%EC%A0%84%EA%B8%B0%EB%B0%8F%EC%A0%84%EC%9E%90%EA%B3%B5%ED%95%99%EB%B6%80
-
세계 최초 네트워크 기술이 적용된 SSD 시스템 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 세계 최초로 `패킷 기반 네트워크' 기술이 적용된 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용한 저장장치) 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높이는 시스템 반도체를 개발했다고 28일 밝혔다.
패킷이란 다양한 크기를 지닌 데이터를 일정한 크기로 분할한 후 제어 정보를 추가한 데이터 전송의 기본 단위를 말하며, 효율적이고 신뢰성 있게 데이터를 전송할 수 있다는 장점이 있어 주로 컴퓨터 네트워크 기반 정보 기술에서 사용되고 있다. 최근 시스템 반도체 분야에서는 다양한 계산 자원들을 칩 내부 네트워크로 연결하여 효율적으로 활용하는 기술이 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 시스템 반도체 분야에서 효과적인 네트워크 연결 기술을 메모리 반도체에 적용하였다는 점에서 큰 의미를 가지고 있다.
SSD는 플래시메모리를 이용해 정보를 저장하는 장치로, 기존 자기디스크를 이용한 데이터 저장장치인 `하드디스크 드라이브(HDD)'에 비해 데이터 입출력(읽기/쓰기) 속도가 빠르고 발열과 소음이 적어 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치로 활용되고 있다. 전 세계적으로 수십억 명이 사용하는 페이스북(Facebook), 트위터(Twitter) 등과 같은 SNS 서비스를 제공하는 기업들뿐만 아니라 구글, 마이크로소프트 등과 같이 수십억 명의 사용자 정보를 저장하고 이를 활용해 서비스를 제공하는 기업들은 더 많은 데이터를 저장하고 성능이 좋은 고용량/고성능 SSD 제품을 필요로 한다.
특히 인터넷 서비스 제공 기업들은 많은 양의 정보가 데이터 센터에서 저장되고 처리되면서 더 많은 데이터를 저장할 수 있고, 더 빠르게 데이터를 읽고 쓰는 것이 가능한 고성능 SSD 제품을 요구한다. 따라서 SSD는 지속해서 성능과 용량의 개선을 요구하는 상황에 놓이게 된다.
이에 삼성, SK 하이닉스, 등과 같은 SSD 및 메모리를 제공하는 기업에서는 고성능 SSD 기술에 크게 주목하고 있으며, 이는 많은 애플리케이션의 성능 향상에 도움이 될 뿐만 아니라 비용적인 측면에서도 효율적으로 서버 시스템을 확장하는 데 도움이 될 것으로 기대하고 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 고용량 및 고성능 SSD를 위해 규모를 증가시키는 스케일 업(scale-up)은 하드웨어 패키징 한계에 제한돼 쉽게 확장하기 어렵다. 무엇보다도 기존 SSD 시스템은 사용 가능한 처리량 (bandwidth)이 있음에도 불구하고 효율적으로 사용하지 못하는 비효율적인 데이터 송수신 방식 채택해 사용하고 있다.
이에 김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 시스템 설계를 분석해 CPU, GPU 등과 같은 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 네트워크 기술을 적용해 SSD 성능을 크게 높일 수 있는 `네트워크 기술이 적용된 SSD 시스템 반도체'를 개발했다. 김동준 교수팀이 개발한 SSD 시스템은 플래시 인터커넥트(interconnection network) 와 패킷 기반 플래시 컨트롤러 (packet-based flash controller) 등으로 구성되어 있으며, 현재 사용되는 기존 SSD 시스템 대비 2배 많은 처리량을 제공하고 응답시간을 약 10배 줄인 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다.
또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계를 비메모리 시스템 반도체에서 주로 사용되는 패킷(packet) 기반 송수신 기법의 사용으로 극복해 고성능 SSD 기술에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자로, 한양대학교 컴퓨터소프트웨어학과 강석원 박사과정, 박영준 연세대학교 컴퓨터과학과 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : Networked SSD: Flash Memory Interconnection Network for High-Bandwidth SSD)
연구를 주도한 김동준 교수는 "이번 연구는 지금까지는 없던 네트워크 패킷(packet)이 적용된 SSD 시스템 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 데이터 센터 및 클라우드 서비스 시장에서 지속적으로 증가하는 고성능 SSD 요구에 발맞춰 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다ˮ며, "SSD의 성능 향상은 인공지능 연구 및 빅데이터 분석 기술을 활용하는 다양한 알고리즘 성능 개선에도 기여할 것으로 보인다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단과 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.09.28 조회수 282 -
전산학부 이하연, 전기및전자공학부 최유정, 2022 구글 PhD 펠로우 선정
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 최유정 학생(지도교수 유민수)과 전산학부 박사과정 이하연 학생(지도교수 황성주)이 ‘2022 구글 PhD 펠로우’에 선정됐다.
구글 PhD 펠로우십은 컴퓨터과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로 올해는 전 세계에서 61명이 선발됐다. 선정된 펠로우에게는 1만 달러의 장학금과 구글 각 분야 전문가 멘토와의 일대일 연구 토의, 피드백 등의 혜택이 주어진다.
최유정 학생은 시스템 및 네트워크(Systems and Networking) 분야에서 펠로우로 선정됐다. 최유정 학생은 머신러닝을 위한 컴퓨터 구조 및 시스템 설계 분야의 탁월한 연구 성과를 인정받아 선정됐다. 이하연 학생은 기계학습(Machine Learning) 분야에서 신경망 구조 탐색(Neural Architecture Search)과 메타학습(Meta-learning) 분야의 탁월한 연구성과들을 인정받아 선정되었다.
최유정 학생은 머신러닝의 추론을 위한 컴퓨터 구조 및 시스템 설계에 대한 탁월한 연구 성과를 인정받았다. 특히 다수의 머신러닝 모델을 동시에 처리하여 연산 효율을 높이는 가속기 설계를 최초로 제안하여 주목을 받았다. 또한, 머신러닝 서버 및 시스템에 최적화된 스케줄링과 자원 관리 방법을 제안하여 효율적인 머신러닝 서비스 제공을 가능하게 하였다. 이러한 다양한 연구들은 HPCA, ASPLOS, DAC 등의 유수 컴퓨터 구조 분야 국제학술대회에 발표되었으며, 그의 연구는 매년 컴퓨터 구조 분야의 우수한 연구 성과를 선정하는 IEEE Micro Top Picks 2020에도 선정된 바가 있다.
