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인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수, 명현 교수, 그리고 신소재공학과 이건재 교수 공동연구팀이 ‘인간의 뇌를 모방한 3차원 집적 뉴로모픽 반도체’를 개발하는 데에 성공했다. ‘인간의 뇌를 모방해 동일평면 상에 수평 집적한 뉴로모픽 반도체’를 개발(2021년 Science Advances 게재)하는 데에 성공했던 연구팀은, 뉴런 소자와 시냅스 소자를 상하부에 3차원 방식으로 수직 집적해, 보다 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 뉴로모픽 반도체를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다.
전기및전자공학부 졸업생 한준규 박사, 전기및전자공학부 이정우 박사과정과 김예은 박사과정, 그리고 신소재공학과 김영빈 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 2023년 9월 온라인판에 출판됐다. (논문명 : 3D Neuromorphic Hardware with Single Thin-Film Transistor Synapses Over Single Thin-Body Transistor Neurons by Monolithic Vertical Integration). ‘Advanced Science’는 재료과학, 물리학, 화학, 생명과학, 엔지니어링 분야의 기초 및 응용 연구를 다루는 학제 간 오픈 액세스 저널이다. (impact factor : 17.521)
뉴로모픽(neuromorphic) 하드웨어는, 인간의 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W) 밖에 되지 않는다는 것에 착안해, 인간의 뇌를 모방해 인공지능 기능을 하드웨어로 구현하는 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어는 기존의 폰 노이만(von Neumann) 방식과 다르게 인공지능 기능을 초저전력으로 수행할 수 있어 많은 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 하드웨어를 구현하기 위해서는 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합되었을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 두 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다.
연구팀은 단일 박막 트랜지스터(thin-film transistor) 기반 시냅스 소자를 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자 위에 3차원 방식으로 수직 집적해, 높은 집적도와 전력 효율을 가지는 3차원 집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 아래층 뉴런 소자의 손상 없이 위층 시냅스 소자를 제작하기 위해, 엑시머 레이저 어닐링(excimer laser annealing) 기법을 활용했다. 또한, 아래층 뉴런 소자의 손상 없이 위층 시냅스 소자의 내구성을 향상시키기 위해, 소자 내부의 줄열(Joule heat)을 이용한 자체 어닐링 기법도 제안했다. 이러한 뛰어난 내구성을 바탕으로, 이벤트 카메라(event camera)를 기반으로 제작된 손동작 기반의 수화 (手話) 패턴을 높은 성공률로 인식할 수 있음을 보였다.
2023.09.21
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150% 쭉쭉 늘어나는 전자 섬유 개발
전자 섬유는 최근 각광받고 있는 사용자 친화 웨어러블 소자, 헬스케어 소자, 최소 침습형 임플란터블 전자소자에 핵심 요소로 여겨져 활발하게 연구가 진행되고 있다. 하지만 고체 금속 전도체 필러(Conductive filler)를 사용한 전자 섬유를 늘려서 사용하려 할 경우, 전기전도성이 급격하게 감소해 전기적 성질이 망가진다는 단점이 있다.
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅, 바이오및뇌공학과 박성준 교수 공동 연구팀이 높은 전도도와 내구성을 가지는 액체금속 복합체를 이용해 신축성이 우수한 전자 섬유를 개발했다고 25일 밝혔다.
전자 섬유의 늘어나지 않는 단점을 해결하기 위해 연구팀은 고체처럼 형상이 고정된 것이 아닌 기계적 변형에 맞춰 형태가 변형될 수 있는 액체금속 입자 기반의 전도체 필러를 제시했다. 액체금속 마이크로 입자는 인장이 가해질 경우에 그 형태가 타원형으로 늘어나면서 전기 저항 변화를 최소화할 수 있다. 하지만 그 크기가 수 마이크로미터이기 때문에, 기존에 이용된 딥-코팅(dip-coating)과 같은 단순한 방법으로 실에 코팅하는 것이 불가능하다. 연구진은 액체금속 입자가 높은 밀도로 실 위에 전달될 수 있고, 블레이드와 기판 사이에서 현탁액의 조성을 실시간으로 바꾸면서 화학적 변성을 통해 액체금속 입자를 실과 접착시킬 수 있는 새로운 방법인 현탁액 전단(suspension shearing) 방법을 통해 이를 해결했다. 추가로 기계적 안정성이 우수한 탄소나노튜브(CNT)가 포함된 액체금속 입자를 한층 더 코팅하는 방식으로, 액체금속 복합체의 기계적 안정성도 확보할 수 있었다.
