국내 연구진이 세계 최초로 클라우드를 거치지 않고 스마트폰이나 노트북만으로도 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨터용 인공지능(AI) 반도체를 개발했다. 이 반도체로 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 컴퓨팅을 만들어 '온 디바이스', 즉 장치 내에서 0.4초 만에 LLM을 처리하는데 성공했다. 무엇보다 이같은 작업을 진행하는데 엔비디아의 그래픽 처리장치(GPU) 보다 소모전력을 625분의 1 수준으로 줄였고, 칩 크기도 41분의 1에 불과했다. 연구진은 이론적인 논문에 그치지 않고 삼성전자의 28나노 파운드리 공정을 통해 직접 칩을 제작했다. AI 반도체 '상보형-트랜스포머'를 개발한 한국과학기술원(KAIST) AI반도체 대학원 유회준 교수는 6일 과학기술정보통신부 브리핑실에서 "초저전력의 뉴로모픽 액셀러레이터를 가지고 거대 모델인 'GPT-2'를 돌린 것은 세계 최초"라고 말했다. ■GPT-2 실행속도 3~9배 빨라 AI 반도체는 현재 엔비디아가 장악하고 있는 GPU, 다음 단계로 신경망 처리장치(NPU), 지능형 반도체(PIM) 순이며, 최종 종착지가 바로 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅이다. 이번 반도체 개발에 참여한 KAIST 김상엽 박사가 이날 직접 시연을 해 보였다. 인터넷 연결이 안된 노트북에 '상보형-트랜스포머' 칩이 내장된 보드를 연결해 GPT-2로 문장 요약과 번역, 질의응답을 실행했다. 그 결과, 일반 노트북으로 GPT-2를 실행한 것보다 최소 3배에서 최대 9배 빨랐다. 또한 갤럭시S24에 연결해도 GPT-2를 쉽고 빠르게 실행시켰다. 윤두희 과기정통부 정보통신산업정책과장은 "그동안 AI 서비스들은 LLM을 실행시키기 위해 엔비디아의 A100 같은 칩으로 처리해 휴대폰으로는 도저히 불가능했다"며 "이 뉴로모픽 액셀러레이터를 사용하게 되면 현재 아마존의 알랙사, KT의 지니 등 시중에 나와있는 AI 서비스를 클라우드와 연결하지 않고 기계 자체에서 다 처리할 수 있게 될 것"이라고 설명했다. 또한 윤 과장은 "반도체 기업과 학교 간의 협력 강화를 위해서 지난 2022년 6월 과기정통부 PIM 예타사업 지원을 통한 결과물"이라며 "이 사업으로 향후 추가적인 성과도 기대할 수 있을 것"이라고 전망했다. ■하이브리드식 연산처리 이번 연구를 통해 개발한 AI반도체용 하드웨어 유닛은 기존 LLM 반도체 및 뉴로모픽 컴퓨팅 반도체에 비해 4가지의 특징을 지닌다. 심층 인공 신경망(DNN)과 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 상호 보완하는 방식으로 융합한 독특한 신경망 아키텍처를 사용함으로써 정확도를 유지하면서도 연산 에너지 소모량을 최적화했다. 또 DNN과 SNN 모두를 효율적으로 활용할 수 있는 AI반도체용 통합 코어 구조를 개발했다. 특히 SNN 처리에 소모되는 전력을 줄이기 위해 출력 스파이크 추측 유닛까지 개발했다. 이와 함께, LLM의 파라미터를 효과적으로 압축하기 위해 빅-리틀 네트워크 구조와 암시적 가중치 생성기법, 그리고 부호압축까지 총 3가지 기법을 사용했다. 이를 통해 GPT-2 모델의 708M개에 달하는 파라미터를 191M개로 줄였으며, 번역을 위해 사용되는 T5 모델의 402M개에 달하는 파라미터 역시 동일한 방식을 통해 76M개로 줄일 수 있었다. 