KAIST, 반도체 국제학술대회서 미·일·중 제치고 ‘최우수 논문상’

­디자인콘 국제학술대회 참가
테라랩 소속 박사과정 4명 영예

김성국, 최성욱, 신태인, 김혜연 박사과정생 (왼쪽부터). [KAIST 제공]

카이스트(KAIST) 학생들이 반도체 설계 분야 국제학술대회에서 미국, 중국, 일본 빅테크기업들을 제치고 최우수 논문상을 휩쓸었다. KAIST는 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실 ‘테라 랩’ 소속 김성국·최성욱·신태인·김혜연 박사과정 학생 4명이 국제학회 디자인콘(DesignCon)이 선정한 2022년 최우수 논문상 수상자로 선정됐다고 16일 밝혔다.

이들이 수상하는 최우수 논문상은 반도체 및 패키지 설계 분야에서 국제적으로 권위를 인정받고 있는 디자인콘이 인텔·마이크론·램버스·텍사스인스트루먼트·AMD·화웨이·IBM·앤시스 등 글로벌 빅테크 기업의 연구원과 엔지니어, 그리고 세계 각 대학 대학생을 대상으로 수여하는 학술대회 최고상이다.

김성국 학생은 고성능 인공지능 가속기를 위한 고대역폭 메모리 기반 프로세싱-인-메모리(PIM) 아키텍처를 설계했다. 최성욱 학생은 강화학습 방법론을 활용해 고대역폭(HBM) 메모리를 위한 하이브리드 이퀄라이저를 설계해 주목을 받았다. 신태인 학생은 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 신호 무결성 모델링과 설계 및 분석 방법론을 제안했다.

김혜연 학생은 반도체 설계 문제 중 디커플링 캐패시터 배치 문제를 조합 최적화 문제로 정의하고 오프라인 학습 방법인 모방 학습을 통해 자동 최적화했다.

반도체 설계는 고성능·저전력을 목적으로 미세한 3차원 패키지에 다양한 기능을 갖춘 수많은 부품을 최적화해 배치할 뿐만 아니라 검증을 위해서는 복잡한 시뮬레이션이 필요하기 때문에 매우 어려운 분야로 꼽힌다. 김정호 교수가 이끄는 테라 랩에는 1월 현재 석사과정 10명, 박사과정 13명 등 모두 23명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다.

김정호 교수는 “디지털 대전환(DX) 시대를 맞아 반도체의 역할이 갈수록 중요해지는 만큼 차세대 반도체 개발에 필요한 맞춤형 인재 양성을 위해 더욱 노력하겠다”고 말했다.

구본혁 기자

nbgkoo@heraldcorp.com