EE학부 정명수 교수 연구팀, 세계최초로 전원 공급 없이도 동작 유지하는 컴퓨터 개발

[학부 정명수 교수, 권미령 박사과정, 이상원 박사과정, 박규영 박사과정,왼쪽부터]

 

전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 세계 최초로 정전 시 전원 공급 없이도 동작을 유지하는 비휘발성 컴퓨터를 개발하였다.
 
정명수 교수 연구팀은 세계 최초로 비휘발성 메모리 단독으로 메인 메모리를 구성하여 전원 공급 여부와 관계없이 컴퓨터의 모든 동작 상태를 유지할 수 있는 “ 경량화된 비휘발성 컴퓨팅 시스템( Lightweight Persistence Centric System 이하  라이트 PC)” 을 개발하였다. 이는 기존 휘발성 컴퓨팅 시스템 대비  4.3 배 빠른 응용실행 및  73% 의 전력 소모 절감과 최대  8 배 큰 메모리 용량을 자랑한다.
 
비휘발성 메모리란 전원 공급이 사라져도 정보가 유지되는 메모리로 휘발성 메모리인 DRAM 에 비해 큰 용량과 적은 전력 소모를 제공하지만,  쓰기 속도가 느리다는 단점이 있다.  이러한 단점 때문에 기존의 비휘발성 메모리( 인텔의 옵테인 메모리) 는 DRAM 과 함께 사용되었다.  하지만 이렇게 구성된 컴퓨터에서 동작 상태를 유지하기 위해서는 DRAM 의 데이터를 비휘발성 메모리나 저장장치인 SSD  등으로 옮겨야 하는 작업이 필요하다는 문제가 있다.
 
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 비휘발성 메모리의 성능을 높여 단독으로 사용하기 위한 프로세서와 메모리 컨트롤러 기술과 함께 비휘발성 메모리 기반 컴퓨터의 동작 상태 유지를 위한 운영체제 기술을 개발하였다.  제안된 기술들을 통해 라이트PC 는 동작 중 전원이 갑자기 사라져도,  다시 전원이 연결되면 이전 상태 그대로 복원이 가능하다.  연구팀은 자체 제작한 시스템 보드 위에 라이트PC 를 실제 시제작하여 실효성 검증을 마쳤다.
 
라이트PC 는 기존 컴퓨터보다  적은 전력 을 소모하고  대용량 메모리 와   높은 성능  및   서비스의 안전성 을 제공할 수 있어 데이터 센터나 고성능 컴퓨팅,  저전력 핸드폰등 다양하게 활용될 것으로 기대된다.
 
권미령,  이상원,  그리고 박규영 박사과정생들이 참여한 이번 논문은 미국 뉴욕시에서 오늘 6 월에 열릴 컴퓨터 구조 분야 최우수 학술대회인 ‘ 이스카(International Symposium on Computer Architecture, ISCA), 2022’ 에서 LightPC 라는 논문명(LightPC: Hardware and Software Co-Design for Energy-Efficient Full System Persistence) 으로 발표될 예정이다.
 
 
 
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[연구성과도 하드웨어 프로토타입 및 평가 구성]
 
 
한편 이번 연구는 차세대 메모리 개발 및 공급업체 멤레이,  과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 우수신진( 중견연계) 사업,  그리고 정보통신기획평가원 사웝들을 지원을 받아 진행되었다. 
해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org) 와 유튜브(https://youtu.be/mlF7W_RmYRk) 에서 확인할 수 있다.
 
 
 
[Link]
네이버:  https://n.news.naver.com/mnews/article/092/0002254869?sid=105
다음:  https://news.v.daum.net/v/20220425130019427
한국경제:  https://n.news.naver.com/article/015/0004690051?lfrom=kakao
매경이코노미:https://n.news.naver.com/article/024/0000074578

전기및전자공학부 윤영규 교수, 신소재공학과 공동 연구팀, 고성능 조직 내 멀티 마커 동시 탐지 기술 개발

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[전기및전자공학부 윤영규교수, 김지원학생(박사과정), 신소재공학과 장재범교수, 왼쪽부터]

전기및전자공학부의 윤영규 교수팀과 신소재공학과 장재범 교수팀의 공동 연구로 기존 기술 대비 5배 이상 더 많은 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 멀티 마커 동시 탐지 기술 PICASSO를 개발하였다. 
 
