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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2023학년도 봄학기입학 대학원 신입생 모집과 관련하여 KAIST 대학원입학팀에 제출하는 서류 이외에 KAIST 전기및전자공학부 행정팀에 직접 제출해야 하는 서류들을 안내드립니다.

 

첨부의 파일을 다운로드 하시어, 내용 확인하시기 바랍니다.

 

* 신입생 석·박통합과정 지원자의 경우 지원 시에 지도예정교수님을 적극적으로 찾아보시고, 해당 교수님 TO와 관련하여 면담하신 후에 지원하시기를 적극적으로 권장합니다.

 

* 서류 제출 해당자의 경우 이메일 제출도 가능합니다. (자필 서명된 서류 스캔본으로 제출가능)

 

* 문의 및 제출처 : KAIST 전기및전자공학부 행정팀(E3-2, 1212호) 김태연 barbie1975@kaist.ac.kr(T.042-350-3402)

 

 

 

 

[학생 대표 임형태 박사과정,  행사 관계자, 명현 교수, 왼쪽부터] 

   

우리 학부 KAIST 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 임형태, 송승원, 이준호 박사과정, 이승재 석사과정, 김대범, 김범수 인턴으로 이루어진 Team QAIST가 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 학회 내의 Future of Construction: Build Faster, Better, Safer – Together with Robots Workshop에서 개최된 HILTI SLAM Challenge 2022에서 Student 부문 2등의 성과를 거두었다. 

HILTI SLAM Challenge 2022는 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 학회의 Future of Construction Workshop 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 HILTI 사와 Oxford 대학의 Oxford Robotics Institute, 스위스 취리히 공대의 Robotics and Perception Group과 함께 주최하였다. 

본 Challenge는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발하여 정확한 매핑을 하는 대회이다. 

본 대회에 총 40여팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했으며, 본 연구팀은 주변 환경의 특징에 따른 적응형 LiDAR-Inertial Odometry 알고리즘과, 동 학회에서 구두 발표한 Quatro라는 알고리즘을 활용한 강인한 최적화 프레임워크를 제안하여 학생 부문에서 2등을 수상하였다. 부상으로 상금 US$3,000을 받을 예정이다. 

 

자세한 내용은 다음과 같다. 

 

l  학회명: 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022년 5월 23~27일, 미국 필라델피아 컨벤션 센터 개최 

l  Workshop 및 개최 일자: Future of Construction Workshop, 2022 년 5 월 23 일 

l  수상명 및 부상: 2nd Prize among Academia (3,000$) 

l  팀명: Team QAIST (Quatro + KAIST). 임형태, 송승원, 이준호 박사과정, 이승재 석사과정, 김대범, 김범수 연구실 인턴, 명현 교수 

[노용만교수, 박사과정 이상민, 박사과정 박성준, 왼쪽부터]

 

우리 학부 이상민, 박성준 박사과정생 (노용만교수 연구실) 이 11th Video Browser Showdown (VBS 2022)의 AVS (Ad-hoc Video Search) 부문에서 우승 (Best AVS) 을 차지하였습니다.

 

Video Browser Showdown 은 비디오 검색의 매년 개최되는 국제 대회이며, 이번 VBS 2022는 11번째 국제 대회였습니다. 

 

올해 대회는 전세계에서 본선에 선정된 16개 비디오 검색 팀이 지난 6월 6일부터 7일까지 이틀 동안 Vietnam Phú Quốc에서 진행되었습니다.

 

AVS 부문은 임의의 쿼리에 대해 수백만(약 250만)의 비디오에서 관련 비디오들을 빠르게 검색하여 맞추는 챌린저입니다. 

 

이상민, 박성준 박사과정생이 개발한 검색엔진은 visual-audio-language 멀티 도메인의 multi-modal 연관성을 기반으로 타겟 비디오를 검색하는 멀티모달러닝 알고리즘이 기반 된 것입니다. 

 

세개의 모달리티로 구성된 latent 정보로 해당 비디오를 최적으로 검색하여 줍니다. 

 

그리고 이와 연관된 visual-audio 멀티모달 표현 학습 연구 결과는 AI Top tier 학술대회인 CVPR 2022에 “Weakly Paired Associative Learning for Sound and Image Representations via Bimodal Associative Memory” 논문으로 발표할 예정입니다.

