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[IT뉴스]KAIST, 나만을 위한 ‘영혼의 단짝’ AI 반도체 세계 최초 개발
온카뱅크관리자
조회:
11
2026-03-17 10:17:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">인공지능반도체대학원 유회준 교수팀<br>사용자 말투·감정까지 학습하는 초개인화 LLM 가속기 ‘소울메이트’ 개발<br>개인정보 유출 걱정 없는 온디바이스 AI…초저전력으로 24시간 실시간 소통하는 개인형 AI 에이전트 구현</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2S34wfgRCL"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="67d2e6c5b7b423b709f24e210890ca2ec96f25b9bf8892d8e18ee7b68b1cf4fe" dmcf-pid="VeEWfy71Tn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="KAIST 유회준(오른쪽)교수와 홍성연(왼쪽) 박사과정이 ‘소울메이트(SoulMate)’ 개발 성과를 설명하고 있다. 사진제공=KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/seouleconomy/20260317101443410qnpk.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="91l3dF4qWo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/17/seouleconomy/20260317101443410qnpk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> KAIST 유회준(오른쪽)교수와 홍성연(왼쪽) 박사과정이 ‘소울메이트(SoulMate)’ 개발 성과를 설명하고 있다. 사진제공=KAIST </figcaption> </figure> <p contents-hash="4d66bdc6896b52107e81210ecb53a5452aa586ea747c0a1ede73c94a7b62fa82" dmcf-pid="fdDY4Wztvi" dmcf-ptype="general">KAIST 연구진이 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다.</p> <p contents-hash="b18e19ee7959f4175fc5f0ec7055410a2253e0b6045df7b052a5973685a81e15" dmcf-pid="4JwG8YqFyJ" dmcf-ptype="general">KAIST는 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다.</p> <p contents-hash="301f5c570289f3879e0cf61386428b66cfbe1ca214cefa0e956b5ecf7d9cd565" dmcf-pid="8irH6GB3yd" dmcf-ptype="general">이번 기술은 기존의 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 사용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술로 평가된다.</p> <p contents-hash="55829a3d80dd18b9c24aac4d62b052f12aa026ec31113459451406ad6461c9f9" dmcf-pid="6nmXPHb0We" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="15eea00b6c0c9e20e12ad33c33eb97bf9568e10d1b0fc75687702b2e93cda3a8" dmcf-pid="PLsZQXKpTR" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="dbb372eac208f44b6e19bbafec19ba9e522ce6ed9146aefe134c9befd211b282" dmcf-pid="QoO5xZ9USM" dmcf-ptype="general">이를 통해 ‘소울메이트’는 0.2초(216.4ms) 라는 경이로운 속도로 사용자에게 응답하며 동시에 학습까지 수행하는 실시간 개인화 AI 시스템을 구현했다.</p> <p contents-hash="2d1040aa98bd78ce967809b1efbd63914e6948e0ad7798ba6fb20fb67d6361ab" dmcf-pid="xBREFkWIvx" dmcf-ptype="general">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(㎽)의 초저전력으로도 복잡한 학습과 추론을 동시에 수행할 수 있어 스마트폰 등 모바일 기기에서도 배터리 걱정없이 구동될 수 있다.</p> <p contents-hash="3501d8a511d97c45d2924a32fd99d88d3a6c6101bdba444e73b2bcce1e79e1cc" dmcf-pid="ywYzg7MVTQ" dmcf-ptype="general">특히 모든 개인 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고 기기 내부에서만 처리되는 ‘보안 완결형 AI’ 구조를 구현해 개인정보 유출 우려를 근본적으로 차단했다.</p> <p contents-hash="035eb32d43dfa4e053926084719f4a0a25ab7cbffe7a4d261956b3e088b6d619" dmcf-pid="WrGqazRfyP" dmcf-ptype="general">연구팀은 이 기술이 향후 스마트폰, 웨어러블 기기, 개인형 AI 디바이스 등 차세대 플랫폼과 결합해 진정한 개인화 인공지능 서비스 시대를 열 것으로 기대하고 있다.</p> <p contents-hash="4951251ff92138d97cee3a3912c2fe9be1a4ee8eb009a8c6fa604ed0480a2382" dmcf-pid="YmHBNqe4v6" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="8ca0a7d2356b5bdefb96b1d322a97daee52b75611f33a3a237f69fcbc58a82a1" dmcf-pid="GsXbjBd8l8" dmcf-ptype="general">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.</p> <p contents-hash="743dc384040d090dac9b49bd1ca7aa819427d9530e1123baddfe1d05ebc34105" dmcf-pid="HOZKAbJ6h4" dmcf-ptype="general">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 ‘온뉴로AI’를 통해 2027년께 제품화할 예정이다.</p> <p contents-hash="4fcf46bfb0fdee746ea3811f2e2a709e3e8f342acd043dab37a620e68dea9ef3" dmcf-pid="XI59cKiPCf" dmcf-ptype="general">대전=박희윤 기자 hypark@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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