시스템 반도체와 4차 산업혁명

반도체 소자는 2개의 핀을 가진 다이오드부터 최신 SoC(System on a Chip)¹나 초대형 전력 디바이스에 이르기까지 폭넓게 개발되고 있다. 즉, 컴퓨터, 스마트폰, 디지털 가전기기, 계측기, 그리고 나아가 전기자동차는 물론 AI 반도체를 탑재하는 자율주행차까지 폭넓게 이용되고 있는 상황이다. 이러한 소자의 종류는 주로 프로세스 기술상의 차이에 따라 ‘개별소자(Discrete) 반도체’, 이미지센서 등과 같은 ‘광 반도체’, CPU, GPU, AP 등 마이크로 프로세스인 ‘로직 IC’, 전원이나 컨버터 등의 ‘아날로그 IC’, ‘메모리’ 등으로 분류되고, 각각의 그룹은 다시 작은 그룹으로 분류된다. 집적회로인 IC는 프로세스 기술상의 차이에 의한 분류 이외에도 응용 분야나 설계 수법 등에 의한 분류도 있다. 최근에는 일반적이지는 않지만 IC, LSI, VLSI, ULSI(초 대규모 집적회로) 등 규모에 의한 분류 방법도 있다.

SoC(System On a Chip)¹: 쉽게 말해, 컴퓨터의 메인보드에 있는 모든 것을 하나의 칩에 다 넣은 것을 의미

(1) 개별소자 반도체

① 다이오드(Diode)

다이오드는 1개의 PN 접합을 가지는 2단자의 반도체 디바이스로서, 인가되는 전압의 방향에 따라 전류가 흐르거나 흐르지 않는 성질을 가지고 있다. 다이오드의 종류에는 일반적으로 한 방향으로만 전류가 흐르는 기능을 이용한 교류 전압의 정류 다이오드와, PN 접합 다이오드의 역방향 항복 전압을 이용한 전압 제어 다이오드가 있다. 또한 전압이 전류에 대하여 거의 일정하기 때문에, 정전압 레귤레이터의 기준이 되는 전압원이나 서지(Surge) 전압 흡수 용도 등으로 사용하고 있는 제너 다이오드도 있다. 이외에 Fast recovery diode, Schottky diode 등도 다이오드의 분류에 속한다.

② 트랜지스터(Transistor)

트랜지스터는 신호 증폭 기능을 가진 3단자 반도체 디바이스이다. 종류로는 전류의 캐리어로 전자와 정공 양쪽 캐리어를 모두 이용하는 바이폴라 접합 트랜지스터(Bipolar Junction Transistor, BJT)와, 전자나 정공의 어느 한 쪽만을 이용하는 MOS형태의 전계효과 트랜지스터(Field Effect Transistor,FET)가 있다. 이 중 BJT는 아날로그 IC, 고주파 디바이스, 오디오 출력, 전압 조정기(Voltage regulator)등의 아날로그 용도에 적합하며, 조합, 구조, 특성에 따라 다음과 같이 다양하게 분류할 수 있다.

디지털 반도체 소자에서 빼놓을 수 없는 FET의 경우에는 ON/OFF 스위칭 동작이 뛰어나고 구조가 간단하며 소비전력이 적은 CMOS 게이트를 사용하고 있다. 미세가공 기술에 의하여 고성능을 갖추고 있다는 장점도 있다. 이러한 FET은 전류의 주체가 되는 캐리어의 종류에 따라 n채널/p채널 FET이 있으며, 구조에 따라 Junction FET과 현재 IC의 기본이 되는 MOSFET이 있다. 이 외에도 GaAsMESFET(Metal Semiconductor Field Effect Transistor), HEMT(High Electron Mobility Transistor), HBT(Heterojunction Bipolar Transistor) 등이 대표적인 트랜지스터이며, 이동통신, 위성통신 등의 분야에서 사용되고 있다. 이들 모두 고속 전자 이동도의 특성과 저 잡음, 높은 차단 주파수 등의 뛰어난 특성을 가지고 있으며, 주로 화합물 반도체를 사용하고 있어 높은 주파수로 고 이득을 얻을 수 있다.

이 외에도 트랜지스터를 이용하는 소자는 많으나, 그중 대전력 트랜지스터(Power MOSFET)는 대부분의 스위칭에 사용되므로 ON 전압(ON 저항)의 저하와 스위칭의 고속화가 중요하다. Power MOSFET은 고속성과 높은 파괴 내량을 가지는 이상적인 전력 제어 디바이스이다. 그리고 인버터 에어컨, IH 조리기 등의 가전제품이나 공작기계, 펌프, 안정화 전원, 풍력발전 등의 산업용, 하이브리드 자동차, 전기자동차, 고속철도 차량 등의 모터 제어 등에 널리 사용되고 있는 절연 게이트 쌍극성 트랜지스터(Insulated Gate Bipolar Transistor, IGBT) 등도 있다.

