멤리스터 기반 CLAP 기술, 엣지 컴퓨팅 보안·성능 한계 돌파

국제 공동 연구진이 엣지 컴퓨팅 환경에서 보안성과 성능 간의 상충 문제를 해결할 수 있는 새로운 하드웨어 기반 시스템을 개발했다. 연구팀은 ‘Co-Located Authentication and Processing(CLAP)’이라 불리는 이 기술을 통해 데이터 보호와 고속 처리를 동시에 구현하는 데 성공했다. 해당 연구는 학술지 Science Advances에 게재됐다.

이번 연구는 홍콩대학교 공과대학 Ngai Wong 교수와 Zhengwu Liu 박사가 주도했으며, 칭화대학교와 남방과학기술대학교 연구진이 공동으로 참여했다.

엣지 컴퓨팅 보안 딜레마 해결

웨어러블 의료기기부터 산업용 IoT 센서에 이르기까지 다양한 엣지 디바이스는 제한된 자원 환경에서 데이터를 안전하게 처리해야 하는 과제를 안고 있다. 특히 외부 공격으로 인슐린 펌프 용량이 조작되거나 심장 관련 의료기기가 해킹되는 사례가 보고되면서, 보다 근본적인 보안 대책의 필요성이 커지고 있다.

CLAP 시스템은 인증과 데이터 처리를 하나의 플랫폼 안에서 동시에 수행함으로써 이러한 문제를 해결한다. 기존 구조에서는 보안 모듈과 연산 모듈이 분리되어 있어 추가적인 하드웨어와 에너지 소모가 불가피했지만, CLAP은 이를 통합함으로써 효율성과 보안을 함께 확보했다.

멤리스터 기반 통합 아키텍처

이 기술의 핵심은 ‘멤리스터(memristor)’에 있다. 멤리스터는 데이터를 저장하는 동시에 연산까지 수행할 수 있는 차세대 전자소자로, 기존의 메모리-프로세서 분리 구조와 달리 동일 위치에서 계산이 이루어지는 ‘컴퓨트-인-메모리(compute-in-memory)’ 특성을 가진다.

또한 멤리스터는 제조 과정에서 발생하는 미세한 물리적 차이로 인해 각 소자가 고유한 특성을 가지는데, 연구팀은 이 점을 보안 인증에 활용했다. 즉, 멤리스터의 물리적 무작위성을 디바이스 고유 식별자로 사용하고, 동시에 데이터 처리까지 수행하도록 설계한 것이다.

연구를 이끈 Liu 박사는 “기존 기술은 보안과 연산, 메모리와 프로세싱이 분리되어 있어 비효율이 발생했다”며 “CLAP은 하드웨어 수준에서 이들을 통합해 인증 신뢰성과 연산 정확도를 유지하면서도 에너지와 면적 비용을 크게 줄였다”고 설명했다.

실제 적용 가능성 입증

연구팀은 CLAP 시스템을 다양한 신호 처리 및 인공지능 작업에 적용해 성능을 검증했다. 여기에는 이산 웨이블릿 변환(DWT), 이산 푸리에 변환(DFT), 압축 센싱, 다층 퍼셉트론 신경망 등이 포함된다.

특히 의료 분야 적용 사례로 심전도(ECG) 데이터의 안전한 수집 및 처리를 시연했다. 그 결과, 디바이스 인증 정확도는 AUC 기준 99.46%를 기록했으며, 신호 압축 과정에서도 18.67%의 낮은 RMS 오차를 달성했다. 또한 기존 방식 대비 에너지 효율은 약 146배 향상되었고, 칩 면적은 약 18배 감소했다.

연구팀은 이러한 성과가 의료 임플란트, 산업용 센서 등 자원이 제한된 환경에서 매우 중요한 의미를 가진다고 강조했다.

Wong 교수는 “이번 기술은 보안이 별도의 기능이 아니라 하드웨어 자체에 내재되는 방향으로 나아가는 중요한 전환점”이라며 “안전성과 효율성을 동시에 요구하는 미래 엣지 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다.