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KAIST-삼성전자, 시스템 반도체 칩 추가 지원 협약 체결
우리 대학이 삼성전자와 ‘130nm BCDMOS 공정 지원' 협약을 23일 오후 체결한다.
삼성전자가 반도체 설계 전문 인재 양성을 위해 지원하는 BCDMOS(복합고전압소자: Bipolar-CMOS-DMOS)*는 고전압과 고속 동작이 필요한 전력 관리 응용 분야에 적합한 공정이다.
이번 협약을 바탕으로 130nm(나노미터) BCDMOS 8인치 공정을 올해 하반기부터 도입해 국내 반도체 전공 석·박사 과정 학생에게 칩 제작 기회를 제공한다.
이를 위해, 우리 대학 반도체설계교육센터(소장 박인철, IC Design Education Center 이하 IDEC)는 130nm BCDMOS 공정을 위한 설계 전자설계자동화툴(EDA Tool)과 기술 지원 환경을 마련했다.
IDEC은 삼성전자와 협력해 2021년부터 28nm 로직** 공정 칩 제작 기회를 학생들에게 제공하고 있으며, 지난해 28nm FD-SOI***공정 지원도 추가했다.
올해 제공된 28nm 공정에는 30개 대학 160개 팀, 800여 명의 학생이 설계에 참여해 칩을 제작 중이다. 이번 협약으로 추가된 130nm BCDMOS 공정에는 올해 하반기 20개 팀을 시작으로 내년부터 2년간 상하반기 각 20개 팀이 칩 제작에 참여할 수 있게 됐다. 반도체 칩 제작은 대학원생들이 이론으로 설계한 도면을 실제 웨이퍼에 구현하여 실물을 만드는 중요한 과정이다. 실물 칩을 제작하면 설계의 정확성과 효율성을 검증할 수 있지만, 비용이 최소 3천만 원 이상 소요돼 학생들이 외부 지원 없이 칩 제작을 경험하기는 어려운 실정이다.
박인철 IDEC 소장은 “이번 삼성전자의 130nm BCDMOS 공정 지원은 해당 분야를 연구하는 대학에 실질적인 제작 기회를 제공해 연구 성과를 향상하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다”라고 말했다.
이어, “특히 전력 관리와 고속 통신 분야에서 중요한 역할을 하는 공정으로 혁신적인 기술 개발로 이어질 수 있는 환경이 마련돼, 제작에 참여한 학생은 기술 개발의 경쟁력을 갖춘 전문 설계 인력으로 성장하게 될 것”이라고 덧붙였다.
23일 오후 우리 대학 IDEC 동탄교육장에서 열리는 협약식에는 박인철 소장과 박상훈 삼성전자 상무 등 양 기관의 주요 인사들이 참석한다. 협약식과 함께 2024년 하반기 130nm BCDMOS 공정에 참여하는 13개 대학의 19팀을 대상으로 설계설명회도 개최된다.
한편, KAIST IDEC은 1995년에 설립돼 시스템반도체 분야의 전문인력을 양성해왔다. 지난 29년간 삼성전자와 협력해 2천 219개 설계팀에 칩 제작 기회를 제공해 총 8천 1백여 명의 반도체 전문인력을 배출해 산업계와 학계의 발전을 도모했다.
2021년부터는 산업통상자원부의 '차세대 시스템반도체 설계 전문인력 양성 사업'을 수행하고 있으며, 2026년까지 정부 자금 170억을 지원받아 전국 대학 석·박사급 학생에게 반도체 칩 설계와 제작 환경을 제공할 계획이다.
양 기관은 이번 협약을 통해 두 기관은 반도체 전문 인력 양성을 위한 협력을 더욱 강화할 계획이다.
2024.07.24
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“AI 반도체 미래가 밝다” KAIST PIM반도체설계연구센터, AI반도체 전문인력 양성 교육
과학기술정보통신부·정보통신기획평가원이 주관하는 PIM인공지능반도체 핵심기술개발사업의 지원을 받고있는 우리 대학 PIM반도체설계연구센터가 AI 반도체 전문인력 양성을 위해 전국 AI 및 반도체 관련 학과 학부생과 대학원생을 대상으로 SK하이닉스와 삼성전자의 PIM* 기반 이론 및 실습 교육을 진행했다. 강의는 6월 20일(목)부터 6월 21일(금)까지 SK하이닉스 교육, 7월 4일(목)부터 7월 5일(금)까지 삼성전자 교육을 각각 KAIST PIM반도체설계연구센터에서 진행했다.
