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KAIST, 국제사이보그올림픽 2연패, 세계 최고 아이언맨 재탄생
우리 연구진이 로봇 기술로 장애를 극복하자는 취지의 사이배슬론 국제대회에서 2016년 제1회 대회 동메달, 2020년 제2회 대회 금메달에 이어 제3회 대회인 2024년 대회에서 우승을 거머쥐며 디펜딩 챔피언의 타이틀을 지켜냈다.
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(㈜엔젤로보틱스 의장)가 이끄는 엑소랩(EXO-Lab)과 무브랩(Move Lab), ㈜엔젤로보틱스 공동 연구팀이 개발한 하반신마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇 ‘워크온슈트F1’으로, 27일에 열린 제3회 사이배슬론(Cybathlon)에 출전하여 우승을 차지했다고 28일 밝혔다.
사이배슬론은 로봇 기술로 장애를 극복하자는 취지로 스위스에서 처음 개최된 국제대회로, 일명 사이보그 올림픽이라 불린다. 매번 대회를 마친 후 바로 다음 대회의 미션들이 발표되고, 전 세계 연구팀들이 주어진 미션을 통과하기 위하여 4년여 동안 로봇 기술을 연구 개발한다.
웨어러블 로봇 종목 뿐만 아니라, 로봇 의수, 로봇 의족, 로봇 휠체어 등 8가지 종목이 열린다. 이번 제3회 사이배슬론 대회에는 총 26개 국가에서 71개 팀이 참가했다. 공경철 교수 연구팀은 지난 대회와 마찬가지로 웨어러블 로봇 종목에 참가했다.
웨어러블 로봇 종목은 사이배슬론의 핵심이라고 부를 만큼 하이라이트를 받는 종목이다. 의수나 의족 종목에서는 로봇이 아닌 고전적인 보조기를 착용한 장애인 선수가 우승을 하는 등, 로봇 기술보다 장애인 선수의 능력이 더 중요하게 작용하는 경우가 많다.
하지만 웨어러블 로봇 종목은 하반신 완전마비 장애인이 로봇에 완전히 의존하여 직접 걸으면서 다양한 미션을 수행해야 하는 만큼, 기술적 난이도도 높고 로봇 기술에 대한 의존도 또한 높다.
실제로 이번 대회의 미션을 보고 많은 팀이 출전을 포기했고, 기술 개발 과정에서도 반 이상의 연구팀들이 포기를 선언했다. 결국, 실제 경기에는 한국, 스위스, 독일, 네덜란드 등의 총 6팀만이 참가했다. 스위스 본진의 연구팀마저 포기를 선언했다.
이번 대회에서 특히 웨어러블 로봇 종목에 중도 포기한 팀이 많이 발생한 이유는 유난히 미션의 난이도가 높았기 때문이다. 대부분의 연구팀들이 하반신마비 장애인을 일으켜 걷는 것도 버거운 수준의 기술을 갖고 있는데, 지팡이 없이 걷도록 한다거나, 양손을 사용하여 칼질을 해야 하는 등 무리한 미션이 많이 등장했기 때문이다.
이렇게 미션의 난이도가 올라간 이유는 지난 대회 때 공 교수 연구팀이 주어진 모든 미션을 너무 빠르게 완수했기 때문이다. 실제로 지난 대회에서는 워크온슈트4를 착용한 김병욱 선수(하반신마비 장애인)에게 진짜 장애인이 맞느냐는 질문이 나오기도 했다.
공 교수 연구팀은 미션들을 성공적으로 수행하기 위하여 워크온슈트F1을 개발해냈다. 모터가 장착된 관절이 6개에서 12개로 늘었고, 모터의 출력 자체도 지난 대회보다 2배 이상 출력이 강화되었다. 발에 있는 6채널 지면반력 센서는 로봇의 균형을 1초에 천 번 측정하여 균형을 유지시키도록 하였다. 장애물을 감지하기 위하여 카메라를 설치하였고 인공지능 신경망 구현을 위한 AI 보드도 탑재시켰다.
그리고 대회 미션과는 관계 없이, 착용자 스스로 로봇을 착용할 수 있도록 스스로 걸어와 휠체어에서 도킹할 수 있는 기능을 구현하였다. 이 과정에서 모든 부품을 국산화했고, 모든 기초기술을 내재화했다. 로봇의 디자인은 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수가 맡아 사람과 로봇의 조화를 추구했다.
결국, 대회의 결과는 예상대로였다. 애초에 공 교수 연구팀을 겨냥해 만들어진 미션들을 수행할 수 있는 팀은 공 교수 연구팀 밖에 없었다. 좁은 의자 사이로 옆걸음, 박스 옮기기, 지팡이 없는 자유 보행, 문 통과하기, 주방에서 음식 다루기 등의 미션들을 6분 41초 기록으로 성공했다.
2위, 3위를 차지한 스위스와 태국 팀들은 10분을 모두 사용하면서도 2개 미션을 수행하는데 그쳤다. 애초에 적수가 되지 않는 경기였다. 사이배슬론 중계진도 경쟁보다는 워크온슈트F1의 성능에 더 큰 놀라움과 관심을 보였다.
이번 Team KAIST의 주장인 박정수 연구원은 “애초에 우리 스스로와의 경쟁이라 생각하고 기술적 초격차를 보여주는 것에 집중했는데, 좋은 결과까지 따라와서 매우 기쁘고 자랑스럽다”며, “아직 공개하지 않은 워크온슈트F1의 다양한 기능을 계속해서 공개할 예정”이라고 밝혔다.
팀의 하반신마비 장애인 선수인 김승환 연구원은 “세계 최고인 대한민국의 웨어러블 로봇 기술을 내 몸으로 알릴 수 있어서 너무나 감격스럽다”라며 소감을 밝혔다.
한편, 공 교수 연구팀은 지난 2020년 대회 이후로 ㈜엔젤로보틱스를 통하여 웨어러블 로봇을 상용화하는데 성공했다. 2022년에는 의료보험 수가의 적용을 받는 최초의 웨어러블 로봇인 “엔젤렉스M20”을 보급하기 시작했고, 그 결과 ㈜엔젤로보틱스는 지난 3월에 성공적으로 코스닥 상장했다.
