동 학생연구원은 “이번 연구는 분자 구조를 정확히 통제해 맞춤형 특성을 가진 새로운 물질을 설계하는 연구에 기초정보를 제공할 수 있을 것”이라며, “촉매, 에너지 저장 및 이산화탄소 포집, 약물 전달 등 다양한 연구 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”라고 전했다.
연구를 이끈 이효철 교수는 “포항가속기연구소의 적극적 지원으로 화학적 단결정 분자의 구조 변화를 최초로 포착할 수 있었다”라며, “분자 단위 화학 시스템 연구를 위한 강력한 도구로서 시간분해 연속 펨토초 결정학의 잠재력을 확인했다”라고 말했다.
이번 연구 결과는 3월 25일 19시(한국시간) 국제학술지 ‘네이처 케미스트리(Nature Chemistry)’ 온라인 판에 게재됐다.
2024.03.26
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화학물질 없이 식각하는 반도체 기술 최초 개발
차세대 반도체 메모리의 소재로 주목을 받고 있는 강유전체는 차세대 메모리 소자 혹은 작은 물리적 변화를 감지하는 센서로 활용되는 등 그 중요성이 커지고 있다. 이에 반도체의 핵심 소자가 되는 강유전체를 화학물질없이 식각할 수 있는 연구를 성공해 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 제네바 대학교와 국제공동연구를 통해 강유전체 표면의 비대칭 마멸* 현상을 세계 최초로 관찰 및 규명했고, 이를 활용해 혁신적인 나노 패터닝 기술**을 개발했다고 26일 밝혔다.
*마멸: 물체 표면의 재료가 점진적으로 손실 또는 제거되는 현상
**나노 패터닝 기술: 나노스케일로 소재의 표면에 정밀한 패턴을 생성하여 다양한 첨단 기술 분야에서 제품 성능을 향상시키는데 사용되는 기술
연구팀은 강유전체 소재의 표면 특성에 관한 연구에 집중했다. 이들은 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy)을 활용해 다양한 강유전체의 트라이볼로지(Tribology, 마찰 및 마모) 현상을 관찰했고, 강유전체의 전기적인 분극* 방향에 따라 마찰되거나 마모되는 특성이 다르다는 것을 세계 최초로 발견했다. (그림 1) 아울러, 이러한 분극 방향에 따라 달라지는 트라이볼로지의 원인으로 변전 효과(Flexoelectric effect)*에 주목했다.
*전기적 분극(electric dipole): 자석의 북극과 남극처럼 전기적으로 양극과 음극이 있는 것을 의미함
*변전 효과: 물질이 휘어졌을 때 분극이 발생하는 현상이지만, 거시 규모에서 물질을 구부렸을 때 유도되는 분극의 크기가 매우 작아 그동안 큰 주목을 받지 못했다. 그러나 2010년대 들어서 물질이 나노스케일로 미세화될 경우, 매우 큰 변전 효과가 발생할 수 있다는 연구 결과가 나오면서 많은 연구자의 주목을 받기 시작했다.
연구진은 강유전체의 트라이볼로지 특성이 나노 단위에서 강한 응력이 가해질 때 발생하는 변전 효과로 인해 강유전체 내부의 분극 방향에 따른 상호작용으로 트라이볼로지 특성이 바뀌게 된다는 것을 발견했다. 또한 이러한 새로운 강유전체 트라이볼로지 현상을 소재의 나노 패터닝에 응용했다.
이러한 패터닝 방식은 기존의 반도체 패터닝 방식과는 다르게 화학 물질 및 고비용의 리소그래피 장비가 필요하지 않고, 기존 공정 대비 매우 빠르게 나노 구조를 제작할 수 있는 장점이 있다.
이번 연구의 제1 저자인 신소재공학과 졸업생 조성우 박사는 “이번 연구는 세계 최초로 강유전체 비대칭 트라이볼로지를 관찰하고 규명한 데 의의가 있고, 이러한 분극에 민감한 트라이볼로지 비대칭성이 다양한 화학적 구성 및 결정 구조를 가진 강유전체에서 널리 적용될 수 있어 많은 후속 연구를 기대할 수 있다”고 밝혔다.
