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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안녕하세요

전기및전자공학부 EE Co-op프로그램 16기 (2024년 가을학기) 모집을 아래와 같이 안내하오니, 많은 참여 바랍니다. 

 

= 아    래 =

 

1. 접수기간 : 2024년 3월 25일(월) ~ 2024년 4월 5일(금) 까지

 

2. 제출서류 : 

    – 2024년도 가을학기  EE Co-op 16기 신청서(첨부양식 참조) 

    – 성적표 (2024.03월 발급 기준) 

 

3. 제출방법 :

    – 이메일로 신청서와 성적표 제출 (학부행정팀 강명주 T. 8585,  kkmj20@kaist.ac.kr)

      – 신청시에는 첨부의 16기 안내자료를 잘 숙지한 후, 신청서 제출 진행

 

[2024학년도 가을학기 EE Co-op프로그램 16기 운영 정보] 

 

1) 지원 가능 대상 : 전기및전자공학부 주전공인 3~4학년 학생 (이수학점 69학점 이상)

  *현장실습 학기 중 졸업이 불가하므로 졸업학기인 경우 참여 불가함.  현장실습 종료후 1학기 이상 재학해야 함.

   *미휴학파견 2회 이상 완료한 경우 참여 불가함.

   *주전공이 전기및전자공학부인 경우에 한해 참여 신청 가능함. (연차초과자의 경우 재학년한 내 지원 가능함)

   *현장실습학기는 재학학기로 인정되며, 지원자의 재학학기에 따라 수업료 등의 부담이 발생할 수 있으며 이에 대한 납입의무는 지원자에게 있음

 

2) 2024 가을학기 EE Co-op프로그램 업무 수행 기간 : 2024년 8월 26일(월) ~ 2025년 2월 21일(금)

 

3) 16기 참여기업 리스트 및 진행일정, 학점인정 사항 등 : 첨부의 16기 참여기업 예상 업무 정보 및 16기 안내자료 참고

 

*Notes: 

1) Exchange students can not participate in this program because they are not eligible  to change registration status to dispatch without leave of absence and there are visa issues.

2) International students can not participate in this program because of full-time working visa issues.

 

첨부 1. EE Co-op프로그램 소개자료(학생용)

첨부 2. EE Co-op프로그램 16기 안내자료(학생용)

첨부 3. 16기 참여기업 예상 업무 정보

첨부 4. 16기 EE Co-op프로그램 신청서

 

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이가영 교수 연구팀, 극저온일수록 강력한 고성능 반도체 소자 개발

 

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<(좌측부터) 이가영 교수, 석용욱 박사과정 사진>
 

KAIST 연구진이 초고속 구동이 가능하고 온도가 낮아질수록 성능이 더욱 향상되어 고주파수 대역 및 극저온에서의 활용 가능성이 기대되는 고성능 2차원 반도체 소자 개발에 성공하였다.

전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 실리콘의 전자 이동도와 포화 속도*를 2배 이상 뛰어넘는 2차원 나노 반도체 인듐 셀레나이드(InSe)** 기반 고이동도, 초고속 소자를 개발했다고 20일 밝혔다.

 *포화 속도(Saturation velocity): 반도체 물질 내에서 전자나 정공이 움직일 수 있는 최대 속도를 가리킴. 포화 속도는 포화 전류량 및 차단 주파수(Cutoff frequency) 등을 결정하며 반도체의 전기적 특성을 평가할 수 있는 핵심 지표 중 하나임.

 **인듐 셀레나이드(InSe): 인듐과 셀레늄으로 이루어진 무기 화합물로 2차원 층간 반데르발스 결합을 이루고 있음 

 

연구진은 고이동도 인듐 셀레나이드에서의 2.0×107cm/s를 초과하는 우수한 상온 전자 포화 속도 값을 달성하였는데, 이는 실리콘과 다른 유효한 밴드갭을 지니는 타 2차원 반도체들의 값보다 월등히 우수한 수치이다.

특히 80 K으로 냉각시 InSe의 전자 포화 속도는 최대 3.9×107 cm/s로 상온 대비 50% 이상 향상되는데, 이는 전자 포화 속도가 약 20% 정도만 상승하는 실리콘 그리고 냉각하여도 포화 속도에 거의 변화가 없는 그래핀 대비 주목할만하다.