이번 대회로 쌓인 다양한 노하우와 기초기술을 바탕으로 또 어떤 웨어러블 로봇이 우리의 일상생활을 바꿀 것인지, 미래가 더 기대된다.
<영상 목록>
결승경기 (자체촬영) : https://youtu.be/3ASAtvkiOhw
결승경기 및 인터뷰 (공식영상) : https://youtu.be/FSfxOTpDjSE
결승경기 및 인터뷰 (요약) : https://youtu.be/Sb_vd5-3f_0
2024.10.28
조회수 4325
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웨어러블 로봇이 걸어와 장애인에게 착용되다니!
하반신 완전마비 장애인을 위해 우리 연구진이 이제는 휠체어에서 내릴 필요 없이 로봇이 직접 걸어와서 타인의 도움 없이 바로 착용할 수 있도록 개발한 새로운 웨어러블 로봇을 공개하였다. 또한, 공경철 교수팀은 2020년 사이배슬론(Cybathlon)의 웨어러블 로봇 종목에서 금메달을 딴 이후 4년 만에 열리는 제3회 사이배슬론에 출전한다.
우리 대학 기계공학과 공경철 교수(엔젤로보틱스 의장) 연구진이 하반신마비 장애인용 웨어러블 로봇의 새로운 버전, 워크온슈트 F1 (WalkON Suit F1)을 24일 공개했다.
워크온슈트는 연구팀이 2015년부터 지속적으로 연구해 온 하반신마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇이다. 이번 로봇은 하반신마비 중에서도 중증도가 가장 높은 ASIA-A(완전마비)레벨을 대상으로 한다. 따라서 현재 ㈜엔젤로보틱스의 상용화를 통해 전국적으로 보급되고 있는 재활치료 및 근력 보조 웨어러블 로봇과는 개발 목적이 다르다.
이미 공 교수 연구팀은 2016년에 워크온슈트1을 처음으로 발표한 이후, 2020년에 워크온슈트4를 발표하면서 보행속도를 시속 3.2km까지 끌어올려 비장애인의 정상 보행속도를 달성한 바 있다. 이외에도 일상생활에서 마주할 수 있는 좁은 통로, 문, 계단 등의 장애물을 통과하는 기능을 선보였다.
그러나, 로봇을 착용하기 위해 타인의 도움이 반드시 필요하다는 모든 웨어러블 로봇이 가진 본질적인 문제를 똑같이 갖고 있었다. 로봇을 입고 나면 타인의 도움 없이 걸을 수 있는데, 로봇을 입기 위해 누군가의 도움이 필요한 것이다.
이번에 새로 공개한 워크온슈트 F1은 이러한 본질적인 문제에 대한 기술적인 해결 방안을 제시했다. 휠체어에서 내리지 않고 타인의 도움 없이 로봇을 바로 착용할 수 있도록 후면 착용 방식이 아닌, 전면 착용 방식을 적용했다.
또한 로봇을 착용하기 전에는 마치 휴머노이드처럼 스스로 걸어와 착용자에게 다가온다. 무게중심을 능동적으로 제어하는 기능을 적용해서, 착용자가 로봇을 잘못 밀더라도 넘어지지 않고 균형을 유지하는 기능도 구현됐다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇을 넘나드는 워크온슈트 F1의 디자인은 우리 대학 산업디자인학과 박현준 교수가 맡았다.
웨어러블 로봇 본연의 기능도 대폭 개선됐다. 직립 상태에서는 두 손을 자유롭게 사용할 수 있는 것은 물론이고, 지팡이 없이 수 걸음을 걸을 수 있도록 균형 제어 성능이 향상됐다.
부품 단위에서의 기술 발전도 주목할 만하다. ㈜엔젤로보틱스와의 긴밀한 협업으로 로봇의 핵심부품인 모터와 감속기, 모터드라이버, 메인 회로 등을 전부 국산화했으며, 모터와 감속기 모듈의 출력밀도는 기존 연구팀의 기술에 비해 약 2배(무게당 파워 기준), 모터드라이버의 제어 성능은 해외 최고 기술 대비 약 3배(주파수 응답속도 기준) 향상됐다.
특히, 고가의 상위제어기를 사용하지 않아도 고급 모션제어 알고리즘을 안정적으로 구현할 수 있도록 모터드라이버의 임베디드 소프트웨어 기술이 대폭 향상됐다. 이외에도 장애물 감지를 위한 비전, 인공지능 적용을 위한 AI보드 등이 탑재됐다.
공 교수는, “워크온슈트는 장애인을 위한 웨어러블 로봇 기술의 결정체”라고 설명하면서, “워크온슈트에서 파생된 수많은 부품, 제어, 모듈 기술들이 웨어러블 로봇 산업 전체의 표준을 제시하고 있다”고 밝혔다.
공 교수 연구팀은 워크온슈트F1을 공개하면서, 4년 만에 열리는 제3회 사이배슬론에 출전한다고 밝혔다. 10월 27일 열리는 이번 대회는 박정수 연구원을 주장으로, 김승환 연구원(완전마비 장애인)이 선수로 참가할 예정이다.
이번에 새로 열리는 대회는 지난 대회보다 미션의 난이도가 대폭 올랐으며, 그 수도 6개에서 10개로 늘어났다. 일부 미션은 일상생활에서 마주할 만한 수준을 넘어 지나치게 도전적으로 설정했다는 비판이 나올 정도다.
이에 대해 박정수 주장은 “이미 지난 대회에서 1등을 차지한 만큼 이번 대회에서는 순위 경쟁보다는 기술적 초격차를 보여주는 것이 목표다”라고 포부를 밝혔다.
사이배슬론 대회는 스위스에서 4년마다 개최되는 장애 극복 사이보그 올림픽이다. 이번 대회는 10월 27일 일부 참가자는 스위스 현지에서, 일부는 각국의 경기장에서 생중계하는 하이브리드 방식으로 진행된다. 공 교수 연구팀은 엔젤로보틱스의 선행연구소(플래닛대전) 내에 설치된 경기시설에서 온라인으로 참가한다.
