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반도체공학대학원 출범
우리 대학이 30일 오전 반도체 국가첨단전략산업을 이끌어갈 최고급 연구개발 인력을 양성하는 KAIST 반도체공학대학원 출범식을 개최했다. 이날 행사에는 이광형 총장, 이석봉 대전광역시 경제과학부시장, 이용필 산업통상자원부 첨단산업정책관, 박흥수 나노종합기술원 원장과 반도체 산학 관계자 등이 함께 참석해 현판 제막식을 열고 반도체공학대학원 개원을 축하했다. 우리 대학은 2023년 5월 반도체특성화대학원 지원사업에 선정됐다. 5년간 연평균 45명 이상의 석·박사 과정 학생을 모집해 반도체 소자·소재 및 패키징 분야에서 고급 석·박사 인재를 양성할 계획이다. 이를 위해, 전기및전자공학부·신소재공학과·생명화학공학과·기계공학과·물리학과 등 5개 학과 32명의 교원이 초학제적으로 참여한다. 또한, 삼성, SK하이닉스 등의 종합반도체 기업을 포함해 10개의 반도체기업이 컨소시엄을 구성한다. 반도체공학대학원은 설계-시뮬레이션-공정·소자제작·평가에 이르는 전주기 반도체 교육·연구 환경을 구축하고 산학연 기술교류·프로젝트 연구진행·교육 협업을 통한 산학연 교류 및 인재 연계 구조를 마련한다. 미래 반도체 산업 변화에 대응하기 위한 실습장비를 확충해 반도체 전문 실험 및 실습을 체계적으로 수행할 수 있는 환경도 구축한다. 이에 더해, 반도체 기술의 융합화·복합화 등에 따른 산업계 수요를 바탕으로 더 창의적이고 도전적인 인재 양성 교과과정을 운영할 예정이다. 이날 행사에서는 우리 대학 내의 반도체 연구 역량을 결집하고 미래 반도체 분야를 선도하기 위한 '반도체혁신연구소'의 출범식도 동시에 진행됐다. 이광형 총장은 "KAIST 반도체공학대학원은 세계 최고 수준의 반도체 연구와 교육 역량을 바탕으로 혁신적 반도체 고급 인재를 양성하고 학제 간 융합과 산학연 컨소시엄을 통해 창의적인 초격자 반도체 연구 혁신을 이루는 교두보가 될 것"이라고 말했다.한편, KAIST 반도체공학대학원은 2023년 석·박사과정 학생 선발을 마치고 가을학기부터 교육과정을 운영한다.
2023.08.30
조회수 2537
차세대 XR 초정밀 위치 인식기술 최초 개발
초정밀 위치 인식기술로 사물인터넷 기기와 로봇의 미세한 움직임을 조종하고, 나아가서는 초실감형 XR 및 초정밀 스마트 팩토리 등 가상 세계에서 현실과 연결을 시키게 하는 인식기술을 세계 최초로 개발해서 화제다. 우리 대학 전기및전자공학부 김성민 교수 연구팀이 무전원 태그를 통해 세계 최초로 160m 장거리에서 7mm(5m 단거리 0.35mm)의 정확도와 1,000개 이상의 위치를 동시 인식하는 초정밀·대규모 사물인터넷(IoT) 위치인식 시스템을 개발했다고 8일 밝혔다. 연구진이 최초 개발한 무선 태그는, 그 신호가 방해 신호와 주파수 영역에서 완전히 분리되어 신호의 질을 100만 배 이상 향상시킨다. 이를 이용하여 초정밀 위치 인식이 가능해지는 원리다. 해당 기술을 접목하면 XR에서 다량의 사물인터넷을 손가락의 미세한 움직임만으로 쉽게 제어할 수 있는 등, 몰입감을 크게 높일 수 있다. 또한 1,000개 이상의 태그를 0.5초 이하에 동시 인식할 수 있어, 수많은 기기를 실시간 조작할 수 있다. 이 기술은 현존하는 실내외 위치인식 기술 중 작동 범위, 정확도 및 규모에서 성능이 월등하여 그 의미가 깊다. 특히, 최신 실내 측위 기술인 차세대무선기술(UWB, Ultra Wide Band)에 비해 300배의 정확도, 10배의 탐지 거리, 100배의 확장성을 갖는다. 즉, 현재에 비해 훨씬 많은 기기를 정밀하게 다룰 수 있음을 의미한다. 또한, 실외 측위에 한정되는 GPS 위치 인식 기술과 달리 다양한 실내외 환경에서 활용될 수 있다. 본 기술의 태그는 스스로 무선 신호를 생성하는 대신, 주변의 신호를 반사하여 통신한다. 마치 거울과 같은 원리로, 신호 생성에 필요한 전력을 아낄 수 있어 초저전력으로 동작한다. 이에 태양전지 등 무전원으로 동작하거나 코인 전지 하나로 40년 이상 구동할 수 있어, 대량 운용에 적합하다. 전기및전자공학부 배강민 박사과정과 문한결 박사과정이 공동 주 저자로 참여한 이번 연구는 모바일 시스템 분야의 최고 권위 국제 학술대회인 `ACM 모비시스(ACM MobiSys)' 2023에 지난 6월 발표됐다. (논문명: Hawkeye: Hectometer-range Subcentimeter Localization for Large-scale mmWave Backscatter) 김성민 교수는 “이번 성과를 통해 스마트팩토리 등 산업체를 넘어, XR(확장현실) 등 민간에서도 포괄적으로 사용가능한 IoT(사물인터넷) 상호적용 기술로, 전방위적인 위치인식 기술의 보급을 가능하게 할 것으로 기대된다”고 말했다. 한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다.
2023.08.08
조회수 2197
2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI반도체 개발
오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다. 우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다. 연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다. 이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다. DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다. 세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다. 이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다. 우리 대학 김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.