제작된 신축성 전자 섬유는 추가적인 공정이 필요 없이 우수한 초기전도성을 보였고(2.2x10^6 S/m), 기존의 고체 금속 전도체 기반 섬유들과는 다르게 150% 늘려도 전기저항 변화가 거의 없다. 기계적 안정성도 우수해 반복되는 변형 실험에도 전기적 성질을 유지할 수 있었고, 다양한 전자 부품들과 쉽게 통합될 수 있다. 연구팀은 이를 이용해 실제 상용화된 옷에 다양한 전자회로를 구현했다.
나아가서 연구팀은 액체금속 복합체를 코팅하는 방법이 다양한 실에 호환 가능하고, 재료의 생친화성이 우수하기 때문에, 이를 이용해 신경과학 연구에 사용할 수 있는 섬유형 바이오 전자 섬유를 구현했다. 연구팀은 제안된 코팅 방법을 이용해 기계적 변형에 영향을 받지 않는 뇌 활동 전극, 신경 자극 전극, 다기능성 옵토지네틱 프로브를 제작해 넓은 범용성과 높은 공정 신뢰성을 갖는다는 것을 보였다.
우리 대학 이건희 박사, 이도훈 박사과정, 전우진 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)' 온라인 판에 7월 13일자 출판됐다. (논문명: Conductance stable and mechanically durable bi-layer EGaIn composite-coated stretchable fiber for 1D bioelectronics)
스티브박 교수는 "옷에 다양한 전자 공학적인 기능을 웨어러블 형태로 구현하는 가능성을 보여준 연구로 최근에 각광받고 있는 환자 편의성을 높인 웨어러블 헬스케어 소자나 최소침습형 임플란터블 전자소자 개발의 새로운 방향성을 제시한 의미있는 결과ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, KAIST의 지원을 받아 수행됐다. 이건희 박사는 포스코청압재단의 지원을 받고 있다.
2023.07.25
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디지털인문사회과학부 고동환 교수, 경영공학부 한인구 명예교수, 대한민국학술원 신임 회원으로 선출
우리 대학 디지털인문사회과학부 고동환 교수와 경영공학부 한인구 명예교수가 대한민국학술원 신임 회원으로 선출됐다.
학술원 회원은 학문 분야별 대표 학술 단체로부터 회원 후보자를 복수로 추천받아 심사위원회 심사를 거쳐 선정된다. 인문사회과학부 75명, 자연과학부 75명 정원 150명으로 구성되며 대한민국학술원법에 따라 평생회원 자격을 갖고 국가로부터 연구에 관한 지원을 받게 된다.
고동환 교수는 역사학자로서 조선후기 서울상업발달사, 조선시대 서울도시사, 한국전근대교통사 등 불모지였던 조선시대 상업과 도시, 교통사를 개척했다.
한인구 명예교수는 정보기술을 경영에 응용하는 융합연구를 하고 국내 최초로 인공지능을 신용 분석에 적용해 지능형 신용평가 시스템을 개발하기도 했다.
학술원은 21일 서울 서초구 본원에서 신임 회원에게 회원 증서를 수여할 예정이다.
2023.07.18
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기존 반도체 전자소자 공정과 호환되는 신축성 전도체 포토패터닝 방법 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅 교수 공동 연구팀이 기존의 반도체공정을 이용하여 고해상도로 패터닝할 수 있는 초기전도성이 확보된 액체금속 기반의 신축성 전도체 필름 제작 방법을 개발했다고 밝혔다.
신축성 전도체는 최근 각광받고 있는 사용자 친화형 웨어러블 소자, 신축성 디스플레이, 소프트 로봇의 전자 피부 개발에 핵심 요소로 여겨져 활발하게 연구가 진행되어왔다. 최근 신축성 전도체 중 하나로 높은 전기전도성과 신축성, 낮은 기계적 강성을 동시에 만족하고 안정성도 어느정도 확보가 된 갈륨기반의 액체금속 입자가 전도성 필러로 각광받고 있다. 하지만 액체금속 입자의 경우에는 기계적 불안정성으로 인하여 제한된 형태의 용액공정으로만 사용이 가능했기 때문에, 기존의 금속을 전자소자에 통합하는 방법인 반도체 공정을 이용하는 것이 어려웠다. 이런 이유로, 액체금속 입자 기반의 전자소자는 지금까지 연구실 수준에서 노즐 프린팅, 스크린 프린팅과 같은 제한된 방법으로 제작되는 것에 그쳤다. 나아가서 액체금속 입자는 초기에는 산화막의 존재로 인하여 전기전도성이 없기 때문에, 추가적인 후처리를 통해 전기전도성을 확보해야했다. 이런 추가적인 공정은 이 새로운 전자재료의 범용성 높은 사용을 막는 큰 장애물이었다.