한편, 워크온슈트F1의 시연 영상은 아래 링크를 통해 확인할 수 있다.
(https://www.youtube.com/KyoungchulKong_EXO-Lab)
2024.10.24
조회수 5613
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뇌 기반 인공지능의 난제 해결
인간의 두뇌는 외부 세상으로부터 감각 정보를 받아들이기 이전부터 자발적인 무작위 활동을 통해 학습을 시작한다. 우리 연구진이 개발한 기술은 뇌 모방 인공신경망에서 무작위 정보를 사전 학습시켜 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 가능하게 하며, 향후 뇌 기반 인공지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅 기술 개발의 돌파구를 열어줄 것으로 기대된다.
우리 대학 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 모방 인공신경망 학습의 오래된 난제였던 가중치 수송 문제(weight transport problem)*를 해결하고, 이를 통해 생물학적 뇌 신경망에서 자원 효율적 학습이 가능한 원리를 설명했다고 23일 밝혔다.
*가중치 수송 문제: 생물학적 뇌를 모방한 인공지능 개발에 가장 큰 장애물이 되는 난제로, 현재 일반적인 인공신경망의 학습에서 생물학적 뇌와 달리 대규모의 메모리와 계산 작업이 필요한 근본적인 이유임.
지난 수십 년간 인공지능의 발전은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌튼(Geoffery Hinton)이 제시한 오류 역전파(error backpropagation) 학습에 기반한다. 그러나 오류 역전파 학습은 생물학적 뇌에서는 가능하지 않다고 생각되어 왔는데, 이는 학습을 위한 오류 신호를 계산하기 위해 개별 뉴런들이 다음 계층의 모든 연결 정보를 알고 있어야 하는 비현실적인 가정이 필요하기 때문이다.
가중치 수송 문제라고 불리는 이 난제는 1986년 힌튼에 의해 오류 역전파 학습이 제안된 이후, DNA 구조의 발견으로 노벨 생리의학상을 받은 프랜시스 크릭(Francis Crick)에 의해 제기됐으며, 이후 자연신경망과 인공신경망 작동 원리가 근본적으로 다를 수밖에 없는 이유로 여겨진다.
인공지능과 신경과학의 경계선에서, 힌튼을 비롯한 연구자들은 가중치 수송 문제를 해결함으로써 뇌의 학습 원리를 구현할 수 있는, 생물학적으로 타당한 모델을 만들고자 하는 시도를 계속해 왔다.
지난 2016년, 영국 옥스퍼드(Oxford) 대학과 딥마인드(DeepMind) 공동 연구진은 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능하다는 개념을 최초로 제시해 학계의 주목을 받았다. 그러나, 가중치 수송을 사용하지 않는 생물학적으로 타당한 오류 역전파 학습은 학습 속도가 느리고 정확도가 낮은 등 효율성이 떨어져, 현실적인 적용에는 문제가 있었다.
연구팀은 생물학적 뇌가 외부적인 감각 경험을 하기 이전부터 내부의 자발적인 무작위 신경 활동을 통해 이미 학습을 시작한다는 점에 주목했다. 이를 모방해 연구팀은 가중치 수송이 없는 생물학적으로 타당한 신경망에 의미 없는 무작위 정보(random noise)를 사전 학습시켰다.
그 결과, 오류 역전파 학습을 위해 필수적 조건인 신경망의 순방향과 역방향 신경세포 연결 구조의 대칭성이 만들어질 수 있음을 보였다. 즉, 무작위적 사전 학습을 통해 가중치 수송 없이 학습이 가능해진 것이다.
연구팀은 실제 데이터 학습에 앞서 무작위 정보를 학습하는 것이 ‘배우는 방법을 배우는’메타 학습(meta learning)의 성질을 가진다는 것을 밝혔다. 무작위 정보를 사전 학습한 신경망은 실제 데이터를 접했을 때 훨씬 빠르고 정확한 학습을 수행하며, 가중치 수송 없이 높은 학습 효율성을 얻을 수 있음을 보였다.
백세범 교수는 “데이터 학습만이 중요하다는 기존 기계학습의 통념을 깨고, 학습 전부터 적절한 조건을 만드는 뇌신경과학적 원리에 주목하는 새로운 관점을 제공하는 것”이라며 “발달 신경과학으로부터의 단서를 통해 인공신경망 학습의 중요한 문제를 해결함과 동시에, 인공신경망 모델을 통해 뇌의 학습 원리에 대한 통찰을 제공한다는 점에서 중요한 의미를 가진다”고 언급했다.
뇌인지과학과 천정환 석사과정이 제1 저자로, 같은 학과 이상완 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 12월 10일부터 15일까지 캐나다 벤쿠버에서 열리는 세계 최고 수준의 인공지능 학회인 제38회 신경정보처리학회(NeurIPS)에서 발표될 예정이다. (논문명: Pretraining with random noise for fast and robust learning without weight transport (가중치 수송 없는 빠르고 안정적인 신경망 학습을 위한 무작위 사전 훈련))
한편 이번 연구는 한국연구재단의 이공분야기초연구사업, 정보통신기획평가원 인재양성사업 및 KAIST 특이점교수 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.23
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화재 위험 차단한 자가발전형 수소 생산 시스템 개발
현재 그린 수소 생산의 한계를 극복할 새로운 수소 생산 시스템을 KAIST 연구진이 개발하여 수용성 전해질을 사용한 물분해 시스템을 활용해 화재의 위험을 차단하고 안정적인 수소 생산이 가능할 것으로 예상된다.
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 아연-공기전지* 기반의 자가발전형 수소 생산 시스템을 개발했다고 22일 밝혔다.
*공기전지: 일차 전지 중 하나로 공기 중 산소를 흡수해 산화제로 사용하는 전지이며, 수명이 긴 것이 장점이지만 기전력이 낮은 것이 단점임.
