Semiconductor design automation system and computing system comprising the same

Provided are an automatic semiconductor design system which performs machine learning on the basis of a database automatically loading simulation data and real data to increase reliability and generation speed of a generated semiconductor process model and semiconductor process prediction model, a computing system including the same, and an automatic semiconductor design method. According to some embodiments of the present invention, the automatic semiconductor design system comprises: a simulator generating simulation data; a recovery module recovering sampling errors of the simulation data to generate recovery simulation data; a hardware data module generating real data; a preprocessing module preprocessing the real data to generate preprocessed real data; a database storing the recovery simulation data and the preprocessing real data; a first graphical user interface including an automatic simulation generator generating a machine learning model of the recovery simulation data and the preprocessed real data and generating predicted real data therefrom; and a second graphical user interface including a visualization unit generating the predicted real data and a visualized virtual process result from the machine learning model. 시뮬레이션 데이터와 실물 데이터를 자동으로 적재하는 데이터베이스를 기반으로 기계 학습(Machine learning)을 수행함으로써, 생성되는 반도체 공정 모델과 반도체 공정 예측 모델의 신뢰성과 생성 속도를 향상시키는 반도체 설계 자동화 시스템과, 이를 포함하는 컴퓨팅 시스템, 그리고 반도체 설계 자동화 방법이 제공된다. 몇몇 실시예에 따른 반도체 설계 자동화 시스템은, 시뮬레이션 데이터를 생성하는 시뮬레이터, 시뮬레이션 데이터의 샘플링 오류를 회복하여 회복 시뮬레이션 데이터를 생성하는 리커버리 모듈, 실물 데이터를 생성하는 하드웨어 데이터 모듈, 실물 데이터를 전처리하여 전처리 실물 데이터를 생성하는 전처리 모듈, 회복 시뮬레이션 데이터와 전처리 실물 데이터를 저장하는 데이터베이스, 회복 시뮬레이션 데이터와 상기 전처리 실물 데이터의 기계 학습 모델을 생성하고 그로부터 예측 실물 데이터를 생성하는 자동 시뮬레이션 생성기를 포함하는 제1 그래픽 유저 인터페이스, 및 기계 학습 모델로부터 예측 실물 데이터와 시각화된 가상 공정 결과를 생성하는 시각화 유닛을 포함하는 제2 그래픽 유저 인터페이스를 포함한다.