김형진
김형진
소속
인하대학교 (전자공학과)
AI요약
김형진 인하대학교 부교수는 차세대 인공지능(AI) 구현을 위한 핵심 하드웨어 기술 개발에 매진하고 있습니다. 기존 AI 시스템의 연산 효율성 및 보안 문제를 해결하고자, '하드웨어 기반 인공 신경망 제공 장치' 개발을 통해 저전력 고효율 AI 연산 환경을 구축하고 있습니다. 또한, '고신뢰성 물리적 복제불가 함수(PUF) 기술'로 반도체 보안을 강화하며, 예측 불가능한 물리적 특성을 활용한 보안 솔루션을 제시합니다. 특히, '인공신경망 구현을 위한 3차원 적층형 시냅스 어레이 스트링' 연구를 통해 3D 낸드 플래시 구조에 시냅스 소자를 통합, 대규모 AI 연산을 위한 혁신적인 아키텍처를 제공합니다. 김형진 교수의 연구는 미래 AI 반도체 기술의 발전을 선도하며, 실용적이고 안정적인 AI 시스템 구현에 기여하고 있습니다.
기본 정보
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 김형진 |
| 직책 | 부교수 |
| 이메일 | hkim12@hanyang.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 소속 | 인하대학교 |
| 부서 학과 | 전자공학과 |
| 사무실 번호 | 0222200501 |
| 연구실 | 반도체소자 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://sites.google.com/view/isdlab |
| 홈페이지 | - |
경력정보
| 회사명 | 한양대학교 신소재공학부 |
| 재직기간 | 2024.03.01 ~ 재직 중 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 인하대학교 전자공학과 |
| 재직기간 | 2020.03.01 ~ 2024.02.29 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 영남대학교 전자공학과 |
| 재직기간 | 2019.03.01 ~ 2020.02.29 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | University of California, Santa Barbara |
| 재직기간 | 2018.02.01 ~ 2019.02.28 |
| 담당업무 | - |
| 회사명 | 서울대학교 |
| 재직기간 | 2017.03.01 ~ 2018.01.31 |
| 담당업무 | - |
중요 키워드
#PUF#인공신경망 하드웨어#물리적 복제불가 함수#시냅스 어레이#3D 낸드 플래시#인공지능#시스템 반도체#하드웨어 보안#뉴로모픽 컴퓨팅#반도체 소자#AI 가속기#반도체 공정#비메모리 반도체#차세대 반도체#멤리스터
대외활동
| 활동 내용 | [학회/위원회 활동] - 반도체공학회, 종신회원/협동이사 (2022.03 ~ 현재) - 한국반도체학술대회, 메모리 분과위원 (2020.02 ~ 현재) - 대한전자공학회, 종신회원/협동이사 (2019.03 ~ 현재) - IEEE, 정회원 (2017.03 ~ 현재) |
주요 연구 내용
| 연구 내용 | [연구 분야] 핵심 분야: 반도체 소자 및 공정, 인공신경망 하드웨어, 뉴로모픽 컴퓨팅 세부 분야: 물리적 복제불가 함수 (PUF), 차세대 메모리 반도체, TCAD 툴 시뮬레이션 [대표 연구 내용] 인공지능 시대를 맞아 기존 컴퓨팅 아키텍처의 한계를 극복하고 효율적인 하드웨어 구현의 필요성이 대두되고 있습니다. 특히, 인공신경망의 연산 효율성을 극대화하고, 동시에 높은 신뢰성과 외부 환경 변화에 강인한 보안 기술을 하드웨어 레벨에서 구현하는 것이 핵심 과제입니다. 본 연구자는 하드웨어 기반 인공 신경망 구현을 위한 시냅스 어레이 및 3차원 적층형 구조 설계에 대한 독자적인 기술을 보유하고 있습니다. 온도 변화에 둔감한 물리적 복제불가 함수(PUF) 기술은 기존 보안 기술의 취약점을 보완하며, 멤리스터 기반 소자 설계 및 TCAD 툴 시뮬레이션을 통한 전기적 특성 예측 및 분석 역량은 반도체 소자의 성능 최적화에 크게 기여합니다. 이는 재료, 공정, 소자, 회로, 시스템, 알고리즘을 아우르는 융복합 연구 역량을 바탕으로 한 차별화된 기술 우위를 제공합니다. 개발된 하드웨어 기반 인공 신경망 기술은 저전력, 고효율 AI 가속기 개발에 기여하여 엣지 디바이스 및 데이터센터 등 광범위한 분야에 적용 가능합니다. 또한, 고신뢰성 PUF 기술은 IoT 기기, 자율주행, 국방 등 보안이 필수적인 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 차세대 반도체 시장에서의 기술 경쟁력을 확보하고 새로운 사업 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. |
학력
| 학력 사항 | 공학박사 서울대학교 전기컴퓨터공학부 (2017) 공학석사 서울대학교 전기컴퓨터공학부 (2012) 공학사 서울대학교 전기공학부 (2010) |
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