수소(H2)는 고부가가치 물질 합성의 원료로 기존 화석연료(휘발유, 디젤 등) 대비 3배 이상 높은 에너지밀도(142MJ/kg)를 지녀 청정 연료로 주목받고 있다. 그러나 현재 수소 생산 방식 대부분 이산화탄소(CO2)를 배출하는 문제가 있다.
아울러 그린 수소 생산은 태양전지, 풍력 등 신재생에너지를 동력원으로 물을 분해해 수소의 생산이 가능하나, 신재생에너지 기반의 동력원은 온도, 날씨 등에 영향을 받아 불규칙한 발전량에 따른 낮은 물 분해 효율을 보인다.
이를 극복하기 위해 물 분해를 통한 수소 생산에 충분한 전압(1.23V 이상)을 방출할 수 있는 공기전지가 동력원으로 주목받고 있지만, 충분한 용량 구현을 위해 귀금속 촉매를 사용해야 하고, 장시간 충·방전시 촉매 소재의 성능이 급격히 저하되는 한계가 있다.
이에 물 분해 반응(산소 발생, 수소 발생)에 효과적인 촉매와 반복적인 아연-공기전지 전극의 충·방전 반응(산소 환원, 산소 발생)에 안정적인 물질의 개발이 필수적이다.
이에 강 교수 연구팀은 산화 그래핀에 성장시킨 나노 사이즈의 금속-유기 골격체를 활용해 3가지 다른 촉매반응(산소 발생-수소 발생-산소 환원)에 모두 효과적인 비귀금속 촉매 소재(G-SHELL)의 합성법을 제시했다.
연구팀은 개발된 촉매 물질을 공기전지의 공기극 물질로 구성해 기존 배터리 대비 약 5배 높은 에너지밀도(797Wh/kg), 높은 출력 특성(275.8mW /cm²), 그리고 반복적인 충·방전 조건에서도 장시간 안정적인 구동이 가능함을 확인했다.
또한 수용성 전해질로 구동돼 화재의 위험으로부터 안전한 아연-공기전지는 차세대 에너지 저장 장치로서 수전해 시스템과 연동시켜 수소 생산을 위한 친환경적인 방법으로 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
강 교수는 “낮은 온도, 간단한 방법으로 3가지 다른 전기화학 촉매반응에서 높은 활성도와 수명을 지닌 촉매 소재를 개발해 구현된 아연-공기전지 기반 자가발전형 수소 생산 시스템은 현재 그린 수소 생산의 한계를 극복할 수 있는 새로운 돌파구가 될 것이다”고 밝혔다.
신소재공학과 김동원 박사과정과 김지훈 석사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 융복합 분야(MATERIALS SCIENCE, MULTIDISCIPLINARY)의 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'에 9월 17일 字 게재됐다.
(논문명: Trifunctional Graphene-Sandwiched Heterojunction-Embedded Layered Lattice Electrocatalyst for High Performance in Zn-Air Battery-Driven Water Splitting)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업 미래기술연구실의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.22
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극한의 환경에서도 적용가능 열전 소재 최초 개발
스마트 의류와 같은 웨어러블 기기에서 활용될 수 있으며, 극한의 환경에서도 안정적인 열 에너지 성능을 유지할 수 있는 열전 소재가 한국 연구진에 의해 개발되었다. 기존 열전 소재 분야의 오랜 난제였던 열전 소재의 성능과 기계적 유연성 간의 딜레마를 획기적으로 해결하였고 상용화 가능성을 입증하기도 했다.
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수와 기계공학과 박인규 교수 공동 연구팀이 국립한밭대학교 오민욱 교수, 한국기계연구원(원장 류석현) 정준호 박사 연구팀과 협업을 통해, 차세대 유연 전자소자를 위한 혁신적인 에너지 수확 솔루션인 ‘비스무트 텔루라이드(Bi2Te3) 열전 섬유’를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.
열전 소재는 온도 차이가 있을 때 전압을 발생시켜 열에너지를 전기에너지로 변환하는 소재로, 현재 약 70%의 에너지가 폐열로 사라지는 상황에서 이러한 폐열을 회수해 재활용할 수 있는 지속가능한 에너지 물질로 주목받고 있다.
우리 주변의 열원은 인체, 차량 배기구, 냉각 핀 등 대부분 곡면 형태를 띠고 있다. 세라믹 재료 기반의 무기 열전 소재는 높은 열전 성능을 자랑하지만 깨지기 쉬워 곡선형 제작이 어렵다는 단점이 있다. 반면, 기존 고분자 바인더를 사용한 유연 열전 소재는 다양한 형상의 표면에 적용할 수 있지만 고분자의 낮은 전기전도성과 높은 열 저항으로 인해 성능이 제한적이었다.
기존 유연 열전 소재는 유연성 확보를 위해 고분자 첨가제가 들어가지만, 이는 소자 성능에 심각한 제약을 가져오는 문제가 있었다. 연구팀이 개발한 무기 열전 소재는 첨가제 대신 나노 리본을 꼬아 실 형태의 순도 100% 열전 소재를 제작하는 방식으로 이러한 한계를 극복했다.
무기 나노 리본의 유연성에서 아이디어를 착안한 연구팀은 나노몰드 기반 전자빔 증착 기술을 사용해 나노 리본을 연속적으로 증착한 후 이를 실 형태로 꼬아 비스무트 텔루라이드(Bi2Te3) 무기 열전 섬유를 제작했다.
이 무기 열전 섬유는 기존 열전 소재보다 높은 굽힘 강도를 지니며 1,000회 이상의 반복적인 구부림과 인장 테스트에도 전기적 특성 변화가 거의 나타나지 않았다. 연구팀이 만든 열전소자는 온도차를 이용해 전기를 생산하는 소자로 섬유형 열전소자로 옷을 만들면 체온으로부터 전기가 만들어져서 다른 전자제품을 가동시킬 수도 있다.
실제로 구명조끼나 의류에 열전 섬유를 내장해 에너지를 수집하는 시연을 통해 상용화 가능성을 입증했다. 또한 산업 현장에서는 파이프 내부의 뜨거운 유체와 외부의 차가운 공기 사이의 온도 차를 이용해 폐열을 재활용하는 고효율 에너지 수확 시스템을 구축할 가능성도 열었다.
