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AI 인프라·반도체

KAIST 등, 이온 이용해 동작 흐름 읽는 반도체 개발

전자신문 SW·2026-09-29

요약

KAIST 권지민 AI시스템학과 교수팀이 UNIST, 포스텍 연구진과 함께 반응 속도가 서로 다른 반도체를 쌓아 현재 변화와 앞선 변화를 함께 처리하는 반도체 기술을 개발했다. 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들어 반응 속도가 다른 반도체를 구현하는 방식이다. 이 기술은 웨어러블 기기에서 걷는 동작이나 팔을 흔드는 동작 등 움직임의 흐름을 읽어내는 데 활용할 수 있다.

큐레이터 노트

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소프트웨어적 신호 처리가 아니라 소재의 반응 속도 차이를 이용해 동작의 흐름 자체를 인식하려는 하드웨어 접근으로 보인다.

깊이 읽기

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이 일이 어디서 왔나

이번 KAIST 연구는 소재 자체의 반응 속도 차이로 동작 흐름을 읽어내는 소자 기술로, 삼성전자·TSMC 등 대형 파운드리의 양산 경쟁이나 전력수급 전망과는 다른 기초·소재 연구 영역에 속한다. 같은 시기 보도된 삼성전자 3분기 영업이익 107조원 돌파, TSMC의 파운드리 점유율 확대, 반도체 대기업 채용공고 증가 등은 메모리·첨단 공정 양산과 인력 확보에 관한 소식으로, 이번 웨어러블 센서용 소재 개발과는 적용 분야와 연구 단계가 다르다.

짚어야 할 점

  • 이 기술은 소프트웨어 알고리즘으로 동작을 분석하던 기존 웨어러블 방식과 달리, 소자 하드웨어 자체가 현재와 이전 움직임을 함께 처리해 동작 흐름을 구분한다는 점이 특징이다.
  • KAIST·UNIST·포스텍 공동 연구라는 점에서 특정 기업이 아닌 학계 주도의 기초 소재 연구 단계임을 보여준다.
  • 반도체 업계 전반이 AI 메모리·파운드리 수주와 경력직 채용 확대에 몰린 가운데, 이런 센서용 신소재 연구가 실제 제품화로 이어지려면 별도의 산업 연계와 투자가 필요할 것으로 보인다.

아직 확인되지 않은 것

  • 해당 반도체 소자가 실제 웨어러블 기기 시제품에 탑재돼 동작 인식 성능을 검증받았는지, 아니면 소재·소자 단계의 개념 증명인지는 확인되지 않았다.
  • 이온을 담은 소재막의 내구성, 반복 사용 시 안정성, 양산 공정과의 호환성에 대한 자료는 나오지 않았다.
  • 이 기술을 상용화하거나 제품에 적용할 계획을 가진 기업이나 시점에 대한 언급은 없다.

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