공동교신저자로 본 연구를 공동 지도한 제네바 대학교 파루치(Paruch) 교수는 “변전 효과를 통해 강유전체의 도메인이 분극 방향에 따라 서로 다른 표면 특성을 나타내는 것을 활용함으로써, 다양하고 유용한 기술들을 개발할 수 있을 것이다”며 이번 연구가 앞으로 뻗어나갈 분야에 대한 강한 자신감을 피력했다.
연구를 이끈 홍승범 교수는 “이번 연구에서 개발된 패터닝 기술은 기존 반도체 공정에서 쓰이는 패터닝 공정과 달리 화학 물질을 사용하지 않고, 매우 낮은 비용으로 대면적 나노 구조를 만들 수 있어 산업적으로 활용될 수 있는 잠재력을 가지고 있다”고 전망했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단(2020R1A2C2012078, NRF-2022K1A4A7A04095892, RS-2023-00247245), KAIST 글로벌특이점 사업의 지원 및 스위스, 스페인 연구진과의 국제공동연구를 통해 수행됐으며, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 1월 9일 자 출판됐다. (논문 제목: Switchable tribology of ferroelectrics)
2024.03.26
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설명해주는 인공지능 구현을 위한 초저전력 하드웨어 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터* 소자를 이용한 설명 가능한 인공지능 (XAI) 시스템을 구현하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
*멤리스터 (Memristor): 메모리 (Memory)와 저항 (Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자의 저항 상태가 변하는 소자
최근 인공지능 (AI) 기술의 급속한 발전이 다양한 분야에서 성과를 이루고 있다. 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 AI의 적용 범위가 확대되며 우리의 일상생활에 깊숙이 자리 잡고 있다.
AI는 인간의 뉴런 구조를 모방해 만든 ‘인공신경망’을 기반으로, 적게는 수백만 개에서 많게는 수조 개에 달하는 매개변수를 통해 데이터를 분석하고 의사 결정을 내린다. 그러나 이 많은 매개변수로 인해 AI 모델의 동작 원리를 정확하게 이해하기 어렵고, 이는 통상적으로 블랙박스에 비유되곤 한다. AI가 어떤 기준으로 결정을 내는지 알 수 없다면, AI에 결함이나 오작동이 발생했을 때 이를 해결하기 어렵고, 이로 인해 AI가 적용되는 다양한 산업 분야에서 문제가 발생할 수 있다.
이에 대한 해답으로 제시된 것이 바로 설명 가능한 인공지능 (XAI)이다. XAI는 AI가 어떠한 결정을 내렸을 때, 그 근거가 무엇인지를 사람이 이해할 수 있도록 만드는 기술이다. <그림1> 생성형 AI 등 점점 더 복잡해지는 AI 기술의 등장으로 개발자, 사용자, 규제 기관 모두에게 XAI 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 하지만, XAI는 일반적으로 엄청난 양의 데이터 처리를 요구하기 때문에, 이를 보다 효율적으로 동작할 수 있는 하드웨어 개발이 필요한 상황이다.
김경민 교수 연구팀은 교란(Perturbation) 기반 XAI 시스템을 서로 다른 멤리스터 소자를 이용해 하드웨어로 구현하는데 성공하였다. 세 가지 멤리스터 소자는 각각 휘발성 저항변화 특성, 아날로그 비휘발성 저항변화 특성, 아날로그 휘발성 저항변화 특성을 가지며 <그림 2>, 각 소자는 교란 기반 XAI 시스템의 필수적인 기능인 입력 데이터 교란, 벡터곱 연산, 그리고 신호 통합 기능을 수행한다.
