연구 > 연구성과 - 69 / 13 페이지 - KAIST 전기 및 전자공학부

유회준 교수 연구실 석사과정 권범석 학생 IEEE ISCAS에서 Best Paper Award 수상

전기및전자공학부 유회준 교수 연구실 석사과정 권범석 학생이 2023 IEEE International Symposium on Circuits and Systems(ISCAS)에서 Best Paper Award를 수상하였다.

이번 학술대회는 지난 5월 21일부터 25일까지 미국 캘리포니아에서 개최되었다.

ISCAS 학회는 IEEE에서 매년 개최하는 국제 학회이며, “A 92fps and 2.56mJ/Frame Computing-in-Memory-Based Human Pose Estimation Accelerator with Resource-Efficient Macro for Mobile Devices”라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

자세한 내용은 다음과 같다.

– 학 회 명 : 2023 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS)

– 개최기간 : 2023년 5월 21일 ~ 25일

– 수 상 명 : Best Paper Award

– 저 자 : 권범석, 이지용, 김상진, 조우영, 유회준 (지도교수)

– 논 문 명 : A 92fps and 2.56mJ/Frame Computing-in-Memory-Based Human Pose Estimation Accelerator with Resource-Efficient Macro for Mobile Devices

유민수 교수 ‘Google Research Scholar Award’ 수상

[유민수 교수]

Google Research Scholar Award는 전 세계 대학들을 대상으로 컴퓨터 과학 및 관련 분야를 연구하고 있는 신진 연구자들과 구글과의 협업을 촉진하고 장기적 협력 관계를 도모하기 위해 구글 본사에서 2021년에 신설한 프로그램이다.

유민수 교수는 학계에서 7년 미만으로 활동한 신진 연구자 자격으로 전 세계에서 선정된 총 78명의 신진 교원 수상자 명단에 포함되었으며, Systems 분야에서 선정된 4명의 교원 중의 한 명으로 올해 수상을 하게 되었다.

국내 소재 대학에 재직 중인 교수는 3명이 선정되었으며, 이 중 유민수 교수와 본교 AI대학원 김범준 교수를 포함한 2명이 KAIST 소속이다.

유민수 교수는 ‘Co-Designing Hardware/Software Systems for Differentially Private Machine Learning’이라는 연구 주제로 수상을 하게 되었다.

최근 들어 ChatGPT로 각광받고 있는 LLM (Large Language Model) 기반의 생성형 AI (Generative AI) 기술은 AI 서비스 품질 향상을 위해 대량의 사용자 데이터를 수집 및 활용하여 AI 모델의 정확도를 개선하고 있다.

하지만 사용자의 민감한 개인정보가 데이터센터로 전송 및 저장되는 와중에 유출되거나, 이를 기반으로 학습된 모델이 추론 과정에서 서비스 될 때에 학습에 사용된 개인정보가 유출되는 등 사용자 개인정보보호가 심각한 사회문제로 대두되고 있다.

이번 수상의 기반이 된 ‘프라이버시가 보호되는 기계학습을 위한 컴퓨터 시스템 연구’는 대량의 데이터 사용이 필수적인 AI 모델 학습 과정에서, 개인 정보나 민감한 사용자 데이터가 AI 모델의 학습이나 추론 과정에서 유출되지 않는 AI 반도체 및 이를 지원하기 위한 소프트웨어 솔루션을 연구할 예정이다.

전체 수상자 명단 및 해당 수상에 관한 자세한 소식은 아래 웹사이트에서 확인할 수 있다.

https://research.google/outreach/research-scholar-program/recipients/?category=2023

정명수 교수 연구팀, 세계 최초 CXL 3.0 기반 검색 엔진을 위한 AI 반도체 개발

전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 세계 최초로 CXL 3.0 기반 검색 엔진을 위한 AI 반도체를 개발하였다.

최근 각광 받고 있는 이미지 검색, 데이터베이스, 추천 시스템, 광고 등의 서비스들은 근사 근접 이웃 탐색(Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS) 알고리즘을 사용한다.