최근 환자별로 암 조직 내부에 발현되는 단백질 마커가 서로 다르다는 사실이 밝혀지고 있으며, 이러한 차이에 따라서 암의 예후 및 항암제 반응성 등이 결정된다는 연구 결과가 발표되고 있다. 이에 따라서 암 조직에서 여러 단백질 마커를 동시에 탐지하는 기술이 반드시 필요하다. 
 
연구팀은 형광 염색을 바탕으로 한 번에 15개 이상, 최대 20개까지의 단백질 마커를 동시에 탐지할 수 있는 기술인 PICASSO를 개발하였다. 발광 스펙트럼이 유사한 형광 분자들을 동시에 사용하고, 여러 종류의 형광 분자 신호를 정확하게 분리할 수 있는 블라인드 신호 분리(blind source separation) 기술을 개발하였다. 이 기술은 특수한 시약이나 고가의 장비를 필요로 하지 않아 암의 정확한 진단 및 항암제 개발, 새로운 단백질 마커 발굴 등에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 
 
KAIST 전기및전자공학부 김지원 학생과 신소재공학과 서준영 학생, 심연보 졸업생이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’ 5월 13권에 출판되었다.
(논문명: PICASSO allows ultra-multiplexed fluorescence imaging of spatially overlapping proteins without reference spectra measurements).
 
 
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[연구성과도 사진]

IT융합빌딩 연구성과물 사진 게시

KAIST 전기및전자공학부 홍보위원회는 아래 연구성과물 사진을 게시하기로 결정하였다.

 

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최신현교수 연구팀, 다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발

 
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< 전기및전자공학부 최신현 교수 >https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=18650
전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 다공성 구조를 갖는*차세대 저항 변화 소자(멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(시냅스 소자)를 개발했다고 25일 밝혔다.멤리스터(Memristor): 메모리와 레지스터의 합성으로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자. 전원공급이 끊어졌을 때도 직전에 통과한 전류의 방향과 양을 기억한다.
최 교수 연구팀은 기존 양이온 저항 변화 방식과 음이온 저항 변화 방식을 혼합한 하이브리드 형태로 매개체를 구성해, 비정질로 이루어진 다공성 구조 및 버퍼 층을 이용해 고신뢰성 시냅스 소자를 설계했다. 해당 구조는저온 공정을 통해 형성함으로써 기존 실리콘 상보형 산화금속 반도체(CMOS)에 집적 및 적층 가능해 집적도 높은 대용량 로직/인공신경망 컴퓨팅 시스템 제작에 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.우리 대학최상현 석사과정생과 박시온 박사과정생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지`사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월호에 출판됐다. (논문명: Reliable multilevel memristive neuromorphic devices based on amorphous matrix via quasi-1D filament confinement and buffer layer)

멤리스터는저전력으로 인메모리(In-memory) 컴퓨팅, 가중치 저장, 행렬 계산 능력(vector-matrix multiplication) 등으로 차세대 논 폰노이만 구조에 쓰일 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.

그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅(Large-scale neural computing) 시스템을 만들기 위해서는 멤리스터 단위 소자의 신뢰성을 확보할 수 있는 연구가 필요하다.

소자의 신뢰성 저하는 전통적으로 비정질 물질 내에 무작위적으로 움직이는 결함 및 이온의 배치에서 기인한다. 최신현 교수는 이러한 문제를 단결정 물질을 사용해 결함 및 이온의 무작위적인 움직임을 제어함으로써 소자 신뢰성 확보에 성공한 바 있다. 하지만 단결정을 이용하는 문제 및 제작에 고온 공정이 필요하므로 기존 실리콘CMOS에 집적 및 적층이 어려워 집적도를 높이는 데 한계가 있었다.

