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<자막원문>

  • 진행 : 이수환 디일렉 전문기자
  • 출연: 최양규 카이스트 전기및전자공학부 교수

-안녕하세요. 디일렉 이수환입니다. 오늘 최양규 교수님과 함께 뉴로모픽 반도체에 관해서 얘기를 할 텐데요. 먼저 공지 하나 드리겠습니다. 저희가 최양규 교수님이 발표하신 뉴로모픽 반도체에 관련된 웨비나 내용을 발표를 할 예정입니다. 일단 저희 쪽에서 유료로 하는 웨비나니깐요. 많은 참여 부탁드리고 일단 교수님 안녕하십니까?

“안녕하십니까.”

-제가 교수님 오시기 전에 이번 8월이죠. 저희가 촬영을 8월 27일 날 하고 있는데 이번 달에 최근 논문을 하나 발표하셨더라고요.

“네, 맞습니다.”

-기사도 굉장히 많이 나왔고 그래서 2001년부터 미국에 계시다가 이후에 2004년에 한국에 오셨고 제가 하신 걸 보니까 굉장히 다양한 반도체를 개발하셨더라고요. U램도 하시고 또 물에 넣으면 사라지는. 녹으면 사라지는 반도체도 하시고 또 우주에 나가서 우주 방사선을 받으니까 스스로 복구할 수 있는 반도체도 개발하시고 또 CNT 그래핀 반도체도 하시고 이렇게 다양한 종류의 반도체를 개발하시는데 이번에 뉴로모픽을 하시게 된 계기나 이런 게 따로 있습니까?

“지금까지는 소자 수준에서 연구만 했었는데.”

-소자 수준에서요?

“최근에 결국은 대학 연구라는 게 정부 지원 연구비와 무관해질 수는 없고요. 지능형 반도체 사업 이런 것들이 시작돼서.”

-국책사업 같은 거 말씀하시는 거군요?

“과제를 따기 위해서 할 수밖에 없었던 상황이었고 사실 그게 가장 솔직한 대답이고요.”

-그런 것들이 또 상용화가 되면 국가 경제나 이런 것들에 직접적인 영향을 줄 수 있으니까요. 제가 좀 의미 있게 봤던 기사가 하나 있었습니다. 2006년도였는데 나노팩과 같이 3나노 핀펫(FinFET) 반도체 개발에 관련된 내용이 나와 나왔더라고요.

“네, 맞습니다.”

-2006년이면 제 기억으로도 그때 인텔이 내놓은 CPU가 45나노 65나노. 처음으로 그들 이름은 트라이 게이트(Tri gate), High-K 기반의 이 기술을 썼던 거로 기억이 나는데 이때부터 이미 3나노 핀펫에 대한 연구 개발을 좀 하셨던 거군요?

“네.”

-당시에는 좀 상황이 좀 어땠습니까?

“제가 버클리에서 핀펫으로 박사 학위 받을 때 IDM(Integrated Device Manufacturer) 2001년도 학회에서 13나노. 근데 Technology node(기술 노드)로 보면 훨씬 더 작은 크기죠.”

-훨씬 작죠. 지금도 3나노가 아직 좀 있어야 하는데.

“그래서 엔드 포인트를 한번 가보자. 그래서 카이스트에 2004년도에 1월 1일 날 와서 오자마자 열심히 해서 2년 만에 3나노미터(nm)를 찍은 거죠. 그로부터 정년 퇴임까지 시간이 너무 많이 남아 가지고 이제 작게 만드는 건 안 되고 그래서 기능성을 구현하는 쪽으로 unified nand muscle memory D램과 플래시 메모리 합성. 그다음에 지금 말씀드린 뉴로모픽 기술 그다음에 보완 소장 등등으로 연구를 하게 된 거죠.”

-그러면 이미 2006년도 당시에 우리가 지금 가장 작게 만들 수 있는 어떤 로드맵이 세워져 있는 3나노까지는 이미 랩 단위에서는 구현이 어느 정도 됐다는 얘기군요?

“그 당시에 그랬었죠. 그때는 ITRS(International Technology Roadmap) 로드맵에도 그게 20나노 이후로는 안 보였었거든요.”

-맞습니다.

