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전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀, 컴퓨터 없이 독립 서버로 운영 가능한 ‘도커SSD’ 개발

 

<(왼쪽부터) 전기및전자공학부 권미령 박사, 정명수 교수, 국동현, 배한여름 박사과정>

우리 학부 정명수 교수님 연구팀이 컴퓨터 없이도 독립 서버로 운영되며 데이터 처리가 가능한 저장장치, ‘도커SSD’를 개발하였습니다.

 

윤영규 교수 연구실 한승재 박사과정 Neuroscience 2023 학술대회 Trainee Professional Development Award 와 AKN Outstanding Research Award 수상

 

 

<한승재 박사과정 학생>   

 

                                                     

<IBS/AKN Outstanding Research Award 시상식>

 

전기및전자공학부 박사과정 한승재 학생(지도교수 윤영규)이 Neuroscience 2023 학술대회에서 ‘Trainee Professional Development Award’와 ‘IBS/AKN Pre-doctoral Award’를 수상하였다.

Neuroscience 2023는 Society for Neuroscience에서 주관하는 학술대회로, 약 3만명의 공식 참가 인원의 규모로 11월 11일부터 15일까지 미국 워싱턴 DC에서 개최되었다.

 

Trainee Professional Development Award는 뇌과학 분야에서 우수한 연구 성과를 보인 학생들에게 주어지며, 수상자들은 별도의 포스터 세션을 통해 연구 내용을 발표하고 네트워킹을 할 수 있는 기회를 얻는다.

또한, 2,500달러의 장학금, 학회 등록비 면제, 그리고 기관에서 제공하는 워크샵 프로그램에 참여할 수 있는 혜택이 주어진다.

 

2023년 AKN Outstanding Research Award는 재미 한국인 신경과학회(Association of Korean Neuroscientists)에서 종합적인 뇌과학 연구 성과를 바탕으로 수여하는 상으로, 그 중 pre-doctoral award는 총 5명의 박사과정 학생에게 수여되었다.

수상자들에게는 400달러의 상금과 상장이 수여되며, 한승재 학생은 기초과학연구원 (Institute for Basic Science)의 후원을 받아 본 상을 수상하였다.

 

한승재 학생은 본 학회에서 2023년 10월 Nature Methods 저널에 표지 논문으로 선정된 연구를 발표하였다 (논문명: Statistically unbiased prediction enables accurate denoising of voltage imaging data). 

이 연구는 기계학습을 활용하여 형광현미경 영상에서 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제시하였으며, 다양한 실험 환경에서 이 방법의 효과를 입증하였다. 

 

전기및전자공학부 류승탁 교수 연구실 Kent Edrian Lozada 석박통합과정생, 2023 IEEE A-SSCC 학회 Distinguished Design Award 수상

 

 

전기및전자공학부 정재웅 교수 2023년 국가연구개발 우수성과 100선 선정

 

<(왼쪽부터) 정재웅 교수, 김충연 박사과정>

전기및전자공학부 정재웅 교수 연구실에서 개발한 무선 뇌 제어 시스템 기술이 과학기술정보통신부 ‘2023년 국가연구개발 우수성과 100선’에 최종 선정되었다.

 

국가연구개발 우수성과 100선은 범부처적으로 우수한 국가연구개발 성과를 선정하는 제도로 올해 18년 차를 맞이했다. 올해는 각 부‧처‧청이 선별, 추천한 총 854건의 후보 성과를 대상으로 산‧학‧연 전문가 100명으로 구성된 선정평가위원회 평가와 대국민 공개검증을 거쳐 최종 100건의 우수성과를 선정했다. 

특히 정재웅 교수 연구성과는 우수성과 100선 중 대국민 온라인 투표를 통해 ‘사회문제해결성과 10선’에 선정되기도 하였다. 

