KISDI 정책자료(25-09) '정형/비정형데이터 기반 반도체 시장 이슈 분석 및 예측모형 개발 연구'

KISDI, AI 시대 반도체 시장 전망·위험지수 개발…“수출 예측·공급망 대응 고도화”
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▲딥러닝(TFT) 모형, 전통 계량모형보다 반도체 시장 변곡점 예측에 탁월
▲D램 수출, AI·HBM 수요에 힘입어 과거 10년 평균보다 가파른 상승세 전망
▲정책·외교·공급망 변수 및 뉴스 텍스트 기반 데이터를 이용한 시장위험지수 개발
▲정형·비정형데이터 융합 공급망 네트워크 구축…산업 리스크 조기경보체계 활용 제안

정보통신정책연구원(KISDI, 원장 이상규)은 반도체 시장의 구조적 변동과 주요 이슈를 분석하고 수출 전망 모형 및 시장위험지수를 개발한 KISDI 정책자료(25-09) '정형/비정형데이터 기반 반도체 시장 이슈 분석 및 예측모형 개발 연구' 보고서를 최근 발간했다.

이번 연구는 AI 대전환에 따라 수요가 급증하고 있는 반도체 산업을 대상으로, 최신 딥러닝 알고리즘(Temporal Fusion Transformer)과 뉴스 텍스트 마이닝을 결합하여 수출 전망 모형과 시장·정책·외교 위험지수를 구축하고, 실제 기업 간 거래 데이터를 활용한 공급망 네트워크를 실증 분석한 성과를 담고 있다.

반도체 산업은 국가 수출의 약 20%를 차지하는 경제 안보의 핵심 전략산업이나, 미·중 기술 패권 경쟁, 관세 부과, 공급망 재편 등 지정학적 리스크가 복합적으로 작용하면서 과거의 선형적 추세에 기반한 전통 계량 모형만으로는 급변하는 시장을 정확히 진단하기 어려운 상황이다. 이에 따라 정형데이터(수출·거시지표)와 비정형데이터(뉴스 텍스트)를 포괄하는 실시간 위험 모니터링 체계와 구조 변화에 강건한 예측 모형이 요구되고 있다.

반도체 수출의 방향성을 정밀하게 진단하기 위해 딥러닝 기반 TFT 모형으로 분석한 결과, D램 수출은 2026년 상반기까지 지속 상승할 것으로 전망됐으며, 예측 추세선의 기울기는 과거 10년 내 상승 사이클의 평균 기울기를 상회하여 과거 호황기에 준하는 실적 달성 가능성이 높은 것으로 전망됐다. 또한, 전통적 계량모형이 과소 예측했던 AI 수요 확대에 따른 반도체 수요 증가 흐름을 효과적으로 반영하는 것으로 나타났다. 모형의 변수 중요도 분석에서는 본 연구에서 구축한 반도체 시장위험지수가 환율·GDP 등 전통 거시 변수에 버금가는 높은 설명력을 보였다.

뉴스 텍스트 기반 반도체 시장위험지수는 '평시 100, 고위험 130(상위 1%)'의 로그정규 규격화 스케일을 적용해 시점·산업·요인이 달라져도 일관된 해석이 가능하도록 설계됐다. 지수를 정책·외교·시장·거시경제·외부충격 등 5대 요인별로 분해한 결과, 2019년 메모리 가격 조정 및 일본 수출규제 국면에서는 메모리·파운드리 핵심 기업군에서 위험도가 높게 나타났다. 반면 2024∼2025년 AI 수요 확대와 관세 불확실성 국면에서는 중견·후발 기업군과 장비·도매 산업에서 상대적으로 위험이 더 두드러지게 포착됐다.

또한 NICE평가정보 기반의 실제 거래 데이터를 활용해 2016·2020·2024년 3개 시점의 반도체 공급망 네트워크를 구축함으로써 기존 뉴스기반 관계망 분석의 한계를 보완했다.

장재영 연구위원은 “반도체 산업은 단순한 경기 순환을 넘어 AI라는 새로운 기술 패러다임이 견인하는 새로운 국면에 진입했다"며, “향후 수출 전망과 정책 수립은 과거 데이터의 관성적 연장이 아닌, 시장의 구조적 변화와 잠재 리스크를 실시간으로 학습할 수 있는 고도화된 예측 시스템에 기반해야 한다"고 밝혔다.

보고서는 반도체 시장위험지수를 산업 리스크 조기경보체계(Early Warning System)의 핵심 구성요소로 제도화해야 한다고 제안했다. 구체적으로 ▲지수 값 130 초과 시 산업부·기재부·과기정통부 합동 점검회의가 자동 작동하는 정책 연계 프로세스 구축 ▲산업통상자원부·산업연구원 등 주관기관 지정을 통한 산출·검증·공개 체계 일원화 ▲ 국제 공급망 협의체 등 국제 공조와의 데이터 연계를 제시했다.

아울러 TFT 기반 수출 전망 모형과 시장위험지수를 결합한 복합 경보 체계를 통해 주가·현물 및 선물 가격·생산·재고 등 실물 지표와의 연계 분석을 수행함으로써 선제적 리스크 대응 역량을 높일 필요가 있다고 강조했다.

KISDI 정책자료는 KISDI 홈페이지(www.kisdi.re.kr)에서 내려받을 수 있다.

문의 : 인공지능정책연구실 장재영 연구위원(043-531-4305)