이런 기존의 문제를 극복하여, 연구팀은 기존의 반도체 공정 (포토리소그래피 기반의 패터닝, 에칭을 이용한 다층구조 통합)과 호환이 가능한 안정적인 형태의 액체금속입자 필름을 코팅하는 방법을 제안하였다. 연구진은 먼저 안정적인 필름을 증착하기 위해 고분자로 쌓인 액체금속 마이크로입자 현탁액을 제작하였다. 용액전단 방법을 이용하여 이 현탁액을 미리 반도체공정을 이용하여 패터닝이 되어있는 기판 위에 대면적으로 균일하게 코팅을 할 수 있었다. 특히 현탁액을 물 기반으로 만들어 코팅 과정에서 포토레지스트 (Photoresist)에 손상을 가하지 않게 하여, 정밀한 패터닝이 가능하게 했다. 포토레지스트 위에 코팅된 액체금속 입자필름은 유기용매를 이용한 lift-off를 통해 최소 10um의 높은 해상도로 패터닝이 가능했다. 특히, 연구진은 이 과정에서 극성유기용매인 DMSO (dimethyl sulfoxide)를 사용하여, 액체금속과 고분자간의 상분리를 유도하였다. 이 과정에서 액체금속 입자 표면의 고분자와 산화막이 제거되어 다른 추가적인 공정없이 초기 전도성을 갖는 도선을 기판 위에 패터닝할 수 있었다. (그림1)
이 공정을 이용해 제작된 신축성 전도체는 기존의 고체 금속 전도체기반 섬유들과는 다르게 50%의 인장이 가해져도 전기저항변화가 거의 없어 이상적인 신축성 도선의 성질을 보였다. 또, 기계적, 화학적으로 안정적이어서 다양한 기판에 전이 (transfer) 공정이 가능하였e다. 액체금속 입자가 패턴된 기판을 마스크 얼라이너 (Mask aligner) 장비 및 에셔 (Asher) 장비를 이용해 고해상도 멀티레이어 회로를 제작할 수 있었다. 연구진은 이 기술을 이용하여 (그림 2)와 같이 신축성 디스플레이, 유연 로봇에 사용할 수 있는 고해상도 전자 피부 등의 구현이 가능함을 보여주었다.
우리 대학 이건희 박사, 김현지 석사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `머터리얼즈 투데이 (Materials Today)' 온라인 버전에 7월 14일 출판됐다. (논문명: Large-area photo-patterning of initially conductive EGaIn particle-assembled film for soft electronics)
연구팀은 "새로운 전자재료를 기존의 표준공정이라할 수 있는 반도체공정에 적용하여 차세대 전자소자의 양산화 가능성을 보여준 의미있는 연구ˮ라고 말했다. 또, "최근에 각광받고 있는 신축성 전도체인 액체금속의 고해상도 패터닝 및 초기전도성을 얻을 수 있는 방법을 제시하여 유연 전자소자 연구의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대된다ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다. 이건희 박사는 포스코청암재단의 지원을 받고 있다.
2023.07.17
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유민수, 김범준 교수, 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 수상
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수와 김재철AI대학원 김범준 교수가 구글(Google) 본사에서 수여하는 구글 리서치 학술상(Google Research Scholar Award) 올해 수상자로 선정됐다고 9일 밝혔다.
이 상은 전 세계 대학들을 대상으로 컴퓨터 과학 및 관련 분야를 연구하고 있는 신진 연구자들과 구글과의 협업을 촉진하고 장기적 협력 관계를 도모하기 위해 구글 본사에서 2021년에 신설한 프로그램이다. 유민수 교수와 김범준 교수는 학계에서 7년 미만으로 활동한 신진 연구자 자격으로 전 세계에서 선정된 총 78명의 신진 교원 수상자 명단에 포함됐다. 국내 소재 대학에 재직 중인 교수는 3명이 선정됐으며, 이 중 유민수 교수와 김범준 교수를 포함하여 2명이 KAIST 소속이다.
