KAIST 전기 및 전자공학부

Highlights

EE학부 명현교수 연구팀 IEEE ICRA 2022의 SLAM Challenge에서 학생 부문 2등 수상

[학생 대표 임형태 박사과정, 행사 관계자, 명현 교수, 왼쪽부터]

KAIST 전기및전자공학부 명현 교수 연구실 임형태, 송승원, 이준호 박사과정, 이승재 석사과정, 김대범, 김범수 인턴으로 이루어진 Team QAIST가 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 학회 내의 Future of Construction: Build Faster, Better, Safer – Together with Robots Workshop에서 개최된 HILTI SLAM Challenge 2022에서 Student 부문 2등의 성과를 거두었다.

HILTI SLAM Challenge 2022는 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 학회의 Future of Construction Workshop 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 HILTI 사와 Oxford 대학의 Oxford Robotics Institute, 스위스 취리히 공대의 Robotics and Perception Group과 함께 주최하였다.

본 Challenge는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발하여 정확한 매핑을 하는 대회이다.

본 대회에 총 40여팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했으며, 본 연구팀은 주변 환경의 특징에 따른 적응형 LiDAR-Inertial Odometry 알고리즘과, 동 학회에서 구두 발표한 Quatro라는 알고리즘을 활용한 강인한 최적화 프레임워크를 제안하여 학생 부문에서 2등을 수상하였다. 부상으로 상금 US$3,000을 받을 예정이다.

자세한 내용은 다음과 같다.

l 학회명: 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2022년 5월 23~27일, 미국 필라델피아 컨벤션 센터 개최

l Workshop 및 개최 일자: Future of Construction Workshop, 2022 년 5 월 23 일

l 수상명 및 부상: 2nd Prize among Academia (3,000$)

l 팀명: Team QAIST (Quatro + KAIST). 임형태, 송승원, 이준호 박사과정, 이승재 석사과정, 김대범, 김범수 연구실 인턴, 명현 교수

EE 박사과정 이상민, 박성준 (노용만교수랩) Video Browser Showdown 국제대회 Ad-hoc Video Search 부문 우승

[노용만교수, 박사과정 이상민, 박사과정 박성준, 왼쪽부터]

전기및전자공학부 이상민, 박성준 박사과정생 (노용만교수 연구실) 이 11th Video Browser Showdown (VBS 2022)의 AVS (Ad-hoc Video Search) 부문에서 우승 (Best AVS) 을 차지하였다.

Video Browser Showdown 은 비디오 검색의 매년 개최되는 국제 대회이며, 이번 VBS 2022는 11번째 국제 대회이다.

올해 대회는 전세계에서 본선에 선정된 16개 비디오 검색 팀이 지난 6월 6일부터 7일까지 이틀 동안 Vietnam Phú Quốc에서 진행되었다.

AVS 부문은 임의의 쿼리에 대해 수백만(약 250만)의 비디오에서 관련 비디오들을 빠르게 검색하여 맞추는 챌린저이다.

이상민, 박성준 박사과정생이 개발한 검색엔진은 visual-audio-language 멀티 도메인의 multi-modal 연관성을 기반으로 타겟 비디오를 검색하는 멀티모달러닝 알고리즘이 기반 된 것이다.

세개의 모달리티로 구성된 latent 정보로 해당 비디오를 최적으로 검색한다.

그리고 이와 연관된 visual-audio 멀티모달 표현 학습 연구 결과는 AI Top tier 학술대회인 CVPR 2022에 “Weakly Paired Associative Learning for Sound and Image Representations via Bimodal Associative Memory” 논문으로 발표될 예정이다.

