소프트웨어학부 신동희 교수

물리와 AI를 잇다

반도체 리소그래피에 빛의 물리 법칙을 담은 AI 기술 제안

‘Optical Diffraction-based Convolution’ 연구,

CVPR 2026 메인 컨퍼런스 채택

신동희(소프트웨어학부) 교수 연구팀이 물리학과 인공지능을 결합한 새로운 연구로 국제 학술무대에서 주목받고 있다.

연구팀은 반도체 리소그래피 공정에 빛의 전파와 간섭 원리를 인공지능의 연산 구조에 직접 반영한 ‘Optical Diffraction-based Convolution’을 제안했다.

리소그래피는 빛을 이용해 마스크에 그려진 회로를 웨이퍼에 옮기는 핵심 공정이다. 반도체 회로를 얼마나 작고 촘촘하게 만들 수 있는지를 결정하기 때문에 리소그래피 공정의 중요성도 커지고 있다. 리소그래피 공정의 어려움은 회로가 미세해질수록 빛의 회절과 간섭으로 인해 설계한 패턴이 그대로 전사되지 않는다는 점이다. 기존 AI 모델이 주로 마스크와 웨이퍼 패턴의 데이터를 학습해 관계를 예측했다면, 이번 연구는 빛이 실제로 전파되는 물리 원리를 AI 모델의 계산 과정에 반영해 새로운 패턴이나 공정 조건에서도 물리적으로 일관된 결과를 예측할 수 있도록 설계했다.

이번 연구는 세계 최고 수준의 컴퓨터 비전·AI 국제학술대회인 CVPR 2026 메인 컨퍼런스에 채택되며 연구의 우수성을 인정받았다. 특히 마스크 패턴 최적화와 리소그래피 시뮬레이션을 함께 검증하고, 실제 제조 과정에서 발생할 수 있는 불필요한 미세 패턴과 잡음까지 고려했다는 점에서 의미가 크다.

신동희 교수는 앞으로 빛의 전파뿐 아니라 유체의 흐름, 열전달, 전자기 현상 등 다양한 물리 법칙을 AI와 결합하는 ‘범용 물리 기반 인공지능’ 연구로 영역을 넓혀 과학과 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하는 새로운 AI 기술을 발전시켜 나갈 계획이다.