KAIST 전기 및 전자공학부

Highlights

심현철 교수 연구팀, 현대자동차와 자율주행 파트너십 체결

KAIST는 현대자동차와 ‘고속 자율주행 기술 연구를 위한 파트너십’ 계약을 2월 23일 체결했다.

심현철 교수팀과 체결한 이번 계약은 현대차가 KAIST에 연구비를 지원하고, KAIST는 고속 자율주행 기술과 관련된 전문 지식과 경험 등을 공유하고 홍보에 협조하는 내용을 골자로 한다.

2월 23일(목), 경기도 화성시 롤링힐스 호텔에서 열린 체결식에는 현대차 성낙섭 상무와 KAIST 심현철 전기및전자공학부 교수 및 연구진 등 주요 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다.

성낙섭 현대자동차 연구개발경영기획실장(상무)는 “이번 파트너십을 토대로 고속 자율주행에 관한 연구가 고속 차량뿐 아니라 일반 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 계기가 될 것을 기대한다”라고 말했다. 이어, “많은 어려움 속에서도 아시아에서 유일하게 세계 무대에 도전장을 내민 KAIST 심현철 교수팀의 고속 자율주행 기술 연구에 힘을 보태겠다”고 덧붙였다.

심현철 교수는 “2010년부터 국내 자율주행대회를 계속 개최하고 여러 대학의 연구를 지원해 국내 자율주행 기술 저변 확대를 위해 힘쓰고 있는 현대자동차의 후원을 받게 되어 영광이다”라고 말하며 “향후 이탈리아와 미국에서 개최되는 대회에서는 이번 지원에 힘입어 더욱 좋은 성과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다”라고 소감을 밝혔다.

– CES 2023 자율주행대회에 참가하는 KAIST 레이싱 팀 (팀장: 나성원, 팀원: 문성우 남현욱 류찬회 강재영)

– 2021년 10월 23일, Indy Autonomous Challenge에 참가한 9개 팀. (KAIST 팀은 앞열 오른쪽)

전기및전자공학부, 제29회 휴먼테크논문대상 “대학부문 최다 수상학과” 선정

전기및전자공학부가 제29회 휴먼테크논문대상에서 금년에도 ‘대학부문 최다 수상학과’로 선정되었다.

제 29회를 맞이한 휴먼테크논문대상은 삼성전자가 주최하며, 1994년 이래로 과학기술 분야의 우수한 인력을 발굴하기 위해 선정하는 논문상이다.

휴먼테크논문대상에서는 개별 수상자에게 수여되는 개인상 이외에 우수한 성과를 나타낸 대학 및 고교(급)에는 특별상을 수여한다.

‘대학부문 최다 수상학과’로 선정되면 부상으로 1천만원의 상금을 받는다.

해년마다 전기및전자공학부가 최다 수상학과로 선정되고 있으며, 올해 금상 등 9편의 수상논문이 선정되었다.

수상내역은 아래와 같다.

분과	수상	주저자	공저자1	공저자2	공저자3	지도교수	논문제목
Circuit Design	금상	양제	김재영	임석빈	이석진	김주영	JNPU: A 1.04 TFLOPS Joint-DNN Training Processor with Speculative Quantization and Triple Heterogeneity
Circuit Design	은상	김상진	이지용	엄소연	조우영	유회준	DynaPlasia: An eDRAM In-Memory Computing-based Reconfigurable Spatial Accelerator with Triple-mode Cell
Circuit Design	동상	이민수	채종윤			문건우	A PWM Resonant Converter with Near-Zero-Ripple Input Current and High Efficiency for Fuel Cell Applications
Circuit Design	동상	한동현	류준하	김상엽	김상진	유회준	MetaVRain: A 133mW Real-time Hyper-realistic 3D NeRF Processor with 1D-2D Hybrid Neural Engines for Metaverse on Mobile Devices
Communication & Networks	은상	김재홍	이윤헌	임휘준	정영목	한동수	Co-optimizing for Flow Completion Time in Radio Access Network
Communication & Networks	동상	김재한	유명성			신승원	Heimdallr: Fingerprinting SD-WAN Control-Plane Architecture via Encrypted Control Traffic
Computer Science & Engineering	은상	김태현				박경수	Rearchitecting the TCP Stack for I/O-Offloaded Content Delivery
Physical Devices & Processes	동상	이용복	김태수	이소영		윤준보	Sub-10 fJ/bit Radiation-hard Nanoelectromechanical Non-volatile Memory
Signal Processing	장려상	신욱철	이경현			권인소	Spectral-Invariant Monocular Depth Estimation

