2023.04.28

김가인 교수, 2023년 상반기 '삼성미래기술육성사업' 과제 선정

2023.04.28

김가인 교수, 2023년 상반기 '삼성미래기술육성사업' 과제 선정

  - 더욱 빠르고 효율적인 반도체 칩간 인터페이스 구현 목표 … 고성능 컴퓨팅 시스템에 적용 기대돼 - 삼성미래기술육성사업으로부터 지원받아 23년 6월부터 과제 착수해   DGIST(총장 국양)는 전기전자컴퓨터공학과 김가인 교수가 ‘삼성미래기술육성사업’의 2023년도 상반기 ICT분야 연구과제에 선정됐다고 26일(수) 밝혔다. 김가인 교수 연구팀은 ‘다중 칩 연산 시스템을 위한 광대역 칩간 인터페이스 설계 기술 개발’을 주제로 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 연구를 수행한다.  현재 고속 연산을 위한 고성능 반도체 프로세서는 단일 칩 기반에서 점차 다중 칩 기반으로 발전하고 있으며, 칩 간 인터페이스에서 발생하는 성능 병목현상 문제를 해결하는 것이 핵심 기술 중 하나로 꼽힌다. 김가인 교수 연구팀은 이 과제를 통해 기존 기술 대비 더욱 빠르고 효율적인 인터페이스 회로 설계 기술 개발을 목표로 하고 있다.  본 과제의 책임자인 김가인 교수는 “연산장치가 단위시간당 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있으며, 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 고속 프로세서들 간의 고속 유선 인터페이스의 중요성이 증가하고 있다”며 “본 연구의 결과물이 고성능 컴퓨팅을 위한 인터커넥트 성능을 획기적으로 향상시켜 데이터센터, 슈퍼컴퓨터 등의 연산 효율 및 연산능력 향상에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.  한편, 삼성미래기술육성사업은 대한민국의 기초과학 발전과 세계적인 과학기술인 육성 등을 목표로 삼성전자가 2013년부터 1조 5000억 원을 투자해 시행하고 있는 공익 목적의 과학기술 연구지원 사업이다. 기초과학·소재·ICT분야에서 각각 연구자를 선정하여 지원한다. 김가인 교수 연구팀은 다가오는 6월부터 본 연구과제에 착수하게 된다.

2022.09.20

기존 의료 광학 영상의 한계, 세계 최초‘초음파 조직 투명화’기술로 극복!

2022.09.20

기존 의료 광학 영상의 한계, 세계 최초‘초음파 조직 투명화’기술로 극복!