김상엽 박사는 "이러한 압축을 통해 연구진은 언어 모델의 파라미터를 외부 메모리로부터 불러오는 작업에 소모되는 전력을 약 70% 감소시켰다"고 설명했다. 이어 "상보형-트랜스포머는 전력 소모를 GPU(엔비디아 A100) 대비 625배 만큼 줄이면서도 GPT-2 모델을 활용한 언어 생성에는 0.4초의 고속 동작이 가능하며, T5 모델을 활용한 언어 번역에는 0.2초의 고속 동작이 가능하다"고 덧붙였다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스]  삼성전자가 차세대 먹거리로 AI반도체 기술인 Neuromorphic Artificial Intelligence Chip(뉴로모픽 AI칩)를 향한 움직임을 본격화 하는 모양새다. 이에 벌써부터 증권가에선 관련 수혜주 찾기에 분주하다. 현재 뉴로모픽 관련 테마주로는 삼성전자를 고객사로 둔 네패스아크, 해당 기술을 연구중인 오픈엣지테크놀로지, 자람테크놀로지 등이 꼽힌다. 16일 재계 등에 따르면 삼성전자가 함돈희 하버드대 교수를 SAIT(옛 삼성종합기술원) 부원장에 선임한 것으로 알려졌다. 한국인으로선 하버드대 최연소 교수이기도 한 함 교수는 작년 연말 인사에서 SAIT 원장을 맡은 경계현 디바이스솔루션(DS) 부문장(사장)과 함께 SAIT를 이끌며 미래 성장엔진에 필요한 핵심 요소 기술의 선행 개발을 주도할 것으로 보인다. 함 교수는 앞서 2021년 김기남 당시 삼성전자 부회장, 황성우 삼성SDS 사장 등과 함께 AI반도체 기술 뉴로모픽(Neuromorphic) 주제 논문을 집필했다. 이는 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 게재됐다. 2022년에는 공동 교신저자로 참여해 자기저항메모리(MRAM)를 기반으로 한 '인-메모리(In-Memory) 컴퓨팅'을 세계 최초로 구현한 연구 결과가 '네이처'에 게재되기도 했다. 함 교수가 삼성의 싱크탱크 역할을 하는 SAIT의 수장으로 향후 먹거리 발굴에 집중할 것으로 알려지면서 뉴로모픽 반도체도 뜨거운 감자로 떠올랐다.  실제 함 교수는 가장 진화 된 꿈의 AI반도체 '뉴로모픽 칩' 권위자여서 삼성전자가 향후 관련 사업에 관심을 기울 일 것으로 전망되고 있기 때문이다. 통상 AI에는 일반 시스템 반도체보다 대량의 데이터를 동시에 처리하는데 특화된 반도체가 사용되며 크게 세 가지 세대로 분류되는데, 인간의 두뇌를 모방한 신경망을 기반으로 하는 ‘뉴로모픽’이 3단계 AI 반도체로 구분된다. 업계 관계자는 “시스템온칩(SoC)의 궁극적인 방향성은 결국 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 반도체”라며 “뉴로모픽 컴퓨팅은 기존의 CPU와 메모리가 직렬로 연결된 구조에서 벗어나, 인간의 뇌가 뉴런과 시냅스로 구성된 것과 같은 인공 뉴런으로 구성된 병렬 네트워크로 연산, 메모리, 통신 기능을 융합한 형태”라고 말했다. 현재까지 뉴로모픽 칩은 AI반도체 중에서 가장 진화된 반도체로 불리운다. 실질적인 공시로 뉴로모픽반도체에 대해 밝힌 회사는 네패스아크가 대표적이다. 네패스아크는 시스템반도체 후공정 테스트 기업으로 전력관리반도체(PMIC), 디스플레이 구동칩(DDI), 모바일프로세서(AP) 등의 테스트 사업을 하고 있다. 주요 고객사는 삼성전자다. 공시에 따르면 네패스아크는 'Neuromorphic Artificial Intelligence Chip(뉴로모픽 인공지능칩) 테스트 개발'을 완료했다. 