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소량의 전류로 전기차 배터리 정밀 진단 가능하다
전기차 배터리를 효율적으로 관리하고 안전하게 사용하기 위해서는 정확한 배터리 상태 진단이 필수적이다. 우리 연구진이 소량의 전류만을 사용해 높은 정밀도로 배터리의 상태를 진단하고 모니터링할 수 있는 기술을 개발하여 배터리의 장기적 안정성과 효율성을 극대화할 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수와 이상국 교수 연구팀이 전기차 대용량 배터리의 안정성과 성능 향상에 활용할 수 있는 전기화학 임피던스 분광법(이하 EIS) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
EIS 기술은 배터리의 임피던스* 크기와 변화를 측정해 배터리 효율과 손실을 평가할 수 있는 강력한 도구로, 배터리의 충전 상태(state-of-charge; SOC) 및 건강 상태(state-of-health; SOH)를 평가하는 중요한 도구로 여겨진다. 또한 배터리의 열적 특성과 화학적/물리적 변화, 수명 예측, 고장의 원인을 식별하는 데 활용 가능하다.
* 배터리 임피던스: 배터리 내부에서 전류 흐름에 저항하는 요소로, 이를 통해 배터리 의 성능과 상태를 평가할 수 있는 지표
그러나 기존 EIS 장비는 비용 및 복잡성이 높아 설치, 운영 및 유지 보수가 쉽지 않다. 또한, 감도 및 정밀도 제약으로 수 암페어(A)의 전류 교란을 배터리에 인가하는 과정에서 배터리에 큰 전기적 스트레스가 가해지기 때문에 배터리의 고장이나 화재 위험을 증가시킬 수 있어 활용이 어려웠다.
이에 연구팀은 고용량 전기차 배터리의 상태 진단 및 건강 모니터링을 위한 소전류 EIS 시스템을 개발하고 입증했다. 이 EIS 시스템은 낮은 (10mA) 전류 교란으로, 배터리의 임피던스를 정밀하게 측정할 수 있으며 측정 시 발생하는 열적 영향 및 안전 문제를 최소화한다.
추가로 부피가 크고 비용이 많이 드는 구성요소를 최소화해 차량 내 탑재가 용이한 설계다. 해당 시스템은 전기차 배터리의 여러 운영 조건(다양한 온도 및 배터리 잔존용량을 나타내는 SOC 레벨에서 배터리의 전기화학적 특성을 효과적으로 파악할 수 있음이 입증됐다.
권경하 교수(교신저자)는 "이 시스템은 전기차용 배터리 관리 시스템 (BMS)에 쉽게 통합 가능하며, 기존의 고전류 EIS 방식 대비 비용과 복잡성을 현저히 낮추면서도 높은 측정 정밀도를 입증했다ˮ면서 "전기차 뿐만 아니라 에너지저장시스템(ESS)의 배터리 진단 및 성능 향상에도 기여할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 저명 학술지 `IEEE Transactions on Industrial Electronics (동 분야 상위 2%; IF 7.5)'에 지난 9월 5일 발표됐다.
(논문명 : Small-Perturbation Electrochemical Impedance Spectroscopy System With High Accuracy for High-Capacity Batteries in Electric Vehicles, 링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/10666864)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원의 차세대지능형반도체기술개발사업 및 정보통신기획평가원의 인공지능반도체대학원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.17
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군집 제어로봇 연구 Top 5 논문 선정 및 사업화
우리 대학 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀과 KAIST 연구소 창업기업인 ‘다임리서치’가 공동으로 개발한 연구가 반도체 운영 관련 국제적인 저널인 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing’(이하 IEEE TSM)에서 2022년 우수논문(Best Paper: Honorable Mention)에 선정됐다고 5일 밝혔다.
IEEE TSM은 반도체 운영 관련 국제 저널, 한 해 게재된 논문 중 편집장들의 추천을 통해 총 5편의 우수한 논문들을 선정해 이듬해 6월에 발표한다.
장영재 교수 연구팀(제1 저자: 홍상표 박사, 제2 저자: 황일회 박사, 제3 저자-교신저자: 장영재 교수)이 수행한 연구는 공장 내 1,000대 이상의 군집 로봇을 제어하는 기술로 “Practical Q-learning-based route-guidance and vehicle assignment for OHT systems in semiconductor fabs”라는 제목으로 IEEE TSM에 게재됐다.
반도체 공장이 점차 대형화되고 제조 공정이 복잡해짐에 따라 공장 내 운영하는 로봇의 대수도 함께 늘어나고 있는 상황이다. 장영재 교수 연구팀은 공장 운영의 효율성을 개선하기 위해 1,000대 이상의 물류반송 로봇을 인공지능과 디지털 트윈 기술을 활용해 제어하는 기술을 개발해 본 논문에 방법론을 공개했다.
연구팀은 본 연구를 통해 사람의 개입 없이도 로봇이 이상 상황을 스스로 판단해 자율적으로 작업할당 및 운영을 최적화하는 ‘자율 생산 시스템(Autonomous Manufacturing System)’ 개념을 정립하고 그 가능성을 입증했다.
논문의 저자로 주저자 및 제2 저자인 홍상표 박사와 황일회 박사는 장영재 교수 연구실 출신으로 장 교수와 함께 ‘다임리서치 (http://www.daimresearch.com/) ’라는 연구소기업을 창업하여 관련 연구를 사업화했다.
연구팀은 이번 연구를 기반으로 한 소프트웨어를 개발해 글로벌 반도체 업체에 관련 솔루션을 공급하고 있으며 최근에는 포스코 DX와 협업하여 해당 기술을 철강, 2차전지 소재 관련 공장 내 로봇 운영에도 확대 중이다.
