KAIST 이정현, 물리 인식 텐서 연구로 IEEE 학생 논문상

KAIST 전기및전자공학부 김정호 교수 연구실인 테라랩의 이정현 박사과정 학생이 미국에서 지난 3일부터 7일까지 열린 ‘EMC+SIPI 2026 국제학회’에서 최우수 학생 논문상을 받았다. 수상 결과는 13일 공개됐으며, 논문 제목은 ‘데이터 효율적인 다중 포트 전력 분배 네트워크 분석을 위한 물리 인식 텐서 학습’이다.

이정현 학생을 비롯한 연구팀은 첨단 반도체 패키지의 다중 포트 전원 공급망(PDN) 데이터를 효율적으로 저장하고 분석하는 텐서 기반 표현 학습 방법을 제시했다. 이 방법은 대규모 데이터를 줄여 다루는 데 그치지 않고, 데이터에 담긴 전자기적 의미까지 해석할 수 있도록 설계됐다. 압축된 공간·주파수 인자를 활용해 강한 결합이 나타나는 위치와 전체 응답을 좌우하는 공진 특성을 파악할 수 있다는 점이 핵심이다.

EMC+SIPI는 전자파 적합성(EMC)과 신호 무결성(SI), 전원 무결성(PI)을 주요 의제로 다루는 IEEE EMC 소사이어티의 대표 국제학회다. 1959년 시작된 뒤 매년 개최됐으며, 산업계와 학계, 정부 기관에서 활동하는 엔지니어와 연구자 약 1500~2000명이 참가한다. 이번 수상 연구는 반도체 패키지의 복잡한 전원 공급망 정보를 물리적 특성과 연결해 분석하는 방법을 다뤘다.

연구팀은 앞으로 실제 반도체 패키지와 같이 포트가 불규칙하게 놓이고 비아와 배선, 디커플링 캐패시터 등 여러 구조가 포함된 PDN으로 연구 범위를 넓힐 계획이다. 대규모 HBM·칩렛 패키지의 신속한 예측과 최적화에 활용하고, 결함 진단과 인공지능 기반 설계 자동화에도 적용할 수 있는 저차원 물리 특징을 개발하는 것이 목표다.