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- [교수동정] 반도체시스템공학과 김준성 교수 연구팀, HPCA 2026 논문 발표 NEW
- 성균관대학교 반도체시스템공학과 김준성 교수 연구팀이 2026년 2월 호주 시드니에서 개최된 제32회 IEEE International Symposium on High-Performance Computer Architecture, HPCA 2026 국제학술대회에서 논문을 발표하는 성과를 거두었다. HPCA는 컴퓨터 구조 분야의 가장 권위 있는 학술대회 중 하나로 평가받으며, 올해 총 563편의 논문 중 119편만이 엄격한 심사를 거쳐 통과되었다. 김준성 교수 연구팀이 발표한 논문 “SMTcheck: Accurate SMT Interference Prediction to Improve Scheduling Efficiency in Datacenters”는 데이터센터에서 널리 사용되는 CPU Simultaneous Multithreading (SMT) 환경에서 발생하는 성능 간섭 문제를 정확하게 예측하고, 이를 기반으로 워크로드 스케줄링 효율을 향상시키는 기술을 제안했다. ▲왼쪽부터 전자전기컴퓨터공학과 김상현(석박통합), 오진혁(석박통합), 김태훈(석박통합), 김규태(석박통합), 연세대학교 김영석 교수, 성균관대학교 황재현 교수, 김준성 교수 이번 연구 성과는 데이터센터에서 오랫동안 중요하게 다루어진 SMT 성능 간섭 문제를 하드웨어 관점에서 정밀하게 분석하고, 이를 실용적인 스케줄링 기술로 연결했다는 점에서 의의가 있다. 김준성 교수는, “무엇보다 연구실 학생들이 주도적으로 문제를 정의하고 실험과 시스템 구현을 이끌어낸 점이 매우 뜻깊고 기쁘다”고 밝혔다. ▲ 오진혁 석박통합과정 연구원의 발표 모습 ※ 연구실 홈페이지: https://cisa.skku.edu
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- 작성일 2026-07-06
- 조회수 257
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- [교수동정] 성균관대 김정래 교수 연구팀, AI 반도체 분야 최고 학회 ISCA 최우수 논문상 수상
- 성균관대 김정래 교수 연구팀, AI 반도체 분야 최고 학회 ISCA 최우수 논문상 수상 — 국내 대학 최초 ISCA Best Paper Award — AI 인프라의 핵심 HBM 신뢰성을 획기적 개선 □ 성균관대학교(총장 유지범) 정보통신대학 김정래 교수 연구팀이 AI 반도체 및 컴퓨터 구조 분야 최고 권위의 국제학회인 ISCA(International Symposium on Computer Architecture) 2026에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다. ▲ ISCA 2026 최우수 논문상 시상식 현장 (미국 노스캐롤라이나주 롤리) ▲ ISCA 2026 최우수 논문상장 □ ISCA는 AI 반도체 및 컴퓨터 구조 분야의 최고 권위 학회로 반세기가 넘는 역사를 가지고 있으며, 논문이 채택되는 것만으로도 이 분야 최고의 영예로 평가된다. ISCA 2026년 학회는 6월 27일부터 7월 1일까지 미국 노스캐롤라이나주 롤리(Raleigh)에서 열려 천여명이 참석하는 성황을 이루었다. 이번 ISCA에는 구글, 메타 등의 기업들과 세계 유수의 대학이 총 845건의 논문들을 제출했으며, 엄선된 161편의 논문 중에서도 김정래 교수 연구팀의 논문이 최우수 논문으로 선정되었다. ISCA에서 한국 대학이 최우수 논문상을 받은 것은 이번이 처음이며, 후보 지명을 포함하더라도 국내 최초의 기록이다. □ 수상 논문은 「Cerberus: Cross-Layer ECC Co-Design for Robust and Efficient Memory Protection」으로, AI 인프라의 핵심 부품으로 떠오른 고대역폭메모리(HBM)의 신뢰성을 획기적으로 끌어올린 연구다. 