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연구분야

학과장 장재은 교수
권혁준 교수
이상훈 교수
이재홍 교수
한상윤 교수
김가인 교수
송민영 교수
윤종혁 교수
이정협 교수
김대훈 교수
김예성 교수
이성진 교수

학과장 장재은 교수반도체 소자 설계 및 공정 개발, 오감모방 센서 분야 전문가

현 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수, AEDRG 연구실 (2011~ )
삼성종합 기술원, 수석 연구원 1996.01 ~ 201.01
University of Cambridge, IFM, Visiting Professro, 2017
University of Cambridge, Electrical Engineering 박사

장재은 교수는 삼성전자 종합기술원에서 차세대 반도체, 디스플레이의 설계 및 공정 개발을 15년간 수행함. FRAM, 1T-1R구조 등의 연구와 차세대기술인 NEM기반 메모리 소자와 이온이동 기반 소자의 기반 아이디를 도출하고 이에 대한 소자 설계 및 공정 등의 연구를 수행함.
NEM기반 메모리는 세계최초의 연구성을 평가받아 Nature Nanotechnology(2006)에 개제되었으며, 관련 연구들이 IEEEtran. Industrial Electronics, IEEE EDL, Advanced Material, Advanced Functional Material, Scientific Reports등 100여건이상의 논문과 100여건 이상의 특허 출원 및 등록함.
본 사업에서는 ‘반도체 소자 설계 및 차세대 공정’ 에 대한 강의를 담당할 예정임.

주요 연구 분야

Stack형 반도체 소자 설계 및 공정 개발
Tunneling 기반 초고주파 동작용 transistor 구조 연구
오감모방 인지형 고효율 센서 개발 및 강화학습 신호처리 시스템 개발

대표 연구 성과

차세대 전자 소자 분야의 SCI(E) 논문 100편 이상(Nature Nanotechnology, Advanced Material, AdvancedScience, IEEE tran. Industrial Electronic, Biosensor & Bioelectronics, Nano Energy 등)
신규 전자 소자 설계 및 구조 관련 100건 이상의 국내외 등록특허.
2021 – “DGIST 우수 연구자상” 수상
2019 – “NanoKorea 우수 논문상” 수상
2009 – “삼성전자 혁신 발명상” 수장
2008 – “삼성 우수논문상” 수장

주요경력

2011년 ~ 현재DGIST 조교수,부교수, 정교수
2019년 ~ 2021년DGIST 기획처장 및 대외협력 처장
2018년 ~ 2019년DGIST 정보통신융합전공 책임교수
2017년University of Cambridge, Visiting Scholar
1996년 ~ 2011년삼성전자 수석연구원

권혁준 교수반도체 공정(광파장 기반 열공정) 및 반도체 소자 분야 전문가

UC Berelely, 기계공학 및 나노 과학 박사
반도체공정/소자/소재 관련 국제저명학술지에 55편 이상의 논문 게재 및 38여 건 이상의 국내외 특허 출원/등록
삼성종합기술원에서 차세대 디스플레이에 관한 연구 및 미국의 세계적 반도체 장비 회사인 Lam Research에서 차세대 반도체 공정에 관한 연구 등의 산업체 및 연구소 경험 풍부
반도체 + 나노 + 뇌공학 관련 국내외 공동과제 3건 이상 진행 중
미국 Lam Research, 삼성전자 반도체 연구소, 세메스 연구소 등 산학 공동연구과제 수행

권혁준 교수는 반도체 소자 및 미세 공정 분야 뿐만 아니라 고체 및 열공학을 기반으로 하는 기계공학 분야의 융복합적인 연구를 10년 이상 진행한 전문가로 차세대 디스플레이, 차세대 반도체 공정, 레이저 공정을 이차원 물질과 접목한 유연 전자소자로의 응용 등 다양한 연구를 수행. 또한 이를 통해 삼성 미래 기술 육성사업의 disruptive 반도체 분야 연구, 국가의 차세대 지능형 반도체 기술 개발 사업(소자, 플랫폼), 뿐만 아니라 삼성전자 및 세메스와 차세대 반도체 공정 및 전기적 특성분석에 관한 산학 연구를 완료 및 활발히 진행하고 있어 다양한 산업체 경험과 반도체 공정/소자/소재 관련 연구 노하우를 통해 본 연구 과제와의 큰 시너지를 발휘 할 수 있음.
본 인력육성사업을 통해 산학 협력 체계를 확대하여 관련 기업에서 요구하는 인재 기준에 맞는 맞춤식 연구 및 교육을 진행할 계획이며 특히, 교육에서는 차세대 반도체 공정, 소자의 크기가 미세화 되어 감에 따라 필수적으로 이해 해야하는 나노 역학등의 교과목을 제공할 예정임.

