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성지훈 박사 프로필 사진
<성지훈 박사>

 

우리 학부 Quantum Information and Communications Lab. (QUIC) 졸업생 성지훈박사 (지도교수: 이준구) 가 2025년 3월 1일부로 전북대학교 공과대학 컴퓨터인공지능학부의 전임교원으로 임용되었습니다.

 

성지훈 박사는 2016년 8월 KAIST에서 박사학위를 취득한 후, 삼성전자 무선사업부에서 4년간 근무하며, AI/ML기술을 활용한 무선 네트워크 최적화 및 보안 솔루션을 포함한 다양한 네트워크 기술을 개발하고 이를 상용화하였습니다. 이후 2020년 9월부터 현재까지 ETRI에서 네트워크 지능화, 자동화, 최적화 분야의 연구를 진행하며, 이동통신기술분야 표준기구인 3GPP의 표준 기술에 대한 표준 필수 특허 확보에 주력해왔습니다. 

 

주요 연구분야는 네트워크 지능화 및 최적화 분야로, IEEE TMM 등 국제저명학술지에 다수의 논문을 발표하였습니다.

 

향후, AI/ML기술을 네트워크 분야에 접목한 다양한 네트워크 지능화 및 고도화 기술 연구에 힘쓸 예정입니다.

 

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김동준 교수 프로필 사진
<김동준 교수>

우리 학부 김동준 교수님이  ‘고성능 인터커넥션 네트워크 아키텍처 설계 및 분석에 대한 기여’를 인정받아  국제전기전자공학회(IEEE) 2025 석학회원(Fellow)으로 선정됐습니다. 김동준 교수님의 연구 분야는 컴퓨터 아키텍처 및 인터커넥션 네트워크입니다. 최근 시스템의 노드의 수가 증가함에 따라 시스템 스케일업(scale-up) 및 스케일아웃(scale-out)으로 인해 데이터 이동 과정이 심각한 병목 현상으로  발생하고 있습니다. 김동준 교수님은 이러한 멀티코어 및 대규모 시스템에서의 통신 병목 현상 해결에 중점을 둔 연구를 하고 있으며 딥러닝 시스템에서 발생하는 통신 병목 문제를 연구하고 있습니다.

 

김동준 교수님은 아시아 소속 연구자 중 최초로 컴퓨터 아키텍처 분야의 3대 주요 학회(ISCA, MICRO, HPCA) 명예의 전당(Hall of Fame)에 헌액된 바 있습니다.  컴퓨터 아키텍처 3대 학회에서 프로그램위원, 운영위원장 등을 맡으며 해당 분야에서 국내 연구의 위상을 올리는 데 오랜 기간 노력해 왔으며, 아시아 기관 소속 연구자 중 최초로 최우수 컴퓨터 아키텍처 학회 (HPCA2024) 프로그램 의장도 역임했습니다. 김동준 교수님은 향후 메모리 중심 아키텍처에서 효율적인 데이터 이동과 도메인 특화 네트워크 활용에 대한 연구를 수행할 예정입니다.

윤영규 교수th
공동 연구진 4인이 연구 장비 앞에서 촬영한 사진
< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 윤영규 교수, 한승재 석박사통합과정, 정학천 석박사통합과정, 최신현 교수 >

 

기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다.  우리 학부  연구팀이 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다.

 

최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀은 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다.  이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다. 

 

이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증됐다. 연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소의 개발을 넘어, 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 것에 있다.

 

연구 성과 설명 이미지
< 그림 1. 높은 신뢰성을 가진 셀렉터리스(selector-less) 32×32 멤리스터 크로스바 어레이가 탑재된 컴퓨팅 칩의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지 (왼쪽). 실시간 인공지능 구현을 위해 개발된 하드웨어 시스템 (오른쪽) >

 

연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발하며, 기존 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책을 제시했다. 

 

이 혁신의 핵심에는 멤리스터(memristor)*라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고, 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있다.*멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자

 

연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다. 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다.

 

멤리스터 특성을 설명하는 연구 이미지
< 그림 2. 멤리스터 소자의 비이상적 특징이 포함된 영상의 배경 및 전경 분리 결과 (왼쪽). 본 연구진이 개발한 멤리스터 컴퓨팅 칩을 통한 기기 내 학습을 통한 실시간 영상 분리 결과 (오른쪽) >

 

이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신하여 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다. 

 

이 기술 개발을 주도한  정학천 연구원과  한승재 연구원은  “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다. 

