KISDI, 반도체 ‘위험지수’ 첫 구축…AI로 수출·공급망까지 예측 작성일 04-23 43 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">딥러닝 모델로 변곡점 포착<br>D램, AI 수요에 ‘호황급 상승’ 전망<br>뉴스·정책 데이터까지 반영<br>산업 리스크 조기경보체계 제안</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0pvyRKIkOD"> <p contents-hash="c461b36035885c6179af7db3ad84ddf55d83940c51803c59ac6468197710b9e1" dmcf-pid="pUTWe9CErE" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] 정보통신정책연구원(KISDI)이 인공지능(AI)을 활용해 반도체 시장의 변동성과 위험을 동시에 읽어내는 예측 체계를 내놓았다. 단순한 수출 전망을 넘어 정책·외교·공급망 리스크까지 수치화한 ‘시장위험지수’를 처음으로 구축하면서, 반도체 산업 분석 방식이 한 단계 진화했다는 평가다.</p> <p contents-hash="d6846c39236e08a9f85218e9aaa18ab2d293a37118032b8f8f02822e72daa311" dmcf-pid="UuyYd2hDEk" dmcf-ptype="general">KISDI는 최근 ‘정형·비정형데이터 기반 반도체 시장 이슈 분석 및 예측모형 개발 연구’ 보고서를 통해 수출 전망 모형과 시장위험지수를 함께 제시했다.</p> <p contents-hash="8a0649e693be70be4c7e32d937f303478219ce5993ddd2582474cc2223003514" dmcf-pid="u7WGJVlwsc" dmcf-ptype="general">기존 반도체 분석은 수출액·가격 등 정형 데이터 중심이었지만, 이번 연구는 뉴스·정책·외교 이슈 등 비정형 데이터를 결합해 시장을 분석한 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="0be54e0c760ec989cee12ae071ab2779d59d23cf2504338134ab59533aae7365" dmcf-pid="7zYHifSrDA" dmcf-ptype="general">특히 미·중 기술 패권 경쟁, 공급망 재편, 관세 변수 등 복합 리스크가 커지면서 과거처럼 선형적 흐름에 기반한 예측은 한계에 직면했다는 문제의식이 반영됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6356ccea42f781de6091a1d2bf520d3840b1049f3983f67834b8cb00e01152f1" dmcf-pid="zjPxYmV7Ij" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/Edaily/20260423171736321vsvq.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="3UjczXLxDw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/Edaily/20260423171736321vsvq.jpg" width="658"></p> </figure> <div contents-hash="989ec23c749bd3e564933e64ae41e8b57eee6e0bad1e85b874b998d3396d2f4b" dmcf-pid="qAQMGsfzEN" dmcf-ptype="general"> <strong>딥러닝(TFT)로 ‘변곡점’ 포착…전통 모델 한계 보완</strong> </div> <p contents-hash="91bddc84945ce0868f499935bf3daa15e22d16c163e0c06e7361523bf8d29384" dmcf-pid="BcxRHO4qra" dmcf-ptype="general">핵심은 딥러닝 기반 ‘TFT(Temporal Fusion Transformer)’ 모형이다.</p> <p contents-hash="27ecb06521fd4461640b51136853f1510f4462adce550e554eab99c6a55bb849" dmcf-pid="bkMeXI8BDg" dmcf-ptype="general">분석 결과, 해당 모델은 전통 계량모형보다 반도체 시장의 변곡점을 더 정확히 포착하는 것으로 나타났다. 특히 AI 수요 확대에 따른 반도체 수요 급증 흐름을 기존 모델보다 효과적으로 반영했다.</p> <p contents-hash="a7e4c0684b1aab58b0a65b27c980c3c33000db9b8a86ae444fd00e3746557ac6" dmcf-pid="KERdZC6bmo" dmcf-ptype="general">실제 D램 수출은 2026년 상반기까지 상승세가 지속될 것으로 전망됐으며, 증가 속도 역시 과거 10년 평균 상승 사이클을 웃도는 ‘호황 수준’에 근접할 것으로 분석됐다.</p> <p contents-hash="7608cd33811b0ba0f1a2846ed37941278abb9a32794c2997ba60171e23fedcb2" dmcf-pid="9DeJ5hPKmL" dmcf-ptype="general">이번 연구의 또 다른 핵심은 뉴스 텍스트를 기반으로 한 ‘반도체 시장위험지수’다.