Research

In embedded systems, computers are used as components to implement special functions. Embedded systems are typically resource-constrained, require real-time behavior, and are battery-operated. Therefore, low-cost, low-power, and short-time-to-market are critical issues in embedded systems. We research the following areas of embedded systems/software.

내장형 시스템은 컴퓨터가 특정기능을 수행하도록 시스템의 부품으로 사용되 는 시스템을 말한다. 내장형 시스템은 전형적으로 하드웨어 자원이 부족하고 실시간성을 요구하며 배터리에 의해 주로 운영되는 특징을 갖는다. 따라서, 저 비용, 저전력, 짧은 시장진입시간 등이 매우 중요한 문제들이다. 본 연구실은 내장형 시스템 및 소프트웨어의 다음 분야들에 대해서 연구를 수행하고 있다.

- Embedded Systems

- Memory Systems (caches, DRAM, STT-RAM, PCM, Flash Memories, SSD)

- Secure Systems (Intel SGX, ARM TrustZone, etc.)

- Time-Sensitive Systems (timing-QoS, UX, etc.)

-  Low-Power DRAM Architecture 개발

- SRAM Caches

- Multi-level Cache Hierarchy

- DRAM System & Architecture

- STT-RAM Cache Design

- Phase Change Memory (PCM)

- Flash Memory / SSD

As the era of the fourth industrial revolution, which affects all industries, including computing and communications, continues, software and data security are becoming increasingly important. Storing encrypted data in memory for software and data protection causes various problems such as limited protected memory size, additional memory requirement, and additional memory operations. To solve these problems, we research secure memory safe from malicious attacks.

컴퓨팅과 통신등 모든 산업에 걸쳐서 영향을 미치는 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 소프트웨어와 데이터 보안은 점점 더 중요해지고 있다.  소프트웨어와 데이터 보호를 위해 암호화하여 메모리에 저장하면 보호되는 메모리 크기 제한, 추가적인 메모리 소비, 추가적인 메모리 연산 등 다양한 문제가 발생한다.  따라서, 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구실에서는 악의적 공격에도 안전한 시큐어 메모리를 연구한다. 

Current Research: Scalable Secure Memory 

현재 연구분야: 확장가능한 시큐어 메모리

Hardware architecture optimized for A.I. algorithms is required for the practical use of A.I. techniques. Most embedded systems used as the main A.I. platform of IoT do not have enough computational hardware resources, such as GPUs. Therefore, we research architecture optimization, power saving, and performance improvements to use A.I. algorithms in such environments. Moreover, when A.I. algorithms trained by large-scale data are utilized to make problem decisions against a human, the system requires high reliability. We further research secure A.I. and related secure memory that is robust against malicious adversarial attacks.

인공지능 기술이 실제로 사용되기 위해서는 인공지능 알고리즘에 최적화된 하드웨어 아키텍처가 필요하다. IoT 등에서 주된 인공지능 플랫폼으로 제시되고 있는 임베디드 시스템은 인공지능 알고리즘을 수행할 수 있는 GPU 등의 하드웨어 자원이 부족하다. 이러한 환경에서도 인공지능 알고리즘을 수행할 수 있도록 관련 아키텍처 최적화, 전력 감소, 성능 개선 등을 연구한다. 또한 대용량의 데이터를 통해 학습된 인공지능이 인간을 대신해 의사결정을 하는데 사용될 경우 매우 높은 수준의 신뢰성이 요구된다. 이를 위해 외부 공격 및 오류에 강인한 시큐어 AI에 대해 연구한다.

Current Research: Embedded AI, Secure AI

현재 연구분야: 저전력 인공지능 추론 시스템, 인공지능을 위한 시큐어 메모리

With technology scaling, feature sizes, and supply and sub-threshold voltages are decreasing for high performance, high transistor density, and low power consumption. At the same time, microprocessors are integrating more transistors to extract more parallelism. Unfortunately, however, these trends make circuits more susceptible to errors. Transient errors occur when energetic neutrons come from deep space and alpha particles from packaging materials hit transistors, which change the state of memory bits or the output of combinational logic temporarily. In addition, permanent errors due to process variation at manufacture and wearing in interconnect and transistors are increasing, which will decrease the yield and lifetime of systems. Therefore, it is of utmost importance to provide reliable computing on top of future unreliable systems for the continued success of computing.

