서울과학기술대학교 전기정보공학과 IDSL(지도교수: 김현) 소속 연구원인 윤석규(석사과정), 김남준(박사과정)과 한성수(석사과정), 최다훈(박사과정)이 2025년 01월 12일부터 14일까지 부여 롯데리조트에서 진행된 제 7회 동계종합학술대회에서 ‘우수논문상’을 수상하였다.

반도체공학회는 “반도체 및 그 관련분야에 관한 학술 및 기술의 진흥에 기여하고, 반도체산업 발전과 회원의 학문적 발전에 이바지하는 것”을 목적으로 하며, 학회의 주된 사업내용으로는 학술적 회합(연구발표, 강습회, 토론회 등)의 개최, 학술의 국제교류, 학술간행물의 발행 및 배포, 학술자료의 조사/수입/교환, 반도체 산업 분야에 관한 지원 및 제안, 표준 및 규격의 제정에 관한 연구, 기타 본 회의 설립 취지에 부합되는 사업 등이 있다. 이 중 동계종합학술대회는 반도체 소자/소재/공정/신뢰성 분야, 디지털 반도체 설계 및 시스템 분야, 아날로그 반도체 설계 분야, 반도체 소프트웨어/시스템/패키지 분야 등에서 국내 최고의 산학연 연구진과 대학 연구실의 발표 및 토론이 이뤄진 행사이다.

▲(왼쪽부터) 윤석규 석사과정, 김남준 박사과정, 한성수 석사과정, 최다훈 박사과정, 김현 지도교수

논문명 「구간 분할 Log 근사를 이용한 Vision Transformer의 Normalization」은 Vision Transformer의 Normalization 근사로 인해 발생하는 오차를 구간 분할 Log 근사로 완화하는 방법을 제안하는 논문이다.

해당 연구는 정부(산업통상자원부)의 재원으로 K-CHIPS의 지원(2410000620, RS-2024-00405946, 24052-15TC)을 받아 수행된 연구결과와 2019년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원(NRF-2019R1A6A1A03032119)을 받아 수행된 기초연구사업으로 지원된 연구 결과이다.

논문명 「Local-Outlier Factor를 활용한 Vision Transformer의 신뢰도 높은 Clipping value 탐색 기법」은 Vision Transformer의 이상치가 큰 레이어에 고전적인 이상치 탐지 알고리즘과 LOF를 결합하고, 이를 통해서 신뢰도 높은 양자화 Clipping value를 탐색하는 방법을 제안하는 논문이다.

해당 연구는 정부(산업통상자원부)의 재원으로 K-CHIPS의 지원(2410000620, RS-2024-00405946, 24052-15TC)을 받아 수행된 연구결과와 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단-시스템반도체융합전문인력육성사업의 지원(2020M3H2A1078119)을 받아 수행된 연구 결과이다.