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[IT뉴스]KAIST, 초개인화·온디바이스 AI ‘소울메이트’ 세계 최초 개발

온카뱅크관리자

2026-03-17 09:17:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> ‘영혼의 단짝’급 LLM 개발…외부 클라우드 안 거쳐 개인정보 유출 걱정 없는 온디바이스 AI 기술 기반 ‘모두를 위한’에서 ‘나만을 위한’ 초개인화 AI 시대로 
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 <img alt="KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/seouleconomy/20260317091127546wmmi.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="V4KYbUQ9lV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/seouleconomy/20260317091127546wmmi.jpg" width="658">
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 KAIST 제공
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 사용자의 사소한 습관이나 취향, 말투까지 실시간으로 학습해 반영하는 인공지능(AI) 반도체가 국내에서 세계 최초로 개발됐다.
 KAIST는 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기 ‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다.
 연구팀이 개발한 ‘소울메이트’의 핵심은 외부 서버(클라우드)를 거치지 않고 기기 자체에서 데이터를 처리하는 온디바이스 AI 기술이다.
 연구팀은 기억된 대화 내용을 바탕으로 맞춤형 답변을 생성하는 검색증강생성(RAG) 기술과 사용자의 피드백을 즉각 반영해 학습하는 로우 랭크 미세조정(LoRA) 기술을 반도체 내부에 직접 구현했다.
 이를 통해 ‘소울메이트’는 0.2초(216.4ms)급 속도로 사용자에게 응답하며 동시에 학습까지 수행하는 실시간 개인화 AI 시스템을 구현했다.
 또한 정보의 중요도에 따라 처리 방식을 최적화하는 혼합 랭크(Mixed-Rank) 아키텍처를 적용해 전력 소모를 획기적으로 줄였다. 해당 반도체는 스마트폰 프로세서 소비전력의 1/500 수준인 9.8밀리와트(mW)의 초저전력으로도 복잡한 학습과 추론을 동시에 수행할 수 있어 스마트폰 등 모바일 기기에서도 배터리 걱정없이 구동될 수 있다.
 온디바이스라는 점은 특히 모든 개인 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내부에서만 처리되는 ‘보안 완결형 AI’ 구조라는 점에서 개인정보 유출 우려도 근본적으로 차단한다.
 이에 연구팀은 이 기술이 향후 스마트폰, 웨어러블 기기, 개인형 AI 디바이스 등 차세대 플랫폼과 결합해 진정한 개인화 인공지능 서비스 시대를 열 것으로 기대하고 있다. 기존 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술이라는 평가다.
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 <img alt="KAIST 유회준교수,홍성연 박사과정. 사진=KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/seouleconomy/20260317091128848laao.jpg" data-org-width="597" dmcf-mid="fA0I3XKpW2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/seouleconomy/20260317091128848laao.jpg" width="658">
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 KAIST 유회준교수,홍성연 박사과정. 사진=KAIST 제공
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 유회준 교수는 “이번 연구는 사람들이 서로 우정을 쌓아가는 과정을 모방해 AI가 사용자의 진정한 동반자로 발전할 수 있는 기술적 기반을 마련한 것”이라며 “미래의 인공지능은 단순한 도구를 넘어, 개인의 프라이버시를 완벽히 보호하면서도 언제 어디서나 나를 가장 잘 이해하는 ‘베프(Best Friend)’와 같은 존재가 될 것”이라고 말했다.
 홍성연 박사과정 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 2월 16일부터 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 ‘하이라이트 논문(Highlight Paper)’으로 선정되며 전 세계 학계의 주목을 받았다. 또한 ‘소울메이트’ AI반도체는 교원 창업기업인 ‘(주)온뉴로AI’를 통해 2027년경 제품화할 예정이다.
 장형임 기자 jang@sedaily.com
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