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2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI반도체 개발
오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다.
DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다.
세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다. 이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다.
우리 대학 김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.
2023.08.04
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NEREC, 2023 국제핵비확산학회 개최
우리 대학은 다음 달 1일(화)부터 이틀간 앰배서더 서울 풀만호텔에서 '2023 NEREC-KINAC 국제핵비확산학회'를 개최한다.
국제핵비확산학회는 세계 핵확산 동향 평가 및 핵비확산 전망, 북한 핵문제와 소형원자로 개발 등 원자력을 평화적으로 이용하기 위한 대안을 기술적·정책적 측면에서 통합적으로 모색하기 위한 대규모 연례 국제회의다.
올해는 학회 개최 10주년을 맞아 KAIST 핵비확산교육연구센터(센터장 임만성, Nuclear Nonproliferation Education and Research Center, NEREC)와 한국원자력통제기술원(원장대행 이나영, KINAC)이 공동 개최한다.
총 4개의 세션으로 진행되는 이번 학회는 ▴핵비확산의 관점에서 국제사회가 직면한 도전과제와 대응 방향 ▴북한 핵 개발 동향 및 전망과 핵 위협 감소를 위한 고찰 ▴소형원자로(SMRs) 개발과 도입에 따른 원자력 안전· 핵안보·안전조치 등에 대한 통합적 대응 방안 ▴미래 원자력기술의 평화적인 이용을 주도할 차세대 전문가 양성을 위한 국제사회 협력 방안 등을 주제로 다룬다.
이를 위해, 보니 젠킨스(Bonnie Jenkins) 미국 국무부 군비통제·국제안보 차관, 빅터 차(Victor Cha) 미 국제전략연구소 한국석좌, 스티븐 밀러(Steven E. Miller) 미 하버드대 케네디스쿨 국제안보프로그램 국장 등이 기조연설하고, 백원필 한국원자력학회 회장이 폐회사를 전한다.
한국·미국·중국·호주·캐나다·인도네시아 등 8개국 소속 21개 대학 및 연구소의 원자력전문가와 국제정치전문가 총 26명이 발표와 토론을 맡는다. 온·오프라인으로 동시 진행되는 이번 학회에는 국내·외 핵비확산 정책 및 원자력기술 전문가 등 약 300여 명이 참여할 것으로 예상된다. 또한, 이번 학회 기간에는 세계 핵비확산체제의 미래를 주도해 갈 젊은 인재들이 대거 참여하는 'NEREC 총동문회'를 부대행사로 진행한다. KAIST 핵비확산교육연구센터는 세계 각국의 역량 있는 학생들을 핵비확산 전문가로 양성하는 국제 교육 훈련 프로그램을 10년간 운영해 총 50여 개 국가 출신 263명의 동문을 배출했다. 이들은 이번 행사를 계기로 한자리에 모여 신진 연구자 사이의 네트워크를 공고히 다지는 것은 물론 세대 간 소통을 위해 연사로 참여하는 세계적인 전문가들과 교류할 예정이다.
학회를 총괄한 임만성 KAIST 핵비확산교육연구센터장은 "올해 10주년을 맞이한 이번 학회가 우리 시대 원자력 기술의 평화적 이용과 관련된 도전과제를 해결해 나가는 데 실천적이고 구체적인 방안을 제시하는 전진의 자리가 되기를 바란다"라고 밝혔다. 우리나라 시간을 기준으로 8월 1일 오전 10시에 시작되는 이번 행사는 모든 순서가 유튜브로 실시간 중계되며, 유튜브 KAIST NEREC 채널에서 누구든 무료로 참여할 수 있다. '2023 NEREC-KINAC 국제핵비확산학회'와 관련한 자세한 내용 참여 방법은 사무국(042-350-8115)에서 확인할 수 있다.
2023.07.28
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임재환 교수팀, 국내 최초 국제로보틱스학회(RSS) 논문상 수상
우리 대학 김재철AI대학원 임재환 교수팀이 로보틱스: 과학 및 시스템 학회 2023(Robotics: Science and Systems, 이하 RSS)에서 국내 최초로 최고 시스템 논문상(Best System Paper Award)을 수상했다고 28일 밝혔다.
