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학문의 대를 잇는 초세대 협업연구실 추가 개소
우리 대학이 '초세대 협업연구실'을 추가 개소하고 11일 오전 현판식을 개최했다. '초세대 협업연구실'은 은퇴를 앞둔 교수가 오랜 시간 축적해온 학문의 성과와 노하우를 이어가기 위해 후배 교수와 협업하는 KAIST의 독자적인 연구제도다.
2018년 초세대 협업연구실 제도를 처음 도입한 이후 7개의 연구실을 선정했으며, 작년 말 전기및전자공학부 김정호 교수의 'KAIST 시스템반도체 패키징 연구실'과 화학과 장석복 교수의 '유기반응 및 합성연구실'을 추가로 선정했다.김정호 교수가 책임교수를 맡은 'KAIST 시스템반도체 패키징 연구실'에는 조천식모빌리티대학원 안승영 교수와 신소재공학과 김경민 교수가 참여교수로 협업한다. 김정호 책임교수는 고성능 반도체 설계 및 인공지능 공학 설계(AI-X) 분야의 대표적인 석학으로 전 세계적으로 독창성을 인정받는 5I* 융합설계 원천기술을 유일하게 보유하고 있다. ☞ 5I 기술: 신호선 설계(SI, Signal Integrity), 전력선 설계(PI, Power Integrity), 기계 및 열 설계(TI, Thermal Integrity), 전자파 설계(EMI, Electromagnetic Interference Integrity), 구조 설계(AI, Architect Integrity) 등 시스템반도체 패키징 분야의 융합 설계기술
안승영 참여교수는 자율주행 자동차, 드론, 위성, 국방, 초소형 의료기기 등 다양한 시스템에 적용되는 초고속 반도체 집적회로 패키징과 시스템의 전자파 간섭 및 전자파 적합성에 관한 연구를 수행해왔다. 김경민 참여교수는 자연과학, 재료공학, 전자공학을 기반으로 인간의 신체를 모방한 시스템반도체용 저항성 메모리(Memristor) 연구 분야에서 경력을 쌓았으며, 최근에는 인공지능 반도체 소자 패키지 분야를 중점적으로 연구하고 있다. 이들은 세대 간의 연구 협력을 통해 '시스템반도체 패키징' 기술을 심화·발전시켜 나갈 예정이다. 이를 기초로 국내 시스템반도체 산업 경쟁력을 한 단계 높이는 것이 목표다. '시스템반도체 패키징'은 그동안 분리해 사용돼 온 프로세서와 메모리를 하나의 반도체 안에 3차원적으로 집적하는 기술이다. 인공지능의 학습 계산 능력을 현저하게 높이고 동시에 전력 소모는 줄이는 첨단 기술이다. 기존 '반도체 무어의 법칙'을 이어가는 초격차 기술이자 미래 인공지능 시대를 가능케 하는 기술이다. 특히, 김정호 교수가 주도하는 초세대 협업연구실은 이 분야 세계 최고의 연구실로 꼽히고 있다.3차원 집적 패키징 기술은 슈퍼컴퓨터와 초대형 데이터 센터의 고성능 서버, 자율주행 자동차 등에 사용되는 차세대 인공지능 반도체의 핵심 기술로 각종 인공지능 서비스와 메타버스와 같은 고부가가치 플랫폼을 구현하기 위해서는 반드시 확보해야 하는 경쟁력 중 하나다. 3차원 고성능 이종집적 패키징(3D High Performance Heterogeneous Computing Packaging) 원천기술을 바탕으로 고성능·저전력·다기능 시스템을 구현하고, 특히 이 전체 설계 과정을 인공지능 기계학습 방법으로 자동화할 계획이다. 미국 전자공학회 석학회원(IEEE 펠로우)인 김정호 교수는 KAIST 전기및전자공학부 교수 중에는 최초로 초세대 협업연구실을 개소하는 영예를 얻게 됐다. 또 다른 초세대 협업연구실로 선정된 '유기반응 및 합성연구실'은 장석복 화학과 교수가 책임교수를 맡고 같은 학과의 한순규, 박윤수 교수가 참여한다. 전이금속 촉매를 이용한 합성 방법 개발 분야의 세계적 권위자인 장석복 교수는 2015년부터 8년 연속으로 세계에서 가장 영향력 있는 연구자(Highly Cited Researcher)에 선정됐으며, 2012년부터 기초과학연구원 (IBS) '분자활성 촉매반응 연구단'을 이끌며 리더십을 발휘하고 있다.한순규 참여교수는 복잡한 구조와 다양한 생리활성을 가지는 천연물 화학합성 분야의 전문가다. 특히, 한 교수 연구실은 세큐리네가 알칼로이드* 합성 분야에서 세계 학계를 이끌어가는 선두그룹으로 평가받고 있다.☞ 세큐리네가 알칼로이드: 한국에서도 자생하는 식물인 '광대싸리' 내에서 생합성되는 질소 함유 알칼리성 유기물질 박윤수 참여교수는 유기화학과 무기화학 두 분야를 모두 전공했으며, 물리유기 및 금속화학 분야의 촉망받는 신진 연구자다.이들은 초세대 협업연구실을 통해 유기 반응 및 합성 연구 분야에서 세 가지 중심 주제 꼽히는 ▴합성 방법론 개발 ▴반응 메커니즘의 분석 및 이해 ▴천연물 전합성에의 응용에 관한 연구를 수행한다. 새로운 화학반응 및 촉매개발이라는 비전 아래 속도가 빠르고 선택적이면서도 화학 폐기물의 발생을 최소화하는 지속가능한 합성법을 개발하고 이를 신약 개발을 위한 천연물 합성 및 기능성 유기분자의 생산 공정에 적용하는 것이 연구 방향이다.
