2016년도 대한전자공학회 하계종합학술대회

튜토리얼

Tutorial 등록비 무료

[2016년 6월 22일(수) 15:00~16:30]

박승창 대표이사
((주)유오씨)

제목 : Giga Korea구현을 위한 IoT/BigData기술개발의 방향

요약 :
세계인들이 인정하는 IT강국 대한민국이 2018년 평창올림픽을 성공시키고자 Giga Korea로 진화하고 있다. 이러한 정보/통신/방송의 진화에 필요한 정책/법제도/사업/시장의 관점에서 IoT/BigData기술개발의 방향을 조사, 분석, 자문한다.

채관엽 박사
(삼성전자)

제목: Design Margin for Sign-Off and Safety Margin Minimization

요약:
Device의 scaling을 통해 시장의 SoC chip에 대한 성능향상과 저전력화의 지속적인 요구를 충족시켜 왔다. 하지만, digital 회로를 설계 시 process, voltage, temperature의 variation과 reliability margin 뿐만 아니라 on-chip의 location variation을 고려해야 한다. 또한, 최신 공정에서는 local layout effect (LLE) 등이 device 성능에 많은 영향을 주고 있으며, 많은 non-linear parameter들로 인해 spice model이 실제 hardware를 정확하게 capture하지 못함으로 발생하는 model-hardware-correlation (MHC)의 문제가 발생하게 된다. 결국, 최신 공정에서 설계되는 chip은 MHC로 인한 gap을 margin으로 포함 하여야 한다. 이와 같이 최신 공정에서 발생하는 많은 uncertainty들을 모두 design margin으로 반영할 경우에 design burden이 매우 커지게 되며, SoC chip의 성능향상과 저전력화가 어려워 지고 시장에서의 경쟁력을 잃게 된다. 본 tutorial에서는 최신 공정에서 설계되는 SoC 제품들이 sign-off를 위해 고려하고 있는 요소들과, 어떠한 방식으로 margin에 포함하여 설계하는지를 설명할 예정이다. 또한, worst corner를 고려하여 설계된 SoC chip에 잠재되어있는 margin을 성능향상 및 저전력화로 이끌어내는 방법들을 살펴볼 계획이다.

[2016년 6월 22일(수) 16:30~18:00]

곽진태 교수
(세종대학교)

제목: 디지털 병리학-영상 처리와 머신 러닝 기술의 적용과 과제

요약:
병리학은 오늘날 질병의 진단, 예후, 치료에 있어 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 하지만, 여전히 광학 현미경으로 관찰되는 세포와 조직의 분자/형태 정보를 이용한 병리 전문가의 정성적 분석과 판단에 상당부분 의존하고 있어, 진단과 예후 정확성 향상과 관련 연구 분야의 발전을 지체시키고 있다. 최근 디지털 스캐너의 발전과 보급, 그리고 향상된 영상 처리 및 컴퓨터 기술의 등장으로 병리 영상의 정량적 분석과 이를 이용한 컴퓨터 보조 진단 및 예후가 그 대안으로 떠오르고 있다. 본 튜토리얼에서는 디지털화 된 병리 영상의 처리 및 분석 그리고 병리 영상 데이터를 위한 머신 러닝의 관점에서 디지털 병리학의 현재와 미래를 살펴보고자 한다. 우선, 디지털 병리학의 여러 분야와 연구 주제에 대해서 소개한다. 다음으로 디지털 병리학에 적용된 다양한 영상 처리 기술과 머신 러닝 기술에 대해서 소개하고 이론적 배경을 설명한다. 또한, 디지털 병리학과 관련 기술들이 안고 있는 현안들에 대해서 소개하고, 향후 연구 방향을 조망해 본다.

이우주 박사
(ETRI)

제목: 초저전력 IoT 플랫폼을 위한 Cross-Layer 최적화 설계

요약:
저전력 기술은 모바일 시대를 거치며 그 중요성을 입증하였고, 현재는 IoT 시대의 도래와 함께 시장의 최대 핵심 경쟁기술로 주목 받고 있다. 나날이 다양해지고 새로워지는 IoT 디바이스들은 기존 모바일 시대의 저전력 기술들 이상의 새로운 저전력 기술을 요구하고 있다. 본 강연에서는 기존의 회로, 아키텍처, 시스템 레벨의 저전력 기술들을 살펴보고, 각 기술들의 한계를 극복할 수 있는 기술들을 소개하려 한다. 특히 i) 초저전압 (Ultra-Low Voltage) 회로 기반 프로세서 설계 기술 ii) 온도 vs. 딜레이 역전 현상 (Temperature Effect Inversion)을 이용한 저전력 기술 iii). 재구성 가능한 전력 전달 네트워크 (Power Delivery network) 기술 등에 대해 설명하려 한다. 나아가, 초저전력 IoT 플랫폼을 실현하기 위해 각각의 새로운 기술들을 유기적으로 연계하는 기술들에 대해 논의해보고자 한다.

