서강대학교 전자공학과

 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

김경환 교수 연구팀,Computer Vision 분야 Premiere Conference ‘WACV 2025’ 논문 채택 ▲ (왼쪽부터) 유지원, 고다미, 이장원 석사과정, 김경환 교수 전자공학과 김경환 교수 연구팀(유지원, 고다미, 이장원 석사과정)이 Computer Vision 분야 Premiere Conference인 WACV 2025에 발표한 논문이 최종 채택되었다. 논문 제목은 ‘CCASeg: Decoding Multi-Scale Context with Convolutional Cross-Attention for Semantic Segmentation’으로, Semantic Segmentation에서 다양한 크기의 context를 효과적으로 캡처하기 위한 CCA(Convolutional Cross-Attention) 기반의 새로운 디코딩 방식인 CCASeg를 제안하였다. CCASeg의 CCA block은 Successive Feature Integration과 Convolutional Cross Attention을 통해 다양한 수준의 정보를 결합하여 객체 간 관계를 효과적으로 학습한다. 또한 다양한 크기의 커널을 통해 local 및 global context를 효율적으로 추출하며, 낮은 연산량으로 높은 효율성을 달성한다. 제안된 CCASeg는 여러 데이터셋에서 기존 SOTA(State-Of-The-Arts) 방법들을 능가하는 성능을 보였다.▲ 논문에서 제안한 CCA Block 구조 ▲ 기존 SOTA 방법과의 성능 비교 한편, IEEE/CVF에서 주관하는 WACV 2025는 2025년도 2월 28일부터 3월 4일까지 애리조나 투손에서 진행될 예정이다. ▶ 논문제목: CCASeg: Decoding Multi-Scale Context with Convolutional Cross-Attention for Semantic Segmentation▶ 저자 정보: 유지원(공동 제1저자), 고다미(공동 제1저자), 이장원(제2저자), 김경환 교수(교신저자, 서강대) 

2024.11.11

 김성진 교수, 2024년 하반기 삼성미래기술육성사업 ICT 분야 신규 과제 선정  ▲시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 본교 시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 연구팀의 연구 과제가 2024년 하반기 삼성미래기술육성사업 ICT 분야에 신규 선정되었다. 포항공과대학교의 이지원 교수(반도체공학과)와 공동연구팀을 이루어 “단파장 적외선 대역 TFPD 기반 3D 이미지센서 연구”를 주제로 제안하였으며 2024년 12월부터 2027년 11월까지 3년 간 총 12억원(연평균 4억원)을 지원받는다.   3D 이미지센서는 색상 정보만을 획득하는 일반 이미지센서와 달리 물체까지의 거리 정보를 측정할 수 있는 센서로 주로 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)로 불리며 전파를 사용하여 거리를 측정하는 레이더와 달리 빛을 이용하기 때문에 거리 정밀도가 높은 고해상도 3D 영상을 얻을 수 있어 각광받고 있다. 다양한 3D 이미지센서 기술 중에서 indirect Time-of-Flight(iToF) 방식은 변조된 빛의 위상 차이를 감지하여 거리 정보를 획득하는 방법으로 성숙된 CMOS 공정 기술을 그대로 활용할 수 있을 뿐 아니라 픽셀 구조가 단순하여 고해상도 3D 영상을 얻기에 가장 좋기 때문에 마이크로소프트, 소니, 삼성전자 등 전세계 유수의 기업들이 개발하고 있다. 하지만 외부 광원에 쉽게 포화되고 악천후 대응성이 낮아 실외 사용이 어렵고 최대 감지 거리가 10미터 이내로 짧은 한계가 있다.   본 연구에서는 상술한 iToF 기술의 단점을 해결하기 위해 Short Wave Infrared (SWIR) 광원을 사용하는 iToF 센서를 개발한디. 특히 SWIR 광원에는 반응할 수 있으나 동작 속도가 느린 양자점 포토다이오드와 SWIR 광원 반응성은 없지만 고속 동작에 최적화된 실리콘 포토다이오드를 결합한 형태의 하이브리드 픽셀 구조를 제안하였다. 더불어 신호 크기에 따라 노출 시간을 자동으로 조절하는 픽셀회로를 하여 최대 측정 거리를 크게 증가시키고자 한다.    삼성미래기술육성사업은 삼성전자에서 2013년부터 1조원의 기금을 마련하여 연구자들이 자유롭게 도전적인 연구를 할 수 있도록 지원해온 사업으로 지난 10년간 우리나라 연구개발사업의 방향을 바꾸는데 큰 기여를 했다는 평가를 받고 있다. 연구의 가치를 결과물의 산출에 두지 않고 아이디어의 창의성과 결과의 파급력에 두고 있어 많은 연구자들의 선망의 대상이 되고 있는 사업이다. 김성진 교수는 이번 연구를 성공적으로 달성하여 3D 이미지센서 산업에서의 게임 체인저가 되기를 기대하고 있다.   https://www.samsungstf.org/ssrfPr/newsroom/viewNewsroom.do?idx=845&pageIndex=&searchGubun=C&searchYear=&searchMonth=&searchCondition=&searchKeyword=  

