삼성전자 SAIT는 8월 1일부터 9월 13일까지 약 6주 간 국내 대학 학부생과 대학원생을 대상으로 ‘삼성 AI/CE 챌린지 2024’를 개최하고, 차세대 기술 리더들의 연구를 지원한다.

참여를 원하는 학생들은 SAIT 홈페이지에서 접수 가능하며, 결과는 10월초 발표된다.

▲ 삼성전자 SAIT, ‘인공지능, 컴퓨터공학 챌린지 2024’ 모집 공고

공모 부문별 최우수상을 포함해 총 12개팀을 선발하며, 부문별 최우수 1개팀은 1000만원, 우수 1개팀은 500만원, 장려 2개팀은 각 300만원이 수여된다. 

시상식은 11월 개최되는 ‘삼성 AI 포럼’에서 진행될 예정이다. 

수상자 전원에게는 삼성전자 SAIT에서 주관하는 ‘AI/CE 챌린지 캠프’에 참여해  수상팀들간 네트워킹과 SAIT AI/CE 연구 리더들부터 멘토링을 받을 수 있는 기회가 주어진다. 

2021년부터 시작해 올해로 4회를 맞는 ‘삼성 AI/CE 챌린지’는 과학기술 인재 발굴과 지원을 위한 아이디어 공모전으로, AI와 CE 분야에서 총 3개 주제로 진행된다.

올해 챌린지의 공모 주제는 AI 분야에서 ▲모델 기반 Black-box 최적화 알고리즘 개발 ▲정밀하고 신뢰성 높은 반도체 소재 시뮬레이션용 머신러닝 모델(Machine Learning Force Fields) 개발, CE 분야에서 ▲On-Device 시스템에서 LLM(Large Language Model)의 inference 최적화 등 총 3개이다.

참여 학생들은 AI 분야에서는 주어진 문제와 데이터셋을 활용해 최적의 AI 알고리즘을 개발하고, CE 분야에서 제한된 하드웨어 리소스를 활용해 거대언어 모델(LLM)의 추론 시간을 최소화하고 정확도를 개선하기 위한 방안을 도출하게 된다.

SAIT는 인공지능을 이용한 반도체 소자와 공정 개발 검증 용 머신 러닝(Machine Learning) 알고리즘 개발에 대한 아이디어를 찾고, 이를 통해 국내 차세대 반도체 연구 개발 경쟁력을 강화한다는 계획이다.

삼성전자 SAIT 경계현 사장은 “AI 기술은 반도체 업계 내에서도 활용 범위를 빠르게 넓혀가는 중으로 SAIT는 새로운 기술 연구에 앞장서며 한계 극복을 위해 노력 중”이라며, “AI/CE 챌린지를 통해 미래 기술의 한계를 뛰어넘을 수 있는 새로운 아이디어를 얻을 수 있도록 우수한 학생들의 많은 참여를 기대한다”고 밝혔다. 

지난 챌린지 최우수상 수상자인 서울과학기술대학교 전예지씨는 “AI/CE 기술을 반도체 산업에 어떻게 적용할지 직접 고민해 볼 수 있는 흔치 않은 기회였고, AI 분야를 계속 연구해갈 학생들에게는 챌린지 수상을 통해 만난 동료/멘토들이 든든한 도움이 될 거라 생각한다”고 말했다.

‘삼성 AI/CE 챌린지’ 관련 자세한 정보는 삼성전자 SAIT 홈페이지 (https://www.sait.samsung.co.kr)에서 확인할 수 있다.

삼성전자 SAIT(옛 종합기술원)는 8월 21일부터 10월 20일까지 2개월 간 국내 대학 학부생과 대학원생을 대상으로 ‘삼성 AI/CE 챌린지 2023’을 개최하고, 차세대 기술 리더들의 연구를 지원한다.

올해로 3회를 맞는 ‘삼성 AI/CE 챌린지’는 과학기술 인재 발굴과 연구 강화를 위한 아이디어 공모전으로, 기존 인공지능(AI) 분야 외 컴퓨터 공학(CE) 분야를 신설하여 총 4개의 공모 부문으로 규모를 키웠다.

참여를 희망하는 학생들은 8월 21일부터 접수 가능하며 AI 분야는 10월 2일, CE 분야는 10월 20일까지 진행된다. 결과는 삼성전자 SAIT 홈페이지를 통해 10월말 발표된다.

공모 부문별 최우수상을 포함해 총 16개팀을 선발하여 시상하며, 부문별 최우수 1개팀은 1000만원, 우수 1개팀은 500만원, 장려 2개팀은 각 300만원이 수여된다. 시상식은 11월 7일 개최되는 ‘삼성 AI 포럼’에서 진행된다.

삼성전자 SAIT는 수상자들에게 SAIT 소속 AI/CE 연구 리더와의 멘토링 세션을 진행하며, 수상 팀 간 연구 성과와 아이디어 교류를 위한 ‘삼성 AI/CE 챌린지 캠프’도 개최한다.

