한국과학기술원(KAIST) 김정호 교수 연구실(테라랩)은 세계적으로 권위 있는 반도체 패키징 기술 관련 국제학회인 'EDAPS 2025'에서 전기및전자공학부 석사과정 배재근 씨가 '최우수 학생 논문상'을 수상했다고 오늘(24일) 밝혔습니다.

EDAPS 2025는 지난 15일부터 사흘간 일본 삿포로에서 열렸습니다.

배씨가 최우수상을 받은 논문은 '위치 트랜스포머 기반 HBM 설계 에이전트'로, 이 논문은 올해 출판된 30여편의 해당 분야 논문 중 기술혁신에 크게 기여한 것으로 평가됐습니다.

EDAPS는 아시아·태평양 지역에서 가장 큰 규모와 영향력을 지닌 반도체 패키징 기술 관련 학회로, 2002년부터 국제전기전자공학자협회(IEEE) 주관으로 매년 열리고 있습니다.

배씨 논문은 신호 품질 저하의 주요 원인인 전원 공급 유도 지터(PSIJ)를 목푯값 이하로 억제하면서도 디커플링 캐패시터 개수를 최소화하기 위해 스위치 트랜스포머 기반 강화학습 알고리즘을 적용한 것으로, 기존 최적화 알고리즘보다 15% 정도 향상된 추론 속도를 입증해 주목받았습니다.

특히 배씨는 논문에서 데이터 비율 증가로 인해 점차 축소되는 대역폭 메모리(HBM)의 PSIJ 마진 문제 해결을 위한 새로운 방법론을 제시했을 뿐 아니라 차세대 HBM을 포함한 이후 세대에도 동일한 적용이 가능한 높은 재사용성을 갖춘 독창적인 시스템을 제안해 심사위원들로부터 호평을 받았습니다.



배씨는 "제 연구가 현재 테라랩이 지향하는 HBM 하드웨어·소프트웨어 설계를 아우르는 에이전틱 인공지능(Agentic AI·인간의 지시 없이도 행동을 취하고 결정을 내릴 수 있는 AI) 수립을 향한 작지만 의미 있는 첫걸음이 되기를 기대한다"고 소감을 밝혔다.

이어 "앞으로 PSIJ 최적화를 넘어 전력·신호 무결성과 열 특성까지 통합적으로 고려하는 HBM 전주기 설계용 에이전틱 AI로 연구를 확장할 계획"이라며 "차세대 HBM 및 칩렛 기반 구조에서도 적용이 가능한 실무형 AI 설계 프레임 워크를 구축해 산업 현장에 기여하는 연구자가 되고 싶다"고 포부를 밝혔습니다.

테라랩에는 현재 석사과정 18명, 박사과정 9명 등 총 27명의 학생이 반도체 전·후공정에 들어가는 다양한 패키지와 인터커넥션 설계를, 강화·모방 학습과 같은 AI 머신러닝(ML)을 활용해 최적화하는 연구를 수행 중입니다.

테라랩은 배씨 외에 올해 초 조지아공대 박사과정에 진학한 김태수 석사 졸업생이 'EDAPS 2024'에서 전체 최우수 논문상을 수상한 데 이어 박사과정 신태인 씨가 세계적으로 권위를 인정받는 국제학술대회인 '디자인콘(DesignCon)'에서'최우수 논문상'을 받는 등 반도체 설계 분야에서한 세계적으로 우수한 실력을 인정받고 있습니다.

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이은파(sw21@yna.co.kr)