DGIST, 인간 두뇌 닮은 AI 반도체 길 열었다 작성일 10-28 38 목록 <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="UA7oo2Ghgg"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="07007bb17e4dcab1ca9823a8257a7d02a75b4e624d3bb8a503134cd1a94bcf48" dmcf-pid="uczggVHlgo" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="일러스트 = 챗GPT 달리" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/28/chosunbiz/20251028172747759qnhh.jpg" data-org-width="1792" dmcf-mid="0U8rreUZoN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/28/chosunbiz/20251028172747759qnhh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 일러스트 = 챗GPT 달리 </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="76cf6936340458fcef1973507cc93ac7a47c17410ab569302b6823543ac43654" dmcf-pid="7kqaafXSjL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/28/chosunbiz/20251028172748084qqlc.png" data-org-width="1800" dmcf-mid="pGNXXwQ9aa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/28/chosunbiz/20251028172748084qqlc.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="498e3c88e9b1b0fd656f432f5d44204814460227064a48caa7ccc0a2d94075f7" dmcf-pid="zEBNN4Zvkn" dmcf-ptype="general">대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 최상현 교수 연구진이 차세대 인공지능(AI) 반도체 핵심 기술로 꼽히는 ‘멤리스터(memristor)’를 웨이퍼(wafer) 단위로 대규모 집적하는 데 성공했다고 28일 밝혔다. 기존 반도체의 구조적 한계를 넘어, 인간 두뇌처럼 방대한 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 ‘두뇌형 반도체’로 나아가는 기술적 토대를 마련했다는 평가다.</p> <p contents-hash="5314dd4e81f0a8138c407f3df146c202c7558a0e65e45cce75484c6f09ef7d2b" dmcf-pid="qDbjj85Tki" dmcf-ptype="general">인간의 두뇌는 약 1000억개의 뉴런과 100조개의 시냅스로 이뤄져 있다. 좁은 공간 안에서 엄청난 양의 정보를 동시에 저장하고 처리하는 구조다. 이처럼 ‘뇌를 닮은’ 방식으로 작동하는 반도체, 즉 두뇌형 AI 칩(Brain-like AI Chip)은 차세대 인공지능 기술의 궁극적 목표로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="1a758d8ea98351127f1e2ebbda72a8854457b5f3dc78c2bb989ccaabe0804c67" dmcf-pid="BwKAA61yNJ" dmcf-ptype="general">하지만 현재의 AI 반도체는 복잡한 회로와 높은 전력 소비 탓에 두뇌의 효율성을 따라가기 어렵다. 이런 한계를 뛰어넘을 대안으로 떠오른 것이 바로 멤리스터다.</p> <p contents-hash="0177c67745100484aa36c0ab70078bfa33979926eb4ed3c62a15f0f4cd5b6a9b" dmcf-pid="br9ccPtWod" dmcf-ptype="general">멤리스터는 전류가 얼마나 흘렀는지를 스스로 기억하는 반도체 소자다. 기억(메모리)과 연산(컴퓨팅)을 동시에 수행할 수 있어, 기존 반도체보다 훨씬 빠르고 효율적이다. 구조도 단순해 더 많은 회로를 같은 면적에 집적할 수 있으며, 특히 가로선과 세로선이 격자처럼 교차하는 ‘크로스바(crossbar)’ 형태로 배열하면 기존 메모리보다 수십 배 많은 정보를 저장할 수 있다.</p> <p contents-hash="976e7c0e0547b12db31dcd578acc5fb0228144bdff873ee600aa6c17031e210f" dmcf-pid="Km2kkQFYke" dmcf-ptype="general">문제는 대규모로 만드는 것이 쉽지 않았다는 점이다. 지금까지의 멤리스터 기술은 소규모 실험 수준에 머물러 있었다. 복잡한 공정, 낮은 수율(완성률), 전류 누설과 전압 손실 문제 때문에 대면적 웨이퍼 단위로 확장하기 어려웠다.</p> <p contents-hash="dc6e8ea8fc878bd9740e43b0ebfa529eadf6f847bb9794c1b5ae306275bb3d64" dmcf-pid="9sVEEx3GjR" dmcf-ptype="general">연구진은 이런 기술적 한계를 해결하기 위해 미국 캘리포니아대 산타바바라 캠퍼스(UC Santa Barbara)의 드미트리 스트루코프 교수 연구팀과 협력했다. 두 연구진은 반도체를 만드는 재료부터 소자(소형 부품), 회로 설계, 작동 알고리즘까지 전 과정을 함께 설계하는 새로운 방식을 도입했다.</p> <p contents-hash="3c82ef40f07c2c49e4143771de066e1016371bb9c14fb0e9e363d8be11596957" dmcf-pid="2OfDDM0HNM" dmcf-ptype="general">그 결과, 복잡한 제조 과정을 거치지 않고도 지름 10cm(4인치) 크기의 웨이퍼 전면에 멤리스터 회로를 고르게 구현하는 데 성공했다. 완성률(수율)은 95% 이상으로, 기존 기술보다 월등히 높았다.</p> <p contents-hash="adf5a4e3e3466432009f74f42b13976b45dd108a8dd6343d6d9af157bba4525b" dmcf-pid="VSQOOiztjx" dmcf-ptype="general">연구진은 여기에 더해 멤리스터를 층층이 쌓는 3차원(3D) 적층 구조 제작에도 성공했다. 반도체를 수직으로 쌓아 올림으로써 더 많은 연산을 한 번에 처리할 수 있는 길을 연 것이다. 이는 멤리스터 기반 반도체가 향후 대규모 인공지능 시스템으로 확장될 수 있음을 보여주는 중요한 성과다.</p> <p contents-hash="29010ac7150a768b73fb84a52880d1278e33153390482bc2b9f84573297369ca" dmcf-pid="fvxIInqFcQ" dmcf-ptype="general">연구진은 이번 기술을 실제 인공지능 연산에 적용해 실험했다. 인간의 뇌 신경세포 작동 원리를 모방한 ‘스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)’ 방식을 적용한 결과, 기존보다 전력 소모를 크게 줄이면서도 높은 연산 효율과 안정적인 성능을 확인했다.</p> <p contents-hash="748749fbb5bc328726c5d99f1422bf85b5db6a4e35e6c370379eba669b1c3d6d" dmcf-pid="4TMCCLB3oP" dmcf-ptype="general">최 교수는 “이번 연구는 지금까지 제한적이었던 멤리스터 집적 기술을 한 단계 도약시킨 성과”라며 “향후 인간 두뇌 수준의 차세대 AI 반도체 플랫폼 개발로 이어질 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="b0d2c078bf76bcb6f61318379c1b6bdd65cbda9786f11acd66374d097760d357" dmcf-pid="8yRhhob0k6" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 지난 1일 게재됐다.</p> <p contents-hash="e8c203b6e66bcc56573ec7c58a61df40e989880fe84caf807c259da83b170fe2" dmcf-pid="6WellgKpk8" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="dadec60b06ffa719d3186c3ed8527fdf73bf927a1cc900cfc0e0fcbeca0356a3" dmcf-pid="PYdSSa9UN4" dmcf-ptype="general">Nat Commun(2025), DOI: <span>https://doi.org/10.1038/s41467-025-63831-2</span></p> <p contents-hash="0f672d48e820183361313dc5968029d7e968e0609ca10c39f2d1e70c652b8557" dmcf-pid="QGJvvN2uAf" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & 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