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메모리 반도체

메모리 반도체: 데이터를 기록하고(쓰고) 필요할 때 꺼내는(읽는)  즉, 가장 기본적인 역할을 담당하는 반도체

 

메모리 반도체 종류 

램(Random-Access Memory)	D램: 구조가 단순, 생산성 좋음, 성능 좋음 S램: 속도가 빠름. 용량이 작음.  전원이 꺼지면 데이터가 휘발됨.
롬(Read-only memory)	전원이 꺼져도 데이터가 휘발되지 않음. 용령이 큼. 수정은 불가능. >> 그런데 수정할 수 있게 개발된 것이 낸드플래시

 

HBM : D램들을 탑처럼 쌓아올린 메모리 반도체 

• 면적당 기억능력 상승, 전력 소모 감소, 데이터 전송 속도 증가 

 

보통 반도체를 구성하는 소자들은 구리 배선, 즉, 와이어를 이용해 연결하는데 직관적이고 간편한 방법이지만 반도체 구조가 복잡할수록 와이어가 너무 많아져 서로 간섭하거나 물리적으로 연결할 공간이 부족해진다. 

하여 와이어를 없애고 소자들에 구멍을 뚫은 다음 구리를 충전, 즉 흘려넣음으로써 연결하는 방식이 개발됨. 

이것이 TSV(Through Silicon Via).

 

TSV는 소자와의 접촉면이 와이어보다 넓은만큼 전력공급이 효율적이고 신호전달이 빠르다.

(전력소모 감소, 데이터 전송 속도 증가)

또한, 소자를 안정적으로 쌇을  수 있어 집적도도 상승한다. 

 

 

시스템 반도체

시스템 반도체: 데이터를 계산하고 이해하는 반도체

ex) CPU(컴퓨터), AP(스마트폰, 스마트워치)

 

CPU연산

• 직렬연산
• 따라서 연산이 多. 아무리 똑똑한 CPU라도 속도 감소할 수 밖에 없음. 

GPU연산

• 병렬연산
• 동시에 수천, 수만 번의 연산을 수행하는 만큼 속도면에서 용이 

 

PIM(Processing In Memory)

• 메모리 반도체 + 시스템 반도체 (연산하는 기억장치)
• 메모리 반도체가 일부 연산을 수행한 다음 데이터를 넘기므로, CPU로서는 그만큼 빨리 나머지 연산을 마칠 수 있다. 
• 그만큼 전력 소모도 감소하고, 발열도 줄어든다.
• 빅데이터 처리와 딥러닝에 최적화되어있다. 

 

 

 

펩리스(fabrication less) : 반도체 설계 분야 

 

파운드리 (foundry) : 설계도, 반도체 생산 분야 

 

반도체를 단순히 생산한다고해서 모두 파운드리인 것은 아니다.

가령 자체적으로 설계한 반도체를 스스로 생산하는 것은 파운드리가 아니다. 

파운드리는 외부 펩리스에 주문을 받아 위탁 생산을 하는 것을 말한다. 

 

IDM(Integrated Deduce Manufacturer): 펩리스이자 파운드리인 기업 

 

반도체 제조장비 회사 >> ASML, ASM(네덜란드) / 어플라이드 머티리얼스(미국) / 도쿄 일렉트론(일본)

 

 

시장 점유율 (2023년 기준)

D램 시장 점유율: 삼전 > 하이닉스 > 마이크론 

낸드플래시 시장 점유율: 삼전> 하이닉스 > 키오시아 >= WDC > 마이크론

시스템 반도체 나라별 시장 점유율 : 미국 > 유럽 > 타이완 > 일본 > 중국 > 한국

파운드리 시장 점유율 : TSMC > 삼전 > UMC > 글로벌 파운드리 > SMIC

팹리스 시장 점유율 : 미국 > 타이완 > 중국 > 일본 > 한국 

 

 

반도체 생산과정

- 웨이퍼 제조

- 산화

- 포토: 반도체 소자의 회로를 웨이퍼에 새기는 공정 

• 웨이퍼 위에 빛에 반응하는 감광색을 얇게 바르고
• 회로가 인쇄된 투명한 유리인 마스크를 올린다. 
• 빛을 쏘면 감광액 반응이 일어남. 
• 웨이퍼에 양각(회로가 인쇄된 마스크)이나 음각(회로의 영역이 인쇄된 마스크)으로 회로가 새겨짐. 
• 이걸 하는 것이 노광장비

노광장비(EUV)를 제일 잘하는 회사가 호주의 ASML이다. 