인듐 셀레나이드의 전자 포화 속도를 체계적으로 분석하여 보고한 것은 이번이 처음이며, 연구진은 전자 포화 속도 양상의 결정 기제 또한 규명하였다. 

 *이종접합: 서로 다른 결정 반도체의 2개의 층 또는 영역 사이의 접점

 

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< 그림 1. 기존 소자와 비교한 신규 소자의 우수한 전자 이동도 및 전자 포화 속도 특성 >

 

이번 연구를 주도한 석용욱 학생은 “고성능 소자 개발을 통해 2차원 반도체 InSe의 높은 전자 이동도와 포화 속도를 확인할 수 있었다”며 “실제 극저온 및 고주파수 구동이 필요한 응용 기기에의 적용 연구가 필요하다”라고 덧붙였다.

 

이가영 교수는 “고주파수 전자 시스템 구현에는 높은 포화 속도가 요구되는데 이번에 개발한 고성능 전자 소자는 초고속 구동이 가능하여 5G 대역을 넘어 6G 주파수 대역에서의 동작이 가능할 것으로 예측된다”며 “저온으로 갈수록 소자의 성능이 더욱 향상되어 퀀텀 컴퓨터의 양자 제어 IC(Integrated circuit)와 같이 극저온 고주파수 구동 환경에 적합하다.”라고 말했다.

 

KAIST 전기및전자공학부 석용욱 박사과정 학생이 제1저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 저명 국제 학술지 `ACS Nano’에 2024년 3월 19일 정식 출판됐으며 동시에 저널 표지 논문으로 채택됐다. (논문명 : High-Field Electron Transport and High Saturation Velocity in Multilayer Indium Selenide Transistors)

 

한편 이번 연구는 한국연구재단의 신진연구자지원사업, 기초연구사업 및 BK21, KAIST의 C2(Creative & Challenging) 프로젝트, LX 세미콘-KAIST 미래기술센터, 그리고 포스코청암재단의 지원을 받아 수행됐다.

 

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< 그림 2. ACS 나노 저널의 커버 이미지 >

박정언 박사 (문건우교수 연구실), 국립한밭대학교 공과대학 창의융합학과 전임교원 임용

 

  박사 사진

 

KAIST 전기 및 전자공학부 KAIST Power Electronics Lab. (KPEL) 졸업생 박정언 박사(지도교수: 문건우)가 2024년 3월 2일부로 국립한밭대학교 공과대학 창의융합학과의 전임교원으로 임용되었습니다.

박정언 박사는 2023년 8월 KAIST 박사학위를 취득하였습니다. 박정언 박사는 한국항공우주연구원 위성연구소에서 10년 동안 위성전자시스템에 대한 국산화 연구개발을 수행하고, 이를 아리랑 3A호, 아리랑 6호, 아리랑 7호, 천리안 2A호, 천리안 2B호, 차세대중형위성 1호, 차세대중형위성 2호, 다누리호(한국형달궤도선), 초소형위성 등에 탑재하여 실증화를 성공적으로 수행하였습니다. 

주요 연구분야는 위성전자시스템과 에너지시스템분야로, IEEE TPE, IEEE TAES 등 국제저명학술지 및 학술회의에 다수의 논문을 발표하였습니다.

향후, 위성전자시스템 연구개발과 함께 국방우주 분야 인력양성에 힘쓸 예정입니다.

 

많은 축하와 격려 부탁드립니다.

 

2024여름 EE Externship 포스터

안녕하세요,

전기및전자공학부 EE Externship프로그램 6기 (2024년 여름학기) 모집을 아래와 같이 안내하오니, 많은 참여 바랍니다. 

