입력 신호 반응 속도, 정보를 기억하는 시간이 고정됐던 기존과 달리, AI 반도체가 데이터 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 시대가 열렸다. 시간에 따라 변하는 데이터 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄였다. 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 실시간 AI 성능을 높일 핵심 원천기술로 기대된다.
한국과학기술원(KAIST·총장 배충식)은 최신현 전기 및 전자공학부, 반도체공학대학원 석좌교수팀이 AI 반도체 소자 '프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)' 및 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다.
데이터는 모두 같은 속도로 변하지 않는다. 하지만 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 그 상태를 유지하는 시간(시간 응답 특성)이 고정돼 있어, 서로 다른 속도의 데이터를 동시에 효율적으로 처리하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 전기적 정보를 저장하는 층(전하 저장층)과 전자를 저장해 반도체의 반응 속도를 조절하는 층(전자 포획층)을 하나의 트랜지스터 안에 결합한 새로운 구조를 개발했다.
PDM은 데이터가 입력되면 전하 저장층에서 정보를 처리하고, 전자 포획층이 반도체가 원래 상태로 돌아가는 속도를 조절한다. 데이터 변화 속도에 맞춰 가장 적합한 반응 속도를 스스로 선택한다.
실험 결과 연구팀은 반도체가 입력 신호에 반응한 뒤 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했으며, 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 능력(주파수 특성)도 10배 이상 폭넓게 조절할 수 있음을 확인했다.
특히 빠르게 변하는 정보와 느리게 변하는 정보가 함께 포함된 시계열 데이터 예측 실험에서는 기존의 고정형 반도체보다 예측 오류를 최대 40배 줄이는 성능을 보였다.
또 연구팀은 PDM을 여러 개 연결한 어레이를 제작해 실험한 결과, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서도 훨씬 적은 에너지로 동작하는 것을 확인했다.
최신현 석좌교수는 “이번 연구는 데이터의 변화 속도에 맞춰 반도체가 스스로 가장 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현한 것”이라며 ”자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 다양한 AI 기기의 성능은 높이고 전력 소모는 줄이는 핵심 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 KAIST 반도체공학대학원 김대원 박사과정이 제1저자로 참여했으며, 조윤호, 서석호, 김유진, 박시온, 장태환, 박채빈이 공동저자로 참여했다. 또 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 펠로우가 공동저자로 참여했으며, 최신현 교수가 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 '네이처 커뮤니케이션즈'에 7월 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
