-
보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다.
우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다.
※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Circuit for Neuromorphic Vision with In-Sensor Feature Extraction, 논문 링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=255
※최우수 학생 논문: A Highly Reliable Ferroelectric NAND Cell with Ultra-thin IGZO Charge Trap Layer; Trap Profile Engineering for Endurance and Retention Improvement, 논문링크: https://iedm25.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=124
하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.
이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.
이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.
연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.
먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.
또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.
연구를 이끈 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS)를 통해서 지원 받아 수행되었다. 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행되었다.
2025.12.31
조회수 4335
-
빛 기반 양자컴퓨터 연산을 ‘CT처럼’ 완전히 들여다본다
빛(광학)을 기반으로 한 양자컴퓨터는 빠른 속도와 높은 확장성을 갖춘 차세대 컴퓨팅 기술로 주목받고 있다. 하지만 여러 개의 빛 신호(광학 모드)가 동시에 얽혀 작동하는 복잡한 연산 과정을 실험으로 정확히 규명하는 것은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 우리 대학 연구팀은 이러한 한계를 극복해, 복잡한 다중 광학모드 양자 연산을 CT처럼 훤하게 볼 수 있는 효율적인 기술을 세계 최초 개발했다. 이번 기술은 적은 데이터로도 대규모 연산을 분석할 수 있어, 차세대 양자컴퓨팅과 양자통신 기술 발전에 중요한 전환점을 마련했다.
우리 대학은 물리학과 라영식 교수 연구팀이 빛을 이용해 연산하는 양자컴퓨터의 내부에서 일어나는 다중 광학모드 양자연산의 특성을 빠르고 정확하게 파악할 수 있는 양자연산 토모그래피(Quantum Process Tomography) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
양자컴퓨터의 ‘CT 촬영’ 기술, 한계를 뛰어넘다
‘토모그래피(Tomography)’는 의료용 CT처럼 보이지 않는 내부 구조를 다양한 데이터를 바탕으로 복원하는 기술이다. 양자컴퓨팅에서도 동일하게, 여러 실험 데이터를 이용해 양자연산 내부의 작동 원리를 재구성하는 기술이 필수적이다. 양자컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 월등한 성능을 내려면 동시에 조작할 수 있는 양자 단위(큐빗 or 모드)의 수가 많아야 한다. 하지만 큐빗 또는 광학 모드의 수가 늘어날수록 토모그래피에 필요한 작업량이 기하급수적으로 증가해, 기존 기술로는 5개 이상의 광학 모드를 분석하는 것조차 어려웠다.
연구팀은 이번 기술로 양자연산 내부에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 CT 촬영하듯 명확하게 그려낼 수 있게 되었다.
증폭 행렬·잡음 행렬 기반의 새로운 수학 프레임워크 제시
양자컴퓨터 안에서는 여러 개의 빛 신호가 서로 영향을 주며 매우 복잡하게 얽혀 움직인다. 연구팀은 비선형 광학 과정(nonlinear optical process)을 정밀하게 기술하는 새로운 수학적 표현을 도입했다.
빛이 서로 영향을 주고받으며 변하는 복잡한 양자 상태를 빛이 얼마나 증폭되고 어떻게 변했는지에 대한 ‘증폭 행렬(Amplification matrix)’과 외부 환경 때문에 생긴 잡음이나 손실이 얼마나 섞였는지에 대한‘잡음 행렬(Noise matrix)’이라는 두 가지 틀로 분석하는 방식이다.
이 방식은 빛이 본래 가진 양자특성 변화(이상적인 변화)와 현실 세계에서 피할 수 없는 잡음(비이상적인 변화)을 각각 따로, 동시에 정확하게 볼 수 있는 '양자 상태 지도'를 만든 것으로 실제 양자컴퓨터의 동작을 더욱 현실적으로 규명할 수 있다.
데이터량은 혁신적으로 줄이고 분석은 16모드까지 확대
연구팀은 양자연산이 어떻게 작동하는지 알아내기 위해 여러 종류의 ‘빛 신호(양자상태)’를 입력하고, 그 결과가 어떻게 바뀌었는지 하나하나 정밀하게 관찰했다. 그리고 이렇게 모은 데이터를 가장 정확한 방식으로 설명해주는 통계 기법(최대우도추정)을 이용해 ‘실제로 내부에서 어떤 연산이 일어났는지’를 역으로 추적했다.
