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[IT뉴스]수천 년 걸리던 난제, 반도체로 푼다...KAIST '아이징 머신' 개발
온카뱅크관리자
조회:
3
2026-05-06 11:07:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="WXFmF7LxMY"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1a374fbec6a64966e943657a877f669a54958c80d6af3ae778ef31b0fcf56ec1" dmcf-pid="YZ3s3zoMiW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="실리콘 아이징 머신 개념도. 아이징 머신은 일반 컴퓨터는 쉽게 풀지 못하는 복잡한 최적화 문제를 계산한다. AI 생성이미지. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/dongascience/20260506110615620ztgj.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="QW0O0qgRMX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/dongascience/20260506110615620ztgj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 실리콘 아이징 머신 개념도. 아이징 머신은 일반 컴퓨터는 쉽게 풀지 못하는 복잡한 최적화 문제를 계산한다. AI 생성이미지. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="c6a1413dd5c469bc58b94543baba100bc44a25c842e2b996f86821833ec6fc03" dmcf-pid="G50O0qgRLy" dmcf-ptype="general">조합 최적화 문제는 가능한 경우의 수 중 가장 효율적인 답을 찾는 문제다. 물류 경로 설계·금융 포트폴리오 구성·반도체 회로 배치 등 다양한 산업 분야에 활용하지만 문제 규모가 커질수록 계산량이 기하급수적으로 늘어나 답을 구하는 데 수천 년까지 걸릴 수 있다.</p> <p contents-hash="243d12b1a63ac85aaefd08f84a1c2defafc091495d37caa7302f50384196420f" dmcf-pid="H1pIpBaenT" dmcf-ptype="general"> </p> <p contents-hash="408913d6078afaf5a5f2ab63289c489b0d8ba4a817174abd58cbab97c32884f8" dmcf-pid="XtUCUbNdev" dmcf-ptype="general">KAIST 연구팀이 막대한 시간이 걸리는 조합 최적화 문제를 반도체 물리 현상만으로 빠르게 해결하는 특수 연산 하드웨어를 개발했다. 기존 반도체 생산 공정을 이용해 구현 가능해 산업 적용 가능성을 높인 게 특징이다. </p> <p contents-hash="16cbced8e8c733bc46ef16f46d45998cbec63ad0553e8f741168ad988d4f5a40" dmcf-pid="ZhyayZPKLS" dmcf-ptype="general"> KAIST는 최양구 전기및전자공학부 교수·김상현 교수 공동 연구팀이 기존 실리콘 반도체 공정만으로 '오실레이터 기반 아이징 머신'을 개발했다고 6일 밝혔다. '오실레이터 기반 아이징 머신'은 진동 소자의 상호작용으로 최적의 해를 찾아내는 특수 목적형 컴퓨터다. 연구결과는 국제학술지 '사이언스 어드밴시스'에 지난 3월 27일 게재됐다.</p> <p contents-hash="90b43c7b909be36f708045a2878d2d6e09683aa24f61d066c30605dd9c0edef7" dmcf-pid="5lWNW5Q9Rl" dmcf-ptype="general"> 아이징 머신은 최적화 문제 전용 컴퓨터다. 일반 컴퓨터의 논리 연산 대신 물리적으로 가장 안정된 상태를 찾아 답을 구한다. 연구팀이 개발한 아이징 머신은 여러 개의 진동 소자(오실레이터)가 서로 신호를 주고받으며 자연스럽게 박자를 맞추고 가장 안정적인 상태에 도달하는 과정을 계산에 활용한다.</p> <p contents-hash="0efc4ccf135a3ae6ba954cd9b00e4614e2cb9c2d8a0440abd502e087cf0500b7" dmcf-pid="1mhihWV7Lh" dmcf-ptype="general"> 기존 오실레이터 기반 아이징 머신은 소자마다 진동 속도 차이가 발생하는 '주파수 편차'를 제어하기 어렵고 소자 간 연결 구조도 복잡해 대규모 문제 해결에 한계가 있다.