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김용훈 교수 및 연구원들.jpg

우리 학부 김용훈 교수님 연구팀에서 70년 만에 준-페르미 준위 분리 현상 제1 원리적으로 규명​하여 국내 유수의 언론사에 보도되었습니다.

제1 원리적인 방법이란 실험적 데이터나 경험적 모델을 사용하지 않고 슈뢰딩거 방정식을 직접 푸는 양자역학적 물질 시뮬레이션 방법입니다. 김용훈 교수 연구팀의 연구 결과는 특히 비평형 상태의 나노 소자 내에서 발생하는 복잡한 전압 강하의 기원을 새로운 이론 체계와 슈퍼컴퓨터를 통해 규명함으로써, 다양한 첨단 반도체 소자의 분석 및 차세대 나노 소자 개발을 위한 이론적 틀을 제공할 것으로 기대되고 있습니다.

이주호 박사과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구 성과는 국제학술지 미국‘국립과학원회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)’ 4월 23일 字 온라인판에 게재되었습니다. (논문명: Quasi-Fermi level splitting in nanoscale junctions from ab initio)

연구팀은 차세대 반도체 소자의 후보군으로 주목을 받는 단일분자 소자에서, 나노미터 길이에서 발생하는 복잡한 전압 강하 현상을 최초로 규명해냈습니다. 특히 전도성이 강한 특정 나노 전자소자에 대해 비 선형적 전압 강하 현상이 일어나는 원인이 준-페르미 준위 분리 현상임을 밝혔습니다. 이러한 연구 성과는 김 교수 연구팀이 다년간에 걸쳐 새로운 반도체 소자 제1 원리 계산 이론을 확립하고 이를 소프트웨어적으로 구현했기에 가능했습니다. 이는 외산 소프트웨어에만 의존하던 반도체 설계 분야에서 세계적으로 경쟁력 있는 차세대 나노소자 전산 설계 원천기술을 확보했다는 점에서 큰 의미를 부여할 수 있습니다. 

한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행되었습니다.

관련 언론보도 자료는 아래의 링크에서 확인 가능합니다.

 

[Link]

http://www.segye.com/newsView/20200427511670?OutUrl=naver

https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=7030

 

Advanced Science 표지 논문 게재_최성율 교수_썸네일.jpg

전기및전자공학부 최성율 교수 연구팀과 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 공동으로 수행한 연구가 국제 학술지 ‘Advanced Science’ 4월 8일자 표지 논문(Inside Back Cover)으로 게재되었다. 논문 제목은 “Low‐Thermal‐Budget Doping of 2D Materials in Ambient Air Exemplified by Synthesis of Boron‐Doped Reduced Graphene Oxide”이다.

본 연구는 대표적 이차원 소재인 그래핀의 도핑을 광열처리를 활용해 낮은 thermal budget으로 공기중에서도 수행할 수 있도록 하였다. 제안 공정법으로 그래핀에 붕소를 도핑하였으며, 기존의 진공시스템에서 장시간 환원열처리를 통해 얻어지는 도핑농도와 유사한 것이 확인되었다. 뿐만 아니라 해당 기술은 대면적으로도 응용이 가능하여, 도핑된 이차원 소재의 대량생산 공정으로 적용될 것으로 기대된다.

아래의 링크에서 해당 논문에 대한 내용을 확인할 수 있다.

 

[Link]

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/advs.201903318

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/advs.202070039

 

 

200407_유회준 교수 연구팀.png

우리 학부 유회준 교수님 연구팀이 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Network)을 저전력, 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발하였습니다.

연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 다중-심층 신경망을 처리할 수 있고 이를 저전력의 모바일 기기에서도 학습할 수 있습니다. 연구팀은 이번 반도체 칩 개발을 통해 이미지 합성, 스타일 변환, 손상 이미지 복원 등의 생성형 인공지능 기술을 모바일 기기에서 구현하는 데 성공했습니다.

강상훈 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 지난 2월 17일 3천여 명 반도체 연구자들이 미국 샌프란시스코에 모여 개최한 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표되었습니다. (논문명 : GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation)

최근 모바일 기기에서 인공지능을 구현하기 위해 다양한 가속기 개발이 이뤄지고 있지만, 기존 연구들은 추론 단계만 지원하거나 단일-심층 신경망 학습에 한정되어 있습니다. 연구팀은 단일-심층 신경망뿐만 아니라 생성적 적대 신경망과 같은 다중-심층 신경망을 처리할 수 있으면서 모바일에서 학습도 가능한 인공지능 반도체 GANPU(Generative Adversarial Networks Processing Unit)를 개발해 모바일 장치의 인공지능 활용범위를 넓혔습니다.