수상 대회 정보

– 대회명 : 11th Video Browser Showdown 2022

– 수상명 : Best AVS (1st place winner in Ad-hoc Video Search)

– 수상자 : 이상민, 박성준 (노용만 교수 연구실)

EE학부 김상현교수 연구팀 3차원 적층형 양자컴퓨팅판독 소자 제작 성공

<(왼쪽부터) 전기및전자공학부 김상현 교수, 정재용 박사과정, 한국나노기술원 김종민 박사, 한국기초과학지원연구원 박승영 교수>

KAIST( 총장 이광형 ) 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 * 모놀리식 3 차원 집적 의 장점을 활용해 기존 양자 컴퓨팅 시스템의 대규모 큐비트 구현의 한계를 극복하는 3 차원 집적된 화합물 반도체 해독 소자 집적 기술을 개발했다고 16일 밝혔다 . ‘ 모놀리식 3 차원 집적 초고속 소자 ’ 연구 (2021 년 VLSI 발표 , 2021 년 IEDM 발표 , 2022 년 ACS Nano 게재 ) 를 활발하게 진행해 온 연구팀은 양자컴퓨터 판독 / 해독 소자를 3 차원으로 집적할 수 있음을 처음으로 보였습니다 .

☞ 모놀리식 3 차원 집적 : 하부 소자 공정 후 , 상부의 박막층을 형성하고 상부 소자 공정을 순차적으로 진행함으로써 상하부 소자 간의 정렬도를 극대화할 수 있는 기술로 궁극적 3 차원 집적 기술로 불린다.

KAIST 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀의 정재용 박사과정이 제 1 저자로 주도하고 한국나노기술원 김종민 박사 , 한국기초과학지원연구원 박승영 박사 연구팀과의 협업으로 진행한 이번 연구는 반도체 올림픽이라 불리는 ‘VLSI 기술 심포지엄 (Symposium on VLSI Technology)’ 에서 발표됐다. ( 논문명 : 3D stackable cryogenic InGaAs HEMTs for heterogeneous and monolithic 3D integrated highly scalable quantum computing system ).

큐비트는 비트에 비해 2 배 빠른 계산이 가능하고 , 2 큐비트 , 4 큐비트 , 8 큐비트로 큐비트 수가 선형적으로 커질수록 처리 계산 속도는 4 배 , 8 배 , 16 배로 지수적으로 증가한다 . 따라서 많은 수의 큐비트를 활용한 대규모 양자컴퓨터 개발이 매우 중요하다 . IBM 에서는 큐비트 수를 127 개로 늘린 ‘ 이글 ’ 을 작년에 발표했고 , IBM 로드맵에 따르면 오는 2025 년까지 4000 큐비트 , 10 년 이내에 10000 큐비트 이상을 탑재한 대규모 양자컴퓨터 개발을 목표로 하고 있다 .

특히 큐비트의 수가 많은 대규모 양자컴퓨터 개발을 위해서는 큐비트를 제어 / 해독하는 소자에 대한 개발이 필수적이다 .

연구진은 이러한 3 차원 집적 형태의 제어 / 해독 소자를 최초로 제시 및 구현했을 뿐 아니라 소자의 성능에서도 3 차원 집적을 했음에도 불구하고 성능 저하 없이 극저온에서 세계 최고 차단 주파수 특성을 달성했다 .

이번 연구는 한국연구재단 지능형반도체기술개발사업 , 경기도 시스템반도체 국산화 연구지원 사업 , 한국기초과학지원연구원 분석과학연구장비개발사업 (BIG 사업 ) 등의 지원을 받아 수행됐다 .

붙임 : 연구성과도 각 1 부

□ 그림 설명

그림 1. 이번 연구에서 제안한 대규모 양자컴퓨터를 위한 시스템 개념도.

그림 2. 극저온 (~4K) 제어/판독 소자의 차단주파수 성능 비교

EE학부 김창익교수, 정재웅교수, KAIST Research day 수상 안내

2022년 KAIST Research day 에서 전기및전자공학부 김창익교수가 융합연구상을 수상하고, 정재웅교수가 현우KAIST 학술상을 수상하였다.

[김창익교수, 정재웅교수, 왼쪽부터]

김창익교수는 인공지능과 컴퓨터비전 기술을 이용하여 현 인류세의 지구현상을 모니터링하는 기술을 개발하여 연구성과를 인정받았다.