 

1. 접수기간 : 2024년 3월 20일(수) ~ 2024년 4월 3일(수) 까지

 

2. 제출 서류 및 제출 방법 : 

    – EE Externship 6기 신청서(첨부 참조), 신청서 내 지원회사 우선순위 3순위까지 기재 필요

    – 성적표 (제출시점 기준 1달 이내 발급 기준) 

    – 제출 방법: 신청서 및 성적표를 담당자 이메일로 제출(kkmj20@kaist.ac.kr)

 

[2024학년도 여름학기 EE Externship 프로그램 6기 운영 정보] 

 

1. 지원 가능 대상 : 전기및전자공학부 3학년 이상 학생 (이수학점 69학점 이상), 2024년도 전기및전자공학부 가을학기 석사 신입생

 

2. 6기 참여기업 리스트

두다지, 배럴아이, 알파카네트웍스,잇다반도체,코넥티브,파네시아, 하이퍼엑셀  ( 총 7개 기업)

  상세내용은 첨부의 Externship_기업소개자료 참고

 

3. 추후 일정(상세 일정은 추후 변동될 수 있음. 담당자가 개별 안내 예정)

 – 4/22(월) ~ 4/26(금): 학과 면접

 – 5/7(화) ~ 5/10(금): 기업 면접

 – 5/14(화, 예정): 학생-기업 매칭 결과 공유

 – 6/24(월) ~ 8/23(금): 기업에 파견되어 업무 수행(약 9주) 

 

4. 기타 프로그램 상세 내용 및 참여기업 소개 자료는 첨부파일 참고

 

5.  문의처: 전기및전자공학부 행정팀 강명주(kkmj20@kaist.ac.kr, 042-350-8585)

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[ 황의종 교수 연구팀, 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술 개발 ]

 

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<(좌측부터) 황의종 교수, 황성현 박사과정, 김민수 박사과정 사진>
 
 
최근 실생활에 활용되는 인공지능 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 다수 발견되었고, 이에 따라 지속가능한 인공지능 학습 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. AI 모델이 꾸준히 정확한 판단을 내리는 것은 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 만들기 위한 중요한 요소이다. 
 
전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터의 분포가 변화하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 최근 인공지능이 다양한 분야에서 인간의 능력을 뛰어넘을 정도의 높은 성능을 보여주고 있지만, 대부분의 좋은 결과는 AI 모델을 훈련시키고 성능을 테스트할 때 데이터의 분포가 변하지 않는 정적인 환경을 가정함으로써 얻어진다. 하지만 이러한 가정과는 다르게 SK 하이닉스의 반도체 공정 과정에서 시간에 따른 장비의 노화와 주기적인 점검으로 인해 센서 데이터의 관측값이 지속적으로 변화하는 드리프트 현상이 관측되고 있다. 
 
시간이 지나면서 데이터와 정답 레이블 간의 결정 경계 패턴이 변경되면, 과거에 학습되었던 AI 모델이 내린 판단이 현재 시점에서는 부정확하게 되면서 모델의 성능이 점차 악화될 수 있다. 본 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터를 학습했을 때 AI 모델의 업데이트 정도와 방향을 나타내는 그래디언트(gradient)를 활용한 개념을 도입하여 제시한 개념이 드리프트 상황에서 학습에 효과적인 데이터를 선택하는 데에 도움을 줄 수 있음을 이론적으로 실험적으로 분석했다. 그리고 이러한 분석을 바탕으로 효과적인 학습 데이터 선택 기법을 제안하여, 데이터의 분포와 결정 경계가 변화해도 모델을 강건하게 학습할 수 있는 지속 가능한 데이터 중심의 AI 학습 프레임워크를 제안했다.
 
 
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< 그림 1. 본 연구에서 제안한 알고리즘이 드리프트 환경에서 적절한 학습 데이터를 선택하는 예시 >

 

본 학습 프레임워크의 주요 이점은, 기존의 변화하는 데이터에 맞춰서 모델을 적응시키는 모델 중심의 AI 기법과 달리, 드리프트의 주요 원인이라고 볼 수 있는 데이터 자체를 직접 전처리를 통해 현재 학습에 최적화된 데이터로 바꿔줌으로써, 기존의 AI 모델 종류에 상관없이 쉽게 확장될 수 있다는 점에 있다. 실제로 본 기법을 통해 시간에 따라 데이터의 분포가 변화되었을 때에도 AI 모델의 성능, 즉 정확도를 안정적으로 유지할 수 있었다. 
 
제1 저자인 김민수 박사과정 학생은 “이번 연구를 통해 인공지능을 한번 잘 학습하는 것도 중요하지만, 그것을 변화하는 환경에 따라 계속해서 관리하고 성능을 유지하는 것도 중요하다는 사실을 알릴 수 있으면 좋겠다ˮ고 밝혔다. 연구팀을 지도한 황의종 교수는 “인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 성능이 저하되지 않고 유지하는 데에 도움이 되기를 기대한다”고 말했다. 
 