유기화학 전반에 대한 장석복 교수의 높은 통찰과 오랜 시간 구축해온 중요 실험 장비를 적극적으로 활용하면서 박윤수 교수가 보유한 물리유기화학적 실험 기법들을 적용해 새로운 화학 반응을 개발한 뒤, 이를 한순규 교수가 실제 천연물 합성 조건에 적용해 증명하는 방식으로 협업을 진행할 예정이다.
장 교수 연구팀의 초세대 협업연구실은 무작위 스크리닝과 시행착오를 통한 인력투입형 유기화학반응 개발의 기존 패러다임에서 벗어나, 심화된 메커니즘을 연구해 반응성에 대한 깊은 이해를 바탕으로 촉매시스템을 설계하는 접근법을 계획하고 있다. 이를 통해, 궁극적으로 의약·재료·화학·바이오 산업 전반에 파급력 있는 반응방법 및 혁신적인 전합성을 개척하는 것이 목표다. 우리 대학은 세대를 이어 지속가능한 연구혁신을 추구할 연구실을 발굴하기 위해 2022년 9월부터 BFO추천위원회(The Best, the First, the Only)의 추천과 공개 공모 절차를 거쳐 초세대 협업연구실을 선발해왔다. ▴연구의 독창성·차별성·탁월성 ▴학술·사회·경제적 효과 ▴초세대 연구의 필요성 ▴책임교수의 학문적 우수성 및 국제적 인지도 ▴참여교수의 비전 및 연구계획 등의 기준을 바탕으로 새롭게 선정된 두 연구실에는 향후 5년간 총 5억 원의 운영비가 지원된다.
2018년 첫 초세대 협업연구실로 선정된 이상엽 교수 연구팀의 '시스템 대사공학 및 시스템 헬스케어 연구실'에서는 딸기우유 같은 식품이나 화장품 등에 활용되는 붉은색 천연색소인 카르민산을 미생물을 이용해 생산하는 기술을 2021년 개발했다. 한정된 지역에서만 서식하는 ‘연지벌레’에서 복잡하고 비효율적인 단계를 거쳐 추출해야 하는 기존의 방법에 대해 혁신적이고 효과적인 해결책을 제시한 성과다.
또한, 2019년 선정된 이용희 물리학과 교수 연구팀의 '나노포토닉스 연구실'은 서민교 참여교수의 주도로 자기장에 의해 자발적으로 생성되고 동역학적 움직임을 보이는 빛 소용돌이(optical vortex)를 구현하는 연구를 최초로 시도해 성공했다. 그 과학적 가치를 인정받아 지난해 10월 국제 학술지 '네이처(Nature)' 온라인 판본으로 출판하는 등 기존에 선정된 초세대 협업 연구실에서는 세대를 잇는 협업의 성과를 꾸준하게 배출하고 있다.
신규 선정된 '유기반응 및 합성연구실' 책임을 맡은 장석복 교수는 "다양한 시행착오를 거치며 일군 연구실 시스템을 후속 세대가 디딤돌로 삼을 수 있으면 좋겠다는 생각이 있었는데, 이번에 설립되는 초세대 협업연구실을 통해 유기합성 분야의 중요하고 파급력 있는 문제를 창의적으로 풀어나가기를 희망한다"라고 소감을 전했다.
'KAIST 시스템반도체 패키징 연구실'의 김정호 책임교수는 "우리나라가 진정한 반도체 강국으로 자리 잡기 위해 꼭 필요한 시스템반도체 패키징 분야에 특화된 연구를 실현해 국내 반도체 산업의 초격차 경쟁력 제고에도 힘을 보탤 것"이라고 말했다. 한편, 11일 오전에 열린 초세대 협업연구실 현판식에는 이상엽 연구부총장, 김경수 기획처장, 조광현 연구처장, 이동만 공과대학장 등 주요 보직자들과 새롭게 선정된 연구실 관계자들이 참석했다.
2023.01.11 조회수 10637 -
사진에서 3차원 정보를 추론하는 인공지능 반도체 IP(지식재산권) 세계 최초 개발
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.org)
KAIST PIM 반도체 설계연구센터는 해당 IP를 포함해 ADC*, PLL** 등 총 5가지의 PIM IP를 확보했으며, 지난 28일 웹사이트를 오픈해 연구자들이 공유할 수 있는 환경을 제공하고 있다.