포토공정에서 가장 중요한 것이 빛의 회절 정도를 줄이는 것이 관건인데 파장이 짧은 빛을 사용하면 된다. 

(끼고 돌아 구부러지는 각도가 작아지기 때문)

(파장의 길이는 빛의 에너지와 반비례한다.)

 

- 식각

- 증착

- 금속 

- 배선 

- 패키징: 반도체 포장 공정 

• 물리적, 화학적 충격에서 완벽하게 보호 및 발열 최소화.
• 전력공급과 신호전달이 더욱 효과적으로 이루어지도록 보호한다. 

 

검은색 사각형, EMC(Epoxy Mold Compound) - 포장지 

EMC안에 반도체의 진짜 알맹이인 각종 소자가 복잡하게 조립되어 있음.

 

금속 와이어, 리드 프레임(Lead Frame)

반도체를 기판과 단단히 연결하는 동시에 전력을 공급한다. 

 

FOPLP, FOWLP

삼성전자 >> FOPLP(Fan - Out - Panel - Level - Packaging, 사각형 패널) 

TSMC >> FOWLP(Fan - Out - Wafer - Level - Packaging, 둥근 웨이퍼)

 

FOWLP

 

'다이(die)' - 패키징 공정을 거치지 않은 반도체.

이것이 아직 웨이퍼 위에 있는 채로 '몰딩'(다이를 에폭시로 감싸주는 과정).

이 과정에서 몰딩 소재를 웨이퍼 크기만큼 펴 바르게 되는데, 그러면서 다이를 몰딩 소재 위로 옮기고 웨이퍼를 제거 이후 나머지 작업 (재배선과 솔더볼 설치, 반도체별 절단)을 계속해 반도체 완성. 

 

웨이퍼를 제거하는 만큼 반도체의 두께와 부피를 크게 줄일 수 있고 발열도 최소화가 가능하다.

반도체가(FOPLP 채널 내부에 포함된 패널을 거치지 않고) 전자장치의 기판과 곧바로 연결되므로, 전력공급과 신호 전달 효율 상승

 

대신 생산량에 손해를 본다.

둥그런 웨이퍼 위에 네모난 반도체를 잔뜩 올려놓으면 테두리를 따라 '데드 존', 즉 버려지는 공간이 생길 수 밖에 없다. 

 

 

FOPLP

 

웨이퍼에서 다이를 떼어낸 다음, 그 크기에 맞춰 뚫어놓은 페널의 네모난 구멍 속에 넣고 몰딩과 나머지 작업을 진행한다. 

패널을 이용하므로 반도체 안에 또 하나의 작은 기판을 설치하는 셈이다. 

데드존이 거의 없다. 

생산량이 좋다. 

 

대신 열을 받으면 휘어진다. 

CPU나 AP처럼 연산과정에서 열을 많이 내는 반도체에는 FOPLP 적용을 하지 않는다. 

 

 

 

 

소재

솔더: 반도체 소자를 접합할 때 사용되는 합금 (다무라, 센주금속공업)

 

반도체는 실리콘으로 만든 원판인 웨이퍼에 설계도를 새기고 깎은 다음 소자를 설치해 만든다. 

(포토레지스트 - 설계도를 새길 때 / 불화수소 - 깎을 때 / 폴라이미트 - 소자의 보호막으로서 소자를 설치할 때)

 

 

유기소재는 무기소재보다 전기이동도가 매우 떨어진다. 