“그랬던 시절에 3나노까지 했기 때문에 모 회사의 사장단 회의에서는 봐라. 이런 연구 결과가 있다. 그래서 3나노미터까지는 무조건 간다. 그러니까 내 앞에서 안 된다고 얘기하지 마라. 그래서 그분 아직도 현업에서 열심히 잘.”

-말씀하시는 거 보니까 대충 어느 분인지 알 것 같은데 그 당시에는 핀펫이라는 이 트랜지스터 게이트 구조였지만 지금은 또 언론에서도 많이 얘기하지만, 게이트 올 어라운드(Gate-All-Around, GAA)라든지 나노펫이라든지 아니면 삼성처럼 MBCFET이라든지 이름만 좀 다르고 나노 자체는 이미 그 당시에 어느 정도 구현이 됐다는 거군요.

“맞습니다. 삼성의 멀티프리즈 취하는 MBC펫이 인테리어 리본 펫이고요. 두 개. 그건 회사마다 자존심이 있어서 이름을 바꿔주는 거고 핵심은 게이트 올 어라운드.”

-핵심은 동그란 원통형으로 들어가는 게 가장 핵심이군요. 알겠습니다. 그 이후에는 어느 정도 우리가 갈 데까지 가보자고 3나노로 찍으셨잖아요. 이후에 방향성을 많이 하셨는데 제가 뉴로모픽 칩을 보면 말 그대로 뉴런 행과 뉴런의 집합체 시냅스를 그 구조를 이용한 거지 않습니까? 어떤 수렴 진화 같기도 하고 사람의 뉴런 구조를 꼭 따라가야 하는 이유가 있나요?

“그럴 이유는 없고요. 수억 년 동안 진화를 해 온 결과물로서 우리가 우리 머릿속은 D램, S램 플래시 없이 그다음에 CPU, GPU, MPU 없이 생각도 하고 기억도 하고 다 하잖아요. 앞으로 우리가 갈 지향한 바는 이거에요. 그 어떤 시스템도 이걸 못 따라가잖아요. 당연히 미개한 반도체 기술이 선진화된 자연을 모방하는 건 그건 거역할 수 없는 시대적 흐름인 거죠.”

-하긴 뭐 이제 케블라(Kevlar) 섬유 같은 것도 거미줄이나 이런 것들도 많이 자연에서 우리가 아직도 생물체에서 배워올 점이 아직도 많이 있어서 반도체에서 흔히 얘기하는 무어의 법칙 이후의 돌파구를 이쪽으로 한번 마련해 보겠다는 차원으로 이해하면 될까요?

“네. 작게 만드는 것보다는 다르게 만드는 쪽으로.”

-다르게 만드는 쪽으로. 근데 보통.

“그게 대세죠.”

-근데 보통 작게 만드는 게 더 좋다고 우리가 업계에서 받아들여지고 있고 그게 꼭 D램 같은 경우에는 생산성하고 굉장히 밀접한 관련이 있지 않습니까? 그럼 이런 칩들은 실제로 나노팹에서 뉴로모픽 칩도 만들고 하셨는데 상용성은 좀 어떻습니까?

“아까도 말씀드렸다시피 100% CMOS 공정을 썼기 때문에 지금까지 리포트 된. 그러니까 CMOS 공정을 써서 만들어진 게 IBM의 트루노스, 인텔의 로이히 이외에는 거의 없거든요. 저희가 한 것은 S램도 쓰지 않고 S램 셀이 32F스퀘어(F-Square)거든요. 저희는 싱글 트랜스를 써서 시냅스를 만들었기 때문에 6F스퀘어 뉴런도 22,000F스퀘어 대비 6F스퀘어. 그러니까 이렇게 작은 걸 CMOS로 만든 거니까 아직 전례가 없죠.”

-이제까지 한 번도 없었습니까?

“동시 집적으로. 보통은 유럽만 보이거나 시냅스만 보이거나 그래요. 그래서 뉴런 한 사람들은 회로 만들고 그다음에 시냅스는 멤리스터(memristor(memory+resistor) 이런 걸 써서 백 엔드 메탈 공정. 지금 메탈이 10층이 넘어가지 않습니까? 거기에 시냅스를 만들려고 11, 12, 13을 또 쌓고 하는 게 말은 쉽지만, 하기는 어렵거든요. 아직은 그런 수준이에요. 근데 뉴런과 시냅스를 동시에 이렇게 동일 평면상에서 모놀리틱(monolithic)하게 인테그레이션(integration)하는 건 이게 바로 집적기술의 핵심이거든요. 따로따로 만들어서 모듈화시키고 옛날에는 전자분도 보면 이렇게 납땜으로 이렇게 했잖아요.”

