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[IT뉴스]나만의 초개인화 AI비서 나올까…서버 안거쳐 사생활보호

온카뱅크관리자

2026-03-17 07:37:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST, 말투·감정까지 배우는 AI반도체 '소울메이트' 
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 <img alt="지난달 16일(현지시간) 부터 미국에서 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에 KAIST 연구팀이 개발한 초개인화 구현 AI반도체 소울메이트(SoulMate) 시제품이 전시돼 있다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/dongascience/20260317073204342hhzw.png" data-org-width="680" dmcf-mid="zZDI69nQiV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/dongascience/20260317073204342hhzw.png" width="658">
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 지난달 16일(현지시간) 부터 미국에서 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에 KAIST 연구팀이 개발한 초개인화 구현 AI반도체 소울메이트(SoulMate) 시제품이 전시돼 있다. KAIST 제공
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 국내 연구팀이 사용자의 말투, 취향, 감정까지 배우며 닮아가는 인공지능(AI) 반도체 기술을 개발했다. 서버를 거치치 않고 빠른 속도로 학습하며 모든 데이터가 기기 내부에서만 처리돼 개인정보 유출 우려를 근복적으로 해결했다는 평가다. 연구성과는 교원 창업기업 온뉴로AI를 통해 2027년경 제품화 예정이다.
 KAIST는 유회준 AI반도체대학원 교수팀이 사용자 특성에 맞춰 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어모델(LLM) 가속기 '소울메이트'를 개발했다고 17일 밝혔다. 연구결과는 지난달 16일(현지시간) 부터 미국에서 개최된 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표돼 '하이라이트 논문'으로 선정됐다. 
 스마트폰과 로봇 시스템 전반에 AI 모델 적용이 확산되고 있다. 삼성과 애플, 구글 등 글로벌 기업들은 LLM을 스마트폰에 통합해 사용자 데이터를 활용한 AI 비서를 구현하고 있다.
 연구 제1저자인 홍성연 KAIST AI반도체대학원 박사과정생은 "기존 모바일 칩은 성능 제약이 있어 서버의 클라우드에 의존해 왔다"고 설명했다. 네트워크 지연시간이 400밀리초(ms, 1ms는 100만분의 1초)가 넘어 상대적으로 느리고 클라우드로 정보가 이동하기 때문에 필연적으로 보안 문제가 발생한다.
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 <img alt="KAIST 연구팀이 개발한 온디바이스 초개인화 구현 AI반도체 소울메이트(SoulMate) 데모 화면. 사용자의 기억을 기반으로 위로하고 사용자 경험에서 감정을 감지한다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/dongascience/20260317073205593dmdy.jpg" data-org-width="636" dmcf-mid="Bfu2lmZvJ9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/dongascience/20260317073205593dmdy.jpg" width="658">
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 KAIST 연구팀이 개발한 온디바이스 초개인화 구현 AI반도체 소울메이트(SoulMate) 데모 화면. 사용자의 기억을 기반으로 위로하고 사용자 경험에서 감정을 감지한다. KAIST 제공
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 연구팀은 AI 비서를 기기 안으로 완전히 들여온 '온디바이스' 기반으로 사용자만 최적화할 수 있는 메커니즘을 제시했다. 이전 대화 기록을 검색해 맞춤형으로 답변을 즉각 생성하는 검색증강생성(RAG) 기술과 사용자 피드백을 즉각 반영해 언어 모델을 점진적으로 미세조정하는 원리다.
 검색증강생성은 언어모델이 참고할 내용이 많아질수록 답변 생성에 더 많은 시간이 소모된다. 대화 과정에서 피드백을 수집하는 미세조정도 학습이 추가되면서 배터리 소모량을 증가시킨다는 한계가 있다.
 연구팀은 중요한 내용은 가중치를 높이고 덜 중요한 내용은 적게 연산하도록 조절하는 '혼합 랭크(Mixed-Rank)' 구조를 적용해 검색 속도를 높이고 전력 소모량을 줄였다. 유사한 문장에 대한 학습 연산은 생략하는 식이다.
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 <img alt="소울메이트 반도체 칩 구성. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/dongascience/20260317073206879vlpf.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="KzT5aJmjib" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/dongascience/20260317073206879vlpf.jpg" width="658">
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 소울메이트 반도체 칩 구성. KAIST 제공
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 개발된 원리를 적용해 제작된 소울메이트 칩은 성능 실험 결과 기존의 약 절반 수준인 최소 216ms 만에 사용자에게 응답했고 전력 효율은 5배를 달성했다. 스마트폰 프로세서 소비전력의 500분의 1 수준인 9.8밀리와트(mW, 전력의 단위)의 초저전력으로도 복잡한 학습과 추론을 동시에 수행할 수 있다. 삼성 28나노미터(nm, 1nm는 10억분의 1m) 공정을 통해 20.25제곱밀리미터(㎟) 면적의 칩으로 구현됐다. 
 유 교수는 "거대 언어모델을 학습시키는 건 데이터센터에서만 가능했다"며 "온디바이스에서 파인튜닝(미세조정)을 구현한 것은 세계 최초"라고 설명했다. 기존 개인화가 단순히 저장된 사용자 정보만 바꾸는 수준이었다면 소울메이트의 개인화는 장치에서 정보를 처리하는 '뇌' 자체를 변화시킨다는 것이다.
 초개인화가 가능한 AI 반도체는 시장규모 432조원에 이르는 AI 스마트폰 시장뿐 아니라 웨어러블 기기와 가전, 헬스케어 등 다양한 분야에서 응용될 것으로 기대된다.
 유 교수는 "사람들이 서로 우정을 쌓아가는 과정을 모방해 AI가 사용자의 진정한 동반자로 발전할 수 있는 기술적 기반을 마련한 것"이라며 "미래 AI는 개인의 프라이버시를 완벽히 보호하면서도 언제 어디서나 나를 가장 잘 이해하는 '베프' 같은 존재가 될 것"이라고 밝혔다.
 &lt;참고 자료&gt; - doi.org/10.1109/ISSCC49663.2026.11409048
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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