지능형반도체공학전공 조성재 교수, 2026 차세대지능형반도체기술개발사업(소자) 선정 N
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- 등록일2026.08.06
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초고속·초저전력 AI 반도체 핵심 원천기술 개발 본격화
차세대 AI 반도체 기술 선도할 이화 연구 경쟁력 입증
공과대학 지능형반도체공학전공 조성재 교수가 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 2026년도 차세대지능형반도체기술개발(소자) 사업에 선정됐다. 이번 연구는 초고속·초저전력 AI 반도체 구현을 위한 혁신적인 메모리 기술을 개발함으로써 글로벌 AI 반도체 경쟁력 확보에 기여할 것으로 기대된다.
조성재 교수는 차세대 반도체 메모리와 AI 반도체 핵심 기술을 연구해 온 반도체 소자 분야 전문가로, DRAM·Flash 기반 뉴로모픽 컴퓨팅과 PIM(Processing-in-Memory) 기술 분야에서 활발한 연구를 수행하고 있다. 또한 국가연구소(NRL 2.0)인 '멀티스케일 물질 및 시스템 연구소(IMMS)' 연구에도 참여하며 차세대 반도체 핵심 원천기술 개발을 이끌고 있다.
조성재 교수는 이번 연구에서 「고속·초저전력 AI 반도체 기술을 위한 DRAM-Flash 이종 메모리 기반 인공신경망 시냅스 소자 및 3차원 통합 집적시스템 기술 개발」을 주제로 연구를 수행한다. 최근 생성형 AI를 비롯한 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서, 소프트웨어 중심의 AI를 실제 반도체 하드웨어에서 에너지 효율적으로 구현하는 기술의 중요성이 크게 높아지고 있다. 특히 초저전력과 초고속 연산을 동시에 구현하기 위해서는 기존 메모리 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 반도체 구조가 요구되고 있다.
통합칩 코어 영역 구상도
이번 연구는 서로 다른 특성을 지닌 DRAM과 Flash 메모리를 하나의 AI 시스템에서 유기적으로 활용하는 이종 메모리 기반 AI 반도체 아키텍처를 구현하는 것을 목표로 한다. DRAM은 빠른 학습(learning-intensive task)에 최적화된 시냅스 소자로, Flash는 대용량 파라미터 저장과 고속 추론(inference-intensive task)에 최적화된 시냅스 소자로 구현해 학습과 추론의 특성에 따라 적응적으로 동작하는 차세대 AI 하드웨어 플랫폼을 개발하는 것이 핵심이다. 이를 통해 단일 메모리 기술이 갖는 한계를 극복하고, 학습과 추론 성능을 동시에 향상시키는 새로운 AI 반도체 기술을 구현할 계획이다.
지능형반도체공학전공 나노전자소자 및 집적기술 연구실 연구원들과 함께
본 과제에는 국내 9개 연구팀이 참여해 향후 3년간 총 33억 원의 연구비를 지원받아 핵심 원천기술 개발에 나선다. 조성재 교수는 총괄책임자이자 제1세부 연구책임자로서 DRAM 기반 시냅스 기술 개발을 담당하며, 서울대학교 최우영 교수는 제2세부 연구책임자로 Flash 기반 시냅스 기술 개발을 수행한다. 연구진은 소재와 소자·집적공정·핵심 회로·고밀도 배선 기술을 아우르는 대규모 융합 연구를 통해 차세대 AI 반도체 핵심 기술을 확보할 예정이다.
특히 CMOS-DRAM-Flash 일괄공정을 기반으로 한 3차원 집적 기술과 이미지·음성 추론이 가능한 통합 AI 칩 구현은 국내외에서도 사례를 찾기 어려운 도전적인 연구로 평가받고 있다. 연구진은 이번 과제를 통해 초고속·초저전력 AI 반도체의 핵심 원천기술을 확보하고, 우리나라가 글로벌 AI 반도체 기술을 선도하는 데 기여할 수 있는 연구 성과를 창출할 것으로 기대하고 있다.
본교는 인공지능 시대의 기술 패러다임 변화와 반도체 산업의 전문인력 수요 확대에 대응하기 위해 2024년 지능형반도체공학전공을 신설하고, 전자전기공학전공과 지능형반도체공학전공을 통합한 융합전자반도체공학부를 출범시키는 등 첨단 반도체 교육체계를 구축해 왔다. 이번 사업 선정은 본교가 미래 반도체 기술과 인공지능 융합 분야에서 축적해 온 연구 경쟁력을 다시 한 번 입증한 성과로 평가된다.