 

2차원소재 (ex - 그래핀) 

• 원자 하나 정도의 아주 얇은 두께
• 전기금속 칼코겐 화합물 (TMD), 비정질 질화붕소(aBN) : 유전율이 낮아서 전류가 잘 흐름. 

 

 

 

반도체는 트랜지스터로 구성됨. 

반도체는 전자의 흐름을 제어하는 트랜지스터로 구성됨. (트랜지스터는 모스펫으로 만들어짐.)

트랜지스터: 게이트(gate), 채널(channel), 소스(Source), 드레인(drain)

 

소스에 전압을 가해주면 전자가 채널이라는 통로로 흐른다. 흘러서 도착하는 곳이 드레인. 

여기서 전자의 흐름을 제어한다는 점에서 게이트를 '문'에 전자가 다니는 길이라는 점에서 채널을 '통로'에 비유 

 

여기서 전자가 이동하는 거리, 즉 게이트의 폭이자 채널의 길이가 몇 나노인지를 결정한다. 

 

나노 미세화에 열을 올리는 이유

> 거리가 짧아지면 트랜지스터 크기는 작아지고 트랜지스터 크기가 작아지니 하나의 반도체 안에 더 많이 집적할 수 있고 그러면 전자가 더 빨리 이동할 수 있고 데이터 처리 속도는 향상되며 전력소모는 줄어든다. 그렇게 해서 성능이 올라가기 때문에 대기업들이 나노 미세화에 열을 올리는 중이다.

 

터널 효과

반도체는 기본적으로 전자의 흐름을 제어하는 장치이다.

그런데 반도체가 너무 작아지면 전자가 통로, 즉 채널을 뚫고 엉뚱한 곳으로 이동할 수 있다. 

거시세계가 아닌 미시세계의 물리법칙인 양자역학에 영향을 받기 때문이다. 

이를 터널효과(터널링)이라고 한다. 

이것을 방지하거나 활용하면 반도체는 좀 더 효율적으로 전자의 흐름을 제어할 수 있다. 

그렇게 해서 제시된 해결방안이 '채널의 길이는 짧게 유지하되, 게이트와 닿는 면의 개수를 늘려보자'

 

핀펫(닿는 면이 세 개) - 인텔(2010년대 초반)

GAA(닿는 면이 네 개) - 삼성전자

 

7나노 반도체까지는 핀펫 OK, 하지만 그 이하로는 다른 구조가 필요하다. (그래서 나온 것이 삼성전자의 GAA)

 

2022년 6월 삼성전자는 GAA로 3나노 반도체 양산을 세계최초로 성공했다. 

 

 

 

2차전지 

반도체와 2차전지는 완전히 구분되는 분야가 아니다.

전기자동차에 쓰이는 고성능 2차전지에는 제어장치의 일부로 반드시 반도체가 들어간다.

 

2차전지는 리튬이온이 양극재와 음극재 사이를 오가며 전기를 충전하고 방출한다. 

이때 양극재와 음극재의 사이에서 리튬이온의 통로가 되는 것이 전해질, 2차전지의 전해질은 액체다. 

액체는 그런데 물리적으로 불안정하다.

반면에 전고체 배터리는 말 그대로 전해질이 고체이다. 따라서 안정적이고 기존의 2차전지보다 에너지 효율도 좋다. 

 

소재 비율이 어떻게 되느냐에 따라 배터리의 효율이 결정된다. 

 

배터리 개발이 비싼 이유는 리튬이 채굴과 가공이 쉽지 않기 때문이다. 

 

배터리 생산량이 증가하면 원가가 절감되고, 배터리 성능이 또 증가하면 가격이 줄어든다. 

그러면 전기자동차가 싸진다. (배터리가 차지하는 비율이 40% 이상이기 때문이다.)

 

LFP배터리(리튬, 철, 인산)이 3000사이클까지 가능한데 이것이 대부분 중국제이다. (31% 차지)

 

 

딥러닝

딥러닝은 인간의 뉴런과 시냅스의 작동 방식을 모방한 '인공신경망' 방식의 알고리즘으로 빅데이터를 분석한다.