2024.10.31

 김성진 교수 LiDAR 센서 연구팀, 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2025’ 논문 채택 본교 시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 LiDAR 센서 연구팀의 연구 결과가 반도체 회로 분야 세계 최고 학회인 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2025’에 선정되었다.   ISSCC는 1954년 처음 개최된 집적회로 분야 최고의 국제학술대회로 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위을 가지고 있으며 nVidia, SK 하이닉스, 삼성전자, TSMC 등 관련 분야 세계 최고의 기업에서 3,000명 이상의 참가자가 모이는 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다.   해당 논문의 제목은 “An Asynchronous 160×90 Flash LiDAR Sensor with Dynamic Frame Rates of 5-250 fps Based on Pixelwise ToF Validation via Background Light Adaptive Threshold”이다.   이번 연구는 거리 영상을 실시간으로 출력해주는 LiDAR 센서에 관한 것으로 LiDAR는 앞으로 다가올 augmented/virtual reality를 포함하는 메타버스 및 자율주행차량에 필수적인 기술로 각광받고 있다. 본 논문은 모든 픽셀이 동일한 조건에서 동작하는 기존 LiDAR 센서와는 달리 각 픽셀에 들어오는 실외광 정보에 따라 거리 정보의 유효성을 판단하여 동작 속도를 스스로 조절하는 Pixelwise ToF Validation 구조를 구현하고 Dynamic Frame Rate을 시연하였다. 따라서 근거리 물체의 거리 정보는 빠르게, 원거리는 천천히 업데이트되어 LiDAR의 성능을 극대화할 수 있다.   이번 연구는 한국연구재단에서 지원하는 중견연구자 사업(NRF-2021R1A2C2012045)의 지원을 받아 이루어졌으며 울산과학기술원, 솔리드뷰의 연구원들과의 공동 연구로 진행되었다.   

2024.10.31

 김성진 교수 생체 신호 IC 연구팀, 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2025’ 논문 채택  본교 시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 생체 신호 IC 연구팀의 연구 결과가 반도체 회로 분야 세계 최고 학회인 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2025’에 선정되었다.   ISSCC는 1954년 처음 개최된 집적회로 분야 최고의 국제학술대회로 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위을 가지고 있으며 nVidia, SK 하이닉스, 삼성전자, TSMC 등 관련 분야 세계 최고의 기업에서 3,000명 이상의 참가자가 모이는 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다.   해당 논문의 제목은 “A 4.6-µW 3.3-NEF Biopotential Amplifier with 133-VPP Common-mode Interference Tolerance and 102-dB Total Common-mode Rejection Ratio for Two-Electrode Recording System”이다.   이번 연구는 ECG, EEG 등 심장이나 뇌와 같은 중요 장기에서 나오는 매우 작은 생체 신호를 수집하는 증폭기에 관한 것으로 실생활 중에 스마트 워치에서 신체 기능이나 건강 상태를 지속적으로 모니터링할 때 반드시 필요한 기술로 각광받고 있다. 특히 본 논문에서는 두 개의 전극만으로 생체 신호를 모니터링할 때 문제가 되는 전원 전압 간섭 신호를 효과적으로 줄일 수 있는 회로 기술을 선보여 큰 주목을 받았다. 또한 공통 모드 노이즈를 줄임으로써 전극 안쪽으로 보이는 임피던스를 크게 높여 움직임이 많은 실생활에서도 생체 신호를 효율적으로 측정 가능하여 헬스케어 산업에 큰 임팩트를 가져올 것으로 기대된다.   이번 연구는 한국연구재단에서 지원하는 중견연구자 사업(NRF-2021R1A2C2012045)의 지원을 받아 이루어졌으며 울산과학기술원, Univ. California, San Diego (UCSD) 연구원들과의 공동 연구로 진행되었다.    