*PIM(Processing-In-Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 추가하여 AI와 빅데이터 처리 분야에서 데이터 처리 속도를 높이면서도 사용 전력을 줄이는 반도체 설계 기술
이번 교육은 SK하이닉스의 AiM*과 삼성전자의 HBM-PIM*을 활용하여 수강생들이 직접 실습할 수 있는 기회를 제공했다. 전국 25개 대학교에서 300명이 넘는 학생들이 접수하여 높은 관심을 받았다.
* AiM(Accelerator-in-Memory): SK하이닉스의 PIM 반도체 제품명, GDDR6-AiM 포함
** HBM-PIM(Processing-in-Memory): 삼성전자의 PIM 반도체 제품명, 세계 최초로 메모리 반도체와 인공지능 프로세서를 결합한 제품
인공지능(AI) 시대에는 거대언어모델 등 방대한 데이터 처리 수요가 급증하면서 PIM 기술 도입의 필요성이 더욱 커지고 있다. 한국 반도체의 먹거리인 메모리 기술의 미래를 열어줄 PIM 연구 활성화를 위해, AI용 메모리 반도체 설계 및 응용 역량을 갖춘 실무 중심의 교육 프로그램을 마련했다.
강의는 ▲SK하이닉스의 'PIM을 사용한 LLM(거대언어모델)* 가속 환경에서의 활용', ▲삼성전자의 ‘AI 가속 환경에서 HBM과 HBM-PIM의 활용’을 주제로 진행했다. 또한 GPT의 등장으로 인한 환경 변화, 인공지능과 LLM에 대한 기본 지식, 챗봇 서비스 작용 원리 등이 다뤄졌다. 수강생들은 SK하이닉스의 AiM과 삼성전자의 HBM-PIM이 장착된 서버 환경에서 하드웨어를 직접 구동하여 실습했다.
* 거대언어모델(LLM, Large Language Model): 대량의 텍스트 데이터로 학습하는 인공지능으로 챗GPT가 이에 해당
PIM 반도체설계연구센터는 PIM 반도체 전문인력 양성을 위한 ‘PIM’ 교육 프로그램을 운영하고 있다. 연구 중심의 PIM 반도체 전문인력을 양성하여 한국 PIM 반도체 산업에 핵심 인력을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 교육 프로그램에 대한 자세한 내용은 PIM반도체설계연구센터 홈페이지에서 확인할 수 있다.
* PIM 반도체설계연구센터 홈페이지: https://ai-pim.org/
PIM반도체설계연구센터 유회준 센터장은 “이번 교육을 통해 산업 현장에서 실제로 어떻게 활용되는지 아는 것이 중요합니다. 특히, AI-PIM 반도체에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 교육 과정을 지속적으로 확대할 계획입니다. 이를 통해 참가자들이 최신 기술 동향을 따라잡고, 실무에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있도록 하겠습니다.”라고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박사과정 엄소연 수강생은 “논문으로는 이해하기 어려웠던 내용을 실습을 통해 배울 수 있어 의미가 있었다. 특히, 실습 과정에서 얻은 경험과 통찰력은 앞으로 연구와 개발에 큰 도움이 될 것 같다.”라고 소감을 전했다.
수강생들은 질의응답 시간뿐만 아니라 쉬는 시간에도 강사에게 질문을 이어갔다. 미리 관련 논문을 읽고 온 학생들도 있어 PIM 반도체에 대한 열정을 확인할 수 있었다.
2024.07.11
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세계 최대 컴퓨터학회에서 처음 5편 논문 발표
세계 최대 컴퓨터 학회에서 주간한 학술대회(PLDI)에서 2012년에 한국에서 처음 논문을 발표한 이래, KAIST 연구진이 처음으로 3편 이상의 논문을 발표하여 화제다.
우리 대학 전산학부 강지훈 교수, 류석영 교수 연구팀이 프로그래밍 언어 분야 최고 권위 학술대회인 PLDI에서 올해 발표될 89편의 논문 중 6.7%인 5편의 논문을 발표했다고 3일 밝혔다.
PLDI(Programming Language Design and Implementation)는 세계 최대 컴퓨터 학회인 ACM(Association for Computing Machinery)이 주관하는 학술대회로, 지난 45년간 전산학 전체에 깊은 영향을 미치는 중요한 논문이 다수 발표된 유서 깊은 학술대회다. 프로그래밍 언어와 컴파일러 등 소프트웨어 전반의 기초가 되는 핵심 기술을 발표하고 있다.