연구팀이 제안한 Cerberus는 메모리 내부, 전송 구간, 시스템 등 여러 계층에 나뉘어 있던 오류정정부호(ECC)를 하나로 통합하고 계층적으로 공동 설계한 것이 핵심이다. 한 번 부호화한 정정 정보를 여러 계층이 각자의 역할에 맞게 재사용하는 'Encode-Once, Decode-Many' 구조를 통해, 각 계층 본연의 기능 — 메모리 내부의 자체 복구, 전송 구간의 실시간 오류 검출 및 재전송, 시스템의 강력한 종단 간 신뢰성 — 은 그대로 유지하면서도 불필요한 중복을 제거했다. 그 결과 최신 HBM4 기준으로 정정에 쓰이는 여분(redundancy)을 33.3% 줄이면서도 더 높은 신뢰성과 성능을 동시에 달성했다. ▲ Cerberus의 계층적 ECC 공동 설계(Encode-Once, Decode-Many) 개념도 □ 김정래 교수는 서울과학고, 서울대학교, The University of Texas at Austin을 졸업하였으며, 삼성전자와 미국 Microsoft에 걸쳐 총 18년의 풍부한 산업 경력을 갖고 있다. 연구적으로도 메모리 신뢰성·보안 분야에서 세계적인 연구 성과를 잇따라 내고 있다. ASPLOS(국내 최초)와 SC(국내 최초), HPCA 등 주요 최상위 국제학회에서 최우수 논문상 후보로 지명됐고, DATE 학회에서는 국내 2번째로 최우수 논문상을 수상했으며, 컴퓨터구조 분야 최고 권위의 우수 연구로 꼽히는 IEEE Micro Top Picks에도 선정되는 등 연구의 독창성과 기술적 완성도, 학문적 파급력을 국제적으로 인정받아 왔다. 김정래 교수는 "AI 인프라를 둘러싼 국제 경쟁이 갈수록 치열해지는 가운데, 국내 연구팀이 ISCA 최우수 논문상을 수상하게 되어 매우 뜻깊게 생각한다. 이번 연구가 AI 시대의 핵심 부품인 HBM의 신뢰성과 안정성을 높이는 데 기여하고, 나아가 대한민국의 핵심 경쟁력인 메모리 산업의 경쟁력 강화로 이어지기를 기대한다."라고 전했다. ■ 연구진 소개 제1저자(공동) 김준환 제1저자(공동) 김승현 교신저자 김정래 교수
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- 작성일 2026-07-03
- 조회수 473
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- [교수동정] 반도체시스템공학과 황재현 교수와 김준성 교수 연구팀, USENIX OSDI 2026 논문 게재
- 성균관대학교 반도체시스템공학과 황재현 교수와 김준성 교수 연구팀이 USENIX OSDI 2026 (20th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation) 국제학술대회에서 논문을 게재하는 성과를 거두었다. USENIX OSDI는 컴퓨터 시스템 분야 세계 최고 학술대회로써, TensorFlow (2016, 약 3만회 인용), MapReduce (2004, 약 1만4천회 인용) 등 현대 컴퓨팅 패러다임을 바꾼 논문들이 발표되어 왔다. 작년까지 국내기관에서 주저자로 OSDI에 게재한 논문은 30여 년의 학술대회 역사에서 약 12편에 불과하다. 올해는 총 681편의 제출논문 중 136편(선정률 약 19.9%)만이 두 라운드에 걸친 엄격한 심사를 거쳐 통과된 가운데, MIT, 스탠퍼드, 마이크로소프트, 구글, 엔비디아 등 세계 유수의 대학 및 빅테크 기업 연구진들과 성균관대학교 연구진의 이름을 나란히 올리며 세계적 수준의 연구 역량을 입증하였다. 왼쪽부터 반도체디스플레이공학과 송창우(석사), 전자전기컴퓨터공학과 김상현(석박통합), 오진혁(석박통합), University of Virginia, Qizhe Cai 교수(공동저자), 반도체시스템공학과 김준성 교수, 황재현 교수 황재현 교수와 김준성 교수 연구팀에서 이번에 게재한 논문은 “When DDIO Meets Page Coloring: Revisiting DDIO Performance with Sepia” 이며, 본 연구진은 대용량의 데이터가 DMA (Direct Memory Access)를 통해 메모리로 주입될 때 Last-Level Cache (LLC)로 먼저 주입되는 인텔의 DDIO (Data Direct I/O Technology) 기술에 주목하였다. 