 

 

수상 대회 정보 

– 대회명 : 11th Video Browser Showdown 2022

– 수상명 : Best AVS (1st place winner in Ad-hoc Video Search)

– 수상자 : 이상민, 박성준 (노용만 교수 연구실)

  [전기및전자공학부 박시온 석박통합과정, 정학천 석박통합과정, 박종용 석사과정, 최신현 교수, 왼쪽부터]  

전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 점진적 산소 농도를 갖는 금속산화물 층을 활용하여 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는
* 고 신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터어레이를 개발했다.  

 ☞ 멤리스터(Memristor): 입력에 따라 소자의 저항 상태가 바뀌는 소자. 입력 전압의 크기와 길이 등에 따라 소자 내부의 저항 값이 바뀌며 정보를 저장하거나 처리한다.

 
최 교수 연구팀은 기존의 전도성 필라멘트를 형성하여 불안정한 특성을 보이는 필라멘트 기반 방식에서 벗어나, 점진적인 산소 농도를 갖는 금속 산화물을 이용하여 안정적이고 신뢰성 높은 인공 뉴런 소자를 설계했다. 기존의 멤리스터 소자가 낮은 안정성과 심각한 누설 전류 문제를 겪는데 비해, 최 교수 연구팀이 개발한 소자는 뛰어난 안정성을 갖췄을 뿐만 아니라, 자가정류 특성과 높은 수율을 갖춰 어레이 형태로 집적되었을 때 생기는 누설 전류 문제나 수율 문제 등에서 자유로워 대용량 어레이 형태로 집적될 수 있다. 따라서 집적도 높고 안정적인 뉴로모픽 시스템을 구현 등에 활발히 사용 될 수 있을 것으로 기대된다.  
 
KAIST 박시온 연구원과 정학천 연구원, 박종용 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’ 6월호에 출판됐다.   
(논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing)  
 
이번 연구는 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다. 

[그림 1. 본 연구에서 제작한 인공 뉴런 소자 어레이와 점진적 산소 농도 금속산화물 층 어레이, 그리고 이로 인해 유도되는 소자 특성과 인공 뉴런 특성.]

2022학년도 가을학기 석사과정/전문석사과정 랩배정 안내

KAIST 전기및전자공학부 석사과정/전문석사과정 합격을 진심으로 축하드립니다.

2022학년도 가을학기 석사과정/전문석사과정 신입생의 랩배정 관련하여 아래와 같이 안내드립니다.

 

                                              = 아  래 =

       1.  랩 배정 기간: 6. 17.() – 6. 30.()까지

            학부 홈페이지를 방문하여 교수진, 실험실, 연구분야 등 관련된 다양한 정보를 습득

            (학부 홈페이지 : http://www.ee.kaist.ac.kr)

 

      2.  국비 T/O 현황

         아래의 교수님 명단 참조하시기 바랍니다. 

         “국비”로 선발된 학생은 국비TO가 있는 교수님께만 지도 신청 가능합니다. 

          국비 TO안내

 

      3.  KAIST장학생 배정

         아래의 교수님 명단 참조하시기 바라며, 이외의 교수님께도 신청하실 수 있습니다.

        (본인이 KAIST장학생임을 알리고 면담 진행해 주시기 바랍니다. )

         KAIST 장학생 TO안내

 

      4.  산학프로그램 장학생: 각 산학프로그램 홈페이지의 현재 참여교수님을 확인하여 지도신청을 하시기 바랍니다.

           – EPSS 홈페이지: http://epss.kaist.ac.kr/contents/people/people_010100.jsp

           – KEPSI 홈페이지: http://kepsi.kaist.ac.kr/html/people/people_01.jsp

           – EPSD 홈페이지: https://epsd.kaist.ac.kr/professor/

 

    5.  일반장학생: 교수님별 T/O 제한이 없으므로 자유롭게 면담하시면 됩니다. 

