< 유회준 교수 >
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 석좌교수가 반도체 올림픽이라 불리는 국제고체회로학회(ISSCC)에서 아시아 교수로서는 최초로 기조연설자로 선정돼 개막 연설을 진행했다.
유 교수는 2월 18일(현지시간) 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 열린 제62회 ISSCC에서 세계 각국의 반도체 기술자 3천여 명을 대상으로 ‘지능을 실리콘 상에(Intelligence on Silicon), 부제 : 심층 신경망 가속기부터 뇌 모방 인공지능 시스템 온 칩까지(From Deep-Neural-Network Accelerators to Brain Mimicking AI-SoCs)’ 라는 주제로 인공지능 칩의 현황과 미래에 대한 기조연설을 했다.
유 교수는 실생활에서 인공지능 적용을 가능하게 하는 인공지능 칩 분야에서 세계의 기술을 주도하고 있다는 공을 인정받아 이번 기조연설자로 선정됐다.
유 교수는 학회 개최에 앞서 2월 17일에 열린 전기전자엔지니어협회(IEEE) 국제고체회로학회 운영회의에서 ISSCC의 자매 학회인 아시아고체회로학회(ASSCC)의 차기 학회장으로 선출되기도 했다. 유 교수 연구실의 최성필, 이진묵 박사과정은 2개의 ISSCC 최우수 시연상을 수상하기도 했다.
유 교수는 기조연설을 통해 세계적으로 경쟁이 치열한 인공지능 반도체 칩 연구 중 최첨단을 달리는 우리나라의 새 기술들을 소개하고 세계 기술이 나아가야 할 미래 방향을 제시했다.
먼저 우리 대학에서 연이어 발표하고 있는 가변형 인공지능 컴퓨팅(Reconfigurable AI Computing)을 소개했다. 이 기술은 칩의 구조를 실시간으로 변화하고 연산에 사용되는 데이터 범위를 바꿀 수 있어 한 개의 칩으로 다양한 인공지능 알고리즘을 가속할 수 있다. 이를 통해 여러 상황에서 저전력의 고속처리가 가능하다.
둘째로 그동안 불가능했던 모바일용 인공지능 칩에서의 학습 (Training)이 가능함을 보였다. 기존 인식(Inference)용 가속기는 원격 서버에서 학습을 진행한 후 완료된 모델을 내려받아 칩에서 인식만 수행해 진정한 인공지능을 구현할 수는 없었다.
유 교수는 모바일용 칩에서도 개인정보보호 및 보안 등의 이유로 기기에서의 학습이 필수적이라 예측하며 저전력 및 고속처리가 가능한 학습용 칩을 공개했다. 이를 통해 시시각각으로 변하는 상황을 스스로 감지하고 학습해 최적의 행동을 할 수 있는 로봇이나 자동차 등의 예시를 제시했다.
유회준 교수는 학습용 칩을 통해 로봇 또는 자동차가 마치 반려동물처럼 사용자의 감정을 알아차리고 이에 맞춰 행동하는 ‘휴머니스틱 인텔리전스(Humanistic Intelligence)’라는 새 개념을 주창했고, 이는 미래 인공지능 응용에 핵심적일 요소가 될 것이라 주장했다.
인공지능 칩의 미래는 크게 2가지 방향으로 예측했다. 첫째는 미시적 뇌 신경의 동작을 모방하는 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩이며 둘째는 거시적인 뇌인지 기능을 모방한 칩이다.
뉴로모픽 칩은 RRAM, PRAM 및 MRAM과 같은 비휘발성 메모리(Nonvolatile Memory)를 시냅스 및 뉴런으로 구현하는 방식이 주류를 이룰 것으로 주장했다.
거시적 인지 기능 모방 칩은 뇌의 기능을 모방한 연산 블록들이 커넥톰(Connectome)과 같은 형태의 회로로 연결되는 방식으로 발전하리라 예측했다. 특히 시각 인지 모델을 활용한 인공지능 칩 개발 사례들을 제시하며 이러한 접근이 저전력화 및 고속화에 유리함을 주장했다.
유회준 교수는 “뇌의 해부학적 및 기능적 연구의 진보에서 힌트를 얻어 인공지능 알고리즘 및 인공지능 칩의 발전도 계속될 것이다”고 말했다.
한편 기조연설자로 페이스북의 인공지능 총괄과 뉴욕 대학의 교수를 역임하며 인공지능의 개척자로 불리는 얀 러쿤(Yann LeCun)교수도 이번에 개막연설자로 초청돼 인공지능의 알고리즘 발전에 대해 발표했다. 알고리즘 분야에서는 해외 기업들이 강세를 보이지만 인공지능 칩에 대해서는 반도체 기술이 앞선 대한민국의 유회준 교수가 세계 기술발전을 주도하고 있다는 의견이 주를 이루었다.
유 교수는 창립 기념일인 2월 18일에 인공지능 칩 연구 성과에 대한 우수성을 인정받아 KAIST 학술대상을 수상하기도 했다.
