VLSI System Design Lab.
광운대학교 전자공학과
정한울 교수
Nano Metasurfaces
Memory Compiler
Neuro-chip Design
홈
VLSI System Design Lab.
전자공학과 정한울
VLSI 시스템 설계 연구실은 전자공학과에 소속되어 있으며, 엣지 인공지능 반도체 IP 개발, AI 반도체 및 AI 기반 메모리 컴파일러 기술, 인간 신경계를 모방한 뉴로칩 설계 기술 및 뉴로컴퓨팅 플랫폼 연구 개발, 최적의 임베디드 메모리 회로 설계를 위한 인공지능, 고급 장치 및 ICT 응용을 실현하기 위한 다용도 나노 메타표면, 저전압 및 고속 머신러닝 알고리즘 구현을 위한 메모리 내 연산 컴파일러 개발 등의 연구를 수행하고 있습니다. 지난 3년간 이 연구실은 다수의 논문을 발표하고, 다양한 프로젝트를 성공적으로 수행하여 관련 분야에서 높은 연구 성과를 이루어냈습니다. 특히, 엣지 AI 반도체와 뉴로칩 설계 분야에서 두드러진 성과를 보였으며, 이는 관련 산업과의 협업 가능성을 높이고 있습니다.
Nano Metasurfaces
Memory Compiler
Neuro-chip Design
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
엣지 인공지능 반도체 IP 개발
엣지 인공지능 반도체 IP 개발 프로젝트는 고속 저전력 특성을 갖춘 메모리 설계 기술을 바탕으로, 엣지 디바이스에서 실시간 데이터 처리가 가능한 인공지능 반도체 IP를 개발하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 14nm FinFET 기술과 비트 라인 프리차징 및 프리앰플리파잉 기술을 활용하여 에너지 효율성을 극대화하고, 다양한 엣지 컴퓨팅 애플리케이션에 적합한 최적의 회로 설계를 제공합니다. 또한, 낮은 전력 소모와 높은 성능을 겸비한 메모리 아키텍처를 통해 엣지 디바이스의 신뢰성과 효율성을 향상시키고자 합니다.
인공지능 기반 임베디드 메모리 회로 설계 최적화
인공지능 기반 임베디드 메모리 회로 설계 최적화 프로젝트는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 최적의 메모리 설계를 자동화하고, 회로 변형 생성을 통해 성능과 에너지 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 베이지안 학습 기반의 자동화된 회로 변형 생성 기술을 활용하여 다양한 메모리 설계 옵션을 탐색하고, 최적의 설계 방안을 도출합니다. 이를 통해 저전력 및 고속 동작이 가능한 임베디드 메모리 회로를 구현하고, 다양한 인공지능 애플리케이션에 적용할 수 있는 실용적인 솔루션을 제공합니다.
주요 논문
60
발행물 전체보기
1
Design of High-Speed, Low-Power Sensing Circuits for Nano-Scale Embedded Memory
MDPI, 2023
2
Bayesian Learning Automated SRAM Circuit Design for Power and Performance Optimization
IEEE, 2023
3
High Efficiency Variation-Aware SRAM Timing Characterization via Machine Learning-Assisted Netlist Extraction
IEEE, 2023
완료된 프로젝트
6
프로젝트 전체보기
1
AI semiconductor & AI based memory compiler technique
창업진흥원 (Korea Institute of Startup and Entrepreneurship Development)
2
Edge artificial intelligence semiconductor IP development
중소기업기술정보진흥원 (Korea Technology & Information Promotion Agency for SMEs, TIPA)
3
Research and Development of Neuro-chip Design Technology and Neuro-computing Platform Mimicking Human Nervous System
정보통신기획평가원 (IITP, Institute for Information & communication Technology Planning & evaluation)