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해킹 공격 막는 암호 반도체 최초 개발

해킹 공격 막는 암호 반도체 최초 개발

< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 최양규 교수, 류승탁 교수, 김승일 박사과정 >

사물인터넷(IoT), 자율 주행 등 5G/6G 시대 소자 또는 기기 간의 상호 정보 교환이 급증함에 따라 해킹 공격이 고도화되고 있다. 이에 따라, 기기에서 데이터를 안전하게 전송하기 위해서는 보안 기능 강화가 필수적이다.

우리 대학 전기및전자공학부 최양규 교수와 류승탁 교수 공동연구팀이 ‘해킹 막는 세계 최초 보안용 암호 반도체’를 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다.

연구팀은 100% 실리콘 호환 공정으로 제작된 핀펫(FinFET) 기반 보안용 암호반도체 크립토그래픽 트랜지스터(cryptographic transistor, 이하 크립토리스터(cryptoristor))를 세계 최초로 개발했다. 이는 트랜지스터 하나로 이루어진 독창적 구조를 갖고 있을 뿐만 아니라, 동작 방식 또한 독특해 유일무이한 특성을 구비한 난수발생기다.

인공지능 등의 모든 보안 환경에서 가장 중요한 요소는 난수발생기이다. 가장 널리 사용되는 보안 칩인 ‘고급 암호화 표준(advanced encryption standard, AES)’에서 난수발생기는 핵심 요소로, AES 보안 칩 전체 면적의 약 75%, 에너지 소모의 85% 이상을 차지한다. 따라서, 모바일 혹은 사물인터넷(IoT)에 탑재가 가능한 저전력/초소형 난수발생기 개발이 시급하다.

기존의 난수발생기는 전력 소모가 매우 크고 실리콘 CMOS 공정과의 호환성이 떨어진다는 단점이 있고, 회로 기반의 난수발생기들은 점유 면적이 매우 크다는 단점이 있다.

연구팀은 기존 세계 최고 수준 연구 대비 전력 소모와 점유 면적 모두 수천 배 이상 작은 암호 반도체인 단일 소자 기반의 크립토리스터(cryptoristor)를 개발했다. 절연층이 실리콘 하부에 형성되어 있는 실리콘 온 인슐레이터(Silicon-on-Insulator, SOI) 기판 위에 제작된 핀펫(FinFET)이 가지는 내재적인 전위 불안정성을 이용해 무작위적으로 0과 1을 예측 불가능하게 내보내는 난수발생기를 개발했다.

권경하 교수 연구팀, 당뇨병 만성상처 추적 스마트 헬스케어 기기 개발

[권경하 교수 연구팀, 당뇨병 만성상처 추적 스마트 헬스케어 기기 개발]

<(좌측부터) 전기및전자공학부 권경하 교수, 심영민 박사과정, 중앙대 첨단소재공학과 류한준 교수 사진>

우리 학부 권경하 교수 연구팀이 당뇨병 등 상처 부위의 시공간 온도 변화 및 열전달 특성 추적을 통해 상처 치유 과정을 효과적으로 모니터링할 수 있는 무선 시스템을 개발했다. 중앙대학교 류한준 교수와 상처 치유 과정을 실시간으로 추적해 적절한 치료를 제공할 수 있게 해주는 디지털 헬스케어 기술을 개발했다고 5일 밝혔다.

피부는 유해 물질로부터 인체를 보호하는 장벽 기능을 한다. 피부 손상은 집중 치료가 필요한 환자들에게 감염과 관련된 심각한 건강 위험을 초래할 수 있다. 특히 당뇨병 환자의 경우, 정상적인 혈액 순환과 상처 치유 과정에 문제가 생겨 만성 상처가 쉽게 발생한다. 이러한 만성 상처의 재생을 위해 미국에서만 매년 수백억 달러의 의료 비용이 지출되고 있다. 상처 치유를 촉진하는 다양한 방법이 있지만, 환자별 상처 상태에 따라 맞춤 관리가 필요하다.

