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김용대 교수 연구팀, 도심에서 무력화 가능한 안티드론 기술 개발

< 전기및전자공학부 김용대 교수 >

최근 각국 정부는 공항과 국가 중요 시설에서 무인 항공기를 이용한 테러를 방지하기 위해 다양한 안티드론 시스템을 구축하고 있다.

드론을 추락시키거나 원하는 방향으로 제어하는 안티드론 기술은 드론의 다양한 보안 취약점을 이용하여 구현이 가능하다.

우크라이나-러시아 전쟁은 안티드론 기술의 평가장이 되고 있다.

KAIST 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 도심에서 사용이 가능한 협대역 전자기파*를 원격에서 드론의 회로에 주입해 드론을 즉각적으로 무력화하는 안티드론 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.

* 기존에 사용되는 광대역 전자기파을 이용한 안티드론 기술은 주변의 전자·전기 장치에 피해를 일으켜, 도심사용이 어렵다는 점을 개선하여 매우 좁은 대역의 협대역전자기파를 이용한 안티드론 기술은 목표 드론 기종에만 그 효과를 한정할 수 있게 해준다.

김 교수 연구팀은 드론 제조사의 제어 유닛 보드가 전자파 주입에 따른 민감도가 다르다는 것을 발견하였고 각 제조사별 수집된 민감도를 극대화한 주파수를 분석하였다.

이를 통하여 매우 좁은 대역의 협대역전자파를 주입하더라도 원격에서 드론을 즉각적으로 무력화시킬 수 있음을 입증했다.

이번 기술의 특징은 이렇게 좁은 대역으로 특정 주파수로 전자파 주입을 할 경우 기존의 안티드론 기술과 달리, 주변 전자 장치에 미치는 영향을 최소화할 수 있어, 도심에서도 적용 가능한 안티드론 기술이라고 할 수 있다.

뿐만 아니라 같은 제어 유닛 보드를 사용하는 드론들을 이용한 군집 드론 공격 시 이들 드론을 동시에 추락시킬 수 있다.

즉, A 기종을 사용하는 100개의 적 드론과 B 기종을 사용하는 100개의 아군 드론이 동시에 비행하고 있을 때 아군 드론은 전혀 영향을 받지 않으면서 100개의 적 드론을 모두 격추시킬 수 있는 기술로 평가된다.

< 사진 1. 안티드론 기술 시연 모습 >

KAIST 장준하 연구원과 조만기 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 보안최우수학회 중 하나인 `NDSS (Network and Distributed System Security)’ 심포지움 2023에 채택됐다.

(논문명 : Paralyzing Drones via EMI Signal Injection on Sensory Communication Channels)

드론의 구동을 위하여 관성 계측 장치(IMU)는 다양한 센서값들을 제어 유닛 보드에 전달을 한다. 제어 유닛 보드는 이 센서값들을 제어 알고리즘에 적용하여 다음 번 드론의 움직임, 즉 로터의 회전수나 드론의 자세를 계산한다. 이 연구의 핵심 아이디어는 이 관성 계측 장치와 제어 유닛 보드 간의 통신을 방해시키면 제대로된 센서값을 받을 수 없고, 이 경우 다음 번 드론의 제어가 불가능해 진다는 것이다.

이 통신을 방해하기 위한 기술로 연구팀은 전자파 간섭(EMI) 취약점을 갖는 제어 유닛 보드에 대한 전자파 주입을 선택했다.

실험을 통하여 동종의 제어 유닛 보드는 같은 주파수의 전자파에 민감하다는 것을 발견하였고, 이를 이용하여 협대역의 전자기파를 주입할 경우, 주변 전자 장치에 영향을 끼치지 않을 뿐 아니라, 군집 드론 공격에 효과적으로 대응할 수 있는 점을 발견하였다.

< 그림 1. 드론 무력화 기술의 원리 >

한편 김용대 교수 연구팀은 2015년 소리를 관성 계측 장치에 포함된 평형센서인 자이로스코프(Gyroscope) 센서에 주입하여 드론을 떨어뜨릴 수 있는 기술을 개발했었다.

