- Samsung AI Center와 함께 수행 중인 Neural Processing Research Center 과제 1차년도 성과 인정
- 반도체 설계검증 자동화를 위한 AI LLM Agent 연구
- 삼성 현업 니즈에 맞춘 Rule2DRC 벤치마크 및 Layout-native AI Agent GUI App 개발
- NPRC 워크샵에서 송현오 교수 우수연구상, 과제 담당 연구원 우수포스터상 수상

송현오 교수 연구진이 Samsung AI Center와 함께 수행 중인 Neural Processing Research Center, NPRC 과제에서 반도체 설계검증 자동화를 위한 AI 에이전트 연구 성과를 인정받았다. 본 과제는 반도체 Layout Design Rule Check, DRC 코드 생성 에이전트와 AI 모델 경량화 기술 개발을 목표로 하며, 삼성 엔지니어들이 수작업으로 수행해온 반도체 도메인 특화 DRC 코드 작성 업무를 AI Coding Agent로 자동화하는 데 초점을 맞추고 있다.

연구진은 삼성 연구자들과 공동으로 반도체 설계검증 자동화를 위한 Rule2DRC 연구를 수행하였다. 반도체 칩 제조 전에는 chip layout이 수많은 design rule을 만족하는지 검증해야 하며, 이를 위해 자연어 design rule을 실행 가능한 DRC script로 변환해야 한다. 그러나 이 과정은 KLayout, SVRF와 같은 도메인 특화 언어와 공정 지식이 필요한 고난도 수작업이다. Rule2DRC는 이러한 문제를 해결하기 위해 자연어 design rule을 DRC script로 변환하는 LLM Agent를 평가하는 대규모 벤치마크를 구축하고, 생성된 코드를 실제 DRC Engine에서 실행해 기능적 정확도를 평가한다.

연구진은 논문 연구에 더해 삼성 사내 운영환경에서 활용 가능한 Layout-native AI Agent GUI App도 개발하였다. 실제 DRC script 작성 workflow에서는 엔지니어가 반도체 layout을 side-by-side로 확인하며 코드를 작성한다. 이에 연구진은 터미널 기반 코딩 에이전트와 Layout Viewer를 통합한 GUI App을 개발하고, 사내 반입 및 구동 확인을 완료하였다. 현재 사내 LLM 모델과의 연결도 진행 중이다. 해당 App은 서울대-삼성연구소 보안룸 및 Samsung AI Center 방문 협업을 통해 사내 환경에 맞도록 개발되었다. 데모에서는 Optical Proximity Correction workflow를 예시로, 자연어 instruction에 따라 특정 layout을 선택하고 모서리를 chamfering하여 layout을 수정하는 과정을 보였다. 이는 AI Agent가 반도체 layout과 코드를 함께 다루는 layout-native workflow를 구현했다는 점에서 의미가 있다.

본 NPRC 과제의 1차년도 성과로 연구진은 논문 4편, 특허 1건, 코드 산출물 1건을 달성하였다. 주요 성과에는 ICML 2026 논문 Rule2DRC, NeurIPS 2025 논문 KVzip (Oral Presentation Top 0.35%) 및 Q-Palette, ICML 2025 논문 GuidedQuant가 포함된다. 이러한 성과를 바탕으로 NPRC 워크샵에서 송현오 교수는 우수연구상을 수상하였으며, 과제 담당 연구원은 우수포스터상을 수상하였다. 이번 수상은 반도체 설계검증 자동화라는 현업 중심 문제를 AI Agent 기술로 해결하고, 실제 사내 환경에 적용 가능한 GUI App까지 개발한 성과를 인정받은 결과이다.

향후 연구진은 Layout-native AI Agent GUI App의 고도화와 함께, 자연어 feedback 기반 layout 수정 task 벤치마크 및 multimodal agent 개발을 추진할 예정이다. 또한 사내 운영환경에서 생산성 향상 효과를 정량적으로 측정하고, fully autonomous AI Agent 개발로 확장할 계획이다.