2024.10.31

 전영준 석박통합과정(지도교수 홍성완), 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2025’ 논문 채택  ▲(왼쪽부터) 전영준 석박통합과정, 홍성완 전자공학과 교수  전자공학과 전영준 석박사통합과정(지도교수 홍성완)이 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2025’에서 논문이 채택되었다. ISSCC는 1954년 처음 개최된 회로 분야 최고 국제학술대회로, 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위와 큰 규모를 자랑하며 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다. 해당 논문의 제목은 “A Sub-1V, 50mV Dropout LDO using Pseudo-Impedance Buffer with Phase-Margin Improvement Design”이다. 전영준 석박사통합과정생은 반도체 공정 기술의 발전에 맞춰 낮은 입력 전압 조건에서 동작하는 Analog Low Dropout Regulator(ALDO)를 설계하였다. 본 논문은 Rail-to-Rail Pseudo Impedance(RRPB) 구조를 제시하여, 1V 이하의 입력 전압에서 최대 300mA 로드 전류를 제공하면서도 50mV의 낮은 dropout voltage를 갖는 높은 효율을 갖는 LDO를 설계하였다. 이번 연구 성과는 기존 낮은 입력 전압에서 동작하는 Digital Low Dropout Regulator(DLDO)의 스위칭 노이즈 문제를 해결한 구조로, 고정밀 저잡음 전원이 필요한 시스템에서 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

2024.10.16

 김정헌 석박통합과정(지도교수 홍성완), 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2025’ 논문 채택 ▲(왼쪽부터) 김정헌 석박통합과정, 홍성완 전자공학과 교수 전자공학과 김정헌 석박통합과정(지도교수 홍성완)이 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2025’에서 논문이 채택되었다. ISSCC는 1954년 처음 개최된 회로 분야 최고 국제학술대회로, 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위와 큰 규모를 자랑하며 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다.   해당 논문의 제목은 “A 2A Fully Analog Distribution LDO with Noise Immunity for a SoC”이다.  김정헌 석박통합과정생은 고집적 시스템에서 LDO(Low Dropout Regulator)를 이용하여 전류를 공급할 때 시스템의 특정 부분에서 과도한 열이 발생하는 문제를 해결하기 위해, 시스템 내부에 LDO를 분산 배치하여 전류를 공급하는 Distributed LDO를 연구하였다.본 연구가 기존 연구와 차별화된 점은 기존 연구는 Distributed LDO를 구성할 때 제어 문제와 SoC의 Noise 문제로 인해 Digital LDO에 초점을 맞추어 연구를 진행하였는데, SoC에서 발생하는 노이즈에 둔감하고 제어가 용이한 Analog Distributed LDO를 개발하였다.  이번 연구 성과는 고집적 시스템의 전력 효율성과 안정성을 향상시키는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.

2024.10.16

 전자공학과 박형민 교수 연구팀, 세계 최우수 인공지능 학회 ‘NeurIPS 2024’ 논문 채택 ▲(왼쪽부터) 전자공학과 신의협 박사과정, 이상윤 석사과정, 김태한 석사과정, 박형민 교수  전자공학과 지능정보처리 연구실 연구팀(지도교수 박형민)이 최우수 인공지능 학회인 ‘Neural Information Processing Systems, NeurIPS 2024’에서 논문을 발표하게 되었다.   전자공학과의 신의협 박사과정의 주도하에 이상윤, 김태한 석사과정이 함께 연구를 진행하였으며, 논문 제목은 “Separate and Reconstruct: Asymmetric Encoder-Decoder for Speech Separation”으로 해당 연구를 통해서 여러 화자가 동시에 발화하는 혼합 음성에서 개별 화자의 음성을 분리하는 새로운 딥러닝 네트워크 구조를 설계하였다.   음성 분리(Speech Separation)는 여러 화자의 음성이 섞인 오디오에서 개별 화자의 음성을 분리해내는 과제이다. 이를 위해서 역할이 구분 되는 분리 인코더 – 재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 설계하였다.  <분리 인코더 – 재구성 디코더의 비대칭 네트워크를 제안한 SepReformer 네트워크 구조> 연구팀은 기존 음성 분리 분야에서 사용되고 있는 딥러닝 네트워크의 설계에서 실제 음원의 분리가 네트워크의 가장 후반부에서 진행되는 것의 한계점을 고려하여 모델을 디자인하였다.   한편 NeurIPS는 인공지능(AI) 및 기계 학습 분야에서 가장 권위 있는 국제 학회 중 하나로, 매년 전 세계의 연구자와 기업들이 참여하여 최신 연구 성과와 혁신 기술이 발표되고 논의되는 자리이다. GAN, AlphaGo, Transformer, Diffusion 등 인공지능에 큰 영향을 끼친 기술이 해당 학회에서 발표되었다. NeurIPS 2024는 오는 2024년 12월 9~15일 캐나다 벤쿠버에서 개최된다.   ▶ 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/ 

