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전기및전자공학부 이성주 교수 연구실, “디지털 뷔페에서 건강한 다이어트하기” 식이장애 환자들을 위한 먹방, 쿡방 등의 무분별한 음식 콘텐츠 악영향 방지위한 시스템 개발로 ACM CHI Best Paper Honorable Mention Award 수상

전기및전자공학부 이성주 교수 연구실, “디지털 뷔페에서 건강한 다이어트하기” 식이장애 환자들을 위한 먹방, 쿡방 등의 무분별한 음식 콘텐츠 악영향 방지위한 시스템 개발로 ACM CHI Best Paper Honorable Mention Award 수상

<(왼쪽부터) 이성주 교수, 최류해랑 박사과정, 박수빈 석사과정, 한수진 박사과정>

전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 “FoodCensor: Promoting Mindful Digital Food Content Consumption for People with Eating Disorders” 논문으로 식이장애 환자들의 무분별한 디지털 음식 콘텐츠 소비로 인한 악영향을 방지하기 위한 실시간 개입 시스템을 인간-컴퓨터 상호작용 분야 국제 최우수학회 CHI에 발표하고 최우수 논문 Honorable Mention을 수상하였다.

*연구 데모 영상: https://drive.google.com/file/d/103OG9qHpjbfIMhB4tP4I4ESyPlP1pAAD/view

최근 SNS와 다양한 컴퓨터 플랫폼에 각종 음식 관련 콘텐츠가 제공되며 인기를 얻고 있다. 하지만 최근 연구에 따르면, 이런 내용물은 중독성을 띄며, 시각적으로 매력적인 프레젠테이션, 몰입형 경험 및 청각적 자극은, 중독을 넘어서 음식에 대한 갈망을 유발하고 과식 등 건강하지 않은 식습관을 강화할 수 있다. 누군가에게는 ‘먹는 행위’가 자연스러움에 반해, 식이장애를 가진 사람들은 건강하지 않은 식습관의 매혹에 매일 지속적으로 고군분투한다. 이러한 사람들은 특히 중독적인 음식관련 콘텐츠에 더 민감하게 반응하고 취약하며, 그러한 콘텐츠는 이들의 식이장애 증상을 악화시킬 수 있다.

이성주 교수 연구팀은 이러한 우려에 직면하여 식이장애를 가진 사람들을 위해 모바일과 개인 컴퓨터에서 디지털 음식 콘텐츠의 유해한 영향을 완화하기 위한 시스템(FoodCensor)을 개발하였다. [그림 1]. 본 시스템은 인간 심리학의 두 체계 이론(Dual Systems Theory)에서 영감을 받아, 디지털 음식 콘텐츠와 식이장애 사이의 잠재적인 연결을 끊기 위해 설계되었다. 두 체계 이론은 인간의 의사 결정에는 두 가지 시스템이 작용한다고 이론화한다. [그림 2]. 체계1(System 1)은 빠르고 자동적으로 작용하는 체계로, 우리가 의식적으로 고려하지 않고도 자동적으로 일상적인 상황에 대응하게 한다. 예를 들어, 길을 걷다가 갑자기 차가 다가오면 빠르게 물러나는 것은 체계1의 반응이다. 반면, 체계2(System 2)는 천천히 심사숙고 후에 판단을 하는 체계이다. 예를 들어, 수학 문제를 풀거나 긴급 상황에서 명확한 결정을 내릴 때 체계2가 사용된다.

<그림 1: 본 시스템의 안드로이드 스마트폰 유튜브 앱에서의 실시간 음식 콘텐츠 검열 및 개입 예시.>

<그림 2: 두 체계 이론(Dual Systems Theory). ① 본 시스템은 디지털 음식 콘텐츠를 가림으로써 자극의 영향을 줄이고, ② 사용자가 콘텐츠 시청을 원할 때 즉각적인 질문을 통해 가려진 콘텐츠를 드러나게 하는 과정에 적극적으로 참여하도록 유도함으로써 체계 1의 자동 응답에서 체계 2의 의식적 평가로의 전환을 촉진한다. 또한, ③ 본 시스템은 통제의 기대 가치를 증가시키기 위해 식이 장애 행동의 부정적인 영향을 질문과 함께 제공함으로써 의식적이고 건강한 콘텐츠 소비를 촉진한다.