-맞습니다.

“그걸 PCB 보드 상에서 마운트 해서 모듈화시켰죠. 앞으로는 시스템이 패키지 모든 게 다 그냥 칩 안에 다 들어가는 이 단계를 향해 가고 있는 거예요. 그런 관점에서 보면 이거 만들고 이거 만들어서 내지는 아래 만들고 위 만들고 하는 게 아니고 동시에 한꺼번에 만들면 이것보다 좋은 게 없죠. 그것도 심을수록 그러니까 상용화 관점에서 굉장히 앞서 있다.”

-앞서 있다. 현재 보통 우리가 업계에서 상용화돼 있는 칩들이 SoC나 이런 것들을 보면 나름의 AI 기술들 같은 게 좀 들어가 있지 않습니까? 각자 안에 내장한 경우도 있고 아니면 IP를 외부에서 개발해서 어떤 어필을 하려는 업체들도 있고요. 그런 AI·IP랑 비교해 보면 이 뉴로모픽 칩이 가지는 우열성이라고 할까요. 그런 것들이 좀 있나요?

“결국은 현재 지금 파운드리에서 생산되고 있는 GPU나 MPU라는 게 크게 폼노이만 아키텍처에서 많이 벗어나 있지는 않거든요.”

-그렇죠. 순차적으로 처리하는 방식으로 돼 있죠?

“네. 아까도 봤지만, 제3의 물결에 해당되는 연산도 하고 연산 결과를 다른 데로 보내지 않고 자기가 기억하고 있다가 그다음 연산을 또 받아서 하는 완벽한 뉴로모픽 기술은 아직 상용화된 바가 없죠. 아까 말씀드린 대로 인텔의 로이히하고 IBM의 트루노스 정도.”

-그러면 트루노스나 로이히랑 비교했을 때 교수님께서 개발하고 계시는 뉴로모픽 칩의 어떤 차이점이 좀 있을까요?

“네. 뉴런 시냅스 동시 기술인데 사이즈가 작죠.”

-사이즈가 얼마나 보통 작은 겁니까?

“뉴런은 아까 22,000:6, 시냅스는 32:6. 그니까 뉴런 하나에 시냅스가 1,000개에 연결된다면 32 곱하기 1,000 하고 6 곱하기 1,000이니까 어마어마하게 칩 사이즈로 보면 계산은 안 해봤습니다만 아마 10분의 1 토막도 안 될걸요. 그렇다 하면 가격이 10분의 1로 떨어지는 거죠.”

-가격이. 또 반도체에서 굉장히 중요한 게 또 가격이지 않습니까. 또 기존 공정 CMOS 공정을 그대로 이어가면서 가격까지 저렴하다는 스스로 좀 받아들여도 괜찮을지?

“네 그렇죠. 멤리스터라든가 예를 들면 일렉트론라이트를 쓴다거나 이건 아직 CMOS 공정도 없을뿐더러 이걸 하려면 또 보통 요즘 팹 하나 짓는데 기본이 20조고 EUV 들어가면 40조거든요. 팹 하나당. 그러니까 투자를 했는데 실패하면 안 되는 거잖아요. 그래서 그런 관점에서 유리하죠.”

-IBM이나 인텔이 칩을 내놓은 지가 제가 찾아보니까 좀 몇 년 정도 됐더라고요. 이후에는 별다른 얘기는 없는 것 같아서 기술적 허들이 좀 뭐가 좀 있을까요?

“아까도 말씀드렸다시피 사이즈가 너무 커요.”

-칩의 사이즈가 크다는 거죠? 기본적으로.

“그래서 초창기 CMOS 이미지 센서가 되게 그걸로 고생 많이 했거든요. 사이즈도 크고 일드(yield)가 또 수율이 되게 낮아요. 아마 지금 그런 문제가 있는 거죠. 그래서 뉴런도 좀 작게 만들고 시냅스도 작게 만들어서 개당 가격이 클라우드 컴퓨팅이 아니고 엣지 컴퓨팅에 쓸 정도로 떨어져야 되거든요.”