회사측은 "당사가 테스트 개발한 제품은 네패스 퓨처인텔리전스사업부에서 개발한 것으로 칩 자체에서 학습한 판단(인지) 기능을 모두 포함하고 있는 제품"이라고 밝혔다. 해당 제품은 576개의 인공 뉴런을 집적한 AI 반도체로 1개의 뉴런은 메모리와 인공지능 연산을 위한 Logic 영역으로 구성되어 있다. 뉴런의 개수를 쉽게 확장할 수 있는 아키텍쳐를 가지고 있으며, 저전력 소형화가 가능하면서도 사람의 뇌와 같은 고속 병렬 연산 처리가 가능한 칩이다. 제어로직부 등 학습 및 저장·복구 인식기능에 대한 테스트 알고리즘을 구현한 국내 최초의 테스트라 할 수 있으며 '양산 적용'된 상태다. 또한 주목할 점은 세계 최초로 뉴로모픽칩을 개발한 업체가 네패스라는 점이다. 지난 2017년 네패스는 세계 최초로 뉴로모픽 칩 을 개발해 상용화했다. 한편 가시적인 성과로 제품화에 성공한 네패스아크 외에도 해당 기술을 연구개발하고 있는 기업들도 눈에 띈다. 오픈엣지테크놀로지는 중소벤처기업부의 '모바일 AI 구현을 위한 뉴로모픽 반도체(NPU) IP 개발'을 수행했다. 해당 연구는 2018년 4월부터 2020년 3월까지 중소벤처기업부 주관으로 시행됐다. 또한 자람테크놀로지도 2024년 상반기 완료를 목표로 관련 기술을 개발 중이다. 자람테크놀로지는 프로세서 설계 기술과, 분산처리기술, 저전력 반도체 설계 기술로 경쟁력 확보가 가능한 엣지향 인공지능 프로세서 개발 중이다. 해당 프로세서는 'SNN방식의 뉴로모픽 프로세서를 기반으로 성능향상을 위해 CNN을 추가한 하이브리드형'라고 알려졌다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

과학기술정보통신부 산하 정부출연연구기관인 한국재료연구원(KIMS) 나노표면재료연구본부 김용훈, 권정대 박사연구팀이 리튬이온 배터리 핵심 소재인 리튬이온을 박막화해 고집적, 고신뢰성을 가진 차세대 뉴로모픽 반도체 소자를 세계 최초로 구현하는 데 성공했다는 소식에 앤씨앤(092600)이 뉴로모틱 관련 정부사업이 부각되며 매수세가 몰리고 있다. 본 기술은 최근 주목받고 있는 리튬이온 배터리의 핵심 소재인 리튬이온을 초박막화해 이를 2차원 나노소재와 접목함으로써, 고집적이 가능하면서도 고신뢰성을 가진 차세대 인공지능 반도체 핵심 소자 제조 기술이다. 뉴로모픽 반도체 소자는 인간의 뇌와 유사하게 시냅스와 뉴런으로 구성된다. 이때 정보처리와 저장기능을 동시에 수행하는 시냅스 소자의 개발이 필수이다. 시냅스 소자는 인간의 뇌와 유사하게 뉴런의 신호를 받아 시냅스 가중치(연결 강도)를 다양하게 변조해 정보의 처리와 기억을 동시에 수행하는 특징을 가진다. 특히 시냅스 가중치의 선형성과 대칭성을 만족하면 다양한 패턴인식을 손쉽게 저전력으로 구현할 수 있다는 장점이 있다. 김용훈, 권정대 박사연구팀은 “이번에 개발된 차세대 뉴로모픽 반도체 소자는 기존 폰노이만 방식의 정보처리장치인 CPU와 정보저장장치인 메모리를 각각 필요로 하지 않고, 정보처리와 저장을 동시에 수행하며 손글씨 패턴과 같은 이미지 학습 및 인식을 수행할 수 있다”며, “향후 세계적 수준의 뉴로모픽 하드웨어 시스템, 햅틱 소자, 비전 센서 등 다양한 저전력 인공지능 디바이스에 확대 적용될 것으로 기대된다”고 말했다. 한편 앤씨앤은 정보통신기술진흥센터로부터 'IT SW 융합산업원천기술개발사업(뉴로모픽)'을 지난 2019년 완료하는가 하면, 정보통신부의 'IT-SoC사업' 등 다양한 정부과제를 완료하거나 진행하고 있어 투자자들의 관심이 몰린 것으로 풀이된다.

