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SSD보다 더 빠른 차세대 저장장치 만드는 기술 개발
데이터(DB)의 초고속·대용량 처리에 적합한 정보저장장치인 기존의 *NVMe 컨트롤러를 차세대 메모리 개발에 적합하도록 초당 입출력 처리 능력 등 각종 기능적 측면에서 성능을 대폭 향상시킨 차세대 NVMe 컨트롤러 관련 기술이 우리 연구진에 의해 세계 최초로 개발됐다. 연구진은 이와 함께 이 기술을 국내·외 대학과 연구소에 무상으로 공개함으로써 관련 연구비용을 대폭 절감할 수 있게 했다.
☞ NVMe(Non Volatile Memory express): 비휘발성 메모리 익스프레스. PCI 익스프레스(PCIe) 인터페이스를 기반으로 한 저장장치를 위한 통신 규격(프로토콜)이다. SATA 인터페이스 대비 최대 6배 이상의 속도를 낼 수 있어 초고속, 대용량 데이터 처리에 적합하다.
전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 *SSD의 데이터 병렬 입출력 처리를 순수 하드웨어로 구현한 차세대 NVMe 컨트롤러 'OpenExpress'를 개발하는 데 성공했다고 4일 밝혔다.
☞ SSD(Solid State Drive): 자기디스크를 이용하는 데이터 저장장치인 하드디스크(HDD)와는 달리 반도체를 이용해 데이터를 저장하는 장치로서 빠른 속도로 데이터의 읽기와 쓰기가 가능하다. 발열과 소음도 적으며, 소형화‧경량화할 수 있는 장점이 있으나, 비싼 가격이 단점으로 꼽힌다.
정 교수의 관련 논문(논문명: OpenExpress: Fully Hardware Automated Open Research Framework for Future Fast NVMe Devices)은 지난달 18일 열린 시스템 분야 최우수 학술대회인 'The USENIX Annual Technical Conference (ATC), 2020'에서 발표됐는데 아시아권 단일저자가 작성한 논문이 USENIX ATC 학술대회에 채택된 것은 해당 학술대회가 시작된 1993년 이후 27년 만에 처음이다.
빠른 입출력 장치에 특화된 NVMe 인터페이스 기술은 하드디스크(HDD)용으로 설계된 기존의 SATA(Serial ATA) 규격이 SSD에서 제대로 성능을 발휘하지 못하자 이를 대체하기 위해 개발됐다. NVMe는 SSD 성능을 최대한 활용할 수 있도록 개발된 초고속 데이터 전송규격으로 자리를 잡았으며 현재 다양한 플래시 기반 저장장치에 적용되고 있다. NVMe는 또 학계와 산업계에서 차세대 메모리를 기반으로 한 시스템 장치 구성을 위해 계속 연구되고 있다.
전 세계 ICT 분야의 주요 기업들은 NVMe를 사용하는 데 필요한 하드웨어 NVMe 컨트롤러 관련 지식 재산권(IP) 확보를 위해 막대한 비용을 투자해 독자적인 개발에 나서고 있다. 하지만 해당 IP는 외부에 공개가 되지 않아 대학이나 연구소 등에서 이를 연구목적으로 사용하기에는 어려움이 많다. 미국 실리콘밸리에 있는 소수의 벤처기업이 자체적으로 개발한 IP를 일부 제공하지만 한 달에 약 4천만 원의 이용료를 내야 한다. 또 IP 수정을 위한 단일 사용 소스 코드를 받기 위해서는 복사본 당 약 1억 원을 지급해야 하는 등 막대한 비용지출이 필요하다.
이러한 문제해결을 위해 정명수 교수 연구팀은 자유롭게 수정이 가능한 하드웨어 NVMe 컨트롤러 지식 재산권(IP)인 `OpenExpress'를 개발하고 이를 무상으로 공개했다. 이 공개용 컨트롤러는 수십 개 이상의 하드웨어 기본 IP들과 여러 핵심 NVMe IP 코어로 구성돼 있다. 정 교수팀은 실제 성능평가를 위해 OpenExpress를 이용한 NVMe 하드웨어 컨트롤러를 프로토타입(시제품)으로 제작하고, OpenExpress에서 제공되는 모든 로직은 높은 주파수에서 동작하도록 설계했다.
'OpenExpress'를 이용해 개발한 FPGA 스토리지 카드 시제품은 최대 7GB/s의 대역폭을 지원한다. 따라서 초고속 차세대 메모리 등의 연구에 적합하며, 다양한 스토리지 서버 작업 부하를 비교 테스트에서도 인텔의 새로운 고성능 저장장치인 옵테인 SSD(Optane SSD)보다 76% 높은 대역폭과 68% 낮은 입출력 지연시간을 보였다. 사용자의 필요에 따라 실리콘 장치 합성을 하게 되면 훨씬 더 높은 성능을 도출할 수 있을 것으로 예상된다.