- DGIST 장진호·황재윤 교수 공동연구팀, 초음파에 의해 만들어진 공기방울 층 활용해 광 집속 깊이를 증가시킬 수 있음을 세계 최초로 밝혀 - 초음파와 광 영상 전문가의 융합연구로 광 영상 및 치료 깊이의 물리적 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대돼    DGIST(총장 국양) 전기전자컴퓨터공학과 장진호․황재윤 교수 공동 연구팀이 초음파에 의한 공기방울을 활용해 생체조직을 더 깊고 세밀하게 관찰할 수 있는 광학 현미경 기술을 세계 최초 개발했다고 19일(월)밝혔다.  광 영상 및 치료 기술은 생명과학 연구와 임상에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 생체 조직 내에서 발생하는 광 산란(optical scattering) 때문에 내리쬔 광이 투과할 수 있는 깊이가 낮아 심부조직의 영상획득과 치료에 태생적 한계가 존재한다. 이로 인해 활용분야 확대에 큰 걸림돌이 되고 있다.  이를 극복하기 위해 2017년에 장진호 교수팀은 초음파를 쬐었을 때 생체조직에 생성되는 마이크로미터 수준의 작은 공기방울들을 활용했다. 초음파에 의해 일시적으로 생성되는 공기방울들은 빛의 진행방향으로 광산란을 일으키는 현상을 이용해 빛의 투과깊이를 증가시킬 수 있는 기술을 개발한 바 있다.  나아가 장진호․황재윤 교수 공동연구팀은 공기방울을 이용한 광 영상 기술의 적용 범위를 넓히는 데 주목했다. 공초점 형광 현미경은 쬔 빛의 초점면에서 발생하는 형광 신호를 선택적으로 검출해 암세포와 같은 미세조직 구조정보를 고해상도, 고대조도 영상으로 제공해주는 기기이다. 암, 뇌 조직검사를 빠르게 진행할 수 있어 생명과학 연구에서 가장 널리 사용되고 있다. 그러나, 생체조직 내부에서 발생하는 광의 산란에 의해 백 마이크로미터를 초과하는 깊이에서는 광 초점이 흐려져 활용분야와 효용성에 있어 극히 제한적이다.  공초점 형광 현미경과 같은 광학 영상의 획득 가능 깊이를 증가시키기 위해서는 조사한 빛을 구성하는 광자가 생체조직 내에서 광 산란에 의해 진행방향이 왜곡되는 현상이 없어야 하나 이, 문제를 극복하기에는 조직 내에 산재되어 생성되는 공기방울들 만으로는 한계가 있었다.  이에 본 공동연구팀은 초음파를 이용해 생체조직 내부에 공기방울들이 촘촘하게 채워져 있는(공기방울 밀도 90%이상) 공기방울층을 원하는 영역에 생성할 수 있는 기술과 영상을 획득하는 동안 생성된 공기방울들을 유지할 수 있는 기술을 개발했다. 이 공기방울층에서는 광자의 진행방향에 왜곡이 없어 더 깊은 생체조직 내에도 광집속이 가능함을 실험적으로 증명했다. 또한, 이 기술을 공초점 형광 현미경에 적용해 기존 대비 6배 이상의 공초점 형광 현미경의 영상 깊이를 확보할 수 있는 광 투명화 역할을 하는 초음파 조직 투명화 기술을 적용한 현미경(UltraSound-induced Optical Clearing Microscopy; US-OCM)을 세계 최초로 개발했다.  특히, 본 연구에서 개발한 초음파 조직 투명화 현미경은 초음파 조사를 멈추면 생성되었던 공기방울들이 사라지고 생체조직에 어떠한 손상도 일어나지 않을 뿐만 아니라 공기방울 생성 전의 광학 특성으로 돌아가는 것을 확인해 생체에 무해함을 시사한다.  DGIST 전기전자컴퓨터공학과 장진호 교수는 “초음파와 광영상 전문가의 긴밀한 협업을 통해 기존 광 영상 및 치료 기술의 태생적 한계를 극복할 수 있었다.” 며, “본 연구를 통해 확보한 기술은 향후 다양한 광영상(다광자 현미경, 광음향 현미경 등)과 광치료(광열치료, 광역동치료 등) 기술에 적용해 영상 및 치료 깊이를 증가시켜 기존 기술의 활용분야와 효용성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.”라고 말했다.  한편, 이번 연구 성과는 광학 분야의 가장 저명한 글로벌 학술지인 ‘네이처 포토닉스(Nature Photonics, IF=39.728)’에 9월 5일자로 발표됐다. 아울러, 이번 연구는 삼성미래기술육성사업 지원을 통해 이루어졌다.   연구결과개요 Deep laser microscopy using optical clearing by ultrasound-induced gas bubbles (Haemin Kim (DGIST), Sangyeon Youn (DGIST), Jinwoo Kim (DGIST), Sunghun Park (Sogang Univ.), Moonhwan Lee (DGIST), Jae Youn Hwang (DGIST) and Jin Ho Chang (DGIST)) (Nature photonics, on-line published on 05 September, 2022) 공초점 형광 현미경은 생체조직에 빛을 조사한 후 빛이 집속된 생체조직 영역에서 발생하는 형광 신호를 선택적으로 검출해 세포와 같은 미세조직 구조정보를 3차원 고해상도, 고대조도 영상으로 제공해주는 기기로 생명과학 연구 및 임상에서 널리 사용되고 있다. 