정연식 교수는 "이번 연구에서 개발된 무기 유연 열전 소재는 스마트 의류와 같은 웨어러블 기기에서 활용될 수 있으며, 극한의 환경에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있어 향후 추가 연구를 통해 상용화될 가능성이 크다”고 말했다. 또한 박인규 교수는 “이 기술은 차세대 에너지 수확 기술의 핵심이 될 것이며, 산업 현장의 폐열 활용부터 개인용 웨어러블 자가발전 기기까지 다양한 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.”고 강조했다.
우리 대학 신소재공학과 장한휘 박사과정 학생과 고려대학교 세종캠퍼스 안준성 교수, 한국원자력연구원 정용록 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지‘어드밴스드 머티리얼즈 (Advanced Materials)’9월 17일 字 온라인판에 게재되었으며, 연구의 우수성을 인정받아 후면표지(Back cover)논문으로 선정되었다. (논문명: Flexible All-Inorganic Thermoelectric Yarns)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 한국연구재단 중견연구자지원사업, 미래소재디스커버리사업, 글로벌 생체융합 인터페이싱 소재 센터, 산업통상자원부와 한국산업기술평가원(KEIT)의 지원 아래 수행됐다.
2024.10.21
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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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전염병 확산 예측하는 더 정확한 수학 공식 나왔다
인류와 전염병의 전쟁에서 수학은 최적의 방어막 구축을 위한 과학적 근거를 제시해왔다. 우리 대학 김재경 교수 연구팀은 국가수리과학연구소 최선화 선임연구원, 고려대 최보승 교수, 경북대 이효정 교수팀과 공동으로 정확도를 획기적으로 높인 전염병 확산 예측 모델을 새롭게 제시했다.
미지의 바이러스가 나타나면 과학자들은 구조와 실체를 파악하고, 제약사는 바이러스에 대항할 백신과 치료제를 개발한다. 바이러스를 제압할 무기를 만드는 동안, 방역은 국민을 보호하고 피해를 최소화하는 방어막 역할을 한다. 피해를 정확하게 예측하고, 의료진을 배치하고, 병상을 확보하는 등 대책 수립에 수학이 쓰인다.
코로나19 팬데믹은 수리 모델 기반 전염병 확산 모델의 중요성을 재조명하게 해준 사례다. 이를 통해 추정한 감염재생산지수(R값), 잠복기, 감염기 등 변수들은 질병의 확산 양상을 이해하고, 방역 정책을 설계하는 데 중요한 요소로 작용했다.
그러나 기존 모델에는 한계가 있었다. 기존 대부분 모델은 감염자와 접촉한 시점에 상관없이 모든 접촉자가 동일 확률로 감염력이 발현된다고 가정한다. 미래 상태가 현재 상태에 의해서만 결정되고, 과거의 영향을 받지 않는다는 마르코프(Markovian) 시스템에 기반하여 미래를 추정해왔다.
하지만 실제 환경에서는 현재뿐 아니라 과거 상태도 미래에 영향을 준다(비마르코프(non-Markovian) 시스템). 감염자와 접촉 이후 잠복기를 거쳐 감염되기 때문에, 접촉 시점이 오래된 사람일수록 감염력이 발현될 확률이 높다.
최보승 교수는 “현재와 과거를 모두 고려해야 하는 비마르코프 시스템은 수학적 추정과 모델링이 복잡하고, 계산이 어려워서 기존 전염병 확산 모델은 마르코프 시스템을 가정하고 추정을 진행해왔다”며 “즉, 실제 감염병 확산 양상을 정확하게 반영하지는 못했다”고 설명했다.
공동 연구팀은 현재와 과거를 모두 고려하는 새로운 감염병 확산 모델을 개발했다. 미래의 변화를 현재의 상태만으로 설명하는 상미분방정식 대신, 미래의 변화를 현재와 과거의 상태를 모두 이용하여 설명하는 지연미분방정식을 도입해 기존 모델의 한계를 극복했다.
연구진은 2020년 1월 20일부터 11월 25일까지 서울의 누적 코로나19 확진자 정보를 활용해 새로 제시한 모델의 정확도를 평가했다. 초기 바이러스의 전파로 확진자가 급증했던 시기(2020.1.20.~3.3)의 감염재생산지수를 기존 모델은 4.9, 새 모델은 2.7로 추정했다. 확진자 전염 경로를 추적해 얻은 실제 값은 2.7이었다. 즉, 기존 모델이 감염재생산지수를 2배 가까이 과대 추정하는 상황이 생길 수 있고, 이에 따라 코로나19 감염력을 과대 예측할 수 있다는 것을 보여준다.
최선화 선임연구원은 “과대 예측 문제를 해결하기 위해 기존 모델은 감염기(감염자가 다른 사람에게 전염을 일으킬 수 있는 기간) 등 추가 역학 정보를 사용해 값을 보정해 사용해왔다”며 “새로운 모델은 추가 역학 정보 없이도 감염재생산지수를 정확히 추정할 수 있다는 장점이 있다”고 설명했다.
연구를 이끈 김재경 교수는 “우리 연구진은 새로운 모델을 바탕으로 ‘IONISE(Inference Of Non-markovIan SEir model)’라는 프로그램을 개발하여, 분야 연구자들이 활용할 수 있도록 무료로 공개했다”며 “향후 공중보건 전문가들이 전염병 확산 양상을 보다 깊이 이해하고, 효과적인 방역 전략을 수립하도록 도울 것으로 기대한다”고 말했다.
연구 결과는 10월 9일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, IF 14.7)’에 실렸다.