명현 교수 연구실, ‘제18회 한국로봇종합학술대회 (KRoC 2023)’ 수상자 배출

명현 교수 연구실에서 ‘제18회 한국로봇종합학술대회 (KRoC 2023)’ 수상자를 배출하였다.

세부 내용은 아래와 같다.

-학술대회명: 제18회 한국로봇종합학술대회 (KRoC 2023)

-일시: 2023/2/15 ~ 18

-장소: 강원도 휘닉스 평창

-참석인원: 1,400명

[포스터 일반 부문 우수논문상]

제목: 특징선 기반 SLAM을 위한 소실점 정보의 Loss 함수 개발

저자: 임현준·명현

부상: 상금 20만원

[RED Show 일반 부문 우수상]

제목: 전장 상황에서의 무인정찰을 위한 자율비행 드론

저자: 이응창·Aswin Nahrendra·최준호·이승현·명현

부상: 상금 20만원

[RED Show 학부생 부문 우수상]

제목: B2Bot Biomimetic Beetle Robot Capable of Walking and Flying

저자: 이준·이준석·최덕규·명현

부상: 상금 20만원

[수상사진_포스터 일반 부문 우수논문상]

[수상사진_ RED Show 일반 부문 우수상]

[수상사진_ RED Show 학부생 부문 우수상]

유회준, 조병진 교수, ‘강대원상’ 수상

[유회준 교수, 조병진 교수]

유회준 교수는 반도체 분야 세계적 권위자로 256메가 SD램을 세계 최초 개발하고, AI 반도체 개발의 근간을 마련했다. 그는 AI 반도체를 구현하기 위한 심층신경망(DNN)이 업계 관심을 모으기 전부터 관련 연구를 매진했다. 지능형 시각 프로세서, 신경망처리장치(NPU), 뉴로모픽 프로세서 발전에 공헌했다. 구체적으로 전력 소모를 줄이기 위해 ‘뉴런 신경망’을 모방한 네트워크를 지능형 시각 프로세서에 적용했다.

이를 통해 에너지 효율과 컴퓨팅 성능을 획기적으로 개선하는 계기를 만들었다. 또 사물인식과 자연어 처리 등에 필수적인 DNN을 기반으로 NPU를 개발, 저전력 AI 반도체 시장의 지평을 열었다. 유회준 교수는 연구 성과를 인정받아 2019년 국제고체회로학회(ISSCC)에서 아시아인 최초로 기조연설을 맡은 바 있다.

또 기업과 학계가 협력, 차세대 메모리로 불리는 프로세싱인메모리(PIM) 기술 발전을 주도하기 위해 ‘PIM반도체설계연구센터’를 지난해 설립했다.

조병진 교수는 반도체 소프트브레이크다운(SBD) 현상을 최초로 발견하고 그 기제(매커니즘)를 밝혀냈다. 소프트브레이크다운은 반도체 게이트 절연막에 누설 전류가 흐르는 절연 파괴 현상이다. 트랜지스터 핵심 요소인 게이트 절연막이 제대로 작동하지 않아 반도체 기능에 악영향을 미친다. 조병진 교수는 고유전체 연구 분야 세계적 권위자다.

고유전체는 기존 실리콘산화물 절연막을 대체, 누설 전류를 최소화하는 물질로 수요가 늘고 있다.

조병진 교수는 고유전체를 처음으로 전하트랩형 메모리에 적용하는 등 반도체 발전에 기여했다. SK하이닉스와 주성엔지니어링 등과 함께 고유전체를 적용한 D램 제품 개발에도 공헌했다. 반도체 분야 논문은 600편이 넘는다.

