우리 학교 전기 및 전자공학과 조병진 교수가 금속 전극을 그래핀으로 대체하면 기존의 플래시 메모리소자의 성능과 신뢰도가 획기적으로 개선된다는 사실을 규명해 언론에 크게 보도됐다.
다음은 11월 30일 보도한 YTN 방송자료
http://www.sciencetv.kr/_comm/pop_mov.php?s_mcd=0184&s_hcd=01&key=201111301548275148
강유전체는 메모리 소자에서 전하를 잘 저장하기 때문에 "전기를 기억하는 소재"와 같다는 특성으로 차세대 반도체 기술 개발에 있어 핵심 소재로 부각되고 있다. 우리 연구진이 이러한 강유전체 소재를 활용해 현재 메모리 반도체 산업의 양대 산맥인 디램(DRAM)과 낸드 플래시(NAND Flash) 메모리의 한계를 극복한 고성능, 고집적 차세대 메모리 소자를 개발하는데 성공했다. 우리 대학 전상훈 교수 연구팀이 하프니아 강유전체 소재*를 활용한 차세대 메모리 및 스토리지 메모리 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. *하프니아 강유전체 소재: 비휘발성 절연막으로, CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로 활발하게 연구되고 있는 물질 디램 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 휘발성 메모리다. 휘발성 특성으로 인해, 외부 전력이 끊어지면 저장된 데이터가 손실되지만, 공정 단가가 낮
2025-01-06현재 그린 수소 생산의 한계를 극복할 새로운 수소 생산 시스템을 KAIST 연구진이 개발하여 수용성 전해질을 사용한 물분해 시스템을 활용해 화재의 위험을 차단하고 안정적인 수소 생산이 가능할 것으로 예상된다. 우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 아연-공기전지* 기반의 자가발전형 수소 생산 시스템을 개발했다고 22일 밝혔다. *공기전지: 일차 전지 중 하나로 공기 중 산소를 흡수해 산화제로 사용하는 전지이며, 수명이 긴 것이 장점이지만 기전력이 낮은 것이 단점임. 수소(H2)는 고부가가치 물질 합성의 원료로 기존 화석연료(휘발유, 디젤 등) 대비 3배 이상 높은 에너지밀도(142MJ/kg)를 지녀 청정 연료로 주목받고 있다. 그러나 현재 수소 생산 방식 대부분 이산화탄소(CO2)를 배출하는 문제가 있다. 아울러 그린 수소 생산은 태양전지, 풍력 등 신재생에너지를 동력원으로 물을 분해해 수소의 생산이 가능하나, 신재생에너지 기반의 동력원은 온도,
2024-10-22전 세계의 플라스틱 생산량이 증가함에 따라 폐기되는 플라스틱의 양도 증가하게 돼 여러 가지 환경적, 경제적 문제를 일으키고 있다. 한국 연구진이 고성능 촉매를 개발해 플라스틱 폐기물의 분해와 재활용을 쉽고 경제적으로 할 수 있도록 하는 기술을 개발하여 화제다. 우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수, 충남대학교 에너지 과학기술 대학원 신혜영 교수 공동연구팀이 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응의 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다. 플라스틱의 재활용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데, 특히 열분해를 이용한 화학적 재활용 방법은 복잡하고 비경제적인 플라스틱 폐기물의 분류 과정을 생략할 수 있어 산업적으로 큰 주목을 받고 있다. 또한 이때 생성되는 유분은 플라스틱의 원료인 에틸렌, 프로필렌으로 변환이 가능하기 때문에 완벽한 플라스틱의 순환 경제를 가능케 한다. 하지만 폐플라스
2024-09-28최근 대규모 AI 서비스 제공 최전선에 있는 빅테크들은 더 좋은 성능을 사용자들에게 제공하기 위해 경쟁적으로 모델 및 데이터의 크기를 증가시키는 추세이며, 최신 대규모 언어모델은 학습을 위해 수에서 수십 테라바이트(TB, 10^12 바이트)의 메모리를 요구한다. 국내 연구진이 현재 AI 가속기 시장을 독점하고 있는 엔비디아(NVIDIA)에 맞설 수 있는 차세대 인터페이스 기술이 활성화된 고용량·고성능 AI 가속기를 개발했다. 우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 차세대 인터페이스 기술인 CXL(Compute Express Link)이 활성화된 고용량 GPU 장치의 메모리 읽기/쓰기 성능을 최적화하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. 최신 GPU의 내부 메모리 용량은 수십 기가바이트(GB, 10^9 바이트)에 불과해 단일 GPU만으로는 모델을 추론·학습하는 것이 불가능하다. 대규모 AI 모델이 요구하
2024-07-08우리 대학 연구진이 컴퓨터 구조 분야 국제 최우수 학술대회에서 최우수논문상을 국내 최초로 수상했다. 이는 제출된 논문 410편 중에서 상위 1편에만 주어진 영예다. 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 국제 최우수 컴퓨터 아키텍처 학술대회 중의 하나인 ‘IEEE 국제 고성능 컴퓨터 구조 학회(IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA)’에서 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 21일 밝혔다. 전기및전자공학부 현봉준 박사과정(제1 저자), 김태훈 박사과정, 이동재 박사과정으로 구성된 유민수 교수 연구팀은 프랑스 기업 UPMEM 社의 상용화된 프로세싱-인-메모리(Processing-In-Memory, PIM) 기술을 기반으로 한 ‘유피뮬레이터(uPIMulator)’라는 시뮬레이션 프레임워크를 제안하여 최우수논문상을 수상
2024-03-21