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세계 최초 개인정보 보호 기술이 적용된 인공지능(AI) 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)'의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.
빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다. 이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Photo) 와 애플 아이클라우드(iCloud) 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 `안면 인식 기술 (예- 합성곱 신경망 네트워크 안면 인식, Convolutional Neural Network based Face Recognition)' 등이 있다.
이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고, 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다.
또한 이러한 문제는 최근 주목받는 대형 인공지능 모델의 경우에 더 쉽게 발생하는 경향이 있으며, 실제 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델인 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제를 보였다. [참고1] 유사사례로서 국내에서 2020년 화제가 되었던 스캐터랩의 인공지능 챗봇 이루다의 경우에도 비슷한 문제가 불거진 적이 있다. [참고2]
[참고1] https://ai.googleblog.com/2020/12/privacy-considerations-in-large.html
[참고2] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002243051?sid=105
이에 애플, 구글, 마이크로소프트 등 빅 테크 기업에서는 `차등 프라이버시 (differential privacy)' 기술을 크게 주목하고 있다. 차등 프라이버시 기술은 학습에 사용되는 그라디언트(gradient, 학습 방향 기울기)에 잡음(노이즈)를 섞음으로써 인공지능 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 차등 프라이버시 기술 적용 시, 기존 대비 어플리케이션의 속도와 성능이 크게 하락하는 문제 때문에 아직까지 범용적으로 널리 적용되지는 못했다. 이는 차등 프라이버시 머신러닝 학습 과정이 일반적인 머신러닝 학습과 다른 특성을 보이고, 이로 인해 기존의 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 메모리 사용량, 학습 속도 및 하드웨어 활용도 (hardware utilization) 측면에서 비효율적이기 때문이다.
이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩'을 개발했다. 유민수 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고, 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning)
또한 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또한, 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터 (IDEC, IC Design Education Center)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.19
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이현주 교수, IEEE MEMS 2025 학술대회장 선임
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 석좌교수가 2025년 개최예정인 제38회 IEEE MEMS 국제 학술대회(International Conference on Micro Electro Mechanical Systems)의 학술대회장 (General Chair)에 선임됐다.
IEEE MEMS 학술대회는 MEMS(Micro Electro Mechanical System, 미세전자기계시스템) 분야에서 최고의 권위를 인정받는 국제컨퍼런스로, MEMS 기술로 제작되는 각종 마이크로 센서 및 액추에이터에 관한 모든 연구를 다루는 핵심 학술대회이다. 이 학술대회는 매년 800편 이상의 MEMS 분야 논문이 제출되며 엄격한 심사 프로세스를 거친 약 250편 내외의 논문을 선정해 발표하며 세계적 권위를 인정받고 있다. 특히, 대회에 제출된 논문 중 상위 10퍼센트 미만 가량만 구두 발표에 선정된다.이현주 교수는 올해 40세의 나이로 대회 역사상 최연소로 학술대회장에 선임되었으며, 2025년에 대만 국립칭화대학(National Tsing Hua University) 의 Sheng-Shian Li 교수와 공동학술대회장 직을 수행할 예정이다.
2022.04.14
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유지환 교수, IEEE 로보틱스 및 자동화 학술회 특훈강연교수 프로그램 위원장 선임
우리 대학 건설및환경공학과 유지환 교수가 로봇분야 세계 최고권위의 국제전기전자공학회(IEEE) 로보틱스 및 자동화 학술회(Robotics and Automation Society)에서 운영하는 특훈강연교수(Distinguished Lecturers) 프로그램 전체총괄을 담당하는 위원장(chair)에 선임됐다.
국제전기전자공학회 로보틱스 및 자동화 학술회의 특훈강연교수 프로그램은 로봇분야 우수강의 및 교육콘텐츠를 접할 기회가 없는 개발도상국가 학생들을 대상으로 로봇분야 강의 및 특강 서비스를 제공할 목적으로 국제전기전자공학회 로보틱스 및 자동화 학술회 산하의 기술분과(Technical Committees) 중심으로 운영되는 프로그램으로서, 전체 21개의 기술분과에서 약 63명의 세계적으로 저명한 석학들로 구성 된 특훈강연교수들이 활동하고 있다. 이번에 특훈강연교수 프로그램의 위원장을 맡게 된 유지환 교수는 신규 특훈강연교수의 발굴 및 승인에서부터 전체 프로그램의 운영에 이르기까지의 역할을 담당하게 된다.
