3차원 회로의 고 집적화와 적층 구조로 인하여, 발열 문제는 중요한 설계 고려 요소 중 하나가 되었다. 열 변화 정도와 그로 인한 불균형한 열의 분포는 클록 트리 합성단계에서 클럭 스큐의 불확실성과 함께 회로의 성능 저하를 유발할 수 있다. 발열에 직접 연관된 설계 요소가 삽입될 때마다 전력 소모량 기반 분석과 함께 열 분포를 측정하여 반영하기에는 설계 수행 시간과 그에 따른 효율성의 문제가 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용하여 열 정보를 학습하여, 3차원 클럭 트리 합성(CTS)에서 효율적으로 열 변화를 고려하는 방법을 제안한다. 첫째, 각 클럭 트리 요소의 열 정보에서 학습 데이터를 생성한다. 둘째, 훈련된 데이터에서 복잡한 열 효과들을 계산하고 클럭 트리 설계 요소 별로 적합하게 가공한다. 셋째, 클럭 트리 합성 각 단계에서 학습된 데이터를 이용하여 열 영향을 반영한 설계를 한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 학습 정확도, 수행 시간, 클럭 스큐에 대한 실험을 진행한다. 정확도의 지표로는 평균 제곱 오차(MSE)와 평균 절대 오차(MAE)를 사용하고, 시뮬레이터를 이용한 열 프로파일링과 비교한다. 실험 결과는 MSE 0.004 및 MAE 0.059로 예측 알고리즘의 효율성이 검증되었다. 기존 열 프로파일링 방식에 비해 런타임이 평균 70% 단축된다. 또한, 제안하는 접근 방식을 적용하면 클럭 스큐가 더 안정적인 결과를 볼 수 있다.