고해상도, 고대조도 영상의 획득은 조사한 광이 집속되는 깊이에서만 가능하나, 생체조직 내 광산란(optical scattering)으로 인해 광집속이 가능한 깊이는 백 마이크로미터로 이하로 매우 낮아 심부조직 영상에 한계가 존재해왔다. 따라서 이를 극복하기 위해 광이 생체조직을 통과하면서 발생하는 광산란 현상을 미리 측정해 광산란이 일어난 후 원하는 위치에 광이 집속되도록 광파면의 모양을 바꿔 조사하는 방법을 기반으로 하는 다양한 기술이 발표되었으나, 수 마이크로미터의 영상영역에 대한 광파면 조절작업에 소요되는 시간이 수십 분으로 사용 가능한 응용분야는 아직까지 매우 제한적이다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 초음파를 이용해 영상 평면 아래에 공기방울이 촘촘히 분포해 있는 층을 일시적이고 국부적으로 생성해 광산란을 최소화함으로써 원하는 영상 평면에 광을 집속시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 이를 공초점 형광 현미경에 적용해 영상성능을 평가하였다. 이 방법에서 공기방울 층은 원하는 깊이에서 고강도 펄스 초음파에 의해 생성된 후 이미징 중에 저강도 연속 초음파에 의해 유지된다. 그 결과, 공기방울 층에서 광학 산란 및 입사 광자의 전파 방향의 원치 않는 변화가 최소화되어 조사한 광은 더 깊은 영상 평면에 초점을 맞출 수 있다. 생체조직모사팬텀 및 생체 외 실험을 통해 개발한 초음파 유도 광 투명화 현미경이 기존 현미경의 해상도와 유사한 해상도를 제공하면서도 영상 깊이를 6배 이상 증가시킬 수 있음을 증명하였다.   연구결과문답 Q. 이번 성과 무엇이 다른가? 광 영상과 치료기기의 효용성 확대를 위해서는 생체조직 내에서의 광 침투 깊이 증가가 가능한 기술 개발이 필요하며, 관련해 기존연구는 매질의 광산란 현상을 미리 관측한 후 이 정보를 이용해 원하는 깊이까지 광 에너지가 전달될 수 있도록 광파면을 바꾼 후 광을 다시 조사하는 과정을 기본으로한 영상을 얻기 위해 많은 시간과 복잡하고 값비싼 장비를 요구하는 연구가 대부분을 차지하고 있다. 이번 연구 결과는 초음파를 이용해 광산란 매질에 일시적으로 공기방울이 촘촘히 채워져 있는 층을 생성시킴으로써 매질에 광 투명화를 유도하여 광 초점이 흐려지지 않고 광을 심부조직까지 집속시킬 수 있는 기술로, 공초점 현미경에 적용해 해상도 및 영상획득 시간의 저하 없이 심부조직에 대한 3D 영상을 획득할 수 있는 전 세계에 보고된바 없는 독창적이면서도 상대적으로 간단하고 빠르게 영상을 획득할 수 있는 기술이다. 이는 광 산란에 의해 낮은 투과 깊이를 가지는 광의 본질적인 문제를 해결한 기술로 다양한 광학 영상 및 치료 기술에 손쉽게 접목할 수 있어 기존 광 영상 및 치료 기술의 응용분야를 확대시킬 수 있어 그 임팩트가 크다. Q. 어디에 쓸 수 있나? 개발 기술을 통해 낮은 영상 깊이의 한계로 인해 응용분야와 효용성이 제한적이었던 기존 공초점 현미경의 문제를 획기적으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 낮은 영상 깊이와 치료 깊이로 인해 그 쓰임새에 한계가 있었던 다른 광영상 및 광치료 기술에 접목해 기존기술의 쓰임새를 확대시킬 수 있다. Q. 실용화까지 필요한 시간과 과제는? 개발 기술이 광학 현미경의 영상 성능을 향상시킬 수 있음을 실험적으로 증명하였고, 이 기술을 다광자 현미경, 광음향 현미경 등 다른 광학 영상기술에 적용 가능하다는 것으로 증명하기 위해 후속연구를 준비 중에 있어 광학 영상분야 적용에는 시간이 다소 필요하나, 개발 기술을 광 치료 기술에 적용하기 위해 현재 동물 실험을 통해 치료 성능을 증명하는 연구를 수행하고 있어 빠르면 2년 안에 실용화가 가능할 것으로 기대한다. Q. 연구를 시작한 계기는? 장진호 교수팀이 2017년에 발표한 논문 내용, 즉 초음파를 조사했을 때 생체조직에 마이크로미터 수준의 작은 공기방울들이 생성되며, 이 공기방울들이 일시적으로 미산란체 역할을 해 광산란이 빛의 진행방향으로 일어나도록 유도함으로써, 빛의 투과깊이를 증가시킬 수 있는 기술에 대해 광영상 전문가(황재윤 교수)와 토의하던 중 이 기술을 공초점 형광 현미경에 적용 가능하다고 의견을 모았고, 서로가 알고 있는 지식을 나누며 개발이 필요한 기술과 연구 시 발생할 수 있는 기술적 걸림돌 등을 정의하고, 연구 주제를 삼성전자 미래기술육성센터에 제안하여 연구비를 지원받아 연구를 시작하게 되었다. Q. 어떤 의미가 있는가? 