2024.09.27

[언론보도] 전자공학과 강석주 교수, ‘Nature’지 ‘한국의 주목할 만한 과학자’ 인터뷰    국제학술지 ‘Nature’가 발간한 ‘네이처 인덱스’ 한국 특집호는 한국의 과학 분야에서 두드러지는 신진 과학자들을 인터뷰하였다. 이들은 경쟁이 치열한 한국 과학계에서 어떻게 성공했는지, 연구 초기에 직면한 도전 과제를 어떻게 극복했는지 논의한다. 이를 통해 한국 과학계의 현재 상황과 미래 가능성을 조명한다. 서강대학교 전자공학과 강석주 교수는 ‘한국의 주목할 만한 과학자’ 중 한 명으로 선정되어 인터뷰를 진행하였다. Q. 한국에서는 학계와 산업계 간의 협력이 다른 여러 나라, 특히 미국과 어떻게 다른가요? 그리고 이러한 차이가 연구자들에게 어떤 긍정적인 영향을 미치나요?  한국에서는 기업과 학계가 서로 긴밀하게 협력하는 문화가 가장 큰 강점입니다. 다른 나라에서는 보통 학계와 산업계간 일방적인 이동 및 연구가 많지만, 한국에서는 많은 연구자들이 산업계에서 필요로 하는 다양한 문제에 대해서 자유롭게 논의하며, 함께 연구하고 있습니다. 이 덕분에 연구개발 분야의 연구자들은 더 안정된 환경에서 창의적으로 일할 수 있게 됩니다.   Q. 현재 진행하고 계신 연구는 어떤 것들이신가요? 앞으로 새롭게 연구하고 싶거나 관심을 가지고 계신 분야, 앞으로의 개인적인 목표가 있을지 궁금합니다.   저는 서강대학교에서 영상처리 기술(video and image-processing technologies)를 개발하고 있으며, 이 기술은 차세대 디스플레이를 위한 성능과 전력 효율을 최적화하기 위해 인공지능 (AI)를 더욱 많이 활용하고 있습니다. 저희 연구실은 super-resolution을 이용하여 image reconstruction 기법을 연구하고 있으며, 이 기법은 인공지능을 사용해서 저해상도 이미지를 고해상도 품질의 영상으로 변환하면서도 전력 소비를 낮추는 데 중점을 두고 있습니다. 또한 VR 및 AR 장치의 디스플레이 성능을 개선하기 위해 연구하고 있는데, 이 장치들은 사용자의 눈에 매우 가까이 위치하기 때문에 이미지가 왜곡되거나 초고해상도로 표시될 필요가 있습니다. 이를 해결하기 위해 인공지능 기술을 적용해 이미지 품질과 효율성을 동시에 높이는 방법을 구현하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 사용자 경험에 직접적인 긍정적 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 더 선명하고 왜곡 없는 이미지를 통해 사용자에게 더욱 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있으며, 장시간 사용 시에도 눈의 피로를 줄여줄 수 있습니다.   Q. VR 및 AR 디스플레이 분야 외에 관심을 갖고 계신 디스플레이 관련 연구 분야가 있으신가요? 또한, 관심을 가지고 계신 기술이 상용화되면 어떤 이점을 기대할 수 있을지 궁금합니다.  스트레쳐블(stretchable), 폴더블(foldable), 롤러블(rollable) 디스플레이에서 발생하는 이미지 품질 문제를 해결하는 영상처리 기술을 연구하고 있습니다. 해당 장치를 개발할 때 주요한 과제는 디스플레이가 늘어날 때 픽셀 사이의 간격이 증가하여 해당 영역의 밝기가 감소한다는 것입니다. 단위 면적당 밝기의 변화를 자동으로 감지하고, 해당 영역의 픽셀 밝기를 적응적으로 조정하여 일관된 이미지 품질을 유지하는 기술을 개발하고 있습니다.   Q. 한국에서 과학자로서 경력을 쌓는 데 있어 젊은 연구자들이 직면하는 주요 도전과 이를 해결하기 위한 방안은 무엇이라고 생각하시나요?  한국은 과학자들에게 점점 더 경쟁적인 환경으로 변화되고 있습니다. 특히 초기 경력의 많은 연구자들이 좋은 연구 환경에서 자리를 잡기 위해, 학계에서는 더 많은 정규직 기회를 늘려야 한다고 생각합니다. 또한 젊은 연구자들이 다양한 국내외 학술대회 등에서 자신의 연구를 알릴 수 있도록 지원해주어야 하며, 한국의 여성 연구자들을 더 많이 조명될 수 있는 다양한 프로그램이 필요하다고 생각됩니다.   출처 – https://www.nature.com/articles/d41586-024-02687-w    

