Semiconductor Devices Lab
한양대학교 본교(제1캠퍼스) 신소재공학부
김형진 교수
Hardware AI
Neuromorphic Computing
Synaptic Devices
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Semiconductor Devices Lab
신소재공학부 김형진
신소재공학부의 반도체 소자 연구실은 뉴로모픽 컴퓨팅, 멤리스터 크로스바 어레이, 물리적 복제 불가 함수, 시냅틱 소자 및 하드웨어 인공지능 기술 개발에 주력하고 있습니다. 최근 3년간 연구실은 뉴로모픽 시스템을 위한 저전력 멤리스터 어레이, 고신뢰성 신경모사 시스템, 그리고 3차원 적층형 멤리스터 크로스바 어레이 기반의 하드웨어 보안 시스템 개발 등 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행해왔습니다. 또한, 다수의 국제 학술지 논문과 특허를 통해 연구 성과를 인정받고 있습니다. 특히, 뉴로모픽 컴퓨팅 분야에서의 연구는 높은 평가를 받고 있으며, 다양한 산업체와의 협력을 통해 실용화 가능성을 높이고 있습니다.
Hardware AI
Neuromorphic Computing
Synaptic Devices
대표 연구 분야
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멤리스터 크로스바 어레이를 활용한 뉴로모픽 컴퓨팅 및 뉴로 최적화 기술
멤리스터 크로스바 어레이를 활용한 뉴로모픽 컴퓨팅 및 뉴로 최적화 기술은 차세대 인공지능 시스템의 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 이 기술은 멤리스터의 비휘발성 특성을 이용하여 낮은 전력에서 고효율의 데이터 처리를 가능하게 합니다. 뉴로모픽 시스템에서의 멤리스터 크로스바 어레이는 인간 뇌의 시냅틱 가중치를 흉내내어, 병렬 연산 및 학습 알고리즘을 구현합니다. 또한, 이러한 시스템은 고속 데이터 처리 및 실시간 응용에 적합하며, 전력 소모를 최소화하면서 높은 신뢰성을 제공합니다.
전하저장형 실리콘 MOS 커패시터 기반 물리적 복제 불가 함수 개발
물리적 복제 불가 함수(PUF)는 하드웨어 보안의 중요한 요소로, 각기 다른 디바이스에서 고유의 식별자를 생성하여 위변조를 방지합니다. 전하저장형 실리콘 MOS 커패시터 기반 PUF 기술은 높은 보안성을 제공하며, 실리콘 기반 디바이스의 특성을 활용하여 경제적이고 대량 생산이 가능합니다. 이러한 PUF 기술은 IoT 기기, 스마트카드, 보안 네트워크 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 저전력 소모와 높은 신뢰성을 동시에 충족시킵니다.
주요 논문
51
발행물 전체보기
1
Overshoot-Suppressed Memristor Array with AlN Oxygen Barrier for Low-Power Operation in the Intelligent Neuromorphic Systems
Sungjoon Kim, Kyungho Hong, Hyungjin Kim, Min-Hwi Kim, Woo Young Choi
Advanced Intelligent Systems, 2024
2
Memristor crossbar array with enhanced device yield for in-memory vector-matrix multiplication
Tae-Hyeon Kim, Sungjoon Kim, Jinwoo Park, Sangwook Youn, Hyungjin Kim
ACS Applied Electronic Materials, 2024
3
Threshold learning algorithm for memristive neural network with binary switching behavior
Sangwook Youn, Yeongjin Hwang, Tae-Hyeon Kim, Sungjoon Kim, Hwiho Hwang, Jinwoo Park, Hyungjin Kim
Neural Networks, 2024
완료된 프로젝트
8
프로젝트 전체보기
1
PIM인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업(신구조PIM소자), 전하저장형 실리콘 MOS 커패시터 기반 물리적 복제불가 함수 개발 (Physically unclonable functions with Si MOS capacitor having charge storing node)
한국연구재단(NRF)
2022년 04월 ~ 2024년 12월
2
원천기술개발사업(기후변화영향최소화), 대기환경 감지 및 분류를 위한 멤리스터 기반 하드웨어인공지능 기술 (Hardware AI technology with memristor for atmosphere environment sensing and classification)
한국연구재단(NRF)
2020년 06월 ~ 2024년 12월
3
이공학학술연구기반구축(대학중점연구소), 3D 나노융합소자 연구센터
한국연구재단(NRF)
2023년 03월 ~ 2024년 02월