주요 연구 분야

광파장 레이저 기반 차세대 technology node를 위한 반도체 공정
3차원 단일 집적(monolithic 3D, M3D) 아키텍처
전기적 접촉 저항, 전자 소자 물리 및 특성 분석
2차원 물질, 금속-유기 구조체(MOF), 금속 산화물, Sol-Gel 등 반도체 소재 합성 및 차세대 소자 응용
유연/착용형 플랫폼 설계 및 IoT 센서 응용

대표 연구 성과

미국 Lam Research와 삼성전자 반도체 연구소와 함께 산학연구 과제를 진행하여 현재 로직 소자의 초소형화로 인해 문제가 되는 큰 전기적 접촉 저항을 레이저 기반 나노 스케일 표면 반도체 열공정을 통해 향상된 결과 도출.특히 Solubility 한계가 있는 Ge 내에서의 불순물 농도 극대화.
바이오 헬스케어 지능형 IoT 반도체 분야로 피부에 부착성이 높은 실시간 체온 측정 반창고를 개발하여 상위 0.78%Top 저널인 IEEE Transactions on Industrial Electronics에 2편의 논문을 발표하고 이에 대한 성과를 매일경제,전자신문, 동아 사이언스 등 다수의 매체를 통해 뉴스 보도됨.
삼성미래기술육성 과제를 통해 전력반도체 등 고온의 열이 발생하는 칩 내에서의 냉각을 다공성 다이아몬드를 통한 열적 메타 구조를 통해 큰 열용량의 냉각을 구현

주요경력

2017.09 ~ 현재DGIST 전기전자컴퓨터공학과 조교수, 부교수
2016.02 ~ 2017.08美 Lam Research / CTD / Process Engineer
2011.08 ~ 2016.01美 UC Berkeley / Laser Thermal Lab. / Graduate Student Researcher & Post.Doc.
2009.02 ~ 2011.03삼성종합기술원 / Display Lab. / R&D Staff

이상훈 교수인체삽입형 전자소자 및 신경공학 분야 전문가

National University of Singapore (NUS) 전기컴퓨터공학과 박사
신경 인터페이스/신경공학 관련 국제저명학술지에 26 편 이상의 논문 게재
각 분야 상위 6% 이상 국제저명학술지 10편 이상 게재 (5년간 6% 이상 5편)
신경공학 + 로봇공학 관련 국내외 공동과제 3건 진행 중
반도체 전자 관련 학회 활동(국내 학술대회 운영위원 활동: 한국반도체학술학회, 마이크로나노시스템학회)

이상훈 교수는 신경 인터페이스를 활용한 신경공학·로봇공학 두 가지 융합 분야 전문가로, 삽입형 전자 소자 및 나노 재료 등을 이용한 신경신호 측정과 자극용 차세대 신경 전자 소자 및 신경공학 관련 기술을 연구. 바이오닉 상하지 연구를 위한신경/근육 인터페이스 개발 과제를 수행 중이며 서울아산병원, 중앙보훈병원과 협업하여 공동연구를 진행 중. 신경인성방광치료 및 말초신경재생을 위한 개인연구과제를 통해 차세대 신경조절기술 연구. 총 26편 이상의 SCI급 논문, 15편의 국내외특허 (각 분야 상위 6% 이상 논문 총 10편 이상)
본 학과에서는 ‘반도체 물성과 소자’에 대한 강의를 담당할 예정이며 소자 디자인, 공정, 특성 평가 및 생체 내에서의 융합연구경험을 바탕으로 신경공학 기반 반도체 및 로봇공학의 융합 교육 수행 예정

주요 연구 분야

바이오닉 사지 (Bionic Limbs)를 위한 고급 말초신경인터페이스 기술 연구
생체전자의약품 (전자약)을 위한 차세대 신경소자 기술 연구
신경공학 기술 개발: 말초신경 신호 측정, 말초신경 자극 기술 등
인공지능 기반 신경 네트워크 분석 알고리즘 개발

대표 연구 성과

신경 인터페이스/신경공학 관련 국제 저명 학술지에 26 편 이상의 논문 게재(Advanced Materials, AdvancedScience, Nano Energy, Biomaterials 등 각 분야 상위 6% 이상 국제저명학술지 10편 이상 게재)
한국연구재단 우수신진연구 및 범부처전주기의료기기연구개발사업 다수 수행 (PI : 2건, Co-Pl : 3건)
(신경공학 + 로봇공학 관련 국내외 공동과제 총 3건 진행 중)
범부처전주기의료기기연구개발사업 (2020-2022): 우수등급 (후속 우수과제 진행 중)
국내외 특허 15개 출원/등록

주요경력

2023년 ~ 현재DGIST 로봇 및 기계전자공학과, 부교수
2018년 ~ 2023년DGIST 로봇 및 기계전자공학과, 조교수
2017년 ~ 2018년National University of Singapore, 싱가포르신경공학연구소, 박사후연구원

이재홍 교수반도체 공정, 유연 전자소자 및 센서 전문가

현 DGIST 로봇 및 기계전자공학과 조교수, Soft Bioelectronics 연구실
(2020~, https://www.dgist-sobilab.com)
반도체 및 유연전자소자 관련 국제저명학술지에 35 편 이상의 논문 게재
Nature Electronics, Advanced Materials, ACS NANO, Advanced Functional Materials, Small 등 각분야 최상위 국제저명학술지에 다수의 논문을 게재하였으며, 총 ~3550건 이상의 높은 피인용수 (Google Scholar 2023.07 기준) 기록
유연 반도체 전자 관련 국제학회 활동
(국제 학술대회 운영위원 활동: IEEE International Flexible Electronics Technology Conference)

