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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전자공학부가 만들어갑니다.
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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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우리학부에서 2022 국제정보디스플레이학술대회에서 UDC 혁신연구상과 UDC첨단기술상을 모두 수상하였습니다.

 

[최경철교수, 유승협교수, 박용진, 김형석박사, 왼쪽부터]
 
지난 주 부산에서 개최된 2022 국제정보디스플레이 학술대회 (IMID 2022; International Meeting on Information Display 2022)에서 우리 학부의 박용진 박사과정생 (지도교수 최경철) 및 김형석 박사 (2022년 8월 졸업, 지도교수 유승협)의 논문이 각각 ‘UDC 혁신연구상 (UDC Innovative Research Award in Organic Electronics & Display)’ 와 ‘UDC 첨단기술상(UDC Pioneering Technology Award in Organic Electronics)’ 를 수상했습니다. 
 
각각 1,500만원의 상금이 수여되는 큰 상으로, 두 상 모두 한 학과 학생들이 받은 것은 이례적입니다.
 
 
[시상식사진, UDC 상 수상자 및 시상자인 박용진, 줄리 브라운 박사(UDC 수석 부사장 겸 CTO), 김형석박사,왼쪽부터 ]
 
언론기사 관련 링크 :  
 
KAIST 전기및전자공학부 김충기 명예교수님의 평전이 IEEE Spectrum 에 실렸습니다.
IEEE에서 한국인의 평전을 자세히 소개한 것은 처음 있는 일입니다.
 
대한민국 반도체분야를 이끄신 김충기교수님의 업적에 대해 IEEE Spectrum을 통해 같이 공유하고자 합니다.
상세내용은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다.
 
[Link]
 

 

[정재웅교수박사과정 이시목왼쪽부터]
 

우리 학부 정재웅 교수님 연구실의 이시목 박사과정생이 2022 한국센서학회 추계학술대회에서 최우수 발표 논문상을 수상하였습니다. 

한국센서학회 추계학술대회는 매년 봄, 가을 개최하는 학회이며, 이번 학술대회는 지난 8월 24일부터 26일까지 여수에서 개최되었습니다. 

이시목 박사과정생은 “Adaptive Electronic Skin with High Sensitivity and Large Bandwidth based on Gallium Microdroplet-Elastomer Composite” 라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었습니다.

자세한 내용은 다음과 같습니다.

 

-학회명: 2022 한국센서학회 추계학술대회

 

-개최기간: 2022년 8월 24일 ~ 26일

 

-수상명: 최우수 발표 논문상

 

-저자: 이시목, 변상혁, 정재웅 (지도교수)

 

-논문명: Adaptive Electronic Skin with High Sensitivity and Large Bandwidth based on Gallium Microdroplet-Elastomer Composite

 

 [수상식 사진한국센서학회 행사관계자이시목학생왼쪽부터]

전기및전자공학부 2022년 가을학기 콜로퀴움을 진행하오니,

구성원들의 많은 관심과 참여 바랍니다.

 

날짜: 매주 목요일 오후 4시 (9월 15일부터 12월 8일까지)

장소: 비대면 원격강의

         (줌 링크는 포스터의 QR코드 참고)

* 콜로퀴움 출석 인정 횟수는 6회입니다.

 

KAIST 유민수 교수팀, 세계 최초 개인정보 보호 적용된 인공지능 반도체 개발,

구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 학습 과정을 3.6배 빠르게

 

[유민수교수 사진]
 
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)’의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다.
유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩’을 개발한 것이다.
유 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고,
엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 낼 수 있다.
 
 
[(왼쪽부터) 공동 제1 저자 박범식, 황랑기 연구원, 공동 저자 윤동호, 최윤혁 연구원]
 
KAIST 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 현지시간 오는 10월 1일부터 5일까지 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)’에서 발표(논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning)될 예정이다.
 
 
[연구성과도 : ‘개인정보 보호 인공지능 AI 반도체 가속기’의 구조 모식도]
 
유민수교수의 당회 성과는 인공지능신문을 비롯한 주요언론에 소개 되었다.
 
관련 링크 :

[정명수교수, 국동현박사과정,권미령박사과정,왼쪽부터]
 
우리 학부 정명수 교수 연구팀이 세계 최초로 자유롭게 확장되며 직접 접근 가능한 고성능의 차세대 인터페이스 컴퓨터 익스프레스 링크(CXL) 2.0 기반의 메모리 확장 플랫폼 다이렉트CXL (이하 DirectCXL)을 개발하였습니다.
 