정 교수팀이 개발한 이 컨트롤러는 비영리를 목적으로 하는 대학 및 연구소들이라면 `OpenExpress' 공개 소스 규약 내에서 자유로운 사용과 함께 수정사용도 가능해서 차세대 메모리를 수용하는 NVMe의 컨트롤러와 소프트웨어 스택에 관한 연구에 적합하다.
정명수 교수는 "이번 연구성과를 공개했기 때문에 기존 SSD 기술을 이끄는 몇몇 세계 최고 기업들만이 갖고 있던 컨트롤러를 대학과 연구소에서도 이젠 무상 사용이 가능하다ˮ면서 "초고속 차세대 메모리 등 저장장치 시스템의 연구를 위한 초석을 다졌다는 점에서 의미가 있다ˮ고 강조했다.
한편 이번 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체인 '멤레이(MemRay)'의 지원을 받아 진행됐으며 해당 연구에 대한 자세한 내용은 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.
2020.08.04 조회수 1502 -
광유전학 · 광치료 연구를 위한 투명 전극 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이현주 교수와 이정용 교수, 의과학대학원 이정호 교수 공동연구팀이 폴리머 전기방사 기술을 미세 전자 기계 시스템(MEMS, Micro Electro Mechanical Systems) 공정에 접목해 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능한 투명하고 유연한 미세전극 어레이(배열)를 개발했다고 15일 밝혔다.
☞ 폴리머: 한 종류 또는 수 종류의 구성단위가 서로에게 많은 수의 화학결합으로 중합돼 연결된 상태의 분자로 구성된 화합물. 통상적으로 고분자 화합물(분자량이 1만 이상의 화합물)과 같은 의미로 사용되는 경우가 많은데 고분자를 영어로는 폴리머(polymer)라고 부른다.
☞ 전기방사: 폴리머(고분자) 용액에 고전압을 인가해 나노파이버(나노섬유)를 생산하는 첨단 기술
☞ 미세 전자 기계 시스템: 마이크로 단위의 기계적 구조물과 전자 회로가 결합된 초소형 정밀 기계 제작 기술. 전자(반도체) 기술·기계 기술·광 기술 등을 융합해 마이크로 단위의 작은 부품 및 시스템을 설계·제작하고 응용하는 기술을 의미
이번에 개발된 뇌피질 전도 미세전극 어레이는 기존의 불투명한 금속 전극과는 달리 빛에 의해 발생하는 잡음 신호가 매우 작고 자유로운 빛의 전달이 가능해 광유전학 및 광 치료 연구에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 빛의 새로운 활용법과 생체 내 효능에 대한 발견으로 인해 빛을 생체 내의 특정 영역에 조사해 생기는 반응과 효과에 관한 연구들이 주목을 받고 있다. 대표적인 예가 광유전학, 광 치료 기술 등이다. 광유전학은 기존 신경 자극기술과는 달리 매우 국소적인 부위의 신경 세포를 자극하고, 광 치료법은 수면장애와 알츠하이머병의 치료 가능성으로 이 분야에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있다.
빛에 의한 생체 내 반응을 측정하는 대표적인 방법으로는 체내에 센서 등을 장착해서 호르몬의 분비과정에서 발생하는 전기생리 신호를 측정하는 방법이다. 통상적으로 전기생리 신호 측정을 위해 사용하는 일반적인 금속 박막 전극은 높은 반사도와 낮은 투과도 때문에 빛의 전달을 방해할 뿐만 아니라 빛을 쬘 때 베크렐 효과(금속 전극이 빛을 받으면 전극에 전위차가 생겨 전류가 흐르는 현상)에 의해 '포토일렉트릭 아티팩트'라는 잡음 신호가 발생한다. 따라서 일반 금속 박막 전극은 정확한 전기생리 신호를 측정하기가 어렵다.
이현주 교수팀은 그간 이런 문제해결을 위해 MEMS 공정을 통해 제작되는 미세전극 어레이를 투명화하기 위한 연구를 지속적으로 수행해왔는데 최근 폴리머 전기방사 기술을 MEMS 공정에 접목해 뇌피질 전도(ECoG, ElectroCorticoGram)측정을 위한 유연하고 투명한 미세전극 어레이를 제작하는데 성공했다. 이 장치는 높은 투과도를 지니고 있어 '포토일렉트릭 아티팩트'가 매우 약하고 또 빛의 전달이 매우 용이하기 때문에 다른 투명 미세전극 어레이와 비교해 보면 전기화학 임피던스가 낮아 뇌피질 전도 측정이 매우 유리하다.
