Research

1. Probabilistic computing (확률적 컴퓨팅)

• 기존의 컴퓨터는 항상 같은 입력에 대해 같은 출력을 내놓습니다. 하지만 세상은 본질적으로 불확실성이 많은데, 이를 반영한 것이 확률적 컴퓨팅입니다. 확률적 컴퓨팅은 의도적으로 불확실성을 도입하여 문제를 푸는 방식으로, 복잡한 최적화 문제나 인공지능 계산을 훨씬 더 빠르고 에너지 효율적으로 해결할 수 있습니다. 쉽게 말해, “항상 100% 확실한 답만 고집하지 않고, 적당히 ‘확률적으로 맞는’ 답을 이용해 계산 속도와 효율을 높이는” 차세대 계산 방법입니다.

2. Analog-digital hybrid computing
    (아날로그-디지털 하이브리드 컴퓨팅)

• 지금의 컴퓨터는 대부분 디지털 신호(0과 1)만을 사용합니다. 반면 인간의 뇌는 아날로그와 디지털적 요소가 섞여 동작합니다. 아날로그-디지털 하이브리드 컴퓨팅은 이 두 방식을 결합하여, 각 방식의 장점을 극대화하려는 연구입니다. 예를 들어 아날로그는 연속적인 계산을 빠르게 처리하는 데 강점이 있고, 디지털은 정확한 논리 연산에 강합니다. 이를 합치면 기존 컴퓨터로는 힘든 인공지능 연산을 에너지 효율적으로 수행할 수 있습니다.

3. 2D-material 소자 물리

• 2D 소재는 원자 단위의 두께를 가진 초박막 재료입니다. 이들은 전기적·물리적 특성이 독특하여, 기존 실리콘으로 만든 소자보다 훨씬 더 작은 크기와 낮은 전력으로 동작할 수 있습니다. 본 연구실에서는 이러한 2D 소재를 이용한 새로운 소자를 제작·분석하여, 차세대 반도체와 인공지능 하드웨어의 기반을 마련하고 있습니다. 

4. SPICE 시뮬레이션을 위한 컴팩트 모델 개발

• 반도체 회로를 설계할 때는 실제 소자를 만들기 전에 시뮬레이션으로 동작을 예측해야 합니다. SPICE는 이런 회로 시뮬레이션에 가장 널리 쓰이는 프로그램입니다. 하지만 새로운 소자를 개발하면, 기존의 시뮬레이션 프로그램에는 그 소자가 반영되어 있지 않습니다. 따라서 연구실에서는 실험 데이터를 바탕으로 새로운 소자의 동작을 간단한 수학식으로 표현하는 “컴팩트 모델”을 개발합니다. 이렇게 만들어진 모델은 SPICE에 넣어 회로 전체가 어떻게 동작할지 미리 확인할 수 있게 해줍니다.