– 논문제목: SoftGroup for 3D Instance Segmentation on Point Clouds
– 발표학회: The IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR)2022
– 발표일정/장소: 2022.6.21(TUE)/ New Orleans, Louisiana USA
[전기및전자공학부 유창동교수, Vu Van Thang(박사과정), 김국회(석사과정), 왼쪽부터]
최근 자율 주행, 로봇 운용 및 증강현실 등 많은 분야에서 3차원 데이터를 활용하고 있다. 3D point cloud는 3차원 좌표값을 가진 점들의 집합으로 이루어진 데이터이며 본 연구는 3차원 데이터 중 하나인 3D point cloud를 기반한 정밀 객체 분할 기술인 SoftGroup을 개발하였다. 각 점에 대해 예측된 다중 class 기반 그룹화 기술인 Soft Grouping을 통해 단일 class 예측 오류가 객체 분할 결과로 전파되는 것을 방지하고 정밀한 객체 분할 추론을 달성하여 기존 기술 대비 8% 이상의 정밀도 향상을 이루었다. 이 기술은 사진보다 정확한 3D 공간 정보를 담고 있는 point cloud를 분할할 수 있는 기술로 3D point cloud를 활용하는 자율 주행, 로봇, 증강 현실 등의 분야에서 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
[Award ceremony picture, Li Zhiyong, left side]
전기및전자공학부 유회준 교수 연구실의 이지용 박사과정생이 2022 IEEE Custom Integrated Circuits Conference (CICC)에서 Outstanding Student Design Award를 수상하였다. 이번 학술대회는 지난 4월 24일부터 27일까지 미국 캘리포니아에서 개최되었다. CICC 학회는 IEEE에서 매년 개최하는 국제 학회이며, “An 0.92mJ/frame High-quality FHD Super-resolution Mobile Accelerator SoC with Hybrid-precision and Energy-efficient Cache”라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.
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 정명수 교수 연구팀이 세계 최초로 정전 시 전원 공급 없이도 동작을 유지하는 비휘발성 컴퓨터를 개발하였다.
정명수 교수 연구팀은 세계 최초로 비휘발성 메모리 단독으로 메인 메모리를 구성하여 전원 공급 여부와 관계없이 컴퓨터의 모든 동작 상태를 유지할 수 있는 “ 경량화된 비휘발성 컴퓨팅 시스템( Lightweight Persistence Centric System 이하 라이트 PC)” 을 개발하였다. 이는 기존 휘발성 컴퓨팅 시스템 대비 4.3 배 빠른 응용실행 및 73% 의 전력 소모 절감과 최대 8 배 큰 메모리 용량을 자랑한다.
비휘발성 메모리란 전원 공급이 사라져도 정보가 유지되는 메모리로 휘발성 메모리인 DRAM 에 비해 큰 용량과 적은 전력 소모를 제공하지만, 쓰기 속도가 느리다는 단점이 있다. 이러한 단점 때문에 기존의 비휘발성 메모리( 인텔의 옵테인 메모리) 는 DRAM 과 함께 사용되었다. 하지만 이렇게 구성된 컴퓨터에서 동작 상태를 유지하기 위해서는 DRAM 의 데이터를 비휘발성 메모리나 저장장치인 SSD 등으로 옮겨야 하는 작업이 필요하다는 문제가 있다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 비휘발성 메모리의 성능을 높여 단독으로 사용하기 위한 프로세서와 메모리 컨트롤러 기술과 함께 비휘발성 메모리 기반 컴퓨터의 동작 상태 유지를 위한 운영체제 기술을 개발하였다. 제안된 기술들을 통해 라이트PC 는 동작 중 전원이 갑자기 사라져도, 다시 전원이 연결되면 이전 상태 그대로 복원이 가능하다. 연구팀은 자체 제작한 시스템 보드 위에 라이트PC 를 실제 시제작하여 실효성 검증을 마쳤다.
라이트PC 는 기존 컴퓨터보다 적은 전력 을 소모하고 대용량 메모리 와 높은 성능 및 서비스의 안전성 을 제공할 수 있어 데이터 센터나 고성능 컴퓨팅, 저전력 핸드폰등 다양하게 활용될 것으로 기대된다.
권미령, 이상원, 그리고 박규영 박사과정생들이 참여한 이번 논문은 미국 뉴욕시에서 오늘 6 월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 ‘ 이스카(International Symposium on Computer Architecture, ISCA), 2022’ 에서 LightPC 라는 논문명(LightPC: Hardware and Software Co-Design for Energy-Efficient Full System Persistence) 으로 발표될 예정이다.
[연구성과도 하드웨어 프로토타입 및 평가 구성]
한편 이번 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체 멤레이, 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수신진( 중견연계) 사업, 그리고 정보통신기획평가원 사웝들을 지원을 받아 진행되었다.
[전기및전자공학부 윤영규교수, 김지원학생(박사과정), 신소재공학과 장재범교수, 왼쪽부터]
전기및전자공학부의 윤영규 교수팀과 신소재공학과 장재범 교수팀의 공동 연구로 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 멀티 마커 동시 탐지 기술 PICASSO를 개발하였다.
최근 환자별로 암 조직 내부에 발현되는 단백질 마커가 서로 다르다는 사실이 밝혀지고 있으며, 이러한 차이에 따라서 암의 예후 및 항암제 반응성 등이 결정된다는 연구 결과가 발표되고 있다. 이에 따라서 암 조직에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술이 반드시 필요하다.
연구팀은 형광 염색을 바탕으로 한 번에 15개 이상, 최대 20개까지의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 기술인 PICASSO를 개발하였다. 발광 스펙트럼이 유사한 형광 분자들을 동시에 사용하고, 여러 종류의 형광 분자 신호를 정확하게 분리할 수 있는 블라인드 신호 분리(blind source separation) 기술을 개발하였다. 이 기술은 특수한 시약이나 고가의 장비를 필요로 하지 않아 암의 정확한 진단 및 항암제 개발, 새로운 단백질 마커 발굴 등에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
KAIST 전기및전자공학부 김지원 학생과 신소재공학과 서준영 학생, 심연보 졸업생이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’ 5월 13권에 출판되었다.
(논문명: PICASSO allows ultra-multiplexed fluorescence imaging of spatially overlapping proteins without reference spectra measurements).
[연구성과도 사진]
KAIST 전기및전자공학부 홍보위원회는 아래 연구성과물 사진을 게시하기로 결정하였다.