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 인간 뇌를 닮은 뉴로모픽 반도체를 개발했다. 이 뉴로모픽 반도체를 현재 기업에서 만드는 반도체처럼 실리콘 표준 공정을 이용해 8인치 웨이퍼로 만들었다. 이로써 뉴로모픽 시스템 상용화에 한발짝 더 다가섰다. 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최양규·최성율 교수팀이 인간 뇌를 모방한 고집적 뉴로모픽 반도체를 개발했다고 5일 밝혔다. 연구진은 "이번에 개발한 뉴로모픽 반도체는 집적도를 3500배 이상 높여 비용 절감 등을 할 수 있다"며 "뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 앞당길 수 있을 것"이라고 전망했다. 뉴로모픽은 인간 뇌가 매우 복잡한 기능을 수행하지만 소비하는 에너지는 20와트(W)에 불과하다는 것에 착안해 인공지능(AI) 기능을 하드웨어로 만든 방식이다. 뉴로모픽 하드웨어를 만들기 위해서는 생물학적 뇌와 동일하게 일정 신호가 통합됐을 때 스파이크를 발생하는 뉴런과 뉴런 사이의 연결성을 기억하는 시냅스가 필요하다. 하지만, 디지털 또는 아날로그 회로를 기반으로 구성된 뉴런과 시냅스는 큰 면적을 차지하기 때문에 집적도 측면에서 한계가 있다. 인간의 뇌가 약 1000억개의 뉴런과 100조개의 시냅스로 이뤄진다는 점에서, 실제 모바일 및 사물인터넷(IoT) 장치에 사용되기 위해서는 집적도를 높여야 한다. 연구진은 집적도를 높이기 위해 현재 반도체 기업이 사용하는 표준 실리콘 미세 공정 기술로 만들 수 있는 단일 트랜지스터로 생물학적 뉴런과 시냅스의 동작을 모방했다. 연구진이 만든 뉴로모픽 트랜지스터는 현재 양산되고 있는 메모리 및 시스템 반도체용 트랜지스터와 같은 구조다. 이 트랜지스터는 메모리 기능과 논리 연산 뿐만 아니라 새로운 뉴로모픽 동작이 가능했다. 즉 기존 양산 트랜지스터에 새로운 동작원리를 적용해, 구조는 같으나 기능이 전혀 다른 뉴로모픽 트랜지스터를 만든 것이다. 뉴로모픽 트랜지스터는 마치 동전에 앞면과 뒷면이 동시에 있는 것처럼, 뉴런 기능도 하고 시냅스 기능도 하는 야누스 구조가 가능함을 세계 최초로 입증했다. 연구진의 기술은 복잡한 디지털과 아날로그 회로를 기반으로 구성되던 뉴런을 단일 트랜지스터로 대체해 집적도를 획기적으로 높였다. 더 나아가 같은 구조의 시냅스와 함께 집적해 공정 단순화에 따른 비용 절감을 할 수 있는 신기술이다. 기존 뉴런 회로 구성에 필요한 평면적이 2만1000 단위인 반면, 새로 개발된 뉴로모픽 트랜지스터는 6 단위 이하여서 집적도가 약 3500배 이상 높다. 연구진은 뉴로모픽 반도체를 이용해 글자 이미지나 얼굴 이미지 인식이 가능하다는 것도 확인했다. 한준규 박사과정은 "상용화된 CMOS 공정을 이용해 뉴런, 시냅스, 그리고 부가적인 신호 처리 회로를 동일 웨이퍼 상에 동시에 집적해 뉴로모픽 반도체의 집적도를 개선했고, 이는 뉴로모픽 하드웨어의 상용화를 한 단계 앞당길 수 있을 것"이라고 말했다. KAIST 전기및전자공학부 한준규 박사과정이 제1 저자로, 같은 학부 오정엽 박사과정이 제2 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 '사이언스 어드벤시스(Science Advances)' 8월 온라인판에 출판됐다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