이재홍 교수는 유연전자소자 및 웨어러블/체내삽입 전자소자 분야의 전문가로, 섬유형 유연 전자소자 및 센서를 기반으로 텍스타일 기반의 웨어러블 시스템 또는 헬스케어용 전자봉합사 관련 기술을 연구함. 반도체 또는 금속 기반의 섬유형 유연전자소자를 해당 분야의 초창기부터 연구하여 관련 분야 기술을 세계적 수준으로 선도하고 있으며, 총 35편 이상의 논문을 관련 분야 최상위 국제저널에 게재함. 특히, 2015년에 게재한 섬유형 웨어러블 센서 논문 (Lee et al. Advanced Materials,2015)은 기술의 우수성과 해당 분야에서의 파급력을 인정받아 총 1000회에 가까운 피인용수를 기록하고 있음. 또한, 최근에는 의료 분야에 적용이 가능한 센서용 전자봉합사를 세계 최초로 개발하여 국제 최상위 저널인 Nature Electronics에 논문을 게재함(표지논문으로 선정).
이재홍 교수는 반도체 및 섬유형 유연전자소자 분야에서의 기술력과 전문성을 바탕으로, 2023년 기준 총 6건의 정부수탁과제를 운영(책임3건, 참여3건)중에 있음.
유연전자소자에 대한 오랜 경험과 전문성을 바탕으로 반도체 공정 및 소자에 대한 강의를 담당할 예정임.

주요 연구 분야

섬유형 유연 전자소자 기술 연구 (기계 또는 바이오 무선 센서 시스템)
텍스타일 기반 웨어러블 전자소자 시스템 (Textile Electronics)
생체신호 실시간 측정을 위한 체내삽입형 무선 전자봉합사 기술
유연 로봇 및 로봇용 유연촉각센싱 시스템

대표 연구 성과

관련 분야 국제 저명 학술지에 35 편 이상의 논문 게재, 다수의 표지논문 선정 (10건 이상) (Nature Electronics, Advanced Materials, ACS Nano, Advanced Functional Materials, Advanced Science, Small 등)
길지 않은 기간에도 불구하고 대표 논문(Lee et al. Advanced Materials, 2015)의 피인용수가 총 1000건 이상을 기록. 전체 논문의 경우 총 3500건 이상의 높은 피인용수 기록.
국제 공동과제 포함 정부 수탁과제 6건 수주 및 수행 (2023기준, 책임3건/참여3건)
관련 분야 국제 저명 학술지 리뷰어 활동 (Nature Materials, Nature Communications, Science Advances, Advanced Materials, Advanced Functional Materials, Advanced Science, Chemical Engineering Jour-nal, Energy Storage Materials 등)

주요경력

2020년 ~ 현재DGIST 로봇 및 기계전자공학과, 조교수
2018년 ~ 2020년ETH Zurich, ETH Postdoctoral fellow
2017년 ~ 2018년연세대학교, 전기전자공학과, 박사후연구원

한상윤 교수광 반도체, 반도체 공정, MEMS 반도체 소자 분야 전문가

UC Berkeley, 전기전자컴퓨터공학과 박사
광 반도체/MEMS 반도체 관련 국제저명학술지 및 학술대회에 50 편 이상의 논문 게재
CLEO, ECOC, IEEE OMN 등의 광학, MEMS 분야의 세계 최고 학회에서 초청발표
광 반도체를 응용한 AI/양자컴퓨팅/MEMS 관련 국내외 공동과제 3건 진행 중
광학 반도체 관련 학회 활동(국제 학술대회 운영위원 활동: IEEE International Conference on OpticalMEMS & Nanophotonics, IEEE International Conference on Nano/Micro Engineered & MolecularSystems)

한상윤 교수는 광 반도체 및 MEMS 연구를 10년 이상 진행한 전문가로, 광 반도체에 MEMS 기술을 접목하여 AI 가속기, 양자컴퓨팅, 초음파 센서 등의 연구를 진행하고 있다.
이 중 AI 가속기와 초음파 센서 연구는 삼성미래기술육성센터의 지원을 받아 진행을 하고 있고, 양자 컴퓨팅 연구는 KIST와 공동연구를 진행하고 있다.
또한 반도체 공정 전문가로써, 실리콘 포토닉스 공정과 MEMS 공정을 접목한 silicon photonic MEMS 기술의 최초 개발자중 한 명이자 세계 최고의 전문가이다.

주요 연구 분야

광 반도체 기반의 AI 하드웨어 가속기 (Ising machine) 개발
실리콘 포토닉스와 MEMS를 접목하여 대규모 3차원 초음파 센서 어레이 개발
초처전력 광학식 양자 컴퓨터 칩 개발
프로그래밍 할 수 있는 광학식 FPGA 개발

대표 연구 성과

광 반도체/MEMS 반도체 관련 국제저명학술지 및 학술대회에 50 편 이상의 논문 게재.
(Nature Communications 2편, Optica 2편, OFC 최고득점 논문 3편)
AI, 양자 컴퓨팅, 광 반도체 관련 국내외 과제 총 6건 진행 중.
2건의 삼성미래기술육성과제 진행중.
광소자 관련 세계 최고 학회인 CLEO, ECOC에서 초청 발표.
광학 MEMS 관련 세계 최고 학회인 IEEE OMN에서 초청발표.
광 반도체 및 MEMS 관련 국제 저명 학술대회 committee 활동.
(IEEE International Conference on Optical MEMS & Nanophotonics, IEEE International Conference on Nano/Micro Engineered & Molecular Systems)

