정재용
정재용
소속
인천대학교 (시스템반도체공학과)
AI요약
인천대학교 시스템반도체공학과 정재용 부교수님의 상세 프로필을 소개합니다. 본 문서는 정재용 교수님의 소속, 직위는 물론, 주요 연구 분야, 학력, 경력, 대표 논문 및 특허 등 포괄적인 정보를 제공하여 교수님의 학술적 기여를 명확하게 보여드립니다. 시스템반도체 분야의 전문가로서 정재용 교수님의 깊이 있는 연구 성과를 확인하실 수 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 정재용 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | - |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 시스템반도체공학과 |
| 사무실 번호 | - |
| 연구실 | 인천대학교 전자공학부 I-Nanofab 센터 |
| 연구실 홈페이지 | - |
| 홈페이지 | - |
| 소속 | 인천대학교 |
중요 키워드
#전자소자#광변환 회로#시스템반도체공학과#탄소나노튜브#IoT 보안#재료공학#인천대학교#센서기술#부교수#구리-요오드 박막#나노소재#스트레처블 센서#정재용#IGZO-TFT
연구 분야
| 연구 1 | 인공지능 기반 반도체 설계 최적화 |
| 내용 | 본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 반도체 설계 자동화(EDA) 및 최적화를 연구합니다. 디지털 집적회로의 성능, 전력 효율, 면적(PPA)을 극대화하기 위한 AI 기반 프레임워크를 개발하고 있습니다. 특히, 머신러닝 및 딥러닝 기법을 반도체 회로 설계 및 검증 과정에 적용하여, 설계 시간 단축과 최적화 효율 향상을 목표로 합니다. 주요 연구 분야는 'AGD: A Learning-based Optimization Framework for EDA and its Application to Gate Sizing' 논문에서 발표된 바와 같이, 게이트 사이징과 같은 핵심 설계 단계에서 AI를 통해 최적화된 솔루션을 제공하는 것입니다. 또한, L1 최적화를 활용한 반도체 테스트 데이터 분석 및 데이터 마이닝 기법을 통한 딜레이 결함 진단 연구를 수행하여 반도체 제조 공정의 효율성과 수율을 개선합니다. 근사 컴퓨팅(Approximate Computing) 디자인 방법론 연구를 통해 저전력, 고성능 반도체 구현을 위한 차세대 기술도 개발 중입니다. 이러한 연구는 반도체 산업의 설계 복잡도 증가와 비용 문제를 해결하는 데 핵심적인 역할을 하며, 실제 산업 현장에 적용 가능한 지능형 반도체 설계 자동화 솔루션을 제공합니다. "AI가 회로 설계 최적화하는 EDA 프레임워크 개발" 기술이전을 통해 상용화 가능성을 입증했으며, 관련 특허를 출원하여 기술 경쟁력을 확보하고 있습니다. |
| 연구 2 | 뉴로모픽 컴퓨팅 및 인공신경망 회로 |
| 내용 | 본 연구실은 차세대 컴퓨팅 패러다임으로 주목받는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템과 인공신경망 하드웨어 구현에 대한 연구를 선도하고 있습니다. 뇌의 작동 방식을 모방한 효율적인 컴퓨팅 아키텍처를 설계하고, 이를 실제 반도체 회로로 구현하여 저전력, 고성능 인공지능 시스템 개발에 기여하고 있습니다. 주요 연구 내용으로는 인공지능 시스템을 위한 뉴로모픽 컴퓨팅 SW 플랫폼 기술 개발, 인공 시각 지능의 모바일 구현을 위한 이종 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 연구가 있습니다. 또한, 사물 인터넷(IoT) 환경을 위한 범용 임베디드 뉴로모픽 프로세서 개발과 인공 신경망의 뉴로모픽 회로 구현 방법에 대한 심층적인 연구를 수행합니다. 이를 통해 기존 폰 노이만 아키텍처의 한계를 극복하고, 엣지 AI 디바이스의 성능 향상을 목표로 합니다. 이러한 뉴로모픽 컴퓨팅 연구는 모바일, IoT, 자율주행 등 다양한 분야에서 인공지능의 실시간 처리 및 에너지 효율을 극대화할 수 있는 핵심 기술을 제공합니다. 연구실은 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 통합적 접근 방식을 통해 미래 인공지능 시스템의 기반을 다지고 있으며, 실제 산업 적용을 위한 기술 상용화 및 표준화에도 적극적으로 참여하고 있습니다. |
| 연구 3 | IoT 보안 및 차세대 전자소재/센서 |
| 내용 | 본 연구실은 사물 인터넷(IoT) 환경의 보안 강화 및 차세대 전자소재, 센서 기술 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 지능형 보안 시스템 구축을 위해 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 학습면역 보안 IoT 시스템 아키텍처를 연구하며, 안전하고 신뢰할 수 있는 IoT 생태계 조성에 기여합니다. 주요 기술 분야에는 전자소자, 광변환 회로, 탄소나노튜브, 구리-요오드 박막, 나노소재, 스트레처블 센서, IGZO-TFT 등 다양한 첨단 재료 및 소자 기술이 포함됩니다. 이러한 차세대 소재 및 소자는 고성능 센서 개발, 유연 전자소자 구현, 에너지 효율적인 시스템 구축에 필수적입니다. 본 연구실은 이러한 소재들을 활용하여 혁신적인 센서 및 소자를 설계하고 제조하는 기술을 개발하며, IoT 기기의 성능과 보안성을 동시에 향상시킵니다. 이러한 연구는 스마트 팩토리, 스마트 시티, 스마트 헬스케어 등 다양한 IoT 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 데이터 보안 및 하드웨어 기반의 강력한 보호 기능을 제공합니다. 첨단 재료공학 기술과 시스템 반도체 기술의 융합을 통해 미래 IoT 산업의 성장 동력을 확보하고, 다양한 산업 분야와의 협력을 통해 실질적인 사회적, 경제적 가치를 창출합니다. |
보유 기술 로딩 중...
