[유회준교수, 박원훈, 왼쪽부터]
유회준 교수 연구실의 박원훈 석사과정생이 2022 IEEE Asian Solid-State Circuits Conference (A-SSCC) Student Design Contest에서 Distinguished Design Award를 수상하였다.
이번 학술대회는 지난 11월 6일부터 9까지 대만 타이페이에서 개최되었다.
A-SSCC 학회는 IEEE에서 매년 개최하는 국제 학회이며, 연구팀은 “An Efficient Unsupervised Learning-based Monocular Depth Estimation Processor with Partial-Switchable Systolic Array Architecture in Edge Devices”라는 제목의 논문을 발표하였고,
그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.
자세한 내용은 다음과 같다.
-학회명 : 2022 IEEE Asian Solid-State Circuits Conference (A-SSCC)
-개최기간 : 2022년 11월 6일 ~ 9일
-수상명 : Student Distinguished Design Award
-저자 : 박원훈, 임동석, 권한결, 유회준(지도교수)
-논문명 : An Efficient Unsupervised Learning-based Monocular Depth Estimation Processor with Partial-Switchable Systolic Array Architecture in Edge Devices
[김주영 교수(센터장)]
KAIST 김주영 교수가 이끄는 인공지능반도체시스템 연구센터(이하 AISS)가 지난 11월 10일, 탁월한 인재 양성 성과를 인정 받아 과학기술정보통신부 장관상을 수상하였다.
김주영 교수가 센터장으로 있는 AISS는 지난 2020년부터 과학기술정보통신부의 대학ICT연구센터육성지원사업을 수행중으로, 미래 인공지능 사회를 위한 인공지능 반도체 핵심원천기술 및 응용 기술을 개발하고 석박사급 전문 인재를 양성하는 데 있어 다각도로 매진해왔다.
특히 2021년도에는 인턴쉽, 기술이전, 기업가정신교육, 창의자율과제 등 다채로운 주제와 프로그램을 통해 96명의 학생연구원을 꾸준히 양성하였으며, 이중 42%에 달하는 인재가 석박사 학위 취득, 인공지능 반도체 관련 글로벌 기업으로의 취업 등 괄목할 만한 성과를 기록함으로써 타 센터의 모범이 되었다.
AISS는 현재 김주영 연구책임자를 비롯해 KAIST 유회준, 김이섭, 박인철, 류승탁, 김현식, 연세대학교 김한준, 송진호, 이화여자대학교 김지훈, 박성민, UNIST 이규호 교수가 프로젝트 책임으로 활발한 연구 활동을 펼친다. 또한 2021년보다 10% 증가된 110여 명의 석박사급 인재가 참여함으로써 명실상부한 인공지능 반도체 분야의 대한민국 허브를 향해 힘찬 발걸음을 내딛고 있다.
수상의 영광을 안은 연구책임자 김주영 교수는 “앞으로도 대학의 ICT 및 지능형 반도체 기술 역량을 토대로 국내 유수의 대학, 기업 등과 연계를 강화해 대한민국이 진정한 반도체 기술 강국으로 거듭나는 데 있어 필수적인 시스템 반도체 인력 양성에 중추적인 역할을 하겠다”고 수상 소감을 밝혔다.
[왼쪽부터 최덕규, 이응창 (팀장), 최준호, 이승현 학생]
명현 교수 연구실 QAIST++팀 (팀장: 이응창 박사과정, 팀원: 송승원, 최준호, I Made Aswin Nahrendra, 최덕규 박사과정, 이승현 석사과정) 이 2022년 10월 20일 진행된 미래도전 국방기술 경진대회 (전장상황에서의 자율비행 기술경진대회 III) 에 참가해 유일하게 전체 코스를 완주하고 상금을 수상했다 (장려금 500만원, 참가 격려금 400만원, 총 900만원 수상).
시상식은 11월 6일 대전 지능로봇산업화센터에서 진행되었다.
본 대회는 방위사업청, 대전광역시에서 주최하고, 국방과학연구소, 대전테크노파크 주관으로 진행되었다.
본 대회는 자율 비행 드론을 이용하여 야지 환경과 같이 복잡하고 위험한 야외 장애물을 통과하고, 2층 규모의 건물에 침투해 숨겨져 있는 표적을 탐지하고, 표적의 종류와 좌표를 포함한 정밀한 3차원 지도를 작성 후, 안전하게 출발점으로 복귀하는 전장 상황을 가정한 임무 수행을 목표로 한다.