주요경력

2020년 ~ 현재DGIST 로봇 및 기계전자공학과, 조교수
2023년 ~ 현재한국과학기술연구원(KIST) 차세대반도체연구소 양자정보연구단 겸임연구원
2016년 ~ 2020년KAIST, 물리학과, 박사후연구원

김가인 교수고속 반도체 인터페이스 회로설계 분야 전문가

EPFL 마이크로시스템 및 마이크로전자공학 박사
반도체 회로설계 관련 국제학술대회 및 국제저명학술지에 20편 이상의 논문 게재
반도체 회로설계 분야 최고수준 학회인 ISSCC, CICC 등 초청 강연 (2022년도)
IBM Research 취리히연구소와 공동연구 협약 체결 (2022년 4월) 및 공동연구 수행
삼성전자 파운드리 사업부, 삼성전자 종합기술연구원 등 산학 공동연구과제 수행
삼성전자 파운드리 사업부, 삼성전자 종합기술연구원 등 산학 공동연구과제 수행

김가인 교수는 2022년 1월 임용 이후 현재까지 1년 2개월간 반도체 칩간 초고속 통신용 회로설계 및 모델링 관련 과제 7건을 수행하였거나 수행 중에 있음. 대기업/벤처기업 등 다양한 규모의 고성능 반도체 및 통신회로/시스템을 연구하는 기업과 산학과제 4건을 수행 중에 있음. 기업과 협력하여 상용화에 필요한 기술 개발에 힘쓰고 있으며, 산학과제와 연계하여 학생인턴십, 기술 세미나 등을 수행 중임. 2022년에는 반도체 회로설계 분야 최고 권위 학회인 ISSCC에서 차세대 칩간 인터페이스시스템에 대한 포럼 초청강연을, CICC에서 고속 인터페이스 수신기 설계 초청 튜토리얼 강연을 진행하였음. 이러한 경험을 바탕으로 AI반도체 인력양성사업에서 산과 학 모두의 니즈에 맞는 연구 주제를 발굴하고 공동의 연구 성과물을 만들어 내는데 역할을 하고자 함.

주요 연구 분야

고속 반도체 칩간 인터페이스 회로 - 아날로그-디지털 변환기 회로
FPGA기반 연산 가속 시스템 설계
데이터센터, 클라우드 컴퓨팅 등 대규모 연산 시스템에서 저지연 저전력 통신 프로토콜

대표 연구 성과

2019년도 국제 고체회로학회 (ISSCC)에 레인당 56Gb/s급 주파수 영역 변조방식을 적용한 반도체 칩간 인터페이스 수신기 회로 연구를 세계 최초로 발표함.
2018년 IEEE Circuits and Systems Society predoctoral fellowship award 단독 수상
2022년 반도체 칩간 고속(초당 100기가 비트급) 인터페이스에서 인접 레인간의 간섭을 완전히 제거할 수 있는 인터페이스 시스템 연구 결과를 IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 학술지에 게재하였음.

주요경력

2022.01 ~ 현재DGIST 전기전자컴퓨터공학과 조교수
2022.12 ~ 2023.02IBM Research 12671 Visiting Professor
2011.11 ~ 2022.01삼성리서치 (Samsung Research) Staff Engineer
2018.09 ~ 2020.10KAIST 박사후연구원

송민영 교수저전력 무선 반도체 회로설계 분야 전문가

현 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 조교수, 무선 집적시스템 설계 연구실 (2023~, http://wise.dgist.ac.kr)
Researcher, IMEC, the Netherlands, 2016~2023
책임연구원, 삼성전자 System LSI 사업부, 2013-2016
고려대학교, 전자전기공학과 박사 (2013)
전문연구분야: 저전력, 단거리 무선(Radio Frequency; RF) 반도체 회로 설계 (Bluetooth, WiFi, UWB), 초소형 무선 시스템 설계 (생체이식용 사물인터넷용 무선 센서), 아날로그/RF/혼성신호 기반회로 설계
(phaselocked loop; PLL, Oscillator)반도체 회로설계 시스템 설계 분야에서 산업체 및 연구소 포함 10년 이상의연구 경험
반도체 회로설계 분야 최고수준 학회인 ISSCC 논문 7편, VLSI 논문 2편 포함 총 16 편의 국제학회 발표
반도체 회로설계 분야 최고수준 학술지인 IEEE JSSC, TCAS-1, TBioCAS 등 회로분야 SCI급 논문 11편 게재
무선 반도체 회로설계 분야 최고수준 학회인 RFIC Symposium에 2회 초청 강연, 유럽 내 반도체 회로설계분야 최고수준 학회인 ESSCIRC에 초청 강연

송민영 교수는 바이오메디컬 및 사물인터넷용 저전력, 에너지 고효율 무선 반도체 회로설계 연구를 진행해왔으며, Bluetooth, WiFi, UWB (Ultra Wideband)와 같은 개인/신체 영역 네트워크 (Personal/Body area network) 무선 통신 표준에 호환되는 회로 시스템 설계는 물론, 스마트 알약, 뇌-기계 인터페이스용 생체이식형 초소형 무선 모듈 등의 연구를 수행해 오고 있음. 또한,삼성전자에서 아날로그/RF/혼성신호 기반회로의 다수 양산 경험을 바탕으로 실무형 반도체 설계 기술 개발 및 고급 인력양성에 기여하고자 함.

