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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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GPU에서 대규모 출력데이터 난제 해결
국내 연구진이 인공지능(AI) 등에 널리 사용되는 그래픽 연산 장치(이하 GPU)에서 메모리 크기의 한계로 인해 초병렬 연산*의 결과로 대규모 출력 데이터가 발생할 때 이를 잘 처리하지 못하던 난제를 해결했다. 이 기술을 통해 향후 가정에서 사용하는 메모리 크기가 작은 GPU로도 생성형 AI 등 고난이도 연산이 대규모 출력을 필요한 경우 이를 빠르게 수행할 수 있다.
*초병렬 연산: GPU를 이용하여 수 십 만에서 수 백 만 개의 작은 연산들을 동시에 수행하는 연산을 의미
우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 수십, 수백 만개 이상의 스레드들로 초병렬 연산을 하면서 수 테라바이트의 큰 출력 데이터*를 발생시킬 경우에도 메모리 에러를 발생시키지 않고 해당 출력 데이터를 메인 메모리로 고속으로 전송 및 저장할 수 있는 데이터 처리 기술(일명 INFINEL)을 개발했다고 7일 밝혔다.
*출력데이터: 데이터 분석 결과 또는 인공지능에 의한 생성 결과물에 해당하는 데이터
최근 AI의 활용이 급속히 증가하면서 지식 그래프와 같이 정점과 간선으로 이루어진 그래프 구조의 데이터의 구축과 사용도 점점 증가하고 있는데, 그래프 구조의 데이터에 대해 난이도가 높은 초병렬 연산을 수행할 경우 그 출력 결과가 매우 크고, 각 스레드의 출력 크기를 예측하기 어렵다는 문제점이 발생한다.
또한, GPU는 근본적으로 CPU와 달리 메모리 관리 기능이 매우 제한적이기 때문에 예측할 수 없는 대규모의 데이터를 유연하게 관리하기 어렵다는 문제가 있다. 이러한 이유로 지금까지는 GPU를 활용해 ‘삼각형 나열’과 같은 난이도가 높은 그래프 초병렬 연산을 수행할 수 없었다.
김 교수팀은 이를 근본적으로 해결하는 INFINEL 기술을 개발했다. 해당 기술은 GPU 메모리의 일부 공간을 수백 만개 이상의 청크(chunk)라 불리는 매우 작은 크기의 단위들로 나누고 관리하면서, 초병렬 연산 내용이 담긴 GPU 커널(kernel) 프로그램을 실행하면서 각 스레드가 메모리 충돌 없이 빠르게 자신이 필요한 청크 메모리들을 할당받아 자신의 출력 데이터를 저장할 수 있도록 한다.
또한, GPU 메모리가 가득 차도 무중단 방식으로 초병렬 연산과 결과 출력 및 저장을 지속할 수 있도록 한다. 따라서 이 기술을 사용하면 가정에서 사용하는 메모리 크기가 작은 GPU로도 수 테라 바이트 이상의 출력 데이터가 발생하는 고난이도 연산을 빠르게 수행할 수 있다.
김민수 교수 연구팀은 INFINEL 기술의 성능을 다양한 실험 환경과 데이터 셋을 통해 검증했으며, 종래의 최고 성능 동적 메모리 관리자 기술에 비해 약 55배, 커널을 2번 실행하는 2단계 기술에 비해 약 32배 연산 성능을 향상함을 보였다.
교신저자로 참여한 우리 대학 전산학부 김민수 교수는 “생성형 AI나 메타버스 시대에는 GPU 컴퓨팅의 대규모 출력 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 기술이 중요해질 것으로 예상되며, INFINEL 기술이 그 일부 역할을 할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자인 박성우 박사과정이 제1 저자로, 김 교수가 창업한 그래프 딥테크 기업인 (주)그래파이 소속의 오세연 연구원이 제 2 저자로, 김 교수가 교신 저자로 참여하였으며, 국제 학술지 ‘PPoPP’에 3월 4일자 발표됐다. (INFINEL: An efficient GPU-based processing method for unpredictable large output graph queries)
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩 및 ITRC 사업, 한국연구재단 선도연구센터인 암흑데이터 극한 활용 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.07
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생성형 인공지능·가상현실 결합한 3D 스케칭 연구 본격화
우리 대학이 생성형 인공지능(generative AI)과 가상현실(VR)을 활용하여 초고속 생산성 시대를 열어가기 위한 본격적인 도전을 시작한다.