우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 이끄는 PIM 반도체 설계 연구센터(AI-PIM)가 유수 학계에서 인정한 5종의 최첨단 인공지능 반도체 IP(지식재산권)를 개발했다고 29일 밝혔다. 대표적으로 심층신경망 추론 기술 및 센서 퓨전* 기술을 통해 사진으로부터 3차원 공간정보 추출하고 물체를 인식해 처리하는 인공지능(AI) 칩은 KAIST에서 세계 최초로 개발해 SRAM PIM** 시스템에 필요한 기술을 IP(지식재산권)화 한 것이다. * 센서 퓨전 : 카메라, 거리센서 등의 각종 센서로부터 얻은 데이터를 결합하여보다 정확한 데이터를 얻는 방식 ** SRAM PIM : 기존 메모리 SRAM과 DRAM 중 SRAM에 연산기를 결합한 PIM반도체 이 IP는 올해 2월 20일부터 28일까지 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 현장 시연을 통해 많은 주목을 받았으며, 이를 누구라도 편리하게 활용할 수 있도록 한 것이다. (웹사이트 : www.ai-pim.or
2022-12-29우리 대학 김재철AI대학원 윤세영 교수 연구팀이 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 학회인 `뉴립스(NeurIPS, 신경정보처리시스템학회) 2022'에서 개최된 `세포 인식기술 경진대회'에서 취리히 리서치센터, 베이징대, 칭화대, 미시간대 등 다수의 세계 연구팀을 모두 제치고 1위로 우승을 달성했다고 28일 밝혔다. 뉴립스는 국제머신러닝학회(ICML), 표현학습국제학회(ICLR)와 함께 세계적인 권위의 기계학습 및 인공지능 분야 학회로 꼽힌다. 뛰어난 연구자들이 제출하는 논문들도 승인될 확률이 25%에 불과할 정도로 학회의 심사를 통과하기 어려운 것으로 알려져 있다. 윤세영 교수 연구팀은 이번 학회에서 `세포 인식기술 경진대회(Cell Segmentation Challenge)'에 참가했다. 이기훈(박사과정), 김상묵(박사과정), 김준기(석사과정)의 3명의 연구원으로 구성된 OSILAB 팀은 초고해상도의 현미경 이미지에서 인공지능이 자동으로 세포를 인식하는 MEDIAR(메디
2022-12-28우리 대학 유창동 전기및전자공학부 교수가 회장을 맡은 한국인공지능학회 지난 11일 2022 송년회를 개최하고 인공지능의 학술적 발전에 기여한 기업과 연구자에게 시상했다. 최근 5년 간 영향력이 큰 논문을 쓴 연구자에게 주는 학술상은 김준모 KAIST 전기및전자공학부 교수, 주재걸 KAIST 김재철AI대학원 교수에게 수여됐다. 서민준 KAIST 김재철AI대학원 교수는 신진연구자상을 받았다. 또한, 인공지능 및 학회 발전에 세운 공로로 김광수·장동의 KAIST 전기및전자공학부 교수, 석흥일 고려대 인공지능학과 교수, 백승렬 유니스트 AI 대학원 교수, 주재걸 KAIST 김재철AI대학원 교수에게 학회공로상이 부상과 함께 주어졌다. 이번 시상식에서는 학술분야의 높은 성과와 함께 인공지능 개발과 응용에 앞장서 국내·외 협력 사업을 활성화고 학회와의 협력을 위해서 노력한 기업인들의 공로도 치하돼 배경훈 LG AI 연구원장, 하정우 네이버 AI 연구소장, 배순
2022-12-19우리 대학 전기및전자공학부 서창호 교수와 최경철 교수가 국제전기전자공학자협회(IEEE)의 2023년 석학회원(Fellow)으로 선임됐다고 9일 밝혔다. 전기및전자공학부에서는 1995년 김충기 명예교수가 석학회원으로 선임된 이후 20명의 교수가 석학회원으로 선임됐다. 2023년처럼 2명의 석학회원이 동시 선임된 것은 2008년 이주장 교수와 유회준 교수, 2009년 경종민 교수, 김종환 교수, 송익호 교수, 2016년 조규형 교수와 김정호 교수가 동시 선임된 이래 7년 만이다. 서창호 교수는 무한용량 통신기법과 최적의 분산 저장시스템 개발 공로를 인정받아 석학회원으로 선정됐다. 서 교수는 KAIST 전기및전자공학부에서 학사 및 석사과정을 이수하고, 미국 캘리포니아대학교 버클리(UC버클리)에서 박사과정을 밟으며 정보이론의 선구자 클로드 섀넌이 제기한 해당 분야의 난제를 해결한 연구 실적으로 화제가 됐다. 국제전기전자공학자학회(IEEE)를 비롯한 UC버클리 등에서 각종 논문상을
2022-12-09우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 낸드플래시(NAND Flash)의 전하 저장 방식을 활용하여 양산성이 높으며 높은 균일도를 갖는 고신뢰성 인공 시냅스 소자 개발에 성공했다고 6일 밝혔다. 최근 고성능의 인공지능 기술(Artificial Intelligence; AI) 구현을 위하여 인공 시냅스 소자를 통해 크로스바 어레이 구조에서 고밀도의 메모리 집적과 행렬 연산 가속을 동시에 구현하는 맞춤형 하드웨어를 개발하기 위한 노력이 계속되고 있다. 시냅스 소자의 후보 물질로 다양한 물질이 제시되었으나, 인공지능 가속기가 요구하는 다비트성 (Multi-bit), 보존성 (retention), 균일성 (uniformity), 내구성(Endurance) 등을 모두 만족하는 소자는 매우 드물었으며, 또한 제시되는 후보 물질들의 동작 방식도 기존 반도체 소자들과 매우 달라 반도체 소자로 활용함에 있어 양산성 및 수율 등에도 추가적인 검증이 필요하다는 한계가 있었다.
2022-12-06