인류세는 산업혁명 이후 인간의 활동으로 인해 지구시스템에 커다란 변화가 일어나서 새로운 지질시대를 구분할 정도가 되었음을 가리키는 과학적인 개념이다. 기후위기, 생태위기 모두 인류세의 현상으로 볼 수 있다. 김창익 교수는 인공위성 사진, 컴퓨터 모델링, 딥러닝 기법을 활용해 기후변화, 해수면 상승 등 손상된 지구의 상태를 파악하고 모니터링하는 연구를 해왔다. 또한 AI 를 이용한 디지털 생태연구의 일환으로 인문지리학자, 생태학자들과의 협업을 통해, DMZ 내의 희귀 동물 검출 시스템을 개발했고, 멸종위기 야생동물인 두루미, 재두루미, 쇠기러기를 분류함과 동시에 개체수를 세는 딥 네트워크를 개발하였다. 이는 DMZ 와 철원 지역의 멸종위기 동물을 지속적이고 자동으로 모니터링할 수 있게 하는 의미있는 연구이다.

정재웅교수는 인류의 난제 중 하나인 뇌 질환 극복을 목표로 사물인터넷(loT) 기반의 무선 원격 뇌 신경회로 제어 시스템을 최초로 개발하여 뇌연구 및 뇌질환 치료 자동화의 새로운 비전을 제시한 것으로 평가받았다. 이와 함께 무선 충전이 가능한 부드러운 뇌 이식용 기기를 개발하는 등 해당 분야를 선도해왔다. 본 연구들은 2021 년 의공학 분야 세계 최고 학술지인 ` 네이처 바이오메디컬 엔지니어링(Nature Biomedical Engineering)’ 및 ‘ 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications )’ 에 발표되었다. 본 기술은 KAIST 정재웅교수 연구팀 주도로 미국 워싱턴대 의대와 국제공동연구를 통해 개발됐으며, 국내외 60 개 이상의 언론에 보도되며 많은 국제적 주목을 받았다.

전기및전자공학부 윤영규 교수, 신소재공학과 공동 연구팀, 고성능 조직 내 멀티 마커 동시 탐지 기술 개발

[전기및전자공학부 윤영규교수, 김지원학생(박사과정), 신소재공학과 장재범교수, 왼쪽부터]

전기및전자공학부의 윤영규 교수팀과 신소재공학과 장재범 교수팀의 공동 연구로 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 멀티 마커 동시 탐지 기술 PICASSO를 개발하였다.

최근 환자별로 암 조직 내부에 발현되는 단백질 마커가 서로 다르다는 사실이 밝혀지고 있으며, 이러한 차이에 따라서 암의 예후 및 항암제 반응성 등이 결정된다는 연구 결과가 발표되고 있다. 이에 따라서 암 조직에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술이 반드시 필요하다.

연구팀은 형광 염색을 바탕으로 한 번에 15개 이상, 최대 20개까지의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 기술인 PICASSO를 개발하였다. 발광 스펙트럼이 유사한 형광 분자들을 동시에 사용하고, 여러 종류의 형광 분자 신호를 정확하게 분리할 수 있는 블라인드 신호 분리(blind source separation) 기술을 개발하였다. 이 기술은 특수한 시약이나 고가의 장비를 필요로 하지 않아 암의 정확한 진단 및 항암제 개발, 새로운 단백질 마커 발굴 등에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

KAIST 전기및전자공학부 김지원 학생과 신소재공학과 서준영 학생, 심연보 졸업생이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’ 5월 13권에 출판되었다.

(논문명: PICASSO allows ultra-multiplexed fluorescence imaging of spatially overlapping proteins without reference spectra measurements).

