AI가 반도체 설계한다…1000배 빠른 패키징 기술 개발

고려대 세종캠, IEEE ECTC서 AI 기반 첨단 패키징 설계 자동화 기술 발표
설계시간 1000배 단축 가능성 제시…HBM·AI반도체 활용 기대

고려대학교 세종캠퍼스 지능형반도체공학과 인공지능 반도체 공정기술 및 설계 연구팀은 최근 미국에서 열린 반도체 패키징 분야 국제학술대회 '2026 IEEE ECTC'에서 AI 기반 유기 RDL 인터포저 신호 무결성 최적화 연구 성과를 발표했다. 고려대 세종캠퍼스 제공

인공지능(AI)을 활용해 첨단 반도체 패키징 설계 시간을 1000배 이상 단축할 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. AI 반도체와 고대역폭메모리(HBM) 수요가 급증하는 가운데 차세대 반도체 설계 자동화의 새로운 가능성을 제시했다는 평가가 나온다.

고려대학교 세종캠퍼스 지능형반도체공학과 인공지능 반도체 공정기술 및 설계 연구팀은 최근 미국에서 열린 반도체 패키징 분야 국제학술대회 '2026 IEEE ECTC'에서 AI 기반 유기 RDL 인터포저 신호 무결성 최적화 연구 성과를 발표했다고 밝혔다.

이번 연구는 'AI-Driven Inverse Design and Vision Fusion Framework for Automated Signal Integrity Optimization of Organic RDL Interposers'를 주제로 진행됐으며, 조민선 연구원이 제1저자, 정성엽 교수가 교신저자로 참여했다. 해당 논문은 구두 발표로 채택돼 IEEE 프로시딩 논문으로 출판됐다.

ECTC는 반도체 패키징과 전자부품, 마이크로일렉트로닉스 시스템 분야의 대표 국제학술대회로 매년 세계 주요 연구진과 기업들이 최신 기술을 공유하는 행사다.

최근 AI와 고성능컴퓨팅(HPC), HBM 수요 증가로 여러 칩을 하나의 패키지에 집적하는 2.5D·3D 첨단 패키징 기술의 중요성이 커지고 있다. 특히 칩 간 전기 신호를 연결하는 RDL 인터포저는 반도체 성능과 신뢰성을 좌우하는 핵심 기술로 꼽힌다.

그러나 기존 설계 방식은 반복적인 전자기 시뮬레이션에 많은 시간과 비용이 소요되는 한계가 있었다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 임피던스 예측 모델과 역설계 모델, 신호 품질을 판별하는 비전 기반 AI 모델을 하나의 자동 설계 체계로 통합했다.

연구 결과 단일 신호 구조에서는 R²=0.997, 차동 신호 구조에서는 R²=0.994의 높은 예측 정확도를 확보했다. 동시에 기존 방식 대비 설계 시간을 1000배 이상 단축할 수 있는 가능성을 확인했다.

또한 기존 업계에서 활용해 온 임피던스 중심 설계 방식만으로는 실제 신호 무결성을 충분히 보장하기 어렵다는 점을 데이터 기반으로 제시했다. 연구팀은 AI 비전 모델을 통해 실제 신호 품질의 이상 여부를 효과적으로 판별할 수 있음을 입증했다.

연구진은 이번 기술이 HBM과 AI 가속기, 고성능 서버용 반도체 등 차세대 반도체 패키지 설계 자동화에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

조민선 연구원은 "인공신경망과 심층학습을 활용해 더욱 정확하고 빠른 설계 모델을 구축할 수 있었다"며 "기존 방식으로는 확인하기 어려운 신호 무결성 문제까지 AI가 효율적으로 예측·검증할 수 있음을 확인했다"고 말했다.

정성엽 교수는 "인공지능과 반도체를 접목한 융합연구를 통해 의미 있는 성과를 거둘 수 있었다"고 말했다.

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