-지금은 얼마 정도 한다고 보면 될까요?

“가격은 잘 모르겠습니다. 근데 결국은 기업이 살아남은 건 하이엔드에서 돈을 벌어서 사는 게 아니고 로우엔드에서 돈을 벌어 살거든요. 초창기 4메가, 16메가 256메가까지는 서버 중심이었어요. 일본이 히타치, NEC, 도시바 얼마나. 전 세계를 휘어잡았거든요. 그다음에 서버 대신 PC로 넘어가면서부터 PC는 그렇게 수명이 25년 보장되는 D램이 필요가 없어요. 그냥 성능 떨어져도 싼 게 좋은 거예요. 그래서 우리나라가 로우엔드를 잡아가지고 우리가 일본을 제압하려고 한 건 아닌데 결국은 결과적으로 제압하게 된 건데 지금 나오고 있는 인텔의 로이히나 IBM의 트루노스가 아직 하이엔드 수준이거든요. 그런데 일반화 휴대폰에 들어가고 엣지 컴퓨팅을 하려면 당연히 취급 가격이 다른 것보다 떨어져야 돼. 그래서 로우엔드는 아직 못 가고 있고 저희가 제안한 이런 작은 크기의 뉴런과 시냅스가 들어가야만 지금 메모리나 CPU 생산하는 그 가격으로 내려와야 비로소 이게 이제 CPU, GPU를 교체하면서 쓰이게 되겠죠. 이보다 비싸다면 그렇잖아요. 시속 200km 나오는데 1억 원 하는 차하고 시속 50km밖에 안 되지만, 100만 원 하는 차가 나오면 그건 경쟁이 안 되는 거에요.”

-경쟁이 안되죠.

“70억 인구를 보면 싼 게 좋은 겁니다. 그래서 로우엔드를 장악해야 됩니다. 그니까 아직 테크니컬 허들이 로우엔드로 가기에는 너무 크고 너무 비싸고 그게 테크니컬 허들입니다.”

-보통 반도체가 처음 만들 때에는 굉장히 사이즈가 크다가 결국에는 어떤 군사 기술처럼 점점 메인 스팀으로 내려오고 점점 일반 대중들이 쓰게 되는 기술로 될 텐데 혹시 교수님이 생각하시는 뉴로모픽 반도체의 상용화 시점은 예상해 보면 얼마 정도 되는지? 쉽지는 않겠지만.

“전혀 근거 없고요. 그냥 제 사견으로 봤을 때 3, 4년은 더 있어야 하지 않을까.”

-3, 4년은 더 필요하다.

“그다음에 이게 제품. 1st generation, 2nd, 3rd generation. 대개 안정화 단계를 3rd generation으로 보거든요. 제가 말한 1st generation AI 칩이 한 3년 후니까 누구나 쉽게 값싸게 사용할 수 있는 시점은 그로부터 어느덧 3년. 그러니까 6년 후 정도가 되지 않을까? 조심스럽게 생각해 봅니다.”

-제가 이제 반도체 기사를 쓰면서 뉴로모픽 칩에 대해서 좀 크게 인지했던 거는 아무래도 큰 기업들이 움직였을 때였는데 물론 인텔도 있고 IBM도 있습니다만 2016년에 SK하이닉스가 램리서치나 지금은 머크에 인수된 버슘 같은 기업들이 같이 스탠퍼드 대학이랑 같이 뉴로모픽 반도체를 개발한다고 그랬거든요. 당시부터. 교수님이 보시기에는 이때부터 시작을 하긴 했는데 지금 3, 4년 뒤면 2014년, 2015년 정도지 않습니까. 상용화된다고 그러면 스마트폰이나 이런 데도 충분히 쓸 수 있는 그 정도 기능은 된다는 말씀이신 거죠?

“그렇죠. 아까 했지만, 서버에서 PC에서 이제 모바일 디바이스로 넘어갔거든요. 이게 갈수록 로우엔드가 되고 PC는 집에 한 대만 있으면 되지만 휴대폰은 개인당 한 개 내지 두 개 있어야 하니까요.”

-그렇죠.

“당연히 휴대폰에 들어가지 않는 디바이스라면 이건 시장에서 살아남기가 좀 어렵지 않을까.”