반도체와 2차전지와 같은 국가 전략 산업에서 로봇의 역할이 점점 더 중요해지고 있는 시점에서 이번 연구는 학계의 연구가 직접 산업현장의 혁신으로 이어지는 대표 사례라 할 수 있다.
2023.07.05
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차세대 반도체 핵심소재로 열적으로 안정된 강유전체 소재 최초 개발
우리 대학 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 하프니아 강유전체 소재의 물성적 이해를 바탕으로 반도체 3D 집적 공정에서도 열적으로 안정한 *강유전체 소재를 세계 최초로 개발했다고 12일 밝혔다. 현재 반도체 제조 업계에서 고집적, 고효율의 3D 메모리 소자에 대한 필요성이 꾸준하게 대두되고 있다는 점을 고려할 때, 이번 연구는 강유전체 기반의 3D 메모리 집적 공정에서 핵심 기술로 평가받을 것이라 예상된다.
*강유전체: 외부의 전기장 없이도 스스로 분극을 가지는 재료로서 외부 전기장에 의해 분극의 방향이 바뀔 수 있는 소재를 말한다. 비휘발성 특성이 있어, 기능성 소재로서 메모리 소자에 활용이 가능하지만, 고온에서 열적으로 안정성을 확보해야하는 도전 목표가 남아 있으며, 일반 유전체를 일컫는 상유전체는 외부의 전기장이 없으면 분극 특성을 유지하지 못한다는 점에서 다르다.
하프니아 강유전체 소재는 비휘발성 절연막으로, CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로써 활발하게 연구되고 있는 물질이다. 하지만 하프니아 소재는 필연적으로 고온에서 비휘발성 특성을 잃고 누설전류가 증가하는 한계를 가진다. 이를 억제하기 위해 세계 유수의 기관들에서 다양한 접근방법들이 보고됐지만, 3D 집적 공정 시에 발생하는 고온의 열처리 조건 (750℃ 이상, 30분)에서 강유전체 박막 내의 일반 유전체 (상유전체) 형성을 억제할 수 없었다.
전상훈 교수 연구팀은 세계 최초로 3D 집적 공정에서 요구되는 고온의 열처리 조건에서도 강유전체 박막 내의 상유전체의 형성을 완벽하게 억제하고 비휘발성 기능을 유지하며 우수한 내구성을 가지는 하프니아 강유전체 소재 및 공정 기술을 개발하는 데에 성공했다. 연구팀은 강유전체 박막 내에 이온 반지름이 작은 원소를 고용하는 도핑 기술을 활용해 강유전체 박막의 결정화 온도를 제어함과 동시에 도펀트의 농도에 따른 운동학적 에너지를 고려해 강유전체 소재의 비휘발성 및 기능성과 열적 안정성을 획기적으로 개선했다.
전상훈 교수 연구팀은 CMOS 공정을 이용해 강유전체 기반의 메모리 소자를 집적했고 고온의 열적 에너지(750℃ 이상, 30분)를 가한 후에도 우수한 강유전성이 발현되는 것을 확인했다. 또한 열적 에너지에 따른 강유전체 소재의 도메인 스위칭 동작을 전기적 측정을 통해 직관적으로 분석할 수 있는 시스템을 개발해 추후, 강유전체 소재의 열적 안정성 연구의 프레임 워크를 구축 및 제시했다. 해당 연구는 학계에서 활발하게 연구되고 있는 강유전체 소재의 기능성과 반도체 제조 업계에서 필요로 했던 강유전체 소재 기반의 3D 메모리 소자 집적 공정 사이의 간극을 줄였다는 점에서 큰 의미를 가진다.
전상훈 교수는 “이번 연구 결과는 답보상태에 있던 강유전체 소재 기반의 3D 메모리 및 회로 집적 기술 개발에 대한 돌파구가 되는 기술이 될 것으로 판단되며, 향후 고집적/고효율의 시스템 개발에 있어 핵심 역할을 할 것”이라고 설명했다.
전기및전자공학부 김기욱 박사 과정이 제1 저자로 수행한 이번 연구는 반도체 소자 및 회로 분야의 최고 권위 학회인‘IEEE 국제전자소자학회(International Electron Devices Meeting) 2022 (IEDM 2022)’에 12월 5일 발표를 마쳤다. 한편 이번 연구는 삼성전자(Samsung Electronics)와 차세대 지능형 반도체 사업단의 지능형 반도체 선도기술개발의 지원을 받아 진행됐다.
2022.12.12
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세계 최초 개인정보 보호 기술이 적용된 인공지능(AI) 반도체 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 세계 최초로 `차등 프라이버시 기술이 적용된 인공지능(AI) 어플리케이션(Differentially private machine learning)'의 성능을 비약적으로 높이는 인공지능 반도체를 개발했다고 19일 밝혔다.
빅데이터 및 인공지능 기술의 발전과 함께 구글, 애플, 마이크로소프트 등 클라우드 서비스를 제공하는 기업들은 전 세계 수십억 명의 사용자들에게 인공지능 기술을 기반으로 여러 가지 서비스(머신러닝 애즈 어 서비스, ML-as-a-Service, MLaaS)를 제공하고 있다. 이러한 서비스 중에는, 대표적으로 유튜브나 페이스북 등에서 시청자의 개별 취향에 맞춰 동영상 콘텐츠나 상품 등을 추천하는 `개인화 추천 시스템 기술(예- 딥러닝 추천 모델, Deep Learning Recommendation Model)' 이나, 구글 포토(Photo) 와 애플 아이클라우드(iCloud) 등에서 사진을 인물 별로 분류해주는 `안면 인식 기술 (예- 합성곱 신경망 네트워크 안면 인식, Convolutional Neural Network based Face Recognition)' 등이 있다.
