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아주대 E-PRISM, 센서 데이터 1/10 압축…전력 20분의 1·속도 100배 AI 엣지 기술

유지율 리포터 작성: 유지율 리포터
2026년 06월 30일 03시 36분
Reading Time: 1 min read
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Home AI 모델·연구
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아주대학교 서형탁 첨단신소재공학과 교수와 모히트 쿠마르 교수 연구팀이 여러 센서 신호를 단일 아날로그 코드로 압축해 현장에서 직접 처리하는 ‘전기적 프리즘(E-PRISM)’ 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다. 산화아연(ZnO) 기반 멤리스터(memristor) 소자 10개를 일렬로 배열한 단일 칩 구조를 구현해, 10개 이진 입력값을 1024가지(2의 10제곱) 고유 아날로그 신호로 압축하는 방식이다. 멤리스터는 전원이 끊겨도 이전 전류량을 기억해 저항값을 유지하는 차세대 메모리 소자로, 인간 뇌의 시냅스와 유사한 방식으로 작동해 뉴로모픽 컴퓨팅과 초저전력 AI 반도체 연구에 활용된다.

E-PRISM은 여러 빛을 하나로 모으는 광학 프리즘 원리를 전기 회로로 구현한 구조다. 센서 데이터를 디지털 신호로 변환해 처리 장치에 전송하는 기존 방식과 달리, 소자 자체의 물리적 특성을 이용해 현장에서 데이터를 요약·판별한다. 성능 검증 결과 기존 다층 퍼셉트론(MLP) 방식 대비 데이터 전송 대역폭을 약 10분의 1 수준으로 낮췄고, 에너지 소모는 약 20분의 1로 줄이면서 처리 속도는 100배 이상 향상됐다. 지능형 센싱 작업에서는 노이즈를 포함한 패턴 인식 약 95%, 2차원 도형 분류 88%, 이동 궤적 추적 99%의 정확도를 달성했으며, 3차원 객체 인식과 다중 파장 감지 등 고차원 데이터 처리에서도 95% 이상을 유지했다.

이 기술은 대량의 데이터를 실시간으로 분석해야 하는 AI 기반 자율주행·보안·로봇 분야의 데이터 병목 문제를 줄이는 데 활용될 수 있다. 서형탁 교수는 “센서에서 발생하는 방대한 원데이터를 현장에서 직접 압축하고 처리하는 근접 센서 컴퓨팅의 가능성을 제시한 연구”라며 “기존 반도체 공정에 적용할 수 있는 범용 설계인 만큼 초저전력·초고속 AI 엣지 디바이스 기술로 확장할 수 있다”고 밝혔다. 이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials) 5월호에 게재됐다.

저작권자 © STORIUM 무단전재 및 재배포 금지

Tags: E-PRISM뉴로모픽멤리스터아주대엣지AI
유지율 리포터

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안녕하세요, 유지율 리포터입니다. arXiv와 학회에서 쏟아지는 AI 연구를 살펴, 논문 속 성과를 과장 없이 우리말로 풀어 드립니다. 사실관계는 발행 전 편집인이 함께 확인합니다.

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