주요 연구 분야

바이오메디컬/사물인터넷 용 무선 센서 노드 설계
저전력/에너지 고효율 무선 반도체 회로 설계
아날로그/RF/혼성신호 기반 회로 설계

대표 연구 성과

2023년 IEEE 802.15.4a/z 표준에 호환되면서 정확한 위치 측정을 가능하게 하는 UWB 무선 송수신기로 반도체 분야 최고 학회 중 하나인 IEEE Symposium on VLSI Circuits and Technology (VLSI)에 발표
2022년 뇌-기계 인터페이스용 UWB 무선 시스템으로 반도체 회로 설계 분야 최고 학회인 IEEE InternationalSolid-State Circuits Conference (ISSCC)에 발표 및 press kit highlight 논문으로 선정
2023년 제안된 뇌-기계 인터페이스용 UWB 무선 시스템의 혁신성을 인정받아 IEEE SSCS-Brain Best Paper AwardHonorable Mention 수상
2020년 세계 초소형 스마트 알약용 무선 반도체 회로 및 모듈 설계로 반도체 회로 설계 분야 최고 학회인 IEEE Inter-national Solid-State Circuits Conference (ISSCC)에 발표 및 press kit highlight 논문으로 선정

주요경력

2023년 ~ 현재DGIST 전기전자컴퓨터공학과 / 조교수
2016년 ~ 2023년IMEC / Researcher
2013년 ~ 2016년삼성전자 / 책임연구원

윤종혁 교수PIM 연산 가속기, 인공지능 연산 시스템 설계 전문가

DGIST 전기전자컴퓨터공학과 조교수, 지능형 집적회로 및 시스템 연구실 (2021~)
Post-doctoral Fellow, Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) 2018-2020
KAIST 전기 및 전자공학 박사 2014-2018
PIM 연산가속기 및 인공지능 연산 시스템 설계 분야 최근 2년 최상위 SCI 저널 JSSC 3편, TCAS-I 1편 논문 게재 및 최근 3년 최상/상위 학술대회(ISSCC, DAC 등) 8편 발표
회로 설계 분야 저명 SCI 학술지 리뷰어 (JSSC, TCAS-I, TCAS-II)

윤종혁 교수는 혼성회로 설계 연구를 진행해왔으며, 특히 생체모방형 지능형 반도체 설계, SRAM 기반 PIM 연산 가속기, RRAM등 차세대 메모리 기반 PIM 연산가속기, 엣지 인텔리전스를 위한 저전력 인터페이스 회로 설계 등의 연구를 수행하고 있음.TSMC RRAM 기반 PIM 연산 가속기 설계 경험을 가진 국내 유일 연구자로서 비휘발성 메모리 기반 인공지능 연산 시스템최적화 방법 등의 연구도 함께 수행하고 있음. 해당 기술 우수성을 바탕으로 PCM 등 차세대 비휘발성 메모리 기반 PIM 연산가속기 공동 연구 과제도 수행 중에 있음. 인공지능반도체전공에서는 PIM 연산 가속기 설계에 대한 교육 및 산학 협력 과제를 추진하여 AI 반도체 설계 고급 인력 양성 및 기술 수요를 충족시켜줄 수 있는 AI 반도체 설계 기술 개발에 기여할 예정임.

주요 연구 분야

인공지능 시스템을 위한 PIM 연산 가속기 회로 설계
차세대 비휘발성 메모리를 위한 PIM 연산 가속 회로 설계
엣지 디바이스를 위한 뉴로모픽 인공지능 응용 시스템 설계
인공지능 시스템 내 데이터 이동을 위한 저전력 인터페이스 설계

대표 연구 성과

뉴로모픽 인공지능 연산 시스템 및 RRAM 기반 PIM 연산 가속기로 반도체 설계 분야 최상위 학회인 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC)에 2년 연속 발표 및 press kit highlights 논문으로 선정
TSMC embedded RRAM 공정 기반 multi-bit encoding PIM 연산 가속기 세계 최초 구현으로 2021 IEEECustom Integrated Circuits Conference (CICC)에서 Best Regular Paper Award 수상
설계한 TSMC RRAM-PIM 연산 가속기를 활용한 RRAM 소자 최적화 알고리즘 연구로 2021 IEEE/ACM International Symposium on Low Power Electronics and Design (ISLPED)에서 Best Paper Award 수상 및 동일 분야 최상위 학회인 2022 IEEE/ACM Design Automation Conference (DAC)에 ECC 신뢰성 개선 연구 성과발표

주요경력

2021년 ~ 현재DGIST 전기전자컴퓨터공학과 조교수
2018년 ~ 2020년Georgia Institute of Technology (Georgia Tech) / 박사후연구원

