ENTIS 랩의 연구 목표는 ‘차세대 인공지능 메모리 소자 개발 및 응용 시스템 개발’입니다. 빅데이터 시대가 다가옴에 따라 많은 양의 데이터를 빠른 시간 안에 처리하는 것이 매우 중요해졌습니다. 기존 트랜지스터 구조가 아닌 새로운 개념의 차세대 메모리는 하드웨어적으로 빅데이터를 처리 할 수 있는 방법을 연구하고 있으며, 인공지능 알고리즘 연산, 암호화 소자 등 많은 응용 분야에 사용될 수 있습니다. ENTIS 랩에서 연구하는 분야는 다음과 같습니다. - 안정적인 동작을 할 수 있는 차세대 메모리 재료 및 구조 연구 - 차세대 메모리를 이용한 대용량 어레이 구조 개발 및 실측 - 컴퓨팅, 바이오 데이터 처리, 하드웨어 암호화 등 차세대 메모리 응용 분야 연구 - 엣지(Edge) 컴퓨팅을 위한 소형화 컴퓨팅 칩 연구

□ 차세대 메모리 재료 및 구조 연구

IoT, 6G 시대가 도래함에 따라 빅데이터를 빠른 시간안에 처리하는 것이 매우 중요해졌습니다. 특히 인공지능(AI)은 빅데이터 처리를 기반으로 하고 있습니다. 현재 인공지능 알고리즘은 빠른 속도로 발전하고 있음에도 불구하고, 인공지능 하드웨어 개발은 더딘 실정입니다. 현재 사용하고 있는 트랜지스터 기반 반도체 하드웨어는 데이터를 처리하는 장소와 저장하는 곳이 분리되어 있어, 빅데이터를 처리하기에는 데이터 이동 및 연산하는 과정에서 많은 시간과 에너지가 소비되는 구조입니다. 이러한 가운데 멤리스터로 불리는 차세대 메모리는 구조상 데이터 저장과 연산과정을 한 번에 처리 할 수 있어, 빅데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 저전력, 고집적 시스템 설계가 가능한 소자로 각광받고 있습니다. 하지만 멤리스터는 이론상 좋은 성능에도 불구하고, 소자의 불안정한 특성 때문에 상용화에 근접하지 못하고 있었습니다. ENTIS 랩에서는 CMOS BEOL(Back-End-Of-Line) 공정을 사용하면서 소자의 특성 산포를 5% 이내로 획기적으로 줄이는 연구를 진행하고 있으며, 이 연구를 통해 High Bandwidth를 확보하면서, 멤리스터를 사용한 응용 시스템 연구의 기초를 마련하였습니다.

 

□ 차세대 메모리를 이용한 대용량 어레이 구조 개발 및 실측 

멤리스터를 응용단계에 사용하기 위해서는 단위 소자의 연구도 중요하지만, 어레이로 집적화시켜 성능을 확보하여야 합니다. 차세대 메모리를 이용한 시스템 구동을 위해서는 기존 CMOS 기반 소자 구동 방식과 다른 시스템 구축이 필수적입니다. 본 그룹에서는 안정적으로 동작하는 대용량 멤리스터 어레이를 제작하고, 자체 개발한 보드 및 FPGA를 이용하여 차세대 메모리 기반 어레이 기반 시스템 구현 가능성을 연구하고 있습니다. 예를 들어, 이미지 저장, AI 알고리즘 구동용 하드웨어 구현, 하드웨어 encryption 등의 어플리케이션을 구현하고 있습니다. 이 연구를 통해 차세대 메모리 하드웨어 플랫폼을 다양한 응용 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대됩니다.

   

□ 컴퓨팅, 바이오 데이터 처리, 하드웨어 암호화 등 차세대 메모리 응용 분야 연구

ENTIS 랩에서는 차세대 메모리 소자를 이용한 연구 뿐만 아니라 기존 트랜지스터의 구조를 변형하여 빅데이터 처리에 이용한 소자를 개발하고 있습니다. 랩에서 자체 개발 중인 다양한 소자를 병렬연산을 통하여 데이터를 처리할 수 있는 시스템을 연구하고 있습니다. 소자별로 특성이 다양하고 각 소자 특성에 맞는 어플리케이션 연구를 진행하고 있습니다. 새로운 소자를 이용한 하드웨어 구축은 플랫폼 연구로서 다양한 역할을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 기존 CPU, GPU 기반 컴퓨터로 음악 듣기, 게임, ppt 작업 등 다양한 task를 수행할 수 있는 것처럼, 자체 개발 중인 소자로 다양한 응용을 진행할 수 있습니다. 컴퓨팅 시스템의 address를 효율적으로 관리하는 방법, 바이오에서 나오는 다양한 신호를 말단에서 처리하는 방법, 해킹이 어려운 하드웨어 암호화 등 다양한 응용 분야에 접목할 수 있습니다. 이를 통해 기존 트랜지스터 시스템에서 구현이 어려운 다양한 분야에 새로운 시스템을 적용할 수 있을 것입니다.

   

□ 엣지(Edge) 컴퓨팅을 위한 소형화 컴퓨팅 칩 연구

데이터 연산에 새로운 패러다임이 오면서 빅데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 방법이 중요해지고 있습니다. 기존 클라우딩 시스템에서 더 나아가 데이터 생성 장소에서 데이터를 전처리 후 중앙처리 장치에 필요한 데이터만 전송하는 엣지(Edge) 컴퓨팅 기술이 각광을 받고 있습니다. 이를 위해서는 데이터 생성 장소에서 다양하게 활용될 수 있는 고집적 데이터 처리 회로 개발이 필요합니다. ENTIS 랩에서는 CMOS 기반 peripherial circuit에 차세대 메모리를 적층(vertical integration)을 통한 엣지컴퓨팅용 초소형 칩을 제작하고 있으며, 이를 통해 빅데이터를 분산처리할 수 있는 효율적 시스템에 관해 연구하고 있습니다.