유회준 연구실은 딥러닝과 뉴로모픽 컴퓨팅을 실제 칩 수준에서 구현하는 인공지능 반도체 설계에 강점을 가진 연구실이다. 연구의 핵심은 범용 프로세서가 갖는 메모리 병목과 전력 소모 한계를 극복하고, 시각·음성·센서 데이터와 같은 실제 환경 정보를 초저전력으로 처리할 수 있는 전용 아키텍처를 만드는 데 있다. 특히 모바일, 엣지 디바이스, 웨어러블, 로봇과 같이 전력과 면적 제약이 큰 환경에서 높은 추론 성능과 적응성을 동시에 달성하는 방향으로 연구가 전개된다. 이 연구실은 이기종 DNN 프로세서, 학습 가능한 신경망 프로세서, 강화학습 가속기, 스파이크 기반 뉴로모픽 이벤트 프로세서 등 다양한 형태의 AI SoC를 연구해 왔다. 논문과 프로젝트에서는 비(非)폰 노이만 구조, 희소성 활용, 혼합정밀도 연산, 온칩 재학습, ANN-to-SNN 변환, 비동기 NoC 기반 이벤트 전달, 적응형 객체 인식 등 차세대 인공지능 칩의 핵심 기법들이 반복적으로 등장한다. 이는 단순한 추론 가속을 넘어 학습, 적응, 센서 융합, 실시간 인지까지 포함하는 지능형 시스템 반도체를 지향한다는 점을 보여준다. 향후 이 분야 연구는 거대 언어 모델과 같은 대규모 AI를 온디바이스 환경에서 처리하기 위한 초고효율 아키텍처, 바이오 플라우저블 뉴로모픽 하드웨어, 환경 변화에 실시간 대응하는 적응형 학습 프로세서로 확장될 가능성이 크다. 따라서 본 연구실의 AI 반도체 연구는 단순한 칩 설계가 아니라 알고리즘-아키텍처-회로-시스템 소프트웨어를 아우르는 풀스택 연구로서, 미래 인공지능 컴퓨팅 플랫폼의 기반 기술을 형성한다고 볼 수 있다.

유회준 연구실의 또 다른 핵심 축은 메모리와 연산의 경계를 줄이는 인메모리 컴퓨팅과 PIM(Processing-in-Memory) 기술이다. 현대 AI 워크로드는 연산량뿐 아니라 메모리 접근량이 매우 크기 때문에, 기존 프로세서 구조에서는 데이터 이동 자체가 성능과 에너지 효율의 가장 큰 병목이 된다. 연구실은 이러한 문제를 해결하기 위해 DRAM, eDRAM, NVM 등 다양한 메모리 자원을 연산에 적극 활용하는 새로운 반도체 구조를 개발하고 있다. 구체적으로는 DRAM 기반 DNN 연산기 통합 PIM 칩, 부동소수점 인메모리 연산 장치, 트리플-모드 메모리셀 기반 AI 가속기, 메모리 중심 CNN 프로세서, 가변 정밀도 지원 PIM 구조 등 매우 폭넓은 연구 주제가 확인된다. 특히 지수와 가수를 분리한 이종 부동소수점 처리, 메모리 셀의 연산 모드/저장 모드/데이터 변환 모드 전환, 희소성 인지형 메모리 접근 최적화 등은 단순한 근사 계산이 아니라 실용적인 AI 반도체 구현을 겨냥한 정교한 접근이다. 이는 연구실이 메모리를 단순 저장장치가 아니라 계산 자원으로 재정의하고 있음을 의미한다. 이러한 연구는 고성능 AI 서버뿐 아니라 모바일 엣지, 스마트 카메라, AR/VR, 자율 시스템 등 데이터 이동 비용이 치명적인 응용에서 큰 파급력을 가진다. 앞으로는 대규모 모델 처리, 초고대역폭 메모리와의 결합, 표준화된 PIM 설계 생태계 구축, 국내 AI 반도체 산업 경쟁력 강화와도 직접 연결될 수 있다. 따라서 본 연구실의 PIM 연구는 차세대 메모리 시스템과 인공지능 컴퓨팅 패러다임 전환을 주도하는 핵심 영역이라 할 수 있다.

유회준 연구실은 초저전력 반도체 기술을 기반으로 웨어러블 헬스케어와 바이오메디컬 SoC 분야에서도 매우 오랜 연구 전통을 갖고 있다. 연구의 목적은 생체신호를 일상 환경에서 지속적으로 측정하고, 이를 편안한 형태의 패치·밴드·이식형 또는 부착형 장치로 구현하는 것이다. 이를 위해 센서, 아날로그 프론트엔드, 무선통신, 신호처리, 에너지 하베스팅, 시스템 집적 기술을 단일 칩 또는 단일 플랫폼으로 통합하는 방향이 강조된다. 연구실의 출판물과 학술 발표에는 맥박산소측정 패치, ECG/PPG 모니터링 시스템, 뇌파·NIRS 기반 졸음 및 정신건강 모니터링, 폐 환기 모니터링용 전기 임피던스 토모그래피, 피부질환 진단 SoC, 캡슐 내시경, 체내 이식형 통신, Body Area Network, Body Channel Communication 등이 폭넓게 포함된다. 특히 유기 광소자 기반 초저전력 산소포화도 센서, 인체를 전송 채널로 활용하는 저전력 통신 회로, 생체 임피던스 측정 IC 등은 회로 설계와 의생명 응용이 긴밀히 결합된 대표 사례다. 이는 연구실이 반도체 성능 개선을 넘어 실제 의료 및 헬스케어 문제 해결에 직접 기여하고 있음을 보여준다. 이 분야의 강점은 초저전력화, 착용 편의성, 장기 연속 모니터링, 고정확도 측정, 무선 연결성을 동시에 달성하려는 시스템 수준의 통합 설계에 있다. 앞으로 디지털 헬스케어, 원격 모니터링, 개인 맞춤형 의료, 스마트 패치와 이식형 기기의 확산에 따라 이러한 기술의 중요성은 더욱 커질 것이다. 따라서 본 연구실의 바이오메디컬 SoC 연구는 반도체 공학이 의료와 인간 중심 기술로 확장되는 대표적인 융합 연구 영역으로 평가할 수 있다.