[2016년 6월 24일(금) 09:00~10:20]

조제광 박사
(LG전자)

제목: Data Converters based on Sigma-Delta Modulation

요약:
시그마-델타 모듈레이션(sigma-delta modulation 또는 SDM)은 과표본화(oversampling)를 기반으로 하여, 저속의 저해상도 신호를 만드는 기술이다. 이 때 발생하는 큰 에러 성분이 원하는 신호 대역에서 크게 억제되도록 하는 것이 이 기술의 특징이며, 간단한 필터를 이용하여 신호 대역 밖의 에러 성분을 제거하면 고해상도 신호를 쉽게 얻을 수 있다. 이로 인해, 고해상도의 신호 처리가 요구되는 센서/오디오 분야 및 통신용 송수신기에서 많이 응용되고 있다. 본 강연에서는 이산 시간 (discrete time 또는 DT) SDM 기술을 이용한 오디오 신호 처리용 아날로그-디지탈 변환기 (analog-to-digital converter 또는 ADC) 및 디지탈-아날로그 변환기 (digital-to-analog converter 또는 DAC), 그리고 연속 시간 (continuous time 또는 CT) SDM 기술을 이용한 광대역 RF 수신기용 ADC에 대해 논의하고자 한다.

허용석 교수
(아주대학교)

제목: 3D vision using multi-view images, and recent advances with its applications for driverless cars

요약:
최근 미래 자동차 기술로서 무인 자동차(driverless car)가 주목을 받으면서 이와 관련된 vision 기술의 관심이 증가하고 있다. 무인 자동차를 위해서는 자동차 충돌 방지, 사각 지역 검출, 자동 비상 정지, 보행자 및 전후방 자동차 검출, 거리 인식 및 자동 주차 등의 여러 가지 vision 기술들이 요구된다. 이러한 여러 가지 응용 기술들을 위해서는 자동차 주변의 3차원 깊이(depth) 정보를 예측하는 기술이 기반 기술로서 매우 중요한 역할을 하고 있다.
이와 관련하여, 본 튜토리얼에서는 여러 장을 이용하여 3차원 깊이 정보를 예측하는 비전 기술의 기본적인 이론과 관련 내용들 및 최근 제안된 기법들에 대해서 소개하고자 한다. 그 다음 구글, 벤츠 등 여러 기업들에서 개발 중인 무인 자동차 시스템에 대해서 이러한 기술들이 적용되는 실제 사례와 앞으로의 발전 방향에 대해서 논의하고자 한다.

[2016년 6월 24일(금) 10:30~12:00]

김형원 교수
(충북대학교)

제목: Technical Trends in Low Power Wireless Sensor Network for Smart Grid and Wireless Metering

요약:
Low power wireless sensor networks are recently receiving high attention due to the growth of smart grid and IoT technologies and markets. This lecture will begin by comparing wireless sensor networks with ad hoc networks based on Wi-Fi, mobile networks such as cellular networks, and traditional smart grid networks based on PLC. It will then introduce routing and packet forwarding protocols for wireless sensor networks employing multi-hop or mesh network topologies. Various MAC protocols have been developed to allow power-efficient packet forwarding through multi-hop sensor networks. Many challenging problems of wireless sensor networks, however, still demand further research, which include how to minimize the transmit power while forwarding all sensing data, how to synchronize all the sensor nodes with low power overhead, and how to make the network self-organize its routing and scheduling when any change or fail occurs in the network. This lecture will cover the above problems on low power wireless sensor networks, and discuss some of recent research efforts towards resolving these problems.

김민수 교수
(DGIST)

Title: MRPrimer: A MapReduce-based method for the thorough and rapid design of high-quality primers for qPCR genetic testing

Abstract:
Primer design is a fundamental technique that is widely used for polymerase chain reaction (PCR). Although many methods have been proposed for primer design, they require a great deal of manual effort to generate feasible and valid primers, including homology tests on off-target sequences using BLAST-like tools. That approach is inconvenient for many target sequences of quantitative PCR (qPCR) due to considering the same stringent and allele-invariant constraints. The MRPrimer method based on MapReduce can design all feasible and valid primer pairs existing in a DNA database at once, while simultaneously checking a multitude of filtering constraints and validating primer specificity. Furthermore, it suggests the best primer pair for each target sequence, based on a ranking method. MRPrimerW, the online version of MRPrimer, allows users to design the best primers quickly in a web interface, without requiring a MapReduce cluster or a long computation, as in Google’s search system. It performs complete homology testing, supports batch design of primers for multi-target qPCR experiments, and supports design of TaqMan probes. It provides primer design services and a complete set of 341,963,135 validated primers covering 99% of human and mouse genes.