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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

 

전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀 생체 형광신호 고정밀 측정을 가능하게 하는 AI 영상 분석 기술 SUPPORT 개발

 

[윤영규 교수 연구팀 생체 형광신호 고정밀 측정을 가능하게 하는 AI 영상 분석 기술 SUPPORT 개발]

1특정 생체 신호의 변화에 비례하여 빛(형광)의 밝기가 변화

 

그림 2. SUPPORT를 활용한 초정밀 신경세포 전압 측정: (상) 원 형광 이미지에서는 낮은 신호대잡음비로 인해 신경세포의 활동전위 관찰이 불가능. (하) SUPPORT를 이용해 신호대잡음비를 높이면, 각 신경세포의 활동전위를 정밀하게 관찰할 수 있음. 

 

 

그림 3. SUPPORT를 활용한 생쥐의 생체 귀 조직 형광 이미지 개선: (좌) 원 형광 이미지에서는 낮은 신호대잡음비로 인해 조직의 세부 구조 관찰이 불가능. (우) SUPPORT를 이용해 신호대잡음비를 높이면 세부 구조와 빠르게 이동하는 적혈구를 관찰할 수 있음.

 

 

그림 4. SUPPORT를 활용한 생쥐의 생체 근조직 형광 이미지 개선: (좌) 원 형광 이미지에서는 낮은 신호대잡음비로 인해 조직의 세부 구조 관찰이 불가능. (우) SUPPORT를 이용해 신호대잡음비를 높이면 근섬유의 세부 구조 및 빠르게 이동하는 적혈구를 관찰할 수 있음.

 

 

[유승협 교수 공동연구팀 세계 최초 체내 OLED 빛치료 구현]

 

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 유승협 교수, 서울아산병원 박도현 교수, 전기및전자공학부 심지훈 박사, 울산대 권진희 박사과정, 전기및전자공학부 채현욱 박사과정 >

 

빛 치료는 외과적 혹은 약물적 개입 없이도 다양한 긍정적 효과를 불러일으킬 수 있어 최근 꾸준히 주목받고 있다. 하지만 피부 내에서 빛의 흡수 및 산란 등의 한계로 인해 보통 피부 표면 등 체외 활용에 국한되며 내과적 중요성이 있는 체내 장기에는 적용하기 어려운 문제가 있었다. 

 

전기및전자공학부 유승협 교수, 서울아산병원 소화기내과 박도현 교수, 그리고 한국전자통신연구원 실감소자연구본부로 이루어진 공동연구팀이 유기발광다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 기반 *카테터를 세계 최초로 구현해, 빛 치료를 체내 장기에도 적용할 수 있는 길을 열었다고 13일 밝혔다.

☞ 카테터(catheter): 주로 환자의 소화관이나 기관지, 혈관의 내용물을 떼어 내거나 약제나 세정제 등을 신체 내부로 주입하는 등에 쓰이는 고무 또는 금속 재질의 가는 관. 

 

공동연구팀은 카테터 형태의 OLED 플랫폼을 개발해 십이지장과 같은 튜브 형태의 장기에 직접 삽입할 수 있는 OLED 빛 치료기기를 개발, 이를 현대의 주요 성인병 중 하나인 제2형 당뇨병 개선 가능성을 확인하고자 했다. 

 

공동연구팀은 기계적으로 안정적이면서도 수분 환경에서도 잘 동작할 수 있는 초박막 유연 OLED를 개발했고, 이를 원통형 구조 위를 감싸는 형태로 전 방향으로 균일한 빛을 방출하는 OLED 카테터를 구현했다. 그뿐만 아니라, 면 광원으로서 OLED가 갖는 특유의 저 발열 특성으로 체내 삽입 시 열에 의한 조직 손상을 방지했으며, 생체적합성 재료 활용을 통해 생체에 미치는 부작용을 최소화했다. 

 

공동연구팀은 OLED 카테터 플랫폼을 통해 제2형 당뇨병 쥐 모델 (Goto-Kakizaki rat, GK rat)을 대상으로 동물실험을 진행했다. 십이지장에 총 798 밀리주울 (mJ)의 빛 에너지가 전달된 실험군의 경우 대조군에 비해 혈당 감소와 인슐린 저항성이 줄어드는 추세를 확인했다. 또한 간 섬유화의 저감 등 기타 의학적 개선 효과도 확인할 수 있었다. 이는 체내에 OLED 소자를 삽입하여 빛 치료를 진행한 세계 최초의 결과다.

 

밀리주울 (mJ): 천분의 일 주울 (Joule)로, 에너지의 단위이다. 광원에서 나오는 빛의 양은 단위 시간당 에너지의 단위인 밀리와트 (mW)로 통상 나타내는데, 밀리주울은 밀리와트에 시간 (초)을 곱하여 계산된다. 본 연구에서는 OLED 카테터로부터 1.33 밀리와트의 붉은색 빛을 10분간 (600초) 쪼여 총 798 mJ의 빛 에너지를 전달하였다.