 

본 연구에는 김민수 박사과정이 제1 저자, 황성현 박사과정이 제2 저자, 그리고 황의종 교수가 교신 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 2월 캐나다 밴쿠버에서 열린 인공지능 최고 권위 국제학술 대회인 ‘국제 인공지능 학회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence, AAAI)’에서 발표되었다. (논문명: Quilt: Robust Data Segment Selection against Concept Drifts) 
 

 

한편, 이 기술은 SK 하이닉스 인공지능협력센터(AI Collaboration Center; AICC)의 지원을 받은 ‘노이즈 및 변동성이 있는 FDC 데이터에 대한 강건한 학습’ 과제 (K20.05) 와 정보통신기획평가원의 지원을 받은 ‘강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습’ 과제 (2022-0-00157) 와 한국연구재단의 지원을 받은 ‘데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능’ 과제 성과다.
 

 

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[권경하 교수 연구팀, 당뇨병 만성상처 추적 스마트 헬스케어 기기 개발]
 
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<(좌측부터) 전기및전자공학부 권경하 교수, 심영민 박사과정, 중앙대 첨단소재공학과 류한준 교수 사진>
 

우리 학부 권경하 교수 연구팀이 당뇨병 등 상처 부위의 시공간 온도 변화 및 열전달 특성 추적을 통해 상처 치유 과정을 효과적으로 모니터링할 수 있는 무선 시스템을 개발했다. 중앙대학교 류한준 교수와 상처 치유 과정을 실시간으로 추적해 적절한 치료를 제공할 수 있게 해주는 디지털 헬스케어 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.     

피부는 유해 물질로부터 인체를 보호하는 장벽 기능을 한다. 피부 손상은 집중 치료가 필요한 환자들에게 감염과 관련된 심각한 건강 위험을 초래할 수 있다. 특히 당뇨병 환자의 경우, 정상적인 혈액 순환과 상처 치유 과정에 문제가 생겨 만성 상처가 쉽게 발생한다. 이러한 만성 상처의 재생을 위해 미국에서만 매년 수백억 달러의 의료 비용이 지출되고 있다. 상처 치유를 촉진하는 다양한 방법이 있지만, 환자별 상처 상태에 따라 맞춤 관리가 필요하다.

실시간 상처 모니터링 시스템의 개략도

< 실시간 상처 모니터링 시스템의 개략도 >

이에 연구팀은 상처 부위와 주변 건강한 피부 사이의 온도 차이를 활용해 상처 내 발열 반응을 추적했으며, 열 전송 특성을 측정해 피부 표면 근처의 수분 변화를 관찰함으로써 흉터 조직의 형성 과정을 파악할 수 있는 기반으로 활용했다. 연구팀은 당뇨병이 있는 쥐를 통해 병적 상태에서 상처 치유가 지연되는 과정에서 실험을 진행했고, 수집된 데이터가 상처 치유 과정과 흉터 조직 형성을 정확히 추적할 수 있음을 입증했다.

해당 시스템은 상처가 치유된 후에 기기를 제거하는 과정에서 발생할 수 있는 조직 손상을 최소화하기 위해, 체내에서 자연 분해가 가능한 생분해성 센서 모듈과 통합됐다. 이 생분해성 모듈은 사용 후 별도로 제거할 필요 없이 몸속에서 저절로 분해되어 사라지므로, 추가적인 불편함이나 조직 손상의 위험을 최소화한다. 생분해성 재료를 사용한 이 장치는 사용 후 제거할 필요가 없으므로 상처 부위 내부에서도 모니터링할 수 있는 가능성을 제시한다.

연구를 주도한 권경하 교수는 “상처 부위의 온도와 열전달 특성을 지속적으로 모니터링함으로써, 의료 전문가들이 당뇨병 환자의 상처 상태를 더 정확하게 파악하고 적절한 치료를 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다ˮ면서 “생분해성 센서를 사용해 상처 치유가 완료된 후 장치를 제거할 필요 없이 안전하게 분해될 수 있어, 병원뿐만 아니라 가정에서도 실시간 모니터링이 가능해질 것ˮ이라고 말했다.