이번 학회에 발표되는 5개의 논문은 아래와 같다.
1) 멀티코어 컴퓨팅 시스템에서 동작하는 고성능 병렬 자료구조가 사용을 마친 메모리를 수집하기 위해 다양한 기법을 제안 2) 멀티코어 컴퓨팅 시스템에서 성능을 높이기 위해 운영체제, 데이터베이스 등 고성능 시스템 소프트웨어의 안전성을 현실적으로 증명할 수 있는 토대 마련 3) 시스템 반도체의 논리적인 청사진이라 할 수 있는 RTL(register-transfer level) 설계 및 검증비용을 획기적으로 줄일 수 있는 프로그래밍 언어 개발 4) 빠르지만 안정성이 취약한 C 언어로 작성된 프로그램을 더 안전한 러스트(Rust) 언어로 작성된 프로그램으로 자동 변환하는 연구 5) 산업계에서 가장 널리 사용하는 자바스크립트 프로그래밍 언어의 공식 개발 과정에 적용한 기술(https://www.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=36610)을 기반으로 웹어셈블리 언어에 특화한 연구
강지훈 교수는 “5편의 논문은 각각 학생들이 오랫동안 정성껏 연구한 결과를 담아 뛰어난 독창성과 실용성을 동시에 갖춘 우수한 논문들”이라면서 “이 논문들이 앞으로 지속적으로 프로그래밍 언어와 인접 전산학 분야, 그리고 더 나아가서 산업계에 깊은 영향을 미칠 수 있도록 후속 연구에 정진할 것”이라고 포부를 밝혔다.
류석영 교수는 “반도체, 운영체제, 클라우드 등 인프라부터 사용자에게 제공하는 서비스까지 모두를 아우르는 풀 스택 소프트웨어를 안전하고 올바르게 동작하도록 설계하고 개발하는 세계적인 기술을 선보인 결과”라며, “소프트웨어가 이끄는 세상에서 더 안전하고 올바르게 동작하는 소프트웨어를 사용할 수 있기를 기대한다”고 말했다.
5편의 논문은 한국 시각으로 6월 21일에 PACMPL(Proceedings of the ACM on Programming Languages) 저널에 게재됐고 6월 25일부터 27일 사이에 진행된 PLDI 2024 학술대회에서 발표됐다.
(논문 제목: ① Concurrent Immediate Reference Counting, ② A Proof Recipe for Linearizability in Relaxed Memory Separation Logic, ③ Modular Hardware Design of Pipelined Circuits with Hazards, ④ Don't Write, but Return: Replacing Output Parameters with Algebraic Data Types in C-to-Rust Translation, ⑤ Bringing the WebAssembly Standard up to Speed with SpecTac)
한편 이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터, 중견연구자지원사업 및 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.07.03
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김이섭 교수 연구실 박준영 석사졸업생, 국제 반도체 설계 자동화 학회 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 김이섭 교수 연구실의 박준영 석사졸업생이 6월 23일 ~ 6월 27일, 미국 샌프란시스코에서 개최된 국제 반도체 설계 자동화 학회 (Design Automation Conference, 이하 DAC) 에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 성과를 거두었다. DAC은 1964년에 설립돼 올해 61회째를 맞은, 반도체설계자동화, 인공지능 알고리즘과 칩 설계 등을 포함하는 국제학술대회로서, 제출된 논문 중 상위 20퍼센트 정도만 선정하는, 관련 분야 최고 권위의 학회이다.
수상한 연구는 우리 대학 전기및전자공학부 졸업생 박준영 씨의 석사과정 졸업 논문에 기반한 것으로서, Large Language Model 모델 추론의 문제점이 되는 KV 캐싱의 메모리 전송을 줄이는 알고리즘 근사 기법과 하드웨어 아키텍처를 제안하였으며, 학회 best paper award 선정 위원회로부터 그 우수성을 인정받아 발표논문 337편 중 (제출논문 1,545편) 선정된 4편의 후보 논문중에서 최종 best paper award 수상논문으로 선정되었다.
자세한 내용은 다음과 같다.
– 학 회 명 : 2024 61st IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC)
– 개최기간 : 2024년 6월 23일 ~ 27일
– 수 상 명 : Best Paper Award
– 저 자 : 박준영, 강명구, 한윤기, 김양곤, 신재강, 김이섭(지도교수)
– 논 문 명 : Token-Picker : Accelerating Attention in Text Generation with Minimized Memory Transfer via Probability Estimation
2024.07.02
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챗MOF로 96.9% 금속 유기 골격체 물성 예측하다
우리 대학 연구진이 챗GPT를 활용해 큰 다공성, 높은 표면적, 그리고 뛰어난 조절 가능성으로 많은 화학 응용 분야에서 사용되는 금속 유기 골격체의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(이하 챗MOF)을 개발했다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보여 화제다.
