[보관함:] 연구 > 연구성과

우리 학부 최성율 교수가 신소재공학과 박상희 교수와 공동으로 수행한 연구가 Advanced Functional Materials에 1월 10일자 Front Cover 논문으로 게재되었습니다.

해당 논문 주제는 ‘소프트 전자 시스템용 저전력 멤리스터 집적회로 개발’ 이며, 주저자는 장병철 박사과정 (공동 제1저자), 남윤용 박사과정 (공동 제1저자), 박상희 교수 (공동 교신저자), 최성율 교수(공동 교신저자) 입니다.

 

저널 : Advanced Functional Materials

논문명 : Memristive Logic-in-Memory Integrated Circuits for Energy-Efficient Flexible Electronics

주저자 : 장병철 박사과정 (공동 제1저자), 남윤용 박사과정 (공동 제1저자, 신소재공학과)

논문 Link : http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.201704725/full

 

 

우리 학부 정재웅 교수 연구실이 Washington University School of Medicine in St. Louis, Northwestern University 등과 공동으로 수행한 연구가 Small에 1월 25일자 Front Cover 논문으로 게재되었습니다.

해당 논문 주제는 ‘배터리 없이 약물과 빛자극을 뇌에 전달할 수 있는 초소형 무선 뉴럴 임플랜트’이며, KAIST 방문연구원인 Raza Qazi, 정재웅 교수(교신저자) 등이 참여하였습니다.

 

• 저널: Small

• 논문명: Miniaturized, Battery-Free Optofluidic Systems with Potential for Wireless Pharmacology and Optogenetics

• 논문 Link: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smll.201702479/full

우리 학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했습니다.

이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경만(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했습니다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대됩니다.

이번 연구는 우리학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중입니다.

최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있습니다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도가 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있습니다.

기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했습니다.

김문철 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했습니다.

연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했습니다.

이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변화 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힙니다.

김문철 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼류션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응용 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했습니다.

이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실 지원사업의 지원을 받아 수행됐습니다.

 

 

최양규 교수님 연구실 황규만 석사과정 학생(삼성학술연수)이 개발한 nano-electro mechanical switch 기반 physical unclonable function device에 관한 연구가 ACS Nano에 게재되었으며, 동시에 과학 기술 전문 매체인 Science Daily, phys.org, EurekAlert 등에 소개되었습니다.

소프트웨어(SW) 기반 보안 솔루션이 가진 구조적 문제를 해결하고 IoT 기기에 쉽게 적용 가능한  하드웨어(HW) 기반 보안 기술인 ‘PUF(Physical Unclonable Function, 물리적 복제 방지)가 주목 받고 있습니다. 하지만, 기존 PUF는 주변 환경에 의해 성능이 열화 되는 단점이 있었으며, 이를 개선하기 위해 nano-electro mechanical switch를 활용하여 기본 동작 특성 (randomness, uniqueness, repeatability)들을 보장하면서도 극한 환경에서 동작이 가능한 PUF를 제작하였습니다. 이는 극단적인 환경에 노출이 되기 쉬운 군사 또는 우주 산업에 보안 모듈로써 활용 될 것으로 기대가 됩니다.

 

저널 : ACS Nano

논문명 : Nano-electromechanical Switch Based on a Physical Unclonable Function for Highly Robust and Stable Performance in Harsh Environments

저자 : 황규만 석사과정 (최양규 교수 연구실, 삼성학술연수)

논문 Link : http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acsnano.7b06658

우리 학부 신승원, 김용대 교수 공동 연구팀이 2017 사이버 보안 논문 공모전에서 최우수상을 수상하였습니다.

수상 논문 주제는 “Demystifying the Dark Web: Understanding the Underground Online Society입니다. 교수님 연구팀의 수상을 진심으로 축하드립니다. 

 

사이버 보안 논문 공모전은 국가정보원, 국가보안 연구소, 정보보호학회가 공동으로 주관하는 행사인 CCE (Cyber Conflict Exercise & Contest)의 일환으로 사이버공격방어대회와 논문공모전을 병행합니다. 2017년 논문공모전의 경우 총상금 3300만원의 규모로 진행되며 서울대, 포항공대, 고려대 등에서 총 117편의 논문이 제출되었습니다. 이번 공모전에서 KAIST 전기 및 전자공학과 신승원 교수, 김용대 교수, 전산학부 손수엘 교수 팀이 공동으로 연구하여 제출한 Demystifying the Dark Web: Understanding the Underground Online Society 논문이 최우수상을 (상금 300만원) 수상하였습니다. (주저자 윤창훈: 지도교수 신승원)

본 논문은 최근 많은 사회적 문제가 되고 있는 Dark Web 상의 데이터를 대량으로 (약 2700만 페이지) 수집하여 분석한 논문으로 최초로 Dark Web Market의 생태계와 내부 운영체계를 분석한 논문입니다. 현재 본 연구팀은 대량의 Dark Web 관련 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 지속적인 연구를 수행중에 있으며 차후 Dark Web에서 벌어지는 범죄와 사이버 보안 등에 관련한 내용등을 자동으로 탐지하고 추적하는 시스템을 개발 중에 있습니다.

– 행사: 사이버 보안 논문 공모전

– 장소: 양재동 The K Hotel 

– 일시: 2017년 11월 21일

– 논문: Demystifying the Dark Web: Understanding the Underground Online Society

– 저자: 윤창훈, 김관우, 이찬희, 손수엘, 김용대, 신승원

우리학부 최성율 교수 연구실과 생명화학공학과 임성갑 교수 연구실이 공동으로 수행한 연구가 Advanced Functional Materials에 11월 17일자 Front Cover 논문으로 게재되었습니다.

해당 논문 주제는 ‘이차원 소재를 이용한 초저전력 비휘발성 유연 메모리 기술’ 이며, 저자는 우명훈 석사졸업생 (공동 제1저자, 현 삼성전자 연구원), 장병철 박사과정 (공동 제1저자), 최준환 박사과정(공동저자), 임성갑 교수(공동저자), 최성율 교수(교신저자) 입니다.

 

저널 : Advanced Functional Materials

논문명 : Low-Power Nonvolatile Charge Storage Memory based on MoS₂ and an Ultrathin Polymer Tunneling Dielectric

주저자 : 우명훈 석사졸업생 (공동 제1저자), 장병철 박사과정 (공동 제1저자), 최성율 교수 (교신저자)

 

논문 Link : http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adfm.201703545/full

우리 학부 유형준 교수 연구실 최용창 박사과정 학생이 ISOCC2017에서 Best paper award를 수상하였습니다.

수상 논문은 A Fully-Digital Phase Modulator with Phase Calibration Loop for High Data-Rate Systems 입니다.

최용창 학생의 수상을 축하드립니다.

 

학회: 2017 International SoC Design Conference (ISOCC)

일시: 11월 5일(일) ~ 11월 8일(수)

장소: Grand Hilton Seoul, Seoul, Korea

수상자: 최용창 박사과정 (지도교수: 유형준)

논문 제목: A Fully-Digital Phase Modulator with Phase Calibration Loop for High Data-Rate Systems

논문 저자: 최용창, 유형준 교수

수상 내역: 2017 IEIE Best Paper Award