본선 진출 10개팀 중 명현 교수 연구팀만이 유일하게 전체 구간을 완주하고 출발점 복귀에 성공했으며, 숨겨져 있는 표적들을 탐지하고, 3차원 지도를 작성하였다.
이를 위해 라이더-관성 항법 (LiDAR-Inertial Odometry) SLAM 알고리즘과 장애물 회피 경로 생성 기술, 미지 영역 탐사 알고리즘, AI 기반 표적 탐지 및 3차원 좌표 추정 알고리즘 등을 모두 자체 개발하였고, 실시간으로 동작하기 위해 최적의 센서 시스템을 탑재한 가볍고 작은 드론 플랫폼을 자체 제작하였다.
대회 동영상 링크: https://youtu.be/bX2ZsTqsRfY
[자체 제작한 드론 시스템]
[경진 대회 중 드론의 자율 비행 장면 및 작성된 3차원 지도]
[유창동교수 사진]
KAIST 전기및전자공학부 유창동 교수가 2023부터 3년간 IEEE Signal Processing Society에 Technical Committee (TC) member로 선출되어 기계학습 그리고 신호처리 관련 모든 학술대회, 수상, 출판, 교육에 관여하여 봉사하게 되었다.
IEEE Signal Processing Society는 IEEE의 첫번째 소사이티로서 1948 창립되어 19,000 회원이 가입 되어 있으며 우리 전기및전자 공학부와 직결되는 세계 최고 학회이다.
유창동 교수는 현재 (사)한국인공지능학회 회장을 맡고 있으며 과기정통부가 지원하고 있으며 각각 100명 넘게 가입된 비디오 튜어링 인공지능 센터 (목표: 사람 수준으로 비디오를 이해하는 인공지능 기술개발)와 인공지능의 공정성 센터 (목표: 인공지능이 공정한 판단 하게 하는 기술개발)을 맡고 있다.
얼마전에 유교수는 인공지능 분야 Starlab 선정되어 8년간 국가지원을 받게 되었다.
[전기및전자공학부 박시온 석박통합과정, 정학천 석박통합과정, 박종용 석사과정, 최신현 교수, 왼쪽부터]
전기및전자공학부 박시온 연구원, 정학천 연구원, 박종용 연구원 및 최신현 교수는 점진적 산소 농도를 갖는 금속산화물 층을 활용하여 우리 뇌의 뉴런 세포의 동작을 모사하는 고 신뢰성 차세대 저항 변화 소자(멤리스터) 어레이를 개발 하였으며, 올해 Nature Communications에 출판되었다.
위 연구는 최근 Nature Communications의 Editor’s highlight 논문에 선정됨에 이어, Featured Image로 선정되어 홈페이지 메인을 장식하였다.
관련 링크 : https://www.nature.com/ncomms/
또한 본 연구는 20022 가을 KAIST 공과대학 breakthrough 연구성과로 소개된 바 있다.
[그림 1. 우리 학부 최신현 교수 연구팀의 인공 뉴런 소자 연구 개념도가 Featured Image로 선정되어 Nature Communications의 홈페이지 메인을 장식하고 있다.]
(논문명 : Experimental demonstration of highly reliable dynamic memristor for artificial neuron and neuromorphic computing)
이번 연구는 삼성미래육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
[전상훈교수 사진]
｢반도체의 날｣은 우리나라 반도체 수출이 최초로 연 100억 달러를 돌파한 1994년 10월을 기념하여 제정된 이후 15회를 맞은 올해 행사는 반도체 산업발전에 기여한 산·학·연 유공자에 대한 포상을 통해 그간의 노고를 격려하는 자리로 특히, 올해는 한국반도체산업협회 창립(‘91.11.11일) 32주년을 맞아 반도체 업계가 새로운 혁신과 도전을 다짐하는 자리로 의미가 있다.
산업자원부장관 표창 수상자로 선정된 전상훈 교수는 CMOS와 공정 호완성이 높은 하프니아 강유전체 소자의 조기 상업화를 위해 고압 (>200atm) 열처리, 음의 정전용량 소재의 안정화, Focused Microwave Anneal과 같은 혁신적인 공정 도입과 다양한 박막공정과 소자개발을 개발을 통해 세계적인 리더쉽을 인정받아 반도체 산업 유공자 포상자로 선정되었다.