선정된 연구성과는 ‘뇌 연구 자동화 및 뇌질환 원격 치료를 위한 사물인터넷 기반의 무선 뇌 제어 시스템 개발’로, 과학기술정보통신부가 추진하는 중견연구자 지원사업의 지원을 받아 수행되었다.

 

전 세계적으로 고령화 시대에 접어들면서 파킨슨병과 같은 뇌 질환들로 고통받는 환자 수가 급격이 증가하고 있는 반면에, 뇌 기능 및 뇌 질환 발병기전을 규명하기 위한 뇌 연구의 진행 속도는 뇌 질환 환자의 증가 속도를 따라잡지 못하고 있다. 

이에 따라 정재웅교수 연구팀은 무선 뉴럴 임플랜트 기술을 사물인터넷 기술과 결합하여 확장 발전시킴으로써, 무선 뉴럴 임플랜트가 이식된 수십~수백에 이르는 뇌를 전 세계 어디서든 동시에 선택적으로 원격 제어할 수 있는 세계최초의 사물인터넷 기반 고효율 뇌 제어 시스템을 개발하였다.

이 기술은 완전 자동화된 저비용/고효율 뇌 연구를 지원할 수 있을 뿐 아니라, 파킨슨병, 치매, 간질 등 뇌 질환의 효율적 관리/치료를 위한 원격의료 구현의 가능성을 보여줌으로써, 뇌 연구 및 뇌질환 치료의 새로운 비전을 제시하였다.

 

전기및전자공학부 김충연 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 해당 연구는 의생명공학 분야의 최고 권위 국제 학술지인 ‘네이쳐 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 2022년 6월 20일자에 게재되었다. (논문명: Scalable and modular wireless-network infrastructure for large-scale behavioural neuroscience)

 

해당 소식과 관련된 자세한 내용은 아래의 링크에서 확인할 수 있다.

https://m.dongascience.com/news.php?idx=62362

유회준 교수 연구실 최지원 석사과정생, 2023 IEEE A-SSCC 학회 Best Design Award 수상

 

전기및전자공학부 유회준 교수 연구실의 최지원 석사과정생이 2023 IEEE Asian Solid-State Circuits Conference (A-SSCC) Student Design Contest에서 Best Design Award를 수상하였다. 

이번 학술대회는 지난 11월 5일부터 8일까지 중국 하이난에서 개최되었다.

 

A-SSCC 학회는 IEEE에서 매년 개최하는 국제 학회이며, “A Resource-Efficient Super-Resolution FPGA Processor with Heterogeneous CNN and SNN Core Architecture”라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

 

자세한 내용은 다음과 같다.

 

학회명 : 2023 IEEE Asian Solid-State Circuits Conference (A-SSCC)

개최기간 : 2023년 11월 5일 ~ 8일

수상명 : Best Design Award

저자 : 최지원, 김상엽, 박원훈, 조우영, 유회준 (지도교수)

논문명 : A Resource-Efficient Super-Resolution FPGA Processor with Heterogeneous CNN and SNN Core Architecture

 

 

 

 

 

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 정재웅 교수, 카렌-크리스티안 아그노 박사과정, 의과학대학원 정원일 교수, 양경모 박사 >

 

정맥주사는 혈관에 약물을 직접 주입하는 방법으로 신속한 효과를 유도하고 지속적인 약물 투여를 통한 치료가 가능해 범세계적으로 환자치료에 통용되고 있다. 

하지만 금속이나 플라스틱 등 딱딱한 소재로 제작된 주사바늘은 부드러운 생체조직에 손상과 염증을 발생시킬 수 있다. 또한 비용 절감을 위한 비윤리적 주사바늘 재사용을 가능하게 하며, 이는 인체면역 결핍 바이러스(HIV), B형/C형 간염 바이러스 등 심각한 혈액 매개 질환 감염을 초래하기도 한다. 

이는 전 세계적인 문제이며, 감염관리의 중요성으로 인해 세계보건기구(WHO)는 재사용이 불가능한 스마트주사기 개발과 사용을 장려하고있다. 

