서강대학교 전자공학과

홍성완 교수 연구팀, 회로설계 분야 Top Conference ‘VLSI 2025’ 3편 Accepted (왼쪽부터) 조주미 남상윤 정현우 박사과정, 전자공학과 홍성완 교수 본교 전자공학과 조주미, 남상윤, 정현우 박사과정(지도교수 홍성완)이 아날로그 회로설계 분야 최고 학회 ‘IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits (VLSI) 2025’에서 논문 각각 1편씩 총 3편 채택되었다.   VLSI conference는 technology 부문과 circuit 부문이 각각 1981년, 1987년 처음 개최되었으며, 반도체 회로 설계부터 첨단 소자 기술까지 아우르는 국제 최고 권위의 학회이다. 현재 ISSCC와 더불어 반도체 분야를 선도하는 ‘양대 산맥’으로 평가받고 있다.   조주미 박사과정생의 논문 제목은 “2,771% Power Improvement Triple-source Ground-symmetric Pile-up Resonant Energy Harvester”이며, piezoelectric transducer (PZT), photovoltaic (PV) cell, thermoelectric generator (TEG)의 세 가지 energy sources로부터 동시에 에너지를 추출할 수 있는 다중 에너지 수확 회로, Triple-source Ground-symmetric Pile-up Resonant (TGPR) energy harvester를 설계하였다. 기존 연구에서는 트랜지스터의 최대 허용 전압으로 인해 특히 PZT에서 추출할 수 있는 전력이 제한되는 문제가 있었다. 본 논문은 ground-symmetric 구조를 적용하여 PZT 양단의 전압 진폭을 최대 허용 전압의 두 배까지 증가시킬 수 있는 회로를 제안하였다. 제안된 TGPR 구조는 multiple energy sources로부터 높은 효율로 에너지를 수확할 수 있으며, 기존 방식인 full-bridge rectifier에 비해 power extraction 성능이 2,771% 향상되었고, 총 887 μW의 출력을 달성하였다.   남상윤 박사과정생의 논문 제목은 "A 0.087 fs FOM Current-mirror-based Analog-assisted Digital LDO with VO Ripple Optimization."이며, 본 논문에서 CPU 혹은 GPU와 같은 SoC 내부에서 전원을 공급하되 기존 Digital LDO와 Analog LDO의 장점을 결합하여 동작하는 새로운 구조의 Analog-assisted Digital LDO를 제안하였다. 해당 구조에서는 최근 논문 대비 가장 작은 capacitor와 낮은 clock frequency를 사용하여 cost를 줄이면서, 빠른 transient response와 매우 작은 출력 전압 ripple을 보여 기존 Digital LDO의 bottleneck을 해결하였다.   정현우 박사과정생의 논문제목은 "A Gm-Boosted 3-stage Amplifier with Gain-Enhancing Feedforward Path for CL of 40-160nF"이며, 공정 미세화에 따라 트랜지스터의 공급 전압과 고유 이득이 감소하면서 발생하는 아날로그 증폭기의 한계를 극복하기 위해, Gain-Enhancing Feedforward Path(GE-FFP)와 Gm-Boost 기법을 적용한 3단 증폭기(3-stage amplifier)를 설계하였다.해당 증폭기는 1V의 저전압 환경에서도 작동하며, 40~160nF의 대용량 부하 커패시턴스를 1.4MHz 이상의 넓은 이득 대역폭(Gain Bandwidth)에서 안정적으로 구동할 수 있도록 설계되었다.  