그 결과, 기존 방식은 모드가 조금만 늘어나도 필요한 분석 양이 폭발적으로 많아져 사실상 5개 정도까지만 분석이 가능했지만, 이번 기술은 필요한 계산량을 크게 줄여, 세계 최초로 무려 16개의 광학 모드(빛 신호)가 서로 얽혀 작동하는 대규모 양자연산을 실험적으로 규명하는데 성공했다.
라영식 교수는 “이번 연구는 양자컴퓨팅의 필수 기반기술인 양자연산 토모그래피의 효율을 획기적으로 높인 성과”라며, “확보한 기술은 향후 양자컴퓨팅·양자통신·양자센싱 등 다양한 양자기술의 확장성과 신뢰성을 높이는 데 크게 기여할 것”이라고 말했다.
물리학과 곽근희 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여하고 노찬 박사후연구원, 윤영도 석박사통합과정 학생, 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London)의 김명식 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `네이처 포토닉스(Nature Photonics)'에 2025년 11월 11일 온라인판으로 정식 출판됐다.
※ 논문명: Completely characterizing multimode second-order nonlinear optical quantum processes, DOI:10.1038/s41566-025-01787-x
한편 이번 연구는 한국연구재단 (양자컴퓨팅 기술개발사업, 중견연구자 지원사업, 소재혁신 양자시뮬레이터 개발사업, 양자기술연구개발 선도사업, 기초연구실 지원사업)과 정보통신기획평가원 (양자인터넷 핵심원천기술 사업, 대학ICT연구센터지원사업) 및 미국 공군연구소의 지원을 받아 수행됐다.
2025.11.17
조회수 3418
-
엔비디아 쿠다 통합메모리 없이 세계 최고 그래프 연산 혁신
인공지능 분야에서 지식 체계나 데이터베이스를 그래프로 저장하고 활용하는 사례가 급증하지만, 일반적으로 복잡도가 높은 그래프 연산은 GPU 메모리의 제한으로 인해 매우 작은 규모의 그래프 등 비교적 단순한 연산만 처리할 수 있다는 한계가 있다. 우리 연구진이 25대의 컴퓨터로 2,000초가 걸리던 연산을 한 대의 GPU 컴퓨터로 처리할 수 있는 세계 최고 성능의 연산 프레임워크를 개발하는데 성공했다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 1조 간선 규모의 초대규모 그래프에 대해 다양한 연산을 고속으로 처리할 수 있는 스케줄러 및 메모리 관리 기술들을 갖춘 일반 연산 프레임워크(일명 GFlux, 지플럭스)를 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀이 개발한 지플럭스 프레임워크는 그래프 연산을 GPU에 최적화된 단위 작업인 ‘지테스크(GTask)’로 나누고, 이를 효율적으로 GPU에 배분 및 처리하는 특수한 스케줄링 기법을 핵심 기술로 한다. 그래프를 GPU 처리에 최적화된 자체 개발 압축 포맷인 HGF로 변환해 SSD와 같은 저장장치에 저장 및 관리한다.
기존 표준 포맷인 CSR로 저장할 경우, 1조 간선 규모의 그래프 크기가 9테라바이트(TB)에 이르지만, HGF 포맷을 활용하면 이 크기를 4.6테라바이트(TB)로 절반 가까이 줄일 수 있다. 또한 GPU에서는 메모리 정렬 문제로 그간 사용되지 않았던 3바이트의 주소 체계를 최초로 활용, GPU 메모리 사용량을 약 25% 절감했다.
또한, 엔비디아(NVIDIA) 쿠다(CUDA)의 통합 메모리(Unified Memory)에 전혀 의존하지 않고, 메모리 부족으로 인한 연산 실패를 방지할 수 있도록 메인 메모리와 GPU 메모리를 통합적으로 관리하는 GTask 전용 메모리 관리 기술을 주요 핵심 기술로 포함하고 있다.
김민수 교수 연구팀은 삼각형 개수 세기*와 같은 고난도 그래프 연산을 통해 지플럭스 기술의 성능을 검증했다.
*삼각형 개수 세기: 그래프에서 서로 연결된 세 개의 정점이 이루는 삼각형 형태의 관계를 모두 찾고 개수를 세는 연산으로 데이터 분석 및 인공지능에서 널리 활용됨
약 700억 간선 규모의 그래프를 대상으로 한 실험에서, 기존의 최고 성능 기술은 고속 네트워크로 연결된 컴퓨터 25대를 이용해 약 2,000초가 걸리던 삼각형 개수 세기 연산을 지플럭스는 GPU가 장착된 단일 컴퓨터만으로 약 두배 빠른 1,184초 만에 처리하는 데 성공했다.
