대한전자공학회

The Institute of Electronics and Information Engineers

학술행사 Confercence & Workshop

제3회 반도체산학연교류 워크샵
[온,오프라인동시진행] 코엑스컨퍼런스룸(남) 318,317호 / 2020-10-28 ~ 2020-10-29

10월 28일(수) 10:00~18:00 / Day1 COEX 컨퍼런스룸(남) 318호 회의실
시간 내용 연사
09:00~09:55 등록  
09:55~10:00 개회선언 최중호 교수 (대회장)
10:00~11:45
(각 35분)		 공통주제 : 인공지능 좌장 : 조성재 교수 (가천대)
Algorithm/Hardware Co-design for EfficientIn-Memory Neural Network Computing 김재준 교수 (포스텍)
생체모방 인공지능을 위한 대규모 뉴로모픽 하드웨어 설계 기술 박종길 박사 (KIST)
딥러닝 연산가속을위한 반도체 소자기술 김세영 교수 (포스텍)
11:45~12:45 Industry Keynote Speech 좌장 : 최중호 교수 (서울시립대)
"반도체 설계의 여러가지 도전들" 박재홍 부사장 (삼성전자)
12:45~14:00 점심  
14:00~15:45
(각 35분)		 공통주제 : 바이오칩 좌장 : 송준영 교수 (인천대)
Circadian Rhythm-based Wearable Healthcare 김대환 교수 (국민대)
無효소, 無형광, 無채혈 방식의 3세대 실시간 연속혈당측정시스템 변영재 교수 (UNIST)
뇌-기계 인터페이스를 위한 뇌신경 기록 회로 기술 제민규 교수 (KAIST)
15:45~16:00 휴식  
16:00~17:45
(각 35분)		 공통주제 : 메모리 좌장 : 민경식 교수 (국민대)
Next-Generation Memory Devices with Emerging Materials 이장식 교수 (포스텍)
Design trend of high-speed memory interface 송준영 교수 (인천대)
메모리 중심의 컴퓨팅 시스템의 진화 정의영 교수 (연세대)
18:30~21:00 산학연 교류 간담회  

10월 29일(목) 10:00~18:00 / Day2 COEX 컨퍼런스룸(남) 318호 회의실 (설계 트랙)
시간 내용 연사
10:00~11:30
(각 30분)		 신진 연구자 소개 및 발표 좌장 : 노정진 교수 (한양대)
Embedded Memory Customization for Processing-In-Memory based DNN Acceleration 최웅 교수 (숙명여대)
차세대 딥러닝 시스템 설계를 위한 하드웨어-알고리즘 공동 최적화 최정욱 교수 (한양대)
Ferroelectric FET & Ferroelectric tunnel junction 권대웅 교수 (인하대)
11:30~12:30 Academic Keynote Speech 좌장 : 이광엽 교수 (서경대)
"창업이 있는 인생" 경종민 교수 (KAIST)
12:30~14:00 점심  
14:00~16:00
(각 40분)		 우수 연구 성과 발표 좌장 : 이한호 교수 (인하대)
5G mmW 빔포밍 Front-end RFIC 및 안테나 기술 김정근 교수 (광운대)
Deep Learning Acceleration in GPUs 송진호 교수 (연세대)
Processing In Memory 연구동향 안정호 교수 (서울대)
161:00~16:20 휴식  
16:20~18:00
(각 25분)		 기업 기술 설명회 좌장 : 고형호 교수(충남대)
실리콘웍스
(실리콘웍스 현재와 미래 기술 개발)		 전현규 소장
어보브반도체
(어보브반도체 제품 및 기술 소개)		 손재철 부사장
퓨리오사
(challenges of building high performance AI chips)		 백준호 대표이사
코아시아세미
(코아시아세미 기술 및 기업 소개)		 김경호 대표이사
18:00~18:10 폐회  