※ 논문명: Overcoming Bias in Estimating Epidemiological Parameters with Realistic History-Dependent Disease Spread Dynamics(제1저자: 홍혁표, 엄은진)
2024.10.17
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배상민 교수팀, 다이슨 어워드 세계 상위 20 선정
우리 대학 산업디자인학과 배상민 교수팀이 디자인한 개발도상국을 위한 무전력 의료용 산소 발생기 ‘옥시나이저(Oxynizer)’가 제임스 다이슨 어워드 2024(James Dyson Award 2024) 세계 상위 20에 선정되었다. 동시에 ‘인류를 위한 프로토타입(Prototypes for Humanity)’ 2024 상위 100에 선정되어 두바이에서 11월 전시될 예정이라 16일 밝혔다.
제임스 다이슨 어워드는 다이슨의 창립자 제임스 다이슨 경이 주관하는 디자인 어워드로, 전 세계 차세대 엔지니어와 디자이너들로부터 일상의 문제를 해결하기 위한 아이디어를 응모 받아 혁신적이고 우수한 디자인을 매년 선정해 시상한다.
배상민 교수팀이 개발한 ‘옥시나이저(Oxynizer)’는 국내 122개 팀과 경쟁해 9월 국내전 우승작으로 선정됐으며, 아이디어 고도화와 제품 개발 및 상용화를 위해 상금 5,000파운드가 수여됐다.
또한, 10월 16일에는 전 세계 29여 개국에서 출품된 1,911개의 경쟁작 중 국제적 우승 후보작 Top 20에 선정됐다. 국제전 우승작은 제임스 다이슨 경이 최종 선정하며, 오는 11월 13일에 발표될 예정이다. 국제전 우승 후보작에 5,000파운드의 상금이 수여되며, 국제전 우승자로 선정될 경우 30,000파운드의 상금이 추가 지급되어 아이디어의 상업화 기회를 얻게 된다.
‘인류를 위한 프로토타입’은 아트 두바이 그룹(Art Dubai Group)이 주최하고 두바이 미래재단, 두바이 문화예술청, 두바이 국제금융센터와 협력해 진행되는 글로벌 프로젝트다. 하버드대, 매사추세츠 공과대(MIT) 등 전 세계 유수 대학들이 참여하여 글로벌 문제와 해결책에 대해 논의하는 국제적 협력의 장이다.
‘옥시나이저’는 100개국 이상의 대학에서 제출한 3,000여 개의 경쟁작 중 우수 100점으로 지난 9월 11일 선정되어, 오는 11월 17일부터 22일까지 두바이 미래재단의 주메이라 에미레이트 타워(Jumeirah Emirates Towers)에서 개최되는 전시에 공개될 예정이다. 주최 측은 전시 기간 중 상위 5개를 선정하며, 대상자에게는 총상금 100,000달러를 수여하여 연구를 지원할 예정이다.
‘옥시나이저’는 산업디자인학과 배상민 교수의 지도하에 김지원, 박경호, 이승준, 이지원, 정여현, 김정우 학생이 참여해 개발한 장치로, 산업디자인학과 대학원 대상의 ‘디자인 프로젝트 1’ 수업에서 진행된 연구 결과물이다.
이 장치는 높은 설치 및 유지 비용으로 인해 개발도상국에서 산소 공급이 어려운 문제를 해결하기 위해 고안됐다. 주변에서 쉽게 구할 수 있는 자전거 공기 펌프를 활용해 산소를 만들어 환자들에게 공급하는 장치를 고안하게 됐다.
배상민 교수는 “이 장치는 자전거 공기 펌프를 이용해 산소를 생성해 환자에게 공급하며, 필터의 주요 재료인 실리카겔과 제올라이트를 사용해 공기 중 수증기와 질소를 분리해 최대 50% 농도의 산소를 공급할 수 있다. ”라고 말했다.
“또한, 120시간 사용 후 필터를 가열해 재사용이 가능하므로 반영구적으로 사용할 수 있는 장점이 있다”고 강조했다.
산업디자인학과 수업에서 파생된 자체 연구 결과물이 전 세계 우수 대학들과의 경쟁에서 세계적 어워드 수상 및 전시작으로 선정되어, KAIST 산업디자인학과의 글로벌 경쟁력을 다시 한번 입증했다.
2024.10.16
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코로나19 재난지원금은 지역경제를 활성화시켰는가?
코로나19 팬데믹으로 어려움을 겪고 있던 지역 소상공인들을 지원하기 위해 시행된 재난지원금이 실제로 지역 경제에 긍정적인 영향을 미쳤는지 우리 연구진이 분석했다. 분석 결과, 소상공인 매출 증가는 지역 내 소비 확산으로 이어져 지역 상권에도 긍정적인 영향을 주었음을 밝혀냈다.
우리 대학 기술경영학부의 김지희 교수팀이 코로나19 재난지원금이 소상공인 매출에 미친 영향을 실증적으로 분석했다고 16일 밝혔다.
연구진은 경기도와 인천이 서로 다른 정책을 추진했다는 점에 착안하여 연구를 진행했다. 경기도는 코로나19 초기인 2020년 4월부터 모든 주민에게 재난지원금을 지급했고, 해당 금액은 오직 지역 소상공인 가게에서만 사용할 수 있도록 제한됐다. 반면, 인천은 같은 시기에 재난지원금을 지급하지 않았다.
연구 결과, 인천과 비교하여 경기도에서는 소상공인 매출이 재난지원금 지급 후 첫 5주 동안 약 4.5% 증가했으며, 소상공인 총매출 증가분은 재난지원금으로 지급된 예산의 1.09배에 달했다고 밝혔다.
구체적으로 연구진은 경기도와 인천이라는 두 지역의 소상공인 매출 데이터*를 활용해, 재난지원금이 지급된 경기 지역에서 소상공인 매출 증대 효과가 어떻게 나타났는지 파악했다.
*매출 데이터: 한국신용데이터(Korea Credit Data)의 2020년 시군구별 주간 소상공인 매출 정보를 기반으로 하며, 이는 경기와 인천 지역의 40,000여 소상공인 업장에서 발생한 거래 데이터를 포함해, 지역별 경제 회복의 차이를 구체적으로 파악하는 데 기여함
분석 결과, 재난지원금 지급 이후 첫 5주 동안 경기도 내 소상공인 매출은 인천 대비 4.5% 증가했고, 이후 재난지원금 소비 기한이 다가오면서 그 영향은 서서히 감소하는 추세를 보였다. 이는 재난지원금이 소비자들에게 단기적인 소비 촉진 효과를 일으켰지만, 그 효과가 지속되지는 않았음을 의미한다.