2025.04.02

 배수아 교수, 2025년 한국연구재단 우수신진연구 사업 선정  전자공학과/시스템반도체공학과 배수아 교수 본교 전자공학과/시스템반도체공학과 배수아 교수는 과학기술정보통신부의 한국연구재단이 주관하는 2025년도 우수신진연구 사업에 선정되었다. 연구 과제명은 「지속적 뇌질환 치료를 위한 홈케어 경두개 집속초음파 시스템 개발」로 연구 기간은 2025년 3월부터 2028년 2월까지 3년이며 총 6.8억을 지원받는다.   인구 고령화로 인해 알츠하이머병, 파킨슨병 등 만성적인 뇌질환 환자와 악성 뇌종양 환자 또한 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 질환은 장기간에 걸쳐 반복적이고 지속적인 치료를 필요로 하지만, 거동이 불편한 환자에게 병원 중심의 치료 시스템은 큰 시간적·경제적 부담을 초래한다. 특히 의료기관에 정기적으로 방문하기 어려운 고령 환자나 지방 거주자의 경우, 치료 접근성의 한계로 인해 적절한 의료 서비스를 지속적으로 받기 어려운 실정이다.   이번 연구는 집속초음파를 활용한 뇌질환 치료의 새로운 패러다임을 제시하는 R&D이다. 기존의 MRI 기반 집속초음파 시스템이 가진 고비용·장시간 치료·병원 의존 구조의 한계를 극복하고, 환자 맞춤형 홈케어 디바이스 개발을 통해 치료의 접근성과 효율성을 획기적으로 높이고자 한다. 연구팀은 뇌혈관장벽 개방 및 뇌척수액 순환 촉진 등 반복적 치료가 필요한 주요 시술을 대상으로, 두개골의 음향 특성 및 환자별 생리적 반응을 고려한 실시간 치료 모니터링 기술을 개발하고 있다.   두개골의 초음파 전달 특성을 분석하고 치료 중 뇌 내 반응을 실시간으로 감지할 수 있는 센싱 및 모니터링 기술, 환자의 생체 신호 및 치료 반응 데이터를 바탕으로 안전하고 재현 가능한 치료 조건을 자동 설정하는 적응형 제어 알고리즘, 병원 외부 환경에서도 사용 가능한 컴팩트한 치료 플랫폼을 개발하는 것이 목표이다. 이와 함께, 환자와 보호자가 직관적으로 사용할 수 있는 사용자 인터페이스 설계 기술도 함께 구축된다.    

2025.03.27

 김영욱 교수 연구팀,양자 어닐링을 이용한 레이다 신호처리로 IEEE GRS-Chapter상 ▲(왼쪽부터) 전자공학과 최지연 석사과정, 김영욱 교수  전자공학과의 인공지능 레이다/RF 연구실(지도교수 김영욱)의 최지연 석사과정생이 2025년도 한국전자파학회(KIEES) 동계종합학술대회에서 IEEE Geoscience and Remote Sensing (GRS)-Chapter상을 수상하였다. 본 연구는 "Quantum Annealing을 이용한 레이다 다중 표적 트래킹 기법"이라는 제목으로 최지연학생과 김영욱 교수가 저자로 논문을 발표하였다. 레이다의 다중 표적 트래킹 문제는 NP문제로 많은 계산량을 필요로 하는데, 본 연구에서는 이를 Quantum Computing이 풀 수 있는 수학적 모델 (QUBO)로 변환하여 Quantum Annealing 기법으로 결과를 도출하였다. 특히 다중 표적 트래킹 문제에서 표적의 프레임과 프레임 사이의 연관성을 표적 사이의 거리뿐만 아니라 각도까지도 고려할 수 있는 수학적인 방법을 제시하였다. 본 연구는 앞으로 많은 레이다 신호처리 문제들이 Quantum Computing으로 풀릴 수 있는 기초를 마련한 데에 기여가 있다. <다중 표적 추적 문제를 Quantum annealing으로 풀기 위한 과정>  인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능을 이용한 레이다 신호처리, 최적화 알고리즘을 이용한 안테나 설계, 응용 전자기학과 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 및 양자 기반 레이다 신호처리 분야에서 성과를 거두고 있으며, 스마트 헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한 Computer-human interface 분야를 주력으로 연구하고 있다. 