연구팀은 향후 이 기기를 항균 특성을 가진 재료와 통합해, 염증 반응, 박테리아 감염 및 기타 병변을 관측 및 예방하는 기술로 확장할 계획이다. 온도 및 열전달 특성 변화를 통해 감염 수준을 감지 함으로써 병원이나 가정에서 실시간으로 사용할 수 있는 항균, 범용 상처 모니터링 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 한다. 

생분해성 상처 모니터링 센서 이미지 - 저널 표지

< 생분해성 상처 모니터링 센서 이미지 – 저널 표지 >

이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 헬스케어 머티리얼스(Advanced Healthcare Materials)’에 지난 2월 19일 발표됐으며, 표지 논문(Inside Back Cover Journal)으로 선정됐다. (논문명 : Materials and Device Designs for Wireless Monitoring of Temperature and Thermal Transport Properties of Wound Beds during Healing)

한편, 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업, 지역혁신선도연구센터사업 및 BK21의 지원을 받아 수행됐다.

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체온으로 부드러워지는 전자잉크 최초 개발​

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< 전기및전자공학부 정재웅 교수, 신소재공학과 스티브박 교수, 신소재공학과 권도아 학사과정, 전기및전자공학부 이시목 박사과정 >

 

차세대 웨어러블 및 임플란터블 기기, 의료기기, 로보틱스 등 다양한 분야에 활용될 체온에 따라 부드럽게 변할 수 있는 전자잉크를 최초로 개발하였다.

전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 신소재공학과 스티브박 교수 연구팀과 공동연구를 통해 작은 노즐을 통한 직접 잉크 쓰기 방식으로 고해상도 프린팅이 가능하고 체온에 의해 부드러워져 인체 친화적 바이오 전자소자 구현을 가능하게 하는 액체금속 기반 전자잉크를 최초로 개발했다고 6일 밝혔다. 

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< 전자잉크의 제작과정 및 3D 직접쓰기 프린팅 기법 >

 

최근 웨어러블 및 임플란터블 생체 소자와 소프트 로보틱스 분야에서는 부드러운 사람 피부나 조직에 적용돼 건강 상태를 모니터링하고 질환을 치료하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 기존 의료기기 예를 들어보면,  딱딱한 형태의 의료기기인 경우 부드러운 피부와의 강성도 차이로 인해 피부 부착 시 불편함을 야기하거나 조직 삽입 시 염증 반응을 유발할 수 있다. 

반면, 피부처럼 부드러운 유연한 의료기기는 피부나 조직에 적용 시 우리 몸의 일부처럼 이질감 없이 사용될 수 있지만, 부드러운 특성으로 인해 정교한 핸들링을 어렵게 한다. 

 

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< 제안된 갈륨 기반 전자잉크 >

 

연구팀은 이러한 고정된 강성을 갖는 기존 바이오 전자기기의 한계를 극복하기 위해, 상온에서는 단단하여 손쉬운 핸들링으로 인체 적용을 용이하게 하고, 피부 부착 또는 조직 내 이식 후에는 체온에 의해 부드럽게 변하여 조직의 일부처럼 함께 움직일 수 있는 전자 회로 제작을 가능하게 하는, 고해상도 패터닝이 가능한 액체금속 갈륨 기반 전자잉크를 개발했다.

 

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< 양방향성 가변강성을 가진 광혈류 전자센서 >

 

이 전자 잉크의 핵심 소재인 갈륨은 금속임에도 불구하고 미온(29.76 ℃)에서 녹는 점을 가져 쉽게 고체와 액체 간의 상태 변화가 가능하고 뛰어난 전기전도성과 무독성을 가진다. 연구팀은 또한 기존 갈륨의 높은 표면장력과 낮은 점도 문제를 해결함으로써, 고해상도 프린팅이 가능한 전자잉크를 구현했다. 

개발된 잉크는 상용회로도선 정도의 딱딱한 상태와 피부조직처럼 부드러운 상태 간의 뛰어난 가변 강성률, 빠른 강성 변화, 높은 열전도율, 그리고 우수한 전기전도성을 가진다. 이 전자잉크는 3D 프린팅을 활용해 사용자 맞춤형 전자소자 제작도 가능하게 한다. 