2022.03.24
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서창호 교수, IEEE 정보이론 소사이어티 젊은 과학자상 수상
우리 대학 전기전자공학부 서창호 교수가 국제전기전자공학회(IEEE) 정보이론 소사이어티(Information Theory Society)에서 박사학위 취득 후 10년 이내 젊은 학자에게 수여하는 `제임스 매시 연구-교육 상(James L. Massey Research & Teaching Award for Young Scholars)' 상을 받았다.
정보이론 소사이어티 연구-교육 부문 유일한 상이자, 과거 수상자 모두 미국 유수 대학 교수라는 점에서 뜻깊은 상이다. 과거 수상자는 메사추세츠 공과대학(MIT), 스탠포드(Stanford), 코넬(Cornell), 텍사스대학교 오스틴캠퍼스(UT Austin), 서던캘리포니아대학교(USC), 캘리포니아대학교 샌디에이고캠퍼스(UCSD) 교수이고, 미국 대학 이외의 교수로는 최초의 수상이다.
서창호 교수는 정보이론 및 인공지능(AI) 분야에서 활발히 연구 활동을 하고 있으며, 뉴립스(NeurIPS), 국제머신러닝학회(ICML), IEEE 정보이론 트랜잭션(Transactions on Information Theory) 등 유명 국제 학회와 학술지에 꾸준히 논문을 게재했다. 현재에는 신뢰할 수 있는 인공지능(Trustworthy AI)을 개발하는 연구를 진행 중이다.
서창호 교수는 수년간 교내 수업 개발에 기여한 바를 인정받아 KAIST 내에서 주는 교육 부문 대상인 `임형규 링크제네시스 최우수교원상(LINKGENESIS Best Teacher Award)'를 수상한 바가 있다. 또한, 구글 (Google)과의 인공지능 교육과정 공동개발의 일환으로 수업 교재를 자체 개발했고 이는 교과서 텍스트북으로 발간될 예정이다.
수상자가 소개된 국제전기전자공학회(IEEE) 정보이론 소사이어티 공식 홈페이지에는 서창호 교수의 학력과 다양한 수상 기록을 소개하며, 동 학회 부 편집장(Associate Editor) 등 활발한 학회봉사 활동도 소개하고 있다.
우리 대학 동문이며, 전기전자공학부 학부 담당 부학부장이기도 한 서창호 교수는 이번 수상이 학부 및 KAIST 홍보에 조금이라도 도움이 되면 좋겠다는 소감을 밝혔다.
시상식은 7월 13일 온라인으로 개최된 IEEE 국제 정보이론 심포지엄(International Symposium on Information Theory)에서 이뤄졌다.
아래는 공식 수상 소식 및 과거 수상자 목록이 기재된 홈페이지다.
1. https://www.itsoc.org/news/changho-suh-wins-2021-james-l-massey-award
2. https://www.itsoc.org/honors/massey-award
2021.07.27
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전기및전자공학부 최준일 교수, IEEE 닐 세퍼드상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최준일 교수가 2021년 국제전기전자공학회(IEEE) 이동체공학 학술회(Vehicular Technology Society)의 닐 세퍼드 상(Neal Shepherd Memorial Award) 수상자로 선정됐다.
닐 세퍼드 상(Neal Shepherd Memorial Award)은 이동체/이동통신 분야 저명 국제 학술지인 IEEE 이동기술 분과(Transactions on Vehicular Technology) 저널에 출판된 지난 5년간의 통신 채널(Propagation) 관련 논문 중 가장 우수한 논문에 주어지는 최우수 논문상이다.
최준일 교수는 이미 2015년과 2019년에 각각 IEEE 신호처리 학술회(Signal Processing Society)와 IEEE 통신 학술회(Communications Society)에서 최우수 논문상을 수상한 바 있다. 통신 분야에서 한국인이 만 40세 이전에 IEEE 학술회로부터 최우수 논문상을 3번 이상 받은 경우는 최준일 교수가 최초이며, 세계적으로도 매우 드물다.
