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UNIST 정창욱 교수팀, 반도체 열·응력 해석 정확도 높이는 AI 기술 개발
뉴스보이
2026.04.26. 09:10
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간단 요약
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개발된 AI 기술은 'π 불변 테스트 시점 보정' 알고리즘으로, 예측 오차를 최대 91%까지 감소시킵니다.
기존 AI 모델에 재학습 없이 적용 가능하며, 계산 비용을 100분의 1로 절감하는 효과가 있습니다.
이 기사는 10개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 10개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
UNIST(울산과학기술원) 반도체소재·부품대학원 정창욱 교수팀이 반도체 칩의 열·응력 해석 정확도를 획기적으로 높이는 인공지능(AI) 기술을 개발했습니다.
새로운 'π 불변 테스트 시점 보정' 알고리즘은 AI 모델이 학습하지 않은 범위 밖의 데이터가 입력될 때도 물리 법칙을 준수하며 정확하게 예측하도록 돕습니다. 이 기술은 예측 오차를 최대 91%까지 감소시키는 성능을 보였습니다.
특히 이 알고리즘은 기존 AI 모델의 구조를 변경하거나 재학습할 필요 없이 그대로 적용할 수 있어 경제적입니다. 또한, 계산 비용을 기존 방식 대비 약 100분의 1 수준으로 낮추는 효과도 있습니다.
정창욱 교수팀은 이번 기술이 반도체 공정 및 패키징뿐만 아니라 배터리 열관리, 구조물 안전 해석 등 크기와 조건이 계속 달라지는 다양한 공학 시뮬레이션에서 계산 시간과 비용을 줄이는 데 활용될 것으로 기대하고 있습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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