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) 김정래 교수, 홍석인 교수, 유예신 박사과정생, 박준혁 석사졸업생(ETRI 재직 중)

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