“방금 움직임과 조금 전 움직임을 함께 읽는다”…KAIST, ‘시간 기억’ AI 반도체 개발

[이데일리 김현아 기자] 한국 연구진이 현재 들어오는 신호뿐 아니라 앞서 입력된 신호의 흔적까지 기억해 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 움직임의 순서와 변화가 중요한 스마트워치 등 웨어러블 기기와 센서에 활용될 가능성이 있다.

KAIST는 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, POSTECH 연구진과 함께 반응 속도가 서로 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓아 시간에 따라 변하는 정보를 처리하는 기술을 개발했다고 29일 밝혔다.

이 기술의 특징은 반도체 자체가 과거 신호의 흔적을 일정 시간 유지한다는 점이다.

좌측부터 백승훈 연구원 (UNIST), 이용우 박사 (KAIST), 권지민 교수님 (KAIST, 교신저자), 김형준 연구원 (UNIST), 정학순 박사 (KAIST, 제1저자)다. 사진=KAIST

전기를 가하면 반도체 내부의 이온이 움직이면서 전류가 변한다. 전기를 끊은 뒤에도 이온이 바로 원래 상태로 돌아가지 않아 이전 신호의 영향이 일정 시간 남는다. 연구팀은 이 특성을 이용해 과거 신호를 반도체 내부에 남겼다.

또 이온을 담는 물질을 액체나 젤이 아닌 단단한 얇은 막으로 구현하고, 이온의 양과 막의 구조를 조절했다. 이를 통해 신호에 빠르게 반응하는 소자와 느리게 반응하는 소자를 각각 만들었다.

두 소자를 수직으로 쌓으면 빠른 소자는 방금 들어온 신호를, 느린 소자는 앞서 들어온 신호의 흔적을 처리한다. 현재의 변화와 과거의 흐름을 하나의 반도체에서 함께 다룰 수 있는 구조다.

고체형 이온 게이트 트랜지스터 기반 단일 3차원 집적 다중 시간 스케일 reservoir 구조

이온 동역학 기반의 시냅스 특성 및 시간 의존적 소자 동작.

예를 들어 스마트워치가 사람의 움직임을 분석할 때 특정 순간의 센서값만 보는 것이 아니라 ‘조금 전부터 어떻게 움직였는지’를 함께 볼 수 있다. 걷기나 팔 흔들기처럼 시간에 따라 변화하는 동작을 구별하는 데 활용할 수 있다.

연구팀은 네 차례 입력되는 신호의 켜짐과 꺼짐 순서에 따라 16가지 패턴을 구별할 수 있음을 확인했다. 움직이는 숫자 영상 데이터를 이용한 검증에서는 서로 다른 시간 특성을 가진 영상 신호를 90% 이상의 정확도로 판별했다.

연구팀은 이 소자를 4인치 웨이퍼 크기로 제작하고 휘어지는 기판에도 구현했다. 제작 후 55개월에 걸친 측정에서도 전기적 특성이 안정적으로 유지됐다.

이번 기술은 시간에 따라 변하는 정보를 반도체 자체에서 처리하는 뉴로모픽 AI 하드웨어로 발전할 가능성이 있다. 센서와 결합하면 스마트워치나 피부 부착형 기기에서 움직임이나 생체 신호를 기기 내부에서 처리하는 방식으로도 확장할 수 있다.

다만 실제 스마트워치 등에 적용했을 때의 성능과 소비전력 절감 효과는 추가 검증이 필요하다. 연구팀은 앞으로 패키징과 주변 회로 연결 기술을 개발하고 센서와 연계해 입력된 시간 정보를 소자에서 직접 처리하는 시스템으로 확장할 계획이다.

권지민 교수는 “이번 소자는 기존의 얇은 반도체 제작 공정을 활용해 넓은 기판에 만들 수 있고 여러 층으로 쌓을 수 있다”며 “향후 스마트워치처럼 적은 전력으로 움직임과 몸의 신호를 처리해야 하는 기기의 AI 반도체로 발전시킬 수 있을 것”이라고 말했다.

이번 연구에는 KAIST 정학순 연구교수, POSTECH 노용영 교수, KAIST 권지민 교수가 참여했다. 연구 결과는 국제 학술지 어드밴스드 머티리얼즈에 지난 6월 30일 게재됐다.

연구는 과학기술정보통신부·한국연구재단의 국가반도체연구실지원핵심기술개발사업 및 우수신진연구사업과 산업통상자원부·한국산업기술기획평가원의 초격차기술개발사업 지원을 받아 이뤄졌다.