Terabyte Interconnection and Package Laboratory
반도체시스템공학과 김정호
테라바이트 인터커넥션 및 패키지 연구실(Teralab)은 차세대 반도체 패키지, 고대역폭 메모리(HBM), 2.5D/3D 집적회로, 그리고 인공지능 기반 설계 자동화 등 첨단 전자 시스템의 핵심 기술을 선도적으로 연구하는 KAIST 전기및전자공학부 소속 연구실입니다. 본 연구실은 신호 무결성(SI), 전력 무결성(PI), 열 무결성(TI), 전자파 간섭(EMI/EMC) 등 고성능 시스템에서 발생하는 다양한 문제를 체계적으로 분석하고, 혁신적인 설계 및 최적화 방법론을 개발합니다.
특히, HBM, GPU, NPU, SoC 등 대규모 칩렛 시스템에서의 고속 신호 전송, TSV/인터포저/패키지 기반의 2.5D/3D 집적회로, 실리콘/글래스/유기 인터포저, 팬아웃 패키지, 풀 웨이퍼 스케일 칩(FWSC) 등 다양한 첨단 패키징 기술을 연구합니다. 또한, 신호/전력 무결성 분석, 아이 다이어그램 예측, PDN 설계, 열-신호-전력 동시 최적화 등 시스템 수준의 통합 설계 및 검증을 수행합니다.
본 연구실의 또 다른 강점은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 기반의 설계 자동화 및 최적화 기술입니다. 강화학습, 생성적 AI, 베이지안 최적화, 그래프 신경망 등 첨단 AI 기법을 활용하여, 핀 어사인먼트, TSV 배열, 디커플링 캐패시터 배치, 인터커넥트 라우팅 등 복잡한 설계 문제를 빠르고 정확하게 해결합니다. 실제 산업 현장에서 요구되는 대규모 설계 데이터와 다양한 제약 조건을 반영한 실용적 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.
또한, 무선 전력 전송(WPT), 메타물질 기반 자기장 집중 및 차폐, 드론/전기차/웨어러블 디바이스용 무선 충전, 스마트워치 스트랩 무선 충전 등 차세대 응용 분야에도 활발히 연구를 진행하고 있습니다. 실험적 검증과 이론적 모델링, 시뮬레이션을 종합적으로 활용하여, 실제 산업체와의 협력 및 기술 이전도 활발히 이루어지고 있습니다.
테라바이트 인터커넥션 및 패키지 연구실은 국내외 유수의 학술지 및 국제학회에서 다수의 수상 실적과 논문 발표, 특허 출원, 산학협력 프로젝트를 통해, 반도체 패키지 및 시스템 분야의 글로벌 리더로 자리매김하고 있습니다. 앞으로도 차세대 반도체 및 전자 시스템의 혁신을 이끄는 핵심 연구실로서, 학문적·산업적 가치를 지속적으로 창출할 것입니다.
고대역폭 메모리(HBM) 및 2.5D/3D 집적회로 신호/전력 무결성 설계
고대역폭 메모리(HBM)는 차세대 인공지능, 고성능 컴퓨팅, 그래픽 시스템 등에서 필수적인 메모리 솔루션으로 자리잡고 있습니다. 본 연구실은 HBM의 신호 무결성(Signal Integrity, SI) 및 전력 무결성(Power Integrity, PI) 확보를 위한 다양한 설계 및 분석 기법을 개발하고 있습니다. 특히, 실리콘 인터포저, TSV(Through Silicon Via), RDL(Redistribution Layer) 등 첨단 패키징 기술을 활용하여 2.5D/3D 집적회로에서 발생하는 신호 감쇠, 크로스토크, 전력 공급망(PDN) 노이즈, 열적 문제 등을 체계적으로 분석하고 최적화합니다.
HBM 인터페이스의 데이터 전송 속도가 수십 기가비트/초(Gbps)에 달함에 따라, 채널 손실, 인서션 로스, 아이 다이어그램 열화, SSO(Simultaneous Switching Output) 노이즈 등 다양한 신호 품질 저하 요인이 발생합니다. 본 연구실은 전자기장 해석, 회로 시뮬레이션, 통계적 분석, 머신러닝 기반 예측 모델 등 다양한 방법론을 적용하여, 실제 시스템 수준에서의 신호/전력 무결성 문제를 정량적으로 평가하고, 최적의 설계 가이드를 제시합니다.
또한, HBM 기반의 2.5D/3D 집적회로에서 발생하는 열적 문제와 신호/전력 무결성의 상호작용도 심도 있게 연구합니다. 열-신호-전력 동시 설계(Co-design) 및 임베디드 쿨링 구조, 열 전송 라인(TTL) 등 혁신적인 냉각 기술을 도입하여, 고집적 시스템의 신뢰성과 성능을 극대화하는 연구를 선도하고 있습니다.
