배수아 교수, 2025년 한국연구재단 우수신진연구 사업 선정  전자공학과/시스템반도체공학과 배수아 교수 본교 전자공학과/시스템반도체공학과 배수아 교수는 과학기술정보통신부의 한국연구재단이 주관하는 2025년도 우수신진연구 사업에 선정되었다. 연구 과제명은 「지속적 뇌질환 치료를 위한 홈케어 경두개 집속초음파 시스템 개발」로 연구 기간은 2025년 3월부터 2028년 2월까지 3년이며 총 6.8억을 지원받는다. 인구 고령화로 인해 알츠하이머병, 파킨슨병 등 만성적인 뇌질환 환자와 악성 뇌종양 환자 또한 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 질환은 장기간에 걸쳐 반복적이고 지속적인 치료를 필요로 하지만, 거동이 불편한 환자에게 병원 중심의 치료 시스템은 큰 시간적·경제적 부담을 초래한다. 특히 의료기관에 정기적으로 방문하기 어려운 고령 환자나 지방 거주자의 경우, 치료 접근성의 한계로 인해 적절한 의료 서비스를 지속적으로 받기 어려운 실정이다. 이번 연구는 집속초음파를 활용한 뇌질환 치료의 새로운 패러다임을 제시하는 R&D이다. 기존의 MRI 기반 집속초음파 시스템이 가진 고비용·장시간 치료·병원 의존 구조의 한계를 극복하고, 환자 맞춤형 홈케어 디바이스 개발을 통해 치료의 접근성과 효율성을 획기적으로 높이고자 한다. 연구팀은 뇌혈관장벽 개방 및 뇌척수액 순환 촉진 등 반복적 치료가 필요한 주요 시술을 대상으로, 두개골의 음향 특성 및 환자별 생리적 반응을 고려한 실시간 치료 모니터링 기술을 개발하고 있다. 두개골의 초음파 전달 특성을 분석하고 치료 중 뇌 내 반응을 실시간으로 감지할 수 있는 센싱 및 모니터링 기술, 환자의 생체 신호 및 치료 반응 데이터를 바탕으로 안전하고 재현 가능한 치료 조건을 자동 설정하는 적응형 제어 알고리즘, 병원 외부 환경에서도 사용 가능한 컴팩트한 치료 플랫폼을 개발하는 것이 목표이다. 이와 함께, 환자와 보호자가 직관적으로 사용할 수 있는 사용자 인터페이스 설계 기술도 함께 구축된다.    

 류성주 교수 연구팀, 반도체 설계 자동화 분야 Top Conference ‘DAC 2025’ 논문 채택 ▲(왼쪽상단부터)시스템반도체공학과/전자공학과 류성주 교수님, 박영준 석사과정 ▲(왼쪽하단부터)김상연 석박사통합과정, 지기산 석박사통합과정, 김영건 석사과정 본교 시스템반도체공학과/전자공학과 류성주 교수 연구팀의 논문이 반도체 설계 자동화 분야 Top Conference인 ‘Design Automation Conference (이하 DAC) 2025’에 채택되었다. 1964년부터 시작된 DAC은 반도체, VLSI(초대규모 집적회로) 설계 및 관련 기술 분야의 발전을 선도해 온 권위 있는 국제 학술대회로, 오는 6월 22일부터 25일까지 미국 샌프란시스코에서 개최될 예정이다.   논문의 제목은 “RADiT: Redundancy-Aware Diffusion Transformer Acceleration Leveraging Timestep Similarity”이며, 박영준 석사과정 학생의 주도하에 김상연 석박사통합과정, 김영건 석사과정, 지기산 석박사통합과정 학생들이 함께 연구를 진행하였다.   Diffusion Transformer (DiT)는 최근 이미지 및 비디오 생성 분야에서 높은 성능을 보이며 주목받고 있지만, 반복적인 샘플링 과정에서 발생하는 막대한 계산량과 에너지 소비가 실시간 응용에 걸림돌로 작용하고 있다.   연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 DiT의 추론 과정 중 시간 단계(Timestep) 간의 상당한 유사성이 있음을 분석하고, 이를 활용한 중복 연산 최소화 기법을 적용한 DiT 가속기 RADiT을 개발하였다. 해당 기법은 (1) 블록 단위 입력 특징 분석을 통해 중복된 연산을 탐지하고 이를 건너뛰며, (2) Dynamic Threshold Scaling Module (DTSM)과 Compress and Compare Unit (CCU)을 도입하여 정확도를 유지하면서도 연산 효율을 극대화하는 방식으로 설계되었다.     실험 결과, RADiT은 기존 DiT 모델과 유사한 수준의 정확도를 유지하면서도 이미지 생성 속도를 최대 1.8배, 비디오 생성 속도를 1.7배 향상시키는 성과를 거뒀다. 또한, 각각 41%와 45.5%의 에너지 소비 절감 효과를 보이며 높은 연산 비용과 지연 시간 문제 해결에 기여할 것으로 기대된다.   ▶ 논문제목: RADiT: Redundancy-Aware Diffusion Transformer Acceleration Leveraging Timestep Similarity▶ 저자 정보: 박영준(제 1저자), 김상연(제 2저자), 김영건(제 3저자), 지기산(제 4저자), 류성주 교수(교신저자)    

