김녹원 연구실은 첨단 프로세서 구조, 하드웨어 가속기, 임베디드 시스템, IoT 하드웨어 플랫폼, 차세대 메모리 소자 및 뉴로모픽 시스템 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 인공지능 및 딥러닝 알고리즘의 연산 효율성을 극대화하기 위한 맞춤형 하드웨어 아키텍처 개발에 중점을 두고 있으며, FPGA, MCU 등 다양한 하드웨어 플랫폼을 활용한 실용적이고 효율적인 시스템 설계에 앞장서고 있습니다. 특히, 딥러닝 및 신경망 모델의 하드웨어 가속기 설계, 비트폭 최적화, 파이프라이닝 자동화 등 하드웨어 설계 생산성 향상을 위한 다양한 방법론을 연구하고 있습니다. 또한, IoT 및 임베디드 시스템 분야에서는 이기종 센서 네트워크, 실시간 신호처리, 에너지 하베스팅, 저전력 무선통신 등 최신 기술을 접목하여, 대규모 센서 네트워크의 자율적 운영과 신뢰성 높은 데이터 수집 및 분석이 가능한 하드웨어 플랫폼을 개발하고 있습니다. 차세대 메모리 소자인 RRAM 및 3D 적층형 메모리 구조, 그래핀 전극 등 첨단 소재를 적용한 신개념 메모리 소자 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구는 뉴로모픽 시스템 개발과 연계되어, 인공지능 연산의 효율성과 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있는 하드웨어 솔루션 개발로 이어지고 있습니다. 연구실은 실제 산업 현장에서 요구되는 고성능·저전력 하드웨어 솔루션 개발에 직접적으로 기여하고 있으며, 관련 특허 및 논문 발표를 통해 연구 성과를 국내외에 널리 알리고 있습니다. 아울러, 시스템 온 칩(SoC) 보안 아키텍처, 하드웨어 기반 공격 탐지 및 대응 기술 등 임베디드 시스템의 신뢰성 및 보안 강화를 위한 연구도 병행하고 있습니다. 이를 통해, 미래 지능형 시스템의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 김녹원 연구실은 앞으로도 차세대 프로세서 구조, 임베디드 시스템, 메모리 소자, 뉴로모픽 시스템 등 다양한 분야에서 혁신적인 연구를 지속적으로 추진하며, 학계와 산업계에 실질적인 가치를 제공하는 연구실로 성장해 나갈 것입니다.