전기및전자공학부 최재혁 교수가 국제전기전자학회[IEEE, 회장 토시오 후쿠다(Toshio Fukuda)]와 대한전자공학회(IEIE, 회장 임혜숙 교수·이화여대)가 공동 주관하고 해동과학문화재단(이사장 김영재)이 후원하는 ‘IT 젊은 공학자상’ 수상자로 20일 선정되었다.
시상식은 8월 20일 오후 6시 제주 롯데호텔에서 개최되었다.
2006년부터 시작해 올해 15회째 진행되는 ‘IT 젊은 공학자상’은 국제전자전기학회(IEEE)와 대한전자공학회(IEIE)가 공동으로 시상하는 국제적인 상이다. 국내‧외 전문가들의 엄격한 심사를 거쳐 IT분야에서 기술과 학문 발전에 크게 기여한 만 40세 미만의 젊은 과학‧기술자를 매년 1명 선정해 시상하고 있다.
올해의 수상자로 선정된 최재혁 교수는 5G 통신을 비롯한 초고속 통신시스템을 위한 고성능 반도체 회로 설계 분야 연구를 진행하였다. 특히 차세대 유무선 통신 및 메모리 시스템의 핵심 기술로 꼽히는 ‘초(超)저잡음 고주파 신호 생성’분야에서 세계 최고 기술을 보유하고 있으며 SCI 저널논문 및 국제학회 논문 64편을 발표했고 25건의 국내‧국제특허를 출원 및 등록하였다.
최재혁 교수는 이와 함께 반도체회로 분야 최고 학술대회인 ‘국제반도체회로 학술대회 (ISSCC, International Solid-State Circuits)’와 ‘유럽반도체회로 학술대회(ESSCIRC, European Solid-State Circuit Conference)’의 기술프로그램위원 (Technical Program Committee)로 활동 중이며 특히 올해부터는 ‘국제전기전자학회 산하 반도체회로소사이어티(SSCS, IEEE Solid-State Circuit Society)’에서 `저명연구자(Distinguished Lecturer)’ 선정돼 활발히 활동하고 있다.
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전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 수행한 연구가 국제 학술지 ‘Nanoscale’ 7월 21일 자 표지 논문(Inside Front Cover)으로 게재되었다. 본 논문은 Review 형식으로 제목은 ‘Conductive-bridging random-access memories for emerging neuromorphic computing’이다.
본 논문은 CBRAM의 상세한 동작 메커니즘뿐만 아니라 시냅스 소자로써 갖춰야할 아날로그 스위칭 특성 발현 전략을 제시하였다. 나아가, DNN 및 SNN을 포함한 CBRAM 기반 컴퓨팅 아키텍처에 대한 구현 방안을 제안하였으며, 기존 대면적화에 어려움을 겪고 있었던 CBRAM 기반의 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에 새로운 활로를 제시할 것으로 기대된다.
해당 논문에 대한 내용은 아래 링크에서 확인할 수 있다.
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https://doi.org/10.1039/D0NR01671C
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전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀이 수행한 연구가 국제 학술지 ‘Advanced Electronic Materials’ 7월 13일 자 표지 논문(Front Cover)으로 게재되었다. 논문 제목은 “Vertical‐Tunneling Field‐Effect Transistor Based on WSe2‐MoS2 Heterostructure with Ion Gel Dielectric”이다.
연구팀은 이차원 반도체 MoS2-WSe2 이종접합 구조를 형성하고 이온 겔 게이트를 이용하여 36 mV/dec 의 SS 값을 가지는 p 타입 수직형 터널링 트랜지스터를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 p 타입 터널링 트랜지스터는 다른 n 타입 터널링 트랜지스터와 집적회로로 구현될 수 있으며 컴퓨팅 소자의 전력을 크게 낮출 것으로 기대된다. 이를 통해 향후 스마트 센서 네트워크, 자율 주행 자동차 초고속 모바일 컴퓨팅 시스템 등에 활용될 것으로 전망된다.
아래의 링크에서 해당 논문에 대한 내용을 확인할 수 있다.