 

전기및전자공학부 정학천 석박통합과정생과 한승재 석박사통합과정생이 제 1저자로 연구에 참여했으며 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)’에 2025년 1월 8일 자로 온라인 게재됐다. (논문 제목: Self-supervised video processing with self-calibration on an analogue computing platform based on a selector-less memristor array, https://doi.org/10.1038/s41928-024-01318-6) 

 

이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

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<명현교수(왼쪽에서 첫번째)와 정한 아이스리시스템㈜ 대표이사(왼쪽에서 다섯번째)>

 

우리 학부 동문인 명현 교수(학사 92, 석사 94, 박사 98 졸)와 정한 아이스리시스템㈜ 대표이사(석사 91, 박사 96 졸업)가 KAIST 총동문회가 선발하는 ‘자랑스러운 동문상’ 수상자로 선정됐습니다. 

 

명현교수 시상식 기념사진
<이윤태 총동문회장과 명현 교수(오른쪽)>

명현 교수는 인공지능 심층 강화 학습을 기반으로 한 블라인드 보행 기술인 ‘드림워크(DreamWaQ)’시스템을 적용한 ‘드림워커’로봇으로 2023 국제로봇및자동화학술대회(ICRA)에서 주최한 사족로봇 자율보행 경진대회(QRC)에서 세계 1위를 차지했습니다. 로봇 주변의 환경을 인지하고 최적의 경로를 찾는 독자적인 완전자율 보행 기술 개발로, 국내 로봇 산업 경쟁력 제고에 이바지했습니다.

 

시상식에서 기념촬영하는 정한 대표
<이윤태 총동문회장과 와 정한 아이스리시스템㈜ 대표이사(오른쪽)>

정한 아이쓰리시스템(주) 대표이사는 국내 적외선 검출기 분야의 1세대 연구원입니다. 30여 년간 군사용 검출기를 개발하였고, 1998년 적외선 검출기 전문회사인 아이쓰리시스템(주)를 창업했습니다. 현재 한국 군대가 사용하는 적외선 검출기의 약 80% 이상을 공급하며, 또한 20여 개국에 수출의 성과를 달성했습니다.

 

‘KAIST 자랑스러운 동문상’은 국가와 사회 발전에 공헌하거나 뛰어난 학문적 성취 및 사회봉사 등으로 모교의 명예를 빛낸 동문에게 총동문회가 수여하는 상으로, 1992년 제정된 이래 지금까지 126명의 수상자를 배출했습니다. 지난 한 해 동안의 공적을 기준으로 수상자를 선발하며, 시상식은 17일(금) 오후 5시 서울 엘타워에서 열리는 2025년 KAIST 총동문회 신년교례회에서 진행됐습니다. 

교수님 360
이현주 교수 연합 연구팀 단체사진
<사진 1. (뒤 왼쪽부터) 이현주 교수, 손미영 박사, 이미옥 박사 (앞 왼쪽부터) 김기업 박사과정, 이영선 박사과정>

 

오가노이드*는 인체 조직을 높은 정확도로 모사하기 때문에 질병 모델 개발이나 약물 스크리닝뿐만 아니라 개인 맞춤형 의학에도 활용이 가능하다. 하지만 매우 작은 크기의 전기 신호가 발생하는 심장과 뇌 오가노이드는 전기생리신호를 측정하는 것이 매우 어려웠다. 한국 연구진이 다양한 오가노이드에 손쉽게 적용가능한 전기생리신호 모니터링 시스템을 개발하는 데 성공했다. *오가노이드 : 인간유래 줄기세포를 기반으로 제작되는 3차원 형태의 세포 집합체로, 동물 실험 모델과 2차원 세포 배양 모델을 대체할 실험 모델로 큰 주목을 받고 있다. 

 

우리 학부 이현주 교수 연구팀이 한국생명공학연구원 국가아젠다연구부 손미영 부장 연구팀 및 줄기세포융합연구센터 이미옥 박사 연구팀과 공동 연구를 통해 오가노이드의 비침습적 전기생리신호 측정을 위한 고신축성 돌출형 미세전극 어레이 플랫폼을 개발했다.

