KAIST가 개발한 ‘센서·연산·저장을 하나의 칩으로 통합한 초저전력 인공지능(AI) 반도체 기술’이 국제 반도체학회에서 최고 평가를 받았다.
KAIST 전기및전자공학부 전상훈 교수팀은 지난 8~10일 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)’에서 발표한 논문이 ‘하이라이트 논문’과 ‘최우수 학생 논문’으로 선정됐다고 31일 밝혔다.
이번 성과는 AI 고도화로 중요성이 커진 ‘센서–연산–저장 통합 반도체’ 구조를 실제 칩으로 구현한 것으로 의미가 크다.
기존 AI 반도체는 카메라 센서가 이미지를 담아 이를 숫자로 바꾼 뒤 메모리에 저장하고 다시 연산하는 구조로, 데이터 이동 과정에서 전력 소모와 지연이 발생한다.
연구팀은 이런 한계를 극복하기 위해 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지는 구조를 제시했다.
이번에 하이라이트 논문으로 선정된 ‘M3D 집적 신경모방 시각 센서’ 연구는 사람의 눈처럼 빛을 감지하는 포토다이오드와 신경세포처럼 신호를 처리하는 회로를 매우 얇은 층으로 만들어 위아래로 적층했다.
이 구조는 이미지를 찍는 동시에 판단하는 연산이 센서 안에서 바로 이뤄진다.
이를 통해 연구팀은 세계 최초로 ‘인-센서 스파이킹 컨볼루션 플랫폼’을 개발했다.
이 기술은 사진을 찍을 때 바로 연산까지 끝내 불필요한 데이터 이동이 사라지면서 전력 소모는 크게 줄고 반응 속도는 빨라져 실시간 초저전력 엣지 AI를 구현한다.
연구팀은 이번 학회에서 이 메커니즘 연산과 저장까지 아우르는 6가지 핵심 기술을 함께 제시했다.
이는 이미지 센서 근처에서 아날로그 방식으로 특징을 추출해 복잡한 변환 회로를 없애고, 같은 재료 체계를 활용해 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시 구조를 갖는다.
또 최우수 학생 논문으로 선정된 연구는 ‘IGZO 기반 초박막 전하 트랩층’을 적용한 강유전 낸드 메모리로, 데이터 유지 특성과 내구성을 크게 높인 게 특징이다.
이는 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 동시에 만족시키는 기술로 높은 관심을 받았다.
이밖에 촉각 정보를 스파이크 신호로 처리하는 뉴로모픽 촉각 센서, 초미세 공정에 적합한 차세대 3D 낸드 구조 등 다양한 연구도 함께 발표했다.
전 교수는 “이번 연구는 센서, 연산, 저장을 각각 따로 설계하던 기존 인공지능 반도체 구조에서 벗어나 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증해 의미가 크다”며 “초저전력 엣지 인공지능부터 대규모 인공지능 메모리까지 적용 가능한 반도체 플랫폼으로 확장할 것”이라고 설명했다.