27일 대전 본원에 문을 연 'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터(센터장 배석형)'는 생성형 인공지능과 가상현실을 3D(3차원) 스케칭과 결합한 미래형 제품 개발 프로세스를 연구하기 위해 설립됐다.
로봇, 모빌리티, 인공 단백질과 같은 첨단 제조 산업 분야는 제품 개발 주기가 매우 길 뿐만 아니라, 설계 결함이 발견되면 다시 아이디어 발상 단계로 돌아가 실물 제작과 테스트까지의 모든 과정을 반복해야 한다. 또한, 복잡한 3차원 구조체가 한데 맞물려 움직이면서 고도의 기능을 수행하기 때문에, 기존 2차원 스크린 작업 환경에서는 설계 의도를 입력하거나 결과물을 해석하는 데 한계가 있었다.'DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터'는 사람의 의도를 가장 빠르고 효과적으로 생성형 인공지능에 전달하는 수단으로 최신 가상현실 3D 스케칭 기술을 활용할 계획이다. 가상현실 몰입 공간 안에서 사람이 아이디어를 떠올리는 즉시 3D 스케칭으로 시각화하면, 인공지능이 이를 뼈대 삼아 구체화함으로써 실물을 제작하지 않고도 반복적으로 문제점을 수정해 점진적으로 완성도를 높일 수 있다.
이를 위해, ▴로봇 디자인 ▴모빌리티 디자인 ▴단백질 디자인을 3개 혁신 전략 분야로 삼고, 3D 스케칭 전문가인 배석형(산업디자인학과) 교수를 필두로 명현(전기및전자공학부), 박대형·성민혁(전산학부), 김경수·박해원·황보제민(기계공학과), 김호민(생명과학과) 교수 등 5개 학과 8명의 연구진과 KIST 박한범(뇌과학연구소) 박사가 범학제적으로 연구를 수행할 예정이다.
동일고무벨트 주식회사(대표 이윤환, 이하 DRB)는 연구센터를 통해 ▴정기 학술 워크숍 및 데모데이 개최 ▴DRB 연구원의 산학 교류 ▴DRB 매칭 조직의 신제품·신사업 탐색, ▴대규모 국가 연구개발 지원사업 합동 유치 추진 등을 진행한다. 기술혁명의 시대를 맞는 21세기 중후반에 대비한 새로운 기업 운영 체제를 만들어 가겠다는 포부다.
27일 오후 우리 대학 대전 본원 산업디자인학과동(N25)에서 개최된 개소식에는 이광형 총장, 배석형 센터장 등 KAIST 보직교수 및 센터 참여교수와 DRB 김세연 전략고문 및 임원진 등 30여 명이 참석했으며, 현판식이 함께 진행됐다.배석형 DRB-KAIST 스케치더퓨처 연구센터장은 "인공지능의 잠재력을 사람이 의도에 따라 자유자재로 부릴 수 있는 것이 핵심"이라며, "사람이 가진 고도의 창의성을 스케칭을 통해 자유롭게 발상하고 표현하는 연구는 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다.
2024.02.29
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해킹 공격 막는 암호 반도체 최초 개발
사물인터넷(IoT), 자율 주행 등 5G/6G 시대 소자 또는 기기 간의 상호 정보 교환이 급증함에 따라 해킹 공격이 고도화되고 있다. 이에 따라, 기기에서 데이터를 안전하게 전송하기 위해서는 보안 기능 강화가 필수적이다.
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 류승탁 교수 공동연구팀이 ‘해킹 막는 세계 최초 보안용 암호 반도체’를 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.