 

존의 오가노이드 관련 연구는 유전자 분석을 위주로 진행되어 왔으며, 상대적으로 오가노이드의 기능성에 대한 연구는 미비한 상태다. 효과적인 약물 평가와 정밀한 생물학 연구를 위해서는 오가노이드의 3차원 형태와 상태를 보존하며 그 기능을 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 

 

이 중 전기신호가 발생하는 심장과 뇌 오가노이드의 전기생리신호 측정의 경우, 오가노이드의 제작 방식에 따라 그 크기가 수백 마이크로미터(μm)부터 수 밀리미터(mm)까지 다양하고 형태가 불규칙하기 때문에 오가노이드를 파괴하지 않고 외부 표면에 전극을 밀착하여 측정하는 것은 매우 어려운 일이다.

 

< 그림 1. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 개념도 >
< 그림 1. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 개념도 >

연구팀은 오가노이드의 크기와 형태에 맞춰 스스로 늘어나 그 표면에 밀착할 수 있는 고신축성 돌출형 미세전극 어레이를 개발했다. 또한, 이를 활용해 오가노이드에서 발생하는 전기생리신호의 실시간 변화를 성공적으로 측정하여 평가했다. 

 

연구팀은 미소 전자 기계 시스템(Micro Electro Mechanical Systems; MEMS) 공정을 개발해 서펜타인(Serpentine) 구조 기반의 고신축성 미세전극 어레이를 제작했으며, 전기증착 공정을 통해 돌출형 미세전극을 제작했다. 돌출형 미세전극은 오가노이드에 전극을 좀 더 강하게 밀착시켜 주어 오가노이드에는 손상이 가하지 않으면서도 안정적으로 전기생리신호를 측정할 수 있게 하였다.

 

< 그림 2. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 모식도 및 오가노이드에 대한 밀착성 확인 >
< 그림 2. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 모식도 및 오가노이드에 대한 밀착성 확인 >

 

 

이현주 교수는 “다양한 크기의 오가노이드에 활용 가능한 고신축성 돌출형 미세전극 어레이를 개발하여 실시간으로 오가노이드의 상태를 평가할 수 있다. 이번 기술은 신약 개발 시 실험동물을 대체하거나 재생 치료제로써 사용되는 오가노이드의 품질 평가에 바로 적용할 수 있을 것”이라고 말했다.

 

< 그림 3. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 전기생리신호 SNR 개선 효과 검증 >
< 그림 3. 고신축성 돌출형 미세전극 어레이의 전기생리신호 SNR 개선 효과 검증 >
< 그림 4. 심근 스페로이드와 중뇌 오가노이드를 활용한 약물 스크리닝 결과 >
< 그림 4. 심근 스페로이드와 중뇌 오가노이드를 활용한 약물 스크리닝 결과 >

 

이번 연구 결과는 전기및전자공학부 김기업 박사과정과 한국생명공학연구원 이영선 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스 (Advanced Materials)’지에 지난 12월 15일 자 온라인에 게재됐다. (논문명: Highly Stretchable 3D Microelectrode Array for Noninvasive Functional Evaluation of Cardiac Spheroids and Midbrain Organoids), DOI: https://doi.org/10.1002/adma.202412953

 

한편, 이번 연구는 산업통상자원부 3D생체조직칩기반신약개발플랫폼구축기술개발사업 및 과학기술정보통신부 국산연구장비기술경쟁력강화사업, 바이오의료기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

교수팀 360
전상훈 교수와 연구팀의 단체사진
<전상훈 교수 연구팀>

 

강유전체는 메모리 소자에서 전하를 잘 저장하기 때문에 “전기를 기억하는 소재”와 같다는 특성으로 차세대 반도체 기술 개발에 있어 핵심 소재로 부각되고 있다.  우리 학부 전상훈 교수 연구팀이 이러한 하프니아 강유전체 소재를 활용해 현재 메모리 반도체 산업의 양대 산맥인 디램(DRAM)과 낸드 플래시(NAND Flash) 메모리의 한계를 극복한 고성능, 고집적 차세대 메모리 소자를 개발하는데 성공했다. *하프니아 강유전체 소재: 비휘발성 절연막으로, CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로 활발하게 연구되고 있는 물질 

 

디램 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 휘발성 메모리다. 휘발성 특성으로 인해, 외부 전력이 끊어지면 저장된 데이터가 손실되지만, 공정 단가가 낮고 집적도가 높아 메인 메모리로 활용돼 왔다. 하지만 디램 메모리 기술은 소자의 크기가 작아질수록 디램 소자가 정보를 저장하는 저장 커패시터의 용량도 작아지게 되고, 더 이상 메모리 동작을 수행하기 어렵다. 