2023.08.04
조회수 3467
초고효율 진청색 OLED 구현 기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 경상국립대학교(총장 권순기) 화학과 김윤희 교수 연구팀과의 협력을 통해, 세계 최고 수준의 높은 효율을 갖는 진청색 유기발광다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 소자를 구현하는 데 성공했다고 3일 밝혔다. 유승협 교수 연구실의 김형석 박사(現 규슈 대학 연수연구원), 경상국립대학교 천형진 박사(現 임페리얼 칼리지 런던 연수연구원), KAIST 이동균 박사과정(유승협 교수 연구실)이 공동 제1 저자로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’2023년 5월 31일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Toward highly efficient deep-blue OLEDs: Tailoring the multiresonance-induced TADF molecules for suppressed excimer formation and near-unity horizontal dipole ratio). (DOI: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adf1388) OLED는 스마트폰, 태블릿과 같은 모바일 기기는 물론 프리미엄 TV나 모니터 등의 첨단디스플레이 기술로 활용되고 있는 발광소자로, 화질이 선명하고, 두께가 얇으며, 폴더블이나 롤러블 디스플레이 등에 핵심인 유연한 소자의 제작이 가능한 점 등 여러 고유한 장점을 갖고 있다. 이들 응용에서는 빛의 삼원색을 이루는 적·녹·청 광원의 충분한 효율과 수명을 확보하고 동시에 높은 색 순도의 삼원색을 확보하는 것이 매우 중요한데, 청색 OLED 소자에서 이 세 요건을 동시에 확보하는 기술은 대표적인 난제로 여겨지고 있다. 연구팀은 이에 고효율 진청색 OLED 소자 구현에 초점을 맞춰, 양자점 디스플레이 수준의 뛰어난 색 순도 구현이 가능한 차세대 발광체인 다중 공명 효과 기반 열 활성화 지연 형광체의 설계에 주목했다. 해당 효과를 이용한 붕소계 재료는 뛰어난 색 순도 구현의 장점을 갖고 있으나, 평평한 분자구조로 인해 분자 간 강한 상호작용이 생겨 낮은 농도에서만 진청색이 가능한 한계가 있어, OLED 소자의 충분한 효율 확보를 위해 발광 분자의 농도를 높이면 발광체 자체가 가진 색 순도 장점을 충분히 살리지 못하는 어려운 문제가 있다. 연구팀은 합성이 매우 까다로운 것으로 알려진 기존의 붕소계 재료에 비해 합성 과정을 단순화하면서 이성질체 합성을 최소화해 낮은 수율을 개선했을 뿐만 아니라, 분자 동역학 관점에서 분자 간 상호작용을 억제할 수 있는 분자구조를 성공적으로 규명하고, 이를 분자 설계를 통해 구현함으로써 색 순도와 효율이 저하되는 난제를 해결했다. 해당 연구가 그간 시행착오를 반복하며 경험적으로 이루어졌던 것과 달리, 연구팀은 종합적이고 분석적인 방법론을 정립, 최대 효율을 이끌어 낼 수 있는 구조를 이론적으로 예측했으며, 설계한 고효율 유기 발광 소재를 이용한 소자 구조에 접목해 35% 이상의 최대 외부 양자효율을 가진 진청색 OLED 구현에 성공했다. 이는 해당 파장에서의 진청색 OLED 단위 소자의 효율 중 세계 최고 수준의 결과다. 유승협 교수는 “고효율의 진청색 OLED 기술의 확보는 OLED 디스플레이를 궁극의 기술로 완성하는데 필수적인 과제 중 하나로서, 이번 연구는 난제 해결에 있어 소재-소자 그룹 간의 체계적인 융합 연구와 협업의 중요성을 잘 보여주는 사례”라고 말했다. 이번 연구는 산업통상자원부의 디스플레이 혁신공정 플랫폼 구축사업, 과기정통부의 미래소재디스커버리 사업, 중견연구자사업, 그리고 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.07.03
조회수 2460
맥신 나노기술로 세탁가능한 투명 플렉시블 OLED 개발
자동차 디스플레이, 바이오 헬스케어, 군사 및 패션 등 다양한 분야에서 많은 각광을 받고 있는 투명 플렉시블 디스플레이는 약간의 변형에도 쉽게 깨지는 성질을 가지고 있다. 이를 해결하고자 탄소 나노튜브, 그래핀, 은나노와이어, 전도성 고분자 등 많은 투명 플렉시블 전도성 소재에 관한 연구가 이뤄지고 있다. 우리 대학 전기및전자공학부 최경철 교수 연구팀이 나노종합기술원 이용희 박사팀과의 공동 연구를 통해 맥신 나노기술을 활용하여 물에 노출돼도 뒷배경을 보이며 빛을 발광하는 방수성 투명 플렉시블(유연) OLED 개발에 성공했다고 28일 밝혔다. 2차원 맥신(MXene) 소재는 높은 전기 전도도와 투과도를 보이고 용액공정을 통한 대규모 생산성 등의 매력적인 특성을 가진 전도성 소재임에도 불구하고 대기 중 수분이나 물에 의해 전기적 특성이 쉽게 열화되기 때문에 고수명의 전자장치로 활용되는데 한계가 있었고, 이로 인해 정보 표시가 가능한 매트릭스 형태로의 시스템화 단계까지 이루어지지 못한 상황이었다. 최경철 교수 연구팀은 수분이나 산소에 의해 산화되는 것을 방지하는 인캡슐레이션(encapsulation) 전략을 통해 환경적으로 견고한 고수명의 맥신 기반 OLED를 개발했다. 연구팀은 수분에 의한 맥신의 전기적 특성 열화 메커니즘을 분석하는 데 주목했고, 다음으로 인캡슐레이션 박막을 설계하는 데 주목했다. 