한국미래기술교육연구원(대표 박희정)은 3월 22일 서울 여의도 전경련회관 로즈홀에서 '차세대 인공지능의 발전방향과 뉴로모픽 기술을 이용한 인공지능 반도체 개발기술 세미나'를 개최한다. 뉴로모픽(Neuromorphic) 기술이란 뇌신경을 모방하여 인간의 사고 과정과 유사하게 정보를 처리하는 기술이다. 이는 기존 반도체 대비 전력 소모량의 1억분의 1에 불과해 전력확보 문제를 해결 할 수 있고, 저장과 연산기능 뿐 아니라 인식과 패턴 분석까지 하나의 반도체에서 처리함으로써 비정형화 된 데이터 처리 과정을 통합 할 수 있어서 향후 반도체 시장을 좌우할 차세대 핵심 기술로 꼽힌다. 이러한 뉴로모픽 기술은 각종 데이터 분석, 얼굴인식, 음성인식, 보행자 인식, 로봇, 자율주행 자동차, 드론, 지능형 센서, 웨어러블 디바이스, 사물인터넷 디바이스 등 4차산업 분야에 폭넓게 활용될 수 있으며, 이에 애플, 인텔, IBM, MS, 퀄컴, 화웨이 등 글로벌 기업들이 뉴로모픽 칩 개발과 상용화 경쟁에 뛰어든 상태이다. 우리 정부도 4차 산업혁명 시대에 필요한 차세대 지능형 반도체 기술 확보를 위해 10년간 1조 5000억원 규모의 대규모 기술개발 사업을 추진하겠다고 밝혔다. 시장조사업체 IDC는 지난해 80억 달러이던 세계 AI시장 규모가 2022년엔 1000억 달러를 넘어설 것으로 전망했으며, 퓨처마켓인사이트의 최근 보고서에 따르면 전세계 뉴로모픽 칩 시장은 2015년 기준으로 14억2000만달러에서 2026년 약 108억1000만달러에 이를 것으로 예상되고 있다. 이번 세미나에서는 △'미래 AI의 발전방향과 인공지능 반도체의 활용방안' △'지능형 엣지 디바이스를 위한 뉴로모픽 구조와 적용방안' △'모바일 전용 초소형 인공지능 프로세서 통합 인공신경망 딥러닝 처리장치(UNPU) 개발기술' △'모바일 환경에서의 딥러닝을 위한 모델 경량화 및 학습 알고리즘' △'뉴로모픽 컴퓨팅 알고리즘 및 하드웨어 구현기술' △'시신경 모방 초절전 광 시냅스 반도체 소자 구현기술' △'임베디드 학습을 위한 뉴로모픽 하드웨어 아키텍쳐' 등의 주제가 다루어질 예정이다. 연구원 관계자는 "다양한 소재 및 구조를 갖는 뉴로모픽 기술 관련 연구가 전 세계적으로 진행되고 있으며, 우리나라도 세계시장을 선도할 수 있는 고효율 뉴로모픽 기술을 개발하기 위해 소자, 회로, 컴퓨팅 분야 등을 융합하는 산, 학, 연 및 국가적 차원의 연구가 절실히 필요한 현실"이라며 "이번 세미나에서는 국내의 차세대 인공지능 시장의 견인 및 산업경쟁력 제고를 위해 다양한 논의를 함으로서 관련업계 종사자에게 수준 높은 최신 기술 정보는 물론 미래 비즈니스 기회 선점이 가능한 시장정보까지 제공할 계획”이라고 말했다. seokjang@fnnews.com 조석장 기자

[파이낸셜뉴스] AI(인공지능) 기술을 더 빠르고 효율적으로 만들 지름길이 POSTECH(포항공과대학교) 연구진에 의해 밝혀졌다. 25일 POSTECH에 따르면 POSTECH 신소재공학과·반도체공학과 김세영 교수, 곽현정 박사 연구팀은 미국 IBM TJ Watson 연구소 오키 구나완(Oki Gunawan) 박사와 함께 차세대 인공지능 핵심 기술로 주목받는 전기화학 메모리 소자(ECRAM) 작동 원리를 세계 최초로 규명하는 데 성공했다. 