삼성-KAIST, 센서·연산·저장 통합한 AI반도체 첫 공개…"전력난 해소 큰 도움"
인공지능(AI)이 불러온 전력난을 반도체 제조 기술로 해결할 방법이 제시됐다. KAIST는 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 '센서–연산–저장'을 통합한 새로운 AI 반도체 제조 방식을 공개했다고 31일 밝혔다. 이 연구는 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행됐다. 이 기술은 지난 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)'에서 전상훈 교수팀이 이와 관련한 6개의 기술을 공개, 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로 각각 선정됐다고 31일 밝혔다. 이들 6개 기술의 핵심은 센서–연산–메모리를 통합해 AI 반도체 풀스택을 구현했다는 점이다. AI 반도체 입력(Perception)-전처리·연산(Computation)-저장(Storage) 전 계층을 단일 재료 및 공정 플랫폼으로 통합, AI 활용에서 대두되는 전력 문제를 최소화했다. 전상훈 교수는 "특히, 입력단 뉴로모픽 센서와 니어-픽셀 기반 아날로그 연산, 하프니아 기반 3D NAND·FeNAND 메모리를 모두 한 플랫폼에서 구현, 엣지 AI·모바일·자율주행·로보틱스·헬스케어 등 분야에서 전력 소모를 획기적으로 줄였다"고 말했다. 주요 연구결과는 ▲ M3D 인-센서 스파이킹 비전(하이라이트 논문) ▲고신뢰성 낸드플래시메모리(최우수 학생논문) ▲2T–2 근접-픽셀 아날로그 MAC(곱셈·누산) 기술 ▲촉각 뉴로모픽 소자 ▲3.5 nm NC-낸드 기술 ▲ΔP(분극변화량) /ΔQit(계면트랩 전하 변화량)/ΔQit'(분극 비의존 계면 트랩 저하 변화량) 완전 분리 측정법 확립 등이다. 하이라이트로 선정된 논문을 통해 빛을 감지하는 기능과 신경세포처럼 신호를 스파이크 형태로 변환하는 기능을 단일 칩에 집적한 연구결과를 공개했다. 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣어 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다. '세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션' 플랫폼을 완성한 것. 사람의 눈과 뇌 기능을 모사해 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체 연구 결과다. M3D는 센서와 회로층을 수직으로 한 칩에 적층하는 차세대 집적 기술이다. 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동이 필요없다. 전상훈 교수는 "이로인해 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다"며 "특히, 기존 카메라–연산–메모리 분리형 구조를 대체할 수 있는 장점이 있다"고 말했다. 뉴로모픽 연구 논문 2편도 관심을 끌었다. 이 논문에서는 기존 이미지 센서에 필요한 복잡한 변환 회로(ADC/DAC)를 제거하고, 픽셀 인근에서 아날로그 방식으로 특징을 추출하는 초저전력 연산 기술을 제안했다. 이로 인해 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 가능하다. 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다. =============== 나머지 세 편의 연구에서는 차세대 3D 메모리에 필요한 고신뢰성 저장 구조, 열 안정성이 높은 산화물 채널, 전압을 줄여주는 특수 박막 설계 등의 방법을 제시했다. 이를 통해 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 연구팀은 대규모 데이터 저장 과정의 안정성과 내구성을 크게 향상시켰다는 평가를 받았다. 연구를 이끈 전상훈 교수는 “센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS) 지원을 받았다.