< 실시간 상처 모니터링 시스템의 개략도 >

이에 연구팀은 상처 부위와 주변 건강한 피부 사이의 온도 차이를 활용해 상처 내 발열 반응을 추적했으며, 열 전송 특성을 측정해 피부 표면 근처의 수분 변화를 관찰함으로써 흉터 조직의 형성 과정을 파악할 수 있는 기반으로 활용했다. 연구팀은 당뇨병이 있는 쥐를 통해 병적 상태에서 상처 치유가 지연되는 과정에서 실험을 진행했고, 수집된 데이터가 상처 치유 과정과 흉터 조직 형성을 정확히 추적할 수 있음을 입증했다.

해당 시스템은 상처가 치유된 후에 기기를 제거하는 과정에서 발생할 수 있는 조직 손상을 최소화하기 위해, 체내에서 자연 분해가 가능한 생분해성 센서 모듈과 통합됐다. 이 생분해성 모듈은 사용 후 별도로 제거할 필요 없이 몸속에서 저절로 분해되어 사라지므로, 추가적인 불편함이나 조직 손상의 위험을 최소화한다. 생분해성 재료를 사용한 이 장치는 사용 후 제거할 필요가 없으므로 상처 부위 내부에서도 모니터링할 수 있는 가능성을 제시한다.

연구를 주도한 권경하 교수는 “상처 부위의 온도와 열전달 특성을 지속적으로 모니터링함으로써, 의료 전문가들이 당뇨병 환자의 상처 상태를 더 정확하게 파악하고 적절한 치료를 제공할 수 있게 될 것으로 기대된다ˮ면서 “생분해성 센서를 사용해 상처 치유가 완료된 후 장치를 제거할 필요 없이 안전하게 분해될 수 있어, 병원뿐만 아니라 가정에서도 실시간 모니터링이 가능해질 것ˮ이라고 말했다.

연구팀은 향후 이 기기를 항균 특성을 가진 재료와 통합해, 염증 반응, 박테리아 감염 및 기타 병변을 관측 및 예방하는 기술로 확장할 계획이다. 온도 및 열전달 특성 변화를 통해 감염 수준을 감지 함으로써 병원이나 가정에서 실시간으로 사용할 수 있는 항균, 범용 상처 모니터링 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 한다.

< 생분해성 상처 모니터링 센서 이미지 – 저널 표지 >

이번 연구 결과는 국제 학술지 `어드밴스드 헬스케어 머티리얼스(Advanced Healthcare Materials)’에 지난 2월 19일 발표됐으며, 표지 논문(Inside Back Cover Journal)으로 선정됐다. (논문명 : Materials and Device Designs for Wireless Monitoring of Temperature and Thermal Transport Properties of Wound Beds during Healing)

한편, 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업, 지역혁신선도연구센터사업 및 BK21의 지원을 받아 수행됐다.

유회준 교수 연구팀, 뉴로모픽 컴퓨팅 기반의 초저전력 거대 언어 모델 인공지능반도체 핵심기술 ‘상보형-트랜스포머’ 개발

[유회준 교수 연구팀, 뉴로모픽 컴퓨팅 기반의 초저전력 거대 언어 모델 인공지능반도체 핵심기술 ‘상보형-트랜스포머’ 개발]

<유회준 교수 사진>

우리 학부 유회준 교수 연구팀이 전력 소모를 최소화하면서도 초고속으로 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 인공지능(AI) 반도체 핵심 기술인 ‘상보형 트랜스포머'(Complementary-Transformer)를 세계 최초로 개발했다. 상보형 트랜스포머란 인간 뇌의 구조와 기능을 모방해 설계한 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 일종인 ‘스파이킹 뉴럴 네트워크'(SNN·뇌의 뉴런이 스파이크라는 시간에 따른 신호를 사용해 정보를 처리하는 방식)와 ‘심층 인공신경망'(DNN·시각적 데이터 처리에 사용되는 딥러닝 모델)을 선택적으로 사용해 트랜스포머 기능을 구현하는 기술이다. 트랜스포머는 문장 속 단어와 같은 데이터 내부의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망으로 챗GPT의 원천 기술이기도 하다.