유민수 교수는 ‘차등 프라이버시 기술 기반 기계학습을 위한 하드웨어/소프트웨어 설계(Co-Designing Hardware/Software Systems for Differentially Private Machine Learning)'이라는 연구 주제로 수상을 하게 되었다. 최근 들어 챗GPT(ChatGPT)로 각광받고 있는 초거대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 기반의 생성형 AI(Generative AI) 기술은 AI 서비스 품질 향상을 위해 대량의 사용자 데이터를 수집 및 활용하여 AI 모델의 정확도를 개선하고 있다. 하지만 사용자의 민감한 개인정보가 데이터센터로 전송 및 저장되는 와중에 유출되거나, 이를 기반으로 학습된 모델이 추론 과정에서 서비스될 때 학습에 사용된 개인정보가 유출되는 등 사용자 개인정보보호가 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이번 수상의 기반이 된 '프라이버시가 보호되는 기계학습을 위한 컴퓨터 시스템 연구'는 대량의 데이터 사용이 필수적인 AI 모델 학습 과정에서, 개인정보나 민감한 사용자 데이터가 AI 모델의 학습이나 추론 과정에서 유출되지 않는 솔루션 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
김범준 교수는 ‘동작 계획 및 작업 계획을 접목시킨 초거대 언어모델(Integrating large language models with geometric task and motion planning)' 이라는 주제로 기계학습 및 데이터마이닝 분야에서 수상했다. 현존하는 로봇들이 동작 계획이나 작업계획 중 한 가지만 달성할 수 있는 반면 작업 및 동작 계획 문제는 이 두 가지를 동시다발적으로 푸는 문제인데, 현재 이 분야 알고리즘들을 사용하기 위해서는 수많은 수작업이 들어간다. 최근 이런 수작업들을 초거대형 언어 모델로 대체할 수 있다는 가능성을 보여주는 연구 결과들이 나오기 시작했는데, 아직까지 이 방식들은 견실성(soundness)이나 정확성(correctness)를 보여주진 못하고 있다. 현 주제에서는 이런 연구 결과들과 기존에 쓰이던 작업 및 동작 계획법들을 효과적으로 결합하여 정확성(correctness)도 보장하고 수작업도 불필요한 알고리즘을 개발하는 것이 목표다.ﾠ
한편, 유민수 교수는 텍사스대학교 오스틴캠퍼스(University of Texas at Austin)에서 박사 학위를 받고 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사 연구소 (2014-2017) 및 메타 인공지능 (Meta AI) 연구소 (2022-2023)에서 AI 컴퓨팅 가속을 위한 AI 반도체 및 AI 소프트웨어 시스템 연구를 주도해왔다. 지난 2018년부터는 우리 대학 전기및전자공학부에 교수로 재직 중이다. 김범준 교수는 메사추세츠공과대학(MIT)에서 2020년 박사 학위를 받고 같은 해부터 우리 대학 김재철AI대학원 교수로 재직중이다.
해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://research.google/outreach/research-scholar-program/recipients/?category=2023
2023.06.09
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김준모·주재걸 교수, 한국인공지능학회 학술상·학회공로상 수상
우리 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, 배순민 KT AI2XL 소장에게 기업인상이 주여졌다.
배경훈 원장은 LG AI 연구원의 초대원장으로 LG 그룹의 인공지능 연구를 발전에 일조하고 최근에는 인력양성과 초거대 AI에 큰 힘을 쏟고 있다.
하정우 네이버 AI 연구소장은 네이버의 인공지능 연구를 세계적 수준으로 올리는데 크게 기여하고 있으며, 최근에는 NeurIPS 2022 의 Social Chair와 디지털플랫폼정부위원회 데이터-인공지능 분과 위원장을 역임하고 있다.
배순민 소장은 디지털플랫폼정부위원회 데이터-인공지능 분과에 참여하고 있으며, KT내 인공지능 연구와 국제협력 사업에 큰 힘을 기울이고 있다.
유창동 회장은 “2022년 한국인공지능 발전을 이끌어주신 모든 수상자들에게 축하와 감사의 인사를 전하며, 2023년에는 더 크게 도약하는 한 해가 되길 기원한다”라고 전했다.
2022.12.19
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건설및환경공학과, 인공 물나무 연구단 개소
우리 대학 건설및환경공학과 강석태 교수 가 주도하는 '인공 물나무 연구단'이 지난달 18일 개소식 및 현판식을 개최했다. 한국과학기술한림원에서 제안하고 연구재단에서 지원하는 '2022년 국가 과학난제도전 융합연구개발사업의 과학난제 도전형 연구사업(STEAM)'에 우리 대학 최초로 선정되어 개소했다.나무가 물을 수송하는 방식을 공학적으로 모사하고 이를 바탕으로 음용 가능한 수준의 물을 생산할 수 있는 '인공 물나무'를 공학적으로 디자인해 실증하는 과제다. 건설및환경공학과 강석태 교수가 연구단을 이끌며, 유지환 건설및환경공학과 교수, 남택진 산업디자인학과 교수, 김인수 GIST 지구환경공학부 교수가 참여해 향후 6년 동안 관련 연구를 수행할 예정이다.