근사 근접 이웃 탐색 알고리즘을 실제 서비스에서 사용할 때 필요한 데이터 셋이 매우 커 많은 양의 메모리를 요구하는 어려움이 있다.

이를 해결하기 위해 기존에는 압축 방식과 스토리지 방식을 사용하였지만, 각각 낮은 정확도와 성능을 가지는 문제가 있다.

연구팀은 메모리 확장의 제한이라는 근본적인 문제를 해결하기 위해 CXL이라는 기술을 사용하였다. CXL은 PCI 익스프레스(PCIe) 인터페이스 기반의 CPU-장치 간 연결을 위한 프로토콜로, 가속기 및 메모리 확장기의 고속 연결을 제공한다.

또한 CXL 스위치를 통하여 여러 대의 메모리 확장기를 하나의 포트에 연결할 수 있는 확장성을 제공한다. 하지만 CXL을 통한 메모리 확장은 로컬 메모리와 비교하여 메모리 접근 시간이 증가하는 단점을 가지고 있다.

연구팀이 개발한 AI 반도체(CXL-ANNS)는 CXL 스위치와 CXL 메모리 확장기를 사용해 근사 근접 이웃 탐색에서 필요한 모든 데이터를 메모리에 적재할 수 있어 정확도와 성능 감소를 없앴다.

또한 근사 근접 이웃 탐색의 특징을 활용해 데이터 근처 처리 기법과 지역성을 활용한 데이터 배치 기법으로 CXL-ANNS의 성능을 한 단계 향상시켰다.

연구팀은CXL-ANNS의 프로토타입을 자체 제작하여 기존 연구들과 성능을 비교하였다.

CXL-ANNS는 기존 연구들 대비 평균 111배 성능 향상이 있었다. 특히, 마이크로소프트에서 실제 서비스에서 사용되는 방식과 비교하였을 때 92배의 성능 향상을 보여줬다.

이번 연구는 미국 보스턴에서 오는 7월에 열릴 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 `USENIX Annual Technical Conference, 2023’에 ‘CXL-ANNS’이라는 논문명(CXL-ANNS: Software-Hardware Collaborative Memory Disaggregation and Computation for Billion-Scale Approximate Nearest Neighbor Search)으로 발표될 예정이다.

해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.

[그림1. 하드웨어 프로토타입]

[그림2. CXL-ANNS의 로고]

[그림3. CXL-ANNS 연구진 (왼쪽부터) 전기및전자공학부 박사과정 장준혁, 이승준, 석사과정 최한진, 박사과정 권미령, 배한여름, 교수 정명수]

자세한 정보는 아래 링크 참조

[Link]

한국경제: https://www.hankyung.com/it/article/202305259204i

헤럴드경제: http://news.heraldcorp.com/view.php?ud=20230525000225

조선비즈: https://biz.chosun.com/science-chosun/technology/2023/05/25/4UW5LPX3WVARVIS3QBBICPINFM/

전자신문: https://www.etnews.com/20230525000092

EE 권경하 교수 연구팀, 배터리 없이 실시간으로 무선으로 심혈관 기능을 진단하는 임플란트 개발

– 심혈관 내 압력, 혈류, 온도를 실시간 측정하는 무선 시스템 개발

– 심혈관 질환 환자들의 사전 위험 예측 및 관리에 폭넓게 활용 기대

실시간 혈역학(Hemodynamic) 모니터링은 심혈관 질환을 앓는 환자의 수술 전후 관리에 도움을 준다.

이에 일상에서 실시간으로 심혈관 내 압력, 유량 및 온도 측정을 제공할 수 있는 무선 인체이식형 의료기술에 대한 수요가 증가하고 있다.

권경하 교수는 배터리 없이 실시간으로 심혈관 내 압력, 유량, 온도를 측정해 심혈관 기능을 진단하는 무선 심혈관 임플란트를 개발했다.

