인물
< (왼쪽부터) 조윤서 박사과정, 박선의 박사과정, 방주은 박사과정 >
우리 대학 전기및전자공학부 최재혁 교수 연구실(연구실명: 집적회로 시스템 연구실, Integrated Circuits and System Lab)에서 ‘제22회 대한민국 반도체 설계대전’의 대통령상 수상자를 배출했다.
‘제22회 대한민국 반도체 설계대전’은 산업통상자원부와 한국반도체산업협회가 공동으로 주관하는 반도체 설계 전문 공모전으로, 반도체 설계분야 대학(원)생들의 설계 능력을 배양하고, 창의적인 아이디어를 발굴하는 것을 목표로 한다.
대통령상 수상자는 최재혁 교수 연구실의 박선의 박사과정, 조윤서 박사과정, 방주은 박사과정 학생으로 6G 통신에서 통신을 방해하는 잡음(noise)을 획기적으로 낮추는 ‘초 저잡음 신호’를 생성할 수 있는 CMOS(상보형금속산화반도체) 공정 기반의 칩을 개발해 대통령상에 선정됐다.
6G 통신은 최대 20 기가bps(Gbps)의 전송 속도를 갖는 5G 통신 대비 최대 50배 빠른 1 테라bps(Tbps)를 목표로 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 통신 주파수 대역이 올라갈수록 넓은 통신 대역폭을 사용할 수 있어 데이터 전송 속도를 높일 수 있기 때문에, 6G 통신에서 요구하는 높은 데이터 전송 속도를 위해서는 100 기가헤르츠(GHz) 이상 주파수 대역의 사용이 필수적이다.
하지만, 이러한 높은 주파수 대역에서 반송파로 사용될 수 있는 정확한 기준 신호를 CMOS 공정을 이용해 만드는 것은 큰 난제였다. CMOS 공정이 초소형, 저전력 디자인에 유리함에도 불구하고, 그 동작 주파수와 고주파 대역 이득(gain)에 한계가 있고, 저잡음 특성이 SiGe, InP 등의 현존하는 다른 공정에 비해 불리하기 때문에 100 기가헤르츠(GHz) 이상의 주파수 대역에서 초 저잡음 성능을 달성하기 어려웠기 때문이다.
하지만, 최재혁 교수팀 학생들이 개발한 칩에서는 이러한 한계를 극복하고, CMOS 공정을 사용해 처음으로 100 기가헤르츠(GHz) 이상 대역에서 고차 변‧복조 기술을 지원할 수 있는 초 저잡음 신호 생성 기술을 선보였다. 이 기술은 CMOS 공정 기반으로도 6G 통신에서 요구하는 초 저잡음 성능을 달성할 수 있다는 것을 보여줌으로써, 장차 상용화될 6G 통신 칩의 가격 경쟁력과 집적도를 높이는 데 기여할 것으로 기대된다.
< 측정 진행 사진 >
< 현미경으로 관찰한 칩 사진 >
< 현미경으로 관찰한 칩 사진(더 확대된 사진) >
< 측정 결과 사진: 위상 잡음 분석기를 사용해 측정된 위상 잡음 결과 >
대통령상 수상팀에게는 상금 500만 원과 부상이 수여되며, 시상식은 11월 22일 코엑스에서 진행된다.
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연구 로봇도 사람처럼 위험할때만 즉각 반응한다
인공지능과 로봇 기술의 동반 발전 속에서, 로봇이 사람처럼 효율적으로 환경을 인식하고 반응하는 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이에 한국 연구진이 별도의 복잡한 소프트웨어나 회로 없이도 생명체의 감각 신경계를 모사한 인공 감각 신경계를 새롭게 구현해 주목받고 있다. 이 기술은 에너지 소모를 최소화하면서 외부 자극에 지능적으로 반응할 수 있어, 초소형 로봇이나 로봇 의수 등 의료 및 특수 환경에서의 활용이 기대된다. 우리 대학 전기및전자공학부 최신현 석좌교수, 충남대학교 반도체융합학과 이종원 교수 공동연구팀이 생명체의 감각 신경계 기능을 모사하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 인공 감각 신경계를 개발하고, 이를 통해 외부 자극에 효율적으로 대응하는 신개념 로봇 시스템을 증명했다고 15일 밝혔다. 사람을 포함한 동물은 안전하거나 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에는 선별적으로 민감하게 반응함으로써, 에너지 낭비를 방지하면서도 중요한 자극에 집중해 민첩하게 외부 변
2025-07-15 -
연구 60% 이상 챗GPT 추론 성능 향상할 NPU 핵심기술 개발