이번 연구는 과학 국제 학술지 중 하나인 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'에 게재됐다. AI가 발전하면서 데이터 처리량도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 데이터를 저장하는 ‘메모리’와 연산을 수행하는 ‘프로세서’가 분리돼 있어, 두 장치 간 데이터 전송에 많은 시간과 에너지가 필요하다. 이를 해결하기 위해 등장한 개념이 ‘인-메모리 컴퓨팅(In-Memory Computing)’이다. ‘인-메모리 컴퓨팅’ 기술은 말 그대로 메모리 내에서 연산이 가능해 데이터 이동 없이 빠르고 효율적인 작업이 가능하다. ECRAM는 이를 구현할 핵심 기술 중 하나다. ECRAM은 이온의 움직임을 통해 정보를 저장·처리하는데 마치 아날로그 방식처럼 연속적인 값을 저장할 수 있다. 그러나 복잡한 구조와 고저항성 산화물 소재로 인해 작동 원리를 명확히 이해하기 어려웠고, 이는 상용화의 큰 걸림돌로 남아 있었다. 연구팀은 텅스텐 산화물을 사용해 이 ECRAM를 ‘다중 단자 구조’로 제작하고, 극저온(-223℃, 50K)부터 상온(300K)까지 다양한 온도에서 내부의 전자 움직임을 관찰할 수 있는 ‘평행 쌍극자 홀 측정 기술’을 적용했다. 그 결과, 연구팀은 ECRAM 내부 산소 결함이 약 0.1eV의 얕은 도너 준위를 형성하며, 전자가 쉽게 이동할 수 있는 일종의 ‘지름길’을 만든다는 사실을 세계 최초로 관찰했다. ECRAM이 정보를 저장하고 전달할 때 단순히 전자의 양이 늘어나는 것뿐 아니라 전자들이 자유롭게 이동할 수 있는 환경 자체가 형성됐다. 이 메커니즘이 극저온에서도 유지된다는 점은 ECRAM의 안정성과 내구성을 입증하는 중요한 발견이다. 이번 연구는 산업통상자원부 주관 민관공동투자반도체고급인력양성사업의 고집적 스토리지 클래스 메모리 및 딥러닝 가속기 구현을 위한 CMOS 공정 호환 고성능 ECRAM 개발 및 티키타카 알고리즘과 고성능 시냅스 소자의 co-optimization을 통한 뉴로모픽·인메모리 연산 칩 구현기술 개발과제의 지원을 받아 수행됐다.  jiany@fnnews.com 연지안 기자

[파이낸셜뉴스] 글로벌 인공지능(AI) 전문가이자 한국인 최연소로 미국 하버드대 교수가 돼 화제를 모았던 함돈희 삼성전자 SAIT(옛 삼성종합기술원) 부원장이 1년 만에 사임한 것으로 파악됐다. 함 전 부원장은 지난 2019년부터 부사장급인 펠로우로 삼성의 미래 신기술을 발굴 및 연구하는 SAIT에서 연구를 진행해온 인물이다.  17일 반도체 업계에 따르면 함돈희 전 부원장은 최근 부원장직에서 사임하고, 삼성전자를 떠나 하버드 대학으로 돌아가 연구를 진행할 계획이다. 업계 관계자는 “(함 전 부원장은) 학교와의 관계로 인해 불가피하게 부원장직을 내려놓지만 삼성전자와 관계는 지속하는 것으로 안다”고 전했다.   삼성전자 반도체(DS) 부문 산하 SAIT가 공석이던 부원장직에 지난 1월 함 전 부원장을 선임 <본지 2024년 2월 15일자 보도 참고>한 지 1년 만이다. 현재 SAIT 부원장직은 공석이다.  부산 출신인 함 전 부원장은 서울대 물리학과를 수석으로 졸업한 '토종' 연구자로, 2002년 28세의 나이에 하버드대 교수로 임용돼 한국인 최연소 기록을 세웠다. 지난 2008년에는 미국 매사추세츠공대(MIT)가 발간하는 기술잡지 '테크놀로지 리뷰'가 선정한 '올해의 젊은 과학자 35인'에 이름을 올리기도 했다. 