권경하 교수 연구팀과 미국 노스웨스턴대학교 김종욱 박사가 공동연구를 통해 개발한 이 기술은 국제 학술지 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)에 4월 11일 발표됐다 (논문명 : A battery-less wireless implant for the continuous monitoring of vascular pressure, flow rate and temperature; URL: https://www.nature.com/articles/s41551-023-01022-4).

현재는 침상 모니터에 연결된 유선 테더(tether)와 함께 센서를 동맥에 삽입해 동맥압과 혈류 속도 측정이 가능하지만, 유선 인터페이스가 심혈관 손상 및 감염이나 측정 정확도 저하로 이어질 수 있으므로 병원에서 움직이지 않는 환자를 위해 일시적으로 사용하는 것으로 제한된다.

전문 의료 시설에 접근하지 않고 언제 어디서나 환자의 수술 후 모니터링을 지원하기 위해, 배터리 없이 무선으로 작동하는 임플란트 시스템을 개발하는 것이 핵심 과제다.

연구를 주도한 권경하 교수는 “앞으로 심장판막 대동맥 이식술(TAVI) 후 경사도 및 기타 유출 검사, 뇌동맥류용 흐름 전환기 내부의 압력 및 유량 측정, 흉부 내 대동맥 내시경적 수술(TEVAR) 및 복부 대동맥류 내시경적 수술(EVAR) – 엔돌릭 감시 등 다양한 임상 분야에서 사용될 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

왼쪽부터 권경하 교수, 노스웨스턴대학교 김종욱 박사

[언론보도]

조선비즈 : 실시간 심혈관 건강 확인하는 무선진단 장치 국내서 개발 – 조선비즈 (chosun.com)

아시아경제 : 배터리 없이 인체 삽입해 무선 혈압 측정 – 아시아경제 (asiae.co.kr)

정재웅 교수 연구실 이시목 학생, 2023 MRS Spring Meeting Best Poster Award 수상

[정재웅 교수, 박사과정 이시목 학생, 왼쪽부터]

정재웅교수 연구실의 이시목 박사과정 학생이 2023 MRS Spring Meeting에서 Best Poster Award를 수상하였다.

MRS(Materials Research Society) Meeting은 80개 이상 국가에서 물리, 화학, 생물 등을 포함한 재료 분야 연구자들이 모여 최신 연구결과를 발표하는 세계 최대 규모의 미국재료학회에서 주관하는 학술대회이다.

이번 2023 MRS Spring Meeting은 재료 과학의 미래에 대한 창구 역할은 물론 학계 관련자 및 업계 종사자들에게 기술에 대한 정보와 네트워크를 형성할 수 있는 기회를 제공하는 심포지움이 결합된 학술 대회로 지난 4월 10일부터 14일까지 미국 샌프란시스코에서 개최되었다.

약 5500명이 참석하고 1382개의 포스터가 발표되었으며, 이 중 18개의 포스터가 Best Poster Award로 선정되었다.

이시목 학생은 “Adaptive Electronic Skin with High Sensitivity and Large Bandwidth based on Gallium Microdroplet-Elastomer Composite” 주제의 포스터를 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상하게 되었다.

이번 연구는 액체 금속 갈륨을 기반으로 인간 피부의 민감도와 압력 감지 범위를 뛰어 넘는 전자 피부 제작 기술을 제시하여 추후 헬스 케어, 로봇 공학 등 다양한 분야에 활용 가능할 것으로 예상된다.

[수상식 사진, MRS Meeting Chair 이태우 교수, 이시목 학생, 정재웅 교수, 왼쪽부터]

최준일 교수, 명현 교수, IEEE VTS Distinguished Lecturer 선정

전기및전자공학부 최준일, 명현 교수가 국제 전기전자공학회(IEEE)의 이동체공학학술회(Vehicular Technology Society, VTS)가 지원하는 ‘저명 강연자(Distinguished Lecturer)’로 선정되어 올해부터 2025년까지 2년간 Distinguished Lecturer로 활동하게 되었다.

