수개월 걸리던 통신 반도체 설계, AI로 하루 만에 끝낸다 작성일 05-05 35 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8EV7tUiPoW"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d2d24bbbeb5112887aee6b370efd22310b34fbe8438876f7b1d20fb877ba4731" dmcf-pid="6DfzFunQgy" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 이미지./pixabay" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/05/chosunbiz/20260505140903423bxzt.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="4AfzFunQoY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/05/chosunbiz/20260505140903423bxzt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능(AI) 이미지./pixabay </figcaption> </figure> <p contents-hash="2e6f02a3f141af52aaabf8178a8b62a5817e7d26c050643329971800c89369f2" dmcf-pid="Pw4q37LxcT" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 고성능 통신 반도체 회로 설계에 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. 전문가가 수주에서 수개월씩 반복하던 설계 작업을 하루 남짓한 시간 안에 처리할 수 있는 기술이다.</p> <p contents-hash="73e54f10848dc7b3cadfb7c4e5819e86d3b0c2fd6e5c9c2506b4268d054d158b" dmcf-pid="Qr8B0zoMjv" dmcf-ptype="general">윤희인 유니스트 전기전자공학과 교수와 송대건 경북대 교수 공동 연구진은 통신 회로인 LC 전압제어 발진기(LC-VCO)를 자동으로 설계하는 AI 모델을 개발했다고 5일 밝혔다. 연구 결과는 전기전자공학자협회(IEEE) 학술지 ‘집적회로 및 시스템 설계자동화(TCAD)’ 온라인판에 지난 4월 공개됐다.</p> <p contents-hash="3ed39cc52a5fd25bad1b05b2e80389ebcbb8adae4d33a37c48845515f1c8cc8c" dmcf-pid="xm6bpqgRgS" dmcf-ptype="general">LC-VCO는 5G와 같은 고속 통신 시스템에서 주파수를 만들어내는 핵심 반도체 회로다. 통신 신호의 잡음과 전력 소모를 줄이려면 인덕터, 트랜지스터 크기, 배선 구조 등 여러 변수를 정교하게 조합해야 한다.</p> <p contents-hash="ffd2b6e2954f1d6e71870a5096eabeb9dbd268068e8c20325a2d3a6318f83b75" dmcf-pid="yKSrjDFYAl" dmcf-ptype="general">특히 회로도 설계에서는 좋은 성능이 나와도, 이를 실제 칩 안에 배치하는 레이아웃 단계에서 성능이 달라질 수 있다. 배선 폭이나 소자 위치에 따라 의도하지 않은 전기적 영향인 ‘기생 효과’가 생기기 때문이다.</p> <p contents-hash="1c16e5589ae0601cf7dc8001c4a393d5ecc67ba6fc35b82f8de4674e3f651303" dmcf-pid="W9vmAw3Gkh" dmcf-ptype="general">연구진의 AI 모델은 회로도 설계와 레이아웃 설계를 따로 다루던 기존 방식과 달리 두 단계를 함께 최적화한다. 회로 설계 단계에서는 강화학습을 활용해 목표 주파수와 성능 조건에 맞는 설계 조합을 찾는다. 강화학습은 AI가 여러 선택을 시도하면서 더 좋은 결과를 내는 방향을 스스로 학습하는 방식이다.</p> <p contents-hash="6a62001482389fc4630eb270f802529b0e69ca5fa8aba7c39eab73cd0120c433" dmcf-pid="Y2Tscr0HNC" dmcf-ptype="general">레이아웃 단계에서는 경사하강법을 적용했다. 경사하강법은 현재 상태에서 성능이 좋아지는 방향으로 설계 값을 조금씩 조정해 최적점을 찾는 방법이다. 이를 통해 AI는 배선 폭과 간격 등 물리적 설계 요소를 반복적으로 보정한다.</p> <p contents-hash="4833d9044c55d0e157a164a60fdea502e00c804157016a7f5c2846d2aa7eb161" dmcf-pid="GVyOkmpXaI" dmcf-ptype="general">설계 과정에서 시간이 많이 걸리는 인덕터 설계에는 딥러닝 기반 예측 기술을 적용했다. 기존에는 반복적인 전자기 시뮬레이션이 필요했지만, 연구진은 이를 몇 ㎳(밀리초) 수준으로 예측해 전체 설계 시간을 단축했다.</p> <p contents-hash="69dd05b5a8d6ff6098811c2168f2cebf4d921f082358c0dd33794fc769af6cf1" dmcf-pid="HfWIEsUZjO" dmcf-ptype="general">실험 결과, 기존 자동 설계 방식으로 약 119시간 걸리던 작업을 28.5시간 만에 완료했다. 설계 시간이 76% 이상 줄어든 것이다. 회로 성능을 종합적으로 나타내는 성능 지수(FoM)도 기존 연구보다 우수한 결과를 보였다.</p> <p contents-hash="c4dc2b6ed0419b5752ab4498ec1da399e5c456efb7923ea436c92b68228a5457" dmcf-pid="X4YCDOu5Ns" dmcf-ptype="general">공정이 바뀌어도 다시 처음부터 학습할 필요가 적다는 점도 장점이다. 연구진은 전이 학습을 적용해 65㎚(나노미터, 10억분의 1m) 공정에서 학습한 AI가 40㎚나 28㎚ 공정에서도 기존 학습 데이터의 약 10%만 추가로 활용해 설계를 수행할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="3f0496a683eced6fdeb91afc41a19714740a18851c39b2d41f8f6c0482097f71" dmcf-pid="Z8GhwI71cm" dmcf-ptype="general">연구진은 “이번 기술이 5G·6G 통신과 AI 칩에 쓰이는 주파수 생성 회로의 성능을 높이고 설계 비용을 낮추는 데 기여할 것”이라며 “반도체 설계 인력 부족 문제를 완화하고 차세대 공정 전환 속도를 높이는 데도 도움이 될 것”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="a3d3c3d85a9d90eb262dbf67f05e6bef8f2e9c3e04b9d681618e6adc7409096f" dmcf-pid="5c9U50d8ar" dmcf-ptype="general">공동 연구진은 앞으로 LC-VCO뿐 아니라 다양한 아날로그·RF 회로 설계 자동화로 기술을 확장할 계획이다.</p> <p contents-hash="ea8efecb09633a858dd152370ed57e8183b8fc391c615f0698d2e59a95a3b598" dmcf-pid="1k2u1pJ6cw" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="48a9455e3059005bd141abccfbd684a521a5962b5191a9d7d1a24822343e8687" dmcf-pid="tEV7tUiPaD" dmcf-ptype="general">IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems(2026), DOI: <a href="https://doi.org/10.1109/TCAD.2026.3680789" rel="" target="_blank" title="https://doi.org/10.1109/TCAD.2026.3680789">https://doi.org/10.1109/TCAD.2026.3680789</a></p> <p contents-hash="52c735ac5e694d5351066f6e8bd94c0bf1f1fdd1595520f9e3a3d8f78d698c36" dmcf-pid="FDfzFunQoE" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '국민가수' 임재범, 40년간 음악 인생 마무리…서울 공연 끝으로 '가요계 은퇴' 05-05 다음 "진짜 야구 관중석 중계화면 아니야?"...붙붙은 AI 이미지 성능경쟁 05-05 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
