한양대 학부생이 '전력 먹는 하마' AI 반도체 난제 풀었다 작성일 09-09 70 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">신소재공학부 4학년생 이다훈 학생<br>국제학술지 '나노 에너지'에 논문 발표<br>단일 메모리 소자로 AI 핵심 연산 구현<br>정보 저장·연산을 한 셀에서 동시 수행</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Xa8QVJqFam"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b7557da9226727a46932d2e0d00c0b3ab818b0891ec7f068ccde97e0a1163754" dmcf-pid="ZYDmcloMjr" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 한양대 신소재공학부 이다훈 학생과 김형진 교수. 한양대 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/fnnewsi/20260909213530067tfcn.png" data-org-width="573" dmcf-mid="HWxe6o9Uos" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/09/fnnewsi/20260909213530067tfcn.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽부터 한양대 신소재공학부 이다훈 학생과 김형진 교수. 한양대 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c8328548825f683bfc17d62b2f7ca3affd5e9f5eb9b63838494d3cc3117fd338" dmcf-pid="5GwskSgRAw" dmcf-ptype="general">[파이낸셜뉴스] 국내 대학 학부생이 인공지능(AI) 반도체의 전력 소모를 획기적으로 줄이고 칩 크기까지 대폭 줄일 수 있는 차세대 기술을 개발했다. AI 연산과 데이터 저장을 단 하나의 부품 안에서 동시에 처리해 AI 데이터센터의 전력난과 부품 집적 한계를 동시에 풀 수 있는 돌파구를 마련했다는 평가다. </p> <p contents-hash="6a4fa446a29a3b866a6dd377539c9d0415ca46852e8439d43787d49b86c500f3" dmcf-pid="1HrOEvaeoD" dmcf-ptype="general">한양대학교는 신소재공학부 4학년 이다훈 학생(제1저자)과 김형진 교수(교신저자) 연구팀이 차세대 초저전력 AI 반도체 원천기술을 개발해 국제 저명 학술지인 '나노 에너지(Nano Energy)'에 논문을 게재했다고 9일 밝혔다. </p> <p contents-hash="ca692c67d9d70da6d451f0c9c1acfb2bd3bda8fae0c1f8b463ad8f2147ee626a" dmcf-pid="tXmIDTNdcE" dmcf-ptype="general">이번 성과의 핵심은 '인메모리 컴퓨팅(PIM)' 기술의 한계를 단 1개의 부품(소자)으로 극복했다는 점이다. </p> <p contents-hash="0596aace948b56a51d23a009f6c6bb1d5177c4b5cbf77eacbf2bfde24e5aea81" dmcf-pid="FZsCwyjJAk" dmcf-ptype="general">기존 컴퓨터는 데이터를 보관하는 '창고(메모리)'와 이를 계산하는 '작업실(프로세서)'이 분리돼 있었다. AI처럼 방대한 계산을 할 때면 두 장소 사이에 데이터가 쉼 없이 오가며 막대한 전기를 먹고 속도가 느려지는 '병목현상'이 발생했다. 이를 해결하기 위해 창고(메모리) 자체에서 직접 계산까지 해치우는 인메모리 반도체가 주목받아 왔지만, 지금까지는 계산 하나를 수행하기 위해 여러 개의 메모리 부품을 얽어놓아야 해 칩 크기를 줄이는 데 한계가 있었다. </p> <p contents-hash="ccecd524c5f69c94428041cd910a38d64f46954a33034d5832033b589bca4e21" dmcf-pid="35OhrWAioc" dmcf-ptype="general">연구팀은 기존의 통념을 깨고 '단 하나의 메모리 방(단일 소자)' 안에서 AI의 핵심 계산과 데이터 저장을 동시에 끝내는 '1C-XNOR' 기술을 완성했다. AI가 방대한 데이터를 0과 1로 빠르게 판별하는 복잡한 연산 과정을 단일 소자 하나에 압축해 넣은 것이다. </p> <p contents-hash="8a05f49b49f63fc0d78af8a8213327966c15fc660426d70deac1cbc26f2c1da2" dmcf-pid="01IlmYcnNA" dmcf-ptype="general">특히 현재 널리 쓰이는 낸드플래시 메모리 구조와 호환되도록 설계해, 향후 실제 반도체 제조 공정에 적용하기 수월하다는 점도 큰 강점이다. 칩에 부품을 더 촘촘히 넣을 수 있으면서도 전력 소모는 획기적으로 낮출 수 있어 소형 모바일 기기부터 대규모 데이터센터까지 적용 가능성이 넓다. </p> <p contents-hash="3ff934316391a1fbd9b3db7c2c9a6df602b8704020d0a6fe7ba07d3c84b630fb" dmcf-pid="ptCSsGkLjj" dmcf-ptype="general">이번 연구는 석·박사 과정 대학원생이 아닌 대학교 4학년 학부 연구생이 반도체 소자 제작부터 AI 연산 검증까지 전 과정을 주도했다는 점에서 학계와 산업계의 주목을 받았다. </p> <p contents-hash="c938e459e0fb5f183264a4134e4734d52b1ffde3de79e92a1aa8c598722671d7" dmcf-pid="UFhvOHEooN" dmcf-ptype="general">이다훈 학생은 "학부 과정에서 직접 반도체 소자를 만들고 이를 실제 AI 연산과 연결하는 연구를 주도할 수 있어 뜻깊었다"며, "앞으로도 메모리와 AI 반도체를 잇는 연구를 이어갈 것"이라고 말했다. </p> <p contents-hash="5cc66b001417d5272e33f90a1be4d2e0686f62cac2472a651d4e10db954ae0c9" dmcf-pid="u3lTIXDgga" dmcf-ptype="general">지도교수인 김형진 교수는 "기존에 여러 개가 필요했던 부품을 단 하나로 줄여 고집적·초저전력 AI 반도체의 실현 가능성을 입증했다"며, "학부생이 주도적으로 연구를 이끌어 세계적 권위의 학술지에 제1저자로 성과를 낸 매우 의미 있는 사례"라고 강조했다. </p> <p contents-hash="b4d1d669559ed14eb24b3d6b470900d92856ee9b9aa01e5e5eaf8b9ed2c3226b" dmcf-pid="70SyCZwaag" dmcf-ptype="general">이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 혁신연구센터사업, 차세대지능형반도체기술개발사업, 신진연구자 지원사업 등을 통해 수행됐다. 연구 결과는 나노 에너지 온라인판에 먼저 공개됐으며, 오는 11월호 정식 출간본에 실릴 예정이다.</p> <p contents-hash="bd5f52e194a82b9db6b3f5f762a5c05d9501ffd7d4096c2ccd3df603aee854ad" dmcf-pid="zpvWh5rNjo" dmcf-ptype="general">monarch@fnnews.com 김만기 기자</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “순식간에 20만원 올랐다” “그냥 작년에 살 걸”…이런 사람 많더니, 삼성폰 뜻밖의 결과 09-09 다음 현대홈쇼핑플러스샵 재승인 평가 1위…쇼핑엔티 최하위 09-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