연구팀은 100% 실리콘 호환 공정으로 제작된 핀펫(FinFET) 기반 보안용 암호반도체 크립토그래픽 트랜지스터(cryptographic transistor, 이하 크립토리스터(cryptoristor))를 세계 최초로 개발했다. 이는 트랜지스터 하나로 이루어진 독창적 구조를 갖고 있을 뿐만 아니라, 동작 방식 또한 독특해 유일무이한 특성을 구비한 난수발생기다.
인공지능 등의 모든 보안 환경에서 가장 중요한 요소는 난수발생기이다. 가장 널리 사용되는 보안 칩인 ‘고급 암호화 표준(advanced encryption standard, AES)’에서 난수발생기는 핵심 요소로, AES 보안 칩 전체 면적의 약 75%, 에너지 소모의 85% 이상을 차지한다. 따라서, 모바일 혹은 사물인터넷(IoT)에 탑재가 가능한 저전력/초소형 난수발생기 개발이 시급하다.
기존의 난수발생기는 전력 소모가 매우 크고 실리콘 CMOS 공정과의 호환성이 떨어진다는 단점이 있고, 회로 기반의 난수발생기들은 점유 면적이 매우 크다는 단점이 있다.
연구팀은 기존 세계 최고 수준 연구 대비 전력 소모와 점유 면적 모두 수천 배 이상 작은 암호 반도체인 단일 소자 기반의 크립토리스터(cryptoristor)를 개발했다. 절연층이 실리콘 하부에 형성되어 있는 실리콘 온 인슐레이터(Silicon-on-Insulator, SOI) 기판 위에 제작된 핀펫(FinFET)이 가지는 내재적인 전위 불안정성을 이용해 무작위적으로 0과 1을 예측 불가능하게 내보내는 난수발생기를 개발했다.
다시 설명하면, 보통 모바일 기기 등에서 정보를 교환할 때 데이터를 암호화하는 알고리즘에는 해커가 암호화한 알고리즘을 예측할 수 없도록 하는 것이 중요하다. 이에 무작위의 0과 1이 난수이며 0과 1의 배열이 매번 다른 결과가 나오게 하여 예측 불가능성을 가지도록 함으로써 공격자가 예측하지 못하도록 차단하는 방식이다.
특히, 크립토리스터 기반 난수발생기 연구는 국제적으로도 구현한 사례가 없는 세계 최초의 연구이면서, 기존 논리 연산용 또는 메모리용 소자와 동일한 구조의 트랜지스터이기 때문에, 현재 반도체 설비를 이용한 양산 공정으로 100% 제작이 가능하며 저비용으로 빠르게 대량생산이 가능하다는 점에서 의미가 크다.
연구를 주도한 김승일 박사과정은 개발된 “암호 반도체로서 초소형/저전력 난수발생기는 특유의 예측 불가능성으로 인해 보안 기능을 강화해 칩 또는 칩 간의 통신 보안으로 안전한 초연결성을 지원할 수 있고, 특히 기존 연구 대비 에너지, 집적도, 비용 측면에서 탁월한 장점을 갖고 있어 사물인터넷(IoT) 기기 환경에 적합하다”고 연구의 의의를 설명했다.
전기및전자공학부 김승일 박사과정이 제1 저자, 유형진 석사가 공저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘사이언스(Science)’의 자매지인 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 2024년 2월 온라인판에 정식 출판됐다. (논문명 : Cryptographic transistor for true random number generator with low power consumption)
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.02.29
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단백질 ‘생산 설계도’ 보호하는 RNA 조절 기전 찾았다
생명체는 DNA, RNA, 단백질과 같은 바이오분자들의 조절 작용으로 다양한 생물학적 기능을 수행한다. 바이오분자들의 조절로 유전 정보가 전달되고, 잘못 전달된 정보는 유전자 변형이나 감염성 질병의 원인이 된다. 따라서 분자생물학적 조절 연구는 유전자 치료제와 첨단 백신 개발에 중요하다. 특히, 2023년 코로나 mRNA 백신 기술을 개발한 과학자들이 노벨 생리의학상을 수상하면서 RNA 조절 연구에 기반한 첨단신약, 바이오공학 기술이 크게 주목받고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS) RNA 연구단 김빛내리 단장(서울대 생명과학부 석좌교수), 미국 국립암연구소 유진 발코프(Eugene Valkov) 박사팀과 공동연구를 통해 자체 개발한 단일핵산 분석법을 적용해 전령 RNA(messenger RNA, 이하 mRNA) 분해의 새로운 조절 기전을 찾았다고 밝혔다.
