Reconfigurable Time-Domain CNN-SNN Hybrid Edge AI Accelerator
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113684
과학기술정보통신부
한국연구재단
한국항공대학교산학협력단
류시강
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,378만원
6,378만원
기초연구
대학
경기도 고양시
전기/전자 > 반도체 소자·회로 > SoC
... feature extraction, spike encoding 및 inference를 통합 수행 가능한 초저전력·초저면적 mixed-signal AI architecture를 구현하고자 한다. 또한 ECG 및 KWS 기반 온디바이스 AI 환경에서 FPGA 및 test-chip 기반 시스템 검증을 수행하여 hybrid CNN/SNN 구조의 실현 가능성을 검증하고자 한다.
... switching 및 resource allocation을 수행한다. ECG 및 KWS 기반 always-on edge AI workload에 대해 FPGA 및 test-chip 기반 시스템 검증을 수행하며, compact hybrid CNN/SNN network 최적화와 hardware-aware AI inference 구조를 적용하여 초저전력·초저면적 온디바이스 AI ...
... always-on edge AI 응용에서 초저전력·초저면적 온디바이스 추론이 가능할 것으로 기대된다. 또한 웨어러블 헬스케어, IoT 센서 노드, 음성 인터페이스 등 다양한 edge AI 시스템에 적용 가능하며, 향후 드론, 로봇 및 차세대 edge AI SoC 분야로 확장 가능하다. 아울러 혼성신호 회로, 타임도메인 컴퓨팅 및 AI 반도체 설계 분야의 전문 인력 양성과 국내 ...