IEEE VTS는 이동체와 관련된 전자공학 분야 세계 최대 규모의 학회로서, 매년 해당 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있는 세계 석학 수 명을 Distinguished Lecturer로 선정하여 전세계 90여개의 지부(chapter)에서 초청 강연을 진행할 수 있는 기회를 지원하고, 이를 통해 학회 회원들에게 최신의 연구 동향 및 우수 성과들에 관한 지식을 얻고 Distinguished Lecturer와 직접 소통할 수 있는 기회를 제공한다.

최준일 교수는 차세대 무선통신 시스템 분야의 우수한 연구 성과를 바탕으로 ‘기계학습을 활용한 통신시스템’ 및 ‘지능형 반사판 기반의 통신 시스템’을 주제로, 명현 교수는 로봇 자율 주행 분야의 우수한 연구 성과를 바탕으로 ‘로봇 자율 주행: 핵심 기술 및 응용” 주제로 강연할 예정이다.

명현 교수 연구팀, 안 보고도 계단을 성큼성큼 걷는 ‘드림워커’ 기술 개발

– 시각 및 촉각 정보 없이 비정형 환경 보행이 가능한 인공지능 심층 강화학습 기반 보행 로봇 제어기술 ‘드림워크’ 개발

– ‘드림워크’ 기술을 활용하여 다양한 형태의 사족보행 ‘드림워커’ 로봇 양산 가능

– 화재와 같은 재난으로 인한 비정형 환경 탐사 임무 수행 등에 활용 기대

연기가 자욱해 앞이 안 보이는 재난 상황에서 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단을 오르내리고 나무뿌리와 같은 울퉁불퉁한 환경 등에서 넘어지지 않고 움직이는 사족보행 로봇 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇연구실)이 다양한 비정형 환경에서도 강인한 `블라인드 보행(blind locomotion)’을 가능케 하는 보행 로봇 제어 기술을 개발했다.

연구팀은 사람이 수면 중 깨어서 깜깜한 상태에서 화장실을 갈 때 시각적인 도움이 거의 없이 보행이 가능한 것처럼, 블라인드 보행이 가능하다고 해서 붙여진 ‘드림워크(DreamWaQ)’기술을 개발하였고 이 기술이 적용된 로봇을 ‘드림워커(DreamWaQer)’라고 명명했다.

즉 이 기술을 탑재하면 다양한 형태의 사족보행 로봇 드림워커를 만들어낼 수 있게 되는 것이다.

드림워커(DreamWaQer) 로봇은 실험실 환경뿐 아니라, 연석과 과속방지턱이 많은 대학 캠퍼스 환경, 나무뿌리와 자갈이 많은 야지 환경 등에서 보행 시 지면으로부터 몸체까지 높이의 3분의 2 (2/3) 정도의 계단 등을 극복함으로써 강인한 성능을 입증했다.

또한 환경과 무관하게, 0.3m/s의 느린 속도부터 1.0m/s의 다소 빠른 속도까지도 안정적인 보행이 가능함을 연구팀은 확인했다.

이번 연구 결과는 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정이 제1 저자로, 유병호 박사과정이 공동 저자로 참여했으며, 오는 5월 말 영국 런던에서 개최되는 로보틱스 분야의 세계 최고 권위 학회인 ICRA(IEEE International Conference on Robotics and Automation)에 채택되어 발표될 예정이다. (논문명: DreamWaQ: Learning Robust Quadrupedal Locomotion With Implicit Terrain Imagination via Deep Reinforcement Learning)

개발된 드림워크를 탑재한 보행 로봇 드림워커의 구동 및 보행 영상은 아래 주소에서 확인할 수 있다.

-메인 영상: https://youtu.be/JC1_bnTxPiQ

-쿠키 영상: https://youtu.be/mhUUZVbeDA0

(왼쪽부터) 명현 교수, 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정, 유병호 박사과정, 오민호 박사과정. 맨 앞에는 드림워크 기술이 탑재된 사족보행 로봇 드림워커.

