Semiconductor Systems Engineering
Intelligent SoC and Quantum Computing Laboratory
Intelligent SoC Design
AI Accelerators
Computer Architecture
Quantum Computing
Intelligent SoC Design
AI Accelerators
Computer Architecture
Quantum Computing
Research
Edge AI NPU Virtualization & AI Semiconductor Design
On-Device AI Acceleration with Hardware-Assisted NPU Virtualization
클라우드 의존 없이 단말 기기에서 실시간 AI 추론을 수행하는 온디바이스 AI 수요가 급증하면서, 기존 단일 모델 처리 구조의 NPU로는 다중 센서·다중 모델을 동시에 처리하는 데 한계가 있습니다. 하드웨어 지원 NPU 가상화 스케줄링과 가변 시스톨릭 어레이 기반 Transformer 가속기, In-Memory Computing 행렬 연산 최적화로 메모리 대역폭 병목을 완화합니다.
Hardware-Assisted NPU Virtualization
하나의 NPU 위에서 여러 모델·테넌트를 격리·스케줄링하는 하드웨어 지원 가상화. 컨텍스트 스위칭과 데이터 프리패칭으로 다중 딥러닝 애플리케이션의 동시 가속을 실현합니다.
Variable Systolic Array Transformer Accelerator
음성 인식 어시스턴트 등 다양한 모델 크기에 대응하는 확장 가능한 가속기. 가변 시스톨릭 어레이와 행 단위 입력 구성으로 가변 크기 행렬 연산을 효율적으로 수행합니다.
In-Memory Computing for Matrix Operation
메모리에서 데이터를 꺼내오는 비용을 줄이기 위해 연산을 메모리 안으로 가져옵니다. 상태형 행렬 곱 구조로 메모리 대역폭 병목을 완화합니다.
Hardware-Software Co-Optimization
NPU SDK·컴파일러·런타임·프로파일러까지의 SW 통합 개발 환경과 가상화 하드웨어를 함께 설계하여, 엣지 SoC의 실사용 제약을 완화합니다.
SoC-based Sensor Signal Processing & Heterogeneous System
Application-Specific SoC Design for Heterogeneous Sensor Signal Processing
자율주행·의료기기·산업용 IoT 등에서 복수의 이종 센서 데이터를 실시간 처리하는 전용 SoC 수요가 증가하고 있으나, 기존 범용 프로세서는 전력·면적·지연 측면에서 한계를 가집니다. 피크 검출 기반 엔벨로프 검출 알고리즘을 활용한 초음파 유량계 전용 SoC, 비선형 센서 보정을 위한 세그먼트 2D 점진적 다항식 캘리브레이션, AFE/Decimation Filter 설계를 포함한 이종 SoC 아키텍처를 연구합니다.
Ultrasonic Flowmeter Signal Processor
Hilbert envelope detection과 미분기 기반 병렬 피크 검출기로 저복잡도 ToF 추정을 수행합니다. FFT 기반 교차상관 대비 하드웨어 복잡도를 78.9% 줄이면서 평균 상대 편차 5.07%를 달성했습니다.
Segmented 2D Polynomial Calibration
입력 범위를 여러 구간으로 분할해 각 구간에 최적화된 점진적 다항 보정 함수를 산출합니다. 동일한 6개 보정 지점·5차 다항으로 오차율을 0.0823%에서 0.000006%까지 낮췄습니다.
AFE & Decimation Filter Integration
아날로그 프론트엔드와 Decimation Filter 설계를 포함한 이종 SoC 아키텍처. 다양한 센서 신호를 단일 칩에서 변환·전처리·후처리까지 통합 처리합니다.
2D Sensor Calibration Processor
가변 다항 연산을 활용한 2D 센서 보정 프로세서. 분할 보정과 progressive polynomial 알고리즘을 실시간 처리 가능한 IC 수준 구조로 구현합니다.
Neuromorphic Computing & SNN-based Low-Power AI Processor
Bio-Inspired Spiking Neural Network Processor with Energy-Efficient NoC
기존 딥러닝 기반 AI는 높은 연산량과 전력 소모로 인해 배터리 구동 엣지 디바이스 적용에 근본적인 한계가 있습니다. 생물학적 뇌 신경 구조를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅은 이벤트 기반 SNN 연산으로 극저전력 AI 추론을 가능하게 하는 차세대 패러다임입니다. 통합 불응기 제어 NoC 아키텍처와 SNN 학습률 스케줄러 최적화로 에너지 효율과 학습 효율을 동시에 끌어올립니다.