 

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< 그림 1. 연구에서 제작한 소자의 이미지와 각 구조에서 유도되는 특성 >연구팀은 이번 연구를 통해 기존의 비정질 물질을 사용해 신뢰성을 확보할 수 있는 다공성 구조의 양이온 제어층 및 버퍼층으로 이용되는 음이온 제어층을 설계했고, 이를 통해 적층 및 집적 가능한 소자를 제작했다. 연구팀은 기존 소자 대비6배 이상 신뢰성을 개선할 수 있었으며, 이와 동시에 인공 시냅스 소자로서 필요한 다른 특성들도 확보할 수 있었다.연구를 주도한 최신현 교수는”이번에개발한 고신뢰성 시냅스 소자는 안정적인 대용량 어레이 제작의 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 차세대 신소자를 기반으로 한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리가 필요한 응용 분야에 적합한 플랫폼을 구축하는 데에 기여할 수 있기를 바란다. 또한, 미국, 대만 기업에서 활발히 진행 중인 차세대 신소자 기반 기술 개발이 국내에서도 활성화되기를 희망한다ˮ며”다른 물질계에서도 구조적으로 적용할 수 있는 방법론을 제시함으로써 활발히 연구가 진행될 것으로 생각된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다. 

카이스트 뉴스(1번 항목) 및 다른 언론 링크는 다음과 같다.

 

1.  https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=18650, “다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발”, KAIST NEWS, Jan, 2022.
2.  https://m.etnews.com/20220125000104, “KAIST, 다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발” , 전자신문, Jan, 2022.
3.  https://news.v.daum.net/v/20220125163222693 , “KAIST, 신뢰성 6배 높은 차세대 지능형 반도체 소자 개발”, 다음뉴스(연합뉴스), Jan , 2022.
4.  https://biz.chosun.com/it-science/ict/2022/01/24/7XCCGQQ44JGYDJQ3C6ZW6NVX3I/ “연산·저장 한번에… 뇌 닮은 ‘뉴로모픽 반도체’ 시대 온다”, 조선비즈, Jan, 2022.
5.  http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=24097 “KAIST 최신현 교수팀, 고신뢰성 시냅스 소자 개발..인공지능 등 뉴로모픽 시스템 개발 기대” , 인공지능 신문, Jan, 2022.
6.  https://m.mk.co.kr/stockview/?sCode=21&t_uid=21&c_uid=3495802 , “KAIST, 신뢰성 6배 높은 차세대 지능형 반도체 소자 개발”, 매일경제, Jan, 2022.
7.  https://www.jeonmae.co.kr/news/articleView.html?idxno=871274, “KAIST 최신현 교수팀, 다공성 나노소재 활용 ‘고신뢰성 시냅스 소자’ 개발”, 전국매일신문, Jan, 2022.
8.  http://www.worktoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=22010, “KAIST, 다공성 나노소재 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발”, 워크투데이, Jan, 2022.
9.  https://www.hankyung.com/economy/article/202201253064Y, “KAIST, 신뢰성 6배 높은 차세대 지능형 반도체 소자 개발”, 한국경제, Jan, 2022.
10. http://www.ccdailynews.com/news/articleView.html?idxno=2108836, “KAIST, 다공성 나노소재 활용 고신뢰성 시냅스 소자 개발”, 충청일보, Jan, 2022.
11. http://www.veritas-a.com/news/articleView.html?idxno=405000, “KAIST, 다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발”, 베리타스 알파, Jan, 2022.
12. https://www.asiae.co.kr/article/2022012511384344368, “뇌 모방해 저장·연산 동시에…’폰-노이만’ 컴퓨터 한계 깬다”, 아시아경제, Jan, 2022.

 

박사과정 박수진,김주엽,김근목, IEEE SSCS Predoctoral Achievement Award 선정

 

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[수상자 박수진, 김주엽,김근목 박사과정, 왼쪽부터]

 

KAIST 전기및전자공학부 조성환 교수, 최재혁교수, 이상국 교수 연구실에서 ‘IEEE SSCS Predoctoral Achievement Award’의 수상자들을 배출했다.

 

‘IEEE SSCS Predoctoral Achievement Award’는 IEEE(국제전기전자공학회)의 Solid-State Circuits Society(반도체회로 소사이어티)에서 전세계 반도체회로를 전공하는 박사과정을 대상으로 선발하여 수여하는 상이다. 