③ 반도체 센서

빛, 온도, 자기, 압력, 가속도 등 외부 환경의 변화는 캐리어 밀도, 캐리어 이동 경로, 공핍층, 접합부 용량 등 반도체 내부의 요소에 영향을 미치게 된다. 반도체 센서는 반도체 내부의 변화로 인한 전압이나 발진 주파수의 차이에 따라 검출 대상을 식별하는 소자이다. 이러한 소자에는 광센서에 해당하는 포토다이오드, CCD/CMOS 이미지 센서 등과, 자기센서를 이용하는 Hall 소자, 그리고 압력과 가속도를 이용하는 센서가 있다. 특히, 사물인터넷(IoT) 등의 4차 산업혁명과 MEMS(Micro Electro MechanicalSystem) 반도체 기술의 발달로 용도가 다양해지고 있으며, 자율주행차가 개발됨에 따라 그 안에 포함된 대다수 센서들의 수요도 급격히 늘어나고 있다.

(2) 로직(Logic) 반도체

일반적으로 전자 기기의 동작에 필요한 내부 신호처리는 크게 아날로그 신호처리(Analog signal processing)와 디지털 신호처리(Digital signal processing)로 나눌 수 있으며, 전자는 아날로그 반도체 디바이스에서, 후자는 로직 IC에서 처리하는 방식이다. 로직 IC의 분류는 제조 프로세스, 용도, 설계 수법의 3가지 관점에서 나눌 수 있으나 기술의 발전과 다양한 용도가 생김으로써 이러한 분류가 점점 복잡해지게 되었다. 대표적인 CMOS 로직 반도체에는 CPU, DSP뿐만 아니라 MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), DSP(Digital Signal Processor), AP(Application Processor), ASIC(Application Specific IC) 등이 있고, 기업들이 각기 다른 종류의 알고리즘을 채택한 다양한 종류의 AI 반도체들도 있다.

① 범용로직(CMOS)

범용로직(General logic) 제품은 각각의 고유기능을 지닌 IC제품군으로서 최종적으로 디지털 회로를 구성하게 되는데, 게이트, 버퍼, 플립플롭² 등이 있다. 기능, 핀 배치, 전기적 특성 모두 JEDEC 등과 같은 표준협회에 의해 세계적으로 표준화되어 있다. 현재 이 제품에 대한 저 소비전력과 저 전원전압의 요구사항이 많아지고 있어, 대부분의 프로세스 기술로 CMOS를 사용하고 있으며 일부는 BiCMOS, 바이폴라를 사용한다. 이러한 제품 중 74XXX의 품명이 붙는 범용 로직은 74규격으로 기능 및 핀 배치가 표준화되어 있다. 품명(상기의 ‘XXX’ 부분)이 동일한 경우에는 제품의 기능 및 핀 배치가 제작 회사 및 시리즈에 관계없이 동일하며, 데이터 처리 속도와 구동 용량은 시리즈명으로 구분한다.

플립플롭²:1비트 또는 1비트의 바이너리 데이터(이진 데이터)를 저장하는 기억소자

② 마이크로컴퓨터

마이크로컴퓨터란 [그림 2-6]과 같은 폰노이만 구조를 가지는 컴퓨터로서, 필요한 기능을 LSI(Large Scale Integrated circuit)³에 실장한 소형 컴퓨터이다. 일반 가전제품부터 거의 모든 컴퓨터나 소형 제어기기에 이르기까지 폭넓은 시스템에 응용되고 있다. 이는 연산 기능을 하는 중앙기억장치(CPU)와 기억장치로 사용되는 메모리, 그리고 입력과 출력부분으로 구성되어 있다. 이 중 CPU는 처리방식에 따라, 복잡하고 고도의 기능을 실현하도록 설계된 명령으로 성능 향상을 최대화시킨 CISC(Complexed Instruction Set Computer)와 명령 세트를 단순화시켜 명령 실행 시간을 고속화시킨 RISC(Reduced Instruction Set Computer)로 크게 분류된다. RISC는 내부회로가 복잡하지 않아 하드웨어 설계에 부담이 없는 대신 소프트웨어 작성에 부담이 있지만, C언어 등의 고급언어를 사용하여 개발 효율을 향상시키고 있다.

LSI³: 대규모 집적회로 및 고밀도 집적회로

CPU의 연산부와 제어부를 하나의 칩으로 실행한 MPU(Micro Process Unit)는 단독으로는 동작할 수 없어, 외부에 메모리와 입·출력장치(I/O)를 연결하여 사용한다. MPU를 제공하는 업체에는 Intel, AMD, Qualcomm, 삼성, Freescale, ARM 등이 있다. 또한 MPU와 입출력 기기 사이에서 인터페이스를 제공하는 LSI로서 Micro Peripheral(MPR)이 있다. MPR은 MPU의 부담을 가볍게 하고, 마이크로컴퓨터 시스템 전체의 성능을 향상시키기 위하여 사용된다. 전용 LSI에서 주변기기를 제어하기 때문에 소프트웨어에 대한 부담을 경감할 수 있으며 그래픽스용이나 MPEG 등 화상처리, 음성인식 등의 고속처리가 필요한 분야로 응용을 확대하고 있다. 이러한 연산과 제어를 실행하는 MPU의 기능에 저장(Memory), 입·출력장치(I/O) 제어 등의 기능을 추가하고 회로를 극히 소형화한 것이 MCU(Micro Controller Unit)이다. 가격이 비교적 저렴하여 양산에 널리 적용되고 있으며, 최근에는 센서와 결합하여 특정 용도로 사용하는 아두이노와 같은 제품에 사용되어 사물인터넷과 같은 4차 산업에서의 활용이 늘어 나고 있다. Atmel사(Microchip)의 AVR(Alf-Egil Bogen and Vegard Wollan’s RISC processor)이 일반적으로 많이 사용된다.