생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능(AI)의 급격한 발전에 주목하며, 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 활용을 통해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs)의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(ChatMOF)을 개발했다고 26일 발표했다.
최근 인공지능(AI)의 발전에는 큰 도약이 있었지만 재료 과학에서의 LLM의 잠재력을 완전히 실현하기에는 여전히 물질의 복잡성과 재료별 특화된 훈련 데이터의 부족이라는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 챗MOF는 재료 분야에서 전통적인 머신러닝 모델과 LLM을 결합한 혁신적인 접근 방식으로 계산 및 머신러닝 도구에 대한 초보자들과의 격차를 상당히 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
또한 이 독특한 시스템은 인공지능의 변혁적인 능력과 재료 과학의 복잡한 측면들을 연결하며, 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여준다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보고한다. 한편, 더 복잡한 구조 생성 작업은 그 복잡함에도 불구하고 주목할 만한 87.5%의 정확도를 달성한다. 이러한 유망한 결과는 챗MOF가 가장 요구가 많은 작업을 관리하는 데도 효과적임을 강조한다.
김지한 교수는 “연구팀이 개발한 기술은 재료 과학 분야에서 인공지능의 더 높은 자율성을 달성하기 위한 중요한 진전을 나타낸다. 기술이 발전함에 따라, 모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유에 대한 체계적인 개선을 통해 챗MOF의 성능을 더욱 최적화할 수 있으며, 이는 금속 유기 골격체 연구 분야에서 놀라운 진전을 촉진할 수 있다.”라고 말했다.
생명화학공학과 강영훈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 지난 6월 3일 게재됐다. (논문명: ChatMOF: An Artificial Intelligence System for Predicting and Generating Metal-Organic Frameworks Using Large Language Models)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.26
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단백질 ‘생산 설계도’ 보호하는 RNA 조절 기전 찾았다
생명체는 DNA, RNA, 단백질과 같은 바이오분자들의 조절 작용으로 다양한 생물학적 기능을 수행한다. 바이오분자들의 조절로 유전 정보가 전달되고, 잘못 전달된 정보는 유전자 변형이나 감염성 질병의 원인이 된다. 따라서 분자생물학적 조절 연구는 유전자 치료제와 첨단 백신 개발에 중요하다. 특히, 2023년 코로나 mRNA 백신 기술을 개발한 과학자들이 노벨 생리의학상을 수상하면서 RNA 조절 연구에 기반한 첨단신약, 바이오공학 기술이 크게 주목받고 있다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS) RNA 연구단 김빛내리 단장(서울대 생명과학부 석좌교수), 미국 국립암연구소 유진 발코프(Eugene Valkov) 박사팀과 공동연구를 통해 자체 개발한 단일핵산 분석법을 적용해 전령 RNA(messenger RNA, 이하 mRNA) 분해의 새로운 조절 기전을 찾았다고 밝혔다.
mRNA는 긴 단일 가닥 RNA 분자로, DNA에 보관된 유전 정보를 단백질에 전달하는 매개체로서 마치 단백질의 ‘생산 설계도’와 같다. 예를 들어, 코로나 mRNA 백신은 약 4,000개의 RNA 분자로 이루어져 있으며, 코로나 스파이크 단백질의 유전 정보와 다양한 RNA 변형을 활용해 스파이크 단백질 생산을 조절하도록 설계되어 있다. 결국 RNA 기능과 조절에 따라 유전자 치료제 및 mRNA 백신의 효능이 결정된다.
연구진은 다양한 RNA 조절 인자 중 특히 mRNA 꼬리에 주목해 왔다. mRNA는 말단에 50-150개의 아데닌 염기로 구성된 긴 꼬리를 갖는데, mRNA를 보호하고 단백질 합성을 촉진하는 역할을 한다. 그동안 이 꼬리는 아데닌으로만 구성된 것으로 알려졌지만, 연구진은 지난 연구에서 비(非) 아데닌 염기가 추가된 ‘혼합 꼬리(Mixed tail)’가 존재한다는 사실을 보고하였고, 이 혼합 꼬리가 mRNA의 분해를 막는 역할을 하여 유전자 활성을 높이는 데 기여함을 밝힌 바 있다.