이 상은 전 세계에서 반도체 회로를 전공하는 박사과정 학생들을 대상으로 IEEE에서의 국제논문 성과, 학업성적, 박사과정에서의 연구성과, 추천서 등을 바탕으로 20여명에게만 수여되게 된다.

지난 30년간 반도체회로 분야 많은 세계적인 석학들의 수상 전례가 있어 매우 의미가 있으며, 우리 학교에서는 박수진 (지도교수 조성환), 김주엽 (지도교수 최재혁), 김근목 (지도교수 이상국) 학생이 수상하게 되었다.

 

박수진 학생은 1저자로 VLSI 3편 및 JSSC를 비롯하여, 국제 저널 및 국제학회논문을 총 9편 발표하였다. ISSCC Student Research Preview (SRP)에서 최우수 포스터상을 수상하였고, 한국 반도체설계대전에서 입상하였다. 

또한 제14회 반도체 협회 장학생으로 선정되었으며, IEEE SSCS Women in Circuits에서 Rising Stars Award를 수상하였다.

 

김주엽 학생은 1저자로 ISSCC 2편 및 JSSC를 출간하였고, 국제학회 및 국제저널논문을 총 10편 발표하였다. 삼성전자 휴먼테크논문대상에서 장려상과 동상을 입상하고, 한국 반도체 설계대전에서 2번 입상하였다. 

 

김근목 학생은 ISSCC와 JSSC을 포함한 10편의 국제 학회 및 저널 논문을 발표했고, 제21회 대한민국 반도체설계대전에서 산업통산자원부 장관상을 수상한 바 있다. 

 

세 학생들은 IEEE의 SSCS에서 앞서 언급한 성과들을 높이 평가받아 IEEE SSCS Predoctoral Achievement Award 2021-2022에 선정되었다.

시상식은 2월 국제고체회로학회(ISSCC)에서 진행되며, 수상자들은 1,000달러의 상금을 받게 된다.

 

정명수 교수 연구팀, 그래프 기계학습이 가능한 계산형 스토리지/SSD 가속기 세계 최초 개발,(GPU 성능 7배)

 

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[전기 및 전자공학부 정명수 교수, 권미령 박사과정, 국동현 박사과정, 왼쪽부터]

 

전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 세계 최초로 그래프 기계학습이 가능한 계산형 스토리지 가속기를 개발하였다.

 

정명수 교수 연구팀은 그래프 기반 신경망 기계학습 모델(GNN)을 그래프 데이터 자체가 저장된 스토리지/SSD 장치 근처에서 바로 처리하여 가속하는 ‘전체론적 그래프 기반 신경망 기계학습 기술’을 세계 최초로 개발하였다. 이는 최신 고성능 엔비디아의 GPU 가속 컴퓨팅 대비 33배 적은 에너지로 7배 빠른 추론 속도를 자랑한다.

 

연구팀이 제안한 연구성과 중 특히 주목할만한 점은 해당 기술이 다양한 그래프 기계학습 모델을 쉽게 프로그래밍할 수 있는 소프트웨어 프레임워크와 사용자가 자유롭게 변경할 수 있는 신경망 가속 하드웨어 로직 및 RTL들을 제공한다는 것이며, 제안된 기술들은 카이스트에서 자체 제작한 계산형 스토리지 프로토타입 위에 실제 시제작 되어 실효성 검증을 마쳤다.

 

대규모 그래프에 대해 스토리지/SSD 근처에서 그래프 기계학습을 고속으로 추론할 뿐만 아니라 에너지 절약에 최적화된 계산형 SSD 가속 시스템을 확보하여 그래프 신경망 기계학습 모델에 필요한 그래프 변환, 샘플링등의 전처리 작업도 비휘발성 메모리 근처에서 직접 수행한다. 해당 기술은 기존 고성능 가속 시스템을 대체해 초대형 추천시스템, 교통 예측 시스템, 신약 개발 등의 광범위한 실제 응용에 적용될 수 있을 것으로 예상된다. 

 

권미령, 국동현, 그리고 이상원 박사과정생들이 참여한 이번 논문(논문명: Hardware/Software Co-Programmable Framework for Computational SSDs to Accelerate Deep Learning Service on Large-Scale Graphs)은 오는 2월에 미국 산호세에서 열릴 스토리지 시스템 분야 최우수 학술대회인 ‘USENIX Conference on File and Storage Technologies, FAST), 2022’에서 발표될 예정이다. 