10월 29일(목) 10:00~18:00 / Day2 COEX 컨퍼런스룸(남) 317호 회의실 (소자 트랙)
시간 내용 연사
10:00~11:30
(각 30분)		 신진 연구자 소개 및 발표 좌장 : 이재성 교수 (고려대)
Low-power semiconductor device technologies 김상완 교수 (아주대)
비휘발성메모리에기반한뉴로모픽컴퓨팅 김상범 교수 (서울대)
Implantable Biomedical Devices : Potentials and Opportunities 박동욱 교수 (서울시립대)
11:30~12:30 Academic Keynote Speech 좌장 : 이광엽 교수 (서경대)
"창업이 있는 인생" 경종민 교수 (KAIST)
12:30~14:00 점심  
14:00~16:00
(각 40분)		 우수 연구 성과 발표 좌장 : 김형탁 교수 (홍익대)
GaN 고효율 전력소자 및 초고주파 소자 기술 차호영 교수 (홍익대)
차세대 반도체 소자 Source/Drain 컨택 기술 유현용 교수 (고려대)
하프니아 강유전체를 활용한 트랜지스터 소자 설계 방향 전상훈 교수 (KAIST)
16:00~16:20 휴식  
16:20~18:00
(각 50분)		 기업 기술 설명회 좌장 : 김지훈 교수(이화여대)
SK하이닉스
(Future Memory Technology : Challenges and Opportunities.)		 정성용 담당
DB하이텍
(SOI 기반 RF Switch 소자 기술 및 공정)		 김해택 수석
18:00~18:10 폐회  

 
10월 28일 수요일
◎ 공통 special session 1
 
10:00-10:35 김재준 교수 (포스텍)
Algorithm/Hardware Co-design for Efficient In-Memory Neural Network Computing
높은 에너지 효율을 갖는 뉴럴 네트워크 가속기 구조 중 하나로 메모리 어레이 자체를 연산기로 사용하는 in-memory computing에 관한 관심이 높아지고 있다. 그러나 뉴럴 네트워크 가속을 위한 실제 in-memory 회로 구현시 analog-to-digital converter (ADC) 와 같은 주변 회로가 면적 및 에너지 소모에 주는 큰 오버헤드로 인해 in-memory computing의 장점을 충분히 살리지 못하는 한계가 있다. 특히 실제 응용에 사용되는 큰 규모의 뉴럴 네트워크를 여러 개의 메모리 어레이에 나누어 매핑해야 하는 상황에서 이러한 문제는 더욱 커지게 된다. 본 발표에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구실에서 개발한 algorithm/hardware co-design 방법에 대해 논하고 그러한 방법론에 기반하여 구현한 SRAM 기반 in-memory binary neural network (BNN) 칩에 대해 소개한다.
 
10:35-11:10 박종길 박사 (KIST)
생체모방 인공지능을 위한 대규모 뉴로모픽 하드웨어 설계 기술
뉴로모픽 공학은 생물학적 뇌의 동작 원리와 구조를 모사하여 생체모방 인공지능을 구현하기 위한 기술이다. 이를 위해 뉴런과 시냅스를 설계하고 이를 구조적으로 배열하여 하나의 큰 시스템을 구성하기 위해 필요한 공학적 기술들이 연구되고 있다. 본 발표에서는 뉴런을 100만개 이상 집적한 대규모 뉴로모픽 하드웨어 시스템들을 소개한다. 또한, 뉴로모픽 시스템에서 사용하는 스파이킹 신경망 (SNN)의 원리에 대하여 설명하고, 기존 심층 신경망 (DNN) 과의 차이점을 설명하며, 이를 통해 뉴로모픽 시스템이 향후에 발전해 나가고자 하는 방향에 대하여 논의하고자 한다.
 
