“반도체 설계, AI가 하루 만에 끝낸다”…설계 패러다임 전환 신호 작성일 05-05 35 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">UNIST·경북대, 설계시간 76% 단축 ‘AI 통합 자동화 솔루션’ 개발<br>5G·6G 핵심 회로 설계 자동화…기존 수개월 작업을 28시간으로 단축<br>공정 변화 대응까지 가능…“설계 비용 구조 자체가 바뀐다”<br>인력 의존형 반도체 설계, AI 기반 자동화로 전환 가속</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pL2uQI71ra"> <p contents-hash="e701e4456663f3a8373dfd8e28411c692cb45b3c711c1ed7e5239cd1a6b3a088" dmcf-pid="UoV7xCztEg" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] 반도체 설계에 인공지능(AI)이 본격적으로 투입되면서 업계 판도가 바뀔 전망이다. UNIST(울산과학기술원)와 경북대학교 공동 연구팀이 기존에 수개월이 걸리던 고성능 통신 반도체 설계를 하루 수준으로 단축하는 AI 기반 자동화 기술을 개발했다.</p> <p contents-hash="b591f8b9fc753f42784ec450d12d93d5487dffe7b88528e497ab510a47343003" dmcf-pid="ugfzMhqFmo" dmcf-ptype="general">UNIST 전기전자공학과 윤희인 교수와 경북대학교 송대건 교수 공동 연구팀은 고성능 통신 반도체 회로 설계를 단 하루 만에 끝낼 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. </p> <p contents-hash="0604adb9d6a0ebd1cccbee13a15ff14d1df101e67834efee3289c11dbe70e757" dmcf-pid="7a4qRlB3rL" dmcf-ptype="general">이번 기술은 5G·6G 통신 핵심 부품인 LC 전압제어 발진기(LC-VCO) 설계를 회로 단계부터 레이아웃까지 통합 자동화한 것이 특징이다. </p> <p contents-hash="ade0a9f4f93df3ba3f624906c97e48b2ea02825cec53b73463311f6b28e1c4f3" dmcf-pid="zN8BeSb0wn" dmcf-ptype="general">설계 전 과정을 AI가 수행하는 구조로, 기존 설계 방식의 ‘병목 구간’을 사실상 제거했다는 평가다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1c1bd6aba10942e52e024dbc873ef2382c4363dfe76072225e4886aa6e213d3b" dmcf-pid="qj6bdvKpmi" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="UNIST 전기전자공학과 윤희인 교수와 김성진 연구원. 사진=UNIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/05/Edaily/20260505102236356bpyg.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="FrqyuoWImA" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/05/Edaily/20260505102236356bpyg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> UNIST 전기전자공학과 윤희인 교수와 김성진 연구원. 사진=UNIST </figcaption> </figure> <div contents-hash="50232d2ca92369084d1405fe210c4b4e479bea4f292e8285eea44f9eeb5ed5fa" dmcf-pid="BAPKJT9UIJ" dmcf-ptype="general"> <strong>“수주~수개월 걸리던 설계, 하루 수준으로 단축”</strong> </div> <p contents-hash="96232a2388d482e0512fd06aa30b93a8cb4477963c6608146e33a1a6546e3e53" dmcf-pid="boV7xCztOd" dmcf-ptype="general">기존 반도체 설계는 회로 설계와 물리적 배치를 별도로 최적화하는 방식이었다. 문제는 회로 단계에서 완벽하게 설계된 구조라도 실제 칩으로 옮기는 과정에서 기생 성분이 발생해 성능 저하가 생긴다는 점이다.</p> <p contents-hash="8c32ac20ce57fb0a3b8323b71ad626b8d15a53b19c3de6fb073036e5e6079c71" dmcf-pid="KgfzMhqFEe" dmcf-ptype="general">이로 인해 설계자는 회로 수정과 레이아웃 조정을 반복해야 했고, 전체 설계 기간의 상당 부분이 이 반복 작업에 소요됐다.</p> <p contents-hash="e0561ea31121b901624a182d8a24f53823c50f17531909dd90cfb0629a80b487" dmcf-pid="9a4qRlB3wR" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 두 단계를 하나로 통합한 AI 모델을 구축했다.</p> <p contents-hash="6ead89410a6994aaa9e736a5e6fef2c69e0f5d331562b285a7a4ad90181146f7" dmcf-pid="2N8BeSb0wM" dmcf-ptype="general">강화학습 기반 AI가 최적 설계 조합을 스스로 찾고, 동시에 물리적 배치 과정까지 실시간으로 보정하는 방식이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bf37e42814498f68a651b9d4a9c4ec830a55f275936b6f75f86d240ad69d3668" dmcf-pid="Vj6bdvKprx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[연구그림] 강화학습 수렴 및 성능개선 그래프" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/05/Edaily/20260505102237868joet.jpg" data-org-width="367" dmcf-mid="3SzTULyOwj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/05/Edaily/20260505102237868joet.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [연구그림] 강화학습 수렴 및 성능개선 그래프 </figcaption> </figure> <div contents-hash="1982aec1ca62c360f4849ddb0ed20a7cffbdcdc387e4cd6283ee9cd0576361da" dmcf-pid="fAPKJT9UOQ" dmcf-ptype="general"> <strong>설계 시간 76% 단축…성능까지 개선</strong> </div> <p contents-hash="170b5258f181f3437c18aa900118a71590995a83a164a734446fe627603754f8" dmcf-pid="4cQ9iy2uOP" dmcf-ptype="general">연구 결과, 기존 자동 설계 방식이 약 119시간 걸리던 작업은 AI 적용 후 28.5시간으로 줄었다. 