연구팀은 개발된 XAI 하드웨어를 평가하기 위해, 흑백 패턴을 인식하는 신경망을 설계하였다. 여기에 개발한 XAI 하드웨어 시스템으로 설계한 신경망이 흑백 패턴을 인식하는 근거를 설명하였다. <그림3> 그 결과 기존 CMOS 기술 기반 시스템 대비 에너지 소비를 24배 감소하여 AI 판단의 이유를 제공하는 것을 확인하였다. <그림4>
KAIST 김경민 교수는 “AI 기술이 일상화되면서 AI 동작의 투명성 및 해석가능성이 중요해지고 있는데, 이번 연구는 다양한 종류의 멤리스터 소자를 이용해 AI 판단에 대한 근거를 제공하는 XAI 하드웨어 시스템을 구현할 수 있었다는 점에 큰 의의가 있다”며 “이 연구는 AI 의사 결정에 도달하는 과정을 이해하기 쉽게 설명을 제공함으로써 AI 시스템의 신뢰성 향상에 기여할 수 있어, 향후 의료, 금융, 법률 등 민감한 정보를 다루는 AI 기반 서비스에 적용될 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 신소재공학과 송한찬 박사과정, 박우준 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials, IF: 29.4)’에 03월 20일 字 온라인 게재됐으며, 한국연구재단 중견연구사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 나노종합기술원 및 KAIST 도약연구사업의 지원을 받아 수행됐다. (논문명: Memristive Explainable Artificial Intelligence Hardware, 논문링크: https://doi.org/10.1002/adma.202400977)
2024.03.25
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화합물 생성AI 기술로 신약 개발 앞당긴다
신약 개발이나 재료과학과 같은 분야에서는 원하는 화학 특성 조건을 갖춘 물질을 발굴하는 것이 중요한 도전으로 부상하고 있다. 우리 대학 연구팀은 화학반응 예측이나 독성 예측, 그리고 화합물 구조 설계 등 다양한 문제를 동시에 풀면서 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 기술을 개발했다.
김재철AI대학원 예종철 교수 연구팀이 분자 데이터에 다중 모달리티 학습(multi-modal learning) 기술을 도입해, 분자 구조와 그 생화학적 특성을 동시에 생성하고 예측이 가능해 다양한 화학적 과제에 광범위하게 활용가능한 인공지능 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
심층신경망 기술을 통한 인공지능의 발달 이래 이러한 분자와 그 특성값 사이의 관계를 파악하려는 시도는 꾸준히 이루어져 왔다. 최근 비 지도 학습(unsupervised training)을 통한 사전학습 기법이 떠오르면서 분자 구조 자체로부터 화합물의 성질을 예측하는 인공지능 연구들이 제시되었으나 새로운 화합물의 생성하면서도 기존 화합물의 특성 예측이 동시에 가능한 기술은 개발되지 못했다.
연구팀은 화학 특성값의 집합 자체를, 분자를 표현하는 데이터 형식으로 간주해 분자 구조의 표현식과 함께 둘 사이의 상관관계를 아울러 학습하는 AI학습 모델을 제안했다. 유용한 분자 표현식 학습을 위해 컴퓨터 비전 분야에서 주로 연구된 다중 모달리티 학습 기법을 도입해, 두 다른 형식의 데이터를 통합하는 방식으로, 바라는 화합물의 성질을 만족하는 새로운 화합물의 구조를 생성하거나 주어진 화합물의 성질을 예측하는 생성 및 성질 특성이 동시에 가능한 모델을 개발했다.
연구팀이 제안한 모델은 50가지 이상의 동시에 주어지는 특성값 입력을 따르는 분자 구조를 예측하는 등 분자의 구조와 특성 모두의 이해를 요구하는 과제를 해결하는 능력을 보였으며, 이러한 두 데이터 정보 공유를 통해 화학반응 예측 및 독성 예측과 같은 다양한 문제에도 기존의 인공지능 기술을 뛰어넘는 성능을 보이는 것으로 확인됐다.
이 연구는 독성 예측, 후보물질 탐색과 같이 많은 산업계에서 중요하게 다뤄지는 과제를 포함해, 더 광범위하고 풍부한 분자 양식과 고분자, 단백질과 같은 다양한 생화학적 영역에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
예종철 교수는 “새로운 화합물의 생성과 화합물의 특성 예측 기술을 통합하는 화학분야의 새로운 생성 AI기술의 개척을 통해 생성 AI 기술의 저변을 넓힌 것에 자부심을 갖는다”고 말했다.