주요 연구분야로는 휴대전화, 위성위치확인시스템(GPS) 등에 쓰이는 초고속 회로와 전자공학 및 생명공학을 접목해 집적회로를 통해 세포를 조절하는 연구 등에 힘을 쏟았다. 함 전 부원장이 앞서 2021년 김기남 삼성전자 고문, 황성우 삼성SDS 전 사장 등과 함께 집필한 차세대 AI 반도체 기술 뉴로모픽 주제 논문은 세계적인 학술지 '네이처 일렉트로닉스'에 게재되기도 했다.  한편, 지난해 12월 조직개편 및 인사를 통해 경계현 전 DS 부문장이 맡았던 SAIT 원장직은 전영현 DS 부문장이 맡고 있다.  soup@fnnews.com 임수빈 김준석 기자

[파이낸셜뉴스] 정부가 올해 디지털 대전환 추세에 발맞춰 인공지능(AI)과 연구개발(R&D) 투자 확대에 나선다. 국가AI컴퓨팅센터 구축과 범용인공지능 개발사업 등 AI 육성책이 본격화될 것으로 보이면서 자람테크놀로지 등 국내 관련주에 관심이 집중된다. 14일 오전 10시 13분 현재 자람테크놀로지는 전 거래일 대비 4.31% 오른 4만4750원에 거래되고 있다. 과학기술정보통신부는 새해 'AI로 디지털 대전환, 과학기술로 미래선도'를 주제로 한 업무계획을 발표했다. 이에 따라 국가AI컴퓨팅센터를 구축하고 데이터센터 관련 규제를 완화할 계획이다. 이를 지원하기 위한 'AI컴퓨팅인프라 종합대책'은 올해 1·4분기 내 수립될 예정이다. 또 범용인공지능 개발사업에 1조원을 투자하고, 8100억원 규모의 AX·신산업 정책펀드를 조성해 AI전환(AX) 스타트업과 신산업 분야 기업의 성장도 지원한다. AI를 조세특례제한법상 국가전략기술로 지정해 세액 공제도 확대한다. 미국 뉴욕에 설치된 '글로벌AI프론티어랩'을 통해 국내 AI 스타트업의 글로벌 시장 진출을 돕는다는 방안도 포함됐다. 이 가운데 자람테크놀로지는 지난해 11월 미국 AI선도기업인 누멘타(Numenta)와 '인공일반지능(AGI)를 위한 뉴로모픽 알고리즘 및 뉴로모픽 반도체 핵심 원천 기술 개발' 2차 과제에 핵심 연구기관으로 선정된 바 있어 기대감이 몰리는 것으로 풀이된다. 해당 2차 과제는 글로벌 AI 기업 누멘타 및 고려대 산학협력단이 협력해 진행하며 총 연구개발비 64억4000만원 중 정부지원금 60억원이 투입될 예정이다. 뉴로모픽 반도체는 AGI의 실현을 위한 핵심 기술이다. 기존 반도체와 AI 기술의 한계를 극복하고 인간처럼 사고하고 학습할 수 있는 시스템을 구현한다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

[파이낸셜뉴스] 빅테이터 분석, 사물인터넷(IoT), 자율주행 자동차, 디지털 헬스 등 인공지능(AI)을 기반으로 한 산업이 확대되면서 AI 전용 반도체 수요는 계속 증가할 것이란 분석이 나왔다.  문남중 대신증권 연구원은 28일 "전 세계 AI 반도체 시장은 헬스케어, 자동차, 가전 등 AI 서비스 구현에 대한 수요로 오는 2033년 3410억 달러(약 474조원)로 매년 32.1% 성장할 것으로 예상된다"고 설명했다.  그러면서 "현재 우리가 인식하고 있는 AI 시스템 구현 단계와 서비스 플랫폼은 ‘학습용’, ‘서버용’에 머물러 있다"며 "다음 단계인 ‘추론용’과 ‘엣지 디바이스용’이 본격화되면, AI 반도체 수요 성장은 지속될 것"이라고 강조했다.  