본 연구결과는 생체조직에 집속해 조사한 광이 산란되어 초점이 흐려지는 현상 때문에 초고해상도 공초점 현미경 영상을 얻을 수 있는 영상 깊이가 매우 낮다는 기존 공초점 현미경의 문제점을 해결하기 위한 기술로, 영상 깊이를 증가시키기 위한 기존 기술과 달리 해상도 및 영상형성시간 저하 없이 영상 깊이를 증가시킬 수 있는 기존 틀을 깨는 혁신적이고 독창적인 기술로 공초점 현미경뿐만 아니라 다양한 광 영상 및 광 치료 기술에 적용할 수 있어 활용범위가 넓은 기술이다. 특히 본 연구결과는 융합연구의 전형적인 예로 초음파와 광영상 전문가들의 긴밀하고 효과적인 융합연구를 통해 본 연구결과를 얻었다는 사실에 큰 의의가 있으며, 연구 기획부터 수행, 그리고 연구결과를 특허 및 논문으로 작성하는 모든 과정을 국내 연구진에 의해 진행되었고, 이 결과가 광학 분야의 최고 학술지에 게재되었다는 것이 큰 의미가 있다. Q. 꼭 이루고 싶은 목표는? 기존 광학영상 시장은 해외 기술선도 기업들이 대부분 차지하고 있어 이 분야의 국가 기술 경쟁력이 약한 실정이다. 본 연구를 통해 개발된 기술은 다양한 광 영상 및 치료기기에 적용하여 국내 기업을 통해 다양한 응용기술을 개발할 예정이며, 상용화를 통해 수월한 시장 진입과 더불어 새로운 수요를 창출하여 우수한 기술 경쟁력을 확보하고자 한다.  · · ·   그림설명 [그림 1] 개발 기술의 개념도 생체조직 내에 광을 인가하게 되면 광산란에 의해 광이 집속 되지 않고 에너지가 감소하나(a 왼편), 치료용 초음파보다 낮은 에너지를 갖는 고강도 펄스 초음파(b 참고)를 조사할 경우 유리판(glass plate)으로부터 정상파(standing wave)가 발생해 산란매질 내에 일시적으로 마이크로미터 수준의 작은 공기방울들이 촘촘히 위치한 층이 생성되며(a 중앙), 이후 초음파 영상에 쓰이는 수준의 낮은 에너지를 갖는 초음파를 연속적으로 조사하면(b 참고) 공기방울들은 진동을 멈추고 그 크기가 유지되어 일시적으로 광 투명화 매질 역할을 하여 조사한 광이 원하는 심부조직에 집속이 된다(a 오른편). 치료용 초음파보다 낮은 에너지를 갖는 고강도 펄스 초음파(b 참고)를 조사할 경우 발생한 공기방울들의 실제 영상(c)과 낮은 에너지를 갖는 초음파를 연속적으로 조사한 경우 공기방울들의 실제 영상(d).   [그림 2] 개발 기술의 영상 성능 평가 결과 (a) 기존 공초점 현미경을 사용해 350 μm 깊이에서 획득한 생체조직모사팬텀 내 200 nm 크기의 형광 비드 영상과 (b) 개발한 기술을 적용해 획득한 동일한 200 nm 크기의 형광 비드 영상. (c): (a)와 (b) 영상에서 수평 방향(즉, x 축)으로 변화하는 비드 영상의 강도 프로파일. (d–f), 생체조직모사팬텀 내에 형광 염료로 패턴화된 문자 'I'의 영상: ‘I’문자의 치수(d), 446 μm 깊이에서 획득한 기존 공초점 현미경 영상(e), 개발 기술을 적용해 획득한 영상 (f). (g): (e)와 (f)에서 두 개의 주황색 화살촉으로 표시된 축을 따른 강도 프로파일. (f) 영상 내 작은 삽입영상은 파란색 화살표로 표시된 직사각형의 오른쪽에 대한 선상 분포 함수(line spread function). (h,i) 마우스 뇌 조직을 염색한 후 기존 공초점 현미경으로 319 μm 깊이에서 획득한 세포체 영상(h)과 개발 기술을 적용해 동일한 깊이에서 획득한 동일한 세포체 영상(i). (j): (h)와 (i) 영상에서 두 개의 주황색 화살촉으로 표시된 축을 따른 강도 프로파일. (k,l) 기존 공초점 현미경으로 394 μm 깊이에서 획득한 마우스 흑색종(피부암) 조직 내 세포막 영상(k)과 개발한 기술을 적용해 동일한 깊이에서 획득한 동일한 세포막 영상(l). (m): (k) 및 (l) 영상에서 두 개의 주황색 화살표로 표시된 축을 따른 강도 프로파일.    [그림 3] 개발 기술의 영상 성능 평가 결과(주요 영상 위주) (a,b) 기존 공초점 현미경을 사용해 350 μm 깊이에서 획득한 생체조직모사팬텀 내 200 nm 크기의 형광 비드 영상(a)과 개발한 기술을 적용해 획득한 동일한 200 nm 크기의 형광 비드 영상(b). (c,d) 마우스 뇌 조직을 염색한 후 기존 공초점 현미경으로 319 μm 깊이에서 획득한 세포체 영상(c)과 개발 기술을 적용해 동일한 깊이에서 획득한 동일한 세포체 영상(d). (e,f) 기존 공초점 현미경으로 394 μm 깊이에서 획득한 마우스 흑색종(피부암) 조직 내 세포막 영상(e)과 개발한 기술을 적용해 동일한 깊이에서 획득한 동일한 세포막 영상(f).   출처 : (링크) https://www.dgist.ac.kr/kr/html/sub06/060102.html?mode=V&no=abfbd42a9ed3e0c5d8b3d8076867f3e1&GotoPage=1    