예종철 교수 연구팀의 장진호 석박통합과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’지난 3월 14일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Bidirectional Generation of Structure and Properties Through a Single Molecular Foundation Model)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 AI데이터바이오선도기술개발사업으로 지원됐다.
2024.03.25
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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
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극저온일수록 강력한 초고속 반도체 소자 개발
KAIST 연구진이 초고속 구동이 가능하고 온도가 낮아질수록 성능이 더욱 향상되어 고주파수 대역 및 극저온에서의 활용 가능성이 기대되는 고성능 2차원 반도체 소자 개발에 성공하였다.
전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 실리콘의 전자 이동도와 포화 속도*를 2배 이상 뛰어넘는 2차원 나노 반도체 인듐 셀레나이드(InSe)** 기반 고이동도, 초고속 소자를 개발했다고 20일 밝혔다.
*포화 속도(Saturation velocity): 반도체 물질 내에서 전자나 정공이 움직일 수 있는 최대 속도를 가리킴. 포화 속도는 포화 전류량 및 차단 주파수(Cutoff frequency) 등을 결정하며 반도체의 전기적 특성을 평가할 수 있는 핵심 지표 중 하나임.
**인듐 셀레나이드(InSe): 인듐과 셀레늄으로 이루어진 무기 화합물로 2차원 층간 반데르발스 결합을 이루고 있음
연구진은 고이동도 인듐 셀레나이드에서의 2.0×107 cm/s를 초과하는 우수한 상온 전자 포화 속도 값을 달성하였는데, 이는 실리콘과 다른 유효한 밴드갭을 지니는 타 2차원 반도체들의 값보다 월등히 우수한 수치이다. 특히 80 K으로 냉각시 InSe의 전자 포화 속도는 최대 3.9×107 cm/s로 상온 대비 50% 이상 향상되는데, 이는 전자 포화 속도가 약 20% 정도만 상승하는 실리콘 그리고 냉각하여도 포화 속도에 거의 변화가 없는 그래핀 대비 주목할만하다. 인듐 셀레나이드의 전자 포화 속도를 체계적으로 분석하여 보고한 것은 이번이 처음이며, 연구진은 전자 포화 속도 양상의 결정 기제 또한 규명하였다.
*이종접합: 서로 다른 결정 반도체의 2개의 층 또는 영역 사이의 접점
이번 연구를 주도한 석용욱 학생은 “고성능 소자 개발을 통해 2차원 반도체 InSe의 높은 전자 이동도와 포화 속도를 확인할 수 있었다”며 “실제 극저온 및 고주파수 구동이 필요한 응용 기기에의 적용 연구가 필요하다”라고 덧붙였다.
이가영 교수는 “고주파수 전자 시스템 구현에는 높은 포화 속도가 요구되는데 이번에 개발한 고성능 전자 소자는 초고속 구동이 가능하여 5G 대역을 넘어 6G 주파수 대역에서의 동작이 가능할 것으로 예측된다”며 “저온으로 갈수록 소자의 성능이 더욱 향상되어 퀀텀 컴퓨터의 양자 제어 IC(Integrated circuit)와 같이 극저온 고주파수 구동 환경에 적합하다.”라고 말했다.
KAIST 전기및전자공학부 석용욱 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 저명 국제 학술지 `ACS Nano'에 2024년 3월 19일 정식 출판됐으며 동시에 저널 표지 논문으로 채택됐다. (논문명 : High-Field Electron Transport and High Saturation Velocity in Multilayer Indium Selenide Transistors)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 신진연구자지원사업, 기초연구사업 및 BK21, KAIST의 C2(Creative & Challenging) 프로젝트, LX 세미콘-KAIST 미래기술센터, 그리고 포스코청암재단의 지원을 받아 수행됐다.
