以下の論文が2017年9月19〜22日に開催予定の国際会議 International Conference on Solid State Devices and Materials (SSDM) に， oral presentationとして採択されました．
2017年6月18日～22日に米国テキサス州オースチン市で開催されたDesign Automation Conference (DAC) 2017にてD1の辺が研究発表を行いました(発表日は6月22日; acceptance rate 24%=161/676)．
辺の発表は，大規模回路におけるNBTI劣化の推定ライブラリ構築に関するものです．近年，特性ばらつきの増加や経年劣化の増大が問題視されています．経年劣化メカニズムの一種としてのNBTI劣化は，精確な推定が難しい現象の一つです．従来のアプローチでは，NBTI劣化の推定に高次元化されたタイミングライブラリを補間で用いることが一般的であり，非現実的なライブラリサイズが大きな課題でした．本発表では，高次元なライブラリではなく，機械学習アルゴリズムに基づきNBTI劣化後の遅延を予測する手法を提案しました．数値実験により，提案手法は4%以内の誤差で劣化後遅延予測を達成することができ，高次元ライブラリを用いずとも従来のSTAと同等な精度を実現できることを示しました ．
DACは，集積回路の設計に関する最大かつ最も権威のある学会です．大規模な展示会や複数のワークショップが併設され，多数の参加者で賑わいます．
6月13日(火)，
2017年6月5日に札幌コンベンションセンターで開催された電気学会 半導体電力変換研究会にて本研究室の特別聴講学生のドーファンベンジャミンが研究発表を行いました．
ドーファンの発表はパッケージされたパワーデバイスの自動測定環境に関する発表です．パワーデバイスのモデリング，あるいはこれを用いた電力変換回路の設計には，事前に多くのパワーデバイスの特性を知る必要があります．しかし既存のカーブトレーサを用いて測定するには，カーブトレーサ上のソケットとデバイスの抜き差しを人手で行う必要があり，測定者に多くの負担がかかります．本研究では，プロッタを利用して並べられたデバイスを自動測定する環境を構築しました．本環境により，既存のソケット方式と比べて89%以上の正確度かつ同等の精度で，労力無く多数デバイスの測定を実現できることを示しました．
2017年6月5日（月）に、National University of SingaporeのProf. Jerald Yoo をお招きして、生体データ向けのアナログフロントエンド回路の設計に関する講演会をしていただきました。
Title: Design strategies for wearable sensor interface circuits — Where machine learning meets patient-specific seizure detection
Abstract: Wearable healthcare sensor provides an attractive opportunity for the semiconductor sector. The target here is to mitigate the impact of chronic diseases by providing continuous yet adequate low noise monitoring and analysis of physiological signals. Wearable environment is challenging for circuit designers due to its unstable skin-electrode interface to begin with. Wet and dry electrodes have very different electrical characteristic that needs to be addressed. Also, in wearable environment, trade-off between available resource and performance among the components (analog front-end and digital back-end) is of crucial.
This talk will cover the design strategies of bio interface circuits for such wearable sensors. We will first explore the difficulties, limitations and potential pitfalls in wearable interface and strategies to overcome such issues. After that, system level considerations for better key metrics such as energy efficiency will be introduced. Several state-of-the-art instrumentation amplifiers that emphasize on different parameters will also be discussed. We will then see how the signal analysis part impacts the analog interface circuit design. Finally, we will explorer an example wearable epileptic seizure detection System-on-Chip (SoC) that exploits machine-learning classifier for a patient-specific monitoring. The talk will conclude with interesting aspects and opportunities that lie ahead.
第30回 回路とシステムワークショップにてM2の氏家が前回の同ワークショップでの以下の発表に関して『第29回 回路とシステムワークショップ 奨励賞』を受賞しました．
2017年5月11日～12日に北九州国際会議場で開催された第30回 回路とシステムワークショップにて本研究室の佐藤が招待講演を，M2の大石，M1の新が研究発表を行いました（発表日は佐藤，大石が11日，新が12日）．
佐藤はパワーMOSFETのモデリングに関する招待講演を行いました．電気回路と熱回路の両方を連立させ同時に計算をすることで，より高精度なシミュレーションが実現されます．最近の我々の研究室での取り組みについてまとめ発表しました．
大石の発表は電力変換回路の電気・熱連成解析に関するものです．近年の電力変換回路の小型化に伴い，事前の熱設計は必須のものとなっています．これまでに我々は精度のよい電気・熱連成解析を行うために，デバイスのモデリング手法の面からアプローチしてきました．本発表ではその技術を利用して実際の電力変換回路の解析を行った結果を報告しました．さらに実際の解析にあたり，解析を高速化する手法も今回提案し，シミュレーション誤差８%以内かつリアルタイムのシミュレーションが可能であることを示しました．
新の発表はトランジスタ劣化によるしきい値変動のモデル化に関するものです．トランジスタ劣化現象である負バイアス温度不安定性（NBTI）は集積回路の微細化に伴う信頼性課題の一つであり，それぞれ異なる物理原因に起因する2種類の既存モデルが提唱されています．本発表ではpMOSFETトランジスタアレイの実測結果の考察を元に，劣化の永続成分と回復可能成分をそれぞれ異なる物理モデルに帰着させたモデルを提案し，広い条件のもとで既存モデルより実デバイスの特性を精度良く表現できることを確認しました．
2017年4月23日（日）に桂川河川敷にてバーベキューを行いました．気持ち良く晴れ渡った春の河原で美味しい肉でお腹を満たし，今年度の研究活動に向けての鋭気を養いました．
以下の論文がIEEE Transactions on Biomedical Engineering (TBME)へ採録されました．
2017年4月3日（月） 19時〜，龍門 百万遍店にて，4月より新しく研究室に加わりました松本，氏原，中西，中村，名倉，QINの歓迎会を行いました．