[언론보도]

전자신문 : KAIST 보행로봇, 앞이 안보여도 계단 오르고 걷는다 – 전자신문 (etnews.com)

헤럴드경제 : “보이지 않는데도 높은 계단 척척…카이스트, 新로봇제어 기술 개발”- 헤럴드경제 (heraldcorp.com)

김상현 교수 연구팀, 발열 40% 낮춘 초고해상도 마이크로 LED 기술 구현

KAIST, 발열 40% 낮춘 초고해상도 마이크로 LED 기술 구현

– 에피택시 구조 변경 기술로 소자 효율 저하 문제의 근본적인 해결이 가능함을 제시하고, 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이 상용화에 크게 기여할 것으로 기대

[김상현 교수, 백우진 박사과정]

김상현 교수 연구팀이 소자의 크기가 마이크로미터(μm, 백만분의 1미터) 정도의 크기를 갖는 마이크로 LED의 소형화될 때 소자 효율이 저하되는 현상을 재규명하고 이를 에피택시 구조 변경으로 근본적인 해결이 가능함을 제시했다.

에피택시 기술이란 마이크로 LED로 사용되고 있는 초순수 규소 혹은 사파이어 기판을 매개체로 삼아 그 위에 발광체로 쓰이는 질화갈륨 결정체를 쌓아 올리는 공정을 말한다.

마이크로 LED는 OLED 대비 우수한 밝기, 명암비, 수명이라는 장점이 있어 활발히 연구되고 있으며 삼성전자는 지난 2018년에 ‘The Wall’이라는 마이크로 LED를 탑재한 제품을 상용화했고 애플은 2025년에 마이크로 LED를 탑재한 제품이 상용화될 것이라는 전망이 있다.

마이크로 LED를 제작하기 위해선 웨이퍼 위에 성장된 에피택시 구조를 식각 공정을 통해 원기둥 혹은 직육면체의 모양으로 깎아서 픽셀들을 형성하는데 이 식각 과정에는 플라즈마 기반의 공정이 동반된다.

그러나 이러한 플라즈마들은 픽셀 형성 과정에서 픽셀의 측면에 결함들을 발생시킨다. 따라서 픽셀 사이즈가 작아지고 해상도가 높아질수록 픽셀의 표면적 대 부피의 비율이 상승해 공정 중 발생하는 소자 측면 결함이 마이크로 LED의 소자 효율을 더 크게 감소시킨다는 설명이다.

이에 측면 결함을 완화 혹은 제거하는 것에 많이 연구가 진행됐지만 이러한 방식은 에피택시 구조를 성장한 뒤 후공정으로 진행해야 하는 만큼 개선의 정도에 한계가 존재한다.

연구팀은 마이크로 LED 소자 동작 시 에피택시 구조에 따라 마이크로 LED의 측벽으로 이동하는 전류의 차이가 발생한다는 것을 규명했고, 이를 기반으로 측벽 결함에 민감하지 않는 구조를 설계하여 마이크로 LED 소자 소형화에 따른 효율 저하 문제를 해결했다.

또 제시된 구조는 디스플레이 구동 시 발생하게 되는 열을 기존 대비 40% 정도 낮출 수 있어 초고해상도 마이크로 LED 디스플레이 상용화를 위한 연구로써 큰 의미를 갖는다.

김상현 교수는 “이번 기술 개발은 마이크로LED의 소형화의 걸림돌이었던 효율 저하의 원인을 규명하고 이를 에피택시 구조의 설계로 해결한 데에 큰 의미가 있고 앞으로 초고해상도 디스플레이에 활용될 것이 기대된다”고 했다.