이와 같은 서비스는 사용자의 정보를 대량으로 수집해, 이를 기반으로 인공지능 알고리즘의 정확도와 성능을 개선한다. 이 과정에서 필연적으로 많은 양의 사용자 정보가 서비스 제공 기업의 데이터 센터로 전송되고, 민감한 개인정보나 파일들이 저장되고 사용되는 과정에서 정보가 유출되는 문제가 발생하기도 한다.
또한 이러한 문제는 최근 주목받는 대형 인공지능 모델의 경우에 더 쉽게 발생하는 경향이 있으며, 실제 구글에서 사용하는 대화형 인공지능 모델인 GPT-2의 경우, 특정 단어들을 이야기했을 때 사용자의 개인정보 등을 유출하는 문제를 보였다. [참고1] 유사사례로서 국내에서 2020년 화제가 되었던 스캐터랩의 인공지능 챗봇 이루다의 경우에도 비슷한 문제가 불거진 적이 있다. [참고2]
[참고1] https://ai.googleblog.com/2020/12/privacy-considerations-in-large.html
[참고2] https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002243051?sid=105
이에 애플, 구글, 마이크로소프트 등 빅 테크 기업에서는 `차등 프라이버시 (differential privacy)' 기술을 크게 주목하고 있다. 차등 프라이버시 기술은 학습에 사용되는 그라디언트(gradient, 학습 방향 기울기)에 잡음(노이즈)를 섞음으로써 인공지능 모델로부터 사용자의 개인정보를 유출하는 모든 종류의 공격을 방어할 수 있다.
하지만 이러한 장점에도 불구하고, 차등 프라이버시 기술 적용 시, 기존 대비 어플리케이션의 속도와 성능이 크게 하락하는 문제 때문에 아직까지 범용적으로 널리 적용되지는 못했다. 이는 차등 프라이버시 머신러닝 학습 과정이 일반적인 머신러닝 학습과 다른 특성을 보이고, 이로 인해 기존의 하드웨어에서 효과적으로 실행되지 않아 메모리 사용량, 학습 속도 및 하드웨어 활용도 (hardware utilization) 측면에서 비효율적이기 때문이다.
이에 유민수 교수 연구팀은 차등 프라이버시 기술의 성능 병목 구간을 분석해 해당 기술이 적용된 어플리케이션의 성능을 크게 시킬 수 있는 `차등 프라이버시 머신러닝을 위한 인공지능(AI) 반도체 칩'을 개발했다. 유민수 교수팀이 개발한 인공지능 반도체는 외적 기반 연산기와 덧셈기 트리 기반의 후처리 연산기 등으로 구성돼 있으며, 현재 가장 널리 사용되는 인공지능 프로세서인 구글 TPUv3 대비 차등 프라이버시 인공지능 학습 과정을 3.6 배 빠르게 실행시킬 수 있고, 엔비디아의 최신 GPU A100 대비 10배 적은 자원으로 대등한 성능을 보인다고 연구팀 관계자는 설명했다. 또한 이번 개발을 통해서 기존 하드웨어의 한계로 널리 쓰이지 못했던 차등 정보보호 기술의 대중화에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다고 전했다.
우리 대학 전기및전자공학부 박범식, 황랑기 연구원이 공동 제1 저자로, 윤동호, 최윤혁 연구원이 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 시카고에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `55th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture(MICRO 2022)'에서 오늘 10월 발표될 예정이다. (논문명 : DiVa: An Accelerator for Differentially Private Machine Learning)
또한 이번 연구는 지금까지는 없던 차등 프라이버시가 적용된 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다는 점에서 의의가 있으며, 차등 프라이버시 인공지능 기술을 대중화해 인공지능 기반 서비스 사용자들의 개인정보를 보호하는 데에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다. 또한, 가속기의 성능 향상은 인공지능 연구 효율을 높여 차등 프라이버시 인공지능 모델의 정확도 개선에도 기여할 것으로 보인다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 그리고 반도체설계교육센터 (IDEC, IC Design Education Center)의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.19
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초대규모 그래프 프로세싱 시뮬레이션 기술 개발
우리 대학 연구진이 오늘날 정보통신(IT) 분야에서 광범위하게 사용되는 그래프 타입의 데이터를 실제로 저장하지 않고도 알고리즘을 계산할 수 있는 `그래프 프로세싱 시뮬레이션'이라는 신개념 기술을 세계 최초로 개발하는 데 성공했다. 데이터를 저장할 필요가 없어 1조 개 간선의 초대규모 그래프도 PC 한 대로 처리가 가능하다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀은 1조 개 간선의 초대규모 그래프에 대해 데이터 저장 없이 알고리즘을 계산할 수 있는 신개념 기술을 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다.
오늘날 웹, SNS, 인공지능, 블록체인 등의 광범위한 분야들에서 그래프 타입의 데이터에 대한 다양한 알고리즘들의 연구가 매우 중요하다. 그러나 그래프 데이터의 복잡성으로 인해 그 크기가 커질 때 막대한 규모의 컴퓨터 클러스터가 있어야만 알고리즘 계산이 가능하다는 문제가 있다.
김 교수 연구팀은 이를 근본적으로 해결하는 T-GPS(Trillion-scale Graph Processing Simulation)라는 기술을 개발했다. 이 T-GPS 기술은 그래프 데이터를 실제로 디스크에 저장하지 않고도 마치 그래프 데이터가 저장돼 있는 것처럼 알고리즘을 계산할 수 있고, 계산 결과도 실제 저장된 그래프에 대한 알고리즘 계산과 완전히 동일하다는 장점이 있다.
