KAIST 최신현 석좌교수 연구팀이 개발한 AI 반도체 소자는, 한 번 설정된 반응 특성이 전원이 차단된 이후에도 유지되는 비휘발성 특성을 갖추고 있다. 또한 이 소자는 현재 널리 활용되는 상용 반도체 공정(CMOS)과도 호환되어, 대량 생산 및 상용화 가능성 측면에서 높은 평가를 받고 있다. 연구 결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 7월호에 게재됐으며, 이번 성과는 과학기술정보통신부, 정보통신기획평가원, 산업통상자원부, 삼성전자 등의 지원으로 이루어졌다.

이번 연구에는 KAIST 반도체공학대학원 김대원 박사과정이 제1저자로, 조윤호, 서석호, 김유진, 박시온, 장태환, 박채빈, 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 펠로우가 공동저자로 참여했다. 최신현 교수가 교신저자를 맡았다.

연구팀이 선보인 '프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)'와 이를 집적한 어레이는, 입력되는 데이터의 변화 속도에 따라 반도체의 반응 특성이 자유롭게 조정될 수 있다는 점이 핵심이다. 이 기술은 별도의 복잡한 데이터 전처리 과정 없이도 다양한 속도로 변하는 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 한다.

멤트랜지스터는 메모리와 트랜지스터의 기능을 하나로 합친 차세대 반도체 소자다. 이 구조 덕분에 데이터를 계산하면서 이전 정보를 기억할 수 있으며, 입력 데이터의 변화 특성에 맞춰 반응 속도를 능동적으로 조절할 수 있다. 연구팀은 전기적 정보를 저장하는 전하 저장층과, 전자를 저장해 반도체의 반응 속도를 조절하는 전자 포획층을 하나의 트랜지스터 내에 결합해, 데이터 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 최적의 반응 속도를 선택하도록 설계했다.

실험을 통해 연구진은 반도체가 입력 신호에 반응한 뒤 원래 상태로 복귀하는 시간을 약 5배 범위에서 조절할 수 있음을 확인했다. 또한, 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 주파수 특성 역시 10배 이상 폭넓게 제어가 가능했다. 빠르게 변하는 정보와 느리게 변하는 정보가 혼합된 시계열 데이터 예측 실험에서는 기존 고정형 반도체 대비 예측 오류가 최대 40배까지 감소하는 결과를 얻었다.

여러 개의 PDM을 집적한 어레이 실험에서는, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 유사한 정확도를 유지하면서도 훨씬 적은 에너지로 동작하는 것이 입증됐다. 이러한 특성은 자율주행차, 로봇, 웨어러블 기기 등 다양한 AI 기기의 실시간 성능 향상과 전력 소모 절감에 기여할 것으로 기대된다.

최신현 교수는 "이번 연구는 데이터의 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 가장 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현한 것"이라며, "다양한 AI 기기의 성능을 높이고 에너지 소비를 줄이는 핵심 기술이 될 것"이라고 설명했다.

★ 네티즌 어워즈 투표하러 가기 ▶
★ 전 세계 팬덤의 결집, cbcglobe.com ▶
★ 돈돈돈, 남몰래 혼자 보는 – 돈 되는 뉴스 ▶