[언론기사]

(워크투데이) : ‘KAIST, 발열 40% 낮춘 초고해상도 마이크로 LED 기술 구현 – 워크투데이 (worktoday.co.kr)

(충청뉴스) : KAIST, 발열 40% 낮춘 초고해상도 마이크로 LED 기술 구현 – 충청뉴스 (ccnnews.co.kr)

김용대 교수 연구팀, 보이스피싱 심박스 탐지 원천기술 개발

– 김용대 교수 연구팀, LTE 망에서 일반 휴대전화와 보이스피싱에 악용되는 심박스를 구분해내는 탐지 원천 기술 개발

– 심박스와 휴대전화 단말기가 가지는 고유 특성을 기반으로 심박스와 휴대전화 구분

– 심박스 등록제를 도입하는 것이 필요하고 그 경우 향후 보이스피싱 범죄를 효과적으로 차단 가능할 것으로 기대

[김용대 교수]

보이스피싱에 심박스가 악용될 경우 해외에서 온 인터넷전화가 한국 내의 번호로 인식되는 발신 번호 조작에 활용될 수 있다.

전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 이동통신사가 보이스피싱에 사용되는 심박스를 식별할 수 있는 원천기술을 개발했다.

휴대전화 등 모든 단말기는 이동통신망에 접속할 때 지원 가능한 기능을 이동통신망에 전달한다. 김용대 교수 연구팀은 이러한 기능 중 1,000여 개를 이용해 이동통신 단말 기종을 구분하는 방법을 제안했고 100여 개의 이동통신 단말들의 기종을 분류할 수 있음을 입증했다.

또한, 이 기술을 보이스피싱에 사용되는 심박스에 적용했을 때 일반 휴대전화와 심박스를 명확히 구분할 수 있음을 확인했다.

이번 연구 논문의 공동 제1 저자인 오범석 KAIST 연구원은 “100여 개의 이동통신 단말들을 이용해 휴대전화와 심박스가 잘 구분되는 것을 확인했다”며 “실제 보이스피싱 기술에 적용하기 위해서는 이동통신사와의 협력을 통해 상용 데이터를 활용한 검증과 기술 고도화가 필요하다ˮ 라고 말했다.

김용대 교수는 “합법적으로 심박스를 사용하는 사업 또한 존재하며 이동통신사에서 심박스를 탐지하는 것도 중요하지만 이 중 불법적으로 이용되는 심박스를 골라내는 것이 더 중요하다”고 말했다.

이어 “이 기술을 효과적으로 적용하기 위해서는 심박스 등록제가 필요한데 보이스피싱 목적이 아닌 합법적으로 사용되고 있는 심박스들은 사업 목적에 대해 등록을 하면 되고 그렇지 않은 심박스는 미등록 심박스이므로 적발이 가능하다”고 설명했다.

[언론기사]

(연합뉴스) : ‘보이스피싱 꼼짝마’ KAIST, 불법 중계기 탐지 원천기술 개발 | 연합뉴스 (yna.co.kr)

(동아사이언스) : 보이스피싱 악용되는 ‘국제전화번호 변환’ 탐지 기술 개발 : 동아사이언스 (dongascience.com)

(아주경제): KAIST, ‘심박스’ 탐지 원천기술 개발… 보이스피싱 예방 기대 | 아주경제 (ajunews.com)

유회준 교수, ISSCC 반도체 설계 최고 권위자로 선정

< 사진 1. 전기및전자공학부 유회준 교수 >

국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC)는 세계 반도체올림픽이라고 불리며 70주년 기념식을 올해 2월 20일 미국 샌프란시스코 메리어트 호텔에서 개최했다.

우리 대학 전기및전자공학부 유회준 교수가 63편의 논문을 발표한 실적으로 동양인으로서 유일하게 톱5에 들어 최다 논문 발표자로 선정되었다고 1일 밝혔다.

유 교수는 ISSCC의 설립 41년이 지난 1995년에 현대전자(現 SK하이닉스)에서 세계 최초로 256M SDRAM을 개발한 뒤 이를 동 학회에서 한국 최초 논문을 발표한 바 있다. 이후 유 교수 연구팀은 KAIST로 옮겨 2000년부터 2023년까지 62편의 논문을 발표하여 동 학회에서 총 63편의 논문을 발표했다.