특히 본 논문에서는 DDIO기반 데이터 처리 과정에서 conflict miss가 운영체제의 처리 성능에 큰 영향을 미치는 점을 밝혀내었고, 전체 LLC capacity를 100% 근접하게 활용할 수 있는 page-coloring 기반의 메모리 페이지 할당기법을 제안하였다. 이번 연구성과는 데이터센터 서버 내 하드웨어, 아키텍처, 운영체제 및 응용의 동작을 모두 고려한 종합적 설계와 리눅스 프로토타입 오픈소스화를 함께 이뤄낸 연구성과로 평가받고 있다. 황재현 교수와 김준성 교수는 “시스템 소프트웨어와 아키텍처 분야에서 두 연구실의 공동 연구가 시너지가 되어 그 연구 역량을 세계적으로 인정받았다는 점에서 매우 기쁘며, 특히 본 논문의 제1저자(송창우)가 우리 반도체시스템공학과(18학번) 출신 학생이라는 점이 정말 자랑스럽다”고 밝혔다. 본 논문은 2026년 7월 미국 시애틀에서 발표될 예정이다.
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- 작성일 2026-06-22
- 조회수 769
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- [교수동정] 반도체시스템공학과 황재현 교수 연구팀, USENIX FAST 2026 논문 발표
- 성균관대학교 반도체시스템공학과 황재현 교수가 지난 2026년 2월 미국 산타클라라에서 개최된 USENIX FAST 2026 (24th USENIX Conference on File and Storage Technologies) 국제학술대회에서 논문을 발표하는 성과를 거두었다. USENIX FAST는 세계적으로 권위있는 스토리지 시스템 국제학술대회로써, 올해는 총 253편의 제출논문 중 44편(선정률 약 17%)만이 두 라운드에 걸친 엄격한 심사를 거쳐 통과되었다. 황재현 교수 연구팀이 발표한 논문은 “Lockify: Understanding Linux Distributed Lock Management Overheads in Shared Storage” 이며, 최근의 스토리지 시스템들이 NVMe-over-Fabrics (NVMe-oF) 기술을 통해 원격에 있는 스토리지 자원을 공유하는 방식으로 데이터센터 트렌드가 옮겨가고 있는 상황에서, 노드 간의 스토리지 자원 공유 시 사용되는 분산 락 관리 기법을 최적화하여 기존 기술 대비 처리량을 최대 약 6.4배까지 끌어올렸다. 본 연구는 성균관대학교 소프트웨어학과의 남범석 교수와 공동 연구로 진행되었다. 왼쪽부터 반도체디스플레이공학과 박태영(석사), 조윤재(석사), 전자전기컴퓨터공학과 한대규(박사), 소프트웨어학과 남범석 교수, 반도체시스템공학과 황재현 교수 이번 연구 성과는 SSD 원격 접근 표준기술인 NVMe-oF 기반으로 리눅스 운영체제의 성능을 끌어올린 것으로 실용성 측면에서 기여가 높다는 평가를 받았으며, 논문 구두 발표와 포스터 발표 모두 참석자들의 높은 관심을 받았다. 황재현 교수는 “연구팀의 학술 역량과 연구 실용성 두 가지 측면에서 최우수 국제학술대회에서 인정받아 기쁘며, 무엇보다 제1저자(박태영)와 제2저자(조윤재)가 우리 반도체시스템공학과(18학번) 출신 학생들인 점이 매우 자랑스럽다”고 밝혔다. 박태영(석사) 현 삼성전자 메모리사업부 연구원의 발표 모습
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- 작성일 2026-06-22
- 조회수 647
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- [교수동정] 성균관대학교 반도체시스템공학과, 세계 최상위 반도체 회로 학회 VLSI Symposium에 논문 5편 채택