최준일 교수는 부따 바(Vutha Va) 박사(당시 박사과정 학생, 현재 삼성리서치 아메리카 연구원), 로버트 히스(Robert Heath) 교수 (당시 텍사스대학교 오스틴캠퍼스, 현재 노스캐롤라이나 주립대학교)가 공동으로 저술한 아래 논문으로 이번에 상을 수상했다.
"The Impact of Beamwidth on Temporal Channel Variation in Vehicular Channels and its Implications" IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 6, pp. 5014-5029, Jun. 2017.
이 논문은 밀리미터파를 사용하는 차량 간 통신 환경에서 통신에 사용하는 빔 폭에 따른 무선통신 채널의 특성을 규명한 연구에 관한 것으로 현재 약 150회의 인용 횟수(구글 학술검색 기준)를 기록하고 있다.
일반적으로 밀리미터파는 무선 채널의 변동성으로 차량 간 통신 환경에 적합하지 않다고 알려졌는데, 최준일 교수는 해당 연구를 통해 밀리미터파가 차량 간 통신 시스템에도 사용될 수 있는 것을 최초로 밝혔고, 차량 간 통신에 최적화된 빔 폭을 찾는 방식을 개발했다.
최준일 교수는 "이번에 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회의 잭 뉴바우어(Jack Neubaeur) 상을 전기및전자공학부 강준혁 학부장님께서 수상하셨는데, IEEE 이동체공학 학술회 역사상 같은 소속 연구자가 동시에 최우수 논문상을 받은 것은 최고, 최초 연구를 지향하는 KAIST에서도 매우 이례적인 일ˮ이라며 국민들과 KAIST 구성원들에게 감사하다는 소감을 밝혔다.
시상식은 9월에 열리는 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 최대 학회인 이동체공학 학술회의(Vehicular Technology Conference, VTC)에서 개최될 예정이었으나 코로나19 상황으로 개최되지 않는다. 대신 국제전기전자공학회 VTC2021 가을 학회 홈페이지와 이동체공학 학술회 뉴스레터에 수상 소식이 게시되며, 수상자 리스트는 영구적으로 IEEE 이동체공학 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2021.07.23
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강준혁 교수, IEEE 잭 뉴바우어 상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 강준혁 교수(전기및전자공학부 학부장)가 2021년 국제전기전자공학회(IEEE) 이동체공학 학술회의(Vehicular Technology Conference, VTS) `잭 뉴바우어 상(Jack Neubauer Memorial Award)'를 수상했다고 2일 밝혔다.
잭 뉴바우어 상(Jack Neubauer Memorial Award)은 이동체/이동통신 분야 저명 국제 학술지인 IEEE 이동기술 분과(Transactions on Vehicular Technology) 저널에 출판된 지난 5년간의 논문 중 가장 우수한 논문에 주어지는 최우수 논문상이다.
강준혁 교수(교신저자)와 우리 대학 박사 졸업생인 정성아 경북대학교 전자공학부 교수(당시 하버드대학 박사후연구원), 그리고 영국 킹스 칼리지 런던(King’s College London) 오스왈도 시메오네(Osvaldo Simeone) 교수가 공동으로 저술한 아래 논문이 최우수 논문으로 선정됐다.
(논문명: Mobile Edge Computing via a UAV-Mounted Cloudlet: Optimization of Bit Allocation and Path Planning, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 67, No. 3, pp. 2049-2063, March 2018.
이 논문은 무인 비행체가 모바일 기기의 계산을 돕기 위한 엣지 컴퓨팅을 수행할 때 자원의 배분과 비행체의 궤적을 최적화하는 연구에 관한 것으로 현재 약 400회의 인용 횟수(구글 스칼라(Google Scholar) 기준)를 기록하고 있다. 수상 소식은 IEEE VTC2021 가을 학회 홈페이지와 IEEE 이동기술 분과 뉴스레터에 게시되며, 수상자 리스트는 영구적으로 IEEE 이동기술 분과 홈페이지에 게시된다.