이정협 교수반도체 회로 설계 분야 전문가

현 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 부교수, 집적 나노시스템 연구실 (2016~, http://ins.dgist.ac.kr)
Scientist, IME, A*STAR, Singapore, 2011~2015
KAIST, Electrical Engineering 박사
전문 연구 분야: 인공지능 시스템을 위한 반도체 회로 연구, PIM 시스템을 위한 아날로그 및 혼성 모드 회로기법 연구, 초소형 바이오-메디컬 시스템 설계 연구, 저전력, 고효율 집적회로 설계, 반도체 회로 시스템 신뢰성향상 연구

이정협 교수는 반도체 회로 시스템 설계 분야에서 박사 후 10년 이상의 연구 경험을 가지고 있음
반도체 분야에서 가장 저명한 IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC)에 3년 연속 (14년, 15년, 16년)제1저자로 논문 발표
반도체 분야 최고 학회인 IEEE ISSCC와 IEEE SOVC 에 주저자로 10편 이상 논문 발표
현재 IEEE ISSCC Technical program committee로 활동 중
반도체 회로설계 분야 SCI(E) 학술지 및 주요 학술대회에 35편 이상의 논문을 게재 및 40건 이상의 국내/외 특허 출원 및 등록

주요 연구 분야

뇌 질환 극복을 위한 최소 침습 인공지능 전자뇌 개발: - 초소형 인공지능 반도체 디바이스(전자뇌)를 중심으로 생물학적 뇌신경 신호를 최소침습적으로 측정하여 이를 인공지능 기법을 이용하여 빠르고 정확하게 분석 및 진단,진단 결과에 따라 생물학적 신경 세포를 최소 침습적으로 자극하여 뇌질환을 치료/완화시키는 폐루프 시스템(-Closed-loop system) 구현 기술을 개발 연구 (4대 과기원 공동연구프로젝트, 총괄책임, 2020~2022)
인공지능 기반 초소형 전자뇌 개발: DGIST를 대표할 수 있는 Pre-CoE (Center of Excellence)연구로 선정되어 뇌 기능을 반영구적으로 대체 및 증강할 수 있는 인공지능 기반의 전자뇌(Exobrain) 시스템 개발 연구를 수행 중(DGIST 일반사업, 총괄책임, 2019~현재)
저전력 저비용 멀티-모드 RF 수신기와 저전력 고해상도 ADC 개발: 주변 환경이나 환자의 건강 상태 등을 모니터링하기 위한 무선 웨어러블 센서 디바이스나 IoT 센서 노드 등에 적합한 저전력, 저비용 RF 수신기 개발 연구를 수행중 (삼성전자, 연구책임, 2022~현재)

대표 연구 성과

심전도, 뇌전도 및 신경 신호 등을 포함한 모든 생체 신호를 측정할 수 있는 세계 최초 ADC 기반의 True-ExGrecording system을 개발, 개발된 시스템은 기존 시스템과 비교하여 대역폭, 잡음, 입력 범위 및 입력 임피던스 등의 주요 성능 또한 세계최고 수준으로 달성하였으며 그 우수성을 인정받아 회로 분야 최고 학회인 ISSCC 2022에서 발표
NS-SAR 구조를 기반으로 하여 넓은 입력 범위를 갖는 고성능 ADC를 개발, 매우 큰 외부 잡음이 존재하는 환경에서도 미세 신호를 정밀하게 획득 가능함. 더불어 저잡음, 높은 입력 임피던스 및 높은 시스템 에너지 효율 등 주요 성능을 세계 최고 수준으로 달성하였으며 그 우수성을 인정받아 회로 분야 최고 학회인 ISSCC 2023에서 발표와 삼성 휴먼테크 논문대상 은상 수상

주요경력

2016년 ~ 현재DGIST 전기전자컴퓨터공학부 / 조교수, 부교수
2015년 ~ 2015년IME, A*STAR Singapore / Scientist

김대훈 교수컴퓨터구조 및 시스템 분야 전문가

현 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 부교수, 컴퓨터구조 및 시스템 연구실 (2016~, http://cas.dgist.ac.kr)
Postdoctoral Research Associate at UIUC, 2015~2016
Postdoctoral Research Associate at UW-Madison, 2014~2015
KAIST, Computer Science 박사

김대훈 교수는 컴퓨터 구조 및 시스템 분야를 연구하며, 특히 멀티코어 구조, 메모리 시스템, 전력 및 에너지 관리 기술, 가상화 클라우드 등을 연구함. 컴퓨터구조와 시스템 소프트웨어 분야 모두에서 연구경험을 갖췄으며, 특히 서버 환경에서 에너지효율성을 개선한 연구, 가상화 시스템의 성능을 개선한 연구, 새로운 Processing-In-Memory 구조를 제안한 연구 등에서 성과를 발표함. 컴퓨터 구조 및 시스템 분야 최우수 학술대회인 MICRO, HPCA, PACT, 그리고 분야 IEEE TC, IEEE TPDS 와같은 최우수 저널에 다수의 논문을 발표하였고, 이중 3편의 논문이 각각 MICRO, HPCA, ISPASS에서 Best Paper AwardNominee로 선정되었음. IEEE CAL에서 Best Paper Award 수상하였으며, IEEE Micro top picks honorable mention에도 선정된 바 있음.