붙임 : 연구개요, 그림 설명, 교수 이력
2024.03.20
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세계 최고 수준 리튬 금속배터리 용매 개발
휴대용 전자기기 및 전기차 등에 적용해 1회 충전에 많은 에너지를 저장하고 오래 사용할 수 있는 고 에너지밀도 이차전지 개발의 중요도가 커지고 있다. 한국 연구진이 리튬 이차전지의 에너지 밀도를 높이고 고전압 구동시 안정성을 높여줄 용매를 개발하여 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 최남순 교수팀이 UNIST 화학과 홍성유 교수팀, 서울대 화학생물공학부 이규태 교수팀, 고려대 화공생명공학과 곽상규 교수팀, 경상국립대 나노·신소재공학부 고분자공학전공 이태경 교수와 공동연구를 통해 4.4V의 높은 충전 전압에서 리튬 금속전지의 효율과 에너지를 유지하는 세계 최고 수준의 전해액 조성 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
공동연구팀은 기존에 보고되지 않은 용매를 새롭게 디자인하고 합성해 전해액 주 용매로 사용했으며 전극-전해액 계면을 안정화하는 첨가제 기술과의 조합을 통해 리튬 금속전지의 고전압 수명 성능 및 고속 충전 특성을 획기적으로 높이는 데 성공했다.
리튬 금속전지를 오랜 시간 사용하기 위해서는 전해액의 이온 전달 성능뿐만 아니라 전극 표면을 보호하는 것이 필수적이다. 전자를 주는 성질이 강한 리튬금속 음극과 전자를 빼앗으려는 고전압 양극에 접촉하고 있는 전해액이 분해되지 않도록 전극과 전해액 사이에 보호층을 형성시켜야 한다.
최남순 교수 연구팀은 구동할 수 있는 상한 전압의 한계가 있는 용매들과는 달리 높은 충전 전압에서 안정적으로 사용할 수 있는 새로운 용매를 합성하는 데 성공했으며 이를 첨가제 기술과 접목해 현저하게 향상된 *가역 효율(상온 200회 99.9%)을 달성했다. 또한, 완전 충전-완전 방전 조건에서 첫 사이클 방전용량 대비 200사이클의 방전용량으로 용량 유지율을 측정하는데 개발된 전해액 기술은 리튬 대비 4.4V 높은 충전 전압 조건에서 다른 전해액보다 약 5% 정도 높은 75.0%의 높은 방전용량 유지율을 보였다.
☞ 가역 효율: 매 사이클마다 전지의 방전용량을 충전용량으로 나누어 백분율로 나타낸 값으로 배터리의 가역성을 의미함. 가역 효율이 높을수록 매 사이클마다 배터리 용량 손실이 적음을 의미함. 아무리 높은 용량을 구현하는 배터리라도 가역성이 높지 않다면 실용화가 어려움.
연구팀이 이번 연구에서 세계 최초로 합성 및 보고한 *환형 설폰아마이드 계열 용매인 TFSPP(1-(trifluoromethyl)sulfonyl)piperidine)는 기존에 사용되는 용매보다 우수한 고전압 안정성을 가져 전지 내부 가스 발생을 억제할 수 있음을 확인했다.
☞ 환형 설폰아마이드 용매: 질소원자 1개원 탄소원자 5개로 구성된 6원자 고리구조와 리튬염 구조를 모방한 작용기를 연결하여 제조되었으며 기존 에테르계 유기용매와 비교하여 3배 이상 높은 열안정성을 가짐. 또한, 상온에서 액체상태이며 리튬염을 녹일수 있는 용매임. 불에 잘 타는 일반적인 유기용매와는 달리 불에 타는 성질이 낮은 리튬염의 음이온 구조가 포함되어 있어 전해액의 발화 가능성을 낮출 것으로 기대됨.
또한, 연구팀은 두 가지 이온성 첨가제를 도입하여 리튬 금속 음극에 형성된 보호층이 부피 변화를 견디도록 설계했다. 이에 더해, 연구팀은 전자 방출 경향성이 높은 첨가제를 적용해 양극 표면에 보호층을 형성해 양극의 구조 안정성을 향상시켰다. 개발된 새로운 구조의 고전압 용매는 전극을 보호하는 첨가제와 함께 시너지 효과를 이끌어 고전압 리튬 금속전지 성능을 극대화했다는 점에서 그 의미가 크다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 우리 대학 생명화학공학과 김세훈 박사과정은 “용매와 첨가제의 조합 기술을 통해 실용화가 가능한 리튬 금속전지용 용매 조성 프레임을 개발했으며 전지의 사용기간을 연장하는, 보다 안정적인 전극-전해액 계면층을 형성하는 새로운 전해액 조성 기술을 개발했다”라고 말했다.