2025.02.21

송태경 석학교수범부처전주기의료기기연구개발사업 10대 대표과제 표창  송태경 전자공학과 석학교수가 공동으로 참여한 범부처전주기의료기기연구개발사업 연구과제의 우수 성과가 인정되어 2025년 10대 대표과제 성과보고회에서 표창을 수상하였다. 범부처전주기의료기기연구개발사업은 국내 의료기기 산업 활성화 및 글로벌 경쟁력 강화를 위한 기술 시장진출 지원을 위해 보건복지부, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 식품의약품안전처 4개 부처가 공동으로 추진한 사업이다. 관련하여 지난 2월 11일(화) YTN 뉴스퀘어 미디어홀에서 개최된 사업 성과보고회에서 10대 대표과제로 송태경 교수 연구팀이 2020년부터 약 5년간 주식회사 아이엠지티, 서울대, 한국표준과학연구원과 공동 수행한 “시장선도형 췌장암 융합치료 초음파 영상유도 고강도집속초음파 치료기기 상용화 개발” 과제가 선정되는 쾌거를 이루었다. 2025년 10대 대표과제는 연구개발 수행의 적절성, 기술·의료 분야의 파급효과, 사회·경제 분야의 파급효과 등 3대 핵심지표를 기준으로, 혁신성과 성과 창출 가능성 등을 종합적으로 평가하여 선정된 것으로, 송태경 교수의 수행 과제는 세계 최초로 췌장암 항암제 전달효과 향상이 가능한 고강도집속초음파치료기기(HIFU)를 상용화하고 췌장암 치료 효과를 개선한 것에 대한 우수 성과를 인정받아 금번 표창 대상에 포함되었다.  

2025.02.19

류성주 교수 연구팀, 반도체 설계 자동화 분야 Top Conference ‘DAC 2025’ 논문 채택▲(상단) 박영준 석사과정, 김상연 석박통합과정, 김영건 성사과정 (하단) 지기산 석박통합과정, 류성주 시스템반도체공학과/전자공학과 교수  본교 시스템반도체공학과/전자공학과 류성주 교수 연구팀의 논문이 반도체 설계 자동화 분야 Top Conference인 ‘Design Automation Conference (이하 DAC) 2025’에 채택되었다. 1964년부터 시작된 DAC은 반도체, VLSI(초대규모 집적회로) 설계 및 관련 기술 분야의 발전을 선도해 온 권위 있는 국제 학술대회로, 오는 6월 22일부터 25일까지 미국 샌프란시스코에서 개최될 예정이다. 논문의 제목은 “RADiT: Redundancy-Aware Diffusion Transformer Acceleration Leveraging Timestep Similarity”이며, 박영준 석사과정 학생의 주도하에 김상연 석박사통합과정, 김영건 석사과정, 지기산 석박사통합과정 학생들이 함께 연구를 진행하였다. Diffusion Transformer (DiT)는 최근 이미지 및 비디오 생성 분야에서 높은 성능을 보이며 주목받고 있지만, 반복적인 샘플링 과정에서 발생하는 막대한 계산량과 에너지 소비가 실시간 응용에 걸림돌로 작용하고 있다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 DiT의 추론 과정 중 시간 단계(Timestep) 간의 상당한 유사성이 있음을 분석하고, 이를 활용한 중복 연산 최소화 기법을 적용한 DiT 가속기 RADiT을 개발하였다. 해당 기법은 (1) 블록 단위 입력 특징 분석을 통해 중복된 연산을 탐지하고 이를 건너뛰며, (2) Dynamic Threshold Scaling Module (DTSM)과 Compress and Compare Unit (CCU)을 도입하여 정확도를 유지하면서도 연산 효율을 극대화하는 방식으로 설계되었다.   실험 결과, RADiT은 기존 DiT 모델과 유사한 수준의 정확도를 유지하면서도 이미지 생성 속도를 최대 1.8배, 비디오 생성 속도를 1.7배 향상시키는 성과를 거뒀다. 또한, 각각 41%와 45.5%의 에너지 소비 절감 효과를 보이며 높은 연산 비용과 지연 시간 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다.  ▶ 논문제목: RADiT: Redundancy-Aware Diffusion Transformer Acceleration Leveraging Timestep Similarity▶ 저자 정보: 박영준(제 1저자), 김상연(제 2저자), 김영건(제 3저자), 지기산(제 4저자), 류성주 교수(교신저자) 

