성균관대 학부 연구생, 드론 인공지능 식별 반도체 설계 기술 개발… 세계적 학술지 논문 게재
- 드론+AI+FPGA 융합 연구로 기존 기술 대비 전력 소모(전력 에너지) 88.7% 절감 성공
- 학업과 스타트업 인턴 병행하며 글로벌 과학 인재로 성장한 '학생 성공'의 모범 사례

□ 성균관대학교(총장 유지범)는 전자전기공학부 학부 연구생 김도연 학생(지도교수 임완수)이 드론 인공지능(AI) 식별 기술을 저전력 반도체로 구현하는 연구를 통해 세계적인 권위의 학술지에 논문을 게재했다고 밝혔다. 이번 연구는 군사 및 산업 환경에서 불법 드론을 실시간으로 감시하는 시스템의 배터리 효율을 획기적으로 높일 수 있어 큰 주목을 받고 있다.

□ 최근 전 세계적으로 드론이 널리 쓰이면서 허가받지 않은 불법 드론을 정확하게 찾아내고 식별하는 기술이 매우 중요해졌다. 기존에는 인공지능(AI) 기술이 드론을 찾아내는 데 활용되었지만, 컴퓨터 계산량이 너무 많고 전기를 대량으로 소모한다는 단점이 있었다. 이 때문에 배터리를 장착한 작은 감시 장치나 이동형 장비 안에는 인공지능을 직접 넣기가 무척 어려웠다.

□ 성균관대 김도연 학생은 이러한 문제를 해결하기 위해 'UAV-NAS'라는 이름의 새로운 인공지능 시스템을 개발했다. 이 시스템은 인공지능의 내부 구조를 사람이 일일이 설계하는 방식 대신, 컴퓨터가 스스로 드론 신호를 가장 잘 분석할 수 있는 '가장 경량화되고 효율적인 인공지능 구조'를 찾아내도록 만든 기술이다.

□ 연구팀은 이렇게 찾아낸 인공지능을 전력 소모가 매우 적은 맞춤형 반도체 칩(FPGA)에 탑재되도록 최적화하여 실험을 진행했다. 그 결과, 일반 컴퓨터 부품(CPU)으로 인공지능을 작동시킬 때보다 전력 에너지를 88.7%나 절감하면서도, 하늘에 떠 있는 드론의 종류와 현재 비행 상태를 매우 정확하게 맞추는 데 성공했다. 전기를 아주 적게 쓰면서도 똑똑하게 작동하기 때문에, 야외나 산업 현장에서 배터리 걱정 없이 드론을 24시간 내내 감시할 수 있는 길을 연 것이다.

□ 이번 성과는 김도연 학생이 3학년 때부터 대학 연구실에서 반도체(FPGA) 분야를 꾸준히 연구해 온 탄탄한 기초가 바탕이 되었다. 특히 국내 대표 AI 반도체 스타트업인 '리벨리온'의 인턴십에 선발되어 학교에서의 학문적 연구와 기업 현장의 실무 경험을 융합하는 노력을 멈추지 않았다. 학부 연구생과 기업 인턴을 훌륭하게 병행하며 세계적인 학술지 게재라는 결실을 맺은 이번 연구는, 성균관대학교가 지향하는 글로벌 인재 육성과 '학생 성공' 가치를 보여주는 대표적인 모범 사례로 평가받는다.

□ 연구를 이끈 김도연 학생은 올해 8월 학부 졸업을 마친 뒤, 다가오는 9월부터 전액 장학금을 받고 미국 명문 대학인 퍼듀 대학교(Purdue University) 박사과정으로 진학해 반도체 및 인공지능 연구를 더욱 깊이 있게 이어갈 예정이다.

□ 지도교수인 성균관대 임완수 교수는 "학부생 시절부터 스스로 세계적인 수준의 연구를 주도하고 대외적인 실무 역량까지 증명해 낸 김도연 학생의 성취는 우리 대학의 큰 자랑"이라며 "앞으로도 중·고등학생을 비롯한 미래의 과학 인재들이 성균관대에서 마음껏 꿈을 펼치고 글로벌 무대로 도약할 수 있도록 아낌없는 지원과 교육 환경을 제공하겠다"고 전했다.

※ 논문명: UAV-NAS: UAV Identification on FPGAs via Neural Architecture Search
※ 학술지: IEEE Transactions on Industrial Informatics
※ 논문링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/11503885/

붙임: 1. 연구자 사진
          2. 연구그림  

26년 7월 28일자 보도자료 - 첨부파일 참조