이외에도 모바일 AP(Application Processor)와 GPU(Graphic Processing Unit), 그리고 AI 반도체용의 NPU(Neuromorphic Process Unit)와 같은 제품들에 대해서 검토해 보아야 한다.

③ 시스템 LSI

시스템 LSI에 대한 명확한 정의는 없으며 각 회사마다 다른 방식으로 정의하고 있는 상태이다. 주로 MPU, Memory, Logic 또는 아날로그 등을 포함하는 Multiple Core Unit의 형태로 만들어진 모놀리식(Monolithic) LSI, 시스템 또는 서브시스템의 주기능을 담당하는 LSI, 그리고 10만 게이트 이상의 LSI와 같이 특정용도로 개발된 제품을 시스템 LSI라고 할 수 있다. 특히 삼성전자에서는 ‘4차 산업혁명, 상상 그 이상을 설계한다.’라는 슬로건 아래, ‘4차 산업혁명을 이루고 있는 4개의 키워드(AI, IoT, Automotive, 5G)가 모두 시스템 반도체로부터 시작한다. System LSI 사업부는 선도적인 설계 기술과 차세대 제품의 선행 개발 역량을 기반으로 시스템 반도체 사업에서 성장을 거듭해 왔다. 특히 4차 산업혁명이라는 비전을 실현하기 위해 IoT, Automotive, ModAP, RF/Connectivity, CIS, DDI, PMIC, Security, Bio Processor 등의 사업을 집중 육성하며 연구하고 있다.’라고 밝히고 있다. 이를 요약하여, 다음과 같이 비교하여 설명할 수도 있다.

ⓐ 비(非)메모리 반도체는 말 그대로 메모리가 아닌 반도체라는 뜻이다. 우리나라에선 ‘반도체 = 메모리 반도체’라는 생각이 워낙 널리 퍼져 있기 때문에, 메모리가 아닌 나머지를 모두 비메모리라고 통칭하고 있다. 사실상 비메모리란 단어는 우리나라에서만 사용하는 반도체 분류 용어이다. 메모리는 스마트폰이나 PC에서 데이터를 저장하는 기능을 주로 하는 데 비해, 비메모리는 주로 연산 작업을 하는 전자 기기의 ‘두뇌’ 역할을 한다. 비메모리 반도체라는 표현 대신, ⓑ 시스템 반도체라는 단어도 국내 업체들이 많이 사용하고 있는데, 이는 비메모리와 거의 유사한 의미이다. 간혹 시스템 반도체와 혼동해 ⓒ 시스템 LSI(Large Scale Integration, 대용량 집적회로)라는 표현이 쓰이기도 하지만, 정확하게는 좀 다르다. 시스템 LSI는 하나의 작은 칩에 수 만개의 회로가 몰려 있다는 뜻이며, 시스템 반도체가 시스템 LSI를 포괄하는 개념이다. 해외에서는 시스템 LSI 대신 ⓓ 로직 칩(Logic Chip, 논리 칩)이라는 용어를 사용하기도 한다. 논리적인 연산을 수행하는 반도체란 뜻이다. 이 시장에서의 강자인 Intel이 PC의 두뇌인 CPU 시장을 장악하고는 있지만, 스마트폰에 들어가는 통신칩의 세계 1위 자리는 Qualcomm이 차지하고 있다. 이렇게 로직 칩 분야는 전자제품별로 1위가 다른 경우가 대부분이다. 시스템 LSI의 정의가 명확하지는 않으나 마치 반도체라는 정의가 물질의 분류보다는 집적회로(Integrated circuits)의 일반 명사로 인식되듯이, 시스템 LSI 또한 비메모리 반도체의 일반 명사라고 생각하게 되었다. 한편, 시스템 LSI는 디지털 TV, 가정용 셋톱박스와 같은 디지털 가전, 컴퓨터 주변기기, 스마트폰과 같은 통신장치 등 모든 분야에서 응용되고 있다. [그림 2-8]에서처럼 스마트폰 한 대에 다양한 형태의 시스템 LSI가 사용되고 있음을 알 수 있다.