Unified Refractory NoC (UREN)
승자 스파이크 이후 모든 뉴런 코어에 통합 불응기 시간을 적용해 클록 게이팅을 가능하게 하는 NoC 라우터. star 토폴로지 multicasting과 nearest-neighbor STDP로 중복 활동을 억제합니다.
Deep SNN Training
arctangent 기반 surrogate gradient와 mini-batch / Adam / layer normalization, 수정 학습률 스케줄러로 딥 SNN의 학습 안정성과 수렴 속도를 동시에 개선합니다.
Samsung 28nm Full-Custom Chip
삼성전자 파운드리 28nm 공정으로 뉴로모픽 프로세서 풀커스텀 칩 설계·검증을 완료하여 시제품 실증을 달성했습니다.
Energy-Efficient Edge AI
이벤트 구동, 클록 게이팅, 로컬 학습으로 마이크로와트 영역의 always-on 지능형 디바이스를 구현. 웨어러블·의료·자율주행 등 전력 제약이 엄격한 응용에 적용합니다.
Members
Professor
김동순 · Dong Sun Kim
Professor · 세종대학교 반도체시스템공학과 · 온디바이스 AI 반도체 연구센터(ITRC) 센터장
Research Interests: VLSI · 28nm 뉴로모픽 칩 · 엣지 AI SoC · SoC 센서 신호처리 · NPU 가상화 · AI 반도체 설계 · ITRC 온디바이스 AI · 스파이킹 신경망 저전력 · 뉴로모픽 프로세서 설계 · Transformer 가속기.
Career
- 2022.01 – 재직중
교수 · 세종대학교 반도체시스템공학과
AI 반도체·NPU 가상화·뉴로모픽·SoC 연구. 지능형 SoC 및 퀀텀 컴퓨팅 연구실 운영. 삼성전자 파운드리 28nm 뉴로모픽 프로세서 실물 제작·검증 주도(2025).
- 1999.01 – 2022.12
책임연구원 / 연구본부 운영 · 한국전자기술연구원 (KETI)
23년간 SoC 설계 및 시스템 연구 총괄. AI 반도체·임베디드 시스템·센서 융합 분야 국가 R&D 과제 기획·수행, 대형 과제 책임 주도.
- 2018.01 – 2020.12
반도체 PD (Program Director) · 산업통상자원부 R&D 전략기획단 (KEIT)
국가 반도체 R&D 정책 기획 총괄. 반도체 분야 국가 로드맵 수립 및 대형 R&D 과제 기획·평가 주도.
- 2006.01 – 2014.12
겸임교수 · 인하대학교
전자공학 분야 학부·대학원 강의. SoC 설계 및 디지털 회로 관련 교과목 운영. 산학 연계 교육 수행.
Education
- ~ 2005
Ph.D. · 인하대학교
전자공학
- ~ 1999
M.S. · 인하대학교
전자공학
- ~ 1997
B.S. · 인하대학교
전자공학
Teaching
학부 (Undergraduate)
대학원 (Graduate)
Honors & Awards
- 2025
제26회 ‘대한민국 반도체 설계대전’ 기업특별상
엣지 AI용 뉴로모픽 프로세서
- 2018
국무총리 표창
반도체 산업 발전 공로
- 2015
대통령 표창
제16회 ‘대한민국 반도체 설계대전’
Service & Affiliations
- ▸온디바이스 AI 반도체 연구센터(ITRC) 센터장 — 과기정통부 (2024 ~ 2031)
- ▸IEEE 정회원
- ▸대한전자공학회 주요 위원
- ▸반도체공학회 주요 위원
Researchers
Ui Seok Jeong
M.S.
Ji Hoon Yang
M.S.
Sung Kyun Sin
M.S.
Min Jae Kwak
M.S.
Lee Han
M.S.
Sung Jin Hong
M.S.
In Seung Ryu
M.S.
Alumni
Projects
R&D
초연결 센서 융합 온디바이스 AI반도체 원천기술개발
첨단 모빌리티용 AP 검증 및 상용화를 위한 통합 제어기 플랫폼 기술 개발
상용 엣지 AI SoC 반도체 SW 개발 플랫폼 기술개발
다중 코어 기능 안전과 AI 가속기가 적용된 자율주행차용 Tiny MCU 개발
볼류메트릭 스튜디오 및 버추얼 프로덕션 고도화를 위한 AI 기반의 콘텐츠 제작 기술 개발
Chips
Fully Integrated Edge Sensor SoC with Moving Object Detection for a Vehicle Mounted Camera
Fully Digital Neuromorphic Processor for Intelligent Sensor
Smart Meter SoC with Adaptive Calibration for Smart Cities
In Fabrication
Die photo will be available after tape-out.