참고로 ‘강대원상’의 고 강대원 박사는 현재 반도체 트랜지스터 대세로 자리잡은 ‘금속산화막반도체전계효과 트랜지스터(MOSFET)’을 세계 최초로 개발하고, 반도체 트랜지스터 미세화와 대량 생산에 공헌했다. 또 낸드 플래시 메모리 핵심 기술인 플로팅 게이트 개발에도 기여했다.

2023 봄학기 EE Colloquium

전기및전자공학부 2023년 봄학기 콜로퀴움을 진행하오니,

구성원들의 많은 관심과 참여 바랍니다.

날짜: 매주 목요일 오후 4시 (3월 9일부터 6월 8일까지)

장소: 비대면 원격강의

(줌 링크는 포스터의 QR코드 참고)

* 콜로퀴움 출석 인정 횟수는 6회입니다.

김용대 교수 연구팀, 도심에서 무력화 가능한 안티드론 기술 개발

< 전기및전자공학부 김용대 교수 >

최근 각국 정부는 공항과 국가 중요 시설에서 무인 항공기를 이용한 테러를 방지하기 위해 다양한 안티드론 시스템을 구축하고 있다.

드론을 추락시키거나 원하는 방향으로 제어하는 안티드론 기술은 드론의 다양한 보안 취약점을 이용하여 구현이 가능하다.

우크라이나-러시아 전쟁은 안티드론 기술의 평가장이 되고 있다.

KAIST 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 도심에서 사용이 가능한 협대역 전자기파*를 원격에서 드론의 회로에 주입해 드론을 즉각적으로 무력화하는 안티드론 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.

* 기존에 사용되는 광대역 전자기파을 이용한 안티드론 기술은 주변의 전자·전기 장치에 피해를 일으켜, 도심사용이 어렵다는 점을 개선하여 매우 좁은 대역의 협대역전자기파를 이용한 안티드론 기술은 목표 드론 기종에만 그 효과를 한정할 수 있게 해준다.

김 교수 연구팀은 드론 제조사의 제어 유닛 보드가 전자파 주입에 따른 민감도가 다르다는 것을 발견하였고 각 제조사별 수집된 민감도를 극대화한 주파수를 분석하였다.

이를 통하여 매우 좁은 대역의 협대역전자파를 주입하더라도 원격에서 드론을 즉각적으로 무력화시킬 수 있음을 입증했다.

이번 기술의 특징은 이렇게 좁은 대역으로 특정 주파수로 전자파 주입을 할 경우 기존의 안티드론 기술과 달리, 주변 전자 장치에 미치는 영향을 최소화할 수 있어, 도심에서도 적용 가능한 안티드론 기술이라고 할 수 있다.

뿐만 아니라 같은 제어 유닛 보드를 사용하는 드론들을 이용한 군집 드론 공격 시 이들 드론을 동시에 추락시킬 수 있다.

즉, A 기종을 사용하는 100개의 적 드론과 B 기종을 사용하는 100개의 아군 드론이 동시에 비행하고 있을 때 아군 드론은 전혀 영향을 받지 않으면서 100개의 적 드론을 모두 격추시킬 수 있는 기술로 평가된다.

< 사진 1. 안티드론 기술 시연 모습 >

KAIST 장준하 연구원과 조만기 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 보안최우수학회 중 하나인 `NDSS (Network and Distributed System Security)’ 심포지움 2023에 채택됐다.

(논문명 : Paralyzing Drones via EMI Signal Injection on Sensory Communication Channels)

드론의 구동을 위하여 관성 계측 장치(IMU)는 다양한 센서값들을 제어 유닛 보드에 전달을 한다. 제어 유닛 보드는 이 센서값들을 제어 알고리즘에 적용하여 다음 번 드론의 움직임, 즉 로터의 회전수나 드론의 자세를 계산한다. 이 연구의 핵심 아이디어는 이 관성 계측 장치와 제어 유닛 보드 간의 통신을 방해시키면 제대로된 센서값을 받을 수 없고, 이 경우 다음 번 드론의 제어가 불가능해 진다는 것이다.