 

< 그림 1. OLED 카테터를 활용한 빛치료 과정의 모식도와 디바이스 사진, 그리고 동물실험 결과 그래프 등 >

 

우리 대학 유승협 교수 연구실의 심지훈 박사와 채현욱 박사과정, 울산대학교 의과대학 서울아산병원 박도현 교수 연구실의 권진희 박사과정이 공동 제1 저자로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스 (Science Advances)’ 2023년 9월 1일 자 온라인판에 게재됐다.

(논문명: OLED catheters for inner-body phototherapy: A case of type 2 diabetes mellitus improved via duodenal photobiomodulation) 

 

유승협 교수는 “생체 의료 응용으로의 OLED 기술 확보는, 주로 디스플레이 분야 또는 조명 분야에 국한된 OLED 산업의 새로운 지평을 여는데 중요한 과제 중 하나로서, 이번 연구는 새로운 응용분야를 발굴하고 원천기술 확보함에 있어 소자-의학 그룹 간의 체계적인 융합 연구와 협업의 중요성을 잘 보여주는 사례”라고 말했다. 

 

또한 서울아산병원 박도현 교수는 “십이지장 내 OLED 광조사가 장내 마이크로바이옴에 영향을 주어 장내 유익균의 증가 및 유해균의 감소를 통한 제2형 당뇨병의 혈당 개선, 인슐린 저항성 감소 및 간 섬유화 억제를 일으키는 것으로 보인다. OLED의 이상적 광 특성을 활용해 인체 내에서 빛 치료 가능성을 본 연구로서 향후 다양한 응용 가능성이 기대된다. 

다만, 본 결과는 소형 동물에서 얻어진 것으로, 소동물-대동물-사람 등의 순차적인 검증 단계가 필요하며, 그 원리에 관한 연구가 함께 수반되어야 한다”라고 말하며, 이번 연구의 중요성을 강조했다. 

 

이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업(인체부착형 빛 치료 공학연구센터) 및 한국전자통신연구원 연구운영비지원사업 (ICT 소재⦁부품⦁장비 자립 및 도전 기술 개발)의 지원을 받아 수행됐다. 

*참고1: NEWS (kaist.ac.kr)

**참고2: https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.adh8619

전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 이우찬 박사, 채현욱 박사과정, 한상인 석박통합과정 2023 Optica APC 국제학술대회 ‘Best Student Paper’ 수상

 

전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 이우찬 박사, 채현욱 박사과정 학생, 한상인 석박통합과정 학생이 대한민국 부산에서 개최된 2023 Optica APC 국제 학술대회에서 Best Student Paper Award(최우수 학생 논문상)을 수상했다.

APC(Advanced Photonics Congress)는 Optica (formerly OSA) 그룹에서 개최하는 광학 및 포토닉스 분야에서 권위 있는 학술대회로, 광학 재료, 광신호처리, 광 통신 및 집적 광학 분야에 특화된 학술행사다.

 

(왼쪽부터: 이우찬 박사, 채현욱 박사과정, 한상인 석박통합과정, 유승협 교수)

전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 심지훈 박사 2023 International Meeting on Information Display (IMID) 에서 ‘UDC 혁신연구상’ 수상

 

전기및전자공학부 심지훈 박사가 2023 국제정보디스플레이학술대회에서 UDC 혁신연구상을 수상하였다.

 

 

 

이번 부산 벡스코에서 개최(8월 22-25일)된 2023 국제정보디스플레이 학술대회 (IMID 2023; International Meeting on Information Display 2022)에서 심지훈 박사 (2023년 8월 졸업, 지도교수 유승협)의 논문이 ‘UDC 혁신연구상 (UDC Innovative Research Award in Organic Electronics & Display)’를 수상했다. 

 

UDC 혁신연구상 및 첨단기술상은 유기전자 및 디스플레이 업계에 영향을 주는 혁신적인 아이디어나 연구 계획을 창안한 것으로 인정된 개인 또는 팀에게 수여되는 상이다.

UDC Awards는 1,500만원의 상금이 수여되는 중요한 상으로, 작년에 전기및전자공학부 학생 두 명이 모든 부문을 수상한 바 있다. 

 

이번에 상을 받은 심지훈 박사의 논문 제목은 ‘의료용 OLED: 체내 광생체조절을 통한 당뇨병 관리(OLED for Healthcare: Management of Diabetes via Inner-Body Photobiomodulation)’ 이다.