RSS는 로봇 과학과 시스템에 관한 세계 최고의 국제 학회 중 하나로서, 로봇 공학과 로봇 학습 분야의 최신 연구 결과 및 기술적 진전을 발표하고 공유하는 학회다. RSS 최고 시스템 논문상은 실제 로봇 시스템 구현 및 실험 결과에 초점을 두고 있는 논문 중 가장 뛰어난 논문에 수여되는 상이다.
김재철AI대학원 석사과정생 2명과 졸업생 1명(곧 연세대 임용예정)으로 이루어진 임재환 교수팀의 RSS 학회 수상은 한국인으로는 최초이며 국내 기관 연구로도 최초 사례다.
최근 인공지능 및 딥러닝(Deep learning) 알고리즘 기술의 발전으로 로봇 분야는 성공적인 성과를 내고 있다. 하지만 대부분 성과는 실제 환경에서의 복잡하고 긴 작업(물류, 집안일 등)에 대한 해결보다는 시뮬레이션 환경에서의 짧고 간단한 작업(걷기, 물건 집기 등)에 국한돼 있다. 그 이유는 학습 기반 인공지능 기술의 개발 및 검증에 필수인 데이터 구축이 다른 분야에 비해 실제 복잡한 작업에서 훨씬 더 까다롭다는 것에 있다.
이 논문은 3D 프린팅을 활용해 가구 조립 작업을 쉽게 실 환경에서 재현할 수 있게 하는 벤치마크를 제시했다. 또한 대량의 원격 조종(teleoperation) 데이터를 제공해 길고 복잡한 작업을 수행하는 알고리즘을 다양하게 개발 및 비교할 수 있는 표준을 제안했다. 결과적으로 이 논문은 길고 복잡한 작업의 수행을 학계의 새로운 방향으로 제시하였고 동시에 실제 환경에서의 실험을 가능하게 함으로써 다양한 연구 촉진 효과를 기대하게 하였다.
임재환 교수는 “최고의 로봇 학회 중 하나인 RSS에서 수상하게 되어 기쁘고, 국내 로봇 및 인공지능 연구의 미래에 도움이 된다면 기쁠 것 같다”고 소감을 밝혔다.
또한 임 교수는 “고령화 및 1인 가구 사회로 접어듦에 따라 로봇의 일상생활 활용 방안이 많아지고, 일상생활에 가까운 로봇일수록 실 환경 로봇 수행 능력 평가가 중요해지는 상황에서 이 연구가 후속 연구의 기반이 되기를 기대한다”고 전했다.
김재철AI대학원 허민호, 이두현 석사과정생은 로봇 러닝 분야에서 세계적인 연구자가 되겠다는 포부를 밝혔다. 임재환 교수 연구실 졸업생 이영운 박사 역시 연세대학교 인공지능학과에 임용되어 로봇 러닝 연구를 진행할 예정이다.
논문명: FurnitureBench: Reproducible Real-World Benchmark for Long-Horizon Complex Manipulation. Robotics: Science and Systems
2023.07.28
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약물 부작용 및 용해도 예측 그래프 신경망 기술 개발
최근 화학, 생명과학 등 다양한 기초과학 분야의 문제를 해결하기 위해 그래프 신경망 (Graph Neural Network) 기술이 널리 활용되고 있다. 그 중에서도 특히 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질을 예측하는 것은 다양한 화학, 소재 및 의학 분야에서 각광을 받고 있다. 예를 들어, 어떠한 약물 (Drug)이 용매 (Solvent)에 얼마나 잘 용해되는지 정확히 예측하고, 동시에 여러 가지 약물을 투여하는 다중약물요법 (Polypharmacy)의 부작용을 예측하는 것이 신약 개발 등에 매우 중요하다.
우리 대학 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 한국화학연구원(원장 이영국)과 공동연구를 통해 물질 내의 중요한 하부 구조(Substructure)를 탐지하여 두 물질의 상호작용에 의해 발생하는 물리적 성질 예측의 높은 정확도를 달성할 수 있는 새로운 그래프 신경망 기법을 개발했다고 18일 밝혔다.
