연구
< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 윤영규 교수, 한승재 석박사통합과정, 정학천 석박사통합과정, 최신현 교수 >
기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. KAIST 연구팀은 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다.우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다.
이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증됐다. 연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소의 개발을 넘어, 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 것에 있다.
< 그림 1. 높은 신뢰성을 가진 셀렉터리스(selector-less) 32×32 멤리스터 크로스바 어레이가 탑재된 컴퓨팅 칩의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지 (왼쪽). 실시간 인공지능 구현을 위해 개발된 하드웨어 시스템 (오른쪽) >
연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발하며, 기존 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책을 제시했다.
이 혁신의 핵심에는 멤리스터(memristor)*라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고, 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있다.
*멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자
연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다. 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다.
< 그림 2. 멤리스터 소자의 비이상적 특징이 포함된 영상의 배경 및 전경 분리 결과 (왼쪽). 본 연구진이 개발한 멤리스터 컴퓨팅 칩을 통한 기기 내 학습을 통한 실시간 영상 분리 결과 (오른쪽) >
이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신하여 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다.
이 기술 개발을 주도한 KAIST 정학천 연구원과 한승재 연구원은 “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다.
전기및전자공학부 정학천 석박통합과정생과 한승재 석박사통합과정생이 제 1저자로 연구에 참여했으며 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)'에 2025년 1월 8일 자로 온라인 게재됐다.
(논문 제목: Self-supervised video processing with self-calibration on an analogue computing platform based on a selector-less memristor array, https://doi.org/10.1038/s41928-024-01318-6)
이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 1%의 벽 넘었다… 친환경 초소형 반도체 밝기 18배 향상
TV, 스마트폰, 조명처럼 빛을 내는 반도체는 우리 일상 곳곳에 쓰이고 있다. 하지만 친환경 반도체를 만들기 위해서는 아직 넘어야 할 기술적 장벽이 많다. 특히 머리카락 굵기(약 10만 나노미터)보다 수만 배 작은 크기의 나노 반도체는 이론적으로는 밝은 빛을 낼 수 있지만, 실제로는 빛이 거의 나지 않는 문제가 있었다. 우리 대학 연구진이 이 한계를 해결할 수 있는 새로운 표면 제어 기술을 개발했다. 우리 대학은 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 차세대 친환경 반도체 소재로 주목받는 나노 반도체 입자인 인듐 포스파이드(InP)* 매직 사이즈 나노결정(Magic-Sized Clusters, MSC)의 표면을 원자 수준에서 제어하는 원천 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. *인듐 포스파이드(InP): 인듐(In)과 인(P)으로 만든 화합물 반도체 물질로 카드뮴 같은 환경 유해 물질을 쓰지 않은 친환경 반도체 소재 연구팀이 주목한 소재는 ‘매직 사이즈 나노결정&rsquo
2026-01-14 -
연구 반도체 성능 망치는 ‘숨은 결함’ 1,000배 더 찾아낸다
메모리와 태양전지 등은 모두 반도체로 만들어지며, 반도체 내부에는 전기 흐름을 방해하는 보이지 않는 결함이 숨어 있을 수 있다. 공동연구진이 이러한 ‘숨은 결함(전자 트랩)’을 기존보다 약 1,000배 더 민감하게 찾아낼 수 있는 새로운 분석 방법을 개발했다. 이 기술은 반도체 성능과 수명을 높이고, 불량 원인을 정확히 찾아 개발 비용과 시간을 크게 줄일 것으로 기대된다. 우리 대학은 신소재공학과 신병하 교수와 IBM T. J. Watson 연구소의 오키 구나완(Oki Gunawan) 박사 공동 연구팀이 반도체 내부에서 전기를 방해하는 결함(전자 트랩)과 전자의 이동 특성을 동시에 분석할 수 있는 새로운 측정 기법을 개발했다고 8일 밝혔다. 반도체 안에는 전자를 먼저 붙잡아 이동을 막는 전자 트랩이 존재할 수 있다. 전자가 여기에 걸리면 전기가 원활히 흐르지 못해 누설 전류가 생기거나 성능이 저하된다. 따라서 반도체 성능을 정확히 평가하려면 전자 트랩이
2026-01-08 -
인물 전기및전자공학부 정명수교수, ‘대한민국 과학기술인상’ 1월 수상
우리 대학 전기·전자공학부 석좌교수이자 파네시아 대표인 정명수 교수가 대한민국 과학기술인상 1월 수상자로 선정됐다. 대한민국 과학기술인상은 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 최근 3년간 독창적인 연구 성과를 창출해 과학기술 발전에 크게 기여한 연구자를 매월 1명 선정해 과기정통부 장관상과 상금 1천만 원을 수여하는 상으로, 올해부터 기존 ‘이달의 과학기술인상’에서 명칭이 격상됐다. 정명수 교수는 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 아키텍처 설계 기술을 통해 AI 인프라 비용을 절감하고 효율을 높인 공로를 인정받았다. 기존 데이터센터는 CPU, GPU, AI 가속기, 메모리 비율이 고정돼 있어 활용에 한계가 있었으나, 정 교수는 필요에 따라 서로 다른 장치를 자유롭게 조합할 수 있는 구조를 제시했다. 또한 차세대 연결 표준인 컴퓨트익스프레스링크(CXL)를 기반으로 장치들을 분리·관리하는 저전력·고효율 링크 기술을 개발
2026-01-07 -
연구 광컴퓨팅·양자 보안 핵심 ‘빛 반도체’ 직접 찍어낸다
거대 인공지능(AI)을 위한 초고속 광컴퓨팅, 양자 암호 통신, 초고해상도 증강현실(AR) 디스플레이 등 미래 첨단 산업에서는 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저가 차세대 반도체의 핵심 소자로 주목받고 있다. 우리 대학 연구진이 머리카락보다 얇은 공간에서 빛으로 정보를 처리하는 나노 레이저를 반도체 칩 위에 고밀도로 배치할 수 있는 새로운 제작 기술을 제시했다. 우리 대학은 기계공학과 김지태 교수 연구팀이 POSTECH(총장 김성근) 노준석 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 초고밀도 광집적회로의 핵심 소자인 ‘수직형 나노 레이저’를 만들 수 있는 초미세 3차원 프린팅 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 기존 반도체 제조 방식인 리소그래피 공정은 같은 구조를 대량 생산하는 데는 효과적이지만, 공정이 복잡하고 비용이 많이 들어 소자의 형태나 위치를 자유롭게 바꾸기 어렵다는 한계가 있었다. 또한 대부분의 기존 레이저는 기판 위에 눕혀진 수평 구조로 만들어져 공간
2026-01-06 -
연구 보고 즉시 판단하는 ‘뇌 닮은’ 차세대 AI 반도체 제시
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. 이러한 문제를 해결할 ‘센서–연산–저장’ 통합 AI 반도체 핵심 기술을 국내 연구진이 제시해 국제 학계의 주목을 받았다. 우리 대학은 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 지난 12월 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 세계 최고 권위의 반도체 학회 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 총 6편의 논문을 발표했으며, 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문(Top Ranked Student Paper)으로도 동시에 선정되었다고 31일 밝혔다. ※하이라이트 논문: Monolithically Integrated Photodiode–Spiking Cir
2025-12-31