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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학부소개 세계 최고 IT 강국,
KAIST 전기 및
전자공학부가 만들어갑니다.
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최대학과로서 대한민국, 나아가 전세계 전기및
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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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Highlights

QS2020 랭킹.png

2020년 QS랭킹이 새롭게 발표되었습니다. 2020 QS 세계대학 학과순위 기술/공학분야에서 우리학교가 16위를 차지하여 국내 대학 중 가장 높은 성적을 냈습니다. 이는 전년도에 비해 순위가 10계단 상승한 것입니다.

KAIST는 기술/공학분야에서 전부 국내 최고 순위를 기록하였습니다. (전기/전자공학 17위, 컴퓨공학/정보시스템 36위, 화학공학 23위, 토목/구조공학 33위, 기계/항공공학 22위)

가장 주목할만한 성과는 바로 우리 학부가 기술/공학분야에서 가장 높은 순위를 기록했다는 점입니다. 

KAIST 전기및전자공학부는 지난해에 비해 3계단 순위가 상승하여 17위를 기록하였으며, 서울대학교는 29위를 차지해 작년에 27위를 차지한 것에 비해 소폭 순위가 하락하였습니다.

자세한 기사는 아래의 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

좋은 성과를 거둔데 있어, 전기및전자공학부의 모든 구성원들의 노력이 담겨있었다고 생각합니다.

앞으로도 KAIST 전기및전자공학부의 찬란한 미래를 기대합니다.

[Link]

http://www.veritas-a.com/news/articleView.html?idxno=314942

ISSCC Demo Award(이진수_200217).JPG

회로 분야 최고의 학회인 ISSCC(IEEE International Solid-State Circuit Conference)에서 우리 학부 유회준 교수님의 지도를 받고 있는 이진수 박사과정생이 수상의 쾌거를 안았습니다. 

ISSCC 2020은 미국 샌프란시스코에서 지난 2월 16일부터 2월 20일까지 열렸습니다.

수상내역은 아래와 같습니다.

수상명 Demonstration Session Certificate of Recognition (ISSCC에서 발표된 학교 데모 중 가장 우수한 2편에 수여)
수상논문명 LNPU: A 25.3TFLOPS/W Sparse Deep-Neural-Network Learning Processor with Fine-Grained Mixed Precision of FP8-FP16
수상자 이진수 박사과정(지도교수: 유회준)

작년에 이어 올해에도 유회준 교수님 연구실에서 Demonstration Session Certificate of Recognition 수상자가 나왔다는 점에서, 의미가 깊습니다.

이진수 박사과정생의 수상을 다시 한 번 진심으로 축하드립니다.

 

 

200225 최경철 교수 연구실 썸네일.png

우리 학부 최경철 교수님 연구실에서 높은 신 축성을 갖는 새로운 스트레쳐블 기판을 개발하여, 해당 소식이 국내 유수의 언론에 보도되었습니다. `스트레처블 전자 소자의 핵심 부품 기술이 될 수 있는 이 기술을 활용해 연구팀은 스트레처블 OLED(유기발광다이오드)를 제작해 높은 유연성과 신축성을 갖는 새로운 스트레처블 디스플레이 기술을 개발했습니다.

임명섭 박사와 남민우 박사과정께서 주도한 이번 연구는 나노 분야 국제학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 1월 28일 자 온라인판에 게재되었습니다. (논문명 : Two-dimensionally stretchable organic light-emitting diode with elastic pillar arrays for stress-relief)

스트레처블 디스플레이 기술은 한 방향으로 구부리거나 접는 기존의 플렉서블 OLED 디스플레이의 기술을 뛰어넘어 두 방향 이상으로 변환할 수 있습니다. 이에 따라 웨어러블, 사물인터넷, 인공지능, 차량용 디스플레이에 적합한 차세대 디스플레이 기술로 주목받고 있습니다. 최근 자유롭게 늘어날 수 있도록 OLED 소자와 디스플레이에 신축성을 주는 방법이 연구되어 왔습니다. 하지만 모든 재료를 신축성 있는 재료로 바꾸는 방식은 효율이 낮아 상용화가 어렵고 패턴을 형성하기 어렵다는 한계가 있습니다. 기판을 먼저 늘리고 난 뒤 다시 원래대로 복원해 얇은 주름을 형성하는 방식의 스트레처블 OLED는 효율이 높고 안정적이지만 주름의 형태가 일정하지 않고 신축에 따른 화면의 왜곡이 있습니다.