11:10-11:45 김세영 교수(포스텍)
딥 러닝 연산 가속을 위한 반도체 소자 기술
새로운 비휘발성 메모리 소자로 구성된 Cross-point array를 활용하여 인공신경망회로 기술 기반의 인공지능 연산을 획기적으로 가속할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍쳐가 최근 활발히 연구되고 있다. 이러한 아날로그 메모리 소자 기반의 가속기 제작을 위하여 이상적인 특성을 가진 시냅스 소자를 만들기 위한 노력이 계속되고 있으나, 갱신 비대칭성과 고전압/고전류 동작 등의 소자 특성의 한계로 인해 소프트웨어 수준의 인공신경망회로 성능을 확보하는데에는 여전히 미치지 못하고 있다. 이 강연에서는, 아날로그 시냅스 소자 기반의 고성능 뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍쳐의 하드웨어적 실현을 위한 현재의 이슈들과 최근의 연구 진행 상황에 대해서 논의하고자 한다.  
 
◎ 공통 special session 2
 
14:00-14:35 김대환 교수(국민대)
Circadian Rhythm-based Wearable Healthcare
현대인의 무분별한 전자기기 사용과 불규칙적인 생활 패턴은 인류 유전자에 각인된 circadian rhythm 교란을 일으키며, 이는 수면 질환 및 면역력/집중력 약화 등 각종 질병을 유발한다. Circadian rhythm 교란을 치료할 수 있는 웨어러블 헬스케어 기술을 확보하기 위한 하드웨어와 소프트웨어 핵심 기술에 대해 알아보고, 임상연구 결과의 함의에 대해서도 토의해본다. 또한 이와 관련하여 요구되는 지능형 반도체 및 센서, 인공지능 기술들도 함께 고민해본다.
 
14:35 – 15:10 변영재 교수(UNIST)
無효소, 無형광, 無채혈 방식의 3세대 실시간 연속혈당측정시스템
이번에 소개하는 3세대 실시간 연속혈당측정시스템 (Continuous Glucose Monitoring System, 이하 ‘CGMS’)는, 기존 효소나 형광 기반 센서와는 달리, 시간이 지남에 따라 성능 저하가 없어 장기간 이용이 가능한 전자기파 (Electro-Magnetic wave, 이하 ‘EM’) 기술을 접목한 센서를 피하에 삽입함으로써, 교체 없이 장기간 사용 가능하여 비용 부담을 획기적으로 줄이고, 미교체에 따른 사용자의 편의성을 극대화 하며, 외부 기기의 자유로운 탈착으로 접촉성 피부염 문제가 없고, 배열모드 기술로 실시간 측정을 통한 저혈당 위험까지 해결하는 CGMS 기술에 대해 소개 하고자 합니다.
 
15:10 – 15:45 제민규 교수(KAIST)
뇌-기계 인터페이스를 위한 뇌신경 기록 회로 기술 
최근 인공 지능의 발전은 물론 일론 머스크가 설립한 뉴럴링크의 연구개발 성과가 세계적인 주목을 끌면서 뇌-기계 인터페이스에 대한 관심이 어느 때보다 높아지고 있다. 뇌-기계 인터페이스 기술은 일론 머스크의 비전처럼 인공 지능의 도움을 받아 인간의 지능을 강화하는 목적으로 쓰일 수도 있고 인간 지능의 신비를 풀기 위한 뇌과학 연구의 도구로 사용될 수도 있으며 뇌질환으로 고생하고 있는 환자들을 위한 치료기기를 개발하는데 사용될 수도 있는 중요한 미래 기술이다. 이 강연에서는 뇌-기계 인터페이스의 핵심 요소 기술 중 하나인 뇌신경 기록 회로 기술에 관한 내용을 다룬다. 뇌신경 기록 회로 기술은 무엇이고 어떤 요구 사항들을 만족해야 하는지, 그리고 어떻게 발전해왔으며 앞으로 어떤 방향으로 발전해 갈 것으로 예상되는지에 관해 이야기한다.
 
◎ 공통 special session 3
 
16:00 – 16:35 이장식 교수(포스텍)
Next-Generation Memory Devices with Emerging Materials
Emerging nonvolatile memory technologies have been investigated as next-generation technology to replace conventional flash memory. Recently, active research has been done on the fabrication and characterization of nonvolatile memory devices utilizing emerging materials. In this presentation, a strategy toward design of high-performance memory devices utilizing emerging materials will be discussed in detail with an emphasis on practical applicability, scalability, and reliability.
 
