[더테크 이지영 기자]  AI 반도체가 현재 들어오는 신호뿐 아니라 직전에 발생한 신호의 흔적까지 기억해 움직임의 흐름을 구별하는 기술이 개발됐다. 스마트워치나 피부 부착형 기기처럼 작은 웨어러블 기기에서 걷기와 팔 움직임 등 시간에 따라 달라지는 신호를 분석하는 기술로 활용될 전망이다.

KAIST는 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, POSTECH 연구진과 함께 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들고, 반응 속도가 서로 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 데 성공했다고 29일 밝혔다.

핵심은 반도체 내부에서 이온이 이동하고 다시 돌아오는 시간을 ‘기억’처럼 활용한 것이다. 전기를 가하면 소재 안의 이온이 움직이면서 전류 흐름이 달라지고, 전기를 끊어도 원래 상태로 돌아오기까지 일정 시간이 걸린다. 연구팀은 기존에 단점으로 여겨졌던 이온의 느린 움직임을 이전 신호의 흔적을 남기는 데 활용했다.

연구팀은 이온을 담은 물질을 단단한 박막으로 제작하고 이온의 양과 막의 두께를 조절해 반응 속도가 다른 소자를 구현했다. 빠르게 반응하는 소자는 방금 들어온 신호를 읽고, 느리게 반응하는 소자는 앞서 들어온 신호의 흔적을 유지한다.

두 종류의 소자를 층층이 쌓으면 짧게 남는 기억과 오래 남는 기억을 동시에 활용하듯 시간에 따라 변하는 신호의 순서와 흐름을 처리할 수 있다.

실험에서는 네 차례 입력되는 신호의 켜짐과 꺼짐 순서에 따라 만들어지는 16가지 패턴을 구별하는 데 성공했다. 실제 소자의 측정값을 바탕으로 움직이는 숫자 영상을 판별하는 시스템을 모델링한 결과, 서로 다른 속도의 영상 신호에서 90% 이상의 검증 정확도를 기록했다.

대면적 생산과 유연한 전자기기로 확장할 가능성도 확인했다. 연구팀은 소자를 4인치 웨이퍼 크기로 제작했으며 휘어지는 기판에서도 구현했다. 소자의 전기적 특성은 제작 후 55개월에 걸친 측정에서도 안정적으로 유지됐다.

이번 기술은 움직임이나 생체 신호처럼 시간에 따라 연속적으로 변화하는 정보를 기기 내부에서 처리하는 AI 반도체로 발전할 가능성이 있다. 다만 실제 스마트워치 적용 성능과 소비전력 절감 효과는 추가 검증이 필요하다.

권지민 교수는 “기존의 얇은 반도체 제작 공정으로 넓은 기판에 만들 수 있고 여러 층으로 쌓을 수도 있다”며 “스마트워치처럼 전력을 적게 써야 하는 기기에서 움직임과 몸의 신호를 읽는 AI 반도체로 발전할 수 있을 것”이라고 말했다.