연구팀은 수분을 차단하고 잔류응력 상쇄 기술을 도입하여 유연성을 주게 되어 최종적으로는 이중층 구조로 인캡슐레이션 박막을 설계했다. 더불어, 물속에서도 열화없이 세탁이 가능하도록 최상부에 수십 마이크로(μm) 두께의 얇은 플라스틱 필름을 부착하였다. 해당 연구를 통해, 연구팀은 햇빛 비추는 실외디스플레이 조건인 실외에서도 사람의 눈으로 밝기 인식이 가능한 정도로 1,000 cd/m2 이상의 휘도(밝기)를 내는 적색(R)/녹색(G)/청색(B)의 맥신 기반 OLED를 개발했다. 적색 맥신 기반 OLED의 경우, 2,000시간의 대기보관수명(70% 휘도유지), 1,500시간의 대기 구동수명(60% 휘도유지), 1.5mm 수준의 낮은 곡률 반경에서 1,000회 이상을 견디는 유연성을 확보할 수 있었다. 또한, 6시간 동안 물안에 넣어 놓아도 그 성능이 유지되었다(80% 휘도유지). 더불어, 패터닝(patterning) 기술을 활용해 맥신 기반 OLED를 수동 매트릭스(passive-matrix) 형태로 제작함으로써 글자나 모양 표시가 가능한 투명 디스플레이를 시연했다. 이번 연구를 주도한 최경철 교수 연구팀의 정소영 박사과정은 “맥신 OLED의 신뢰성 향상을 위해 이에 적합한 인캡슐레이션 구조 및 공정 설계에 집중했다”며 “맥신 OLED를 매트릭스 타입으로 제작해 간단한 문자나 모형을 표시함으로써 투명 디스플레이 분야에 맥신이 응용될 수 있는 기반을 마련했다”고 말했다. 최경철 교수는 “이번 연구가 맥신의 다양한 전자소자로의 응용에 가이드라인이 될 뿐 아니라 투명 플렉시블 디스플레이가 요구되는 차량용 디스플레이, 패션, 기능성 의류 등 다양한 응용 분야에 적용이 가능할 것으로 예상되며, 중국의 OLED 기술과의 격차를 벌리기 위해서는 이러한 새로운 OLED 융합 신기술이 계속 개발되어야 한다”고 밝혔다. 최경철 교수 연구팀의 정소영 박사과정이 제1 저자로 주도하고 과학기술정보통신부 한국연구재단의 선도연구센터 사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 나노 분야의 권위 있는 국제 학술지 `에이씨에스 나노(ACS nano, IF 18.0)'에 지난 4월 5일 字로 온라인 게재됐으며, 전면 표지 논문(Front Cover)으로 6월 13일 字로 게재됐다. (논문명: Highly Air-Stable, Flexible, and Water-Resistive 2D Titanium Carbide MXene-Based RGB Organic Light-Emitting Diode Displays for Transparent Free-Form Electronics)
2023.06.28
조회수 2948
광반도체 소자 집적도 100배 이상 높이다
라이다(LiDAR) 및 양자 센서·컴퓨터와 같은 복잡한 광학 시스템을 하나의 작은 칩으로 만들어 줄 수 있어 세계적으로 많은 연구와 투자가 이루어지고 있는 차세대 반도체 기술이 집적 광학 반도체(이하 광반도체) 기술이다. 기존의 반도체 기술에서 5나노, 2나노 등의 단위로 얼마나 작게 만드느냐가 관건이었는데, 광반도체 소자에서 집적도를 높이는 것은 성능, 가격, 에너지 효율 등을 결정짓는 핵심적인 기술이라 말할 수 있다. 우리 대학 전기및전자공학부 김상식 교수 연구팀이 광반도체 소자의 집적도를 100배 이상 높일 수 있는 새로운 광 결합 메커니즘을 발견했다고 19일 밝혔다. 하나의 칩당 구성할 수 있는 소자 수의 정도를 집적도(集積度)라고 하는데, 집적도가 높을수록 많은 연산을 할 수 있고 공정 단가 또한 낮춰준다. 하지만 광반도체 소자의 집적도를 높이기는 매우 어려운데, 이는 빛의 파동성으로 인해 근접한 소자 사이에서 광자 간에 혼선(crosstalk)이 발생하기 때문이다. 기존 연구에서는 특정 편광에서만 빛의 혼선을 줄여줄 수 있었는데, 연구팀은 이번 연구에서 새로운 광 결합(coupling) 메커니즘의 발견으로써 기존에는 불가능이라 여겨졌던 편광 조건에서도 집적도를 높이는 방법을 개발했다. 김상식 교수가 교신저자로 주도하고 미국 텍사스 공과대학 재직 당시 지도하던 학생들과 함께한 이번 연구는 국제학술지‘라이트: 사이언스 앤 어플리케이션(Light: Science & Applications)’ [IF=20.257]에 6월 2일 字 게재됐다. (논문명: Anisotropic leaky-like perturbation with subwavelength gratings enables zero crosstalk). 김상식 교수는 “이번 연구가 흥미로운 점은 기존에는 오히려 빛의 혼선을 크게 해줄 거라고 여겨졌던 누설파(leaky wave, 빛이 옆으로 잘 퍼지는 특성을 가짐)를 통해 역설적으로 혼선을 없애준 점이다”라며 “이번 연구에서 밝혀진 누설파를 이용한 광 결합 방법을 응용한다면 더욱 작고 노이즈가 적은 다양한 광반도체 소자를 개발할 수 있을 것이다”라고 말했다. 김상식 교수는 광반도체의 집적도에 있어서 전문성과 연구 업적을 인정받는 연구자다. 선행 연구를 통해 반도체 구조물을 파장보다 작은 크기로 패턴화해 빛이 옆으로 퍼지는 정도를 제어할 수 있는 무손실 메타물질(all-dielectric metamaterial)을 개발했고, 실험을 통해 이를 입증해 광반도체 집적도에 있어서 세계적인 기록을 보유하고 있다. 이러한 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications) 9, 1893 (2018)’와 ‘옵티카(Optica) 7, 881-887 (2020)’에 보고됐다. 김 교수는 이러한 성과를 인정받아 미국 국립과학재단(National Science Foundation, NSF)에서 NSF 커리어 어워드(NSF Career Award)와 재미한인과학기술자협회에서 젊은과학기술자상을 수상한 바 있다. 한편 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구 사업 및 미국 NSF의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.19