류성주 교수 연구팀, 반도체 설계 자동화 분야 Premier Conference ‘DATE 2025’ 논문 채택 ▲(왼쪽부터) 시스템반도체공학과/전자공학과 류성주 교수님, 김상연 석박사통합과정, 김현민 석사과정  본교 전자공학과 석박사통합과정 김상연, 석사과정 김현민 (지도교수 류성주)이 반도체 설계 자동화 분야 우수 학술대회인 ‘Design, Automation and Test in Europe (이하 DATE) 2025’에서 논문을 발표하게 되었다.논문의 제목은 "Thanos: Energy-Efficient Keyword Spotting Processor with Hybrid Time-Feature-Frequency-Domain Zero-Skipping"이며, 김상연 석박통합과정생의 주도 하에 김현민 석사과정생이 함께 연구를 진행하였다.키워드 검출 (Keyword spotting) 기술은 사용자가 특정 명령어를 음성으로 말했을 때 이를 인식하는 기술로, 개인화된 가상 비서나 스마트 디바이스와 같은 분야에서 핵심적인 역할을 한다. 그러나 이러한 키워드 감지 시스템은 항상 활성 상태를 유지해야 하므로 에지 (Edge) 디바이스의 전력 소비에 문제가 발생한다. 특히 기존 키워드 검출 기술에서는 전체 과정 중 전처리 (Pre-processing) 단계에서 상당한 전력을 소모하고 있음이 관찰되었다.본 연구팀은 음성 신호의 희소성 (Sparsity) 특성을 기반으로 하드웨어 설계를 최적화하여 키워드 감지의 전력 효율성을 획기적으로 향상시켰다. 구체적으로,1) 특징 영역 (Feature-domain, 음성이 발화되는 시간에 대한 영역)에서 낮은 에너지를 갖는 음성 신호가 대부분일 경우 연산을 수행하지 않고 즉시 종료(Early exit)하는 알고리즘,2) 시간 영역 (Time-domain)에서 낮은 에너지를 갖는 영역을 감지하여 연계된 연산을 생략 (Skipping)하는 메커니즘,3) 주파수 영역 (Frequency-domain)에서 낮은 에너지를 갖거나 음성 신호가 아니라고 판단한 부분을 생략 (Skipping)하는 방법을 하드웨어로 구현하였다.▲제안한 Hybrid time-feature-frequency-domain Zero-skipping 구조의 개요  이러한 기술을 적용한 ‘Thanos’ 하드웨어 아키텍처는 기존 구조 대비 저지연 (Low latency)과 저에너지소비 (Low energy consumption)를 달성하였다.   한편 DATE는 BK21 및 한국정보과학회가 인정하는 컴퓨터 과학(Computer Science) 분야의 우수 국제 학술대회로 선정된 바가 있다. DATE 2025는 오는 2025년 3월 31일부터 4월 2일까지 프랑스 리옹에서 개최될 예정이다.   ▶ 논문제목: Thanos: Energy-Efficient Keyword Spotting Processor with Hybrid Time-Feature-Frequency-Domain Zero-Skipping▶ 저자 정보: 김상연(제 1저자), 김현민(제 2저자), 류성주 교수(교신저자) 

