송대건 경북대 교수 연구팀·윤희인 유니스트 교수 협력
수개월 걸리던 설계, AI로 '하루 수준' 단축
성능 지표(FoM) 개선… 효율성 동시 확보
고성능 통신용 반도체 회로 설계 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능(AI) 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다.
송대권 경북대학교 전자공학부 교수 연구팀과 윤희인 울산과학기술원(UNIST) 전기전자공학과 교수 연구팀이 통신 핵심 회로인 LC 전압제어 발진기(LC-VCO)를 설계부터 실제 칩 구현을 위한 물리적 레이아웃까지 자동으로 수행하는 AI 모델을 개발했다고 6일 밝혔다.
LC-VCO는 5G 등 고속 통신 시스템에서 주파수를 생성하는 핵심 부품이다. 성능을 높이기 위해서는 인덕터와 트랜지스터 크기, 배치 등 다양한 요소를 정밀하게 조정해야 한다. 특히 회로를 실제 칩 형태로 구현하는 레이아웃 단계에서는 배선 구조와 소자 배치에 따른 기생 효과로 인해 초기 설계 성능이 저하되는 문제가 있었다.
연구진은 기존처럼 회로 설계와 레이아웃을 따로 최적화하는 방식에서 벗어나, 두 과정을 하나의 체계로 통합해 동시에 최적 조건을 찾는 AI 모델을 구현했다.
회로 설계 단계에서는 강화학습을 활용해 목표 주파수와 성능을 만족하는 설계 조합을 탐색하고, 레이아웃 단계에서는 경사하강법을 적용해 배선 폭과 간격 등 물리적 요소를 반복적으로 조정해 성능을 개선한다.
실험 결과, 기존 자동 설계 방식에 약 119시간이 소요되던 작업이 28.5시간으로 단축돼 약 76% 이상의 시간 절감 효과를 보였다. 성능 지표(FoM) 또한 기존 대비 개선된 것으로 나타났다.
또한 전이학습을 도입해 공정이 달라져도 기존 학습 결과를 활용할 수 있도록 했다. 65나노 공정에서 학습된 AI가 40나노나 28나노 공정에서도 추가 데이터 약 10%만으로 설계를 이어갈 수 있는 점도 특징이다.
연구팀은 "이번 기술이 5G·6G 통신과 AI 반도체 성능 향상은 물론 설계 비용 절감과 인력 부족 문제 해소에도 기여할 것"이라고 밝혔다.