조회수 2065
고성능 조립형 SSD 시스템반도체 최초 개발
최근 인공지능을 훈련하기 위해 더 많은 데이터가 필요해지면서 그 중요성은 더욱 증가하고 있으며, 이에 데이터 센터 및 클라우드 서비스를 위한 주요 저장장치인 고성능 SSD(Solid State Drive, 반도체 기억소자를 사용하는 저장장치) 제품의 필요성이 높아지고 있다. 하지만, 고성능 SSD 제품일수록 SSD 내부의 구성요소들이 서로의 성능에 크게 영향을 미치는 상호-결합형(tightly-coupled) 구조의 한계에 부딪혀 성능을 극대화하기 어려웠다. 우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 고성능 조립형 SSD 시스템 개발을 통해 차세대 SSD의 읽기/쓰기 성능을 비약적으로 높일 뿐 아니라 SSD 수명연장에도 적용 가능한 SSD 시스템 반도체 구조를 세계 최초로 개발했다고 15일 밝혔다. 김동준 교수 연구팀은 기존 SSD 설계가 갖는 상호-결합형 구조의 한계를 밝히고, CPU, GPU 등의 비메모리 시스템 반도체 설계에서 주로 활용되는 칩 내부에서 패킷-기반 데이터를 자유롭게 전송하는 온-칩 네트워크 기술을 바탕으로 SSD 내부에 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 구성함으로써 성능을 극대화하는 상호-분리형(de-coupled) 구조를 제안했으며, 이를 통해 SSD의 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계의 상호 의존도를 줄여 독립적으로 설계하고 조립 가능한 ‘조립형 SSD’를 개발했다. ※온-칩 네트워크(on-chip network): CPU/GPU등의 시스템 반도체 설계에 쓰이는 칩 내부의 요소에 대한 패킷-기반 연결구조를 말한다. 온-칩 네트워크는 고성능 시스템 반도체를 위한 필수적인 설계 요소중 하나로서 반도체칩의 규모가 증가할수록 더욱 중요해지는 특징이 있다. 김동준 교수팀이 개발한 조립형 SSD 시스템 구조는 내부 구성요소 중 SSD 컨트롤러 내부, 플래시 메모리 인터페이스를 기점으로 CPU에 가까운 부분을 프론트-엔드(front-end), 플래시 메모리에 가까운 부분을 백-엔드(back-end)로 구분하고, 백-엔드의 플래시 컨트롤러 사이 간 데이터 이동이 가능한 플래시 메모리 전용 온-칩 네트워크를 새롭게 구성해, 성능 감소를 최소화하는 상호-분리형 구조를 제안했다. SSD를 구동하는 핵심 요소인 플래시 변환 계층의 일부 기능을 하드웨어로 가속하여 플래시 메모리가 갖는 한계를 능동적으로 극복할 수 있는 계기를 마련하였고 상호-분리형 구조는 플래시 변환 계층이 특정 플래시 메모리의 특성에 국한되지 않고, 프론트-엔드 설계와 백-엔드 설계를 독립적으로 수행하는 설계의 용이성을 가지는 점이 ‘조립형’ SSD 구조의 장점이라고 밝혔다. 이를 통해, 기존 시스템 대비 응답시간을 31배 줄일 수 있었고 SSD 불량 블록 관리기법에도 적용해 약 23%의 SSD 수명을 연장할 수 있다고 연구팀 관계자는 설명했다. 전기및전자공학부 김지호 박사과정이 제1 저자, 전기및전자공학부 정명수 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 미국 플로리다주 올랜도에서 열리는 컴퓨터 구조 분야 최우수 국제 학술대회인 `제50회 국제 컴퓨터 구조 심포지엄(50th IEEE/ACM International Symposium on Computer Architecture, ISCA 2023)'에서 6월 19일 발표될 예정이다. (논문명: Decoupled SSD: Rethinking SSD Architecture through Network-based Flash Controllers). 연구를 주도한 김동준 교수는 “이번 연구는 기존의 SSD가 가지는 구조적 한계를 규명했다는 점과 CPU와 같은 시스템 메모리 반도체 중심의 온-칩 네트워크 기술을 적용해 하드웨어가 능동적으로 필요한 일을 수행할 수 있다는 점에서 의의가 있으며 차세대 고성능 SSD 시장에 기여할 것으로 보인다”며, “상호-분리형 구조는 수명연장을 위해서도 능동적으로 동작하는 SSD 구조로써 그 가치가 성능에만 국한되지 않아 다양한 쓰임새를 가진다며”연구의 의의를 설명했다. 이번 연구는 컴퓨터 시스템 저장장치 분야의 저명한 연구자인 KAIST 정명수 교수와 컴퓨터 구조 및 인터커넥션 네트워크(Interconnection Network) 분야의 권위자인 김동준 교수, 두 세계적인 연구자의 융합연구를 통해 이루어낸 연구라는 의미가 있다고 관계자는 설명했다. 한편 이번 연구는 한국연구재단, 삼성전자, 반도체설계교육센터(IDEC), 정보통신기획평가원 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.06.15