본 시스템은 이러한 이론을 기반으로, 소셜 미디어 사용자가 디지털 음식 콘텐츠를 소비할 때 더 의식적으로 평가한 후에 시청에 대한 결정을 내릴 수 있도록 한다. 디지털 음식 콘텐츠의 시각적 및 청각적 자극은 체계1을 자극하여 사용자의 자동적인 반응(예. 반사적인 콘텐츠 시청 등)을 유발할 수 있다. 하지만 본 시스템은 실시간으로 음식 콘텐츠를 가리고 음소거 함으로써 이러한 자동적인 반응을 차단하고, 대신 사용자에게 의식적인 콘텐츠 선택 및 소비를 위한 질문을 제공함으로써 체계2를 활성화시켜 사용자가 더 의식적이고 건강한 콘텐츠 소비를 할 수 있도록 돕는다.

본 연구팀은 22명의 식이장애 환자들을 대상으로 3주간의 사용자 스터디를 진행하여 시스템 평가를 진행하였다. 실험 집단에서 유튜브에서 음식 콘텐츠에 대한 노출 및 소비의 유의미한 감소와, 이러한 감소가 유튜브의 콘텐츠 추천 알고리즘에 영향을 미침을 관찰했다. 실험 집단 참가자들은 본 시스템이 음식 관련 콘텐츠를 시청하는 자동 반응을 억제하는 데 중요한 역할을 했다고 평가했으며, 이는 본 시스템이 두 체계 이론의 체계1을 억제하고 체계2를 촉진함을 입증한다. 사용자 평가는 제안된 시스템이 일상생활에서 식이장애 환자들의 음식에 대한 강박을 완화시키고 더 나은 삶의 질을 제공한다는 점을 시사한다.

이러한 연구 결과를 토대로, 본 연구팀은 사용자가 디지털 콘텐츠를 건강하게 소비하는 방법을 지원하는 적응형 개입의 설계 방향과 더불어, 단순히 콘텐츠를 검열하는 것 이상의 사용자의 의도적인 행동 변화를 촉진하는 사용자 중심의 콘텐츠 관리 방법을 제안했다.

본 연구에는 최류해랑 박사과정이 제1저자, 박수빈 석사과정이 제2저자, 한수진 석박통합과정이 제3저자, 그리고 이성주 교수가 교신 저자로 참여했다. 이번 연구는 5월 미국 하와이에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 최고 권위 국제학술 대회인 CHI (ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 발표되었으며, (논문명: FoodCensor: Promoting Mindful Digital Food Content Consumption for People with Eating Disorders), The Best Paper Honorable Mention Award를 수상하였다. 개발된 기술은 음식 콘텐츠 뿐 아니라, 폭력물이나 선정적인 콘텐츠, 또는 다양한 주제별로 적용 가능하여 파급효과를 기대할 수 있다.

이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다 (No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)

전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 이선정, 최동호 박사과정, 2024 한국센서학회 춘계학술대회 최우수 발표 논문상과 우수 발표 논문상 수상

전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 이선정, 최동호 박사과정, 2024 한국센서학회 춘계학술대회 최우수 발표 논문상과 우수 발표 논문상 수상

<(왼쪽부터) 유승협 교수, 이선정 박사과정, 최동호 박사과정 사진>

전기및전자공학부 유승협 교수 연구실 박사과정 이선정, 최동호 학생이 2024 한국센서학회 춘계학술대회에서 각각 최우수 발표 논문상과 우수 발표 논문상을 수상하였다.

한국센서학회 춘계학술대회는 매년 봄 개최되는 학회이며, 이번 학술대회는 지난 4월 29일부터 30일까지 대전컨벤션센터 (DCC)에서 개최되었다.

최동호 박사과정생과 이선정 박사과정생은 각각 “Vertically stacked organic pulse oximetry sensors with low power consumption and high signal fidelity” 와 “Micro-scale Pressure Sensor Based on the Gradual Electric Double Layer Modulation Mechanism” 라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

관련하여 자세한 내용은 다음과 같다.