11월 18일 열린 개소식에는 과학난제도전협력지원단 성창모 단장, 이상엽 KAIST 연구부총장, 홍정욱 KAIST 재난과학기술연구소 소장, 인공 물나무 연구단의 공동 연구자인 GIST 김인수 교수, 남택진 KAIST 산업디자인학과 교수, 자문위원인 이정현 고려대학교 화공생명공학과 교수가 참석했다.강석태 연구단장은 "이번 연구는 태양열 등의 신재생 에너지만을 사용하는 인공 물나무를 실증하는 연구"라고 설명하며, "기후 변화로 점차 늘어나고 있는 극한 기후 지역에서 안전하고 깨끗한 물을 공급하는 것은 물론 인류의 지속 가능한 생존 및 발전에 이바지할 수 있는 연구를 위해 매진하겠다"라고 포부를 밝혔다.
2022.12.05
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김소영 · 박정영 교수, 한국과학기술한림원 신임 회원 선출
우리 대학 김소영(과학기술정책대학원) · 박정영(화학과) 교수가 한국과학기술한림원의 2023년도 정회원으로 선출됐다. 20일 과기한림원은 5개 분야 28명을 2023년도 정회원으로 선출했다고 밝혔다. 과기한림원의 정회원은 과학기술 분야에서 20년 이상 활동하며 선도적인 연구 성과로 해당 분야의 발전에 현저히 공헌한 과학기술인을 대상으로 한다. 책임저자(corresponding author, 교신저자)로서 발표한 대표 논문 10편의 수월성 및 독창성, 학문적 영향력과 기여도 등의 중점 평가를 포함해 3단계에 걸친 엄정한 심사를 통해 선정한다.
김소영 과학기술정책대학원 교수는 정책학부에 선출되었으며, 신임 정회원 28명 중 유일한 여성이다.
김 교수는 국제정치경제학 전공으로 국제 학술지인 International Organization에 단독 저자 논문을 게재했다. 이후, 연구개발정책·신기술거버넌스 등으로 연구 분야를 확장해 Global Environmental Politics, Science and Public Policy 등의 학술지를 비롯해 올 6월 Nature에 국내 과학정책 연구자 중 최초로 한국의 기초과학에 대한 서신을 게재했다.
그뿐만 아니라, 기획재정부 재정정책자문위원·산업통상자원부 사용후핵연료정책재검토 위원장 등으로 활동했으며, 과기정통부 R&D 관련 10여 개 위원회에서 정부 R&D 정책 고도화에 직간접적으로 기여했다.
이학부에 선출된 박정영 교수는 박정영 화학과 교수는 현재 IBS 나노물질 화학반응 연구단 부연구단장을 겸하고 있다. 표면화학 및 나노촉매 분야 분야의 거장으로 관련 분야 총 290편 이상의 논문과 저서를 게재했다. 다양한 표면화학적 분석을 바탕으로 준결정, 반도체, 그래핀, 산화물 등의 다양한 모델시스템에서의 우수한 연구 성과를 배출해 국제적인 학술지 Science에 주저자로 논문을 4회(2005년, 2006년, 2011년, 2018년) 게재됐다.
특히, ▴핫전자를 촉매와 에너지 전환에 이용하는 촉매 나노다이오드 세계 최초로 개발 ▴이종금속 위의 핫전자 세계 최초 측정 ▴액상 화학반응 중 핫전자 최초 측정 ▴핫전자 플라즈모닉 태양전지 최초 개발 등의 탁월한 연구 업적을 통해 핫전자화학 및 촉매전자학이라는 독창적인 분야를 창출했다. 김소영 교수와 박정영 교수의 입회식은 내년 1월 13일에 개최될 예정이며, 한국과학기술한림원은 온라인 생중계를 통해 신임회원들의 연구 업적을 소개할 계획이라고 밝혔다.
2022.11.21
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이성주, 신진우 교수팀, 스스로 새로운 환경 적응하는 인공지능 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다.
해당 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서12월 발표될 예정이다.
이성주 교수와 신진우 교수 공동 연구팀이 스스로 새로운 환경에 적응하는 “테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation)” 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
기계학습 모델들의 한계점은 학습했던 데이터와 다른 분포의 데이터에 적용되면 성능이 급격히 하락한다는 것이다. 이를 푸는 여러 방법 중에서 데이터를 미리 수집할 필요없이 모델이 스스로 테스트 데이터를 분석하여 변하는 환경에 적응하고 성능을 향상시키는 기술인 테스트타임 도메인 적응 (Test-Time Adaptation) 방법이 최근 산학계에서 크게 각광을 받고 있었다.
