서울대·성균관대, ‘망각’ 기능 갖춘 AI 반도체 첫 구현… 저전력 엣지 AI 기술 기대

노형석 기자

작성일 2026-08-12 08:02

서울대학교 공과대학 박민혁 교수 연구팀과 성균관대학교 윤정호 교수 연구팀이 최근 정보는 기억하고 오래된 정보는 스스로 잊는 ‘망각’ 기능을 갖춘 인공지능(AI) 반도체 소자를 세계 최초로 구현했다고 11일 밝혔다. 이번 연구 결과는 국제 저명 학술지 ‘Advanced Science’에 게재됐다.

연구팀은 기존 AI 반도체 소자의 한계로 여겨졌던 ‘자연스러운 망각’ 특성을 시계열 정보 처리를 위한 핵심 연산 기능으로 활용하는 데 성공했다. 이를 통해 음성, 생체 신호, 환경 센서 등 시간의 흐름에 따라 계속 입력되는 데이터를 별도의 초기화 과정 없이 연속적으로 처리할 수 있게 됐다. 이는 향후 음성 인식 기기, 웨어러블 헬스케어 기기, 자율주행 센서, 산업용 사물인터넷(IoT) 등 저전력 엣지 AI 시스템의 핵심 기술로 활용될 것으로 기대된다.

기존 AI 하드웨어는 메모리와 연산 장치 간의 반복적인 데이터 이동으로 인해 속도와 전력 효율에 한계가 있었다. 또한, 비휘발성 소자 기반 리저버는 이전 상태를 지우기 위한 초기화 과정이 필요해 최근 정보만 일정 시간 유지하고 오래된 정보는 스스로 지우는 소자 수준의 단기 기억 기능이 요구되어 왔다.

연구팀은 전압을 가하면 상태가 변하고 전압이 제거되면 스스로 원래 상태로 돌아오는 반강유전체의 특성에 주목했다. 산화지르코늄(ZrO₂)과 비정질 인듐·갈륨·아연 산화물(a-IGZO)을 결합한 2단자 소자를 제작했으며, 최적화된 소자는 약 890의 온·오프 전류비를 나타내며 4비트 입력의 16가지 조합을 서로 다른 전류 상태로 구분했다.

성능 검증 결과, 손글씨 숫자 인식에서 입력 데이터를 75% 압축하고도 90.4%의 인식 정확도를 기록했다. 또한, 실제 소자 특성을 반영한 회로 모델은 에농 카오스 신호와 필라델피아 반도체지수 변화를 각각 높은 정확도로 예측하며 시계열 정보 처리 성능을 입증했다.

이번 연구는 초기화 없는 연속 처리, 다중 상태 표현, 데이터 압축, 빠른 동작과 낮은 에너지 소비를 하나의 2단자 소자에 결합했다는 점에서 의미가 크다. 특히 별도의 초기화 과정 없이 시계열 데이터를 연속적으로 처리할 수 있는 소자 구조를 제시함으로써 차세대 저전력 엣지 AI 하드웨어의 가능성을 넓혔다.

박민혁 교수는 “반강유전체가 전압 제거 후 스스로 원래 상태로 돌아가는 성질을 ‘망각’이라는 연산 기능으로 활용한 것이 이번 연구의 핵심”이라며 “하나의 2단자 소자에서 비선형 변환과 단기 기억, 자연 초기화를 함께 구현해 저전력 시계열 AI 하드웨어의 소자 선택지를 넓혔다”고 말했다. 이어 “향후 소자 면적을 줄이고 어레이·회로 수준의 검증을 진행해 음성·생체·환경 신호를 현장에서 처리하는 엣지 AI 시스템으로 확장해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

한편, 본 연구는 한국연구재단을 통한 과학기술정보통신부 차세대지능형반도체기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.