전시회명: 2025 SSDM

전시장소: 일본 요코하마

참가일자: 2025-09-15

참가자

소속대학: 경북대

학위과정: 석사과정

학기: 2

소속학과: 전자전기공학부

이름: 김지현

지도교수: 우지용

전시품명: Stochastic In-Memory AI Computing Circuits

참관내용

● AI computing에서 사용되는 stochastic한 소자와 그를 이용한 수식들에 대한 short course를 청강하였다.

● 시스템 반도체 관점에서 진행된 사항

• 메모리-연산 통합 구조(In-Memory Computing)로 확률적 연산 회로 구현

• 소자 변동성(예: RRAM, TS 등)을 확률적 연산 자원으로 활용

● 시스템 반도체 관점에서의 개선점

• 변동성 제어 및 확률 분포 보정 회로 필요

• 대규모 집적 시 CMOS와의 호환성 및 안정성 확보 과제

전시회명: 2025 SSDM

전시장소: 일본 요코하마

참가일자: 2025-09-16

참가자

소속대학: 경북대

학위과정: 석사과정

학기: 2

소속학과: 전자전기공학부

이름: 김지현

지도교수: 우지용

전시품명: Enhanced Charge Trapping Characteristics in Flash Memory Using TiN Nanocrystal embedded SiNx Layers

참관내용

Enhanced Charge Trapping Characteristics in Flash Memory Using TiN Nanocrystal embedded SiNx Layers를 청강하였다.

시스템 반도체 관점에서 진행된 사항

• 소자 구조 개선: TiN 나노결정을 SiNx 층에 삽입하여 전하 트래핑 효율 향상

• 메모리 특성 강화: 프로그램/소거 속도, 데이터 유지력(retention), 내구성(endurance) 개선 시도

• 소자 집적 가능성 검토: 기존 플래시 메모리 공정과 호환되는 구조로 차세대 메모리 적용 가능성 확인

시스템 반도체 관점에서의 개선점

• 공정 제어 안정성 필요: TiN 나노결정 크기·분포의 균일성 확보가 대규모 집적에서 핵심 과제

• 스케일링 한계 극복: 셀 크기 축소 시 누설전류 증가 및 간섭(crosstalk) 문제 해결 필요

• 회로 및 아키텍처 연계: 단일 셀 수준 성능 향상 외에도 어레이 구조에서 동작 안정성 확보 필요

전시회명: 2025 SSDM

전시장소: 일본 요코하마

참가일자: 2025-09-17

참가자

소속대학: 경북대

학위과정: 석사과정

학기: 2

소속학과: 전자전기공학부

이름: 김지현

지도교수: 우지용

전시품명: Cryogenic RRAM Analog Synapse (CRAS) for Unconventional Computing Systems

참관내용

Cryogenic RRAM Analog Synapse (CRAS) for Unconventional Computing Systems를 청강하였다.

시스템 반도체 관점에서 진행된 사항

• 극저온 동작 RRAM 구현: 극저온 환경에서도 안정적인 저항 변화를 확보하여 뉴로모픽 연산 소자로 활용 가능성 검증

• 아날로그 시냅스 특성 확보: 멀티 레벨 저항 상태와 가변적인 가중치 저장 기능을 통해 뉴로모픽 학습/추론을 지원

• 비전통적 컴퓨팅 적용: 양자 컴퓨팅 보조, 우주/극저온 환경용 AI 하드웨어 등 특수 목적지향 시스템에 활용 가능성 제시

시스템 반도체 관점에서의 개선점

• 온도 안정성 확보 필요: 저온에서의 switching uniformity 및 retention 특성 강화

• 소자 변동성 제어: 아날로그 시냅스에서 필수적인 선형성(linearity), 대칭성(symmetry) 확보 과제

전시회명: 2025 SSDM

전시장소: 일본 요코하마

참가일자: 2025-09-18

참가자

소속대학: 경북대

학위과정: 석사과정

학기: 2

소속학과: 전자전기공학부

이름: 김지현

지도교수: 우지용

전시품명: Tunable Contact Interfaces in MoS2 Memristors for Synaptic Emulation in Neuromorphic Systems

참관내용

Tunable Contact Interfaces in MoS2 Memristors for Synaptic Emulation in Neuromorphic Systems를 청강하였다.

시스템 반도체 관점에서 진행된 사항

• 접촉 인터페이스 제어: MoS₂ 멤리스터의 금속–반도체 접촉 특성을 조절하여 전도 특성과 시냅스 동작을 개선

• 뉴로모픽 기능 구현: 아날로그적 가중치 조절, 장·단기 가소성(STP/LTP) 특성 확보로 시냅스 에뮬레이션 실현

• 2D 소재 활용 가능성 검증: 초박막 MoS₂ 기반으로 고집적·저전력 뉴로모픽 회로 적용 가능성 확인

시스템 반도체 관점에서의 개선점

• 접촉 안정성 확보: 금속–MoS₂ 계면에서의 슈트키 장벽 불균일성 및 변동성 제어 필요

• 스케일링 및 집적성: 대규모 뉴로모픽 어레이 구현 시 CMOS 공정과의 호환성 확보 과제

• 회로 수준 최적화: 단일 소자 성능뿐 아니라 crossbar 어레이에서 누설 전류, sneak path 문제 해결 필요