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유회준 연구실
한국과학기술원 전기및전자공학부
유회준 교수
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유회준 연구실

한국과학기술원 전기및전자공학부 유회준 교수

유회준 연구실은 반도체소자·회로 설계를 기반으로 인공지능 반도체, 뉴로모픽 프로세서, 인메모리 컴퓨팅(PIM), 메모리 중심 아키텍처, 웨어러블·바이오메디컬 SoC, 인체통신 및 실감형 3D/비전 가속 칩을 연구하며, 초저전력·고효율 시스템온칩 기술을 통해 모바일·엣지·의료·AR/VR 응용을 위한 차세대 지능형 반도체 플랫폼을 개발하고 있다.

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인공지능 반도체 및 뉴로모픽 프로세서
주요 논문
3
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1
article
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인용수 2
·
2025
Dyamond: Compact and Efficient 1T1C DRAM IMC Accelerator With Bit Column Addition for Memory-Intensive AI
Seongyon Hong, Wooyoung Jo, Sangjin Kim, Sangyeob Kim, Soyeon Um, Kyomin Sohn, Hoi‐Jun Yoo
IF 5.6
IEEE Journal of Solid-State Circuits
This article proposes Dyamond, a one transistor, one capacitor (1T1C) dynamic random access memory (DRAM) in-memory computing (IMC) accelerator with architecture-to-circuit-level optimizations for high memory density and energy efficiency. The bit column addition (BCA) dataflow introduces output bit-wise accumulation to exploit varying accuracy and energy characteristics across different bit positions. The lower BCA (LBCA) reduces analog-to-digital converter (ADC) operations to enhance energy efficiency with inter-column analog accumulation. The higher BCA (HBCA) improves accuracy through signal enhancement and minimizes energy consumption per ADC readout with signal shift (SS). The design maximizes memory density by dedicating 1T1C cells solely to memory and integrating a compact computation circuit adjacent to the bitline sense amplifier. The memory access power is further reduced with a big-little array structure and a switchable sense amplifier (SWSA), which trades off retention time and energy consumption. Fabricated in 28-nm CMOS, Dyamond integrates 3.54-MB DRAM in a 6.48-mm2 area, achieving 27.2 TOPS/W peak efficiency and outstanding performance in advanced models such as BERT and GPT-2.
https://doi.org/10.1109/jssc.2025.3538899
Dram
Column (typography)
Bit (key)
Computer science
Parallel computing
Embedded system
Computer hardware
Computer architecture
Telecommunications
Computer network
2
article
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인용수 0
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2025
Cache-PIM: An ECC-Compatible eDRAM Processing-in-Memory for Last-Level Cache With Triple-Level Error Correction
Sangwoo Ha, Soyeon Um, Sangjin Kim, Kyomin Sohn, Hoi‐Jun Yoo
IF 5.6
IEEE Journal of Solid-State Circuits
This article presents cache-processing-in-memory (PIM), an error correction code (ECC)-compatible embedded dynamic random access memory (eDRAM) PIM-based last-level cache (LLC) with a novel triple-level error correction. Integrating PIM into the cache system causes the existing ECC to become a performance bottleneck, leading to higher latency and decreased computational accuracy. An ECC-compatible eDRAM-PIM enables reliable in-memory computing (IMC) even in less stable DRAM environments while reducing ECC latency for PIM tasks. Cache-PIM proposes three key features: 1) triggered error correction with concurrent error detection (TECCED) reduces cell error correction latency for PIM tasks; 2) adaptive error canceling (AEC) corrects computation errors; and 3) resolution-aware single-cycle voting (RSV) reduces analog-to-digital converter (ADC) readout error. Cache-PIM is fabricated in 28-nm CMOS technology and occupies 0.66-mm<sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> die area. A demonstration of ViT-Base on the ImageNet dataset achieves 61% latency reduction compared to the conventional ECC and 77.1% accuracy.
https://doi.org/10.1109/jssc.2025.3568485
Computer science
Cache
Parallel computing
Embedded system
3
article
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bronze
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인용수 0
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2025
Heart Lung Transplantation for Fibrosing Mediastinitis
S.P. Narasimmal, Seung Hwan Han, Alexander Yuen, K. Nathan Sankar, Milind Y. Desai, M. Leira, Hoi‐Jun Yoo, Dominick Megna, P. Catarino, Jeremy Falk, R. Rampolla
IF 6
The Journal of Heart and Lung Transplantation
https://doi.org/10.1016/j.healun.2025.02.1583
Lung transplantation
Medicine
Mediastinitis
Lung
Heart-Lung Transplantation
Transplantation
Cardiology
Internal medicine
Surgery
정부 과제
53
과제 전체보기
1
2025년 3월-2029년 12월
|1,537,500,000
1POPS급 디지털 뉴로모픽 이벤트 프로세서 풀스택 개발
o 고에너지 효율의 초저전력 디지털 뉴로모픽 이벤트 프로세서 칩 개발- ANN-to-SNN 변환 모델 기반의 뉴로모픽 프로세서 개발- Bio-plausible 뉴로모픽 프로세서 개발- NoC 이벤트 전달 알고리즘 최적화 및 저전력 NoC 동작을 위한 비동기 NoC 설계 및 개발- 고성능 및 저전력의 뉴로모픽 추론/학습을 지원하는 뉴로모픽 프로세서 개발- 2...
뉴로모픽 프로세서
온디바이스 인공지능
에너지 효율적 프로세싱
거대 언어 모델
풀스택 시스템
2
2024년 4월-2024년 12월
|55,000,000
탄소중립 스마트시티 조성을 위한 AI기반 도시 온실가스 배출량 산정 자동화 및 디지털 트윈 활용 최적화 솔
탄소중립 스마트시티 개발을 위한 AI기반 건물, 수송, 산업, 부문 온실가스 배출량 산정 자동화 및 회적화 디지털 트윈 플랫폼 개발
탄소중립
스마트시티
온실가스 저감
디지털 트윈
인공지능
3
2024년 3월-2027년 12월
|1,060,000,000
인공지능 기반 실감형 3D 렌더링 및 모델링 가속 AI반도체 개발
o 인공지능 기반 3차원 렌더링 및 모델링 가속 반도체 칩 개발을 통해 AR/VR 등 3차원 그래픽 렌더링이 필요한 모바일 디바이스에서의 사용자 경험을 증가시키는 렌더링 및 모델링 하드웨어 및 소프트웨어 연구개발o End Product - 인공지능 기반 렌더링 및 모델링을 지원하는 가속 IP - 인공지능 기반 렌더링 및 모델링을 위한 전처리 가속 IP ...
인공지능 반도체
렌더링/모델링
신경 방사 필드
심층신경망 학습
시스템 플랫폼
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2025신경방사필드(NeRF)를 이용한 3D 경로 계획 가속기 및 그 방법1020250065620
등록2025텍스트 기반 이미지 생성을 위한 에너지 효율적인 디퓨전 모델 가속기1020250022775
공개2024고밀도 연산회로와 저전력 감지 증폭기를 주변회로로 이용한 인메모리 컴퓨팅 가속기1020240100629
전체 특허

신경방사필드(NeRF)를 이용한 3D 경로 계획 가속기 및 그 방법

상태
등록
출원연도
2025
출원번호
1020250065620

텍스트 기반 이미지 생성을 위한 에너지 효율적인 디퓨전 모델 가속기

상태
등록
출원연도
2025
출원번호
1020250022775

고밀도 연산회로와 저전력 감지 증폭기를 주변회로로 이용한 인메모리 컴퓨팅 가속기

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240100629