연구팀은 자체개발한 유연·투명한 미세전극 어레이 성능평가를 위해 외부 변형에 따른 저항 변화와 전기방사 시간에 따른 전기화학 임피던스, 전하 저장 용량 등을 측정한 결과, 전극 자체의 특성을 쉽게 조절이 가능한 점 등 여러 면에서 우수한 성능을 보였다고 설명했다. 연구팀은 특히 미세 전극에서 발생하는 `포토일렉트릭 아티팩트'를 비교 분석했는데 10배 이상 감쇄 효과가 있음을 확인했다. 이와 함께 쥐 뇌의 다양한 피질 영역에 걸쳐 유연·투명한 미세전극 어레이를 위치시킨 후 광 자극을 통해 발생하는 뇌피질 전도 신호를 측정한 결과, 신호를 정량적으로 비교하고 빛이 원활하게 전달되는 현상을 관측하는데 성공했다.
연구팀은 현재 이 신기술을 기반으로 광 자극과 함께 정확한 뇌피질 전도를 실시간으로 측정할 수 있는 미세전극과 미세광원이 집적된 다기능성 미세전극 어레이 개발을 위한 후속연구를 진행 중이다. 광원과 전극이 함께 집적된 다기능성 소자 개발에 성공할 경우 광유전학이나 광 치료 등의 연구를 진행하는 뇌과학자들이 편하게 사용할 수 있는 뉴로 툴(Tool) 개발로 이어질 것으로 전문가들은 예상하고 있다.
이현주 교수는 "기존에는 광전 효과로 인해 불가피하게 발생하는 잡음 신호로 인해서 광 자극과 동시에 뇌피질 전도 측정이 불가능했지만 유연하고 투명한 미세전극 개발을 계기로 광 자극과는 무관하게 실시간으로 뇌피질 전도 측정이 가능하게 됐다”고 말했다.
이현주 교수 연구팀의 서지원 박사와 김기업 박사과정생, 그리고 이정용 교수 연구팀의 서기원 박사과정생이 각각 주도하고 의과학대학원 이정호 교수와 김정욱 박사가 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)'誌 7월 2일 字에 게재됐으며 표지논문(Front Cover)으로 선정됐다. (논문명: Artifact-Free 2D Mapping of Neural Activity In Vivo through Transparent Gold Nanonetwork Array)
한편, 이 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 선도연구센터 사업의 지원으로 수행됐다.
2020.07.15 조회수 1626 -
김용훈 교수 연구팀, 점점 작아지는 나노소자 더 똑똑하게 설계한다
우리 대학 연구진이 차세대 반도체 소자 설계의 기반이 되는 물리학 표준이론의 대안(alternative)을 제시했다.
전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀은 현대 양자수송 표준이론의 대안을 제시, 나노소자의 에너지 특성 까지 정확히 예측할 수 있는 이론을 확립하고 소프트웨어로 구현 했다고 14일 밝혔다.
일상적으로 쓰는 가전제품에서는 전자가 입자적 성격을 띠고 고전적으로 흐르지만, 최신 전자제품에 들어있는 첨단 나노소자에서는 전자가 양자적 특성을 띠고 전혀 다르게 움직인다.
원자나 분자 수준에서 단위정보를 처리하는 신개념 반도체 소자나 수소전지 같은 차세대 에너지 소자의 설계를 위해서는 이 같은 미시세계에서의 전자 및 스핀의 양자수송(quantum transport) 특성을 반영하여 소자의 동작을 미리 예측하는 과정이 필수적이다.
20세기 후반에 확립된 양자수송에 대한 표준이론은 나노소자를 채널영역과 그에 연결된 무한한 두 개의 전극으로 구성된 열린 양자계(open quantum system)로 기술한다.
이를 바탕으로 첨단 트랜지스터, 태양전지, LED 등 다양한 반도체 소자의 구동을 해석하려는 노력이 있지만, 이 방법으로는 전도성 이외 무한한 전극이 포함된 소자의 에너지를 기술할 수 없어 에너지 소자의 설계에 활용하기에는 한계가 있었다.
연구팀은 이 한계를 극복하고자 비평형 상태의 나노소자를 닫힌 양자계로 보고, 이 안에서의 양자수송 현상을 한 쪽 전극에서 다른 쪽 전극으로 전자가 광학여기(optical excitation) 되는 현상에 대응시키는 관점을 제안했다. 또한 이를 통해 소자의 에너지를 최소화하는 방식의 이론을 개발 하고 소프트웨어로 구현했다.
이 계산방식을 활용하면 소자의 전류-전압 특성 이외 에너지 특성까지 기술할 수 있어, 특히 배터리 같은 에너지 저장소자, 촉매나 연료전지 같은 에너지 변환소자 등 원자 수준 에너지 소자 설계의 중요한 실마리가 될 것으로 기대된다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어 사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 세계적인 학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)에 7월 1일 게재됐다.
