입력 2025.11.27 15:58
- AI 기반 ‘ADAPT’ 기법 개발… 3D NAND 소자 모델링 효율 획기적 개선
서울시립대학교(총장 원용걸)는 지능형반도체학과 서민재 교수 연구실 소속 연구팀이 인공지능을 활용해 반도체 소자 모델링 시간을 획기적으로 단축하는 기술을 개발하며 연구 역량을 입증했다고 밝혔다.
이번 연구는 석사과정생 서지원 학생을 연구책임자로, 학부생 강희준·서진주·이재윤 학생이 팀원으로 참여해 수행됐다. 연구팀은 지난 10월 17일 한국여성과학기술인육성재단(WISET)이 개최한 ‘2025 여대학원생 공학연구팀제 지원사업 심화과정 결과발표대회’에서 우수상(대한전자공학회장상)을 수상하는 성과를 거뒀다.
‘여대학원생 공학연구팀제’는 이공계 여성 대학원생이 연구책임자가 되어 대학생 팀원들과 함께 자기 주도적으로 연구 과제를 수행하며 리더십과 연구 역량을 강화하는 프로그램이다.
서지원 학생팀은 지난 4월부터 약 7개월간 3D NAND 소자 모델링을 위한 BSIM-CMG 파라미터 최적화 하이브리드 머신러닝-강화학습 프레임워크를 주제로 연구를 진행했다. 연구팀은 기존 반도체 소자 모델링의 효율성을 높이기 위해 머신러닝과 강화학습을 결합한 ADAPT 기법을 독자적으로 개발했다. 이를 통해 시뮬레이션 비용을 절감하면서도 소자 특성을 정밀하게 반영하는 자동화된 최적화 프로세스를 구축해 높은 평가를 받았다.
서지원 석사과정생은 “학부생 팀원들과 함께 AI 기술을 반도체 공정 문제에 적용해 실질적인 해법을 찾을 수 있어 뜻깊었다”며 “이번 연구 성과를 바탕으로 향후 소자와 회로를 연계한 통합 시뮬레이션 환경을 구축해 실제 설계 검증에 기여하고 싶다”고 소감을 밝혔다.
지도교수인 서민재 교수는 “학생들이 최신 인공지능 기술을 반도체 공학에 접목해 창의적인 성과를 낸 점이 매우 자랑스럽다”며 “앞으로도 도전적인 연구를 통해 지능형 반도체 분야를 선도하는 핵심 인재로 성장할 수 있도록 아낌없이 지원하겠다”고 말했다.