연구팀은 기존의 테스트타임 도메인 적응 기술들이 모두 데이터가 이상적인 균일분포를 따른다는 가정을 한다는 문제점에 착안했다. 실제 데이터는 환경 변화나 시간 변화에 따라 데이터 분포가 변하거나 비균일분포의 데이터에 대해서는 기존 기술을 동작하지 않는다. 하지만 연구팀이 제시한 “NOTE” 기술은 비균일분포의 데이터에서도 기존 최대 성능 알고리즘 보다 평균 11%만큼 향상된 정확도를 보였다.
이성주 교수 연구팀과 신진우 교수 연구팀의 공동연구로, 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
2022.10.21
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투명 스마트 복합 필름 상용화에 성공
우리 대학 기계공학과 이승섭 교수와 전기전자공학부 윤준보 교수 공동 연구팀이 `투명 스마트 복합 필름' 상용화에 성공했다고 19일 발표했다.
`투명 스마트 복합 필름'은 투명한 필름 혹은 유리판 위에 안테나, 열선, 발광 기능이 복합적으로 구현된 것으로, 시야 방해 없이 원활한 5G 통신, 고효율 방열, 정보 전달 기능이 동시에 가능하다.
한편, 자동차부품 기업인 ㈜티에이치엔은 5G 안테나 기업인 ㈜센서뷰와 함께 관련 기술을 이용해 자동차용 제품 개발을 진행 중이며 시제품이 2022년 현대자동차 테크데이에 선정됐다고 발표했다.
이승섭 교수 연구팀과 윤준보 교수 연구팀은 서로 다른 방법으로 투명 필름 연구를 수행했는데, 이승섭 교수팀은 투명 전도성 필름 기반의 안테나와 열선을 연구했고, 윤준보 교수팀은 초소형 3차원 패턴을 이용한 투명 발광을 연구했다.
이승섭 교수팀이 개발한 투명 전도성 필름은 투명도 90% (PET 필름 포함), 면저항 0.3옴/sq, 헤이즈 1%의 세계 최고 성능을 가지고 있다.
투명 안테나 필름은 짧은 주파수 특성으로 많은 안테나를 요구하는 5G 특화망을 대상으로 개발됐는데, 스마트 빌딩과 팩토리는 물론 자율주행 및 커넥티드 모빌리티 등에 적용이 예상된다.
투명 열선 필름은 저전력 고효율 방열이 가능해 유리창 서리 제거, 외부 카메라 시야 확보, 겨울철 라이더 적용은 물론 복사열을 이용한 실내 난방 등에 광범위하게 응용될 수 있다.
윤준보 교수팀의 투명 발광 필름은 가장자리에 배치된 LED에서 도광된 빛이 필름의 한쪽 방향으로만 나오는 특징을 지니는데, 이미 `매직라이팅 시트' 라는 상표로 제품화됐다.
투명 발광 필름은 투명해서 하늘을 볼 수 있다가 밤이 되면 실내 조명으로 변하는 `라이팅 썬루프', 차량 유리에서 특정 모양으로 빛이 나오도록 하는 `라이팅 유리' 등 미래 모빌리티 조명을 주 시장으로 하고 있으며, 비전 검사 장비에 설치할 수 있는 `투명 비전 조명' 으로 출시된 바 있다.
이승섭 교수와 윤준보 교수는 관련 기술을 바탕으로 각각 ㈜제이마이크로와 ㈜멤스룩스를 창업했다.
연구를 주도한 이승섭 교수는 "세계 최고 성능을 가진 투명 전도성 필름에 5G 통신, 고효율 방열 등이 가능하도록 개발된 이번 투명 스마트 복합 필름의 상용화를 통해 차량, 실내 난방뿐만 아니라 나아가 스마트 빌딩, 스마트 팩토리, 자율주행 등 광범위하게 응용이 가능할 것으로 기대된다ˮ라고 설명했다.
2022.10.19
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스마트폰으로 전시물을 투시한다, 매직렌즈 증강현실 '원더스코프' 개발
우리 대학 산업디자인학과 이우훈 교수 연구팀과 전산학부 이기혁 교수 연구팀이 사물 표면에서 그 내부를 투시하게 하는 새로운 증강현실 장치 원더스코프(WonderScope)를 개발했다고 13일 밝혔다. 스마트폰에 원더스코프를 장착하고 블루투스로 연결한 다음 앱을 켜면 매직 렌즈처럼 전시물 내부를 투시할 수 있다.
