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[IT뉴스]“사람처럼 보고 즉시 판단” KAIST, 센서–연산–메모리 통합 ‘AI 반도체’ 제시

온카뱅크관리자

2025-12-31 08:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀 <br>- 반도체 학회 IEDM5서 논문 6편 발표</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="GfnSxUFYZf">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b09d53d9eefd4bd2f47751935f426d5cdb3200a76c4ce751ccddd71ac2dfe64f" dmcf-pid="H4LvMu3GGV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI가 생성한 이번 연구성과 모식도.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/31/ned/20251231080354250ygtj.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="W1HfSanQG8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/31/ned/20251231080354250ygtj.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI가 생성한 이번 연구성과 모식도.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="1e66ce9f80ec531b67491285cde52ca498259fbc631ed0ffca59b9af053e48a7" dmcf-pid="X8oTR70Ht2" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 인공지능(AI) 고도화로 센서·연산·메모리를 하나로 통합하는 초저전력 반도체 기술의 중요성이 커지고 있다. 그러나 기존 구조는 데이터 이동에 따른 전력 손실과 지연, 메모리 신뢰성 한계를 안고 있다.</p>
          <p contents-hash="cd30275f9e8b167ff30223fc454ee618f0c8b610276f2151d90b737923b19e70" dmcf-pid="Z6gyezpXX9" dmcf-ptype="general">KAIST는 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 제시해 국제 학계의 주목을 받았다고 31일 밝혔다..</p>
          <p contents-hash="45402c2f48dd425bf7cd25d4ade2455a34f4b2efaba00007be1a39992429199c" dmcf-pid="5PaWdqUZXK" dmcf-ptype="general">연구팀은 최근 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로도 동시에 선정됐다.</p>
          <p contents-hash="921129ac6263a5da925dc2584034d8303b22dd1c43bc3a159eb986071f4e6852" dmcf-pid="1XqL3CmjYb" dmcf-ptype="general">하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 쉽게 말해, 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다.</p>
          <p contents-hash="63d37de9d7ab05e63e99906a5f014b6ef80a1e9f0896dbf29fda48e06186af61" dmcf-pid="tZBo0hsA5B" dmcf-ptype="general">이를 통해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 ‘보고 동시에 판단하는’ AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션(In-Sensor Spiking Convolution)’ 플랫폼을 완성했다.</p>
          <p contents-hash="45a565a4a319c2f00136e54d3f74bfdfdbc35bcf8b1bfb4525a8c9abe2efa6f9" dmcf-pid="F5bgplOcHq" dmcf-ptype="general">이 기술은 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="738d8cab3d8b67bf42e02f82777d6fb5d9b334c52e9801fedeea8020000d3ec6" dmcf-pid="31KaUSIk1z" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="전상훈 KAIST 전기및전자공학부 교수.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/31/ned/20251231080354563fgta.jpg" data-org-width="295" dmcf-mid="YHCuDM6bZ4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/31/ned/20251231080354563fgta.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            전상훈 KAIST 전기및전자공학부 교수.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="b728506e510f4770d58a9c41bb97d6caf50d5ce55707c98963214c2310d55c83" dmcf-pid="0t9NuvCEZ7" dmcf-ptype="general">연구팀은 이번 학회에서 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다.</p>
          <p contents-hash="8573877dc8becb6ed01c014d2296ef00da5ac4cb75493818b4f55680b7091a10" dmcf-pid="pF2j7ThDZu" dmcf-ptype="general">먼저 센서 쪽에서는, 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다.</p>
          <p contents-hash="4aaa078af3cab071bb10c8e38eb8564b4b9a40d441f0bd334b917d7e2c77f7f0" dmcf-pid="U3VAzylw5U" dmcf-ptype="general">또한 메모리 분야에서는, 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다.</p>
          <p contents-hash="423c03f182fe85c0cb0cf5d966c61558bc9a8c430130bccc31e3374230b22f03" dmcf-pid="u0fcqWSr5p" dmcf-ptype="general">전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며 “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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