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[IT뉴스]시간의 흐름 담는 AI 반도체 개발...뉴로모픽 컴퓨팅 활용

온카뱅크관리자

2026-09-29 12:17:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="1S06NzEoih">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1c5c3d44e0bea08902b2e926222bb026e775f2965b9d8c992192110ab5d261a6" dmcf-pid="tvpPjqDgeC" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="KAIST 연구팀이 시간차를 두고 발생한 신호를 효과적으로 분석하는 소자를 개발했다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/29/dongascience/20260929121545044vgzb.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="5T38a7kLRl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/29/dongascience/20260929121545044vgzb.jpg" width="658"></p>
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            KAIST 연구팀이 시간차를 두고 발생한 신호를 효과적으로 분석하는 소자를 개발했다. KAIST 제공
           </figcaption>
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          <p contents-hash="3823a30f5774dbd5ddeace21081cdcf7df0a3e519a09b5a9390b506c357baf05" dmcf-pid="FTUQABwaJI" dmcf-ptype="general">이온의 느린 움직임을 이용해 시간차를 두고 발생한 신호를 같은 맥락에서 분석하는 반도체 소자가 개발됐다. 전력 소모를 줄이는 차세대 반도체 '뉴로모픽 칩'에도 적용할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="31844582fff06c84e720d6a207a7bcdb19afcd3b7de436bcbcff10a964e35a5c" dmcf-pid="3yuxcbrNRO" dmcf-ptype="general">KAIST는 권지민 AI시스템학과 교수팀이 울산과학기술원(UNIST), 포스텍 연구팀과 함께 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들고 이를 이용해 반응 속도가 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 연구결과는 국제학술지 '어드밴스드 머티리얼즈'에 6월 30일 게재됐다. </p>
          <p contents-hash="cd35e636e0ac004f8d3b0314efef4f866168a4fa22c1fdf69310d95a8d852927" dmcf-pid="0W7MkKmjis" dmcf-ptype="general">반도체 소자인 '고체형 이온 게이트 트랜지스터(sIGT)'는 전기를 가하면 소자 속 이온이 움직이면서 전류의 흐름이 바뀐다. 전기를 끊어도 이온이 원래 상태로 돌아오는 데는 시간이 걸린다. 물에 돌을 던진 뒤 파문이 이는 것처럼 반도체에도 앞서 들어온 신호의 흔적이 잠시 남는 것이다. </p>
          <p contents-hash="01c9feda1cfe3ba17ed446eead23d5868a59b51d4d8fb087a1be13c0858f1fc4" dmcf-pid="pbdrHotWRm" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 특성을 이용해 시간 차이를 두고 발생하는 신호들을 읽는 소자 'CNT sIGT'를 개발했다. </p>
          <p contents-hash="f9f2a5e5ac3b2cdaa2a12f490e279b7a9ad40383d6162032ea9d2b928ba5f53a" dmcf-pid="UKJmXgFYnr" dmcf-ptype="general">기존에는 이온을 담는 물질이 주로 액체나 부드러운 젤이라 반도체를 정교하게 만들고 여러 층으로 쌓기 어려웠다. 연구팀은 이온을 담은 물질을 단단한 얇은 막으로 만들고 막 속 이온의 양과 두께를 조절했다. 그 결과 신호에 빠르게 반응하는 소자와 느리게 반응하는 소자를 만들었다. </p>
          <p contents-hash="dbb3da22f98164b4efb2be290936614f1198624454cf26dc4b57ceb044af4b25" dmcf-pid="u9isZa3GLw" dmcf-ptype="general">두 소자를 층층이 쌓자 하나는 방금 들어온 신호에, 다른 하나는 조금 전부터 이어진 신호에 반응했다. 물가에서 방금 발생한 파문과 이전에 발생한 뒤 남아 있는 파문이 함께 관찰되는 것과 비슷하다. </p>
          <p contents-hash="0fd09e2c84b3d389f184f34c2b5246f5138fe4480cd8811925fce5ce83dfcf45" dmcf-pid="72nO5N0HeD" dmcf-ptype="general">연구팀은 CNT sIGT가 네 차례 들어오는 신호가 켜지고 꺼지는 순서에 따라 만들어지는 16가지 패턴을 구별할 수 있음을 확인했다. 또 측정한 소자의 반응을 바탕으로 움직이는 숫자 영상을 판별하는 시스템을 모델링했다. 소자는 서로 다른 속도의 영상 신호를 90% 이상의 검증 정확도로 판별했다. </p>
          <p contents-hash="0c2754d6a3db2f2a01c76ad4b1b6b21165db11260b7cd352dfa334f7cc543da2" dmcf-pid="zVLI1jpXLE" dmcf-ptype="general">논문 제1저자인 정학순 KAIST 연구교수는 "CNT sIGT는 차세대 반도체로 꼽히는 뉴로모픽 반도체에 활용될 수 있다"고 했다. </p>
          <p contents-hash="2b81f0dd81db2fc06f2099b876fb5731b9d4d07aad9f790d007ca010cee53587" dmcf-pid="qfoCtAUZek" dmcf-ptype="general">뉴로모픽 반도체는 뇌 속 신경세포가 정보를 처리하는 원리를 적용한 반도체다. 신경세포는 시간차를 두고 발생하는 전기 신호 '스파이크'를 읽어 정보를 처리한다. 정 교수는 시간 차를 두고 발생하는 신호를 효과적으로 처리하는 CNT sIGT를 향후 뉴로모픽 반도체에 접목할 수 있다고 내다봤다. </p>
          <p contents-hash="150d51ae2b18b12996e27a6401ef939790a2e757ad01a6a2ec330c3d92a509b2" dmcf-pid="B4ghFcu5Rc" dmcf-ptype="general">권 교수는 “이번 소자는 기존의 얇은 반도체 제작 공정으로 넓은 기판에 만들 수 있고, 여러 층으로 쌓을 수도 있다”며 “앞으로 스마트워치처럼 전력을 적게 써야 하는 기기에서 움직임과 몸의 신호를 읽는 AI 반도체로 발전할 수 있을 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="dda585be391b3b18d346deb47cc5a08ccb81efbb6fbf277585d0c0d9536344c3" dmcf-pid="b8al3k71JA" dmcf-ptype="general">&lt;참고자료&gt;<br> doi: 10.1002/adma.202523703</p>
          <p contents-hash="982fd47cd1ff092e8789314b4238dc8f922eaae5a842ea49af9674edfc6632a0" dmcf-pid="K6NS0Eztij" dmcf-ptype="general">[김소연 기자 lecia@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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