정명수 교수 연구팀은 산업체/학계 최초로 CXL 하드웨어 시제품을 제작하고, 운영체제로 작동하는 단대단(End-to-End) 플랫폼을 구성하여 대규모 데이터를 다루는 데이터센터 응용을 시연하였습니다. 국내외 소수 대기업에서 메모리 장치 일부 단품에 대한 구성을 보여준 사례는 있지만, 전체 플랫폼을 구성하고 동작시켜 응용을 시연한 것은 정명수 교수 연구팀이 처음입니다. DirectCXL 플랫폼은 기존 메모리 확장 플랫폼 대비 메모리 용량을 대폭 늘리면서 데이터센터 응용의 최대 3배 빠른 실행속도를 자랑합니다.
 
데이터센터에서 주로 사용되던 기존 메모리 확장방식인 RDMA기반 메모리 확장은 CPU와 메모리로 이루어진 메모리 노드의 추가를 통해 시스템의 메모리 크기를 늘릴 수 있었지만, 성능 저하 및 추가적인 비용 소모가 크다는 단점이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 새로 등장한 CXL 프로토콜은 PCI 익스프레스 인터페이스를 기반으로 CPU와 장치 간 연결을 지원하며 높은 성능과 확장성을 제공하지만, 이를 기반으로 한 연구의 방향이 제대로 정립되지 않아 메모리 업계와 학계에서 어려움을 겪고 있었습니다.
 
연구팀은 CXL2.0을 통한 메모리 확장 연구의 초석과 솔루션을 제시하기 위해 메모리를 확장해 줄 장치인 ‘CXL 메모리 장치’와 ‘호스트 CXL 프로세서’, 여러 호스트를 다수의 CXL 메모리 장치에 연결해주는 ‘CXL 네트워크 스위치’ 그리고 메모리 확장 플랫폼 전반을 제어할 리눅스 운영체제 기반의 ‘CXL 소프트웨어 모듈을 개발하였습니다. 제안된 기술들을 통해 DirectCXL은 메모리 이외 컴퓨팅 자원의 추가비용 지불 없이 자유롭게 컴퓨터의 메모리를 확장하는 것이 가능합니다.
 
DirectCXL은 기존 메모리 확장방식보다 효율적인 메모리 확장이 가능하며, 대규모 데이터를 이용하는 응용의 실행 시 높은 성능을 제공할 수 있어 데이터센터나 고성능 컴퓨팅 분야에서 다양하게 활용될 것으로 기대됩니다.
 
한편 이번 연구는 미국 칼스배드에서 지난 7월 11에 열린 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 ‘USENIX Annual Technical Conference, 2022’에 ‘DirectCXL’이라는 논문명(Direct Access, High-performance Memory Disaggregation with DirectCXL)으로 발표되었습니다. 
 
이외에도 미국 산호세에서 8월 2/3일에 열리는 플래시 메모리 정상회담(Flash Memory Summit)에서 CXL 컨소시움이 이끄는 CXL포럼에 발표될 예정이며 메타 (페이스북), 마이크로소프트와 함께 UK 탑 테크놀로지 기사인 The Next Platform에도 소개 되었습니다.
 
‘DirectCXL’에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org/)에서 확인할 수 있으며 메타(페이스북) 추천시스템 기계학습 데이터 가속에 대한 시연 영상을 연구실 유튜브(https://youtu.be/jm8k-JM0qbM)에서 확인하실 수 있습니다.
 
 
 
 

[연구성과도 1. DirectCXL 플랫폼의 개요 및 CXL1.1과 CXL2.0의 차이]

 
더욱 자세한 정보를 확인하실 수 있도록 관련 링크를 아래와 같이 안내드립니다.
 
[Link]
 

[왼쪽부터 김성민교수, 배강민 박사과정(1저자)]
 
최근 모바일 시스템 분야의 최고 권위 국제 학술대회인 `ACM 모비시스(ACM MobiSys)’ 2022에 발표한 논문이 최우수논문상을 수상했습니다. 
작년 KAIST 전기및전자공학부에서 아시아 대학 최초로 MobiSys 최우수논문상을 받은 이후 연속된 수상입니다. 
 
