주문형 및 mixed-signal VLSI 설계와 신경망 칩 기반 실시간 분류

Custom VLSI and mixed-signal design for real-time neural-network based classification

연구 내용

RISC와 DSP 기반 신호처리 블록 및 주문형 mixed-signal 소자 설계를 바탕으로, 피부측정 분류와 3D 데이터 정합을 위한 실시간 연산 파이프라인을 구현하는 연구

전자공학 관점에서 디지털/아날로그 VLSI 설계와 주문형 및 mixed 신호 소자 기술을 핵심 축으로 하여, RISC와 DSP 기반 연산 구조를 포함하는 주문형 반도체 기술을 지향합니다. 동시에 신경회로망 칩과 신경망 Chip 관점의 설계 아이디어를 활용하여 센서·영상 데이터의 전처리와 추론을 실시간으로 수행하는 연산 파이프라인을 구성합니다. 이를 위해 피부측정 기반 맞춤형 분류 고도화, 피부 상담 로봇 시스템, 3D 데이터 정렬 및 특징점 기반 정합 같은 응용 과제에서 데이터 처리 흐름을 정의하고, 하드웨어 친화적 처리 절차를 도출하는 방식으로 연구를 수행합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

피부측정과 상담 로봇 시스템으로 이어지는 응용 과제(2023-2024)에서 데이터 입력-분류-상담 흐름을 정리하며, 실시간 처리가 필요한 연산 구성요소를 식별하는 단계가 진행되었습니다. 이후 피부측정 시스템의 분류기준을 세분화하기 위한 AI모델 고도화 과제(2024-2025)로 확장되면서, 추론 단계에 필요한 데이터 전처리와 모델 실행 절차를 구체화하였습니다. 최근에는 안면-구강 3D 데이터 정렬 및 특징점 기반 정합 과제(2025-2026)에서 3D 정합 연산의 병목을 중심으로 처리 흐름을 재정의하여, 주문형 VLSI 및 mixed-signal 구성을 염두에 둔 실시간 구현 방향으로 연구를 이어가고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

주문형 VLSI 기반 신경망 추론
mixed-signal 센싱 인터페이스
RISC/DSP 연산 구조 설계
실시간 분류 모델 실행
피부측정 분류기 고도화
로봇 시스템용 엣지 추론
3D 정합 특징점 연산 가속
데이터 전처리 파이프라인 구성
센서 데이터 기반 임베디드 처리
워크플로우용 온디바이스 연산