 

한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 진행됐으며 해당 연구에 대한 자세한 내용은 연구실 웹사이트(http://camelab.org)에서 확인할 수 있다. 

 

 

 

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[연구성과도: 하드웨어 프로토타입 및 평가 구성]

 

관련 링크 : 

카이스트 

https://news.kaist.ac.kr/news/html/news/?mode=V&mng_no=18410

네이버 

https://search.naver.com/search.naver?where=news&sm=tab_tnw&query=%EA%B7%B8%EB%9E%98%ED%94%84&sort=0&photo=0&field=0&pd=0&ds=&de=&mynews=0&office_type=0&office_section_code=0&news_office_checked=&related=1&docid=4210005835208&nso=so:r,p:all,a:all 

이주호박사(김용훈교수랩)’21년 에쓰오일 우수논문 IT 분야 대상 수상 등

 

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[김용훈교수, 이주호박사, 왼쪽부터]

 

수상명: 2021년도 제11회 에쓰오일 우수학위논문상 – IT 분야 대상
학위논문제목: 전압이 인가된 전기화학 계면에서의 전기 엔탈피의 제1원리적 계산 (First-principles Calculation of Electric Enthalpy at Voltage-Applied Electrochemical Interfaces)
저자: 이주호
주관: 한국과학기술한림원, 한국대학총장협회, 에쓰-오일 과학문화재단(후원)
시상식 장소: 에쓰-오일 본사 3층 대강당
시상식 일시: 2021년 12월 2일

 

KAIST 전기 및 전자공학부 이주호 박사와 지도교수 김용훈 교수가 한국과학기술한림원(원장 한민구)과 한국대학총장협회가 공동 주관하고 에쓰-오일 과학문화재단(이사장 백운규)에서 후원한 ‘제11회 에쓰-오일 우수학위논문상’ IT 분야 대상 수상자로 선정돼 12월 2일(목) 서울 마포구 공덕동 에쓰-오일 본사 3층 대강당 시상식에서 수상했다.

한국과학기술한림원(https://kast.or.kr)은 2011년부터 에쓰-오일 과학문화재단의 후원으로 기초과학 및 공학 분야의 젊은 과학자를 선발·포상함으로써 21세기 국가 과학기술의 주역으로 육성하고자 에쓰-오일 시상사업을 시행해 오고 있다.

한국과학기술한림원과 한국대학총장협회가 공동 주관한 이날 시상식에서, 수학∙물리학∙화학∙화학공학/재료공학∙IT 5개 분야에서 우수학위논문으로 선정된 젊은 과학자 10명과 지도교수 10명에게 연구지원금 1억 1500만원을 전달하고, 물리∙화학∙생리화학∙화학공학/재료공학∙에너지 등 5개 분야에서 선정된 차세대과학자 5명에게 연구지원금 2억원을 전달했다.

 

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[시상식사진, 김용훈교수, 박성우부사장, 이주호박사, 왼쪽부터]

 

이주호 박사는 새로운 양자역학적 나노소자 시뮬레이션 체계를 개발하여 차세대 나노소자 뿐만 아니라 다양한 에너지 소자를 연구한 성과(학위논문제목: 전압이 인가된 전기화학 계면에서의 전기 엔탈피의 제1원리적 계산)를 인정받아 우수학위논문상 IT 분야 대상을  수상했다.

 

 

한편 이주호 박사-김용훈 교수의관련 연구는 최근 2021 한국반도체학술대회(KCS 2021) 최우수논문상 2편 중 하나로 선정되기도 하였다(논문명: First-Principles Study of Vertical Van der Waals Heterojunction-Based Tunnel Field-Effect Transistors; http://kcs.cosar.or.kr/2022/awards.jsp).

김준모 교수랩 이어진들 학생, ’21 한국인공지능학회 LG최우수논문상 수상

EE학부 김준모 교수 연구실 이어진들 학생, 2021 한국인공지능학회 LG AI연구원 추계 공동학술대회 LG최우수논문상 수상

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[김준모교수, 박사과정 이어진들(왼쪽부터)]

 

전기및전자공학부 김준모 교수님 연구실의 이어진들 박사과정생이 2021 한국인공지능학회· LG AI연구원 추계 공동학술대회 에서 LG최우수논문상을 수상하였다.