하지만 재난지원금 사용 종료 시점에서 경기도 소상공인 매출의 총 증가분은 재난지원금으로 지급된 예산보다 9% 많은 것으로 나타나, 해당 재난지원금 정책이 지역 경제 활성화에 효과적으로 기여한 것으로 평가할 수 있다.
또한 이러한 재난지원금의 경기 활성화 효과는 경기도 내에서 지역별 소득 수준이나 구매력의 차이와는 관계없이 동일하게 나타났다.
김지희 교수는 “코로나19 재난지원금을 시민들에게 현금으로 지급한 미국, 싱가포르 등과 달리 우리나라는 소상공인 업장에서만 재난지원금을 사용하게 함으로써, 가계와 지역경제를 살리는 두 가지 목적을 한 번에 달성할 수 있었다”며, “이번 연구는 정책 설계에 있어 지역 경제 활성화를 위한 맞춤형 재정정책의 중요성을 강조하며, 재난 상황에서 소상공인과 지역 경제를 지원하기 위한 최적의 정책 방안을 도출하는 데 기여할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 경영대학 기술경영학부 이수상 박사가 제 1저자로 참여하였고, 저널 `경제 분석과 정책(Economic Analysis and Policy)'에 8월 24일자 온라인으로 게재되었다.
(논문명: Can stimulus checks to households save the local economy? The impact of South Korea`s COVID-19 stimulus on small business sales, 경기 부양을 위한 가계지원금이 지역 경제를 살릴 수 있을까? 한국의 코로나19 재난지원금이 소상공인 매출에 미친 영향)
논문링크: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0313592624002091
2024.10.16
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빛의 방향에 따라 두 얼굴 야누스같은 메타표면 개발
메타표면 기술은 기존 기술에 비해 얇고 가벼우며, 나노미터 크기의 인공 구조물을 통해 빛을 정밀하게 제어할 수 있는 광학기술이다. 우리 연구진이 기존 메타표면 기술의 한계를 극복하고 빛의 비대칭 전송을 완벽하게 제어할 수 있는 야누스 메타표면 설계에 성공했다. 이 기술을 응용하여 특정 조건에서만 정보가 해독되어 보안성을 획기적으로 강화하는 방안도 제시했다.
우리 대학 신소재공학과 신종화 교수 연구팀이 빛의 비대칭 전송을 완벽하게 제어할 수 있는‘야누스 메타표면(Janus Metasurface)’을 개발했다고 15일 밝혔다.
방향에 따라 달리 반응하는 비대칭 성질은 과학과 공학의 다양한 분야에서 중요한 역할을 한다. 연구팀이 개발한 ‘야누스 메타표면'은 양방향에서 서로 다른 기능을 수행할 수 있는 광학 시스템을 구현한다.
마치 로마 신화의 두 얼굴을 가진 야누스처럼, 이 메타표면은 빛이 입사되는 방향에 따라 투과광이 전혀 다른 광학적 반응을 보이며, 하나의 장치로 두 개의 독립적인 광학 시스템(예: 한쪽 방향에서는 확대 렌즈, 다른 방향에서는 편광 카메라로 작동하는 하나의 메타표면)을 운영하는 것과 같은 효과를 발휘한다. 즉, 이 기술을 이용하면 빛의 방향에 따라 서로 다른 두 개의 광학계(e.g. 렌즈와 홀로그램)를 운영하는 효과를 얻을 수 있다.
이는 기존 메타표면 기술에서 해결되지 못한 난제였다. 기존 메타표면 기술은 빛의 세 가지 특성인 세기, 위상, 편광을 입사 방향에 따라 선택적으로 조절하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 수학적, 물리적 원리를 바탕으로 이러한 문제를 해결할 방법을 제시했고, 특히 양방향에서 서로 다른 벡터 홀로그램을 실험적으로 구현하는 데 성공했다. 이를 통해 완전한 비대칭 투과 광 제어 기술을 선보였다.
연구팀은 또한 이번 메타표면 기술을 기반으로 새로운 광학 암호화 기술을 개발했다. 야누스 메타표면을 통해 입사 방향과 편광 상태에 따라 서로 다른 이미지를 생성하는 벡터 홀로그램을 구현해, 특정 조건에서만 정보가 해독되는 보안성을 획기적으로 강화한 광학 암호화 시스템을 선보였다.
이 기술은 차세대 보안 솔루션으로서, 양자 통신, 보안 데이터 전송 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다.
특히, 메타표면의 초박형 구조는 기존 광학 소자의 부피와 무게를 획기적으로 줄일 수 있어, 차세대 디바이스의 소형화 및 경량화에 크게 기여할 것으로 보인다.
신소재공학과 신종화 교수는 "이번 연구를 통해 광학 분야의 오랜 난제였던 빛의 세기, 위상, 편광의 완전한 비대칭 투과 제어가 가능하게 됐고, 이를 바탕으로 다양한 응용 광학 소자의 개발 가능성이 열렸다”며, "메타표면 기술의 잠재력을 최대한 활용해 기존 한계를 뛰어넘는 고도화된 광학 암호화 외에도 증강현실(AR), 홀로그램 디스플레이, 그리고 자율주행 차의 LiDAR(라이다) 시스템 등 다양한 분야에 응용되도록 광학 소자들을 지속적으로 개발할 계획”이라고 말했다.
신소재공학과 김현희 박사과정생과 정준교 박사가 공동 제 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)’에 온라인 공개되었으며 10월 31일 자로 발행될 예정이다. (논문명: Bidirectional Vectorial Holography Using Bi-Layer Metasurfaces and Its Application to Optical Encryption)
한편 이번 연구는 한국연구재단 나노소재기술개발사업, 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.15
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홀로토모그래피로 오가노이드 실시간 관찰 성공
인체 장기의 구조와 기능을 모사한 3차원 미니 장기인 오가노이드는 다양한 질병 연구와 신약 개발에 필수적인 역할을 하고 있다. 한국 연구진이 기존 이미징 기술의 한계를 극복하고 살아있는 오가노이드를 고해상도로 실시간 동적 변화를 관찰하는 데 성공했다.