-에너지 하베스팅도 그쪽도 굉장히 잘 직접 돼 있는 칩이라고 봐야 될 텐데 이게 서버나 데이터 센터용으로는 좀 어떻습니까?

“에너지 하베스트하고 에너지 제너레이터하고 구분을 해야 되는데요. 제너레이터는 보통 킬로와트(kW) 못 잡아도 와트급 이상. 그리고 하베스트는 밀리와트(mW)급 이하. 그러니까 하베스팅은 아무리 많이 봐봤자 하베스트인 거죠. 그걸로 서버를 구동하는 건 불가능하고.”

-불가능한가요?

“대신 여러 가지가 있죠. 사람 몸에 관절이나 눈꺼풀이나 온갖 이런 데. 신발, 안창, 인솔 이런 데 다 해가지고 하루 종일 잠 안 자고 열심히 뛰어 가지고 하면 휴대폰에 한 눈금 정도는 올릴 수 있겠죠. 아직은 그 정도입니다.”

-그러면 대안 컴퓨팅으로 여러 가지 얘기들이 나오는데 그중에 하나는 또 양자 컴퓨팅이 될 수도 있고 다른 하나는 바이오컴퓨터 같은 바이오 칩도 얘기가 나오는데 뉴로모픽 칩이 훨씬 더 그들보다는 좀 앞서서 상용화될 수 있는?

“상용화 시점은 당연히 앞서고요. 대신 지향하는 바가 다르죠. 퀀텀 컴퓨팅은 완전히 하이엔드를 보니.”

-이게 아까 말씀하신 에너지 제너레이터 수준의 칩이 좀 될 수 있다는 말씀이신 거군요?

“왜냐하면 대개 양자 컴퓨팅은 다섯 가지 방식이 있는데 가장 대세라고 할 만한 게 초전도 현상을 이용하는 거거든요. 보통 저온에서도 있잖아요. 근데 휴대폰을 저온으로 만들 수는 없잖아요.”

-어렵죠.

“당연히 걔는 액체 헬륨 안에 클라우드에 있어야 하는 거고 그걸 무선으로 엣지 컴퓨터가 휴대폰이 받아서 하는 건데 예를 들어서 주가 예측 프로그램 하는 데 서버로 몇 시간 걸리는 거 퀀텀 컴퓨팅으로 하면 몇 초 만에 하니까 이걸 휴대폰에서 할 필요가 없는 거죠. 근데 전 세계적으로 이런 데이터 센터가 클라우드가 많아야 하냐? 그렇지는 않아요. 그러니까 퀀텀 컴퓨팅은 극저온에서 동작하기 때문에 무조건 하이엔드로 가야 하고 상온에서 동작하는 것은 무조건 로우엔드로 가야 하고 이 사이에서 포지션이 잘못되면 일본 업체 그들을 따라가는 겁니다. 철저하게 하이, 로우엔드로 가야 합니다.”

-그러니까 우리나라의 앞으로 향후 반도체의 어떤 개발 방향 큰 그림으로는 로우엔드 쪽에 더 많은 사람이 쓰이는 반도체를 개발해야 한다.

“그렇죠. 그렇지만 국가 관점에서 보면 지금은 온라인 뱅킹 같은 거 할 때 보통 아래에서의 키를 이용하게 되거든요. 그런데 이건 결국은 해킹이 뚫려요. 그런데 양자 현상은 아까 말씀드린 대로 하이젠 버그가 불확정성 정렬에 서서 내가 해킹하려고 하는 순간 0과 1의 상태가 바뀌기 때문에 궁극적으로 원리적으로는 해킹이 안 돼요. 이런 퀀텀 크립토 그래피라든가 퀀텀 커뮤니케이션. 보통 퀀텀 컴퓨팅 하면 컴퓨팅만 생각하는데 암호 그다음에 통신, 센서 이렇게까지 응용되거든요.”

-많이 본 것 같습니다

“무시할 수는 없어요. 그건 국가 차원에서 하이엔드로 가는데 이게 마켓이 크지는 않을 거다. 그렇지만 이걸 하지 않으면 국가 존립이 안 되기 쉬워요. DDoS(Distributed Denial of Service) 공격 같은 게 지금은 우리가 무기력하게 당할 수밖에 없잖아요. 퀀텀 크립토 그래피가 들어오게 되면 디도스에 대해서 우리 힘으로 외국에 의존하지 않고 국방, 금융 이런 거 지켜내야 하는 거잖아요. 그러니까 아무리 돈이 많이 들어도 꼭 해야 하는 게 있고 기업 입장에서는 나라와 상관없이 투자 한 만큼 벌어드릴 게 필요한 거잖아요.”