2022.09.20

6G 핵심 기술‘저궤도 위성통신’,‘에지 컴퓨팅’으로 날개 달다!

2022.09.20

6G 핵심 기술‘저궤도 위성통신’,‘에지 컴퓨팅’으로 날개 달다!

- DGIST 곽정호 교수․KAIST 최지환 교수 공동연구팀, 차세대 저궤도 위성망을 위한 효율적인 에지컴퓨팅 오프로딩 및 네트워크 슬라이싱 기법 개발 - 일론 머스크도 주목한 ‘미래 위성망’ 시대에서 통신 소외지역 없이 광범위한 고속 스트리밍 및 컴퓨팅 서비스에 활용 기대돼    DGIST(총장 국양) 전기전자컴퓨터공학과 곽정호 교수팀과 KAIST(총장 이광형) 항공우주공학과 최지환 교수팀은 차세대 저궤도 위성망시스템에 활용 가능한 새로운 에지 컴퓨팅 오프로딩 및 네트워크 슬라이싱 기법을 개발했다.  ‘저궤도 위성망’이란 300~1,500km 궤도에 띄운 위성으로 인터넷 서비스를 안정적으로 제공하기 위해 구축된 통신망을 말한다. 지상에 세운 기지국에서는 종종 전파가 산이나 건물의 방해를 받는 것과 달리, 저궤도 위성은 인구밀도가 낮아 기지국을 세우기 어려웠던 곳에서도 위성을 띄워 통신망을 구축할 수 있다. 이로 인해 더 많은 지역에 빠르게 통신 서비스를 보급할 수 있는 차세대 위성통신으로 주목받고 있다.  한편, 에지 컴퓨팅(Edge computing)은 클라우드 컴퓨팅과 대비되는 방식으로, 각각의 기기 자체에서 데이터를 분산 처리하는 방식이다. 데이터가 수집되는 에지(모서리)에서 바로 데이터를 처리하고 연산 결과를 적용할 수 있기 때문에 데이터 센터의 정체 현상을 줄일 수 있다.  기존의 지상 네트워크에 적용하는 에지 컴퓨팅에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 저궤도 위성에 적용하기 위해서는 다른 차원의 접근이 필요하다. 저궤도 위성망을 비롯한 위성으로 구성된 코어 네트워크는 모든 연결이 무선으로 되어 있을뿐더러 위성이 매우 빠른 속도로 지구를 공전하고 있기 때문이다. 또한, 위성 자체의 전력 공급이나 연산 능력이 지상에 비해 부족할 수밖에 없어 지상에서는 고려가 되지 않고 있던 새로운 부분들에 대한 맞춤형 솔루션이 필요하다.  이에 곽정호․최지환 교수 공동 연구팀은 여러 서비스가 가상화된 시나리오에서 저궤도 위성의 분포 및 이동 특성 및 무선 채널 환경 등의 특성을 활용하여 네트워크 슬라이싱 기법을 제안하고, 동시에 위성 에지컴퓨팅에서의 코드 및 데이터 오프로딩 기법을 제안했다.  이번 연구를 통해 개발한 저궤도 위성에서의 에지컴퓨팅 및 슬라이싱 기법은 일론 머스크의 스타링크 등 저궤도 위성 인터넷 서비스가 상용화되어가고 있는 해외에 비해 아직 초기 단계인 국내 위성 네트워크 기술을 한 단계 진일보시켰다는 의미를 갖는다고 볼 수 있다.  DGIST 전기전자컴퓨터공학과 곽정호 교수는 “이번 연구는 변화하는 저궤도 위성 환경에 따라 네트워크 슬라이싱과 코드/데이터 오프로딩의 비율에 의한 영향을 분석한 연구”라며 “향후 6G 시대의 저궤도 위성에서의 킬러 어플리케이션 활용의 청사진을 제공할 수 있도록 하는 것이 목표다”고 말했다.  한편, 연구 결과는 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 김태연 박사과정생이 1저자로 관련 분야 국제학술지인 ‘IEEE Internet of Things Journal’에 2022년 8월 1일 게재됐다.   연구결과개요 Satellite Edge Computing Architecture and Network Slice Scheduling for IoT Support (Taeyeoun Kim (DGIST), Jeongho Kwak (DGIST), Jihwan P. Choi (KAIST)) (IEEE Internet of Things Journal, published on August 1st, 2022) 5G와 6G의 차세대 통신을 위해서, 위성을 활용한 통신은 통신 영역의 3차원으로의 확장과 범지구적인 통신 서비스 제공의 가능성으로 매우 큰 관심을 끌고 있다. 위성 하드웨어 기술의 발전으로, 다양한 기능의 위성들이 6G IoT 서비스들을 위해 적용될 것으로 기대가 되고 있으며, 특히, IoT의 경우는 상대적으로 적은 연산능력을 요구하기 때문에 위성에 에지 컴퓨팅 기술을 적용 할 때의 미래 위성 네트워크에서 경제적으로 적합한 어플리케이션으로 평가를 받고 있다. 이 연구에서는, IoT 서비스를 제공하기 위한 위성 에지컴퓨팅(SatEC) 아키텍쳐와 이에 상응하는 네트워크 슬라이싱 스케줄링이 제안된다. 먼저, SatEC를 위해 지연시간, 위성 서버의 연산능력, 전송전력의 감쇄를 고려한 다중 목적함수의 최적화 문제가 제안되며, 이 문제는 휴리스틱한 알고리즘을 바탕으로 시간에 따라 변하는 위성의 위치를 고려하여 최적의 위성의 오프로딩 비율과 고도를 제안한다. 다음으로는 제안한 SatEC 네트워크의 확장연구로서, 슬라이스된 SatEC의 스케줄링 문제가 앞서 제안된 목적함수들의 normalized weighted sum 꼴의 최적화 문제로 제안이 되며, 이 최적화 문제의 결과로 각 슬라이스들의 오프로딩에 대한 우선순위가 정해지게 된다. 