2025.02.18

배수아 교수, 미국 치료초음파재단 ‘신진연구자’ 인터뷰  미국의 치료초음파재단(Focused Ultrasound Foundation)은 의료용 집속 초음파 분야에서 가장 영향력 있는 기관 중 하나로, 관련 연구와 기술 개발을 국제적으로 지원하고 있다. 최근 서강대학교 전자공학과 배수아 교수를 ‘Young Investigator’로 선정하며, 연구 성과와 학문적 기여를 조명하는 뉴스레터를 발행했다.   배수아 교수는 집속 초음파(Focused Ultrasound) 기술을 활용한 혈뇌장벽(BBB) 개방 연구를 수행하며, 이를 기반으로 뇌질환 치료의 가능성을 탐색하고 있다. 알츠하이머병 환자를 대상으로 한 BBB 개방 임상시험에서 실시간 초음파 영상 모니터링의 기술을 개발 및 적용하여 연구 성과를 인정받았으며, 소아 뇌종양 환자를 대상으로 한 초음파 치료 연구에도 참여하여 치료 모니터링 기법을 개선하는 데 기여했다.  2024년 전자공학과에 임용되면서 서강대학교 공과대학 최초의 여성 교수로 자리하게 되었다. 연구뿐만 아니라 교육에도 힘쓰며, 특히 공대에서 학업을 이어가는 여학생들에게 좋은 역할 모델이 되고자 노력하고 있다.   관련뉴스링크: https://www.fusfoundation.org/posts/young-investigator-profile-sua-bae-phd/  

2025.02.18

홍성완 교수 연구팀, 삼성전자 '제31회 휴먼테크논문대상' 동상 수상 ▲(왼쪽부터) 전영준 석박통합과정, 김정헌 석박통합과정, 김원규 석박통합과정, 이석준 석박통합과정, 홍성완 전자공학과 교수 서강대학교 전자공학과 석·박사 통합과정에 재학 중인 전영준 학생(지도교수 홍성완, 공저자 김정헌·김원규·이석준)이 삼성전자가 주최하는 '제31회 휴먼테크논문대상'에서 Circuit Design 분과 동상을 수상했다.   삼성 휴먼테크논문대상은 미래 과학 기술을 선도할 인재를 발굴·육성하기 위해 1994년부터 시작된 권위 있는 학술 대회로, 삼성전자가 주관하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 후원한다. 올해 대회에는 총 3,152편의 논문이 접수됐으며, 이 중 Circuit Design 분과에서는 8편이 최종 수상작으로 선정됐다.   전영준 학생의 수상 논문은 'Sub-1V, 50mV Dropout LDO using Pseudo Impedance Buffer with Phase Margin Improvement Design'이다. 본 연구는 Sub-1V 입력 전압에서 최대 300mA의 로드 전류를 제공하고, 50mV의 낮은 드롭아웃 전압과 94.99% 이상의 높은 전력 효율을 달성한 점에서 높은 평가를 받았다. 제안된 아날로그 LDO는 단순한 회로 구조를 통해 저잡음, 고정밀 전원을 안정적으로 공급하며, 차세대 SoC 등 고집적 전력 관리 시스템에 적합한 솔루션을 제시한다. 기존 LDO는 1V 이상의 입력 전압을 필요로 하며 상대적으로 큰 드롭아웃 전압과 공급할 수 있는 로드 전류의 한계로 인해 전력 효율이 약 80% 초반에 머무르는 한계가 있었다. 이번 연구에서는 Rail-to-Rail Pseudo Impedance Buffer(RRPB)를 도입하여 이러한 한계를 극복했고, 해당 성과를 인정받아 동상을 수상했다. 수상 소감을 전하며 전영준 학생은 "홍성완 교수님의 아낌없는 지도와 연구에 함께해 준 공저자들에게 감사드린다"며 "앞으로도 더욱 연구에 매진하여 사회에 기여할 수 있는 연구자가 되겠다"는 포부를 밝혔다.  

