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KAIST, 골칫거리 '반도체 잡음'을 정보 처리 자원으로 활용하는 뉴런 기술 개발
뉴스보이
2026.08.16. 12:01
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간단 요약
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반도체에서 제거 대상이었던 잡음을 정보 처리 자원으로 활용하는 새로운 뉴로모픽 기술이 개발되었습니다.
이 기술은 동작 인식 94.8%, 음성 인식 95.0%의 높은 정확도를 기록하며 차세대 반도체 구현의 길을 열었습니다.
이 기사는 6개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
이 기사는 6개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
KAIST 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 반도체에서 신호를 방해하는 골칫거리로 여겨지던 잡음을 오히려 정보 처리 자원으로 활용하는 뉴로모픽 뉴런 반도체 기술을 개발했습니다. 기존 전자기기에서 잡음은 정보를 왜곡해 제거 대상이었지만, 연구팀은 인간의 뇌가 불규칙성을 통해 유연하게 대응하는 원리에 착안해 이를 역발상으로 활용했습니다.
연구팀은 멤리스터 소자를 이용해 프로그래밍 가능한 확률 뉴런(PPN)을 구현했습니다. 이를 통해 하나의 반도체 뉴런으로도 다양한 속도의 신호를 효율적으로 처리할 수 있게 됐습니다. 실제로 이번 기술을 적용한 결과, 동작 인식에서 94.8%, 음성 인식에서 95.0%라는 높은 정확도를 달성하며 성능을 입증했습니다.
김도훈 박사가 제1저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머터리얼스(Advanced Materials)'에 지난 5일 게재되었습니다. 향후 이 기술은 웨어러블 기기나 저전력 뉴로모픽 시스템 구현 등 다양한 인공지능 반도체 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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