▣ Digital Signal Processor(DSP)

시스템 LSI 중에서 일반적으로 많이 사용되고 있는 제품을 살펴보도록 하자. 여기에서는 일단 4차 산업용 반도체에서 살펴볼 제품들에 대해서는 배제하고 설명하도록 하겠다. 먼저 일반적으로 ‘DSP’라고 불리면서 일반 MPU와 큰 차이가 있는 신호 처리용 프로세서 내부의 하드웨어 또는 아키텍처를 살펴보자. DSP는 연산 결과의 누적 가산기능을 탑재한 고속 승산기⁴기능을 가지고 있으며, 명령을 메모리로부터 읽는 것과 데이터를 메모리로부터 읽는 것을 동시에 할 수 있다. 또 명령의 처리를 끝내자마자 다음 명령을 읽어 들일 수 있어, 더 빠른 속도를 낼 수 있는 하버드형 아키텍처를 갖고 있다([그림 2-9] 참조). 시스템 LSI는 필요한 기능에 맞춘 최적의 신호 처리 알고리즘과 그에 따른 아키텍처를 가질 필요가 있으며, DSP 또는 RISC(Reduced Instruction Set Computer)⁵ 프로세서, 나아가 CISC(Complex Instruction Set Computer)⁶ 프로세서가 가지는 주요 기능과 하드웨어를 탑재하는 경향이 있다.

승산기⁴: 어느 기준이 되는 주파수의 신호를 진폭은 가능한 한 변화 없이 주파수를 2배 하는 기능을 수행하는 회로

RISC⁵: 간단한 명령만 하드웨어에 준비되어 있는 컴퓨터

CISC⁶: 모든 명령어 세트를 갖추고 있는 컴퓨터

▣ Application Specific Integrated Circuit(ASIC)

ASIC은 주문형 반도체라고 부르는 특정 용도 IC의 총칭이며, 완전주문형 LSI, 반주문형 LSI등 여러 가지 LSI가 포함된다. 대표적인 ASIC에는 게이트 어레이와 임베디드 어레이, 표준 셀, Structured ASIC 등이 있다.

최근 컴퓨터, 가전기기, 디지털기기, 스마트폰과 같은 통신 및 네트워크 기기 등 다양한 부문에서 응용 분야가 생겨남에 따라, 소비전력이나 소자 면적을 줄이려는 요구가 확대되고 있다. ASIC 설계에서는 다양한 EDA(Electron Design Automation) 도구에 의해 테스트 설계부터 논리적 최소화, 레이아웃, 그리고 시뮬레이션 해석까지 처리 및 검증되고 있다.

이외에도 반도체 분야에서는 설계가 끝난 IP 블록(IP 코어, 셀), 즉 지적 재산권이 되는 설계 자산(Intellecture Property, IP)이 시스템 LSI의 대규모화, 다기능 및 복잡화, 고성능화에도 불구하고, 회로 설계 검증을 포함한 LSI 개발 기간의 단축을 요구하는 업체에 대응하기 위한 매우 효율적인 방법이 된다. 검증이 완료된 설계 자산(IP)을 이용하여 설계 부담을 대폭적으로 줄일 수 있다.

2 4차 산업과 시스템 반도체

(1) AI 반도체

국제 반도체 장비 재료 협회(Semiconductor Equipment and Materials International, SEMI)는 최근 세계 반도체 업황이 침체기를 겪고 있으나, 인공지능과 자율주행, 가상현실 등 4차 산업의 성장으로 인해 고성능 반도체 수요가 급증하며 다시 호황기를 맞게 될 것이라는 전망을 내 놓았다. 업계에 따르면 신산업분야를 중심으로 반도체 수요가 다시 급증할 조짐을 보이고 있다고 한다. 세계 업체들이 앞다퉈 인공지능과 사물인터넷, 헬스케어 등의 기술 개발에 나서고 있는 데다가 자율주행과 가상현실 등의 신기술이 이른 시일 안에 본격적인 상용화를 앞두고 있기 때문이다.

AI 반도체에 대한 명확한 정의는 없지만, 일반적으로 딥러닝⁷등 AI 연산기능을 가속화시키는 반도체를 의미한다. CPU를 제외한 GPU/ASIC/NPU 등이 이에 해당하며, 이를 요약하면 다음과 같다.

딥러닝⁷: 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술. 딥러닝의 핵심은 분류를 통한 예측에 있음.

부동 소수점⁸: 컴퓨터에서 실수를 표시하는 방법. 소수점의 위치를 고정시키지 않으며 가수와 지수를 사용하여 실수를 표현함.

물론 AI 반도체마다 장단점이 존재할 수밖에 없으며 적용 분야에 따라 선호도가 달라지기도 한다. 결국 기술적으로 연산 성능과 소비 전력 효율이 높으며 유연한 알고리즘을 사용할 수 있는 제품을 필요로 할 것이다. 특히나 인공 지능은 기존 소프트웨어 경쟁에서 하드웨어 경쟁으로 더욱 심화되면서, GPU에 대부분 의존하고 있는 기능을 탈피해 최적의 조합을 가지는 AI 반도체가 필요해지게 되었다. 이러한 배경에는 빅 데이터, 딥러닝, 머신러닝⁹ 그리고 그래픽프로세서의 발전에 따른 인공지능의 상용화가 있다. 인공지능의 정확도는 결국 학습 데이터의 양에 비례하므로 더욱 다양한 형태의 데이터 처리가 필요해지게 된 것이다. 현재는 서버용 AI 반도체를 중심으로 GPU가 사용되고 있으나 전력 소모 등의 효율성이 대두되고 있다. 이러한 AI 반도체의 특징은 다음과 같이 요약할 수 있다.