그래프 알고리즘은 그래프 처리 엔진 상에서 개발되고 실행된다. 이는 산업적으로 널리 사용되는 SQL 질의를 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 엔진 상에서 개발하고 실행하는 것과 유사한 방식이다.
지금까지는 그래프 알고리즘을 개발하기 위해 먼저 합성 그래프를 생성 및 저장한 후, 이를 다시 그래프 처리 엔진에서 메모리로 적재해 알고리즘을 계산하는 2단계 방법을 사용했다. 그래프 데이터는 그 복잡성으로 인해 전체를 메모리로 적재하는 것이 요구되며, 그래프의 규모가 커지면 대규모 컴퓨터 클러스터 장비가 있어야만 알고리즘을 개발하고 실행할 수 있다는 커다란 단점이 있었다.
김 교수팀은 합성 그래프와 그래프 처리 엔진 분야에서 국제 최고 권위의 학술대회에 매년 논문을 발표하는 등 세계 최고의 기술력을 보유하고 있으며, 그 기술들을 바탕으로 기존 2단계 방법의 문제를 해결했다.
그래프 데이터상에서 그래프 알고리즘이 계산을 위해 접근하는 부분을 짧은 순간 동안 실시간으로 생성해, 마치 그래프 데이터가 존재하는 것처럼 알고리즘을 계산하는 것이다. 이때 그래프 데이터를 아무렇게 실시간 생성하는 것이 아니라 합성 그래프 모델에 따라 생성하고 저장한 것과 동일하도록 실시간 생성하는 것이 핵심 기술 중 하나다.
또한, 그래프 처리 엔진이 실시간으로 생성되는 그래프를 실제 그래프처럼 인식하고 알고리즘을 완전히 동일하게 계산하도록 엔진을 수정한 것이 또 다른 핵심 기술이다.
김민수 교수 연구팀은 T-GPS 기술을 종래의 2단계 방법과 성능을 비교한 결과, 종래의 2단계 방법이 11대의 컴퓨터로 구성된 클러스터에서 10억 개 간선 규모의 그래프를 계산할 수 있었던 반면, T-GPS 기술은 1대의 컴퓨터에서 1조 개 간선 규모의 그래프를 계산할 수 있어 컴퓨터 자원 대비 10,000배 더 큰 규모의 데이터를 처리를 할 수 있음을 확인했다. 또한, 알고리즘 계산 시간도 최대 43배 더 빠름을 확인했다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "오늘날 거의 모든 IT 분야에서 그래프 데이터를 활용하고 있는바, 연구팀이 개발한 새로운 기술은 그래프 알고리즘의 개발 규모와 효율을 획기적으로 높일 수 있어 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 캐나다 워털루 대학에 박사후 연구원으로 재직 중인 박힘찬 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 22일 그리스 차니아에서 온라인으로 열린 데이터베이스 분야 최고 국제학술대회 중 하나인 IEEE ICDE에서 발표됐다. (논문명 : Trillion-scale Graph Processing Simulation based on Top-Down Graph Upscaling).
한편, 이 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.23
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메모리-중심 인공지능 가속기 시스템 개발
삼성미래기술육성재단이 지원한 우리 대학 연구진이 세계 최초로 `프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, 이하 PIM)' 기술을 기반으로 한 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다.
전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술 기반의 메모리-중심 인공지능 가속기 반도체 시스템을 개발했다고 16일 밝혔다. 유 교수는 관련 분야에서 그동안의 탁월한 연구 성과를 인정받아 올해 아시아에서 유일하게 페이스북 패컬티 리서치 어워드(Facebook Faculty Research Award)를 수상했다.
인공지능 기술을 기반으로 고안된 추천시스템 알고리즘은 구글(Google), 페이스북(Facebook), 유튜브(YouTube), 아마존(Amazon) 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 핵심 인공지능 (AI) 기술이다. 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다.
페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다.
유민수 교수 연구팀은 최근 메모리 반도체에 인공지능 연산 기능이 추가된 프로세싱-인-메모리(PIM) 기술 기반의 지능형 반도체 시스템을 개발하는 데 성공했다. 유 교수팀이 개발한 이 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드(GPU)를 사용하는 기존 인공지능 가속 시스템 대비 최대 21배까지 빠르다고 연구팀 관계자는 설명했다.
지능형 메모리 반도체 기술은 우리나라의 AI 반도체 세계시장 공략을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 특히 정부에서도 `AI 종합 반도체 강국 실현'이라는 비전 아래 막대한 국가적 투자를 아끼지 않는 핵심 투자 분야다. 따라서 유 교수팀의 연구 성과는 향후 막대한 수요와 급성장이 예상되는 세계 AI 반도체 시장에서 메모리-중심으로 설계된 PIM 기술의 상용화 및 성공 가능성을 시사한다는 점에서 의미가 크다고 전문가들은 평가하고 있다.
유민수 교수는 서강대와 KAIST에서 각각 학사와 석사를 거쳐 미국 텍사스 오스틴 주립대에서 박사학위를 취득한 후 지난 2014년 인공지능 컴퓨팅 기술 기업인 미국 엔비디아(NVIDIA) 본사에 입사했다. 엔비디아에 입사한 이후 줄곧 인공지능 컴퓨팅 가속을 위한 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 시스템 연구를 주도했으며 지난 2018년부터 우리 대학 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다.
전기및전자공학부 권영은 박사과정이 제1 저자, 이윤재 석사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계 최초의 추천시스템 학습용 가속기 시스템 개발 성과라는 학술 가치를 인정받아 컴퓨터 시스템 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture(HPCA)에서 `Tensor Casting: Co-Designing Algorithm-Architecture for Personalized Recommendation Training' 이라는 논문 제목으로 내년 2월에 발표된다.