최경철 교수님 연구팀은 높은 휘도와 신축성을 가지는 디스플레이 구현을 위해, 단단하게 패턴화된 기판과 신축 시 이 기판에 가해지는 힘이 최소화할 수 있는 기둥구조가 형성된 유연 기판의 결합을 통해 새로운 형태의 핵심 부품 기술인 스트레처블 기판을 개발했습니다. 연구팀은 개발된 스트레처블 구조 기판과 기존 공정을 그대로 활용해 신축성 있는 OLED 디스플레이를 구현했습니다. 기존 공정을 그대로 활용하더라도 새로운 스트레처블 기판 부품 기술을 활용하면 스트레처블 디스플레이를 구현할 수 있다는 것을 증명했습니다. 이는 기존의 스트레처블 디스플레이 기술이 기존 공정을 활용할 수 없다는 단점을 극복한 것입니다.

개발된 신축성 OLED 디스플레이는 실제 소자에 걸리는 기계적 스트레스가 거의 없어, 화면의 왜곡이나 급격한 휘도 변화 없이 안정적인 소자 구동이 가능합니다. 또한, 발광 빛의 각도 의존성이 없어 다양한 스트레처블 디스플레이 응용 분야에 적용이 가능할 것으로 기대됩니다. 

최경철 교수님께서는 “제작된 스트레처블 기판을 활용하면 스트레처블 OLED, 마이크로LED, 센서 등이 구현 가능하며, 바이오 및 의료 분야와 결합한 다양한 치료 분야에 적용할 수 있다”고 하셨습니다.

자세한 언론보도 내용은 아래의 링크를 참조해주시기 바랍니다.

그림1.  신축성 유기발광다이오드의 신축에 따른 휘도-전류 특성 및 제작된 다양한 스펙트럼을 가지는 신축 유기발광다이오드

 

[Link]

https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=102&oid=079&aid=0003327555

https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=092&aid=0002181665

휴먼테크 논문대상 3.png

우리 학부가 5년 연속 휴먼테크논문대상에서 “최다 논문제출학과 및 최다 수상학과”로 선정되었습니다.

제 26회를 맞이한 휴먼테크논문대상은 삼성전자가 주최하며, 1994년 이래로 과학기술 분야의 우수한 인력을 발굴하기 위해 선정하는 논문상입니다.

휴먼테크논문대상에서는 개별 수상자에게 수여되는 개인상 이외에 우수한 성과를 나타낸 대학 및 고교급에는 특별상을 수여합니다.

“최다 수상학과 및 최다 논문제출학과 특별상”은 각각 1천만원의 상금이 주어져 특별상 부문에서 최고의 영예라 할 수 있습니다.

우리 학부가 5년 연속 특별상 최고 부문을 수성했다는 점에서 더욱 의미가 깊은 것 같습니다.

앞으로도 KAIST 전기및전자공학부의 좋은 성과가 널리 알려져, 그 위상을 드높이기를 바랍니다.

 

26회 휴먼테크 논문대상 수상자
성명 상격 지도교수 논문명
강상훈 금상 유회준 GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation
김동진 은상 권인소 Detecting Human-Object Interactions with Action Co-occurrence Prior
김재환 조병진 High Quality N+/P Junction of Ge Substrate Prepared by initiated CVD Doping Process
김진우 신승원 BottleNet: Mitigating Bandwidth-based Link Flooding Attacks with SDN-based Topology Hiding
이재신 윤준보 Realization of Nanolene – a 2D Platform of 1D Nanowire Array
정휘영 성영철 Population-Guided Parallel Policy Search for Reinforcement Learning
문영균 동상 박경수 AccelTCP: Accelerating Network Applications with Stateful TCP Offloading
배정민 정   송 Learning to Schedule Resources Throughput and Delay Optimally using Q+ Learning
신성원 조병진 Enhancement of Memory Window and Program Efficiency by Using Anti-ferroelectric HfZrO2 in Charge Trap Flash Memory
정진환 이   융 Distributed Slot Scheduling for QoS Guarantee over IoT Networks via Adaptive Parameterization
최경식 이상국 A Wideband IoT Transmitter Employing Open Loop BFSK Modulator and 4-level Harmonic Rejection PA
황건필 배현민 Bat-G net: Bat-inspired High-Resolution 3D Image Reconstruction using Ultrasonic Echoes
김수본 장려상 윤준보 4 W Dual-Contact Material MEMS Relay with a Contact Force Maximizing Structure
이민수 문건우 단일 커패시터 클램핑 회로가 적용된 전기차 충전기용 고효율 위상천이 풀브릿지 컨버터 개발

 

썸네일_유민수 교수2.png

우리 학부 유민수 교수님께서 Facebook 본사에서 수여하는 “Facebook Faculty Research Award”를 수상하게 되었습니다.

