연구
< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 최신현, 윤영규, 최성율, 유승협 교수, 신소재공학과 김경민 교수 >
우리 대학은 세계적 과학 저널 ‘네이처(Nature)’의 자매지 ‘네이처 리뷰스 일렉트리컬 엔지니어링(Nature Reviews Electrical Engineering)’에 지난 8월 18일 자로 KAIST의 반도체 연구와 교육 성과가 집중 조명됐다고 5일 밝혔다.
※ 제목: Semiconductor-related research and education at KAIST
※ DOI: 10.1038/s44287-025-00204-3
이번 특집(Focus) 기사는 KAIST가 차세대 반도체 연구와 인재 양성, 글로벌 산학협력에서 보여주는 리더십을 상세히 다루며, 한국 반도체 산업의 미래 청사진을 제시했다. 실비아 콘티(Silvia Conti) 편집장이 직접 인터뷰를 진행했으며, KAIST에서는 신소재공학과 김경민 교수, 전기및전자공학부 윤영규, 최신현, 최성율, 유승협 교수 등이 인터뷰에 참여했다.
KAIST는 전기및전자공학부, 반도체시스템공학과, 반도체공학대학원 등 교육 프로그램을 운영하며, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인-메모리 컴퓨팅, 2차원 신소재 기반 소자 등 차세대 반도체 연구를 선도하고 있다. 이러한 기반 위에서 연구진은 기존 실리콘 한계를 넘어서는 새로운 아키텍처와 소자를 개발하며, 인공지능·로보틱스·의료 등 다양한 응용 분야 혁신을 이끌고 있다.
< KAIST는 전기및전자공학부, 신소재공학과, 반도체시스템공학과, 반도체공학대학원 등에서 반도체 전 분야를 아우르는 세계적 연구 역량을 바탕으로, AI 하드웨어·인메모리 컴퓨팅·2차원 신소재 소자 등 차세대 반도체 기술을 선도하고 있다. 그림은 최근 KAIST의 차세대 반도체 연구에서 세계적 위상을 입증한 연구 성과들. (왼쪽부터) KAIST 최신현 교수팀이 발표한 초저전력 상변화 메모리 원천 기술. 2024년 Nature 발표. KAIST 김경민 교수팀이 발표한 열컴퓨팅 원천 기술. 2024년 Nature Materials 발표. 윤영규, 최신현 교수팀이 발표한 차세대 두뇌모사 반도체 소자 및 응용 기술. 2025년 Nature Electronics 발표. >
특히 RRAM, PRAM 등 신개념 메모리를 활용해 시냅스, 뉴런 등 생물학적 기능을 하드웨어 플랫폼으로 구현하는 연구는 국제적으로 주목받고 있다. 이는 로봇, 엣지 컴퓨팅, 온-센서 AI 시스템 등으로의 응용 가능성을 열고 있다.
또한 KAIST는 삼성전자·SK하이닉스와의 오랜 파트너십을 기반으로 EPSS(삼성반도체 고급인력양성프로그램), KEPSI(SK하이닉스반도체 고급인력양성프로그램)를 운영해 왔다. 이 과정에 참여한 대학원생은 전액 장학금과 졸업 후 취업이 보장되며, 2022년 신설된 반도체시스템공학과는 매년 100명의 학부생을 선발해 체계적 교육을 제공하고 있다. 아울러 매년 70여 개 연구실이 참여하는 KAIST–삼성전자 산학협력센터는 장기적 산학 공동연구 거점으로서 산업계 현안 해결에 기여하고 있다.
이번 기사는 KAIST가 단순한 연구기관을 넘어 국제적 연구 허브로 성장하고 있음을 강조한다. KAIST는 여성 교수 임용 확대, 외국인 교수·학생 지원을 위한 글로벌 인재 비자센터 설립 등 다양성과 포용성을 강화하며 세계 각국의 우수 인재를 끌어들이고 있다. 또한 대덕연구단지(대덕 특구, Daedeok Innopolis)의 핵심 대학으로서 ‘한국의 실리콘밸리’의 심장 임무를 수행하고 있다.
