프로그램

Short Course

Short Course 1 (Global Session)

주제 Trends and Challenges in Nanoelectronics
강연개요 The Korean International Summer School on Nanoelectronics is an annual event, started in 2010. Nano-KISS offers every year a panel of detailed lectures on emerging fields in nano-micro-electronics, given by world-class experts. It is a unique opportunity for senior and junior researchers and engineers to update their knowledge in the rapidly growing field of nano-size components. For the second time, nano-KISS will be organized in association with KCS.
좌장 Sorin Cristoloveanu
  • Sorin Cristoloveanu

    IMEP-LAHC, Grenoble INP Minatec, France

연사 Florin Udrea
  • "High Efficiency Power Semiconductor Devices"
  • Florin Udrea

    Cambridge Univ., UK
    분야: modern power devices

Jean-Pierre Raskin
  • "SOI Technologies from Digital to RF and Beyond"
  • Jean-Pierre Raskin

    Catholic Univ., Leuven, Belgium
    분야: RF circuits on FDSOI

Eric Pop
  • "Nanoelectronics & Heterogeneous Integration with 2D Materials: What are they good for?"
  • Eric Pop

    Stanford Univ., USA
    분야: 2D materials/devices

Louis Hutin
  • "Si MOS-based spin qubits for Quantum Computing"
  • Louis Hutin

    LETI, France
    분야: the state-of-the-art in Q-bits

황현상교수
  • "RRAM based Synapse and I&F Neuron Devices for Neuromorphic System"
  • Hyunsang Hwang (황현상 교수)

    POSTECH (포항공과대학교)

Short Course 2

주제 원자층증착(ALD)과 원자층식각(ALE) 공정 및 소재
강연개요 반도체소자의 미세화가 10nm이하로 진행되면서 더욱 필요한 원자층증착(ALD)과 원자층식각(ALE)의 공정기술과 관련 소재 기술에 대한 최고 전문가의 강의.
좌장 채희엽교수
  • 채희엽 교수

    성균관대학교

연사
  • "ALD공정"
  • 이원준 교수

    세종대학교

박보근박사
  • "ALD Precursor"
  • 박보근 박사

    한국화학연구원

염근영교수
  • "ALE 공정"
  • 염근영 교수

    성균관대학교

Short Course 3

주제 차세대 컴퓨팅을 위한 인공지능 반도체 기술
강연개요 DRAM 스케일링이 지속될수록 DRAM 셀은 retention이 악화되고 있으며, radiation에 의한 soft-error 및 hard-error 등으로 신뢰성이 저하되는 어려움을 겪고 있다. 본 강연은 이러한 문제점을 극복할 수 있는 방법으로 메모리의 오류를 일부 허용하더라도 시스템에 영향을 최소화하는 Approximate DRAM이라는 새로운 개념을 소개한다.
좌장 김지훈교수
  • 김지훈 교수

    이화여자대학교

연사 이규호교수
  • "지능형 반도체 기술 동향과 전망"
  • 이규호 교수

    UNIST

장익준교수
  • "고성능 인공지능 시스템을 위한 Approximate DRAM 기술"
  • 장익준 교수

    경희대학교

노원우교수
  • "인공지능을 위한 프로세서 기술"
  • 노원우 교수

    연세대학교