2020.07.14 조회수 794 -
사물인터넷(IoT)을 위한 무전원 인터넷 연결 기술 개발
우리 대학 연구진이 초저전력, 저비용으로 우리 생활의 모든 사물을 연결하는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 서비스를 광범위하게 제공하는 핵심 기술을 개발해 초연결 사회 구현을 한층 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. 사물인터넷이란 각종 사물이 센서와 통신기기를 통해 서로 연결돼 양방향으로 소통함으로써 개별 객체로는 제공하지 못했던 서비스를 제공하는 기술이다.
전기및전자공학부 김성민, 이융 교수와 정진환 박사과정, 한국뉴욕주립대 류지훈 교수(컴퓨터과학과)가 참여한 공동 연구팀은 후방산란(Backscattering) 기술을 이용한 무전원 사물인터넷 게이트웨이 개발에 성공했다고 13일 밝혔다.
후방산란 기술이란 기기의 무선 신호를 직접 만들어내지 않고, 공중에 존재하는 방사된 신호를 반사해 정보를 전달하는 방식의 기술이다. 무선 신호를 생성하는데 전력을 소모하지 않아 초저전력으로 통신을 가능케 하는 기술이다.
김성민 교수 연구팀은 이러한 초저전력 후방산란 기술을 이용해 사물인터넷 기기들이 방사하는 무선 사물인터넷 신호가 와이파이(WiFi) 신호로 공중에서 변조되도록 설계했다. 후방산란 기술 기반의 무전원 게이트웨이를 이용하면 사물인터넷 기기를 와이파이 네트워크에 쉽게 연결할 수 있기 때문에 인터넷 연결성의 범위가 크게 확장될 것으로 기대된다.
전기및전자공학부 정진환 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 캐나다 토론토에서 열린 모바일 컴퓨팅 분야의 최고 권위 학술대회 `ACM 모비시스(ACM MobiSys) 2020'에서 발표됐다. (논문명 : Gateway over the air: Towards Pervasive Internet Connectivity for Commodity IoT).
5G 네트워크의 핵심 구성요소 중 하나인 사물인터넷은 각종 사물인터넷 기기들이 인터넷에 연결돼야만 다양한 서비스를 제공할 수 있는 구조로 돼 있다. 사물인터넷 기기들을 인터넷에 연결하기 위해서는 사물인터넷 게이트웨이라는 다수의 무선 송수신 장치를 장착하고 있는 기기가 꼭 필요하다.
사물인터넷 게이트웨이는 다수의 무선 송수신 장치에서 발생하는 전력소모량이 크기 때문에 유선 전원공급장치가 필요하다. 따라서 자유로운 설치가 제한될 수밖에 없어 광범위한 인터넷 연결성을 제공하는데 많은 제약이 따른다.
연구팀은 문제 해결을 위해 후방산란 기술을 활용해 사물인터넷 기기들이 주로 사용하는 지그비(ZigBee, 저전력 무선망 기술) 또는 BLE(Bluetooth Low Energy, 저전력 블루투스 기술) 통신 규격을 따르는 무선 신호를 최적의 패턴으로 반사해 와이파이 신호로 변조시키는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용해 사물인터넷 기기들을 사용자 주변에 흔히 볼 수 있는 와이파이 기기에 연결함으로써 인터넷 연결성을 제공하는 무전원 사물인터넷 게이트웨이를 제작했다.
연구팀이 개발한 무전원 사물인터넷 게이트웨이 기술은 후방산란 기술을 활용해 에너지 수확(Energy harvesting)을 통해 무전원으로 동작할 수 있어 설치비용과 유지·보수 비용을 크게 줄일 수 있다. 또 후방산란의 특성상 공중에 방사된 무선 신호를 반사하면서 물리적으로 변조하므로 동일한 통신 규격을 사용하는 모든 사물인터넷 기기에 보편적으로 적용할 수 있다는 장점이 있다.
연구팀은 저전력 통신 규격인 지그비와 BLE 신호를 무전원 사물인터넷 게이트웨이를 통해 와이파이 신호로 변조해 상용 노트북에서 수신됨을 확인했다. 이와 함께 다양한 제작사에서 판매하는 상용 스마트홈 기기(스마트 전구, 스마트 스피커 등)가 사물인터넷 게이트웨이를 통해 와이파이 기기에 상호 연결되는 현상을 실험을 통해 입증함으로써 통합형 사물인터넷 게이트웨이로서의 가능성도 확인했다.
제1 저자인 정진환 연구원은 "후방산란이라는 초저전력 통신 기술을 통해 상용 사물인터넷 기기들이 매우 적은 비용으로 와이파이를 통해 인터넷에 연결될 수 있다는 점을 확인했다ˮ면서 "값비싸고 전력소모량이 큰 기존의 사물인터넷 게이트웨이의 한계를 무전원 사물인터넷 게이트웨이로 극복할 수 있다는 점을 확인한 게 이번 연구의 성과ˮ라고 설명했다.