테크날리지 스케일링에 따라서 고성능, 고집적도, 저전력 소비를 위해 트랜지스터의 크기, 전압, 그리고 서브쓰레쉬홀드 전압이 동시에 감소하는 추세이다. 동시에 마이크로프로세서는 더 많은 병렬성을 추출하기 위해 보다 많은 트랜지스터를 집적하고 있다. 그러나 이러한 추세는 회로를 에러에 보다 더 취약하게 만든다. 트랜젼트 에러는 우주에서 날아오는 강한 에너지를 가지는 중성자나 패키지에서 발생하는 알파입자들이 트랜지스터에 충돌함으로써 메모리에 저장된 값이나 조합회로의 출력이 변경됨으로써 발생한다. 또한, 제조시의 프로세스 변이와 신호선 및 트랜지스터의 마모에 의한 영구 에러가 증가하는 추세이어서 시스템의 수율과 생명주기가 감소하는 추세이다. 따라서, 미래의 불안정한 시스템 상에서 신뢰성 있는 컴퓨팅을 제공하는 것은 컴퓨팅의 지속적인 성공을 위해 아주 중대한 문제이다.

Current research: reliable cache/datapath/memory design, software-controlled reliable system design

현재 연구분야: 고신뢰성 캐쉬/데이타패스/메모리 설계, 소프트웨어에 기반한 고신뢰성 시스템 설계

Power consumption is a crucial factor that determines the functionality and mobility of devices due to constrained battery lifetime in mobile and embedded systems.  The tremendous increase in levels of integration and clock frequencies for high performance has escalated power dissipation, accentuating heat extraction, noise immunity, and reliability problems in high-performance systems. All these factors make power optimization at all levels of system design a necessity for the continued progress in computing. In addition, electricity is generated using natural resources such as oil, which increases carbon dioxide and, consequently, global warming.

모바일 및 내장형 시스템에서 전력소비는 배터리 수명의 제한 때문에 이들 장치들의 기능성 및 이동성을 결정하는 중요한 요소이다. 고성능을 성취하기 위한 집적도 및 클락 주파수의 증가는 전력소비를 증가시켜서 이들 시스템에서의 열방출, 신호잡음에 대한 면역력, 신뢰성 등의 문제들을 매우 악화시킨다. 이러한 모든 요소들은 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서 시스템 설계의 모든 수준에서 전력소비 감소를 매우 중요한 문제로 만든다. 또한 전력소비는 석유와 같은 자원소비를 유발해 이산화탄소 발생을 증가시켜 지구 온난화를 악화시킨다.

Current Research: power-aware cache/DRAM architectures

현재 연구분야: 저전력 캐쉬/메모리 아키텍처 설계

In the conventional computing environment, it is important to compute functionally correctly and fast. However, in cyber-physical systems where computing is integrated with physical components, for example, robots, vehicles, and medical equipment, it is of utmost importance to model physical properties. Real-time and concurrency are inherent properties of physical components, which are not supported well by the current computing paradigm. Therefore, all levels of computing such as architectures, OS, programming languages, compilers, and methodologies, should be redesigned to provide high levels of real-time and concurrency to realize true cyber-physical systems, which are open to the physical world, beyond embedded systems.

전통적인 컴퓨팅 환경에서는 프로그램이 기능적인 측면에서 정확한 결과를 얼마나 빨리 계산할 수 있는지가 주된 이슈였다. 그러나 컴퓨팅이 물리적 세계와 결합하는 사이버-피지컬 시스템, 예를 들면 로봇, 자동차, 의료기기 등에서는 물리세계의 요소들을 컴퓨팅이 잘 모델링 할 수 있어야 한다. 고도의 실시간성, 동시성(병렬성) 등은 물리 세계에서는 내재적이지만 컴퓨팅은 이를 제대로 반영하지 못하고 있다. 따라서, 내장형 시스템을 넘어서서 물리 세계에 개방되어 있는 진정한 사이버-피지컬 시스템을 구현하기 위해서는 컴퓨팅의 모든 영역(아키텍처, 운영체제, 프로그래밍 언어, 컴파일러, 개발방법론)에 있어서 고도의 실시간성과 동시성을 제공할 수 있도록 재설계되어야 한다.

Current research: timing-aware architectures, timing-aware OS, Automotive Software Platform

현재 연구분야: 실시간 아키텍처, 실시간 운영체제, 자동화 소프트웨어 플랫폼 설계