인공지능 기반 반도체 패키지 및 인터커넥트 설계 최적화
최근 반도체 패키지 및 인터커넥트 설계 분야에서는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술의 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다. 본 연구실은 강화학습(Reinforcement Learning), 생성적 AI(Generative AI), 베이지안 최적화, 그래프 신경망 등 첨단 AI 기법을 활용하여, 반도체 패키지의 핀 어사인먼트, TSV 배열, 디커플링 캐패시터 배치, 인터커넥트 라우팅 등 복잡한 설계 문제를 자동화하고 최적화하는 연구를 수행합니다.
특히, HBM, GPU, NPU, SoC 등 대규모 칩렛 시스템에서 발생하는 신호/전력 무결성 문제를 AI 기반으로 빠르고 정확하게 예측하고, 최적의 설계 솔루션을 도출하는 프레임워크를 개발하였습니다. 예를 들어, 강화학습 기반의 TSV 배열 최적화, 생성적 적대 신경망(GAN) 기반의 아이 다이어그램 예측, 트랜스포머 네트워크 기반의 PDN(전력 분배망) 설계, 그래프 표현 학습 기반의 핀 어사인먼트 등 다양한 AI 솔루션을 실제 반도체 설계에 적용하고 있습니다.
이러한 AI 기반 설계 자동화 및 최적화 기술은 기존의 휴리스틱, 경험 기반 설계 방식에 비해 설계 효율성과 품질을 획기적으로 향상시킵니다. 또한, 설계 데이터의 다양성과 복잡성이 증가하는 미래 반도체 산업에서, 신속한 설계 검증과 반복적인 최적화가 가능하도록 지원함으로써, 차세대 반도체 패키지 및 시스템의 경쟁력을 확보하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
무선 전력 전송(WPT) 및 메타물질 기반 차세대 패키지 기술
본 연구실은 무선 전력 전송(Wireless Power Transfer, WPT) 기술과 메타물질(Metamaterial) 기반의 차세대 패키지 및 시스템 설계에도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. WPT는 드론, 전기차, 웨어러블 디바이스, 스마트워치 등 다양한 응용 분야에서 비접촉식 충전 및 전력 공급 솔루션으로 각광받고 있으며, 본 연구실은 고효율, 저전자파(EMI/EMF), 장거리 전송, 다중 충전 등 다양한 요구 조건을 만족시키는 WPT 시스템을 개발합니다.
특히, 메타물질을 활용한 자기장 집중 및 누설 전자파 차폐, 3상 공진 자기장, 유연 PCB 코일, 스마트워치 스트랩 무선 충전, 골프카트/전기차용 WPT 등 다양한 실용적 연구를 진행하고 있습니다. 또한, WPT 시스템의 전자파 간섭(EMI) 저감, 효율 향상, 안전성 확보를 위한 최적화 설계와 실험적 검증을 병행하며, 실제 산업체와의 협력 연구도 활발히 이루어지고 있습니다.
이와 더불어, 메타물질 기반의 자기장 집속 및 차폐 기술은 기존의 패키지/PCB 설계 한계를 극복하고, 고집적·고성능 시스템에서의 전자파 문제를 혁신적으로 해결할 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 연구실은 시뮬레이션, 실험, 이론적 모델링을 종합적으로 활용하여, 차세대 무선 전력 전송 및 전자파 관리 기술의 글로벌 표준을 선도하고 있습니다.
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DevFormer: A Symmetric Transformer for Context-Award Device Placement
Haeyeon Kim
, 2023
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Design and Analysis of Embedded Flexible Packages for Wearable Device Wireless Power Transfer Scheme
Seungtaek Jeong, Subin Kim, Shinyoung Park, Joungho Kim
IDEC Journal of Integrated Circuits and Systems, 2018.09
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Analysis of Audio Frequency Ground Integrity in a TDMA Smartphone System
Shinyoung Park, Subin Kim, Seungtaek Jeong, Joungho Kim
IDEC Journal of Integrated Circuits and Systems, 2018.09
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고대역폭 메모리 중심 컴퓨팅 구조를 위한 신호/전력 무결성을 고려한 칩렛 배치 및 라우팅의 딥러닝 조합최적화 방법론(2024년도)
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(RCMS)반도체특성화대학원지원(한국과학기술원)(2024년도)
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PIM-HBM 3D구조의 아키텍처 설계 및 전기적/열적/재료적 성능 분석