본 센터는 대량의 물리큐비트를 사용자가 프로그래밍을 통해 운용할 수 있는 범용 양자 컴퓨터의 구현에 필요한 전반의 연구를 수행하며, 확장 가능한 시스템을 위해, 양자컴퓨터를 구성하는 전 하드웨어 영역에서 모듈화/규격화/집적화 기술을 연구한다. 구체적으로는 센터의 6대 대표성과 중 3개의 성과(양자제어 Cryo-CMOS, 대규모 이온포획 시스템, 양자모사 C...
양자컴퓨터
직접회로
컴퓨터시스템
큐비트
트랜스몬
2
2025년 9월-2029년 12월
|66,000,000원
초전도 양자컴퓨터 제어를 위한 확장형 Cryo-CMOS 집적 시스템 개발
1. 냉동기 내부 4 K 영역에서 동작하며 초전도 큐비트의 제어·판독이 가능한 계층형의 확장 가능 구조를 갖는 Cryo-CMOS 기반 집적 시스템 개발2. 개발된 시스템을 3x3 표면 코드 오류정정 기능을 갖춘 양자 프로세서에 적용·검증함으로써 실질적인 양자 프로세서를 구동하는 Cryo-CMOS 시스템 성능의 확보
극저온 CMOS
초전도 큐비트
양자컴퓨터
시스템온칩
양자오류정정
3
2025년 8월-2026년 8월
|60,000,000원
인공지능 기반 음성 신경 보철을 위한 적응형 채널 선택 기능을 갖춘 다채널 뇌-컴퓨터 인터페이스 회로 개발
뇌 신경 신호를 활용한 인공지능 기반 음성 신경 보철(Speech Neuroprosthesis) 기술의 실용화는 높은 데이터 전송량 문제로 제한되고 있다. 기존 BCI(Brain-Computer Interface) 시스템은 수백~수천 개의 채널 전극을 사용하지만, 무선 데이터 통신 기술이 부족하여 실용화가 어려운 상황이다. 본 연구는 실시간 적응형 채널 선...
집적회로
뇌-컴퓨터 인터페이스
음성 신경 보철
적응형
채널 선택
4
2024년 8월-2025년 8월
|60,000,000원
동적 정밀도 및 희소성 인식을 통한 신경망 학습 프로세서 개발
첫 번째로, 인공신경망의 경량화 기술을 활용하여 Masked Autoencoder의 학습 및 추론 과정을 가속화할 수 있는 효율적인 알고리즘과 하드웨어 구조 및 칩을 개발한다. 이를 통해, 고성능 인공지능 시스템의 구현을 위한 기초를 마련한다. 두 번째 목표는 런타임 토큰 프루닝 및 Contrastive Learning 기법을 통합하여 지연 시간, 메모리 ...
인공지능
인공지능 가속기
5
주관|
2023년 8월-2024년 8월
|45,000,000원
부채널 공격에 대한 감지 및 보호 회로 개발 연구
본 과제는 IoT 등에서 암호키를 보호하는 하드웨어 보안 연구로, 암호 프로세서를 쓰는 동안 외부에서 유출 신호(전류 패턴, 프로빙, EM 패턴)를 만드는 부채널 공격을 감지하는 회로 설계임.
연구 목표는 CMOS 칩 내에서 파워 및 센서 노드 프로브 감지와 EM 안테나 감지를 모두 수행해 부채널 공격 유무를 주기적으로 판단하고, 공격 감지 시 보호화된 암호 프로세서를 동작시키는 데 있음. 연구 내용은 임피던스 변화 감지 기반 센서와 PUF·TRNG 구조의 링 오실레이터(전류 소모, 커패시터 변화, LC 오실레이터 상호결합)로 공격을 판별하며, LDO 전류에 무작위 전류원과 연동함. 기대 효과는 AES-128에서 천만개 이상 공격 표본에도 키 유출을 막는 성능과 IoT 보안 안정도 향상임.