</p> <p contents-hash="de0d73854bc7c0393bf5c39be308b7c6c7f3a536f0680673dc2728578b41384b" dmcf-pid="2wdi1lQ9On" dmcf-ptype="general">이 지수는 ▲정책 ▲외교 ▲시장 ▲거시경제 ▲외부충격 등 5대 요인을 반영해 설계됐으며, 평시 100을 기준으로 130 이상이면 상위 1% 수준의 고위험 국면으로 해석된다.</p> <p contents-hash="c6fd127c70e20f15ffd314a06b053d3806685d2b75d719c5f52296df01e36806" dmcf-pid="VrJntSx2ri" dmcf-ptype="general">실제 분석에서는 2019년 일본 수출규제 당시에는 메모리·파운드리 핵심 기업군 위험이 상승했고, 2024~2025년 AI 수요 확대 국면에선 중견·장비·도매 산업 중심으로 위험이 확대됐다.</p> <p contents-hash="ea371b25b45c58c4ba7b89a0a0b45442c6bb6fe86ed866f10ec98cf666fa8bcc" dmcf-pid="fOLg0ye4OJ" dmcf-ptype="general">특히 이 위험지수는 환율·GDP 등 전통 거시 변수에 버금가는 설명력을 가진 것으로 분석됐다.</p> <p contents-hash="cfcdb8415cb0c5ad373e8ac9bed0988afc56300ab7d069fa05a504c1a7379d03" dmcf-pid="4IoapWd8Dd" dmcf-ptype="general">연구진은 NICE평가정보의 실제 기업 간 거래 데이터를 활용해 반도체 공급망 네트워크도 구축했다.</p> <p contents-hash="488bc2e6d979fb6ce0ca90da8fdf3a21a6c1e19a190d0ad956377ab539f585c8" dmcf-pid="8CgNUYJ6De" dmcf-ptype="general">이를 통해 특정 충격이 개별 기업을 넘어 산업 전반으로 확산되는 경로를 분석할 수 있게 됐다. 기존 뉴스 기반 관계망 분석의 한계를 보완한 실증적 접근이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="22da9ddec6e92e7ca281a9e98a5041d3b7f565c98b8a660404c7d853f5ef276d" dmcf-pid="6hajuGiPmR" dmcf-ptype="general"><strong>“조기경보체계로 활용”…정책 연계 필요성 제기</strong></p> <p contents-hash="fdac4472f187b4327b3b2d9bf51b1f4dbd0fbc471cae992afd9bae3bc3f29518" dmcf-pid="PlNA7HnQDM" dmcf-ptype="general">KISDI는 이번에 개발된 시장위험지수를 산업 리스크 조기경보체계(Early Warning System)의 핵심 지표로 활용해야 한다고 제안했다.</p> <p contents-hash="d9384253bacb744f70c166650b600937abe806504c4356cff4b851ef3f210b84" dmcf-pid="QSjczXLxrx" dmcf-ptype="general">구체적으로는 위험지수 130 초과 시 관계부처 자동 점검 체계 가동, 전담기관 지정 통한 산출·검증·공개 일원화, 글로벌 공급망 협의체와 데이터 연계 등 정책 연계 방안을 제시했다.</p> <p contents-hash="b531bbe5616ce65dac0ca214c13a8b77e9336c926d3e085084969df20161bc7f" dmcf-pid="xvAkqZoMDQ" dmcf-ptype="general">아울러 수출 전망 모델과 위험지수를 결합한 복합 분석 체계를 통해 주가·생산·재고 등 실물 지표까지 연계하면, 선제적 대응 역량을 한층 강화할 수 있다고 강조했다.</p> <p contents-hash="59863e02b8868a68dcb5c563228f995547bd8158c2853946ee2ded5559b9a4d2" dmcf-pid="yPU7DitWOP" dmcf-ptype="general">장재영 KISDI 연구위원은 “반도체 산업은 단순 경기 순환을 넘어 AI가 주도하는 새로운 국면에 진입했다”며 “향후 정책과 전략은 과거 데이터의 단순 연장이 아니라 구조 변화와 리스크를 실시간 학습하는 고도화된 시스템에 기반해야 한다”고 말했다. 이 연구는 반도체 시장을 ‘가격 중심 분석’에서 ‘리스크 기반 예측’으로 전환하는 신호탄으로 평가된다.</p> <p contents-hash="f2b008d0088e4babcd0d09afcbad6052516d46b05f33d28550c9e1822066d534" dmcf-pid="WQuzwnFYw6" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 이준희 삼성SDS 사장 컨콜 등판…베일 벗은 10조 투자 04-23 다음 인천서 열리는 세계핀수영선수권 본격적인 준비... 조직위원회 공식 출범 04-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
