■ 연구 분야 소개

주된 연구 분야는 저전력 회로 설계 기술 및 이를을 바탕으로 한 다양한 목적의 시스템 제작 및 응용입니다.

자율적이고 효율적인 에너지 하베스팅 및 전력 관리 시스템

작은 IoT 기기에서는 에너지를 저장할 수 있는 공간의 한계로 인해 시스템 동작 시간이 제한되며, 전반적인 전력 효율을 올리는 것이 이러한 시스템의 실용화에 매우 중요합니다. PI는 switched-capacitor DC-DC converter를 이용한 다수의 에너지 하베스팅 회로 및 전력 관리 회로를 개발하였으며 현재는 fine-grained DVFS 와 전력관리회로 설계 자동화 등의 분야로도 연구를 확장할 계획입니다. 다양한 전력 변환 및 전압 조절 기술과 더불어 부하 회로를 조절하는 등의 방법으로 효율 및 안정성을 향상시키려 합니다.

엣지 컴퓨팅 및 머신 러닝

기기간의 데이터 통신은 내부 데이터 처리 비용에 비해 상대적으로 비싸며, 빠른 반응속도 및 효율적인 데이터 전달, 보안 등의 이유로 인해 사물인터넷 기기에서의 엣지 컴퓨팅이 최근 각광받고 있습니다. 이들 기기의 크기, 에너지 저장량 및 전력 공급량 한계로 인해 작고 효율적인 컴퓨팅 시스템이 필요하지만 각 기기에 맞추어 ASIC을 설계 제작하는 것은 다품종 소량생산 추세와 맞물려 제작 비용을 증가시킬 수 있습니다. DNN, CNN 등의 기계학습 알고리즘은 다양한 종류의 데이터와 작업에 적용될 수 있으므로 이를 모듈화하여 설계 및 제작 비용을 낮게 유지하면서도 충분한 다양성과 기능을 확보할 수 있습니다. PI는 다양한 종류와 정밀도의 CNN inference를 가속할 수 있는 회로를 최근 제작하였으며, 앞으로도 이러한 회로의 정밀도와 응용 분야를 넓히기 위해 계속 연구를 해 나갈 예정입니다.

작고 에너지 효율적인 센서 인터페이스 개발

최신 공정에서는 노이즈, 공정 오차, 아날로그 회로의 동작 전압 및 고유 이득 저하 등의 이유로 인해 센서 인터페이스를 비롯한 아날로그 회로 전반의 성능이 크게 향상되지 않거나 오히려 저해되는 일이 생기기도 합니다. 이들 회로는 많은 센서를 내장하게 될 IoT 기기에 필수적인 요소이기 때문에, 시스템 전체의 제작 비용과 동작 효율을 향상하기 위해서는 최신 공정으로 작은 면적 안에 이들 회로를 구현하고 앞으로도 최소한의 성능 저하로 더욱 미세한 공정으로의 쉬운 이식이 가능하도록 하는 것이 매우 중요합니다. PI는 아날로그 기능을 클록 신호의 주파수와 위상 등을 이용하여 디지털 회로와 비슷하게 구현하는 연구를 진행하였으며, 이를 응용하여 ADC와 많은 종류의 센서 인터페이스를 제작하였습니다. 이들의 간단한 구조로 인해, 이들 회로는 쉽게 동적으로 정밀도나 측정 주기를 조절할 수 있으며, 상기 엣지 컴퓨팅 기술과 결합하여 지능적 자율적으로 동적으로 센서 감도 및 전력 소모를 최적화하는 것이 앞으로의 연구 목표입니다.