본 논문은 전자 설계에서 SPICE 모델 생성에 필요한 부품 매개변수를 수동으로 검색하는 기존 방식의 어려움을 해결하기 위해, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 자동화 프레임워크인 D2S-FLOW를 제시합니다. D2S-FLOW는 데이터시트에서 전기 매개변수를 추출하고 SPICE 모델을 생성하며, 기존의 RAG 시스템과 달리 AGDF, HDER, HNEN 세 가지 혁신적인 메커니즘을 통해 비정형 문서 및 불일치하는 명명 규칙을 효과적으로 처리합니다. 실험 결과, D2S-FLOW는 Exact Match(EM) 0.86, F1 score 0.92, Exact Correctness(EC) 0.96을 달성하여 기존 최고 성능 기준보다 19.4%, 5.7%, 13.1% 향상된 성능을 보였으며, API 토큰 소비량을 38% 감소시키고, 무관한 정보 비율을 4%로 최소화하는 등 자원 효율성도 크게 개선했습니다.