 

연구팀은 저장 커패시터는 정보를 저장하는 디램 기술의 한계를 극복하고자 이러한 저장 커패시터가 물리적으로 작은 면적에서도 높은 저장 용량을 달성할 수 있도록 개선하는 데에 집중했다. 이를 위해 하프니아 강유전체 기반 극박막의 고유전율 물질을 개발했다. 연구 결과 현재까지 보고된 디램 커패시터 중, 가장 낮은 2.4 Å (머리카락 굵기의 약 10만분의 1)의 SiO2(실리콘 산화물) 유효 두께와 같이 얇은 층에 저장하는 것을 달성했다. 

 

또한 연구팀은 디램 메모리 기술을 잠재적으로 대체할 수 있는 후보군으로 주목받고 있는 강유전체 메모리 FRAM 메모리도 개발하였다. 현 DRAM 수준의 1V 이하의 낮은 전압에서도 비 휘발성 정보 저장과 삭제가 확실히 이루어지는 기술은 에너지 효율성을 크게 향상시켜 차세대 메모리에 필수적이다. 

 

디램 메모리 기술에 이어 연구팀은 낸드 플래시 메모리의 한계를 극복할 하프니아 강유전체 기반의 차세대 메모리 기술을 개발했다. 낸드 플래시 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 비휘발성 메모리이다. 현재, 낸드플래시 메모리의 저장 용량을 늘리기 위해 여러 층을 쌓아 올리는 방식으로 발전해 왔지만, 물리적인 한계로 인해 500층, 1000층 이상으로 쌓기가 어려운 상황이다.

 

이에 연구팀은 강유전체라는 새로운 소재를 낸드 플래시에 적용하는 방식을 연구한 결과, 소재 계면에 TiO2 층이라는 얇은 층을 추가함으로써 1000단 이상의 수직 적층 3차원이며 외부 환경의 간섭에도 데이터를 안정적으로 유지하도록 설계했다.

 

 차세대 DRAM 메모리 개발 연구 대표도
< 그림 1 차세대 DRAM 메모리 개발 연구 대표도. DRAM 메모리 소자의 모식도와 저장 커패시터의 용량을 획기적으로 증가시키기 위한 차세대 강유전체 소재 기반 FRAM 메모리. 강유전체 소재는 낮은 동작 전압과 높은 분극 스위칭 특성 달성이 요구되며, 전상훈 교수 연구팀은 이를 위해 2가지 접근법을 적용하였음. 결과적으로 세계 최초로 1 V 이하의 동작 전압과 20 μC/cm2 이상의 분극 스위칭 특성을 동시에 달성하였음. 또한 수직 적층 3D 1T-nC FRAM 메모리 최적화를 위한 수학적 모델링 프레임워크를 개발하였음. >

 

마지막으로 기존의 낸드 플래시 기술에서 산화물 채널 기반의 메모리 소자는 데이터를 완전히 지울 수 없는 한계가 있어 새로운 구조의 고성능 산화물 채널 기반 낸드 플래시 소자를 개발하는 데 성공했다. 이 소자는 더 많은 데이터를 저장할 수 있고 데이터를 10년 이상 안정적으로 보존할 수 있는 특징을 가진다. 

 

전상훈 교수는 “이번 연구 결과들은 스케일링 이슈로 인해 답보상태에 있는 메모리 반도체 기술 개발에 돌파구가 되는 기술이 될 것으로 판단되며, 향후 다양한 인공지능 컴퓨팅 및 엣지 컴퓨팅 기술 상용화에 기여할 수 있을 것”이라고 설명했다.

 

 2 차세대 스토리지 메모리 개발 연구 대표도
< 그림 2 차세대 스토리지 메모리 개발 연구 대표도. 3D 수직 적층 강유전체 NAND Flash 소자 어레이와 게이트 스택 구조. 강유전체 NAND Flash 소자는 저전압 고집적 성능을 가지지만, 강유전체 소재의 부분 분극 스위칭 동작으로 인해 교란 이슈에 취약함. 전상훈 교수 연구팀은 강유전체 소재의 자유 에너지를 고려하여 도메인 크기를 극대화할 수 있는 TiO2 층을 포함하는 NAND Flash 소자 게이트 스택 구조를 제안하여 성공적으로 고성능, 교란이 없는 강유전체 NAND Flash 소자를 개발하였음. >

 