최남순 교수는 “새로운 구조로 디자인된 TFSPP 용매는 기존 용매에 비해 열적 및 고전압 안정성이 매우 우수하고 전지 구동 중 전해액 분해를 최소화해 전지 내압 상승요인인 가스 발생을 억제하는 전해액 용매”임을 강조하며 “TFSPP를 주 용매로 사용해 전지의 고온 안정성을 개선했으며 본 연구팀 고유기술인 다중층 전극-전해액 보호층 형성을 통해 안정화함으로써 고전압 리튬 금속전지 실용화를 위한 전해액 설계에 있어서 새로운 이정표를 제시했다”라고 연구의 의미를 덧붙였다.
우리 대학 생명화학공학과 최남순 교수, 김세훈, 송채은, 이동현 연구원과 UNIST 화학과 홍성유 교수, 전지환 연구원, 서울대 화학생물공학부 이규태 교수, 박교빈, 송가원 연구원, 고려대 화공생명공학과 곽상규 교수, 권성현 연구원, 유승호 교수, 현재환 연구원, 그리고 경상국립대 나노·신소재공학부 고분자공학전공 이태경 교수가 진행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈 (Advanced Materials)’에 3월 6일 字로 온라인 공개됐다. (논문명 : Electrolyte Design for High-Voltage Lithium-Metal Batteries with Synthetic Sulfonamide-Based Solvent and Electrochemically Active Additives)
한편 이번 연구는 한국연구재단의 단계도약형 탄소중립 기술개발사업과 한국산업기술평가관리원의 산업기술 혁신사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.19
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′인구 위기를 과학기술로 극복′ 아이디어 찾습니다
우리 대학이 국가적 당면 과제인 인구 위기를 과학기술 아이디어로 해결하기 위한 대국민 아이디어 공모전을 개최한다. 2022년에 이어 두 번째로 열리는 'KAIST Crazy Day 아이디어 공모전'은 우리 대학과 국민이 함께 획기적인 역발상 아이디어를 찾아 공유하는 행사다.
파격적(Crazy)이고 창의적인(Creative) 사고, 실패를 두려워하지 않는 도전적 자세(Challenging), 타인을 향한 배려(Caring) 등 ‘4C’로 상징되는 KAIST 고유의 정신을 바탕으로 우리 사회가 직면한 위기와 도전 과제에 능동적으로 대처하는 문화를 확산하기 위해 마련됐다. 오는 18일부터 다음 달 12일까지 제안서를 접수하는 이번 공모전은 '인구 위기 극복을 위한 과학기술의 활용 아이디어'를 발굴한다. 특히, 초저출산, 초고령화, 인구감소, 경제성장률 위축, 지방소멸, 병역자원 부족 등 우리 사회가 직면한 인구 전환기에 대응하는 아이디어를 토대로 문제를 해결하기 위한 논의의 장을 마련하는 것이 목표다. 과학기술을 접목해 인구 위기를 극복할 수 있는 독창적이고도 색다른 아이디어가 있는 사람이라면 개인 또는 3인 이하의 팀을 이뤄 누구나 참여할 수 있다. 우리 대학 홈페이지(☞알림사항 바로가기 클릭) 또는 KAIST 국가미래전략기술 정책연구소 홈페이지(☞바로가기 클릭)를 통해 1인(팀)당 1건의 아이디어를 접수 기간 내에 제안하면 된다. 접수된 제안서는 아이디어의 구현 가능성, 사회‧윤리적 효과, Crazy Day 정신(4C) 부합성, 혁신성, 대중성, 상징성 등을 기준으로 내·외부위원으로 구성된 심사단의 평가를 거친다. 선발된 상위 5개 팀은 오는 6월 우리 대학 대전 본원에서 열리는 공개 발표 심사에 참여해 최종 수상작을 가리게 된다. 대상 1팀에는 500만 원, 최우수상 1팀 300만 원, 우수상 3팀에는 각 100만 원의 상금과 함께 KAIST 총장상이 수여된다. 이광형 총장은 "지난해 우리나라의 합계출산율은 0.72명으로 2025년 초고령사회로의 진입이 예상되며, 고령화의 속도도 세계에서 가장 빠르게 진행되는 만큼 인구문제에 국민 모두가 관심을 가지고 극복을 위한 지혜를 모아야 한다"라고 말했다. 이어, 이 총장은 "인류가 위기에 처할 때마다 과학기술은 돌파구를 만들어준 원동력이었다”라며, “이번 공모전을 통해 훌륭한 아이디어가 많이 제안되어 인구 위기 극복으로 이어지기를 바란다"라고 밝혔다.
