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KAIST, 데이터 변화 속도에 맞춰 반응하는 AI 반도체 개발 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 입력 데이터의 변화 속도에 따라 반도체의 반응 특성을 조절할 수 있는 인공지능(AI) 반도체 소자를 개발했다. 심장 박동과 음성처럼 빠르게 변하는 데이터와 날씨, 설비 상태처럼 천천히 변하는 데이터를 하나의 소자에서 효율적으로 처리하는 기술이다. KAIST는 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 7월 게재됐다. 멤트랜지스터는 정보를 저장하는 메모리와 연산을 수행하는 트랜지스터를 결합한 차세대 반도체 소자다. 입력 정보를 처리하면서 이전 상태를 기억할 수 있어 시간에 따라 변하는 데이터를 다루는 뉴로모픽 반도체의 핵심 소자로 꼽힌다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 상태 유지 시간이 고정돼 있었다. 이 때문에 빠른 데이터와 느린 데이터가 섞인 시계열 정보를 처리하려면 별도의 전처리나 소프트웨어 연산이 필요했다. 데이터 속도에 맞지 않는 반응 특성이 적용되면 연산 효율과 예측 정확도가 떨어질 수 있다. 연구팀은 하나의 트랜지스터 안에 전기적 정보를 저장하는 전하 저장층과 전자를 붙잡아 반도체의 반응 속도를 조절하는 전자 포획층을 함께 구현했다. 전하 저장층이 입력 데이터를 처리하면 전자 포획층이 소자의 상태가 원래대로 돌아오는 시간을 조절하는 구조다. 이에 따라 PDM은 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 바꿀 수 있다. 연구팀은 입력 신호에 반응한 뒤 소자가 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했다. 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 주파수 특성도 10배 이상 제어할 수 있음을 확인했다. 시계열 데이터 예측 실험에서는 기존의 고정형 반도체보다 예측 오류가 최대 40배 줄었다. 연구팀은 PDM 여러 개를 집적한 어레이를 제작해 실험한 결과, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서 에너지 소모는 줄일 수 있었다고 설명했다. PDM은 전원을 차단해도 설정된 반응 특성을 유지하는 비휘발성도 갖췄다. 상용 반도체 생산에 활용되는 CMOS 공정과 호환될 수 있다는 점도 특징이다. 다만 실제 제품에 적용하려면 대규모 어레이에서의 균일성, 장시간 구동 안정성, 공정 수율과 시스템 수준의 전력 효율을 추가로 검증해야 한다. 연구팀은 이 기술이 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 실시간 센서 데이터를 처리하는 엣지 AI 기기에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 센서 데이터를 매번 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리하면 응답 지연과 통신 전력도 줄일 수 있다. 최신현 교수는 “데이터 변화 속도에 맞춰 반도체가 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현했다”며 “AI 기기의 성능을 높이고 전력 소모를 줄이는 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구에는 김대원 KAIST 박사과정이 제1저자로 참여했다. 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 펠로우도 공동저자로 이름을 올렸다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 산업통상자원부, 삼성전자 등의 지원을 받아 수행됐다.2026-08-07 09:20:54
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