SISPAD 2026 (International Conference on Simulation of Semiconductor Processes and Devices)이 올해 9월, 일본 쿠마모토에서 개최됩니다.
반도체 공정 및 소자 시뮬레이션 분야의 세계 최고 학회로, TCAD 시뮬레이션부터 ML/AI 기반 모델링, 디지털 트윈까지 — 반도체 제조의 "예측과 최적화"를 다루는 모든 연구자가 모이는 자리입니다.
기본 정보
| 학회명 | SISPAD 2026 (International Conference on Simulation of Semiconductor Processes and Devices) |
| 개최 일정 | 2026년 9월 28일(월) ~ 30일(수) |
| 워크샵 | 9월 27일(일) — Satellite Workshop |
| 장소 | 쿠마모토, 일본 |
| 주관 | 일본응용물리학회 (JSAP) |
| 공동 후원 | IEEE Electron Devices Society (EDS) |
| 공식 사이트 | sispad2026.jp |
주요 일정
| 일정 | 날짜 | 상태 |
|---|---|---|
| Abstract 제출 마감 | 2026년 4월 10일 | D-22 |
| 채택 통보 | 2026년 5~6월 (예상) | - |
| Final Paper 마감 | 2026년 6월 30일 | - |
| Early Bird 등록 | 2026년 7월 말 (예상) | - |
| Satellite Workshop | 2026년 9월 27일(일) | - |
| 본 행사 | 2026년 9월 28~30일 | - |
SISPAD 2026 주요 토픽
SISPAD는 반도체 시뮬레이션의 전 스펙트럼을 다룹니다. 올해 주목할 영역:
소자 시뮬레이션 — Established & Emerging
- Established: FinFET, GAA(Gate-All-Around) FET, 초박막 SOI, TFT, 광전자 소자, 메모리, 센서, 전력소자, 유기전자소자
- Emerging: Tunnel FET, 단전자 트랜지스터(SET), 스핀트로닉스, 바이오전자, 극저온 CMOS, 뉴로모픽, 양자컴퓨팅 소자, 신소재 기반 소자
공정 시뮬레이션 & 장비 모델링
- 반도체 공정 시뮬레이션 & 제일원리(first-principles) 물질 설계
- 나노스케일 제조·성장 시뮬레이션
- 장비, 토포그래피, 리소그래피 시뮬레이션
- 양자 수송 & 열 수송 현상
- 소자 변동성(fluctuation), 노이즈, 신뢰성 분석
- 인터커넥트 모델링 & 기생 분석
AI/ML & 어드밴스드 방법론
- ML for TCAD: AI 통합 물리 모델링, ML 기반 컴팩트 모델링(MLCM)
- Scientific Machine Learning (SciML): AI와 물리의 융합
- 멀티스케일 & 멀티피직스 시뮬레이션
- 수치 해법 & 시각화 도구
- AI 및 양자 컴퓨팅의 시뮬레이션 활용
회로 & 시스템 통합
- 저전력·고주파 응용을 위한 컴팩트 모델링
- 이머징 소자의 공정/소자/회로 공동 시뮬레이션
- DTCO (Design-Technology Co-Optimization)
SISPAD 2025에서 확인된 트렌드
작년 SISPAD 2025 (프랑스 그르노블)의 반플레너리 발표에서 확인된 방향성. 올해도 이 흐름이 이어질 것입니다.
1. TCAD에서 AI 디지털 트윈으로
Eric Guichard (Silvaco) — "Driving Four Decades of TCAD Innovation: From Physical Simulation to AI-Powered Digital Twins"
40년간 물리 시뮬레이션 도구였던 TCAD가, AI 기반 디지털 트윈으로 진화하고 있다는 선언적 발표. 단순한 시뮬레이션 → 실시간 예측·최적화 플랫폼으로의 전환.