2015년 연구와 이번 연구는 깊은 연관을 가지고 있다. 2015년 연구는 달팽이관(정확히는 세반고리관)에 문제가 생길 경우 인간이 평형을 유지하기 힘들다는 것과 유사한 원리라고 할 수 있다. 이번 연구는 달팽이관에 문제를 일으키는 것이 아니라 달팽이관에서 뇌로 연결되는 신경망을 잠시 막을 경우에도 인간이 평형을 유지하기 힘든 것과 비슷한 원리라고 할 수 있다.

연구팀은 실내 전자파 차폐 시설을 이용해 10m 거리에서 호버링 비행 중인 드론을 즉각적으로 추락시킬 수 있음을 확인했으며, 공격 거리와 요구 전력 간의 관계를 도출했다. 10m 이상의 거리에 대해선 시뮬레이션을 통해 가능함을 확인했다.

< 표 1. 드론 무력화 기술 분류 >

공동 제1 저자인 장준하 연구원은 “드론 제어 유닛 보드의 전자파 간섭(EMI) 취약성을 이용하면 특정 영역의 드론들을 즉시 무력화하는 안티드론 기술로 활용할 수 있음을 보였다ˮ며, “또한 이는 기존의 안티드론 기술이 가지는 주변 전자 장치에 대한 영향을 문제를 해결한 도심에서 적용 가능한 안티드론 기술이며 고도화 연구를 통해 자폭 드론, 집단 드론 공격 등으로부터 국민을 보호하는 기술로 활용할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.

김용대 교수는 “원천 연구가 이제 끝난 시점이고 실용화 연구를 통해 실제 제품 개발까지 이어질 수 있을지 확인이 필요하다”며, “추가로 제어 유닛 보드와 IMU 센서 간의 통신 회로 뿐 아니라 다른 회로의 취약점에 대한 연구도 필요한 시점이다”라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 무인이동체 보안을 위한 항재밍 및 무허가 무인이동체 탐지대응 기술 개발 사업과 정보통신기술기획원 융합보안 핵심인재 양성사업 그리고 미 공군과학연구실의 지원을 받아 수행됐다.

윤준보 교수 연구실, 이용복 박사과정 학생 제36회 IEEE MEMS 2023 학회 ‘Outstanding Student Oral Presentation Award Finalist’ 수상

(왼쪽부터 이용복 박사과정 학생, 윤준보 교수)

IEEE MEMS 학회는 MEMS 학계 및 산업에서 권위를 인정 받는 국제 학술 대회이다. 이용복 학생이 수상한 상은 제출된 총 636편의 학생 논문에 대해 엄격한 심사를 거쳐 최종 20편을 선정하여 수여한 상이다. 선정된 논문은 “A Fast and Energy-Efficient Nanoelectromechanical Non-Volatile Memory for In-memory Computing” 으로 초고속, 초저에너지로 작동하는 나노 전자 기계식 비 휘발성 메모리 개발과 이를 이용해 In-memory Computing을 구현하는 새로운 방법을 제시하였다.

학회명: The 36th IEEE International Conference on Micro Electro Mechanical Systems (IEEE MEMS 2023)
일시 및 개최지: 2023. 1.15 – 2023. 1.19, 독일 뮌헨.
수상 내역: Outstanding Student Oral Presentation Award Finalist
수상자: 박사과정 이용복 (지도교수 윤준보)
수상 논문: A Fast and Energy-Efficient Nanoelectromechanical Non-Volatile Memory for In-memory Computing
수상 저자: 이용복, 강민호, 최판규, 김수현, 김태수, 이소영, 윤준보 (지도 교수)

권인소 교수 연구팀, IEEE/CVF Winter conference on Applications of Computer Vision(WACV) 2023 ‘The Best Student Paper’ 상 수상

[왼쪽부터 신욱철, 박관용, 이병욱, 이경현, 권인소 교수]

WACV는 Google Scholar h-5 인덱스로 Computer Vision 분야에서 전체 9위를 기록하고 있는 주요 학술 대회이다.