 

입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다. 

 

핵심은 은닉층의 층수와 각 층에서 연산을 수행하는 '노드'의 수이다.

 

즉, 은닉층의 층수가 많고 각 층의 노드가 많을수록 입력층에서 투입된 데이터가 출력층을 향해가는 과정에서 거치는 연산과정이 기하급수적으로 증가한다. (각 노드는 이전 층의 모든 노드의 결괏값을 연산한다.)

 

NPU(Neural Processing Unit) : 딥러닝, 또는 머신러닝에 특화된 인공지능 반도체를 ANN방식의 알고리즘을 지원한다. 

 

 

구글 딥마인드

- 알파폴드 

  > 단백질의 2차원구조(아미노산들의 염기서열)로 먼저 그려본 다음, 이것들을 보아 최종적으로 3차원구조로 형성.

 

- 로제타 폴드

  > 2차원구조와 3차원구조를 동시에 만들어 비교하면서 완성도를 끌어올림. 

 

 

구글 인공지능 PaLM(Pathway, Language Model)

언어모델: 인간의 언어를 이해할 수 있는 인공지능, 텍스트로 구성된 대량의 데이터를 학습해 인간과 소통한다. 

 

PaLM은 정말 필요한 데이터 위주로만 학습한다.

딥러닝 성능을 크게 높여 빅데이터가 아닌 스몰데이터 만으로도 충분한 성능을 발휘할 수 있도록 설계됨. 

 

 

 

클라우드

클라우드는 따로 서버가 필요하지 않다. 광대한 네트워크 자체를 가상화된 서버로 사용한다. 물론 그 네트워크를 유지하기 위해 물리적인 서버가 필요하긴 하지만, 그 개수를 크게 줄이는 것이 가능하다. 

 

클라우드에 인공지능 반도체가 필요한 이유

• 클라우드에는 막대한 데이터가 여기저기에 분산되어 있음.
• 이 중 사용자가 원하는 것을 재빨리 찾아줘야 함.
• 작업내용을 실시간으로 백업, 훗날을 위해 잘 보이는 곳에 쌓아두기
• 이는 병렬 연산에 특화된 GPU가 잘할 수 있는 일들이다. 
• 그런데 사용자와 데이터가 많아지면서 더욱 고성능의 인공지능 반도체가 필요해졌다.
• 게다가 인공지능 반도체는 효율이 매우 좋아 전력도 적게 소모한다. 
• 클라우드 서비스를 제공하는 기업들이 반도체를 자체 개발하는 이유가 바로 이것이다. 

 

 

 

컴퓨터 비전: 인공지능이 얼마나 정확하게 시각정보를 인식하는지

BCI(Brain Computer Interface): 인공지능이 인간의 뇌와 곧바로 연결되어 상호작용

 

 

 

로봇 

로봇의 핵심부품

: 구동용 부품(서보모터, 감속기 등), 제어용 부품(컨트롤러 등), 구조용 부품(엔드 이펙터 등), 센서 

 

로봇산업은 반도체 산업만큼이나 보수적이다.

반도체 기업들이 불화수소 같은 소재의 공급처를 쉽게 바꾸지 않으려고 하는 것처럼, 로봇 기업들도 중요부품의 공급처를 잘 바꾸려 하지 않는다. 

 

 

 

전장 반도체 

전장 반도체: 자동차에 들어가는 각종 전자 장치에 쓰이는 반도체 

 

전장 반도체는 그 쓰임에 따라 여러 종류로 구분된다. 