0 학회명: 2024 한국센서학회 춘계학술대회

0 개최기간: 2024년 4월 29일 ~ 30일

0 수상명: 최우수 발표 논문상

0 저자: 이선정, 박상훈, 이해창, 문한얼, 유승협 (지도교수)

0 논문명: Micro-scale Pressure Sensor Based on the Gradual Electric Double Layer Modulation Mechanism

0 수상명: 우수 발표 논문상

0 저자: 최동호, 강찬휘, 유승협 (지도교수)

0 논문명: Vertically stacked organic pulse oximetry sensors with low power consumption and high signal fidelity

전기및전자공학부 정재웅 교수 연구실 권도아 학사과정, 2024 한국센서학회 춘계학술대회 우수 발표 논문상 수상

전기및전자공학부 정재웅 교수 연구실 권도아 학사과정, 2024 한국센서학회 춘계학술대회 우수 발표 논문상 수상

<권도아 학사과정 학생 사진>

전기및전자공학부 정재웅교수 연구실 학사과정 권도아 학생이 2024 한국센서학회 춘계학술대회에서 우수 발표 논문상을 수상하였다.

한국센서학회 춘계학술대회는 매년 봄, 가을 개최하는 학회이며, 이번 학술대회는 지난 4월 29일부터 30일까지 대전컨벤션센터 (DCC)에서 개최되었다.

권도아 학사과정생은 “Body-temperature softening electronic ink for additive manufacturing of transformative bioelectronics via direct writing” 라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

자세한 내용은 다음과 같다.

0 학회명: 2024 한국센서학회 춘계학술대회

0 개최기간: 2024년 4월 29일 ~ 30일

0 수상명: 우수 발표 논문상

0 저자: 권도아, 이시목, 정재웅 (지도교수)

0 논문명: Body-temperature softening electronic ink for additive manufacturing of transformative bioelectronics via direct writing

<(왼쪽부터) 정재웅 교수, 권도아 학사과정 학생 사진>

전기및전자공학부 김정호 교수, AI 반도체 신 생태계 조성 공동 협력을 위한 NAVER-Intel-KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center) 설립

전기및전자공학부 김정호 교수, AI 반도체 신 생태계 조성 공동 협력을 위한 NAVER-Intel-KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center) 설립

<공동연구센터 협약식 단체 사진>

챗GPT가 촉발한 생성형 인공지능(AI)*이 세계적으로 열풍을 일으키는 가운데 새로운 인공지능 반도체의 생태계 구축을 위해 우리 학부 김정호 교수(KAIST)는 네이버(NAVER) 및 인텔(intel)과 손잡고 상호 보유 중인 역량과 강점을 한 곳에 집중한 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설립한다.

업계에서는 이들 세 기관의 전략적인 제휴가 인공지능 반도체·인공지능 서버와 데이터센터의 운영에 필요한 오픈소스용 소프트웨어 개발 등 인공지능 분야에서 각자 보유하고 있는 하드웨어 및 소프트웨어 기술과 역량을 융합해서 새로운 인공지능 반도체 생태계를 구축하는 한편 시장과 기술 주도권 확보를 위해 선제적인 도전에 나선 것으로 보고 있다.

특히 첨단 반도체 CPU 설계부터 파운드리까지 하는 세계적인 반도체 기업 인텔이 기존의 중앙처리장치(CPU)를 넘어 인공지능 반도체 ‘가우디(GAUDI)’**를 최적의 환경에서 구동하기 위해 오픈소스용 소프트웨어 개발 등을 목적으로 국내 대학에 공동연구센터를 설립하고 지원하는 것은 KAIST가 처음이다.

KAIST는 네이버클라우드(대표: 김유원)와 대전 KAIST 본원에서 인공지능 반도체·인공지능 서버와 클라우드·데이터센터 등의 성능개선과 최적의 구동을 위한 오픈소스용 첨단 소프트웨어 개발 등을 위해 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’ 설립과 운영을 주요 내용으로 하는 업무협약(MOU)을 체결했다고 30일 밝히며, “인텔이 인공지능과 반도체 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발파트너로 네이버와 KAIST를 선택한 것은 전략적으로 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다.