  김성진 교수, 2024년 하반기 삼성미래기술육성사업 ICT 분야 신규 과제 선정 ▲시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수  본교 시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 연구팀의 연구 과제가 2024년 하반기 삼성미래기술육성사업 ICT 분야에 신규 선정되었다. 포항공과대학교의 이지원 교수(반도체공학과)와 공동연구팀을 이루어 “단파장 적외선 대역 TFPD 기반 3D 이미지센서 연구”를 주제로 제안하였으며 2024년 12월부터 2027년 11월까지 3년 간 총 12억원(연평균 4억원)을 지원받는다.   3D 이미지센서는 색상 정보만을 획득하는 일반 이미지센서와 달리 물체까지의 거리 정보를 측정할 수 있는 센서로 주로 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging)로 불리며 전파를 사용하여 거리를 측정하는 레이더와 달리 빛을 이용하기 때문에 거리 정밀도가 높은 고해상도 3D 영상을 얻을 수 있어 각광받고 있다. 다양한 3D 이미지센서 기술 중에서 indirect Time-of-Flight(iToF) 방식은 변조된 빛의 위상 차이를 감지하여 거리 정보를 획득하는 방법으로 성숙된 CMOS 공정 기술을 그대로 활용할 수 있을 뿐 아니라 픽셀 구조가 단순하여 고해상도 3D 영상을 얻기에 가장 좋기 때문에 마이크로소프트, 소니, 삼성전자 등 전세계 유수의 기업들이 개발하고 있다. 하지만 외부 광원에 쉽게 포화되고 악천후 대응성이 낮아 실외 사용이 어렵고 최대 감지 거리가 10미터 이내로 짧은 한계가 있다.   본 연구에서는 상술한 iToF 기술의 단점을 해결하기 위해 Short Wave Infrared (SWIR) 광원을 사용하는 iToF 센서를 개발한디. 특히 SWIR 광원에는 반응할 수 있으나 동작 속도가 느린 양자점 포토다이오드와 SWIR 광원 반응성은 없지만 고속 동작에 최적화된 실리콘 포토다이오드를 결합한 형태의 하이브리드 픽셀 구조를 제안하였다. 더불어 신호 크기에 따라 노출 시간을 자동으로 조절하는 픽셀회로를 하여 최대 측정 거리를 크게 증가시키고자 한다. 삼성미래기술육성사업은 삼성전자에서 2013년부터 1조원의 기금을 마련하여 연구자들이 자유롭게 도전적인 연구를 할 수 있도록 지원해온 사업으로 지난 10년간 우리나라 연구개발사업의 방향을 바꾸는데 큰 기여를 했다는 평가를 받고 있다. 연구의 가치를 결과물의 산출에 두지 않고 아이디어의 창의성과 결과의 파급력에 두고 있어 많은 연구자들의 선망의 대상이 되고 있는 사업이다. 김성진 교수는 이번 연구를 성공적으로 달성하여 3D 이미지센서 산업에서의 게임 체인저가 되기를 기대하고 있다.   https://www.samsungstf.org/ssrfPr/newsroom/viewNewsroom.do?idx=845&pageIndex=&searchGubun=C&searchYear=&searchMonth=&searchCondition=&searchKeyword=   

  김성진 교수, LiDAR 센서 연구팀, 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2025’ 논문 채택▲시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수  본교 시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 LiDAR 센서 연구팀의 연구 결과가 반도체 회로 분야 세계 최고 학회인 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2025’에 선정되었다.   ISSCC는 1954년 처음 개최된 집적회로 분야 최고의 국제학술대회로 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위을 가지고 있으며 nVidia, SK 하이닉스, 삼성전자, TSMC 등 관련 분야 세계 최고의 기업에서 3,000명 이상의 참가자가 모이는 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다.   해당 논문의 제목은 “An Asynchronous 160×90 Flash LiDAR Sensor with Dynamic Frame Rates of 5-250 fps Based on Pixelwise ToF Validation via Background Light Adaptive Threshold”이다.   이번 연구는 거리 영상을 실시간으로 출력해주는 LiDAR 센서에 관한 것으로 LiDAR는 앞으로 다가올 augmented/virtual reality를 포함하는 메타버스 및 자율주행차량에 필수적인 기술로 각광받고 있다. 본 논문은 모든 픽셀이 동일한 조건에서 동작하는 기존 LiDAR 센서와는 달리 각 픽셀에 들어오는 실외광 정보에 따라 거리 정보의 유효성을 판단하여 동작 속도를 스스로 조절하는 Pixelwise ToF Validation 구조를 구현하고 Dynamic Frame Rate을 시연하였다. 따라서 근거리 물체의 거리 정보는 빠르게, 원거리는 천천히 업데이트되어 LiDAR의 성능을 극대화할 수 있다.   이번 연구는 한국연구재단에서 지원하는 중견연구자 사업(NRF-2021R1A2C2012045)의 지원을 받아 이루어졌으며 울산과학기술원, 솔리드뷰의 연구원들과의 공동 연구로 진행되었다.     