머신러닝⁹: 인공지능의 연구 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법

더불어 데이터 센터의 서버에 대한 AI 연산 처리가 주요 분야였으나, 이러한 환경에서 처리하기 어려운 상황이 발생하였고, 결국 서버에 연결하지 않고 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 디바이스 자체로서 AI 연산을 처리해야 할 필요가 있었다. 이러한 사례에 대해서는 다음 5가지 경우를 볼 수 있다.

: 자율주행차, 드론, 수술용 로봇, 스마트 팩토리 등

: CCTV, AI Camera, IoT Device 등

: 개인 생체/의료정보, 개인 프라이버시 등

: 자율주행차, 스마트 토이, AI 스피커 등

: 우주탐사, 심해탐사, 비행기 등

이러한 에지 디비이스용 AI 반도체의 확대는 지능화 서비스와 IoT가 확산할수록 단말 자체에서 AI 추론 연산을 처리하는 모바일 Edge AI의 중요성이 커지게 되었다. 이는 소비 전력이 적고, 단말 및 Edge에서의 활용 또는 시장 규모면에서 Edge가 압도적으로 크기 때문이다.

반도체 산업의 새로운 성장 동력에 따라 AI 반도체는 5~10년 후 메모리와 MPU 시장에 근접할 것으로 보고 있으며, 초기에는 학습용/서버용의 AI 반도체 비중이 컸다가 점차 추론용/에지용 시장이 증가할 추세를 보이고 있다. 그리고 2021년 이후 프리미엄 스마트폰에는 AI 연산기능이 탑재될 것으로 예상되어 IoT 디바이스용(자율주행차/CCTV 등) 및 에지용 AI 반도체 시장이 고평가될 것으로 보고 있다. 앞에서 설명하였듯이 기존의 범용 프로세서로는 인공지능(AI), 빅 데이터 등 초 고성능 연산이 필요한 솔루션 개발이 어렵기 때문에 AI 서비스에 최적화된 프로세서를 직접 개발하기 위해 여러 기업들이 노력하고 있다. 이에 대한 예로는 Google의 TPU(Tensorflow Process Unit), Facebook의 인공지능 스피커 Alexa AI Inferentia, 아마존, 그리고 ‘AI 반도체 개발 조직을 설치하고 Gracier Point V2를 발표’한 Facebook 등의 미국 IT 기업들이 있고, 이어서 중국과 한국의 인터넷 기업들도 지능형 반도체 개발에 대규모 투자를 단행하고 있다. 현재 AI 반도체를 생산하고 개발하는 각 업체들의 상황을 요약하면 다음과 같다.

(2) 사물인터넷(IoT)용 반도체

사물인터넷(Internet of Things)은 오늘날 글로벌 경제의 중요 트렌드로 자리잡고 있으며, 이미 우리 일상에는 스마트홈, 스마트시티, 스마트팩토리 등 대부분의 기기들이 유무선 네트워크를 통하여 인터넷과 접속할 수 있는 시대가 도래했다. 스마트폰을 이용한 가전 기기, 보일러, 전등의 제어는 물론, 드론을 활용한 영상 촬영과 보안 감시, 그리고 교통 인프라 및 다른 자동차와의 정보를 주고받는 자동차 등 IoT가 적용된 기기들이 다양하게 등장하고 있다.

IoT의 4가지 요소로는 처리(프로세서)·기억(저장)·인식(센서)·전달(통신)을 꼽을 수 있다. 이 가운데 메모리가 기억을 담당하고 있으며, 단순 저장보다 복잡한 연산 작업이 필요한 처리는 시스템 반도체가 담당하고 있다. 센서와 통신에도 다양한 반도체가 필요한데, IoT 시대를 이끄는 원동력은 바로 이 센서 기술과 시스템 반도체라고 볼 수 있다. IoT 시대에는 사람, 사물, 인프라 등 다양한 객체들이 자유롭게 네트워크를 구성하고, 실시간으로 정보를 수집, 전달, 분석할 수 있어야 한다. 이와 같은 모습이 효과적으로 구현되기 위해서는 각 IoT 기기를 센서로 연결하고, 데이터를 만들어내는 센서와 시스템을 구성하면서 필요한 기능을 수행할 수 있는 시스템 반도체의 역할이 필수적이다. 이러한 배경 때문에, 소프트뱅크는 반도체 설계 업체인 영국의 ARM사를 약 40조 원에 인수하고 IoT 시장을 지배하겠다고 발표하였다. 물론 IoT 시장이 반도체 업체에서 예상한 것보다는 느리게 성장하고 있는 것이 사실이지만, 국내에서는 이미 통신 사업자를 중심으로 Home IoT가 시행되고 있으며, 한국 반도체 산업협회 등은 ‘IoT와 4차 산업혁명 속 스마트 반도체(Smart Semiconductor in IoT and 4th Industrial revolution)’와 같은 주제로 연구개발에 박차를 가하고 있다.