[연구성과도 사진]

2022학년도 가을학기 각 과정 재입학 지원신청 및 절차 안내

< 2022학년도 가을학기 재입학 절차 안내 >

▢ 지원서류 접수 : 방문 또는 우편접수

【학생 제출마감(2022.6.15)일 도착분까지 접수함】

 주소 : 대전광역시 유성구 대학로 291 한국과학기술원 전기및전자공학부사무실(E3-2, 1212호), 우.34141

▢ 지도교수 의견서

 지원자가 지도교수와 연락하여 대면 또는 비대면 방식으로 면담

 지도교수 의견서는 지도교수가 작성하여 학과사무실에 직접 제출

▢ 지도교수/학과장 서명

 지원자는 지도교수 및 학과장의 서명을 받은후 학과사무실에 제출

▢ 전과지원서

 전과지원서 작성하여 본인/보증인 서명

 현 지도교수 및 지도예정교수 모두 면담 실시

 전과지원서를 현 소속학과의 지도교수, 학과장 및 재입학 지원학과의 지도예정교수, 학과장의 서명을 받은후 각 학과사무실에 제출

 현 지도교수 및 지도예정교수는 의견란을 작성하여 각각의 소속학과 사무실에 직접 제출

▢ 학과/전공 면담심사 방식 : 대면 또는 비대면 면접

 학과 단위로 면접 진행시 부서장 책임하에 자율책임방역제 준수

▢ 학사과정 학생정책처장 면담심사 방식 : 대면 또는 비대면 면접

각 과정 자퇴 및 제적 학생에 대한 2022학년도 가을학기 재입학 지원 신청 절차를 아래와 같이 안내 합니다.

□ 재입학 대상 : 학사 및 석․박사과정 학생 중 자퇴 및 제적자

□ 재입학원 제출기한

❍ 학생 제출기간 : 2022. 6. 15(수)까지 (학과/전공 사무실에 제출)

❍ 학과/전공 심사기간 : 2022. 6. 16(목) ~ 2022. 6. 30(목)

❍ 학과/전공 심사결과 학적팀 제출 : 2022. 6. 30(목)까지

□ 재입학 신청 자격

❍ 아래에 해당되는 자는 재입학을 신청할 수 없음

– 재학연한만료에 의하여 제적된 자 (2008년 입학생까지)

– 재학연한만료에 의하여 제적된 자 또는 재학연한을 연장한 후 제적 또는 자퇴자 (2009년 입학생 이후)

❍ 재입학은 자퇴 또는 제적일이 속하는 학기를 포함하여 2학기가 경과하여야 함

□ 재입학 신청 및 심의 절차

대상자의

재입학 지원

→

학과/전공

면담 심사

→

학생정책처장

면담심사

(학사과정)

→

학사․연구심의

위원회 심의

→

교학부총장

승 인

※ 원 소속학과와 다른학과로 재입학 지원하는 경우

대상자의 재입학 지원	재입학 지원서류를 각 2부 작성하여 원 소속학과 및 재입학 지원학과에 모두 제출
※ 재입학원, 면학계획서, 지도교수의견서, 성적증명서 외 원 소속학과가 있는 학생이 다른학과로 재입학 지원하는 경우에는 ″전과지원서″, 학사과정 무학과 학생이 학과를 결정하여 재입학 지원하는 경우에는 ″학과(부) 지원신청서″를 추가로 제출해야 함
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학과/전공 면담심사	원 소속학과 및 재입학 지원학과 모두 심사
※ 단, 자퇴/제적 당시 학사과정 무학과 학생은 지원예정 학과/전공의 심의만 받으면 됨
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학생정책처장 면담심사(학사과정)
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학사․연구심의위원회 심의
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교학부총장 승인

□ 학과/전공에서의 재입학 심의 추천

❍ (위원회구성) 지도교수, 학과장/전공책임교수, 학과/전공내 교수 1인을 포함한 3인으로 구성된 심의위원회 또는 학과/전공 관련위원회에서

❍ (위원회 심의․추천) 지도교수의 의견서, 면학계획서 등을 참고하여 재입학 신청자의 수학능력여부, 잔여재학기간 내 졸업가능여부 등을 종합 심사하여 추천함

❍ (학사과정면담) 다만 학사과정 학생의 경우, 학생정책처장이 학과/전공에서 추천된 재입학지원자를 면담심사한 후, 심사결과에 대하여 학생정책처장이 학사․연구심의위원회에서 결과를 발표함