연구팀이 개발한 인공지능 반도체는 서버로 데이터를 보내지 않고 모바일 장치 내에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 스스로 학습할 수 있어 사생활을 보호를 가능케 하는 프로세서라는 점에서 그 활용도가 기대됩니다. 자체 개발한 기술을 사용함으로써 연구팀의 GANPU는 기존 최고 성능을 보이던 심층 신경망 학습 반도체 대비 4.8배 증가한 에너지효율을 달성했습니다.

연구팀은 GANPU의 활용 예시로 태블릿 카메라로 찍은 사진을 사용자가 직접 수정할 수 있는 응용 기술을 시연했습니다. 사진상의 얼굴에서 머리·안경·눈썹 등 17가지 특징에 대해 추가·삭제 및 수정사항을 입력하면 GANPU가 실시간으로 이를 자동으로 완성해 보여 주는 얼굴 수정 시스템을 개발했습니다.

 

[Link]

https://www.ytn.co.kr/_ln/0115_202004070308303992

https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=6831

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전기및전자공학부 제민규 교수가 국제 전기전자 기술자 협회(IEEE)의 회로 및 시스템 학회(Circuits and Systems Society, CASS)가 지원하는 ‘저명 강연자(Distinguished Lecturer)’로 선정되었다.
IEEE CASS는 회로 및 시스템 분야 세계 최대 규모의 학회로서, 매년 해당 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있는 세계 석학 수 명을 Distinguished Lecturer로 선정하여 전세계 120여개의 지부(chapter)에서 초청 강연을 진행할 수 있는 기회를 지원하고 있다.

이를 통해 학회 회원들에게 최신의 연구 동향 및 우수 성과들에 관한 지식을 얻고 Distinguished Lecturer와 직접 소통할 수 있는 기회를 제공한다.
제민규 교수는 차세대 의료 기기 및 뇌신경 인터페이스를 위한 회로 및 시스템 분야의 우수한 연구 성과를 인정받아 올해부터 2021년까지 2년 간 저명 강연자로 활동하게 되었으며, ‘바이오메디컬 응용을 위한 집적회로 및 마이크로시스템’을 주제로 강연한다.

IEEE CASS Distinguished Lecturer 명단은 아래의 링크에서 확인할 수 있다. 

[Link] 
https://ieee-cas.org/distinguished-lectures

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전기및전자공학부 2020년 봄학기 콜로키움 일정을 다음과 같이 안내해드립니다.  

우리 학교 교수님들을 포함하여, 다양한 전문가들의 지식과 경험을 접할 수 있는 기회이오니 많은 분들의 참석 부탁드립니다.

3월 19일 목요일, 봄학기 첫 콜로키움에 많은 관심 부탁드립니다. 콜로키움은 코로나19 바이러스 확산 방지를 위해 온라인으로 진행될 예정이며, 추가적으로 담당자가 개별 메일 안내할 예정입니다.

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전기및전자공학부 최재혁 교수가 미국 ‘국제전기전자기술자협회(IEEE) 반도체회로공학회 (Solid-State Circuit Society, SSCS)의 ‘저명 강연자(Distinguished Lecturer)’로 선정되었다.

IEEE SSCS는 전 세계 만명 이상의 회원으로 구성된 세계 최대 규모의 반도체집적회로 학회로서, IEEE Xplore 최대 다운로드 저널인 Journal of Solid-State Circuits (JSSC) 및 반도체회로분야 최고 권위 학회인 International Solid-Sate Circuits Conferences (ISSCC)의 출간 및 주최를 주관하고 있다.

IEEE SSCS는 매년 동 분야 연구를 선도하며 탁월한 연구 성과를 보이는 세계 석학 10여 명을 ‘저명 강연자(Distinguished Lecturer)”로 선정하고 있다.

해당 선정이 더욱 의미가 있는 점은, 선정된 저명 연구자들이 전 세계를 순회하며 IEEE가 주관하는 국제학술대회는 물론 전 세계 대학 및 연구 기관에서 초청 강연을 진행할 수 있도록 IEEE SSCS가 후원하기 때문이다.