설계 시간 기준으로 약 76% 단축된 수치다.</p> <p contents-hash="209d138c0f3055c741e17c84551411a5d6b63a9cb48392fa4d5c1c3760a4a2cf" dmcf-pid="8kx2nWV7O6" dmcf-ptype="general">특히 성능 지표(FoM) 역시 기존 대비 개선된 것으로 나타나 단순 속도 향상을 넘어 품질 개선 효과도 확인됐다.</p> <p contents-hash="ab2055014be0ed9eaf00c3d2d18cba72b2352cf8be695d3c1b5fb08f752408b4" dmcf-pid="6EMVLYfzs8" dmcf-ptype="general">설계 과정에서 가장 복잡한 요소로 꼽히는 인덕터 설계에는 딥러닝 기반 예측 모델이 적용됐다. 기존에는 반복적인 전자기 시뮬레이션이 필요했지만, AI는 이를 수 밀리초 단위로 처리해 설계 효율을 크게 끌어올렸다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9f14047a16ed7a5949cc2e31807c1790c1276552d03c90a1e8e88833ab1a607f" dmcf-pid="PDRfoG4qD4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[연구그림] 강화학습과 경사하강법을 결합한 LC-VCO 자동 설계 아키텍처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/05/Edaily/20260505102239089zyux.jpg" data-org-width="606" dmcf-mid="0Vb08mpXEN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/05/Edaily/20260505102239089zyux.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [연구그림] 강화학습과 경사하강법을 결합한 LC-VCO 자동 설계 아키텍처 </figcaption> </figure> <div contents-hash="7fbaef30ce1ba1b4f3e1e448b65ba97e52462bc9a2277cff7e7eb6cafc184c23" dmcf-pid="QJb08mpXEf" dmcf-ptype="general"> <strong>공정 변화에도 대응…“데이터 10%만으로 재설계 가능”</strong> </div> <p contents-hash="9bdb6199250d2f8f8cdac21c338a954f5e11ca8a3806bf0789ad0d3737e783ff" dmcf-pid="xiKp6sUZOV" dmcf-ptype="general">이번 기술의 또 다른 특징은 ‘전이 학습’ 기반 설계 구조다. 반도체 공정 노드가 변경되면 기존에는 설계를 처음부터 다시 해야 했지만, AI는 이전 공정에서 학습한 데이터를 활용해 재설계 부담을 크게 줄였다.</p> <p contents-hash="ebaa692e011ca0ac26afcfb39a6849c884c9d1fb1453a40b90ddaf4702468de2" dmcf-pid="yZmjS9Air2" dmcf-ptype="general">연구팀에 따르면 전체 데이터의 약 10%만 추가하면 새로운 공정에도 설계를 적용할 수 있어, 미세 공정 전환 비용을 크게 줄일 수 있다.</p> <p contents-hash="1c3756b08276817941ade7a8a9f2dd9810c0325b749724135f8365df8c75a0a6" dmcf-pid="W5sAv2cnw9" dmcf-ptype="general">업계에서는 이번 연구가 단순한 설계 자동화를 넘어 반도체 설계 산업 구조 자체를 바꿀 수 있는 기술로 보고 있다.</p> <p contents-hash="47d8f2f40eee9ccccb004c3babc62340636eec8b4934a4c945353a2516880aba" dmcf-pid="Y1OcTVkLEK" dmcf-ptype="general">특히 고성능 통신칩과 AI 반도체 수요가 급증하는 상황에서 설계 기간 단축은 곧 제품 출시 속도와 직결되기 때문이다.</p> <p contents-hash="b137413d7cf2db697759146964bcaf41edb8dfa90e6186d5dcaba0c6afff1d73" dmcf-pid="GtIkyfEosb" dmcf-ptype="general">연구를 주도한 윤희인 UNIST 교수는 “5G·6G 통신과 AI 반도체 설계 비용을 크게 줄일 수 있는 기술”이라며 “설계 자동화 범위를 아날로그 회로 전반으로 확대할 계획”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="b6f707bdf5bca43f1ec94d88fa5301d419869e0ec5b3d04f0ed7535dabc80d65" dmcf-pid="HFCEW4DgsB" dmcf-ptype="general"><strong>반도체 설계도 인간 중심에서 AI 중심으로 이동</strong></p> <p contents-hash="fd3efcd6857a8b53c9d8bd3adb765e7b1278609536fc3aea0617859d96a16083" dmcf-pid="X3hDY8warq" dmcf-ptype="general">이번 연구는 반도체 설계 분야에서 AI가 보조 도구를 넘어 핵심 설계 주체로 진화하고 있음을 보여주는 사례로 평가된다.</p> <p contents-hash="26fc41d8c69c0e0375cb64e28bd1df704bb86242fcd2e9d3a8041b0d56fe2663" dmcf-pid="Z0lwG6rNOz" dmcf-ptype="general">업계에서는 향후 설계 엔지니어의 역할이 ‘직접 설계’에서 ‘AI 검증 및 최적화 관리’ 중심으로 이동할 가능성도 제기된다.</p> <p contents-hash="190682cf5f0e4915c9e046cbbc916fb6e44cefaac7ec54acd85a1d5062c57245" dmcf-pid="5pSrHPmjD7" dmcf-ptype="general">연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단(NRF), 교육부, 산업통상자원부, 반도체설계교욱센터(IDEC), 삼성전자, ㈜액시온 등의 지원 및 과기정통부와 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘지역지능화혁신인재양성사업’의 지원으로 수행됐다.</p> <p contents-hash="4229da94846c3e102ebfac6d69babc49d5639937282389d2617f494644a043d4" dmcf-pid="1UvmXQsAOu" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 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