- 반도체 칩과 두뇌보드를 장착한 로봇대회 -
- 1일부터 5월 31일 참가접수 -
우리 대학이 ‘지능형 SoC 로봇워 2012‘ 참가접수를 이달 1일부터 5월 31일까지 홈페이지(http://www.socrobotwar.org)를 통해 받는다.
대학(원)생을 포함한 2인 이상 6인 이하로 구성된 팀은 누구나 대회참가가 가능한데 작년에는 모두 105개 팀에서 500명 이상이 참가했다.
2002년 시작돼 올해로 11회째를 맞는 ‘지능형 SoC 로봇워 대회’는 반도체 기술을 로봇에 접목한 지능형 로봇대회다. 이 대회는 우리나라가 세계적인 기술력을 보유중인 SoC(System On Chip)를 활용해 지능형 로봇분야 및 반도체 분야 고급인력 양성을 목표로 하고 있다.
대회 종목은 ‘휴로-컴피티션(HURO-Competition)’과 ‘SoC 태권로봇’으로 나뉜다.
‘휴로-컴피티션’은 장애물 피해가기, 다리건너기, 골프공 넣기 등의 미션을 수행하며 로봇의 눈과 위치센서를 이용해 빠른 시간 내에 장애물을 통과하는 경기다.
‘SoC 태권로봇’ 대회는 주먹 지르기, 앞차기, 찍어 차기 등과 같은 태권도 공격기술로 획득한 점수를 기준으로 순위를 결정하며 영상인식, 전략, 로봇모션에 따라 승패가 결정된다.
이 경기에서 로봇은 사람의 조종 없이 스스로 경기를 수행해야 한다. 이를 위해 참가팀은 칩과 소프트웨어 개발을 이용해 인간과 같은 지능을 갖춘 로봇을 구현해야 한다.
‘지능형 SoC 로봇대회’는 참가자들에게 동일한 로봇 플랫폼과 수준 높은 반도체 및 SoC 기술교육 프로그램을 무상으로 제공해 대학(원)생을 대상으로 하는 국내 최고의 인기 로봇대회로 자리매김 하고 있다.
이 대회를 처음 제안하고 또 지난 11년간 대회운영위원장을 맡고 있는 KAIST 전기및전자공학과 유회준 교수는 “10년 전 대회에 참가했던 학생들이 이제는 국내 IT업계를 이끌어 가는 인재로 성장해 큰 자부심을 느낀다”며 “앞으로도 이 대회가 로봇 및 SoC 분야 고급인재를 양성하는 데 밑거름 됐으면 한다”라고 말했다.
본선대회는 오는 10월말에 일산 킨텍스에서 개최될 예정이며 대회 우승팀은 대통령상과 국무총리상을 각각 받는다.
대회의 상세내용은 홈페이지(http://www.socrobotwar.org)를 통해서 확인 가능하다.
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
2024-03-28차세대 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) 현상
2024-03-26신약 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
2024-03-25최근 유전자 치료제 개발에 있어 중요한 역할을 하는 유전자 가위(CRISPR/Cas) 기술은 DNA 편집을 통해 영구적인 치료 효과를 보일 수 있으나, 비표적 효과에 의한 생체 내 부작용에 의한 돌연변이가 발생하였을 때, 대체할 방안이 불명확하다. DNA 편집의 잠재적인 위험성을 극복하여 특이적으로 인식하고 조절할 수 있는 RNA 대상으로 하는 유전자 가위 시스템이 주목받고 있다. 우리 대학 생명과학과 허원도 교수 연구팀이 세계 최초로 RNA 유전자 가위 기술 (CRISPR/Cas13)의 활성을 화학 유전학 및 광유전학으로 조절해 시간 및 공간적으로 표적 RNA의 염기 편집을 수행하는 기술을 개발했고, 동물 모델에서의 RNA 염기 편집 효과를 입증했다고 7일 밝혔다. 허원도 교수 연구팀은 구조가 알려지지 않은 단백질의 구조를 재구조화해, 화학적 및 광유전학적으로 조절 가능한 Cas13 단백질 조각을 예측하고 개발하는 데 성공했다. 이를 통해 개발된 에디터 기술로 RNA 분
2024-02-07일반적인 경매는 참여자가 늘어나면 경쟁만 심해지기 때문에 ‘친구’를 함께 데리고 갈 이유가 없다. 하지만 판매자 입장에서는 가격을 올리기 위해 친구를 ‘추천’해서 참여시켜 주길 원한다. 이렇게 판매자와 추천할 친구가 있는 입찰자의 이해관계 상충을 어떻게 해결할 수 있을까? 우리 대학 기술경영학부 정승원 교수가 성균관대학교 이주성 교수와 공동연구를 통해, 참여자가 친구를 추천할 유인(Incentive)을 제공하며, 판매자 입장에서도 기존 경매 방식들보다 높은 수익을 얻을 수 있는 새로운 경매 메커니즘 지피알(GPR, Groupwise-Pivotal Referral)을 개발했다고 2월 1일 밝혔다. 이번에 새로 개발된 지피알 경매는 판매자도 기존 경매 방식 대비 많은 이익을 가져오며, 입찰자도 자신의 친구를 추천하여 함께 참여하는 것이 항상 이득이 된다. 만약 내가 추천을 안 하더라도 낙찰을 받을 수 있으며 추천을 해서 타인이 낙찰
2024-02-01