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aelm.202070030
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전기및전자공학부 송익호 교수가 저술한 ‘확률변수론(생능출판)’이 교육부와 대한민국학술원이 선정한 ‘2020년 우수학술도서’에 지정되었다.
교육부와 대한민국학술원은 인문학 분야에서 66종, 사회과학 분야에서 96종, 한국학분야에서 36종 그리고 자연과학 분야에서 73종 등 총 271종을 선정하였다고 13일 발표했다. 381개의 출판사가 발행한 3284종의 국내 초판 학술 도서(2019년 3월~2002년 2월 발행 기준)가 최초 접수되었으며, 이중 최종으로 271종이 선정된 것이다. 교육부는 매년 기초학문분야의 우수 학술도서를 선정하여 대학별로 보급하여 우수 연구 성과를 확산하여 학계의 연구 및 저술활동을 장려하고 있다. 대한민국학술원은 선정된 271종의 우수학술도서에 대한 대학별 수요조사를 마친 후 약 26억원 규모에 달하는 도서를 올해 하반기에 국내 대학도서관에 보급할 예정이다.
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http://www.nas.go.kr/business/book/view.jsp?NP_Code=10000058&NP_DataCode=20000022&NBB_Code=10000021&searchKey=&searchVal=&pg=1 (대한민국학술원)
https://www.etnews.com/news/article.html?id=20200713000216 (전자신문)
http://www.yes24.com/campaign/01_book/dirPresent/dirPresent.aspx?EventNo=188570&CategoryNumber=001 (yes24 우수학술도서 기획전)
전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 차세대 반도체 소자 설계의 기반이 되는 물리학 표준이론의 대안(alternative)을 제시했다. 연구팀은 현대 양자수송 표준이론의 대안을 제시, 나노소자의 에너지 특성 까지 정확히 예측할 수 있는 이론을 확립하고 소프트웨어로 구현하였다.
20세기 후반에 확립된 양자수송에 대한 표준이론은 나노소자를 채널영역과 그에 연결된 무한한 두 개의 전극으로 구성된 열린 양자계(open quantum system)로 기술한다. 이를 바탕으로 첨단 트랜지스터, 태양전지, LED 등 다양한 반도체 소자의 구동을 해석하려는 노력이 있지만, 이 방법으로는 전도성 이외 무한한 전극이 포함된 소자의 에너지를 기술할 수 없어 에너지 소자의 설계에 활용하기에는 한계가 있었다.
연구팀은 이 한계를 극복하고자 비평형 상태의 나노소자를 닫힌 양자계로 보고, 이 안에서의 양자수송 현상을 한 쪽 전극에서 다른 쪽 전극으로 전자가 광학여기(optical excitation) 되는 현상에 대응시키는 관점을 제안했다. 또한 이를 통해 소자의 에너지를 최소화하는 방식의 이론을 개발 하고 소프트웨어로 구현했다.
이 계산방식을 활용하면 소자의 전류-전압 특성 이외 에너지 특성까지 기술할 수 있어, 특히 배터리 같은 에너지 저장소자, 촉매나 연료전지 같은 에너지 변환소자 등 원자 수준 에너지 소자 설계의 중요한 실마리가 될 것으로 기대된다.
과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어 사업의 지원으로 수행된 이번 연구의 성과는 세계적인 학술지 어드밴스드 사이언스(Advanced Science)에 7월 1일 게재되었다.
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https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=9010 (KAIST 뉴스)
전기및전자공학부 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선 형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발하였다.
이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 되었다. 특히 이준구 교수 연구팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하여, 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수 연구팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다. KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information’ 誌 2020년 5월 6권에 게재되었다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과이다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 “연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 “복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행되었다.
아래의 링크에서 관련 논문에 대한 정보를 확인할 수 있다.
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https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
전기및전자공학부 김종환 교수가 지난 6월 22일, 과학기술정보통신부와 한국정보화진흥원이 공동개최한 제 「제33회 정보문화의 달」 기념식에서 2020년 정보문화 유공 정부포상 “대통령 표창”을 수상하였다. ‘디지털로 하나 되는 대한민국, 다 함께 누리는 디지털 포용세상’이라는 주제로 열린 행사에는 최기영 과기정통부 장관, 허욱 방송통신위원회 상임위원 등이 참석하였다.
