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카이스트 전기및전자공학부는 활발한 인공지능 및 머신러닝 연구와 그 성과로, 인공지능 및 머신러닝 TOP Conferecne인 ICML 2019에 인공지능 및 머신러닝의 다양한 분야에서 9편의 논문을 게재 및 발표하는 훌륭한 성과를 거두었다. 발표된 논문의 목록은 다음과 같다.

 

TapNet: Neural Network Augmented with Task-Adaptive Projection for Few-Shot Learning

Sung Whan Yoon, Jun Seo and Jaekyun Moon 

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Dimension-Wise Importance Sampling Weight Clipping for Sample-Efficient Reinforcement Learning

Seungyul Han and Youngchul Sung

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Weak Detection of Signal in the Spiked Wigner Model

Hye Won Chung and Ji Oon Lee

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QTRAN: Learning to Factorize with Transformation for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

Kyunghwan Son, Daewoo Kim, Wan Ju Kang, David Earl Hostallero and Yung Yi

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Learning What and Where to Transfer

Yunhun Jang, Hankook Lee, Sung Ju Hwang and Jinwoo Shin

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Training CNNs with Selective Allocation of Channels

Jongheon Jeong and Jinwoo Shin

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Robust Inference via Generative Classifiers for Handling Noisy Labels

Kimin Lee , Sukmin Yun, Kibok Lee, Honglak Lee, Bo Li and Jinwoo Shin 

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Using Pre-Training Can Improve Model Robustness and Uncertainty

Dan Hendrycks, Kimin Lee and Mantas Mazeika

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Spectral Approximate Inference

Sejun Park, Eunho Yang, Se-Young Yun and Jinwoo Shin

4월 23일 학술문화관 5층 정근모 콘퍼런스홀에서 ‘2019 KAIST Research Day’를 개최했다. 

연구부문 우수교원과 대표 연구성과 10선을 선정했고, 전기및전자공학부에서는 다섯 명의 교수들이 수상하였다.   

연구부문 수상자
연구대상	조병진교수님
연구상	박인철교수님
이노베이션상	김문철교수님
융합연구상	최성율교수님

대표 연구성과 10선

윤준보교수님

 

최성필 박사과정 학생은 2019년 3월 18일부터 20일까지 진행된 AICAS 2019 (IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and System) 학회에서 논문 “CNNP-v2: An Energy Efficient Memory-Centric Convolutional Neural Network Processor Architecture” (저자:최성필,봉경렬,한동현,유회준)을 발표했다.

기존의 연산기 중심의 CNN 아키텍쳐가 아닌 메모리 중심 아키텍쳐를 통해 높은 병렬(1024-way) 프로세싱에서 91.5%의 MAC유닛의 활용률을 달성하였으며, 0.46V의 Near-threshold동작을 통해 3.1TOPS/W의 높은 에너지 효율을 보여주었다. 이를 통해 IoT나 웨어러블 장치에 얼굴인식 시스템을 세계최고 수준인 9.4mW의 전력으로 실시간 처리할 수 있는 우수한 칩을 개발해 논문을 발표하였다.

문건우 교수 연구실의 임천용 박사과정 학생이 IEEE International Applied Power Electronics Conference (IEEE APEC 2019)에서 Outstanding Presentation Award를 수상하였다.

‘New Phase-Shifted Full-Bridge Converter Using Center-Tapped Clamp Circuit in On-Board Charger for Electric-Vehicle’라는 제목의 논문 (저자: 임천용, 한정규, 박무현, 김건우, 문건우)을 발표했다. 전기 자동차 찹재형 충전기에 사용되는 새로운 회로를 제안하여 상용화 제품 대비 효율 1.4% 향상, 전력 밀도 10% 향상, 비용 40% 절감이라는 우수한 성능을 보여주었다.

지난 2월 13일, 삼성전자 휴먼테크논문대상 시상식이 개최되었으며 전기및전자공학부는 최다 제출 및 최다 수상 학과로 선정되었다.

제25회 대상을 포함한 14편이 수상하였으며 대상 1편, 금상 1편, 은상 3편, 동상 6편, 장려상 3편이다. 

수상자 명단과 논문의 제목은 아래와 같다. 

제25회 삼성전자 휴먼테크 논문대상 수상자
성명	지도교수	상격	논문 제목
박진석, 이승찬	홍성철	대상	A 28GHz 20.3% Transmitter Efficiency Beamforming Front-End IC with Dual-Vector Variable Gain Phase Shifters
박정훈	유경식	금상	Integration of Metasurface and Photodetectors for Electrical Analysis of Circular Polarized Light
Wissam J. Baddar	노용만	은상	Mode Variational LSTM Robust to Unseen Modes of Variation: Application to Facial Expression Recognition
김관태, 김민서, 이용수, 김지훈	유회준	은상	A 0.5V, 9.26 μW, 15.28 mΩ/√Hz Bio-Impedance Sensor IC with 0.55º Overall Phase Error
정진환, 홍준기	이  융	은상	On Self-configuring Dual Radios for IoT: A Cross-Layer Approach
이재신, 최광욱, 유재영, 조민승	윤준보	은상	Palladium Nanowire with Stress-Engineered Structure for Wide Range of H2 detection with High Durability
권기남	박현욱	동상	Unsupervised Learning for Metal Artifacts Correction in MRI using Dual-Polarity Readout Gradients
모상우	신진우	동상	InstaGAN: Instance-aware Image-to-Image Translation
임천용, 한정규, 박무현, 김건우	문건우	동상	전기자동차용 배터리 충전기를 위한 고효율 위상천이 풀-브릿지 컨터버 토폴로지 개발
김대우, 문상우, 강완주, David Hostallero	이  융	동상	Learning to Schedule Communication in Multi-agent Reinforcement Learning
권혁윤, 하재원	유승협	동상	Organic vertical phototransistor for highly responsive and power efficient photodetectors
구남일	조성환	동상	A Biopotential Amplifier Tolerant to 30Vpp Common-Mode Interference for Two-electrode ECG Recording
김영동, 임준호, 윤주승	김준모	장려상	Negative Learning: Indirect Learning: Indirect Learning Method for Uncertain Data
이진수, 이주형, 한동현, 박광태	유희준	장려상	LNPU: A Sparse Deep-Neural-Network Learning Processor with Fine-grained Mixed Precision of FP8-FP16
김우준, 조명식	성영철	장려상	Message-Dropout: An Efficient Training Method for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

