학부소개 세계 최고 IT 강국,
KAIST 전기 및
전자공학부가 만들어갑니다.
세계 최고 IT 강국, KAIST 전기 및 전자공학부가 만들어갑니다.

전기및전자공학부는 KAIST공과대학 소속의 학교
최대학과로서 대한민국, 나아가 전세계 전기및
전자공학 분야의 발전을 기원하고 있습니다.

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AI in EE AI and machine learning
are a key thrust
in EE research
AI and machine learning are a key thrust in EE research

AI/machine learning  efforts are already   a big part of   ongoing
research in all 6 divisions - Computer, Communication, Signal,
Wave, Circuit and Device - of KAIST EE 

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이재협 박사 (김문철교수 연구실), 경북대학교 컴퓨터학부 조교수 임용

 

[이재협 교수]

 

전기및전자공학부 졸업생 이재협 박사(지도교수: 김문철)가 2024년 9월 1일부로 경북대학교 IT대학 컴퓨터학부 조교수로 임용되었다.

 

이재협 박사(KAIST 전기및전자공학부 학사/석사/박사)는 박사 과정동안 위성 영상 처리를 위한 딥러닝 기술 연구를 수행하였으며, IEEE TGRS/GRSL 등 국제저명학술지와 학술대회에 다수의 논문을 발표하였다.

박사 학위 취득 후 삼성전자 종합기술원에서 연구를 수행 하였다.

주요 연구는 영상 생성, 변환, 복원 및 화질 개선 분야이다.

유승협교수, 제31대 전기및전자공학부 학부장 취임

 

교수님 사진

 

유승협 교수님이 2024년 9월 1일부로 전기및전자공학부 제31대 학부장으로 취임하였습니다.

임기는 2029년 8월 31일까지입니다.

그동안 학부를 위해 수고해주신 강준혁 학부장님께도 감사드립니다.

 

캡처 2024 09 02 212803

전기및전자공학부 한동수교수 연구팀, 일반 소비자용 GPU로 분산 환경에서 AI 모델 학습 가속화 기술 개발

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<(좌측부터) 한동수 교수, 임휘준 박사, 예준철 박사과정 사진>

 

전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 일반 소비자용 GPU를 활용해 네트워크 대역폭이 제한된 분산 환경에서 AI 모델 학습을 획기적으로 가속하는 기술을 개발했다.

 

최신의 AI 모델을 학습하기 위해서는 수천만 원대의 고성능 GPU와 고속 전용 네트워크 등 고비용 인프라가 필요하다.

이로 인해 학계 및 중소기업의 대다수 연구자는 저렴한 일반 소비자용 GPU에 의존해 모델을 학습하고 있지만, 네트워크 대역폭 제약으로 효율적인 모델 학습에 어려움을 겪고 있는 실정이다.

 

Inline image 2024 09 02 14.59.01.205

<그림 1. 기존 저비용 분산 딥러닝 환경에서의 문제>

 

한동수 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 StellaTrain이라는 분산 학습 프레임워크를 개발하였다.

StellaTrain은 저비용 GPU에서 모델 학습을 가속하기 위해 CPU와 GPU를 함께 활용하는 파이프라인을 도입했고, 네트워크 환경에 따라 배치 크기 및 압축률을 동적으로 결정하는 알고리즘을 통합 적용해 고속 전용 네트워크 없이도 다중 클러스터 및 다중 노드 환경에서 빠른 모델 학습을 달성할 수 있게 했다.

 

StellaTrain은 학습 파이프라인을 최적화하여 GPU 활용률을 극대화하기 위해 그래디언트 압축과 최적화 과정을 CPU로 오프로딩하는 전략을 채택했다.

특히 CPU에서 효율적으로 동작하는 희소 최적화 기술과 캐시 인식 기반의 그래디언트 압축 기술을 새롭게 개발해 적용함으로써, CPU의 작업이 GPU의 연산과 중첩되는 끊임없는 학습 파이프라인을 구현했다.

또한 네트워크 상황에 따라 배치 크기와 압축률을 실시간으로 조절하는 동적 최적화 기술을 적용해 제한된 네트워크 환경에서도 높은 GPU 활용률을 달성했다.

 

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<그림 2. StellaTrain 학습 파이프라인 개요도>

 

이를 통해 StellaTrain은 저비용 멀티 클라우드 환경에서 분산 모델 학습 속도를 크게 향상시켜, 기존 PyTorch DDP 대비 최대 104배의 성능 향상을 달성하였다.

한동수 교수 연구팀은 이번 연구를 통해 고가의 데이터센터급 GPU와 고속 네트워크 없이도 AI 모델을 효율적으로 학습시킬 수 있는 길을 열었으며, 이는 학계와 중소기업 등 자원이 제한된 환경에서 AI 연구 및 개발을 가속하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

 

한동수 교수는 “KAIST가 AI 시스템 분야에서 우리나라의 리더십을 발휘하며 두각을 나타내고 있다”고 강조했다.

