서강대학교 전자공학과

김장생·김상완·김시현 교수 연구팀, 

2026년 PIM 인공지능반도체핵심기술개발(소자) 사업 선정

  ▲ (왼쪽부터) 김장생 교수, 김상완 교수, 김시현 교수

본교 전자공학과/시스템반도체공학과/반도체공학과 김장생 교수, 김상완 교수, 김시현 교수로 이루어진 공동연구진이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년도 PIM 인공지능반도체핵심기술개발(소자)사업에 선정되었다. 연구 과제명은 「비트가중 3차원 IGZO FeNAND 기반 초고차원 인-센서 리저버 컴퓨팅 플랫폼」으로, 2026년 4월부터 2028년 12월까지 2년 9개월간 총 6억원의 연구비를 지원받는다.

최근 엣지 AI 및 온디바이스 인공지능의 확산과 함께, 센서 단계에서 데이터를 직접 처리하는 인-센서 컴퓨팅과 메모리 내 연산을 수행하는 PIM(Processing-In-Memory) 기술이 차세대 반도체 패러다임으로 부상하고 있다. 특히 비전 센서 기반 AI 응용에서는 데이터 이동에 따른 지연과 에너지 소모가 주요 병목으로 작용하며, 이를 해결하기 위한 초저전력·고효율 하드웨어 구조의 필요성이 크게 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 강유전체(HZO)와 산화물 반도체(IGZO)를 기반으로 한 수직 적층형 3D FeNAND 구조를 활용하여, 센서-메모리-연산이 통합된 초고차원 인-센서 리저버(reservoir) 컴퓨팅 플랫폼을 구현하는 것을 목표로 한다. 또한 다중 마스크를 활용한 새로운 컴퓨팅 구조를 제안하여 기존 리저버 컴퓨팅의 집적도 한계와 상태 중첩 문제를 동시에 해결하고자 한다. 본 연구개발과제를 통해 연구진은 소재–소자–시스템을 아우르는 전주기적 연구를 수행하게 된다.

이번 연구는 기존 폰 노이만 구조의 데이터 이동 병목을 근본적으로 완화하고, 센서 단계에서 고차원 시계열 데이터를 초저전력으로 처리할 수 있는 차세대 AI 반도체 구조를 제시한다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 나아가 다중 마스크 기반 리저버 컴퓨팅 개념을 통해 효율적으로 연산 차원을 확장할 수 있는 새로운 패러다임을 제시하며, 차세대 반도체 분야에서 국내 기술 경쟁력 확보와 산업적 확장에 기여할 것으로 기대된다.