In-Memory Computing with Flash/TANOS and NEM Devices plus Edge AI Security
연구 내용
플래시 메모리와 charge-trapping 기반 소자, 그리고 NEM 메모리 스위치를 이용해 리저버/연상 연산과 데이터 탐색을 구현하고 엣지 보안 기능까지 통합하는 연구
시간·공간 데이터 처리가 필요한 인메모리 컴퓨팅에서 플래시 및 비휘발성 charge-trapping 소자를 리저버/연상 연산의 물리적 상태로 활용합니다. TANOS 기반 RC는 HPA 공정으로 readout의 장기 안정성과 reservoir의 단기 기억 특성을 분리 적용하여 temporal pattern recognition을 수행하도록 설계합니다. 또한 vertical NAND flash를 이용한 단일 블록 내 Hopfield 연상 연산을 제안하고, NEM memory switch와 1C-1N 셀 구조로 ternary TCAM을 구현해 in-memory 탐색과 변동 내성을 확보합니다. 더불어 CMOS BEOL 공정을 활용한 NEM-PUF의 in situ XOR 연산으로 경량 엣지 보안 기능을 제공하는 방향을 함께 추구합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
5편
관련 특허
1건
관련 프로젝트
4건
연구 흐름
초기에는 비휘발성 플래시/charge-trap 소자의 물리적 상태를 이용해 리저버 컴퓨팅을 구현하고, 단일 소자 기반의 구조적 완결성을 검증하는 연구를 수행했습니다. 이후 TANOS에서 장기·단기 특성을 분리하기 위해 HPA 처리 조건을 readout과 reservoir에 다르게 적용하며, temporal 인식 성능을 개선하는 방향으로 심화되었습니다. 이어서 NEM memory switch를 1C-1N 형태로 통합해 ternary TCAM 및 in-memory associative computing을 확장하고, vertical NAND의 페이지 단위 동작을 기반으로 Hopfield 네트워크를 메모리 블록 내에서 구현했습니다. 최근에는 NEM-PUF 기반 in situ XOR로 연산과 보안 기능을 동일 하드웨어 축에서 연결하는 흐름으로 전개되고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Physical reservoir computing system fully implemented using a single flash memory device via tailored decay pulse modulation
In Situ XOR Encryption for Lightweight Security Using Nanoelectromechanical Physically Unclonable Functions
Fully CMOS Compatible Charge Trap Memory‐Based Reservoir Computing System
Ternary Content‐Addressable Memory Using One Capacitor and One Nanoelectromechanical Memory Switch for Data‐Intensive Applications
Front Cover: Large‐Scale and Highly Reliable Hopfield Neural Networks Using Vertical NAND Flash Memory for the In‐Memory Associative Computing (Adv. Intell. Syst. 4/2026)
관련 특허
구분
제목
CMOS-NEM 기반 연상형 메모리 증대 신경망 소자 및 그 제조방법
관련 프로젝트
구분
제목
온디바이스용 플래시메모리 기반 인공지능반도체 프로세서 기술 개발
온디바이스용 플래시메모리 기반 인공지능반도체 프로세서 기술 개발
다기능성 배선 기술 기반 CMOS-NEM 임베디드 보안 edge AI 시스템 개발
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