데이터를 로컬에서 분석하고 자율적으로 행동 방침을 결정할 수 있는 Edge Intelligence (EI)가 필요한 상황에서 기존 소자는 무어의 법칙과 폰 노이만 컴퓨팅 아키텍처의 한계에 봉착해 있고, 이는 기존 전자 장치의 성능과 에너지 효율성을 제한하고 있다. CMOS 공정과 호환이 가능한 하프니아 기반 강유전체 전자소자는 Edge Intelligence를 현실로 만드는 새로운 기회를 열어줄 것으로 기대된다.
전상훈 교수와 연구팀은 차세대 미래 소자로 주목받고 있는 하프니아 기반 강유전체 전자소자의 조기 상업화를 위해 다양한 핵심 공정 개발 수행하여, 소자의 특성, 신뢰성 및 산포 개선에 효과적인 다수의 기술을 확보, 임계압 (>200atm) 열처리 공정, 음의 정전용량 소재의 안정화, Focused Microwave Anneal, Fast Ramping Fast Cooling과 같은 혁신적인 공정 도입과 자가 정류 기능의 강유전체 터널졍션 소자, 1T-nC, 3D 구조의 페로소자의 실험적 규명을 통해, 페로전자소자의 개발에 기여하였다.
본 연구결과는 또한 전자소자분야 최고권위의 국제학회IEDM 2021발표되었고, 금년 IEDM 2022에서도 발표될 예정이다.
우리학부 심현철 교수 연구팀 (김보성 박사과정, 박재용 석사과정)이 개발한 자율 비행 드론이 8월 31일에 개최된 제 5회 Army TIGER 드론봇 임무형 챌린지 대회의 과업 4에 해당하는 건물 내부 정찰 종목에서 1위인 우수상과 상금 1000만원을 차지하였다.
시상식은 10월 4일 대전에 위치한 육군 교육 사령부에서 진행되었다.
심현철 교수 연구팀은 자체 개발한 3차원 라이다 센서 기반 정밀측위 (SLAM) 알고리즘과 3차원 장애물 회피 경로 생성 알고리즘, 미확인 지역 탐사 알고리즘을 사용하여 건물 내부를 탐사하고 숨겨져있던 특정 객체들을 탐지, 실시간 관제센터 전송 등 모든 미션을 완벽하게 수행하였다.
육군 본부에서 주최하는 이번 대회는 건물 외부 주차장에서 출발하여 2층 창문으로 진입 후 여러 방들을 탐사하며 숨겨져 있는 특정 객체들을 찾아내고 그 종류와 위치를 관제 센터로 실시간 전송, 홈으로 복귀 등의 임무가 주어졌다.
본선 진출 8개팀 중 심현철교수 연구팀의 드론만이 이륙 후 복귀까지 완벽하게 자율비행을 수행하고 숨겨져 있던 모든 객체를 AI로 탐지 후 결과를 실시간으로 전송하는 우수한 기량을 선보였다.
심현철교수 연구팀의 실내 자율 비행 기술 연구는 미래 전장상황, 재난 상황에서 사용될 실내 정찰 드론의 핵심기술로 이번 대회를 통해 KAIST의 자율 비행 드론 기술 역량을 다시한번 알리는 계기가 되었다.
[김보성, 박재용, 심현철교수, 왼쪽부터]
[이성주 교수, 신진우 교수, 박사과정 공태식, 박사과정 정종헌, 석사과정 김예원, 학사과정 김태원, 왼쪽부터]
전기및전자공학부 이성주 교수와 AI대학원 신진우 교수 연구팀이 공동연구를 통해 스스로 환경변화에 적응하는 테스트타임 적응 (Test-Time Adaptation) 인공지능 기술을 개발하였다. 연구팀이 제안한 알고리즘은 기존의 최고 성능 알고리즘보다 평균 11% 향상된 정확도를 보였다.
본 연구는 “NOTE: Robust Continual Test-time Adaptation Against Temporal Correlation”라는 제목으로 인공지능 분야 최고권위 국제학술대회 ‘신경정보처리시스템학회 (NeurIPS) 2022’에서12월 발표될 예정이다. 공태식 박사과정이 제1저자로 연구를 이끌었고, 정종헌 박사과정, 김태원 학사과정, 김예원 석사과정이 공동 저자로 기여하였다.
