Host: Hoonhahn Yoon / Language: Korean

Thursday, November. 20, 2025, 16:00~

Haerim Hall, EECS-B Bldg. 1st Floor

실리콘포토닉스를 이용한 AI 하드웨어의 성능개선

Prof. 한상윤

DGIST

[Abstract]                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     

본 발표는 실리콘 포토닉스 기술을 활용하여 차세대 AI 하드웨어의 성능을 획기적으로 개선하는 최신 연구 동향과 핵심 전략을 다룹니다. 먼저 AI 연산 시스템의 성능에 직접적인 영향을 미치는 실리콘 포토닉스 핵심 소자(광도파로, 변조기, 광검출기 등)의 동작 원리를 소개합니다. 또한, 실리콘 소재의 본질적인 한계를 극복하고 AI 하드웨어의 성능을 극대화하기 위한 이종 집적(heterogeneous integration) 기술의 중요성을 설명합니다. 이러한 고성능 AI 하드웨어를 구현하기 위한 현대적 설계 공정(시뮬레이션, 레이아웃, MPW 파운드리 제작)을 살펴보고, 빛의 파동적 특성에서 비롯되는 주요 기술적 난제와 이를 해결하여 성능을 개선하는 방안을 논의합니다. 마지막으로, 본 기술이 적용된 광학 AI 가속기 등 혁신적인 응용 사례를 살펴봅니다. 

[Short Biography]

한상윤 교수는 DGIST(대구경북과학기술원) 로봇및기계전자공학과에서 부교수로 재직하며, 실리콘 포토닉스 및 광자 AI 하드웨어 분야를 연구하고 있습니다. 서울대학교에서 전기공학 학사 학위를 마쳤으며, UC 버클리에서 전기컴퓨터공학 박사 학위를 받았습니다. 주요 연구로는 MEMS(미세 전자 기계 시스템) 기술을 광자 회로와 통합하여, 초저전력·대규모 AI 프로세서, 라이다(LiDAR) 및 양자 광자 회로 등을 구현하는 데 노력하고 있습니다.