* ADC(Analog to Digital Converter) : 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환시키는 회로
** PLL(Phase-Locked Loop) : 내부 신호의 위상과 외부 신호의 위상을 동기화할 수 있도록 설계된 회로
기존 물체 인식 인공지능 반도체는 사진과 같은 2차원 정보를 인식하는 `사진인식기술'에 불과하다. 하지만 현실 세계의 물체들은 3차원 구조물이기 때문에 3차원 공간정보를 활용해야만 정확한 `물체인식'이 가능하다.
3차원 공간정보는 사진과 같은 2차원 정보에 거리정보를 포함시켜 실제 3차원 공간을 표현한 것으로, 3차원 공간정보에 물체를 식별해 해당 물체의 위치 및 각도를 추적하는 3차원 물체인식 기술이다. 이는 자율주행, 자동화 기술, 개인용 증강현실 (AR)과 가상현실(VR) 등과 같은 3D 어플리케이션에서 사용하는 핵심기술이다.
기존 ToF 센서*를 활용해 센서 뷰 내에 있는 모든 물체에 대한 정밀한 3차원 정보를 추출하는 것은 전력 소모가 매우 크기 때문에 배터리 기반 모바일 장치(스마트폰, 태블릿 등)에서는 사용하기 어렵다.
* ToF 센서 : 3차원 공간정보를 추출하는 Time-of-Flight 센서로, 레이저를 방출하고 반사된 레이저가 검출되는 시간을 측정하여 거리를 계산, 대표적인 센서로 3D 라이다 (LiDAR) 센서가 있음
또한, ToF 센서는 특정 측정 환경에서 3차원 정보가 손실되는 문제와 데이터 전처리 과정에 많은 시간이 소요된다는 문제점이 있다.
3차원 물체인식 기술은 데이터가 복잡해 기존 인공지능 2차원 사진인식 가속 프로세서로 처리하기 어렵다. 이는 3차원 포인트 클라우드 데이터를 어떻게 선택하고 그룹화하느냐에 따라 메모리 접근량이 달라진다.
따라서 3차원 포인트 클라우드 기반 인공지능 추론은 연산 능력이 제한적이고 메모리가 작은 모바일 장치에서는 소프트웨어만으로 구현할 수 없었다.
이에 연구팀은 카메라와 저전력 거리센서 (64픽셀)를 사용하여 3차원 공간정보를 생성했고, 모바일에서도 3차원 어플리케이션 구현이 가능한 반도체 (DSPU: Depth Signal Processing Unit)를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용범위를 넓혔다.
모바일 기기에서 저전력 센서를 활용한 3차원 정보 처리 시스템을 구동하면서, 실시간 심층신경망 추론과 센서 퓨전 기술을 가속하기 위해서는 다양한 핵심기술이 필요하다. 인공지능 핵심기술이 적용된 DSPU는 단순 ToF센서에 의존했던 3차원 물체인식 가속기 반도체 대비 63.4% 낮춘 전력 소모와 53.6% 낮춘 지연시간을 달성했다.
PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)의 소장인 유회준 교수는 “이번 연구는 저가의 거리센서와 카메라를 융합해 3차원 데이터 처리를 가능하게 한 인공지능 반도체를 IP화했다는 점에서 의미가 크며, 모바일 기기에서 인공지능 활용 영역을 크게 넓혀 다양한 분야에 응용 및 기술이전을 기대하고 있다”고 연구의 의의를 설명했다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원의 PIM인공지능반도체핵심기술개발사업을 통해 개발되었으며, 이와 관련해 PIM 반도체 관련 기업과 연구기관에 개발된 IP들의 기술이전 및 활용을 돕고 있다.
2022.12.29 조회수 9358 -
차세대 반도체 핵심소재로 열적으로 안정된 강유전체 소재 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 하프니아 강유전체 소재의 물성적 이해를 바탕으로 반도체 3D 집적 공정에서도 열적으로 안정한 *강유전체 소재를 세계 최초로 개발했다고 12일 밝혔다. 현재 반도체 제조 업계에서 고집적, 고효율의 3D 메모리 소자에 대한 필요성이 꾸준하게 대두되고 있다는 점을 고려할 때, 이번 연구는 강유전체 기반의 3D 메모리 집적 공정에서 핵심 기술로 평가받을 것이라 예상된다.
*강유전체: 외부의 전기장 없이도 스스로 분극을 가지는 재료로서 외부 전기장에 의해 분극의 방향이 바뀔 수 있는 소재를 말한다. 비휘발성 특성이 있어, 기능성 소재로서 메모리 소자에 활용이 가능하지만, 고온에서 열적으로 안정성을 확보해야하는 도전 목표가 남아 있으며, 일반 유전체를 일컫는 상유전체는 외부의 전기장이 없으면 분극 특성을 유지하지 못한다는 점에서 다르다.