이번 ‘삼성 AI/CE 챌린지’의 공모 과제는 AI 기술을 활용한 ▲자율 주행용 영상 인식 기술 ▲ 반도체 소재 시뮬레이션용 머신 러닝 알고리즘 ▲ 카메라 영상 화질 정량·정성 평가 동시 생성 기술과 CE 분야의 ▲ 대규모 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM) 추론을 위한 컴퓨팅 시스템 최적화 등 총 4개다.

삼성전자는 ‘삼성 AI/CE 챌린지’를 통해 AI와 CE 기술에 대한 새로운 아이디어를 얻고, 참여하는 학생들은 삼성전자의 기술 리더들과 교류하는 기회를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

삼성전자 SAIT 진교영 사장은 “SAIT는 AI 기반으로 차세대 반도체 및 컴퓨터 비전, 그리고 컴퓨팅 시스템 등 다양한 분야에서 연구개발의 한계를 극복하고 있다”며 “‘삼성 AI/CE 챌린지’를 통해 AI와 컴퓨터 공학 연구에 대한 국내 생태계를 강화하고, 미래 기술 연구 저변을 넓히는 한편, 우수 인력도 지속 발굴해 나갈 것”이라고 밝혔다.

지난 대회 최우수상 수상자인 포항공과대학교 신소재공학과 김은호 씨는 “‘삼성전자 AI/CE 챌린지’에 참여하며 연구 분야에 대해 더욱 깊이 고민해볼 수 있었다”며 “SAIT 기술 리더들의 멘토링을 통해 연구에 대한 좀 더 넓은 시야를 갖게 되었고, 같은 분야를 연구하는 학생들과 학술적 교류를 할 수 있는 것도 큰 동기 부여가 됐다”고 말했다.

‘삼성 AI/CE 챌린지’ 관련 자세한 정보는 삼성전자 SAIT 홈페이지 (https://www.sait.samsung.co.kr)에서 확인할 수 있다.

▲ 삼성전자 SAIT, ‘인공지능, 컴퓨터공학 챌린지 2023’ 모집 공고

기존에는 공기정화 시스템을 구성할 때, 미세먼지와 유해가스 제거를 위한 필터가 각각 필요해 공기정화 설비의 공간 효율을 높이는데 한계가 있었으며, 재사용이 어려워 6개월이나 1년에 한 번씩 교체가 필요했다.

삼성전자 SAIT 연구진은 이 같은 문제를 해결하기 위해 세계 최초로 아산화동(Cu2O), 이산화타이타늄(TiO2) 등과 같이 빛을 이용하는 광촉매를 적용해 신개념 필터 기술을 구현하고 상용화 가능성을 입증했다.

이 기술이 상용화되면 공기정화 기기나 설비의 공간 효율을 높이고, 교체에 소요되는 유지비용 절감은 물론 필터 폐기물을 대폭 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

새로운 필터 구조는 세라믹 소재의 다공성 공기정화 필터 입구에 무기물 소재의 막을 코팅해 미세먼지를 제거하고, 출구 통로에는 광촉매를 코팅해 유해가스를 제거한다.

이로써 미세먼지와 유해가스 필터의 이중 구조가 단일화되고 먼지 포집 용량도 기존 고성능 헤파 필터(HEPA Filter)보다 4배(5g/L→20g/L) 가량 증가한다.
※ 미국 냉난방공조학회(ASHRAE 52.2), 공기정화장치 미세먼지 제거 효율 측정 방법 기준 시험

또한 아산화동과 이산화타이타늄과 같이 방수 특성을 가진 소재가 적용돼 물세척을 해도 성능이 유지된다. 물 세척을 통해 10회 재사용한다고 가정 시 20년 동안 사용할 수 있어 기존 헤파 필터 대비 수명이 최대 40배 가량 증가하는 셈이다.

삼성전자는 이 기술을 적용한 시제품을 제작해 반도체 사업장 내 건물과 버스터미널, 지하주차장 등의 공조시설에 적용하고 성능을 검증할 계획이다.

광촉매를 적용한 신개념 공기정화 필터 기술 연구 결과는 그 우수성을 인정받아 세계적인 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 15일(영국 현지시간) 게재됐다.
※ 논문명: Long-lifetime water-washable ceramic catalyst filter for air purification (논문링크: www.nature.com/articles/s41467-023-36050-w)

삼성전자 SAIT 권혁재 연구원(교신저자 및 공동 1저자)은 “이번 연구는 필터 제조 업계 뿐만 아니라 실 사용자들의 경험과 요구사항을 적극 반영해 시작하게 됐다”며 “향후 공기정화 필터 재생 기술 관련 연구를 확장해 상용화 시기를 앞당길 것”이라고 말했다.

▲ 세계 최초 광촉매 적용 ‘재사용 가능’ 공기정화 필터 기술을 개발한 삼성전자 SAIT 연구진 (왼쪽부터 양동식, 이현철, 권혁재, 구민석 연구원)

▲ 삼성전자 SAIT가 개발한 신개념 공기정화 필터 기술 그래픽