ICMC란?
International Compact Modeling Conference (ICMC)는 Compact Model Coalition(CMC)이 주관하는 반도체 디바이스 compact model 전문 학회입니다. CMC는 SI2(Silicon Integration Initiative) 산하 기구로, "학계와 산업계가 함께 반도체 디바이스의 compact model을 개발하고 표준화"하는 것을 목적으로 합니다.
Compact model은 트랜지스터 하나의 전기적 거동을 회로 시뮬레이터(SPICE)가 풀 수 있는 수식으로 압축한 모델입니다. BSIM, PSP 같은 표준 모델이 없으면 파운드리의 PDK도, 팹리스의 회로 설계도 성립하지 않습니다. ICMC는 바로 이 모델의 개발·검증·표준화를 다루는, 반도체 설계 생태계의 가장 밑바닥 인프라를 논의하는 자리입니다.
2026년 프로그램 기준 논문 약 45편, oral 8개 세션 + 포스터로 구성된 단일 트랙(모든 세션이 한 방에서 진행) 소규모 전문 학회입니다. DAC(6,000명+)에 비하면 작지만, 그만큼 파운드리(TSMC)·EDA(Synopsys·Siemens·Cadence·Keysight)·메모리(Micron)·팹리스(Qualcomm·NXP·onsemi)·학계가 한 방에서 같은 모델을 두고 토론하는 밀도 높은 학회입니다.
2026 핵심 내러티브 — "Compact Modeling × ML 수렴"
ICMC 2026의 관전 포인트는 수식 기반 전통 compact modeling과 머신러닝의 수렴입니다. "전통 vs AI 대립" 구도가 아니라, 전통 진영이 직접 ML을 다루는 구성이 프로그램에 드러납니다.
신호 1 — BSIM 창시자가 키노트와 ML 논문에 동시 등재
- Chenming Hu(FinFET 발명자·BSIM 개발 주도)가 Day 1 키노트 'BSIM, FinFET, and Open Innovation'에 서는 동시에, Day 2 ML 세션 발표 'Application of AI and ML in the Compact Modeling Domain'(Synopsys Chien-Ting Tung과 공저)에 공동 저자로 이름을 올립니다.
- 즉 compact modeling의 창시자급 인물이 "ML은 별개 영역"이 아니라 compact modeling 안의 도구로 직접 다룹니다. PENN(physics-enhanced neural network) 등 물리 기반 NN이 핵심.
신호 2 — ML 전용 세션 + ML 전용 패널이 따로 편성됐다
- Day 2에 'Machine Learning and Artificial Intelligence in Compact Modeling' 세션(TSMC·Synopsys·UC Berkeley 발표)이 독립 트랙으로 잡혔고, 곧바로 점심 후 패널 'Machine Learning for Compact Modeling: Promises, Pitfalls, and Paths to Industry Adoption'이 이어집니다.
- 패널에는 AI 기반 compact modeling 기업 Alsemy(한국)가 NXP·Analog Devices와 함께 패널리스트로 오릅니다. "산업계가 ML 모델링을 정말 도입할 수 있는가"를 정면으로 다루는 자리.
ICMC 2026 기본 정보
| 학회명 | International Compact Modeling Conference (ICMC 2026) |
| 일정 | 2026년 7월 30일(목) ~ 31일(금), 2일간 |
| 장소 | RMS Queen Mary, Long Beach, California, USA |
| 주관 | Compact Model Coalition (CMC) — SI2 산하 |
| 공동 후원 | SI2 / IEEE EDS / IEEE / IEEE MTT Society |
| 다루는 주제 | compact device model의 개발·검증·표준화, SPICE 회로 시뮬레이션 응용 |
| 규모 | 단일 트랙 소규모 전문 학회 (2026 프로그램 기준 논문 약 45편, oral 8개 세션 + 포스터) |
| 등록 시간 | 양일 모두 오전 8:00~12:00 / 오후 1:00~4:00 |
| DAC와의 관계 | DAC 2026(7/25~29, Long Beach) 직후 같은 도시 개최 — 연속 참가 가능 |
| 공식 사이트 | 2026.si2-icmc.org |
주요 일정 타임라인
| 시기 | 이벤트 | 비고 |
|---|---|---|
| 2026년 3월 2일 | 논문 제출 마감 (hard deadline) | 이미 마감 |
| 2026년 4월 13일 | 채택 통지 | 이미 마감 |
| 2026년 5월 10일 | 최종본(camera-ready) 제출 | 이미 마감 |
| 2026년 6월 30일(화) | Queen Mary 룸블록 예약 마감 | 숙소 별도 — 가장 임박한 액션 |
| 2026년 7월 30~31(목~금) | 본 학회 (키노트·세션·패널) | 2일 프로그램 |
* 등록비와 세부 세션 시간표는 공식 사이트의 Registration / Program 페이지에서 확인하세요 (본 가이드 작성 시점 기준 등록비는 미공개).
