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[IT뉴스]AI가 '소울메이트' 역할까지 [지금은 과학]

온카뱅크관리자

2026-03-17 09:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST 연구팀, 초개인화 LLM 가속기 ‘소울메이트(SoulMate)’ 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="246ylRDgS7">
          <p contents-hash="49fd0e6a02bb8d21721d6ccb81aca580aa34f438e50ede136ef397759d0f6785" dmcf-pid="V8PWSewavu" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 정종오 기자] 국내 연구팀이 이용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는, 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체를 개발했다. 2027년쯤 제품으로 나올 예정이다.</p>
          <p contents-hash="11ccc16f1004de868811a2554ff55978dbd98cf2b27fc13a555780d8345862dc" dmcf-pid="f8PWSewalU" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형) 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 이용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다.</p>
          <p contents-hash="09a71c9a2be41c23214871242dfed790e5f02667a5878cde96ac23e079603996" dmcf-pid="46QYvdrNyp" dmcf-ptype="general">이번 기술은 기존의 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 이용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체로 꼽힌다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e42c58fd0b3fb7bdffc0f7ff3470c7a120e08527d373cb827c171687ab24580c" dmcf-pid="8PxGTJmjl0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST 관계자가 소울메이트를 시연해 보이고 있다. [사진=KAIST]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/inews24/20260317094902086ajbg.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="9gj70DGhTz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/inews24/20260317094902086ajbg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            KAIST 관계자가 소울메이트를 시연해 보이고 있다. [사진=KAIST]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="384b2d7fd682688e1c66ae4146f881fed2dbe4377a9585960a9b6beb68cb3207" dmcf-pid="6QMHyisAW3" 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 이용자의 피드백을 즉각 반영해 학습하는 로우 랭크 미세조정(LoRA) 기술을 반도체 내부에 직접 구현했다.</p>
          <p contents-hash="57d7bc4f2ce3f1372bc8dbefee99cbd414437b59c12ece9f57afd98ff5a940e1" dmcf-pid="PxRXWnOcSF" dmcf-ptype="general">이를 통해 ‘소울메이트’는 0.2초(216.4ms) 라는 빠른 속도로 이용자에게 응답하며 동시에 학습까지 수행하는 실시간 개인화 AI 시스템을 구현했다.</p>
          <p contents-hash="b2bae7852ff357066f49994c026c288d548d11950079cfebdf354d09dd0a7b85" dmcf-pid="QMeZYLIkSt" dmcf-ptype="general">정보의 중요도에 따라 처리 방식을 최적화하는 혼합 랭크(Mixed-Rank) 아키텍처를 적용해 전력 소모를 줄였다. 해당 반도체는 스마트폰 프로세서 소비전력의 500분의 1 수준인 9.8밀리와트(mW)의 초저전력으로도 복잡한 학습과 추론을 동시에 수행할 수 있다. 스마트폰 등 모바일 기기에서도 배터리 걱정없이 구동될 수 있다.</p>
          <p contents-hash="7f3894de87e206c1b4f8f61fc38fb7a270b2ebd2e6514f1cfeed8058fc016a06" dmcf-pid="xRd5GoCEh1" dmcf-ptype="general">모든 개인 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내부에서만 처리되는 ‘보안 완결형 AI’ 구조를 구현해 개인정보 유출 우려를 근본적으로 차단했다. 연구팀은 이 기술이 앞으로 스마트폰, 웨어러블 기기, 개인형 AI 디바이스 등 차세대 플랫폼과 결합해 진정한 개인화 인공지능 서비스 시대를 열 것으로 기대하고 있다.</p>
          <p contents-hash="b8f6abf2c019c255fa8f86a1faf81bb5a2d69d03f0d8dc9c1ce81ce202f310b4" dmcf-pid="yYHnetfzT5" dmcf-ptype="general">유회준 교수는 “이번 연구는 사람들이 서로 우정을 쌓아가는 과정을 모방해 AI가 이용자의 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="45bcb85f507147ad181dd1357d6a2b8c99ac234334d04296cc1b40a5bc1fb4a8" dmcf-pid="WClQ4WztCZ" dmcf-ptype="general">홍성연 박사과정 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구(논문명: SoulMate: A 9.8mW Mobile Intelligence System-on-Chip with Mixed-Rank Architecture for On-Device LLM Personalization)는 지난 2월 16일부터 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 ‘하이라이트 논문(Highlight Paper)’으로 선정되며 학계의 주목을 받았다.</p>
          <p contents-hash="1a4b345559e082f49ccc7038f7401dece47bfcdae9630e006d8c743068526e08" dmcf-pid="YhSx8YqFSX" dmcf-ptype="general">한편 ‘소울메이트’ AI반도체는 교원 창업기업인‘온뉴로AI’를 통해 2027년쯤 제품화할 예정이다.</p>
          <address contents-hash="7058c61e118e5176cb3007679b19a1874536fd5ca4d0cee603c3b11852ab2bed" dmcf-pid="GlvM6GB3CH" dmcf-ptype="general">/정종오 기자<a href="mailto:ikokid@inews24.com" target="_blank">(ikokid@inews24.com)</a>
</address>
         </section> 
        </div> 
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