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연구 분야
기술 도입 효과 및 상용화 단계
경제적/시장 적용 및 기대 효과
AI 가속기 및 최적화 기술은 기업의 생산성 향상과 직결되며, AI 관련 비즈니스 투자는 GDP 성장을 견인하는 핵심 동력입니다. 본 연구실의 기술은 AI 반도체 및 클라우드 컴퓨팅 시장에서 기술 경쟁력을 확보하고, 데이터센터 운영 비용 절감 및 신규 AI 서비스 창출에 기여할 것으로 기대됩니다.
메모리 병목 현상 해결을 통해 데이터 집약적 애플리케이션(AI, 빅데이터)의 성능을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 이는 차세대 메모리(CXL, PIM) 시장을 선도하고, 고성능 서버 및 스토리지 솔루션의 국산화를 통해 수입 의존도를 낮추며 글로벌 시장 경쟁력을 강화하는 효과를 가져올 것입니다.
국내 반도체 산업의 가장 큰 과제인 시스템 반도체 분야의 핵심 설계 기술(IP)을 확보하고, 전문 인력을 양성하여 산업 생태계의 중장기적 경쟁력을 강화합니다. 이는 안정적인 반도체 공급망 구축과 국가 기술 주권 확보에 기여할 것입니다.
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이기종 가속기 기반 분산 딥러닝 최적화 기법 연구
과학기술정보통신부
2024년 06월 - 2024년 11월
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[1-3][통합Ez]고성능 컴퓨팅을 위한 다중 이종 프로세싱 및 메모리 시스템 설계
과학기술정보통신부
2024년 03월 - 2025년 02월
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[1-2][통합Ez]고성능 컴퓨팅을 위한 다중 이종 프로세싱 및 메모리 시스템 설계
과학기술정보통신부
2023년 03월 - 2024년 02월
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고성능 컴퓨팅을 위한 다중 이종 프로세싱 및 메모리 시스템 설계
(재)한국연구재단(NRF)
2023년 03월 - 2024년 02월
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메모리 스케일링 문제 해결을 위한 데이터 압축 기반의 메모리 설계
(재)한국연구재단(NRF)
2021년 03월 - 2022년 02월
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IoT기반의 절수형 스마트 샤워 제어 시스템 개발
중소벤처기업부
2018년 12월 - 2019년 12월
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데이터 압축을 통한 고신뢰성 STT-RAM 캐쉬 메모리 아키텍처
(재)한국연구재단(NRF)
2018년 03월 - 2018년 10월