전체 프로그램 (Program at a Glance)
아래는 공식 "Program at a Glance" 기준 현지(롱비치, PDT) 시각입니다. 메인 세션은 모두 Queens Salon에서 진행되며, 식사·커피는 Royal Salon & Kings View Room, 포스터는 Verandah Grill/Deck에서 열립니다.
Day 1 — 7월 30일 (목)
| 시각 | 세션 |
|---|---|
| 7:30 | 등록 & Continental Breakfast |
| 8:30 | Welcome |
| 8:45 | [Keynote] BSIM, FinFET, and Open Innovation — Chenming Hu |
| 9:25 | Advances in Compact Modeling |
| 10:25 | Coffee Break |
| 10:45 | Ferroelectric and other Nonvolatile Memories |
| 12:10 | Buffet Lunch |
| 13:20 | [Keynote] Physical Insights Beyond the Textbook Modeling of MOSFETs and p-n Junctions — Yuan Taur |
| 14:00 | Emerging Devices and Technologies |
| 15:05 | Coffee Break |
| 15:25 | Wide Bandgap Material Device Models |
| 16:30 | Poster Introductions |
| 17:00 | Poster Session & Reception (Appetizers & Beverages) |
Day 2 — 7월 31일 (금)
| 시각 | 세션 |
|---|---|
| 7:30 | 등록 & Continental Breakfast |
| 8:30 | Welcome |
| 8:40 | [Keynote] Transient Measurements are the Real Challenge Facing ESD Compact Modelers — Elyse Rosenbaum |
| 9:20 | ESD Protections Modeling |
| 10:05 | Coffee Break |
| 10:25 | Machine Learning and Artificial Intelligence in Compact Modeling (ML 세션) |
| 11:55 | Buffet Lunch |
| 12:55 | [Panel] Machine Learning for Compact Modeling: Promises, Pitfalls, and Paths to Industry Adoption |
| 13:55 | Modeling of Noise and Traps |
| 14:40 | Coffee Break |
| 15:00 | Devices at Cryogenic Temperatures |
| 16:20 | Closing Ceremony & Awards |
Keynote — 3명의 기조 발표
키노트 라인업이 곧 이 학회의 무게입니다. compact modeling과 디바이스 물리의 토대를 세운 인물들이 한 무대에 섭니다.
1. Chenming Hu — "BSIM, FinFET, and Open Innovation"
Day 1 (7/30) 8:45 · UC Berkeley 명예교수, TSMC Distinguished Chair Professor Emeritus
FinFET의 발명자이자 BSIM compact model 개발을 이끈 인물. UC Berkeley 교수이자 전 TSMC CTO로, IEEE가 "3D 트랜지스터의 아버지"로 부르는 사람. 1995~2024년 산업 표준 모델 BSIM의 개발을 이끌었고, 2020년 IEEE 최고 영예인 Medal of Honor를 받았습니다.
2. Yuan Taur — "Physical Insights Beyond the Textbook Modeling of MOSFETs and p-n Junctions"
Day 1 (7/30) 13:20 · UC San Diego
'Fundamentals of Modern VLSI Devices'의 공저자. 현대 반도체 디바이스 물리를 배운 엔지니어라면 거의 모두 거쳐 간 교과서를 쓴 인물로, IEEE Electron Device Letters 편집장(1999~2011)과 J. J. Ebers Award(2012)를 거쳤습니다.
3. Elyse Rosenbaum — "Transient Measurements are the Real Challenge Facing ESD Compact Modelers"
Day 2 (7/31) 8:40 · University of Illinois Urbana-Champaign
UIUC 석좌교수, NSF 지원 CAEML(Center for Advanced Electronics through Machine Learning) 디렉터. CDM-ESD 신뢰성·고속 I/O·compact modeling 분야 권위자이며 IEEE Fellow. 논문 200편 이상.
주목 세션 — "Machine Learning and AI in Compact Modeling"
Day 2 (7/31) 10:25, 이 학회의 AI 흐름이 가장 집약된 세션입니다. 파운드리·EDA·학계가 ML compact modeling을 각자의 방식으로 발표합니다.
| 시각 | 발표 | 소속 |
|---|---|---|
| 10:25 | Applications of Machine learning techniques in the Compact Modeling Platform | TSMC |
| 10:50 | Neural Compact Model Retargeting (NCMR-PL) Using Pseudo Labeling for Accurate I-V Curve Prediction | Samsung Electronics (한국) |
| 11:10 | Application of AI and ML in the Compact Modeling Domain | Synopsys · UC Berkeley (Chenming Hu) |
| 11:35 | Physics-Informed Neural Networks for Predicting Characteristics of β-Ga2O3 based Devices | 학계 |
Panel — "ML for Compact Modeling: Promises, Pitfalls, and Paths to Industry Adoption"
Day 2 (7/31) 12:55, ICMC 2026에서 가장 주목할 자리. ML compact modeling이 "산업계가 실제로 도입할 수 있는가"를 정면으로 토론합니다.