하프니아 강유전체 소재는 비휘발성 절연막으로, CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로써 활발하게 연구되고 있는 물질이다. 하지만 하프니아 소재는 필연적으로 고온에서 비휘발성 특성을 잃고 누설전류가 증가하는 한계를 가진다. 이를 억제하기 위해 세계 유수의 기관들에서 다양한 접근방법들이 보고됐지만, 3D 집적 공정 시에 발생하는 고온의 열처리 조건 (750℃ 이상, 30분)에서 강유전체 박막 내의 일반 유전체 (상유전체) 형성을 억제할 수 없었다.
전상훈 교수 연구팀은 세계 최초로 3D 집적 공정에서 요구되는 고온의 열처리 조건에서도 강유전체 박막 내의 상유전체의 형성을 완벽하게 억제하고 비휘발성 기능을 유지하며 우수한 내구성을 가지는 하프니아 강유전체 소재 및 공정 기술을 개발하는 데에 성공했다. 연구팀은 강유전체 박막 내에 이온 반지름이 작은 원소를 고용하는 도핑 기술을 활용해 강유전체 박막의 결정화 온도를 제어함과 동시에 도펀트의 농도에 따른 운동학적 에너지를 고려해 강유전체 소재의 비휘발성 및 기능성과 열적 안정성을 획기적으로 개선했다.
전상훈 교수 연구팀은 CMOS 공정을 이용해 강유전체 기반의 메모리 소자를 집적했고 고온의 열적 에너지(750℃ 이상, 30분)를 가한 후에도 우수한 강유전성이 발현되는 것을 확인했다. 또한 열적 에너지에 따른 강유전체 소재의 도메인 스위칭 동작을 전기적 측정을 통해 직관적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발해 추후, 강유전체 소재의 열적 안정성 연구의 프레임 워크를 구축 및 제시했다. 해당 연구는 학계에서 활발하게 연구되고 있는 강유전체 소재의 기능성과 반도체 제조 업계에서 필요로 했던 강유전체 소재 기반의 3D 메모리 소자 집적 공정 사이의 간극을 줄였다는 점에서 큰 의미를 가진다.
전상훈 교수는 “이번 연구 결과는 답보상태에 있던 강유전체 소재 기반의 3D 메모리 및 회로 집적 기술 개발에 대한 돌파구가 되는 기술이 될 것으로 판단되며, 향후 고집적/고효율의 시스템 개발에 있어 핵심 역할을 할 것”이라고 설명했다.
전기및전자공학부 김기욱 박사 과정이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 반도체 소자 및 회로 분야의 최고 권위 학회인‘IEEE 국제전자소자학회(International Electron Devices Meeting) 2022 (IEDM 2022)’에 12월 5일 발표를 마쳤다. 한편 이번 연구는 삼성전자(Samsung Electronics)와 차세대 지능형 반도체 사업단의 지능형 반도체 선도기술개발의 지원을 받아 진행됐다.
2022.12.12 조회수 10008 -
KAIST 첫 마이크로디그리, 반도체실무인력 양성과정 1기 수료식 개최
우리 대학이 25일 '시스템반도체설계 실무인력양성과정' 1기 수료식을 개최했다.
KAIST IDEC 동탄 교육장에서 열린 '시스템반도체설계 실무인력양성과정' 1기 수료식에서는 우리 대학 개교 이래 첫 마이크로디그리가 수여됐다.
'시스템반도체설계 실무인력양성과정'은 KAIST 반도체설계교육센터(소장 박인철, IDEC)가 지난 8월 개설했다. 산업 현장에 투입할 수 있는 실무 인력 양성을 목표로 아날로그 트랙 40명, 디지털 칩 설계 특화 트랙 40명 등 총 80명을 선발해 16주 동안 반도체 설계 전문 교육을 진행했다.
1기 교육생 중 교육과정의 85% 이상을 출석하고 과목별 평가에 통과한 62명이 정규 학위와 구분되는 별개의 미니 학위인 마이크로디그리와 IDEC 수료증을 받았다.
첫 마이크로디그리의 주인공이 된 김유연 씨(25, 경희대 전자공학과 졸업)는 "실습 문제를 해결하기 위해 머리를 맞대준 강사진과 진로에 대한 고민을 함께 나눠준 동기들 덕분에 첫 번째라서 더 뜻깊은 KAIST의 마이크로디그리를 받게 되어 기쁘다"라고 소감을 밝혔다.
이어, 김 씨는 "다양한 소프트웨어(EDA tool)가 지원된 덕분에 실무 현장과 가장 유사한 환경에서 칩 설계 과정을 경험할 수 있었다"라고 교육 과정을 평가했다.
김 씨는 수료식 이후 반도체 설계 전문 팹리스(Fabless : 반도체를 직접 생산하지 않고, 설계 및 기술 개발만 하는 기업) 스타트업에 입사할 예정이다. 교육생들을 대상으로 열린 협력 기업의 잡페어(Job fair)에 참가해 취업까지 연계됐다.