주요 연구 분야

데이터센터 환경의 에너지 효율성 개선을 위한 연구
메모리 인터커넥트 기술의 확장성 및 성능 개선 기술 연구
다계층 메모리 시스템을 위한 시스템 소프트웨어 기술 연구
클라우드 시스템의 가상 머신 스케쥴링 기술 연구

대표 연구 성과

Software stack 의 수정을 요하지 않는 새로운 Processing-In-Memory 구조를 제안하여2018년도에 분야top-tier 학술대회인 IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO)발표하였으며,Best Paper Award에 Nomination됨.
Latency-critical workloads의 target SLO (Service Level Objectives)를 만족시키면서 에너지 소비를 절감한 기술을 2017년에 분야 top-tier 학술대회인 IEEE Symposium on High-Performance Computer Architec-ture (HPCA)에 발표하여 Best Paper Award에 Nomination되었으며, 이듬해 IEEE MICRO Top Picks Honora-ble Mentions에 선정됨.
가상화 시스템을 위해 Guest-Physical Address기반의 Indexing기법과 가상 머신 간의 cache에서의 partition-ing 이슈를 제기하고 해결한 논문이 2015년에 IEEE Computer Architecture Letters에서 Best of CAL Award를 수상함.

주요경력

2016년 ~ 현재DGIST 전기전자컴퓨터공학과 조교수/부교수
2015년 ~ 2016년University of Illinois at Urbana-Champaign, Postdoctoral Research Associate
2014년 ~ 2015년University of Wisconsin-Madison, Postdoctoral Research Associate

김예성 교수인공지능 최적화 및 가속 시스템 소프트웨어 설계 분야 전문가

University of California San Diego, Computer Science and Engineering 박사
2020년 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 교수로 부임
최근 5년간 AI 시스템 관련 국제 학술대회 및 SCI 논문 40여 편 발표 (ISCA, SC, HPCA, DAC 등)
DATE’22/20(정보과학회 선정 우수국제학회)에서 최우수 논문상 및 최우수 논문 후보 선정
SK Hynix 와 산학 공동 과제 수행: AI 알고리즘 최적화 및 가속 시스템 플랫폼 개발
UC Irvine, UC San Diego, UC Berkeley 등 국제 선도 그룹과 활발한 협업 진행 중

김예성 교수는 AI 최적화/경량화 분야 전문가로서 다양한 인공지능 알고리즘을 가속하기 위한 시스템 소프트웨어 개발 연구를 수행하고 있음. 인공지능의 효율적인 구동에 대한 수년간의 연구 경험을 보유하고 있으며, 최근 5년간 AI 시스템 관련 컴퓨터설계 자동화 및 AI 가속을 위한 아키텍쳐에 대한 주제로 40여 편의 논문을 발표하여 왔음. Digital 기반의 Processing In-Mem-ory 기술을 활용한 세계 최초의 딥러닝 가속 연구를 수행하여 ISCA’19에 발표하였으며, 그 외에 군집화, 부스팅 알고리즘 등다양한 인공지능 알고리즘에 대한 가속 연구를 세계 최초로 수행한 바 있음. 또한, 차세대 대안 인공지능 기술인 초차원 컴퓨팅분야를 개척하여 뇌인지 과학 이론을 활용하여 인공지능의 처리 속도를 수십/수백배 이상 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 연구하여 왔음. 초차원 컴퓨팅 분야에서는 세계 선도 그룹 중 하나로 활동하고 있으며 관련한 국제 특허 두 건을 보유하고 있음.
본 사업에서는 전문분야인 AI 최적화 소프트웨어 플랫폼 기술을 개발하여 산업체가 실제 응용 분야에 저비용으로 인공 지능을 적용할 수 있도록 협력할 계획임. 현재 SK Hynix와 협력 연구를 통하여 개발한 차세대 메모리 기반 가속 플랫폼을 실제 서비스가능한 형태로 구축 중에 있으며, 본 사업을 통해 협력 체계를 확대하여 타 기업에서 활용할 수 있도록 발전 시킬 계획임.

주요 연구 분야

AI 최적화 및 경량화 : 차세대 메모리, 프로세서 등 미래 컴퓨팅 기술을 활용한 AI 가속 연구
차세대 인공지능 알고리즘 : 뇌 인지 기능 모델링을 활용한 AI 알고리즘 경량화 연구

대표 연구 성과

최근 5년 시스템 소프트웨어/설계 및 AI 가속 연구 등을 세계 최고 수준 국제 학회에 40여 편 이상 발표 (ISCA,MICRO, HPCA, DAC, ICCAD, DATE 등)
ISCA‘19에 세계 최초의 Digital Processing In-Memory 기술 기반 딥러닝 추론 기술을 발표 (컴퓨터 아키텍쳐 분야에서 가장 권위있는 학회)
ISCA’22에 차세대 인공지능 기술인 초차원 컴퓨팅을 활용한 DNA 분석 기법에 대한 논문 발표
DAC’22에 SK Hynix와 공동 연구한 메모리 중심의 인공지능 최적화 플랫폼을 발표 (컴퓨터 설계 자동화 분야에서 가장 권위있는 학회)
인공 지능 경량화 연구를 통하여 DATE’22 최우수 논문상 수상 및 초차원 컴퓨팅을 활용한 세계 최초의 DNA 분석기법을 개발하여 DATE’20 최우수 논문 후보 선정 (정보과학회 선정 우수 국제 학술 대회)