이는 단일 컴퓨터로 삼각형 개수 세기 연산을 성공적으로 처리한 현재까지 알려진 최대 규모의 그래프다.
김민수 교수는 “최근 그래프 RAG(검색증강생성), 지식 그래프, 그래프 벡터 색인 등 대규모 그래프에 대한 고속 연산 처리 기술의 중요성이 점점 커지고 있다”며, “지플럭스 기술이 이러한 문제를 효과적으로 해결할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 전산학부 오세연, 윤희용 박사과정이 각각 제 1, 2 저자로, 김 교수가 창업한 그래프 딥테크 기업인 (주)그래파이 소속 한동형 연구원이 제3 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했고. 연구 결과는 IEEE 주최 국제데이터공학학술대회(ICDE, International Conference on Data Engineering)에서 지난 5월 22일에 발표됐다.
※ 논문제목: GFlux: A fast GPU-based out-of-memory multi-hop query processing framework for trillion-edge graphs
※ DOI: https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/ICDE65448.2025.00075
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩과 한국연구재단 중견과제의 지원을 받아 수행됐다.
2025.05.27
조회수 5582
-
GPU에서 대규모 출력데이터 난제 해결
국내 연구진이 인공지능(AI) 등에 널리 사용되는 그래픽 연산 장치(이하 GPU)에서 메모리 크기의 한계로 인해 초병렬 연산*의 결과로 대규모 출력 데이터가 발생할 때 이를 잘 처리하지 못하던 난제를 해결했다. 이 기술을 통해 향후 가정에서 사용하는 메모리 크기가 작은 GPU로도 생성형 AI 등 고난이도 연산이 대규모 출력을 필요한 경우 이를 빠르게 수행할 수 있다.
*초병렬 연산: GPU를 이용하여 수 십 만에서 수 백 만 개의 작은 연산들을 동시에 수행하는 연산을 의미
우리 대학은 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 수십, 수백 만개 이상의 스레드들로 초병렬 연산을 하면서 수 테라바이트의 큰 출력 데이터*를 발생시킬 경우에도 메모리 에러를 발생시키지 않고 해당 출력 데이터를 메인 메모리로 고속으로 전송 및 저장할 수 있는 데이터 처리 기술(일명 INFINEL)을 개발했다고 7일 밝혔다.
*출력데이터: 데이터 분석 결과 또는 인공지능에 의한 생성 결과물에 해당하는 데이터
최근 AI의 활용이 급속히 증가하면서 지식 그래프와 같이 정점과 간선으로 이루어진 그래프 구조의 데이터의 구축과 사용도 점점 증가하고 있는데, 그래프 구조의 데이터에 대해 난이도가 높은 초병렬 연산을 수행할 경우 그 출력 결과가 매우 크고, 각 스레드의 출력 크기를 예측하기 어렵다는 문제점이 발생한다.
또한, GPU는 근본적으로 CPU와 달리 메모리 관리 기능이 매우 제한적이기 때문에 예측할 수 없는 대규모의 데이터를 유연하게 관리하기 어렵다는 문제가 있다. 이러한 이유로 지금까지는 GPU를 활용해 ‘삼각형 나열’과 같은 난이도가 높은 그래프 초병렬 연산을 수행할 수 없었다.
김 교수팀은 이를 근본적으로 해결하는 INFINEL 기술을 개발했다. 해당 기술은 GPU 메모리의 일부 공간을 수백 만개 이상의 청크(chunk)라 불리는 매우 작은 크기의 단위들로 나누고 관리하면서, 초병렬 연산 내용이 담긴 GPU 커널(kernel) 프로그램을 실행하면서 각 스레드가 메모리 충돌 없이 빠르게 자신이 필요한 청크 메모리들을 할당받아 자신의 출력 데이터를 저장할 수 있도록 한다.
또한, GPU 메모리가 가득 차도 무중단 방식으로 초병렬 연산과 결과 출력 및 저장을 지속할 수 있도록 한다. 따라서 이 기술을 사용하면 가정에서 사용하는 메모리 크기가 작은 GPU로도 수 테라 바이트 이상의 출력 데이터가 발생하는 고난이도 연산을 빠르게 수행할 수 있다.
