Context-Aware AI and Sensor-AI Co-Optimized VLSI Design for Low-Power AI Wearable Devices
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114825
과학기술정보통신부
한국연구재단
충북대학교
김수창
7명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,422만원
4,422만원
기초연구
대학
충청북도 청주시
전기/전자 > 반도체 소자·회로 > SoC
[연구과제의 필요성]- 최근 웨어러블 디바이스에도 AI 기술이 도입되고 있으며, AI 웨어러블 디바이스는 기존 기술 수준을 향상시키고 있다.- 하지만, 웨어러블 디바이스는 배터리가 한정되어 에너지 소모가 많은 AI 기술을 적용하기에는 어려움이 존재하며, 이를 해결할 수 있는 것이 상황인지 AI (Context-Aware AI)이다. - 상황인지 AI를 이용...
[AI 압축 기술 개발]- 표준 (Standard) 컨볼루션은 연산량 많아 경량 NN 개발에 적용되기 어려우며, 이를 해결하는 압축 기술이 요소화 (Factorizing)이다.- 요소화가 적용된 컨볼루션이 Depthwise Separable Convolution (DSC)이며, 이를 차용하여 Linear DSC (LDSC)를 제안하여 컨볼루션을 압축한다. ...
[연구과제의 활용방안]- (학술적 활용) 도출되는 결과물인 상황인식 AI, 경량 분류 AI, 저전력 NPU 하드웨어, 센서-AI 공동최적 VLSI 구조 등을 SCIE급 국제저널과 상위 국제학회에 게재하여 학술적 성과를 창출한다.- (산업적 활용) 응용 수준을 개발하는 기업과 협력을 통해 핵심 하드웨어를 IP화 하여 기술이전을 추진한다. 더 나아가 MPW 프...