요즘 과학관을 방문하면 스마트폰이나 태블릿으로 증강현실 앱을 종종 체험할 수 있다. 앱은 실제 전시물에 디지털 정보를 추가함으로써 색다른 관람 경험을 제공한다. 이때 관람객들은 전시물과 어느 정도 거리를 두고 모바일 화면을 바라보아야 한다. 따라서 전시물 자체보다는 화면 속 디지털 콘텐츠에 집중하는 현상이 벌어지곤 한다. 전시물과 모바일 기기 사이의 거리, 그리고 그사이에서의 주의 분산 때문에 증강현실 앱은 전시물로부터 오히려 관람객을 멀어지게 하는 원인이 되기도 한다. 이 문제를 해결하기 위해 전시물 표면에서 내부를 투시하는 매직 렌즈 증강현실이 필요한 것이다.
이를 위해 스마트폰은 전시물 표면 어디에 위치하는지 파악해야 한다. 통상 스마트폰 위치 파악을 위해 전시물 내부나 외부에 인식 장치를 추가로 설치하거나, 전시물 표면에 특수 패턴을 인쇄해야 한다. 이 경우 전시물 외관이 복잡해지고 공간 구성에 많은 제약이 있어 현실적으로 전시물 표면에서의 매직 렌즈 증강현실 구현은 쉽지 않다.
원더스코프는 전시물 표면에서 스마트폰의 위치를 휠씬 실용적인 방법으로 파악한다. 우선 전시물 표면에 부착된 작은 RFID 태그를 읽어 그 위치를 파악하고, 두 가지 광학적 변위 센서와 가속도 센서를 기반으로 상대적 이동량을 더함으로써 움직이는 스마트폰의 위치를 계산한다. 연구팀은 스마트폰의 높이와 전시물 표면 특성도 감안해 최대한 정확하게 위치를 계산하도록 연구했다. 과학관 전시물에 RFID 태그를 부착하거나 내장시키면 관람객들이 스마트폰으로 매직 렌즈와 같은 증강현실 효과를 쉽게 체험할 수 있도록 한 것이다.
원더스코프의 폭넓은 활용을 위해 다양한 전시물 표면에서 위치 파악이 가능해야 한다. 이를 위하여 원더스코프는 두 가지 상호보완적인 특성의 광학 변위 센서 출력과 가속도 센서 출력을 같이 이용함으로써 종이, 돌, 나무, 플라스틱, 아크릴, 유리 등 다양한 재질은 물론 요철이나 물리적 패턴이 있는 표면에서도 안정적인 위치 파악이 가능하다. 이러한 특성과 함께 원더스코프는 표면에서 4cm 정도 떨어진 범위에서도 위치 파악이 가능해 전시물 표면 근처에서의 간단한 3차원 상호작용 구현도 가능하다.
연구팀은 범용 가상현실(VR) 및 게임 엔진인 유니티(Unity)를 활용해 스마트폰 앱을 쉽게 제작할 수 있도록 다양한 사례 프로젝트 탬플릿과 원더스코프 활용지원도구를 개발했다. 원더스코프는 안드로이드 운영체제를 갖는 스마트워치, 스마트폰, 태블릿과 연동해 사용할 수 있어 전시물에 다양한 형태로 적용 가능하다.
연구팀은 과학기술정보통신부 과학문화전시서비스 역량강화지원사업의 지원을 받아 원더스코프를 개발했다. 원더스코프는 2020년 10월 27일부터 2021년 2월 28일까지 지질박물관에서 개최된 `그곳에 화산이 있었다' 특별전에 지하 화산활동과 화산암 내부를 관찰하는 도구로 활용됐다. 2021년 9월 28일부터 10월 3일까지 국립중앙과학관에서 열린 `청동거울, 과학을 비추다' 특별전에서는 정문경 표면 관찰 도구로 활용됐고, 2022년 8월 2일부터 10월 3일까지 `달 탐사 특별전' 에서는 달착륙선 체험 콘텐츠를 전시했다. 연구팀은 다년간 현장 실증을 통해 원더스코프의 성능과 사용성을 향상했다.
연구팀은 올해 8월 8일부터 11일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 컴퓨터 그래픽 및 상호작용기술 학회인 ACM 시그래프(SIGGRAPH)의 신기술전시회(Emerging Technologies)에서 원더스코프를 데모 전시했다. 전 세계 최신 상호작용기술이 소개되는 이 학회에서 연구팀은 우수전시상(Best in show honorable mention)을 수상했다. 심사위원들은 "원더스코프가 박물관과 같은 전시공간에서 관람객들에게 참여의 즐거움을 제공하는 새로운 기술이 될 것ˮ이라고 평가했다.
