서강대학교 전자공학과

김장생 교수, 2026년 한국연구재단 신진연구 사업 선정

 ▲전자공학과 김장생 교수님

본교 전자공학과/시스템반도체공학과/반도체공학과 김장생 교수는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년 개인기초사업 신진연구(유형B) 사업에 선정되었다. 연구 과제명은 「대규모 LLM 추론을 위한 초광대역·저전력·고신뢰성 HBF 向 차세대 3D IGZO FeAND 어레이 개발」로, 2026년 3월부터 2031년 2월까지 5년간 총 7.5억원을 지원받는다.

최근 생성형 AI의 확산으로 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM) 추론 과정에서 막대한 양의 가중치를 빠르고 효율적으로 읽어오는 메모리 기술의 중요성이 크게 부각되고 있다. 특히 HBM은 고속 캐시 역할에는 강점을 가지지만, 대규모 가중치를 저장하고 안정적으로 공급하기에는 용량과 전력 측면에서 한계가 있어 이를 보완할 수 있는 차세대 고대역폭 플래시(High Bandwidth Flash, HBF) 기술이 주목받고 있다. 김장생 교수 연구팀은 기존 3D NAND 기반 HBF가 갖는 높은 sensing latency, pass disturbance, 출력 왜곡, 신뢰성 저하 문제를 극복하기 위해, 병렬 읽기에 최적화된 수직 적층형 3D IGZO FeAND 어레이와 하부 CMOS 뉴런 회로를 통합한 새로운 구조를 제안하였다. 특히 저전력 구동이 가능한 HZO 강유전체와 저온 공정이 가능한 IGZO 채널을 기반으로, 초광대역·저전력·고신뢰성을 동시에 확보할 수 있는 차세대 HBF 핵심 원천기술을 개발하고, 최종적으로 FPGA 기반 플랫폼에서 LLM 추론 동작까지 실증하는 것을 목표로 한다. 본 연구개발과제를 통해 연구팀은 재료 및 공정 개발, 소자 및 어레이 제작, 신뢰성 분석, 회로·시스템 통합, 그리고 실제 AI 추론 성능 검증에 이르는 전주기적 연구를 수행하게 된다.

이번 연구는 차세대 AI 반도체 시스템에서 요구되는 대용량·초광대역 메모리 기술의 새로운 방향을 제시하고, 대규모 AI 추론의 병목으로 지적되는 가중치 접근 문제를 저전력·고효율 구조로 해결할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다. 또한 관련 핵심 기술의 선제적 확보를 통해 AI 반도체와 차세대 메모리 융합 분야에서 국내 기술 경쟁력 강화와 산업적 확장에 기여할 것으로 전망된다.