이하연 학생은 메타 학습을 이용한 신경망 탐색 모델을 설계하여, 메타 학습과 신경망 탐색이라는 기계 학습의 주요 두 분야에서 탁월한 연구성과를 인정받았다. 신경망 탐색이라는 대규모 작업에 메타 학습을 적용하여 메타 학습의 확장성을 보였으며, 메타지식을 이용하여 빠른 신경망 탐색을 가능하게 했다. 이러한 다양한 연구성과들은 NeurIPS, ICLR 등 기계학습 및 딥러닝 분야의 최고 학회에 다수 선정되었다. 특히 5편 중 3편이 상위 5% 이내의 성적을 의미하는 스포트라이트 (spotlight), 1편이 상위 2% 이내의 성적을 의미하는 구두 (oral) 발표에 초청되었다. 또한 연구 인턴십을 통해 메타 (Meta) 연구진과 협력하여 효율적이며 고성능인 신경망 모델 탐색 연구를 수행하고 있다.
시상식은 COVID-19 상황으로 인해, 7월 27일부터 7월 28일 양일간 가상으로 열린 구글 PhD 펠로우십 서밋(Google PhD Fellowship Summit)에서 진행됐으며, 수상자 리스트는 구글 홈페이지에 게시돼 있다.
(홈페이지 주소 : https://research.google/outreach/phd-fellowship/recipients)
2022.09.08 조회수 1430 -
IEEE 스펙트럼에 전기및전자공학부 김충기 명예교수 평전 실려
우리 대학 전기및전자공학부 김충기 명예교수의 평전이 국제전기전자공학회(IEEE) Spectrum에 실렸다. IEEE에서 한국인의 평전을 자세히 소개한 것은 처음 있는 일이다.
대한민국 반도체분야를 이끈 김충기 명예교수의 업적은 아래 링크에서 볼 수 있다.
링크 : https://spectrum.ieee.org/kim-choong-ki
2022.08.30 조회수 716 -
최준일 교수, IEEE 최우수 이동체 전자공학 논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 최준일 교수가 2022년 국제전기전자공학회(IEEE) 이동체공학 학술회(Vehicular Technology Society)의 최우수 이동체 전자공학 논문상(Best Vehicular Electronics Paper Award) 수상자로 선정되었다고 26일 밝혔다.
최우수 이동체 전자공학 논문상은 이동체/이동통신 분야 저명 국제 학술지인 국제전기전자공학회 이동기술 분과(Transactions on Vehicular Technology) 저널에 출판된 지난 5년간의 자동차 전자기술 관련 논문 중 가장 우수한 논문에 주어지는 최우수 논문상이다. 최준일 교수는 이미 2015년 국제전기전자공학회 신호처리 학술회(Signal Processing Society)에서 최우수 논문상을, 2019년 국제전기전자공학회 통신 학술회(Communications Society)에서 최우수 논문상인 스테판 오 라이스 상(Stephen O. Rice Prize)을, 그리고 2021년 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회에서 최우수 논문상인 닐 세퍼드 상(Neal Shepherd Memorial Best Propagation Award)을 수상한 바 있다.
국제전기전자공학회의 39개 모든 학술회를 조사한 결과 국제전기전자공학회 저널 최우수 논문상을 4회 이상 받은 한국인은 최준일 교수가 유일하다.
최준일 교수는 프리티 쿠마리(Preeti Kumari) 박사(당시 박사과정 학생, 현재 퀄컴(Qualcomm) 연구원), 누리아 프렐식(Nuria Prelcic) 교수(당시 스페인 비고(Vigo) 대학, 현재 미국 노스캐롤라이나 주립대학(NCSU)), 로버트 히스(Robert Heath) 교수(당시 미국 어스틴 소재 텍사스 주립대학(UT Austin), 현재 미국 노스캐롤라이나 주립대학)가 공동으로 저술한 아래 논문으로 이번에 상을 받았다.
“IEEE 802.11ad-Based Radar: An Approach to Joint Vehicular Communication-Radar System” IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 67, No. 4, pp. 3012-3027, April 2018.
이 논문은 밀리미터파를 사용하는 차량 간 통신 환경에서 통신과 레이더를 융합한 시스템을 제안해서 현재 약 340회의 인용 횟수(구글 스칼라 기준)를 기록하고 있다. 최준일 교수는 해당 연구를 통해 이미 상용화된 밀리미터파 통신 시스템(IEEE 802.11ad)으로 데이터 통신을 하는 것과 동시에 매우 정확한 레이더 시스템을 구현하는 것이 가능하다는 것을 최초로 보였고, 이 결과는 통신-레이더 시스템 융합 연구를 촉진하는 계기가 됐다.
최준일 교수는 “선도적으로 수행한 차량 간 통신 환경에서의 밀리미터파 통신-레이더 시스템 융합 연구가 국제적으로 인정받아 매우 기쁘고, 한국인 최초로 국제전기전자공학회 저널 논문상을 4번이나 수상하게 되어 영광이다”라고 소감을 밝혔다.
시상식은 9월에 열리는 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 최대 학회인 이동체공학 학술회의(Vehicular Technology Conference, VTC)에서 진행될 예정이다. 또한, 국제전기전자공학회 VTC2022 가을 학회 홈페이지와 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 뉴스레터에 수상 소식이 게시되며, 수상자 리스트는 영구적으로 국제전기전자공학회 이동체공학 학술회 홈페이지에 게시될 예정이다.
2022.08.26 조회수 1027 -
정밀한 시각적 판단을 추론한 새로운 인공지능 가속칩 개발
우리 대학 전기및전자공학부 윤찬현, 김주영 교수 연구팀이 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 기법을 처리하기 위한 노이즈(잡음)에 강한 다중 피라미드 활성화 맵 기반 주의집중 구조가 탑재된 인공지능 칩을 설계하고, 삼성전자 DS부문의 지원으로 설명가능 뉴로프로세싱 유닛(이하 EPU, Explainable neuro-Processing Unit)을 개발했다고 24일 밝혔다.
설명가능 인공지능이란 사람이 이해할 수 있고 신뢰할 수 있는 설명을 제공할 수 있는 인공지능 기법이다. 기존의 수학적 알고리즘으로 학습되는 인공지능은 학습예제에 편향되어 신뢰할 수 없거나, 수천억개의 매개변수를 사람이 이해할 수 없다는 문제점을 해결하기 위해, 왜 인공지능이 특정 결과를 추론했는지 판단근거를 설명할 수 있도록 개발되었다. 설명가능한 인공지능은 어떤 이유에 의해서 인공지능의 의사결정에 큰 영향을 주었는지 설명할 수 있다는 점에서 기존의 인공지능보다 정확성, 공정성, 신뢰성을 보장할 수 있다는 특징을 가진다.