 

    6. 연구실 배정 방법

        (1) 원하는 교수님과 면담 후 첨부의 양식에 서명을 받아서 전기및전자공학부 행정팀 담당자에게 제출

             * 지도교수가 확정되면 “[첨부1] 신입생 연구실 배정 확정서”를 전기및전자공학부 행정팀으로  빠른 시일 내에 제출해 주시기
                바랍니다.  

             * 이메일 제출도 가능(학생, 지도예정교수 자필 서명된 스캔본 제출)

        (2) 상세 내용 및 신청서 양식은 첨부의 [2022 가을학기입학_랩배정 안내문]을 확인하여 주시기 바랍니다.

        (3) 박사과정, 재학생 석.박통합과정 신입생의 경우 지원 시에 제출한 “지도예정교수확인서”에 따라 연구실 배정이 확정
              완료되었습니다. 

 

    7.  제출서류: 2022. 6. 30()까지

       (1) 연구실 확정이 된 경우 : “[첨부1] 신입생 연구실 배정 확정서” 제출

       (2) 연구실 확정이 안 된 경우 : “[첨부2] 지도교수 배정 신청서” 제출

 

   8.  랩배정 결과 발표: 7월 8일(금) 17시 이후, 학부 홈페이지 공지사항(www.ee.kaist.ac.kr)

 

    9. 담당자: 전기및전자공학부 사무실(E3-2, 1212호실)

         김태연(042-350-3402, barbie1975@kaist.ac.kr )

 

 

2022년 7월 박사자격시험 안내

* 박사자격시험은 매년 1월, 7월에 시행하며, 기한 이내 합격하지 못하면 제적됨 *

1. 박사자격시험 응시기한

   1) 2008년 이전 입학한 박사과정학생 – 3년 이내 응시

       2020년 12월 현재 박사자격시험 미 응시자로서 박사과정 2학기이상 재학 및 3과목 

       이상 수강한 학생(해당 학생이 2학기째 이수중에 실시하는 자격시험은 응시할 수 있음)

 

   2) 2009년 이후 입학한 박사과정학생 – 1년 6개월 이내 응시

 ※ 전과한 학생의 경우 전과한 학기로부터 3학기 내 현 소속 학과의 자격시험에 합격하여야 함.

(이전 학과의 합격여부와는 관계 없음)

2. 자격시험 일정

구분

일시

제출처

비 고

원서접수

 2022. 6. 13(월) ~

6. 24(금)

학부사무실

원서-학부사무실

원서스캔본 – 

담당자 이메일 제출

(ljk0902@kaist.ac.kr)

서류심사

 2022. 7월 중순

– 

 

최종합격자발표

 2022. 7월 말경

 

개별 이메일 통보

 * 원서 및 스캔본 모두 제출하여야 합니다. 

3. 제출서류

    ① 응시원서 1부(소정양식)

    ② 학위논문추진계획서 1부(소정양식)

    ③ 기타 실적(특허, 수상, 논문발표 실적 등 우수성 입증자료)  (소정 양식)  

 

4. 서류심사 내용

항  목

배점

비  고

①학업성적

50점

박사과정 재학 성적

②학위논문추진계획서

40점

박사자격시험 학위논문추진계획서

③기타 실적

10점

우수성 입증자료

100점

 

 

※ 누적평점 2.5/4.3 이하 및 직전학기 논문연구 성적이 U인 학생은 (학사경고에 해당) 서류심사시 

자동 탈락됨. 


감사합니다.

이주경 드림.

—————————————————————————————————————————————–
 

<NOTICE>

Ph. D. Qualifying Examination in July 2022

1. Who?

1) Doctoral Students who entered the KAIST in or before 2008

  – Application within three years after entrance

  – Doctoral Students who have not yet taken Ph.D. Qualifying Exam. 

  – Doctoral Students who have registered more than two semesters taking at least three classes

 2)  Doctoral Students who entered the KAIST in or after 2009

   – Application within one and a half years after entrance 

※ Students who have transferred must pass the qualification exam of the current 

department within three semesters from the transferred semester.

2. When? 

 1) Application forms must be submitted to administrative office of the School of Electrical 

Engineering

Submission Period: June 13(Mon) – 24(Fri), 

original application form : dept. office

scanned file(pdf) : by e-mail(ljk0902@kaist.ac.kr)

2) Evaluation of Ph. D Qualifying Exam. is being done in the middle of July 2022.