| Invited Speaker | Chien-Ting Tung (Synopsys) — 발제 |
| Panelists | Kiran Gullapalli (NXP Semiconductors) · Hyunbo Cho (Alsemy) · Gajanan Dessai (Analog Devices) |
한국 참여 — 확인된 것
소규모 학회지만 한국 기관의 참여가 ML compact modeling 영역에서 확인됩니다.
| Alsemy | Hyunbo Cho — 패널 'ML for Compact Modeling' 패널리스트 (AI 기반 compact modeling) |
| 삼성전자 | Jeonghwan Kim 외 — ML 세션 논문 'Neural Compact Model Retargeting (NCMR-PL)' (DTCO용 NCM 적응 기법) |
Invited Speakers — 산업·학계 7인
키노트 외에 파운드리·EDA·팹리스·학계에서 초청 발표가 이어집니다. 소속만 봐도 이 학회의 산학 밀도가 드러납니다.
| 연사 | 소속 | 영역 |
|---|---|---|
| Meng-Lin Lu | TSMC | 파운드리 모델링 |
| Chien-Ting Tung | Synopsys | EDA / 모델 도구 |
| Michael Stockinger | NXP Semiconductors | 팹리스 / 디바이스 |
| James Victory | onsemi | 파워 / 디바이스 모델 |
| Darsen Lu | National Cheng Kung University (대만) | compact modeling 학계 |
| Gilson Wirth | UFRGS (브라질) | 디바이스 / 변동성 모델 |
| Lorenzo Peri | Quantum Motion | 양자 디바이스 |
2026년 핵심 토픽 프리뷰
아래는 ICMC가 다루는 주제와 연사 구성에서 읽히는 방향입니다. 정확한 세션 구성은 공식 프로그램을 기준으로 하세요.
1. AI/ML 기반 compact modeling
모델 파라미터 추출·생성을 머신러닝과 자동화로 푸는 흐름. Alsemy의 패널 참여가 이 주제를 대표합니다.
2. 표준 모델의 진화 — BSIM / PSP 계열
FinFET·GAA(Gate-All-Around) 등 신소자에 맞춘 compact model 표준의 업데이트.
3. 파워·아날로그·신소자 디바이스 모델
onsemi(파워)·Analog Devices(아날로그)·Quantum Motion(양자) 연사 구성에서 보이듯, 디지털 CMOS를 넘어선 디바이스 모델링 영역이 함께 다뤄집니다.
Awards — 3개 부문
ICMC 2026은 compact modeling 분야의 우수 연구를 격려하기 위해 3개 부문을 시상하며, 마지막 날 Closing Ceremony(7/31 16:20)에서 발표됩니다.
| ICMC Best Paper Award | 채택된 모든 oral 발표 대상 |
| ICMC Best Student Paper Award | 재학생(학부·석사·박사)이 주 기여자인 oral 논문 대상 |
| ICMC Best Poster Award | 채택된 모든 포스터 발표 대상 |
* Invited 논문은 시상 대상에서 제외됩니다.
DAC → ICMC 연속 참가 동선
2026년 여름 Long Beach는 7/25~31 일주일간 반도체 설계 학회가 연속으로 열립니다. 한 번의 출장으로 둘을 모두 잡을 수 있습니다.
| 날짜 | 학회 | 장소 |
|---|---|---|
| 7/25(토)~29(수) | DAC 2026 (EDA 세계 최대) | Long Beach Convention Center |
| 7/30(목)~31(금) | ICMC 2026 (compact modeling 전문) | RMS Queen Mary |
→ DAC 2026 참가 가이드 보기
등록 & 숙소 가이드
등록
등록은 공식 사이트의 Registration 페이지에서 진행합니다. 본 가이드 작성 시점 기준 등록비는 공개되어 있지 않으므로, 정확한 금액·회원 할인·학생 요금은 공식 페이지에서 확인하세요.
숙소 — RMS Queen Mary
ICMC 2026의 행사장이자 숙소는 Queen Mary입니다. 1936년 취항한 대형 객선을 개조해 Long Beach 항에 정박시킨, 호텔·박물관·이벤트 공간을 겸하는 곳으로, 학회 참가자는 보존된 객실(stateroom)에 묵을 수 있습니다.
| 룸블록 마감 | 2026년 6월 30일(화) — 이후 학회 요금 보장 안 됨 |
| 위치 | 1126 Queens Hwy, Long Beach, CA (Long Beach Convention Center 인근) |
| 특징 | 객선 개조 floating hotel — 객실/복도 구조가 일반 호텔과 다름. 일찍 예약 권장 |
한국에서 가는 법
DAC 가이드와 동일합니다. ICN→LAX 직항(대한항공·아시아나) 후 LAX→Long Beach는 Uber/Lyft($50~150, 30~45분) 또는 택시($70~90). Long Beach Airport(LGB)는 ICN 직항이 없어 환승이 필요합니다. 비자는 ESTA로 충분하며 출발 72시간 전 신청을 권장합니다.