16:35 – 17:10 송준영 교수(인천대)
Design trend of high-speed memory interface
In high-speed memory interface design, most of the issues are caused by the lossy channel. In general, the pre-emphasis technique at the transmitter is performed and equalization at receiver by continuous-time linear equalizer (CTLE) and decision feedback equalizer (DFE) is applied to compensate the channel loss. Even with these equalizations, the multi-level signaling such as PAM-3 and PAM-4 starts to be applied due to increased data-rate per lane. In this presentation, the difficulty of high-speed interface design and the previously introduced design techniques will be presented.
 
17:10 – 17:45 정의영 교수(연세대)
메모리 중심의 컴퓨팅 시스템의 진화
인공지능, 영상처리등 방대한 데이터 처리를 요구하는 응용의 증가로 고성능 시스템의 필요성이 더욱 증가하고 있다.
문제는 데 병렬화와 미세화로 급격한 성능 향상이 이루어진 컴퓨팅 리소스에 비해 메모리의 성능 향상은 매우 느리게 진행되고 있다는 것이다.
이러한 문제를 해결하기 위해 여러 노력이 이루어지고 있으며, 본 발표에서는 새로운 메모리 계층 구조에 대한 연구 동향과 컴퓨팅 리소스를
메모리와 결합한 PIM (Processing In Memory) 동향에 대해 살펴보도록 한다.

10월 29일 목요일  
◎ 설계트랙 - 신진 연구자 소개 및 발표
 
10:00 – 10:30 최웅 교수(숙명여대)
Embedded Memory Customization for Processing-In-Memory based DNN Acceleration
딥러닝 기술이 다양한 분야에 적용되면서 실시간 추론을 위한 가속기 설계 기술이 요구되고 있다. 데이터 집약적인 심층 인공신경망 가속기에서 데이터 이동 문제는 가장 큰 병목 현상 중 하나로 알려져 있다. 본 강연에서는 데이터 이동 부담을 줄이기위한 연구 노력 중 하나로 주목받고 있는 임베디드 메모리기반의 프로세싱-인-메모리 (PIM) 기술에 대하여 소개하고자 한다.
 
10:30 – 11:00 최정욱 교수(한양대)
차세대 딥러닝 시스템 설계를 위한 하드웨어-알고리즘 공동 최적화
딥러닝이 여러 분야에 응용되면서 딥러닝에 필수적인 대량의 연산을 효율적으로 할 수있는 차세대 딥러닝 시스템에 대한 필요성이 날로 커지고 있다. 본 강의에서는 딥러닝 시스템의 효율성을 극대화 하기 위한 딥러닝 알고리즘과 하드웨어의 공동 최적화 기법을 소개한다. 특히, 딥러닝 알고리즘 경량화 기법으로 데이터 양자화를 소개하고, 딥러닝 경량화 알고리즘에 최적화된 하드웨어 및 소프트웨어 구조 설명한다.
 
11:00 – 11:30 권대웅 교수(인하대)
Ferroelectric FET & Ferroelectric tunnel junction
저전력 차세대 메모리로 각광받고 있는 Ferroelectric tunnel junction의 scaled-down에 따른 문제점과 application을 제안하며 Ferroelectric FET의 열화 현상과 열화 현상을 극복 할 수 있는 소자 구조를 제안한다.
 
◎ 설계트랙 - 우수 연구 성과 발표
 
14:00 – 14:45 김정근 교수(광운대)
5G mmW 빔포밍 Front-end RFIC 및 안테나 기술
본 발표에서는 5G 밀리미터웨이브 주파수 대역을 지원하는 화합물 반도체 기반의 PA/LNA/Switch로 구성된 Front-end MMIC 및 CMOS 반도체 기반의 다채널 빔포밍 RFIC의 설계 이슈와 개발된 빔포밍 RFIC를 이용한 위상 배열 안테나 설계 기법 및 측정 자동화 기술을 소개한다.
 