3) Qualified candidates will be announced at the end of July 2022.

3. What to be submitted?

 1) Application form (#attached file below) 

2) Plan for dissertation (#attached file below)  

3) Other achievements (#attached file below)

– A copy of the references that proof the applicants’ excellences such as patents, awards, and 

Published papers)

4. Allotted point

Item

Point 

Document relative to each item

GPA

50

Applicant’s GPA

Plan for dissertation

40

Plan for dissertation

Other achievements 

10

References that proof 

the applicant’s excellence

Total

100

 

※ accumulated GPA of 2.5 or below / U grade of thesis research in the previous semester : 

automatically eliminated during document evaluation

5. Notes 

– The Ph. D Qualifying examination is scheduled in January and July respectively.

– Those who don’t pass the Ph. D Qualifying Examination will be expelled from KAIST.

* Please submit an original application and a scanned copy respectively.

 
Thank you.
School of EE 

 

KAIST, 3차원 적층형 양자컴퓨팅 판독 소자 제작 성공

 극저온에서 동작하는 저전력, 저잡음, 초고속 소자의 3차원 집적 기술로 향후

 대규모 양자컴퓨팅용 소자 응용 기대

<(왼쪽부터) 전기및전자공학부 김상현 교수, 정재용 박사과정, 한국나노기술원 김종민 박사, 한국기초과학지원연구원 박승영 교수>  

KAIST( 총장 이광형 )  전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이  * 모놀리식  3 차원 집적 의 장점을 활용해 기존 양자 컴퓨팅 시스템의 대규모 큐비트 구현의 한계를 극복하는  3 차원 집적된 화합물 반도체 해독 소자 집적 기술을 개발했다고   16일 밝혔다 . ‘ 모놀리식  3 차원 집적 초고속 소자 ’  연구  (2021 년  VLSI  발표 , 2021 년  IEDM  발표 , 2022 년  ACS Nano  게재 ) 를 활발하게 진행해 온 연구팀은 양자컴퓨터 판독 / 해독 소자를  3 차원으로 집적할 수 있음을 처음으로 보였습니다 .
☞  모놀리식  3 차원 집적 :  하부 소자 공정 후 ,  상부의 박막층을 형성하고 상부 소자 공정을 순차적으로 진행함으로써 상하부 소자 간의 정렬도를 극대화할 수 있는 기술로 궁극적  3 차원 집적 기술로 불린다.
 
KAIST  전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀의 정재용 박사과정이 제 1  저자로 주도하고 한국나노기술원 김종민 박사 ,  한국기초과학지원연구원 박승영 박사 연구팀과의 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는  ‘VLSI  기술 심포지엄 (Symposium on VLSI Technology)’ 에서 발표됐다. ( 논문명  :  3D stackable cryogenic InGaAs HEMTs for heterogeneous and monolithic 3D integrated highly scalable quantum computing system ).  
 
큐비트는 비트에 비해  2 배 빠른 계산이 가능하고 , 2 큐비트 , 4 큐비트 , 8 큐비트로 큐비트 수가 선형적으로 커질수록 처리 계산 속도는  4 배 , 8 배 , 16 배로 지수적으로 증가한다 .  따라서 많은 수의 큐비트를 활용한 대규모 양자컴퓨터 개발이 매우 중요하다 . IBM 에서는 큐비트 수를  127 개로 늘린  ‘ 이글 ’ 을 작년에 발표했고 , IBM  로드맵에 따르면 오는  2025 년까지  4000 큐비트 , 10 년 이내에  10000 큐비트 이상을 탑재한 대규모 양자컴퓨터 개발을 목표로 하고 있다 .
 
특히 큐비트의 수가 많은 대규모 양자컴퓨터 개발을 위해서는 큐비트를 제어 / 해독하는 소자에 대한 개발이 필수적이다 . 
연구진은 이러한  3 차원 집적 형태의 제어 / 해독 소자를 최초로 제시 및 구현했을 뿐 아니라 소자의 성능에서도  3 차원 집적을 했음에도 불구하고 성능 저하 없이 극저온에서 세계 최고 차단 주파수 특성을 달성했다 . 
 