공동연구팀은 다중 규모 및 다중물체의 특징 추출 구조인 피라미드형 신경망 구조에서 추론 결과에 영향을 주는 인공지능 내부의 신경층별 활성화되는 정도를 복합적으로 해석할 수 있는 인공지능 모델과 이를 가속처리 특화된 채널 방향 합성곱 연산 및 정확도를 유지하는 EPU칩을 구현했다.
다중 규모 및 다중물체 특징 추출에 특화된 피라미드형 인공지능 모델에서 설명 시각화 구현을 위해서는 추론 과정의 역방향으로 모든 합성곱 층별 활성화 맵에서 모델 파라미터의 변화도를 추출할 수 있는 구조가 요구된다.
그러나 역전파 계산 과정은 기존의 추론처리 가속을 위한 인공지능 칩 설계와 달리 이전 파라미터 및 상태를 기억해야 하며 이는 한정된 온 칩 메모리 크기 및 인공지능 모델 전체를 특정한 용도에 맞게 주문 제작(ASIC; Application Specific Integrated Circuit)해 구현하기에는 물리적 한계가 있다.
또한, 피라미드형 구조의 설명 가능한 인공지능 모델은 설명성 보장을 위한 N개 층의 활성화 맵으로부터 기울기 기반의 클래스 활성 맵핑 시각화 처리 각각 필요해 복잡도를 높이는 문제가 있다. 그리고, 입력의 매우 작은 노이즈에도 클래스 활성화 맵핑 시각화 설명이 완전히 달라져 설명 가능한 인공지능 모델의 신뢰도 저하가 큰 문제점이었다.
전기및전자공학부 윤찬현 교수 연구팀은 문제해결을 위해(그림1 참조) 설명 가능한 인공지능의 다중 활성화 맵 고유의 특성 정보를 융합해 전역 주의 집중 맵을 생성하는 네트워크 구조와 입력 이미지 노이즈에 강건한 모델 생성을 위한 상호학습 방법을 개발해, 단일 활성화 맵 기반 주의집중 맵 생성 기술에 비해 설명성 지표를 최대 6배가량 높였다.
또한, 다중 스케일의 다양한 주의집중 맵들의 상호 보완적인 특성을 일원화된 주의집중 맵으로 정교하게 재구성함으로써 사람이 해석 가능한 수준의 정밀한 설명성을 제공할 수 있게 했다. 이번 연구 성과를 통해 위성 영상과 같이 객체 크기 변화가 큰 이미지 분석에서 인공지능 모델의 설명성을 크게 향상할 수 있을 것으로 기대된다고 연구팀 관계자는 설명했다.
전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀은 제안된 설명 가능한 인공지능 모델을 가속하기 위해 기존 모델의 추론과 역전파 과정에 더해 활성화 맵 생성까지 처리할 수 있는 XAI 코어를 개발하고, 다양한 연산 태스크를 유연하게 분할해 동시에 처리할 수 있는 멀티 데이터 플로우 방식을 제안했다. 또한, 많은 0 값을 포함하는 활성화 맵의 특성을 활용해, 연속된 0을 건너뛸 수 있는 새로운 데이터 압축 포맷을 제안하고 이를 지원하는 가속 유닛을 개발해 최대 10배 이상의 활성화 맵을 칩 내부에서 처리할 수 있도록 했다.
연구팀이 개발한 EPU 칩은 광학 위성, 전천후 관측 영상레이더(Synthetic Aperture Radar) 위성 등 특수 목적과 고정밀 인공지능 영상처리시스템에 적용할 수 있으며, 저지연‧저전력으로 인공지능 시스템의 판단 근거에 대한 설명성을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 연구팀은 EPU 칩 개발 후속 연구를 진행할 계획이다.
2022.08.25 조회수 776 -
세계 최초 개인정보 보호 기술이 적용된 인공지능(AI) 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)'의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.
빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다. 이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Photo) 와 애플 아이클라우드(iCloud) 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 `안면 인식 기술 (예- 합성곱 신경망 네트워크 안면 인식, Convolutional Neural Network based Face Recognition)' 등이 있다.
이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고, 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다.
또한 이러한 문제는 최근 주목받는 대형 인공지능 모델의 경우에 더 쉽게 발생하는 경향이 있으며, 실제 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델인 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제를 보였다. [참고1] 유사사례로서 국내에서 2020년 화제가 되었던 스캐터랩의 인공지능 챗봇 이루다의 경우에도 비슷한 문제가 불거진 적이 있다. [참고2]
[참고1] https://ai.googleblog.com/2020/12/privacy-considerations-in-large.html
[참고2] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002243051?sid=105
이에 애플, 구글, 마이크로소프트 등 빅 테크 기업에서는 `차등 프라이버시 (differential privacy)' 기술을 크게 주목하고 있다. 차등 프라이버시 기술은 학습에 사용되는 그라디언트(gradient, 학습 방향 기울기)에 잡음(노이즈)를 섞음으로써 인공지능 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 차등 프라이버시 기술 적용 시, 기존 대비 어플리케이션의 속도와 성능이 크게 하락하는 문제 때문에 아직까지 범용적으로 널리 적용되지는 못했다. 이는 차등 프라이버시 머신러닝 학습 과정이 일반적인 머신러닝 학습과 다른 특성을 보이고, 이로 인해 기존의 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 메모리 사용량, 학습 속도 및 하드웨어 활용도 (hardware utilization) 측면에서 비효율적이기 때문이다.
이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩'을 개발했다. 유민수 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고, 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning)
또한 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또한, 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터 (IDEC, IC Design Education Center)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.19 조회수 1309 -
스마트폰 위 인공지능(AI) 연합학습 속도 4.5배 획기적 향상기법 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 국제공동연구를 통해 다수의 모바일 기기 위에서 인공지능(AI) 모델을 학습할 수 있는 연합학습 기술의 학습 속도를 4.5배 가속할 수 있는 방법론을 개발했다고 2일 밝혔다.
이성주 교수 연구팀은 지난 6/27~7/1에 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 제20회 모바일 시스템, 어플리케이션, 및 서비스 국제학술대회(MobiSys, International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)에서 연합학습(Federated Learning)의 학습 속도 향상(4.5배 가속)을 위한 데이터 샘플 최적 선택 및 데드라인 조절 방법론을 발표했다. 이 학회는 2003년에 시작됐으며 모바일 시스템, 소프트웨어, 어플리케이션, 서비스를 위한 최신 연구를 소개하는 데 초점을 맞추고 있으며, 모바일 컴퓨팅 및 시스템 분야의 최우수 학회 중 하나로 오랫동안 주목받고 있다.