 

KAIST 전기및전자공학부 정재웅 교수 연구팀이 의과학대학원 정원일 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 환자 건강증진 및 의료진 안전을 도모할 수 있는 가변 강성 정맥 주사바늘을 개발하는 데 성공했다고 13일 밝혔다. 

이번에 개발된 기술은 체온에 의해 주사바늘이 유연해지는 특성을 통해 정맥에 약물 주입 중 주사 삽입 부위의 자유로운 움직임을 보장함과 동시에 주사바늘에 의한 혈관 벽 손상 방지를 도모할 수 있을 것으로 예상된다.

또한 사용 후 찔림 사고나 비윤리적 주사기 재사용에 따른 혈액 매개 질환 감염 문제를 예방할 수 있을 것이라 기대된다. 

 

전기및전자공학부 카렌-크리스티안 아그노(Karen-Christian Agno) 박사과정 연구원과 의과학대학원 양경모 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 10월 30일 字에 게재됐다. (논문명 : A temperature-responsive intravenous needle that irreversibly softens on insertion)

 

< 그림 1. 일회용 가변강성 정맥 주사바늘 (a) 체온에 의해 기계적 물성 변화가 가능한 일회용 정맥 주사바늘 활용에 대한 개념도, (b) 상용 정맥 주사바늘과 가변강성 정맥 주사바늘,        (c) 상용 정맥 주사바늘과 가변강성 정맥 주사바늘의 생체조직 친화력 비교 >

 

연구팀은 액체금속의 일종인 갈륨(Gallium)을 이용하여 주사바늘 구조를 만들고 이를 생체적합성 폴리머로 코팅해 가변 강성 정맥 주사바늘을 제작했다. 딱딱한 상태의 주사바늘은 상용 정맥 카테터와 비슷한 수준의 생체조직 관통력을 갖는다. 

하지만 체내 삽입 후, 갈륨의 액체화로 인해 조직과 같이 부드러운 상태로 변해 혈관 손상 없이 안정적인 약물 전달이 가능하다. 한 번 사용한 주사바늘은 갈륨의 과냉각 현상에 의해 상온에서도 부드러운 상태를 유지해 바늘 찔림 사고나 재사용 문제를 원천적으로 방지할 수 있다. 

 

연구팀은 개발된 정맥 주사바늘의 약물 전달 기능과 생체적합성을 검증하고자 실험 쥐를 대상으로 동물실험을 진행했다. 이식된 가변 강성 정맥 주사바늘은 딱딱한 상용 금속 바늘이나 플라스틱 카테터에 비해 훨씬 낮은 염증 반응을 보여 연구팀은 우수한 생체적합성을 확인했다.

 또한 상용 주사바늘과 같이 안정적으로 약물을 전달할 수 있음을 확인했다.

 

 

< 그림 2. 체온에 의해 부드러워지는 가변강성 정맥 주사바늘 >

 

아울러 가변 강성 정맥 주사바늘은 박막형 온도 센서를 탑재할 수 있도록 디자인됐다. 

이를 통해 실시간으로 환자의 심부체온을 모니터링하는 것이 가능하며, 또한 잘못된 주사바늘 위치로 인한 혈관이 아닌 다른 조직으로의 약물 누수 감지도 가능해 환자에게 더 나은 의료서비스를 제공할 수 있다. 

 

이번 연구를 주도한 정재웅 교수는 “개발된 가변 강성 정맥 주사바늘은 기존의 딱딱한 의료용 바늘로 인한 문제를 극복해 환자와 의료진 모두의 안전을 보장하고, 주사바늘 재사용으로 인한 감염 문제를 해결할 수 있다는 점에서 가치가 매우 크다”라고 말했다.