2024.03.15
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KAIST 여성교수협의회 성평등 정책 보고회 개최
우리 대학 여성교수협의회(회장 문수복 교수, 이하 여성교협)가 지난 11일 오후 학술문화관 양승택 오디토리움에서 '성평등 정책 보고회'를 개최했다.우리 대학은 개교 이래부터 지금까지 산학연 여성 리더 및 이공계 여성 인력 배출을 주도해온 산실이었으나, 이와 관련한 현황을 공개된 자료로 발간하거나 구성원들과 공유하는 자리가 마련된 사례는 많지 않았다. 'KAIST 양성평등 정책보고서' 발간을 기념해 열린 이번 행사는 국가 소멸 수준의 저출생 고령화 문제를 타개하기 위해 여성 인력 육성과 활용이 핵심 방법론으로 인식되고 있는 시대적 요구에 부응하고 관련 통계 및 방법론을 공유해 데이터 기반의 양성평등 정책 추진에 일조하기 위해 마련됐다.
여성교협은 학계와 산업계를 막론하고 여성이 절대 소수인 국내 이공계 현실 속에서도 최근 5년간 부임한 신임 교원의 25%, 공대 교원의 10%를 여성으로 확보한 우리 대학의 현황과 정책 제안을 담은 보고서를 지난 2년여간 준비해왔다.보고서 작성을 공동 주도한 서용석 문술미래전략대학원 교수의 발표를 시작으로 전창후 서울대 다양성위원회 위원장의 '통계를 통해 본 서울대의 성평등 현황 및 과제', 권오남 한국여성과학기술단체총연합회 회장의 '과학기술계에서의 젠더 다양성 현황', 박시정 과기부 미래인재정책국 과장이 '국가 소멸 위기 극복을 위한 여성과학기술인 육성 전략'의 발표가 이어졌다.
김명자 이사장은 "통계 자료 등을 통해 현재 학교나 국가에서는 여성 인력의 양적 확대를 강조하고 있지만 이에 그치지 않고 다음 단계에서는 질적인 향상, 즉 연구 수월성의 향상을 가져올 수 있는 정책의 지원이 필요하다"라고 강조했다.
또한 신용현 연세대 특임교수(전 국회의원)는 "KAIST가 성평등 정책 분야에서도 앞서나가 다른 대학에서 하지 못하는 혁신적인 정책을 선보이기 시작하면 우리 사회에도 곧 널리 퍼져나갈 수 있다고 본다"라고 의견을 밝혔다. 이어, "최고의 인력 양성에 걸맞은 선구적인 지원 시스템을 마련하길 바란다"라고 당부했다.
문수복 여성교수협의회 회장은 폐회사를 통해 "우리 대학에 여성 인력을 위한 좋은 제도들, 예를 들어 육아 휴직 중인 여성을 위한 브릿지 펀드 제도, 우수한 어린이집 시설 등이 있지만 구성원들 사이에는 적극적으로 홍보가 되지 않은 것 같다"라며, "이번 보고회를 통해 우수한 지원 제도들이 많이 알려지고, 이를 바탕으로 미래를 위한 더 좋은 성평등 지원제도가 마련될 수 있길 바란다"라고 덧붙였다. 양성평등법, 여성과학기술인 육성 및 지원을 위한 법률의 역사, 앞으로의 정책 방향 등을 총체적으로 논의한 이번 보고회에는 이광형 총장, 김명자 이사장 및 신용현 연세대 특임교수 등 교내·외 관계자 약 40여 명이 참석했다.