2020.11.16
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실시간 영상 전송 보안 기술 개발
전산학부 김명철 교수 연구팀이 웹캠, 영상 드론, CCTV, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에 사용하는 영상 전송 장비용 실시간 영상 암호화 및 전산 자원(CPU, 배터리 등) 소모 저감 기술을 개발했다.
연구팀의 실시간 영상 전송 보안기술은 비디오 코덱 종류에 상관없이 적용될 수 있는 범용성을 가질 뿐 아니라 영상전송기기의 CPU나 배터리를 최대 50%까지 절약하면서도 최고 수준의 보안성능을 제공하는 결과를 보였다.
고경민 박사 주도로 개발된 이번 연구결과는 보안 분야의 국제 학술지 IEEE TDSC(Transactions on Dependable and Secure Computing) 3월 13일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Secure video transmission framework for battery-powered video devices) 또한, 국내 특허로 등록, 미국특허로 출원돼 2차 심사가 진행 중이다. (국내특허명: 통신 시스템의 암호화 패킷 전송 방법)
기존 실시간 영상 전송 보안기술은 촬영한 모든 영상을 암호화해 전송하거나 비디오 데이터 식별 없이 무작위로 암호화하기 때문에 전산 자원이 제한된 상황에서 적용하기에는 한계가 있다. 문제 해결을 위해 연구팀은 새로운 실시간 영상 암호화 및 배터리 소모 저감 기술을 개발했다. 이 기술은 영상전송 장비에서 동작하는 자원 모니터링 결과에 따라 카메라로 촬영한 영상을 구성하는 비디오 데이터를 데이터중요도 관점에서 선별적으로 암호화 전송을 수행한다.
암호화 전송 시에는 영상 송신 장비의 가용자원량에 따라 실시간으로 암호화 정도를 조정하며, 다중 전송경로 지원을 통해 보안성을 높인다. 수신된 영상 데이터는 실시간 영상 재생이 가능한 단위로 그 순서를 복원한 후 화면에 표시된다. 이 기술은 가용 전산 자원의 모니터링 결과에 따라 촬영된 영상을 구성하는 비디오 데이터 단위로 암호화가 가능해 전산 자원 가용량에 따른 선별적 적용이 가능하다.
연구팀은 카메라 장비를 상용 영상 드론에 탑재해 무선을 통한 영상전송 시 전산 자원 소모를 낮추면서 보안성을 높일 수 있음을 증명했다. 최근 코로나로 인해 널리 활용되는 비대면 강의 및 미팅의 보안성 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
김명철 교수는 “영상전송 보안이 중요한 온라인 교육/회의, 스마트시티의 CCTV, 민군 드론 영상 송수신, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등에서 특허화된 개발기술이 원천기술로 활용될 수 있도록 산학협력을 활발히 추진하고 있다”라고 말했다.
2020.04.16
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백경욱 교수, 극 미세피치용 이방성 전도필름 개발
〈윤달진 박사과정, 백경욱 교수〉
우리 대학 신소재공학과 백경욱 교수 연구팀이 차세대 고해상도 8K UHD 디스플레이에 적용할 수 있는 극 미세피치용 이방성 전도필름(Anchoring Polymer Layer Anisotropic Conductive Films, APL ACFs)을 개발했다.
이번에 개발한 새 이방성 전도필름은 기존의 이방성 전도필름이 갖는 극 미세피치의 적용에 대한 한계를 근본적으로 해결한 것으로 모바일 기기, OLED 기반 대형 패널 등에 다양하게 활용 가능할 것으로 기대된다.
윤달진 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 전자 패키징 분야 국제 학술지 ‘IEEE TCPMT(International Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology)’ 10월호에 게재됐다. (논문명 : Effects of the Nylon Anchoring Polymer Layer on the Conductive Particle Movements of Anisotropic Conductive Films for Ultrafine Pitch Chip-on-Glass Applications, 국문명 : 극 미세피치를 지닌 COG 어플리케이션을 위한 이방성 전도필름 내 도전입자 움직임에 나일론 APL이 미치는 영향)
통상적으로 디스플레이 산업계에서 사용하는 이방성 전도필름을 미세피치 디스플레이 제품에 적용하면 레진의 흐름 때문에 도전입자(Conductive particle, 패널과 칩, PCB 간에 통전 및 절연 기능을 가능하게 하는 재료로 이방성 전도 필름의 핵심 소재)가 응집하고 이로 인해 전극 간 전기적 단락 회로가 발생하는 문제가 있다.
연구팀은 특정 단일층으로 구성된 폴리머 필름이 도전입자를 단단히 고정시키는 형태의 이방성 전도필름을 개발해 도전입자의 유동을 억제시킴으로써 전극 간 전기 단락 문제를 근본적으로 해결했다.
연구팀은 일상에서 흔히 접할 수 있는 나일론을 활용해 도전입자가 잘 분포되고 고정된 단일층 나일론 필름을 제작했다. 나일론 필름은 높은 인장강도 값을 지녔기 때문에 도전입자의 움직임을 완벽하게 제어할 수 있었고, 접합 공정 후 도전입자의 포획률을 기존 이방성 전도 필름의 33%에서 최고 수준인 90%까지 끌어올리는 데 성공했다. 또한 이방성 전도필름의 가격에 가장 큰 영향을 미치는 도전입자의 함량을 3분의 1 이상 줄였다.
연구팀은 20마이크론 수준의 극 미세피치에서 전기적 단락이 없고 100% 절연 특성을 구현하면서 우수한 접속을 형성할 수 있는 도전입자를 확보해 안정적인 전기적 특성, 높은 신뢰성, 저렴한 가격의 이방성 전도필름을 제작했다.
