RnDCircle Logo
황성민 연구실
고려대학교
황성민 교수
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원

황성민 연구실

고려대학교 황성민 교수

황성민 연구실은 반도체 소자·회로를 기반으로 멤커패시터, 전하저장형 시냅스 소자, RRAM, 스파이킹 뉴럴 네트워크 하드웨어 등 차세대 뉴로모픽 반도체 기술을 연구하며, 재료·공정·소자 특성 분석부터 회로 및 시스템 구현까지 아우르는 저전력 하드웨어 인공지능 플랫폼 개발에 집중하고 있다.

대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
반도체 기반 뉴로모픽 시냅스 소자 thumbnail
반도체 기반 뉴로모픽 시냅스 소자
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

57총합

5개년 연도별 피인용 수

853총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
|
gold
·
인용수 35
·
2023
Memcapacitor Crossbar Array with Charge Trap NAND Flash Structure for Neuromorphic Computing
Sungmin Hwang, Junsu Yu, Min Song, Hwiho Hwang, Hyungjin Kim
IF 14.1
Advanced Science
The progress of artificial intelligence and the development of large-scale neural networks have significantly increased computational costs and energy consumption. To address these challenges, researchers are exploring low-power neural network implementation approaches and neuromorphic computing systems are being highlighted as potential candidates. Specifically, the development of high-density and reliable synaptic devices, which are the key elements of neuromorphic systems, is of particular interest. In this study, an 8 × 16 memcapacitor crossbar array that combines the technological maturity of flash cells with the advantages of NAND flash array structure is presented. The analog properties of the array with high reliability are experimentally demonstrated, and vector-matrix multiplication with extremely low error is successfully performed. Additionally, with the capability of weight fine-tuning characteristics, a spiking neural network for CIFAR-10 classification via off-chip learning at the wafer level is implemented. These experimental results demonstrate a high level of accuracy of 92.11%, with less than a 1.13% difference compared to software-based neural networks (93.24%).
https://doi.org/10.1002/advs.202303817
Neuromorphic engineering
Crossbar switch
Computer science
Flash (photography)
Artificial neural network
NAND gate
Reliability (semiconductor)
Masking (illustration)
Memristor
Electronic engineering
2
article
|
gold
·
인용수 6
·
2023
TroR is the primary regulator of the iron homeostasis transcription network in the halophilic archaeon Haloferax volcanii
Mar Martinez Pastor, Saaz Sakrikar, Sungmin Hwang, Rylee K. Hackley, Andrew L. Soborowski, Julie A. Maupin‐Furlow, Amy Schmid
IF 13.1
Nucleic Acids Research
Maintaining the intracellular iron concentration within the homeostatic range is vital to meet cellular metabolic needs and reduce oxidative stress. Previous research revealed that the haloarchaeon Halobacterium salinarum encodes four diphtheria toxin repressor (DtxR) family transcription factors (TFs) that together regulate the iron response through an interconnected transcriptional regulatory network (TRN). However, the conservation of the TRN and the metal specificity of DtxR TFs remained poorly understood. Here we identified and characterized the TRN of Haloferax volcanii for comparison. Genetic analysis demonstrated that Hfx. volcanii relies on three DtxR transcriptional regulators (Idr, SirR, and TroR), with TroR as the primary regulator of iron homeostasis. Bioinformatics and molecular approaches revealed that TroR binds a conserved cis-regulatory motif located ∼100 nt upstream of the start codon of iron-related target genes. Transcriptomics analysis demonstrated that, under conditions of iron sufficiency, TroR repressed iron uptake and induced iron storage mechanisms. TroR repressed the expression of one other DtxR TF, Idr. This reduced DtxR TRN complexity relative to that of Hbt. salinarum appeared correlated with natural variations in iron availability. Based on these data, we hypothesize that variable environmental conditions such as iron availability appear to select for increasing TRN complexity.
https://doi.org/10.1093/nar/gkad997
Haloferax volcanii
Biology
Haloarchaea
Repressor
Regulator
Transcription factor
Genetics
Halobacterium salinarum
Gene
Transcriptional regulation
3
article
|
green
·
인용수 52
·
2022
Population size mediates the contribution of high-rate and large-benefit mutations to parallel evolution
Martijn Schenk, Mark P. Zwart, Sungmin Hwang, Philip Ruelens, Edouard Severing, Joachim Krug, J. Arjan G. M. de Visser
IF 14.5
Nature Ecology & Evolution
https://doi.org/10.1038/s41559-022-01669-3
Population size
Evolutionary biology
Population
Biology
Mutation rate
Genetics
Demography
Gene
Sociology
정부 과제
2
과제 전체보기
1
2023년 5월-2027년 5월
|98,000,000
하드웨어 인공신경망 구현을 위한 신개념 멤커패시터 시냅스 소자 개발
실리콘 공정 기반의 전하저장층을 포함한 커패시터 메모리(멤커패시터) 시냅스 개발 및 어레이 동작 방식 개발을 통한 고신뢰성 하드웨어 인공신경망 구현
시냅스 소자
멤커패시터
하드웨어 인공신경망
뉴로모픽 시스템
2
2023년 5월-2027년 5월
|39,024,000
하드웨어 인공신경망 구현을 위한 신개념 멤커패시터 시냅스 소자 개발
실리콘 공정 기반의 전하저장층을 포함한 커패시터 메모리(멤커패시터) 시냅스 개발 및 어레이 동작 방식 개발을 통한 고신뢰성 하드웨어 인공신경망 구현
시냅스 소자
멤커패시터
하드웨어 인공신경망
뉴로모픽 시스템
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2022스파이킹 뉴럴 네트워크 제공 장치 및 그 동작 방법1020220071866
등록2021하드웨어 기반 인공 신경망 제공 장치1020210154893
등록2019스파이킹 뉴럴 네트워크를 이용한 추론 방법 및 장치1020190016291
전체 특허

스파이킹 뉴럴 네트워크 제공 장치 및 그 동작 방법

상태
등록
출원연도
2022
출원번호
1020220071866

하드웨어 기반 인공 신경망 제공 장치

상태
등록
출원연도
2021
출원번호
1020210154893

스파이킹 뉴럴 네트워크를 이용한 추론 방법 및 장치

상태
등록
출원연도
2019
출원번호
1020190016291

주식회사 디써클

대표 장재우,이윤구서울특별시 강남구 역삼로 169, 명우빌딩 2층 (TIPS타운 S2)대표 전화 0507-1312-6417이메일 info@rndcircle.io사업자등록번호 458-87-03380호스팅제공자 구글 클라우드 플랫폼(GCP)

© 2026 RnDcircle. All Rights Reserved.