System Integrated Circuit Design Lab

인하대학교 본교(제1캠퍼스)
강진구 교수 전자공학과

Electrical and Electronic Engineering

전자전기공학

연구실 소개

시스템 집적 회로 설계 연구실은 전자공학과 소속으로, 고속 직렬 인터페이스, 클럭 및 데이터 복원(CDR), FPGA 기반 CNN 가속기, 스마트 모빌리티를 위한 인공지능 등 다양한 연구 분야에서 활발히 활동하고 있습니다. 최근 3년간 MIPI A-PHY RTS 계층 설계 및 구현, 얼굴 감정인식을 위한 양자화된 경량 합성곱 신경망 구조 연구, 저전력 광채널용 디스플레이포트 인터페이스 설계 등의 프로젝트를 성공적으로 수행하였으며, 다수의 논문과 특허를 보유하고 있습니다. 특히, 고속 직렬 인터페이스와 클럭 및 데이터 복원 분야에서 뛰어난 연구 성과를 보이고 있습니다. 이 연구실은 8k/4k 디스플레이를 위한 인터페이스 표준화 및 IP기술 개발, 스마트 모빌리티를 위한 인공지능 시스템반도체 핵심 기술 개발 및 인력 양성 프로젝트 등을 통해 산업계와의 협력을 강화하고 있습니다.

고속 시리얼 인터페이스

고속 직렬 인터페이스

클럭 및 데이터 복원 (CDR)

FPGA 기반 CNN 가속기

스마트 모빌리티를 위한 인공지능

연구 분야

고속 직렬 인터페이스를 위한 PAM-4 수신기 설계

PAM-4(Pulse Amplitude Modulation-4) 수신기는 고속 직렬 인터페이스에서 데이터 전송 효율을 극대화시키는 핵심 기술입니다. 본 연구실은 듀얼 모드 임계 전압 적응 기술과 시간 기반 LSB 디코더를 사용한 수신기 설계에 전문성을 가지고 있습니다. 이러한 기술은 고속 데이터 전송 시 발생하는 신호 왜곡과 노이즈를 효과적으로 최소화하며, 높은 데이터 전송률과 신뢰성을 보장합니다. 이 기술은 특히 차세대 디스플레이, 데이터 센터 인터커넥트, 그리고 통신 네트워크에 매우 유용합니다.

실시간 임베디드 시스템을 위한 저비용 CNN 가속기

실시간 임베디드 시스템에서의 신경망 가속기는 자율 주행, 스마트 카메라, IoT 디바이스 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. 본 연구실은 FPGA 기반의 저비용 정수 연산 CNN 가속기 설계에 대한 연구를 수행하고 있으며, 이 기술은 실시간 교통 표지판 인식 및 얼굴 감정 인식 등 다양한 실제 응용 분야에서 높은 성능을 발휘합니다. 자원 효율적인 설계와 최적화된 필터 프루닝 기법을 통해 연산 속도와 전력 소모를 최소화하여 실시간 응답성을 보장합니다.