GPT와 같은 거대언어모델은 그동안 다량의 그래픽처리장치(GPU)와 250와트의 전력 소모를 통해 구동해야 했지만, 연구팀은4.5㎜×4.5㎜의 작은 AI 반도체 한 개에서 400밀리와트의

초저전략만 소모하면서도 초고속 구현에 성공하였다. 기본 뉴로모픽 컴퓨팅 기술은 합성곱신경망(CNN·심층인공신경망의 하나로 이미지 인식·분류와 비디오 분석 등 시각적 데이터 처리에 사용되는 딥러닝 모델)보다 부정확해 간단한 이미지 분류 작업만 할 수 있었으나, 연구진은 뉴로모픽 컴퓨팅 기술의 정확도를 CNN과 동일한 수준으로 끌어올리고 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 ‘상보형 심층신경망’ (C-DNN) 기술을 활용했다고 설명했다.

<스파이킹 뉴럴 네트워크와 심층 인공신경망의 상보적 특성>

사람의 뇌처럼 데이터 입력값이 크면 전력을 많이 쓰고 작으면 전력을 적게 쓰는 SNN의 특징을 활용해 작은 입력값은 SNN에, 큰 입력값은 DNN에 각각 할당하는 방식이다.연구팀은 이러한 상보형 심층신경망 기술을 거대언어모델에 적용함으로써 초저전력·고성능의 온디바이스 AI가 가능하다는 것을 실제로 입증한 것은 물론, 이론에만 머물렀던 연구 내용을 세계 최초로 AI반도체 형태로 구현했다고 과기정통부는 설명했다. 이번에 개발한 AI반도체용 하드웨어 유닛은 ▲ DNN과 SNN을 융합한 신경망 아키텍처로 정확도를 유지하면서도 연산 에너지 소모량을 최적화 ▲ DNN과 SNN을 모두 효율적으로 처리할 수 있는 AI반도체용 통합 코어 구조 개발 ▲ SNN 처리에 소모되는 전력을 줄이는 출력 스파이크 추측 유닛 개발 ▲ LLM 파라미터의 효과적 압축을 위한 기법 사용 등 4가지 특징을 지닌다고 연구진은 밝혔다.

이를 통해 GPT-2 거대모델의 파라미터를 7억800만 개에서 1억9천100만 개로, 번역에 사용되는 T5 모델의 파라미터를 4억200만 개에서 7천600만 개로 각각 줄일 수 있었다. 이러한 압축 작업 결과 언어모델의 파라미터를 외부 메모리로부터 불러오는 작업에 소모되는 전력을 70% 줄이는 데 성공했다. 연구진에 따르면 상보형 트랜스포머는 엔비디아 A100 GPU 대비 625분의 1 수준의 전력을 쓰면서 GPT-2 모델을 활용한 언어 생성에는 0.4초, T5 모델을 활용한 언어 번역에는 0.2초의 고속 동작이 각각 가능하다.파라미터 경량화로 언어 생성의 경우 1.2분기계수(낮을수록 언어모델이 잘 학습됐다는 의미)만큼 정확도가 감소하긴 했으나, 생성된 문장을 사람이 읽을 때 어색함을 느끼지 않을 수준이라고 연구진은 설명했다. 연구팀은 향후 뉴로모픽 컴퓨팅을 언어모델에 국한하지 않고 다양한 응용 분야로 연구 범위를 확장할 예정이다.

유회준 교수는 “뉴로모픽 컴퓨팅은 IBM, 인텔 같은 회사들도 구현하지 못한 기술로, 초저전력의 뉴로모픽 가속기를 갖고 거대모델을 돌린 것은 세계 최초라고 자부한다”며 “온디바이스 AI의 핵심 기술인 만큼 앞으로도 관련 연구를 지속할 것”이라고 말했다.