- (좌: 고종환, 공배선, 박준은, 이윤명, 최재혁 교수, 우: 2026 VLSI Symposium에 참석한 성균관대 학생들) 성균관대학교 정보통신대학 고종환, 공배선, 박준은, 이윤명, 최재혁 교수 연구팀은 반도체 설계 분야 최상위 국제학술대회인 2026 IEEE/JSAP Symposium on VLSI Technology & Circuits의 회로 설계 분야에서 총 6편의 논문을 발표했다. 이들 중 5편은 반도체시스템공학과 소속 연구진이 주도적으로 참여한 성과로, 성균관대학교 반도체시스템공학과가 세계적 수준의 반도체 회로 설계 연구 역량을 보유하고 있음을 확인시켰다. 정보통신대학 전체로도 이번 6편의 논문 발표는 전 세계 대학 중 네 번째, 국내 대학 중 두 번째에 해당하는 성과로, 성균관대학교의 글로벌 반도체 설계 연구 경쟁력을 다시 한번 입증했다. IEEE/JSAP Symposium on VLSI Technology & Circuits는 반도체 소자 기술과 집적회로 설계 분야의 최신 연구 성과가 발표되는 세계적 권위의 학술대회로, 매년 유수의 글로벌 반도체 기업, 대학, 연구기관의 연구자들이 참여해 차세대 반도체 기술의 방향을 논의한다. 올해 성균관대학교는 지능형 이미지 센서, 보안용 난수 생성 회로, 저전력 디지털 플립플롭, 고속 전원관리 회로, 차세대 MRAM 구동 회로 등 회로 설계 핵심 분야 전반에서 6편의 논문이 채택되며 폭넓고 균형 잡힌 연구 경쟁력을 입증했다. 이번 성과는 정보통신대학이 지속적으로 강화해 온 반도체 회로 설계 분야의 전략적 연구 역량과 각 연구팀의 장기적인 연구개발 노력, 그리고 산업계·국내외 연구기관과의 활발한 협력의 결실이다. 특히 발표 논문들은 인공지능·센서·보안·메모리·전원관리 등 미래 반도체 시스템의 핵심 요소를 아우르고 있어, 성균관대학교의 연구가 단일 분야의 성과를 넘어 차세대 시스템 반도체 전반으로 확장되고 있음을 보여준다. 주요 발표 논문은 다음과 같다. ● “C6.4 All-Digital Event-based Vision Sensor with Scene Adaptive Power-Saving Pixels and Three-Layer Neural Network for Object Detection” - 저자: 이호욱*, 소재현*, 황찬욱, 정우성, 김기훈, 이재민, 고종환*, 최재혁* - 주요 내용: 200×128 SPAD 기반 All-Digital 이벤트기반 비전 센서(EVS)에 장면 적응형 파워절감 픽셀과 3-layer SNN-BNN 객체 검출을 통합해, 불필요한 이벤트와 전력 소모를 줄이면서 관심 객체 중심의 고속 저전력 영상 인식을 검증하였다. ● “C12.2 A 0.33 pJ/b Differential CMOS Thyristor-based TRNG with PVT Tolerance and LSB Min-Entropy Preservation in 28nm Process” - 저자: 김재록, 서동욱, 이윤명 - 주요 내용: 보안용 IC의 핵심 회로인 난수 발생기를 누설 전류를 이용하여 에너지 효율을 극대화하여 구현하고, post-processing이 필요 없는 우수한 난수성을 확보하면서도 공정/전압/온도 변이에 민감한 누설 전류 특성을 극복할 수 있는 설계 기법을 제안하였다. ● “C12.4 A 0.511 pJ/bit Data-Independent and Post-Processing-Free 6T-SRAM-Based TRNG Exploiting Differential Bit-Line Leakage” - 저자: 김정호, 박동현, 강혜리, 정민혁, 서동욱, 이경준, 이윤명 - 주요 내용: 표준 6T SRAM의 bitline 누설전류를 활용하여 면적 부담이 작은 메모리 기반 TRNG를 구현하였다. 저장 데이터의 변경 없이 동작하면서도 데이터 패턴에 따른 성능 변화를 최소화하고, post-processing 없이 난수성을 확보함으로써 IoT 및 보안 칩에 적합한 저전력 난수 생성 기술을 제안하였다. ● “C16.4 A 20T Low-Power Single-Phase Full-Static Contention-Free Flip-Flop with Inter-Latch Transistor Sharing” - 저자: 고민규*, 주보민*, 강병곤, 위운복, 김지은, 이달희, 김창범, 김하영, 백상훈, 공배선 - 주요 내용: 모바일 전자기기용 VLSI 칩 시장의 