기존 연구에서는 두 분자 쌍이 있을 때, 각 분자내에 존재하는 원자들 사이의 상호 작용만을 고려해 그래프 신경망 모델을 학습하였다. 예를 들어 특정 발색체의 물(H2O)에 대한 용해도를 예측하고자 할 때, 발색체 내의 각 원자들에 대해 물 분자의 원자들 (즉, H, O)이 갖는 영향력을 고려하는 것이다. 연구팀이 이에 반해, 연구팀이 착안한 점은 분자 구조의 화학적 특성을 결정하는 데 있어서 원자뿐만 아니라 작용기(Functional group)와 같은 분자내 하부 구조들이 중요한 역할을 한다는 점이었다. 예를 들어, 알코올이나 예를 들어, 알코올이나 포도당과 같이 하이드록실기 (Hydroxyl group)를 포함하는 분자들은 일반적으로 물에 대한 용해도가 높은 것으로 알려져 있다. 즉, 하이드록실기라는 작용기가 물에 대한 용해도를 결정하는데 중요한 역할을 한다는 것이다.
연구팀은 분자의 특성을 결정하는데 큰 영향을 끼치는 하부 구조를 추론하는 기술을 분자내의 중요한 정보를 최대한 압축하여 보존하는 ‘정보 병목 이론’과, 분자 내의 어떤 하부 구조가 분자의 고유한 특성을 결정 짓는데 큰 역할을 했는지 대한 인과 관계를 추론하는 ‘인과 추론 모형’을 활용하여 개발했다. 이를 통해 분자의 고유한 특성에 가장 큰 영향을 미치는 하부 구조를 찾아내었다. 또한 분자 간 관계를 추론하는 문제에서는 상대방 분자에 따라 대상 분자의 중요한 하부 구조가 달라질 수 있다는 점을 착안하여 물질 간 관계를 예측하는 모델을 제안했다.
이번 새로운 그래프 신경망 기법을 의학에 적용하여 정보 병목 현상을 기반으로 한 연구는 기존 연구에 비해 약물 용해도 예측에서 11%의 성능 향상, 다중약물요법 부작용 예측에서 4%의 정확도 향상을 이뤄냈다. 또한, 인과 추론 모형을 기반으로 한 연구는 약물 용해도 예측에서 17%의 성능 향상, 약물 부작용 예측에서 2%의 정확도 향상을 이뤄냈다.
박찬영 교수팀은 정보 병목 이론을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분자 구조 관계의 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 그래프 신경망 모델을 개발해 기계학습 분야 최고권위 국제학술대회 ‘국제 기계 학습 학회 International Conference on Machine Learning (ICML 2023)’에서 올 7월 발표할 예정이다. (논문명: Conditional Graph Information Bottleneck for Molecular Relational Learning). 또한 인과 추론 모형을 기반으로 중요한 하부 구조를 탐지해 분포 변화에도 모델의 성능이 강건하게 유지되는 그래프 신경망 모델을 개발해 데이터마이닝 최고권위 국제학술 대회 ‘국제 데이터 마이닝 학회 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2023)’에서 올 8월에 발표할 예정이다. (논문명: Shift-Robust Molecular Relational Learning with Causal Substructure). 두 연구 모두 KAIST 산업및시스템공학과 대학원에 재학 중인 이남경 박사과정 학생이 제1 저자, 화학연구원의 나경석 연구원이 공동 저자, 우리 대학 산업및시스템공학과의 박찬영 교수가 교신저자로 참여했다.
두 연구의 제1 저자인 이남경 박사과정은 “제안한 기술은 분자의 성질을 결정하는 데 있어 큰 영향을 미치는 하부 구조가 존재한다는 화학적 지식에 기반해 그래프 신경망을 학습할 수 있는 새로운 방법”이라면서 “상대편 분자를 고려해 대상 분자의 중요한 구조를 찾는 방법론은 이미지-텍스트 멀티 모달 학습 방법에서도 적용될 수 있어, 심층 학습 전반적인 성능 개선에 기여할 수 있다”고 밝혔다.
연구팀을 지도한 박찬영 교수도 “제안한 기술은 화학과 생명과학을 포함한 다양한 분야에서 새로운 물질을 발견하는데 널리 사용될 것으로 기대하며, 특히 환경 친화적인 소재 개발, 질병 치료를 위한 신약 발굴 등에 있어서 본 기술의 가치가 더욱 부각될 것으로 보인다”라고 밝혔다.
한편 이번 연구는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 사람중심 인공지능 핵심원천기술개발 사업과 한국화학연구원 기본사업 (KK2351-10)의 지원을 받아 수행됐다.
2023.07.18
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전산학부 박종철 교수 연구팀, ACL2023 Outstanding Paper Award 수상
우리 대학 전산학부 박종철 교수 연구팀이 2023년 7월 9일~13일 토론토에서 열린 ACL 2023 에서 Outstanding Paper Award를 수상했다.