[과학기술정보통신부 보도자료 링크]

https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=user&mId=113&mPid=238&pageIndex=&bbsSeqNo=94&nttSeqNo=3184146&searchOpt=ALL&searchTxt=

[연합뉴스 링크]

인간 뇌 모방해 초저전력으로 LLM 처리…AI반도체 기술 첫 개발 | 연합뉴스 (yna.co.kr)

유민수 교수팀, 국제 최우수 컴퓨터 아키텍쳐 학술대회 HPCA 최우수 논문상 (Best Paper Award) 수상

[유민수 교수팀, 국제 최우수 컴퓨터 아키텍쳐 학술대회 HPCA 최우수 논문상 (Best Paper Award) 수상]

<(왼쪽부터) 최우수 논문 상장 사진, 수상식 사진, 현봉준 박사과정 사진(제1저자), 김태훈 박사과정 사진, 이동재 박사과정 사진>

전기및전자공학부 유민수 교수가 이끄는 연구팀이 국제 최우수 컴퓨터 아키텍처 학술대회 중의 하나인 ‘IEEE 국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA)’에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 발표했다. 이는 국내 대학 연구진이 컴퓨터 구조분야 국제 최우수 학술대회에서 최우수논문상을 수상한 첫 번째 사례이며, 제출된 논문 410편 중에서 상위 1편에게만 주어진 영예이다.

전기및전자공학부 현봉준 박사과정(제1저자), 김태훈 박사과정, 이동재 박사과정으로 구성된 유민수 교수 연구팀은 UPMEM社의 상용화된 프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, PIM) 기술을 기반으로 한 uPIMulator라는 시뮬레이션 프레임워크를 제안하여 최우수논문상을 수상했다.

논문: https://arxiv.org/abs/2308.00846

uPIMulator: https://github.com/VIA-Research/uPIMulator

전기및전자공학부 권인소 교수님 ‘KAIST 초세대 협업연구실’ 추가 개소 안내

전기및전자공학부 권인소 교수가 선후배 교수의 협업 연구를 위한 ‘KAIST 초세대 협업연구실’을 추가 개소하여 금일 현판식을 진행하였다.

<권인소 교수 사진>

초세대 협업연구실은 은퇴를 앞둔 교수가 오랜 시간 축적해 온 학문의 성과와 노하우를 후배 교수와 협업하며 이어가는 KAIST의 독자적인

연구제도이며, 2018년 도입한 이후 지난해 말까지 7개 연구실을 운영하고 있다. 이번 추가 개소로 총 10개의 협업연구실을 보유하게 되었다.

권인소 교수는 이번에 ‘비전중심 범용인공지능 연구실’을 추가 개소함에 따라 “컴퓨터 비전과 로봇공학 분야에서 쌓아온 연구 유산을 전수하게 되어 기쁘다. 초세대 협업연구실이 인공지능 기술의 산업화, 후속 세대 인공지능 전문가 양성, 글로벌 인공지능 리더십을 확보하는데 핵심적인 역할을 할 것” 이라고 밝혔다. ‘비전중심 범용인공지능 연구실’은 전기및전자공학부 김준모 교수와의 협업을 통해 운영될 예정이다.

전기및전자공학부 명현 교수, 올해의 KAIST인 상 수상

< 올해의 KAIST인 상을 받은 명현 교수(왼쪽)과 이광형 총장 >

우리 대학이 ‘올해의 KAIST인 상’ 수상자로 명현 전기및전자공학부 교수를 선정했다.

‘올해의 KAIST인 상’은 탁월한 학술 및 연구 실적으로 국내‧외에서 KAIST의 발전을 위해 노력한 구성원에게 수여하는 상으로 지난 2001년에 처음 제정됐다. 23번째 수상자로 선정된 명현 교수는 지난 한 해 동안 로봇 자율보행 신기술 ‘드림워크(DreamWaQ)’ 개발 및 국제 대회에서 우승한 실적과 3D 위치인식 및 맵작성(SLAM) 등의 신기술을 개발한 공로를 인정받았다.

‘드림워크(DreamWaQ)’란 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단도 성큼 오를 수 있는 보행로봇 제어기다. 이를 장착한 명현 교수 연구팀의 자율보행로봇은 ‘국제 사족보행 로봇 자율보행 경진대회’에서 MIT 등 세계 유수 대학 소속팀과 경쟁해 4배 이상의 점수를 획득하는 압도적 실력을 선보이며 우승했다. 또한, 대회에서 함께 사용된 주변 환경 인지 및 경로 탐색 기술도 독자적으로 개발했다.

