정보통신정책연구원(KISDI)이 반도체 시장 구조적 변동과 주요 이슈를 분석하고 수출 전망 모형 시장위험지수를 개발한 연구 보고서를 내놨다. AI 전환에 따라 수요가 급증하는 반도체 산업을 대상으로, 최신 딥러닝 알고리즘과 뉴스 텍스트 마이닝을 결합해 수출 전망 모형과 시장 정책 외교 위험지수를 구축한 것이다.

반도체 산업은 국가 경제 안보의 핵심 전략산업이나 미중 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.

KISDI가 반도체 수출 방향성을 정밀하게 진단하기 위해 딥러닝 기반 TFT 모형으로 분석한 결과, D램 수출은 2026년 상반기까지 지속 상승할 것으로 전망됐다. 예측 추세선의 기울기는 과거 10년 내 상승 사이클의 평균 기울기를 상회해 과거 호황기에 준하는 실적 달성 가능성이 높은 것으로 예상됐다.

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 메모리와 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.

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또한 NICE평가정보 기반의 실제 거래 데이터를 활용해 기존 뉴스 기반 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.