그는 “거대 IT 기업의 전유물로 여겨지던 대규모 언어 모델(LLM) 학습을 보다 저렴한 컴퓨팅 환경에서 구현할 수 있도록 적극적인 연구를 진행하겠다”며, “이번 연구가 그 목표를 향한 중요한 초석이 되기를 기대한다”고 덧붙였다.

 

이번 연구에는 KAIST 임휘준 박사와 예준철 박사과정, 그리고 UC Irvine의 Sangeetha Abdu Jyothi 교수가 참여했으며, 본 연구 결과는 8월 4일부터 8일까지 호주 시드니에서 열린 컴퓨터 네트워킹 분야 최고 권위의 국제 학회인 ACM SIGCOMM 2024에서 발표되었다 (논문명: Accelerating Model Training in Multi-cluster Environments with Consumer-grade GPUs).

 

한편, 한동수 교수 연구팀은 최근 오스트리아 빈에서 열린 ICML 2024에서 MoE (Mixture of Experts) 모델 학습을 가속할 수 있는 프레임워크인 ES-MoE를 발표하는 등 AI 시스템 분야에서 지속적인 연구 성과를 내고 있다.

 

한동수 교수 연구팀은 GPU 메모리 한계를 극복하고 대규모 MoE 모델 학습의 확장성과 효율성을 크게 향상시켜, 단 4개의 GPU로 150억 파라미터 규모의 언어 모델을 미세 조정할 수 있게 하는 성과를 거뒀다.

이는 한정된 컴퓨팅 자원으로도 대규모 AI 모델을 효과적으로 학습할 가능성을 열었다는 점에서 큰 의의가 있다.

 

 

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<그림 3. ES-MoE 프레임워크 개요도>

 

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<그림 4. 한동수 교수 연구팀은 StellaTrain과 ES-MoE 연구를 통해 GPU 수가 제한적이거나 고성능 GPU가 없는 상황에서도 저렴한 컴퓨팅 환경으로 AI 모델 학습을 가능하게 했다.>

 

 

 

 

 

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박철준 박사 (김용대교수 연구실), 경희대학교 컴퓨터공학과 조교수 임용

 

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KAIST 전기및전자공학부 김용대 교수님 연구실 졸업생 박철준 박사가 경희대학교 컴퓨터공학부에 2024년 가을학기부로 조교수로 임용되었습니다.
 

박철준 박사는 “이동통신 베이스밴드의 프로토콜 구현 취약점 탐지를 위한 동적 방법에 관한 연구”라는 주제로 박사학위를 수여 받았고, 

학위과정 중 무선 기반 보안 테스팅 연구를 통해 퀄컴, 애플, 삼성, 구글 등 휴대폰에 사용되는 이동통신용 모뎀들에서 악의적인 공격자가 전화/인터넷 데이터를 도청, 조작하거나, 시간을 조작하거나, 혹은 memory crash 가 발생하도록 하는 등의 보안 취약점들을 찾아 제보하였으며, 미국 샌디에고 소재 퀄컴 무선보안팀에서 인턴을 수행하였습니다. 

 

박사를 취득한 후에는 KAIST 정보전자연구소에서 박사후연구원으로 약 6개월동안 근무하였습니다.

앞으로 무선통신에서 발생하는 보안 문제를 찾고 해결하는 연구를 수행할 예정입니다.
많은 축하와 격려 부탁드립니다.

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한인수 교수 임용 안내

 

교수님

 

전기및전자공학부에  한인수 교수님께서 2024년 9월 1일부로 부임할 예정입니다.

임용을 축하드립니다.

 

 

 

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전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀, 인공지능 최우수 학술대회 ACL 2024에서 Outstanding Paper Award 수상

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<(좌측부터) 박세진 박사과정, 김채원 박사과정 사진>

 

전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀의 박세진 박사과정 학생과 김채원 박사과정 학생이 2024년 방콕에서 열린 ACL (Association for Computational Linguistics) 학회에서 Outstanding Paper Award를 수상했다.

ACL은 자연어 처리(NLP) 분야의 세계 최우수 학회이자, 인공지능(AI) 분야의 Top tier 국제 학술대회이다.

 

이번 수상 논문인 “Let’s Go Real Talk: Spoken Dialogue Model for Face-to-Face Conversation“은 인간과 인공지능 간의 대화를 보다 자연스럽고 인간적인 경험으로 만들기 위해 개발된 혁신적인 모델을 제안했다. 

