엣지 인공지능 집적회로(Edge-Intelligent IC)는 인공지능 알고리즘을 하드웨어 수준에서 직접 구현하여, 데이터가 생성되는 현장에서 실시간으로 복잡한 연산을 처리할 수 있도록 하는 첨단 기술입니다. 본 연구실에서는 에너지 효율성과 고성능을 동시에 달성할 수 있는 혼성 신호(Mixed-Signal) 집적회로를 CMOS 공정 기반으로 설계하고 있습니다. 이를 통해 엣지 로보틱스, Tactile Internet 등 다양한 응용 분야에서 요구되는 저전력, 고속, 실시간 처리가 가능한 인공지능 회로를 개발하고 있습니다. 특히, 뉴로모픽 SLAM(동시 위치 인식 및 지도화) 가속기, 군집 로봇을 위한 위치 공유 기반 다중 에이전트 SLAM 가속기, 초저전력 엣지 디바이스용 인공지능 회로 등 다양한 연구 성과를 내고 있습니다. 이러한 회로들은 실제 칩으로 구현되어 국제 학술지 및 학회에서 우수 논문상 등 다양한 수상 실적을 거두고 있습니다. 또한, RRAM 기반 인메모리 컴퓨팅, 이종 메모리 통합, 신경망 경량화 등 최첨단 기술을 접목하여 하드웨어와 소프트웨어의 최적화를 동시에 추구합니다. 엣지 인공지능 집적회로 연구는 미래의 자율주행, 스마트 팩토리, IoT, 웨어러블 디바이스 등 다양한 산업에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 본 연구실은 이러한 기술의 실용화와 상용화를 목표로, 차세대 엣지 인공지능 시스템의 설계, 검증, 그리고 실제 응용까지 전 주기를 아우르는 연구를 수행하고 있습니다.

인메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)과 프로세싱-인-메모리(Processing-in-Memory, PIM) 아키텍처는 기존의 폰 노이만 병목 현상을 극복하기 위한 혁신적인 집적회로 설계 패러다임입니다. 본 연구실에서는 RRAM, SRAM, eDRAM 등 차세대 메모리 소자를 활용하여, 데이터 저장과 연산을 메모리 내부에서 직접 수행함으로써, 에너지 소모와 지연 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 회로를 개발하고 있습니다. 대표적인 연구로는 다중 비트 인코딩, 전압 감지 기반 읽기 및 쓰기 검증, 온라인 읽기-디스터브 감지 등 신뢰성 높은 RRAM 기반 인메모리 컴퓨팅 매크로가 있습니다. 또한, 이종 메모리 통합 구조와 듀얼 프리시전 신경망 추론 엔진, 비트 희소성 기반 신경망 경량화 등 다양한 하드웨어-소프트웨어 협력 최적화 기술을 적용하여, 실제 칩 수준에서 높은 에너지 효율성과 연산 성능을 달성하고 있습니다. 이러한 인메모리 및 PIM 아키텍처는 엣지 인공지능, IoT, 로보틱스, 데이터센터 등 다양한 분야에서 대규모 데이터 처리와 실시간 인공지능 연산을 가능하게 하며, 차세대 컴퓨팅 패러다임을 선도하는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 본 연구실은 신뢰성, 확장성, 실용성을 모두 갖춘 인메모리 컴퓨팅 회로 및 시스템의 연구와 상용화에 앞장서고 있습니다.

초고속 저지연 트랜시버 회로는 데이터 통신의 핵심 요소로, 다양한 이더넷 및 광통신 표준을 지원하는 고성능 집적회로 설계가 필수적입니다. 본 연구실은 3.125~28.125Gb/s 멀티스탠다드 트랜시버, 100Gbps급 이더넷 송수신기, 전자 분산 보상(EDC) 기술 등 다양한 고속 통신 회로를 개발하고 있습니다. 이러한 회로는 네트워크 장비, 데이터센터, 차세대 통신 인프라 등에서 요구되는 높은 대역폭과 신뢰성을 동시에 제공합니다. 특히, 채널 독립적 동작, 저전력 설계, 위상 보간 기반 파형 합성, 적응형 루프 대역폭 보정 등 다양한 회로적 혁신을 통해, 실제 칩에서 우수한 신호 무결성과 낮은 비트 오류율을 달성하고 있습니다. 또한, 특허 등록 및 국제 표준화 활동을 통해 연구 성과의 실용화와 산업적 파급력을 높이고 있습니다. 초고속 트랜시버 및 이더넷 회로 연구는 5G/6G 이동통신, 데이터센터, 클라우드 컴퓨팅, 자율주행 차량 통신 등 미래 정보통신기술의 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 합니다. 본 연구실은 이러한 분야에서 세계적 수준의 연구 역량을 바탕으로, 차세대 통신 회로의 설계, 검증, 상용화에 기여하고 있습니다.