이성주 교수와 신진우 교수는 ”테스트타임 도메인 적응은 인공지능이 스스로 환경 변화에 적응하여 성능을 향상시키는 기술로, 활용도가 무궁무진하다. 이번에 발표될 NOTE 기술은 실제 데이터 분포에서 성능향상을 보인 최초의 기술이고 자율주행, 인공지능 의료, 모바일 헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 가능할 것으로 기대된다.” 라고 밝혔다.
[연구성과도 : 본 연구의 테스트타임 도메인적응 기술의 개요]
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원 (No. NRF-2020R1A2C1004062)과 방위사업청과 국방과학연구소의 지원(UD190031RD)으로 한국과학기술원 미래 국방 인공지능 특화연구센터에서 수행된 연구이다.
KAIST(총장 이광형) 전기및전자공학부 박사과정 노유지 학생(지도교수 황의종)이 ‘2022 마이크로소프트 리서치 PhD 펠로우’에 선정되었다.
[노유지 학생]
마이크로소프트 리서치 PhD 펠로우십은 컴퓨터과학과 관련된 유망 연구 분야에서 우수한 성과를 낸 대학원생을 지원하는 장학 프로그램으로, 올해는 전 세계에서 36명이 선발되었으며, 한국 기관에서는 KAIST 전기및전자공학부의 노유지 학생이 유일하게 선정되었다.
선정된 펠로우에게는 1만달러의 장학금과 마이크로소프트 각 분야 전문가 멘토와의 연구 토의, 인턴십 등의 혜택이 주어진다.
노유지 학생은 신뢰 가능한 인공지능(Trustworthy AI)을 위한 알고리즘 개발에 대한 탁월한 연구 성과를 인정받아 “머신러닝(Machine Learning)” 분야의 펠로우로 선정되었다.
특별히, 특정 집단을 차별하지 않는 공정한 인공지능 학습의 효율성을 획기적으로 높인 학습 방법론을 개발하고, 더 나아가 인공지능 모델의 공정성과 견고성을 동시에 달성할 수 있는 최초의 알고리즘을 제안하여 주목을 받았다.
본 연구 성과들은 머신러닝 분야 최고 국제학술대회인 ICML, ICLR, NeurIPS 등에 발표되었다. 또한 데이터마이닝 분야 최고 국제학술대회인 ACM SIGKDD에서 튜토리얼을 공동으로 진행하여, 신뢰 가능한 인공지능 기법에 대한 최신 연구 관점을 학계에 공유하였다.
현재는 엔비디아 리서치에서 연구 인턴십을 진행하며 더욱 큰 규모의 인공지능 공정성 문제를 해결할 수 있는 다양한 방법론을 개발하고 있다.
수상자 리스트 및 인터뷰는 마이크로소프트 홈페이지와 유튜브에서 확인할 수 있다.
수상자 리스트 : https://www.microsoft.com/en-us/research/academic-program/phd-fellowship/2022-recipients/
[노유지 박사과정 연구성과도: 공정한 인공지능 학습을 위한 배치 선택 기법 (좌) 및 공정하고 견고한 학습을 위한 학습 방법론 예시 (우)]
[김정호교수, 박현욱박사, 왼쪽부터]
-수상명: Best Poster Award
-논문제목: Scalable Transformer Network-based Reinforcement Learning Method for PSIJ Optimization in HBM
-저자: 박현욱, 신태인, 김성국, 노대환, 심부교, 송진욱, 공규봉, 김정호 (지도교수).
-학회 명: 2022 IEEE 31th Conference on Electrical Performance of Electronic Packaging and Systems
-개최 일시(장소): 2022년 10/9 ~ 10/12 개최 (San Jose, CA, 미국)
KAIST 전기 및 전자공학부 김정호 교수 연구실 박현욱 연수연구원이 2022 IEEE 31th Conference on Electrical Performance of Electronic Packaging and Systems에서 Best Poster Award를 수상하였다.
이번 학술대회는 지난 10월 9일부터 12일까지 미국 캘리포니아 산호세에서 개최되었다.
EPEPS 학회는 IEEE에서 매년 개최하는 국제학회이며, 신호 무결성 및 전력 무결성 (Signal Integrity and Power Integrity) 기반 반도체 학술 행사로서, 관련된 세계의 유수한 대학교 및 기업이 참여한 학회이다.
박현욱 연수연구원은 “Scalable Transformer Network-based Reinforcement Learning Method for PSIJ Optimization in HBM”라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.
[수상식 사진 : 왼쪽 박현욱 박사]