명현 교수는 “저희 연구실에는 창의적이고 공익적인 로봇 기술 개발, 도전의 가치를 되새길 수 있는 경진대회 출전, 영향력 있는 논문 쓰기라는 연구 방향이 있다”라고 전했다. 이어, 명 교수는 “앞으로도 이 세 가지 방향에 더욱 매진하며 연구하고, 부족한 지도교수를 따라준 훌륭한 학생들과 저를 위해 희생해 준 가족들, 그리고 학교 관계자들에게 감사드린다”라고 소감을 밝혔다.

‘올해의 KAIST인 상’ 시상식은 14일 오전 열리는 KAIST의 개교 53주년 기념식에서 진행된다. 이날 기념식에서는 교육, 학술, 국제협력 성과가 탁월하거나 KAIST의 위상에 크게 공헌한 총 39명의 교원에게도 특별 포상이 진행된다.

정원석 생명과학과 교수는 세계 뇌 질환 연구의 중심으로 손꼽히는 뇌 면역 관련 분야에서 창의적인 연구를 수행해 ‘학술대상’을 수상한다. 정 교수는 뇌 면역을 담당하는 별아교세포와 미세아교세포에 존재하는 면역 관련 분자의 기전과 그 조절 방식이 서로 상이함을 발견하는 등 획기적인 연구 성과를 거듭 달성한 점을 높이 평가받았다. ‘창의강의대상’은 콘테스트 기반 생명실험교육법을 최초로 개발해 학생들의 자기 주도적인 학습을 이끌어낸 박영균 바이오및뇌공학과 교수가 수상한다. 함자 쿠르트(Hamza Kurt) 전기및전자공학부 교수는 KAIST 교육에 대한 학생들의 만족도와 자부심을 크게 높인 것으로 평가받아 ‘우수강의대상’을 받는다.

‘공적대상’은 이창양 경영공학부 교수가 수상한다. 이 교수는 제20대 대통령직 인수위원회 경제 2분과 간사로 임명돼 정부의 산업, 국토, 농림 등 실물 부문 정책의 틀을 만드는 데 주도적인 역할을 했다. 또한, 제6대 산업통상자원부 장관으로 임명되어, 산업, 통상 및 에너지 등 실물 경제를 총괄해 학교의 위상을 강화한 공로다. 윤윤진 건설및환경공학과 교수는 ‘국제협력대상’을 받는다. UN·세계경제포럼 등에서 지정한 해양 탄소중립분야의 글로벌 어젠다 대응 연구개발 과정에서 새로운 국제 융합연구 기반을 확대하는 동시에 KAIST의 글로벌 기술 역량을 증진한 점을 높게 평가받았다.

이광형 총장은 “도전과 혁신을 바탕으로 여러 분야에서 탁월한 학술 및 연구 실적을 보여주고 있는 구성원들의 노력이 KAIST가 세계 10위권 대학의 꿈을 향해 쉬지 않고 정진할 수 있는 원동력”이라고 말하며, “오늘 수상자를 포함해 함께 성과를 만들어 준 모든 구성원이 다 같이 기뻐하고 축하하며 서로를 격려하는 날이 되길 바란다”라고 전했다.

심현철 교수 공동 연구팀 제3회 국제로보틱스 대회 MBZIRC(Mobamed Bin Zayed International Robotics Challenge) 준우승 수상

심현철 교수 공동 연구팀 제3회 국제로보틱스 대회 MBZIRC(Mobamed Bin Zayed International Robotics Challenge) 준우승 수상

<심현철 교수 공동 연구팀 단체 사진>

2024년 1월-2월 중 UAE 아부다비에서 개최된 제 3회 MBZIRC(Mohamed Bin Zayed International Robotics Challenge)에서 우리 학부 심현철 교수와 기계공학과 김진환 교수 연합팀이준우승을 거둬 총 65만불의 상금 및 지원금을 받게 되었다.

