AI 반도체가 데이터 변화 맞춰 반응...KAIST, '카멜레온 AI 반도체' 개발 작성일 08-07 24 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="p5OoUwrNrR"> <p contents-hash="428918bb0f611369616b1cba4ba191f227bd12e43f307d49e65f72ecf0b449f4" dmcf-pid="U1IgurmjIM" dmcf-ptype="general"><span>입력 신호 반응 속도, 정보를 기억하는 시간이 고정됐던 기존과 달리, AI 반도체가</span><span> 데이터 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 시대가 열렸다. </span><span>시간에 따라 변하는 데이터 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄였다. 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 실시간 AI 성능을 높일 핵심 원천기술로 기대된다.</span></p> <p contents-hash="decb8023145714a176398b8d20562d8cdace3470c2feb0c5ff0b78a1f82b907c" dmcf-pid="utCa7msADx" dmcf-ptype="general"><span>한국과학기술원(KAIST·총장 배충식)은 </span><span>최신현 </span>전기 및 전자공학부, 반도체공학대학원 <span>석좌교수팀이 AI 반도체 소자 '프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)' 및 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다.</span><br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0911c03ab68d3314295da1bcbd36f5e4310f553c4539f16b11e1755184dab0f4" dmcf-pid="7FhNzsOcDQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 생성 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/etimesi/20260807111000016zpcy.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="3ONVved8wd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/etimesi/20260807111000016zpcy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 생성 이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f254a6a6cbb95d650846577eeb45c662a4e25d7680cdf25bec8c58945cda378e" dmcf-pid="z3ljqOIkDP" dmcf-ptype="general">데이터는 모두 같은 속도로 변하지 않는다. 하지만 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 그 상태를 유지하는 시간(시간 응답 특성)이 고정돼 있어, 서로 다른 속도의 데이터를 동시에 효율적으로 처리하는 데 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="76cf0575e6ba46fbc9f9f0c9b73db735b28c417a126d6084c41a3bd50ed88679" dmcf-pid="q0SABICEs6" dmcf-ptype="general">연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 전기적 정보를 저장하는 층(전하 저장층)과 전자를 저장해 반도체의 반응 속도를 조절하는 층(전자 포획층)을 하나의 트랜지스터 안에 결합한 새로운 구조를 개발했다.</p> <p contents-hash="cb336e00ed214c9a121e62af5371202810089a99710ca1d79181663e90db819f" dmcf-pid="BpvcbChDr8" dmcf-ptype="general">PDM은 데이터가 입력되면 전하 저장층에서 정보를 처리하고, 전자 포획층이 반도체가 원래 상태로 돌아가는 속도를 조절한다. 데이터 변화 속도에 맞춰 가장 적합한 반응 속도를 스스로 선택한다.</p> <p contents-hash="48813053b6048b83856f55e65842623207c9fa62c989acfe350e76993d9fd80d" dmcf-pid="bUTkKhlwr4" dmcf-ptype="general">실험 결과 연구팀은 반도체가 입력 신호에 반응한 뒤 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했으며, 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 능력(주파수 특성)도 10배 이상 폭넓게 조절할 수 있음을 확인했다.</p> <p contents-hash="956d762f89e64fc01659925147699d9d5f8142e84cd9fa2fb6542b931465b96a" dmcf-pid="KuyE9lSrEf" dmcf-ptype="general">특히 빠르게 변하는 정보와 느리게 변하는 정보가 함께 포함된 시계열 데이터 예측 실험에서는 기존의 고정형 반도체보다 예측 오류를 최대 40배 줄이는 성능을 보였다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0d64465dd45930f2efef777f705b203e12c55bf889375199bc238a6ada3ce25f" dmcf-pid="97WD2SvmOV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="사진 왼쪽부터 반도체공학대학원의 김대원 박사과정(제1저자), 최신현 석좌교수(교신저자)." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/etimesi/20260807111006333ccfb.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="00a6YnLxme" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/07/etimesi/20260807111006333ccfb.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 사진 왼쪽부터 반도체공학대학원의 김대원 박사과정(제1저자), 최신현 석좌교수(교신저자). </figcaption> </figure> <p contents-hash="7becd8d25e34830bc2a3bc3bc20886e02fbdf101e89aec0d59ca6d155a89353b" dmcf-pid="2zYwVvTsD2" dmcf-ptype="general">또 연구팀은 PDM을 여러 개 연결한 어레이를 제작해 실험한 결과, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서도 훨씬 적은 에너지로 동작하는 것을 확인했다.</p> <p contents-hash="1cea0b3cbc3a1a12ff4bac57e9a4e17961cd66d623e729b7250aaa9c252ea356" dmcf-pid="VTcMZaNdr9" dmcf-ptype="general">최신현 석좌교수는 “이번 연구는 데이터의 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 가장 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현한 것”이라며 ”자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 다양한 AI 기기의 성능은 높이고 전력 소모는 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="44da726d1f256782c61225552883eea61acf48f8c31e23873af665be54ec9f51" dmcf-pid="fykR5NjJEK" dmcf-ptype="general">이번 연구는 KAIST 반도체공학대학원 김대원 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 조윤호, 서석호, 김유진, 박시온, 장태환, 박채빈이 공동저자로 참여했다. 또 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 펠로우가 공동저자로 참여했으며, 최신현 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 '네이처 커뮤니케이션즈'에 7월 게재됐다.</p> <p contents-hash="ce3ca4163f3c33b2ac48e80529fe111f0f14592fac9f4a1931d7ec8e4ff5e758" dmcf-pid="4WEe1jAisb" dmcf-ptype="general">김영준 기자 kyj85@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 첫 흑자 낸 티빙, 하반기에도 웃을까…정보유출·합병이 변수 08-07 다음 미 세이버스, AI로 중고 가격 매긴다...가격 일관성↑ 08-07 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