14:45 – 15:30 송진호 교수(연세대)
Deep Learning Acceleration in GPUs
본 강연은 GPU에서 tensor core를 이용한 딥러닝 가속 기술 방법에 대해 설명하고, 이와 관련된 최신 연구결과를 소개한다. Tensor core는 최근 NVIDIA GPU에 탑재된 MMA 연산 가속기로서 기존의 CUDA core 대비 월등히 높은 연산 밀도를 구현하고 이를 통해 딥러닝 연산 성능을 개선하였다. 본 강연은 tensor core를 이용한 딥러닝 연산 및 에너지 효율을 더욱 향상시킬 수 있는 방법에 대해 논의한다.
 
15:30 – 16:15 안정호 교수(서울대)
Processing In Memory 연구동향
최근 다시 각광받고 있는 Processing In Memory 기술은, 인공지능을 비롯한 새로운 응용, 3D stacking로 대표되는 공정기술의 향상으로 새로운 도약의 시기를 맞고 있으며, 차세대 비휘발성 소자를 연산 소자로 활용하려는 등 미래를 대비하고 있다. 본 발표에서는 PIM 기술의 분류 및 연구 동향을 Computer Architect의 입장에서 소개한다.
 
10월 29일 목요일 
◎ 소자트랙 - 신진 연구자 소개 및 발표
 
10:00 – 10:30 김상완 교수(아주대)
Low-power semiconductor device technologies
지난 수십년 동안 반도체 기술은 성공적으로 고집적화를 달성하였지만, 그로 말미암아 소비 전력(전력 밀도)의 증가라는 중요한 기술적 문제를 당면하게 되었다. 특히, 4차 산업혁명 기술의 성공을 위해 엄청난 컴퓨팅 성능을 요구함에 따라, 저전력 반도체 기술에 대한 중요성이 커지고 있다. 본 강연에서는 저전력 반도체를 위한 소자 기술의 연구 동향에 대해서 논의하고자 한다.
 
10:30 – 11:00 김상범 교수님서울대)
비휘발성 메모리에 기반한 뉴로모픽 컴퓨팅
근래에 눈부시게 발전한 인공지능 연산을 저전력, 고성능으로 수행하기 위한 새로운 컴퓨팅 아키텍쳐 연구에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 강연에서는 기존 폰노이만 컴퓨팅 아키텍쳐의 단점을 극복할 수 있는 비휘발성 메모리 소자에 기반한 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어에 대해서 소개하고 향후 연구 개발 방향에 대해 논의하고자 한다. 뉴로모픽 컴퓨팅에 필요한 차세대 소자 뿐만이 아니라 spiking neural network(SNN)와 같은 차세대 인공 신경망 기술 및 SNN을 효율적으로 구현하기 위한 하드웨어에 대해서 소개한다.
 
11:00 – 11:30 박동욱 교수(서울시립대)
Implantable Biomedical Devices : Potentials and Opportunities  
반도체와 신소재 기술을 활용한 바이오 응용 소자 및 시스템에 대한 관심이 증대되고 있으며, 최근 생체이식형 바이오메디컬 소자 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 두뇌와 같은 신경으로부터 전기적 신호를 측정하거나 전기자극을 통한 치료에 사용되는 신경전극(Neural electrode)은 유연하고 생체적합한 전자소자라는 관점에서 최신 반도체 기술 트렌드와 맞닿아 있다. 본 발표에서는 실리콘 및 신소재에 기반한 최신 신경전극 연구들을 소개하고, 그 외 다양한 형태의 생체이식형 바이오메디컬 소자를 리뷰함으로써 관련 연구 및 산업의 잠재성과 기회에 대해 알아본다.  
 