본 대회는 무인선과 무인기가 협업하여 실제 해상에서 불법 선박을 발견하고 해당 선박의 갑판에서 물체들을 수거해 오는 임무를 GPS를 사용하지 않고 수행하는 것으로 난이도가 매우 높은 대회였다.

이 대회에서 김진환 교수(팀장) 연구진은 레이다 기반 자율순항 선박을, 심현철 교수 연구진은 영상기반 항법과 자율주행 로봇을 활용한 물체 수집 장치를 이용한 새로운 기술을 개발하였다.

주최측에서 제공한 선박의 결함 및 실제 해상환경에서 운용시 발생하는 많은 난관이 있었으나 20여명의 대학원생들로 구성된 참가진은 준우승을 거두는 쾌거를 이루었다.

심현철 교수는 “실제 대회 과정에서 기술적 문제 뿐만 아니라 운용상에도 많은 어려움이 있었으나 소규모 대회가 아닌 제대로 규모를 갖춘 국제대회에서 당당히 겨뤄 의미 있는 성과를 거두어 매우 기쁘며 김진환 교수 및 참여 연구진에게 깊은 감사를 드린다”고 말했다.

전기및전자공학부 원유집 교수 한국정보과학회 제39대 회장 선출(취임)

전기및전자공학부 원유집 교수 한국정보과학회 제39대 회장 선출(취임)

<사진 원유집 교수>

한국정보과학회는 원유집 교수가 제39대 회장으로 선출되어, 2024년 1월 1일에 취임하여, 앞으로 1년간 학회를 이끌게됐다고 밝혔다.

신임회장으로 선출된 원유집 교수는 서울대에서 계산통계학과(학사/석사), 미국의 미네소타대학교 Computer Science(박사)를 졸업하고, 한양대학교 컴퓨터공학부 교수를 거쳐 2019년부터 우리 학교 전기및전자공학부 교수로 재직중으로, 현재 한국공학한림원 회원이며, KAIST 스토리지 연구센터장을 맡고 있다.

원유집 교수는 “본인의 임기동안, 학회의 정체성을 재정립하고, 이제까지의 양적 팽창에 걸맞은 질적 도약을 모색하겠다.

먼저, 교육 분야에서 세계 수준의 정보과학 교육을 위해 교육 콘텐츠, 교습법, 과제 및 프로젝트, 그리고 전문용어의 쉬운 한글화 작업 등 교육 전반에 대한 논의와 공유의 장을 마련하겠으며, 연구 분야에서는 회원들의 연구 결과가 제대로 평가받을 수 있도록 인사제도, 평가제도, 그리고 포상기준의 개선에 최선을 다하겠다.

또한, 회원 서비스 분야에서는 회원들이 교육현장, 연구현장, 그리고 개발현장에서 부딪히는 다양한 어려움을 함께 고민하고 나누고, 개선책을 모색하는 장을 마련하겠다”고 밝혔다.

한국정보과학회는 1973년도에 창립된 국내 ‘컴퓨터 및 소프트웨어 분야’를 대표하는 학술단체로서, 전국의 대학교수 3,500명 이상이 회원으로 활동하고 있으며, 총 회원 수는 3만 7천여 명에 이른다.

정명수 교수 연구팀, CXL 탑재 AI 가속기로 美CES 2024서 혁신상 수상

<(좌측부터) CXL 탑재 AI 가속기 대표 이미지 및 시스템>

전기및전자공학부 정명수 교수님 연구팀이 세계 최대 규모의 IT 박람회 ‘CES 2024’에서 혁신상 수상작 ‘CXL 탑재 AI 가속기(CXL-Enabled AI Accelerator)’를 선보였습니다.

연구팀의 ‘CXL 탑재 AI 가속기’는 컴퓨트익스프레스링크(Computer Express Link, CXL) 기술을 통해 시스템에 무한대에 가까운 용량의 빠른 메모리 자원을 제공하여, 대규모 AI 기반 서비스를 고속으로 처리할 수 있습니다.

대표적인 AI 기반 서비스인 이미지 검색을 이용한 평가에서, 정명수 교수 연구팀은 CXL 기술이 적용된 가속 시스템이 기존의 SSD 기반 가속시스템 대비 101배 빠른 성능을 보였다고 밝혔습니다.