올해 1,577편의 submissions 중 641편의 논문이 발표되었으며, 그 중 Best Student Paper Award로 선정되었다.

선정된 논문의 제목은 “Self-supervised Monocular Depth Estimation from Thermal Images via Adversarial Multi-spectral Adaptation” 이다.

본 연구는 한장의 열화상 이미지로부터 거리를 추정하는 문제를 다루고 있으며, 열화상이 갖고 있는 저해상도 문제와 온도분포에 따른 상세한 영상정보의 부제 등으로 컴퓨터비전 분야의 난제 중 하나이다.

이 문제를 해결하기 위해, 심층 신경망의 자기 지도 학습 기법과 다중 스펙트럼 영상들 간의 적대적 학습 기법을 융합한 독창적인 딥러닝 모델을 제시하였다.

특히, 정확한 카메라 보정 정보 등 많은 제약 조건이 있는 기존 방법들과 달리, 독립적인 열화상 영상과 컬러 영상을 신경망 학습에 활용함으로서 제약 조건 없이 신경망의 학습을 가능케 하며, 다양한 조건 실험을 통하여 기존 방법 대비 주/야간/저조도 등 열악한 환경에서 우수한 성능을 달성하였다.

EE 학부 김훈 교수 연구실 석사과정 김규완 학생 ‘2022 대한민국 인재상’ 수상

[김규완 학생]

대한민국 인재상은 우수한 청년 인재들을 발굴·시상하기 위해 교육부가 주최하고 한국과학창의재단이 주관하는 상으로, 29일 오후 정부세종컨벤션센터에서 열린 ‘2022 대한민국 인재상 시상식’이 진행되었다.

대학․청년부문 수상자로 선정된 김규완은 육군 연구개발 장교이자 KAIST 전기및전자공학부 대학원생으로 ‘광통신’ 분야 연구와 국방과학으로의 접목 영역에서 두각을 나타내고 있는 인재이다.

대한민국 인재상 수상자는 전국의 고교생 50명과 대학생·청년 50명 등 총 100명으로 학교장 또는 소속기관장 등의 추천을 받아 지역심사와 중앙심사위원회 심의를 거쳐 최종 선정했다.

수상자에게는 부총리 겸 교육부장관상과 상금(200만 원)이 부상으로 주어졌다.

EE학부 제민규 교수, ‘해동반도체공학상’ 수상

제민규 교수는 지난 12월 7일 서울 aT센터에서 열린 반도체공학회 2022년도 정기총회에서 “해동반도체공학상”을 수상했다.

해동과학문화재단은 그동안 대한민국의 기술 발전과 산업을 위한 인재 발굴 및 동기부여를 위해 많은 노력과 헌신을 해왔으며, 특히 2021년에는 반도체 산업과 기술을 위한 “해동반도체공학상”을 제정하여 반도체 인재 발굴을 위한 초석을 제공하였다.

올해 제 2회 “해동반도체공학상”은 전세계적으로 반도체 분야의 중요성이 과거 어느 때보다 크게 부각되고 있는 시기이기에 수상의 의미가 더욱 크다고 할 수 있다.

[제민규 교수]

제민규 교수는 바이오메디컬 및 센서 인터페이스 집적회로/마이크로시스템 분야 연구 초창기이던 2000년대 초반부터 싱가포르의 A*STAR 산하 IME 연구소에 재직하면서 선도적인 연구를 수행하였고, 2014년부터는 한국의 학계로 자리를 옮겨 세계 최고 수준의 연구를 계속함으로써 이 분야 국내 연구 수준을 세계 수준으로 견인하는데 중요한 역할을 하고 있다.

해당 분야의 개척과 발전에 크게 기여한 주요 연구자로서 국제적으로 인정받고 있으며, 국내에서는 이 분야를 이끄는 리더 연구자로서의 역할을 수행하고 있다.

차세대 의료기기 및 뇌신경 인터페이스를 위한 회로 및 시스템 분야의 우수한 연구성과를 인정받아 2020년에 IEEE Circuits and Systems Society (CASS)의 Distinguished Lecturer로 선정되기도 하였으며, 현재까지 총 110편의 SCI급 논문을 게재하고 총 252편의 국제학술대회 논문을 발표하였다.