-그렇죠. 벌게 필요하죠.

“그래서 제품군에 따라서 철저하게 로우엔드로 가야 할 게 있고 하이엔드로 가야 할 게 있는데 퀀텀 컴퓨팅은 속성 저온 특성상 당연히 하이엔드로 가야 하고 뉴로모픽이건 프로세스 메모리건 뭐건 간에 얘는 무조건 휴대전화에 들어가는 로우엔드로 가야 합니다. 성능 떨어져도 가격 싼 게 좋은 겁니다.”

-그러면 이런 뉴로모픽 반도체를 개발하려면 거기 맞는 인력도 좀 필요하고 공정 장비나 소재나 이런 것들도 많이 바뀌어야 할 것 같은데 어떤 점들이 좀 많이 바뀔 수 있을까요?

“저희가 사실 솔직하게 까놓고 말하면 우리나라는 원천 기술이 없어요.”

-그렇습니까?

“다 특허 풀린 거 가져다 쓴 수주이기 때문에 그래서 자존심이 상하지만, 저와 같이 반도체 오래 한 사람들이 그런 얘기를 하죠. 양산 기술도 기술이다.”

-그렇죠. 보통은 그쪽에 계신 분들은 또 양산성 있게 만들어내는 게 노하우로 얘기하니까.

“양산 기술밖에 없는 거죠. 그래서 팹 잘 짓고 공정관리 잘하고 공정 개발 잘하고. 그런데 뉴로모픽에서 중요한 것은 늘 우리가 딸리는 게 뭐냐 하면 설계. 그다음에 부족한 인력이 핵심 소자. 어떤 분량 분석이 생기게 되면 이게 도대체 어디서 생겼냐. 플래시 메모리는 3D V낸드 같으면 이게 쌓으면 되기 때문에 중국이 금방 개척해 와요.”

-많이 올라왔죠. 이미.

“D램은 못 돌아오거든요. D램은 결국 사람으로 보면 내공의 힘에 해당하는 거에요. 분명히 저 사람이 나보다 내공이 있어 보이는데 저 내공을 쌓으려면 뭘 어떻게 해야 하느냐? 몰라요. 근데 농구는 키 크면 좋은 거잖아요? 키를 키우려면 잘 먹이고 열심히 운동하고 이건 금방 캐치가 돼요. 그렇지만 그 사람이 내는 순발력, 지구력 이런 것들을 카피가 안 되는 거잖아요? 그래서 디램이 바로 그런 거고 이런 걸 잘하려면 공정은 피지컬에 해당하는 거고 소자는 내공에 해당하는 거고 설계는 브레인에 해당하는 거죠. 그래서 우리가 구조 관계, 설계, 소자. 그래서 아까 말씀드린 팹 관련 공정 관련은 우리가 충분하지는 않지만, 우리나라 국력에 비하면 과할 정도로 저는 갖췄다고 생각을 합니다.”

– 그럼 좀 더 원천 기술에 관련된 설계 인력과 공정 인력이 필요하다는 말씀이신 거군요?

“소자.”

-소자 인력이 더 많이 필요하다. 장비 쪽은 좀 어떻습니까? 이런 칩을 만들려면 장비도 좀 특별해야 하는지?

“우리가 약한 게 장비죠. 가장 뿌리가 돼야 하는. 예를 들어서 EUV 같으면 1년에 2, 30대밖에 생산이 안 되거든요. 근데 기업에서 필요한 건 지금 전 세계적으로 100대가 넘어요. 지금 주문 넣어도 3년 후에나 받는 형태이거든요. 그다음에 우리가 몰라서 그렇지 정말 일본이 작정하고 하면 우리는 반도체 만들기 어려워요. 에칭 장비라든가 세정 장비들이 전부 일본 거거든요.”

-도쿄일렉트론이나 스크린홀딩스나 디스코 같은. 특히 디스코 요즘 후공정에서 굉장히 좀.