2025.02.18

신의협 학생, ‘제 31회 삼성휴먼테크 논문대상’ 동상 수상   전자공학과 신의협 학생(지도교수 박형민 교수)이 제 31회 삼성휴먼테크논문대상 ‘Signal Processing’ 분과에서 동상을 수상했다. 신의협 학생은 “Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation”라는 주제로 효과적으로 음성을 분리하기 위한 새로운 모델 구조를 제안하여 수상하였다.  음성 분리(Speech Separation)은 여러 화자의 음성이 섞인 오디오에서 개별 화자의 음성을 분리해내는 과제이다. 이를 위해서 역할이 구분 되는 분리 인코더 – 재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 설계하였으며 이는 기존 음성 분리 분야에서 사용되고 있는 딥러닝 네트워크의 설계에서 실제 음원의 분리가 네트워크의 가장 후반부에서 진행되는 것의 한계점을 고려한 것이다.   또한, 본 연구는 지난 2024년 12월 캐나다 벤쿠버에서 개최된 세계 최고 귄위의 인공지능 학회인 NeurIPS 2024에서 발표된 바 있다.   삼성휴먼테크논문대상은 과학기술 분야의 미래 주역을 발굴하자는 취지에서 1994년부터 시작된 학술 논문상이다. 삼성전자가 주최하고 과학기술정보통신부와 중앙일보가 공동 후원한다. 이번 대회에는 역대 가장 많은 총 3152편의 논문이 접수돼 총 116편의 연구가 수상했다.   ▶ 논문제목: Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation▶ 저자 정보: 신의협(제 1저자), 이상윤(제 2저자), 김태한(제 3저자), 박형민 교수(교신저자, 서강대)▶ 데모 페이지: https://fordemopage.github.io/SepReformer/ 

2025.02.18

강석주 교수 연구팀,국제 유명 저널 'IEEE TIM’ 논문 게재▲(왼쪽부터) 황예은 석사과정, 송민서 석사과정, 강석주 전자공학과 교수 전자공학과 강석주 교수 연구팀(황예은 석사과정, 송민서 석사과정)이 삼성전자 반도체연구소 CSE팀과 공동 연구를 통해 국제 유명 저널 IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement(TIM)에 논문을 게재했다. 논문 제목은 ‘SO-Diffusion: Diffusion-based Depth Estimation from SEM Images and OCD Spectra’로, 연구팀은 주사전자현미경(SEM)으로 촬영한 반도체 이미지와 광학적 임계치수(OCD) 스펙트럼을 활용하여 반도체 구조를 예측하는 새로운 모델을 제안했다. 특히, CNN 기반의 스펙트럼 인코더(SEFO)를 개발해 OCD 스펙트럼을 효과적으로 전처리하고, 이를 SEM 이미지와 함께 diffusion 기반 네트워크에 적용함으로써 반도체 구조 예측의 정확도를 향상시켰다. 그 결과, 기존 모델보다 SEM 이미지와 OCD 스펙트럼을 활용한 반도체 깊이 예측 성능이 기존 모델 대비 크게 개선되었음을 확인했다. 이번 연구에 참여한 황예은 석사과정생은 “석사 과정 중에 IEEE TIM에 논문을 게재할 수 있어 매우 영광스럽다”라며, “삼성전자 CSE팀의 지원과 교수님의 지도 덕분에 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 반도체 연구가 활발히 진행되는 만큼, 이번 연구를 기반으로 다양한 후속 연구가 이어지길 기대한다”라고 소감을 전했다.   논문에서 제안한 SO-Diffusion 네트워크의 전반적인 구조   해당 알고리즘은 최근 반도체 구조가 점점 미세화되고 복잡해지는 최근의 산업 트렌드에 맞춰 개발되었다. SEM 반도체 영상 분석 시 보다 정밀한 계측 데이터를 제공함으로써, 반도체의 3D 구조를 효과적으로 복원하는 데 기여할 것으로 기대된다.- 논문명: SO-Diffusion: Diffusion-based Depth Estimation from SEM Images and OCD Spectra- 저널명: IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement- 저자정보: 황예은(제1저자, 서강대), 송민서(서강대), 마아미(삼성전자 CSE), 김규환(삼성전자 CSE), 장규백(삼성전자 CSE), 정재훈(삼성전자 CSE), 강석주(교신저자, 서강대) 