위 상을 수상한 강준혁 교수는 “최적화 이론을 이용해 무인 비행체를 이용한 엣지 컴퓨팅을 제안하고, 파워 소모를 최소화하는 무인 비행체의 궤적과 자원 활당에 대한 연구를 수행한 결과를 국제적으로 인정받아 매우 기쁘다ˮ며, “앞으로 제안된 기술을 활용해 연합학습에 적용하는 등 인공지능 분야로 연구를 확대 진행할 계획이다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
시상식은 원래 이동기술 분과 최대 학회 이동체공학 학술회의(VTC)에서 개최되지만 코로나19 상황으로 올해는 개최되지 않는다.
2021.07.05
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건설및환경공학과 유지환 교수팀, IEEE 로보틱스 자동화 저널 최우수 논문상 수상
우리 대학 건설 및 환경공학과 유지환 교수 연구팀이 로봇 분야 프리미어 저널인 IEEE 로보틱스 자동화 저널(Robotics and Automation Magazine)에서 “Vine Robots: Design, Teleoperation, and Deployment for Navigation and Exploration” 이라는 논문으로 2020년 최우수 논문상(Best Paper Award)에 선정됐다.
시상은 5월 30일부터 개최된 로봇 분야 프리미어 학회인 2021 IEEE 로보틱스 자동화 국제 학회 (International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 시상식(6월 2일)에서 온라인으로 수여됐다.
선정된 논문은 스탠포드 대학교와의 공동연구 결과로 발표된 논문으로, 나무줄기처럼 자라나는 소프트 그로잉 로봇의 설계, 원격조종, 그리고 재난 및 탐사 현장에서의 활용에 관한 논문으로, 동 저널에 2020년 게재된 논문 중 가장 큰 영향력과 많은 인용 수를 인정받아 최우수 논문으로 선정됐다.
2021.06.04
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초대규모 그래프 프로세싱 시뮬레이션 기술 개발
우리 대학 연구진이 오늘날 정보통신(IT) 분야에서 광범위하게 사용되는 그래프 타입의 데이터를 실제로 저장하지 않고도 알고리즘을 계산할 수 있는 `그래프 프로세싱 시뮬레이션'이라는 신개념 기술을 세계 최초로 개발하는 데 성공했다. 데이터를 저장할 필요가 없어 1조 개 간선의 초대규모 그래프도 PC 한 대로 처리가 가능하다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀은 1조 개 간선의 초대규모 그래프에 대해 데이터 저장 없이 알고리즘을 계산할 수 있는 신개념 기술을 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
오늘날 웹, SNS, 인공지능, 블록체인 등의 광범위한 분야들에서 그래프 타입의 데이터에 대한 다양한 알고리즘들의 연구가 매우 중요하다. 그러나 그래프 데이터의 복잡성으로 인해 그 크기가 커질 때 막대한 규모의 컴퓨터 클러스터가 있어야만 알고리즘 계산이 가능하다는 문제가 있다.
김 교수 연구팀은 이를 근본적으로 해결하는 T-GPS(Trillion-scale Graph Processing Simulation)라는 기술을 개발했다. 이 T-GPS 기술은 그래프 데이터를 실제로 디스크에 저장하지 않고도 마치 그래프 데이터가 저장돼 있는 것처럼 알고리즘을 계산할 수 있고, 계산 결과도 실제 저장된 그래프에 대한 알고리즘 계산과 완전히 동일하다는 장점이 있다.
그래프 알고리즘은 그래프 처리 엔진 상에서 개발되고 실행된다. 이는 산업적으로 널리 사용되는 SQL 질의를 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 엔진 상에서 개발하고 실행하는 것과 유사한 방식이다.
지금까지는 그래프 알고리즘을 개발하기 위해 먼저 합성 그래프를 생성 및 저장한 후, 이를 다시 그래프 처리 엔진에서 메모리로 적재해 알고리즘을 계산하는 2단계 방법을 사용했다. 그래프 데이터는 그 복잡성으로 인해 전체를 메모리로 적재하는 것이 요구되며, 그래프의 규모가 커지면 대규모 컴퓨터 클러스터 장비가 있어야만 알고리즘을 개발하고 실행할 수 있다는 커다란 단점이 있었다.