2024.03.14
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인공지능이 상황에 따라 알아서 업데이트되다
최근 실생활에 활용되는 인공지능 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 다수 발견되었고, 이에 따라 지속가능한 인공지능 학습 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. AI 모델이 꾸준히 정확한 판단을 내리는 것은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들기 위한 중요한 요소이다.
우리 대학 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
최근 인공지능이 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도의 높은 성능을 보여주고 있지만, 대부분의 좋은 결과는 AI 모델을 훈련시키고 성능을 테스트할 때 데이터의 분포가 변하지 않는 정적인 환경을 가정함으로써 얻어진다. 하지만 이러한 가정과는 다르게 SK 하이닉스의 반도체 공정 과정에서 시간에 따른 장비의 노화와 주기적인 점검으로 인해 센서 데이터의 관측값이 지속적으로 변화하는 드리프트 현상이 관측되고 있다.
시간이 지나면서 데이터와 정답 레이블 간의 결정 경계 패턴이 변경되면, 과거에 학습되었던 AI 모델이 내린 판단이 현재 시점에서는 부정확하게 되면서 모델의 성능이 점차 악화될 수 있다.
본 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터를 학습했을 때 AI 모델의 업데이트 정도와 방향을 나타내는 그래디언트(gradient)를 활용한 개념을 도입하여 제시한 개념이 드리프트 상황에서 학습에 효과적인 데이터를 선택하는 데에 도움을 줄 수 있음을 이론적으로 실험적으로 분석했다. 그리고 이러한 분석을 바탕으로 효과적인 학습 데이터 선택 기법을 제안하여, 데이터의 분포와 결정 경계가 변화해도 모델을 강건하게 학습할 수 있는 지속 가능한 데이터 중심의 AI 학습 프레임워크를 제안했다.
본 학습 프레임워크의 주요 이점은, 기존의 변화하는 데이터에 맞춰서 모델을 적응시키는 모델 중심의 AI 기법과 달리, 드리프트의 주요 원인이라고 볼 수 있는 데이터 자체를 직접 전처리를 통해 현재 학습에 최적화된 데이터로 바꿔줌으로써, 기존의 AI 모델 종류에 상관없이 쉽게 확장될 수 있다는 점에 있다. 실제로 본 기법을 통해 시간에 따라 데이터의 분포가 변화되었을 때에도 AI 모델의 성능, 즉 정확도를 안정적으로 유지할 수 있었다.
제1 저자인 김민수 박사과정 학생은 "이번 연구를 통해 인공지능을 한번 잘 학습하는 것도 중요하지만, 그것을 변화하는 환경에 따라 계속해서 관리하고 성능을 유지하는 것도 중요하다는 사실을 알릴 수 있으면 좋겠다ˮ고 밝혔다.
연구팀을 지도한 황의종 교수는 “인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 성능이 저하되지 않고 유지하는 데에 도움이 되기를 기대한다”고 말했다.
본 연구에는 KAIST 전기및전자공학부의 김민수 박사과정이 제1 저자, 황성현 박사과정이 제2 저자, 그리고 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 2월 캐나다 밴쿠버에서 열린 인공지능 최고 권위 국제학술 대회인 ‘국제 인공지능 학회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence, AAAI)’에서 발표되었다. (논문명: Quilt: Robust Data Segment Selection against Concept Drifts)
한편, 이 기술은 SK 하이닉스 인공지능협력센터(AI Collaboration Center; AICC)의 지원을 받은 ‘노이즈 및 변동성이 있는 FDC 데이터에 대한 강건한 학습’ 과제 (K20.05) 와 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습’ 과제 (2022-0-00157) 와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능’ 과제 성과다.
2024.03.14
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