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저는 대학원에서 '저전력 고효율 반도체 회로 및 센서 융합시스템'을 중심으로 연구를 진행할 계획입니다.
또한 센서시스템과 반도체 회로의 통합설계를 통해 저전력 구동구조를 구현하고, 환경 데이터 수집 효율을 개선하는 프로토타입을 개발할 계획입니다.
한양대학교 융합전자공학부의 장점은 이론적 연구와 실험적 검증이 균형을 이루고 있다는 점입니다.
제가 가장 깊은 흥미를 느끼는 연구 분야는 '초저전력 지능형 반도체 회로와 신경모사연산구조'입니다.
특히 '지능형 반도체 및 신호처리 연구실'에서는 뉴로모픽 소자와 회로설계, 인공지능 하드웨어가 속 등 다양한 융합연구가 활발히 진행되고 있습니다.
제게 융합 전자공학은 단순한 기술 축적의 과정이 아니라, 복잡한 세상을 수학적 구조와 물리적 시스템으로 이해하는 학문입니다.
저에게 융합 전자공학의 연구는 인간의 사고를 기술로 구현하는 여정입니다.
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한양대는 전통적인 전자공학의 영역을 넘어, 인공지능 반도체, 스마트센서, 에너지 하베스팅, 의료전자 등 다양한 연구 주제를 융합적으로 다루고 있습니다.
저는 대학원에서 '저전력 고효율 반도체 회로 및 센서 융합시스템'을 중심으로 연구를 진행할 계획입니다.
저는 이 복합성을 이론적 이해와 실험적 검증을 통해 다루는 연 구자가 되고 싶습니다.
특히 VLSI 설계과목에서는 칩 설계 자동화(CAD)와 검증기법을 심화학습하여, 대규모 시스템의 신뢰성과 에너지 효율 을 높이는 방법을 연구할 계획입니다.
또한 센서시스템과 반도체 회로의 통합설계를 통해 저전력 구동구조를 구현하고, 환경 데이터 수집 효율을 개선하는 프로토타입을 개발할 계획입니다.
예를 들어, 뉴로모픽 회로나 스파이킹 뉴럴네트워크(SNN) 기반의 저전력 프로세서를 설계하여, 기존의 디지털 논리회로 대비 연산 속도와 에너지 효율을 향상시키는 방안을 탐구할 계획입니다.
제가 가장 깊은 흥미를 느끼는 연구 분야는 '초저전력 지능형 반도체 회로와 신경모사연산구조'입니다.
특히 뉴로모픽(Neurom orphic) 반도체는 기존의 디지털 회로가 가지는 한계를 극복하고, 인간의 뇌가 작동하는 방식처럼 병렬적이고 에너지 효율적인 연산을 가능하게 합니다.
당시 저는 연산효율을 높이기 위해 기존의 마이크로 컨트롤러 대신 FPGA를 활용해 데이터를 병렬처리하는 방법을 적용했고, 그 과정에서 하드웨어 수준에서의 연산구조가 알고리즘의 효율성에 직접적인 영향을 미친다는 사실을 체감했습니다.
대부분의 인공지능 시스템은 소프트웨어 기반의 학습과정에 의존하지만, 저는 하드웨어 자체가 가중치를 조정하며 스스로 학습할 수 있는 구조를 연구하고자 합니다.
특히 '지능형 반도체 및 신호처리 연구실'에서는 뉴로모픽 소자와 회로설계, 인공지능 하드웨어가 속 등 다양한 융합연구가 활발히 진행되고 있습니다.
이는 단순한 기술적 발전이 아니라, 인공지능이 인간의 인지과정을 모사할 수 있는 기반을 마련하는 일입니다.
석사과정을 마친 뒤 저는 반도체 설계 및 인공지능 하드웨어 분야의 연구자로서 학문적 성장을 이어가고자 합니다.
저는 학문적 연구를 통해 이 분야의 발전에 기여함으로써, 기술자립과 인재양성에 도움이 되는 연구기반을 마련하고 싶습니다.
저에게 융합 전자공학의 연구는 인간의 사고를 기술로 구현하는 여정입니다. |
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2025.11.03
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