원더스코프는 직경 5cm, 높이 4.5cm의 원통형 앱세서리 모듈로서 그 크기가 충분히 작아 스마트폰에 쉽게 부착할 수 있고, 대부분 전시물 안에 문제없이 내장시킬 수 있다. 연구책임자인 산업디자인학과 이우훈 교수는 "원더스코프가 교육은 물론, 상업 전시에서도 다양한 응용이 가능할 것이다ˮ며, "더 나아가 어린이들의 호기심을 자극하는 인터랙티브 교구로도 활용 가능할 것으로 기대한다ˮ라고 설명했다.
원더스코프(WonderScope) 대표 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=X2MyAXRt7h4&t=7s
SIGGRAPH E-Tech에서 원더스코프 데모 전시 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=c5pRMTIpGf8
국립중앙과학관 달탐사 특별전 (2022.08.02 ~ 2022.10.03) 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=cZxwj84TnLM
국립중앙과학관 "청동거울, 과학을 비추다" 특별전 (2021.09.28~2021.10.03) 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=T6W19lTt2J8
SIGGRAPH 2022 E-Tech 우수전시상 작품평 : https://s2022.siggraph.org/program/emerging-technologies/
‘디지털 크리에이티비티(Digital Creativity)’ 저널 논문 게재 (2022년, 표지논문) : https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/14626268.2022.2039208
2022.09.13
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유해가스 및 와인을 구별하는 전자 코 뉴로모픽 반도체 모듈 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 기계공학과 박인규 교수 공동연구팀이 `인간의 후각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈'을 개발했다고 4일 밝혔다. 인간의 뇌, 시각 뉴런, 그리고 촉각 뉴런을 모방한 뉴로모픽 반도체 모듈을 각각 개발하는 데 성공했던 연구팀은, 인간의 후각 뉴런과 같이 가스 성분을 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 통해 뉴로모픽 기반의 전자코(eletronic nose)를 구현할 수 있음을 처음으로 보였다.
전기및전자공학부 한준규 박사과정과 강민구 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 2022년 4월 온라인판에 출판됐으며, 후면 표지 논문(Back Cover)으로 선정됐다. (논문명 : Artificial olfactory neuron for an in-sensor neuromorphic nose)
인공지능을 이용한 후각 인식 시스템은 높은 정확도로 가스를 인식할 수 있어 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등 다양한 분야에 걸쳐 유용하게 사용되고 있다. 하지만 이러한 시스템 대부분은 CPU와 메모리가 분리된 구조인 폰노이만 컴퓨터가 필요한 소프트웨어를 기반으로 하므로, 데이터가 CPU와 메모리 사이를 이동할 때 높은 전력이 소모된다. 또한 센서에서 CPU로 데이터가 전송될 때 필요한 변환 회로에서도 추가 전력 소비가 발생한다. 따라서 모바일 또는 사물인터넷(IoT) 장치에 적용되기는 어렵다.
한편, 생물학적 후각 시스템은 감각 세포 자체에서 스파이크 형태로 감각 정보를 전달하고, 이를 뇌에서 병렬적으로 처리함으로써 낮은 전력 소비만으로 가스를 판별할 수 있다. 따라서 저전력 후각 시스템을 구축하기 위해, 생물학적 후각 시스템을 모방해 센서 단에서 스파이크 형태로 정보를 전달하는 `인 센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 기반 뉴로모픽 후각 시스템이 주목을 받고 있다. 이러한 뉴로모픽 후각 시스템을 구현하기 위해서는 인간의 후각 뉴런처럼 화학 신호를 스파이크 형태의 전기 신호로 변환해주는 구성 요소가 필요하다. 하지만, 일반적인 가스 센서는 이러한 기능을 수행할 수 없다.
연구팀은 반도체식 금속산화물 기반 가스 센서와 단일 트랜지스터 기반 뉴런 소자를 이용해, 가스를 인식해 스파이크 신호를 출력할 수 있는 뉴로모픽 반도체 모듈을 개발했다. 연구팀은 제작된 뉴로모픽 반도체 모듈을 바탕으로 유해가스를 구분할 수 있는 가스 인식 시스템과 와인을 구분할 수 있는 전자 소믈리에 시스템을 구축했다. 특히, 여러 가지 가스 분자가 섞여 있어 구분이 힘든 와인을 뉴로모픽 시스템을 이용해서 구분할 수 있음을 보인 것에서 그 의미가 크다.
연구를 주도한 한준규 박사과정은 "개발된 뉴로모픽 반도체 모듈은 전자코에 적용되어 사물인터넷(IoT) 분야, 환경 모니터링, 음식 모니터링, 헬스케어 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ며, "이는 `인-센서 컴퓨팅(In-Sensor Computing)' 시대를 앞당기는 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업, 중견연구사업, 국민위해인자대응기술개발사업 및 반도체설계교육센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.04
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