EE학부 유창동교수, IEEE Technical Committee Member 선출

[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.

EE학부 최신현교수 연구팀, Nature Communications Editors’ highlight 선정

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[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. 

 

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[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.

 

EE학부 전상훈 교수, 제15회 반도체의 날 산자부장관 표창

[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.

EE학부 심현철교수 연구팀, 제5회 드론봇 임무형 챌린지 건물 내부 정찰 종목 1위

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[심현철교수 사진]
 
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.

 
동영상 자료 : https://youtu.be/SXe_FJpxv94
 
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[김보성, 박재용, 심현철교수, 왼쪽부터] 
 
 

KAIST 이성주, 신진우 교수 연구팀, 스스로 환경 적응하는 인공지능 기술 개발, NeurIPS 2022 학회 발표 예정

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[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.
 
 
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[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 EE 박사과정 노유지학생, 2022 Microsoft Research PhD Fellow 선정

KAIST(총장 이광형) 전기및전자공학부 박사과정 노유지 학생(지도교수 황의종)이 ‘2022 마이크로소프트 리서치 PhD 펠로우’에 선정되었다.  

 

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[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/

수상자 인터뷰 (글로벌) : https://www.youtube.com/watch?v=T4Q-XwOOoJc
수상자 인터뷰 (아시아) : https://www.youtube.com/watch?v=qwq3R1XU8UE
 
 
 
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[노유지 박사과정 연구성과도: 공정한 인공지능 학습을 위한 배치 선택 기법 (좌) 및 공정하고 견고한 학습을 위한 학습 방법론 예시 (우)]

KAIST EE 김정호 교수랩 박현욱 박사(졸업생), IEEE EPEPS 학회에서 Best Poster Award 수상

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[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.

 

EPEPS Best Poster Award 수상사진 박현욱

[수상식 사진 : 왼쪽 박현욱 박사]

 

학부 최준일교수, IEEE CTTC에서 Early Achievement Award를 한국인 최초 수상

Junil Choi

[최준일교수 사진]
 
 
KAIST 전기및전자공학부 최준일 교수가 IEEE Communications Society Communication Theory Technical Committee
(이하 “CTTC”) 에서 한국인으로서는 처음으로 Early Achievement Award를 수상하였다.
 

최준일교수는 본상을 수상하기로 2021년에 결정되었으나, 코로나로 시상식이 계속 늦어지다 지난주에 열린 IEEE Communication Theory Workshop (CTW)에서 상을 받았다.


수여기관인 IEEE CTTC는 1964년부터 시작되어 IEEE Communications Society (ComSoc)내 제일 오래된 TC 중 하나이다.


IEEE CTTC의 Early Achievement Award는 2016년 제정된 박사학위 후 10년 이내의 신진연구자에게 주어지는 상으로

기존 수상자들은 Stanford University, Imperial College London, Virginia Tech, KTH 등 모두 해외 유명 대학 교수들이다. 

 

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[최준일교수 수상식 사진]

 

EE학부 유민수 교수, IEEE/ACM MICRO 명예의 전당 헌액

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[유민수교수 사진]
 

유민수 교수가 올해 미국 전기전자공학회(IEEE)/전산공학회(ACM) International Symposium on Microarchitecture 학술대회 (약칭 MICRO) 명예의 전당(Hall of Fame) 헌액되었다.

 

올해로 55회째를 맞은 MICRO (https://www.microarch.org/micro55/ 컴퓨터 아키텍쳐 분야에서 가장 오랜 역사와

최고의 권위를 가지고 있는 국제 학술대회로서, ISCA, HPCA 학술대회와 함께 컴퓨터 아키텍쳐 분야 3 국제 학회로

손꼽히고 있다.

 

유민수 교수는 컴퓨터 아키텍쳐 연구 분야 중에서 인공지능 (AI) 반도체 및 GPU 기반의 고성능 컴퓨팅 시스템 연구에 대한

국내 최고 권위자로작년에  HPCA 학술대회 명예의 전당에 입성한 데에 이어서 올해 MICRO 학술대회에  8 이상의

논문을 게재하여 명예의 전당에 회원으로 추대되었다

 

MICRO Hall of Fame: https://www.sigmicro.org/awards/microhof.php

 

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 [명예의 전당 헌액 기념패]

 

EE학부 김현식 교수 연구실 박사과정 임규완, 강경구 학생 대한민국반도체설계대전 국무총리상 수상

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 [김현식교수, 임규완 박사과정, 강경구 박사과정, 왼쪽부터]
 
 
전기및전자공학부 김현식 교수 연구실(연구실명: 회로설계 연구실, Circuit Lab)에서 ‘제23회 대한민국 반도체 설계대전’의 국무총리상 수상자를 배출했다. 
 
‘제23회 대한민국 반도체 설계대전’은 산업통상자원부와 한국반도체산업협회가 공동으로 주관하는 반도체 설계 전문 공모전으로, 반도체 설계분야 대학(원)생들의 설계 능력을 배양하고, 창의적인 아이디어를 발굴하는 것을 목표로 한다. 
 
국무총리상 수상자는 김현식 교수 연구실의 임규완 박사과정, 강경구 박사과정 학생으로  고해상도와 고균일도(uniformity)를 초저면적 칩크기로 구현한 모바일용 디스플레이 드라이버(Display driver IC, 이상 DDI)를 개발해 국무총리상에 선정됐다.
 
DDI 칩은 디스플레이 구동시스템의 핵심 구성 요소로써, 디지털 디스플레이 데이터를 아날로그 신호로 변환(digital-to-analog conversion, DAC)하여 디스플레이 패널에 기입하는 역할을 담당하는데 해상도를 높이는데 따른 균일도와 칩면적증가의 문제를 기술적으로 해결했다.
 
이번 김현식 교수 연구실 학생들이 개발한 DDI 칩은 채널 내 DAC을 일반적으로 사용되는 고전압 MOSFET대신 저전압 MOSFET과 전압 증폭기로 구성하여 채널 내 DAC 면적을 획기적으로 감소시켰으며, 이에 더하여 8비트 입력 전압에서 10비트 출력 전압을 생성해 낼 수 있는 독자적인 LSU 기술을 개발하여 채널 면적을 더욱 감소하였다.
 
또한, 전압 증폭기 및 DDI 칩 동작을 CMOS 공정의 변화에 둔감하게 설계하여 높은 균일도를 달성하였다. 
새로이 개발된 DDI 칩은 고해상도와 고균일도를 달성하면서도 칩 면적을 감소시켜 가격 경쟁력과 모바일 디스플레이의 품질을 대폭 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
 
본 연구결과는 또한 집적회로분야 최고권위의 국제학회 ISSCC 2022에서도 발표되었다.
 
 
1 제안하는 Display Driver 구조 및 사용 기술
[연구성과도]