김태환 교수와 석사 과정 정새벽 학생의 연구 논문이 FPGA 회로 및 시스템 설계 분야의 권위있는 학술 대회 중 하나인 IEEE Int’l Symp. Field-Programmable Custom Computing Machines (FCCM)에 발표 (Oral) 승인되었음. FCCM은 한국정보과학회에서 A급 우수 국제학술대회로 분류되어 있음. 본 연구는 다른 연구 기관 과의 협업 없이 본 연구실 단독으로 진행하여 이룬 성과로, 본 연구실의 높은 연구 역량을 입증하고 있음.

논문의 제목은 “Δ²-PSUM: A Low-Latency Soft-Error-Resilient Binary Neural Network Inference Processor”으로 본 논문은 우주 방사선 등 가혹한 환경에서 발생하는 소프트 에러에 대응하기 위해 고안된 효율적인 이진 신경망 추론 프로세서를 제안함. 해당 프로세서는 부분합 증가량에 급격한 변화가 발생할 때만 선택적으로 재연산을 수행하는 기법을 도입하여, 오류를 수정하면서도 불필요한 연산을 대폭 줄여 매우 짧은 지연 시간을 달성함. 28nm FPGA 하드웨어에서 2.41k LUT라는 아주 적은 자원만으로 구현되었으며, 단 14.57ns 만에 CIFAR10 이미지 하나를 분류할 수 있는 뛰어난 효율성을 보여줌. 결과적으로 1.0%의 높은 BER 환경에서도 정확도 하락을 최소화해 81.29%의 신뢰성 있는 분류 정확도를 유지함으로써, 제한된 하드웨어 자원 내에서 에러 복원력과 연산 효율성을 모두 성공적으로 입증함.

김태환 교수 연구실 (https://cas.kau.ac.kr) 에서는 효율적인 AI 가속기를 위한 Digital VLSI 시스템과 하드웨어를 고려한 AI 모델 최적화와 관련된 다양한 연구를 수행 중이며, 우수 학부 연구생과 대학원생을 상시 모집중임.