이에 문 연구원은 추론 및 엣지 디바이스용 AI 시스템에 활용되는 2세대, 3세대 반도체의 역할에 주목했다. 특히 프로세싱인메모리(PIM)와 뉴로모픽 등 3세대 반도체는 AI 학습 시 연산처리와 저장장치간 데이터 이동을 최소화하고 효율성을 높이도록 설계한 것이 특징이다. 국내 기업도 관련 기술 개발 및 상용화에 박차를 가하고 있다.  문 연구원은 "PIM은 메모리 반도체 내부에 연산 기능을 넣어 데이터 이동 최소화, 연산 속도를 높이는 기술로서 SK하이닉스, 삼성전자의 고대역폭메모리(HBM)가 해당된다"며 "뉴로모픽은 인간 뇌의 신경망 구조와 동작방식을 모방하여 저전력·고효율 AI 연산을 가능하게 하는 기술로, IBM을 포함해 퀄컴, 삼성전자, SK하이닉스도 기술을 개발 중"이라고 전했다.  soup@fnnews.com 임수빈 기자

[파이낸셜뉴스] 중앙대학교 연구진이 인체피부를 모방해 자율구동 방식으로 자외선을 차단하는 반도체 시스템을 개발했다. 웨어러블 디바이스와 우주 탐사 등 다양한 응용 분야에 활용될 것으로 기대를 모은다. 중앙대는 전자전기공학부 겸 지능형반도체공학과 박성규 교수 연구팀이 인체 피부의 방사선 보호 메커니즘을 모방한 뉴로모픽 전자 피부를 개발하는 데 성공했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 자연의 방어 메커니즘 중 하나인 멜라닌 생성 과정에 주목했다. 피부가 자외선에 노출됐을 때 자율적으로 감지하고 반응하는 시스템을 만들고자 했기 때문이다. 연구팀은 UVA(315~700nm) 영역의 자외선을 최대 97%까지 차단할 수 있는 투명하고 유연한 금속 산화물 기반 광전자 회로를 활용했다. 그 결과 축적된 자외선 노출 정보를 저장하고 자율적으로 방사선 차단을 조절하는 뉴로모픽 전자 피부를 개발하는 데 성공했다. 단순 자외선 차단을 넘어 자외선 노출의 강도와 시간에 따라 반응 속도를 조절할 수 있는 자율적 방어 시스템도 구현했다. 이번 연구의 특징은 생체 모방형 접근 방식을 통해 자율적으로 자외선을 감지하고 인식한 후 차단 가능한 뉴로모픽 광전자 시스템이 구현됐다는 데 있다. 특정 자극에 대한 데이터 감지와 저장에 초점을 맞춘 기존 연구들과 달리 외부의 유해한 환경 자극을 자율적으로 인식하고 즉각 반응·차단하는 새로운 지평을 연 것이다. 크고 단단한 칩 기반 소자가 활용된 기존 연구를 뛰어넘어 유연하고 일체형인 신경 형성 전자 피부를 제안함으로써 생체 모방형 신경 형성 센서 기술의 진일보를 이뤘다는 평도 뒤따른다. 이번 연구에는 연구 책임을 맡은 박성규 교수 연구팀과 성균관대·국립순천대 연구팀이 참여했다. 한층 상세한 연구 내용은 ‘일체형 뉴로모픽 전자 피부를 통한 생체모방 방사선 차폐’ 논문을 통해 확인 가능하다. 이 논문은 세계적인 저명 학술지 사이언스의 자매지로 2023년 피인용도 11.7을 기록한 ‘사이언스 어드밴스(Science Advances)’에 4일자로 게재됐다. 박성규 교수는 “이번 연구는 기존 뉴로모픽 전자소자와 차별화된 새로운 기술을 제시했다는 점에서 큰 의미를 지닌다. 뉴로모픽 회로를 통한 자율적인 자외선 차단 기능을 모노리식 설계를 통해 실현했다. 웨어러블 디바이스, 의료용 헬스케어 장치, 우주 탐사 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 할 수 있는 기술로 활약할 것”이라고 말했다.   banaffle@fnnews.com 윤홍집 기자