특히 “네이버클라우드가 지닌 컴퓨팅·데이터베이스·인공지능 등 네이버 클라우드 플랫폼(NAVER Cloud Platform) 기반의 다양한 인공지능 서비스 역량과 인텔의 차세대 인공지능 칩 기술, 그리고 KAIST가 갖추고 있는 세계적 수준의 전문인력과 소프트웨어 연구 능력이 결합해 인공지능 반도체 분야에서 기존과는 다른 창조적이면서도 혁신적인 생태계 조성을 성공적으로 이뤄낼 것”이라고 기대했다.

이날 협약식 행사에는 KAIST 이광형 총장을 비롯해 이균민 교학부총장, 이상엽 연구부총장, 전기및전자공학부 김정호 교수 등 주요 보직교수가, 네이버클라우드 김유원 대표이사와 하정우 AI 이노베이션 센터장, 이동수 하이퍼스케일 AI 담당 이사 등 주요 경영진이 참석했다.

KAIST와 네이버클라우드는 이번 MOU 체결을 계기로 올 상반기 중에 KAIST에 ‘NAVER · intel · KAIST AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)’를 설치하고 7월부터 본격적인 연구에 들어갈 계획이다.

KAIST에서는 고대역폭메모리(HBM)*** 등 인공지능 반도체 설계와 인공지능 응용설계(AI-X) 분야에서 세계적인 석학으로 꼽히는 전기및전자공학부 김정호 교수가, 네이버클라우드 측에서는 인공지능 반도체 설계 및 인공지능 소프트웨어 전문가인 이동수 이사가 공동연구센터장을 맡는다. 또 KAIST 전산학부 성민혁 교수와 네이버클라우드 권세중 리더가 각각 부센터장으로서 공동연구센터를 이끈다.

공동연구센터의 운영 기간은 3년인데 연구성과와 참여기관의 필요에 따라 연장한다. KAIST에 설치되는 공동연구센터가 핵심 연구센터로서 기능과 역할을 맡는 데 KAIST에서 인공지능과 소프트웨어 분야 전문가인 20명 내외의 교수진과 100여명의 석·박사 대학원생들이 연구진으로 참여한다.

초기 2년간은 인텔의 하바나랩스가 개발한 인공지능 학습 및 추론용 칩(Chip) ‘가우디(GAUDI)’를 위한 플랫폼 생태계 공동 구축을 목적으로 20~30개 규모의 산학 연구과제를 진행한다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 머신러닝 등 주로 인공지능 분야 오픈소스용 소프트웨어 개발 위주로 연구가 이뤄지는데 자율 주제 연구가 50%, 인공지능 반도체의 경량화 및 최적화에 관한 연구가 각각 30%와 20%를 차지한다.

이를 위해 네이버와 인텔은 네이버 클라우드 플랫폼 기반의 ‘가우디2(GAUDI2)’를 KAIST 공동연구센터에 제공하며 KAIST 연구진은 ‘가우디2’를 이용한 논문 등 연구 실적을 매년 공개한다.

이 밖에 인공지능·클라우드 등 각자가 보유한 역량 외에 공동 연구에 필요한 각종 인프라 시설(Infrastructure)과 장비 등을 공유하는 한편 연구 인력의 상호 교류를 위해 공동연구센터에 필요한 공간과 행정인력을 지원하는 등 다양한 협력 활동을 전개할 방침이다.

우리 학부 김정호 교수는 “KAIST는 가우디 시리즈의 활용을 통해 인공지능 개발, 반도체 설계와 운영 소프트웨어 개발 등에서 기술 노하우를 확보할 수 있다”라면서, “특히 대규모 인공지능 데이터센터 운영 경험과 향후 연구개발에 필요한 인공지능 컴퓨팅 인프라를 확보할 수 있다는 점에서 이번 공동연구센터 설립이 매우 큰 의미가 있다”라고 강조했다.

네이버클라우드 이동수 이사는 “네이버클라우드는 KAIST와 함께 다양한 연구를 주도해 나가며 하이퍼클로바X 중심의 인공지능 생태계가 확장되기를 기대한다”라며, “공동연구센터를 통해 국내 인공지능 연구가 보다 활성화되고 인공지능 칩 생태계의 다양성이 확보되기를 바란다”라고 말했다.