김민수 교수 연구팀은 INFINEL 기술의 성능을 다양한 실험 환경과 데이터 셋을 통해 검증했으며, 종래의 최고 성능 동적 메모리 관리자 기술에 비해 약 55배, 커널을 2번 실행하는 2단계 기술에 비해 약 32배 연산 성능을 향상함을 보였다.
교신저자로 참여한 우리 대학 전산학부 김민수 교수는 “생성형 AI나 메타버스 시대에는 GPU 컴퓨팅의 대규모 출력 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 기술이 중요해질 것으로 예상되며, INFINEL 기술이 그 일부 역할을 할 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자인 박성우 박사과정이 제1 저자로, 김 교수가 창업한 그래프 딥테크 기업인 (주)그래파이 소속의 오세연 연구원이 제 2 저자로, 김 교수가 교신 저자로 참여하였으며, 국제 학술지 ‘PPoPP’에 3월 4일자 발표됐다. (INFINEL: An efficient GPU-based processing method for unpredictable large output graph queries)
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩 및 ITRC 사업, 한국연구재단 선도연구센터인 암흑데이터 극한 활용 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.03.07
조회수 10744
-
피부 땀 발생량을 뛰어넘는 고발습 피부 부착 유연 소재 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 조영호 교수 연구팀이 피부에서 발생하는 땀의 양을 뛰어넘는 발습(습기를 밖으로 내보내는) 효과를 가진 다공성 폴리머 유연 소재와 제조공정을 개발했다고 27일 밝혔다.
기존의 피부부착형 유연 소재는 피부에서 발생하는 땀을 모두 증발시키지 못해 웨어러블 기기를 장기적으로 피부에 부착할 때 피부 발진이나 홍조를 유발하는 단점을 갖고 있었다.
연구팀이 새로 개발한 고발습 유연 소재와 제조공정 기술은 폴리머 소재 내에 미세공극(구멍)을 균일하게 형성해 높은 수분 투과도를 가지도록 한 것으로, 유연 소재 표면에 피부의 생리 신호를 감지할 수 있는 센서들을 제작할 수 있어 상시 착용이 가능한 피부부착형 패치 개발이 가능하다.
바이오및뇌공학과 윤성현 박사가 주도한 이번 연구는 국제학술지 네이처(Nature)의 자매지인 `사이언티픽 리포트(Scientific Reports)' 1월 13일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Wearable Porous PDMS Layer of High Moisture Permeability for Skin Trouble Reduction)
기존의 다공성 폴리머는 설탕 등의 고형 입자를 폴리머에 혼합한 후 용액으로 입자를 녹여서 공극을 형성하는데, 고형 입자의 크기와 분포가 불균일하며 얇은 박막 형성이 불가능하다.
이에 연구팀은 고형 입자 대신 구연산 용액을 폴리머에 혼합한 후 온도조절로 용액을 결정화해 작고 균일한 입자를 분리해내고 이를 에탄올로 녹여냈다. 그 결과 공극 크기가 작고 균일하며 얇은 막 형성이 가능한 새로운 방식의 다공성 폴리머 유연 소재와 제조공정을 개발하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 다공성 폴리머 유연 소재는 기존 대비 공극 크기를 약 1/15로 줄이고, 크기 균일도를 2배로 증가시켰으며, 스핀 코팅을 통해 21~300마이크로미터(μm) 두께의 얇은 막을 만들 수 있다. 또한 피부의 하루 땀 발생량(432g/m2)보다 1.8배 높은 수분 투과율(770g/m2)을 가지므로 연구팀은 피부에 장시간 부착해도 피부홍조나 발진이 생기지 않음을 실험으로 검증했다.
조영호 교수는 "고발습 유연 소재 박막 위에 인간의 생체신호를 측정할 수 있는 센서를 집적해 상시 착용이 가능한 반창고형 감정 측정 패치를 개발하고 있다ˮ며, "이번 연구로 피부부착형 웨어러블 소자의 착용 시간을 늘릴 수 있는 계기를 마련했다ˮ며 개발 소감을 밝혔다.
한편 이번 연구는 알키미스트 프로젝트의 지원을 통해 수행됐다.
2021.01.29
조회수 78108
-
세계 최고 성능을 지닌 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 기술 개발
우리 연구진이 방대한 정보를 저장하고 목적에 맞게 검색, 관리할 수 있는 시스템을 통칭하는 데이터베이스관리시스템(DBMS, DataBase Management System)을 세계 최고 수준의 성능으로 끌어올렸다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 데이터베이스 질의 언어 SQL(Structured Query Language, 구조화 질의어) 처리 성능을 대폭 높인 세계 최고 수준의 DBMS 기술을 개발했다.