결과적으로, 아키텍쳐 관점에서 제안한 Pareto-optimality의 위성 오프로딩 비율과 슬라이스 문제에서의 각 슬라이스들의 우선순위를 바탕으로 서비스들에 대한 스케줄링 규칙과 오프로딩 여부가 정해지게 된다. 이 시뮬레이션들의 결과를 바탕으로 극저궤도위성(고도 200 km)부터 저궤도위성(고도 1,400 km)까지의 위성 배치를 고도별로 비교하며, SatEC 배치를 위한 가장 적합한 위성의 고도 및 오프로딩 전략이 논의된다.   연구결과문답 Q. 이번 성과 무엇이 다른가? 저궤도의 군집 위성에 대한 관심이 높아지면서, 위성을 활용한 차세대 통신 서비스에 대한 연구는 많이 진행이 되고 있지만, 위성간 링크를 고려한 위성 네트워크 환경에서 위성이 에지 클라우드 서버로서 동작을 하는 경우에 대한 고려는 거의 없는 실정이다. 지상에서는 에지 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 진행이 되고 있지만, 이를 위성에 적용하기 위해서는, 위성으로 구성된 위성 코어 네트워크는 모든 연결이 무선으로 되어있다는 점, 위성이 매우 빠른 속도로 지구를 공전하고 있다는 점, 위성 자체의 전력 공급이나 연산 능력이 지상에 비해 부족할 수 밖에 없다는 점 등 지상에서는 고려가 되고 있지 않던 새로운 부분들에 대한 맞춤형 솔루션이 필요하게 된다. Q. 어디에 쓸 수 있나? 현재 SpaceX에서 군집위성 구성을 통한 인터넷 서비스를 시범운영하고 있다. SpaceX의 경우도 역시 향후에는 위성 하나 당 최소 4개 정도의 위성간 링크 연결을 활용할 계획을 가지고 있으며, 인터넷 뿐만 아니라 에지서버 기반의 IoT 서비스, 또는 UAM (Urban Air Mobility)와 같은 신사업 등 다양한 분야에서 위성이 활용이 될 것으로 기대가 되고 있으며, 이를 위해서 제안하는 연구의 결과가 에지 위성 배치를 위한 수치적 기반이 될 수 있으며, 다양한 서비스를 제공하는 위성의 입장에서 각 사용자들의 수요를 만족시키기 위한 스케줄링 방법으로 활용 될 수 있다. Q. 실용화까지 필요한 시간과 과제는? 최근에 위성 발사 자체에 대한 비용은 많이 낮아지면서 위성을 쏘아 올리는 것 자체에 대한 부담은 줄어들었지만, 위성의 우주환경에서 견딜 수 있는 위성 온보드 장비의 개발 및 발전이 필수적이다. 이미 위성을 통해 양질의 서비스가 제공이 가능하다는 것은 증명이 되고 있기 때문에, 위성간 링크 기술의 구현, 위성 온보드 하드웨어의 발전이 실용화를 위한 마지막 과제라고 볼 수 있다. Q. 연구를 시작한 계기는? 본 연구팀은 위성을 통한 네트워크 구성의 장점이 명확하다고 느꼈다. 위성을 전지구적으로 배치를 하면, 전세계적으로 통신의 가장 큰 문제 중 하나인 통신 음영지역이 사라지게 되며, 위성간 링크 연결이 되면 멀리 떨어진 두 지점간의 종단 간 지연시간은 오히려 현재의 지상 코어 네트워크보다 더 좋아질 수 있는 잠재력이 있다고 판단하였으며, 더 나아가 고도화된 지상 5G망과 위성망이 향후에 통합 될 수 있도록 위성에 에지 서버와 같은 가상화 기술의 적용이 필수적이라고 판단했다. Q. 어떤 의미가 있는가? 미래에 적용되게 될 위성 네트워크 가상화 기술에 대해, 위성의 지상망 기술 적용을 위한 현실적인 챌린지를 해결하기 위한 연구를 제안하였으며, 위성 에지컴퓨팅 서버 적용의 효율성과 가능성 및 적합한 위성 배치 등을 선제적으로 제안하였으며, 향후 위성 네트워크를 활용한 서비스 제공을 위한 청사진을 제공할 수 있다는 의미가 있다. Q. 꼭 이루고 싶은 목표는? 제안한 위성 네트워크 기술을 SpaceX 등의 실제 군집위성을 운용하는 기업들과 협력하여 실제 위성들의 데이터를 이용하여 검증해보고 싶다.   그림설명 [그림 1] 제안한 위성 에지 컴퓨팅 서버 네트워크의 청사진 (그림설명)  위의 그림은 제안한 위성 에지컴퓨팅 (SatEC) 네트워크를 논리적으로 나타낸 것이다. 기본적으로, 모든 SatEC 위성들은 SDN controller에 의해서 data plane이 동적으로 관리가 가능하다고 가정을 했으며, 위성 에지컴퓨팅 서버 자체의 연산능력을 바탕으로 오프로딩 여부를 결정하여  각 슬라이스별 요구사항에 맞는 서비스를 제공할 수 있음을 나타내었다.   [그림 2] 제안한 시나리오 설명 (그림설명)  위의 그림은 본 연구에서 고려하고 있는 SatEC 기반의 시나리오를 설명하고 있다. 위성간 링크를 통한 종단간 연결을 기반으로 하는 네트워크 슬라이싱 시나리오를 바탕으로 하고 있으며, 위성 에지서버의 오프로딩 여부에 따라서 종단간의 라우팅 경로가 다르게 구성이 되게 된다.  오프로딩이 되어있는 경우는 사용자가 요구하는 연산처리를 위성에서 자체적으로 하게 되기 때문에, 원하는 지상의 receiver의 위치까지 위성간 링크로 구성된 위성 네트워크에서 최단경로를 찾아주게 된다. 오프로딩이 되지 않은 경우에는 이 연산을 위해 지상의 data center를 추가로 한 번 더 거치게 된다는 차이점이 있으며, 이 오프로딩 여부가 본 연구에서 종단간 지연시간, 연산 능력, 전송 전력을 고려하여 최적화하여 구하고자 하는 목적 중에 하나가 된다.   출처 : (링크)https://www.dgist.ac.kr/kr/html/sub06/060102.html?mode=V&no=9bedcb12829e46225b58c80c3c106746&GotoPage=1  