정 연구원은 이어 "향후 끊임없이 규모가 커질 사물인터넷에 대해 효율적으로 인터넷 연결성을 확대, 제공하는 방향으로 활용이 가능할 것으로 기대가 크다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2020.07.13 조회수 882 -
기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07 조회수 1518 -
김종환 교수, 제33회 정보문화의달 기념 유공자 대통령 표창 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김종환 교수는 지난 6월 22일, 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원이 개최한 「제33회 정보문화의 달」 기념식에서 2020년 정보문화 유공 정부포상 '대통령 표창'을 수상하였다.
본 포상은 디지털 정보격차 해소, 디지털 역기능 대응 등에 기여한 유공자를 발굴·포상하여 디지털 포용사회 구현과 정보문화 창달에 기여한 자에게 수상되는 상으로, KAIST에 부임한 이래로 '로봇축구와 국제로봇올림피아드 및 AI 월드컵'을 창시하여 정보화 수준 향상과 건전정보문화 조성 및 디지털 정보격차 해소에 기여한 점을 높이 평가받아 수상하게 되었다.
'디지털로 하나 되는 대한민국, 다 함께 누리는 디지털 포용세상'을 주제로 열린 본 행사에는 최기영 과기정통부 장관, 허욱 방송통신위원회 상임위원 등이 참석하였다.
2020.07.02 조회수 765 -
지하 공간 탐사를 위한 생체모방형 두더지 로봇 개발
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 일명 두더지 로봇인 `몰봇(Mole-bot)'을 개발했다. 이는 두더지의 생물학적 구조와 굴착 습성을 모방해 무인 지하 탐사나 극한지역 또는 우주행성 탐사에 효율적으로 활용가능한 생체모방형 로봇이다.
몰봇은 석유, 석탄 등 기존 에너지원을 대체해 신 에너지원으로 사용 가능한 탄층 메탄가스(Coalbed Methane)나 전자기기에 이용되는 희토류 등이 매설된 지역의 탐사, 더 나아가 우주 행성의 표본 채취를 목표로 연구팀에 의해 개발됐다.
기존 천부 굴착작업은 시추기와 파이프라인, 펌프 등 각종 장비를 조합해 작업을 진행해야 하지만 이제 `몰봇' 로봇 하나면 모든 작업을 원활히 수행할 수 있다. 이를 임베디드 방식이라고 표현하는데, 특히 `몰봇' 개발을 계기로 기존의 거대하고 복잡한 드릴링 장비 사용과 이로 인한 복잡한 공정, 환경 오염 유발 등 많은 문제점이 해결될 것으로 기대된다.
몰봇은 크게 드릴링부, 잔해 제거부, 방향전환을 위한 허리부, 그리고 이동 및 고정부로 구성된다. 크기는 지름 25cm, 길이 84cm이며, 무게는 26kg이다. 우선 드릴링 메커니즘은 이빨로 토양을 긁어내는 두더지 종 중의 하나인 `치젤 투스(Chisel tooth mole)'를 생체모방해 새로운 확장형 메커니즘을 개발했는데 기존 기술 대비 높은 확장성을 가지며 안정적인 드릴링이 가능하다.
잔해 제거 메커니즘은 크고 강력한 앞발을 이용해 굴착 및 잔해를 제거하는 또 다른 두더지 종인 `휴머럴 로테이션(Humeral rotation mole)'의 특별한 어깨구조를 모사해 설계했다. 휴머럴 로테이션은 길쭉한 형태의 견갑골을 가져 견갑골의 직선운동을 상완골에서 강력한 회전력으로 변환할 수 있다. 연구팀은 이러한 생물학적 구조를 모방해 효율적인 잔해 제거가 가능하도록 앞발 메커니즘을 새로 개발했다.
허리부는 두더지의 허리를 모사한 메커니즘을 통해 지하 내에서 360°자유롭게 방향 전환이 가능하다. 몰봇은 굴착 메커니즘을 가지는 앞몸체와 이동 및 고정 역할을 하는 뒷몸체로 각각 구성돼있으며, 두 몸체 사이를 선형 구동기로 연결하고 스트로크 조절을 통해 자유롭게 좌우회전을 할 수 있다.
마지막으로 이동부는 동일한 3개의 유닛을 삼각형 형태(120°간격)로 균등 배치해 지하 내에서 안정적인 지지 및 이동을 할 수 있도록 설계됐다. 불규칙한 토양 환경, 암석 등 예측 불가능한 지하 내에서 안정적인 이동을 위해 무한궤도를 이용한 이동 방식을 적용한 것이다.
연구팀은 이 밖에 개발된 로봇에 지하에서 로봇의 위치를 측정할 수 있는 센서시스템과 알고리즘을 탑재했다. 지하 환경은 주변이 암석과 흙으로 이뤄져있어 무선통신 신호를 활용하기 어렵고 또 내부가 협소하고 어둡기 때문에 비전 및 레이저 센서를 사용하기 어렵다.
