AI와 빅데이터 시대의 난제: 조합 최적화 문제
한국과학기술원(KAIST) 전기및전자공학부 최양규·김상현 교수 공동 연구팀이 인공지능(AI)과 빅데이터 시대의 핵심 난제인 '조합 최적화 문제'를 더 빠르고 효율적으로 해결하는 차세대 연산 하드웨어 개발에 성공했다. 연구 결과는 국제 학술지 '사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 3월호에 게재되었다. 특수 소재나 비표준 공정 없이 현재 반도체 산업에서 광범위하게 쓰이는 CMOS(상보형 금속산화물 반도체) 공정만으로 구현했다는 점에서 상용화 가능성이 높다는 평가다.
조합 최적화 문제는 물류 경로 설계, 금융 포트폴리오 구성, 반도체 회로 배치 등 수많은 산업 분야에서 가장 효율적인 해답을 찾아내는 문제다. 가능한 경우의 수가 방대해 기존 컴퓨터로는 해결에 수천 년이 걸릴 수 있어 오래전부터 컴퓨팅 분야의 핵심 도전 과제로 꼽혀 왔다.
연구팀이 개발한 '오실레이터 기반 아이징 머신(Oscillatory Ising Machine)'은 여러 소자가 상호작용하며 최적 해를 찾아내는 특수 목적형 컴퓨터다. 연구진은 특히 일정한 주기로 신호를 반복하는 '오실레이터'에 주목했다. 기존 오실레이터 기반 아이징 머신은 소자 간 미세한 주파수 차이 제어가 어렵고 연결 방식도 제한적이어서 복잡한 문제 해결에 한계가 있었다.
연구팀은 오실레이터와 소자 간 상호작용 강도를 조절하는 '커플러'를 모두 단일 실리콘 트랜지스터로 구현하는 새로운 설계 방식으로 이 문제를 돌파했다. 이 방식은 오실레이터 간 주파수 편차를 줄여 안정적인 동기화(Synchronisation)를 가능하게 하며, 다중 상태 커플링을 통해 문제의 가중치를 정밀하게 반영할 수 있도록 했다.
그 결과 아이징 모델의 표현력과 해 탐색 성능이 동시에 향상되었고, 대표적인 조합 최적화 문제인 '최대 절단(Max-Cut)' 문제 해결에도 성공했다.
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이번 연구의 핵심은 CMOS 공정을 그대로 활용했다는 점이다. 특수 소재나 비표준 제조 방식 없이 기존 반도체 생산 라인에서 대량 생산과 상용화가 가능하다는 의미다. 별도 설비 투자 없이 시장에 신속하게 적용할 수 있다는 점에서 산업계의 진입 장벽을 크게 낮춘다.
최양규 교수는 "반도체 설계 자동화, 통신 네트워크 최적화, 자원 분배 등 대규모 조합 최적화가 필요한 다양한 산업 분야에 적용될 것으로 기대된다"고 밝혔다.
오실레이터 기반 아이징 머신의 구현과 장점
KAIST 연구팀의 이번 성과는 특정 산업 분야에 국한되지 않고 광범위한 파급 효과를 낼 것으로 전망된다. 반도체 설계 자동화에서는 복잡한 회로 배치 문제를 단시간에 처리하고, 통신 네트워크 분야에서는 트래픽 경로 최적화에 직접 적용할 수 있다.
물류·공급망 최적화, 자원 분배 등 데이터 집약 산업 전반에도 활용 가능성이 열려 있다. 다만 전문가 일각에서는 특수 목적형 컴퓨터 특성상 범용 문제 처리에는 한계가 따를 수 있다고 지적한다.
특정 유형의 최적화 문제에 특화된 만큼, 기존 범용 컴퓨터와 역할을 명확히 구분하고 상호 보완적으로 운용하는 방식이 현실적인 적용 전략이 될 것이라는 분석이다. 한국의 반도체 산업은 세계 시장에서 주요한 위치를 차지하고 있다. 이번 연구는 기존 CMOS 생산 인프라를 그대로 활용한다는 점에서, 대규모 설비 투자 없이 새로운 컴퓨팅 패러다임으로 이행할 수 있는 경로를 제시한다.
기술 주권 경쟁이 가속화하는 국제 환경에서, 범용 공정 기반의 차세대 컴퓨팅 기술을 자체 개발했다는 사실은 한국의 전략적 기술 역량을 뒷받침하는 근거로 평가된다. KAIST 연구팀이 개발한 아이징 머신 기술은 조합 최적화 분야에서 실용적 돌파구를 마련했다는 점에서 의미가 크다.
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향후 상용화와 산업화가 성공적으로 추진된다면 AI 및 빅데이터 처리 역량이 한층 강화될 것이다. CMOS 공정 기반이라는 현실적 접근 덕분에 기술 이전과 실제 산업 적용 속도도 여타 양자 컴퓨팅·뉴로모픽 접근 방식에 비해 빠를 것으로 기대된다.
FAQ
한국 반도체 산업에 미치는 영향과 전망
Q. 오실레이터 기반 아이징 머신은 기존 컴퓨터와 어떻게 다른가? A.
기존 컴퓨터는 조합 최적화 문제를 순차적으로 경우의 수를 따지며 해를 탐색하기 때문에 문제 규모가 커질수록 연산 시간이 기하급수적으로 늘어난다. 반면 오실레이터 기반 아이징 머신은 여러 오실레이터가 동시에 상호작용하며 최적 해로 수렴하는 방식을 사용해 특정 유형의 조합 최적화 문제를 대폭 빠르게 처리할 수 있다.
KAIST 연구팀의 기술은 단일 실리콘 트랜지스터로 구성된 커플러를 통해 오실레이터 간 주파수 편차를 줄이고 다중 상태 커플링으로 가중치를 정밀하게 반영함으로써 기존 오실레이터 기반 아이징 머신의 한계도 극복했다. 다만 범용 컴퓨터를 대체하는 것이 아니라, 조합 최적화 문제에 특화된 보조 연산 장치로 활용되는 것이 적합하다. Q.
이 기술이 한국 반도체 산업에 미칠 영향은 무엇인가? A.
KAIST 연구팀의 아이징 머신은 현재 반도체 생산 현장에서 광범위하게 쓰이는 CMOS 공정을 그대로 활용한다. 이는 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 반도체 기업이 별도 설비 없이 기존 라인에서 양산할 수 있는 가능성을 열어 준다.
반도체 설계 자동화 분야에서는 복잡한 회로 배치 문제를 기존보다 훨씬 빠르게 해결할 수 있어 설계 사이클 단축 효과도 기대된다. 기술 주권 확보가 중요해진 국제 환경에서, 국내 연구진이 핵심 컴퓨팅 기술을 독자적으로 개발했다는 사실 자체가 한국의 기술 경쟁력을 뒷받침하는 사례가 된다.
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