KAIST, 움직임 흐름 구별하는 AI 반도체 개발

현재·이전 신호 함께 읽어 흐름 구별

영상 판별 정확도 90% 이상 기록

카이스트(KAIST)는 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 유니스트(UNIST), 포스텍(POSTECH) 연구진과 함께 반응 속도가 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 기술을 개발했다고 29일 밝혔다. ⓒ카이스트

방금 들어온 신호와 이전 신호를 함께 읽어 움직임의 흐름을 구별하는 인공지능(AI) 반도체 기술이 개발됐다.

카이스트(KAIST)는 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 유니스트(UNIST), 포스텍(POSTECH) 연구진과 함께 반응 속도가 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.

이 반도체는 전기를 가하면 내부 이온이 움직이면서 전류 흐름이 바뀐다. 전기를 끈 뒤에도 이온이 원래 상태로 돌아가는 데 시간이 걸려 앞선 신호의 흔적이 잠시 남는다.

연구팀은 이 같은 특성을 활용해 반응 속도가 서로 다른 소자를 만들었다. 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들고 이온의 양과 두께를 조절하는 방식이다.

소자를 층층이 쌓자 빠르게 반응하는 소자는 방금 들어온 신호를, 느린 소자는 앞서 이어진 신호를 읽었다. 현재와 이전 정보를 함께 처리해 시간에 따른 변화를 구별할 수 있게 된 셈이다.

실험에서는 네 차례 들어오는 신호의 켜짐·꺼짐 순서에 따른 16가지 패턴을 구별했다. 실제 소자의 측정값을 활용해 움직이는 숫자 영상을 판별한 결과 서로 다른 속도의 영상 신호에서 90% 이상의 검증 정확도를 기록했다.

연구팀은 소자를 4인치 웨이퍼 크기로 제작했으며 휘어지는 기판에도 구현하는 데 성공했다. 전기적 특성은 제작 후 55개월간 안정적으로 유지된 것으로 나타났다.

이번 기술은 움직임이나 생체신호처럼 시간에 따라 변하는 정보를 작은 기기에서 처리하는 데 활용될 수 있다. 스마트워치 등 웨어러블 기기에 적용하려면 실제 성능과 소비전력 절감 효과에 대한 추가 검증이 필요하다.

이번 연구에는 정학순 KAIST 연구교수가 제1저자로 참여했으며 노용영 POSTECH 교수와 권 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 지난 6월 30일 국제학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’에 실렸다.

권지민 KAIST AI시스템학과 교수는 “넓은 기판에 만들고 여러 층으로 쌓을 수 있는 기술”이라며 “저전력 기기에서 움직임과 몸의 신호를 읽는 AI 반도체로 발전할 수 있을 것”이라고 말했다.