전 세계 26개국, 100개 대학 소속, 167명의 교수진이 지원하였으며 이 중에서 총 10명의 교수진이 해당 상을 수상하였습니다. 이번 수상이 더욱 의미가 깊은 것은 아시아권에서는 유민수 교수님이 유일한 수상자라는 점입니다. 또한, 이는 KAIST 최초의 수상이기도 합니다.

유민수 교수님께서는 “A Near-Memory Processing Architecture for Training Recommendation Systems” 라는 연구 주제로 Systems for Machine Learning 분야에서 수상하였습니다.

유민수 교수님께서는 이번 수상을 통해 연구비로 활용가능한 $50,000의 상금을 수여받습니다. 해당 시상식은 2020년 가을에 개최될 “AI Systems Faculty Summit”에서 진행될 예정입니다.

해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래의 링크에서 확인하실 수 있습니다.

[Link]

https://research.fb.com/blog/2020/02/announcing-the-winners-of-the-systems-for-machine-learning-rfp/

2Z8A2852(편집3).jpg

공과대학에서 제2회 Readers’ Choice Award 시상식이 열렸습니다. 수상자로 2019년 봄 호에 우리 학부 서창호 교수님이, 2019년 가을 호에는 전기및전자공학부 이현주 교수님이 선정되셨습니다. 

시상식은 1월 15일 공과대학 대회의실에서 진행되었습니다. 배충식 공과대학장을 비롯해 최성율 공과대학부학장, 공과대학 각 학과장과 운영위원장이 참석하였습니다. 수상자에게는 상패가 수여되었습니다.

Readers’ Choice Award는 2014년부터 발행된 공과대학 Research Webzine ‘KAIST Breakthroughs’를 통한 연구성과 홍보로 공과대학의 위상을 높인 연구자에게 수여하는 상입니다.

2019년 제1회 시상식에 이어 올해로 2회째 개최되었으며, 올해는 2019년 발행된 기사 중 각 호별 구독자들에게 가장 많은 관심을 받은 대표 연구성과를 선정하였습니다.

두 분의 수상자가 모두 우리 학부에서 나왔다는 점에서 의미가 깊습니다. 앞으로도 좋은 기사가 수록될 수 있도록 많은 교수님들의 성과가 홍보되기를 기원합니다.

 

장민석 교수 연구실(200218).png

우리 대학 전기및전자공학부 장민석 교수와 미국 위스콘신 대학 브라(Victor Brar) 교수 연구팀이 적외선의 세기와 위상을 독립적으로 제어하는 동시에 전기 신호로 광학적 특성을 조절할 수 있는 그래핀 기반 메타 표면을 이론적으로 제안했다.

이번 연구를 통해 기존 능동 메타 표면 분야의 난제였던 빛의 세기와 위상의 독립적 제어 문제를 해결해 중적외선 파면을 더 정확히 고해상도로 변조할 수 있을 것으로 기대된다.

한상준 석사과정과 위스콘신 대학교 김세윤 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘ACS 나노(ACS Nano)’ 1월 28일 자 전면 표지논문으로 게재됐다. (논문명 : Complete complex amplitude modulation with electronically tunable graphene plasmonic metamolecules)

광변조기술은 홀로그래피, 고해상도 이미징, 광통신 등 차세대 광학 소자 개발에 필수적인 기반 기술이다. 기존 광변조기술에는 액정을 이용한 방식과 미세전자기계시스템(MEMS)을 이용한 방식이 있다. 그러나 두 방식 모두 단위 픽셀의 크기가 회절 한계보다 크고, 구동 속도에 제한이 있다는 문제가 있었다.

메타표면은 이러한 문제들을 해결할 수 있기에 차세대 광변조기술의 강력한 후보이다. 메타표면은 자연계의 물질이 가질 수 없는 광학적 특성을 가지며, 회절 한계를 극복한 고해상도의 상을 맺는 등 전통적인 광학 시스템의 한계를 극복할 수 있다는 장점이 있다. 특히, 능동 메타표면은 전기 신호로 그 광학적 특성을 실시간 제어할 수 있어 적용 범위가 넓은 기술로 평가받고 있다.

