AI-S2oC Lab

전자공학부 박대진

AI-S2oC 연구실은 인공지능, 임베디드 시스템, VLSI(초대형 집적회로) 설계를 융합한 차세대 시스템-온-칩(SoC) 및 엣지 AI 기술을 선도적으로 연구하는 국내 최고 수준의 연구실입니다. 본 연구실은 AI-Software-Embedded VLSI S2oftware-on-Chip 설계 전문가 양성을 목표로, AI 소프트웨어 스택의 온칩 최적화, AI 하드웨어 가속기 설계, 그리고 CMOS 실리콘 다이에 통합된 AI-임베디드 시스템-소프트웨어-온-칩의 구현 등 전 과정을 아우르는 교육과 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 하드웨어/소프트웨어 공동 설계 및 검증, 저전력·고성능·소형화된 SoC 구현, 실시간 신경망 연산 최적화, 임베디드 AI 소프트웨어 스택의 효율적 배치, 하드웨어 가속기와의 긴밀한 연동 구조 등 다양한 첨단 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 자율주행, 스마트 헬스케어, IoT, 산업용 로봇 등 다양한 분야의 차세대 임베디드 시스템에 적용되어, 신뢰성, 안전성, 실시간성, 에너지 효율성 등 산업 현장의 요구를 만족시키는 혁신적인 시스템 설계 기술을 제공합니다. 연구실은 엣지 디바이스에서의 AI 실행 및 저전력 임베디드 시스템 구현을 위한 하드웨어/소프트웨어 융합 최적화 기술에도 집중하고 있습니다. MCU 기반 온디바이스 학습, 플래시 메모리 기반 가중치 부분 업데이트, 경량 신경망 구조 설계, 하드웨어 가속기와 소프트웨어 알고리즘의 맞춤형 공동 최적화, 이벤트 기반 신호처리, 저전력 신호처리, 실시간 펌웨어 업데이트, 에러 검출 및 복구, 안전 실행 프레임워크 등 임베디드 시스템의 신뢰성과 효율성을 극대화하는 연구를 활발히 진행 중입니다. 또한, 자율주행 및 스마트 센서 시스템을 위한 AI 기반 신호처리와 하드웨어 가속기 기술 개발에도 앞장서고 있습니다. CNN, SNN, LSTM 등 다양한 신경망 모델을 임베디드 환경에 최적화하여, 저전력·고속 신호처리 가속기, 비트 분리형 곱셈기, 동적 범위 디코더, 타일 기반 병렬 처리 구조, 다중 코어 및 FPGA 기반 가속기 등 하드웨어 혁신을 통해 연산 효율성과 에너지 효율을 극대화하고 있습니다. 이러한 연구 성과는 국내외 유수의 학술지 및 학회 발표, 특허 출원, 산업체 협력 등 다양한 방식으로 실질적인 가치를 창출하고 있으며, AI-S2oC 연구실은 미래 지능형 임베디드 시스템 및 엣지 AI 분야에서 세계적 경쟁력을 갖춘 연구실로 자리매김하고 있습니다.