□ 재입학지원서류

❍ 재입학원 (소정양식)_본인제출

❍ 면학계획서 (소정양식)_본인제출

❍ 지도(예정)교수 의견서 (소정양식)_본인제출

❍ 성적증명서_본인제출

❍ 전과지원서_본인제출(원 소속학과와 다른학과로 재입학 지원 시)

❍ 학사과정 학과(부) 지원신청서_본인제출(무학과 학사과정 학생이 학과를 선택하여 재입학 지원 시)

❍ 재입학심의 추천서 (소정양식)_학과제출

※ 원 소속학과와 다른학과로 지원 시 해당서류를 각 2부씩 준비하여 원소속학과 및 재입학 지원학과 모두 제출해야 함

□ 기타 재입학 관련사항

❍ 기 취득한 학점은 별도의 인정 절차 없이 성적표에 기재된 모든 학점(성적)을 그대로 인정함

❍ 재입학자의 졸업 이수요건은 처음 입학당시의 해당요건을 적용함

❍ 재입학자의 재학기간은 각 과정에 처음 입학한 날로부터 기산함

❍ 학사경고에 의해 제적된 후 재입학한 학생이 재차 학사경고를 받을시 제적됨

❍ 자격시험 불합격으로 인해 제적된 후 재입학한 학생은 재입학 후 휴학기간(1학기의 휴학기간은 제외)을 포함하여 1년 이내에 자격시험에 합격하여야 하며, 이 기간이 경과하여도 합격하지 못한 학생에 대하여는 제적함

❍ 재입학은 1회에 한하며 원 학년 이하에 허가할 수 있음

❍ 재입학자의 납입금은 ″납입금 징수규정에″에 의거 납부하여야 함

【붙 임】

재입학원 1부
향후 면학계획서 1부
지도(예정)교수 의견서 1부
재입학심의 추천서 1부
전과지원서 1부
학사과정 학과(부) 지원신청서 1부

문의 : 한국과학기술원 학적팀 (℡ 042-350-2361 / registrar@kaist.ac.kr)

교 무 처

중앙일보 Opinion :유창동의 미래를 묻다 ‘인공지능, 그 이면의 문제들’

AI가 공정하다는 건 착각, 끊임없이 감시해야

유창동 교수/ KAIST 전기 및 전자공학부 <중앙일보 ㅣ 2022.04.11>

현대인에게 인공지능은 익숙한 존재다. 인공지능은 우리 일상에서 떼어낼 수 없는 존재가 되었다. 나아가 인공지능은 우리가 상상할 수 있는 모든 산업 분야에서 활용되고 있는데, 특히 자율주행, 헬스케어, 제조업과 같은 분야에 큰 기여를 하고 있다.

그러나 우리가 명심해야 할 것이 있다. 인공지능의 눈부신 발전이 오히려 인류에게 독으로 작용할 수도 있다는 점이다. 인공지능이 산업에서 활용되기 시작한 이후 사람들이 우려해 왔던 것은 인공지능이 우리 일자리를 위협할 수 있는 점과 인공지능이 불공정한 판단을 내릴 수 있다는 점이다.

물론 인공지능으로 대체되는 일자리가 있으면 새로 창출되는 일자리도 있을 것이다. 새롭게 창출될 일자리에 대비해 재교육이 절실히 필요하다. 국가 경쟁력을 높이는 방안으로 국가는 인공지능과 더불어 생존하는 삶을 지향하고, 인공지능으로 대체되지 않고 인공지능에 능숙한 인력을 양성해야 한다. 그래서 인공지능의 활용·개발, 그리고 통제에 대한 다양한 교육 프로그램과 제도들을 만들어야 할 것이다.

사실 인공지능의 공정성을 근본적으로 해결하는 것은 어렵다. 우리는 주기적으로 ‘진단시스템’을 작동해, 인공지능이 인간의 윤리적 원칙 및 공정성 정책을 잘 준수하고 있는지 점검해 볼 수 있다. 공정성의 기준은 상황에 따라, 그리고 시대에 따라 달라질 수 있다. 어떤 상황에서 큰 문제가 없다고 여겨지는 판단이 다른 맥락에서는 불공정한 것일 수도 있다.