이번 논문(FedBalancer: Data and Pace Control for Efficient Federated Learning on Heterogeneous Clients)은 KAIST 전산학부 신재민 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 중국 칭화대학과의 국제협력으로 이루어진 성과다 (칭화대학교 위안춘 리(Yuanchun Li) 교수, 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수 참여).
최근 구글에 의해 제안된 연합학습은 새로운 기계학습 기술로, 개인정보의 유출 없이 방대한 사용자 기기 위 데이터를 활용할 수 있게 하여 의료 인공지능 기술 등 새로운 인공지능 서비스를 개발할 수 있게 해 각광받고 있다. 연합학습은 구글을 비롯해 애플, 타오바오 등 세계적 빅테크 기업들이 널리 도입하고 있으나, 실제로는 인공지능 모델 학습이 사용자의 스마트폰 위에서 이뤄져, 기기에 과부하를 일으켜 배터리 소모, 성능 저하 등이 발생할 수 있는 우려를 안고 있다.
이성주 교수 연구팀은 연합학습에 참여하는 사용자 기기 위 데이터 샘플 각각의 학습 기여도 측정을 기반으로 최적의 샘플을 선택함으로써 연합학습 속도 향상을 달성했다. 또한, 샘플 선택으로 줄어든 학습 시간에 대응해, 연합학습 라운드의 데드라인 또한 최적으로 조절하는 기법을 제안해 모델 정확도의 저하 없이 학습 속도를 무려 4.5배 높였다. 이러한 방법론의 적용을 통해 연합학습으로 인한 사용자 스마트폰 과부하 문제를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.
이성주 교수는 "연합학습은 많은 세계적 기업들이 사용하는 중요한 기술이다ˮ며 "이번 연구 결과는 연합학습의 학습 속도를 향상하고 활용도를 높여 의미가 있으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 모바일 센서 데이터 등 다양한 응용에서 모두 좋은 성능을 보여, 빠른 파급효과를 기대한다ˮ라고 소감을 밝혔다.
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.02 조회수 1344 -
인공지능 및 빅데이터 시대를 이끌어갈 차세대 CXL2.0 메모리 확장 플랫폼 세계 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 대용량 메모리 장치부터 프로세스를 포함한 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반의 차세대 메모리 확장 플랫폼 ‘다이렉트CXL(이하 DirectCXL)’을 세계 최초로 프로토타입 제작, 운영체제가 실장된 단대단(End-to-End) 시연에 성공했다고 1일 밝혔다.
오늘날 빅데이터 분석, 그래프 분석, 인메모리 데이터베이스 등 대규모 데이터에 기반한 응용처리가 증가함에 따라, 데이터 센터에서는 이를 더 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 시스템의 메모리 확장에 많은 투자를 하고 있다.
그러나 우리가 흔히 알고 있는 메모리 확장 방식인 더블 데이터 대역폭(DDR) 인터페이스를 통한 메모리 확장은 추가할 수 있는 메모리 개수의 제한이 있어, 대규모 데이터 기반의 응용을 처리하기에 충분치 않다. 따라서 데이터 센터에서는 CPU와 메모리로 이루어진 메모리 노드들을 따로 구성하고, 응용을 수행하는 호스트의 메모리가 부족하면 네트워크로 연결된 메모리 노드를 자신의 메모리 공간으로 사용하는 원격 데이터 전송 기술(이하 RDMA) 기반의 메모리 확장을 사용한다.
여러 메모리 노드를 사용하는 RDMA 기반의 메모리 확장을 통해 데이터센터는 시스템의 메모리 크기를 늘릴 수 있었지만, 여전히 해결해야 할 문제들이 남아있었다. 우선 RDMA 기반 메모리 확장 시스템에서는 노드 간 데이터 이동 시 불필요한 데이터 복사, 소프트웨어의 개입 그리고 프로토콜 전환으로 인한 지연을 발생시켜 성능 저하가 발생했다. 또한 시스템의 메모리 확장 시 메모리만을 추가할 수 있는 것이 아닌, 메모리와 메모리를 제어할 CPU가 하나의 메모리 노드를 이루어 시스템에 추가되어야 했기 때문에, 추가적인 비용 소모가 발생했다.
최근 컴퓨트 익스프레스 링크(Compute Express Link, 이하 CXL) 프로토콜의 등장으로 많은 메모리 고객사와 제조사가 이러한 문제를 해결할 가능성을 확인하고 있다. CXL은 PCI 익스프레스(PCIe) 인터페이스 기반의 CPU-장치(Device) 간 연결을 위한 프로토콜로, 이를 기반으로 한 장치 연결은 기존보다 높은 성능과 확장성을 지원하는 것이 특징이다.
국내외 유수 기업들이 모여 CXL 인터페이스 표준 규약을 제안하는 CXL 컨소시엄은 지난 2019년 CXL 1.0/1.1을 처음 제안했고, 이후 CXL 2.0을 발표하며 CXL 1.0/1.1에서 하나의 포트당 하나의 지역 메모리 장치만을 연결할 수 있었던 확장성 문제를 스위치 네트워크를 통해 개선, 하나의 포트를 여러 포트로 확장할 수 있도록 했다. 따라서 CXL 1.0/1.1과 달리 CXL 2.0에서는 확장된 포트에 다수의 원격 CXL 메모리 장치를 연결하는 것이 가능해 더 높은 확장성을 지원할 수 있게 됐다.
그러나 CXL 2.0의 높은 확장성에도 불구하고, 아직 CXL 연구의 방향성을 제시해줄 수 있는 시제품 개발 및 연구들이 진행되지 않아, 메모리 업계와 학계에서는 여전히 CXL1.0/1.1을 기반으로 지역 메모리 확장 장치, 시제품 개발 및 연구를 진행하고 있는 실정이다. 따라서 새로운 CXL 2.0을 통한 메모리 확장 연구의 방향성 초석을 제시할 필요성이 커졌다.
정명수 교수 연구팀이 전 세계 최초로 프로토타입한 CXL 2.0 기반 메모리 확장 플랫폼 ‘DirectCXL’은 높은 수준의 메모리 확장성을 제공하며, 빠른 속도로 대규모 데이터 처리를 가능케 한다. 이를 위해 연구팀은 메모리를 확장해 줄 장치인 ‘CXL 메모리 장치’와 호스트 ‘CXL 프로세서 (CPU)’, 여러 호스트를 다수의 CXL 메모리 장치에 연결해주는 ‘CXL 네트워크 스위치’ 그리고 메모리 확장 플랫폼 전반을 제어할 리눅스 운영체제 기반의‘CXL 소프트웨어 모듈’을 개발해 플랫폼을 구성했다.
