
< (왼쪽부터) KAIST 유회준교수,홍성연 박사과정 >
우리가 일상적으로 사용하는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 거대 언어 모델(LLM)은 수많은 질문에 능숙하게 답하지만, 정작 사용자의 사소한 습관이나 이전 대화 맥락등은 알지 못한다. 인공지능이 생활 깊숙이 들어왔음에도 여전히 ‘남’처럼 느껴지는 이유다. 우리 대학 연구진이 이러한 한계를 넘어 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는, 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다.
우리 대학은 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다.
이번 기술은 기존의 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 사용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술로 평가된다.
연구팀이 개발한 ‘소울메이트’의 핵심은 외부 서버(클라우드)를 거치지 않고 기기 자체에서 데이터를 처리하는 온디바이스(On-Device) AI 기술이다. 연구팀은 기억된 대화 내용을 바탕으로 맞춤형 답변을 생성하는 검색증강생성(RAG) 기술과 사용자의 피드백을 즉각 반영해 학습하는 로우 랭크 미세조정(LoRA) 기술을 반도체 내부에 직접 구현했다.

< SoulMate 인공지능 반도체 칩 >
이를 통해 ‘소울메이트’는 0.2초(216.4ms) 라는 경이로운 속도로 사용자에게 응답하며 동시에 학습까지 수행하는 실시간 개인화 AI 시스템을 구현했다.

< SoulMate 활용 데모 >
또한 정보의 중요도에 따라 처리 방식을 최적화하는 혼합 랭크(Mixed-Rank) 아키텍처를 적용해 전력 소모를 획기적으로 줄였다. 해당 반도체는 스마트폰 프로세서 소비전력의 1/500 수준인 단 9.8밀리와트(mW)의 초저전력으로도 복잡한 학습과 추론을 동시에 수행할 수 있어 스마트폰 등 모바일 기기에서도 배터리 걱정없이 구동될 수 있다.
특히 모든 개인 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내부에서만 처리되는 ‘보안 완결형 AI’ 구조를 구현해 개인정보 유출 우려를 근본적으로 차단했다. 연구팀은 이 기술이 향후 스마트폰, 웨어러블 기기, 개인형 AI 디바이스 등 차세대 플랫폼과 결합해 진정한 개인화 인공지능 서비스 시대를 열 것으로 기대하고 있다.

< 소울메이트 데모 화면 >
유회준 교수는 “이번 연구는 사람들이 서로 우정을 쌓아가는 과정을 모방해 AI가 사용자의 진정한 동반자로 발전할 수 있는 기술적 기반을 마련한 것”이라며 “미래의 인공지능은 단순한 도구를 넘어, 개인의 프라이버시를 완벽히 보호하면서도 언제 어디서나 나를 가장 잘 이해하는 ‘베프(Best Friend)’와 같은 존재가 될 것”이라고 말했다.
홍성연 박사과정 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 지난 2월 16일부터 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 ‘하이라이트 논문(Highlight Paper)’으로 선정되며 전 세계 학계의 주목을 받았다.
※ 논문명: SoulMate: A 9.8mW Mobile Intelligence System-on-Chip with Mixed-Rank Architecture for On-Device LLM Personalization, 논문 링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/11409048
연구팀은 학회 현장에서 실제 반도체 칩을 활용해 사용자의 반응에 따라 답변 스타일이 실시간으로 변화하는 시연에 성공하며 한국 AI 반도체 기술의 우수성을 입증했다. ‘소울메이트’AI반도체는 교원 창업기업인‘(주)온뉴로AI’를 통해 2027년경 제품화할 예정이다.

< 소울메이트 시연사진 >
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 정보통신방송혁신인재양성사업 지원을 받아 수행됐다.
몸에 착용하는 기기가 걷는 동작과 잠깐 팔을 흔드는 동작을 구별하려면 움직임의 흐름을 읽어야 한다. 한국 연구진은 반응 속도가 다른 반도체를 층층이 쌓아 방금 일어난 변화와 앞선 변화를 함께 읽는 기술을 개발했다. 향후 몸에 붙이거나 착용하는 작은 기기가 움직임과 몸의 신호를 분석하는 데 활용될 수 있다. 우리 대학은 AI시스템학과 권지민 교수 연구팀이 UNIST(총장 박종래), POSTECH(총장 김성근) 연구진과 함께 이온을 담은 소재를 단단한 얇은 막으로 만들고, 이를 이용해 반응 속도가 다른 반도체 소자를 여러 층으로 쌓는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이 반도체는 전기를 가하면 소재 안의 ‘이온’이 움직이면서 전류의 흐름이 바뀐다. 전기를 끊어도 이온이 원래 상태로 돌아오는 데는 시간이 걸린다. 종을 친 뒤 소리가 잠깐 남듯, 반도체에도 앞서 들어온 신호의 흔적이 잠시 남는 것이다. 연구팀은 그동안 단점으로 여겨졌던 이온의 느린 움직임을 지난
2026-09-29더 작고 전기를 덜 쓰는 AI 반도체를 만들 수 있는 새로운 길이 열렸다. 우리 대학 공동 연구진이 원자 몇 개 두께의 초박막 반도체에서 전기가 잘 드나들지 못하던 문제를 하나의 소재로 해결했다. 앞으로 반도체를 더 얇게 만들고 여러 층으로 쌓아 성능을 높이는 차세대 AI·저전력 반도체 개발에 활용될 것으로 기대된다. 우리 대학은 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 연세대학교(총장 윤동섭), 중국 베이징 계산과학연구센터, 한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록), 울산과학기술원(UNIST·총장 박종래), 삼성전자 연구진과 공동으로 이셀레늄화주석(SnSe2)이라는 하나의 소재를 이용해 서로 다른 두 종류의 초박막 반도체에 모두 전기를 원활하게 공급할 수 있는 ‘범용 반데르발스 터널링 주입기’를 개발했다고 16일 밝혔다. 트랜지스터는 전기를 흐르게 하거나 막는 ‘초소형 스위치’다. 스마트폰부터 컴
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2026-08-20AI 반도체도 이제‘눈치'를 본다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 정보를 기억하는 시간이 한 번 정해지면 바꿀 수 없는‘고정된 반응 특성'을 가졌지만, 이제는 데이터의 변화 속도에 맞춰 스스로 반응하는 시대가 열렸다. 우리 대학 연구진은 이 기술로 시간에 따라 변하는 데이터의 예측 오류를 기존보다 최대 40배 줄였다. 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기의 실시간 AI 성능을 높일 핵심 원천기술로 기대된다. 우리 대학은 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 입력되는 데이터의 변화 속도에 따라 반응 특성을 자유롭게 바꿀 수 있는 새로운 AI 반도체 소자‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(Programmable Dynamic Memtransistor, PDM)'와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 멤트랜지스터(Memtransistor)는 정보를 저장하는 메모리(Memory)와 계산을 수행하
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2026-06-16