 

 

[시상식 : UDC 상 수상자 및 시상자인 심지훈 박사, 마이크 위버 박사(UDC PHOLED 연구개발 담당 부사장), 정기운 (성균관대 UDC 첨단기술상 수상자), 왼쪽부터]

 

 

언론기사 관련 링크:

[IT Daily] UDC, ‘IMID 2023’ 학술대회서 UDC 혁신연구상 및 첨단기술상 수여 < 하드웨어 < 뉴스 < 기사본문 – 아이티데일리 (itdaily.kr) 

[뉴스와이어] UDC, IMID 2023 학술대회에서 UDC 혁신연구상 및 첨단기술상 수상자 발표 – 업코리아 (upkorea.net) 

KAIST 전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 사람의 뇌를 모사한 ‘뉴로모픽 칩’ 소자 효율성을 극대화하는 기술들을 구현했다.

멤리스터(비휘발성 메모리소자)를 이용한 새로운 뉴런 모사 소자를 구현한 결과다.

 

 

<관련 연구를 진행한 연구진. 사진 왼쪽부터 최성율 KAIST 교수, 오정엽 KAIST 박사과정, 장병철 경북대 교수, 김성규 세종대 교수>

 

소자 면적을 줄이고 동작 에너지 효율은 높이는데 성공했다. 이후 소자 상용화 문턱을 넘는 데 큰 도움이 될 전망이다.

최성율 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부, 반도체공학대학원 교수팀이 장병철 경북대 교수팀과 함께 이 같은 성과를 냈다.

 

사람의 뇌는 뉴런과 시냅스로 구성된다. 현재 각광받는 인공지능(AI) 반도체도 이들을 모사하는 데 초점을 두고 연구가 진행 중이다.

 

뉴런과 시냅스 둘 다 모사해야 한다. 아날로그 비휘발성 메모리를 이용한 시냅스 소자 연구는 활발하지만, 뉴런의 경우 기술적 성취가 낮다. 이런 격차가 생기는 이유는 각기 소자가 각기 다른 신호를 처리하는 것에서 찾을 수 있다. 일반적으로 연구되는 뉴로모픽 칩에서 뉴런 소자는 디지털 신호를, 시냅스 소자는 아날로그 신호를 처리한다.

 

뉴런 모사 소자는 시냅스 소자로부터 받은 아날로그 입력 전류 신호를 디지털 전압 신호로 변환해 처리하고, 이후 다음 시냅스 소자로 전달키 위해 다시 아날로그 전환을 해야한다. 이 과정에서 신호 변환 컨버터 즉, ‘ADC’를 갖춰야 하고 이 때문에 소자 면적이나 에너지 효율을 낮추는 것이 어렵다.

 

 

<인공 뉴런을 활용한 뉴로모픽 하드웨어(HW) 개념>

 

 

연구진은 새로운 멤리스터를 활용해 뉴런을 모사했는데, 아날로그 신호처리가 가능해 ADC가 필요 없는 뉴런 모사 소자를 제안한 것이 가장 큰 특징이다.

당연히 별도 ADC를 필요치 않아 면적과 에너지효율 개선이 가능했다. 멤리스터를 이용해 뉴런 소자를 모사한 것은 이번이 처음이다.

이들 결과로 기존 대비 400분의 1 수준으로 에너지효율이 개선됐다.

 

연구진은 이같은 결과가 그동안 쉽지 않았던 ‘뉴로모픽 컴퓨팅의 딥러닝 활용’을 가능케 한다고 설명했다.

뉴로모픽 컴퓨팅으로 딥러닝을 수행하기 위해서는 뉴런 소자로 ‘렐루(ReLU) 함수’와 같은 활성함수를 구현하는 것이 필요한데,

기존 뉴런 모사 소자로는 할성함수 구현이 상당이 비효율적이었다.

그리고 이번 성과로 에너지 효율이 개선되면서, 이것 역시 가능해졌다는 설명이다.

 

 

관련 논문은 국제 학술지 ‘어드밴스드 머터리얼즈’ 6월호 표지논문으로 선정돼 발표됐다.

연구를 주도한 오정엽 KAIST 전기 및 전자공학부 박사과정은 “사람의 뇌를 모사한 뉴로모픽 칩을 효율화하면서 상용화 문턱에 보다 가까워졌다”며 “딥러닝과 같은 복잡한 AI 연산도 수행할 수 있는 기틀을 마련했다”고 말했다.

 

 

한편 연구진은 여기에 더해 분자 엔지니어링으로 시냅스 소자 아날로그 특성을 향상시키는 연구도 수행했다. 

관련 논문은 국제 학술지 ‘머터리얼즈 호라이즌스’ 6월호 표지논문으로 선정돼 발표됐다.

이 연구는 양상윤 KAIST 연구교수 및 김성규 세종대 교수팀과 함께 진행했다.