2025.02.04

남창주 교수 연구팀,로봇 분야 Top conference ‘ICRA 2025’ 논문 채택 ▲ 왼쪽부터 김준경 석사과정, 박상진 학부인턴, 이원종 석사과정, 지도교수 남창주 전자공학과 남창주 교수 연구팀의 논문이 로봇 및 자동화 분야 Top conference인 International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025)에 채택되었다. IEEE에서 주관하는 ICRA는 로봇 분야의 세계 최고 권위의 국제학술행사로, 오는 5월 19일부터 23일까지 미국 조지아 월드 콩그레스 센터에서 개최될 예정이다.논문 제목은 “Escaping Local Minima: Hybrid Artificial Potential Field with Wall-Follower for Decentralized Multi-Robot Navigation”으로, 김준경 석사과정의 주도 하에 박상진 학부인턴, 이원종 석사과정이 함께 연구를 진행하였으며 미국 카네기멜론대학교, 주식회사 티랩스와 협업이 이루어졌다.  제안된 방법은 비정형 장애물이 가득한 환경에서 여러 대의 모바일 로봇이 지도 없이도 라이다(LiDAR)와 같은 거리 센서 정보만으로 충돌을 회피하며 주행할 수 있는 새로운 기술이다. 기존의 반응형 이동 방식인 인공 포텐셜 필드(APF) 기법은 계산이 빠르고 간단하지만, 국소 최소값(local minima) 문제로 인해 로봇이 특정 위치에 갇히는 한계를 갖고 있다. 제안된 알고리즘은 APF 방식에  벽면 추종(Wall-Following, WF) 방식을 결합해 로봇이 국소 최소값에서 탈출할 수 있도록 한 것이 특징이다. 연구팀은 APF와 WF 간의 전환을 위해 두 가지 방법을 제안했는데, 하나는 정해진 규칙에 따라 전환하는 방식이며, 다른 하나는 전문가 시연 데이터를 학습한 인코더 네트워크를 활용하는 방식이다. APF와 WF 사이 스위칭을 수행하는 알고리즘과 교착 상태가 발생하기 쉬운 실험 환경 실험 결과, 제안된 기법은 기존 최신 기술 대비 훨씬 높은 성공률을 보이며, 비정형 장애물과 동적인 환경에서도 안정적인 이동이 가능함을 입증했다. 이 기술이 상용화된다면 물류, 제조, 구조 작업 등 다양한 분야에서 멀티 로봇 시스템의 활용도를 크게 높일 것으로 기대된다. 

2025.02.03

남창주 교수 연구팀,로봇 분야 Top conference ‘ICRA 2025’ 논문 채택 ▲왼쪽부터 한기돈 석사 졸업생, 박정우 박사과정, 지도교수 남창주 전자공학과 남창주 교수 연구팀의 논문이 로봇 및 자동화 분야 Top conference인 International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025)에 채택되었다. IEEE에서 주관하는 ICRA는 로봇 분야의 세계 최고 권위의 국제학술행사로, 오는 5월 19일부터 23일까지 미국 조지아 월드 콩그레스 센터에서 개최될 예정이다.   한기돈 석사 졸업생(현 삼성전자)의 주도 하에 박정우 박사과정이 함께 연구를 진행하였으며 논문 제목은 “Stop-N-Go: Search-based Conflict Resolution for Motion Planning of Multiple Robotic Manipulators”이다.   다수의 매니퓰레이터 로봇이 공장/창고 등에서 조립, 용접, 도장, 패키징 등의 공정을 함께 수행하다 보면 서로 부딪힐 위험이 있다. 모든 로봇의 구성 공간(configuration space)을 하나로 묶어 계획하는 방식은 모든 로봇의 움직임을 동시에 고려하기 때문에 직관적이지만, 로봇 수가 늘어나면 계산량이 폭발적으로 증가하며 솔루션을 찾는 데 실패하는 경우가 많다. 반면, 로봇별로 경로를 따로 계획하는 방식은 속도가 빠르지만 충돌 문제를 자주 유발한다.  로봇 경로간 간섭을 해소하기 위한 탐색 알고리즘과 알고리즘이 적용된 실험 환경  이에 남창주 교수 연구팀은 개별적으로 계획된 경로에 '정지'를 삽입해 충돌을 해결하는 새로운 방식을 제안했다. A* 알고리즘을 활용해 각 로봇의 정지를 최소화하면서 전체 작업 완료 시간을 줄이는 전략이다. 이 방식은 일부 로봇이 멈춰 다른 로봇이 충돌 없이 움직일 수 있도록 하며, 동시에 경로의 효율성을 유지한다. 이 기술이 적용되면 다수의 로봇이 한 공간에서 더욱 효율적으로 작업할 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 산업 현장뿐만 아니라 물류, 의료, 서비스 로봇 등 다양한 분야에서 협업 로봇의 활용도가 높아질 전망이다.  