이 통신을 방해하기 위한 기술로 연구팀은 전자파 간섭(EMI) 취약점을 갖는 제어 유닛 보드에 대한 전자파 주입을 선택했다.

실험을 통하여 동종의 제어 유닛 보드는 같은 주파수의 전자파에 민감하다는 것을 발견하였고, 이를 이용하여 협대역의 전자기파를 주입할 경우, 주변 전자 장치에 영향을 끼치지 않을 뿐 아니라, 군집 드론 공격에 효과적으로 대응할 수 있는 점을 발견하였다.

< 그림 1. 드론 무력화 기술의 원리 >

한편 김용대 교수 연구팀은 2015년 소리를 관성 계측 장치에 포함된 평형센서인 자이로스코프(Gyroscope) 센서에 주입하여 드론을 떨어뜨릴 수 있는 기술을 개발했었다.

2015년 연구와 이번 연구는 깊은 연관을 가지고 있다. 2015년 연구는 달팽이관(정확히는 세반고리관)에 문제가 생길 경우 인간이 평형을 유지하기 힘들다는 것과 유사한 원리라고 할 수 있다. 이번 연구는 달팽이관에 문제를 일으키는 것이 아니라 달팽이관에서 뇌로 연결되는 신경망을 잠시 막을 경우에도 인간이 평형을 유지하기 힘든 것과 비슷한 원리라고 할 수 있다.

연구팀은 실내 전자파 차폐 시설을 이용해 10m 거리에서 호버링 비행 중인 드론을 즉각적으로 추락시킬 수 있음을 확인했으며, 공격 거리와 요구 전력 간의 관계를 도출했다. 10m 이상의 거리에 대해선 시뮬레이션을 통해 가능함을 확인했다.

< 표 1. 드론 무력화 기술 분류 >

공동 제1 저자인 장준하 연구원은 “드론 제어 유닛 보드의 전자파 간섭(EMI) 취약성을 이용하면 특정 영역의 드론들을 즉시 무력화하는 안티드론 기술로 활용할 수 있음을 보였다ˮ며, “또한 이는 기존의 안티드론 기술이 가지는 주변 전자 장치에 대한 영향을 문제를 해결한 도심에서 적용 가능한 안티드론 기술이며 고도화 연구를 통해 자폭 드론, 집단 드론 공격 등으로부터 국민을 보호하는 기술로 활용할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.

김용대 교수는 “원천 연구가 이제 끝난 시점이고 실용화 연구를 통해 실제 제품 개발까지 이어질 수 있을지 확인이 필요하다”며, “추가로 제어 유닛 보드와 IMU 센서 간의 통신 회로 뿐 아니라 다른 회로의 취약점에 대한 연구도 필요한 시점이다”라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 무인이동체 보안을 위한 항재밍 및 무허가 무인이동체 탐지대응 기술 개발 사업과 정보통신기술기획원 융합보안 핵심인재 양성사업 그리고 미 공군과학연구실의 지원을 받아 수행됐다.

윤준보 교수 연구실, 이용복 박사과정 학생 제36회 IEEE MEMS 2023 학회 ‘Outstanding Student Oral Presentation Award Finalist’ 수상

(왼쪽부터 이용복 박사과정 학생, 윤준보 교수)

IEEE MEMS 학회는 MEMS 학계 및 산업에서 권위를 인정 받는 국제 학술 대회이다. 이용복 학생이 수상한 상은 제출된 총 636편의 학생 논문에 대해 엄격한 심사를 거쳐 최종 20편을 선정하여 수여한 상이다. 선정된 논문은 “A Fast and Energy-Efficient Nanoelectromechanical Non-Volatile Memory for In-memory Computing” 으로 초고속, 초저에너지로 작동하는 나노 전자 기계식 비 휘발성 메모리 개발과 이를 이용해 In-memory Computing을 구현하는 새로운 방법을 제시하였다.

