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[IT뉴스]‘말투·취향·감정까지 학습’ KAIST, AI 반도체 개발
온카뱅크관리자
조회:
13
2026-03-17 11:47:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">유희준 인공지능반도체대학원 교수팀<br>초개인화 AI 핵심 반도체 ‘소울메이트’</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9HsdXalwZy"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d0954eed2e81ba57da47cf69fa52a5389657c1a5545372ee70784a9ed9d5a018" dmcf-pid="2XOJZNSr5T" 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/20260317114103401xfti.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="bekPTJmjtY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/ned/20260317114103401xfti.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="d2a5589f018cb95ac079fb486bc03b52b8d50f334fdef5a225efde7dce1ea797" dmcf-pid="VZIi5jvmZv" dmcf-ptype="general">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="f5Cn1ATsXS" 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="41hLtcyOZl" 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="8BZwbh3GHh" 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="6b5rKl0HHC" 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="PK1m9SpXGI" 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="Q9ts2vUZYO" 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> <p contents-hash="301d7f706f0a91c8e6ac7103a110a78100fd82c3423e577e3c083da904f1762b" dmcf-pid="x2FOVTu51s" 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="fd2265409a960264c41749a956f97f5af216c07f56c1130b69845756b1828b75" dmcf-pid="yOg2IQcn1m" 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="a0aeb1b369b42e179b14a5cf9f8e7ac5f1dda2a6dc733e3bd97b46808731557b" dmcf-pid="WIaVCxkLGr" 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="4310f5cfcbca64d67c5598d24422cf1c7954a02b8d023035fcd68eb503059e46" dmcf-pid="YCNfhMEo5w" 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> <p contents-hash="b5d4182ee49634cc5dc8bcae81328735a5f7b803bc7a08a4c72c1f7317de5e3e" dmcf-pid="GeKGdF4qYD" dmcf-ptype="general">구본혁 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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