 김성진 교수, 생체 신호 IC 연구팀, 반도체 설계 올림픽 ‘ISSCC 2025’ 논문 채택본교 시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 생체 신호 IC 연구팀의 연구 결과가 반도체 회로 분야 세계 최고 학회인 ‘국제고체회로학회(International Solid-State Circuits Conference, 이하 ISSCC) 2025’에 선정되었다.  ▲시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수  ISSCC는 1954년 처음 개최된 집적회로 분야 최고의 국제학술대회로 반도체 회로 분야 학회 중 가장 높은 권위을 가지고 있으며 nVidia, SK 하이닉스, 삼성전자, TSMC 등 관련 분야 세계 최고의 기업에서 3,000명 이상의 참가자가 모이는 이른바 ‘반도체 설계 올림픽’으로 불린다.   해당 논문의 제목은 “A 4.6-µW 3.3-NEF Biopotential Amplifier with 133-VPP Common-mode Interference Tolerance and 102-dB Total Common-mode Rejection Ratio for Two-Electrode Recording System”이다.   이번 연구는 ECG, EEG 등 심장이나 뇌와 같은 중요 장기에서 나오는 매우 작은 생체 신호를 수집하는 증폭기에 관한 것으로 실생활 중에 스마트 워치에서 신체 기능이나 건강 상태를 지속적으로 모니터링할 때 반드시 필요한 기술로 각광받고 있다. 특히 본 논문에서는 두 개의 전극만으로 생체 신호를 모니터링할 때 문제가 되는 전원 전압 간섭 신호를 효과적으로 줄일 수 있는 회로 기술을 선보여 큰 주목을 받았다. 또한 공통 모드 노이즈를 줄임으로써 전극 안쪽으로 보이는 임피던스를 크게 높여 움직임이 많은 실생활에서도 생체 신호를 효율적으로 측정 가능하여 헬스케어 산업에 큰 임팩트를 가져올 것으로 기대된다.   이번 연구는 한국연구재단에서 지원하는 중견연구자 사업(NRF-2021R1A2C2012045)의 지원을 받아 이루어졌으며 울산과학기술원, Univ. California, San Diego (UCSD) 연구원들과의 공동 연구로 진행되었다.   

 류성주 교수 연구팀, Exynos AI Challenger 최우수상 수상   ▲(상단) 시스템반도체공학과(전자공학과) 류성주 교수님, 김상연 석박사통합생  ▲(하단) 전자공학과 4학년 박정규 학생, 조규찬 학생(석박사통합과정 입학 예정) 본교 전자공학과 학부과정 조규찬(4학년, 석박사통합과정 입학 예정), 박정규(4학년) 학생과 석박사통합과정 김상연 학생(지도교수 류성주)이 삼성전자 S.LSI 사업부에서 주최한 제 1회 Exynos AI Challenger 공모전에서 최우수상을 수상했다.    ▲(상단) 제 1회 Exynos AI Challenger 최우수상   본 공모전은 200만 원 상당의 엑시노스 레퍼런스 디바이스(ERD)를 제공받아 ENN SDK(Exynos Neural Network Software Development Kit) 개발 환경에서 온디바이스(On-device) AI/ML 모델을 생성하고 적용하는 대회이며, 2023년 11월부터 2024년 5월까지 진행되었다.   류성주 교수 연구팀 학생들은 엑시노스 온디바이스 환경에서 경량화된 딥러닝 모델을 활용한 키워드 검출(keyword spotting) 시스템을 구현하였다.   김상연 석박사통합과정 학생은 "이번 대회를 통해 엑시노스 에코시스템의 구축 목적과 진행 경과를 알게 되었으며, 현재 진행 중인 저지연 및 저전력을 위한 온디바이스 키워드 검출 시스템을 만들고 검증하는 연구에 큰 도움이 될 것 같다."라고 소감을 전했다.