【용어설명】

* 생성형 인공지능(Generative AI)

: 딥 러닝 모델을 사용하여 대량의 데이터를 학습해, 이용자의 요구에 따라 능동적으로 텍스트·이미지·영상 등과 같은 결과를 생성하는 인공지능 기술

** 가우디(Gaudi)

: 인텔이 2019년 인수한 이스라엘 AI 칩 전문업체인 하바나랩스 (HabanaLabs)가 개발한 데이터센터용 범용 AI 가속기.

*** 고대역폭메모리(HBM)

: 여러 개의 D램 칩을 TSV(Through Silicon Via, 수직관통전극)로 연결해 데이터 처리 속도를 혁신적으로 끌어 올린 고부가가치, 초고성능 D램. GPU와 연결돼 인공지능 학습과 생성 속도를 높인다. 초거대 생성 인공지능 데이터센터에 설치되는 AI 컴퓨터의 핵심 반도체로 특히 고속 병렬 연산에 적합하도록 메모리 대역폭을 극대화한 것이 특징임. 1세대(HBM) · 2세대(HBM2) · 3세대(HBM2E)·4세대(HBM3)를 거쳐 현재 5세대(HBM3E)까지 개발됨. 현재 삼성전자, SK하이닉스는 HBM4를 개발 중인데 이들 HBM은 엔비디아, 인텔, AMD의 GPU 모듈에 사용되고 있음.

전기및전자공학부 정재웅 교수 연구실 오수빈 박사과정, SPIE Smart Structures + NDE 2024 학술대회 최우수 논문상 (Best Paper Award) 수상

전기및전자공학부 정재웅 교수 연구실 오수빈 박사과정, SPIE Smart Structures + NDE 2024 학술대회 최우수 논문상 (Best Paper Award) 수상

<(왼쪽부터) 오수빈 박사과정, 상장 사진>

전기및전자공학부 정재웅 교수님 연구실 오수빈 박사과정 학생이 SPIE Smart Structures + Nondestructive Evaluation 2024 국제 학술대회에서 Best Paper Award (최우수 논문상)을 수상하였다.

SPIE Smart Structures + NDE 2024는 미래 재료과학과 헬스 모니터링 기술 발전에 대하여 관련 연구 종사자들에게 네트워크를 형성할 수 있는 기회를 제공하는 학술대회로 450여개 이상의 논문이 발표되었으며 지난 3월 25일부터 28일까지 미국 로스앤젤레스에서 개최되었다.

오수빈 학생은 “Shape morphing magnetic materials using liquid metal for 3D electronics and soft robots” 라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

이번 연구는 열적 자극에 의해 물성변환이 가능한 액체금속과 자성 물질을 포함한 복합소재를 활용하여 다양한 3차원 구조 구현 가능성을 입증하였으며 이를 통해 차세대 3차원 전자기기 및 소프트 로봇 분야에 응용될 것으로 예상된다.

전기및전자공학부 김회린 교수 연구팀, 국제 최우수 음향, 음성 및 신호처리 학술대회 최우수 학생 논문상 (Best Student Paper Award) 수상

전기및전자공학부 김회린 교수 연구팀, 국제 최우수 음향, 음성 및 신호처리 학술대회 최우수 학생 논문상 (Best Student Paper Award) 수상

<(왼쪽부터) 상장 사진, 수상식 사진, 장강욱 박사과정 사진 (제1저자), 김성년 박사과정 사진>

전기및전자공학부 김회린 교수 연구팀은 국제 최우수 신호 및 음성, 음향 학술대회 중 하나인 ‘IEEE 국제 음향, 음성 및 신호처리 학회(International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP)’에서 최우수 학생 논문상(Best Student Paper Award)을 수상했다고 발표했다. 이는 제출된 5576편의 논문들 중, 교육 기관에서 작성한 논문 상위 5편에게만 주어지는 영예이다.

전기및전자공학부 장강욱 박사과정(제1저자), 김재철AI대학원 김성년 박사과정, 김회린 교수로 구성된 연구팀은 음성 자기지도학습(Speech Self-Supervised Learning, Speech SSL) 모델의 압축을 위해 음성 간의 시간적 관계를 새로운 증류 손실 함수로 제안하여 최우수학생논문상을 수상했다.