연구팀의 획기적인 논문인 “Question-Answering in a Low-resourced Language: Benchmark Dataset and Models for Tigrinya“는 저자원 언어이며 동아프리카의 에리트레아와 에티오피아에서 사용되는 티그리냐를 다룬다.
연구팀은 티그리냐 질문-답변 데이터셋을 세계 최초로 구축하고 티그리냐로 작성된 문서를 읽고 답할 수 있는 언어모델을 만들었다.
이 상은 학회에 제출한 연구 중 상위 1.5~2.5%에게만 주어지는 의미 있는 상이다.
이 연구팀은 티그리냐와 다른 동아프리카 언어들에 대한 사전학습 언어 모델과 언어 식별 방법에 대한 연구를 LREC2022와 EMNLP2021 등 저명한 NLP 학회에 소개한 경험이 있다.
본 연구의 첫 번째 저자인 Fitsum은 전산학부 NLP*CL 연구실의 박사과정 학생이다. 그의 연구는 현재 티그리냐 언어에 초점을 맞추고 있지만, 특정 언어를 넘어 연구의 지평을 확장하기 위해 노력하고 있다.
이 연구팀이 개발한 방법론, 데이터수집 방법, 어노테이션 툴, 그리고 모델은 언어 자원이 부족한 언어들에 대한 유용한 참고자료로 활용될 것으로 기대된다. 특히 이들의 연구는 최근 심각해 지고 있는 디지털 격차를 해소하기 위해 언어적으로 다양하고, 역사적으로 혜택을 받지 못했던 커뮤니티에 대등한 연구가 가능한 디지털 표현 방법을 제공하였다는 의미가 있다.
본 연구는 NLP*CL 연구실에서 ACL 2023을 통해 발표한 다섯 편의 Long Paper (세 편은 메인 학술대회, 두 편은 Findings) 중 하나이다.
2023.07.18
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전산학부 오혜연 교수, RSS 2023 기조강연 진행
전산학부 오혜연 교수가 2023년 7월 11일 대구 엑스코에서 개최된 '2023 로봇공학, 과학 및 시스템 컨퍼런스(Robotics: Science and Systems, 이하 RSS 2023)' 초청을 받아 기조강연을 진행했다.
발표 제목은 "Toward Culturally Intelligent Language Models" 로 최근 많은 주목을 받고 있는 대형언어모델(Large Langue Models; LLM)이 문화적 지식 및 지능을 갖기 위해 어떤 연구를 해야 하는지에 대한 내용으로 강연을 진행했다.
RSS 2023은 2005년부터 개최된 Robotics 분야의 저명 컨퍼런스로 이번 컨퍼런스는 아시아에서 처음 개최되었다.
이번 RSS 2023에는 전 세계의 AI와 로봇 분야 연구자들과 아마존 로보틱스, 토요타 연구소, 한화시스템 등 세계적 기업을 포함해 40개국에서 온 800여 명이 참여했으며 세계적인 석학 초청 기조 강연, 25개의 워크숍, 112개의 논문 발표, 포스터 세션으로 진행되었다.
2023.07.17
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거꾸로행정위원회 2기 출범, 제3차 회의 개최
우리 대학 거꾸로행정위원회(위원장 장근영)가 지난 4월 2기 위원회를 출범해 활발한 활동을 벌이고 있다. 거꾸로행정위원회는 직원사회의 수직적인 의사결정 문화에서 벗어나 젊은 직원들의 정책 참여를 높이고 소통을 활성화하기 위해 21년 11월에 신설됐다. 출범 이후 행정과 직원사회의 중요 현안에 대한 의견을 수렴하고 논의해 새로운 정책을 발굴하고 직원들의 참여를 강화하는 구심점의 역할을 수행하고 있다.
새로 출범한 2기 위원회는 50% 이상이 직원사회에서 가장 젊은 세대인 원급이 위원장을 포함해 50% 이상을 차지하고 있다. 성별 및 행정원과 기술원의 각 비율도 동일하게 구성하는 등 비보직자인 MZ세대가 주축이 되어 각자의 경험과 생각을 바탕으로 자유롭게 의견을 주고받으며 공감대를 형성할 수 있도록 조직됐다.