김 교수팀은 합성 그래프와 그래프 처리 엔진 분야에서 국제 최고 권위의 학술대회에 매년 논문을 발표하는 등 세계 최고의 기술력을 보유하고 있으며, 그 기술들을 바탕으로 기존 2단계 방법의 문제를 해결했다.
그래프 데이터상에서 그래프 알고리즘이 계산을 위해 접근하는 부분을 짧은 순간 동안 실시간으로 생성해, 마치 그래프 데이터가 존재하는 것처럼 알고리즘을 계산하는 것이다. 이때 그래프 데이터를 아무렇게 실시간 생성하는 것이 아니라 합성 그래프 모델에 따라 생성하고 저장한 것과 동일하도록 실시간 생성하는 것이 핵심 기술 중 하나다.
또한, 그래프 처리 엔진이 실시간으로 생성되는 그래프를 실제 그래프처럼 인식하고 알고리즘을 완전히 동일하게 계산하도록 엔진을 수정한 것이 또 다른 핵심 기술이다.
김민수 교수 연구팀은 T-GPS 기술을 종래의 2단계 방법과 성능을 비교한 결과, 종래의 2단계 방법이 11대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 10억 개 간선 규모의 그래프를 계산할 수 있었던 반면, T-GPS 기술은 1대의 컴퓨터에서 1조 개 간선 규모의 그래프를 계산할 수 있어 컴퓨터 자원 대비 10,000배 더 큰 규모의 데이터를 처리를 할 수 있음을 확인했다. 또한, 알고리즘 계산 시간도 최대 43배 더 빠름을 확인했다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "오늘날 거의 모든 IT 분야에서 그래프 데이터를 활용하고 있는바, 연구팀이 개발한 새로운 기술은 그래프 알고리즘의 개발 규모와 효율을 획기적으로 높일 수 있어 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 캐나다 워털루 대학에 박사후 연구원으로 재직 중인 박힘찬 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 22일 그리스 차니아에서 온라인으로 열린 데이터베이스 분야 최고 국제학술대회 중 하나인 IEEE ICDE에서 발표됐다. (논문명 : Trillion-scale Graph Processing Simulation based on Top-Down Graph Upscaling).
한편, 이 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.23
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메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다.
전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16
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최재혁 교수, IEEE-IEIE가 공동 선정한 2020년 올해의 'IT 젊은 공학자상' 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최재혁(사진) 교수가 국제전기전자학회[IEEE, 회장 토시오 후쿠다(Toshio Fukuda)]와 대한전자공학회(IEIE, 회장 임혜숙 교수·이화여대)가 공동 주관하고 해동과학문화재단(이사장 김영재)이 후원하는 'IT 젊은 공학자상' 수상자로 20일 선정됐다. 시상식은 8월 20일 오후 6시 제주 롯데호텔에서 개최됐다.
2006년부터 시작해 올해 15회째 진행되는 'IT 젊은 공학자상'은 국제전자전기학회(IEEE)와 대한전자공학회(IEIE)가 공동으로 시상하는 국제적인 상이다. 국내‧외 전문가들의 엄격한 심사를 거쳐 IT분야에서 기술과 학문 발전에 크게 기여한 만 40세 미만의 젊은 과학‧기술자를 매년 1명 선정해 시상하고 있다.
올해의 수상자로 선정된 최 교수는 5G 통신을 비롯한 초고속 통신시스템을 위한 고성능 반도체 회로 설계 분야 연구를 진행했다. 특히 차세대 유무선 통신 및 메모리 시스템의 핵심 기술로 꼽히는 '초(超)저잡음 고주파 신호 생성'분야에서 세계 최고 기술을 보유하고 있으며 SCI 저널논문 및 국제학회 논문 64편을 발표했고 25건의 국내‧국제특허를 출원 및 등록했다.