벤카테스왈루 가담(Venkateswarlu Gaddam) 연구 교수, 김기욱 박사 과정, 조홍래 박사 과정, 황정현 박사 과정, 이상호 박사 과정, 최효준 석사 과정, 강현준 석사 과정이 공동 제1 저자로 참여했고 이러한 연구 성과를 국제적으로 인정받아 반도체 산업계 최고 수준의(Top-tier) 컨퍼런스에 2024년 5편의 논문을 발표했다. (2024 VLSI 2편, 2024 IEDM 3편)

 

  • – In-depth analysis of the Hafnia ferroelectrics as a key enabler for low voltage & QLC 3D VNAND beyond 1K layers: Experimental demonstration and modeling VLSI 24 DOI: 10.1109/VLSITechnologyandCir46783.2024

 

  • – Low-Damage Processed and High-Pressure Annealed High-k Hafnium Zirconium Oxide Capacitors near Morphotropic Phase Boundary with Record-Low EOT of 2.4 Å & high-k of 70 for DRAM … VLSI 24 DOI: 10.1109/VLSITechnologyandCir46783.2024

 

 

 

 

한편, 이 연구는 삼성전자, 한양대학교와 협업을 통해서 수행되었으며, 한국산업기술평가원 (KEIT) 민관공동투자 반도체 고급인력양성사업, 과학기술정보통신부 혁신연구센터(IRC) 지원 사업, 삼성전자(Samsung Electronics)의 지원을 받아 진행됐다.

 

교수님 360
제민규 교수 연구팀 단체사진
<(왼쪽부터 전기및전자공학부 천송이, 최해담 박사과정, 제민규 교수>

‘인바디(InBody)’란 기기로 체성분을 분석하는 것은 이제 우리의 일상이 되었다. 이렇듯 몸에 교류 전류를 흘릴 때 전류 흐름을 방해하는 인체의 저항 특성인 생체 임피던스* 측정 기술은 웨어러블 기기에 매우 중요하다. 국제 공동 연구진이 단 두 개의 전극만을 사용하면서도 기존보다 5배 정밀하게 생체 임피던스를 측정할 수 있는 기술을 개발해 화제다. *생체 임피던스 측정 기술 : 생체 조직의 전기적 특성을 기반으로 체내의 다양한 생리적 상태를 모니터링할 수 있는 핵심 기술

 

우리 학부 제민규 교수 연구팀은 뉴욕대학교 아부다비(New York University Abu Dhabi, NYUAD) 하소명 교수 연구팀과 공동연구를 통해 웨어러블 기기에 최적화된 고해상도 생체 임피던스 측정 기술을 개발했다. 생체 임피던스 측정 기술로 잘 알려진 기존 4개 전극 시스템*에 비해 2개 전극 기반 측정 시스템**은 소형화가 쉽다는 장점으로 웨어러블 기기에 적합하다고 평가받고 있다. *4개 전극 시스템: 생체 임피던스를 측정하기 위해 네 개의 전극을 사용하는 시스템으로 웨어러블 기기의 소형화에 불리함 **2개 전극 시스템: 단 두 개의 전극만을 사용하여 생체 임피던스를 측정할 수 있는 시스템으로 웨어러블 기기의 소형화에 적합함

 

하지만, 2개 전극 시스템은 전극 자체의 임피던스 값이 포함된 신호를 측정하기 때문에 넓은 입력 범위가 필요하며, 측정하는 임피던스 값에 비례해 정확한 측정을 방해하는 잡음이 증가하는 한계로 활용이 어려웠다.

 

측정 회로 개념을 묘사한 이미지
< 그림 1. (좌) 웨어러블 기기를 이용한 생체 임피던스 측정의 예시; (우) 전극 자체의 임피던스 값인 베이스라인과 그로 인한 잡음 제거 기능을 갖춘 새로운 임피던스 측정 회로의 개념도 >

연구팀은 기존 2개 전극 시스템의 기술적 한계를 극복하기 위해 전극 자체의 임피던스 값인 베이스라인과 그에 의해 발생하는 측정 잡음을 기존보다 훨씬 효과적으로 제거할 수 있는 반도체 회로 설계 기술을 새롭게 개발했다. 이번에 제안된 기술을 적용한 시스템은 기존 기술 적용 시 필요로 하던 별도의 전류 생성 회로를 없앨 수 있어 전력 소모 역시 줄일 수 있다. 

