한국과학기술원KAIST 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 국제전자소자학회IEEE IEDM 2025에서 총 6편의 논문을 발표했다. 이 가운데 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로 동시에 선정됐다. 연구팀은 ‘M3D 집적 신경모방 시각 센서 연구’를 통해 사람의 눈과 뇌를 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체를 제시했다. 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣었으며, ‘보고–판단’하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다. 이로 인해 연구팀은 카메라 센서 안에서 바로 보고 동시에 판단하는 AI 연산 기술이 동시에 이뤄지는 ‘세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션In-Sensor Spiking Convolution’ 플랫폼을 완성했다. 기존에는 이미지를 찍고센서, 숫자로 바꾼 뒤ADC, 메모리에 저장하고DRAM, 다시 연산하는CNN 여러 단계를 거쳐야 했으나, 이번 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동을 없앴다. 그 결과 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다. 연구팀은 이러한 접근을 바탕으로 AI 반도체의 입력부터 저장까지 전 계층을 아우르는 6가지 핵심 기술을 제시했다. 기존 반도체 공정을 그대로 쓰면서도 전기를 훨씬 덜 쓰는 뇌처럼 작동하는 뉴로모픽 반도체와 AI에 최적화된 차세대 메모리를 동시에 만든 것이다. 센서 쪽에서는 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 이뤄지도록 설계했다. 덕분에 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다. 메모리 분야에서는 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 이를 통해 AI에 필요한 대용량·고신뢰성·저전력 메모리를 한꺼번에 만족하는 기반 기술을 제시했다. 전상훈 교수는 “이번 연구는 센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며 “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다.
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