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명현 교수팀, 국제 로봇-자동화 학술대회 슬램(SLAM) 챌린지 2관왕, 저널 최우수논문상 수상
우리 대학 전기및전자공학부 명현 교수 연구실(Urban Robotics lab)의 "Urban Robotics Lab @ KAIST”와, "URL @ KAIST” 두 팀이 5월 29일부터 6월 2일 동안 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회(참가자 7천여 명)인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA) 내에서 개최된 힐티 슬램 챌린지(HILTI SLAM Challenge)에서 각각 전체 1위와 비전(vision) 분야 학계 1위의 성과를 거뒀다고 9일 밝혔다. ※ 팀 구성 - Urban Robotics Lab @ KAIST (라이다 부문): 임형태 박사, 김대범, 신건희 석사과정, 이대한 인턴, 명현 교수 (KAIST), URL @ KAIST (비전 부문): 임현준 박사과정, 명현 교수 (KAIST) 힐티 슬램 챌린지 2023은 로봇 분야에서 가장 저명한 IEEE ICRA 학회의 미래 건설 워크샵 (Future of Construction Workshop) 프로그램의 일부로, 리히텐슈타인 공국의 힐티(HILTI) 사와 영국 옥스퍼드 대학의 옥스퍼드 로봇 연구소(Oxford Robotics Institute), 스위스 취리히 공대의 로봇 인지 그룹(Robotics and Perception Group)이 함께 주최했다. 본 대회는 공사환경이나 특징점이 부족한 좁은 실내 환경, 어두운 환경 등 기존 위치 측정 및 동시 지도화(Simultaneous Localization And Mapping, 이하 SLAM) 알고리즘이 동작하기 어려운 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SLAM 알고리즘을 개발해 정확한 매핑을 하는 대회다. 본 대회에 총 80여 팀의 해외 유수 기업과 연구팀들이 참가했다. 특히, 이번 대회는 2021년도부터 꾸준히 개최되어, 현재는 ICRA 내의 대회 중에서도 저명한 대회 중 하나로 손꼽힌다. 연구팀은 자체 개발한 주변 환경의 특징에 따른 적응형 라이다-관성 주행계(AdaLIO: Adaptive LiDAR-Inertial Odometry) 알고리즘과 다양한 최적화 프레임워크(Pose Graph Optimization)를 활용해 라이다(LiDAR) 세션에서 총 63팀 중 전체 1위를 하였고, 비전 부문에서는 자체 개발한 직선 특징 기반의 강인한 비전-관성 주행계 알고리즘(UV-SLAM)을 활용해 학계 1위 (전체 2위)를 수상했다. 또한 부상으로 상금 3,000 CHF(스위스 프랑)와 1,000 CHF를 각각 받을 예정이다. 연구팀은 2022년에 처음 출전해 학계 2위 (전체 4위)를 수상한 바 있다. 참고로 SLAM 기술은 자율주행(자율차/자율로봇), 자율보행, 자율비행, 자율운항 등의 핵심이 되는 위치인식 및 맵 작성을 동시에 하는 기술이다. 한편, 명현 교수 연구팀의 오민호 박사과정, 정의곤 석사(현 네이버랩스 소속), 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사(현 스트라드비전 소속), 이응창 박사과정이 LIG넥스원과의 산학협업을 통해 작성한 논문이 동일 학술대회인 2023 IEEE ICRA 기간 중 6월 1일 열린 시상식에서 2022년 IEEE 국제 로봇/자동화 저널(RA-L, Robotics and Automation Letter) 최우수 논문상(Best paper award)을 수상했다. ※ 저자 구성 오민호 박사과정, 정의곤 석사, 임형태 박사, 송원호 박사과정, 허수민 석사, 이응창 박사과정 (이상 KAIST), 박정희 선임연구원, 김재경 단장, 이장우 선임연구원 (이상 LIG넥스원), 명현 교수 (KAIST) 연구팀의 논문은 세계적 권위 저널인 RA-L에 2022년 한해 동안 출간된 1,100여 편의 논문 중 편집위원회의 심사를 거쳐 5편의 최우수 논문 중 한편으로 선정됐고, 상패와 함께 상금을 수여받을 예정이다. (논문 제목: “TRAVEL: Traversable Ground and Above-Ground Object Segmentation Using Graph Representation of 3D LiDAR Scans”) 본 논문에서 명현 교수 연구팀은 미지의 탐사 환경에서도 지상 로봇이 안전하게 작동하며 임무를 수행할 수 있는 자율주행 시스템을 제안했다. 특히, 지상 로봇이 도심 환경 및 숲과 같은 험난한 비정형 환경과 같은 다양한 환경에서도 그래프 구조 기반의 이동 가능 영역 탐지 및 주변 환경의 객체 인식을 통해 실시간으로 자율주행이 가능하도록 솔루션을 제안했다. 또한, 연구팀은 실제 자율주행 시스템에 적용하여 실용성을 입증한 바 있으며, 해당 기술을 공개함으로써 로봇 자율 주행 기술 발전에 이바지했다. (공개 링크: https://github.com/url-kaist/TRAVEL) 명현 교수는 “자체적으로 확보한 슬램(SLAM) 기술이 세계적으로 인정받는 기회였고, 이를 통해 다양한 자율 주행, 보행, 비행에 활용하여 로봇 산업 발전에 이바지 할 수 있으리라 생각한다”라고 수상 소감을 밝혔다.