 

 

아날로그 반도체: 아날로그 신호를 디지털 신호로 바꿔주는 반도체 

• 빛, 소리, 압력, 온도 같은 것들을 전자장치가 이해할 수 있는 디지털 신호, 즉, 0과 1의 조합(기계어)으로 변환하는 것.
• 가령 자율주행 자동차는 주행 중에 사방이 무엇이 있는지, 자신의 위치가 어디인지, 얼마나 빠르게 달리고 있는지 등을 실시간으로 파악해야한다. 
• 이때 세상의 무수한 아날로그 신호를 순식간에 디지털 신호로 바꿔주는 기계어 전문가가 아날로그 반도체다. 
• 스마트폰이나 디지털 카메라에 부착된 이미지 센서도 가장 대표적인 아날로그 반도체다. 

전체 전장 반도체 시장에서 아날로그 반도체 시장의 비중은 59퍼센트에 이른다. 

아날로그 반도체를 지배하는 자가 전장 반도체를 지배한다. 

우리나라의 대표적인 기업으로는 LX세미콘이 있다. 

 

LX세미콘 주력 상품 중 하나가 디스플레이용 아날로그 반도체. 

 

 

 

화합물 반도체: 특정한 성질을 얻기 위해 여러가지 물질을 화합해 만든 반도체 

• 가령 실리콘으로만 만든 반도체는 열에 약하다. 150도만 넘어가도 기능을 상실한다. 이러면 전장 반도체로 쓰기 힘듦.
• 반면에 실리콘에 탄소를 결합한 '실리콘카바이드(SiC)'나 질소와 갈륨을 결합한 '질화갈륨(GaN)'으로 반도체를 만들면 각각 2000도와 1000도 이상의 고열을 견뎌낸다. 
• 자연스레 고전압도 견딜 수 있어 사용처가 무궁무진하다. 
• 전기자동차에서 전압을 분배하는 역할을 맡는 전력 반도체(업계에서는 전력 반도체와 화합물 반도체를 동의어처럼 쓴다.)로의 쓰임이 대표적이다. 

 

 

뉴로모픽 반도체

인간의 뇌와 비슷한 구조의 반도체 

 

CPU는 연산단계마다 올바른 진단을 위해 끊임없이 램에서 데이터를 불러온다.

그렇게 하나하나 답을 찾아간다. 그러다가 중간에 잘못된 판단을 하면 최종결과가 틀리게 된다.

 

그러나 뉴로모픽 반도체는 동시다발적으로 저장과 연산, 실시간 피드백을 수행하여 전력소모가 감소한다. 

 

뉴런의 접점이 100조 개에 달하는데 엄청난 물량을 재현하려면 반도체 소자의 집적도를 극한의 수준까지 밀어붙여야 함.

>> 해결책: TSV

 

이종집적

말 그대로 다른 종류의 반도체를 하나로 합치는 것.

Sip(System in Package)

• 여러 기능의 반도체를 하나로 묶는 것.
• CPU, GPU, D램을 하나로 묶음.

SoC(System in Chip)

• 하나의 반도체 안에 CPU, GPU, D램이 다 있음.
• 공간활용과 전력에 이점이 있다. 

 

 

디지털 반도체 vs. 양자 반도체

디지털 반도체	양자반도체
슈퍼컴퓨터를 포함해 우리가 현재 일반적으로 사용하고 있는 디지털 컴퓨터의 반도체	미세한 입자의 흐름을 따름.
정보의 최소단위는 비트	큐비트
한번에 '1' 또는 '0'을 가진다.  (거시세계의 논리) >> 이것이 곧 정보	'1'일 수도 있고 '0'일 수도 있음.  입자의 중첩(양자얽힘)현상 이용
2비트는 네 번에 걸쳐서 정보를 나타냄.	2큐비트는 한번에 00, 01, 11, 01 을 동시에 정보로 나타냄.  속도가 훨씬 빠름.

 

 

엔비디아

CUDA(Compute Unified Device Architecture)

- 그래픽 외에 일반적인 데이터의 연산을 수행한다. 

 

이것을 무료로 제공하였는데

그 이유는 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 엔비디아의 생태계를 구축하고자 하였기 때문이다. 

 

 

세레브레스 시스템스(Cerebras systems)

WSE(Wafer Scale Engine)

- 거대한 크기의 반도체

 

대부분의 반도체는 기판을 통해 반도체나 부품과 연결된다. 

