김
전문가전기·전자AI·SW
재직 중
김상식 교수
고려대학교 전기전자공학부 · 나노트로닉스연구실
한눈에 보기실리콘 나노선 기반 FBFET와 산화물 TFT를 활용한 뉴로모픽 컴퓨팅 및 Logic-in-Memory 반도체 소자 연구를 수행합니다. Neural Networks 하드웨어 구현에 최적화된 인공지능 하드웨어 아키텍처 설계와 PIM(Processing-In-Memory) 기술을 통해 데이터 이동 병목을 해소합니다. 유연 전자소자 및 투명 전자소자 플랫폼을 기반으로 DRAM 대체 소자와 Energy Harvesting 응용 연구까지 포괄하는 나노 기술 전문성을 보유합니다.
연구 분야
FBFET 기반 고효율 반도체 소자 및 로직-인-메모리 아키텍처 연구
기존 폰 노이만 구조의 데이터 병목 현상을 해결하기 위해 피드백 전계효과 트랜지스터(FBFET)를 활용한 차세대 연산-메모리 통합 소자를 개발했습니다. FBFET의 급격한 스위칭 특성을 활용하여 1T-DRAM 및 SRAM의 집적도와 전력 효율을 획기적으로 개선했으며, 단일 게이트 구조에서 2진법과 3진법 연산이 모두 가능한 가변 논리 셀 구조를 구현하여 컴퓨팅 아키텍처의 혁신적 대안을 제시했습니다.
뉴로모픽 컴퓨팅 구현을 위한 인공지능 하드웨어 기술
인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 뉴로모픽 하드웨어 구현을 목표로 실리콘 게이티드 다이오드 및 나노선 기반의 인공 뉴런 회로를 고안했습니다. 'Integrate-and-Fire' 뉴런 모델을 하드웨어 수준에서 실현하기 위해 FBFET 기반의 스파이크 생성 회로를 설계했으며, 이진화 신경망(BNN) 연산에 최적화된 다이오드 어레이 구조를 통해 고속·저전력 AI 가속기 구현의 원천 기술을 확보했습니다.
유연/투명 전자소자 및 고효율 에너지 하베스팅 시스템 개발
실리콘 나노선 및 산화물 TFT 기술을 바탕으로 웨어러블 및 IoT 기기에 적용 가능한 유연·투명 소자 기술을 구축했습니다. 특히 탑다운 방식의 공정을 활용해 기계적 안정성이 뛰어난 실리콘 나노선 기반 유연 열전 소자를 제작하여 주변 폐열을 전기에너지로 변환하는 고효율 하베스팅 시스템을 증명했습니다. 이는 미래 스마트 디바이스의 자가 발전 전원 공급 솔루션으로 높은 산업적 활용 가치를 지닙니다.
- 소속기관
- 고려대학교
- 학과·부서
- 전기전자공학부
- 직책
- 교수 (재직 중)
- 연구실
- 나노트로닉스연구실
- 연락처
- 협업 요청 접수 후 운영팀을 통해 연결해 드립니다.
- 학력
- 고려대학교 물리학과 학사(1985)
고려대학교 물리학과 석사(1987)
Columbia Univ. 응용물리학과 박사(1996)
비슷한 분야의 전문가
정
고려대학교 융합생명공학과
유
고려대학교 바이오의공학과
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고려대학교 전기전자공학부