태재대학교는 전다윗 학생의 연구 논문이 컴퓨터 시스템 및 설계 분야 국제학술대회인 '제44회 IEEE International Conference on Computer Design(ICCD 2026)'의 정규논문으로 채택됐다고 26일 밝혔다.
채택된 논문은 'PDPM: Perceptron-Driven Pipeline Morphing for Adaptive RISC-V Processors'로, 전다윗 학생과 Minhee Jun이 공동 저자로 참여했다. 해당 논문은 ICCD 2026의 Track 3. Hardware Architectures 분야에서 심사를 거쳐 정규논문으로 선정됐다.
ICCD 2026 기술프로그램위원회(Technical Program Committee)는 전다윗 학생 논문의 과학적 우수성과 심사위원들의 평가를 바탕으로 정규논문으로 채택했다. 올해는 전년보다 유효 논문 제출건수가 50% 이상 증가하고 정규논문 채택률이 26%를 기록해 경쟁이 치열한 가운데 이뤄진 성과라는 점에서 의미가 있다.
이번 연구는 프로그램이 실행되는 동안 변화하는 작업 워크로드에 맞춰 프로세서가 파이프라인 깊이와 동작 주파수를 동적으로 조정할 수 있는 적응형 RISC-V 프로세서 구조를 제안했다. 연구진이 제안한 PDPM(Perceptron-Driven Pipeline Morphing)은 런타임에 파이프라인 깊이를 변경할 수 있도록 설계됐으며, 3단계, 5단계, 7단계의 서로 다른 파이프라인 깊이를 지원한다.
특히 branch-flush rate, CPI ratio, stall rate, program size 등 네 가지 특성을 활용하는 온라인 퍼셉트론(Online Perceptron) 기반 예측기를 적용해, 프로그램 실행 상황에 적합한 파이프라인 구성을 판단하도록 했다. 심사평에서는 이러한 예측기가 적은 하드웨어 오버헤드로 구현되면서 고정된 파이프라인 깊이를 사용하는 방식보다 성능을 향상시킨다는 점이 연구의 강점으로 평가됐다.
한 심사위원은 해당 논문을 “유망한 기여를 담은 강력한 논문(strong submission with a promising contribution)”이라고 평가했으며, 또 다른 심사위원은 논문이 탄탄한 수학적 모델을 기반으로 하며, 인상적인 실험 구조와 FPGA 구현을 갖추고 있다고 평가했다.
이번 연구는 RISC-V 기반 프로세서 아키텍처에 머신러닝 기반의 의사결정 방식을 접목해, 작업 특성에 따라 프로세서가 스스로 구조를 조정할 가능성을 탐색했다는 점에서 의미가 있다.
전다윗 학생의 논문은 최종 논문 제출과 등록 절차를 거쳐 오는 11월 16일부터 18일까지 홍콩에서 개최되는 ICCD 2026에서 발표될 예정이다.
조호현 기자 hohyun@etnews.com