최 교수는 이와 함께 반도체회로 분야 최고 학술대회인 '국제반도체회로 학술대회 (ISSCC, International Solid-State Circuits)'와 '유럽반도체회로 학술대회(ESSCIRC, European Solid-State Circuit Conference)'의 기술프로그램위원 (Technical Program Committee)로 활동 중이며 특히 올해부터는 '국제전기전자학회 산하 반도체회로소사이어티(SSCS, IEEE Solid-State Circuit Society)'에서 `저명연구자(Distinguished Lecturer)' 선정돼 활발히 활동하고 있다.
2020.08.23
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유지환 교수, IEEE ICRA2020 Outstanding Reviewer Award 수상
우리 대학 건설및환경공학과 유지환 교수가 로봇분야 국제적 저명 학술대회인 IEEE ICRA(International Conference on Robotics and Automation) Outstanding Reviewer Award 수상자로 선정됐다.
시상은 2020년 5월 31일부터 온라인으로 개최된 2020년도 IEEE ICRA의 Award ceremony(6월 5일) 에서 수여됐다.
IEEE ICRA Outstanding Reviewer Award는, 세계 최대 규모의 국제 로봇학술대회인 IEEE ICRA에 출판되는 논문의 질적 향상을 위해, 건설적이고 양질의 논문심사를 제공한 심사위원을 매년 선정하여 수여하는 상으로, 올해는 예년에 비하여 약 3배정도 많은 9425명의 심사위원 가운데, 편집위원의 추천을 거쳐 유지환 교수를 포함하여 최종 4명의 수상자가 선정됐다.
2020.06.08
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실시간 영상 전송 보안 기술 개발
전산학부 김명철 교수 연구팀이 웹캠, 영상 드론, CCTV, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에 사용하는 영상 전송 장비용 실시간 영상 암호화 및 전산 자원(CPU, 배터리 등) 소모 저감 기술을 개발했다.
연구팀의 실시간 영상 전송 보안기술은 비디오 코덱 종류에 상관없이 적용될 수 있는 범용성을 가질 뿐 아니라 영상전송기기의 CPU나 배터리를 최대 50%까지 절약하면서도 최고 수준의 보안성능을 제공하는 결과를 보였다.
고경민 박사 주도로 개발된 이번 연구결과는 보안 분야의 국제 학술지 IEEE TDSC(Transactions on Dependable and Secure Computing) 3월 13일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Secure video transmission framework for battery-powered video devices) 또한, 국내 특허로 등록, 미국특허로 출원돼 2차 심사가 진행 중이다. (국내특허명: 통신 시스템의 암호화 패킷 전송 방법)
기존 실시간 영상 전송 보안기술은 촬영한 모든 영상을 암호화해 전송하거나 비디오 데이터 식별 없이 무작위로 암호화하기 때문에 전산 자원이 제한된 상황에서 적용하기에는 한계가 있다. 문제 해결을 위해 연구팀은 새로운 실시간 영상 암호화 및 배터리 소모 저감 기술을 개발했다. 이 기술은 영상전송 장비에서 동작하는 자원 모니터링 결과에 따라 카메라로 촬영한 영상을 구성하는 비디오 데이터를 데이터중요도 관점에서 선별적으로 암호화 전송을 수행한다.
암호화 전송 시에는 영상 송신 장비의 가용자원량에 따라 실시간으로 암호화 정도를 조정하며, 다중 전송경로 지원을 통해 보안성을 높인다. 수신된 영상 데이터는 실시간 영상 재생이 가능한 단위로 그 순서를 복원한 후 화면에 표시된다. 이 기술은 가용 전산 자원의 모니터링 결과에 따라 촬영된 영상을 구성하는 비디오 데이터 단위로 암호화가 가능해 전산 자원 가용량에 따른 선별적 적용이 가능하다.
연구팀은 카메라 장비를 상용 영상 드론에 탑재해 무선을 통한 영상전송 시 전산 자원 소모를 낮추면서 보안성을 높일 수 있음을 증명했다. 최근 코로나로 인해 널리 활용되는 비대면 강의 및 미팅의 보안성 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
김명철 교수는 “영상전송 보안이 중요한 온라인 교육/회의, 스마트시티의 CCTV, 민군 드론 영상 송수신, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에서 특허화된 개발기술이 원천기술로 활용될 수 있도록 산학협력을 활발히 추진하고 있다”라고 말했다.
2020.04.16
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