그러나 기존에 연구되던 능동 메타표면은 빛의 세기 조절과 위상 조절 간의 불가피한 상관관계 문제가 있다. 기존 메타표면들은 개별 메타 원자가 하나의 공진 조건만을 가지도록 설계됐으나, 단일 공진 설계는 빛의 진폭과 위상을 독립적으로 제어하기에는 자유도가 부족하다는 한계점이 있다.

연구팀은 두 개의 독립적으로 제어 가능한 메타 원자를 조합해 단위체를 구성함으로써 기존 능동 메타표면의 제한적 변조 범위를 획기적으로 개선했다.

연구팀이 제안한 메타표면은 중적외선의 세기와 위상을 독립적으로 회절 한계 이하의 해상도로 조절할 수 있어 광 파면의 완전한 제어가 가능하다.

연구팀은 제안된 능동 메타표면의 성능과 이러한 설계 방식을 응용한 파면 제어의 가능성을 이론적으로 확인했다. 특히, 복잡한 전자기 시뮬레이션이 아닌 해석적 방법으로 메타표면의 광학적 특성을 예측할 수 있는 이론적 기법을 개발해 직관적, 포괄적으로 적용 가능한 메타표면의 설계 지침을 제시했다.

연구팀의 기술은 기존 파면 제어 기술 대비 월등히 높은 공간 해상도로 정확한 파면 제어가 가능할 것으로 기대된다. 이 기술을 기반으로 향후 적외선 홀로그래피, 라이다(LiDAR)에 적용 가능한 고속 빔 조향 장치, 초점 가변 적외선 렌즈 등의 능동 광학 시스템에 적용 가능할 것으로 보인다.

장민석 교수는 “이번 연구를 통해 기존 광변조기 기술의 난제인 빛의 세기와 위상의 독립제어가 가능함을 증명했다”라며 “앞으로 복소 파면 제어를 활용한 차세대 광학 소자 개발이 더욱 활발해질 것으로 예상된다”라고 말했다.

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우리 학부 유민수 교수님 연구실에서 ‘인공지능(AI)기반 추천 기술’을 가속화하는 시스템 개발에 성공하여 언론에 보도되었습니다.

이는 AI 기반 추천 알고리즘을 6배에서 최대 17배까지 가속화하는 시스템에 해당합니다.

AI 추천서비스란 흔히 구글이나 네이버 등 포탈 사이트에서 확인할 수 있는 광고 추천 등을 의미합니다. 이는 딥러닝 시스템을 기반으로 하여, AI기술을 통해서 사용자의 검색 기록 등을 활용하여 개개인에 맞는 정보를 추천하여 제공하는 서비스를 의미합니다. 해당 서비스의 핵심은 바로 “알고리즘의 수행 시간”입니다. 이는 실시간 정보를 기반으로 하기에, 얼마나 결과를 재빠르게 도출하느냐가 해당 서비스의 질을 결정합니다. 또한, 이는 나아가 사용자의 만족도 및 기업의 이윤 창출과도 직접적인 연관을 보인다고 할 수 있습니다. 

유민수 교수님 연구팀은 ‘메모리를 중심으로 한 AI 가속기 컴퓨팅시스템’을 고안하여 수행시간을 효과적으로 줄일 수 있는 방안을 고안해냈습니다. 바로 흔히 말하는 ‘메모리 병목현상’을 개선한 것입니다. 연구팀에서 제안한 시스템은 메모리 근처에 AI 가속기를 두는 ‘Processing in Memory(PI614M) 기술입니다. 이는 데이터 전송량 및 메로리 엑세스 횟수를 효과적으로 줄였다는 점에서 주목할 만 합니다. 

이번에 개발된 기술은 다양한 분야에 활용될 수 있어, 긍정적인 평가를 받고 있습니다. 유민수 교수님께서는 이번에 개발한 기술을 통해서 국내 기업과 협업하여 대한민국이 AI 가속기 시장의 주도권을 따낼 수 있도록 노력하겠다는 입장을 밝혔습니다. 

이번 연구성과는 2019년 컴퓨터 시스템 구조 분야에서 발표된 수백편의 논문들 중에서 가장 임팩트 있는 연구 결과 26편에 수여된 2019 IEEE Micro Top Picks — Honorable Mention 리스트에 등재되는 등 그 연구의 우수성을 세계적으로 인정받았습니다.

한편 이번 연구는 유민수 교수님 연구팀이 삼성전자 미래기술 육성재단으로부터 지원을 받아 수행되었습니다.

 

[관련 링크]

전자신문 보도: http://www.etnews.com/20200110000091?mc=em_005_0001

관련 주제논문: https://arxiv.org/pdf/1908.03072.pdf

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