뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌 구조와 기능을 모방하여 높은 연산 효율과 낮은 전력 소모를 이루기 위한 기술입니다. 연구실은 CMOS 공정 기반에서 뉴런과 시냅스를 동일 평면 상에 동시 집적하는 기술을 개발하여, 뉴로모픽 구성의 실현 가능성을 높이고자 합니다. 이를 통해, 고속 학습과 높은 신뢰성을 갖춘 뉴로모픽 소자를 구현하고, 차세대 인공지능 하드웨어 플랫폼을 구축하는 데 기여할 수 있을 것입니다.

저항변화 메모리(ReRAM)는 비휘발성 메모리 소자로서, 높은 데이터 저장 밀도와 빠른 속도로 주목받고 있습니다. 연구실은 순차 데이터 처리, 이미지 분류 및 논리 회로 구성이 가능한 고신뢰성 ReRAM 기반 PIM(Processing-In-Memory) 소자, 회로 및 아키텍처를 개발하고 있습니다. 이 기술은 데이터 병목 현상을 줄이고, 에너지 효율적인 연산을 가능하게 하여, 대규모 데이터 처리 및 인공지능 응용 분야에서 혁신적인 성능을 제공할 것입니다.