KAIST, ‘시간차’ 읽는 AI 반도체 개발…“웨어러블 활용 가능성”

한국과학기술원(KAIST)이 신개념 AI 반도체 기술을 개발하며 웨어러블 기기 시장에 새로운 가능성을 열었습니다. 연구팀은 ‘듀얼-타임스케일 피지컬 리저버’라는 혁신적인 반도체를 설계하여, 하나의 장치에서 서로 다른 시간의 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 방법을 찾아냈습니다. 이 기술은 특히 스마트워치와 같은 웨어러블 디바이스에서 신체의 움직임과 변화를 감지하는 데 유용할 것으로 기대됩니다.

혁신적인 반도체 기술

KAIST의 권지민 교수와 연구팀은 울산과학기술원(UNIST), 포항공과대학교(POSTECH)와 협력하여 이온을 포함한 물질을 얇고 강한 막 형태로 제작했습니다. 이 막 속에는 서로 다른 반응 속도를 가진 반도체 소자를 다층으로 배열하여 신호 처리를 가능하게 했습니다. 전기가 흐를 때 이온이 이동하면서 전류의 흐름이 변화하며, 전기를 끊어도 이온이 원래 상태로 돌아오는 데 시간이 걸리기 때문에 과거의 신호 흔적을 일정 시간 동안 유지합니다.

이 혁신적인 구조는 신호의 변화에 따라 서로 다른 반응 속도를 가지는 소자를 구현할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 신호가 빠르게 들어올 때와 느리게 들어올 때 각각 다른 소자가 반응하게 되어, 짧은 기억과 긴 기억을 동시에 읽어낼 수 있는 원리를 기반으로 하고 있습니다. 이러한 기술은 시간적 정보를 소자의 상태로 변환하여 다양한 입력 신호를 구별할 수 있는 ‘리저버’ 상태를 형성합니다.

높은 정확도의 신호 판별

KAIST의 연구진은 이 반도체의 특성을 활용해 ‘움직이는 숫자 영상’을 판별하는 시스템을 모델링하였습니다. 그 결과, 서로 다른 속도의 영상 신호에 대해 90% 이상의 검증 정확도를 기록했습니다. 이는 실제 소자의 측정값을 바탕으로 한 결과로, 높은 신뢰성을 보여줍니다. 이 반도체는 4인치 웨이퍼 크기로 제작되었으며, 휘어지는 기판에서도 안정적으로 작동하는 것으로 확인되었습니다. 특히, 55개월에 걸친 측정에서도 뛰어난 내구성을 입증하며 상용화에 유리한 조건을 갖추었습니다.

이 반도체는 시계열 센서 데이터, 동적 영상, 그리고 이벤트 기반 신호 등 다양한 시간 정보를 저전력으로 처리할 수 있어, 엣지 AI 및 초저전력 웨어러블 뉴로모픽 하드웨어로의 응용 가능성이 큽니다. 다만, 실제 소형 기기에 탑재되었을 때의 성능 및 소비 전력 절감 효과는 추가적인 검증이 필요합니다.

미래의 웨어러블 기기와 AI 기술

KAIST 연구진은 개발된 반도체를 실제 AI 시스템과 연결하기 위해 패키징 및 주변 회로 인터페이스(UI) 개선에 집중할 계획입니다. 권지민 교수는 “이번 소자는 기존 공정으로 넓은 기판에 제작할 수 있으며, 여러 층으로 쌓을 수 있어 스마트워치와 같은 전력 소비가 중요한 기기에 적합하다”고 언급했습니다. 이를 통해 신체의 움직임과 신호를 읽는 AI 반도체로 발전할 가능성을 제시했습니다.

이번 연구는 웨어러블 기기의 진화뿐만 아니라, AI 기술이 우리의 일상에 더 가까이 다가가는 계기가 될 것입니다. 시간 정보를 효과적으로 처리할 수 있는 새로운 반도체 기술이 상용화된다면, 우리의 삶은 더욱 스마트해질 것으로 기대됩니다.