2023.06.09
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‘드림워커’, MIT, CMU를 제치고 1등하다
최근 별도의 시각이나 촉각 센서의 도움 없이 계단도 성큼 오를 수 있는 보행로봇 제어기인‘드림워크(DreamWaQ)’를 장착한 KAIST 자율보행로봇이 국제 사족보행 로봇 경진대회에서 1등을 하여 화제다. 전기및전자공학부 명현 교수 연구팀(미래도시 로봇 연구실)이 ‘23. 5. 29 ~ 6.2 영국 런던에서 개최된 로봇 분야 최대 규모 학술대회인 2023 국제 로봇 및 자동화 학술대회(IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA)에서 주최한 사족로봇 자율보행 경진대회(Quadruped Robot Challenge, QRC)에서 현지 시간 6월 1일 압도적인 점수 차를 보이며 우승을 거두었다고 밝혔다. 명현 교수 연구팀은 독자적으로 개발한 단위 기술들을 체계적으로 통합 및 최적화하여, 전 세계에서 한국을 포함한 미국, 홍콩, 이탈리아, 프랑스 등 총 11개 팀이 참여하고 7개의 팀이 본선에 진출한 QRC에서 성공적인 자율보행을 선보였으며 최종 6개의 팀이 참여한 결승전에서 총점 246점을 거두었다. 이는 60점을 획득한 메사추세츠 공과대학교(MIT)의 4배 이상으로, 사실상 압도적인 차이로 따돌리며 우승을 거머쥐었다 (1위: KAIST, Team DreamSTEP, 2위: MIT, 3위: 카네기멜론 대학(CMU)). KAIST 팀은 소형 사족 보행 로봇을 사용하였으나 가장 빠르게 움직이며 가장 높은 점수를 획득하였다는 점도 주목할만하다. 결승전에서 원격 수동 조작을 위주로 한 팀들이 평균 약 49분의 완주 시간을 기록한 반면, KAIST 팀은 자율 보행 위주로 41분 52초의 완주 시간을 기록하였다 (2위 MIT는 원격조작으로 45분 32초). 동 대회에 우승한 본 연구팀은 약 2,000만원 상당의 보행 로봇을 수여받았고, 약 300만원 상당의 보조금을 받을 예정이다. 조종자가 조종기 조작을 통해 로봇을 쉽게 조종할 수 있지만, 로봇이 가시거리를 벗어나면 별도의 통신을 통해 수신된 센서 정보를 이용해 로봇의 상태를 사람이 추측하며 로봇을 조종해야 한다. 하지만, 통신 지연이나 두절로 인해 센서 정보 취득이 원활하지 못한 경우가 발생할 수 있고, 이럴 경우 제어가 어렵다는 단점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결해 주는 것이 다름 아닌 자율보행 기술이다. 자율보행 시스템 구축을 위해서는 제어기뿐 아니라, 로봇의 위치와 주변 환경을 추정하는 기술과 이동 경로를 계획하는 기술의 개발도 함께 요구된다. 이러한 여러 단위 기술들의 개발이 필수적이기에, 세계적으로도 완성도 높은 자율보행 기술을 확보한 연구팀은 손에 꼽힐 정도이다. 연구팀은 다양한 환경에서의 자율보행을 위하여 카메라, 3차원 라이다(LiDAR) 센서, 관성 센서(IMU), 관절 센서로부터 획득된 정보를 모두 융합하여 사용하였다. 많은 센서를 사용했음에도 불구하고, 미니컴퓨터 하나에서 강인하고 정확한 위치 추정뿐 아니라 주변 환경 인지와 경로 계획까지 실시간으로 진행될 수 있도록 효율적인 시스템을 구축하였다. 로봇 주변의 지형 지도를 작성하는 기술은 고가의 LiDAR 센서에만 의존하지 않고, 상대적으로 저렴한 깊이 카메라로 대체할 수 있다. 추정된 로봇 위치의 주변 지형 지도를 빈틈없이 매끄럽게 작성하고, 이 지도를 활용해 안전한 지형을 스스로 판단해 보행할 수 있도록 적합한 경로를 계획한다. 드림워크가 탑재된 로봇이 극복할 수 있는 최대 단차와 로봇의 크기를 고려하여 경로를 계획하여 로봇이 넘어지는 상황은 최소화한다. 그러나 혹여 보행 중 넘어질 때도, 자동으로 다시 일어나 임무를 수행할 수 있도록 하나 강화학습 기반의 재회복 (Fall recovery) 기술도 자체 개발하여 탑재하였다. 명현 교수는 “ 동 경진대회에서 사용된 제어기인 드림워크 뿐 아니라, 로봇 주변의 환경을 인지하고 적절한 경로를 찾을 수 있도록 하는 기술 모두 본 연구팀이 독자적으로 개발한 기술로, 국내 로봇 산업 경쟁력 제고에 이바지할 것으로 기대된다”고 전했다. 한편, 이번 연구는 산업통상자원부 로봇산업핵심기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다. (과제명: 동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용) KAIST DreamSTEP 팀의 구성원: 명현 교수 (지도교수), 유병호 박사과정 (팀장), 이 마데 아스윈 나렌드라(I Made Aswin Nahrendra) 박사과정, 김예은 박사과정, 오민호 박사과정, 마심 케빈 크리스티안센(Marsim Kevin Christiansen) 석박사통합과정, 이현우 박사과정, 이승재 석사과정, 이동규 석사과정
2023.06.07
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최고의 AI반도체 인력 양성 위한 인공지능반도체 대학원 설립
우리 대학이 인공지능반도체 대학원(KAIST Graduate School of AI Semiconductor)을 설립해 석·박사과정 신입생 모집을 시작한다. 인공지능(AI) 반도체 기술은 챗GPT 등 사회 전반을 크게 변혁시키고 있는 인공지능의 핵심 기술이다. 정부는 인공지능과 시스템반도체를 혁신성장 전략투자 분야로 지정한 바 있으며, 인공지능반도체는 두 핵심 전략의 공통 요소로 국가의 차세대 성장동력으로 주목받고 있다. 하지만, 기술 선점 및 가치 창출을 위한 국내 전문 인력은 절대적으로 부족한 상태로 인공지능반도체 기술의 주도권을 확보를 위한 고급인력양성이 시급한 실정이다. 우리 대학은 2008년부터 인공지능반도체 기술 개발을 시작해 현재까지 세계 기술 개발의 흐름을 선도하고 있으며, 과학기술정보통신부의 인공지능반도체 고급인재 양성사업에 지난 5월 선정돼 인공지능반도체 대학원을 설립했다. 