바로 이 기판 그리고 기판과 반도체를 연결하는 접합부에서 전기신호 지연의 50%가 발생한다. 

즉, 기판만 없애도 성능을 50% 정도 끌어올릴 수 있다는 것이다. 

 

 

ACCEL

ACCEL (All - analog Chip Combining Electronics and Light) - 중국에서 개발됨.

- 아날로그 광전자 반도체 

 

일반적인 아날로그 반도체는 컨버터(변환기)를 통해 현실의 아날로그 신호를 컴퓨터가 다른 전기신호로 바꿔준다. 

ACCEL은 컨버터가 없다.

대신 아날로그 신호를 일단 받아들인 다음, 그 자체로 전류나 전압을 발생시키는 '포토다이오드'가 들어간다.

그래서 기존의 아날로그 반도체에 비해 뛰어난 성능을 가지고 있다. 

 

인공지능 개발에 쓰이는 엔비디아의 A100보다 연산속도는 3000배 빠르고, 전력소모는 400만 배 적다는 것을 증명하였다. 

발열도 거의 발생하지 않는다. 

 

ACCEL은 아날로그 신호를 디지털신호로 변환하는 대신 그 자체로 다루기 때문에 연산을 하지 않는다. 

특히 미세화가 불필요하다. 

 

그러나 상용화하기에는 빛 처리만 가능하다는 한계가 있다. 

 

 

미국의 반도체 전략

미국의 대중 반도체 규제(반도체법)

- 요약: 반도 기업이 중국에 투자하지 않으면 미국정부가 직접 보조금을 줄거다.

- 주요내용

• 예상보다 수익을 많이 내면 보조금을 토해낼 것
• 미국 정부가 반도체 시설에 접근할 수 있도록 할 것 
• 중국에 투자하지 말 것
• 미국에 시설을 짓고 미국인을 채용할 것
• 가격을 낮춰 치킨 게임을 하지 말 것 

 

미국의 큰 그림 

• 반도체 설계 : 미국
• 반도체 소재 공급 : 일본
• 반도체 양산(파운드리) : 한국 & 타이완

 

반도체 대란 

2021년 팬데믹 시기 반도체 대란 이유

1. 팬데민 때문에 신차 구매가 감소할 것으로 예측한 자동차 기업들이 전장 반도체 발주량을 줄였다.
2. 전장반도체 기술의 낙후.
3. 천재지변(지진과 화재로 르네사스 일렉트로닉스 공장 파괴 / 텍사스 주 한파 인피니언, NXP 반도체 공장 가동 중단)

전장 반도체 시장이 매년 10퍼센트씩 꾸준히 성장할 것으로 보이자, 삼성전자와 SK하이닉스가 그에 맞춰 대응하고자 하는 중이다. 

 

현재 삼성전자는 이미 테슬라에 14나노 전장 반도체를 공급 중이다. 이후 4나노 전장 반도체 공급도 삼성전자가 따낼 가능성이 크다. 

 

삼성전자는 하드웨어에 집중하고 SK하이닉스는 소프트웨어에 집중하고 있다. 

 

 

K칩스법

보통 자산을 기준으로 10조원 이상은 대기업, 5000억원 이상, 1조원 미만은 중견기업, 5000억원 미만은 중소기업이다. 

대기업과 중견기업에 15퍼센트, 중소기업에 25퍼센트의 세제 혜택을 주는 조정안이 2023년 3월 국회를 통과했다. 

 

 

 

 

 

 

+

나노: 나노미터(1나노미터는 10억분의 1미터)

 ex) 인간의 머리카락은 8나노미터 정도

 

유전율: 전류가 외부 자기장에 영향받는 정도 

 

모뎀: 원활한 무선통신을 지원하는 반도체

무선통신: 잔파에 데이터를 실어 주고 받는 것 

모뎀은 데이터를 전파에 실을 수 있도록 변환하는 일, 전파에서 데이터를 분리하는 일을 모뎀이 담당한다. 