 

< 그림 3. 가변강성 정맥 주사바늘의 생체 적합성 검증: H&E와 TUNEL 테스트를 통해 상용 정맥 주사바늘과 개발된 가변강성 정맥 주사바늘의 생체 적합성 비교 >

 

< 그림 4. 가변강성 정맥 주사바늘에 집적된 온도 센서를 통한 체온 모니터링 (a) 실험쥐 복부로 정맥주사를 통해 약물을 주입하는 모식도 (b) 실험쥐 복부로 약물이 주입 시 체온 변화 (c) 정상적인 정맥 혈관 내 약물 주입과피하층으로의 약물 누출 모습 비교 (d) 정상적인 약물 주입과 약물 누출 시의 체온 변화 비교: 약물이 잘못 주입될 경우, 체온이 급격히 떨어짐. >

 

한편 이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구자지원사업, 생체신호센서융합기술개발사업, 리더연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

 

<사진 정재용 박사과정>

 

 

 

전기및전자공학부 신승원 교수 연구실 국가정보원 주최 2023 사이버 안보 논문 공모전 기술 분야 대상 포함 총 7개 상 수상

 

 

 

정명수 교수 연구팀(CAMEL)의 하이퍼스케일 AI를 위한 소프트웨어/하드웨어 설계 연구, 삼성미래기술육성사업 지원 선정

 

 

전기및전자공학부 CAMEL 연구팀(정명수 교수 연구실)이 “하이퍼스케일 AI를 위한 알고리즘 및 소프트웨어-하드웨어 프레임워크 공동 설계”라는 주제로 삼성미래기술육성사업에 선정되었다.

 

본 연구팀은 최근 크게 주목받고 있는 멀티모달(Multi-modal), 자동화 인코더(Auto-encorder), 다중전문가(Mixture of Expert)등을 사용하는 하이퍼스케일 AI 모델들의 연산 특징이 학습 과정 중 계속해서 변화함을 새롭게 발견하였으며, 이러한 발견을 기반으로 하이퍼스케일 AI 모델용 특화 알고리즘과 가속 소프트웨어 기술과 하드웨어 설계 등을 이번 과제를 통하여 새롭게 제시한다.

 

특히 기존 초거대 AI 가속 하드웨어/소프트웨어 기술이 초거대 파라미터와 입력 모델들을 처리하는 데 있어서 모델 레이어들 간, 다수 레이어들 내에서 수시로 계속 변화하는 데이터의 밀도와 연산의 특징들 추출하고 적절히 대응하지 못하여 생기는 문제들을 처음 발견하여 이를 정형화하였다.

정형화된 문제를 해결하기 위해서 CAMEL 연구팀은 실시간으로 하이퍼스케일 AI의 연산 특징들을 감지하고 변화한 연산 특징에 적합한 연산을 지원하는 동적 가속 기술을 제안한다.

이외에도 동적 가속을 위한 AI 반도체 하드웨어 설계, 관련 오픈소스 프레임워크등의 연구를 통해, 하이퍼스케일 AI 모델의 어려움을 해결하는 것을 넘어 현재 빠르게 성장 중인 딥러닝 서비스 분야 전반에 이득을 가져올 것으로 예상하고 있다. 

 

삼성전자는 미래를 책임지는 과학기술 육성을 목표로 지난 2013년부터 1조 5천억원을 출연해 ‘미래기술육성사업’을 시행하고 있다.

이번에 선정된 자유공모 지원과제는 삼성미래기술육성사업의 10주년을 중심으로 기초과학, 소재, ICT 분야에서 새롭고 혁신적인 미래 기술 분야를 중점 지원의 기조에 맞춰 선정되었다. 

 

CAMEL 연구팀은 이번 단독 과제 선정 전, 지난 2021년에도 그래프 신경망 기계학습 (GNN)을 위한 메모리 및 가속시스템을 주제로 삼성미래기술육성사업의 책임 연구팀으로 소프트웨어와 하드웨어스택 전체를 아우르는 다년간 과제를 수행한 경험이 있다.

전기및전자공학부 김성민 교수 연구실 팀스마일 ICT 챌린지 2023 정보통신기획평가원(IITP) 원장상 수상