올해 논문 공모전 수상작은 그동안 난제로 꼽혔던 문제를 이론적으로 증명하고 실증해 실용화 가능성을 높였다는 평가를 받았다.
대상 수상자인 장윤호·김동수·김예슬씨는 기계학습에 사용되는 MAC 연산을 안정적으로 수행하고 높은 압축율을 보이는 BCLS크로스바 구조를 제안했다. BCLS 크로스바 구조는 에너지를 24% 절약하고 레이턴시를 73% 향상할 수 있었다. 딥러닝 분야에서 널리 쓰이는 CNN구조를 하드웨어를 이용하여 효율적으로 사용할 수 있게 만든 논문으로 평가됐다.
최우수상 수상자 김장생씨는 하드웨어 기반 스파이킹신경망(SNN:Spiking Neural Networks)의 온칩 강화 학습 탐색을 제안했다. 기존 탐색법은 소프트웨어 기반 강화 학습에서 높은 성능을 보이지만 하드웨어 기반 강화 학습에서는 여러 부가 회로가 필요해 구현이 복잡하다. 메모리 사용을 최소화하면서 하드웨어 기반 DQN에 적용 가능한 온칩 학습 방법을 제안했다.
최우수상 수상자 황용운씨는 비밀키가 유출됐거나 공유 데이터를 분실했을 경우 TA와 AA의 협력을 통해 데이터 소유자 또는 사용자 신원을 확인할 수 있는 ECP-ABSC(Efficient Ciphertext-Policy Attribute-based Signcryption) 기법을 제안했다.
우수상 수상자 박인호씨는 전력밀도가 높은 열전기 에너지 수확 기술을 제안했다. 스마트도시와 스마트팩토리 등에서 안전과 효율을 위해 많은 사물인터넷(IoT) 센서가 사용된다. 본 연구는 열전기 에너지 수확 기술의 중요 요소 기술을 제안 검증함으로써 소전력 독립전원 장치 에너지 효율을 높이는데 기여할 것으로 예상된다.
조혜상·고범수씨는 테라헤르츠 대역 특성을 고려한 새로운 테라헤르츠 채널 모델을 설계하고 커버리지 감소 문제를 해결하기 위해 협력 통신(cooperative communication)을 고려했다. 협력 통신을 지원하기 위해 extraction-based cooperative rate-splitting (eCRS) 통신 구조를 제안했다.
전상빈·김하연씨는 다중 사용자 방향전환 보행기술을 제안했다. 다중 사용자 환경에서 실시간으로 공유 물리공간을 동적으로 분할하는 Optimal Space Partitioning(OSP) 방법을 제안한다. Space Subdivision Strategy의 장점을 유지하면서도 공간을 효율적으로 분할하고 총합 리셋 수를 최소화해 더 높은 몰입감을 제공하는 방법을 제시했다.
곽정기씨는 고해상도 이미지를 생성하기 위한 2D GAN(Generative Adversarial Networks)과 3D GAN에서 발생하는 문제를 해결할 수 있는 새로운 3D 인식 GAN 모델인 SURF-GAN을 제안했다.
이경철·백낙규·배중현씨는 렌즈 대신 얇은 필름 형태 광학소자인 위상마스크 활용하는 새로운 카메라 기술을 제안했다. 위상마스크를 파동 광학 기반 전달함수를 기반으로 유도된 최적화 알고리즘으로 설계하고 그레이스케일 리소그래피 기술을 통해 단일 노광으로 제작한다. 다양한 형태의 위상마스크를 제작해 제작의 유효성을 확인했고 1 mm 두께 이내 초박형 카메라를 구현했다.
주보민씨는 인지 기능을 수행하는 스파이킹신경망(SNN)을 위한 CMOS 시냅스와 뉴런을 제안했다. 시뮬레이션 결과 기존 시냅스에 비해 에너지 소비와 면적이 최대 94%, 43% 감소했다. 이 같은 시냅스와 뉴런으로 구성된 연상신경망(associative neural network)을 설계하고 학습(learning)과 추론(inferencing) 기능을 잘 수행할 수 있다는 것을 증명했다.
김명희기자 noprint@etnews.com