 

이런 기술을 통해 생체 임피던스 측정 과정에서 발생하는 임피던스의 위상 및 크기 변화에 따른 잡음 문제를 효과적으로 해결해, 높은 정밀도와 효율성을 동시에 확보했다.

 

제민규 교수(교신저자)는 “이번 연구로 개발된 생체 임피던스 측정 기술은 다양한 임피던스 모델에 대해 기존의 방식 대비 최대 약 5배 가량 우수한 잡음 성능을 달성하였음을 입증했다”면서 “향후 생체 임피던스 측정을 활용한 개인 맞춤형 건강 관리와 질환 예측 기술 발전에 크게 기여할 것”이라고 말했다.

 

연구 결과를 부연하는 데이터 이미지
< 그림 2. 다양한 임피던스 모델에 대한 잡음 성능 측정 결과 >

 

우리  학부 최해담, 천송이 박사과정이 공동 제1 저자, 제민규 교수와 NYUAD 하소명 교수가 공동 교신 저자로 참여했으며 해당 논문은 세계 최고 권위의 반도체 집적회로 및 시스템 학회인  ‘ISSCC (International Solid-State Circuits Conference)’에 발표됐으며, 동 분야 세계 최고 학술지인  ‘IEEE JSSC (Journal of Solid-State Circuits)’의 초청을 받아 지난해 11월 게재됐다.

 * IEEE Journal of Solid-State Circuits (2024), DOI:10.1109/JSSC.2024.3439865 (논문명: A Bio-Impedance Readout IC With Complex-Domain Noise-Correlated Baseline Cancellation) 

 

한편 이번 연구는 NYUAD (New York University Abu Dhabi)와의 협업으로 진행됐으며, 과학기술정보통신부가 지원한  ‘상시 근골격 모니터링 및 재활을 위한 무자각 온스킨 센서 디바이스 기술’과제와  ‘인간 기능 확장을 위한 생체 신호 센서 기반의 내골격 장치 및 통합 시스템 개발’ 과제를 통해 수행됐다.

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초세대 협업연구실 개소식 기념사진
<(왼쪽부터) 이균민 교학부총장, 이광형 총장, 유회준 교수, 이상엽 연구부총장, 유승협 전기및전자공학부장>

 

우리 학부  유회준 교수님과 김주영 교수님의 초세대 협업 연구실이 1월 7일 개소했습니다.

 

초세대 협업연구실은 은퇴를 앞둔 교수가 오랜 시간 축적해 온 학문의 성과와 노하우를 후배 교수와 협업하며 이어가는 KAIST의 독자적인 연구 제도입니다. 2018년 도입한 이후 총 12개의 초세대 협업연구실이 운영되고 있으며, 우리 학부는 이날 개소한 유회준 교수님의 연구실을 포함해 김정호 교수의 ‘KAIST 시스템 반도체 패키징 연구실’(22년 11월), 권인소 교수의 ‘비전중심 범용 인공지능 연구실’(23년 12월)까지 총 3개의 초세대 협업 연구실을 보유하게 됐습니다.

 

새롭게 문을 여는 ‘차세대 인공지능 반도체 시스템 연구실’은 유회준 교수님이 책임을 맡고 김주영 교수님과 협업해 운영할 예정입니다.

 

유회준 교수님은 온디바이스 인공지능 반도체 설계 분야의 탁월한 연구 업적을 보유한 세계적인 석학입니다. 김주영 참여교수는 거대 언어 모델과 서버용 인공지능 반도체 설계를 연구하는 신진 연구자로서 AI 반도체 분야의 핵심기술인 PIM(Processing-in-Memory) 설계기술을 연구하고 있습니다.

 

이 연구실에서는 심층 신경망 및 생성형AI 등 뇌 모방 인공지능 알고리즘을 포함하는 차세대 인공지능반도체 설계기술을 체계적으로 협업 및 전수를 통해 핵심기술을 집대성할 계획입니다. 이와 함께, 연구개발 산출물의 활용 가능성을 극대화해 국내 AI반도체 회사들이 글로벌 시장에서의 입지를 더욱 공고히 다질 수 있는 연구 개발 혁신을 이뤄내는 것이 연구 목표입니다.

 

유회준 교수는 “협업연구를 통해 국내외 AI반도체분야의 차세대 발전방향을 제시하고 글로벌 리더십을 전수 및 확대하는데 핵심적인 역할을 할 것으로 생각한다”라고 소감을 전했습니다.  

 

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