“딸랑 세 개 가지고 우리나라 소부장 와가지고 지금 언론에는 우리가 소부장 다 한 것처럼 이제 일본 없어도 된다는데 업계 전문가 입장에서 보면 그건 아니다. 우리 아킬레스건에 해당하는 거죠. 굉장히 위험하죠.”

-그럼 뉴로모픽 반도체가 뭐라고 그럴까요. 어떤 반전의 계기가 될 수도 있을 것 같은데 그러면 여기에 맞는 공정 장비도 좀 같이 육성할 필요가 좀 있겠네요

“제가 보기엔 뉴로모픽은 CPU처럼 그렇게까지 작은 트랜스퍼(transfer)를 만들 필요가 없거든요.”

-몇 나노 정도면 될 것 같습니까?

“지금 제가 한 것도 뉴런 동작을 하려면 소스(source), 드레인(drain)이 너무 가까우면 안 돼요.”

-또 그렇군요.

“저는 20나노 정도가 적합하다고 보는데 게이트(gate) length가 20나노 이상이거든요.”

-거의 레거시 공정에 가까운.

“그러니까 너무 작게 안 만들고 가기 때문에 모든 기술은 CPU, GPU들이 치고 나가면서 개발하고 그걸 1 사이클, 2 사이클 지나서 이렇게 쓰면 제가 보기에는 나쁘지 않을까. 아니 괜찮지 않을까 그렇게 생각합니다.”

-이제까지 대한민국 우리나라의 반도체 공정은 보통 미세 공정에 지나치게 많이 좀 집중이 돼 있어서 최근에서야 파운드리 가지고 반드시 공급이 많이 발생하고 있어서 레거시 공정에 대한 얘기가 많이 나오지요. 교수님 말씀대로라면 우리가 중간 공정에 대해서도 뉴로모픽 반도체를 대비해서 좀 만들어줄 필요가 있다는 거군요?

“그래서 오해 제가 조금 불충분하게 설명해 드린 것 같은데요. 회로 기반으로는 작게 만들어서 좋습니다.”

-물론 그렇죠.

“근데 제가 얘기한 1 트랜지스터 뉴런 관점에서는 플로팅 바디가 좀 커야 어느 정도 크기가 좀 돼야 해.”

-너무 작으면 안 된다.

“그래서 이런 방식으로 가면 예를 들어서 셧 다운된 8인치 팹을 활용해도 되고 요즘 8인치 팹이 죽었다가 다시 살아나잖아요.”

-엄청 뭐 요즘 활황이죠.

“그래서 제가 옛날 현대전자 다녔을 때도 8인치 팹을 안 쓰고 있었거든요. 근데 지금은 활용하려고 굉장히 하는 것 같아요.”

-그럼 전에 현대전자에 계셨었군요?

“네 그렇죠. 그게 LG랑 합병되면서 하이닉스가 되고 SK가 그걸 다시 합병함으로써 SK하이닉스가 되는데 저는 정확히 현대전자까지만.”

-그때가 몇 년도였습니까?

“91년부터 97년까지 64메가 D램 PI(Process Integration) 엔지니어로서 일했었거든요.”

-그러셨군요. 그러면 거의 1세대까지는 아니어도 1.5세대 정도는?

“저는 기술로 보면 반도체 2세대입니다.”

-그럼 기업들도 이런 뉴로모픽 반도체 쪽의 상용화에 관심을 가지고 있습니까?

“아직은 그게 크게 읽히지는 않고요. 지금은 항상 그렇듯이 사활 존폐의 위기에 서 있잖아요. 어제도 웨스턴 디지털하고 키옥시아하고.”

-합병 얘기가 좀 있었죠.

“낸드 플래시니까 삼성이건 중국과 하기도 버거운데 미국과 낸드 플래시 가지고 또 한 번 해야 하므로 아마 여력이. 힘이 딸리지 않을까.”

-근데 현재 특히 D램 시장 같은 경우에는 치킨 게임이 끝나고 SK서 시장이 안정화되고 나니까 물론 업앤다운은 좀 있었습니다만 이런 뭐라 그럴까요. 양자 컴퓨팅은 약간 좀 먼 얘기 같고 교수님 말씀하신 대로라면 뉴로모픽 반도체는 준비도 어느 정도 되어 있고 바로 적용할 수도 있을 것 같은데 여기에 대한 대비를 급작스럽게 하면 또 급히 먹는 밥이 체한다고 좀 어려움이 좀 있지 않겠습니까?