 

 

LED: 전기신호를 광신호로 바꿔주는 발광소자, 반도체의 일종 

 

청색 LED

• 기존에 개발된 적색 및 녹색 LED와 함께 삼원색을 완성하는 마지막 퍼즐이었다.
• 빛은 파장이 낮아지면 에너지가 증가한다. 삼원색 중 청색의 파장이 가장 짧다. 
• 즉, LED가 청색을 띠려면 높은 에너지를 발산해야 하는데 이 정도의 전류 흐름 제어는 쉽지 않다. 
• 그런데 2014년 일본에서 개발됨.
• 에너지 효율을 높일 수 있다는 점에서 매우 각광받는 중이다.

 

전기신호지연의 50%가 접합부에서 발생한다. 

 

재배선: 몰딩 중에 흐트러진 배선을 바로잡거나 강화하는 과정.

솔더볼: 기판과 반도체를 연결해 전력을 공급하고 신호를 전달하는 부품. 

 

FI(Fan - In) : 솔더볼을 다이 크기를 넘지 않을 만큼만 설치하는 것.

FO(Fan - Out): 솔더볼을 다이 크기를 넘어갈 정도로 설치하는 것. - 구조 특성 상 전력공급과 신호전달에 유리.

 

 

V2X (Vehicle-to-Everything)

: 도로를 함께 주행 중인 다른 자동차들과 연결되어 정보를 주고 받는 것.

 

언어모델: 인간의 언어를 이해할 수 있는 인공지능, 텍스트로 구성된 대량의 데이터를 학습해 인간과 소통한다. 

 

배터리 수명 단위 사이클 (Cycle)

: 1사이클은방전된 배터리를 최대치까지 1회 충전하는 것을 말한다. 

: 만일 500 사이클이 넘어간 스마트폰이 있다면 그 스마트폰은 배터리용량이 80%미만일 것이다. 

이 책을 한 줄로 요약하자면 다음과 같다. 

'우리는 예지력을 갖고 미래를 알아맞힐 수는 없지만, 우리가 원하는 미래를 만들기 위해 노력하고 대응할 수 있습니다.'

 

 

 사람들은 예상하지 않은 미래가 오면 두려워한다. 그렇기 때문에 다가오는 미래에 대비하기 위해 각종 예방책과 대응수단을 마련한다. 카이스트 미래전략 2024는 미래에 효과적으로 대비하기 위해 과거와 현재, 미래를 한 권에 담아 독자에게 최대한 주관적인 요소를 배제하고 객관적으로 정보를 전달하고자 한다. 

 첫 번째 목차인 포스트 AI시대 휴머니즘의 미래는 도구가 어떻게 진화를 해왔는지 살펴보고 현 시점에 기술이 얼마만큼 발전했는지 설명한다. 가장 인상깊었던 목차는 초지능 사회를 열어줄 21세기 새로운 도구인데 여러 도구를 소개했지만 그 중 펌웨어의 도전 부분은 많이 충격적이었다. 이전에 필자는 사이버펑크라는 애니메이션을 본 적이 있는데 이 애니메이션은 2070년의 인간의 미래모습을 그린 작품으로 신체에 기계장치가 이식된 채로 살아가는 삶은 어떨지 보여준다. 이 작품을 보면서도 충격이었지만 실제로 비슷하게 그러한 시도를 현재 2023-2024년에 시행되고 있었다는 점이 충격이었다.

