데이터 속도 따라 응답 조절하는 AI 소자 구현

KAIST 최신현 전기 및 전자공학부·반도체공학대학원 석좌교수 연구팀이 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 스스로 선택하는 AI 반도체 소자 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 집적 어레이를 개발했다. 빠르고 느린 정보가 섞인 시계열 데이터 예측에서 고정형 반도체보다 오류를 최대 40배 줄여 실시간 AI의 처리 성능과 에너지 효율을 함께 개선할 가능성을 제시했다.

PDM은 전기적 정보를 처리·저장하는 전하 저장층과 전자를 붙잡아 반도체의 반응 속도를 조절하는 전자 포획층을 하나의 트랜지스터에 결합한 구조다. 입력 데이터는 전하 저장층에서 처리되고, 전자 포획층은 소자가 원래 상태로 복귀하는 속도를 바꾼다. 실험에서는 입력 신호에 반응한 뒤 초기 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했고, 반복 신호 처리와 관련된 주파수 특성도 10배 이상 넓게 바꿀 수 있었다.

기존 AI 반도체는 입력 신호에 응답하는 속도와 정보를 유지하는 시간이 고정돼 있었다. 현실의 데이터는 변화 주기가 서로 달라 빠른 신호와 느린 신호를 한꺼번에 효율적으로 다루는 데 제약이 생겼다. 연구팀은 두 저장층의 역할을 분리하면서도 단일 소자 안에 통합해 데이터 속도별로 적합한 시간 응답 특성을 구현했다. 여러 PDM을 연결한 어레이는 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서 훨씬 적은 에너지로 작동했다.

이 기술은 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기처럼 실시간으로 달라지는 신호를 처리해야 하는 AI 장치의 성능을 높이고 전력 소모를 낮출 원천기술로 기대된다. 연구에는 김대원 KAIST 반도체공학대학원 박사과정이 제1저자로, 조윤호·서석호·김유진·박시온·장태환·박채빈과 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원·이재덕 펠로우가 공동저자로 참여했다. 최신현 교수가 교신저자를 맡았으며 연구 결과는 7월 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 게재됐다.