</p> <p contents-hash="0afaa6ac00fa36e7d1a66ac29496494df61628985c5fdd54824108bb2fa5add3" dmcf-pid="tslnlYfzdC" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 오실레이터와 소자 간 상호작용 강도를 조절하는 장치인 '커플러'를 '단일 실리콘 트랜지스터'로 구현하는 새로운 접근을 시도했다. 단일 실리콘 트랜지스터는 반도체 기본 소자 구조다.</p> <p contents-hash="ff4579dd95322d23ab809ac952cd87de36869d445c3483751f385700a17af085" dmcf-pid="FOSLSG4qJI" dmcf-ptype="general"> 그 결과 오실레이터 간 주파수 편차를 줄여 여러 신호가 안정적으로 같은 리듬으로 맞춰졌다. 연결 강도를 여러 단계로 세밀하게 조절하는 데도 성공해 문제 내 각 조건의 중요도를 정밀하게 반영할 수 있다. 복잡한 조합 최적화 문제를 보다 정교하게 표현할 수 있게 된 셈이다.</p> <p contents-hash="27f266c3efc118b9c2e59e79b89ee596560cbde0d6256d43ff47fd84067ad069" dmcf-pid="3IvovH8BdO" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 이 기술을 활용해 '최대 절단(Max-Cut)' 문제를 해결해 아이징 머신의 성능을 확인했다. 최대 절단 문제는 네트워크를 두 그룹으로 나눌 때 연결을 최대화하는 법을 계산하는 대표적인 조합 최적화 문제다. 물류·통신망·반도체 설계 등 다양한 산업 분야에 사용된다.</p> <p contents-hash="b7840dab48cb7eb6b19d72466675ca5c0c1ae67f9f12bf19cc861250a9b20ec9" dmcf-pid="0CTgTX6bLs" dmcf-ptype="general"> 특히 이번 연구는 특수 소재나 새로운 공정 없이 현재 반도체 산업에서 활용하는 CMOS 공정을 그대로 활용했다. 별도의 생산 설비 없이 기존 반도체 생산 라인에서 대량 생산할 수 있어 상용화 가능성이 높다는 설명이다.</p> <p contents-hash="7d95992e14db77580fa7bfdad418b14820d067663c11c3630ba8a2865e047da6" dmcf-pid="phyayZPKem" dmcf-ptype="general"> 최양규 교수는 "오실레이터와 커플러를 모두 실리콘 소자로 구현해 확장성과 정밀도를 동시에 확보했다"며 "반도체 설계 자동화·통신 네트워크 최적화 등 대규모 조합 최적화가 필요한 다양한 산업 분야에 적용되기를 기대한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="309b8b269d1c776d163e59eae0a94296e65a59d961c9c23ac3fc064a8959709a" dmcf-pid="UlWNW5Q9er" dmcf-ptype="general"> <참고 자료><br> doi.org/10.1126/sciadv.adz2384<br> </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9ec24f07a0857748166517ca5c67309e647ec0af644c31ebe4a1d3eec803a63d" dmcf-pid="u50O0qgRLw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="최양규(아래 왼쪽부터) 교수, 윤성윤 박사과정생, 김상현(우상부터) 교수,김준표 삼성전자 연구원. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/dongascience/20260506110616875owsa.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="yMhihWV7eG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/06/dongascience/20260506110616875owsa.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 최양규(아래 왼쪽부터) 교수, 윤성윤 박사과정생, 김상현(우상부터) 교수,김준표 삼성전자 연구원. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="3ccf8d498777385f954db5dd3dc1e8743029cca552e2676632438faf865d8667" dmcf-pid="71pIpBaenD" dmcf-ptype="general">[조가현 기자,문혜원 인턴기자 gahyun@donga.com,moony@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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