mRNA는 긴 단일 가닥 RNA 분자로, DNA에 보관된 유전 정보를 단백질에 전달하는 매개체로서 마치 단백질의 ‘생산 설계도’와 같다. 예를 들어, 코로나 mRNA 백신은 약 4,000개의 RNA 분자로 이루어져 있으며, 코로나 스파이크 단백질의 유전 정보와 다양한 RNA 변형을 활용해 스파이크 단백질 생산을 조절하도록 설계되어 있다. 결국 RNA 기능과 조절에 따라 유전자 치료제 및 mRNA 백신의 효능이 결정된다.
연구진은 다양한 RNA 조절 인자 중 특히 mRNA 꼬리에 주목해 왔다. mRNA는 말단에 50-150개의 아데닌 염기로 구성된 긴 꼬리를 갖는데, mRNA를 보호하고 단백질 합성을 촉진하는 역할을 한다. 그동안 이 꼬리는 아데닌으로만 구성된 것으로 알려졌지만, 연구진은 지난 연구에서 비(非) 아데닌 염기가 추가된 ‘혼합 꼬리(Mixed tail)’가 존재한다는 사실을 보고하였고, 이 혼합 꼬리가 mRNA의 분해를 막는 역할을 하여 유전자 활성을 높이는 데 기여함을 밝힌 바 있다.
그러나 RNA 변형의 결과인 mRNA 꼬리는 그 변형의 특이적인 행태로 인해 생화학 실험과 정량적 분석에 어려움이 있었다. 또한, 50-150개 RNA 분자의 연속적인 변형에 대한 단일염기 분석이 필요하여 mRNA 혼합 꼬리 조절 기전 연구에 제한이 있었다.
이를 해결하기 위해 연구진은 미국 국립암연구소 유진 발코프 박사 연구팀과 함께 mRNA 꼬리 조절 연구를 위한 단일핵산 분석법을 개발했다. 이어 이 분석법을 활용하여 세계 최초로 mRNA 꼬리가 분해되는 속도를 단일핵산 단위로 측정하는데 성공, mRNA 꼬리의 새로운 분해 기전을 규명했다.
연구진은 mRNA 분해를 유도하는 탈아데닐 복합체(CCR4-NOT)를 이용한 탈아데닐화 시스템을 개발하고 단일 염기 단위의 분해 반응을 수학적으로 모델링하여 혼합 꼬리 분해 효과를 정량화했다. 그 결과, 탈아데닐 복합체의 진행이 지연되는 위치를 확인할 수 있었으며, 복합체의 구성 요소들이 비 아데닌 염기에 의해 특정 위치에서 막혀 분해 속도가 조절되는 것을 밝혔다. 즉, 비 아데닌 염기가 일종의 ‘과속 방지턱’ 역할을 한다는 것을 입증한 것이다.
김빛내리 단장은 “mRNA 혼합 꼬리 조절에 대한 이해를 확장해 mRNA 안정성 조절과 유전자 발현 메커니즘에 대한 새로운 통찰을 제공했다”라며, “혼합 꼬리에 기반한 다양한 유전자 치료법 연구와 RNA 첨단 신약 개발에 기여할 것”이라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수는 “이번 연구는 분자생물학, 생화학 및 수학 분야가 만나 이룬 융합 연구의 결실”이라며, “미래 바이오공학 및 첨단바이오 분야 발전을 위한 공동연구의 중요성을 시사한다”라고 연구의 의의를 밝혔다.
