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KAISTの大学院生が国際シンポジウムで最優秀論文賞を受賞

2026年8月13日 午前11:42 KST公開

イ・ジョンヒョン / 韓国科学技術院（KAIST）TERA Lab提供

韓国科学技術院（KAIST）TERA Labの大学院生、イ・ジョンヒョン氏は、2026年IEEE（電気電子工学研究所）国際電磁両立性・信号・電力インテグリティシンポジウムにおいて、最優秀学生論文賞・佳作（Best Student Paper — Honorable Mention）を受賞したと、同半導体研究グループが木曜日に発表した。

同シンポジウムは8月3日から7日までテキサス州ダラスで開催された。イ氏は論文「Physics-Aware Tensor Learning for Data-Efficient Multi-Port Power Distribution Network Analysis（データ効率的なマルチポート電力配信ネットワーク分析のための物理認識テンソル学習）」が評価され、受賞に至った。

本論文は、高帯域幅メモリ（HBM）やチップレットシステムなどの先端半導体パッケージで発生する大量の電力配信ネットワーク（PDN）データを効率的に保管・分析するための新しいテンソルベースの手法を提案した。AIアクセラレータに対する需要の急増により、メーカーはさらに大規模なHBMスタックやより複雑なマルチダイ設計へと移行しており、その中で信号および電力インテグリティが性能と信頼性に直接的な影響を与えることから、こうした高密度集積パッケージ内の数百のポートにわたって安定した電力供給を確保することは半導体業界にとって益々重要性を増す課題となっている。

研究チームは、タッカー分解（Tucker decomposition）と呼ばれる数学的手法を用いてデータから代表的なパターンを抽出することで、256ポートPDNを用いたテストにおいて約695対1の圧縮率を達成しつつ、目標とする再構成精度を維持した。

「人工知能やスーパーコンピュータが高次元データをどのように処理するかを研究する中でテンソルに興味を持ち、そこから得たアイデアを本研究の信号インテグリティおよび電力インテグリティの問題に応用しました」とイ氏は述べた。

「今後は、より現実的な半導体パッケージ構造において、テンソルベースの表現の精度と解釈可能性を検証していきたいと考えています」

同シンポジウムは、電磁両立性、信号インテグリティ、電力インテグリティに関する世界有数の国際会議の一つである。1959年から毎年開催されており、産業界、学術界、政府機関から約1,500〜2,000人のエンジニアや研究者が集まる。

KAIST TERA Labは、高速半導体パッケージング、信号および電力インテグリティ、HBMや高帯域幅フラッシュを含む次世代メモリアーキテクチャに注力する研究グループである。同グループは、HBMの基本概念、設計、アーキテクチャの導入で知られるキム・ジョンホ教授が率いている。