특히 분야와 관련한 각종 IEEE 우수 저널에 총 76편의 논문을 게재하였으며, 최고 수준 국제학술대회인 IEEE ISSCC, IEEE SOVC, IEEE CICC에 총 25편의 논문을 발표하였고 이 분야 연구를 통해 총 24건의 국외특허, 총 26건의 국내특허 등록 그리고 총 30건의 특허가 국내/외 출원 중에 있다.

관련 분야 대기업들은 물론 스타트업 기업 및 중소기업들과의 활발한 협력을 통해 바이오/의료기기 분야 및 IoT 센서 분야의 기술 경쟁력 확보, 산업 생태계 조성 및 활성화 그리고 신흥시장을 목표로 한 미래 성장 동력 확보에도 크게 기여해오고 있다.

EE학부 이현주 교수, 2022년도 에쓰-오일 제4회 ‘차세대과학자상’ 수상

이현주 교수는 한국과학기술한림원과 한국대학총장협회가 공동 주관하고 에쓰-오일 과학문화재단에서 후원하는 ‘제4회 차세대과학자상(IT 분야)’을 수상하였다.

더불어 이현주 교수는 차세대과학자상 수상금액 중 400만원을 학교발전기금으로 기부하였다.

한국과학기술한림원(https://kast.or.kr)은 2011년부터 에쓰-오일 과학문화재단의 후원으로 기초과학 및 공학 분야의 젊은 과학자를 선발·포상함으로써 21세기 국가 과학기술의 주역으로 육성하고자 에쓰-오일 시상 사업을 시행해 오고 있다.

2022년 12월 9일, 한국과학기술한림원과 한국대학총장협회가 공동 주관한 이날 시상식에서, 물리학, 생리의학, 화학공학·재료공학, 에너지, IT 등 5개 분야에서 선정된 차세대 과학자 5명에게 총 2억원의 연구지원금을 전했다.

EE학부 김주영 교수, 2022 AI 반도체 미래기술 컨퍼런스 ‘과기정통부 장관상’ 수상

2022년 12월 12일, 과학기술정보통신부(과기정통부)는 경기창조경제혁신센터(판교)에서 열린 ‘2022 AI반도체 미래기술 컨퍼런스’에서 김주영 교수에게 인공지능 반도체 산업 발전에 기여한 공로로 ‘과학기술정보통신부 장관상’을 수여했다.

김주영 교수는 국내 AI 프로세서 및 PIM 반도체 기술 연구·개발을 선도하고 미래 반도체 인력 양성과 팹리스 생태계 조성에 기여한 공로를 인정받아 유공자 포상자로 선정되었으며, 최근 각광 받고 있는 거대 인공지능 모델을 위한 AI 반도체와 메모리-로직 융합 PIM 반도체 연구 등을 활발히 수행하고 있다.

[김주영 교수 사진]

[과기정통부 시상식 사진]

EE 유민수 교수, 장민석 교수, “과학기술 발전 이끌 젊은 리더” 과기한림원, ‘2023 Y-KAIST’ 회원 선출

유민수 교수와 장민석 교수가 한국과학기술한림원(이하 ‘한림원’) ‘2023 Y-KAST’ 회원으로 선출되었다.

Y-KAST 회원은 만 43세 이하 젊은 과학자 중 학문적 성과가 뛰어난 연구자이며, 한림원은 박사학위 후 국내에서 독립적 연구자로서 이룬 성과를 중점 평가해, 우리나라 과학기술 발전에 기여할 가능성이 높은 차세대 과학기술리더를 최종 선출하였다.

한림원은 2022년 12월 13일 오후 4시, ‘2022 Y-KAST Members Day’를 온·오프라인으로 동시 개최하고, 신임 Y-KAST 회원에 대한 회원패 수여와 연구업적 소개 등을 진행할 계획이다.