그러나 RNA 변형의 결과인 mRNA 꼬리는 그 변형의 특이적인 행태로 인해 생화학 실험과 정량적 분석에 어려움이 있었다. 또한, 50-150개 RNA 분자의 연속적인 변형에 대한 단일염기 분석이 필요하여 mRNA 혼합 꼬리 조절 기전 연구에 제한이 있었다.
이를 해결하기 위해 연구진은 미국 국립암연구소 유진 발코프 박사 연구팀과 함께 mRNA 꼬리 조절 연구를 위한 단일핵산 분석법을 개발했다. 이어 이 분석법을 활용하여 세계 최초로 mRNA 꼬리가 분해되는 속도를 단일핵산 단위로 측정하는데 성공, mRNA 꼬리의 새로운 분해 기전을 규명했다.
연구진은 mRNA 분해를 유도하는 탈아데닐 복합체(CCR4-NOT)를 이용한 탈아데닐화 시스템을 개발하고 단일 염기 단위의 분해 반응을 수학적으로 모델링하여 혼합 꼬리 분해 효과를 정량화했다. 그 결과, 탈아데닐 복합체의 진행이 지연되는 위치를 확인할 수 있었으며, 복합체의 구성 요소들이 비 아데닌 염기에 의해 특정 위치에서 막혀 분해 속도가 조절되는 것을 밝혔다. 즉, 비 아데닌 염기가 일종의 ‘과속 방지턱’ 역할을 한다는 것을 입증한 것이다.
김빛내리 단장은 “mRNA 혼합 꼬리 조절에 대한 이해를 확장해 mRNA 안정성 조절과 유전자 발현 메커니즘에 대한 새로운 통찰을 제공했다”라며, “혼합 꼬리에 기반한 다양한 유전자 치료법 연구와 RNA 첨단 신약 개발에 기여할 것”이라고 말했다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 이영석 교수는 “이번 연구는 분자생물학, 생화학 및 수학 분야가 만나 이룬 융합 연구의 결실”이라며, “미래 바이오공학 및 첨단바이오 분야 발전을 위한 공동연구의 중요성을 시사한다”라고 연구의 의의를 밝혔다.
이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 구조 분자생물학(Nature Structural & Molecular Biology, IF=16.8)’에 지난 2월 19일 게재됐다.
2024.02.28
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이지윤 교수, 한국인 최초 미국항법학회 터로상 수상
우리 대학 항공우주공학과 이지윤 교수(KAIST 지정 석좌교수)가 위성 항법 분야에서의 업적으로 미국항법학회(ION)의 터로상(Colonel Thomas L. Thurlow Award)을 수상했다고 27일 밝혔다.
미국항법학회(ION)는 25일(미국 현지 시각) 캘리포니아 롱비치에서 국제학술대회와 함께 열린 연례 시상식에서 이 교수를 터로상 수상자로 발표했다. 한국 연구자로서는 최초 수상이다. 이전까지 한국계나 한국인이 이 상을 받은 적은 없었다.
터로상은 항법 장비의 개발과 항해사 훈련에 크게 기여한 토마스 L. 터로(Thomas L. Thurlow) 대령을 기리기 위해 1945년에 제정됐다. 항법의 발전에 탁월한 공헌을 한 개인을 최고의 경의로 표창하는 것을 목적으로 하는 상으로, 수상 적격자가 있을 경우 매년 한 명에게 수여해 왔다. 역대 수상자로는 관성항법의 아버지로 잘 알려졌으며 아폴로 달착륙 프로젝트의 유도 항법 컴퓨터를 개발한 찰스 스타크 드레이퍼(Charles Stark Draper) MIT 교수 등이 있다.
이지윤 교수는 항공용 위성 기반 항법 시스템의 안전을 보장하는 기술 진보에 크게 기여한 공로를 인정받았다. 특히 지능형 교통 시스템, 자율 무인 시스템의 안정성 보장에 필수적인 ‘항법 무결성 아키텍처 설계’ 분야의 세계적인 권위자로 인정받았다. 이 교수는 태양 우주환경과 같은 외부요인의 급변으로 영향을 받는 등 전리권 교란으로부터 항공용 위성 기반 항법 시스템의 안전을 보장하는 데 획기적인 공헌을 했다.