10년 전 공정성 기준이 지금 기준과 많이 다르듯 인공지능의 공정성도 시대에 흐름에 맞춰져야 한다. 이와 같이 인공지능의 공정성에 대한 기준은 맥락에 따라 달라질 수 있으며, 시대에 따라 변화할 수도 있다. 그러므로 앞서 언급한 진단 시스템도 이에 맞추어 발전해야 할 것이다. 진단 시스템이 더욱 다양한 맥락과 시대상을 반영할 수 있다면 인공지능의 공정성은 개선될 것이고, 사람들은 지금보다도 인공지능을 더욱 신뢰할 수 있을 것이다.

*2022년 IITP 사람중심인공지능핵심원천기술개발사업 [점차 강화되고 있는 윤리 정책에 발맞춰 유연하게 진화하는 인공지능 기술 개발 연구] 과제 선정

EE학부 박성욱교수, 제 24대 전자파학회장 선임

[박성욱교수 사진]

한국전자파학회는 1989년에 창립되어 올해 33주년을 맞이하며, 현재 만명이 넘는 회원과 SCI 국제학술지(JEES), 국문논문지(등재학술지), 학회지인 ‘전자파기술’ 및 18개의 전문 연구회를 보유한 정보통신기술 분야 4대 학술단체다.

신임 박성욱회장은 차세대소형인공위성1호 발사 등 한국인공위성의 산파역할을 하는 KAIST 인공위성연구소 소장을 최근 역임한 인공위성분야 최고 권위자 중 한명이다.

취임후 언론인터뷰에서 “최근 아랍에미리트(UAE)가 화성 탐사에 성공하면서 국제관계와 경영을 전공하던 학생들이 과학으로 전공을 바꾸기 시작했다”며 “우리나라보다 후발 주자인 UAE 가 이뤄낸 이러한 도전의 변화가 우리나라 학계에서도 꼭 일어나야 한다고 생각한다”고 말했다.

그는 “학회가 더욱 국제적으로 우수한 학회로서 성장하기 위해 많은 관심과 지원을 바란다”고 당부했다.

이와 더불어 엊그제 1월 10일자로 박성욱교수가 전자신문에 기고한 칼럼 링크를 소개한다.

전자신문 [통신칼럼] “6G 위성통신, 대형국책사업으로 개발해야”

https://m.etnews.com/20220110000127

정명수 교수 연구팀, 그래프 기계학습이 가능한 계산형 스토리지/SSD 가속기 세계 최초 개발,(GPU 성능 7배)

[전기 및 전자공학부 정명수 교수, 권미령 박사과정, 국동현 박사과정, 왼쪽부터]

전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 세계 최초로 그래프 기계학습이 가능한 계산형 스토리지 가속기를 개발하였다.

정명수 교수 연구팀은 그래프 기반 신경망 기계학습 모델(GNN)을 그래프 데이터 자체가 저장된 스토리지/SSD 장치 근처에서 바로 처리하여 가속하는 ‘전체론적 그래프 기반 신경망 기계학습 기술’을 세계 최초로 개발하였다. 이는 최신 고성능 엔비디아의 GPU 가속 컴퓨팅 대비 33배 적은 에너지로 7배 빠른 추론 속도를 자랑한다.

연구팀이 제안한 연구성과 중 특히 주목할만한 점은 해당 기술이 다양한 그래프 기계학습 모델을 쉽게 프로그래밍할 수 있는 소프트웨어 프레임워크와 사용자가 자유롭게 변경할 수 있는 신경망 가속 하드웨어 로직 및 RTL들을 제공한다는 것이며, 제안된 기술들은 카이스트에서 자체 제작한 계산형 스토리지 프로토타입 위에 실제 시제작 되어 실효성 검증을 마쳤다.