2기 위원장을 맡게 된 장근영 기술원(학술정보운영팀)은 "거꾸로행정위원회는 행정과 직원사회의 중요 현안을 새로운 관점에서 해결할 수 있는 좋은 기회"라고 말했다. 이어, "급변하는 대내외 환경 속에서 행정 혁신을 통해 KAIST가 세계 최고 수준의 대학으로 도약하는 데 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다"라고 덧붙였다. 현재까지 세 번의 회의를 개최하며 활발히 활동 중인 2기 위원회는 인사·복무 제도 개선방안, 소통 확대를 위한 프로그램 제안 등 검토가 결정된 아이디어에 대해 집중적으로 논의하고 비슷한 목적으로 설립된 타기관 직원 단체와의 교류 등 대외 활동에도 적극적으로 참여할 예정이다.
2023.07.07
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KAIST 안전보건경영시스템(ISO45001:2018) 인증 취득
우리 대학이 이달 5일(수) 국제표준화기구(ISO) 인증기관으로부터 안전보건경영시스템(ISO45001:2018) 인증을 취득했다.
안전보건경영시스템(ISO45001:2018)은 최고경영자가 경영방침에 안전보건정책을 선언하고 이에 대한 계획수립, 실행, 점검 및 시정조치, 검토를 통하여 지속적인 개선이 이루어지도록 하는 등의 체계적인 안전보건활동을 말한다. 이를 통해, 안전하고 건강한 연구환경 및 자율적인 안전보건경영체계 구축하는 것이 목표다. 우리 대학은 캠퍼스 내 연구실, 작업장 및 시설물 등 모든 캠퍼스 현장에 안전에 대한 총장의 강력한 의지를 표명하며 지속적인 자율안전관리체계를 구축하고 운영하기 위해 노력해왔다. 지난해 10월 인증 준비를 위한 실무교육을 시작으로 관련 매뉴얼, 절차서, 지침서 제정 등 철저한 사전 준비와 3일간 5명의 심사단이 엄격하게 진행한 심사를 통과해 인증을 취득했다.특히, 연구현장의 안전을 위한 안전관리시스템과 다양한 교육 프로그램이 우수한 평가를 받았다.이동만 교학부총장은 인증서 수여식에서 "중대재해 예방을 위해서는 최고경영자의 안전에 대한 관심과 의지가 무엇보다 중요하다"라며 "이번에 구축한 안전보건경영시스템을 활용해 KAIST의 모든 캠퍼스에서 안전사고 예방활동을 통한 사고 없는 캠퍼스를 기원하고, 아울러 우리나라 연구현장의 안전문화 확산에 많은 선도적인 역할을 담당해 주길 바란다"고 밝혔다.
2023.07.06
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건설및환경공학과 학생들, ULI 하인즈 도시설계 학생공모전 2위
우리 대학 건설및환경공학과 재학생들 세계적 부동산 협회인 ULI(Urban Land Institute)와 부동산 투자·개발사인 하인즈(Hines)사가 공동 주최하는 도시설계 학생 공모전에서 2위를 차지했다.
이 경진대회는 대학(원)생들이 팀을 이뤄 실존하는 대도시를 모델로 개발 프로젝트를 구상하는 대회다. 더 나은 지역 사회 건설을 위한 도시개발 및 도시재생을 목표로 부동산·도시개발과 관련된 모든 지식을 응용해 팀별로 기량을 겨루는 방식으로 진행된다. 우리 대학에서는 조나 레미지오(Jonah Remigio), 노소정, 에스테파니아 로드리게즈(Estefania Rodriguez), 강지현 석사과정 학생과 아얀투 테쇼메(Ayantu Teshome) 학부생으로 구성된 팀(지도교수 한동훈·김영철)이 참여했다.
수상팀은 싱가포르 내의 빅 데이터를 분석해 주롱(Jurong) 지역 삶의 질, 경제발전에 도움이 될 수 있는 전략을 도출했으며, 이를 바탕으로 의료혁신 및 지속 가능한 기술이 통합된 복합용도의 부동산 사업 계획을 제시했다. 또한, 주롱강의 특성을 잘 활용한 워터 프론트 개발 아이디어로 도시 한 가운데에서 즐길 수 있는 자연경관을 품은 거주 공간을 디자인해 높은 평가를 받았다.이 공모전은 2003년 1회 대회가 열린 이후 지금까지 하버드 대학교, 뉴욕 대학교, 토론토 대학교, 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스, 런던 경영대학원 등 미주지역과 유럽지역의 대학(원)생 1만715명, 2,143개 팀이 공모전에 참가했으며, 아시아태평양지역 학생들을 대상으로 열리는 대회는 지난해 출범해 올해 처음으로 수상자를 배출했다.