전기및전자공학부 최경철 교수 연구실팀이 전남대 의류학과 조석호 교수님과 함께 세탁가능한 웨어러블 디스플레이를 개발하는 데 성공했다.

기존 섬유형 웨어러블 디바이스의 경우 디스플레이 소자 구현에만 초점을 두어 별도의 외부 전원이 필요하고 내구성도 약했던 반면, 최경철 교수 연구실팀은 태양 에너지를 전기에너지로 변환하는 고분자 태양전지(PSC)를 활용해 외부전원 없이 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이 출력을 옷감 위에 구현했다.

또한, PSC와 디스플레이 소자 보호를 위해 투습 방지에 탁월한 ‘원자층 증착(ALD) 박막’과 고분자 기능층을 봉지막에 교차 증착한 특수 봉지막도 고안했다. 이 봉지막은 습기에 쉽게 보호 특성을 잃어버리는 기존 봉지막과 달리, 내부를 원천 보호시킬 수 있다. 이를 통해 최경철 교수 연구실팀은 새 봉지막을 적용한 옷감을 일주일마다 세탁하고 기계 스트레스를 줘도 큰 성능하락이 없는 것(PSC는 초기 대비 96%, OLED는 94%로 특성 유지)을 확인했다.

이 연구는 국제 학술지인 ‘Energy and Environmental Science’의 뒤표지 논문으로 게재되었다.

 

<링크>

https://news.v.daum.net/v/20190321145004321

 

회로 분야 최고의 학회인 ISSCC(IEEE International Solid-State Circuit Conference)에서 전기및전자공학부 회로 디비전의 수상이 있었다. 수상 내역은 아래와 같다.

– Demonstration Session Certificate of Recognition (ISSCC에서 발표된 학교 데모 중 가장 우수한 2편에 수여)

“UNPU: A 50.6TOPS/W Unified Deep Neural Network Accelerator with 1b-to-16b Fully-Variable Weight Bit-Precision”

이진묵, 김창현, 강상훈, 신동주, 김상엽 (유회준 교수님)

“A 9.02mW CNN-Stereo-Based Real-Time 3D Hand-Gesture Recognition Processor for Smart Mobile Devices”

최성필, 이진수, 이규호 (유회준 교수님)

– Student Research Preview (SRP) Outstanding Poster Award (ISSCC SRP에 발표된 포스터 중 가장 우수한 포스터에 수여)

“A 4.54uW, 0.77pJ/c.s. Dual Quantization-Based Capacitance-to-Digital

Converter for Acceleration, Humidity and Pressure Sensing in 0.18μm CMOS”

박수진 (조성환 교수님)

 

우리 학부 유승협 교수님 연구실 박사과정 김성연 학생의 연구가 국제 학술지 ‘Advanced Materials Technologies’ 2월 8일자 온라인 판에 표지 논문으로 게재되었습니다. 논문 제목은 “Organic Vapor‐Jet Printing with Reduced Heat Transfer for Fabrication of Flexible Organic Devices” 입니다.

본 연구는 유기 기상 젯프린팅 공정의 열 부하를 감소시켜 플라스틱 기판에 마스크나 솔벤트 없이 유기박막 패턴을 직접 인쇄하는 것이 가능토록 하였으며, 플렉서블 OLED 디스플레이 및 유연 유기전자소자 제작 공정 등에 적용될 것으로 기대됩니다.

<링크>

https://onlinelibrary.wiley.com/toc/2365709x/2019/4/2

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/admt.201800332

조병진교수님 연구실 박사과정 학생 이태인 학생이 제26회 한국반도체학술대회에서 최우수상을 수상했습니다.

논문 제목은 “Ge 기반의 소자에서 Y-ZrO2 게이트 유전체를 이용한 EOT 스케일링 (~5.7Å) 및 누설 전류와 계면 트랩의 감소” 입니다.

이태인 학생은 기존의 물질과 공정 방법을 바꾸어, 이트륨이 도핑된 지르코늄옥사이드(Y doped ZrO2)라는 절연막과 압수소열처리(H2 high pressure annealing)을 사용하여 EOT를 세계 최고 수준인 5.7옹스트롱 (5.7nm)을 달성하면서도, 기존에 보고되었던 어떤 게이트 구조보다 누설 전류가 매우 낮고, 계면 특성이 우수한 박막을 개발해 논문을 발표했습니다.

수상을 진심으로 축하드립니다.