백경욱 교수는 “이번에 개발한 이방성 전도필름은 극 미세피치를 가진 VR, 4K, 8K UHD 디스플레이 분야 뿐 아니라 OLED 기반 대형 패널, 모바일 기기에도 적용 가능하다”며 “극 미세피치 접속 핵심 소재의 국산화를 통해 세계 시장을 독점하고 있는 일본의 이방성 전도필름 제품을 대체해 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있다”고 말했다.
연구팀은 국내 이방성 전도필름 제작 회사인 ‘(주)에이치엔에스하이텍’과 연구개발특구진흥재단의 지원을 받아 대덕연구개발특구본부 기술이전사업화 사업 공동 개발을 통해 산업계에서 즉시 평가 가능한 시제품 제작을 완료했다.
□ 그림 설명
그림1. 통상적인 ACFs를 사용한 디스플레이 어플리케이션의 모식도 (a) 접합 공정 전, (b) 접합 공정 후
그림2. 극 미세피치 디스플레이 어플리케이션에 통상적인 ACFs를 사용한 모식도 (a) 접합 공정 전, (b) 접합 공정 후
그림3. APL의 제작 모식도
2018.10.31
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공승현 교수, 실내 극미약 GNSS신호 초고속 감지기술 개발
〈 김태선 연구원, 공승현 교수 〉
우리 대학 조천식녹색교통대학원 공승현 교수 연구팀이 범지구 위성항법 시스템인 GNSS(Global navigation Satellite System)를 실내에서도 사용할 수 있는 극미약 GNSS 신호 초고속 탐지기술을 개발했다.
연구팀의 기술을 활용하면 전 세계 어디서든 실내외 상관없이 GNSS 신호만으로 위치를 파악할 수 있기 때문에 대체기술 혹은 별도 장치가 필요하지 않아 활용도가 높을 것으로 기대된다.
이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘IEEE 시그널 프로세싱 매거진(IEEE SPM)’ 9월호에 게재됐다.
대중에 가장 많이 알려진 GPS는 1970년대 美 국방부가 개발한 미국 기반의 위성항법장치이다. 이러한 시스템은 미국 뿐 아니라 러시아의 GLONASS, 유럽의 GALILEO, 중국의 COMPASS 등 여러 가지가 존재하는데 GNSS는 이 모든 기술들을 포함하는 시스템이다.
기존의 GNSS는 2만km 상공에서 지구 전역으로 신호를 방사하기 때문에 지상의 작은 안테나가 수신하는 신호는 매우 미약하다. 특히 건물 벽을 투과해 실내로 침투하는 GNSS는 외부에서 수신하는 신호의 세기보다 1천 배 이상 감소된 극미약 신호가 된다.
이러한 극미약 GNSS 신호를 탐지하기 위해 기존의 주파수 영역 상관기법을 사용하면 계산량이 1백만 배 이상 증가하게 되고 신호탐지를 위한 계산 시간도 폭발적으로 증가한다. 위와 같은 문제로 인해 지난 20여 년 간 GNSS 신호를 이용한 실내 측정 기술은 거의 불가능한 것으로 알려졌다.
연구팀은 문제 해결을 위해 실내 극미약 GNSS 신호의 탐지 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 ‘합성기반 주파수 가설 탐지 기술 SDHT(Synthesized Doppler frequency hypothesis Testing)’를 개발했다.
일반적으로 GNSS 신호를 탐지하는 작업은 GNSS 신호의 코드 위상과 도플러 주파수를 정확히 알아내는 과정이다. 그런데 기존 방식의 알고리즘은 도플러 주파수의 가설 수를 2만 개 이상 검증을 해야 한다. 결국 소요 시간이 기하급수적으로 늘어난다.
반면 연구팀이 개발한 알고리즘은 가까운 도플러 주파수 가설에 따라 수행된 위상동기식 상관 결과를 이용해 우회적으로 검증하는 기술이다. 따라서 20여 개의 가설만 기존 방식으로 검증하고, 나머지 19980개의 가설은 단순한 산술연산만으로 검증을 수행하면 모든 작업을 완료할 수 있다.
결과적으로 SDHT는 기존 기술보다 1천 여배 적은 계산량, 800배 빠른 속도로 신호를 탐지할 수 있다. 약 15초의 소요시간으로 많은 건물 내의 극미약 GNSS 신호를 탐지할 수 있는 것이다.
연구팀은 추가 연구를 통해 미약한 GNSS 신호를 탐지하는 기술을 더욱 강화하고 실내 전파 난반사에 강한 위치 측정 기술을 개발하면 거의 모든 건물 내에서 수초 이내에 GNSS만을 이용한 실내 GNSS 단독 측정이 가능할 것으로 예상했다.
공 교수는 “기술 개발을 통해 전 세계적으로 실내 GNSS 측위 기술을 선도하게 됐다”며 “향후 실내 GNSS 시스템을 상용화하고 새로운 시장을 창출할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
연구팀은 국내 특허 등록 및 해외 출원 중이며 KAIST 창업원의 지원을 통해 기술사업화를 추진하고 있다.
□ 그림 설명
그림1. SDHT 기술을 이용한 GPS 실내 측위 시스템의 측위 결과
2017.09.28
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최정우, 조병진, 김상욱 교수, 3차원 그래핀 기반 평판 스피커 개발
우리 대학 전기 및 전자공학부 최정우, 조병진 교수, 신소재공학과 김상욱 교수 공동 연구팀이 3차원 그래핀 에어로젤을 이용해 전기 에너지로부터 박막의 진동 없이 소리를 발생시킬 수 있는 초박형 열음향 스피커를 개발했다.