 

기존의 텍스트나 음성 기반의 대화 모델을 넘어, 이 연구는 휴먼 멀티모달 LLM(Large Language Model)을 개발하여 인공지능이 인간의 시각적 신호와 음성 정보를 종합적으로 이해하고, 인간의 얼굴과 음성으로 대화할 수 있는 능력을 갖추도록 했다 (그림).

 

이 연구는 대화 중의 비주얼 신호와 음성 신호를 동시에 처리하여, 인간과 인공지능 간의 상호작용을 보다 직관적이고 효과적으로 개선할 수 있는 가능성을 열었다. 

 

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또한, 논문은 방콕에서 열린 ACL 2024에서 구두발표(oral presentation)로 소개되어 큰 주목을 받았다.

노용만 교수는 “이번 연구는 인간과 인공지능의 상호작용을 한 단계 발전시키는 중요한 성과라며, 이 기술이 다양한 실생활 응용에 널리 활용될 수 있기를 기대한다.  이번 수상은 KAIST전기및전자공학부의 인공지능 연구의 우수성을 다시 한번 국제적으로 입증한 사례이다”고 말했다. 

 

 

 

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윤인수 교수 연구실이 참여한 ‘팀 애틀랜타’, 미국 DARPA ‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’ 결승 진출 및 200만불 연구비 확보

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<윤인수 교수 사진>

 

윤인수 교수 연구실이 참여한 팀 애틀랜타(Team Atlanta)가 8월 10일부터 11일까지 미국 라스베이거스에서 열린 DARPA AI 사이버 챌린지(AI Cyber Challenge, AIxCC)에서 결승 진출에 성공하며, 200만 달러 (한화 약 27억)의 연구비 지원을 받게 되었다.

 

AIxCC는 각 팀이 개발한 AI 기반의 사이버 추론 시스템(Cyber Reasoning System, CRS)을 겨루는 대회로, DARPA는 리눅스와 같은 실제 소프트웨어에 취약점을 포함시켜 문제를 출제하였으며, 각 팀의 CRS는 이 소프트웨어를 자동으로 분석하여 취약점을 식별하고 패치하는 작업을 수행하였다. 이후 DARPA는 취약점 발견 개수 및 다양성, 패치의 정확성 등을 고려하여 각 CRS를 평가하였다.

 

총 91개 팀이 등록하고 39개 팀이 참여한 이번 예선에서, 팀 애틀랜타는 결승에 진출할 7개 팀 중 하나로 선정되었다.

팀 애틀랜타는 KAIST, 조지아텍, NYU, 포항공과대학교, 삼성리서치로 구성된 팀으로, 특히, 팀 애틀랜타의 CRS는 예선 문제로 출제된 유명 소프트웨어인 sqlite3에서 출제자가 의도하지 않은 신규 취약점을 발견하는 성과를 거두기도 하였다. 이는 AI가 보안 분야에 가져올 혁신의 가능성을 보여주며, AIxCC의 목표와도 부합하는 중요한 성과로 평가된다.

팀 애틀랜타는 이번 결과로 200만 달러의 연구비를 지원받게 되었으며, 2025년 8월 DEF CON에서 열리는 결승 대회에 진출하여 최종 승부를 가리게 되었다.

 

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2025학년도 봄학기 입학 대학원 입시 면접 안내

 

2025학년도 봄학기 전기 및 전자공학부 대학원 입시 서류전형에 합격하신 것을 축하드리며
면접일정 안내 및 유의사항을 아래와 같이 안내드립니다.
 

1. 대상자: 1단계 서류심의 합격자

 

2. 면접일: 석사,석박통합,전문석사과정 지원자: 8월 13일(화) 

                박사,재학생석박통합과정 지원자 : 8월 14일(수)

 

3. 면접시간 및 면접대기장소

    석사,석박통합,전문석사과정 지원자 – 오후12시, 정보전자동(E3-2빌딩), 1,2,3대기실

    박사,재학생석박통합과정 지원자  – 오후12시, 정보전자동(E3-2빌딩) 1,2대기실

 

4. 유의사항

    가. 신분증수험표 반드시 지참하셔야 면접에 참여하실 수 있습니다. 

    *수험표 출력은 8월 9(금)까지만 가능

    나. 면접은 개별면접으로 진행되므로, 종료 시각은 개인별로 다릅니다.

    (사전에 개별 면접시각 확인 응대는 불가)

    다. 해외 체류중인 경우 비대면 면접 신청할 수 있으며, 8월9일(금) 14시까지만 접수 받습니다.

   (회신방법: 아래 이메일에 수험번호/성명/사유 기재 후 회신)

    라. 면접불참 시, 아래 메일로 사전에 반드시 연락 바랍니다.

 

5. 문의: barbie1975@kaist.ac.kr

 

6. 참고사항

  KAIST 찾아오는 길

  면접장소 오시는 길

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