교육 데이터베리타스알파2026년 9월 29일

KAIST 움직임의 흐름 읽는 AI 반도체 개발…웨어러블 기기 활용 기대

KAIST AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST, 포스텍 연구진과 공동으로 반응 속도가 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 기술을 개발했다고 29일 밝혔다. 연구팀은 이온을 담은 소재를 기존의 액체나 젤이 아닌 단단한 얇은 막으로 만들어, 막 속 이온의 양과 두께를 조절함으로써 빠르게 반응하는 소자와 느리게 반응하는 소자를 각각 제작했다. 이 두 소자를 층층이 쌓자 하나는 방금 들어온 신호에, 다른 하나는 조금 전부터 이어진 신호에 반응해 움직임의 흐름을 함께 읽을 수 있었다. 연구팀은 네 차례 신호가 켜지고 꺼지는 순서로 만들어지는 16가지 패턴을 소자가 구별할 수 있음을 확인했고, 실제 소자 측정값을 적용해 움직이는 숫자 영상을 판별하는 모델을 검증한 결과 90% 이상의 정확도를 얻었다. 소자는 4인치 웨이퍼 크기로 제작됐고 휘어지는 기판에도 구현됐으며, 전기적 특성은 제작 후 55개월에 걸친 측정에서도 안정적으로 유지됐다. 다만 실제 스마트워치에 적용했을 때의 성능과 소비전력 절감 효과는 추가 검증이 필요하다고 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈'에 6월 30일 게재됐으며, KAIST 정학순 연구교수가 제1저자로, 포스텍 노용영 교수와 KAIST 권지민 교수가 교신저자로 참여했다.

확인할 것

이온의 느린 복귀 속도를 단점이 아니라 지난 신호의 흔적을 남기는 특성으로 활용했다는 점이, 액체·젤 소재로는 정교한 소자를 여러 층으로 쌓기 어려웠던 기존 한계를 단단한 얇은 막으로 해결했다는 근거다. 다만 90% 이상 정확도는 실제 소자 측정값을 적용한 모델 검증 결과이며, 스마트워치 등 실제 기기 적용 시 성능과 소비전력 절감 효과는 본문에서도 추가 검증이 필요하다고 밝힌 부분이므로 후속 발표를 확인하면 된다.

숫자로 보기

구별 가능한 신호 패턴 수	16가지	네 차례 신호가 켜지고 꺼지는 순서로 생성
영상 신호 판별 모델 검증 정확도	90% 이상	실제 소자 측정값을 적용한 모델 검증 결과
소자 제작 크기	4인치 웨이퍼
전기적 특성 안정성 측정 기간	55개월
논문 게재일	6월 30일	국제 학술지 '어드밴스드 머티리얼즈' 게재

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KAISTAI 반도체웨어러블이온

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