그녀는 전리권 연구 분야에서 다수의 최초 과학적 발견을 달성하는 동시에 새로운 전리권 위협 모델링 방법, 전리권 이상 현상 감시 및 완화 기술, 차세대 보강 항법 시스템의 무결성 및 가용성 평가 기술을 개발했다. 또한 국제민간항공기구(ICAO)를 통한 기술의 국제 표준화에 기여했다.
이 교수와 그녀의 연구그룹은 무인 항공기(UAV)와 도심 항공 모빌리티(UAM)의 안전하고 자율적인 운항을 위한 혁신적인 항법 기술 분야를 개척했다. 높은 무결성을 보장하는 근거리 네트워크 운영 개념의 UAV용 저비용 위성항법시스템(GNSS) 보강 아키텍처와 UAM용 네트워크 지상국 기반 보강 항법 시스템을 최초로 제안하고 개발했다. 또한 다중 센서 통합 항법 시스템의 고장 모니터링 및 무결성 위험 평가를 포함한 무결성 설계 기술에 기여했다.
1986년도 터로상 수상자이자 GPS의 아버지로 불리우는 브래드포드 파킨슨(Bradford Parkinson) 스탠퍼드(Stanford) 대학 명예 교수는 “이 교수가 미국항법학회 연례 시상 최고상인 터로상을 수상했다는 소식을 듣고 정말 기뻤고 진심으로 축하한다”며, “그녀의 혁신적인 연구는 항법 분야의 많은 중대한 주제를 다뤘으며 그녀의 해결방안은 매우 혁신적이고 높게 평가한다”라고 설명했다.
수상자인 이지윤 석좌교수는 “항법 분야에서 깊은 역사와 전통의 터로상을 수상하게 되어 큰 영광이고 기쁘게 생각한다”며, “안전하고 지속가능한 항법 기술을 확보해 미래 모빌리티 산업 발전에 도움이 되도록 노력하겠다ˮ 라고 소감을 밝혔다.
2024.01.26
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하운드(Hound) 로봇, 100m를 19.87초 주파, 기네스 기록
우리 대학 기계공학과의 박해원 교수 연구팀이 제작한 사족 로봇 하운드(Hound)의 사족 보행 로봇의 100m 달리기 기록이 기네스 세계 기록으로 인정받았다고 15일 밝혔다.
하운드(Hound)는 KAIST 동적 로봇 설계 및 제어 연구실(Dynamic Robot Control and Design Laboratory)에서 제작된 로봇으로, 지난 2023년 10월 26일에 측정된 실험을 통해 정지 상태에서 출발해 100미터 선을 19.87초 만에 통과한 후 완전히 멈추는 데 성공했다. 이 성과는 AI 방법론 중 하나인 강화학습을 이용해 시뮬레이션 가상환경에서 훈련된 단일 제어기를 통해 달성됐다.
연구팀은 하운드(Hound) 로봇이 고속으로 달릴 수 있도록, 액추에이터 출력의 한계를 최대한 이용하기 위해, 모터가 최대로 낼 수 있는 한계 토크와 속도 특성을 강화학습에 활용했다. 또한, 대칭적인 걸음새를 통해 모터의 출력을 고르게 분배하고, 로봇의 빠른 움직임을 위해 경량 발바닥을 설계했다. 이러한 종합적인 설계와 제어에 대한 접근방식을 통해 하운드(Hound)는 빠른 속도로 100미터를 주파할 수 있었다.
하운드(Hound)의 100미터 달리기 기록은 우리 대학 대운동장의 실외 육상 트랙에서 공식적으로 측정됐다.
하운드(Hound)는 실외뿐만 아니라 실내 러닝머신 위에서 6.5m/s (시속 23.4km)의 주행 속도를 기록했다. 이는 전기 모터 기반 사족 로봇의 최고속도이며, 기존 메사추세츠 공과대학교(MIT)의 치타 2(Cheetah 2)의 6.4m/s를 뛰어넘는 기록이다. 박해원 교수 연구팀은 이 성과 또한 기네스 기록 인증을 신청 중이다.
연구 책임자인 기계공학과 박해원 교수는 “KAIST의 기술로 직접 설계 제작된 사족 보행 로봇과 AI 학습 기반 제어기로 보행 로봇 세계 최고속도를 세움으로써 우리나라의 로봇 하드웨어 기술 및 로봇제어 AI 기술이 세계 최고 수준을 보여줬다는 데 의의가 있다”이라고 소감을 전했다.
한편 이번 연구는 2019년 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업(912768601)의 지원을 받아 수행됐다.