우리 대학 물리학과 박용근 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS, 원장 노도영) 유전체 교정 연구단(단장 구본경) 연구팀과 ㈜토모큐브의 협력으로, 홀로토모그래피 (holotomography) 기술을 활용해 살아있는 소장 오가노이드를 실시간으로 고해상도로 관찰할 수 있는 이미징 기술을 개발했다고 14일 밝혔다.
기존의 이미징 기법들은 살아있는 오가노이드를 장기간 고해상도로 관찰하는 데 한계가 있었고, 형광 염색 등의 추가적인 처리가 필요한 경우가 많았다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 형광 등 염색 없이도 고해상도의 이미지를 제공하고, 세포 손상 없이 오랜 시간 동안 실시간으로 동적 변화를 관찰할 수 있는 홀로토모그래피 기술을 도입했다.
연구진은 실험용 쥐(마우스) 소장 오가노이드를 이용해 이 기술을 검증했으며, 그 결과 홀로토모그래피를 통해 오가노이드 내부의 다양한 세포 구조를 세밀하게 관찰할 수 있었고, 오가노이드의 성장 과정과 세포 분열, 세포 사멸 등의 동적 변화를 실시간으로 포착할 수 있었다.
또한, 약물 처리에 따른 오가노이드의 반응을 정밀하게 분석해 세포 생존 여부를 확인할 수 있었다.
연구진은 이번 연구를 통해 오가노이드 연구의 새로운 지평을 열었으며, 이를 통해 신약 개발, 맞춤형 치료, 재생 의학 등 다양한 분야에서 오가노이드의 활용을 극대화할 수 있을 것이라고 기대하고 있다.
향후 연구는 오가노이드의 생체 내 환경을 더 정확히 재현하고, 더욱 정교한 3차원 이미징을 통해 세포 수준에서의 다양한 생명현상을 이해하는 데 큰 기여를 할 것으로 전망된다.
논문의 제1 저자인 이만재 박사(KAIST 의과학대학원 졸, 現 충남대병원)는 “이번 연구는 기존의 한계를 뛰어넘는 새로운 이미징 기술로, 향후 오가노이드를 활용한 질병 모델링, 환자 맞춤형 치료 및 신약 개발 연구에 크게 기여할 것”이라고 밝혔다.
이번 연구 결과는 2024년 10월 1일 국제 학술지 ‘Experimental & Molecular Medicine’에 온라인 게재됐으며, 해당 기술은 다양한 생명과학 분야에서의 적용 가능성을 인정받고 있다.
(논문명: Long-term three-dimensional high-resolution imaging of live unlabeled small intestinal organoids via low-coherence holotomography)
본 연구는 한국연구재단 리더연구사업, KAIST 연구소 및 기초과학연구원의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.14
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박종세 교수팀, 2024 IISWC 다수 상 동시 석권
우리 대학 전산학부 박종세 교수 연구팀이 지난 9월 15일부터 9월 17일까지 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘2024 IEEE 국제 워크로드 특성화 심포지엄(IEEE International Symposium on Workload Characterization, 이하 IISWC 2024)’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)과 최우수 연구 기록물 상(Distinguished Artifact Award)’을 동시에 수상했다고 26일 밝혔다.
박 교수 연구팀은 ‘초거대 언어모델 추론 서비스 제공을 위한 HW/SW 공동 시뮬레이션 인프라(LLMServingSim: A HW/SW Co-Simulation Infrastructure for LLM Inference Serving at Scale)’ 논문으로 두 상을 동시에 수상했다.
IISWC는 컴퓨터 시스템 워크로드 특성화 분야에서 권위를 자랑하는 국제 학회이며, 개최시마다 최우수 논문상과 최우수 연구 기록물 상을 하나씩 수여하는데 올해에는 박 교수팀의 논문이 두 상을 모두 단독으로 수상했다.
이번 수상 연구는 대규모 거대언어모델(LLM) 추론 서비스를 위한 하드웨어와 소프트웨어 통합 시뮬레이션 인프라를 최초 개발한 점, 향후 LLM 추론 연구의 지속적인 발전을 위해 오픈소스로 공개한 코드의 완성도와 사용자 편의성 측면에서 높은 평가를 받았다.
이번 연구에서 연구팀은 챗GPT와 같은 LLM 추론 서비스를 실행하는 대규모 시스템을 여러 가지 하드웨어와 소프트웨어를 추가해 시뮬레이션할 수 있는 시뮬레이션 인프라를 제안했다.
이를 통해 GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형메모리반도체)과 같은 다양한 하드웨어뿐만 아니라 반복 수준 스케쥴링, KV 캐시 페이징과 같은 초거대 언어모델 추론을 위한 소프트웨어적 요소를 모두 함께 시뮬레이션할 수 있었다.
이번 연구는 KAIST 전산학부 박종세 교수팀의 조재홍, 김민수, 최현민, 허구슬 학생들이 주도했다.
상을 받은 KAIST 전산학부 박종세 교수는 “이번 연구를 통해, LLM 클라우드 상에서 다양한 AI 반도체와 시스템 소프트웨어의 성능을 종합적으로 평가해 볼 수 있는 오픈소스 도구(Tool)을 공개할 수 있게 되어 기쁘고, 앞으로도 생성형 AI를 위한 클라우드 시스템 연구를 지속해 나갈 것이다”라고 소감을 전했다.
이번 연구 결과는, 챗GPT와 같이 LLM을 활용하는 단순한 챗봇 AI를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)로 대표되는 미래 AI 산업에서 이종 AI 반도체 기반 클라우드 시스템을 구축하는 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구자지원사업, 정보통신기획평가원(IITP), 인공지능반도체대학원지원사업, 및 하이퍼엑셀의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.11
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