준비 중
게이트 다이오드 및 멀티레벨 메모리 기반 초저전력 AI 연산 아키텍처 개발
기업 용역 과제 / 정부 과제
소속
고려대학교 전기전자컴퓨터공학과
프로필
김상식 교수 연구실(고려대학교 전기전자컴퓨터공학과)은 게이트 다이오드, 진동 신경망, 인-메모리 컴퓨팅 DRAM 등 차세대 인공지능 반도체 기술에 특화된 원천소자 및 회로 기술을 개발하고 있습니다. 해당 기술들은 기존 CMOS 기반 반도체가 가진 한계를 극복할 수 있는 고속, 저전력, 고효율 AI 연산 구조 구현에 집중되어 있으며, 현재 다수의 기술이 **TRL 6단계(시제품 제작/성능평가)**에 도달한 상태로, 상용화를 위한 기술 검증 및 회로 레벨 확장을 위한 파트너십을 희망합니다.
연구 관심 주제
게이트 다이오드 및 저전력 메모리 기반 AI 연산 아키텍처 개발
연구 상세 내용
본 연구실의 핵심 기술은 다음의 다섯 가지로 구성되며, 각각 독립적으로 또는 통합적으로 AI 반도체 SoC 구성에 활용될 수 있습니다:
1. 게이트 다이오드 기반 진성 난수 발생기
- 정보 암호화 및 보안용 트루 랜덤 비트 생성
- 실제 이미지 암호화 적용 가능 (시각화 결과 포함)
2. 준비휘발성 메모리 기반 XNOR 이진화 신경망 회로
- 40,000개 시냅스 어레이 기반
- NeuroSim 시뮬레이션 상 MNIST 이미지 인식 정확도 93.32% 달성
3. 진동 신경망 회로 장치
- 커플링 방식에 따른 위상 동기화 조절 가능 (Capacitive / Resistive 방식)
4. 로직-메모리 통합 범용 로직 메모리 셀 & 블록
- 연산 후 전원 차단 시에도 결과 유지 (메모리 내 연산 + 저장 기능 동시 구현)
5. 산화물-실리콘 2TOC 기반 멀티레벨 DRAM
- 고속 인-메모리 컴퓨팅용 DRAM 구조
- 별도 회로 없이 레벨 간 비선형성 문제 해결 및 센싱 마진 확보
협력 희망 분야
AI 반도체 SoC 설계 및 칩 개발 기업
신경망 연산용 메모리 기반 하드웨어 가속기 개발 업체
IoT·엣지 디바이스용 초저전력 연산 시스템 개발사
보안 암호화 SoC 및 PUF 관련 하드웨어 플랫폼 기업
국책과제 공동연구(RISC-V, PIM, K-반도체 연계 기관 포함)
본 협업 건 관련 특장점
다양한 차세대 소자 기술 포트폴리오 보유 (총 5종, 전부 특허 등록 또는 출원 완료)
고속/고효율/저전력/고집적 구조 모두 충족 가능한 원천회로 구성 기술 보유
암호화, 신경망 연산, 진동 기반 연산, 멀티레벨 메모리 등 분야별 특화 기술 확보
범용 연산 및 학습기반 인공지능 회로 구현력 입증(MNIST 정확도 93% 이상)
한국/미국/일본/유럽 등 다국적 특허권 확보로 해외 상용화도 가능
협업 희망 방식
무관
협업 파트너 요건
시스템반도체 또는 AI SoC 개발사
PUF/보안 하드웨어 및 IoT 플랫폼 기업
뉴로모픽 하드웨어/로직 메모리 구조 기술에 관심 있는 R&D 조직
칩 패브리케이션 가능 파운드리와 연계 가능한 기관
국책과제 및 TLO 기술이전 협업 경험 있는 기업군
연구 키워드
게이트다이오드
진성난수
진동신경망
인메모리컴퓨팅
멀티레벨DRAM