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교육부와 대한민국학술원이 선정한 ‘2020년 우수학술도서’에 지정되었던 송익호 교수의 저서 ‘확률변수론’이 영문으로 출판되었다.

“Probability and Random Variables: Theory and Applications” 라는 제목으로 출판되었으며,  관련 정보는 아래의 링크에서 확인할 수 있다.

 

Title: Probability and Random Variables: Theory and Applications

Authors:  Iickho Song,  So Ryoung Park,  Seokho Yoon

Summary:

This book discusses diverse concepts and notions – and their applications – concerning probability and random variables at the intermediate to advanced level. It explains basic concepts and results in a clearer and more complete manner than the extant literature. In addition to a range of concepts and notions concerning probability and random variables, the coverage includes a number of key advanced concepts in mathematics. Readers will also find unique results on e.g. the explicit general formula of joint moments and the expected values of nonlinear functions for normal random vectors. In addition, interesting applications of the step and impulse functions in discussions on random vectors are presented. Thanks to a wealth of examples and a total of 330 practice problems of varying difficulty, readers will have the opportunity to significantly expand their knowledge and skills. The book is rounded out by an extensive index, allowing readers to quickly and easily find what they are looking for.

Given its scope, the book will appeal to all readers with a basic grasp of probability and random variables who are looking to go one step further. It also offers a valuable reference guide for experienced scholars and professionals, helping them review and refine their expertise.

Link: Probability and Random Variables: Theory and Applications | SpringerLink 

  [전기및전자공학부 박시온 석박통합과정, 정학천 석박통합과정, 박종용 석사과정, 최신현 교수, 왼쪽부터]  

 ☞ 멤리스터(Memristor): 입력에 따라 소자의 저항 상태가 바뀌는 소자. 입력 전압의 크기와 길이 등에 따라 소자 내부의 저항 값이 바뀌며 정보를 저장하거나 처리한다.

[그림 1. 본 연구에서 제작한 인공 뉴런 소자 어레이와 점진적 산소 농도 금속산화물 층 어레이, 그리고 이로 인해 유도되는 소자 특성과 인공 뉴런 특성.]

KAIST 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 임형태, 송승원, 이준호 박사과정, 이승재 석사과정, 김대범, 김범수 인턴으로 이루어진 Team QAIST가 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 학회 내의 Future of Construction: Build Faster, Better, Safer – Together with Robots Workshop에서 개최된 HILTI SLAM Challenge 2022에서 Student 부문 2등의 성과를 거두었다. 

HILTI SLAM Challenge 2022는 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 학회의 Future of Construction Workshop 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 HILTI 사와 Oxford 대학의 Oxford Robotics Institute, 스위스 취리히 공대의 Robotics and Perception Group과 함께 주최하였다. 

본 Challenge는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발하여 정확한 매핑을 하는 대회이다. 

본 대회에 총 40여팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했으며, 본 연구팀은 주변 환경의 특징에 따른 적응형 LiDAR-Inertial Odometry 알고리즘과, 동 학회에서 구두 발표한 Quatro라는 알고리즘을 활용한 강인한 최적화 프레임워크를 제안하여 학생 부문에서 2등을 수상하였다. 부상으로 상금 US$3,000을 받을 예정이다. 

 

자세한 내용은 다음과 같다. 

 

l  학회명: 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022년 5월 23~27일, 미국 필라델피아 컨벤션 센터 개최 

l  Workshop 및 개최 일자: Future of Construction Workshop, 2022 년 5 월 23 일 

l  수상명 및 부상: 2nd Prize among Academia (3,000$) 

l  팀명: Team QAIST (Quatro + KAIST). 임형태, 송승원, 이준호 박사과정, 이승재 석사과정, 김대범, 김범수 연구실 인턴, 명현 교수 

[강준혁교수, 공진우학생, 왼쪽부터]

[Award ceremony picture, Li Zhiyong, left side]

자세한 내용은 다음과 같다.

 

학회명 : 2022 IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC)

개최기간 : 2022년 4월 24일 ~ 27일

수상명 : Intel & Analog Devices Outstanding Student Paper Award

저자 : 이지용, 김상진, 임동석, 한동현, 유회준 (지도교수)

논문명 : An 0.92mJ/frame High-quality FHD Super-resolution Mobile Accelerator SoC with Hybrid-precision and Energy-efficient Cache

[학부 정명수 교수, 권미령 박사과정, 이상원 박사과정, 박규영 박사과정,왼쪽부터]

 

[전기및전자공학부 윤영규교수, 김지원학생(박사과정), 신소재공학과 장재범교수, 왼쪽부터]

KAIST 전기및전자공학부 홍보위원회는 아래 연구성과물 사진을 게시하기로 결정하였다.

 

 

< 전기및전자공학부 최신현 교수 >https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=18650

전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 다공성 구조를 갖는*차세대 저항 변화 소자(멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(시냅스 소자)를 개발했다고 25일 밝혔다.☞멤리스터(Memristor): 메모리와 레지스터의 합성으로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자. 전원공급이 끊어졌을 때도 직전에 통과한 전류의 방향과 양을 기억한다.

