데이터 속도 맞춰 반응하는 반도체로 예측 오류 40배 줄여

KAIST, '프로그래머블 동적 멤트랜지스터' 개발 등록 2026-08-07 오전 9:17:53 수정 2026-08-07 오전 9:17:53 가 가 [이데일리 강민구 기자] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 데이터 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 ‘카멜레온 AI 반도체’를 개발했다. 데이터의 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄여 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기의 실시간 AI 성능을 높일 가능성을 제시했다. KAIST는 최신현 전기전자공학부·반도체공학대학원 석좌교수 연구팀이 입력되는 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 AI 반도체 소자인 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 어레이(동일한 반도체 소자를 일정한 형태로 집적한 구조)를 개발했다고 7일 밝혔다. 최신현 석좌교수(오른쪽)와 김대원 박사과정(왼쪽).(사진=KAIST)멤트랜지스터는 정보를 저장하는 메모리와 계산을 하는 트랜지스터의 기능을 하나로 결합한 차세대 반도체 소자다. 데이터를 계산하면서도 이전 정보를 기억할 수 있어 입력되는 데이터에 맞춰 반응 속도를 조절할 수 있다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 그 상태를 유지하는 시간(시간 응답 특성)이 고정돼 있어, 서로 다른 속도의 데이터를 동시에 효율적으로 처리하는 데 한계가 있었다. 연구팀은 전기적 정보를 저장하는 층(전하 저장층)과 전자를 저장해 반도체의 반응 속도를 조절하는 층(전자 포획층)을 하나의 트랜지스터 안에 결합한 구조를 개발해 문제를 해결했다. PDM은 데이터가 입력되면 전하 저장층에서 정보를 처리하고, 전자 포획층이 반도체가 원래 상태로 돌아가는 속도를 조절한다. 실험 결과 연구팀은 반도체가 입력 신호에 반응한 뒤 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절하고, 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 능력(주파수 특성)도 10배 이상 조절할 수 있음을 확인했다. 특히 빠르게 변하는 정보와 느리게 변하는 정보가 함께 포함된 시계열 데이터 예측 실험에서 기존 고정형 반도체보다 예측 오류를 최대 40배 줄이는 성능을 발휘했다. AI로 생성한 연구 이미지.(자료=KAIST)연구팀은 PDM을 여러 개 연결한 어레이도 제작해 실험한 결과, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서도 훨씬 적은 에너지로 동작하는 것을 확인했다. 이번 기술은 별도의 복잡한 데이터 전처리 없이도 다양한 속도로 변하는 데이터를 효율적으...