구성된 ‘DirectCXL’ 플랫폼을 사용한 시스템에서는 확장된 메모리 공간에 직접 접근해 데이터를 CPU의 캐시로 가져와 불필요한 메모리 복사와 소프트웨어의 개입이 없으며, PCIe 인터페이스만을 사용해 프로토콜 전환을 없애 지연시간을 최대한 줄였다. 또한 추가적인 CPU가 필요 없는 CXL 메모리 장치를 CXL 스위치에 연결하는 것만으로 메모리 확장이 가능해 효율적인 시스템의 구성이 가능했다. 국내외 소수 대기업에서 메모리 장치 일부 단품에 대한 구성을 보여준 준 사례는 있지만, CXL 2.0 기반, CPU부터 CXL 스위치, 메모리 장치가 장착된 시스템에서 운영체제를 동작시키고 데이터 센터와 응용을 실행하고 시연한 것은 정명수 교수 연구팀이 처음이다.
연구팀은 자체 제작한 메모리 확장 플랫폼 ‘DirectCXL’의 성능을 검증하기 위해 CXL 동작이 가능한 다수의 자체 개발 호스트 컴퓨터가 CXL 네트워크 스위치를 통해 연결된 다수 CXL 메모리 장치들을 제어하는 환경을 구성했다. 이후 구성된 플랫폼을 통해 CXL 메모리 장치의 성능을 기존 RDMA 기반 메모리 확장 솔루션과 비교했다. 연구팀이 제안한 ‘DirectCXL’은 확장된 메모리에 대한 접근 시간 검증에서 기존 RDMA 기반의 메모리 확장 솔루션 대비 8.3배의 성능 향상을 보였으며, 많은 메모리 접근을 요구하는 그래프 응용처리 및 인 메모리 데이터베이스 응용처리에서도 각각 2.3배, 2배의 성능 향상을 이뤄냈다.
정명수 교수는 "이번에 개발된 ‘DirectCXL’은 기존 RDMA기반 메모리 확장 솔루션보다 훨씬 적은 비용으로도 뛰어난 성능과 높은 확장성을 제공하는 만큼 데이터센터나 고성능 컴퓨팅 시스템에서의 수요가 클 것으로 기대한다ˮ며, "세계 최초로 개발된 CXL 2.0 기반의 단대단 프로토타입 플랫폼을 활용해 CXL이 적용된 새로운 운영체제(OS)는 물론 시스템 소프트웨어, 솔루션 시제품 고도화를 통해 향후 CXL을 활용한 시스템 구축에 초석을 제공할 것이다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 미국 칼스배드에서 지난 7월에 11에 열린 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 `USENIX Annual Technical Conference, 2022'에 ‘DirectCXL’이라는 논문명(Direct Access, High-performance Memory Disaggregation with DirectCXL)으로 발표되었다. 또한 미국 산호세에서 열리는 8월 2/3일에 플래시 메모리 정상회담(Flash Memory Summit)에서 CXL 컨소시움이 이끄는 CXL포럼에 발표될 예정이다.
‘DirectCXL’의 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다. DirectCXL은 데이터센터와 클라우드 시스템에서 다양한 응용에 쉽게 적용 가능하며, 하나의 실시예로 메타(페이스북) 추천시스템 기계학습 데이터 가속에 대한 시연 영상을 연구실 유튜브(https://youtu.be/jm8k-JM0qbM) 에서 확인할 수 있다. 해당 영상은 각 개인의 대규모 특성 자료들(텐서)을 CXL 메모리 풀에 올려두고 빅데이터를 활용한 인공지능이 친구나 광고 등 개인 특성에 맞는 자료들을 추천하게 하는 시스템으로 기존 데이터 센터의 원격메모리에 비해 3.2배 이상의 사용자 수준 성능 향상을 보여주고 있다.
2022.08.01 조회수 1101 -
무한대 화소 수준의 초고해상도 AR/VR 디스플레이 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 *모놀리식 3차원 집적의 장점을 활용한 1,600PPI*에 상응하는 마이크로LED 디스플레이를 구현하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 1,600 PPI는 초고해상도 증강현실(AR)/가상현실(VR) 디스플레이에 적용 가능한 해상도로써 2020년 출시된 오큘러스(Oculus) 社(現 메타(Meta))의 메타 퀘스트 2(Meta quest 2, 442 PPI)의 3.6배에 해당하는 디스플레이 해상도다.
☞ 모놀리식 3차원 집적: 하부 소자 공정 후, 상부의 박막층을 형성하고 상부 소자 공정을 순차적으로 진행함으로써 상하부 소자 간의 정렬도를 극대화할 수 있는 기술로 궁극적 3차원 집적 기술로 불린다.
☞ PPI: Pixel per Inch. 디스플레이에서 1인치에 포함되는 픽셀의 갯수
전기및전자공학부 박주혁 박사과정과 금대명 박사가 제1 저자로 주도하고 백우진 박사과정과 대만의 제스퍼 디스플레이(Jasper Display)의 존슨 쉬(Johnson Shieh) 박사와 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는 하와이 호놀롤루에서 열린 `VLSI 기술 & 회로 심포지엄 (2022 IEEE Symposium on VLSI Technology & Circuits)'에서 지난 6월 16일에 발표됐다. (논문명 : Monolithic 3D sequential integration realizing 1600-PPI red micro-LED display on Si CMOS driver IC)
VLSI 기술 심포지엄은 국제전자소자학회(International Electron Device Meetings, IEDM)와 더불어 대학 논문의 채택 비율이 25%가 되지 않는 저명한 반도체 소자 분야 최고 권위 학회다.
최근 디스플레이 분야는 각종 TV, 모니터 및 모바일 기기뿐만 아니라 스마트 워치, 스마트 글라스 등의 웨어러블 디바이스까지 그 응용처가 크게 확장됐다. 이처럼 디스플레이의 활용이 점차 다양화되고 고도화됨에 따라 요구되는 픽셀의 크기가 점점 작아지고 있는데, 특히 증강현실(AR)/가상현실(VR) 스마트 글라스 등과 같이 사람의 눈과 매우 가까운 거리를 유지하는 디스플레이의 경우 *픽셀화가 없는 완벽한 이미지의 구현을 위해서는 4K 이상의 고해상도가 요구된다.