올 가을학기부터 학사 운영을 시작하는 인공지능반도체 대학원에서는 인공지능반도체 설계 및 운용에 필수적인 기초 과목과 함께 3개로 세분된 전공 트랙을 운영한다. ⯅다양한 인공지능 및 응용 프로그램 가속을 위한 NPU(신경망처리장치) 회로 및 아키텍처 설계를 연구하는 ‘AI 반도체 하드웨어’ 트랙 ⯅효율적인 인공지능반도체 하드웨어 운용 기술 및 구동 프레임워크를 연구하는 ‘AI 소프트웨어/시스템’트랙 ⯅기존 인공지능반도체 구조를 뛰어넘는 초고속·초고효율·초대규모 인공지능 시스템을 실현하기 위해 뇌과학에 기반한 창의적이고 도전적인 기초연구 및 학제 간 연구를 수행하는 ‘미래 AI 시스템’트랙 등이다.그뿐만 아니라, KAIST 인공지능반도체 대학원에서는 분야 초월형 교육을 위해 복수의 지도교수를 선정할 수 있는 '복수지도제도'를 도입한다. 이를 통해, 인공지능 시스템 설계·CAD(컴퓨터지원설계)·반도체소자·아키텍처·소프트웨어·디지털/아날로그 지식재산권(IP) 등 여러 분야를 모두 아우르는 연구가 가능해진다. 우리 대학은 1996년 반도체설계교육센터(IDEC)와 2022년 PIM반도체설계연구센터(AI-PIM)를 설립해 세계 최고의 반도체 설계 및 인공지능반도체 설계 인프라를 보유하고 있다. 인공지능반도체 대학원에서는 기존의 인프라와 더불어 삼성과 SK하이닉스 등의 대기업 및 사피온·퓨리오사·리벨리온 등 국내 인공지능반도체 팹리스기업들로 구성된 컨소시엄과 협력해 대학원생들의 연구와 교육을 지원할 예정이다. 또한, 재학생들의 글로벌 연구 역량을 높일 수 있도록 MIT·컬럼비아 대학교·코넬대학교·취리히 공과대학 등 세계 유수 대학들과 글로벌 공동연구 협정을 맺고 수개월 또는 수년간의 파견 연구 제도를 도입할 방침이다. 유회준 KAIST 인공지능반도체대학원장(책임교수)은 "인공지능반도체 분야 연구에 열정과 의지를 가진 학생이라면 KAIST만의 특화된 교육·연구 시스템과 우수한 인프라를 만나 최고의 전문가로 성장할 수 있다"라고 말했다. 이어, 유 원장은 "인공지능반도체는 우리나라의 뛰어난 반도체 기술과 최첨단 인공지능 기술을 접목해 세계를 선도할 수 있는 분야로 글로벌 실무형 인재를 양성하기 위해 노력하겠다"라고 전했다. 인공지능반도체 대학원은 오는 7일까지 온·오프라인에서 동시에 입시원서 접수를 진행한다. 자세한 내용은 입학처 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 인공지능반도체대학원 홈페이지(https://aisemi.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2023.06.02
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반도체공학대학원 설립, 초격차 반도체 기술 혁신 이끈다.
우리 대학이 반도체 분야의 선두 주자로서 미래 반도체 산업을 이끌어나갈 세계적인 인력 양성을 위해 반도체공학대학원(Graduate School of Semiconductor Technology)을 설립했다. 반도체는 국가안보 및 기술패권 확보를 위해 중요한 국가자산으로 정보통신, 자동차, 에너지, 의료 등 다양한 산업 분야에 핵심 기술이다. 디지털화가 가속되고 첨단 기술이 도약할수록 반도체 산업의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상되며, 반도체 기술에 대한 연구개발과 새로운 혁신 기술의 발굴이 필수적으로 요구되고 있다.우리 대학 반도체공학대학원은 산업자원통상자원부의 ‘반도체특성화대학원’ 사업 및 대전시의 지원을 받아 설립됐다. 반도체 기술에 대한 깊은 이해와 전문성을 갖추고 대한민국의 미래 반도체 산업을 이끌어나갈 리더를 양성할 계획이다. 전기및전자공학부, 신소재공학과, 생명화학공학과, 기계공학과, 물리학과 등 5개 학과 32명의 교원이 참여해 반도체 소자/소재 및 패키징 분야에서 초격차 반도체 기술 혁신을 이끌어갈 고급 석박사 인재 양성을 목표로 한다. 동시에 삼성, SK하이닉스 등의 종합 반도체 기업을 포함하여 반도체 산업 밸류체인 전 분야에 이르는 10개의 소자, 소재, 장비 기업이 컨소시엄으로 참여한다. 이를 통해, 산학프로젝트 수행, 산업체 임직원 강의 등 다양한 형태의 현장 중심 교육과 연구를 지원할 계획이다. 또한, 한국전자통신연구원, 나노종합기술원 등 반도체 공공인프라 기관과도 협력하여 교육 및 연구 협력 시너지를 창출해 갈 계획이다.우리 대학 반도체공학대학원은 'CMOS 프론트-엔드 공정설계 및 실습'과 같은 체험형 교육과정의 개설을 통해 설계-공정-소자제작-평가에 이르는 전주기 반도체 교육 커리큘럼을 제공할 예정이다. 이에 더해 우리 대학이 보유한 반도체 연구시설을 더욱 확충해 세계적인 수준의 연구 환경도 구축된다. 인공지능용 반도체 소자, 첨단 반도체 소재, 차세대 반도체 패키징 등 여러 방면에서 선도적인 연구를 수행해 새로운 초격차 기술과 솔루션을 연구 개발하는 데 주력할 예정이다. 또한, 우수한 학생들이 연구에 전념해 학문적 성장과 국제적인 경쟁력을 두루 갖출 수 있도록 장학금과 연구활동비를 함께 제공하고 국내·외 다양한 학술 대회 참여와 연구 발표 기회를 부여하는 등 파격적으로 지원할 방침이다. 이번 반도체공학대학원을 지원한 대전시 한선희 전략사업추진실장은 "수도권에 대기업 중심의 반도체 생산기지가 있다면 대전에는 KAIST·출연연 등 중심의 반도체 인재와 기술을 보유하고 있다”라며 “이를 기반으로 인재와 기술을 공급하는 반도체 연구·교육·실증 거점도시로 거듭나겠다"라고 밝혔다. 최성율 반도체공학대학원장(책임교수)은 "KAIST는 우리나라 산업 발전 태동기 때부터 지금까지 반도체 산업을 주도한 우수 인력의 산실이었다"라며, "오랜 기간 축적해 온 KAIST만의 차별화된 반도체 교육과 연구를 바탕으로 국내·외 반도체 산업의 핵심적인 역할을 수행하고 세계 반도체 기술의 발전과 혁신에 기여할 인재들을 키워나가겠다"라고 기대감을 밝혔다. KAIST 반도체공학대학원은 올해 가을학기에 입학할 석·박사과정 학생을 오는 7일까지 모집한다. 입학에 관한 내용은 KAIST의 입학처 홈페이지(https://admission.kaist.ac.kr/) 또는 반도체공학대학원 홈페이지(https://semicon.kaist.ac.kr)에서 확인할 수 있다.