KAIST IDEC에서는 제2기 교육생 선발을 진행하고 있으며, 총 80명 선발에 530명이 지원해 약 7대 1의 높은 경쟁률을 기록했다. FPGA(Field Programmable Gate Array: 용도에 맞게 회로를 다시 새겨넣을 수 있는 비메모리 반도체) 특화 과정 및 아날로그 칩 설계 특화 과정의 교육을 운영할 계획이다.
박인철 KAIST IDEC 소장은 25일 열린 수료식에서 "배움에 대한 열정과 노력으로 교육과정을 이수한 수강생들의 수료를 축하한다"라며 "본 프로그램에서 배운 지식과 경험을 바탕으로 반도체 산업 발전의 선도적인 역할을 다해 줄 것"을 당부했다. 25일 열린 수료식에는 이광형 총장이 참석해 수료생들에게 마이크로디그리를 수여하고 격려했다.
2022.11.28 조회수 7354 -
KAIST-화성시 사이언스 허브 개소
우리 대학이 'KAIST-화성시 사이언스 허브' 개소식을 25일 개최했다.
롯데백화점이 화성시에 공공기여로 제공한 동탄점 지하 3층 1,870㎡의 공간에 조성된 'KAIST-화성시 사이언스 허브'에는 22개의 중소기업과 24개의 1인기업이 입주할 수 있는 공유 오피스가 마련됐다.
향후, 입주기업에는 KAIST의 기술 자문은 물론 KAIST 홀딩스, KAIST 청년창업지주, K-벤처스 등을 연계한 컨설팅과 투자 자문도 제공할 예정이다.
또한, 대중들을 위한 강연장과 시민들이 쉴 수 있는 카페로 구성된 공용라운지도 함께 들어섰다. KAIST 교수진의 기술 동향 강연을 비롯해 시민을 위한 다채로운 과학 강연 등을 진행할 예정이다.
이날 개소식에는 이광형 KAIST 총장, 정명근 화성시장, 이원욱 국회의원, 이종성 롯데백화점 동탄점장, 스타트업 지원 관계자, 화성시 기업 대표 등 약 100여 명이 참석했다.
KAIST와 화성시 협력을 처음 제안한 이원욱 의원은 "사이언스 허브는 지자체와 기업, 교육기관이 함께하는 산학협력의 새로운 모델을 제시하는 것은 물론 반도체 산업 중심의 지역 경제 활성화와 KAIST를 통한 교육 경쟁력 향상에도 이바지할 것으로 기대한다"라고 말했다.
정명근 화성시장은 "KAIST, 롯데백화점과 함께하는 사이언스 허브가 새로운 산·학·관 협력 모델이 되도록 최선의 노력을 다할 것"이라고 약속했다. 이광형 KAIST 총장은 "사이언스 허브는 IDEC을 통한 반도체 인재 양성, 공유 오피스를 거점 삼은 스타트업의 육성, 시민과 함께하는 과학기술 대중화가 한데 어우러지는 산·학·관 동반성장의 본보기가 될 것"이라고 강조했다.
2022.11.28 조회수 4636 -
고성능 스트레처블 고분자 반도체를 위한 신개념 계면공학법 개발
우리 대학 신소재공학과 강지형 교수, 미국 버클리 대학교 문재완 박사와 미국 스탠퍼드 대학교 제난 바오(Zhenan Bao) 교수 공동연구팀이 고분자 반도체와 회로기판의 경계면을 개선하는 새로운 계면 개질법을 개발하고, 이를 이용해 고성능 스트레처블(늘어나고 유연한) 고분자 반도체를 구현했다고 24일 밝혔다.
고분자 반도체는 기존의 실리콘 기반의 반도체와는 다르게 탄소를 기반으로 구성돼 있으며, 상대적으로 낮은 가격과 대면적 공정이 가능하다는 장점으로 인해 추후 유연 소자, 태양전지, OLED 등의 산업에 응용될 수 있는 차세대 반도체 재료다.
하지만 전기적 성능이 좋은 고분자 반도체는 작은 응력에도 쉽게 깨지는 문제점이 있었다. 일반적으로 고분자 반도체는 결정구조를 많이 가질수록 전기적 성능이 좋아지지만, 이러한 결정구조는 고분자 반도체가 응력에 취약해지게 만들기 때문이다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 기존에는 분자구조의 변화, 첨가제 등을 이용해 고분자 반도체 자체의 기계적 물성을 변화시키는 데 주로 초점을 맞춰왔다.
그러나 기존의 방법들은 기계적 물성이 향상되는 대신 전기적 성질이 악화되고, 각각의 고분자 반도체에 맞는 분자구조를 찾는데 많은 시간이 소요돼 고성능 스트레처블 고분자 반도체 구현에 적합하지 않았다.
우리 대학 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 제난 바오 교수 공동연구팀은 이번 연구에서 고분자 자체의 성질을 변화시키는 것이 아닌 기판과 고분자 반도체 사이의 계면을 개질하는 새로운 방법을 제시했다. 이러한 계면 공학법을 통해 고분자 반도체는 전기적 성질을 잃지 않으면서 기계적 물성이 크게 개선됐다.