 

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< 가변강성 무선광전자장치 >

 

연구팀은 이 기술을 통해 초박막 광 혈류측정 전자 피부센서와 무선 광전자 임플란트 장치를 제작했다. 이 기기들은 상온(25℃)에서는 딱딱하여 다루기 쉬운 반면, 체온(~36.7℃)에 노출되면 부드럽게 변환돼 피부나 조직에 적용 시 기계적 스트레스를 주지 않고 조직 변형에 순응하며 안정적으로 동작하는 게 가능하다. 사용 후 인체에서 제거 시 다시 딱딱한 형태로 변형될 수 있어 재사용을 용이하게 한다. 위와 같은 특성은 다양한 웨어러블 및 임플란터블 장치에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

정재웅 교수는 “체온에 반응해 강성을 변환할 수 있고 고해상도 프린팅이 가능한 전자잉크는 기계적 특성 변환을 필요로 하는 다목적 전자기기, 센서, 로봇 기술뿐만 아니라 의료 기기 분야에서 고정된 형태를 갖는 기존 전자기기의 한계를 극복해 다양한 새로운 가능성을 열 수 있을 것ˮ이라고 말했다.

신소재공학부 권도아 학사과정과 전기및전자공학부 이시목 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)’에 2월 28일 字에 게재됐다. (논문명 : Body-temperature Softening Electronic Ink for Additive Manufacturing of Transformative Bioelectronics via Direct Writing) 

 

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< 연구내용 대표 이미지 >

 

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부에서 추진하는 한국연구재단 전자약 기술개발사업, 기초연구실 지원사업, 중견연구자 지원사업, 한국전자통신연구원 개방형융합선행연구의 지원을 받아 수행됐다.

해킹 공격 막는 암호 반도체 최초 개발​

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< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 최양규 교수, 류승탁 교수, 김승일 박사과정 >

 

사물인터넷(IoT), 자율 주행 등 5G/6G 시대 소자 또는 기기 간의 상호 정보 교환이 급증함에 따라 해킹 공격이 고도화되고 있다. 이에 따라, 기기에서 데이터를 안전하게 전송하기 위해서는 보안 기능 강화가 필수적이다. 

우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 류승탁 교수 공동연구팀이 ‘해킹 막는 세계 최초 보안용 암호 반도체’를 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 

 

연구팀은 100% 실리콘 호환 공정으로 제작된 핀펫(FinFET) 기반 보안용 암호반도체 크립토그래픽 트랜지스터(cryptographic transistor, 이하 크립토리스터(cryptoristor))를 세계 최초로 개발했다. 이는 트랜지스터 하나로 이루어진 독창적 구조를 갖고 있을 뿐만 아니라, 동작 방식 또한 독특해 유일무이한 특성을 구비한 난수발생기다. 

 

인공지능 등의 모든 보안 환경에서 가장 중요한 요소는 난수발생기이다. 가장 널리 사용되는 보안 칩인 ‘고급 암호화 표준(advanced encryption standard, AES)’에서 난수발생기는 핵심 요소로, AES 보안 칩 전체 면적의 약 75%, 에너지 소모의 85% 이상을 차지한다. 따라서, 모바일 혹은 사물인터넷(IoT)에 탑재가 가능한 저전력/초소형 난수발생기 개발이 시급하다. 

기존의 난수발생기는 전력 소모가 매우 크고 실리콘 CMOS 공정과의 호환성이 떨어진다는 단점이 있고, 회로 기반의 난수발생기들은 점유 면적이 매우 크다는 단점이 있다. 

 

연구팀은 기존 세계 최고 수준 연구 대비 전력 소모와 점유 면적 모두 수천 배 이상 작은 암호 반도체인 단일 소자 기반의 크립토리스터(cryptoristor)를 개발했다. 절연층이 실리콘 하부에 형성되어 있는 실리콘 온 인슐레이터(Silicon-on-Insulator, SOI) 기판 위에 제작된 핀펫(FinFET)이 가지는 내재적인 전위 불안정성을 이용해 무작위적으로 0과 1을 예측 불가능하게 내보내는 난수발생기를 개발했다.

 

 

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