• 포스텍 전자전기공학과 박사과정 이경민 학생(지도교수:김경태)이 한국전자파학회가 주최한 “2023년 동계종합학술대회”에서 “바이스태틱 FMCW 레이다 시스템 비동기 현상 분석”이라는 주제로 우수논문상을 수상하였다.

본 논문은 바이스태틱 구조를 가지는 Frequency-modulated continuous wave (FMCW) 레이다 시스템 환경에서 발생할 수 있는 다양한 비동기 현상을 신호 모델 관점으로 분석하였으며, 역합성 개구면 레이다 (Inverse synthetic aperture radar, ISAR) 영상 형성 결과로 각 비동기 현상의 영향력을 확인하였다. 본 연구는 기존에 시도되지 않은 바이스태틱 FMCW 비동기 현상 분석을 정밀하게 수행한 점을 높이 평가받았다.

포스텍 전자전기공학과 정윤영 교수 연구팀(통합과정 박성민, 박사과정 성수원, 전길수)이 발표한 인공지능 반도체 논문이 반도체 소자, 재료 분야의 저명 학술지 Advanced Electronic Materials 저널의 표지논문으로 선정되었다.

“Highly Linear and Symmetric Analog Neuromorphic Synapse Based on Metal Oxide Semiconductor Transistors with Self-Assembled Monolayer for High-Precision Neural Network Computation” 논문에서 본 연구팀은 기존 뉴로모픽 반도체의 한계를 뛰어넘기 위하여 현재 디스플레이 산업에서 활발히 이용되고 있는 산화물 반도체 소재를 활용한 두 개의 트랜지스터가 연결된 새로운 구조의 인공지능 반도체를 제시하였다.

정보가 저장되는 부분과 처리되는 영역을 전자 소자 내부적으로 분리하여 안정성을 크게 향상시켰으며, 선형성, 대칭성, 멀티레벨 가중치 프로그래밍 등 인공지능 반도체의 특성을 평가하는 여러 지표들에서 기존 연구결과 대비 압도적인 성능을 달성하였다.

새로운 소재 개발에 집중해온 기존 인공지능 반도체 연구의 한계를 뛰어넘어, 이미 신뢰성, 양산성이 검증된 산화물 반도체 소재를 활용하여 우수한 성능을 갖춘 인공지능 반도체 소자를 개발하였으며, 학문적인 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정되었다.