수상작의 핵심인 CXL은 데이터처리 가속기, 메모리 확장장치, 프로세서, 스위치 등 다양한 시스템 장치를 고속으로 연결하는 기술입니다. 이 기술은 여러 가속기 및 메모리 확장장치의 내부 메모리를 시스템에 연결하여 AI 서비스에 확장가능한 메모리 자원을 제공할 수 있습니다.

덕분에 AI 서비스는 처리할 수 있는 데이터의 양을 대폭 증가시킬 수 있으며, 이릍 통해 정확도와 품질을 향상시킬 수 있습니다. 이는 기존 AI 가속기가 제한된 메모리 용량으로 인해, 대용량의 데이터 관리에 느린 저장장치를 사용해야하던 것과 대비됩니다.

추가적으로, 연구팀은 AI 가속기 내부를 이미지 검색에 특화된 하드웨어 모듈로 구성하여 시스템의 성능을 더욱 높였습니다. AI 기반 서비스의 정확도 및 품질은 경쟁적인 AI 업계에서 기업의 생존과 직결되는 만큼, 연구팀의 기술은 산업계 파급효과가 클 것으로 예상됩니다.

정명수 교수님 연구팀은 이번 연구개발의 결과물을 지난주 미국 라스베가스에서 열린 CES 2024에서 전시하였습니다. 가속기는 기술의 우수성을 인정받아 CES 주관기관으로부터 CES 혁신상을 수상하였으며, IEEE Spectrum, Storage Newsletter, Blocks and Files, Design and Reuse, TechRadar, 등의 해외 언론, 조선일보, 조선비즈, 한국경제, 서울경제, 파이낸셜뉴스, ZDnet 등의 국내 유수 언론을 포함한 20개 이상의 언론사가 부스에 방문하고, 출품 소식을 전하였습니다.

특히 한국경제에서는 연구팀의 기술을 ‘AI 도입 비용 문제의 해결책’으로써 대중들에게 소개하였습니다.

연구팀의 권미령 박사는 EETimes와의 단독 인터뷰에 초청받아 국제 CXL 기술의 현황을 소개하였으며 EETimes는“최신 CXL 표준을 지원하는 연구팀의 하드웨어/소프트웨어를 활용하면 데이터센터 수준의 고효율 메모리 확장을 실현할 수 있다”며 연구팀의 기술을 소개하였습니다.

뿐만 아니라, 연구팀의 기술은 이번 CES 기간 동안 산업계로부터 집중적인 관심을 받았습니다. 세계 최대 IP 기업 ARM으로부터 초청받아 프라이빗 미팅을 진행하였으며, 글로벌 클라우드/데이터센터 기업 휴렛페커드(HPE), 어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials) 본사로부터 단독 대규모 미팅 제의를 받아 CXL 후속 협업등의 논의를 진행하고 있습니다.

현지 부스를 통해서 연구팀은 마이크로소프트, 애플, 인텔, 케이던스 등 다양한 글로벌 대기업의 고위 임원들과 국내 귀빈등에게 CXL 선도기술을 소개하였습니다.

이 성과는 우리 학부 정명수 교수님 연구실 학생들과 파네시아가 힘을 합친 결과입니다. 파네시아는 카이스트 교원창업기업이자 CXL 기술을 선도하고 있는 반도체 팹리스 스타트업입니다.

카이스트 스타트업인 파네시아는 오는 19일 대전에서 개최되는 CXL 테크데이 행사를 통해서 CES에 소개된 CXL이외에도 다양한 최신 CXL 기술을 여러 학부생들과 공유할 예정입니다.

테크데이 관련 내용은 아래 링크에서 확인 가능합니다(관련소개 뉴스 링크: https://news.nate.com/view/20231229n21475?mid=n0105).