2023.06.26
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리던던트 로봇 매니퓰레이터를 사용한 최적화 기반의 경로 추종 문제에 대한 학습 기반 초기화 기술 개발
자율 로봇이 일상적인 작업을 수행하기 위해 6차원 카르테시안 경로 추종은 중요한 능력이지만, 리던던트 로봇 매니퓰레이터(Redundant Robot Manipulator)의 사용에는 다양한 제약 조건과 무한한 역기구학 솔루션으로 인해 연속적인 제어는 어렵다.
이에 장기적 의존성을 고려하는 경로 계획 기술이 필요하지만 경로의 길이와 환경의 복잡성이 증가하면 생성 시간이 오래 걸리게 되고, 국소 최적 경로 도출의 가능성이 커지게 된다. 이는 용접, 수술 로봇 등과 같이 정확도와 실시간성을 모두 요구하는 분야에서 리던던트 매니퓰레이터의 사용에 병목이 되고 있기에, 우리 대학 전산학부 윤성의 교수 연구팀은 다양한 문제에 적용성을 높이는 학습 기반과 최적성을 보장하는 최적화 기반 방식의 결합을 통해 각각의 방식이 갖는 이점을 유지하고 단점을 상호 보완하는 구조를 개발했다. 이러한 모델은 리던던트 매니퓰레이션의 경로 추종 문제에 적용되어 추종에 걸리는 시간, 정확도 등 다양한 평가 지표에 성능 향상을 보였다.
연구팀은 고차원의 탐색 공간에서 효율적인 강화 학습을 위해 최적화 기반의 방식으로부터 파생된 국소 최적의 사전 지식 정보를 활용하는 구조를 도입했다. 국소 최적 지식을 모방함으로써 성능 하락 문제를 해결하기 위해 리던던트 매니퓰레이터의 구조적 특성을 고려한 영공간 투영 (Null-space projection) 기법을 제안했다.
연구팀은 제안한 방식으로부터 생성된 초기 궤적과 최적화 기법에 대표적으로 사용되는 초기화 방식들을 다양한 평가 지표를 통해 비교하고, 제약조건 매니폴드 상에서 움직임을 확인하여 초기 궤적의 성능을 검증했다. 또한 본 방식의 사용을 통해 최적화 기법에 향상된 최적성, 효율성, 다양한 문제에 적용성을 보인다.
연구팀은 연구를 통해 리던던트 매니퓰레이터를 활용한 경로 추종 문제에 있어 강화 학습 프레임워크를 제안하고, 충돌 위험을 낮추기 위한 여분 자유도 제어 기법을 제시했으며 학습 기반과 최적화 기반 방식의 결합이 속도와 최적성을 모두 요구하는 문제에 중요한 전략이 될 수 있음을 보여주었다.
이는 협동 로봇, 수술 로봇 등 고자유도의 매니퓰레이터 모션을 요구하는 상황에 적용 가능하고, 이를 통해 다양한 도메인에서 고차원 매니퓰레이터의 사용성을 높여줄 것으로 기대한다.
해당 연구는 지난 2023년 5월 29일 ~ 6월 2일 영국 런던에서 진행된 로보틱스 분야 최대 국제 학회인 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2023에서 Outstanding Planning Paper Award를 수상했다.
ICRA 2023 Award는 1,341편의 논문 중 15편에 수여되었으며, Planning 분야에서는 1편이 선정됐다.
2023.06.23
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IDEC, 삼성전자와 시스템반도체(28나노 FD-SOI MPW) 추가 제작 지원 위한 협약식 개최
우리 대학이 반도체 인재 양성을 위한 지원을 확대하기 위해 삼성전자와 '시스템반도체(28나노 FD-SOI* MPW**) 추가 제작 지원' 협약식을 21일 오후 개최했다. * FD-SOI(Fully Depleted-Silicon on Insulator 완전 공핍형 실리콘 온 인슐레이터): 모바일 기기, 사물인터넷(IoT) 장치, 웨어러블 디바이스 등의 저전력 및 무선 통신 시스템 분야의 설계에 적합한 반도체 칩 ** MPW(Multi-Project Wafer): 한 장의 원판(wafer)에 다양한 종류의 반도체를 찍어내는 방식우리 대학은 반도체설계교육센터(소장 박인철, IC Design Education Center 이하 IDEC)가 주도해 산업통상자원부가 지원하는 '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'을 2021년부터 수행하고 있다. 5년간 총 170억 원의 정부 지원금을 투입해 전국 대학의 석·박사급 학생들을 대상으로 반도체 칩 설계부터 제작에 이르는 전문 교육 과정을 제공하는 사업이다.
