카이스트(총장 이광형, KAIST)가 반도체와 인공지능(AI) 주요 학회에서 그동안 쌓아온 성과를 발표했다. 반도체 연구 분야에서는 전 세계에서 17년 동안 부동의 1위를 지키고 있다. AI 분야도 마찬가지다. 국제머신러닝학회(ICML)와 인공신경망학회(NeurlPS)에서 논문 수 기준으로 아시아 1등이다. 반도체와 AI 분야를 융합한 연구 성과도 활발히 내놓고 있다.
카이스트는 '국제반도체회로학회(ISSCC, International Solid State Circuit Conference)' 에서 논문 수 기준으로 매년 전 세계 대학에서 1~2위를 유지했다. 해당 학회는 1954년 설립된 반도체 집적회로 설계 분야 세계 최고 권위 학회다. 참가자 중 60% 이상이 삼성, 퀄컴, TSMC, 인텔을 비롯한 산업계 소속이다. 그만큼 산업적인 실용성을 중시해 ‘반도체 설계 올림픽’이라 부를 정도다.
매년 채택된 KAIST 반도체 관련 논문은 평균 8.4편이다. 경쟁자인 매사추세츠공과대학(MIT)나 캘리포니아대학 로스앤젤레스(UCLA)에 비해 두 배 가까운 양이다. 국내에서는 삼성에 이어 종합 2위다. ISSCC와 쌍벽을 이루는 집적회로 분야 학술대회로 알려진 '초고밀도집적회로학회'에서도 올해 전 세계 대학 중 1위를 차지했다.
연구 질도 높은 수준이다. 정명수 전기및전자공학부 교수 연구팀은 전력 공급 없이도 작동을 멈추지 않는 컴퓨터를 개발했다. 고성능-저전력을 추구하는 현재 산업 수요에 최적화된 연구다. 소재 분야에서는 박병국 신소재공학과 교수 연구팀이 기존 메모리에 비해 동작 속도가 10배 빠른 ‘스핀궤도토크 자성메모리’ 소자를 개발해 주목 받았다. 이는 기존 ‘폰노이만 구조’ 한계를 극복하는 방안이기도 하다.
카이스트는 AI 국제 학회로 알려진 '국제머신러닝학회(ICML)'와 '인공신경망학회(NeurlPS)'에서도 높은 성과를 냈다는 입장이다. 두 학회에서 2020년 기준 논문 수 기준으로 아시아에서 1위를 기록하고 전 세계에서는 6위를 차지했다. 전 세계에서 37위에 불과했던 2012년에 비해 높은 성과다. 2021년에는 AI 분야 톱 학회 11개에 발표된 한국 논문 중 약 40%인 129편이 카이스트에서 나왔다.
반도체와 AI 융합한 분야에서도 다양한 연구 성과
KAIST는 반도체와 AI가 결합된 융합 분야에서도 주목할 만한 성과를 내고 있다. 2020년 유민수 전기및전자공학부 교수 연구팀은 세계에서 처음으로 추천시스템에 최적화된 AI 반도체를 개발했다. AI 추천시스템은 방대한 콘텐츠와 사용자 정보를 다룬다. 따라서 범용 AI 시스템으로 운영하면 병목현상으로 성능에 한계가 있다. 유 교수팀은 '프로세싱-인-메모리(PIM, Processing-In-Memory)' 기술로 기존 시스템 대비 21배 빠른 속도를 낼 수 있는 반도체를 개발했다.
KAIST는 1990년 국내에서 처음으로 AI 연구센터를 설립했다. 2019년에는 김재철AI대학원을 개설해 전문인력을 양성 중이다. 2020년에는 AI와 반도체 연구를 융합해 'ITRC 인공지능반도체시스템 연구센터'를 만들었다. 작년에는 AI를 다양한 분야에 접목하는 'AI+X' 연구를 활성화하고자 김재철AI대학원과 별도로 AI 연구원을 설립했다.
네이버 등 기업과 공동연구센터를 설립하고 화성시와 같은 지방자치단체와 협력해 동시다발적인 전문인력 양성에도 나섰다. 작년부터 삼성전자와 손잡고 반도체시스템공학과 설립 협약을 체결해 새로운 반도체 전문인력 교육과정을 준비하고 있다. 새로 설립되는 반도체시스템공학과는 2023년부터 매년 신입생 약 100명을 선발한다. 학생 전원에게 특별장학금을 지급할 예정이다. 또 산업계와 긴밀한 협력을 통해 삼성전자 견학과 인턴십, 공동 워크숍을 지원해 현장에 밀착한 교육을 제공할 예정이다.
AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com