☞ 픽셀화(Pixelation): 컴퓨터 그래픽에서 비트맵을 구성하는 작은 단색 정사각형 디스플레이 요소인 개별 픽셀이 보이는 현상.
앞서 언급한 초고해상도 디스플레이를 구현하기 위한 차세대 디스플레이 소자로서 무기물 기반의 인듐갈륨나이트라이드/갈륨나이트라이드(InGaN/GaN), 혹은 알루미늄 갈륨 인듐 인화물/갈륨 인듐 인화물(AlGaInP/GaInP)로 대표되는 3-5(III-V)족 화합물 반도체를 활용한 마이크로 LED 소자가 핵심 소재 및 부품으로써 주목받고 있다. 마이크로 LED는 현재 TV, 모바일 기기에 많이 사용되고 있는 OLED, LCD 디스플레이에 비해 높은 휘도와 명암비, 긴 픽셀 수명 등의 장점이 있어 차세대 디스플레이 소자로서 장점이 뚜렷하다.
☞ III-V 화합물 반도체: 주기율표 III족 원소와 V족 원소가 화합물을 이루고 있는 반도체로 전하 수송 특성 및 광 특성이 매우 우수한 소재.
하지만 무기물 기반 마이크로 LED를 활용해 디스플레이를 제작하기 위해서는 적색, 청색, 녹색의 각 색상의 픽셀을 각각의 기판에서 분리해 디스플레이 패널로 옮기는 패키징 작업이 필수적이다.
기존에 사용돼온 픽앤플레이스(Pick-and-place) 방법은 각각의 픽셀을 일일이 기계적으로 옮겨서 디스플레이 패널에 결합하는 방법으로 픽셀의 크기가 수십 마이크로미터 미만 수준으로 작아지게 되면 기계적인 정렬 정밀도가 저하되고 전사 수율이 감소해 초고해상도 디스플레이에는 적용이 어려울 것이라는 평가를 받고 있다.
연구팀은 이러한 문제의 해결을 위해 디스플레이 구동용 규소 상보적 금속산화물 반도체(이하 Si CMOS) 회로 기판 위에 적색 발광용 LED를 모놀리식 3차원 집적하는 방식을 적용했다. 위 방식은 Si CMOS 회로 위에 마이크로 LED 필름층을 먼저 웨이퍼 본딩을 통해 전사한 뒤, 포토리소그래피 공정으로 픽셀을 구현하는 방법으로, 기계적 픽셀 전사 공정이 제외된다. 이후 연구팀은 Si CMOS 회로상에서 상단에서 하단 방향으로(Top-down) 연속적인 반도체 공정 과정을 통해 고해상도 디스플레이 데모에 성공했다.
이 과정에서 연구팀은 조명용으로 활용돼왔던 무기물 기반 LED 반도체가 아닌 디스플레이용 LED 반도체층을 설계해 발광을 위한 활성층의 두께를 기존의 1/3로 감소시켜, 픽셀 형성에 필요한 식각 공정의 난도를 크게 낮추어 이번 연구성과를 얻어냈다.
또한, 연구팀은 하부 디스플레이 구동 회로의 성능 저하 방지를 위해 350oC 이하에서 상부 III-V 소자를 집적하는 웨이퍼 본딩 등의 초저온 공정을 활용해 상부 소자 집적 후에도 하부 드라이버 IC(Driver IC)의 성능을 그대로 유지할 수 있었다.
이번 연구 결과는 적색 마이크로 LED를 3차원 적층 방식으로 집적해 세계적인 수준의 해상도인 1,600 PPI 구현에 성공한 연구로서 연구에서 활용된 모놀리식 3차원 집적에 관한 연구 결과는 차세대 초고해상도 디스플레이 구현을 위한 좋은 가이드가 될 것으로 예상된다.
김상현 교수는 "향후 유사 공정을 확대 적용해 적색, 녹색, 청색이 모두 포함된 풀 컬러 디스플레이 제작도 가능할 것으로 생각한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행했다.
2022.07.29 조회수 1515 -
천 개~수천만 개 이상의 대규모 사물인터넷 동시 통신기술 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 세계 최초로 천 개에서 수천만 개에 이르는 대규모 사물인터넷(IoT) 동시 통신을 위한 `밀리미터파 후방산란 시스템'을 개발했다고 28일 밝혔다.
밀리미터파 후방산란 기술은 대규모 통신을 지원하기 위한 기술로 주목받고 있다. 밀리미터파 통신은 30~300기가헤르츠(GHz)의 반송파 주파수 대역을 활용하는 통신으로, 5G/6G 등 표준에서 도입을 준비 중인 차세대 통신 기술이다. 이는 넓은 주파수 대역폭(10GHz 이상)을 확보할 수 있어 높은 확장성을 제공한다.
또한, 후방산란 기술은 기기가 직접 무선 신호를 생성하지 않고 공중에 존재하는 무선 신호를 반사해 정보를 전달하는 방식으로, 무선 신호를 생성하는데 전력을 소모하지 않기 때문에 초저전력 통신을 가능하게 할 수 있는 기술이다. 이는 낮은 설치비용으로 대규모 사물인터넷 기기의 광범위한 인터넷 연결성을 제공할 수 있다.
김성민 교수 연구팀은 밀리미터파 후방산란을 이용해 수천만 개의 사물인터넷 기기들이 실내에 배치된 복잡한 통신 환경에서 모든 신호가 동시에 복조되도록 설계하는 데 성공했다.
전기및전자공학부 배강민 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 모바일 시스템 분야의 최고 권위 국제 학술대회인 `ACM 모비시스(ACM MobiSys)' 2022에 이번 6월 발표됐으며, 최우수논문상을 수상했다. (논문명: OmniScatter: extreme sensitivity mmWave backscattering using commodity FMCW radar). 이는 작년 우리 대학 전기및전자공학부에서 아시아 대학 최초로 ACM 모비시스 2021 최우수논문상을 받은 이후 연속된 수상으로 더욱 의미가 깊다.
5G/6G 네트워크의 핵심 구성 요소 중 하나인 사물인터넷은 기하급수적인 성장세를 보이고 있으며, 2035년까지 1조 개 이상의 기기가 생산될 전망이다. 대규모 사물인터넷 기기들의 인터넷 연결을 지원하기 위해서 5G, 6G 표준 각각 4G 대비 10배 및 100배의 네트워크 밀도를 지원하는 것을 목표로 하고 있다. 따라서, 대규모 통신을 위한 실용적인 시스템의 필요성이 대두되고 있다.