“있겠죠. 근데 제가 기업 떠난 지 오래돼서 사실 내부 사정은 모르겠고요. 뉴로모픽은 당연히 할 수밖에 없는 거죠. 근데 외국계 기업 임원들하고 얘기할 때는 국내 기업 기업에 계시는 임원들하고는 좀 차이가 있는 게 제가 2006년 2004년도에 핀펫 박사 받고 들어왔잖아요. 그래서 2006년 삼성전자, SK하이닉스 열심히 다녔거든요. 그래서 핀펫을 지금 해야 합니다. 근데 너 그게 언제 상용화될 것 같냐? 했더니 한 2011년 이후쯤 되지 않겠냐 했더니 그때까지 내가 있을까? 지금 현안 문제 때문에 그걸 쳐다볼 겨를이 없죠. 그때 핀펫 했었으면.”

-말이 많았죠. 그때.

“제가 2001년도에 핀펫으로 박사 받고 TSMC에 핀펫을 전수해 줬거든요. 2년 동안. 그러니까 너무 아까운 거예요. 그걸 아깝기 때문에 국내에 들어오자마자 SK하이닉스 찾아다니면서 이걸 좀 합시다. 했는데 안 하더라고요. 그때 이 기업에서 이걸 시작했으면 아마 반도체 지형이 바뀌지 않았겠어요?”

-완전히 바뀌었겠죠.

“저는 뉴로모픽도 서드 웨이브라고 말씀드린 게 바로 그겁니다. 지금 하면 시기상조지만, 지금 하지 않으면 나중에 이게 메인 스윙이 됐을 때 캐치업 하기가 소자 하나 따라가는 거하고 플래너 디바이스를 핀펫 바꾸는 거로 따라가는 건 사실 쉽게 해요. 1년 내면 다 합니다. 그렇지만 시스템까지 관련된 걸 이걸 하려면 1년, 2년 이내에 따라가지 못해요. 지금 해야 해요.

-지금이 어떻게 보면 지금 준비해 두지 않으면 닥쳤을 때 대비가 좀 어렵겠네요.

“SK하이닉스도 30,000 넘을 거고 삼성전자 같으면 50,000이 넘을 텐데 그거 어디선가 해야 하지 않겠습니까?

-이미 IBM이나 아까 말씀하셨던 인텔 같은 경우도 뉴로모픽 반도체가 나온 지가 이미 4년, 5년 전 정도 됐으니까요. 알겠습니다. 앞으로 향후 계획에 대해서 좀 궁금한데 뉴로모픽 반도체의 상용화 조짐이 좀 있다면 실제로 나노 팹에서 칩도 만드시고 하셨으니까 계획은 좀 어떻습니까?

“학교에서 할 수 있는 한계가 명백히 있고요. 이번에 발표한 게 뉴런 하나의 시냅스 세 개거든요. 이게 무슨 뉴로모픽입니까? 1개에 1,000개는 붙어 있어야 하는데 이거 나라에서 주는 연구비 가지고는 1,000개 감당을 못합니다. 그래서 앞으로 뭘 해야 할지는 모르겠는데 제 한계이기도 한데 시스템까지는 저는 못 올라갈 것 같고요. 계속 소자 수준에서 지금 하는 것보다 더 나은 보전을 계속 Technical Innovation보다는 Technical Development 쪽으로 조금 더 상용화 쪽으로 계속 다가가는 게 이제 제가 할 수 있는 최선의 계획인 것 같습니다.”

-알겠습니다. 일단 핀펫이나 이런 부분들을 워낙 히스토리 내용을 잘 알고 계시고 반도체 전문가로서도.

“핀펫 얘기하면 밤새죠. 산 증인 이름이 왜 지어지고 그게 어떻게 되고.”

-다음번에 한 번 관련된 핀펫 얘기를 자세히 한번 말씀 나누시죠.

“따로 한 꼭지 따셔도 될 것 같고요. 정말 흥미진진하고 다이나믹합니다.”

-지금까지 최양규 교수님 모시고 뉴로모픽 반도체에 관해서 이야기를 해 봤습니다. 교수님 오늘 고맙습니다.

“네. 감사합니다.”

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