최 교수 연구팀은 기존 양이온 저항 변화 방식과 음이온 저항 변화 방식을 혼합한 하이브리드 형태로 매개체를 구성해, 비정질로 이루어진 다공성 구조 및 버퍼 층을 이용해 고신뢰성 시냅스 소자를 설계했다. 해당 구조는저온 공정을 통해 형성함으로써 기존 실리콘 상보형 산화금속 반도체(CMOS)에 집적 및 적층 가능해 집적도 높은 대용량 로직/인공신경망 컴퓨팅 시스템 제작에 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.우리 대학최상현 석사과정생과 박시온 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지`사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월호에 출판됐다. (논문명: Reliable multilevel memristive neuromorphic devices based on amorphous matrix via quasi-1D filament confinement and buffer layer)

멤리스터는저전력으로 인메모리(In-memory) 컴퓨팅, 가중치 저장, 행렬 계산 능력(vector-matrix multiplication) 등으로 차세대 논 폰노이만 구조에 쓰일 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.

그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅(Large-scale neural computing) 시스템을 만들기 위해서는 멤리스터 단위 소자의 신뢰성을 확보할 수 있는 연구가 필요하다.

소자의 신뢰성 저하는 전통적으로 비정질 물질 내에 무작위적으로 움직이는 결함 및 이온의 배치에서 기인한다. 최신현 교수는 이러한 문제를 단결정 물질을 사용해 결함 및 이온의 무작위적인 움직임을 제어함으로써 소자 신뢰성 확보에 성공한 바 있다. 하지만 단결정을 이용하는 문제 및 제작에 고온 공정이 필요하므로 기존 실리콘CMOS에 집적 및 적층이 어려워 집적도를 높이는 데 한계가 있었다.

 

 

< 그림 1. 연구에서 제작한 소자의 이미지와 각 구조에서 유도되는 특성 >연구팀은 이번 연구를 통해 기존의 비정질 물질을 사용해 신뢰성을 확보할 수 있는 다공성 구조의 양이온 제어층 및 버퍼층으로 이용되는 음이온 제어층을 설계했고, 이를 통해 적층 및 집적 가능한 소자를 제작했다. 연구팀은 기존 소자 대비6배 이상 신뢰성을 개선할 수 있었으며, 이와 동시에 인공 시냅스 소자로서 필요한 다른 특성들도 확보할 수 있었다.연구를 주도한 최신현 교수는”이번에개발한 고신뢰성 시냅스 소자는 안정적인 대용량 어레이 제작의 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 차세대 신소자를 기반으로 한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리가 필요한 응용 분야에 적합한 플랫폼을 구축하는 데에 기여할 수 있기를 바란다. 또한, 미국, 대만 기업에서 활발히 진행 중인 차세대 신소자 기반 기술 개발이 국내에서도 활성화되기를 희망한다ˮ며”다른 물질계에서도 구조적으로 적용할 수 있는 방법론을 제시함으로써 활발히 연구가 진행될 것으로 생각된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다. 

카이스트 뉴스(1번 항목) 및 다른 언론 링크는 다음과 같다.

 

1.  https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=18650, “다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발”, KAIST NEWS, Jan, 2022.
2.  https://m.etnews.com/20220125000104, “KAIST, 다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발” , 전자신문, Jan, 2022.
3.  https://news.v.daum.net/v/20220125163222693 , “KAIST, 신뢰성 6배 높은 차세대 지능형 반도체 소자 개발”, 다음뉴스(연합뉴스), Jan , 2022.
4.  https://biz.chosun.com/it-science/ict/2022/01/24/7XCCGQQ44JGYDJQ3C6ZW6NVX3I/ “연산·저장 한번에… 뇌 닮은 ‘뉴로모픽 반도체’ 시대 온다”, 조선비즈, Jan, 2022.
5.  http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=24097 “KAIST 최신현 교수팀, 고신뢰성 시냅스 소자 개발..인공지능 등 뉴로모픽 시스템 개발 기대” , 인공지능 신문, Jan, 2022.
6.  https://m.mk.co.kr/stockview/?sCode=21&t_uid=21&c_uid=3495802 , “KAIST, 신뢰성 6배 높은 차세대 지능형 반도체 소자 개발”, 매일경제, Jan, 2022.
7.  https://www.jeonmae.co.kr/news/articleView.html?idxno=871274, “KAIST 최신현 교수팀, 다공성 나노소재 활용 ‘고신뢰성 시냅스 소자’ 개발”, 전국매일신문, Jan, 2022.
8.  http://www.worktoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=22010, “KAIST, 다공성 나노소재 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발”, 워크투데이, Jan, 2022.
9.  https://www.hankyung.com/economy/article/202201253064Y, “KAIST, 신뢰성 6배 높은 차세대 지능형 반도체 소자 개발”, 한국경제, Jan, 2022.
10. http://www.ccdailynews.com/news/articleView.html?idxno=2108836, “KAIST, 다공성 나노소재 활용 고신뢰성 시냅스 소자 개발”, 충청일보, Jan, 2022.
11. http://www.veritas-a.com/news/articleView.html?idxno=405000, “KAIST, 다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발”, 베리타스 알파, Jan, 2022.
12. https://www.asiae.co.kr/article/2022012511384344368, “뇌 모방해 저장·연산 동시에…’폰-노이만’ 컴퓨터 한계 깬다”, 아시아경제, Jan, 2022.