◎ 소자 트랙 - 우수 연구 성과 발표
 
14:00 – 14:45 차호영 교수(홍익대)
GaN 고효율 전력 소자 및 초고주파 소자 기술
GaN 반도체는 wide bandgap semiconductor 소재로 높은 항복전계 및 전자이동도를 가지고 있기 때문에 고출력 RF 증폭기 및 고효율 전력 스위칭 소자로 많은 관심을 받고 연구개발되어 상용화 단계에 성공적으로 진입하였다. 본 발표에서는 GaN 반도체 소재의 재료적 차별성과 이를 활용한 전력 소자 및 초고주파 소자에 대한 시장전망을 소개하고 소자 기술동향 및 현안 문제점을 정리한다.
 
14:45 – 15:30 유현용 교수(고려대)
차세대 반도체 소자 Source/Drain 컨택 기술
With continuous device scaling by the Moore’s Law, today’s Si-based CMOS
technology has almost reached its physical scaling limits. Especially, S/D contact resistance becomes a bottleneck for current CMOS technology. This seminar aims to provide the conventional S/D contact techniques and an introduction of the MIS structure for next-generation S/D contact techniques.
 
15:30 – 16:15 정상훈 교수(KAIST)
하프니아 강유전체를 활용한 트랜지스터 소자 설계 방향
2011년 하프니아 소재에서 강유전체 특성이 발견되어, 반도체 소자에 기능성 유전체를 활용한 다양한 응용연구가 활발하게 수행되고 있습니다.
특히 하프니아 강유전체를 트랜지스터의 게이트 스택에 적용하여, 로직, NAND, DRAM 등 다양한 반도체 응용에 활용할 수 있습니다. 본 발표에서는 로직 및 메모리에 적용하기 위한 주요 소자 항목과 이를 달성하기 위한 소자 설계 방향에 대해서 다룰 예정입니다. 
【등록비】
구분 일반 학생
사전등록 230,000원 50,000원
현장등록 230,000원 50,000원
 
【등록안내】
등록마감 2020년 10월 29일(목) 까지
결제 방법 ㆍ온라인카드결제 및 계좌이체
입금계좌정보 ㆍ입금계좌: 186-00027-241  한국씨티은행
ㆍ예금주: 대한전자공학회
참고청구문서 ㆍ 대한전자공학회 사업자등록증 사본 (클릭 다운로드 -PDF)
ㆍ 등록비 입금통장사본 (클릭 다운로드-PDF)
등록방법 및
기타안내		 ㆍ 본 워크샵(세미나)는 고용노동부 지원교육 환급대상에 해당되지 않습니다.
ㆍ 발표자료는 책자로 제공되지 않습니다. 파일(책자형태)로 제공됩니다.
     * 일부 발표자료가 상이할 수 있습니다.
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【영수증 및 계산서 발급안내】
결제방법 카드영수증 계산서(전자) 거래명세서
카드결제 가능(온라인 출력) 불가능(이중발급) 기본발행
계좌이체무통장 결제 불가능 가능(전자) 기본발행
ㆍ 계산서는 온라인에서 신청해 주시기 바랍니다. 카드결제시 계산서 발급은 불가능합니다.
ㆍ 웹 카드결제시, 전표출력 웹사이트 :  www.allatpay.com
 
【문의처】
ㆍ 담 당: 대한전자공학회 김천일 차장
ㆍ 연락처 : 02-553-0255 (내선1번) / 팩스 : 02-552-6093
ㆍ 이메일 : webmaster@theieie.org
 

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【워크샵 장소】
서울 삼성동 COEX 컨퍼런트룸(남) 3층 (318, 317BC)



【대중교통】
지하철 2호선 삼성역 5,6번 출구
9호선 봉은사역 1,6,7번 출구
7호선 청담역 2번출구
버스 그랜드 인터컨티넨탈 호텔(삼성역 5번 출구) 앞 (정류장 번호: 23201)
코엑스아티움(무역센터) 앞 (정류장 번호: 23199)
코엑스 동문 앞 (정류장 번호: 23198)
봉은사 건너편 (정류장 번호: 23191)
한국전력 앞 (정류장 번호: 23197)
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(Contents Will be updated soon)

 
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