[프리즘] 반도체 기술과 온디바이스 AI

강대화 한국폴리텍대학 대전캠퍼스 반도체장비제어과 교수(공학박사)

강대화 한국폴리텍대학 대전캠퍼스 반도체장비제어과 교수(공학박사)

2017년 구글이 발표한 트랜스포머(Transformer) 신경망은 인공지능(AI) 기술 발전의 전환점을 마련했다. 문장 내 단어 간 관계를 병렬적으로 학습해 기존 순환신경망(RNN)의 한계를 뛰어넘으며 대규모 언어 모델 시대를 열었다. 이후 2020년 OpenAI가 발표한 GPT-3는 약 1조 단어와 1750억 개 파라미터 규모로 학습된 초대형 모델로, AI의 상용화와 대중화의 기반을 마련했다.

하지만 이러한 생성형 AI의 급성장은 단순히 알고리즘만의 힘이 아니라, 이를 구현할 수 있는 반도체 기술 발전이 선행되었기에 가능했다. AI 모델이 점점 더 확장되고 복잡해지면서 고성능의 연산과 데이터 처리, 저전력 설계가 요구되었고, 이에 따라 AI 반도체, 즉 수많은 계산을 동시에 빠르게 처리할 수 있는 칩들이 개발되었다. 예를 들어, NPU(신경망 처리 장치)는 사람의 뇌처럼 패턴을 인식하고, GPU(그래픽 처리 장치)는 이미지를 빠르게 처리하듯 대량의 데이터를 동시에 계산하며, ASIC(특정 용도 맞춤형 칩)은 특정 AI 작업만을 빠르게 처리하도록 설계해 AI 기술의 속도와 효율성을 높여주고 있다.

2025년 현재, 온디바이스(On-device) AI 시대가 본격화되며 반도체 기술의 중요성은 더욱 확대되고 있다. 기존에는 인터넷과 연결된 클라우드 서버에서 AI 연산을 수행했지만, 이제는 스마트폰이나 자동차, 스마트 가전 등 개인 단말기 내에서 AI가 실시간 작동한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 고성능 반도체다. 이 기술의 발전으로 인터넷 없이도 통역, 사진 보정 및 언어 인식 등 다양한 AI 기능을 사용할 수 있으며, 개인정보 유출 걱정 없이 빠르고 안정적으로 서비스를 받을 수 있다.

우리나라 반도체 산업은 이러한 AI 기술 구현의 핵심 기반으로, 고속 데이터 전송이 가능한 고대역폭 메모리(HBM, High Bandwidth Memory) 분야에서 세계를 선도하고 있다. HBM은 생성형 AI 모델이 요구하는 막대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하는 데 필수적인 기술이며, SK하이닉스와 삼성전자 등 국내 기업은 HBM3, HBM3E와 같은 차세대 메모리를 글로벌 시장에 공급하며 AI 반도체 경쟁력을 유지하고 있다.

AI는 제조, 헬스케어, 금융, 물류 등 산업 전반에서 활용되고 있다. 스마트폰, 자율주행차, 로봇, 의료기기, 스마트팩토리 등 AI가 작동하는 구조 속에 반도체는 없어서는 안 될 핵심 요소다. 특히 온디바이스 AI 기술이 빠르게 확산함에 따라 반도체의 수요는 폭발적으로 증가하고 있으며, 반도체 장비제어기술, 생산기술, 응용기술까지 전 분야의 전문인력 확보가 필요한 시점이다.

이러한 시대적 요구에 대응하기 위해, 한국폴리텍대학 대전캠퍼스에서는 2024학년도부터'반도체장비제어과'와'반도체융합기계과'를 신설해 반도체 엔지니어를 양성하고 있으며, 아울러 최신 기술 트렌드를 반영한 다양한 학과를 운영하고 있다. 또한, 2년제 학위과정뿐 아니라 미취업 대졸자 대상 취업역량 향상 프로그램인 '하이테크 과정'도 함께 운영 중이다. 하이테크 과정은'수시 입학제'로 운영 중이다. 이 제도는 수시 입학을 통한 교육 참여가 가능하도록 하며 수료 후 취업을 지원한다. 관심 있는 독자께서는 한국폴리텍대학 대전캠퍼스 홈페이지를 통해 상세한 정보를 확인해 보시길 권해 드린다.

1990년대 웹 브라우저, 2000년대 스마트폰, 2010년대 클라우드 컴퓨팅 시대를 지나, 이제는 2020년대 AI 반도체와 온디바이스 AI가 새로운 혁신의 중심에 서 있다. 대한민국은 세계적인 반도체 생산 강국으로서 기술과 인재 모두를 확보해야 할 중요한 시점에 있으며, AI 시대의 진정한 도약을 위해서는 반도체 기술의 선도와 실무형 전문 인력 양성이 핵심이다. 강대화 한국폴리텍대학 대전캠퍼스 반도체장비제어과 교수(공학박사)