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우리 연구실은 차세대 AI 하드웨어 시스템을 위한 핵심 반도체 기술 개발을 목표로 합니다. 이를 위해 전기전자공학을 중심으로 기계공학, 재료공학, 화학공학을 융합한 다학제적 접근을 통해 소자–패키징–시스템을 연결하는 통합 반도체 기술을 연구하고 있습니다.
연구는 크게 두 가지 방향으로 진행됩니다. 첫째, Monolithic 및 Heterogeneous 3D IC 기술을 연구합니다. 이를 위해 3D IC 로직 및 메모리 소자 개발과 함께 고성능·저전력 컴퓨팅을 위한 3D IC 설계 방법론, 즉 DTCO를 연구합니다. 둘째, 첨단 반도체 패키징 공정 기술과 멀티칩 시스템 설계 및 평가 기술, 즉 STCO를 연구합니다. 이를 통해 다양한 반도체 칩을 통합하여 초고대역폭·고성능 컴퓨팅 시스템을 구현할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 개발하고 있습니다. 우리 연구실은 소자 혁신, 패키징 기술, 시스템 설계를 연결하는 연구를 통해 차세대 AI 하드웨어 및 이종집적 컴퓨팅 시스템의 새로운 패러다임을 제시하는 것을 목표로 합니다.
우리 연구실은 긍정적이며 스스로 동기부여가 가능한 학생과 연구자를 찾고 있습니다. 특히 윤리 의식, 동료애, 연구에 대한 열정, 그리고 건강하고 주체적인 태도를 중요하게 생각합니다.
연구 분야는 다음과 같은 폭넓은 영역을 포함합니다.
- Logic and memory transistors (2D TMD, CNT for logic / oxide semiconductors for DRAM)
- Monolithic 3D (M3D) systems (3D IC design and PPA evaluation)
- Advanced semiconductor packaging
- Heterogeneous multi-chip systems (package-level digital architecture, system evaluation)
우리 연구실에는 전기공학, 재료공학, 기계공학, 화학공학, 화학, 물리학 등 다양한 배경을 가진 연구자들이 함께 연구하고 있습니다.
특히, 저는 최근 연구 과정에서 생성되는 다양한 데이터를 통합적으로 활용할 수 있는 Agentic AI 연구 보조 시스템을 구축하는데 많은 관심을 가지고 있습니다. 이미 많은 실리콘밸리 기업들은 업무에 이를 적용하고 있으며 코딩부터 대량의 물리 데이터 분석까지 많은 업무를 AI 로 전환하고 있습니다. 이에 우리 연구실에서도 AI와 인간이 협업하는 새로운 형태의 디바이스 및 패키징 연구 환경을 구축할 연구자를 찾고 있습니다. 이러한 미래지향적인 연구를 꿈꾸는 사람이라면 언제든 연락 바랍니다.
현재는 오랜 호흡으로 박사까지 진학할 학생이나 통합 과정 지원자를 우선적으로 선발합니다. 관심 있는 분들은 CV, 성적표, 연구 활동 자료 (논문, 프로젝트 등)를 제 메일로 보내주시기 바랍니다 (jmkwon@kaist.ac.kr).
※ 2026년 1학기부터 연구실은 KAIST 전기및전자공학부 및 KAIST AI시스템학과로 이동하였습니다. 지원에 참고 바랍니다.
Open Roles
High Performance Logic Devices
Logic
This position focuses on advanced CMOS technology development by investigating low-dimensional (2D/1D) transistors through experiments and TCAD simulations. The research extends device concepts to logic architectures enabling standard cell height scaling (e.g., GAA, CFET), and evaluates power, performance, and area (PPA) from device to standard-cell and chip levels within a Design Technology Co-Optimization (DTCO) framework.
VCT based Oxide DRAM
Memory
The Memory Team focuses on oxide-semiconductor-based 2T0C DRAM, pursuing an integrated research framework that spans device architecture, fabrication processes, materials, circuits, and system-level design to realize high-density, high-reliability, and low-power memory and computing platforms. In particular, we investigate vertical channel transistors (VCTs) as a core device platform to enable next-generation three-dimensional stacked memory and AI-oriented CIM/PIM architectures.
Standard Cell Design and Benchmarking for 3D-Stacked FETs
Design and Benchmark
This position focuses on evaluating and abstracting the physical characteristics of silicon 3D-stacked FETs and novel-material devices from the standard-cell perspective. Building on this foundation, the role quantitatively investigates the PPA (Power, Performance, Area) gains achievable when advanced and 3D-stacked CMOS logic (e.g., GAA, CFET, FlipFET) and BEOL-compatible devices are integrated and stacked. Ultimately, based on these analyses, the position aims to propose new directions for three-dimensional integration and an application roadmap that can extend scaling beyond the limits of CMOS downscaling.
System-Level Benchmarking of Advanced Devices and Packaging Technologies
Design and Benchmark
This position focuses on system-level benchmarking of advanced devices and packaging technologies. The candidate will work on evaluating the performance, energy efficiency, and scalability of emerging semiconductor devices and 3D packaging solutions in the context of real-world applications. This includes developing benchmarks that reflect the demands of AI workloads and other high-performance computing tasks, as well as analyzing how different device and packaging innovations impact overall system performance. The role involves close collaboration with device researchers, circuit designers, and architects to ensure that benchmarking efforts are aligned with the latest technological advancements.
Advanced Packaging Technologies
Components and Packaging
This position focuses on integrated electrical, mechanical, and thermal design, experimentation, measurement, and development for high-speed signal transmission based on advanced packaging building-block technologies. You will participate in experiment- and simulation-driven research on high-speed interconnects and packaging technologies for next-generation semiconductor systems.
Agent AI for Semiconductor System
개별연구 학생 (undergraduate)
This position focuses to establish a next-generation AI-native semiconductor design framework that enables integrated optimization across the Device–Circuit–Package–System stack. It includes AI-based standard cell design and autonomous semiconductor measurement systems for 3DIC environments, RF power amplifier and impedance matching circuit design considering RF packaging effects, neural compact model-based readout circuit design for vertical-channel DRAM and gain-cell memory, and AI-enhanced performance prediction simulators for multi-chip (chiplet) systems.