2022.06.27

DGIST, 딥러닝 이용 이미지 초고해상도 알고리즘 개발

2022.06.27

DGIST, 딥러닝 이용 이미지 초고해상도 알고리즘 개발

[Bicubic interpolation 기술보다 높은 해상력, 기존 딥러닝 기술 대비 메모리와 속도는 절반 이상 절감된 기술 개발]   대구경북과학기술원(DGIST)은 진경환 전기전자컴퓨터공학과 교수와 이재원 정보통신융합연구소 연구원이 해상도 증대를 위한 '바이큐빅 보간법(Bicubic interpolation)' 기술보다 해상력은 높고, 기존 딥러닝 기술 대비 메모리와 속도가 절반 이상 절감된 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.   Bicubic interpolation 은 디스플레이 기기마다 다른 해상도를 보상하기 위한 개발된 신호처리 기반의 기술을 의미한다. 메모리가 적게 들고, 속도가 빠르지만 이미지의 해상도가 저하되는 화질열화 현상이 심하게 나타난다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기반의 초고해상도 기술들이 등장했다. 이미지 초고해상도 기술은 디스플레이, 카메라, cctv 등과 같이 일상생활과 밀접한 관련이 있다. 예를 들어 스마트폰에서는 화면을 확대해야 하는 경우가 많은데 이런 상황에서 기존 bicubic 보간법보다 뚜렷한 영상을 고해상도화 해야만 한다. 디스플레이 역시 제품마다 해상도가 다른데 이를 보상하기 위한 DDI scaler 의 소프트웨어 알고리즘으로 사용될 수 있다.  하지만 딥러닝 기반의 초고해상도 기술은 임의 스케일에 대해 동작하지 못하고, 특정 스케일에 대해서만 동작이 원활하다는 단점을 지니고 있는데, 최근 이에 대한 해결책으로 함축 표현 신경망 기술이 주목을 받고 있다.  하지만 함축 표현 신경망 기술에도 고주파 성분을 잡아내지 못하고, 메모리의 크기와 신호의 속도 측면에서 크게 불리하다는 문제점이 있는데, 진경환 교수 연구팀에서 이러한 문제를 해결하기 위해 퓨리에 해석 기반 함축 표현 신경망 기술을 개발하였다.                                   [기술의 전체적인 플로우 차트]   해당 기술은 이미지의 주파수를 직접적으로 추출하기 때문에, 화질 복원에 있어서 고주파수를 복원하는 데 용이하다. 이미지의 화질을 높이기 위해서는 고주파수 복원이 반드시 필요하므로 CCTV, 디스플레이, 카메라 등과 같은 영상 또는 사진 관련 제품들에 필수적인 기술이라고 할 수 있다.                                            [bicubic 보간법과의 비교]                                        [기존 딥러닝 기술과의 성능 비교]   진경환 교수는 “해당 기술의 개발을 통해 짧은 시간 내에 적은 양의 메모리만으로도 임의 스케일에 대한 화질 개선이 이루어 질 수 있다. 이로 인해 영상 또는 사진 관련 제품의 알고리즘을 통한 화질 개선, 소프트웨어의 경량화가 이루어질 것으로 기대된다.”고 밝혔다.  한편, 이번 연구성과는 한국연구재단과 정보통신기획평가원의 지원을 통해 이뤄졌으며, 비전 기술 분야 세계적 권위의 국제 컨퍼런스 ‘IEEE/CVF 2022 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition’에 6월 게재되었다. 

2022.06.27

DGIST, 전 세계 자율주행 정보 국내 환경에 적용 가능한 딥러닝 기술 개발

2022.06.27

DGIST, 전 세계 자율주행 정보 국내 환경에 적용 가능한 딥러닝 기술 개발

- DGIST 임성훈 교수팀, 환경 적응 신경망 딥러닝 기술 개발   대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 임성훈 교수팀은 다양한 환경 데이터를 인공지능 모델 학습에 효과적으로 활용할 수 있는 환경 적응 신경망 기술 개발에 성공했다고 20일 밝혔다. 이 기술로 향후 세계 각국 데이터를 활용하여 국내 환경에 맞는 인공지능 모델을 학습할 수 있어 국내 자율주행 기술 개발에 획기적인 기여가 기대된다.최근 인공지능 기술이 고도화되면서 일반화된 딥러닝 모델 학습에 풍부한 학습데이터를 요구하고 있다. 전 세계적으로 341만장 이상의 자율주행 데이터들이 공개되어 있지만, 해외와 국내의 주행환경과의 차이로 인해 기존에는 각각의 데이터를 바탕으로 특정한 하나의 환경에서 원활하게 동작하는 모델을 여러 개 학습하고, 학습된 여러 개의 모델을 하나로 통합하는 데에 초점이 맞춰져 왔었다. 이는 복잡한 학습과정을 거칠 뿐만 아니라, 모델을 통합할 때 각 모델이 잘못 예측한 결과까지 같이 학습되기 때문에 성능저하가 발생할 수 있고, 또한 이미 학습된 모델들을 다시 이용하는 방식을 사용하기 때문에 모델의 최종 성능이 제한될 수 있다는 단점이 있다.                              [각 도메인의 이미지를 다른 도메인의 이미지로 변환한 결과]   연구팀은 여러 모델을 학습할 필요 없이 여러 데이터의 집합체(이하 ‘도메인’)를 한 모델에 학습하는 기법을 설계, 이를 이용해 각 도메인으로 변환된 다량의 이미지를 얻어 모델을 학습하게 하였다. 또한 같은 물체임에도 외관적인 특징이 다를 수 있다는 문제를 해결하기 위해 원본 이미지와 변환된 이미지 간의 연관성을 이용해 각 물체의 알맞은 정보를 찾고 하나의 모델에 학습시키는 기법을 개발하는데 성공했다.   연구팀이 개발한 다중 타깃 도메인 변환 신경망은 한 모델로도 여러 도메인의 이미지 변환이 자유자재로 가능한 장점이 있다. 또한 도메인 사이의 유사정보에 대한 오류를 발생시키는 클래스 모호성을 해결함으로써 학습과정을 대폭 줄였고, 기존에 모델을 통합하면서 나타났던 성능저하 문제도 해결하여 향후 AI 및 자율주행 분야에서 광범위한 활용이 기대된다. 임성훈 교수는 “자율주행 시장이 점점 커지고 있는 현 상황에서 다양한 환경 데이터를 활용 가능하게 하는 환경 적응 기술은 매우 가치가 크다”라며 “이번 연구는 환경 적응 분야에서 기존의 패러다임을 크게 전환한 연구이며, 학습데이터 부족 문제를 겪는 국내 자율주행 기술 발전에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.

