함돈희 SAIT 부원장은 서울대 학부와 칼테겡서 석박을 마쳤음
이후 28세로 최연소 하버드 교수로 갔고
하버드에서 강의가 인기를 얻으면서 명성이 높아짐
주 연구분야는 나노기술과 전자소자, 뉴로모픽 메모리인데
최근 삼성에서 뉴로모픽 메모리 연구를 집중하는 것으로 알려짐
학력
- 서울대학교 물리학과 졸업
- 캘리포니아공과대학교 박사 학위 취득
경력
- 2002년: 하버드대학교 응용물리학과 교수 임용 (당시 28세, 한국인 최연소 기록)
- 2019년: 삼성전자 SAIT 펠로 임명
- 2024년 1월: 삼성전자 SAIT 부원장 임명
주요 연구분야
- 나노기술
- 전자 소자
- 뉴로모픽 반도체
논문
- "A neuromorphic processor with scalable learning and inference capabilities" (Nature Electronics, 2021)
- "High-performance artificial synapses with self-assembled metal-insulator-metal structures" (Nature Nanotechnology, 2017)
- "A graphene-based nonvolatile electronic memory" (Nature Nanotechnology, 2014)
뉴로모픽 메모리
뉴로모픽 메모리란 무엇일까요?
뉴로모픽 메모리는 인간 뇌의 시냅스와 뉴런을 모방하여 만들어진 메모리입니다. 기존 메모리와 달리 데이터를 저장하는 방식뿐 아니라 학습과 연산도 가능하다는 특징을 가지고 있습니다.
뉴로모픽 메모리의 작동 방식
뉴로모픽 메모리는 인간 뇌의 뉴런과 시냅스의 작동 방식을 모방하여 작동합니다. 뉴런은 정보를 처리하는 기본 단위이며, 시냅스는 뉴런과 뉴런 사이의 연결점입니다. 뉴로모픽 메모리에서는 각 비트의 정보가 하나의 뉴런에 해당하며, 뉴런 사이의 연결 강도가 시냅스의 역할을 합니다.
뉴로모픽 메모리의 장점
- 낮은 에너지 소비: 뉴로모픽 메모리는 기존 메모리에 비해 에너지 소비가 훨씬 적습니다.
- 빠른 속도: 뉴로모픽 메모리는 기존 메모리에 비해 정보 처리 속도가 훨씬 빠릅니다.
- 높은 병렬 처리 능력: 뉴로모픽 메모리는 많은 정보를 동시에 처리할 수 있는 병렬 처리 능력이 뛰어납니다.
- 학습 능력: 뉴로모픽 메모리는 데이터를 기반으로 스스로 학습할 수 있습니다.
뉴로모픽 메모리의 응용 분야
- 인공지능: 뉴로모픽 메모리는 인공지능 분야에서 특히 유망한 기술로 주목받고 있습니다. 인공지능의 학습과 추론 과정을 효율적으로 수행할 수 있기 때문입니다.
- 머신 러닝: 뉴로모픽 메모리는 머신 러닝 알고리즘을 더욱 빠르고 효율적으로 실행하는 데 활용될 수 있습니다.
- 패턴 인식: 뉴로모픽 메모리는 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 데이터에서 패턴을 인식하는 데 활용될 수 있습니다.
- 로봇 공학: 뉴로모픽 메모리는 로봇이 주변 환경을 인식하고 학습하는 데 활용될 수 있습니다.
뉴로모픽 메모리의 미래
뉴로모픽 메모리는 아직 초기 단계의 기술이지만, 인공지능, 머신 러닝, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 가능성이 높습니다. 앞으로 뉴로모픽 메모리 기술의 발전과 더불어 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.
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반도체