음성 자기지도학습 모델은 음성인식과 화자인식과 같은 다양한 음성 과제에서 우수한 성능을 보이지만, 매우 큰 파라미터 개수로 인해 on-device 적용과 같은 실용성이 아직은 부족한 상태이다. 따라서 이들 모델의 파라미터 개수를 지식 증류(Knowledge Distillation, KD)를 통해 줄이는 압축 연구가 많이 진행되어 왔다. 그러나 현재까지의 기술들은 선생 모델의 음성 표현을 학생 모델에게 직접적으로 일치시키는 연구가 대부분이었으나, 이것이 모델 표현력이 약한 학생 모델들에게 과한 제한조건이 되는 등의 문제가 있었다.

<김회린 교수 연구팀이 제안하는 음성의 시간적 관계성 손실 함수 모식도>

김회린 교수 연구팀은 음성 프레임들 간의 시간적 관계성을 표현하는 지표를 다양하게 탐색하여, 음성 자기지도학습 모델에 적합한 손실 함수를 제안하였다. 이를 통해 압축된 학생 모델은 총 10가지 음성 관련 과제에 대해 검증되었으며, 파라미터를 약 30% 수준으로 압축한 모델들 중에서 가장 우수한 성능을 보인다.

이번 연구는 정부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.

논문: https://arxiv.org/abs/2312.09040

전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀, 수술 후 방광 기능 전자센서로 모니터링하는 생체전자 시스템 개발

전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀, 수술 후 방광 기능 전자센서로 모니터링하는 생체전자 시스템 개발

<(좌측부터) 권경하 교수, 박도윤 석사과정, 미국 노스웨스턴대학교 김지혜 박사 사진>

방광절제술을 받은 환자들의 성공적인 재활을 위해 카테터* 삽입없이 방광 기능을 안전하게 모니터링하는 생체전자 시스템이 개발되어 화제다.

*카테터: 방광에 삽입하는 고무 또는 금속제의 가는 관

전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대 김지혜 박사와 공동연구를 통해 방광의 크기 및 압력 변화를 정확하게 측정하는 디지털 헬스케어 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.

부분적 방광절제술*은 긴 회복 기간이 필요하며, 이 기간에 요로 동역학 검사**(이하 UDS)를 통해 몸 밖으로 소변을 배출하는 기능을 간헐적으로 평가한다.

그러나 UDS는 환자 친화적이지 않으며 사용자마다 결과에 변동성이 있고, 연속적인 데이터 수집 능력이 제한된다. 또한 카테터 관련 요로 감염의 위험을 초래하며, 고위험 환자에게서는 상행성 신우신염으로 진행되기도 한다.

이러한 UDS의 적절한 대안으로, 요로에 카테터를 삽입하지 않고 방광의 상태를 연속적이고 실시간으로 모니터링할 수 있는 기술이 필요하다.

*부분적 방광절제술: 방광에 종양이 있는 부위를 잘라내고 나머지 방광을 이어 붙여주는 수술

**요로 동역학 검사: 방광과 요도의 전반적인 기능을 확인하여 치료 계획을 세우기 위한 진단적 검사

이에 연구팀은 방광의 충전 및 배뇨와 관련된 기계적 변형 변화를 무선 원격 측정할 수 있는 이식형 방광 플랫폼을 개발했다.

이 시스템은 생분해성 스트레인 센서를 이용해 방광의 크기와 압력 변화를 실시간으로 측정하고, 회복 기간이 끝나면 해당 센서가 신체 내에서 자연스럽게 용해돼 사라지는 것이 특징이다. 모니터링 장비 제거를 위한 추가 수술이 필요 없고 합병증 위험을 줄이는 것은 물론 환자의 편안함과 회복 시간을 개선한다.

< 그림 1. 방광 기능 모니터링을 위한 무선 이식형 플랫폼 (위), 쥐 모델 실험 셋업 (중간), 개코원숭이 실험 셋업(아래) >

연구팀은 이 플랫폼을 이식 후 최대 30일까지 실시간 변화를 재현적으로 측정할 수 있음을 쥐 모델에서 입증했다. 또한 개코원숭이 실험을 통해, 해당 기술이 전통적인 UDS와 비교해 최대 8주까지 압력 측정의 일치성을 보였다. 이러한 결과는 해당 시스템이 장기간 수술 후 방광 회복 모니터링을 위한 UDS의 적절한 대안으로 사용될 수 있음을 시사한다.