대규모 그래프에 대해 스토리지/SSD 근처에서 그래프 기계학습을 고속으로 추론할 뿐만 아니라 에너지 절약에 최적화된 계산형 SSD 가속 시스템을 확보하여 그래프 신경망 기계학습 모델에 필요한 그래프 변환, 샘플링등의 전처리 작업도 비휘발성 메모리 근처에서 직접 수행한다. 해당 기술은 기존 고성능 가속 시스템을 대체해 초대형 추천시스템, 교통 예측 시스템, 신약 개발 등의 광범위한 실제 응용에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

권미령, 국동현, 그리고 이상원 박사과정생들이 참여한 이번 논문(논문명: Hardware/Software Co-Programmable Framework for Computational SSDs to Accelerate Deep Learning Service on Large-Scale Graphs)은 오는 2월에 미국 산호세에서 열릴 스토리지 시스템 분야 최우수 학술대회인 ‘USENIX Conference on File and Storage Technologies, FAST), 2022’에서 발표될 예정이다.

한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 진행됐으며 해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다.

[연구성과도: 하드웨어 프로토타입 및 평가 구성]

이주호박사(김용훈교수랩)’21년 에쓰오일 우수논문 IT 분야 대상 수상 등

연구진사진 3

[김용훈교수, 이주호박사, 왼쪽부터]

수상명: 2021년도 제11회 에쓰오일 우수학위논문상 – IT 분야 대상
학위논문제목: 전압이 인가된 전기화학 계면에서의 전기 엔탈피의 제1원리적 계산 (First-principles Calculation of Electric Enthalpy at Voltage-Applied Electrochemical Interfaces)
저자: 이주호
주관: 한국과학기술한림원, 한국대학총장협회, 에쓰-오일 과학문화재단(후원)
시상식 장소: 에쓰-오일 본사 3층 대강당
시상식 일시: 2021년 12월 2일

KAIST 전기 및 전자공학부 이주호 박사와 지도교수 김용훈 교수가 한국과학기술한림원(원장 한민구)과 한국대학총장협회가 공동 주관하고 에쓰-오일 과학문화재단(이사장 백운규)에서 후원한 ‘제11회 에쓰-오일 우수학위논문상’ IT 분야 대상 수상자로 선정돼 12월 2일(목) 서울 마포구 공덕동 에쓰-오일 본사 3층 대강당 시상식에서 수상했다.

한국과학기술한림원(https://kast.or.kr)은 2011년부터 에쓰-오일 과학문화재단의 후원으로 기초과학 및 공학 분야의 젊은 과학자를 선발·포상함으로써 21세기 국가 과학기술의 주역으로 육성하고자 에쓰-오일 시상사업을 시행해 오고 있다.

한국과학기술한림원과 한국대학총장협회가 공동 주관한 이날 시상식에서, 수학∙물리학∙화학∙화학공학/재료공학∙IT 5개 분야에서 우수학위논문으로 선정된 젊은 과학자 10명과 지도교수 10명에게 연구지원금 1억 1500만원을 전달하고, 물리∙화학∙생리화학∙화학공학/재료공학∙에너지 등 5개 분야에서 선정된 차세대과학자 5명에게 연구지원금 2억원을 전달했다.

[시상식사진, 김용훈교수, 박성우부사장, 이주호박사, 왼쪽부터]

이주호 박사는 새로운 양자역학적 나노소자 시뮬레이션 체계를 개발하여 차세대 나노소자 뿐만 아니라 다양한 에너지 소자를 연구한 성과(학위논문제목: 전압이 인가된 전기화학 계면에서의 전기 엔탈피의 제1원리적 계산)를 인정받아 우수학위논문상 IT 분야 대상을 수상했다.

한편 이주호 박사-김용훈 교수의관련 연구는 최근 2021 한국반도체학술대회(KCS 2021) 최우수논문상 2편 중 하나로 선정되기도 하였다(논문명: First-Principles Study of Vertical Van der Waals Heterojunction-Based Tunnel Field-Effect Transistors; http://kcs.cosar.or.kr/2022/awards.jsp).

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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)