이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 구조 분자생물학(Nature Structural & Molecular Biology, IF=16.8)’에 지난 2월 19일 게재됐다.
2024.02.28
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미생물로 자스민 향도 만든다
우리 대학 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 ‘벤질아세테이트 생산을 위한 미생물 공정’논문을 발표했다고 26일 밝혔다. 이번 논문은 네이처(Nature) 誌가 발행하는 ‘네이처 화학공학(Nature Chemical Engineering)’의 표지논문으로 선정됐다.
※ 논문명 : A microbial process for the production of benzyl acetate
※ 저자 정보 : 최경록(한국과학기술원, 제1 저자), Luo Zi Wei(한국과학기술원, 제2 저자), 김기배(한국과학기술원, 제3 저자), Xu Hanwen(한국과학기술원, 제4 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 5명
향은 화장품 및 식품 산업에서 중요한 요소다. 그중에서도 자스민 향과 일랑일랑 향은 각종 향수와 화장품, 개인 위생용품뿐만 아니라 식품 및 음료 제조에까지 널리 애용되고 있다. 하지만 자스민과 일랑일랑 꽃으로부터의 추출을 통해 생산되는 향료의 양이 수요를 충족시키기 못하기 때문에 산업에서는 두 향료의 향을 내는 주요한 방향성 성분인 벤질아세테이트를 석유로부터 유래한 원료를 이용해 화학적으로 합성해 첨가해 제품을 생산하고 있다. 이상엽 특훈교수 연구팀은 각종 산업에서 널리 이용되는 방향성 화합물인 벤질아세테이트를 친환경적이고 지속가능한 방식으로 생산하고자 시스템 대사공학을 통해 포도당으로부터 벤질아세테이트를 생산하는 대장균 발효 공정을 개발했다. 시스템 대사공학은 석유에 대한 의존도가 높은 기존의 화학산업을 대체할 바이오산업의 핵심인 미생물 세포공장을 보다 효과적으로 개발하기 위해 이상엽 특훈교수가 창시한 연구 분야다.
이상엽 특훈교수팀은 2019년 대장균을 대사공학적으로 개량해 포도당으로부터 벤조산을 생산하는 미생물 균주를 개발한 바 있다. 이번 연구에서는 해당 전략을 바탕으로 포도당으로부터 벤조산을 거쳐 벤질아세테이트를 생합성하는 대사 경로를 개발했다. 연구팀은 포도당으로부터 벤조산을 생합성하는 대사경로를 도입한 상단 균주와 벤조산을 벤질아세테이트로 전환하는 대사 경로가 도입된 하단 균주의 공생배양을 통해 포도당으로부터 벤질아세테이트를 생산하는 데 성공했다. 하지만 해당 공생배양 전략을 활용할 경우 벤조산을 벤질아세테이트로 전환하는 데에 이용되는 효소가 벤조산 생합성 중 생성되는 중간체에 비특이적으로 작용해 신나밀아세테이트라는 부산물을 생성하는 것이 확인됐다. 특히 이 과정에서 벤조산 생합성에 필요한 중간체가 소모되어 목표 화합물인 벤질아세테이트의 생산 효율이 감소된다. 이상엽 특훈교수 연구팀은 효소의 기질 비특이성으로 인한 부산물 생성 문제를 극복하기 위해 발효 초반에는 포도당으로부터 벤조산을 생산하는 상단 균주만을 배양해 벤조산을 우선적으로 생산하고, 하단 균주를 뒤늦게 접종해 배양액 내에 축적된 벤조산을 벤질아세테이트로 전환하는 지연 공생배양 전략을 고안했다. 하단 균주가 도입되는 시점에는 배양액 내 벤조산의 농도가 중간체의 농도보다 월등히 높아 벤조산이 벤질아세테이트로 전환되는 반응이 중간체가 부산물로 전환되는 반응보다 우세하게 진행된다. 연구진은 지연 공생배양 전략을 적용함으로써 추가적인 효소 및 균주 개량을 거치지 않고도 부산물의 생성은 억제하는 동시에 목표 화합물인 벤질아세테이트의 생산 농도는 기존 플라스크 수준의 발효 대비 10배 이상인 2.2 g/L까지 향상시킬 수 있었다. 또한 기술 경제성 분석을 통해 해당 미생물 공정을 통한 벤질아세테이트의 상업적 생산 가능성을 확인했다.