성장에 따라 이를 위한 저전력 플립-플롭 설계가 점차 중요해지고 있는데, 본 논문에서는 Inter-Latch Transistor Sharing 기술을 최초로 제안하여 회로 구현을 위한 transistor 수를 효율적으로 감소시킴으로써, 저전력 플립-플롭의 주요 성능 지표인 전력 소모, 설계 면적, 동작 속도를 동시에 향상시켰다. ● “C22.3 A Fully Integrated, GBW-Enhanced Tri-Loop, Maximum Ripple Rejection Tracking Analog LDO Achieving Better than -25.5dB PSR Up to 1GHz and 13ns Settling Time” - 저자: 황윤범, 권용건, 송민규, 신성준, 안준서, 박준은 - 주요 내용: AI 및 고성능 컴퓨팅을 위한 초고집적 SoC의 특징인 빈번한 모드 전환과 블록 간 노이즈 간섭으로 인해 LDO의 안정적 전력 공급의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 가장 큰 전원 리플 주파수를 자동으로 추종해 제거하는 최대 리플 제거(Maximum Ripple Rejection Tracking) 기법을 최초로 제안하여, 40pF의 작은 온칩 커패시터만으로 높은 PSR과 넓은 대역폭, 빠른 응답 속도, 작은 면적을 동시에 달성하였다. ● “C29.5 A 16 Mb 28 nm FD-SOI STT-MRAM Achieving 2.0 ns Read Access Time at 0.9 V via a PVT-Variation- Tolerant Dual-Reference Sensing Scheme” - 저자: 서동욱*, 최유진*, 김민규, 김희연, 이경준, 김재록, 김동규, 한신, 이윤명 - 주요 내용: 차세대 메모리 MRAM에서 이중-레퍼런스 방식을 제안하여 공정/전압/온도 변이에 내성을 가지면서도 고속의 읽기 동작을 가능하게 함으로써 기존의 3ns보다 33%이상 빠른 2ns의 읽기 속도를 세계 최초로 달성하였다.
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- 작성일 2026-06-17
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- [교수동정] 김정래 교수 연구팀, ASPLOS 최우수논문상 후보 선정
- 김정래 교수 연구팀, ASPLOS 최우수논문상 후보 선정 우리학교 정보통신대학 반도체시스템공학과 김정래 교수 연구팀이 2026년 3월 22일부터 26일까지 미국 피츠버그에서 개최된 ASPLOS (Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems)에서 최우수논문상(Best Paper Award) 후보로 선정되었다. ASPLOS는 컴퓨터 구조, 시스템 소프트웨어, 프로그래밍 언어 분야를 아우르는 세계적인 학술대회로, 이번 ASPLOS에는 총 1,029편의 논문이 제출되었으며, 이 중 약 15%에 해당하는 152편만이 발표 논문으로 채택되었고, 그중 16편만이 최우수논문상 후보로 선정되었다. 연구팀이 발표한 논문 “RowArmor: Efficient and Comprehensive Protection Against DRAM Disturbance Attacks”는 DRAM에서 발생하는 대표적인 보안 취약점인 RowHammer 공격을 효과적으로 방어하기 위한 새로운 메커니즘을 제안한다. 기존 기법들이 잠재적인 DRAM 오류를 사전에 방지하기 위해 추가적인 refresh 동작을 수행하는 것과 달리, RowArmor는 실제로 발생하는 DRAM 오류를 제한하고 정정하는 방식으로 접근한다. 이를 통해 높은 보안성을 유지하면서도 성능 및 에너지 효율 측면에서 우수한 성과를 달성하였으며, 차세대 메모리 시스템의 신뢰성과 안정성을 크게 향상시킬 수 있는 기술로 평가받았다. 이번 성과는 우리학교 반도체시스템공학과의 세계적 수준의 연구 역량을 다시 한번 입증하는 계기가 되었으며, 향후 메모리 보안 및 시스템 아키텍처 분야에서의 지속적인 연구 성과가 기대된다.