이를 해결하기 위해 몰봇에 자기장 센서가 포함된 관성항법 센서를 탑재했는데 이 결과, 지구 자기장 데이터의 변화를 측정해 로봇 위치를 인식할 수 있다. 즉, 연구팀은 지구 자기장 시계열 데이터를 매칭시키는 그래프 기반의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping; 동시적 위치 인식 및 맵핑) 기술을 자체적으로 개발해 로봇 위치를 측정하는 문제를 해결했으며, 이는 지하공간에서의 3차원적인 자율 주행을 가능케한다.
개발된 몰봇은 한국산업기술시험원(KTL)의 공인인증 평가를 통해 성능을 검증했으며, 총 4개의 항목에서 평가를 받았다. 최대 굴진각은 100피트당 38도, 위치 인식 평균 제곱근 오차는 6.03cm, 굴진 속도는 시속 1.46m, 방향각 추정 오차는 0.4도로, 기존 세계 최고 방식과 비교할 때 굴진 속도는 3배 이상, 방향각 추정성능은 6배 이상 향상된 성능을 보였다.
명 교수 연구팀은 몰봇이 기존 로봇들에 반해 훨씬 효율적인 방법으로 지하자원 탐사가 가능할뿐만 아니라 경제성도 뛰어나고, 최근 스페이스X에 의해 촉발된 우주 개발 등 다양한 분야에 적용이 가능하기 때문에 세계시장 진출도 가능할 것으로 기대하고 있다.
이 연구는 2017년부터 2019년까지 진행됐으며, 로봇 구조 해석 및 지반 실험은 건설 및 환경공학과 홍정욱 교수 및 권태혁 교수 연구팀과 협업했다. 그동안의 연구성과물로는 해외 우수저널 논문 5건 게재, 국제 학술대회 발표 12건, 국내 학술대회 발표 4건, 특허 출원 및 등록은 각각 3건과 1건의 실적을 기록했고 특히 국제 학술대회 우수발표상 및 국내학술대회 우수논문상을 각 1건씩 수상했다.
개발된 두더지 로봇인 `몰봇'의 구동 및 굴진 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.
URL: https://youtu.be/pEnKy5UYEYQ
한편, 이번 연구는 산업통상자원부 산업기술혁신사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.05 조회수 1806 -
한동수 교수, ACM CoNEXT 2020 학술대회 프로그램 체어 선임
우리 대학 전기및전자공학부 한동수 교수가 제16회 ACM CoNEXT (International Conference on emerging Networking EXperiments and Technologies) 프로그램 체어 (PC Chair) 로 선임됐다.
ACM CoNEXT 학술대회는 ACM의 컴퓨터 네트워크 전문가 그룹 (SIG)인 ACM SIGCOMM에서 주최하는 대표적 학회 중 하나로 한국정보과학회에서는 최우수 학술대회로 분류되고 있다. 한동수 교수는 아시아 기관 출신으로서는 대회 역사상 처음으로 프로그램 체어로 선임됐다.
한 교수는 Max Planck Institute for Informatics의 Anja Feldmann 교수와 공동 프로그램 위원장 직을 수행하며, 본 학술대회 프로그램 구성을 위하여 우리대학 전기및전자공학부 김성민 교수를 포함한 세계적 연구자 40명을 프로그램 위원으로 선임했다.
본 학술대회의 논문 투고는 6월말에 이루어지며, 학술대회는 12월 1-4일에 개최된다.
ACM CoNEXT 2020 학회 홈페이지 : https://conferences2.sigcomm.org/co-next/2020/#!/home
2020.05.28 조회수 848 -
70년 만에 준-페르미 준위 분리 현상 제1 원리적으로 규명
국내 연구진이 70년 난제로 꼽히던 준-페르미 준위 분리 현상의 원자 수준 규명에 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 반도체 소자 동작의 기원인 준-페르미 준위(quasi-Fermi level) 분리 현상을 제1 원리적으로 기술하는 데 최초로 성공했다고 27일 밝혔다.
제1 원리적인 방법이란 실험적 데이터나 경험적 모델을 사용하지 않고 슈뢰딩거 방정식을 직접 푸는 양자역학적 물질 시뮬레이션 방법이다.
김용훈 교수 연구팀의 연구 결과는 특히 비평형 상태의 나노 소자 내에서 발생하는 복잡한 전압 강하의 기원을 새로운 이론 체계와 슈퍼컴퓨터를 통해 규명함으로써, 다양한 첨단 반도체 소자의 분석 및 차세대 나노 소자 개발을 위한 이론적 틀을 제공할 것으로 기대되고 있다.
이주호 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제학술지 미국‘국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)’ 4월 23일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Quasi-Fermi level splitting in nanoscale junctions from ab initio)
반도체 관련 교과서에도 소개되고 있는 준-페르미 준위 개념은 반도체 소자 내 전압인가 상황을 기술하는 표준적인 이론 도구로서 그동안 트랜지스터, 태양전지, 발광다이오드(LED) 등 다양한 반도체 소자들의 구동 원리를 이해하거나 성능을 결정하는데 경험적으로 사용돼왔다.
