UNIST "AI 예측 정확도 높이는 데이터 보정 알고리즘 개발"

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 정창욱 교수팀은 반도체 공정이나 패키징에서 열이 퍼지는 경로와 힘이 집중되는 부위를 예측할 수 있는 새로운 데이터 보정 알고리즘 파이(π)-불변 테스트 시점 보정을 개발했다고 26일 밝혔습니다. 이 알고리즘은 길이·온도·힘 등으로 만든 무차원 비율인 π 값을 기준으로 버킹엄 π 정리에 따라 기존 학습 데이터 중 물리적으로 가장 유사한 데이터를 찾아 신규 입력을 익숙한 형태로 재정렬한 뒤 별도의 재학습 없이 기존 AI 모델에 적용하고, 비슷한 데이터끼리 묶어 대푯값만 비교하는 방식으로 계산 부담을 줄인다고 연구팀은 설명했습니다. 연구팀은 이를 열전도와 선형 탄성 문제에 적용해 평균절대오차를 최대 약 91%까지 줄였고 반도체 칩 열 설계, 패키지 신뢰성 평가, 배터리 열관리, 구조물 안전 해석 등 다양한 공학 시뮬레이션에서 계산 시간과 비용을 줄이는 데 활용될 것이라고 밝혔으며 연구 결과는 ICLR 2026에 채택되었습니다.