A Trainable NPU Architecture for Deep Spiking Neural Networks Using Backpropagation Through Time
In Fabrication
Publications
International Journals
2026
Ah-Hyun Lee, Eun-Hyeok Hwang, Dong-Sun Kim
“A Practical CNN–Transformer Hybrid Network for Real-World Image Denoising”
Mathematics, 2026
2025
Su-Hwan Na, Dong-Sun Kim
“An Energy-Efficient Neuromorphic Processor Using Unified Refractory Control-Based NoC for Edge AI”
Electronics, 2025
Jae-Lim Lee, Min-Jae Kwak, Dong-Sun Kim
“On the Design of a Two-Dimensional Sensor Calibration Processor Using a Variable Polynomial Computation for Enhancing Sensor Non-Linearity”
IEEE Access, 2025
Sung-Hyun Cha, Dong-Sun Kim
“Efficient Training of Deep Spiking Neural Networks Using a Modified Learning Rate Scheduler”
Mathematics, 2025
Myeong-Geon Yu, Dong-Sun Kim
“Low-Complexity Ultrasonic Flowmeter Signal Processor Using Peak Detector-Based Envelope Detection”
Journal of Sensor and Actuator Networks (JSAN), 2025
2024
Jong-Hwan Jean, Dong-Sun Kim
“Hardware-Assisted Low-Latency NPU Virtualization Method for Multi-Sensor AI Systems”
Sensors, 2024
Seok-Woo Chang, Dong-Sun Kim
“Scalable Transformer Accelerator with Variable Systolic Array for Multiple Models in Voice Assistant Applications”
Electronics, 2024
Jae-Lim Lee, Dong-Sun Kim
“Segmented Two-Dimensional Progressive Polynomial Calibration Method for Nonlinear Sensors”
Sensors, 2024
International Conferences
2026
Ui-Seok Jeong, Jun-Min Lee, Dong-Sun Kim
“Dual-Bridge SENT Processor with AI-based Genetic Algorithm Calibration for Automotive Applications”
IEEE ICCE, 2026
2025
Jong-Hwan Jean, Dong-Sun Kim
“Hardware Assisted Low Latency NPU Virtualization Using Data Prefetching Techniques”
IEEE ICEIC, 2025
Jae-Lim Lee, Dong-Sun Kim
“Two-Dimensional Calibration Method for Enhancing Sensor Accuracy Using Multiple Progressive Polynomial”
IEEE ICEIC, 2025
Seung-Chan Kim, Dong-Sun Kim
“Homomorphic Encryption and Decryption Hardware Design using Shared Arithmetic and Configurable Butterfly Unit”
IEEE ICEIC, 2025
Seok-Woo Chang, Dong-Sun Kim
“An In-Memory Computing-based Efficient Transformer Accelerator Using Stateful Matrix Multiplier for Voice Assistant Consumer Applications”
IEEE ICCE, 2025 (Las Vegas)
Sung-Hyun Cha, Su-Hwan Na, Dong-Sun Kim
“A Fully Digital Neuromorphic AI Processor for Industrial and Consumer Applications”
IEEE ICCE, 2025 (Las Vegas)
Community
Photos
제26회 '대한민국 반도체 설계대전' 기업특별상 수상
Lab 합동 회식 — 압구정 화연산장
Contact
Sejong University
세종대학교 · 충무관 501A호
Address
서울특별시 광진구 능동로 209 세종대학교 (충무관 501A호)
209 Neungdong-ro, Gwangjin-gu, Seoul 05006, Republic of Korea (Chungmu Hall, Room 501A)
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Subway
서울 7호선 어린이대공원역 6번출구
Seoul Metro Line #7 Children's Grand Park Station, Exit 6
Car
세종대학교 충무관 인근 주차장 이용
Parking available near Chungmu Hall, Sejong University
석·박사 과정 모집
모집 분야
- ▸Edge AI NPU Virtualization & AI Semiconductor
- ▸SoC-based Sensor Signal Processing & Heterogeneous System
- ▸Neuromorphic Computing & SNN-based Low-Power AI
지원 자격
- ▸디지털/아날로그 회로 설계 기초 지식
- ▸Verilog / SystemVerilog 경험 우대
- ▸C/C++/Python 프로그래밍 가능자
반도체가 궁금한 학부생이라면 누구나. 한 학기 동안 실제 연구실 프로젝트에 참여하며 칩 설계를 경험할 수 있습니다.
산업계와의 공동 연구 / 기술 자문 / MPW 협력에 열려 있습니다. 협력 문의는 PI 이메일로 직접 연락 부탁드립니다.
© IQLAB · Prof. Dong Sun Kim · Sejong University · Department of Semiconductor Systems Engineering