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[IT뉴스]KAIST, 데이터 변화 속도 맞춰 반응하는 AI 반도체 개발

온카뱅크관리자

2026-08-07 09:07:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8Vh4XgaeHG">
          <div contents-hash="a91dc63c813eb4b13564dbfdebaa37b84295832eb47050dc04d727714d1e5257" dmcf-pid="6fl8ZaNdGY" dmcf-ptype="general">
           반응 복귀시간 5배·주파수 특성 10배 이상 조절
           <br>시계열 데이터 예측 오류 최대 40배 줄여
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ac8b76bec2c20fa8277f381c73afcdd233380b7a2dbcd30d9d22c2c4f45af9b0" dmcf-pid="P4S65NjJYW" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST 반도체공학대학원 김대원(왼쪽부터) 박사과정, 최신현 석좌교수.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/ned/20260807090139897fbaa.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="VcRYNzqFZZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/ned/20260807090139897fbaa.jpg" width="658"></p>
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            KAIST 반도체공학대학원 김대원(왼쪽부터) 박사과정, 최신현 석좌교수.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="e41bf0c4e9d9ee19ff8e5e7d1696d61a0625ff50c7068cc706a622af591284a0" dmcf-pid="Q8vP1jAi1y" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=김광우 기자] 입력되는 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 조절하는 인공지능(AI) 반도체 소자가 개발됐다.</p>
          <p contents-hash="5820bfd3d1df73d37e3cfddb612637904586f1074fdf4380a0c3e98a79ea08cd" dmcf-pid="x6TQtAcntT" dmcf-ptype="general">7일 KAIST는 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 바꿀 수 있는 AI 반도체 소자 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="93629cb289381a4563523d758b0a2217422a8489621650209cdbd56ac3b72954" dmcf-pid="ySQToUu5Zv" dmcf-ptype="general">멤트랜지스터는 정보를 저장하는 메모리와 계산을 수행하는 트랜지스터의 기능을 결합한 차세대 반도체 소자다. 데이터를 계산하면서 이전 정보를 기억할 수 있어 입력 데이터에 맞춰 반응 속도를 조절할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="ac28d71cba598feb4fa5c843436ba6d601a05233f0de0f90f30778a073a199e7" dmcf-pid="Wvxygu71YS" dmcf-ptype="general">현실 세계의 데이터는 모두 같은 속도로 변하지 않는다. 심장 박동이나 음성처럼 빠르게 변하는 정보가 있는 반면, 날씨나 공장 설비 상태처럼 천천히 변하는 정보도 있다. 하지만 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 그 상태를 유지하는 시간이 고정돼 있어 서로 다른 속도의 데이터를 동시에 처리하는 데 한계가 있었다.</p>
          <p contents-hash="d657e4fda45f7c6be433d958e4852041d2c74bf174b7978519295a17eb9874b4" dmcf-pid="YTMWa7ztGl" dmcf-ptype="general">연구팀은 전기적 정보를 저장하는 전하 저장층과 전자를 저장해 반도체의 반응 속도를 조절하는 전자 포획층을 하나의 트랜지스터 안에 결합했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0d29483f27d703eab876069b583efbe83782c43f9a03193478da4d6cc1e142d5" dmcf-pid="GyRYNzqFXh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="연구이미지.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/ned/20260807090140165ggdt.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="46Zi7msAXH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/ned/20260807090140165ggdt.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            연구이미지.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="b3632aae8f29de349566a6ef93221bdee442590e3ba4328954d3c6e0d74dad9e" dmcf-pid="HYdHABb0ZC" dmcf-ptype="general">PDM에 데이터가 입력되면 전하 저장층이 정보를 처리하고, 전자 포획층은 반도체가 원래 상태로 돌아가는 속도를 조절한다. 운전자가 고속도로와 골목길에서 속도를 달리하듯 반도체가 데이터의 변화 속도에 맞춰 가장 적합한 반응 속도를 스스로 선택하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="34b76d7c346d6cdb376c410f363a4e48021cc61b0353b0cab0ded22795dead34" dmcf-pid="XGJXcbKpYI" dmcf-ptype="general">이번 기술은 데이터의 변화 속도에 따라 반도체의 시간 응답 특성을 조절할 수 있다는 점이 핵심이다. 별도의 복잡한 데이터 전처리 없이 다양한 속도로 변하는 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="d6fbb328bfd1b98d856ff7c2693c27fdaad1a72a40e03f544f962bab28931f7e" dmcf-pid="ZHiZkK9UHO" dmcf-ptype="general">실험 결과 연구팀은 반도체가 입력 신호에 반응한 뒤 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했으며, 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 능력인 주파수 특성도 10배 이상 폭넓게 조절할 수 있음을 확인했다.</p>
          <p contents-hash="f4894c37796106779d92a691ea9ea333ece2cb67c60e8dc8f3433aec331d0cd2" dmcf-pid="5Xn5E92uts" dmcf-ptype="general">빠르게 변하는 정보와 느리게 변하는 정보가 함께 포함된 시계열 데이터 예측 실험에서는 기존 고정형 반도체보다 예측 오류를 최대 40배 줄였다.</p>
          <p contents-hash="02a49fd18b3daa1e14880c9e8e981a7359e41314cf6bbcdd7813c37a69481f38" dmcf-pid="1ZL1D2V71m" dmcf-ptype="general">연구팀은 PDM 여러 개를 집적한 어레이도 제작했다. 실험 결과 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서 훨씬 적은 에너지로 작동하는 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="087b10ca2b3e75472cb3484521a7c1d4d244063c49f80f377a5a2e820d671085" dmcf-pid="t5otwVfz5r" dmcf-ptype="general">이번 기술은 한 번 설정한 반응 특성이 전원을 계속 공급하지 않아도 유지되는 비휘발성을 갖췄다. 현재 널리 사용되는 상용 반도체 공정인 CMOS 공정과도 호환돼 대량 생산과 상용화 가능성이 높다는 점에서도 의미가 크다.</p>
          <p contents-hash="65b527b5fba713359c22b06e984939cac1fef54275b8e73c92d87d7c189a2ed5" dmcf-pid="F1gFrf4qGw" dmcf-ptype="general">최 교수는 “이번 연구는 데이터의 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 가장 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현한 것”이라며 “자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 다양한 AI 기기의 성능은 높이고 전력 소모는 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="5e2c1d373b06bbbf4bff09123c3ce42e67b2fcc6d4672a290db327aeaaead600" dmcf-pid="3ta3m48BYD" dmcf-ptype="general">이번 연구는 KAIST 반도체공학대학원 김대원 박사과정이 제1저자로 참여했다. 조윤호, 서석호, 김유진, 박시온, 장태환, 박채빈이 공동저자로 참여했다. 또 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 펠로우가 공동저자로 참여했으며, 최신현 교수가 교신저자를 맡았다.</p>
          <p contents-hash="c8537e439543e1f167c94d9bff67250556f61f3b9d6fd667d38029c1702380d1" dmcf-pid="0FN0s86b1E" dmcf-ptype="general">연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 7월 게재됐다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 산업통상자원부, 삼성전자 등의 지원을 받아 수행됐다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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