한림원장은 “한림원은 젊은 과학자가 마음껏 기량을 펼치고 미래 과학기술계 리더로서 성장할 수 있는 환경을 구축하기 위해 최선의 노력을 다하고자 한다”며 “특히 Y-KAST가 국내·외에서 젊은 과학자들을 대표하여 그들의 목소리를 내고 연구개발 혁신을 위한 새로운 아이디어를 제시할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

[유민수 교수] [장민석 교수]

유민수 교수 연구활동 : 인공지능을 위한 지능형 반도체 및 컴퓨터 시스템 개발

장민석 교수 연구활동 : 나노 광학과 메타 물질 분야에서 과학과 공학의 접경 지대 개척 및 2차원 물질 기반 능동 광소자 연구에서 중요한 문제들을 연이어 해결하며 해당 분야 선도

EE 전상훈 교수 연구팀, 차세대 반도체 핵심소재로 열적으로 안정된 강유전체 소재 최초 개발

[전상훈교수, 김기욱 박사과정]

한국과학기술원(KAIST)은 전상훈교수 연구팀이 하프니아 강유전체 소재의 물성적 이해를 바탕으로 3D 집적 공정에서도 열적으로 안정한 강유전체 소재를 세계 최초로 개발했다고 12일 밝혔다. 현재, 반도체 제조 업계에서 고집적, 고효율의 3D 메모리 소자에 대한 필요성이 꾸준하게 대두되고 있다는 점을 고려할 때, 이번 연구는 강유전체 기반의 3D 메모리 집적 공정에서 핵심 기술로 평가받을 것이라 예상된다.

전상훈 교수 연구팀은 CMOS 공정을 이용하여 강유전체 기반의 메모리 소자를 집적하였고 고온의 열적 에너지(> 750℃, 30분)를 가한 후에도 우수한 강유전성이 발현되는 것을 확인하였다. 또한 열적 에너지에 따른 강유전체 소재의 도메인 스위칭 동작을 전기적 측정을 통해 직관적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발하여 추후, 강유전체 소재의 열적 안정성 연구의 프레임 워크를 구축 및 제시하였다.

해당 연구는 학계에서 활발하게 연구되고 있는 강유전체 소재의 기능성과 반도체 제조 업계에서 필요로 했던 강유전체 소재 기반의 3D 메모리 소자 집적 공정 사이의 간극을 줄여주었다는 점에서 큰 의미를 가진다.

전상훈 교수는“이번 연구 결과는 답보상태에 있던 강유전체 소재 기반의 3D 메모리 및 회로 집적 기술 개발에 대한 Breakthrough 기술이 될 것으로 판단되며, 향후 고집적/고효율의 시스템 개발에 있어 핵심 역할을 할 것”이라고 설명했다.

김기욱 박사 과정이 제 1 저자로 수행한 이번 연구는 반도체 소자 및 회로 분야의 최고 권위 학회인‘IEEE International Electron Devices Meeting 2022 (IEDM 2022)’에 12월 5일 발표를 마쳤다. 한편 이번 연구는 삼성 전자 (Samsung Electronics)와 차세대 지능형 반도체 사업단의 지능형 반도체 선도기술개발의 지원을 받아 진행되었다.

EE 최정우 교수, NOVEM 2023 국제학회 keynote forum speaker 선정

[최정우 교수]

최정우 교수가 2023년 뉴질랜드에서 개최되는 NOVEM (Noise and Vibration: Emerging Methods) 2023 학회의 keynote forum speaker로 선정되었다.

NOVEM은 France의 Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Lyon에 의해 설립된 소음 및 진동 분야의 신기술 연구를 발표하는 학회이다.

최정우교수는 sound field control 연구에 대한 공로로 2014년 소음 및 진동분야 최대 학회인 Inter-Noise 2014에서 plenary lecturer로 선정된 데 이어 두 번째 국제 학회의 기조 강연자로 선정되었다.

최정우 교수님은 Sound Field Control 세션에서 Sound field control in real and virtual auditory space를 주제로 기조 강연을 할 예정이다.

[link] https://www.novem.ac.nz/keynote-forums/

[보관함:] 연구 > 연구성과