권경하 교수는 “비인간 영장류(개코원숭이)를 활용한 광범위한 실험을 통해 방광 기능에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 장치의 효능을 입증했다ˮ면서 “환자들의 회복 시간을 단축하고 전반적인 수술 결과를 개선하는데 활용할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 `미국 국립 과학원 회보 (Proceedings of the National Academy of Sciences; PNAS)’에 지난 4월 2일 발표됐다.

(논문명 : A wireless, implantable bioelectronic system for monitoring urinary bladder function following surgical recovery, 링크: https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2400868121?af=R)

한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 지역혁신선도연구센터사업 및 BK21의 지원을 받아 수행됐다.

전기및전자공학부 정명수 교수, 오늘 6월 IEEE/ACM ISCA 명예의 전당 헌액

전기및전자공학부 정명수 교수, 오늘 6월 IEEE/ACM ISCA 명예의 전당 헌액

<졍명수 교수 사진>

전기및전자공학부 정명수 교수가 올해 미국 전기전자공학회(IEEE)/전산공학회(ACM) 국제 컴퓨터 아키텍처 심포지엄(The International Symposium on Computer Architecture, 약칭 “ISCA”의 명예의 전당(Hall of Fame)에 오는 6월 헌액 된다.

ISCA는 컴퓨터 아키텍처 연구의 최전선에서 중요한 역할을 하는 최고권위를 가진 국제적인 학술대회 (https://iscaconf.org/isca2024/)로 올해는 6월 29일부터 7월 3일까지 아르헨티나에서 열린다.

정명수 교수는 올해 채택된 대규모 Cross-Silo Federated Learning에 대한 하드웨어 가속 연구로 총 8편 이상의 논문을 게재하여 명예의 전당에 포함되게 된다.

이외에도 정명수 교수는 CXL 컴퓨터 시스템의 구조적 설계와 관련된 혁신적인 연구와 기술 발전을 소개하고, 논의하기 위하여 미국 캘리포니아 Sunnyvale에 메타(Meta)시설에서 열리는 5월 OCP Composable Memory Systems 행사에 인텔, 우버, AMD등과 함께 초대되어 KAIST의 기술과 CXL에 대한 논의 일정을 가지는 등 다양한 활동을 하고 있다.

전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀, (Nature 게재) 차세대 뉴로모픽 컴퓨터/메모리용 신개념 반도체 소자 개발

전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀, (Nature 게재) 차세대 뉴로모픽 컴퓨터/메모리용 신개념 반도체 소자 개발

<(좌측부터) 최신현 교수, 박시온 석박통합과정, 홍석만 박사과정 사진>

전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 디램 (DRAM) 및 낸드(NAND) 플래시 메모리를 대체할 수 있는 *초저전력 차세대 상변화 메모리 소자를 개발했다고 4일 밝혔다.

☞ 상변화 메모리(Phase Change Memory): 열을 사용하여 물질의 상태를 비정질과 결정질을 변경하여, 이를 통해 저항 상태를 변경함으로써 정보를 저장하거나 처리하는 메모리 소자.

기존 상변화 메모리는 값비싼 초미세 반도체 노광공정을 통해 제작하며 소모 전력이 높은 문제점이 있었다. 기존 연구는 메모리 동작을 위한 발열 효과를 높이기 위해 초미세 반도체 노광공정을 이용해 소자의 물리적 크기를 줄여 소비 전력을 낮추는 연구가 진행됐으나, 소비 전력 개선 정도가 작고 공정비용과 공정 난이도가 증가해 실용성 측면의 한계점이 존재했다.

최 교수 연구팀은 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식을 통해 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자로 값비싼 노광공정 없이도 매우 작은 나노미터(nm) 스케일의 상변화 필라멘트를 자체적으로 형성하였다.

이는 공정 비용이 매우 낮을 뿐 아니라 초저전력 동작이 가능하다는 획기적인 장점이 있다.