이번 연구는 한국연구재단 지능형반도체기술개발사업 ,  경기도 시스템반도체 국산화 연구지원 사업 ,  한국기초과학지원연구원 분석과학연구장비개발사업 (BIG 사업 )  등의 지원을 받아 수행됐다 .
 
붙임  :  연구성과도 각  1 부
 
 
□  그림 설명

 그림 1. 이번 연구에서 제안한 대규모 양자컴퓨터를 위한 시스템 개념도.

그림 2. 극저온 (~4K) 제어/판독 소자의 차단주파수 성능 비교

 

안녕하십니까?

과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신기획평가원이 주관하는 IITP Tech & Future Insight Concert – AI반도체 행사를 홍보합니다.

관심있는 분들의 많은 참여 바랍니다.

 

행사개요
o 행 사 명 : IITP Tech & Future Insight Concert – AI반도체
o 주 제 : K-인공지능반도체, 미래를 말하다
o 행사일시 : 2022년 7월 6일(수) 13:00 ~ 17:30
o 행사장소 : 서울 양재 aT타워 5층 그랜드홀(온라인 생중계 병행)
o 신청방법 : IITP Tech & Future Insight Concert – AI반도체 행사 홈페이지
(http://iitp.ai-accelerator.kr) 온라인 사전 등록 신청
o 사전등록 기간 : 2022년 6월 17일(금) ~ 2022년 7월 4일(월)

 

문 의 처 : IITP Tech & Future Insight Concert – AI반도체 행사 준비사무국
(042-826-3810, gpals4859@naver.com)

2022년 KAIST Research day 에서 우리학부 김창익교수께서 융합연구상을 받으시고,  정재웅교수께서는 현우KAIST 학술상을 받으셨습니다. 
 
[김창익교수님,  정재웅교수님,  왼쪽부터] 
 
김창익교수께서는 인공지능과 컴퓨터비전 기술을 이용하여 현 인류세의 지구현상을 모니터링하는 기술을 개발하여 연구성과를 인정받으셨습니다. 
인류세는 산업혁명 이후 인간의 활동으로 인해 지구시스템에 커다란 변화가 일어나서 새로운 지질시대를 구분할 정도가 되었음을 가리키는 과학적인 개념입니다. 기후위기, 생태위기 모두 인류세의 현상으로 볼 수 있습니다. 김창익 교수는 인공위성 사진, 컴퓨터 모델링, 딥러닝 기법을 활용해 기후변화, 해수면 상승 등 손상된 지구의 상태를 파악하고 모니터링하는 연구를 해왔습니다. 또한 AI 를 이용한 디지털 생태연구의 일환으로 인문지리학자, 생태학자들과의 협업을 통해, DMZ 내의 희귀 동물 검출 시스템을 개발했고, 멸종위기 야생동물인 두루미, 재두루미, 쇠기러기를 분류함과 동시에 개체수를 세는 딥 네트워크를 개발하였습니다. 이는 DMZ 와 철원 지역의 멸종위기 동물을 지속적이고 자동으로 모니터링할 수 있게 하는 의미있는 연구입니다. 
 
정재웅교수께서는 인류의 난제 중 하나인 뇌 질환 극복을 목표로 사물인터넷(loT) 기반의 무선 원격 뇌 신경회로 제어 시스템을 최초로 개발하여 뇌연구 및 뇌질환 치료 자동화의 새로운 비전을 제시한 것으로 평가받으셨습니다. 이와 함께 무선 충전이 가능한 부드러운 뇌 이식용 기기를 개발하는 등 해당 분야를 선도해왔습니다. 본 연구들은 2021 년 의공학 분야 세계 최고 학술지인 ` 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 및 ‘ 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications )’ 에 발표되었습니다. 본 기술은 KAIST 정재웅교수 연구팀 주도로 미국 워싱턴대 의대와 국제공동연구를 통해 개발됐으며, 국내외 60 개 이상의 언론에 보도되며 많은 국제적 주목을 받았습니다.
 

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Copyright ⓒ 2015 KAIST Electrical Engineering. All rights reserved. Made by PRESSCAT

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