경북대학교 반도체 설계 AI 기술 개발 성과

핵심 요약

경북대학교 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 고성능 통신 반도체 회로 설계 시간을 획기적으로 단축하는 기술을 개발했습니다. 기존에 전문가가 수개월 동안 매달려야 했던 복잡한 설계 과정을 단 하루 만에 완료할 수 있는 혁신적인 모델입니다. 이번 연구는 5G 및 6G 통신 시스템의 핵심 부품인 주파수 생성 회로의 설계 효율을 높이고, 반도체 산업의 인력 부족 문제와 공정 전환 비용을 해결할 수 있는 중요한 돌파구가 될 것으로 기대됩니다.

상세 내용

1. 통신 반도체 설계의 혁신적 단축

경북대학교 전자공학부 송대건 교수 연구팀은 통신 회로인 **LC 전압제어 발진기(LC-VCO)**의 설계부터 실제 칩에 구현되는 물리적 배치인 **레이아웃(Layout)**까지 전 과정을 자동으로 수행하는 AI 모델을 선보였습니다. LC-VCO는 5G와 같은 고속 통신 시스템에서 특정 주파수를 만들어내는 핵심적인 역할을 합니다. 기존에는 회로를 설계한 후 이를 실제 칩 구조로 옮기는 과정에서 예상치 못한 물리적 변수 때문에 성능이 변하는 문제가 있어, 설계자가 이를 수정하느라 수개월의 시간을 허비하곤 했습니다. 하지만 이번에 개발된 AI 기술은 설계 시간을 기존 자동 설계 방식 대비 76% 이상 단축하여, 약 119시간이 걸리던 작업을 단 28.5시간 만에 끝낼 수 있게 만들었습니다.

2. 강화학습과 경사하강법의 통합 최적화

이번 기술의 핵심은 회로 설계와 레이아웃 단계를 개별적으로 처리하던 기존 방식에서 벗어나, AI가 두 단계를 통합적으로 관리한다는 점에 있습니다. 연구팀은 두 가지 핵심 알고리즘을 결합한 2단계 최적화 구조를 설계했습니다. 첫 번째 단계인 회로 설계 과정에서는 **강화학습(Reinforcement Learning)**을 적용하여 방대한 설계 변수 중 목표 주파수와 성능을 완벽하게 만족하는 최적의 조합을 찾아냅니다. 두 번째 단계인 레이아웃 과정에서는 **경사하강법(Gradient Descent)**을 활용해 배선의 폭이나 간격 같은 물리적 변수를 성능이 개선되는 방향으로 실시간 보정합니다. 특히 설계 시간이 가장 오래 걸리는 인덕터 부분에는 딥러닝 기반 예측 모델을 도입하여 시뮬레이션 시간을 밀리초 단위로 줄이는 성과를 거두었습니다.

3. 전이 학습을 통한 공정 전환 효율화

이번 연구 결과는 단순히 속도만 빠른 것이 아니라, 반도체 제조 공정이 변화하는 상황에서도 매우 유연하게 대응할 수 있다는 강점이 있습니다. 연구팀은 전이 학습(Transfer Learning) 기술을 적용하여, 반도체 나노 공정 노드가 바뀌더라도 기존에 학습된 데이터를 바탕으로 설계를 이어갈 수 있도록 했습니다. 예를 들어, 65nm 공정에서 학습된 AI 모델을 28nm와 같은 미세 공정에 적용할 경우, 처음부터 다시 학습할 필요 없이 기존 데이터의 약 10% 정도만 추가로 학습하면 즉시 설계를 수행할 수 있습니다. 이는 차세대 공정으로 전환할 때 발생하는 막대한 비용과 시간을 획기적으로 줄여줄 수 있는 핵심적인 기술적 토대가 됩니다.

정리

경북대학교 연구팀이 개발한 이번 AI 기반 반도체 설계 솔루션은 5G와 6G, 그리고 AI 칩 산업의 발전에 필수적인 주파수 생성 회로의 성능을 높이면서도 설계 비용은 대폭 낮출 수 있는 혁신적인 도구입니다. 설계 시간의 획기적인 단축과 공정 전환의 유연성을 동시에 확보함으로써, 중장기적으로 반도체 설계 분야의 인력 부족 문제를 완화하고 차세대 반도체 기술 경쟁력을 강화하는 데 크게 기여할 것으로 전망됩니다.