전동석 (전자공학자)

전동석(Dongsuk Jeon)은 대한민국의 전자공학자이자 서울대학교 융합과학기술대학원 부교수이다. 연구 분야는 뉴로모픽 컴퓨팅과 스파이킹 신경망(SNN)이며, 알고리즘과 하드웨어를 동시에 설계하는 공동설계(co-design)에 집중한다. 연구실은 모바일·엣지 환경에서의 온칩 학습과 메모리–연산 일체화 구조를 탐구하며, 65 nm 공정 기반의 스파이크 전용 직접 피드백(Direct Spike-Only Feedback) 방식으로 동작하는 이미지 분류용 뉴로모픽 프로세서를 실칩으로 검증하였다.

 생애 
서울대학교 전기공학부에서 공학사(B.S.)를 취득한 뒤(2009), 미시간 대학교 전기공학과에서 Dennis Sylvester의 지도로 공학박사(Ph.D.) 학위를 받았다(2014). 이후 매사추세츠 공과대학교에서 박사후 연구원(Postdoctoral Associate)으로 활동하였다(2014–2015). 2016년 서울대학교에 부임하여 조교수로 재직했고, 2020년부터 부교수로 근무한다. 학부·대학원 시기에 반도체 저전력 회로와 오류 탄력적 시스템을 다루며 축적한 기초를 바탕으로 한국 복귀 이후 뉴로모픽 칩의 회로·시스템 수준 최적화에 기여하였다.

 연구와 업적 
연구의 핵심은 스파이킹 신경 신호를 전자회로로 구현해 학습·추론의 에너지 비용을 낮추는 일이다. 전동석은 오류 전파를 스파이크 경로로만 전달하는 스파이크 전용 직접 피드백(Direct Spike-Only Feedback) 방식을 채택해, 외부 메모리 접근을 줄이고 칩 내부에서 학습을 수행하는 경로를 단순화하였다.
2025년 공개 소개에서는 뉴런 수가 수백 개 규모의 소형 칩과 관련 알고리즘을 제시하며, 엣지 카메라·로봇과 같은 저전력 응용을 염두에 둔 확장 방향을 설명하였다.
뉴로모픽 공학의 이론적 배경은 아날로그 VLSI를 이용한 신경 시스템 구현 연구에서 출발하며.Carver Mead, 《아날로그 VLSI와 신경 시스템》(Analog VLSI and Neural Systems), 레딩(매사추세츠): 애디슨-웨슬리, 1989.
회로·시스템 수준에서의 기억·정보처리 모델 정리는 후속 종합 논문들을 통해 체계화되었다.Giacomo Indiveri, Shih-Chii Liu, 〈뉴로모픽 시스템의 기억과 정보 처리〉(“Memory and Information Processing in Neuromorphic Systems”), Proceedings of the IEEE 103권 8호(2015): 1379–1397.Chetan S. Thakur 외, 〈대규모 뉴로모픽 스파이킹 배열 프로세서〉(“Large-Scale Neuromorphic Spiking Array Processors”), Frontiers in Neuroscience 12(2018): 891.

 연구실 및 프로젝트 
전동석이 이끄는 모바일 멀티미디어 시스템 연구그룹(Mobile Multimedia Systems Group)은 엣지 디바이스에서 동작하는 데이터처리 알고리즘의 하드웨어 구현, SoC 설계, 저전력 아날로그/디지털 집적회로를 연계해 메모리–연산 일체화 및 온칩 학습을 실험한다.서울대 AI연구원 소개에 따르면 연구 분야는 AI 플랫폼·AI 칩(Core AI)과 바이오/브레인(X+AI)으로 표기된다.

 평가 
이 연구는 (1) 학습 경로까지 칩 내부로 끌어들여 데이터 이동 비용과 에너지 오버헤드를 줄였다는 점, (2) 스파이크 신호 체계에 맞춘 알고리즘–회로 공동설계를 통해 실리콘에서 검증된 경량 학습 메커니즘을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 향후 과제로는 더 큰 규모의 신경망으로의 확장, 공정 미세화에 따른 특성 변화, 범용 워크로드에서의 성능–효율 균형 확보가 지적된다.

 경력 
 Research Intern, Texas Instruments(2011)
 Research Intern, imec(2012)
 Visiting Scholar, Nanyang Technological University(2013–2014)
 Postdoctoral Associate, 매사추세츠 공과대학교(2014–2015)
 조교수, 서울대학교(2016–2020)
 부교수, 서울대학교(2020– )

 논문 
 박정우; 이주윤; 전동석 (2020). 「65 nm 뉴로모픽 이미지 분류 프로세서: 스파이크 전용 직접 피드백을 통한 에너지 효율적 학습」(A 65-nm Neuromorphic Image Classification Processor with Energy-Efficient Training through Direct Spike-Only Feedback). IEEE Journal of Solid-State Circuits 55(1): 108–119. doi:10.1109/JSSC.2019.2942367.
 박정우; 이주윤; 전동석 (2019). 「65 nm 236.5 nJ/분류 뉴로모픽 프로세서—스파이크 전용 직접 피드백을 이용한 온칩 학습(에너지 오버헤드 7.5%)」(7.6 A 65nm 236.5nJ/Classification Neuromorphic Processor with 7.5% Energy Overhead On-Chip Learning Using Direct Spike-Only Feedback). IEEE International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) Digest of Technical Papers 2019: 140–142. doi:10.1109/ISSCC.2019.8662398.

 각주 

 외부 링크 
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