2024.08.27

김홍석 교수 연구팀, 에너지 분야 국제 저명 저널 IEEE Transactions on Sustainable Energy 논문 게재  ▲(왼쪽부터) 송근주 석박통합과정, 김민수 박사, 김홍석 교수  본교 전자공학과 송근주 석박사통합과정과 김민수 박사(지도교수 김홍석)의 논문이 국제 에너지 분야 최상위 저널인 IEEE Transactions on Sustainable Energy (2023년 발표 기준 JCR Impact Factor 8.6, 상위 8%)에 게재 승인되었다.   해당 논문은 최근 전력 시스템에서의 신재생 에너지 투입을 위한 새로운 형태의 다중 태양광 발전량 예측 기법에 관한 것이다. 제안하는 기법은 특히 국가 단위의 넓은 지역에 걸쳐 분포해 있는 태양광 발전소들에 대하여 단일 모델로도 효율적이며 정확한 예측을 수행한다. 일반적으로 대규모 형태의 태양광 발전소를 학습하기 위해서는 대용량의 GPU 메모리가 확보되어야 하며, 이는 상황에 따라 out of memory (OOM) 에러로 이어져 학습 비용이 크게 상승하는 문제가 있었다. 따라서 이를 해결하기 위해 해당 논문에서는 그래프 신경망 기반의 Random Coarse Graph Attention과 Probabilistic autoregressive LSTM 모델을 제안 및 결합하여 약 1600개 이상의 태양광 발전소를 동시에 학습 시에도 최대 57.3%의 낮은 GPU 메모리 사용량을 보였으며, 시공간 학습을 통해 최대 11.7% 향상된 예측 정확도를 달성하였다. 또한 실제 상황에서 통신 오류, 센서 고장 등으로 발생하는 결측 데이터 상황을 고려하여 시공간적 보간법을 제안해 결측이 극심한 상황(최대 90%의 결측률)에서도 비교군 대비 강인한 예측 성능을 보였다.   제안된 다중 태양광 발전량 예측 기법인 AnyCast는 가상발전소 (VPP) 구성 등 배전망 운영에 효과적으로 기여할 수 있으며, 재생에너지가 고려된 최적 조류 계산 등 다양한 전력망 운영에 포괄적인 적용이 가능할 것으로 기대된다.       논문명: Graph-based Large Scale Probabilistic PV Power Forecasting Insensitive to Space-Time Missing Data저널명: IEEE Transacations on Sustainable Energy (IF 8.6, JCR 상위 8%)저자명: 송근주 (서강대학교), 김민수 (서강대학교), 김홍석 (서강대학교)

2024.08.20

 류성주 교수 연구팀, Exynos AI Challenger 최우수상 수상 ▲(왼쪽부터) 조교찬, 박정규 학사과정, 김상연 석박통합과정, 류성주 교수 본교 전자공학과 학부과정 조규찬(4학년, 석박사통합과정 입학 예정), 박정규(4학년) 학생과 석박사통합과정 김상연 학생(지도교수 류성주)이 삼성전자 S.LSI 사업부에서 주최한 제 1회 Exynos AI Challenger 공모전에서 최우수상을 수상했다.   본 공모전은 200만 원 상당의 엑시노스 레퍼런스 디바이스(ERD)를 제공받아 ENN SDK(Exynos Neural Network Software Development Kit) 개발 환경에서 온디바이스(On-device) AI/ML 모델을 생성하고 적용하는 대회이며, 2023년 11월부터 2024년 5월까지 진행되었다.   류성주 교수 연구팀 학생들은 엑시노스 온디바이스 환경에서 경량화된 딥러닝 모델을 활용한 키워드 검출(keyword spotting) 시스템을 구현하였다.   김상연 석박사통합과정 학생은 "이번 대회를 통해 엑시노스 에코시스템의 구축 목적과 진행 경과를 알게 되었으며, 현재 진행 중인 저지연 및 저전력을 위한 온디바이스 키워드 검출 시스템을 만들고 검증하는 연구에 큰 도움이 될 것 같다."라고 소감을 전했다.    

2024.08.06