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- 작성일 2026-03-30
- 조회수 1181
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- [교수동정] 반도체시스템 공학과 전재욱 교수, 교육부•EBS 공동 기획 “AI 시대, 대학과 사회가 여는 미래” 대담회 출연
- 반도체시스템공학과 전재욱 교수, 교육부•EBS 공동 기획 'AI 시대, 대학과 사회가 여는 미래' 대담회 출연 ▲ "AI 시대, 대학과 사회가 여는 미래" 영상 썸네일, (맨 우측) 전재욱 교수 반도체시스템공학과 전재욱 교수는 박경림 방송인의 사회로 진행된 주제 대담 「AI 시대, 대학과 사회가 여는 미래」에 참여하여, 최교진 교육부 장관과 김정호 KAIST 교수와 함께 AI 시대 고등교육의 미래 방향과 대학의 역할에 대해 심도 있게 논의하였다. 전재욱 교수는 AI 시대의 대학은 더 이상 지식 전달에 그치는 기관이 아니라, 학생의 성장을 입학부터 졸업 이후까지 전 주기에 걸쳐 체계적으로 설계하고 지원하는 교육기관으로 전환되어야 한다고 강조하였다. 특히 AI를 활용해 새로운 가치를 창출할 수 있는 인재를 양성하는 것이 대학의 핵심 역할이라고 밝혔다. 또한 본교 미래차 부트캠프에서 실제로 운영 중인 AI 교육 사례를 소개하며, 산업 수요와 연계된 실질적이고 문제해결 중심의 교육 모델이 갖는 중요성을 설명하였다. 전재욱 교수는 교육의 본질은 과거와 AI 시대를 막론하고 변하지 않는다고 강조하며, 대학은 기술 역량과 더불어 인간적 감성과 사회적 책임감을 겸비한 미래 인재를 길러내야 한다고 언급하였다. 끝으로 AI는 인간의 가능성을 확장하는 도구이며, 그 가능성을 현실로 구현하는 것이 바로 교육의 역할이라고 강조하며 대담을 마무리하였다. ※ 관련 자료 - 교육부 멀티미디어 뉴스, "AI 시대, 대학과 사회가 여는 미래" - 유튜브 영상, "【EP.1-2】 AI 시대, 대학과 사회가 여는 미래 | 교육에 진심"
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- 작성일 2025-12-19
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- [교수동정] 반도체시스템공학과 최재혁 교수 연구실, ISSCC 2026 논문 2편 채택
- 왼쪽부터 전기전자컴퓨터공학과 노원종(박사과정), 김민경(박사과정), 반도체디스플레이공학과 전태훈(석사과정), 배준상(석사과정), 전기전자컴퓨터공학과 김동혁(석사과정), 최재혁 교수 반도체시스템공학과 최재혁 교수 연구실 소속 석/박사 연구원들의 논문 2편이 2026년 2월 미국 샌프란시스코에서 개최되는 반도체 회로분야 최고 학술대회인 IEEE International Solid-State Circuits Conference(ISSCC)에 채택되는 성과를 거두었다. 1954년 설립된 ISSCC는 반도체 직접회로 분야에서 최고 권위를 가진 학회이다. '반도체 설계 올림픽'이라고도 불리는 ISSCC에는 주요 반도체 기업들이 매년 참석해 회사의 혁신 기술을 발표하고 있다. 삼성전자, SK하이닉스는 물론 TSMC, 인텔, 엔비디아, AMD, 미디어텍, 구글 등이 대표적인 기업이다. 각 기관이나 나라의 ISSCC 논문 편수가 반도체 설계 기술 경쟁력을 나타내는 지표로도 사용된다. 