김 교수 연구팀은 데이터 처리를 위해 산업 표준으로 사용되는 SQL 질의를 기존 DBMS와는 전혀 다른 방법으로 처리함으로써 성능을 기존 옴니사이(OmniSci) DBMS 대비 최대 88배나 높인 신기술을 개발했다. 김 교수팀이 개발한 이 기술은 오라클·마이크로소프트 SQL서버·IBM DB2 등 타 DBMS에도 적용할 수 있어 고성능 SQL 질의 처리가 필요한 다양한 곳에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
대부분의 DBMS는 SQL 질의를 처리할 때 내부적으로 데이터 테이블들을 `왼쪽 깊은 이진 트리(left-deep binary tree)' 형태로 배치해 처리하는 방법을 사용한다. 지난 수십 년간 상용화돼 온 대부분의 DBMS는 데이터 테이블들의 배치 가능한 가지 수가 기하급수적으로 많기 때문에 이를 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태로 배치해 SQL 질의를 처리해 왔다.
임의의 두 테이블이 기본 키(primary key, PK)와 외래 키(foreign key, FK)라 불리는 관계로 결합(조인 연산)하는 경우에는 이러한 방법으로 SQL 질의를 효과적으로 처리할 수 있다. 여기서 기본 키는 각 데이터 행(row)을 유일하게 식별할 수 있는 열(column)이고, 외래 키는 그렇지 않은 열이다.
지난 수십 년간 산업에서 사용되는 DB의 구조가 점점 복잡해지면서 두 테이블은 PK-FK 관계가 아닌 FK-FK 관계, 즉 외래 키와 외래 키의 관계로 결합하는 복잡한 형태의 SQL 질의들이 많아지고 있다. 실제 DBMS의 성능을 측정하는 산업 표준 벤치마크인 TPC-DS에서 전체 벤치마크의 26%가 이런 복잡한 SQL 질의들로 구성돼 있고 기계학습(머신러닝), 생물 정보학 등 다양한 분야들서도 이러한 복잡한 SQL 질의 사용이 점차 증가하는 추세다.
이전에 나온 DBMS들은 두 테이블이 주로 PK-FK 관계로 결합한다는 가정하에 개발됐기 때문에 FK-FK 결합이 필요한 복잡한 SQL 질의를 매우 느리거나 심지어 처리하지 못하는 실패를 거듭해왔다.
김 교수팀은 문제 해결을 위해 테이블들을 하나의 커다란 `왼쪽 깊은 이진 트리' 형태가 아닌 여러 개의 작은 `왼쪽 깊은 이진 트리'를 `n항 조인 연산자'로 묶는 형태로 배치해 처리하는 기술을 개발했다. 이때 각각의 `작은 이진 트리' 안에는 FK-FK 결합 관계가 발생하지 않도록 테이블들을 배치하는 것이 핵심이다.
각각의 `작은 이진 트리'의 처리 결과물을 `n항 조인 연산자'로 결합해 최종 결과물을 구하는 것도 난제로 꼽히는데 연구팀은 `최악-최적(worst-case optimal) 조인 알고리즘'이라는 방법으로 이 문제를 해결했다.
`최악-최적 조인 알고리즘'은 그래프 데이터를 처리할 때 이론적으로 가장 우수하다고 알려진 알고리즘이다. 김 교수 연구팀은 세계에서 가장 먼저 이 알고리즘을 SQL 질의 처리에 적용해 난제를 해결하는 데 성공했다.
김민수 교수 연구팀은 새로 개발한 DBMS 기술을 GPU 기반의 DBMS 개발업체인 미국 옴니사이(OmniSci)社 제품에 적용한 결과, OmniSci DBMS보다 성능이 최대 88배나 향상된 결과를 얻었다. 또 TPC-DS 벤치마크에서도 세계 최고 수준의 성능을 가진 기존의 상용 DBMS보다 5~20배나 더 빠른 사실을 확인했다. TPC-DS는 DBMS의 성능을 측정하기 위한 산업 표준의 최신 벤치마크이다.