기네스 기록 홈페이지 링크 : https://www.guinnessworldrecords.com/world-records/625586-fastest-100-m-by-a-quadrupedal-robot
기네스 Youtube 계정에 올라온 영상 : https://www.youtube.com/shorts/sdF1cn7iX0g
2023.12.15
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2023 ‘Next Generation City Action’ 국제경진대회 참가 및 수상
국제건축사연맹(International Union of Architects, UIA)와 덴마크 공대(DTU Skylab)가 공동 주관하는 2023 Next Generation City Action 국제경진대회에 지난 7월 “KAIST Surplus Hub팀”이 한국 대표로 참가, National Winner 및 Best Collaboration 상을 수상했다.
건설및환경공학과 김영철 교수의 지도로 이제형(전산학부), 서동은(건설환경), Artem Vasilev(건설환경) 3명의 학생이 팀을 이루어 참여한 금번 대회는 “지속가능한 환경 및 도시”를 주제로 각국 학생들이 개발한 기술과 솔루션을 해외 저명 전문가들 앞에서 발표(Pitch)하고 조언을 듣는 자리를 겸하고 있다.
학생들은 6월 한달 동안 “Behavioural Change for Water Justice”라는 주제 아래 어떠한 방식으로 물 소비를 줄임과 동시에 안전문제를 향상시킬 수 있을지에 대해 고민하는 시간을 통해 “Vibration-based toilet leakage detection system (진동 감지를 통한 변기 누수 탐지 센서)” 기술을 개발, 발표하였다.
전세계적으로 누수로 낭비되고 있는 물의 양 중 가장 큰 비중을 차지하는 변기 누수의 경우 평소 사용자가 쉽게 발견하기 어려운 관계로 이를 해결하기 위한 누수 탐지기 모델을 개발하는 것이 KAIST 팀의 목표이자 과제였다.
변기 파이프 내부에 흐르는 물을 탐지하는 방법이 매우 까다롭고 고가의 장비라는 단점을 지닌 기존의 누수 탐지기와 달리 “진동을 감지할 수 있는 IMU 센서”를 통해 변기 파이프에 간단히 부착하는 방식으로 누수를 탐지하는 장치를 개발, 가정집 혹은 건물 관리자에게 판매함으로써 획기적인 물절약 효과를 가져올 뿐만 아니라 향후 Startup 비즈니스 모델로 성장시키는 프로젝트를 진행하였다.
KAIST 팀의 아이디어와 접근방식은 평가위원단의 호평을 받으며 앞서 언급된 두 가지 상을 동시에 수상함으로써 다시 한번 KAIST 구성원들의 우수성 및 잠재력을 관련 전문가들에게 각인시키는 기회가 되었으며, 본 기술을 활용하기 위한 창업기업들의 관심도가 높아질 것으로 기대되고 있다.
2023.08.29
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2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI반도체 개발
오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다.
DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다.
세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다. 이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다.
우리 대학 김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.
2023.08.04
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건설및환경공학과 학생들, ULI 하인즈 도시설계 학생공모전 2위
우리 대학 건설및환경공학과 재학생들 세계적 부동산 협회인 ULI(Urban Land Institute)와 부동산 투자·개발사인 하인즈(Hines)사가 공동 주최하는 도시설계 학생 공모전에서 2위를 차지했다.
이 경진대회는 대학(원)생들이 팀을 이뤄 실존하는 대도시를 모델로 개발 프로젝트를 구상하는 대회다. 더 나은 지역 사회 건설을 위한 도시개발 및 도시재생을 목표로 부동산·도시개발과 관련된 모든 지식을 응용해 팀별로 기량을 겨루는 방식으로 진행된다. 우리 대학에서는 조나 레미지오(Jonah Remigio), 노소정, 에스테파니아 로드리게즈(Estefania Rodriguez), 강지현 석사과정 학생과 아얀투 테쇼메(Ayantu Teshome) 학부생으로 구성된 팀(지도교수 한동훈·김영철)이 참여했다.
수상팀은 싱가포르 내의 빅 데이터를 분석해 주롱(Jurong) 지역 삶의 질, 경제발전에 도움이 될 수 있는 전략을 도출했으며, 이를 바탕으로 의료혁신 및 지속 가능한 기술이 통합된 복합용도의 부동산 사업 계획을 제시했다. 또한, 주롱강의 특성을 잘 활용한 워터 프론트 개발 아이디어로 도시 한 가운데에서 즐길 수 있는 자연경관을 품은 거주 공간을 디자인해 높은 평가를 받았다.이 공모전은 2003년 1회 대회가 열린 이후 지금까지 하버드 대학교, 뉴욕 대학교, 토론토 대학교, 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스, 런던 경영대학원 등 미주지역과 유럽지역의 대학(원)생 1만715명, 2,143개 팀이 공모전에 참가했으며, 아시아태평양지역 학생들을 대상으로 열리는 대회는 지난해 출범해 올해 처음으로 수상자를 배출했다.