그러나 현재 밀리미터 후방산란 시스템은 밀리미터파의 높은 주파수에 따른 신호 감쇄와 후방산란 시스템의 반사 손실이 합쳐져 제한적인 환경에서만 통신이 가능하다. 즉, 다양한 장애물과 반사체가 설치된 복잡한 통신 환경에서 작동하지 않아 상대적으로 자유로운 설치가 필요한 대규모 사물인터넷 기기에 광범위한 인터넷 연결성을 제공하는 데 한계가 있다.
연구팀은 FMCW(주파수 변조 연속파) 레이더의 높은 코딩 이득에서 해답을 찾았다. 연구팀은 레이더의 코딩 이득을 그대로 유지하는 동시에, 후방산란 신호와 주변 잡음을 원천적으로 분리해내는 신호 처리 방법을 개발해 기존 FMCW 레이더 대비 십만 배 이상 개선된 수신감도를 달성했다. 이는 실용적인 환경에서의 통신을 지원한다. 더욱이, 연구팀은 태그의 물리적인 위치에 따라 복조된 신호의 주파수가 달라지는 레이더 특성을 활용해 위치에 따라 통신 채널을 자연적으로 할당 받는 후방산란 시스템을 설계했다. 이는 초저전력 후방산란 통신이 10GHz 이상의 밀리미터파 주파수 대역폭을 전부 활용할 수 있게 하여 수천만 사물인터넷 기기들의 동시 통신을 지원한다.
개발된 시스템은 상용 기성품 레이더를 게이트웨이로 활용할 수 있어 적용 용이성이 높다. 또한, 연구팀의 후방산란 기술은 10마이크로와트(μW) 이하의 초저전력으로 작동해 코인 전지 하나로 40년 이상 구동 가능해 설치 및 유지보수 비용을 크게 줄일 수 있다.
연구팀은 다양한 장애물과 반사체가 설치된 사무실 환경에 무작위로 설치된 밀리미터파 후방산란 기기들의 통신이 가능함을 확인했다. 나아가 연구팀은 실험을 통해 총 1,100개의 기기가 송신하는 정보를 동시에 수신하는 것이 가능함을 확인하여 대규모 사물인터넷 구동을 검증했다.
이번 성과는 5G/6G 등 차세대 통신에서 요구하는 네트워크 밀도를 훨씬 웃도는 연결성을 자랑한다. 이에, 이번 시스템은 향후 도래할 초연결 시대를 위한 디딤돌 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
김성민 교수는 "밀리미터파 후방산란은 대규모로 사물인터넷 기기들을 구동할 수 있는 꿈의 기술이며 이는 기존 어떠한 기술보다도 더욱 대규모의 통신을 초저전력으로 구동할 수 있다ˮ라며 "이 기술이 앞으로 도래할 초연결 시대에 사물인터넷의 보급을 위해 적극적으로 활용되길 기대한다ˮ라고 말했다.
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.28 조회수 967 -
한컴인스페이스와 지구관측 위성 영상 분석 인공지능 기술 협력
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 지난 5월 26일 국내 최초 민간 초소형 위성인 세종 1호를 발사한 한글과컴퓨터그룹의 계열사인 한컴인스페이스(대표이사 최명진)와 위성 영상정보제공 서비스 향상을 위한 협력 연구체계를 구축하는 협약을 19일 체결했다.
전기및전자공학부 김문철 교수는 세계 최고 수준의 위성 영상 해상도 향상(초해상화)기술을 보유하고 있어, 한컴인스페이스와 기술협력체계를 구축하고 세종 1호의 해상도를 2배 이상 향상할 수 있는 기술 개발에 착수한다.
민간 초소형 위성인 세종 1호 위성은 5m 해상도의 다중밴드 위성으로 농업, 산림 등 다양한 분야에서 위성영상 및 분석정보를 제공할 수 있다. 한컴인스페이스는 더 나아가 고화질 영상정보가 필요한 응용을 위해 인공지능 기술로 영상의 해상도 품질을 향상시킨다.
초해상화 기술은 영상정보를 촬영하는 플랫폼의 하드웨어적 한계를 극복하고 컴퓨터비전, 인공지능 기술을 이용해 원본영상의 품질을 향상할 수 있는 기술이다. 해외의 대표적인 상업위성정보 서비스 업체인 `플래닛 랩스(Planet Labs)'는 다수의 초소형 위성을 운영하고 있으며, 초소형 위성의 한계로 제한된 관측정보의 해상도 향상을 위해 초해상화 기술을 적용해 서비스 중이다.
최명진 한컴인스페이스 대표는 "이번 기술협력은 세종 1호 뿐만 아니라 향후 발사 예정인 후속 위성의 영상 품질이 향상될 것ˮ이라며 "이를 통해 최초 사업 목표였던 농림, 산림분야 뿐만 아니라, 초고해상도의 위성정보가 필요한 다양한 사용자를 대상으로 서비스영역을 확장할 예정ˮ이라고 밝혔다. 또한 "김문철 교수가 보유한 최고 수준의 전천후 관측 영상 레이더(이하 SAR) 위성영상 객체 탐지 분석 기술을 적용해 민간뿐만 아니라 군의 수요를 만족할 수 있는 다종영상정보의 분석, 서비스 체계의 완비를 목표로 한다ˮ고 강조했다.
김문철 교수는 "지난 6월 누리호 발사 성공으로 향후 많은 초소형 위성들이 우리 기술로 발사돼 지구궤도를 돌며 엄청난 양의 지상 영상 정보를 획득할 것ˮ이라며 "이번 기술협력을 통해 지금까지 연구해왔던 세계 최고 수준의 위성 영상 초해상도 및 SAR 영상 분석을 위한 인공지능 기술 등을 상용화하는 데 최선을 다할 것ˮ이라고 밝혔다. 또한 “최근 우리나라 인접국들에서 위성 광학/SAR 영상 분석 관련 인공지능 기술들이 매우 빠른 속도로 개발되고 있고, 우리나라는 이들 국가를 능가하는 세계 최고 수준의 기술 개발을 통해 지피지기(知彼知己)할 수 있는 능력을 확보해 주변국들의 위협에 대비할 수 있는 힘을 키워야 한다ˮ고 강조했다.