<카이스트 전시관 연구팀 전시부스 방문객>

이성주 교수 연구팀, 사용자 음성 및 테스트 기반 정신 건강 진단 스마트폰 인공지능 시스템 개발

이성주 교수 연구팀, 사용자 음성 및 테스트 기반 정신 건강 진단 스마트폰 인공지능 시스템 개발

전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 사용자의 언어 사용 패턴을 개인정보 유출 없이 스마트폰에서 자동으로 분석해 사용자의 정신건강 상태를 모니터링하는 인공지능 기술을 개발했다.

사용자가 스마트폰을 소지하고 일상적으로 사용하기만 해도 스마트폰이 사용자의 정신건강 상태를 분석 및 진단할 수 있는 것이다.

연구팀은 임상적으로 이뤄지는 정신질환 진단이 환자와의 상담을 통한 언어 사용 분석에서 이루어진다는 점에 착안해 연구를 진행했다.

이번 기술에서는 (1) 사용자가 직접 작성한 문자 메시지 등의 키보드 입력 내용과, (2) 스마트폰 위 마이크에서 실시간으로 수집되는 사용자의 음성 데이터를 기반으로 정신건강 진단을 수행한다.

이러한 언어 데이터는 사용자의 민감한 정보를 담고 있을 수 있어 기존에는 활용이 어려웠다.

이러한 문제의 해결을 위해 이번 기술에는 연합학습 인공지능 기술이 적용됐는데, 이는 사용자 기기 외부로의 데이터 유출 없이 인공지능 모델을 학습해 사생활 침해의 우려가 없다는 것이 특징이다.

인공지능 모델은 일상 대화 내용과 화자의 정신건강을 바탕으로 한 데이터셋을 기반으로 학습되었다. 모델은 스마트폰에서 입력으로 주어지는 대화를 실시간으로 분석하여 학습된 내용을 바탕으로 사용자의 정신건강 척도를 예측한다.

더 나아가, 연구팀은 스마트폰 위 대량으로 주어지는 사용자 언어 데이터로부터 효과적인 정신건강 진단을 수행하는 방법론을 개발했다. 연구팀은 사용자들이 언어를 사용하는 패턴이 실생활 속 다양한 상황에 따라 다르다는 것에 착안해, 스마트폰 위에서 주어지는 현재 상황에 대한 단서를 기반으로, 인공지능 모델이 상대적으로 중요한 언어 데이터에 집중하도록 설계했다.

예를 들어, 업무 시간보다는 저녁 시간에 가족 또는 친구들과 나누는 대화에 정신건강을 모니터링 할 수 있는 단서가 많다고 인공지능 모델이 판단해 중점을 두고 분석하는 식이다.

이번 논문은 KAIST 신재민 박사과정(전산학부), 윤형준 박사과정, 이승주 석사과정, 이성주 교수(이상 전기및전자공학부)와 박성준 SoftlyAI 대표(KAIST 졸업생), 중국 칭화대학교 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수, 그리고 미국 에모리(Emory) 대학교 최진호 교수의 공동연구로 이뤄졌다.

이번 논문은 올해 12월 6일부터 10일까지 싱가폴에서 열린 자연어 처리 분야 최고 권위 학회인 EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)에서 발표됐다.

※ 논문명(FedTherapist: Mental Health Monitoring with User-Generated Linguistic Expressions on Smartphones via Federated Learning)

이성주 교수는 “이번 연구는 모바일 센싱, 자연어 처리, 인공지능, 심리학 전문가들의 협력으로 이루어져서 의미가 깊으며, 정신질환으로 어려워하는 사람들이 많은데, 개인정보 유출이나 사생활 침범의 걱정 없이 스마트폰 사용만으로 정신건강 상태를 조기진단 할 수 있게 되었다ˮ라며, “이번 연구가 서비스화되어 사회에 도움이 되면 좋겠다ˮ라고 소감을 밝혔다.

이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2022-0-00495, 휴대폰 단말에서의 보이스피싱 탐지 예방 기술 개발, No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)

<그림 1. 스마트폰 위 사용자 음성 및 키보드 입력 기반, 연합학습을 활용한 정신 건강 진단 기술>

<그림 2. 본 연구의 스마트폰 위 사용자 음성 및 키보드 입력 기반, 연합학습을 활용한 정신건강 진단 기술의 모식도>

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