주요경력

2021년 ~ 현재DGIST 전기전자컴퓨터공학과 부임
2015년 ~ 2017년IEEE/ACM DAC, IEEE ISORC의 위원회 활동Intel (미국 오레곤/새크라멘토 소재) 연구원 근무

이성진 교수컴퓨터 시스템, 빅데이터 시스템, AI 시스템, 스토리지 시스템 전문가

현 DGIST 전기전자컴퓨터공학과 부교수, DataLab 연구실 (2017~ )
Post-doctoral Associate, CSAIL MIT, 2013.09 ~ 2016.02
CS 분야 최우수 국제 학술대회 (OSDI, FAST, ATC, ISCA, ASPLOS, VLDB 등) 논문 21편
USENIX Annual Technical Conference (USENIX ATC), 최우수논문상, 2020
USENIX FAST Technical Program Committee (TPC), 2017, 2019, 2020
Microsoft Research Asia (MSR Asia) 펠로우쉽, 2010

이성진 교수는 컴퓨터 시스템 및 데이터 저장 기술에 대한 전문가로 해당 분야를 15년 이상 수행하고 있으며, 현재까지 약 21편의 논문을 관련 세계 최우수 학술대회에 발표하였음. 이성진 교수는 최근 도입되고 있는 인공지능 알고리즘을 활용하여 컴퓨터 시스템의 중요한 문제(예: 데이터 압축 및 데이터 색인 등)를 해결하는데 집중하고 있음. 또한 거대 딥러닝 시스템의 학습 및 추론 가속을 위한 고성능 분산 시스템 기술 개발 및 in-storage processing (ISP) 기술 개발을 중점적으로 연구하고 있음. 본사업에서는 ‘AI/빅데이터 저장 및 처리’ 에 대한 강의를 담당할 예정임.

주요 연구 분야

암흑데이터 극한활용 연구 : 국가 R&D 과정에서 발생하는 대규모의 연구데이터를 포함한 국가 암흑데이터의 저장/관리, 검색/추천, 분석의 전 과정에서 극한으로 활용할 수 있는 차세대 정보 플랫폼의 원천 기술 연구 개발하고 있음 (한국연구재단, 총괄책임, 2018~현재)
인공지능 시스템 기술 연구 : 대규모의 분산 시스템에서 in-storage processing (ISP) 기술을 활용한 데이터 분석 및 추론 가속에 대한 연구를 수행함. Graph 및 SQL Query 가속화를 포함하여 최근 심층 신경망을 대상으로 추론 및 학습을 스토리지 내 ISP 기술 적용을 통해 가속시키는 연구를 진행하고 있음 (삼성미래재단, 참여연구원, 2019~현재). 이와 함께 Learned Index와 같은 머신러닝 기술을 활용하여 색인을 위한 메모리 량을 기존 대비 5배 이상 감소시킨 기술 연구.
대용량 빅데이터 시스템 연구 : 빅데이터가 저장되는 컴퓨팅 시스템을 대상으로 고성능/저전력/저비용의 데이터저장, 처리, 관리가 가능한 기술 연구 및 개발. 데이터베이스, 운영체제, 파일시스템, 스토리지 펌웨어 및 컨트롤러를 포함한 계층 간 최적화 연구 수행함 (한국연구재단, 총괄책임, 2017~2020)
인공지능 응용을 위한 차세대 시스템 구조 연구 : 초대용량의 메모리를 요구하는 인공지능 응용을 대상으로 해당응용을 효율적으로 가속시킬 수 있는 인터커넥트 기술 (예: Compute Express Link) 및 이를 활용한 연산 가속기술에 대한 연구를 수행하고 있음 (SK Hynix, 연구책임, 2020~현재)

대표 연구 성과

시스템분야 최우수학술대회인 USENIX FAST'22에서 머신러닝 알고리즘을 활용한 데이터 압축 및 중복제거 기술을 세계 최초로 발표함.
시스템분야 최우수저널인 IEEE Transactions on Computer와 시스템분야 최우수학술대회인 Design Automation Conference에 머신러닝 알고리즘을 활용한 랜섬웨어 탐지 및 데이터 복구 기술을 발표함. 특히 본 연구는 해외 유력언론을 통해 비중 있게 소개되었음.
시스템분야 최우수학술대회인 USENIX OSDI'21 및 USENIX ATC'20에서 인공지능 응용을 위한 기본적인 빅데이터 플랫폼으로 활용되는 고성능의 키-값 기반 저장 기술에 대한 연구를 발표하였음. 특히 ATC'20의 연구결과는 그 해 최우수 논문으로 선정되었음.

주요경력

2017년 ~ 현재DGIST 전기전자컴퓨터공학부 / 조교수, 부교수
2016년 ~ 2017년인하대학교 컴퓨터공학과 / 조교수
2013년 ~ 2016년MIT 컴퓨터과학 및 인공지능연구소 (CSAIL) / 박사후연구원