김문철 교수는 세계 최고 인공지능/컴퓨터비전 국제학술대회인 국제 컴퓨터비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR) 및 국제 컴퓨터비전 학회(ICCV)의 메인 프로그램에서 약 3% 내외 수준에서 선별하는 우수 구두 논문으로 발표된 위성 및 자연 영상 영상 초해상화 기술들을 보유하고 있으며, SAR 영상 표적 탐지 및 식별을 위한 딥러닝 기술, SAR 영상 표적 자세 추정 딥러닝 기술, SAR 영상을 광학 영상으로 변환하는 딥러닝 기술 등을 해당 분야 최고 국제 저널에 관련 연구성과들을 발표해 오고 있어 기술력을 인정받고 있다.
2022.07.21 조회수 961 -
고도로 응축된 빛-물질의 새로운 플랫폼 구현
우리 대학 국내외 연구자들과 협업을 통해 고도로 구속된 빛이 전파될 수 있는 새로운 플랫폼을 2차원 물질 박막을 통해 구현했다고 18일 밝혔다. 이 연구 결과는 향후 강한 빛-물질 상호작용에 기반한 차세대 광전자 소자 개발에 기여할 것으로 예상된다.
원자 한 층으로 이루어진 2차원 물질들이 여러 겹으로 쌓이게 되면 기존의 2차원 물질과 다른 특성을 보이게 된다. 이러한 방식으로 만들어진 결정을 반데르발스 결정이라고 한다. 포논-폴라리톤은 전기를 띠는 물질 속 이온의 진동이 전자기파에 결합된 형태를 말하며, 전자기장이 입사광의 파장에 대비해 극도로 응축된 형태를 띈다. 특히, 고전도도를 가지는 금속 위에 놓여진 반데르발스 결정에 생성되는 포논-폴라리톤은 응축성이 극대화된다는 결과가 최근 보고됐다. 금속 위의 유전체에서 빛의 응축성이 극대화되는 것은 폴라리톤 결정 속 전하가 영상 전하 영향으로 금속에 반사돼 `영상 포논-폴라리톤' 이라는 새로운 형태의 폴라리톤이 생성되기 때문이다.
영상 포논-폴라리톤의 형태로 전파되는 빛은 강한 빛-물질 상호작용을 유도할 수 있다는 장점이 있으나 금속 표면이 거칠 경우 생성이 억제돼, 영상 포논-폴라리톤에 기반한 광소자의 실현 가능성은 제한적인 것으로 평가받아왔다.
이러한 한계점을 돌파하고자, 첨단 제작 기술과 측정기술을 보유한 다섯 연구팀이 협업을 통해 단결정 금속 위 영상 포논 폴라리톤 측정에 성공했다.
우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수 연구팀은 높은 민감도를 가지는 주사 근접장 현미경(Scanning near-field optical microscope, SNOM)을 통해 단결정 금 위 63nm(나노미터) 두께의 육각형 질화붕소(hexagonal boron nitride, h-BN)에서 전파되는 쌍곡 영상 포논-폴라리톤(hyperbolic image phonon polariton, HIP)을 측정했다. 이 측정 결과를 통해 유전체 속에서 전파되는 영상 포논-폴라리톤은 중적외선 빛이 100배 응축된 형태임을 확인했다.
장민석 교수와 메나브데 세르게이(Sergey Menabde) 연구교수는 수-파장을 진행하는 HIP의 이미지를 얻었으며, 육각형 질화붕소(h-BN) 결정에서 전파되는 강한 구속 상태의 고차 HIP 신호를 세계 최초로 관측하는데 성공했다. 이 결과를 통해 연구진은 반데르발스 결정에서 포논-폴라리톤이 전파 수명 손실 없이 고응축 상태에 이를 수 있다는 것을 보였다.
이 실험 결과는 원자 수준으로 평편한 금 단결정이 육각형 질화붕소(h-BN)이 올라갈 기판으로 사용됐기 때문에 얻을 수 있었던 결과로 평편한 금 단결정은 표면 산란을 억제하며, 극도로 작은 전압 손실(ohmic loss)를 보유하기 때문에 중적외선 대역에서 영상 포논-폴라리톤이 손실없이 전파되기 위한 최적의 환경을 제공한다. 연구진에 의해 측정된 영상 포논-폴라리톤은 저손실 유전체에서 전파되는 포논-폴라리톤 대비 2.4배 응축된 형태와 비슷한 전파 수명을 지니기 때문에, 약 두 배의 성능 지표를 가진다.
실험에 사용된 원자 수준의 평편도를 가지는 금 단결정은 남덴마크대학교(University of South Denmark) 나노광학센터(Center for Nano Optics) 연구소의 모텐슨(N. Asger Mortensen) 교수 연구팀이 화학적으로 제작했다.
중적외선 파장 대역에는 수많은 유기물질의 흡수 스펙트럼이 위치하기 때문에 센서에 사용될 가능성이 높다. 하지만 현재의 상용화된 센서는 낮은 민감도를 가지고 있어, 유기물질은 매우 고농도의 상태에서만 검출된다. 하지만 고응축 상태의 포논-폴라리톤의 강한 빛-물질 상호작용을 이용할 시 한개의 유기 분자도 검출 할 수 있을 것으로 예상되며, 금 단결정에 전파되는 포논-폴라리톤의 긴 전파 수명 또한 검출 기능을 향상할 것으로 예측된다.
장민석 교수 연구팀은 영상 포논-폴라리톤과 영상 그래핀 플라즈몬 사이의 유사성을 밝혀내기도 했다. 두 전파 모드는 모두 극도로 응축된 전자기장을 보이고, 짧아진 폴라리톤 파장에 무관하게 전파 수명이 일정했다. 이 측정 결과는 유전 박막으로 이루어진 저차원 폴라리톤에 대비해 영상 폴라리톤이 강점을 가진다는 것을 시사한다.
연구를 주도한 장민석 교수는 "이번 연구결과는 영상 폴라리톤, 특히, 영상 포논-폴라리톤의 장점을 잘 보여준다. 특히 영상 포논-폴라리톤이 갖는 저손실성과 강한 빛-물질 상호작용은 차세대 광전자 소자 개발에 응용될 수 있을 것으로 보인다. 연구팀의 실험 결과가 향후 메타표면, 광스위치, 광 센서 등의 고효율 나노광학 소자의 실용화를 앞당기는 데 도움이 되기를 바란다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
메나브데 세르게이 연구교수가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)'에 7월 13일 字 게재됐다. (논문명: Near-field probing of image phonon-polaritons in hexagonal boron nitride on gold crystals)
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성센터와 한국연구재단의 지원을 받아 진행되었으며, 한국과학기술연구원, 일본 문부과학성, 덴마크 빌룸(Villum) 재단의 지원을 받았다.
2022.07.18 조회수 1206