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ID
30107
차세대 메모리 기반 인메모리 AI 가속기
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본 연구는 차세대 메모리 반도체 소자와 메모리 기반 연산 기술을 활용하여, 데이터 이동으로 인한 에너지 소모와 메모리 병목을 완화할 수 있는 고성능·저전력 AI 하드웨어 구현을 목표로 합니다. 멤리스터, 플래시 메모리, 강유전체 메모리(FeRAM/FTJ) 등 비휘발성 메모리 소자 개발과 함께 인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)·뉴로모픽 컴퓨팅 기반 AI 가속기, 생성형 AI 및 대규모 언어모델(LLM) 구현을 위한 메모리 중심 컴퓨팅 아키텍처를 연구하며, 반도체 소자 고유 변동성 기반 하드웨어 보안(PUF, TRNG) 및 BEOL 공정 호환 3차원 집적(모놀리식 3D) 기술까지 연계하고자 합니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
차세대메모리반도체
인메모리컴퓨팅
AI가속기
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
2026-09-30
연구실 소개
연구실 소개
Intelligent Semiconductor Device Laboratory(ISDL)은 한양대학교 신소재공학부 연구실로, 차세대 인공지능(AI) 하드웨어 구현을 위한 반도체 소자·공정·회로·시스템 연구를 수행하고 있습니다. 멤리스터, 플래시 메모리, 강유전체 소자 등 차세대 비휘발성 메모리를 기반으로 인-메모리 컴퓨팅, 뉴로모픽 컴퓨팅, AI 가속기, 물리적 복제방지기술(PUF), 확률론적 컴퓨팅 및 최적화 하드웨어를 연구하며, 소자 설계부터 공정 제작, 특성 분석, 회로 및 시스템 수준 검증까지 전 과정을 아우르는 역량을 보유하고 있습니다.
대표 연구 분야
1. 차세대 비휘발성 메모리 기반 인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing) - 멤리스터, 전하저장형 플래시 메모리, 강유전체 터널접합(FTJ) 등을 활용하여 데이터 저장과 연산을 동시에 수행하는 AI 하드웨어를 연구합니다. - 행렬-벡터 곱(VMM), 신경망 추론 및 학습 가속을 위한 아날로그 연산 기술 개발과 저전력·고집적 구현을 위한 소자-회로-시스템 통합 설계를 수행합니다. 2. 하드웨어 보안 및 확률론적 컴퓨팅 - 반도체 소자의 고유 변동성을 활용한 물리적 복제방지기술(PUF) 및 난수발생기(TRNG) 연구를 수행합니다. - 차세대 보안 반도체 및 경량 암호 하드웨어, 소자 노이즈·확률성을 활용한 확률론적 연산 및 보안 응용을 연구합니다. 3. 비전통적 컴퓨팅 및 최적화 하드웨어 - 멤리스터 및 멤커패시터 어레이를 활용한 Ising Machine, Hopfield Network 등 비전통적 컴퓨팅 기술을 연구합니다. - 조합 최적화 문제 해결을 위한 에너지 효율적 하드웨어 구현을 목표로 합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
- 기초연구사업(신진연구-유형B), "3차원 수직 적층형 강유전체 터널 접합 어레이 기반 초저전력 인메모리 LLM 연산 가속기 개발," 한국연구재단, 2026.03.01-2030.02.28 (총 5억) - 디지털혁신기술국제공동연구사업, "Si/IGZO 모놀리식 3D 집적 기반 다기능 AI 가속기 구현," 정보통신기술진흥센터(IITP), 2024.10.01-2027.09.30 (총 6억) - PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업(신개념PIM기초), "멤리스터 크로스바 어레이 기반 프로그래밍가능 임계 논리회로 구현," 한국연구재단, 2024.03.01-2026.12.31 (총 6억)
관련 자료
웹사이트
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
차세대 비휘발성 메모리 소자 및 인-메모리 컴퓨팅 기반 AI 하드웨어 구현 - 본 연구실은 멤리스터, 플래시 메모리, 강유전체 메모리(FeRAM/FTJ) 등 차세대 비휘발성 메모리 소자 개발과 이를 활용한 인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)·뉴로모픽 컴퓨팅 기반 AI 가속기 연구를 수행하고자 합니다. - 생성형 AI 및 대규모 언어모델(LLM) 구현을 위한 메모리 중심 컴퓨팅 아키텍처 개발, 반도체 소자 고유 변동성을 활용한 PUF·TRNG 등 하드웨어 보안 기술, BEOL(Back-End-of-Line) 공정 호환 3차원 집적 반도체 및 모놀리식 3D 집적 기술 개발을 포함하여, 차세대 메모리와 AI 하드웨어를 융합한 에너지 효율적 컴퓨팅 플랫폼 연구를 지향합니다.
협력 가능 분야
- 차세대 메모리 반도체 소자(RRAM, ReRAM, Flash, FeRAM, FTJ, CTF 등) 공동 개발 - AI 반도체 및 인-메모리 컴퓨팅 아키텍처 설계 - 뉴로모픽 컴퓨팅 및 엣지 AI 하드웨어 개발 - 반도체 기반 보안 기술(PUF, TRNG, 하드웨어 보안 모듈) 연구 - 반도체 공정 개발 및 소자 신뢰성 평가 - 3차원 집적 반도체(Monolithic 3D IC) 및 이종 집적 기술 연구 - TCAD, SPICE 모델링, 회로 및 시스템 시뮬레이션 기반 공동 연구 - AI 반도체용 공정·소자·회로·알고리즘 통합 최적화 연구 - 반도체 제조기업, 팹리스, AI 반도체 스타트업과의 산학 공동연구
본 연구 관련 연구실 특장점
- 차세대 메모리 소자부터 회로, 시스템 및 AI 응용까지 아우르는 End-to-End 연구 역량을 보유하고 있습니다. - 멤리스터, 플래시 메모리, 강유전체 소자, 멤커패시터 등 다양한 차세대 메모리 플랫폼 연구 경험을 보유하고 있습니다. - 실제 반도체 소자 제작, 공정 개발, 특성 분석 및 AI 시스템 검증을 수행할 수 있습니다. - 인-메모리 컴퓨팅, 뉴로모픽 컴퓨팅, PUF/TRNG, Ising Machine 등 다양한 응용 분야 연구 수행 경험을 보유하고 있습니다. - 소자-회로-시스템-알고리즘 연계 연구를 통한 실질적인 AI 반도체 구현 역량을 보유하고 있습니다. - SCI(E) 논문, 국제학회 발표, 국내외 특허 등 연구성과를 확보하고 있습니다.
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 반도체 제품 개발 요구사항 및 목표 성능 정의 - 공정 정보, 설계 데이터, 측정 데이터 등 연구 수행에 필요한 자료 제공 - 시제품 제작을 위한 제조 인프라 및 평가 환경 지원 연구실 역할 - 차세대 메모리 소자 구조 설계 및 공정 개발 - 소자 특성 분석 및 물리 모델링 수행 - 인-메모리 컴퓨팅 및 AI 가속기 아키텍처 설계 - 차세대 소자 기반 회로 및 시스템 수준 성능 검증 - 하드웨어 보안 기술(PUF, TRNG) 개발 및 평가
협업 파트너 희망 요건
- 반도체 소자, 공정, 장비, 소재 또는 AI 반도체 분야 기업 - 차세대 메모리 및 AI 하드웨어 기술 개발에 관심이 있는 기업 - 반도체 제조 또는 평가 인프라를 보유한 기업 - 팹리스, IDM, 반도체 소재·장비 기업 및 AI 반도체 스타트업