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[IT뉴스][나노팹 스마트서비스사업] 공공 나노팹 데이터에 AI 접목…반도체 소부장 R&D 혁신 기대

온카뱅크관리자

2026-10-14 16:07:24

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="ykVESLtWOA">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4e857f8735641c514aeb16d4cb7bd82c234ddfd42f7b223ebd59773d791f6775" dmcf-pid="WEfDvoFYEj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="반도체 AI 데이터 플랫폼 '반디(BANDI)' 이용 화면. (알세미 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014160230403oruq.png" data-org-width="700" dmcf-mid="xaBNOeHlsc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/etimesi/20261014160230403oruq.png" width="658"></p>
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            반도체 AI 데이터 플랫폼 '반디(BANDI)' 이용 화면. (알세미 제공)
           </figcaption>
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          <p contents-hash="624906a85d2a926119ac6b2a283c5cf4d815d1aff6c27a9c4b7c2a6abadeb272" dmcf-pid="YD4wTg3GmN" dmcf-ptype="general">이번 알세미의 성과는 단순히 공정 예측 정확도를 높인 데 그치지 않는다. 공공 나노팹 데이터와 AI 플랫폼을 연계해 그동안 대기업 중심으로 축적되던 반도체 공정 데이터를 산·학·연과 중소 소재·부품·장비(소부장) 기업까지 활용할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다.</p>
          <p contents-hash="2808583a38f19a8b2095a7f33b75f214bb9e42fe62feea73bed1419ef1e25a84" dmcf-pid="Gw8rya0HOa" dmcf-ptype="general">반도체 공정 데이터는 산업 기밀을 포함한 민감한 정보로 외부 활용이 제한적이다. 특히 자체 팹과 대규모 실험 데이터를 확보하기 어려운 중소기업과 대학·연구기관은 공정 최적화 기술 개발에 한계를 겪어왔다.</p>
          <p contents-hash="5cdc2db7c6472938dc93aff0ffbf0d91cf6a13b3c76f12c7e55c8321a9554ffa" dmcf-pid="Hr6mWNpXsg" dmcf-ptype="general">이에 따라 알세미는 알스피어(Alsphere)를 공공 반도체 데이터 플랫폼과 연계해 산·학·연의 연구개발(R&amp;D) 활용 확대에 나선다. 그동안 대기업 중심으로 축적돼 온 공정 데이터와 AI 기반 예측 기술을 중소 반도체 기업과 연구기관에서도 활용할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.</p>
          <p contents-hash="7351488888d8db44b619d5d6dc53d01ce96678cb010a2904f78d16b9a9f6e038" dmcf-pid="XmPsYjUZIo" dmcf-ptype="general">알세미는 나노종합기술원, 한국과학기술정보연구원(KISTI)과 함께 추진한 '나노팹 스마트 서비스 사업'을 통해 실제 반도체 공정 데이터를 활용한 AI 모델링 기술을 확보했다.</p>
          <p contents-hash="b4655273fe10aea9f45c07553e92442ef41a21d0f00140a8fabce5bf92b195a3" dmcf-pid="ZsQOGAu5rL" dmcf-ptype="general">이를 바탕으로 KISTI가 구축한 반도체 AI 데이터 플랫폼 '반디(BANDI)'와 알스피어를 연계한 맞춤형 공정 AI 서비스 활용 기반을 마련했다.</p>
          <p contents-hash="bb8e59ecaf506eb451f8a3714dd3501d5db89f01b54bef89d0d0296289687f76" dmcf-pid="5OxIHc71mn" dmcf-ptype="general">반디는 반도체 공정 데이터의 수집·활용과 AI 모델 개발을 지원하는 플랫폼이다. 연구자가 보유한 공정 데이터를 입력하면 알스피어의 AI 모델링 기술을 활용해 연구 목적에 맞는 맞춤형 예측 모델을 생성할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="ba33c28afdaf7f20de65f775aaf9ba3b8f310b2ea29725bae269a31b252e6efd" dmcf-pid="1IMCXkztwi" dmcf-ptype="general">알세미는 공정 시뮬레이션 데이터와 실제 팹 실험 데이터를 결합하고, 공정의 물리적 특성을 반영하는 AI 모델링 기술을 제공한다. 이를 통해 연구자는 자체 대규모 AI 개발 인프라 없이도 공정 조건에 따른 결과를 예측하고 실험에 필요한 조건을 선별할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="3e2953070cb584e08ed86d2804a5905cd01719384eeab5e2d1f4c3a035723d12" dmcf-pid="tCRhZEqFsJ" dmcf-ptype="general">특히 반도체 공정 데이터는 산업 기밀 성격이 강해 외부 활용이 제한적이다. 자체 팹과 대규모 실험 데이터를 확보하기 어려운 중소 소재·부품·장비 기업에는 AI 기반 공정 예측과 최적화 기술에 접근할 수 있는 기반이 중요하다.</p>
          <p contents-hash="fcc5374f527f1b99bd1f059926c65bda55c5ff5f4c69005165667812e1320ee8" dmcf-pid="Fhel5DB3Od" dmcf-ptype="general">알세미는 이번 기술을 반도체 공정 개발뿐 아니라 장비 검증과 양산 단계까지 활용할 수 있는 제조 AI 솔루션으로 발전시킬 계획이다. 관련 기술의 미국·유럽·일본 특허 출원을 완료했으며 반도체·디스플레이 기업과 소재·장비 기업을 대상으로 사업화도 추진하고 있다.</p>
          <p contents-hash="545bfe9f65e12227b1aa74d6f5345a220150cae808d34a642c0e700ce951c952" dmcf-pid="3ldS1wb0Oe" dmcf-ptype="general">조현보 알세미 대표는 “사람의 경험에 의존하던 공정 개발 방식을 물리 기반 AI와 디지털 트윈, AI 에이전트 기반 자율 개발 체계로 전환해야 한다”며 “제조 AI 플랫폼을 고도화해 국내 반도체·디스플레이 산업의 기술 자립과 생산성 혁신에 기여하겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="c1f8c680970e4c174354ffb235b550b78c998274a54e73954d787fdb04e54777" dmcf-pid="0OiTFm9UER" dmcf-ptype="general">이인희 기자 leeih@etnews.com</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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