교신저자로 참여한 김민수 교수는 "연구팀이 개발한 새로운 기술은 대부분의 DBMS에 적용할 수 있기 때문에 산업적 측면에서 파급 효과가 매우 클 것으로 기대한다ˮ 라고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자이자 미국 옴니사이(OmniSci)社에 재직 중인 남윤민 박사가 제1 저자로, 김 교수가 교신저자로 참여했으며 지난 18일 미국 오리건주 포틀랜드에서 열린 데이터베이스 분야 최고의 국제학술대회로 꼽히는 `시그모드(SIGMOD)'에서 발표됐다. (논문명 : SPRINTER: A Fast n-ary Join Query Processing Method for Complex OLAP Queries).
한편, 이 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업 및 중견연구자 지원사업, 과기정통부 IITP SW스타랩 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.23
조회수 25815
-
송현준 교수, 이산화탄소를 99% 순수연료로 바꾸는 광촉매 개발
〈 송현준 교수, 김진모 박사과정, 임찬규 박사과정 〉
우리 대학 화학과 송현준 교수 연구팀이 탄산수에 포함된 이산화탄소를 99% 순수한 메탄 연료로 바꿔주는 금속산화물 혼성 광나노촉매를 개발했다.
태양광을 이용해 메탄으로 직접 변환하는 기술은 태양전지를 이용해 전기를 생산 후 이를 전지에 저장하는 방식보다 저장 가능한 에너지의 양 측면에서 매우 효율적이다. 이번 연구는 값싼 촉매 물질을 이용해 반응 효율과 선택성을 크게 높인 화학에너지 저장방법을 구현했다는 의의를 갖는다.
목포대 남기민 교수와 공동으로 연구하고 배경렬 박사, 김진모 박사과정이 공동 1저자로, 임찬규 박사과정이 3저자로 함께 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 7일자 온라인 판에 게재됐다.
태양광은 차세대 에너지원으로 주목받고 있지만 해가 떠있는 동안에만 이용하고 발전량이 날씨에 따라 일정하지 않다는 단점이 있다. 태양광 에너지를 연료 등의 화학에너지로 직접 변환할 수 있다면 에너지 저장 및 이용에서의 문제점을 해결할 수 있다.
특히 온난화의 주범으로 지목되는 이산화탄소를 태양광을 이용해 변환하는 기술이 에너지와 환경 문제를 함께 해결할 수 있어 주목받고 있다. 하지만 이산화탄소는 매우 안정적인 물질이기 때문에 다른 분자로의 변환이 어려워, 이를 극복하기 위해 효율과 선택성이 좋은 촉매를 개발해야 한다.
송 교수 연구팀은 선크림에 주로 사용되는 아연산화물 나노입자를 합성한 뒤 표면에 구리산화물을 단결정으로 성장시켜 콜로이드 형태의 아연-구리산화물 혼성 나노구조체를 제작했다.
구리산화물은 빛을 받으면 높은 에너지를 가진 전자를 생성하며 이는 탄산수에 녹아있는 이산화탄소를 메탄으로 바꿔주는 역할을 한다. 또한 아연산화물도 빛을 받아 전자를 생성한 뒤 구리산화물로 전달해 주기 때문에 마치 나뭇잎에서 일어나는 광합성 현상과 유사한 원리를 통해 오랜시간 반응 시간을 유지했다.
그 결과 수용액에서 반응 실험을 실시했음에도 불구하고 이산화탄소에서 99%의 순수한 메탄을 얻을 수 있었다.
기존의 불균일 광촉매는 고체의 분말 형태이기 때문에 구조가 균일하지 않고 물에 분산되기 어려웠다. 송 교수 연구팀은 나노화학 합성 방법을 이용해 촉매 입자의 구조를 일정하게 조절하고 높은 표면적을 유지시켰다. 이를 통해 기존 촉매보다 수용액에서의 이산화탄소 변환 활성을 수백 배 증가시켰다.
송현준 교수는 “태양광을 이용한 이산화탄소의 직접 변환 반응의 상용화에는 많은 시간이 필요하다. 그러나 이번 연구처럼 나노 수준에서의 촉매 구조의 정밀한 조절은 광촉매 반응의 효율 향상 및 원리 연구에 큰 도움을 줄 것이다”며 “이를 다양한 광촉매에 접목시키면 촉매 특성의 최대화가 가능할 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 광나노촉매를 이용한 수용액에서의 이산화탄소 변환 반응 개념도
그림2. 아연-구리산화물 나노촉매의 구조와 이를 이용한 광촉매 CO2 변환 반응 및 안정성 테스트 결과
2017.11.09
조회수 29944