IDEC은 사업 원년부터 삼성전자와 협력해 28나노 로직(Logic)*** 공정 칩 제작 기회를 수강생들에게 제공해 왔다. 삼성전자가 2026년까지 10회의 공정을 진행해 총 400개의 시스템반도체 칩 제작을 지원하는 것이 기존의 협력 내용이다. *** 28나노 로직: 28나노미터(㎚·10억분의 1m) 이상의 연산이 가능한 반도체
이날 협약은 삼성전자가 기존 지원에 28나노 FD-SOI MPW 공정을 5회 더 제공해 200개의 칩 제작 기회를 추가로 지원하기 위해 체결된다. 이로써, '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업' 기간 중 15회의 공정이 진행돼 총 600개의 칩이 제작될 예정이다. 반도체 칩 제작은 전공 대학원생들이 이론 교육으로 설계한 도면을 웨이퍼에 적용해 실물을 만들어내는 중요한 과정이다. 실물 칩을 활용한 실험을 통해 설계의 적합성을 검증할 수 있기 때문이다. 하지만 반도체 위탁 생산 업체에 의뢰해 칩을 제작하려면 통상적으로 최소 수천만 원에서 수억 원까지 비용이 발생하기 때문에 학생들이 칩을 제작할 기회를 얻기는 쉽지 않은 실정이다.
'차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'은 KAIST IDEC을 통해 매년 160개의 칩 제작을 지원하고, 전자설계자동화툴(EDA tool)을 4천 카피를 학생들에게 제공하고 있다. 또한, 150여 개의 설계 전문 강좌가 개설되었으며, 올 한 해 76개 대학 4백여 명의 교수가 참여 중이다.
IDEC은 삼성전자로부터 유일하게 칩 제작을 지원받는 시스템반도체 인력양성 사업을 수행하고 있다. 두 기관은 이번 협약을 바탕으로 반도체 전문 인력양성을 위한 협력과 노력을 다시 한번 공고히 다질 방침이다.
IDEC 동탄교육장에서 열리는 협약식에는 박인철 소장과 박상훈 삼성전자 상무 등 양 기관 관계자들이 참석한다. 협약식 이후에는 올해 하반기에 28나노 FD-SOI 공정에 참여하는 20개 대학의 40팀을 대상으로 설계설명회를 함께 진행한다.
박인철 IDEC 소장은 "KAIST IDEC의 전문 인력 양성 사업은 전국의 많은 반도체 설계 분야 대학원생들이 반도체 제작 공정에 직접 참여해 실전 경험과 프로젝트 참여 경력을 쌓는 중요한 기반이 되고 있다"라면서, "학계와 긴밀한 협력을 유지하며 인재 양성을 위한 지원을 아끼지 않는 삼성전자의 노력이 반도체 산업 발전에 큰 힘이 될 것"이라고 말했다.한편, 1995년 설립된 KAIST IDEC은 시스템반도체 분야의 전문 설계 인력양성의 산실이다. 지난 28년간 삼성전자와 협력해 1,840개 설계팀에 칩 제작 기회를 제공했으며, 현재는 고성능 설계가 가능한 28나노 공정까지 지원하고 있다.
2023.06.21
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기계공학과 김정 교수팀, 국제 로봇/자동화 분야 세계적 권위의 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 기계공학과 생체기계연구실(지도교수: 김정) 정화영, 풍 제유(Jirou Feng) 박사과정이 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다고 2일 밝혔다.