사물인터넷의 구성요소를 살펴보면 센서 및 디바이스, 플랫폼, 통신 네트워크, 그리고 서비스의 4가지 요소 기술로 구성되어 있다. 먼저 센서 및 디바이스는 물리적인 개체를 감지하여 데이터 처리 및 제어 등의 기능을 수행하는 기술이며, 플랫폼은 사물인터넷 기기에 대한 식별이나 검색, 데이터 수집 및 분석 등을 실행하는 통합 운영시스템을 말한다. 다음 네트워크는 사물과 사물 간의 통신, 또는 사물과 시스템 간의 통신이 가능하도록 하는 프로토콜을 의미하고, 서비스는 사용자의 요구를 반영하여 편의성과 부가가치를 제공하는 서비스 기술을 의미한다.

초소형이면서 초 저소비전력의 나노급 센서를 만들기 위해서는, 초소형 정밀기계 기술(Micro Electro Mechanical System, MEMS)의 발달이 이루어져야 한다. 또한 AI 반도체에서 언급되었던 인공지능 기술의 전방위적 확산으로, 뉴로모픽 칩(Neuromorphic chip)을 적용한 에지 컴퓨팅 분야의 게이트웨이(Gateway) 보급에 반도체 기술이 적용되고 있다.

게이트웨이용 시스템 반도체는 각 기기의 데이터를 수집하고 전송하는 1차 관문으로, 각 기기가 모두 LAN을 활용한 인터넷 접근의 필요가 없어 네트워크 대역폭의 부담을 낮추게 한다. 또 IoT 게이트웨이에 지능을 부여해 분석이 불필요한 데이터를 제거하고 분석이 필요한 데이터만 전달함으로써, 과도한 데이터 수집과 분석의 부담을 줄임과 동시에 분석 결과의 실효성도 확보하도록 한다. 현재 이 분야에서는 Intel의 Quark processor(22nm 400MHz), Google의 Edge TPU, Freescale(NXP)의 i.MX 6UltraLite Processor-low-power, secure, Arm® Cortex®-A7 Core, ARM(Softbank)의 Pelion IoT platform, Cortex-M35P, Apple의 IoT chip M&A dialog semiconductor PLC, 그리고 IBM의 Watson IoT platform이 대표적이며, [그림 2-15]와 같은 제품들이 있다.

센서를 살펴보면, 센서의 연평균 생산 규모가 1조개 이상인 Trillion 센서의 시대에 임박하였고, 센서소자와 전기회로로 구성된 기존 센서에 메모리·정보처리·전력·통신 등의 모듈이 원칩(One chip)화되면서 센서의 스마트화가 가속화되고 있다. 또한 CCTV 및 자율주행차와 같은 이미지 센싱 및 인식 기술과 인공지능 기술의 융합 기술을 기반으로, 높은 해상도와 정밀도를 구현하는 이미지 및 영상센서에 대한 수요가 급증하였다. 이에 따라 자율주행 시스템을 위해 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS) 등의 기술 사업화, 시각 기반 센서 기술이 핵심이 되고 있다.

센서는 측정 대상물로부터 압력, 온도, 가속도, 생체신호 등의 정보를 감지해 전기적 신호로 변환시켜 주는 장치로, IoT의 핵심요소 중 하나이다. IoT를 통해 구현되는 스마트 환경에서 센서는 매우 중요한 역할을 담당한다. 기존 센서의 개념은 단지 ‘검출기’가 어떤 특정한 물질을 ‘감지’하는 수준에 머물렀으나, 현재의 센서는 감지 신호를 전달해 중앙처리장치가 어떠한 판단을 내리도록 하는 형태로 발전하고 있다. 스마트 센서 시대에 대응하기 위해서는 직접 개발·생산·사용하는 클러스터를 구축할 필요가 있으며, 반도체 산업과 주력 웨이퍼의 사이즈만 다를 뿐 공정 기술이 유사하고 설비 공용이 가능하므로 반도체 산업과 동반 성장이 가능한 산업이다.

현재 글로벌 기업들은, 스마트 전략을 위해 범용 센서는 수입하고, 대신 핵심 센서는 자체 개발함으로써 시스템 개발에 집중하고 있다. [그림 2-4]에서 자동차용 센서에 대해 살펴보았듯이, 사물인터넷에는 보편적인 온·습도센서와 자이로¹⁰센서, 엑츄에이터¹¹가 필요하고, 머지않아 향후 인간에게도 이러한 MEMS 센서를 사용하게 될 것이다.