본 포상은 디지털 정보격차 해소, 디지털 역기능 대응 등에 기여한 유공자를 발굴·포상하여 디지털 포용사회 구현과 정보문화 창달에 기여한 자에게 수상되는 상으로, 카이스트에 부임한 이래로 “로봇축구와 국제로봇올림피아드 및 AI 월드컵을 창시하여 정보화 수준 향상과 건전정보문화 조성 및 디지털 정보격차 해소에 기여한 점을 높이 평가받아 수상하게 되었다.
한편 김종환 교수는 2002년 아시안게임 당시, 로봇축구 창시 등 과학기술 대중화 공로를 인정받아 성화봉송 특별주자로 선정되시기도 하였다.
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https://www.news1.kr/photos/details/?4251748
전기및전자공학부 한동수 교수가 제16회 ACM CoNEXT (International Conference on emerging Networking EXperiments and Technologies) 프로그램 체어 (PC Chair) 로 선임되었다.
ACM CoNEXT 학술대회는 ACM의 컴퓨터 네트워크 전문가 그룹 (SIG)인 ACM SIGCOMM에서 주최하는 대표적 학회 중 하나로 한국정보과학회에서는 최우수 학술대회로 분류되고 있다. 한동수 교수는 아시아 기관 출신으로서는 대회 역사상 처음으로 프로그램 체어로 선임되었다.
한동수 교수는 Max Planck Institute for Informatics의 Anja Feldmann 교수와 공동 프로그램 위원장 직을 수행하며, 본 학술대회 프로그램 구성을 위하여 KAIST 김성민 교수(전기및전자공학부)를 포함한 세계적 연구자 40명을 프로그램 위원으로 선임하였다.
본 학술대회의 논문 투고는 6월말에 이루어지며, 학술대회는 12월 1-4일에 개최된다.
자세한 학회관련 소식은 아래의 링크에서 확인할 수 있다.
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ACM CoNEXT 2020 학회 홈페이지:
https://conferences2.sigcomm.org/co-next/2020/#!/home
전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀과 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 공동으로 수행한 연구가 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 4월 8일자 표지 논문(Inside Back Cover)으로 게재되었다. 논문 제목은 “Low‐Thermal‐Budget Doping of 2D Materials in Ambient Air Exemplified by Synthesis of Boron‐Doped Reduced Graphene Oxide”이다.
본 연구는 대표적 이차원 소재인 그래핀의 도핑을 광열처리를 활용해 낮은 thermal budget으로 공기중에서도 수행할 수 있도록 하였다. 제안 공정법으로 그래핀에 붕소를 도핑하였으며, 기존의 진공시스템에서 장시간 환원열처리를 통해 얻어지는 도핑농도와 유사한 것이 확인되었다. 뿐만 아니라 해당 기술은 대면적으로도 응용이 가능하여, 도핑된 이차원 소재의 대량생산 공정으로 적용될 것으로 기대된다.
아래의 링크에서 해당 논문에 대한 내용을 확인할 수 있다.
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/advs.201903318
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/advs.202070039
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회로 분야 최고의 학회인 ISSCC(IEEE International Solid-State Circuit Conference)에서 전기및전자공학부 유회준 교수의 지도를 받고 있는 이진수 박사과정생이 수상의 쾌거를 안았다.
ISSCC 2020은 미국 샌프란시스코에서 지난 2월 16일부터 2월 20일까지 열렸다.
작년에 이어 올해에도 유회준 교수 연구실에서 Demonstration Session Certificate of Recognition 수상자를 배출하였으며, 수상내역은 아래와 같다.
| 수상명 |
Demonstration Session Certificate of Recognition (ISSCC에서 발표된 학교 데모 중 가장 우수한 2편에 수여) |
| 수상논문명 |
LNPU: A 25.3TFLOPS/W Sparse Deep-Neural-Network Learning Processor with Fine-Grained Mixed Precision of FP8-FP16 |
| 수상자 |
이진수 박사과정(지도교수: 유회준) |