전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀, 차세대 XR 초정밀 위치 인식기술 최초 개발

 

초정밀 위치 인식기술로 사물인터넷 기기와 로봇의 미세한 움직임을 조종하고, 나아가서는 초실감형 XR 및 초정밀 스마트 팩토리 등 가상 세계에서 현실과 연결을 시키게 하는 인식기술을 세계 최초로 개발해서 화제다.

전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 무전원 태그를 통해 세계 최초로 160m 장거리에서 7mm(5m 단거리 0.35mm)의 정확도와 1,000개 이상의 위치를 동시 인식하는 초정밀·대규모 사물인터넷(IoT) 위치인식 시스템을 개발했다. 연구진이 최초 개발한 무선 태그는, 그 신호가 방해 신호와 주파수 영역에서 완전히 분리되어 신호의 질을 100만 배 이상 향상시킨다.

이를 이용하여 초정밀 위치 인식이 가능해지는 원리다. 해당 기술을 접목하면 XR에서 다량의 사물인터넷을 손가락의 미세한 움직임만으로 쉽게 제어할 수 있는 등, 몰입감을 크게 높일 수 있다. 또한 1,000개 이상의 태그를 0.5초 이하에 동시 인식할 수 있어, 수많은 기기를 실시간 조작할 수 있다. 이 기술은 현존하는 실내외 위치인식 기술 중 작동 범위, 정확도 및 규모에서 성능이 월등하여 그 의미가 깊다.

특히, 최신 실내 측위 기술인 차세대무선기술(UWB, Ultra Wide Band)에 비해 300배의 정확도, 10배의 탐지 거리, 100배의 확장성을 갖는다. 즉, 현재에 비해 훨씬 많은 기기를 정밀하게 다룰 수 있음을 의미한다. 또한, 실외 측위에 한정되는 GPS 위치 인식 기술과 달리 다양한 실내외 환경에서 활용될 수 있다. 본 기술의 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하여 통신한다.

마치 거울과 같은 원리로, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다. 전기및전자공학부 배강민 박사과정과 문한결 박사과정이 공동 주 저자로 참여한 이번 연구는 모바일 시스템 분야의 최고 권위 국제 학술대회인 `ACM 모비시스(ACM MobiSys)’ 2023에 지난 6월 발표됐다. (논문명: Hawkeye: Hectometer-range Subcentimeter Localization for Large-scale mmWave Backscatter)

김성민 교수는 “이번 성과를 통해 스마트팩토리 등 산업체를 넘어, XR(확장현실) 등 민간에서도 포괄적으로 사용가능한 IoT(사물인터넷) 상호적용 기술로, 전방위적인 위치인식 기술의 보급을 가능하게 할 것으로 기대된다”고 말했다.

 

 

[김성민 교수]

전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀, 2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI 반도체 개발

 

 

오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다.

거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.

전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다. 연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다.

메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다.

이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.

이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다.

DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다.

DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다. 세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다.

이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다. 

김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.

 

 

전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀, CACM Megazine “South Korea’s Nationwide Effort for AI Semiconductor Industry” 게재

 

전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 컴퓨터 과학 분야 대표 월간 학술 매거진 중 하나인 CACM (Communications of the ACM)에 “South Korea’s Nationwide Effort for AI Semiconductor Industry(2023. 7.)”이라는 아티클을 게재하였다.

 

 

이 아티클에서 김주영 교수 연구팀은 국내에서 진행 중인 AI 반도체 산업을 위한 국가적 노력을 깊이 있는 분석을 통해 소개하고 있다.

연구팀은 정부, 산업, 학계 간의 다방면에서 이뤄지고 있는 노력들을 분석하여 세계 최고의 반도체 공급망을 구축하기 위한 정부의 투자 계획, 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 기업들의 야심찬 AI 반도체 사업 계획, 그리고 특정 응용 분야를 위한 AI 연산 가속기를 개발하는 팹리스 스타트업들(퓨리오사, 리벨리온, 사피온, 하이퍼엑셀, 오픈엣지, 모빌린트, 딥엑스, 텔레칩스)의 부상 등을 심도있게 조명하였다.

이와 더불어, 현재 KAIST 반도체시스템학과와 더불어 AISS, PIM 연구센터와 칩 설계 분야의 연구 지원을 위한 IDEC의 다양한 프로그램들을 함께 소개하고 있다.

 

이 아티클은 국가 차원에서의 전략적인 기술 개발과 기업들의 적극적인 참여가 결합된 AI 반도체 분야에서의 대한민국의 발전 방향과 성과를 엿볼 수 있으며, 이를 국제적으로 알린 것에 의미가 있다.

앞으로의 AI 반도체 산업에 대한 통찰과 미래 기술에 대한 탐구를 원하는 독자들에게 유익한 정보를 제공하고 있다. 링크: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3587264