2. SciML — 물리와 AI의 융합
Andreas Rosskopf (Fraunhofer IISB) — "Scientific Machine Learning: How the fusion of AI and physics is giving rise to promising simulation methodologies"
순수 데이터 기반 ML이 아니라, 물리 법칙을 제약 조건으로 넣은 AI 모델(PINN 등)이 시뮬레이션의 새로운 표준이 되고 있습니다. 데이터가 적은 반도체 공정에서 특히 유효.
3. 원자 수준 시뮬레이션의 가속
Mathieu Luisier (ETH Zurich) — "Acceleration of atomistic NEGF: algorithms, parallelization, and machine learning"
원자 수준 양자 수송 시뮬레이션(NEGF)을 ML로 가속. 3nm 이하 소자에서는 원자 하나가 성능을 좌우하기 때문에, 이 수준의 시뮬레이션 속도가 곧 경쟁력.
4. 멀티스케일 시뮬레이션
Lado Filipovic (TU Wien) — "From Atoms to Reactors: Multi-Scale Modeling for Semiconductor Fabrication"
원자 레벨부터 반응기(reactor) 레벨까지 한 번에 시뮬레이션하는 멀티스케일 접근. 공정 최적화의 궁극적 방향.
5. 바이오센서 시뮬레이션
Vihar Georgiev (University of Glasgow) — "Modelling and simulations of biosensors: from analytical to machine learning approaches"
반도체 시뮬레이션 기법이 바이오 영역으로 확장. 새로운 응용 도메인으로 주목.
한국 관련
- 김성동 — SK하이닉스
- 권의희 — 삼성전자
한국 메모리 양사가 TCAD/프로세스 시뮬레이션 분야에서 활발하게 참여하고 있으며, KAIST, 서울대 등 국내 대학의 논문 발표도 꾸준합니다.
Abstract 제출 — 지금 준비해야 하는 이유
SISPAD는 연 1회 학회입니다. 놓치면 다음 기회는 2027년.
SISPAD에 논문을 내고 싶다면 지금 시작해야 합니다. Abstract 준비 체크리스트:
- 주제 선정: 위 토픽 리스트에서 자신의 연구가 어디에 해당하는지 확인
- 차별점 강조: 순수 시뮬레이션보다 "ML + 물리" 또는 "실험 데이터 검증" 포함 시 채택률 높음
- 트렌드 반영: SciML, DTCO, AI for TCAD 관련 키워드가 올해 특히 주목받을 것
- 제출: sispad2026.jp에서 온라인 제출
누가 가야 하나?
추천: 공정 통합 엔지니어, 소자 개발자, EDA 엔지니어
관심: ML/AI로 반도체 문제를 풀고 있는 연구자, 디지털 트윈 담당
참가 팁
- Satellite Workshop (9/27)을 놓치지 마세요. 본 행사 전날 진행되는 워크샵에서 최신 튜토리얼과 실습 세션이 제공됩니다.
- 규모가 작아서 네트워킹 밀도가 높습니다. IEDM이나 VLSI보다 작지만, 시뮬레이션 전문가들이 밀집되어 있어 깊은 기술 토론이 가능합니다.
- 쿠마모토 여행 겸용. 쿠마모토성, 아소산 등 관광지가 가까워 학회 전후로 일정을 잡기 좋습니다. TSMC 쿠마모토 팹(JASM)도 차로 30분 거리.
- Early Bird 등록. 등록비 절약을 위해 7월 말 예상되는 Early Bird 마감 전에 등록하세요.
- IEEE 프로시딩. SISPAD 논문은 IEEE Xplore에 수록되어, 인용 및 검색이 용이합니다.
마무리
SISPAD은 "반도체를 만들기 전에 예측하는 기술"을 다루는 학회입니다. AI가 TCAD를 바꾸고 있는 지금, 물리 시뮬레이션 + ML의 교차점에 서 있는 연구자라면 반드시 주목해야 할 학회입니다.
올해는 쿠마모토에서 열리면서, TSMC 일본 팹이라는 살아있는 케이스 스터디까지 바로 옆에 있습니다.
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