2025.02.03

류성주 교수 연구팀,반도체 설계 자동화 분야 Premier Conference ‘DATE 2025’ 논문 채택  (왼쪽부터) 김상연 석박통합과정, 김현민 석사과정, 류성주 시스템반도체공학과/전자공학과 교수  본교 전자공학과 석박사통합과정 김상연, 석사과정 김현민 (지도교수 류성주)이 반도체 설계 자동화 분야 우수 학술대회인 ‘Design, Automation and Test in Europe (이하 DATE) 2025’에서 논문을 발표하게 되었다.   논문의 제목은 "Thanos: Energy-Efficient Keyword Spotting Processor with Hybrid Time-Feature-Frequency-Domain Zero-Skipping"이며, 김상연 석박통합과정생의 주도 하에 김현민 석사과정생이 함께 연구를 진행하였다.   키워드 검출 (Keyword spotting) 기술은 사용자가 특정 명령어를 음성으로 말했을 때 이를 인식하는 기술로, 개인화된 가상 비서나 스마트 디바이스와 같은 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 그러나 이러한 키워드 감지 시스템은 항상 활성 상태를 유지해야 하므로 에지 (Edge) 디바이스의 전력 소비에 문제가 발생한다. 특히 기존 키워드 검출 기술에서는 전체 과정 중 전처리 (Pre-processing) 단계에서 상당한 전력을 소모하고 있음이 관찰되었다.   본 연구팀은 음성 신호의 희소성 (Sparsity) 특성을 기반으로 하드웨어 설계를 최적화하여 키워드 감지의 전력 효율성을 획기적으로 향상시켰다. 구체적으로,1) 특징 영역 (Feature-domain, 음성이 발화되는 시간에 대한 영역)에서 낮은 에너지를 갖는 음성 신호가 대부분일 경우 연산을 수행하지 않고 즉시 종료(Early exit)하는 알고리즘,2) 시간 영역 (Time-domain)에서 낮은 에너지를 갖는 영역을 감지하여 연계된 연산을 생략 (Skipping)하는 메커니즘,3) 주파수 영역 (Frequency-domain)에서 낮은 에너지를 갖거나 음성 신호가 아니라고 판단한 부분을 생략 (Skipping)하는 방법을 하드웨어로 구현하였다.  제안한 Hybrid time-feature-frequency-domain Zero-skipping 구조의 개요  이러한 기술을 적용한 ‘Thanos’ 하드웨어 아키텍처는 기존 구조 대비 저지연 (Low latency)과 저에너지소비 (Low energy consumption)를 달성하였다.   한편 DATE는 BK21 및 한국정보과학회가 인정하는 컴퓨터 과학(Computer Science) 분야의 우수 국제 학술대회로 선정된 바가 있다. DATE 2025는 오는 2025년 3월 31일부터 4월 2일까지 프랑스 리옹에서 개최될 예정이다.   ▶ 논문제목: Thanos: Energy-Efficient Keyword Spotting Processor with Hybrid Time-Feature-Frequency-Domain Zero-Skipping▶ 저자 정보: 김상연(제 1저자), 김현민(제 2저자), 류성주 교수(교신저자)  

2024.11.25