공동연구팀은 이번 연구에서 응력에 의해 고분자 반도체가 손상을 받는 것은 고분자 박막과 기판 사이 계면에서의 박리 현상과 그로 인한 응력의 편재화(localization)에 의해 상당 부분 기인함을 발견했다.
공동연구팀은 이러한 문제점을 극복하기 위해 고분자 반도체 박막과 기판 사이의 계면에 새로운 고분자 층을 도입했다. 이 고분자 층은 반도체 박막과 기판 모두와 강하게 결합해 두 층의 박리현상과 응력의 편재화를 효과적으로 막아줬으며, 동역학적 결합(dynamic bond)을 할 수 있는 구조를 가져 추가적인 응력 분산 효과를 보였다.
이러한 계면 개질이 이뤄진 고성능 고분자 반도체는 최대 110%의 변형률까지 눈에 띄는 균열이 발견되지 않았으며, 이는 기존의 같은 반도체가 30% 변형률에서 상당한 균열을 보인 것에 비하면 획기적인 발전이다. 또한 이러한 접근법은 특정 고분자 반도체에 국한되지 않고, 다양한 고분자 반도체, 고분자 전도체, 금속 전도체에 모두 적용 가능하다는 장점이 있다.
신소재공학과 강지형 교수와 스탠퍼드 대학교 문재완 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 나노 재료 분야 저명 국제 학술지 `네이처 나노테크놀로지 (Nature Nanotechnology)' 11월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Tough interface-enabled stretchable electronics using non-stretchable polymer semiconductors and conductors).
강지형 교수는 "이번 연구는 스트레처블 고분자 반도체 구현을 위한 설계 방향을 새롭게 제시했다는 점에서 의미가 있다ˮ고 하면서, "이번에 개발된 계면 공학법은 급속도로 성장하고 있는 유연소자 시장에 게임 체인저가 될 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, 나노소재기술개발사업 미래기술연구실, 삼성종기원 과제의 지원을 받아 수행됐다.
2022.11.25 조회수 9453 -
산업및시스템공학과 이재호 박사 · 명지윤 졸업생, ISMI 우수 연구상 수상
우리 대학 산업 및 시스템 공학과 장영재 교수 연구실 이재호 박사와 명지윤 졸업생(2022.2월 석사 졸업, 현 삼성 SDS근무)이 이달 11일부터 3일까지 대만에서 열린 International Symposium on Semiconductor Manufacturing Intelligence(ISMI)에서 우수연구상을 수상했다.
ISMI는 반도체 생산 운영 관련 국제학회로 2013년 시작된 이후 글로벌 반도체 제조 운영 기술 연구를 선도하고 있다.이재호 연구원은 반도체 물류 운송 장비(OHT)의 이동 패턴 예측 모델을 활용한 동적 경로 탐색 알고리즘을 제안한 연구로 수상했다. 그래프 인공 신경망을 활용해 실시간 트랙 상태를 반영한 반도체 물류 운송 장비의 이동 패턴 예측하는 새로운 모델을 고안하고 시뮬레이션을 통해 제안한 동적 경로 탐색 알고리즘의 성능을 비교 검증한 성과를 인정받았다. 명지윤 졸업생은 반도체 물류 운송 장비 시스템의 이상을 감지해낼 때 작업 상태를 고려해야 할 필요성을 제시한 연구로 수상했다. 조건부 오토인코더의 구조를 기반으로 반도체 물류 운송 장비의 다양한 작업 상태를 반영할 수 있는 'CRAE'라는 새로운 구조 고안했다. 또한, 실제 테스트 베드에서 다양한 시스템 이상 상황을 재현하고 데이터를 수집해 'CRAE'의 이상 감지 성능을 검증해 우수 연구로 평가 받았다.두 연구는 BK 스마트팩토리 교육연구단, 연구재단 중견연구자 지원사업, 그리고 기계공학과와 산업및시스템 공학과가 함께 설립한 KAIST 첨단제조지능 혁신센터 지원으로 수행했으며, 국내 반도체 물류 장비 기업과의 협업을 통한 사업화를 진행 중이다.