KAIST 연구진은 반도체 기술의 미래가 단순한 소자 축소가 아닌 뉴로모픽 기술, 3차원 패키징 기술, AI 기술 응용과 같은 융합적 접근에 달려 있다고 전망한다. 이번 기사는 이러한 KAIST의 전략적 연구 방향과 리더십이 글로벌 학계와 산업계에서도 주목받고 있음을 보여준다.
김경민 교수는 “이번 기사를 통해 KAIST의 차세대 반도체 연구와 인재 양성 전략이 국내외 학계와 산업계에 널리 알려져 매우 기쁘며, 앞으로도 혁신적인 융합 연구로 미래 반도체 기술 발전에 기여하겠다”고 강조했다.
이광형 총장은 “KAIST가 세계적 과학 저널을 통해 반도체 연구와 교육 성과를 조명받게 된 것은 우리 대학 구성원들의 헌신과 도전 정신 덕분”이라며, “KAIST의 글로벌 연구 허브로서의 성장이 주목받게 되어 기쁘게 생각하며, 앞으로도 산학연 협력을 확대해 차세대 반도체 혁신을 선도하고 한국이 미래 반도체 강국으로 자리매김하는 데 핵심적 역할을 하겠다”고 밝혔다.
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연구 ‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다. *낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리 우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다. *3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(
2026-03-20 -
연구 나만을 위한 ‘영혼의 단짝’ AI 반도체 ‘소울메이트’ 세계 최초 개발
우리가 일상적으로 사용하는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 거대 언어 모델(LLM)은 수많은 질문에 능숙하게 답하지만, 정작 사용자의 사소한 습관이나 이전 대화 맥락등은 알지 못한다. 인공지능이 생활 깊숙이 들어왔음에도 여전히 ‘남’처럼 느껴지는 이유다. 우리 대학 연구진이 이러한 한계를 넘어 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는, 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다. 우리 대학은 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 기술은 기존의 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 사용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술로
2026-03-17 -
연구 ‘사포’로 반도체를 깎았더니...AI 반도체 가공 새 길 열다
스마트폰과 인공지능(AI) 서비스의 성능과 안정성은 반도체 표면을 얼마나 고르고 정밀하게 가공하느냐에 달려 있다. 우리 대학 연구진은 일상에서 흔히 사용하는 ‘사포’의 개념을 나노 기술로 확장해, 반도체 표면을 원자 수준까지 균일하게 가공할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이 기술은 고대역폭 메모리(HBM) 등 첨단 반도체 공정에서 표면 품질과 가공 정밀도를 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다. 우리 대학은 기계공학과 김산하 교수 연구팀이 머리카락보다 수만 배 가는 탄소나노튜브를 연마재로 활용한 ‘나노 사포’를 개발했다고 11일 밝혔다. 이 기술은 기존 반도체 제조 공정보다 표면을 더 정밀하게 가공하면서도, 공정 과정에서 발생하는 환경 부담을 줄일 수 있는 새로운 평탄화 기술이다. 사포는 표면을 문질러 매끄럽게 만드는 익숙한 도구지만, 반도체와 같이 극도로 정밀한 표면 가공이 필요한 분야에는 적용이 쉽지 않았다. 이는 일반
2026-02-11 -
연구 엔비디아보다 2.1배 빠른 유튜브 추천...‘버벅임’없앴다
유튜브 영상 추천이나 금융 사기 탐지처럼 사람 사이의 복잡한 관계를 빠르게 분석하는 핵심 AI 기술로 ‘그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)’이 있다. 여기서 말하는 그래프는 우리가 떠올리는 그래프 그림이 아니라, 사람과 사람 사이의 연결 관계를 뜻한다. 우리 대학 연구진은 엔비디아보다 추천 속도는 2.1배 빠르고, 지연은 줄이며, 전력 소모까지 낮춘 AI 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 개발해 주목받고 있다. 우리 대학은 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망 기반 인공지능의 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 ‘오토GNN’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 연구팀은 서비스 지연의 주된 원인이 인공지능 추론 이전 단계인 그래프 전처리(Graph Preprocessing) 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를
2026-02-05 -
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