이번 ISSCC 2026에 발표될 논문 2편은 Physical AI의 핵심 센서로 사물의 형상 및 위치를 고해상 고정밀로 감지하는 Light Detection And Ranging(LiDAR) 센서 SoC의 혁신적인 기술들을 담고 있으며, 국내 팹리스 기업인 성균관대 교원 창업기업 (주)솔리드뷰(대표이사 최재혁, 전정훈)와의 협력으로 개발되었다. 노원종 박사과정 및 김민경 박사과정 학생(대학원 전기전자컴퓨터공학과)이 각각의 논문을 1저자로 저술하였으며, 전태훈, 배준상 석사과정(반도체디스플레이공학과), 김동혁 석사과정(전기전자컴퓨터공학과) 학생이 기술개발에 참여 및 공동저술하였다. 두 편의 논문은 모두 ‘Image Sensors and Ranging’ 세션에서 발표될 예정이다. 해당 세션에서는 삼성전자, SONY, ST를 포함한 반도체 기업들을 비롯하여 국내외 유수의 대학들이 발표 예정이며, 해당 세션에서 두 편의 논문을 발표하는 기관은 성균관대가 유일하다. 논문 정보는 다음과 같다. [논문1] M. Kim, J. Bae, D. Kim, J. Kang, J. -H. Chun, S. -J. Kim, J. Choi, "A Multi-Range, Multi-Resolution LiDAR Sensor with 2,880-Channel Modular Survival Histogramming TDC and Delay Compensation Using Double Histogram Sampling" [논문 2] W. Roh*, C. Piao*, D. Kim, T. Jeon, J. Bae, J. -H. Chun, S. -J. Kim, J. Choi, "A 480×320 CMOS LiDAR Sensor with Tapering 1-Step Histogramming TDCs and Sub-Pixel Echo Resolvers"
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- 작성일 2025-12-16
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- 반도체시스템공학과 학과 설립 20주년 홈커밍데이 행사 개최
- 반도체시스템공학과 설립 20주년을 기념하는 홈커밍데이 행사가 지난 11월 7일(금), 학과 구성원들의 많은 관심과 참여 속에 성황리에 진행되었습니다. ▲홈커밍데이 기념촬영(2006~2012학번) ▲홈커밍데이 기념촬영(2013~2021학번) 이번 행사는 졸업생, 재학생, 교수진이 함께 모여 학과의 지난 발자취를 돌아보는 뜻깊은 자리였습니다. ▲교수님 환영사(최재혁 학과장) ▲반도체 역사 되짚기(이칠기 교수) 행사는 최재혁 학과장의 환영사로 시작되었고, 이어서 이칠기 교수님의 ‘반도체 역사 되짚기’ 시간을 통해 반도체시스템공학과의 지난 20년의 흐름을 함께 돌아보는 시간을 가졌습니다. ▲장민석 동문(06학번) ▲신훈 동문(07학번) 졸업생을 대표한 장민석(06학번) 동문의 축사가 이어져 학과의 미래와 후배들을 향한 응원의 메시지를 전달했습니다. 뒤이어 신훈(07학번) 동문이 후배들에게 진로·경험·조언을 전하며 뜻깊은 교류의 시간을 만들었습니다. ▲축하 공연(크립스 크럼프) ▲축하 공연(크립스 크럼프) ▲레크레이션(OX퀴즈) ▲경품추첨 반도체시스템공학과 동아리 ‘크립스 크럼프’의 축하 공연, 이어서 OX퀴즈와 경품 추첨이 진행되며 졸업생 선배님들을 축하하는 즐거운 분위기를 만들었습니다. 이번 홈커밍데이는 학과 구성원 모두가 함께 지난 20년을 돌아보고, 앞으로의 발전 방향을 함께 준비하는 소중한 자리였습니다.
