KAIST, 초개인화·온디바이스 AI ‘소울메이트’ 세계 최초 개발 작성일 03-17 37 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">‘영혼의 단짝’급 LLM 개발…외부 클라우드 안 거쳐<br>개인정보 유출 걱정 없는 온디바이스 AI 기술 기반<br>‘모두를 위한’에서 ‘나만을 위한’ 초개인화 AI 시대로</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZCz03XKphZ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="87de0ceb528b3269ef96054e84f3c446e0c398973f9458db152bbabf2c4edeb7" dmcf-pid="5hqp0Z9UCX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><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"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="d09fd64860ab2b3285265205ee22a13de6a6eb4baad8d857ed5c2eb9a55e80bd" dmcf-pid="1lBUp52uvH" dmcf-ptype="general">사용자의 사소한 습관이나 취향, 말투까지 실시간으로 학습해 반영하는 인공지능(AI) 반도체가 국내에서 세계 최초로 개발됐다.</p> <p contents-hash="3b1bf62b4c843f2794268e2cbc43d6b6b0b3d5618e9c4fdfaff31490377ed44f" dmcf-pid="t2cgoewayG" dmcf-ptype="general">KAIST는 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기 ‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다.</p> <p contents-hash="ef91473e99e7bc76c35e42acb12e064a1cb96e7fae3b7f94e5ca0a49927fe2a2" dmcf-pid="FVkagdrNSY" dmcf-ptype="general">연구팀이 개발한 ‘소울메이트’의 핵심은 외부 서버(클라우드)를 거치지 않고 기기 자체에서 데이터를 처리하는 온디바이스 AI 기술이다.</p> <p contents-hash="a15f52fd5343b655b73a0fc2ee0a447ae3c115dcf950f6d950d8240bd54002cc" dmcf-pid="3fENaJmjyW" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="da7f5d9e98bcdd9fe11c68f322a890121cb73fc0c73c901dd094d1aff4598cb0" dmcf-pid="04DjNisACy" dmcf-ptype="general">이를 통해 ‘소울메이트’는 0.2초(216.4ms)급 속도로 사용자에게 응답하며 동시에 학습까지 수행하는 실시간 개인화 AI 시스템을 구현했다.</p> <p contents-hash="809691ff32c9aac07a9438e5dae1b64266022cf51e57072296bc80e8128d2a3d" dmcf-pid="p8wAjnOcST" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="ae43a4d046b6ca90eef77964a9a6c39211bf95afa15bda1ad958bbe94a40a35e" dmcf-pid="U6rcALIkWv" dmcf-ptype="general">온디바이스라는 점은 특히 모든 개인 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내부에서만 처리되는 ‘보안 완결형 AI’ 구조라는 점에서 개인정보 유출 우려도 근본적으로 차단한다.</p> <p contents-hash="d1fc7c255d0d3d8465c10365a907821952aa100b28c2c65d3d101a1adcf93e07" dmcf-pid="uPmkcoCECS" dmcf-ptype="general">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.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3d40c328a893fc6586f7d8fe1b1e05849d25c070bda1dee1775ffa627d44228a" dmcf-pid="7QsEkghDWl" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><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"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> KAIST 유회준교수,홍성연 박사과정. 사진=KAIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="a181188c7b6a8a11f3c99967735143401b9c7793b381fa278c90f18d1bb0c587" dmcf-pid="zxODEalwyh" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="725e2ac86542186084255253dea905390d0fbf88a8fe2b05ac879fc712493856" dmcf-pid="qMIwDNSrWC" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="c4c8c837669558205dd17995a58bb7e2a7be19ebfe781c1a05c7f29b8b1984e0" dmcf-pid="B9AoLRDgWI" dmcf-ptype="general">장형임 기자 jang@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 이미지스테크놀로지, 시마AI와 손잡고 국내 AI·로보틱스 사업 확대 03-17 다음 한미, 차세대 초고속·저전력 소자 만들 단서 찾아 03-17 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