오픈AI 챗GPT4, 구글 Gemnini 2.5 등 최신 생성형AI 모델들은 높은 메모리 대역폭(Bandwidth) 뿐만 아니라 많은 메모리 용량(Capacity)를 필요로 한다. 마이크로소프트, 구글 등 생성형AI 클라우드 운영 기업들이 엔비디아 GPU를 수십만 장씩 구매하는 이유다. 이런 고성능 AI 인프라 구축의 핵심 난제를 해소할 방안으로, 한국 연구진이 최신 GPU 대비 약 44% 낮은 전력 소모에도 평균 60% 이상 생성형 AI 모델의 추론 성능을 향상할 NPU(신경망처리장치)* 핵심 기술을 개발하는데 성공했다. *NPU(Neural Processing Unit): 인공신경망(Neural Network)을 빠르게 처리하기 위해 만든 AI 전용 반도체 칩 우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀과 (주)하이퍼엑셀(전기및전자공학부 김주영 교수 창업기업)이 연구 협력을 통해, 챗GPT와 같은 생성형AI 클라우드에 특화된 고성능·저전력의 NPU(신경망처리장치)
2025-07-04 -
인물 최신현 교수, 올해의 현우 KAIST 학술상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수가 차세대 AI 하드웨어 개발 및 혁신적인 반도체 관련 연구 성과로, KAIST가 주관하고 현우문화재단(이사장 곽수일)이 후원하는 `현우 KAIST 학술상' 수상자로 선정됐다. 수상자로 선정된 최신현 교수의 중점 연구 분야는 미래형 메모리와 컴퓨터 장치 개발에 집중한 ▶저항 스위칭 소자(resistive switching device)를 이용해 기본 방식보다 더 빠르고 효율적인 차세대 메모리·컴퓨팅 장치 개발, ▶엣지 컴퓨팅(edge computing)과 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)의 스마트한 컴퓨터 메모리 기능 등 통합 시스템 응용, ▶기존 3단자 트랜지스터(3-terminal transistor) 방식과 다른 더 효율적이고 창의적인 컴퓨팅·메모리 소자 작동 방식 개발이다. 대표적인 연구 업적으로 차세대 메모리 기술 분야에서 기존의 값비싼 초미세 노광공정*을 사용하는 방식보다 전기
2025-05-02 -
연구 고성능 촉매 개발, 반도체 핫전자 기술을 통해 해결하다
우리 대학 화학과 박정영 석좌교수, 신소재공학과 정연식 교수, 그리고 KIST 김동훈 박사 공동 연구팀이 반도체 기술을 활용하여 촉매 성능에 특정 변인이 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 플랫폼을 성공적으로 구현했다. 이를 통해 대표적인 다경로 화학 반응인 메탄올 산화 반응에서 메틸 포르메이트 선택성을 크게 향상시켰으며, 이번 연구는 차세대 고성능 이종 촉매 개발을 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다고 1일 밝혔다. 다경로 화학 반응에서는 반응성과 선택성의 상충 관계로 인해 특정 생성물의 선택성을 높이는 것이 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 메탄올 산화 반응에서는 이산화탄소와 더불어 고부가 가치 생성물인 메틸 포르메이트가 생성되므로, 메틸 포르메이트의 선택성을 극대화하는 것이 중요하다. 그러나 기존 불규칙적인 구조의 이종 촉매에서는 금속-산화물 계면 밀도를 비롯한 여러 변인이 동시에 촉매 성능에 영향을 미치기 때문에 특정 변수가 개별적으로 미치는 영향을 분
2025-04-01 -
행사 인공지능반도체대학원, 제2회 한국인공지능시스템포럼 AI 산업혁신 논의
우리 대학 인공지능반도체대학원 주최로 20일(목) 오전 대전 오노마 호텔에서 ‘제2회 한국인공지능시스템포럼(KAISF) 조찬 강연회’가 성황리에 개최되었다. 본 행사는 인공지능(AI) 기술의 최신 동향과 혁신 및 응용, 특히 AI-X(AI-특정산업)에 대해 다양한 분야의 전문가들이 모여 심도 있는 논의를 진행하는 자리로 LG AI 연구원의 최정규 상무가 LLM(거대언어모델)에 대해 개발에 대해 발표한다. 조찬 회의에는 총 65명의 AI 전문가가 참석하였으며, LG AI 연구원에서 최근 개발하고 공개한 대규모 언어 모델인 ‘엑사원(EXAONE)에 대해 Driving the Future of AI Innovation’라는 주제로 발제 발표가 진행되었다. 최정규 LG AI 연구원 상무는 LG 엑사원의 현재 연구 현황과 향후 글로벌 AI 시장에서의 계획을 발표하였으며 특히 최근 AI 생태계를 뜨겁게 달구고 있는 ‘딥시크(Deep
2025-03-20