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- 작성일 2025-11-25
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- [교수동정] 반도체시스템공학과 연구팀, 2025년 최고의 컴퓨터 구조 논문에 2편 동시 선정
- 반도체시스템공학과 연구팀, 2025년 최고의 컴퓨터 구조 논문에 2편 동시 선정 - 한국 대학으로는 최초… AI 반도체 혁신 선도 발판 - 김정래·홍석인 교수팀, 세계적 권위 ‘IEEE Micro Top Picks’ 나란히 이름 올려 ▲(왼쪽부터) 홍석인 교수, 김정래 교수 반도체시스템공학과 김정래 교수와 홍석인 교수 연구팀이 발표한 논문 2편이 컴퓨터 구조 분야에서 가장 권위 있는 논문 선정인 ‘IEEE Micro Top Picks’에 나란히 선정됐다. 이는 세계적으로 영향력 있는 학술대회 논문 중 단 24편만 뽑는 매우 까다로운 평가이다. 올해 선정된 한국 논문은 총 3편이며, 이 중 2편이 본교 소속으로, 단일 대학이 교신저자 논문 2편을 동시에 올린 것은 국내 최초다. 이 성과는 우리 대학의 AI 반도체와 차세대 컴퓨팅 기술에 대한 연구 수준이 세계 최고 수준에 도달했음을 보여주는 사례로 평가받고 있다. 김정래 교수 연구팀은 데이터센터에서 더 많은 데이터를 빠르게 처리하기 위한 새로운 메모리 기술을 개발했다. 기존에는 단순 저장용으로만 사용하던 DRAM을 마치 ‘캐시’처럼 바꾸는 방식으로, 데이터 처리 속도를 높이면서도 효율적인 시스템을 만들 수 있게 했다. 홍석인 교수 연구팀은 인공지능에 많이 사용되는 GPU(그래픽 처리 장치)가 데이터를 불러올 때 생기는 속도 저하 문제를 해결하는 기술을 제안했다. 예측 기술과 빠른 확인 과정을 결합해, 기존보다 훨씬 빠르게 데이터를 처리할 수 있게 한 것이다. 이 기술은 앞으로 AI, 자율주행, 빅데이터 분석 등 다양한 분야에서 GPU 성능을 크게 끌어올릴 핵심 기술로 주목받고 있다. 우리 대학 주요 관계자는 “이번 선정은 우리 연구진이 세계적인 연구자들과 어깨를 나란히 했다는 상징적인 성과”라며, “AI, 데이터센터 등 미래 산업을 이끌 핵심 반도체 기술 연구를 더욱 확대해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이번 논문 선정 결과는 2025년 7-8월 IEEE Micro 특별호를 통해 발표됐다. <논문1> ※ 논문명: Native DRAM Cache: Re-architecting DRAM as a Large-Scale Cache for Data Centers ※ 학술지: International Symposium on Computer Architecture (ISCA 2024) ※ 논문링크: ISCA 2024 DRAM Cache 논문 ※ 저자명: (교신저자) 김정래, (제1저자) 유예신, (공동저자) 김유진, 정기용, 안정호 <논문2> ※ 논문명: A Case for Speculative Address Translation with Rapid Validation for GPUs ※ 학술지: International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2024) ※ 논문링크: MICRO 2024 GPU 논문 ※ 저자명: (교신저자) 홍석인, (제1저자) 박준혁, (공동저자) 이용호, 김성욱, 변광은, 윤지훈, Prashant J. Nair
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- 작성일 2025-10-22
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