홍익대학교 전자/전기공학부 김영민 교수 연구실(I.D.E.A Lab)은 인공지능(AI) 및 뉴로모픽 하드웨어, 저전력 VLSI 설계, 첨단 반도체 공정에 최적화된 회로 설계 및 CAD/EDA 기술을 선도적으로 연구하는 연구실입니다. 본 연구실은 AI 연산에 특화된 집적회로(IC) 및 뉴로모픽 칩, FPGA/SoC 기반의 AI 가속기, 임베디드 시스템 등 차세대 지능형 하드웨어 플랫폼 개발에 중점을 두고 있습니다. 특히, 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN), 바이너리 신경망(BNN) 등 신경망 기반의 저전력·고효율 회로 설계와, 근사 연산(Approximate Computing) 기법을 활용한 하드웨어 최적화 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 본 연구실은 첨단 반도체 공정(22nm 이하)에서의 VLSI(초대규모 집적회로) 설계와 CAD/EDA 도구 개발에도 집중하고 있습니다. 회로 설계와 공정 기술의 상호 최적화(DTCO), 제조 용이성(DFM), TSV 기반 3D IC 설계, 저전력 회로 설계, 온-칩 전력 및 신호 무결성 분석 등 다양한 첨단 기술을 연구하며, 실제 칩 설계 및 시뮬레이션, 레이아웃 최적화, 공정 변동성 대응 기법 등 실질적인 반도체 설계 자동화 기술을 개발하고 있습니다. 연구실의 주요 연구 성과로는 근사 가산기, 곱셈기, 분할기 등 다양한 연산 회로의 설계 및 최적화, 저전력·고효율 AI 하드웨어 가속기 개발, 신경망 기반 바이오메디컬 신호 처리 회로, 3D IC 및 FinFET, GAA 등 신소자 기반 회로 설계, EDA/CAD 도구를 활용한 칩 설계 자동화 및 검증 등이 있습니다. 또한, 다양한 국내외 학술지 및 학술대회에 다수의 논문을 발표하며, 실제 산업 현장에서 요구되는 실용적이고 혁신적인 기술을 지속적으로 개발하고 있습니다. 본 연구실은 한국연구재단, 산업기술진흥원 등 다양한 국가 연구과제를 수행하며, 산학협력을 통한 실질적인 기술 이전과 산업적 파급효과 창출에도 힘쓰고 있습니다. 학부생, 석·박사과정 연구원, 산학연구원 등 다양한 인재들이 참여하여, 차세대 반도체 및 AI 하드웨어 분야의 글로벌 리더로 성장할 수 있는 연구 환경을 제공합니다. 연구실은 앞으로도 인공지능, 뉴로모픽, 저전력 VLSI, 3D IC, CAD/EDA 등 첨단 반도체 및 AI 하드웨어 분야에서 혁신적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다. 차세대 지능형 시스템 반도체 개발을 선도하며, 미래 정보화 사회의 핵심 인프라 구축에 기여하는 연구실로 자리매김하고자 합니다.