2023.06.01
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111배 빠른 검색엔진용 CXL 3.0 기반 AI반도체 세계 최초 개발
최근 각광받고 있는 이미지 검색, 데이터베이스, 추천 시스템, 광고 등의 서비스들은 마이크로소프트, 메타, 알리바바 등의 글로벌 IT 기업들에서 활발히 제공되고 있다. 하지만 실제 서비스에서 사용되는 데이터 셋은 크기가 매우 커, 많은 양의 메모리를 요구하여 기존 시스템에서는 추가할 수 있는 메모리 용량에 제한이 있어 이러한 요구사항을 만족할 수 없었다. 우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)에서 대용량으로 메모리 확장이 가능한 컴퓨트 익스프레스 링크 3.0 기술(Compute eXpress Link, 이하 CXL)을 활용해 검색 엔진을 위한 AI 반도체를 세계 최초로 개발했다고 25일 밝혔다. 최근 검색 서비스에서 사용되는 알고리즘은 근사 근접 이웃 탐색(Approximate Nearest Neighbor Search, ANNS)으로 어떤 데이터든지 특징 벡터로 표현할 수 있다. 특징 벡터란 데이터가 가지는 특징들 각각을 숫자로 표현해 나열한 것으로, 이들 사이의 거리를 통해 우리는 데이터 간의 유사도를 구할 수 있다. 하지만 벡터 데이터 용량이 매우 커서 이를 압축해 메모리에 적재하는 압축 방식과 메모리보다 큰 용량과 느린 속도를 가지는 저장 장치를 사용하는 스토리지 방식(마이크로소프트에서 사용 중)이 사용되어 왔다. 하지만 이들 각각은 낮은 정확도와 성능을 가지는 문제가 있었다. 이에 정명수 교수 연구팀은 메모리 확장의 제한이라는 근본적인 문제를 해결하기 위해 CXL이라는 기술에 주목했다. CXL은 CPU-장치 간 연결을 위한 프로토콜로, 가속기 및 메모리 확장기의 고속 연결을 제공한다. 또한 CXL 스위치를 통해 여러 대의 메모리 확장기를 하나의 포트에 연결할 수 있는 확장성을 제공한다. 하지만 CXL을 통한 메모리 확장은 로컬 메모리와 비교해 메모리 접근 시간이 증가하는 단점을 가지고 있다. 데이터를 책으로 비유하자면 기존 시스템은 집에 해당하는 CPU 크기의 제한으로 서재(메모리 용량)를 무한정 늘릴 수 없어, 보관할 수 있는 책 개수에 제한이 있는 것이다. 이에 압축 방식은 책의 내용을 압축하여 더 많은 책을 보관하는 방법이고, 스토리지 방식은 필요한 책들을 거리가 먼 도서관에서 구해오는 것과 비슷하다. CXL을 통한 메모리 확장은 집 옆에 창고를 지어 책을 보관하는 것으로 이해될 수 있다. 연구진이 개발한 AI 반도체(CXL-ANNS)는 CXL 스위치와 CXL 메모리 확장기를 사용해 근사 근접 이웃 탐색에서 필요한 모든 데이터를 메모리에 적재할 수 있어 정확도를 높이고 성능 감소를 없앴다. 또한 근사 근접 이웃 탐색의 특징을 활용해 데이터 근처 처리 기법과 지역성을 활용한 데이터 배치 기법으로 CXL-ANNS의 성능을 한 단계 향상했다. 이는 마치 창고 스스로가 필요한 책들의 내용을 요약하고 정리해 전달하고, 자주 보는 책들은 서재에 배치해 집과 창고를 오가는 시간을 줄이는 것과 유사하다. 연구진은 CXL-ANNS의 프로토타입을 자체 제작해 실효성을 확인하고, CXL-ANNS 성능을 기존 연구들과 비교했다. 마이크로소프트, 메타, 얀덱스 등의 글로벌 IT 기업에서 공개한 검색 데이터 셋을 사용한 근사 근접 이웃 탐색의 성능 비교에서 CXL-ANNS는 기존 연구들 대비 평균 111배 성능 향상이 있었다. 특히, 마이크로소프트의 상용화된 서비스에서 사용되는 방식과 비교하였을 때 92배의 성능 향상을 보여줬다. 정명수 교수는 "이번에 개발한 CXL-ANNS는 기존 검색 엔진의 문제였던 메모리 용량 제한 문제를 해결하고, CXL 기반의 메모리 확장이 실제 적용될 때 발생하는 메모리 접근 시간 지연 문제를 해결했다ˮ며, “제안하는 CXL 기반 메모리 확장과 데이터 근처 처리 가속의 패러다임은 검색 엔진뿐만 아니라 빅 데이터가 필요한 고성능 컴퓨팅, 유전자 탐색, 영상 처리 등의 다양한 분야에도 적용할 수 있다ˮ라고 말했다. 이번 연구는 미국 보스턴에서 오는 7월에 열릴 시스템 분야 최우수 학술대회인 유즈닉스 연례 회의 `USENIX Annual Technical Conference, 2023'에 ‘CXL-ANNS’이라는 이름으로 발표된 예정이다. (논문명: CXL-ANNS: Software-Hardware Collaborative Memory Disaggregation and Computation for Billion-Scale Approximate Nearest Neighbor Search) 한편 해당 연구는 파네시아(http://panmnesia.com)의 지원을 받아 진행됐다.
2023.05.25
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