자이로¹⁰: 회전하는 물체의 역학운동을 이용한 개념으로 위치 측정과 방향 설정 등에 활용되는 기술

엑츄에이터¹¹: 동력을 이용하여 기계를 동작시키는 구동 장치

(3) 빅 데이터(Big data)

빅 데이터란 기존 데이터베이스 관리 도구의 능력을 뛰어넘어, 대량(수십 TB)의 정형 또는 데이터베이스 형태가 아닌 비정형의 데이터 집합까지 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 말한다. 컴퓨터는 스스로 빅 데이터를 분석하기 위해 머신러닝을 하게 되는데, 이와 같은 알고리즘의 구동을 위해선 데이터 분석 속도가 기존 대비 기하급수적으로 빨라져야 한다. 여기서 등장한 게 바로 인메모리 컴퓨팅(In-memory computing)이다. HDD나 SSD와 같은 디스크에 저장된 데이터는 네트워크 속도와 디스크 속도에 따라 액세스 속도가 제한되는 반면, RAM에 저장된 데이터는 즉시 액세스 가능하기 때문에 애플리케이션의 입출력(I/O) 및 트랜잭션¹²이 필요하지 않아 데이터 액세스 속도가 대폭 빨라진다. 이렇게 메인 메모리(DRAM)에 주요 데이터를 저장해 활용하는 것을 인메모리 컴퓨팅이라고 말하며, 기존보다 데이터 분석 속도가 현저히 빠르다는 장점이 있다. 또 모든 데이터를 메인 메모리에 직접 저장하고 관리하기 때문에 메인 메모리와 저장장치의 처리 속도 차이에 의한 지연 시간을 줄일 수도 있다.

트랜잭션¹²: 망을 통해서 송·수신 양 단말 장치 간에 특정한 작업을 수행하기 위해 대화가 교환되는 것

우리나라 정부도 미래 성장 동력의 4대 기반 산업으로 빅 데이터, 지능형 반도체, 융복합소재, 지능형 사물인터넷을 꼽았다. 그만큼 빅 데이터와 지능형 반도체가 미래를 바꿀 중요한 요소로 예측되고 있다는 뜻이다. 특히 광대역폭 메모리(High Bandwidth Memory, HBM)는 DRAM을 여러 층 쌓은 후 실리콘 TSV(Through Silicon Via) 기술을 이용해 상호 연결한 3D 메모리 반도체로서, 전력소모가 적고 데이터 처리 용량이 높을 뿐 아니라 GPU 등 시스템 반도체와의 연결도 용이하다는 장점이 있다. 따라서 차세대 반도체 기술로 주목받고 있다. HBM은 스택 모듈 하나당 1,024bit의 데이터 입출력이 가능하며, 기존 GDDR5 메모리 모듈이 하나당 32bit 입출력을 담당하는 것에 비교했을 때 엄청난 진보라고 할 수 있다. 아직 처리속도(클럭) 면에서 개선의 여지가 남았지만 GDDR5가 3.5Gbps에서 시작해 7.0Gbps까지 성숙한 것처럼, HBM도 세대를 거듭할수록 가파른 성장세를 보여줄 것으로 전망되고 있어 그래픽 칩셋 업체들이 적극적으로 채용하고 있다. 그리고 삼성과 SK하이닉스와 같은 국내 반도체 업체들은 이미 8~16GB의 HBM2 DRAM을 시장에 출시하여 제품의 데이터 처리 속도가 초당 460GB 수준이다. 이는 풀HD급 영화(3.7GB) 총 124편 분량의 데이터를 1초 만에 처리할 수 있는 수준의 초고속 DRAM시대를 이끌고 있는 셈이다. 따라서 HBM은 아직 전체 DRAM 시장에서 차지하는 시장 규모가 크지 않으나, 기존 DRAM과 비교해봤을 때 빠른 속도를 제공하므로, 슈퍼컴퓨터, 초 고해상도 그래픽카드 등의 사용에 적합하다. AI(인공지능), 머신러닝 개발엔 필수적으로 HBM이 필요하며, 특히 HBM은 고부가가치 제품인 만큼 일반 DRAM보다 평균적으로 3~5배가량 가격이 비싸다는 특징이 있다.

이처럼 AI, IoT 등 새로운 산업의 급속한 발전은 향후 메모리 반도체 시장의 전망을 밝게 하고 있으며, 사물을 네트워크로 연결한다는 개념의 IoT 기기는 수년 내에 1조 개 이상으로 늘어날 전망을 보이고 있다. 자율주행차의 보급이 가까워지면서 전력반도체를 비롯한 자동차용 반도체의 수요도 급증하게 되는데, 차량 1대당 고성능의 CPU(중앙처리장치)는 물론 1TB(= 1조 Byte) 규모의 데이터 저장 장치가 필요해질 것으로 예상된다. 결국 이러한 기록적인 반도체 성장세의 중심에는 Data center의 클러스터를 지원하는 Storage Class Memory(SCM) 메모리 반도체의 기술이 핵심적이다. 이러한 기술을 뒷받침하기 위해 메모리 및 프로세스 제조업체들은 다양한 형태의 제품을 출시하고 있다. 지금은 결별한 상태인 Intel과 마이크론은, 공동개발을 통하여 3D 크로스포인트 기술(3D XPoint)을 발표하였으며, 이 기술이 상용화되면, 데스크톱과 노트북 스토리지는 더 작은 공간을 차지하면서도 훨씬 많은 용량을 가지게 된다. 즉, Intel과 마이크론의 수치에 따르면, 요즘 낸드(NAND)의 속도인 초당 500MB에서 초당 500GB까지 전송 속도가 향상될 수가 있다. 현재는 기술적 견해 차이가 있긴 하지만, 여전히 데이터 중심의 컴퓨팅 시대에 맞추어 네트워크, 클라우드, 인공지능, 에지 컴퓨팅에 필요한 새로운 옵테인(Optain)¹³ 기술을 병합한 3D NAND 제품을 발표하고 있다.