2022.06.08

DGIST, 생체에서 발생하는 전기신호 측정 시스템 개발

2022.06.08

DGIST, 생체에서 발생하는 전기신호 측정 시스템 개발

대구경북과학기술원(DGIST·총장 국양)은 이정협 전기전자컴퓨터공학과 교수팀이 모든 생체 전기신호 획득이 가능한 아날로그-디지털 신호 변환 집적회로 시스템을 개발했다고 7일 밝혔다. 이번 기술은 강한 외부 잡음이 있는 환경에서도 인체에서 발생하는 전기신호를 정밀 측정 가능해 미래 기술로 주목받는 뇌-기계 인터페이스 기술 및 초소형 고성능 의료기기와 같은 의료-헬스케어 등 다양한 분야에 적용이 기대된다.   생체에서 발생하는 전기신호는 심장에서 발생하는 심전도(ECG), 뇌의 뇌전도(EEG), 신경전도(ENG) 등 다양하며 각 신호에 따라 다른 신호 특징을 가진다. 현재까지 개발된 생체 신호 측정 기술은 잡음이 거의 없는 안정된 환경에서 특정 신호만 획득할 수 있었다. 이 교수팀은 세계 최초로 측정 신호보다 최대 몇만 배 이상 큰 전기 자극 간섭과 피측정자의 움직임에 의해 발생할 수 있는 움직임 아티팩트(Motion artifact) 등이 존재하는 매우 열악한 환경에서도 모든 생체 전기신호의 측정이 가능한 '아날로그-디지털 신호 변환 시스템'을 개발했다. 반도체 IC(집적회로)로 구현해 초저전력, 초소형일 뿐만 아니라 범용성을 갖고 있어 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있다.   <생체 전기신호 획득이 가능한 아날로그-디지털변환 집적회로 시스템>   교수팀은 '연속시간 델타-시그마 변환 기술'을 바탕으로 저 잡음 고 선형성 회로 기술을 제안했다. 저항기 내 불필요한 인덕턴스인 기생 성분에 강한 입력 임피던스 증가 회로 기법을 새롭게 개발했다. 그 결과 현존하는 세계 최고 생체 신호 측정 기술 대비 3배 이상 성능이 개선된 것을 확인했다. 이정협 교수는 “다양한 생체 신호를 하나의 반도체 IC 시스템으로 정밀 측정이 가능케 함으로써 기존 의료기기의 초소형화와 고성능화에 큰 도움을 줄 수 있는 기술”이라며 “향후 미래 기술로 주목받고 있는 차세대 뇌-기계 인터페이스, 초소형 웨어러블 진단기기 및 전자약 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있다”고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 바이오융합원천기술개발과 과기원 공동연구 프로젝트사업 지원을 받아 이뤄졌다. 연구성과는 최근 '반도체 올림픽'으로 일컬어지는 반도체 분야 세계 최고 학회인 국제고체회로학회(ISSCC)에 발표됐다.

2021.12.14

Professor Gain Kim Appointed

2021.12.14

Professor Gain Kim Appointed

As of January 16th, 2022, Professor Gain Kim will join us in the Department of Information and Communication Engineering at DGIST.   Professor Gain Kim received his B.S., M.S. degrees in Electrical Engineering from the Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL), Lausanne, Switzerland in 2013, 2015, respectively, and Ph.D. degree in Microsystems and Microelectronics from EPFL, Lausanne, Switzerland in 2018. From 2016 to 2018, he was with IBM Research Zurich Laboratory, Zurich, Switzerland, working on ADC-based wireline receiver circuit design. From 2018 to 2020, he was with Nanoscale Advanced Integrated Systems laboratory in KAIST, Daejeon, South Korea, as a postdoctoral fellow. From Nov. 2020 to Jan. 2022, he was with Samsung Research, Seoul, South Korea, as a staff engineer.   His research interests include modem circuits & systems design, modulation scheme and waveform design for next-generation ultra-high-speed wireless/wireline communication system, mixed-signal circuit design such as ADC, multi-chip AI accelerator design. Especially, he extensively conducted research on modulation techniques for energy-efficient communications through multi-drop interfaces, analysis and design of multi-tone modulation for high-speed serial link transceivers. He published 17 international papers including 12 first-authored papers to peer-reviewed international journals and conferences, including top-tier journals and conference in circuit design field such as JSSC, TCAS-I and ISSCC. In 2018, he received the IEEE CAS Pre-doctoral scholarship award, awarded by the IEEE Circuits and Systems (CAS) society, as the sole recipient of the year.