하지만 준-페르미 준위 분포 현상은 1956년 노벨 물리학상 수상자 윌리엄 쇼클리(William B. Shockley)가 제시한 지 70년이 지난 현재에도 전압 인가 상황의 반도체 소자 채널 내에서 측정을 하거나 계산을 해야 하는 어려움 때문에 원자 수준에서는 이해되지 못한 상황이 계속돼왔다.
연구팀은 차세대 반도체 소자의 후보군으로 주목을 받는 단일분자 소자에서, 나노미터 길이에서 발생하는 복잡한 전압 강하 현상을 최초로 규명해냈다. 특히 전도성이 강한 특정 나노 전자소자에 대해 비 선형적 전압 강하 현상이 일어나는 원인이 준-페르미 준위 분리 현상임을 밝혔다.
이러한 연구 성과는 김 교수 연구팀이 다년간에 걸쳐 새로운 반도체 소자 제1 원리 계산 이론을 확립하고 이를 소프트웨어적으로 구현했기에 가능했다. 이는 외산 소프트웨어에만 의존하던 반도체 설계 분야에서 세계적으로 경쟁력 있는 차세대 나노소자 전산 설계 원천기술을 확보했다는 점에서 큰 의미를 부여할 수 있다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.04.27 조회수 3138 -
스스로 그림 그리는 인공지능 반도체 칩 개발
전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발했다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했다.
강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)
기존에 많이 연구된 인공지능 기술인 분류형 모델(Discriminative Model)은 주어진 질문에 답을 하도록 학습된 인공지능 모델로 물체 인식 및 추적, 음성인식, 얼굴인식 등에 활용된다.
이와 달리 생성적 적대 신경망(GAN)은 새로운 이미지를 생성·재생성할 수 있어 이미지 스타일 변환, 영상 합성, 손상된 이미지 복원 등 광범위한 분야에 활용된다. 또한, 모바일 기기의 다양한 응용 프로그램(영상·이미지 내 사용자의 얼굴 합성)에도 사용돼 학계뿐만 아니라 산업계에서도 주목을 받고 있다.
그러나 생성적 적대 신경망은 기존의 딥러닝 네트워크와는 달리 여러 개의 심층 신경망으로 이루어진 구조로, 개별 심층 신경망마다 다른 요구 조건으로 최적화된 가속을 하는 것이 어렵다.
또한, 고해상도 이미지를 생성하기 위해 기존 심층 신경망 모델보다 수십 배 많은 연산량을 요구한다. 즉, 적대적 생성 신경망은 연산 능력이 제한적이고 사용되는 메모리가 작은 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정돼 있다.
연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔다.
연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대된다.
모바일 기기에서 저전력으로 다중-심층 신경망을 가속하기 위해서 다양한 핵심 기술이 필요하다. 연구팀이 개발한 GANPU에 사용된 핵심 기술 중 대표적인 기술 3가지는 ▲적응형 워크로드 할당(ASTM, 처리해야 할 워크로드*를 파악해 칩 상의 다중-심층 신경망의 연산 및 메모리 특성에 맞춰 시간·공간으로 나누어 할당함으로써 효율적으로 가속하는 방법) ▲입출력 희소성 활용 극대화(IOAS, 인공신경망 입력 데이터에서 나타나는 0뿐만 아니라 출력의 0도 예측해 연산에서 제외함으로써 추론 및 학습 과정에서의 속도와 에너지효율 극대화) ▲지수부만을 사용한 0 패턴 추측(EORS, 인공신경망 출력의 0을 예측하기 위한 알고리즘으로 인공신경망 입력과 연결 강도(weight)의 부동소수점 데이터 중 지수 부분만을 사용해 연산을 간단히 수행하는 방법)이다.
위의 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했다.
연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했다.
2020.04.06 조회수 3131 -
OLED에 적용 가능한 새 스트레처블 기판 개발
전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 높은 신축성을 갖는 유연한 기둥과 멤브레인 형태가 결합한 새로운 스트레처블 기판을 개발했다. 스트레처블 전자 소자의 핵심 부품 기술이 될 수 있는 이 기술을 활용해 연구팀은 스트레처블 OLED(유기발광다이오드)를 제작해 높은 유연성과 신축성을 갖는 새로운 스트레처블 디스플레이 기술을 개발했다.