옵테인¹³: 낸드 메모리의 단점을 개선하고 DRAM의 장점을 결합한 기술. HDD의 속도 한계로 인한 데이터 처리와 병목을 해소할 수 있는 버퍼(Buffer) 역할을 함.

삼성전자 또한 PC와 서버 등에 사용되는 고성능 SSD의 시장에서, 대규모 연산 처리가 필요한 빅데이터 및 AI 처리에 대한 메모리 반도체의 구조적 한계를 극복할 필요가 있었다. 이에 따라 새로운 Instorage processing을 개발하였고, 메모리 반도체 기반의 프로세싱 기술 개발에 집중하고 있다. 이 기술은 스토리지와 RAM을 통합하는 Intel의 방식과 달리, 병목 현상의 가장 큰 원인인 스토리지에 직접 프로세싱 기술을 도입하는 방식이며, 컴퓨팅 시스템에서 저장 장치용 입출력(I/O) 인터페이스의 병목현상으로 인한 전체 시스템 성능 저하 문제를 해결하기 위한 기술이었다. 또한 스토리지에서 직접 데이터를 검색할 수 있도록, 기존 중앙처리장치(CPU)를 통해 데이터를 스토리지 장치로 전송한 후 이를 다시 CPU에 전달하고, 마지막으로 사용자에게 전송하는 등의 일련의 과정을 크게 줄인 Smart SSD를 발표하였다.

SK하이닉스 또한 3D NAND에 주로 적용되는 전하 포획 낸드 플래시(Charge Trap Flash, CTF) 구조에 PUC(Peri Under Cell) 기술을 결합한 128단 1Tera비트급 TLC(Triple Level Cell) 4D NAND를 세계 최초로 개발했다. 이것은 기존 3D NAND와 달리 NAND Cell 밑에 주변부(Peripheral) 회로를 적층(CTF와 PUC 결합 방식)해 초 저전력 및 초박형¹⁴은 물론, 공간효율을 극대화한 것이 특징이다.

초박형¹⁴: 매우 두께가 얇은 형태

(4) 5G 이동통신

한국전자통신연구원(ETRI)에 따르면 5G(5th generation mobile communications) 시대에 진입하여 ‘기가(GIGA)’ 세상이 열렸다고 한다. 문자 그대로 기가 막힌 세상이 펼쳐질 예정이다. 5G 이동통신은 ‘언제 어디서나 환경의 제약 없이 사람과 사물을 포함한 모든 사용자에게 지연 없이 기가급 서비스를 효율적으로 제공하는 통신’이라고 정의된다. 기존 4G 이동통신에서는 올 아이피(All-IP) 망을 통해 100Mbps의 속도를 제공함에 따라, 서비스 품질 면에서 유·무선 통신의 격차를 해소했다. 하지만 5G 이동통신은 이 같은 유선통신 수준의 성능 목표를 넘어 신규 서비스를 새로운 목표로 한다. 5G 핵심 서비스는 기술적 측면에서 ‘향상된 모바일 광대역 서비스’, ‘고 신뢰성 및 저 지연 서비스’, ‘대규모 사물인터넷 서비스’의 범주로 구분할 수 있다.

5G가 상용화되면서 스마트폰뿐만 아니라 사물인터넷의 통신 또한 획기적으로 변화를 갖게 되는데, 특히 자율주행차나 AI, 스마트시티, 스마트팩토리의 확산을 위해서는 대용량 데이터를 연결하여 지연 없이 실시간 처리하는 차세대 통신기술이 필수적이다. 즉, 저비용으로 더욱 빠른 센서를 대량으로 공급할 수 있는 환경이 만들어지고, 이에 맞추어 새로운 통신 프로토콜 표준도 만들어져야 한다. 4차 산업혁명시대에서 5G는 전기와 같은 핵심 인프라 역할을 담당하므로, 머지않아 모든 산업 및 사회시스템을 네트워크로 관리하는 시대가 도래할 것으로 예측하고 있다. 이로 인해 상용화를 시작한 통신사업자의 네트워크 장비 수요가 급증하고 5G용 통신 부품의 산업이 더욱 확대될 것이다. 5G 단말기의 모뎀용 반도체 산업을 중심으로, 삼성전자나 Qualcomm 등 시스템 반도체의 수요가 급증하고 있으며, 최근에는 Apple이 Intel의 5G 모뎀사업을 인수하였다. 현재 발표된 5G 단말기의 모뎀칩을 살펴보면 [표 2-1]과 같다.

이러한 5G 시대의 새로운 반도체의 등장은 [그림 2-23]에서 보듯이 메모리 반도체나 개별 반도체를 제외하고도, 통신용 Baseband용 프로세스, 스마트폰의 두뇌인 애플리케이션 프로세서(AP), 그리고 RF 프론트앤드 등 최고의 반도체 기술력을 바탕으로 하고 있어, Foundry 산업에 큰 기회가 될 것이다.