이번 연구 결과는 나노 분야 학술지 ‘에이씨에스 에이엠아이(ACS AMI : ACS advanced Materials & Interfaces)’ 8월 17일자 온라인 판에 게재됐고 9월 9일자 IEEE 스펙트럼을 통해 외신에 소개됐다.
이번 연구는 김충선 박사과정, 이경은 박사과정, 기계공학과 이정민 박사가 공동 저자로 참여했다.
열음향 스피커란 얇은 도체에 교류 전기 신호를 인가함으로써 발생되는 열의 파동을 통해 공기의 진동을 발생시키는 원리로 소리를 낼 수 있는 스피커이다. 기존의 다이내믹 스피커와 다르게 매우 얇고 유연하게 만들 수 있다.
또한 박막의 진동 없이 소리를 발생시킬 수 있고 모든 방향으로 동일한 위상의 소리가 발생되기 때문에 어떠한 구조물에 붙이더라도 감쇄 없이 소리를 발생시킬 수 있는 장점이 있다.
열음향 스피커는 열을 발생시키는 도체의 열용량이 작을수록 효율이 높아져 그래핀 등의 얇은 박막이 스피커 구현의 적합한 재료로 여겨진다.
그러나 매우 얇은 나노 박막들을 지지하기 위한 기판에 의한 열 손실은 열음향 스피커의 효율을 감소시키는 문제점으로 지적됐다.
연구팀은 수 나노미터의 그래핀으로 이루어진 삼차원 그래핀 에어로젤 구조를 열음향 스피커에 적용시켜 그래핀의 열용량은 유지하면서 기판으로의 열 손실은 최소화된 삼차원 그래핀 열음향 스피커를 제안했다.
김상욱 교수 연구팀에서 개발한 이 삼차원 그래핀 구조는 산화 그래핀 용액을 동결 건조하고 열처리해 환원 및 도핑하는 간단한 과정을 통해 얻어질 수 있어 대량 생산이 가능하고 원하는 모양대로 가공이 가능하다.
최정우, 조병진 교수 공동 연구팀은 삼차원 그래핀이 최적의 효율로 소리를 발생시키기 위한 조건 및 구조를 이론적, 실험적으로 규명했다. 그리고 이를 사용해 어레이 형태의 스피커를 제작했고 현재까지 보고된 이차원 및 삼차원 열음향 스피커에 비해 향상된 음압 레벨을 보임을 입증했다.
제 1저자인 김충선 박사과정은 "이번 연구를 통해 대량 생산이 가능한 삼차원 그래핀 에어로젤로 손쉽게 제작이 가능한 열음향 스피커를 개발했다"며 "교내의 다양한 주제로 연구중인 그룹들이 가지고 있는 기술의 융합이 성과를 내는 데 큰 도움이 됐다"고 말했다.
이번 연구는 삼성미래기술 육성센터 및 한국연구재단 창의연구지원사업 다차원 나노조립제어 창의연구단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 16개의 삼차원 그래핀 에어로젤로 구성된 어레이 열음향 스피커
그림2. 제작 과정 및 삼차원 그래핀 에어로젤의 특성
2016.09.30
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와이파이 존처럼 무선충전 가능한 기술 개발
임 춘 택 교수
우리 대학 원자력 및 양자공학과 임춘택 교수(52) 연구팀이 와이파이 존과 같이 특정 장소에서 무선 충전이 가능한 기술을 개발했다.
이 기술은 50cm 이내에서는 기기의 위치와 방향에 상관없이 충전이 가능하고, 인체에 무해한 낮은 자기장에서도 동작한다.
이번 연구 성과는 국제전기전자공학회 전력전자 저널(IEEE Trans. on Power Electronics)에 지난 6월 게재됐다.
기존의 무선충전 방식은 송신기에 스마트폰을 고정시키는 접촉식 충전방식으로 충전 중에는 자유로운 사용이 어려웠다. 비접촉식 충전 방식이 연구 중이지만 10cm 이상의 거리에서는 충전이 어렵고, 특정 방향에서만 충전이 되는 한계가 있었다.
임 교수 연구팀은 문제 해결을 위해 작년 5월 자체 개발한 다이폴코일 공진방식(DCRS, Dipole Coil Resonance System)을 응용했다. 기존의 평행한 일자 구조였던 송신코일과 수신코일을 십자형으로 배치해 회전자기장을 발생시켜 어떤 방향에서도 전력을 송, 수신할 수 있게 만들었다.
이를 통해 부피를 거의 차지하지 않는 송, 수신 코일을 구현했고, 일정 공간 내에서 3차원 위치와 3축 방향에 상관없이 6-자유도(Six degree of freedom)를 갖는 무선충전 기술 개발에 성공했다.
이번 기술은 1제곱미터의 평면형 송신기 위 50cm 내 거리에서 임의로 놓인 스마트폰에 1와트(W)씩 30대, 노트북에 2.4와트씩 5대에 무선전력을 공급할 수 있는 기술이며, 최대 전력전달 효율은 34%이다.
또한 연구팀이 독자 개발한 자기장 차폐기술을 적용해 자기장 수치를 국제 자기장 안전기준(ICNIRP guideline : 27µT) 이하로 낮춰 인체와 주변 전자장비에 무해하다.
임 교수는 “기존 무선충전의 고질적 문제였던 충전 거리와 방향의존성을 상당부분 해결했다”며 “충전에 대한 걱정 없이 스마트폰이나 노트북을 무제한으로 사용할 수 있다”고 말했다.
연구팀은 기술을 우리 대학 입주기업인 ㈜테슬라스(대표 한승훈)에 이전해 카페와 사무실에 적용 가능한 제품을 개발 중이다.
