혁신 기초 연구

Processing-in-Memory (PIM) 연구

• PIM을 통해 기존 폰 노이만 프로세싱이 가지고 있던 memory bottleneck 문제를 해결하여 저전력으로 높은 성능을 달성할 수 있게 되었다.
• SRAM의 cross-coupled 셀 구조를 사용하여 높은 연산 처리 속도를 가지는 SRAM-PIM과 DRAM의 높은 셀 집적도를 이용하여 높은 면적 효율을 가지는 DRAM-PIM을 설계한다.

뉴로모픽 시스템 연구

• 뉴로모픽 시스템은 인간의 뇌 구조와 동작을 모방한 시스템으로, 기존의 폰 노이만이 가지고 있는 순차적인 프로세싱, 연산기와 메모리의 분리, clock-driven operation이라는 특징 대신 병렬 프로세싱, 연산기와 메모리의 통합, event-driven operation이라는 특징을 가진다.
• Event-based gesture recognition, always-on Internet-of-Things device, health care 등 저전력이 요구되는 application에 응용될 수 있는 뉴로모픽 시스템을 설계한다.

차세대 Non-Volatile Memory 기반 시스템 연구

• 비휘발성 메모리 중에서 비휘발성 자기 메모리(MRAM)는 터널 자기저항(Tunneling Magneto Resistance, TMR) 효과를 이용하여 자기터널접합(Magnetic Tunnel Junction, MTJ)에 데이터를 저장한다.
• MRAM PIM을 기반으로 한 event-driven SoC를 설계한다.

응용 중심 연구

지능형 SoC 연구

• 3차원 정보 추론, 로봇 path planning, 강화학습 등을 모바일에서 에너지 효율적으로 수행할 수 있는 지능형 SoC를 설계한다.

메타버스를 위한 3D Neural Rendering SoC 연구

• 메타버스를 구현하기 위해 기존에 사용되었던 ray-tracing 기술이 가지고 있는 문제점들을 해결하기 위해 Neural Radiance Fields(NeRF) 기술을 활용한 3D Neural Rendering SoC를 설계한다.

6G 통신 및 디지털 트윈 연구

• 6G 기반의 THz 및 Sub-THz 대역에서의 RF를 설계하고 massive MIMO beamforming의 핵심기술을 연구한다.
• 디지털 트윈을 위한 2D/3D 공간정보와 현실과의 연결기준 수립 등 실내외 디지털 트윈의 핵심 기술을 연구한다.

대형화 연구

거대 언어 모델 가속 연구

• ChatGPT 등 Natural Language Processing(NLP)를 기반으로 하는 다양한 언어 모델과 application을 수행하기 위한 프로세서를 설계한다.

Multi-DNN 경량화 및 고효율화 연구

• Generative Adversarial Network(GAN) 등 다중 DNN이 요구되는 application을 모바일에서 수행하기 위한 에너지 효율적인 프로세서를 설계한다.