이번 학술대회는 지난 11월 4일부터 6일 까지  온라인으로 개최되었다.
이어진들학생은 “Enhanced Prototypical Learning for Unsupervised Domain Adaptation in LiDAR Semantic Segmentation ”라는 제목의 논문을 발표하였고, 그 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

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[수상식 사진, 한국인공지능학회장 유창동교수, 이어진들학생, 왼쪽부터]

본 논문은 라이다 데이터로부터 얻은 지식을 라벨이 있는 도메인에서 라벨이 없는 도메인으로 전이시키는 학습 방법을 제시하여 추후 자율주행의 안전성 증진과 데이터 라벨링 비용 감소에 기여할 것으로 예상된다.

 

김창익 교수랩 김정수 학생, '21 대한전자공학회 추계학술대회 우수논문상 수상

우리학부 김창익교수 연구실 석사과정 김정수학생이 대한전자공학회 (11월 26일개최) 추계학술대회에서 우수논문상을 받았습니다.

[김창익교수, 김정수학생, 왼쪽부터]

학회명: 2021 대한전자공학회 추계학술대회

개최기간: 2021.11.26 ~ 2021.11.27

수상명: 우수논문상

저자: 김정수(석사과정), 박병준 (박사과정) 외, 김창익 (지도교수)

논문명: 극트랩 카메라 영상 데이터셋을 활용한 옵티컬 플로우 퓨전 딥러닝 네트워크

 

김창익교수 연구팀은 국립생태원과 우리학교 인류세연구센터 와 협업하여 기후변화시기에 DMZ에 서식하는 멸종위기 동물들을 모니터링하는 기술을 본 논문에서 제안했다. 

멸종위기에 놓인 야생동물 관찰을 위해 사용되는 트랩카메라의 단점인 영상 고유 잡음 문제를 해결하기 위한 네트워크를 제안하고, 딥러닝 정확도를 높일 수 있는 기술을 발표 하였으며,

향후에는 가벼운 전이학습이 가능한 Optical Flow 네트워크를 연구할 예정이다.

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[공준진 학회장, 김정수학생, 왼쪽부터]

김정호 교수랩 신태인 학생, 2021 IEEE EDAPS Best Paper Award수상

 

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[김정호교수, 신태인학생, 왼쪽부터]

 

KAIST 전기 및 전자공학부 김정호 교수 연구실 신태인 박사과정 학생이 2021 IEEE International Conference on Electrical Design of Advanced Packaging and System (EDAPS)에서 Best Paper Award를 수상하였다.

 

수상명 : IEEE EDAPS Paper Award 수상

논문제목: Modeling and Analysis of System-Level Power Supply Noise Induced Jitter (PSIJ) for 4 Gbps High Bandwidth Memory (HBM) I/O Interface

저자: 신태인, 박현욱, 김근우, 김성국, 손기영, 손경준, 박갑열, 박준상, 최성욱학생, 김정호교수 (지도교수).

학회 명: 2021 IEEE International Conference on Electrical Design of Advanced Packaging and System (EDAPS)

개최 일시: 2021/12/13 ~ 12/15 개최 (Virtual Event)

 

코로나 19로 인하여, 이번 학술대회는 지난 12월 13일부터 15까지 온라인으로 개최되었다.

EDAPS 학회는 IEEE에서 매년 개최하는 국제학회이며, 신호 및 전력 무결성 (Signal Integrity and Power Integrity) 기반 반도체 학술 행사로서, 관련된 세계 유수 대학 및 기업이 참여한 학회이다. 

신태인 학생은 “Modeling and Analysis of System-Level Power Supply Noise Induced Jitter (PSIJ) for 4 Gbps High Bandwidth Memory (HBM) I/O Interface” 논문을 발표여 우수성을 인정받아 수상자로 선정되었다.

작년 같은 학회에서 학생논문상(Best Student Paper Award)을 받았는데, 올해에는 학회 전체 Best Paper Award 수상자가 배출되어 랩 구성원들이 더욱 고무되었다.