[KtN 박채빈기자] KAIST 김경민 교수팀이 개발한 ‘뉴랜지스터(Neuransistor)’는 기존 반도체 기술 체계에 구조적 균열을 일으킬 수 있는 전환점으로 평가된다. 트랜지스터가 단순한 스위칭 장치로서의 역할에 머물렀던 반면, 뉴랜지스터는 입력 신호의 방향성과 시간성을 반영하며, 뇌의 뉴런처럼 동적인 정보 처리를 가능케 한다.

이 기술은 메모리 기반 인공지능 연산, 뉴로모픽 칩, 실시간 센서 연계 시스템 등에서 기존 반도체의 설계 철학을 무력화시킬 만큼 파괴력이 높다. 단순한 고성능 칩을 뛰어넘어, AI 하드웨어가 인간의 인지 구조와 유사한 방식으로 연산 구조를 재편하도록 유도하는 원천 기술로 작동한다.

뉴로모픽 연산: 스위칭 소자에서 연산 소자로의 전환

뉴랜지스터는 흥분(Excitation)과 억제(Inhibition)의 반응을 동시에 구현할 수 있는 회로 소자다. 이는 인간 뇌의 신경세포 구조를 전기적 회로로 구현하는 기반 기술이며, 트랜지스터의 이진적 구조가 가진 물리적 한계를 회피한다.

김경민 교수팀은 기존 LSM 방식 대비 10배 이상 낮은 오차율, 더 빠른 학습 속도, 그리고 시간 종속적 데이터의 고정밀 예측 성능을 입증했다. 단순한 신호의 분류가 아닌, 시계열 입력의 의미 해석이 가능해졌다는 점에서 본질적인 기술 전환이 이뤄진 셈이다.

시계열 데이터에 특화된 이 소자는 음성, 영상, 바이오 시그널 등 비정형 데이터가 중심이 되는 산업에서 실질적인 하드웨어 기반 솔루션으로 기능할 수 있다. 연산 과정이 시스템 내부에서 실시간으로 이루어지므로, 중앙처리장치(CPU)나 외부 서버를 거치지 않아도 즉시 대응이 가능하다. 이는 곧 AI 기술의 국지적 응답성, 즉각적 적응성, 에너지 효율성을 크게 향상시키는 결과로 이어진다.

AI 반도체 시장, 고정밀 로컬 연산으로 방향 이동

현재 AI 반도체 시장은 엔비디아의 GPU가 점유하고 있는 고성능 연산 중심의 중앙처리형 구조에 집중돼 있다. 반면 뉴랜지스터가 겨냥하는 시장은 중앙 집중 연산의 한계를 드러내는 엣지 컴퓨팅·로컬 AI 처리 영역이다.

자율주행차, 웨어러블 의료기기, 스마트 팩토리, 실시간 보안 감시 시스템 등은 클라우드 기반 딥러닝 연산의 병목 문제를 겪고 있다. 이들 시스템은 전력 소비를 최소화하면서도 신속한 의사결정을 요구하며, 네트워크 지연이나 서버 의존을 배제해야 한다. 뉴랜지스터는 이러한 조건을 충족시키는 소자 설계로, 기존 GPU 및 디지털 로직 중심의 AI 반도체와는 구조적으로 다른 접근을 취하고 있다.

특히 반도체 기업들이 메모리 중심의 PIM(Process-In-Memory) 기술을 통해 연산 효율 향상에 집중하고 있는 상황에서, KAIST의 뉴랜지스터는 그보다 한 단계 진화한 형태의 ‘반응 기반 연산 소자’라는 점에서 산업적 의미가 확장된다. 이는 저장-연산 통합, 신경망 구조 반영, 아날로그 신호 직접 처리라는 세 가지 측면에서 구조적 전환을 시도한다.

경제적, 고도화된 AI 수요에 맞춘 하드웨어 혁신

글로벌 반도체 산업은 고속·고성능 중심의 경쟁 구도에서, 점차 적응성과 정밀성 중심의 국지 연산 플랫폼으로 무게중심이 이동하고 있다. 이는 단순히 더 강력한 칩을 만드는 경쟁이 아니라, 어떤 방식으로 정보를 처리하고 반응할 것인가에 대한 철학적 재설정을 포함한다.

AI 산업이 의료, 제조, 보안, 국방 등 고도화된 물리적 환경과 결합하면서 ‘지연 없는 반응성’과 ‘상황 맥락 기반 해석’의 중요성이 부각되고 있다. 뉴랜지스터는 이 같은 수요에 정밀하게 대응할 수 있는 반도체로, 소자 수준에서의 AI 특화 최적화를 실현한다.

한국 반도체 산업은 메모리 기반 경쟁력을 바탕으로 세계 시장을 선도해왔으나, AI 연산 구조의 급변은 ‘비메모리 중심의 두뇌형 연산 아키텍처’에 대한 대응 전략을 요구하고 있다. 뉴랜지스터는 이 공백을 메울 수 있는 잠재력을 갖고 있으며, 향후 시스템 반도체 분야에서 고유한 기술 노선을 제시할 수 있는 독립 플랫폼으로 작동할 가능성이 높다.

구조적, 기술 성과와 산업 연계 간 간극은 여전히 존재

뉴랜지스터는 하드웨어적으로 설계 완성도가 높은 구조이나, 산업적 스케일업을 위한 양산 체계와 표준화 작업은 아직 초기 단계에 머물러 있다. 공정 호환성, 회로 통합성, 안정적 재현성 측면에서 후속 검증이 필요하며, 기존 반도체 제조라인과의 연계성 확보도 주요 과제로 남아 있다.

하지만 기술 트렌드의 방향성과 수요 기반의 연계성 측면에서, 이 소자가 지닌 설계 철학은 뇌형 컴퓨팅 시대를 준비하는 핵심 열쇠로 기능할 수 있다. 단순한 소자 개발을 넘어, 인공지능 하드웨어의 처리 방식과 메커니즘 자체를 바꾸는 전략적 접근이라는 점에서 높은 산업적 파급력을 지닌다.