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[IT뉴스]뇌 닮아 보고 즉시 판단...KAIST, 센서·연산·메모리 하나로 만든 '차세대 AI 반도체' 제시
온카뱅크관리자
조회:
21
2025-12-31 11:27:33
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="t5MlmqUZwx"> <p contents-hash="f1334ee61b59fd0875ee56d01ec024860c0e3c24c1e37ac16fbd953dcc0535e7" dmcf-pid="F1RSsBu5rQ" dmcf-ptype="general">우리 연구진이 '센서-연산-저장' 통합 AI 반도체 핵심 기술을 제시해 국제 학계 주목을 받았다.</p> <p contents-hash="c300966373629a3b24166a656b05e445a2ed7b463582bb9315b310ca7671707c" dmcf-pid="3tevOb71rP" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 전상훈 전기 및 전자공학부 교수팀이 지난 8~10일 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)'에서 총 6편 논문을 발표해, 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로 동시에 선정됐다고 31일 밝혔다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ecc34abbd700302a681a00a867244b5231a4471fbd69df7c16a8e2329515f0d7" dmcf-pid="0FdTIKztI6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="수직 적층형 (M3D) 구조의 AI용 광학신호-스파이크 주파수 변환기 연구 요약" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/31/etimesi/20251231111807769queb.png" data-org-width="700" dmcf-mid="18JyC9qFsM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/31/etimesi/20251231111807769queb.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 수직 적층형 (M3D) 구조의 AI용 광학신호-스파이크 주파수 변환기 연구 요약 </figcaption> </figure> <p contents-hash="31b4fad0064180428567f02ba6c631b000bd345fc4846bf5aa42f352ff3c794b" dmcf-pid="p3JyC9qFO8" dmcf-ptype="general">하이라이트 논문으로 선정된 M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구는 사람 눈·뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체다. 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었고, 이 덕분에 보고-판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조다.</p> <p contents-hash="403f6efb51bd876fe6a42f999909ce8db486b34b9b4bcd86f810732d7276d141" dmcf-pid="U0iWh2B3s4" dmcf-ptype="general">이를 통해 연구팀은 '세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션' 플랫폼을 완성했다.</p> <p contents-hash="4f2742568e36e0579ebdec76fd9dfcac28b3b2a0f171a032b35bc3b35485f533" dmcf-pid="upnYlVb0wf" dmcf-ptype="general">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> <p contents-hash="6f1c6e8bcd9216c634a4e9f9bd580c25b470ab4b0c165cdf3bd1fc02bc007636" dmcf-pid="7ULGSfKpmV" dmcf-ptype="general">연구팀은 이번 학회에서 이런 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="2b5f2e046663256ee7ae4cbc84fb8eb6be85c4cd4f4199208bb0def4d9a9065f" dmcf-pid="zuoHv49UE2" 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="bd9d467521ea12cc8c3707fa1953ac31a106d59a8f0ef993774f9f0b6601f35f" dmcf-pid="qBj1YQ4qw9" dmcf-ptype="general">또 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="b48c3480b2b981bfc3d7a015218a83c42cce6582d300b772088df4499761e72f" dmcf-pid="BbAtGx8BIK" 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> <p contents-hash="033e834483ef289a384202abf7d77a82606af3aebd3fa877465e682548b81d67" dmcf-pid="bKcFHM6bEb" dmcf-ptype="general">한편, 이번 연구는 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행됐다.</p> <p contents-hash="442c48453aac20e3849fdc62f0b5f894f8e2e1b71a6d5b87b511f8166a9b5101" dmcf-pid="K9k3XRPKmB" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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