2023.06.26
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최고의 AI반도체 인력 양성 위한 인공지능반도체 대학원 설립
우리 대학이 인공지능반도체 대학원(KAIST Graduate School of AI Semiconductor)을 설립해 석·박사과정 신입생 모집을 시작한다. 인공지능(AI) 반도체 기술은 챗GPT 등 사회 전반을 크게 변혁시키고 있는 인공지능의 핵심 기술이다. 정부는 인공지능과 시스템반도체를 혁신성장 전략투자 분야로 지정한 바 있으며, 인공지능반도체는 두 핵심 전략의 공통 요소로 국가의 차세대 성장동력으로 주목받고 있다. 하지만, 기술 선점 및 가치 창출을 위한 국내 전문 인력은 절대적으로 부족한 상태로 인공지능반도체 기술의 주도권을 확보를 위한 고급인력양성이 시급한 실정이다.
우리 대학은 2008년부터 인공지능반도체 기술 개발을 시작해 현재까지 세계 기술 개발의 흐름을 선도하고 있으며, 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 고급인재 양성사업에 지난 5월 선정돼 인공지능반도체 대학원을 설립했다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작하는 인공지능반도체 대학원에서는 인공지능반도체 설계 및 운용에 필수적인 기초 과목과 함께 3개로 세분된 전공 트랙을 운영한다. ⯅다양한 인공지능 및 응용 프로그램 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 회로 및 아키텍처 설계를 연구하는 ‘AI 반도체 하드웨어’ 트랙 ⯅효율적인 인공지능반도체 하드웨어 운용 기술 및 구동 프레임워크를 연구하는 ‘AI 소프트웨어/시스템’트랙 ⯅기존 인공지능반도체 구조를 뛰어넘는 초고속·초고효율·초대규모 인공지능 시스템을 실현하기 위해 뇌과학에 기반한 창의적이고 도전적인 기초연구 및 학제 간 연구를 수행하는 ‘미래 AI 시스템’트랙 등이다.그뿐만 아니라, KAIST 인공지능반도체 대학원에서는 분야 초월형 교육을 위해 복수의 지도교수를 선정할 수 있는 '복수지도제도'를 도입한다. 이를 통해, 인공지능 시스템 설계·CAD(컴퓨터지원설계)·반도체소자·아키텍처·소프트웨어·디지털/아날로그 지식재산권(IP) 등 여러 분야를 모두 아우르는 연구가 가능해진다. 우리 대학은 1996년 반도체설계교육센터(IDEC)와 2022년 PIM반도체설계연구센터(AI-PIM)를 설립해 세계 최고의 반도체 설계 및 인공지능반도체 설계 인프라를 보유하고 있다. 인공지능반도체 대학원에서는 기존의 인프라와 더불어 삼성과 SK하이닉스 등의 대기업 및 사피온·퓨리오사·리벨리온 등 국내 인공지능반도체 팹리스기업들로 구성된 컨소시엄과 협력해 대학원생들의 연구와 교육을 지원할 예정이다.
또한, 재학생들의 글로벌 연구 역량을 높일 수 있도록 MIT·컬럼비아 대학교·코넬대학교·취리히 공과대학 등 세계 유수 대학들과 글로벌 공동연구 협정을 맺고 수개월 또는 수년간의 파견 연구 제도를 도입할 방침이다.
유회준 KAIST 인공지능반도체대학원장(책임교수)은 "인공지능반도체 분야 연구에 열정과 의지를 가진 학생이라면 KAIST만의 특화된 교육·연구 시스템과 우수한 인프라를 만나 최고의 전문가로 성장할 수 있다"라고 말했다. 이어, 유 원장은 "인공지능반도체는 우리나라의 뛰어난 반도체 기술과 최첨단 인공지능 기술을 접목해 세계를 선도할 수 있는 분야로 글로벌 실무형 인재를 양성하기 위해 노력하겠다"라고 전했다.
인공지능반도체 대학원은 오는 7일까지 온·오프라인에서 동시에 입시원서 접수를 진행한다. 자세한 내용은 입학처 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 인공지능반도체대학원 홈페이지(https://aisemi.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2023.06.02
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