 한 가지 예를 소개하자면 최근 바이오닉스 분야에서 가장 뜨거운 이슈는 바로 인공 청각과 인공 시각이다. 인공 청각은 손상된 와우에 전극을 삽입해 전기신호로 변환된 소리를 청신경에 전달하는 장치인데 이미 1970년대에 사용화가 되어 선천적으로 청력을 잃은 많은 청각장애인에게 세상의 소리를 들려주고 있다고 한다. 또 일론머스크의 뇌공학 스타트업인 뉴럴링크는 뇌에 실 형태의 미세전극을 매우 높은 밀도로 정교하게 삽입하고 신경세포를 선택적으로 자극하거나 측정된 신경신호를 무선으로 전송하는 기술을 개발하고 있다. 이 기술이 상용화된다면 뇌를 직접 자극해 사물을 보게하고 소리를 듣게 하고 마비된 사지를 로봇의 힘을 빌려 움직일 수 있게 할 수 있다고 하는데 시간이 많이 걸리기는 하겠지만 실현된다면 이것 자체로 바이오 산업에서 챗GPT 만큼의 파장을 일으킬 수 있을거라고 생각한다. 하지만 이렇게 장애를 가진 사람들의 한계를 극복할 수 있는 장점이 될 수도 있지만 앞서말한 애니메이션 사이버펑크처럼 장애가 없는데도 신체의 기능을 높이기 위한 인간 증강의 기술로 활용될 수도 있다는 불안감도 준다. 이로 인해 인위적으로 개인의 능력을 증강한 사람이 그렇지 않은 사람보다 더 상위 계급이 되어 새로운 양극화를 만들어낼 수 있다. 따라서 우리가 원하는, 즉 인류의 행복을 위해서는 바이오닉스 기술의 감시와 통제는 필수적으로 이행되어야 할 것이다. 

 

 두 번째 목차인 변화에 대처하는 STEPPER 전략에서는 기업이나 국가, 개인, 가정이 다가오는 미래에 어떻게 대처해서 급변하는 사회에 대비할 수 있는지 담았다. 여기서 우리나라가 인구가 꾸준하게 감소하고 있는데 이에 대한 대비로 이민자를 수용해야한다는 얘기가 나온다. 이와 같은 유사 사례로 독일이 이민자 정책에 성공했다는 걸 알고 있었던 필자는 이 책에서 어떤 해결책을 제시할지 궁금했다. 여기서는 이민자 정책의 장단점을 따지기에 앞서 왜 인구감소가 문제인지 이민자 정책을 시행한 뒤의 우리나라가 어떤 사회로 뒤바뀔지를 설명했다. 일단 인구가 줄어든다는 것은 인재가 줄어든다는 것으로 이는 국가경쟁력의 약화로 이어진다. 그렇기에 해외 이민자들을 받아들여 우수인재 유치에 힘써야한다는 것이 주된 내용이었다. 그러나 해외 이민자들을 받아들였을 때의 우리 사회 구성원들이 제대로 수용할 수 있을지는 의문이다. 아직까지 외국인에 대한 편견이나 선입견이 존재하기에 이에 대한 교육이 필요하고 이민자들이 우리나라에 왔을 때 잘 자리잡을 수 있도록 해주는 것이 중요하다. 이 책에서는 인구감소의 문제에 대해 국가가 더욱 적극적으로 힘써줘야한다고 주장하고 있는 듯하다. 필자 또한 개개인의 노력만으로는 이 문제를 해결할 수 없다고 생각하기에 국가가 전면적으로 나서야한다고 생각한다. 이처럼 두 번째 목차에서는 STEPPER가 되기위해 우리는 무엇을 신경써줘야하는지 방향을 알려준다.

 

 '선비정신', 우리 선조들이 정파나 개인의 이해관계를 떠나서 오로지 대의와 국가, 백성을 위해 시시비비를 가리고자 하는 한국 고유의 정신. 요즘 우리나라에서는 이런 모습이 거의 보이지 않는 것 같다. 모두가 선비정신을 갖고 대의와 국가를 위해 자신이 맡은 위치에서 힘쓴다면 지금 현재 우리나라의 위기는 충분히 극복할 수 있을 것이라고 생각한다.

 

 2024년 세계의 정세와 우리나라의 상황, 그리고 산업의 동향을 한 권의 책을 통해 대략적으로 파악하고 자신만의 새로운 인사이트를 얻고 싶은 분들에게 이 책을 추천한다.