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[IT뉴스]“사용자 말투·감정까지 학습” KAIST, AI 반도체 ‘소울메이트’ 개발
온카뱅크관리자
조회:
11
2026-03-17 08:17:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- 인공지능반도체대학원 유회준 교수팀<br>- 개인정보 유출없고 초저전력 구동가능 <br>- 응답지연 82.5%↓·에너지 효율 76.2%↑</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="xidQaJmj1A"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="554a56e4e4da8153f27798c7ce7ad74921b3687aaa28a06fd22645d6c2e576aa" dmcf-pid="yZHT3XKp5j" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="유회준(오른쪽) KAIST 교수가 소울메이트 기능에 대해 설명하고 있다.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/ned/20260317081704883ycmz.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="Pxx4nMEo1k" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/ned/20260317081704883ycmz.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 유회준(오른쪽) KAIST 교수가 소울메이트 기능에 대해 설명하고 있다.[KAIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="8d45d9f54b4caa548e2f6e1894d24bd8057677ced22b22e2edc74c4115d43989" dmcf-pid="W5Xy0Z9UYN" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는, 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체가 국내 연구진에 의해 세계 최초로 개발됐다.</p> <p contents-hash="3b1bf62b4c843f2794268e2cbc43d6b6b0b3d5618e9c4fdfaff31490377ed44f" dmcf-pid="YF1GutfzGa" dmcf-ptype="general">KAIST는 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기 ‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다.</p> <p contents-hash="bfecdbb59b2355de59ec4e80ea1592f3fb9a71b0cd6630909e7db734d8f2bccb" dmcf-pid="G3tH7F4qHg" dmcf-ptype="general">이 기술은 기존 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 사용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술로 평가된다.</p> <p contents-hash="ffdbccdab261e0dea55ed47b065db12c560e0fc89c6f9f015f25b6ad18ccf81c" dmcf-pid="H0FXz38B1o" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 ‘소울메이트’의 핵심은 외부 서버(클라우드)를 거치지 않고 기기 자체에서 데이터를 처리하는 온디바이스(On-Device) AI 기술이다. 연구팀은 기억된 대화 내용을 바탕으로 맞춤형 답변을 생성하는 검색증강생성(RAG) 기술과 사용자의 피드백을 즉각 반영해 학습하는 로우 랭크 미세조정(LoRA) 기술을 반도체 내부에 직접 구현했다.</p> <p contents-hash="9475a0ff7e61c877faf392bac759975ae1ba7700d0813350bfc16fc675d39b74" dmcf-pid="Xp3Zq06bHL" dmcf-ptype="general">이를 통해 ‘소울메이트’는 0.2초(216.4ms) 라는 경이로운 속도로 사용자에게 응답하며 동시에 학습까지 수행하는 실시간 개인화 AI 시스템을 구현했다.</p> <p contents-hash="6640ececde645bd3b0bb770062c840cb49dce27aa3dce058ab558b5dc5301745" dmcf-pid="ZU05BpPK5n" dmcf-ptype="general">또한 정보의 중요도에 따라 처리 방식을 최적화하는 혼합 랭크 아키텍처를 적용해 전력 소모를 획기적으로 줄였다. 해당 반도체는 스마트폰 프로세서 소비전력의 1/500 수준인 단 9.8밀리와트(mW)의 초저전력으로도 복잡한 학습과 추론을 동시에 수행할 수 있어 스마트폰 등 모바일 기기에서도 배터리 걱정없이 구동될 수 있다.</p> <p contents-hash="a9ba34631fdf8dde0684d72cfce9189613812e2dc14bb109785792971849c402" dmcf-pid="5up1bUQ9Hi" dmcf-ptype="general">특히 모든 개인 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내부에서만 처리되는 ‘보안 완결형 AI’ 구조를 구현해 개인정보 유출 우려를 근본적으로 차단했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5e15fb6f78ee13a93874cec2aa5e30921e0e41b1ad5b53e5be44ffca4d154c24" dmcf-pid="17UtKux2tJ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 유회준(왼쪽) 교수와 홍성연 박사과정.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/ned/20260317081705108phrl.jpg" data-org-width="597" dmcf-mid="QpFXz38BGc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/ned/20260317081705108phrl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이번 연구를 수행한 유회준(왼쪽) 교수와 홍성연 박사과정.[KAIST 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="035eb32d43dfa4e053926084719f4a0a25ab7cbffe7a4d261956b3e088b6d619" dmcf-pid="tzuF97MV5d" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 기술이 향후 스마트폰, 웨어러블 기기, 개인형 AI 디바이스 등 차세대 플랫폼과 결합해 진정한 개인화 인공지능 서비스 시대를 열 것으로 기대하고 있다.</p> <p contents-hash="a181188c7b6a8a11f3c99967735143401b9c7793b381fa278c90f18d1bb0c587" dmcf-pid="Fq732zRfZe" dmcf-ptype="general">유회준 교수는 “이번 연구는 사람들이 서로 우정을 쌓아가는 과정을 모방해 AI가 사용자의 진정한 동반자로 발전할 수 있는 기술적 기반을 마련한 것”이라며 “미래의 인공지능은 단순한 도구를 넘어, 개인의 프라이버시를 완벽히 보호하면서도 언제 어디서나 나를 가장 잘 이해하는 ‘베프(Best Friend)’와 같은 존재가 될 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="8ca0a7d2356b5bdefb96b1d322a97daee52b75611f33a3a237f69fcbc58a82a1" dmcf-pid="3Bz0Vqe4GR" dmcf-ptype="general">홍성연 박사과정 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 2월 16일부터 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 ‘하이라이트 논문(Highlight Paper)’으로 선정되며 전 세계 학계의 주목을 받았다.</p> <p contents-hash="b96ab5106141d7267a03ce69dd0f2315c215919d89e4fc6050347b5e33abbf0f" dmcf-pid="0IsEvO1yGM" dmcf-ptype="general">연구팀은 학회 현장에서 실제 반도체 칩을 활용해 사용자의 반응에 따라 답변 스타일이 실시간으로 변화하는 시연에 성공하며 AI 반도체 기술의 우수성을 입증했다. ‘소울메이트’AI반도체는 교원 창업기업인 (주)온뉴로AI를 통해 2027년경 제품화할 예정이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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