최재혁 교수는 5G 및 6G 통신을 위한 RF/아날로그 회로 분야 연구의 우수성을 인정받아 선정되었으며, 올해부터 오는 2021년까지 2년간 차세대 초고속 유, 무선통신 시스템 구현에 필수적인 ‘초저잡음 고주파 신호 생성 회로 연구’를 주제로 강연을 할 예정이다.

현재 및 과거 IEEE SSCS Distinguished Lecturer 명단은 아래의 링크에서 확인할 수 있습니다.

 

[Link] 
https://sscs.ieee.org/dl-program/distinguished-lecturer-roster?highlight=WyJkbCIsImRsJ3MiLCJyb3N0ZXIiLCJkbCByb3N0ZXIiXQ==

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2020년 QS랭킹이 새롭게 발표되었습니다. 2020 QS 세계대학 학과순위 기술/공학분야에서 우리학교가 16위를 차지하여 국내 대학 중 가장 높은 성적을 냈습니다. 이는 전년도에 비해 순위가 10계단 상승한 것입니다.

KAIST는 기술/공학분야에서 전부 국내 최고 순위를 기록하였습니다. (전기/전자공학 17위, 컴퓨공학/정보시스템 36위, 화학공학 23위, 토목/구조공학 33위, 기계/항공공학 22위)

가장 주목할만한 성과는 바로 우리 학부가 기술/공학분야에서 가장 높은 순위를 기록했다는 점입니다. 

KAIST 전기및전자공학부는 지난해에 비해 3계단 순위가 상승하여 17위를 기록하였으며, 서울대학교는 29위를 차지해 작년에 27위를 차지한 것에 비해 소폭 순위가 하락하였습니다.

자세한 기사는 아래의 링크를 통해 확인하실 수 있습니다.

좋은 성과를 거둔데 있어, 전기및전자공학부의 모든 구성원들의 노력이 담겨있었다고 생각합니다.

앞으로도 KAIST 전기및전자공학부의 찬란한 미래를 기대합니다.

[Link]

http://www.veritas-a.com/news/articleView.html?idxno=314942

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회로 분야 최고의 학회인 ISSCC(IEEE International Solid-State Circuit Conference)에서 전기및전자공학부 유회준 교수의 지도를 받고 있는 이진수 박사과정생이 수상의 쾌거를 안았다. 

ISSCC 2020은 미국 샌프란시스코에서 지난 2월 16일부터 2월 20일까지 열렸다.

작년에 이어 올해에도 유회준 교수 연구실에서 Demonstration Session Certificate of Recognition 수상자를 배출하였으며, 수상내역은 아래와 같다.

수상명 Demonstration Session Certificate of Recognition (ISSCC에서 발표된 학교 데모 중 가장 우수한 2편에 수여)
수상논문명 LNPU: A 25.3TFLOPS/W Sparse Deep-Neural-Network Learning Processor with Fine-Grained Mixed Precision of FP8-FP16
수상자 이진수 박사과정(지도교수: 유회준)

 

 

 

 

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우리 학부 최경철 교수님 연구실에서 높은 신 축성을 갖는 새로운 스트레쳐블 기판을 개발하여, 해당 소식이 국내 유수의 언론에 보도되었습니다. `스트레처블 전자 소자의 핵심 부품 기술이 될 수 있는 이 기술을 활용해 연구팀은 스트레처블 OLED(유기발광다이오드)를 제작해 높은 유연성과 신축성을 갖는 새로운 스트레처블 디스플레이 기술을 개발했습니다.

임명섭 박사와 남민우 박사과정께서 주도한 이번 연구는 나노 분야 국제학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’ 1월 28일 자 온라인판에 게재되었습니다. (논문명 : Two-dimensionally stretchable organic light-emitting diode with elastic pillar arrays for stress-relief)

스트레처블 디스플레이 기술은 한 방향으로 구부리거나 접는 기존의 플렉서블 OLED 디스플레이의 기술을 뛰어넘어 두 방향 이상으로 변환할 수 있습니다. 이에 따라 웨어러블, 사물인터넷, 인공지능, 차량용 디스플레이에 적합한 차세대 디스플레이 기술로 주목받고 있습니다. 최근 자유롭게 늘어날 수 있도록 OLED 소자와 디스플레이에 신축성을 주는 방법이 연구되어 왔습니다. 하지만 모든 재료를 신축성 있는 재료로 바꾸는 방식은 효율이 낮아 상용화가 어렵고 패턴을 형성하기 어렵다는 한계가 있습니다. 기판을 먼저 늘리고 난 뒤 다시 원래대로 복원해 얇은 주름을 형성하는 방식의 스트레처블 OLED는 효율이 높고 안정적이지만 주름의 형태가 일정하지 않고 신축에 따른 화면의 왜곡이 있습니다.

