KAIST 테라랩, IEEE 반도체 관련 학술대회서 2년 연속 '최우수상'

KAIST 김정호 교수 연구실(KAIST 테라랩)은 아시아·태평양 지역에서 가장 권위 있는 반도체 패키징 기술 관련 국제학회 '이뎁스(EDAPS) 2025'에서 배재근 연구생(석사과정)이 '최우수 학생 논문상'을 수상했다고 26일 밝혔다. 테라랩은 세계적으로 권위를 인정받는 국제학회에서 지난해 김태수 석사과정 학생 '최우수 논문상' 수상에 이어 2년 연속 수상자를 배출했다. 배재근 연구생은 이달 중순 일본 삿포로에서 열린 'EDAPS 2025' 국제학회에서 '스위치 트랜스포머 기반 HBM 설계 에이전트(Switch Transformer-based HBM Design Agent)'로 올 한 해 출판된 30여 편의 논문 중 이 분야 기술혁신에 기여한 점을 인정받아 'EDAPS 2025 전체 최우수 학생 논문상을 수상했다. '이뎁스(EDAPS, Electrical Design of Advanced Packaging & systems)'는 아시아·태평양 지역에서 가장 큰 반도체 패키징 기술 관련 학회다. 지난 2002년부터 국제전기전자공학자협회(IEEE) 전자패키징학회(Electronic Packaging Society)가 매년 주최하고 있다. 칩(Chip) 설계, 시스템인 패키지·시스템 온 패키지(Sip/Sop), 전자파 간섭·전자 적합성(EMI/EMC), 설계 자동화 프로그램(EDA) 툴(Tool) 및 3D-IC 및 실리콘 관통 전극(TSV) 설계 등 반도체 패키징의 전반적인 분야 연구 결과를 공유하고, 산업계 요구를 반영한 연구 성과를 주로 공개한다. 배재근 연구생 논문은 신호 품질 저하 주요 원인인 전원 공급 유도 지터(PSIJ)를 목표값 이하로 억제하면서도 디커플링 캐패시터 개수를 최소화하기 위해 스위치 트랜스포머 기반 강화학습 알고리즘을 적용한 결과물로, 기존 최적화 알고리즘 대비 약 15% 향상된 추론 속도를 입증해 주목 받았다. 배재근 연구생은 특히 논문에서 데이터 레이트 증가로 인해 점차 축소되는 HBM(고대역폭메모리) PSIJ(전원 노이즈 유발 지터) 마진 문제 해결을 위한 새로운 방법론을 제시했을 뿐만 아니라, 차세대 HBM을 포함한 이후 세대에도 동일한 적용이 가능한 높은 재사용성(reusability)을 갖춘 독창적인 시스템을 제안했다는 점에서 심사위원들로부터 높은 평가를 받은 것으로 알려졌다. 'PSIJ 마진 문제'는 전원 노이즈 때문에 신호 타이밍이 흔들려(지터 증가) 아이/타이밍 마진이 줄어드는 현상을 주로 말한다. 배재근 연구생은 "현재 테라랩이 지향하고 있는 HBM 하드웨어·소프트웨어 설계를 아우르는 에이전틱 인공지능(Agentic AI) 수립을 향한 작지만 의미 있는 첫걸음이 되기를 기대한다”고 소감을 밝혔다. 그는 이어 “향후 PSIJ 최적화를 넘어 전력·신호 무결성과 열 특성까지 통합적으로 고려하는 HBM 전주기 설계용 에이전틱 AI로 연구를 확장하고자 한다”며, “차세대 HBM 및 칩렛 기반 구조에서도 적용이 가능한 실무형 AI 설계 프레임워크를 구축해 산업 현장에 기여하는 연구자가 되고 싶다”고 포부를 밝혔다. 한편, 테라랩에는 올 12월 현재 석사과정 18명, 박사과정 9명 등 모두 27명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를, 강화·모방 학습과 같은 인공지능(AI) 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중이다. 테라랩은 이번 배재근 석사과정 학생의 수상 외에도 올해 초 조지아공대 박사과정에 진학한 김태수 석사 졸업생이'EDAPS 2024 전체 최우수 논문상'을 수상한 데 이어 올 초에도 세계적으로 권위를 인정받고 있는 국제학술대회 '디자인콘(DesignCon)'에서 박사과정 신태인 학생이 '최우수 논문상'을 수상하는 등 반도체 설계 분야에 관한 한 세계적으로 우수한 실력을 인정받고 있다.