Final Year Project (졸업과제)


1. 연구 주제: 저전력 인공지능 시스템을 위한 지능형 반도체 소자 연구

2. 연구 배경 및 동기

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생물학적 뇌와 그것을 구성하는 뉴런을 이해하는 연구는 수 십 년 동안 있어 왔고, 최근 알파고로 대변되는 인공지능 연구와 구현이 가속화되고 있다. 현재까지는 인공지능을 소프트웨어적으로만 구현하고 기존의 CPU/GPU 등을 이용하여 가속기 등의 부가적인 장치의 보조와 더불어 하드웨어적으로 구현은 가능하다 (기능을 구현하는 일종의 에뮬레이터). 다만, 인간의 뇌와 가장 닮은 하드웨어를 구현하는 것은 아직 미진한 상태로 이를 구현한다면 인공지능 소프트웨어와 더불어 인공지능을 전자기기로 더 완벽하게 구현할 수 있을 것으로 생각된다. 핵심이 되는 부분이 뉴런과 그 뉴런을 잇는 시냅스의 부분으로 기억과 신호의 처리/전달을 동시에 담당한다. 이는 우리가 현재도 사용하고 있는 기억과 신호처리를 담당하는 부분들이 분리되어 있는 컴퓨터 구조와 완전히 다르다. 시냅스는 기억과 신호처리를 동시에 병렬로 하기 때문에 데이터 처리 속도가 빠르며, 이것은 인간의 뇌가 여전히 인공적인 컴퓨터보다 훨씬 진화한 시스템이라는 반증이다. 심지어 인간의 뇌는 적은 에너지로도 충분한 데이터를 처리할 수 있다. 이러한 연구적인 배경에서 본 연구실에서는 사람의 뇌와 닮은 인공뇌를 설계하는 것을 설계하는 것을 목표로 현재는 그 핵심 부분인 시냅스를 반도체 소자에 관한 연구를 수행 중에 있다. 특히 인간의 뇌처럼 저전력/저에너지에서도 원활히 동작하는 저전력 시냅틱 반도체 소자 연구에 초점을 맞추고 있다.

3. 인공 지능 연구의 현주소 및 미래 방향

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해당 연구 분야의 현재 상황 (SW-AI Emulator w/ or w/o AA) : SW-based AI Emulator 혹은 Memristor 등을 이용한 Analog Accelerator(AA)를 추가한 형태이며 AI의 기능을 Emulator로 구현한 HW의 성능 한계를 갖는다 (아래 그림의 AB).

추구할 연구 방향 (오픈 Problem = Fully HW-AI 구현) : 기능뿐만 아니라 형태도 생물학적 뇌와 닮은 Fully HW-AI를 구현하는 것이 궁극의 목적이며, 현재 많은 연구자의 숙원으로 여겨진다 (아래 그림의 C).

4. 구체적인 졸업과제 주제 (3가지 예시 / 분야 내에서 자율주제 가능)

1) 주제1: Latency and Power Analysis for Synaptic Transistors

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2) 주제2: Analysis on Relationship between Synaptic Device and Analog Accelerator (AA) Performances

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3) 주제3: Memory Properties of TFT and Synaptic Devices

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5. 연구실 정보:

1) 위치: 항공관 8408

2) 시설/설비: 넓은 연구실 공간, 회의/토론/학습 시설 완비, 반도체 시뮬레이션 및 측정 장비 완비

3) 대학원생: 석/박 통합과정 3명 (친절하고 똑똑한 3명의 부산대 출신 천재들이 졸과를 가이드 함)


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