2022.11.25 조회수 6280 -
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 10357 -
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 4759 -
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 13031 -
IDEC 동탄 교육장 개소 및 시스템반도체설계 실무인력양성과정 시작
우리 대학이 국내 반도체 팹리스(설계 전문회사)의 만성적인 인력 부족 현상을 해소하기 위해 외부 교육장을 개소하고 실무 인력 양성에 나선다. KAIST 반도체설계교육센터(소장 박인철, 이하 IDEC)는 4일 'KAIST IDEC 동탄 교육장 개소식 및 시스템반도체설계 실무인력양성과정 제1기 입교식'을 개최했다. KAIST IDEC 동탄 교육장은 지난해 11월 체결한 화성시와 KAIST 간 업무협약을 바탕으로 설치됐다. 롯데백화점 동탄점이 화성시에 기부한 KAIST-화성 사이언스 허브에 입주하며, 산업계가 필요로 하는 시스템반도체 설계 교육센터를 운영하고 관련 교육과정을 개발할 예정이다. 이날 행사에서는 교육장 개소식과 함께 시스템반도체설계 실무인력양성과정 제1기 입교식이 개최됐다. 시스템반도체설계 실무인력양성과정은 산업현장에 투입할 수 있는 실무 인력을 양성하는 중·장기 교육 프로그램이다. 이를 위해, 지난 6월 말부터 수강생을 모집했다. 당초 40명을 선발할 예정이었으나, 총 306명이 지원해 8대 1이 넘는 높은 경쟁률을 기록했다. IDEC은 수강생들의 실질적인 수요를 반영해 계획된 정원을 두 배로 늘린 80명을 최종 선발했다.이날 입교한 학생들은 오는 11월까지 총 16주 동안 반도체 설계 전문교육을 받게 된다. 아날로그 트랙 40명, 디지털 칩 설계 특화 트랙 40명으로 구분되어 각각 기초과정부터 설계 실습이 포함된 심화 과정까지 아우르는 교육과정을 수강하게 된다. 이를 위해, KAIST, POSTECH 등 국내 우수대학 교수와 현직 설계 기업 임원 및 엔지니어 등 총 23명의 반도체 설계 전문 강사진을 초빙했다.또한, 교육과정 중 수강생 대상으로 기업설명회 등을 개최하며, 한국팹리스연합(회장 이서규)과 연계해 교육 수료자들에게 관련 분야 취업 기회도 제공할 예정이다. 차년도에는 기업과 수강생의 수요를 조사하여 FPGA(Field Programmable Gate Array: 용도에 맞게 회로를 다시 새겨넣을 수 있는 비메모리 반도체), 인공지능(AI) 트랙 등의 추가 교육과정도 신설할 계획이다.
이날 행사에는 이승섭 KAIST 부총장, 박인철 KAIST IDEC 소장, 임종철 화성시 부시장, 이서규 한국팹리스연합 회장, 이윤식 반도체공학회 회장, 백광현 대한전자공학회 부회장, 라정인 산업통상자원부 사무관 및 교육생 80명이 참석했다.
임종철 화성시 부시장은 축사를 통해 "화성시와 KAIST 그리고 롯데백화점이 손을 잡은 이 공간에서 우리나라 반도체 산업을 이끌 핵심 인재를 배출할 수 있도록 각 기관의 적극적인 지원을 부탁드린다"라고 전했다.박인철 KAIST IDEC 소장은 "산업체 현장에 즉시 투입할 수 있는 실무 인력을 양성하는 이번 프로그램이 국내 반도체 중소·중견 팹리스 업계의 인력 부족 현상을 해소하는 데 보탬이 되길 기대한다"라고 포부를 밝혔다.
2022.08.04 조회수 12269 -
KAIST, 인공지능 반도체 생태계를 선도하다
인공지능 반도체(이하 AI 반도체)가 국가적인 전략기술로 두드러지면서 KAIST의 관련 성과도 주목받고 있다. 과학기술정보통신부는 지난해 2030년 세계 AI 반도체 시장 20% 점유를 목표로 인공지능 반도체 지원사업에 본격적으로 착수한 바 있다. 올해에는 산학연 논의를 거쳐 5년간 1조 200억 원을 투입하는 `인공지능 반도체 산업 성장 지원대책'으로 지원을 확대했다. 이에 따라 AI 반도체 전문가 양성을 위해 주요 대학들의 행보도 분주해졌다.
KAIST는 반도체와 인공지능 양대 핵심 분야에서 최상급의 교육, 연구 역량을 쌓아 왔다. 반도체 분야에서는 지난 17년 동안 메사추세츠 공과대학(이하 MIT), 스탠퍼드(Stanford)와 같은 세계적인 학교를 제치고 국제반도체회로학회(이하 ISSCC, International Solid State Circuit Conference)에서 대학 중 1위를 지켜 왔다는 점이 돋보인다. ISSCC는 1954년 설립된 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회다. 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속일만큼 산업적인 실용성을 중시해서 `반도체 설계 올림픽'이라는 별명도 있다.
KAIST는 ISSCC에서 채택 논문 수 기준 매년 전 세계 대학교 중 1~2위를 유지했다. 최근 17년간 평균 채택 논문 수를 살펴보면 압도적인 선두다. 해당 기간 채택된 KAIST의 논문은 평균 8.4편으로, 경쟁자인 MIT(4.6편)와 캘리포니아대학교 로스앤젤레스(UCLA)(3.6편)에 비해 두 배 가까운 성과다. 국내에서는 반도체 설계 분야 부동의 1위인 삼성에 이어 종합 2위 자리를 유지하고 있다. 그럴 뿐만 아니라 ISSCC와 쌍벽을 이루는 집적회로 분야 학술대회인 초고밀도집적회로학회에서도 KAIST는 2022년 전 세계 대학 중 1위를 기록했다.
