차세대 지능형반도체 기술 워크샵

강연요약

강연자	강연 내용
이한호 교수 (인하대학교)	Lattice-기반 Post-Quantum Cryptography 및 아키텍처 설계 기술 인공지능, 사물인터넷(Internet of Thing, IoT), 5G 통신, 블록체인을 활용한 4차 산업 혁명 시대에 접어들면서, 인공지능(머신러닝)을 적용한 자율주행 시스템, 고해상도 영상 분석(의료영상처리, 생체인식/인증, 이미지 딥러닝) 등과 같은 다양한 산업들에서 머신러닝 기반 빅 데이터 및 개인 정보 활용 수요가 늘어나는 반면 기존 암호화 기술의 보안 위협은 상당히 높아지고 있다. 현재, 가장 널리 사용되고 있는 공개키 암호인 RSA, ECC는 소인수 분해 또는 이산 로그 문제라는 수학적 난제에 안전성의 기반을 두고 있지만 양자컴퓨터가 도입되면 다항식 시간 내에 해결이 가능해 붕괴될 수 밖에 없다. 따라서, 안전을 중요시 하는 자율주행, 스마트 하이웨이, IoT, 헬스케어 및 클라우드(Cloud) 환경에서 안전한 머신러닝의 데이터 저장과 효율적인 데이터 처리를 위해서 양자컴퓨터에 안전한 수학적 난제 및 이를 이용한 공개키 암호인 Post-Quantum Cryptography(PQC, 양자 내성 암호)의 개발이 활발히 진행되고 있으며, 이를 표준화하기 위한 작업도 진행되고 있다. 이번 발표에서는 차세대 암호기술 동향과 차세대 공개키 암호 중에 하나인 Lattice(격자)-기반 PQC 기술과 알고리즘에 대해 살펴본다. 특히, Lattice 기반 암호 소프트웨어와 Ring-LWE 기반 암호프로세서의 효율적인 하드웨어 아키텍처 설계 방법을 소개한다.
한재준 마스터 (삼성전자)	On-Device AI 기술 전망 및 구현 딥러닝 알고리즘의 혁신으로 인해 글로벌 IT 업체들은 Cloud 서비스를 이용하는 AI 비즈니스를 통해 수익 창출을 시도하고 있다. 그러나, 서비스가 대중화될수록 막대한 Cloud 비용을 절감하려는 노력이 생겨나고 또한, 성능이 향상될수록 보안 문제나 인식 속도가 매우 중요한 응용들이 나타나고 있다. 최근, 이에 대한 해결책으로 단말에서 실행되는 On-Device AI 기술이 주목 받고 있다. 본 발표에서는 On-Device AI 기술에 대한 현황 및 발전 방향을 살펴보고, 실제로 단말기에서 딥러닝 기반 고속 저전력 솔루션 구현에 필요한 기술 등을 공유하고자 한다.
민경식 교수 (국민대학교)	멤리스터 기반 뉴로모픽 회로 및 시스템 전통적인 디바이스 스케일링의 한계에 의한 컴퓨팅 에너지 효율의 지속적 개선이 점점 어려워지는 상황에서 이를 타개하기 위해서 컴퓨팅 아키텍처, 시스템, 회로, 소자에서의 새로운 시도가 계속되고 있다. 이러한 시도 중에 하나로 멤리스터 크로스바를 이용한 뉴로모픽 회로 및 시스템 구현이 많은 관심을 받고 있다. 본 발표에서는 전통적인 신경망 구조에서 심층 신경망 구조로의 발전, 생물학적인 동작을 더욱 잘 묘사하기 위한 스파이킹 신경망 구조 도입, 하드웨어적인 관점에서 신경망을 구현하려고 하는 뉴로모픽 기술 등의 현재의 신경망 기술의 발전 과정을 설명한다. 이를 바탕으로 시냅스/뉴런 소자로서의 멤리스터의 가능성과 문제점, 멤리스터 크로스바 회로 및 뉴로모픽 시스템 구현에서의 도전과 그동안의 성과 등을 설명하여 멤리스터 기반 신경망 기술에 대한 이해를 돕는다. 또한 멤리스터 신경망 회로에서 문제가 되는 멤리스터의 불량셀 등의 non-ideal effect들에 대해서 설명하고 이에 대한 해결방안을 소개한다.
최병수 박사 (ETRI)	양자컴퓨팅의 동작 원리 양자역학적 현상을 갖는 양자정보는 기존의 비트형 정보가 갖지 않는 정보처리능력을 갖는다. 양자정보에 기반한 컴퓨팅 방식인 양자컴퓨팅은 이에 따라서 기존의 컴퓨팅 시스템을 구성하는 많은 부분에서 변화를 요구한다. 양자정보를 효과적으로 활용하기 위한 알고리즘, 이를 효율적으로 표현하기 위한 양자컴퓨팅 프로그래밍, 물리적 큐빗을 구현하기 위한 물질 및 큐빗 구현 기술, 그리고 양자회로와 양자하드웨어를 연결하는 시스템 소프트웨어 등이 요구된다. 본 발표에서는 이와 관련하여 양자컴퓨팅시스템을 구성하는 주요 구성요소들을 대상으로 기능적 요구사항과 현재까지의 기술적 발전추이를 살펴본다. 특히 반도체 기반 양자컴퓨팅 시스템의 측면에서 글로벌 및 국내에서 진행되는 기술개발 결과도 소개한다.
남상준 박사 (SemiFive)	Rapid Design Platform based on RISC-V with SemiFive I talk about what SemiFive has delivered to SoC industry: SiFive's cloud-based RISC-V core. This RISC-V core can be delivered to chip designers as Processor Customization as a Service. Our Design Share program can enable the customers to easily discover, validate and use 3rd party IPs in their SoC design. And, also, the foundry support program of SemiFive can help the customers to verify and test their chip and jump up to the mass-production.
황태호 센터장 SoC플랫폼연구센터 (KETI)	IoT (Edge) 디바이스를 위한 뉴로모픽 (SNN, Spiking Neural Network) 기술 개요 서버 중심의 인공지능 학습과 처리과정은 높은 비용과 서버로의 많은 데이터 전송을 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 센서와 구동을 담당하는 단말에서 기본적인 지능화된 처리를 거쳐 이벤트를 서버로 전달하여 서버의 부담을 대폭 경감하려는 인텔리젼트 엣지 컴퓨팅이 주목을 받고 있다. 본 발표에서 저전력·소형화·범용성을 만족하면서 저비용의 학습으로 보다 다양한 응용의 임베디드 플랫폼에서 활용 가능하도록 뇌의 신호 체계와 학습 체계를 모방하는 뉴로모픽 칩 중심의 컴퓨팅 기술의 개요에 대하여 설명한다.
류현석 마스터 (삼성전자)	Event 기반 영상 센서와 Machine Vision 응용 Event 기반으로 동작하는 영상센서는 기존 영상 센서 대비 사건이 일어나는 영역에만 반응하는 특징을 갖고 있어 상대적으로 저전력으로 구동이 가능하고 고속 촬상이 가능하여 매우 적은 지연 시간으로 영상신호를 획득할 수 있는 특징을 갖고 있다. 최근 이 센서가 상용화 되어 사람 유무를 판별하는 기술로 제품화이 출시되었고, 이 센서를 이용한 초고속 인식 기술과 SLAM 연구결과들의 발표가 급격히 증가되고 있다. 이번 세미나를 통해 Event 기반 영상 센서의 특징과 구동 방식, 저전력 영상처리 응용 사례들을 공유하고자 한다.