임명섭 박사와 남민우 박사과정 주도한 이번 연구는 나노 분야 국제학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 1월 28일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Two-dimensionally stretchable organic light-emitting diode with elastic pillar arrays for stress-relief)
스트레처블 디스플레이 기술은 한 방향으로 구부리거나 접는 기존의 플렉서블 OLED 디스플레이의 기술을 뛰어넘어 두 방향 이상으로 변환할 수 있다. 이에 따라 웨어러블, 사물인터넷, 인공지능, 차량용 디스플레이에 적합한 차세대 디스플레이 기술로 주목받고 있다. 최근 자유롭게 늘어날 수 있도록 OLED 소자와 디스플레이에 신축성을 주는 방법이 연구돼왔다. 하지만 모든 재료를 신축성 있는 재료로 바꾸는 방식은 효율이 낮아 상용화가 어렵고 패턴을 형성하기 어렵다는 한계가 있다. 기판을 먼저 늘리고 난 뒤 다시 원래대로 복원해 얇은 주름을 형성하는 방식의 스트레처블 OLED는 효율이 높고 안정적이지만 주름의 형태가 일정하지 않고 신축에 따른 화면의 왜곡이 있다.
최 교수 연구팀은 높은 휘도와 신축성을 가지는 디스플레이 구현을 위해, 단단하게 패턴화된 기판과 신축 시 이 기판에 가해지는 힘이 최소화할 수 있는 기둥구조가 형성된 유연 기판의 결합을 통해 새로운 형태의 핵심 부품 기술인 스트레처블 기판을 개발했다. 연구팀은 개발된 스트레처블 구조 기판과 기존 공정을 그대로 활용해 신축성 있는 OLED 디스플레이를 구현했다. 기존 공정을 그대로 활용하더라도 새로운 스트레처블 기판 부품 기술을 활용하면 스트레처블 디스플레이를 구현할 수 있다는 것을 증명했다. 이는 기존의 스트레처블 디스플레이 기술이 기존 공정을 활용할 수 없다는 단점을 극복한 것이다.
개발된 신축성 OLED 디스플레이는 실제 소자에 걸리는 기계적 스트레스가 거의 없어, 화면의 왜곡이나 급격한 휘도 변화 없이 안정적인 소자 구동이 가능하다. 또한, 발광 빛의 각도 의존성이 없어 다양한 스트레처블 디스플레이 응용 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다. 남민우 연구원은 “새로운 물질의 개발이 아닌 상용화된 공정 및 물질을 사용해 새로운 스트레처블 기판 위에 OLED 디스플레이를 구현했다”라며 “기존의 스트레처블 디스플레이 연구가 가지는 단점들을 뛰어넘어, 상용화될 수 있는 스트레처블 부품 기술을 개발하고자 했다”라고 말했다.
최경철 교수는 “제작된 스트레처블 기판을 활용하면 스트레처블 OLED, 마이크로LED, 센서 등이 구현 가능하며, 바이오 및 의료 분야와 결합한 다양한 치료 분야에 적용할 수 있다”라며 “스트레처블 및 웨어러블 전자 소자 및 전자약 기술 발전에 도움이 되기를 바란다”라고 말했다.
2020.02.25 조회수 3073 -
유민수교수, 페이스북 패컬티 리서치 어워드 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수가 페이스북에서 수여하는 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award) 수상자로 선정됐다.
페이스북 패컬티 리서치 어워드는 인공지능 기술을 가속화 할 차세대 컴퓨팅 시스템의 개발 및 상용화에 이바지할 연구주제를 발굴하기 위해 제정됐다. 전 세계 26개국, 100개 대학 167명의 교수가 연구 제안요청서를 제출했고, 그중 10명의 수상자가 선정됐다. 유민수 교수는 아시아권에서는 유일하게 수상자 명단에 포함됐다. 유민수 교수는 이번 수상을 통해 5만 달러의 연구비를 지원받게 되며, 시상식은 오는 2020년 가을 페이스북 멘로 파크 본사에서 열릴 ‘AI 시스템 패컬티 서밋(AI Systems Faculty Summit’에서 진행될 예정이다.
유민수 교수는 ‘A Near-Memory Processing Architecture for Training Recommendation Systems’이라는 연구주제로 머신러닝 시스템(Systems for Machine Learning) 분야에서 최종 수상자로 선정됐다. 이번 수상의 기초 연구가 된 ‘메모리 중심의 딥-러닝 시스템 구조’는 유민수 교수가 2017년 삼성 미래 기술 육성 재단으로부터 3년간의 지원 속에 진행한 연구의 성과물로, 지능형 시스템 반도체 시장 진출에 어려움을 겪고 있는 삼성전자 및 SK 하이닉스 등의 국내 기업과 긴밀히 협력해 세계 시장에서 메모리 중심의 지능형 반도체 개발을 주도할 수 있는 초석으로 평가받는다.
유민수 교수는 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아 본사에 2014년 입사 후 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도해 왔다. 지난 2018년부터는 KAIST 전기 및 전자공학부에서 재직 중이다. 해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.fb.com/blog/2020/02/announcing-the-winners-of-the-systems-for-machine-learning-rfp/
2020.02.19 조회수 1001