학회명: The 36th IEEE International Conference on Micro Electro Mechanical Systems (IEEE MEMS 2023)
일시 및 개최지: 2023. 1.15 – 2023. 1.19, 독일 뮌헨.
수상 내역: Outstanding Student Oral Presentation Award Finalist
수상자: 박사과정 이용복 (지도교수 윤준보)
수상 논문: A Fast and Energy-Efficient Nanoelectromechanical Non-Volatile Memory for In-memory Computing
수상 저자: 이용복, 강민호, 최판규, 김수현, 김태수, 이소영, 윤준보 (지도 교수)

손영익 교수, ‘윤석열 대통령과 과학기술 영(young) 리더와의 대화’ 참석

KAIST 전기및전자공학부 손영익 교수가 1월 24(화), ‘윤석열 대통령과 과학기술 영(young) 리더와의 대화’에 초대 받아 ‘양자과학기술 분야 전망과 지원방안’에 대해 논의하였다.

이 날 행사는 차세대 과학기술 경쟁력 확보를 위한 4개 연구분야(AI, 양자, 바이오, 우주) 대표자를 초청한 자리로서, 손영익 교수는 양자 분야를 대표하는 과학자로 초대 받았다.

[오른쪽부터 첫 번째 과학기술정보통신부 이종호 장관, 두 번째 손영익 교수]

용산 대통령실 누리홀에서 열린 ‘과학기술 영(young) 리더와의 대화’에 양자 분야 손영익(한국과학기술원·KAIST) 교수, AI 분야 전병곤(서울대)·김선주(연세대) 교수, 첨단바이오 분야 윤태영(서울대)·우재성(고려대) 교수, 우주 분야 윤효상(KAIST) 교수 등이 참석했다.

윤 대통령은 분야별 경쟁력을 확보하기 위한 정부의 지원 방안에 대해 물었고, 참석자들은 ‘인력의 중요성’을 첫 번째로 꼽았다고 대통령실은 전했다.

이를 위해 우수 인력들이 모일 수 있는 해외 우수 연구기관을 유치하고, 기업의 직접적 수요가 없는 연구 분야에 대해서는 석·박사급 우수 인력들이 연구를 지속할 수 있는 새로운 연구기관을 설립해야 한다는 등의 의견이 제시되기도 했다.

윤 대통령은 “과학기술은 안보, 경제 등 모든 분야의 출발점”이라며 “우리가 가장 잘 할 수 있는 분야를 선택해 집중 지원하고 키우는 게 중요하다”고 말했다.

또한 미국 등 주요국과 각 분야별로 역할을 분담하고, 이를 통해 인재를 양성하고 높은 가치를 창출하는 국제 협력이 매우 중요하다고 강조했다.

이 자리에 동석한 이종호 과학기술정보통신부 장관에게는 “국가 연구개발(R&D) 자금이 제대로 집행돼 구체적 성과가 나올 수 있도록 개선하라”고 지시했다고 대통령실은 전했다.

[손영익 교수]

-Bio:

손영익 교수는 10년 이상의 양자컴퓨팅 및 통신 분야 연구 개발 경력을 보유한 양자정보 기술 분야 전문가로서,

현재 KAIST-Harvard 양자기술국제협력 센터장을 역임하고 있다.

양자정보과학기술은 기존의 고전정보 대비 보다 효율적인 연산, 보다 안전한 암호통신 등 정보처리기술의 패러다임 변화를 가져올 것이 기대되는 미래 유망 분야로 알려져 있다.

https://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=99355

김정호 교수님, KAIST 초세대 협업연구실 개소

[(왼쪽부터) 안승영 조천식모빌리티대학원 교수(남색 양복), 김경민 신소재공학과 교수(남색코트), 김정호 전기및전자공학부 교수(회색양복) ]

‘KAIST 시스템반도체 패키징 연구실’에는 김정호 책임교수 외에 조천식모빌리티대학원 안승영 교수와 신소재공학과 김경민 교수가 참여교수로 협업한다.

이들은 세대 간의 연구 협력을 통해 ‘시스템반도체 패키징’기술을 심화·발전시켜 나갈 예정이다. 이를 기초로 국내 시스템반도체 산업 경쟁력을 한 단계 높이는 것이 목표다.

‘시스템반도체 패키징’은 그동안 분리해 사용돼 온 프로세서와 메모리를 하나의 반도체 안에 3차원적으로 집적하는 기술이다.