최경철 교수님 연구팀은 높은 휘도와 신축성을 가지는 디스플레이 구현을 위해, 단단하게 패턴화된 기판과 신축 시 이 기판에 가해지는 힘이 최소화할 수 있는 기둥구조가 형성된 유연 기판의 결합을 통해 새로운 형태의 핵심 부품 기술인 스트레처블 기판을 개발했습니다. 연구팀은 개발된 스트레처블 구조 기판과 기존 공정을 그대로 활용해 신축성 있는 OLED 디스플레이를 구현했습니다. 기존 공정을 그대로 활용하더라도 새로운 스트레처블 기판 부품 기술을 활용하면 스트레처블 디스플레이를 구현할 수 있다는 것을 증명했습니다. 이는 기존의 스트레처블 디스플레이 기술이 기존 공정을 활용할 수 없다는 단점을 극복한 것입니다.

개발된 신축성 OLED 디스플레이는 실제 소자에 걸리는 기계적 스트레스가 거의 없어, 화면의 왜곡이나 급격한 휘도 변화 없이 안정적인 소자 구동이 가능합니다. 또한, 발광 빛의 각도 의존성이 없어 다양한 스트레처블 디스플레이 응용 분야에 적용이 가능할 것으로 기대됩니다. 

최경철 교수님께서는 “제작된 스트레처블 기판을 활용하면 스트레처블 OLED, 마이크로LED, 센서 등이 구현 가능하며, 바이오 및 의료 분야와 결합한 다양한 치료 분야에 적용할 수 있다”고 하셨습니다.

자세한 언론보도 내용은 아래의 링크를 참조해주시기 바랍니다.

200225 최경철 교수 연구실 첨부 이미지1

그림1.  신축성 유기발광다이오드의 신축에 따른 휘도-전류 특성 및 제작된 다양한 스펙트럼을 가지는 신축 유기발광다이오드

 

[Link]

https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=102&oid=079&aid=0003327555

https://news.naver.com/main/read.nhn?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=092&aid=0002181665

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전기및전자공학부가 5년 연속 휴먼테크논문대상에서 “최다 논문제출학과 및 최다 수상학과”로 선정되었다.

제 26회를 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 고교급에는 특별상을 수여한다.

“최다 수상학과 및 최다 논문제출학과 특별상”은 각각 1천만원의 상금이 주어져 특별상 부문에서 최고의 영예라 할 수 있다.

전기및전자공학부는 5년 연속 특별상 최고 부문을 수상했다는 점에서 더욱 의미가 깊다.

 

26회 휴먼테크 논문대상 수상자
성명 상격 지도교수 논문명
강상훈 금상 유회준 GANPU: A 135TFLOPS/W Multi-DNN Training Processor for GANs with Speculative Dual-Sparsity Exploitation
김동진 은상 권인소 Detecting Human-Object Interactions with Action Co-occurrence Prior
김재환 조병진 High Quality N+/P Junction of Ge Substrate Prepared by initiated CVD Doping Process
김진우 신승원 BottleNet: Mitigating Bandwidth-based Link Flooding Attacks with SDN-based Topology Hiding
이재신 윤준보 Realization of Nanolene – a 2D Platform of 1D Nanowire Array
정휘영 성영철 Population-Guided Parallel Policy Search for Reinforcement Learning
문영균 동상 박경수 AccelTCP: Accelerating Network Applications with Stateful TCP Offloading
배정민 정   송 Learning to Schedule Resources Throughput and Delay Optimally using Q+ Learning
신성원 조병진 Enhancement of Memory Window and Program Efficiency by Using Anti-ferroelectric HfZrO2 in Charge Trap Flash Memory
정진환 이   융 Distributed Slot Scheduling for QoS Guarantee over IoT Networks via Adaptive Parameterization
최경식 이상국 A Wideband IoT Transmitter Employing Open Loop BFSK Modulator and 4-level Harmonic Rejection PA
황건필 배현민 Bat-G net: Bat-inspired High-Resolution 3D Image Reconstruction using Ultrasonic Echoes
김수본 장려상 윤준보 4 W Dual-Contact Material MEMS Relay with a Contact Force Maximizing Structure
이민수 문건우 단일 커패시터 클램핑 회로가 적용된 전기차 충전기용 고효율 위상천이 풀브릿지 컨버터 개발

 

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