 서강대, 성남시와 ‘첨단산업(시스템반도체 등) 분야 협력체계 구축을 위한 업무협약’ 체결- ‘(가칭)서강-판교디지털혁신캠퍼스(Digital Innovation Campus at Pangyo)’ 운영을 통한교육·연구·산학 활동 협력 및 시스템반도체·인공지능 분야 맞춤형 인재 양성 -  ▲ (왼쪽부터) 심종혁 총장, 신상진 성남시장  본교와 성남시가 4월 17일(수) 오후 2시 성남시청에서  시스템반도체·인공지능 등 첨단산업 분야 협력체계 구축을 위한 업무협약 을 체결하였다. 이날 협약식에는 심종혁 총장, 송태경 대외부총장, 신관우 산학협력단장, 범진욱 시스템반도체공학과장, 정옥현 대외교류처장과 성남시청 신상진 시장, 황규범 4차산업추진단장, 이종빈 미래산업과장, 한국팹리스산업협회 김경수 회장 등 협약 관련 각 기관의 주요 인사들이 참석하였다. 양 기관은 이번 협약을 통해 성남시 ‘판교 제2테크노밸리’ 내에 건립될 예정인 신사옥 내에서 (가칭)서강-판교디지털혁신캠퍼스를 운영하고 이를 통해 시스템반도체·인공지능 등 첨단산업 분야의 맞춤형 인재를 양성하고 협력체계를 구축하기로 약속하였다. 구체적으로는 △성남시 첨단산업의 경쟁력 강화를 위한 네트워크 구축 △첨단산업 분야 전문 인력 양성을 위한 교육·연구·산학 활동 협력 △기타 양 기관의 상호 발전을 위하여 협력이 필요한 사항 등에 대해 협력할 예정이다. 심종혁 총장은 “이번 협약은 ‘디지털혁신캠퍼스’라는 공간에서 첨단산업 분야의 미래를 이끌어갈 인재들을 위해 보다 체계적이고 전문적인 교육을 할 수 있는 좋은 기회”라고 전했다. 또한 “교육부 산학연협력선도대학육성사업(LINC3.0)이 추구하는 비전 중 하나인 지역사회와의 협력을 통한 공생 생태계 구축을 위한 것”임을 강조하였다. 이를 위해 “기업 임직원과 가족, 지역사회 주민과 재취업자를 위한 다양한 실용적·전문적 교육 프로그램을 포함하고 있는 만큼, 성남시와 주변 지역사회의 발전에도 이바지할 수 있도록 지원을 아끼지 않을 것”이라고 밝혔다. 신상진 성남시장은 “성남시는 판교 KAIST AI연구원, 정자동 성균관대 혁신R&D센터, 그리고 오늘 서강-판교디지털 혁신캠퍼스까지 최첨단 교육‧연구기관이 속속 성남에 둥지를 틀게 되면서 명실상부한 첨단산업 인재 양성의 메카”라며 “기초 인재 발굴부터 석‧박사급 고급 인재 양성까지 대한민국 첨단산업의 미래를 이끌어갈 인재들이 현장에서 맞춤형 전문 교육을 받을 수 있도록 가능한 모든 지원을 제공할 예정”이라고 말했다. 한편 본교는 2022년 SK하이닉스 계약학과인 시스템반도체공학전공 신설을 시작으로 지난해 (사)한국팹리스산업협회, (유)시높시스코리아와의 시스템반도체 설계 전문인력 양성을 위한 협약을 체결하였으며, 2003년부터 22년간 반도체 BK사업을 수행하는 등 차세대 반도체 전문인력 양성에 총력을 기울이고 있다.  ☞(관련 참고 기사) YTN뉴스 성남시, 서강대와 첨단산업 분야 협력 업무 협약 체결 

  한준규 교수님,국제 저명 저널 Nano Letters 표지 논문 게재  ▲ (왼쪽부터)시스템반도체공학과(전자공학과) 한준규 교수, Nano Letters 2024년 3월호  

 시스템반도체공학과(전자공학과) 한준규 교수가 공동 제1저자로 참여한 논문이, 국제 저명
저널인 Nano Letters(impact factor: 10.8) 2024년 3월 호에 출판 및 표지 논문으로 선정되었다. 본 연구에서는 KAIST와의 공동 연구를 통해, 인간의 뇌에서 발생하는 뇌파의 진동
현상을 모방한 뉴로모픽 진동 신경망을 개발하였다. (논문명: A
Nanoscale Bistable Resistor for an Oscillatory Neural Network) 인공지능 기술은 비약적으로 발전해왔지만, 기존 폰 노이만 컴퓨팅 구조를 이용해 인공지능 연산을 수행하면 막대한 에너지가 소비된다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 바이리스터(biristor) 소자를 활용해 진동기를
구현하고, 진동기 간 상호작용을 통해 진동 신경망을 구현하였다. 진동
신경망은 신호의 크기가 아닌 위상을 활용하여 정보를 전달하므로 전력 효율 측면에서 강점이 있다. 이를
기반으로 영상 처리에 활용되는 경계선 인식을 구현하였으며, NP-hard 문제 중 하나인 그래프 문제를
해결하였다. 개발된 진동 신경망은 복잡한 문제를 효율적으로 해결함으로써 스케줄링, 자원 분배, 신약 개발, 반도체
회로 설계, 인수 분해 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다. 

  - 논문명: A Nanoscale Bistable Resistor for an Oscillatory Neural Network- 저널명: Nano Letters(impact factor: 10.8)