KAIST의 연구진들이 반도체 산업 핵심 분야 전반에서 신기술을 발표해 연구의 질적인 수준도 높다. 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀은 고성능 저전력을 추구하는 현재 업계의 수요에 대응해 전력 공급 없이도 동작을 유지하는 컴퓨터를 개발했다. 소재 분야에서는 신소재공학과의 박병국 교수 연구팀이 기존의 메모리에 비해 동작 속도가 10배 이상 빠른 `스핀궤도토크 자성메모리' 소자를 개발해서 기존 `폰노이만 구조'의 한계를 극복하는 방안을 제시하기도 했다.
이처럼 현재 반도체 산업의 주요 과제에 솔루션을 제공하는 한편으로 미래의 새로운 반도체 분야를 선점하는 데 필요한 신기술 개발도 활발하다. 암호 및 비선형 연산 분야에서 차세대 컴퓨팅으로 주목받는 양자컴퓨팅 분야에서는 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 3차원 집적 기술을 세계 최초로 선보였다. 신경계의 원리를 활용해 인공지능 분야에서 발군의 성능을 보일 것으로 기대되는 뉴로모픽 컴퓨팅에서는 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 신경세포를 모사하는 차세대 멤리스터를 개발 중이다.
인공지능 분야에서도 비약적으로 성장했다. 인공지능 분야의 양대 세계 최고 권위 학회인 국제머신러닝학회(ICML)과 인공신경망학회(NeurIPS) 논문 수 기준으로 KAIST는 2020년 세계 6위, 아시아에서는 1위를 기록했다. KAIST의 순위는 2012년부터 꾸준히 우상향 그래프를 그려 8년만에 37위에서 6위로, 무려 31계단이나 도약했다. 2021년에는 인공지능 분야 톱 학회 11개에 발표된 한국 논문 중 약 40%에 달하는 129편이 KAIST에서 나왔다. KAIST의 이러한 활약에 힘입어 2021년 한국은 글로벌 인공지능 톱 학회 등재 논문 수 기준으로 미국, 중국, 영국, 캐나다, 독일에 이어 6위에 올랐다.
내용 면에서도 KAIST의 인공지능 연구는 최전선에 있다. 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀은 모바일기기에서 인공지능 실시간 학습을 구현해 에지 네트워크의 단점을 보완했다. 인공지능을 구현하려면 데이터 축적관 막대한 양의 연산이 필요한데, 이를 위해 고성능 서버가 방대한 연산을 담당하고 사용자 단말은 데이터 수집과 간단한 연산만 하는 `에지 네트워크'가 사용된다. 유 교수의 연구는 사용자 단말에 학습 능력을 부여함으로써 인공지능의 처리 속도와 성능을 크게 높일 수 있다.
지난 6월에는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 초대규모 인공지능 모델 처리에 꼭 필요한 솔루션을 제시했다. 연구팀이 개발한 초대규모 기계학습 시스템은 현재 업계에서 주로 사용되는 구글의 텐서플로우(Tensorflow)나 IBM의 시스템DS 대비 최대 8.8배나 빠른 속도를 달성할 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST는 반도체와 인공지능이 결합된 AI 반도체 분야에서도 주목할만한 성과를 내고 있다. 2020년 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 세계 최초로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발하는 데 성공했다. 인공지능 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다는 특성상 범용 인공지능 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유민수 교수팀은 `프로세싱-인-메모리(이하 PIM, Processing-In-Memory)' 기술을 기반으로 기존 시스템 대비 최대 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다. PIM은 처리할 데이터를 임시로 저장하기만 하던 `램'에서 연산까지 수행해 효율을 높이는 기술이다. PIM 기술이 본격적으로 상용화되면 메모리 분야에서 강세인 한국 기업의 AI 반도체 시장 경쟁력이 비약적으로 높아질 것으로 기대된다.
KAIST는 그간의 성과에 안주하지 않고 인공지능 및 반도체, 그리고 AI 반도체 분야 초격차를 유지하고자 다각적인 노력을 기울이고 있다. 1990년 국내 최초로 인공지능연구센터를 설립한 데 이어 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 인공지능과 반도체 연구를 융합해 ITRC 인공지능반도체시스템 연구센터가 출범했으며, 2021년에는 인공지능을 다양한 분야에 접목하는 `AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다.
KAIST는 이러한 노력으로 축적된 내적 역량을 바탕으로 네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하는 한편, 화성시와 같은 지자체와 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에 나섰다. 지난 2021년에는 삼성전자와 함께 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결하고 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 100명 내외의 신입생을 선발하고, 이들이 전문역량을 꽃피울 수 있도록 학생 전원에게 특별장학금을 지급할 예정이다. 또한 산업계와의 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다.
KAIST는 국내 반도체 분야 박사 인력의 25%, 박사 출신 중견 및 벤처기업 CEO의 20%를 배출하며 한국 반도체 산업 생태계가 성장하는 데 중대한 공헌을 했다. 본격적으로 열린 AI 반도체 경쟁 체제를 앞두고 KAIST가 다시 산업 생태계의 구심점 역할을 할지 귀추가 주목된다.
2022.08.04 조회수 18773