• 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.

포스텍 전자전기공학과 석사과정 송해나(공저자: 김도훈, 윤종호, 권은지, 지도교수: 강석형, 오태현)이 제 29회 삼성휴먼테크논문대상에서 Computer Science & Engineering 분과 동상(상금 500만원)을 수상하였다. 본 대회는 과학기술 분야의 우수한 인력을 발굴, 육성하여 세계 최고의 경쟁력과 기술력을 확보할 수 있는 기반을 조성하고자 삼성전자가 개최하는 논문대상이다.

본 대회에서 수상한 “FPGA-Based Accelerator for Rank-Enhanced and Highly-Pruned Block-Circulant Neural Networks” 논문은 딥러닝 네트워크 압축 기법 중 하나인 Block-Circulant Neural Network의 한계점을 개선하여, 보다 더 효율적인 성능을 가진 경량화 방법과 가속기 하드웨어 디자인을 제안하였다. 본 연구에서는 기존 방법의 정확도 하락 문제를 순환 행렬들의 rank 결핍 문제라는 새로운 관점으로 파악하고, 이를 개선하기 위한 Hadamard 파라미터화와 프루닝 기법과 결합한 프레임워크를 제시하였다. 그 결과 딥러닝 네트워크의 큰 압축 성능을 유지하면서도 기존 방법의 정확도를 크게 개선하였으며, 그 우수성을 인정받아 동상을 수상하였다.

포스텍 전자전기공학과 박사과정 권병기, 남현우 학생(지도교수: 오태현)이 삼성전자가 주최한 “제29회 휴먼테크논문대상” Signal Processing 분과 동상을 수상하였다. Computer Engineering분과에서 강석형 교수 연구팀과 공동 연구로 수상한 또다른 동상을 포함하면 이번 회차에 AMI연구실(지도교수: 오태현)은 동상 2개의 성과를 거뒀다.

이번에 수상한 “DFlow: Learning to Synthesize Better Optical Flow Datasets via a Differentiable Pipeline” 논문은 컴퓨터비전의 근본적인 문제 중 하나인 카메라 영상으로부터 움직임을 추정하는 광학흐름추정 (Optical flow estimation) 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 방향을 제시하였다.

최근 광학흐름추정 문제는 인공지능 모델을 통해 학습 기반으로 접근하는데, 학습을 위해 많은 학습 데이터가 요구된다. 그러나 일반적으로 본 문제의 데이터 취득이 어렵다고 알려져, 현재 공개된 가장 큰 실제 환경 데이터가 약 1,000개 정도에 불과했다. 본 연구는 적은 데이터로부터 모델 학습에 유리한 데이터셋의 기준을 스스로 학습하고, 이를 반영한 가상 데이터를 생성할 수 있는 시스템을 개발하였다. 그 결과 대규모 데이터를 쉽게 생성하여 전반적인 모델들의 성능을 크게 개선하였고, 눈과 비가 오는 상황에서도 강인한 광학흐름추정 모델 학습이 가능함을 보였다. 이러한 우수성을 인정받아 동상을 수상하였다.

본 연구는 르완다에서 개최될 예정인 세계 최고 인공지능 학회인 International Conference on Learning Representations (ICLR) 2023에서 오는 5월에 발표될 예정이다.

또한, 송해나 (지도교수: 강석형) 학생이 주도한 오태현 교수 연구팀과 강석형 교수 연구팀의 ＂FPGA-Based Accelerator for Rank-Enhanced and Highly-Pruned Block-Circulant Neural Networks＂ 라는 공동 연구 주제로 Computer Engineering 분과 동상을 수상하여, 별도의 전자과 소식으로 소개되었다.

삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 공동 후원하는 휴먼테크 논문대상은 과학기술 분야의 우수한 인력을 발굴, 육성해 세계 최고의 경쟁력과 기술력 확보에 목적을 두고 1994년 삼성전자가 제정한 연구대회로, 저자들은 이번 제 29회 삼성휴먼테크논문대상에서는 총 1,972 편 중 엄격한 3단계 심사를 거쳐 수상자로 선정되었다.