최우수 논문상은 6월 1일 영국, 런던에서 주최된 국제 로봇자동화학회(ICRA2023, The 2023 International Conference on Robotics and Automation)에서 수여됐다. ICRA는 매년 개최되는 세계 최대 규모의 로봇 학회이며 RA-L은 최고 수준의 국제 로봇 학회들과 연계해 엄선된 논문을 출판하는 저널이다. 김정 교수 연구팀의 논문은 2022년 한해간 RA-L (Robotics and Automation Letter)에 출간된 1,100개 이상의 논문 중 편집자 위원회(Editorior board)에서 선정된 최우수 논문 5개 중 한 편으로 선정되어 상패와 함께 상금이 수여된다. (논문제목: 2.5D Laser-Cutting-Based Customized Fabrication of Long-Term Wearable Textile sEMG Sensor: From Design to Intention Recognition)
근전도 센서는 인간의 근육 활성도를 측정하는 수단으로 인간-기계 상호작용을 위한 착용형 시스템에 널리 사용되고 있다. 초기에는 근육 진단과 평가를 위해 의료계나 연구계서 국한된 환경에서만 사용돼왔으나 건강 모니터링이나 의수, 의족 등 더욱 일반적인 분야로 사용이 확장되고 있다.
이런 일상에서의 장시간 활용을 위해서는 사람이 착용하고 일상생활에 불편함이 없으면서도 일상에서의 움직임이나 변화가 신호에 영향을 주지 않는 센서의 개발이 필요하다. 기존의 상용 센서의 경우 단단한 소재로 제작되어 착용이 불편할 뿐 아니라 땀 발생에 취약한 성향을 보인다. 피부와 전극 사이에 전도성을 가진 땀 층이 생길 경우 전기적 단락이 발생할 수 있으며 물리적으로 센서가 미끄러질 가능성도 커져 결과적인 신호의 질에 큰 영향을 미친다. 또한 일반 사용자가 신호 수집이 필요한 정확한 위치를 파악하고 전극을 위치 시키는 것도 어렵다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 땀을 흡수하면서 착용자에게 불편함을 최소화한 천 기반의 대면적 센서를 효율적으로 그리고 착용자에 맞춤형으로 디자인하여 제작할 수 있는 방법에 대해 제시하고 센서 디자인부터 실제 사용하여 의도를 인식해내는 방법까지 전체적인 솔루션을 제공하였다. 기존에 천 전극 센서들이 많이 제시되어 왔지만 사용자 맞춤형, 대면적으로 제작하는 방법에 대한 제시에는 부족한 점이 많아 실제 활용 가능성이 불투명하였다. 하지만 본 연구에서는 컴퓨터 기반으로 디자인 된 패턴을 레이저 커팅을 통해 그대로 구현해낼 수 있는 2.5D 레이저 커팅 기반의 제작 방식을 소개하여 사용자 맞춤형으로 쉽게 디자인을 변경하고 제작해낼 수 있도록 하였다. 2.5D 레이저 커팅의 경우 레이저의 세기를 조절하여 레이저가 잘라내는 깊이를 다르게 함으로써 원하는 패턴 형성을 가능케 한다.
또한 전극 부분에 전도성 다공체를 활용함으로써, 전도성을 띠는 땀을 흡수하여 전해액으로 활용할 수 있도록 하여 땀이 발생하더라도 센서 성능 및 동작 분류 정확도에 변화가 거의 없도록 하였다. 그 결과 땀이 발생하는 운동 전후로도 유사한 신호 개형을 획득할 수 있었으며 땀의 여부와 관계없이 높은 동작 분류 정확도를 달성하였다.
연구진은 본 기술이 전극 크기와 개수에 상관없이 정밀하게 사용자 맞춤형으로 입는 형태의 센서를 제작할 수 있게 함으로써, 일상에서 사람의 의도 파악을 필요로 하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것으로 기대했다. 예를 들면 의수, 의족의 경우 장시간 착용을 필요로 하는데 착용자에게 센서로 생기는 부담은 최소화하면서도 사람의 움직임과 가장 직접적인 연관이 있는 근육 신호 센서 사용을 통해 의수, 의족의 더욱 자연스러운 움직임을 가능케 해줄 수 있다.
김 교수는 “서비스 로봇을 위한 웨어러블 센서는 사람의 부착하는 부위의 형상에 맞게 가공하는 것이 산업화의 마지막 고비인데, 학생 연구원들이 좋은 아이디어를 내고 포기하지 않고 어려움을 극복하여 세계적으로 인정받는 좋은 결과를 냈다고 생각한다. 또한, 이번 상을 통해 자부심을 가지고, 더욱 큰 연구 결과를 얻을 수 있는 마중물이 되었으면 좋겠다.”라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 지원으로 한국 연구재단-휴먼플러스융합연구개발 챌린지 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.02
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