이번 논문의 제1 저자인 최경록 연구교수는 “이번 연구는 벤질아세테이트라는 산업적으로 유용한 화합물을 효과적으로 생산하는 미생물 공정을 개발함과 동시에, 대사공학을 연구 중 효소의 기질 비특이성으로 인해 빈번하게 발생하는 부산물 생성 및 이로 인한 목표 화합물 생산 효율의 저하 문제를 극복하는 새로운 접근을 제시했다는 데 큰 의의가 있다”고 말했다. 또한 이상엽 특훈교수는 “산업적으로 유용한 화합 물질을 지속가능한 방식으로 생산할 수 있는 미생물 공정의 종류와 수를 늘려 나감과 동시에 미생물 균주 개발 중 고질적으로 필연적으로 발생하는 여러 문제를 해결하는 효과적인 전략의 개발에도 힘쓴다면 석유화학산업의 친환경적이고 지속가능한 바이오산업으로의 전환을 더욱 앞당길 수 있을 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 바이오의료기술개발사업의 ‘지능형 세포공장기술 구현’ 과제 (과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수) 및 농촌진흥청이 지원하는 농업미생물사업단(단장 장판식)의 ‘미생물 대사 시스템 제어를 통한 무기물로부터의 단백질 생산 기술 개발’ 과제 (과제책임자 KAIST 최경록 연구교수)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.02.26
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이나래 교수, 한국인 최초 전략경영학회 우수 연구자로 선정
우리 대학 기술경영학부 이나래 교수(녹색성장지속가능대학원 겸임)가 국제 전략 경영학회(Strategic Management Society)의 우수 전략 경영 연구자(Research in Strategic Management Scholar)로 선정됐다고 23일 밝혔다.
국제 전략 경영학회는 전략 경영 분야 최대 규모의 국제 학회로 80개 이상의 국가에서 활동하는 3,000여 명의 회원으로 구성되어 있다. 해당 상은 본 학회가 전략 연구 재단(Strategy Research Foundation)을 통해 매년 1~2명 내외로 선발해 수여하고 있으며 선발된 연구자의 연구 과제를 미화 25,000불 선에서 지원하고 있다. 한국인 연구자의 수상은 이번이 처음이다.
이나래 교수는 전략 경영 분야 중 비시장 전략 (Non-market strategy) 부문에서 창의적이고 융합적인 연구를 해왔으며 특히 기후 변화로 인한 다각적 위기에 대응하는 기업의 경영 전략 수립 연구의 초점을 맞춰왔다. 이번에 수상한 연구 과제 역시 제도적, 물리적 기후 변화 위기가 기업의 글로벌 자산 매각 결정에 미치는 영향에 관한 것이다.
상을 받은 이나래 교수는 “이번 연구를 통해 전략 분야에서 오랜 전통을 가지고 있는 자산 매각 전략에 관한 연구와 최근 큰 관심을 받고 있는 기후 변화 연구를 융합할 수 있는 기회가 생겨서 매우 기쁘다”며 “앞으로는 KAIST 내의 지적 자산을 활용해 기후 변화 기술에 대한 연구로 폭을 넓히고 싶다”라고 소감을 밝혔다.
한편 이나래 교수는 지난 2022년에 국제 전략 경영학회가 주최하는 연례 학회에서 ‘현실적 시사점이 있는 최우수 논문상(Best Paper with practical implications)’을 수상한 바 있다.
*국제 전략 학회 소개: https://www.strategicmanagement.net/
*전략 연구 재단 소개: https://www.strategicmanagement.net/about-sms/strategy-research-foundation/
*수상자 공지 페이지: https://www.strategicmanagement.net/publications-resources/strategic-management-explorer/2023-srf-grant-recipients/
2024.02.23
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