또한 인공지능의 학습 계산 능력을 현저하게 높이고 동시에 전력 소모는 줄이는 첨단 기술이며, 기존 ‘반도체 무어의 법칙’을 이어가는 초격차 기술이자 미래 인공지능 시대를 가능케 하는 기술이다.

특히, 김정호 교수가 주도하는 초세대 협업연구실은 이 분야 세계 최고의 연구실로 꼽히고 있다. 3차원 집적 패키징 기술은 슈퍼컴퓨터와 초대형 데이터 센터의 고성능 서버, 자율주행 자동차 등에 사용되는 차세대 인공지능 반도체의 핵심 기술로 각종 인공지능 서비스와 메타버스와 같은 고부가가치 플랫폼을 구현하기 위해서는 반드시 확보해야 하는 경쟁력 중 하나다.

3차원 고성능 이종집적 패키징(3D High Performance Heterogeneous Computing Packaging) 원천기술을 바탕으로 고성능·저전력·다기능 시스템을 구현하고, 특히 이 전체 설계 과정을 인공지능 기계학습 방법으로 자동화할 계획이다. 미국 전자공학회 석학회원(IEEE 펠로우)인 김정호 교수는 KAIST 전기및전자공학부 교수 중에는 최초로 초세대 협업연구실을 개소하는 영예를 얻게 됐다.

‘KAIST 시스템반도체 패키징 연구실’의 김정호 책임교수는 “우리나라가 진정한 반도체 강국으로 자리 잡기 위해 꼭 필요한 시스템반도체 패키징 분야에 특화된 연구를 실현해 국내 반도체 산업의 초격차 경쟁력 제고에도 힘을 보탤 것”이라고 말했다.

권인소 교수 연구팀, IEEE/CVF Winter conference on Applications of Computer Vision(WACV) 2023 ‘The Best Student Paper’ 상 수상

[왼쪽부터 신욱철, 박관용, 이병욱, 이경현, 권인소 교수]

WACV는 Google Scholar h-5 인덱스로 Computer Vision 분야에서 전체 9위를 기록하고 있는 주요 학술 대회이다.

올해 1,577편의 submissions 중 641편의 논문이 발표되었으며, 그 중 Best Student Paper Award로 선정되었다.

선정된 논문의 제목은 “Self-supervised Monocular Depth Estimation from Thermal Images via Adversarial Multi-spectral Adaptation” 이다.

본 연구는 한장의 열화상 이미지로부터 거리를 추정하는 문제를 다루고 있으며, 열화상이 갖고 있는 저해상도 문제와 온도분포에 따른 상세한 영상정보의 부제 등으로 컴퓨터비전 분야의 난제 중 하나이다.

이 문제를 해결하기 위해, 심층 신경망의 자기 지도 학습 기법과 다중 스펙트럼 영상들 간의 적대적 학습 기법을 융합한 독창적인 딥러닝 모델을 제시하였다.

특히, 정확한 카메라 보정 정보 등 많은 제약 조건이 있는 기존 방법들과 달리, 독립적인 열화상 영상과 컬러 영상을 신경망 학습에 활용함으로서 제약 조건 없이 신경망의 학습을 가능케 하며, 다양한 조건 실험을 통하여 기존 방법 대비 주/야간/저조도 등 열악한 환경에서 우수한 성능을 달성하였다.

공지사항

학사

일반

학사

일반

세미나 및 행사

세미나

행사

세미나

행사

Highlights

공지사항

세미나 및 행사

날짜:

연사:

Prof. Marilyn Wolf(University of Nebraska-Lincoln)

장소:

정보전자공학동(E3-2동) 우리별세미나실(2201호)

날짜:

연사:

Yong-Jin Kim(Department of Pathology, Kyungpook National University Hospital)

장소:

정보전자공학동(E3-2동) 2219호

날짜:

연사:

Seung-min Park (Assistant Professor, Nanyang Technological University) (Recipient of the 2023 Ig Nobel Prize)

장소:

KI 빌딩 (E4), 매트릭스홀

날짜:

연사:

김남승 교수

장소:

정보전자공학동(E3-2) 우리별세미나실 (2201호)