연구분야
CAD & VLSI
CAD(Computer Aided Design)는 컴퓨터를 이용한 설계를 통칭하며, 반도체 칩의 성능 향상을 위하여 필수적이다. 회로가 점점 복잡해지고 제품의 개발 생산 시간(time-to-market)이 짧아짐에 따라 회로의 성능을 빠른 시간 내에 평가하고 동작을 검증하며, 최적화하는 CAD 툴(tool)에 대한 요구가 증가하고 있다. 이를 위해 회로의 성능을 빠르고 정확하게 분석하고 예측하는 소프트웨어 개발과 최적화하는 시스템 설계 자동화에 대해 연구하고 있다. 또한, 회로의 성능을 저하시키는 원인 및 요인에 대해 분석을 하고 이를 개선시킬 수 있는 설계방법론에 대해서도 연구하고 있다.
Machine Learning
반도체 공정 기술의 급격한 발달로 집적도가 높아졌지만 수율(Yield)은 반대로 떨어지고 있는 것이 현실이고 삼성반도체와 SK 하이닉스는 수율을 높이기 위해 모든 방법을 동원하고 있다. 반도체 공정 시에 발생하는 문제점을 해결하기 위해서 공정 데이터를 분석하고 학습시키는 머신러닝을 적용하여 수율을 최적화 시키는 새로운 연구를 수행하고 있다.
CAD & VLSI
CAD(Computer Aided Design)는 컴퓨터를 이용한 설계를 통칭하며, 반도체 칩의 성능 향상을 위하여 필수적이다. 회로가 점점 복잡해지고 제품의 개발 생산 시간(time-to-market)이 짧아짐에 따라 회로의 성능을 빠른 시간 내에 평가하고 동작을 검증하며, 최적화하는 CAD 툴(tool)에 대한 요구가 증가하고 있다. 이를 위해 회로의 성능을 빠르고 정확하게 분석하고 예측하는 소프트웨어 개발과 최적화하는 시스템 설계 자동화에 대해 연구하고 있다. 또한, 회로의 성능을 저하시키는 원인 및 요인에 대해 분석을 하고 이를 개선시킬 수 있는 설계방법론에 대해서도 연구하고 있다.
Machine Learning
반도체 공정 기술의 급격한 발달로 집적도가 높아졌지만 수율(Yield)은 반대로 떨어지고 있는 것이 현실이고 삼성반도체와 SK 하이닉스는 수율을 높이기 위해 모든 방법을 동원하고 있다. 반도체 공정 시에 발생하는 문제점을 해결하기 위해서 공정 데이터를 분석하고 학습시키는 머신러닝을 적용하여 수율을 최적화 시키는 새로운 연구를 수행하고 있다.