1996년에 유 교수가 집필한 `DRAM의 설계’라는 책은 삼성전자나 하이닉스 기술자들의 필독서로 활용됐다. 또한, 동 학회에서 DRAM 관련 반도체에 대해 5편, 바이오메디컬용 반도체 및 저전력 무선 통신용 칩에 대해 총 26편, 증강현실(AR)용 웨어러블 반도체에 대해 총 14편 발표했다. 특히 2008년부터 인공지능 반도체를 연구하기 시작해 2014년 세계 최초로 DNN 가속기를 발표하는 등 올해까지 총 18 편의 인공지능(이하 AI) 반도체 관련 연구 결과를 동 학회에서 발표했다. 아울러, 아시아 교수로는 최초로 2019년 AI 반도체에 관련한 ISSCC 기조강연자로 초청되기도 하였다.

< 사진 2. 70주년 기념 ISSCC 수상 모습 >

올해는 특히 트랜지스터의 발명 75주년이기도 한데 이를 기념하기 위해 국제전기전자공학회 (IEEE) 전자소자학회/고체회로학회 (EDS/SSCS) 에서 10인의 대표강연자를 선정하여 세계 순회 강연을 계획 중에 있으며 이 중 1인으로 유 교수가 선정됐다. 또한 올해는 모든 반도체 제조에 이용되는 모스펫(이하 MOSFET)발명 60주년이기도 한데 MOSFET의 발명자인 강대원 박사를 기리는 강대원 상을 올해 2월 14일에 한국반도체 학술대회에서 수상하기도 했다.

올해 ISSCC 학회에서는 DRAM을 이용한 지능형 반도체(이하 PIM 반도체)인 다이나플라지아(DynaPlasia), 뉴로모픽 반도체인 스파이크 인공신경망(SNN, Spike Neural Network)과 기존의 합성곱 인공신경망(CNN, Convolutional Neural Network)을 결합해 저전력으로 동작하는 상보 심층신경망(C-DNN), 그리고 3차원 영상 제작 및 가속의 혁명을 가져올 NeRF(Neural Radiance Fields) 가속 칩을 세계 최초로 개발해 총 3편의 혁신적인 새로운 연구 방향을 제시하는 논문들을 발표하여 매우 우수하다는 평가를 받았다.

< 사진 3. ISSCC 상패 >

< 사진 4. 수상자 목록 >

유 교수의 연구 결과에 대해 일본 동경대 전자공학과 학과장인 타케우치 교수는 “항상 새로운 방향을 제시하는 연구를 발표하는 것이 존경스럽다”고 했으며 미국 MIT 공대 학장인 아난싸 찬드라카산 교수는 “끊임없이 좋은 연구 결과를 내는 그 비결을 알고 싶다”며 찬사를 보내고 있다.

유 교수의 연구 결과는 삼성전자에 기술이전 되기도 했고, 특히 5개의 국내 대표 AI 반도체 벤처 창업들이 있다. 이중 `리벨리온’은 최근 챗GPT용 가속 인공지능 칩인 아톰칩(ATOM)을 개발해 KT와 함께 상용화를 하고 있으며 `모빌린트’는 자동차용 인공지능 칩을 개발하여 2023년 CES에서 선보이기도 했다.

< 사진 5. 강대원 상 수상 모습 >

< 사진 6. 강대원 상 상패 >

유회준 교수는 2022년 6월에 과기정통부의 지원으로 PIM반도체 설계연구센터(AI-PIM)을 KAIST에 설립해 한국의 PIM반도체 연구의 허브로서 한국 메모리 산업, 시스템 반도체 기술의 업그레이드와 미래 도약 발판을 위해 아직도 왕성한 연구 의욕을 불태우고 있다.

[보관함:] 연구 > 연구성과