□ 사진 설명
사진 1. 30W급 광역 무지향성 무선충전 송신 장치
사진 2. 십자형 송신코일로부터 발생하는 회전자기장
사진 3. 개발된 십자형 다이폴 코일 구조와 회전자기장
2015.07.07
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무선전력전송 세계 최장거리 신기록 세워
무선으로 전력을 전송하는 기술에서 세계 최장거리 신기록이 나왔다. 향후 충전할 필요 없이 무선으로 전력을 공급받는 전자기기 시대가 열릴 것으로 보인다.
우리 학교 원자력및양자공학과 임춘택 교수는 다이폴 코일 공진방식(DCRS, Dipole Coil Resonance System)을 사용해 5m 떨어진 곳에 209W(와트)를 무선으로 전송하는데 성공했다.
5m 거리에서 스마트폰 40대를 동시에 충전하거나 선풍기 5대를 켤 수 있으며 초대형 LED TV까지도 켤 수 있다.
장거리 무선전력 전송기술은 지난 2007년 미국 MIT에서 자기결합 공진방식(CMRS, Coupled Magnetic Resonance System)을 사용해 2.1m거리에서 60W 전력 전송에 성공한 이후 세계적으로 커다란 관심을 받았다.
그러나 이 기술은 △복잡한 코일구조(입력코일, 송신코일, 수신코일, 부하코일) △송수신코일의 큰 부피 △10MHz(메가헤르츠, 100만 헤르츠) 이상의 높은 동작주파수로 인한 낮은 효율 △온도변화 등 주변 환경 변화에 지나치게 민감한 특성 등의 문제로 개발된 지 6년이 지나도록 제대로 상용화되지 못했다.
임 교수팀은 기존 기술의 단점을 극복하기 위해 다이폴 코일 공진방식(DCRS)을 개발했다.
연구팀은 △코일 수를 2개(송신코일, 수신코일)로 줄이고 △최적화된 다이폴 구조의 고주파 자성체(페라이트 코어)를 사용해 부피(가로 3m × 세로 10cm × 높이 20cm)를 크게 줄였으며 △주파수 변동이 적어 주변 환경변화에는 기존기술보다 20배 이상 강인하면서도 △100kHz(킬로헤르츠, 1,000헤르츠)대의 낮은 주파수에서 동작해 효율이 상승, 실용화에 성큼 다가선 것으로 평가받고 있다.
연구팀은 ㈜한수원과 공동으로 원전 중대사고시 격납건물 필수계측기용 소형 비상전원을 개발하고 있는데 여기에도 이 기술을 적용해 지난 3월 7m 거리에 10W의 전력을 전송하는 실험에 성공하기도 했다.
일본 후쿠시마 원전 사고 시 계측기에 공급되는 전원이 상실되어 내부 상황을 정확히 알 수 없었기 때문에 피해가 더 커진 면이 있는데 이 기술을 원전에 도입하면 사고 시 대책마련에 크게 도움을 줄 수 있다고 연구팀은 전했다.
임춘택 교수는 이번 연구에 대해 “기존 기술에 비해 전송거리는 2배 이상, 전송전력은 3배 이상으로 높여 장거리 무선전력전송기술의 상용화를 앞당길 수 있게 됐다”고 연구 의의를 밝혔다.
이와 함께 “전기선으로 직접 연결해서 쓰는 것과 비교할 때 상대적으로 효율이 떨어지고 비싼 것은 사실”이라며 “하지만 와이파이 존(Wi-Fi Zone)처럼 특정 장소에 접근하면 별도의 충전기가 필요 없이 무선으로 전자기기를 사용할 수 있는 편리한 기술개발을 추진하고 있다”고 말했다.
산업통상자원부 지원을 받은 이번 연구 성과는 올해 3월 국제전기전자공학회 전력전자 저널(IEEE Trans. on Power Electronics)에 게재됐다.
▣ 용어설명
o 자기결합 공진방식 (CMRS: Coupled Magnetic Resonance System) MIT가 2007년, 2.1m 거리에 60W의 전력을 무선으로 전송하는 데 사용된 기술로, 고주파 전원과 연결된 입력코일, 입력코일과 강하게 자기결합 되어 자기장의 세기를 증폭시키는 송신코일, 송신코일에서 발생하는 자기장을 받아들이는 수신코일, 수신코일과 강하게 자기결합된 부하코일로 이뤄져 있다. 2,000이상의 높은 공진도(Q factor)의 공심코일(air coil)을 사용하여, 0.1%만 공진주파수가 변해도 전력이 잘 전달되지 않는 단점이 있다.
o 다이폴 코일 공진방식 (DCRS: Dipole Coil Resonance System) 페라이트코어를 사용한 쌍극자(dipole) 구조의 송신, 수신 코일 두 개로 이루어져 있다. 송수신단에 공진회로를 써서 큰 전력을 전송할 수 있으면서도, 공진도 Q가 통상 100 이하로서 1% 정도의 공진주파수 변동 시에도 전력이 전달되는 강인한 특성이 있다. 코어의 사용량을 절반 정도로 줄여주는 최적의 계단형 코어를 채택했으며, 인체나 금속파편이 주변에 산재하여도 무선전력 전송에는 아무런 지장이 없어 재난재해에 아주 강한 특성을 갖고 있다.
그림1. KAIST 유레카관 실험실에 설치된 200W급 DCRS. 5m 거리에서 LED TV를 켤 수 있다.
그림2. 2개의 다이폴 코일 공진 시 자장 분포도
그림3. 무선전력 전송 시 루프 코일(MIT방식)에 비해 다이폴 코일(KAIST 방식)이 더 우수하다는 것을 보여주는 그림(맨 위부터 루프코일, 다이폴코일, 거리별 전력전송능력 비교결과)
2014.04.17
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