최신현 교수 연구팀은 이러한 상변화 메모리의 소비 전력 문제를 해결하기 위해, 상변화 물질을 전기적으로 극소 형성하는 방식으로 기존의 값비싼 초미세 노광공정을 이용한 상변화 메모리 소자보다 소비 전력이 15배 이상 작은 초저전력 상변화 메모리 소자 구현에 성공했다.

전기및전자공학부 박시온 석박사통합과정, 홍석만 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `네이처(Nature)’ 4월호에 4월 4일 자 출판됐다. (논문명 : Phase-Change Memory via a Phase-Changeable Self-Confined Nano-Filament)

<그림1. 본 연구에서 제작한 초저전력 상변화 메모리 소자 개념도, 그리고 기존 상변화 메모리 소자 대비 초저전력 상변화 메모리 소자의 소비 전력 감소 비교>

한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대 지능형반도체기술개발사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업, 우수신진연구, 그리고 나노종합기술원 반도체공정기반 나노메디컬 디바이스개발 사업의 지원을 받아 수행됐다.

전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀, 뉴로모픽 신경망으로 컴퓨팅 난제 해결

전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀, 뉴로모픽 신경망으로 컴퓨팅 난제 해결

<(좌측부터) 최양규 교수, 윤성윤 박사과정, 서강대학교 한준규 교수(우리 대학 졸업생) 사진>

전기및전자공학부 최양규 교수 연구팀이 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 소재 및 공정만을 사용해 초소형 진동 신경망을 구축하여 경계선 인식 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제*를 해결했다.

*그래프 색칠 문제: 그래프 이론에서 사용되는 용어로, 그래프의 각 정점에 서로 다른 색을 할당해야 하며, 이러한 색깔 구분 문제는 방송국 주파수가 겹쳐 난시청 지역이 발생하지 않도록 주파수를 할당하는 문제 등과도 유사해 다양하게 응용되고 있음

최양규 교수 연구팀이 실리콘 바이리스터 소자로 생물학적 뉴런의 상호작용을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발했다고 3일 밝혔다.

빅데이터 시대가 도래하면서 인공지능 기술이 예전과 비교할 수 없을 만큼 비약적으로 발전하고 있다.

인간의 뇌 기능을 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 중 하나인 상호 간 결합된 진동 신경망(oscillatory neural network)은 뉴런의 상호작용을 모방한 인공 신경망이다.

진동 신경망은 기본단위에 해당하는 진동자의 연결 동작을 이용하며 신호의 크기가 아닌 진동을 이용해 연산을 수행하므로 소모 전력 측면에서 이점을 가지고 있다.

< 그림 1. 바이리스터를 사용한 발진 신경망과 그 활용 >

연구팀은 실리콘 기반 진동자를 이용해 진동 신경망을 개발했다. 축전기를 이용해 두 개 이상의 실리콘 진동자를 연결하면, 각각의 진동 신호가 상호작용해 시간이 경과하면서 동기화(synchronization) 된다.

연구팀은 진동 신경망으로 영상 처리에 사용되는 경계선 인식(edge detection) 기능을 구현했으며 난제 중 하나인 그래프 색칠 문제(vertex coloring problem)를 해결했다.

또한 이번 연구는 제조 관점에서, 복잡한 회로나 기존 반도체 공정과 호환성이 낮은 소재 및 구조 대신, 현재 반도체 산업체에서 사용되는 실리콘 관련 소재 및 공정만으로 진동 신경망을 구축했기 때문에, 양산에 바로 적용 가능하다는 장점이 있다.

연구를 주도한 윤성윤 박사과정, 서강대학교 한준규 교수는 “개발된 진동 신경망은 복잡한 컴퓨팅 난제를 계산할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어로, 자원 분배, 신약 개발, 반도체 회로 설계 및 스케줄링 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.

윤성윤 박사과정과 한준규 교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 나노과학 분야 저명 국제 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 2024년 3월 24권 9호에 출판되었으며, 추가 표지 논문(Supplementary Cover)으로 선정됐다.

< 그림 2. 나노 레터스 추가 표지 논문으로 선정된 이미지 >

(논문명 : A Nanoscale Bistable Resistor for an Oscillatory Neural Network) (https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.nanolett.3c04539).

한편 이번 연구는 한국연구재단 차세대지능형반도체기술개발사업 및 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

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