연구성과 : 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀, 천 개 ~ 수천만 개 이상의 대규모 사물인터넷(IoT) 동시 통신 기술 최초 개발
 – 밀리미터파 후방산란 시스템 기술로 초저전력 대규모 통신 설계 성공
 – 기존에는 다양한 장애물과 반사체가 설치된 환경에서 제대로 작동하지 않았던 문제점을 해결 
 – 2035년까지 1조 개 이상의 사물인터넷 기기가 생산될 전망에서 높은 실용성 및 확장성으로 초연결 시대를 위한 핵심 역할 기대
 
전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 세계 최초로 천 개에서 수천만 개에 이르는 대규모 사물인터넷(IoT) 동시 통신을 위한 `밀리미터파 후방산란 시스템’을 개발했다고 28일 밝혔다.
KAIST 전기및전자공학부 배강민 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 모바일 시스템 분야의 최고 권위 국제 학술대회인 `ACM 모비시스(ACM MobiSys)’ 2022에 이번 6월 발표됐으며, 최우수논문상을 수상했다.
 (논문명: OmniScatter: extreme sensitivity mmWave backscattering using commodity FMCW radar). 
이는 작년 KAIST 전기및전자공학부에서 아시아 대학 최초로 ACM 모비시스 2021 최우수논문상을 받은 이후 연속된 수상으로 더욱 의미가 깊다.
 
연구팀의 후방산란 기술은 10마이크로와트(μW) 이하의 초저전력으로 작동해 코인 전지 하나로 40년 이상 구동 가능해 설치 및 유지보수 비용을 크게 줄일 수 있다.
이번 성과는 5G/6G 등 차세대 통신에서 요구하는 네트워크 밀도를 훨씬 웃도는 연결성을 자랑한다. 이에, 이번 시스템은 향후 도래할 초연결 시대를 위한 디딤돌 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
김성민 교수는 “밀리미터파 후방산란은 대규모로 사물인터넷 기기들을 구동할 수 있는 꿈의 기술이며 이는 기존 어떠한 기술보다도 더욱 대규모의 통신을 초저전력으로 구동할 수 있다ˮ라며 ” 이 기술이 앞으로 도래할 초연결 시대에 사물인터넷의 보급을 위해 적극적으로 활용되길 기대한다ˮ라고 말했다.

이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.

 
[연구성과도 1. 대규모 IoT 통신을 위한 태그(붉은색 삼각형). 1100개 태그 신호가 충돌없이 동시 통신]
 
 
[수상 행사 사진]
 
 
관련 언론 기사링크 : 전자신문 등

[(왼쪽부터)전기및전자공학부 정명수 교수, 권미령 박사과정, 국동현 박사과정]
 
NVMW Memorable Paper Award는 비휘발성 메모리 분야에서 귄위있는 상으로, 최근 2년간 OSDI, SOSP, FAST, ISCA, MICRO, ASPLOS, 그리고 ATC와 같은 탑티어 학회 및 저널에 발표된 논문 중 2편을 선정하여 수여됩니다. 이때, NVMW 위원회 구성원이 모든 탑티어 논문 및 발표의 질뿐만 아니라 비휘발성 메모리 분야에 미치는 영향력까지 고려하여 수상 논문을 선정합니다.
 
NVMW는 Center for Memory and Recording Research(CMRR)와 Non-Volatile Systems Laboratory(NVSL)에서 매년 개최하는 비휘발성 메모리 워크숍이며, 첨단 비휘발성 저장장치 및 시스템을 연구하는 세계 유수 대학 및 기업이 참여합니다. 지난 13 년간, 9명의 NVMW memorable paper award 수상자가 있었습니다.
올해 권미령(제1 저자), 국동현, 그리고 이상원 박사과정생들로 구성된 정명수 교수 연구팀이 “HolisticGNN: Geometric Deep Learning Engines for Computational SSDs”으로 그 우수성을 인정받아 NVMW memorable paper award 수상자로 선정되었고, 이는 KAIST 최초 수상입니다. 
 
이 연구는 대규모 GNN(graph neural network)을 위한 인-스토리지 처리(in-storage processing)에 관해 다룹니다. 이를 위해 프로그래밍 가능한 반도체를 스토리지 근처에 배치한 새로운 계산형 스토리지(CSSD) 구조와 기계학습 프레임워크를 활용하였습니다. 구체적으로는 그래프 변환, 샘플링 등의 GNN 전처리 작업을 비휘발성 메모리 근처에서 직접 수행하고, 재구성 가능한 하드웨어로 그래프 기계학습 추론 과정을 가속합니다. 연구팀은 자체 제작한 프로그래밍 가능 반도체(FPGA) 기반 계산형 스토리지(CSSD) 시스템에 그래프 기계학습 전용 신경망 가속 하드웨어 RTL과 그래프 전용 처리 컨트롤러/소프트웨어 프레임워크를 구현했습니다.
 
해당 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 진행되었으며 해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)와 삼성뉴스룸에서에서 확인하실 수 있습니다.
 

[연구성과도, 그림 . HolisticGNN 데모 결과 ]

 

 

[발표사진. NVMW에서 수상발표, 정명수 교수 연구실 권미령 박사과정생]

 

 
 

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