입력 변화에 맞춰 반응 조절하는 AI 소자 구현
핵심 요약
입력 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 조절하는 PDM과 집적 어레이가 개발됐다. 시계열 데이터 예측 오류는 기존 소자의 최대 40분의 1 수준으로 줄었고 복귀 시간과 처리 주파수 범위도 조절됐다. 전원이 꺼진 뒤에도 설정이 유지되고 CMOS 공정과 호환돼 실시간 데이터 처리 분야의 활용 가능성을 보였다.
카이스트 최신현 전기및전자공학부·반도체공학대학원 석좌교수 연구진과 삼성전자 반도체연구소가 입력 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 조절하는 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 집적 어레이를 개발했다. 빠른 정보와 느린 정보가 섞인 시계열 데이터 예측 실험에서는 고정된 특성의 기존 소자보다 오류가 최대 40분의 1 수준으로 감소했다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 2026년 7월호에 실렸다.
PDM은 하나의 트랜지스터 내부에 전기적 정보를 저장하는 전하 저장층과 전자를 붙잡는 포획층을 함께 배치한 구조다. 전하 저장층은 입력 정보를 처리하고, 전자 포획층은 소자가 원래 상태로 돌아가는 시간을 조절한다. 실험에서는 데이터 입력 후 초기 상태로 복귀하는 시간을 약 5배 범위에서 조정했으며, 반복 신호를 처리하는 주파수 범위도 10배 이상 바꿀 수 있음을 확인했다. 여러 PDM을 연결한 어레이는 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 보이면서 에너지 사용량을 줄일 가능성도 나타냈다.
AI 반도체는 인공지능 연산을 효율적으로 처리하도록 설계된 반도체다. 이번 연구에 사용된 멤트랜지스터는 정보를 저장하는 메모리와 연산을 담당하는 트랜지스터의 기능을 한 소자에 결합했다. 여러 소자를 연결하면 이전 입력을 기억한 상태에서 다음 데이터를 계산하는 회로로 활용할 수 있다. 기존 소자는 입력 신호에 반응하는 속도와 초기 상태로 복귀하는 시간이 고정됐지만, PDM은 처리할 데이터의 속도에 따라 정보 유지 시간과 반응 속도를 변경할 수 있다.
PDM에 설정한 반응 특성은 전원을 끈 뒤에도 유지되며, 별도의 복잡한 데이터 전처리 없이 서로 다른 속도의 입력을 처리할 수 있다. 기존 상보형 금속 산화물 반도체(CMOS) 공정과 호환되는 점도 특징이다. 연구진은 데이터 변화 속도에 맞춰 하드웨어의 반응 방식을 조정하는 기술이 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기처럼 실시간 데이터 처리가 필요한 분야에 활용될 수 있다고 제시했다. 해당 논문의 DOI는 10.1038/s41467-026-75211-5다.