삼성전자는 업계 최소 두께 12나노미터(1nm=10억분의1m)급 저전력더블데이터레이트(LPDDR5·사진)X D램 12·16기가바이트(GB) 패키지 양산을 시작했다고 6일 밝혔다. 이번 제품의 두께는 0.65밀리미터(㎜)로 현존하는 12GB 이상 LPDDR D램 중 가장 얇다. 이 제품은 갤럭시S 등 차세대 프리미엄폰에 탑재될 것으로 보인다. 모바일 D램은 저전력, 고성능, 고용량 특성도 중요하지만 제품을 얇게 패키징 하는 것도 중요하다. 최근 모바일 기기는 두께는 가볍고 얇아졌지만, 내부 부품 수는 증가하는 추세로 모바일 D램 또한 추세에 맞게 두께가 얇아지고 있다. 모바일 D램이 얇아지면 슬림한 기기 설계가 가능하고, 기기 내부 발열을 안정적으로 관리하는데 도움을 줄 수 있다. 삼성전자는 업계 최소 크기 12나노급 LPDDR D램을 4단으로 쌓고 패키지 기술·패키지 회로 기판 및 에폭시 몰딩 컴파운드(EMC) 기술 등 최적화를 통해 이전 세대 제품 대비 두께를 약 9% 감소, 열 저항을 약 21.2% 개선했다. 또 패키지 공정 중 하나인 백랩(웨이퍼 뒷면을 연마해 두께를 얇게 만드는 공정) 기술력을 극대화해 웨이퍼를 최대한 얇게 만들어 최소 두께 패키지를 구현했다. 이번 제품은 얇아진 두께만큼 추가로 여유 공간 확보를 통해 원활한 공기 흐름이 유도되고, 기기 내부 온도 제어에 도움을 줄 수 있다. 일반적으로 높은 성능을 필요로 하는 온디바이스 인공지능(AI)은 발열로 인해 기기 온도가 일정 구간을 넘기면 성능을 제한하는 온도 제어 기능이 작동한다. 이번 제품을 탑재하면 발열로 인해 해당 기능이 작동하는 시간을 최대한 늦출 수 있어 속도, 화면 밝기 저하 등의 기기 성능 감소를 최소화할 수 있다. 삼성전자는 이번 0.65㎜ LPDDR5X D램을 모바일 애플리케이션 프로세서 및 모바일 업체에 적기에 공급해 저전력 D램 시장을 확대한다는 구상이다. 삼성전자는 향후 6단 구조 기반 24GB, 8단 구조 32GB 모듈도 가장 얇은 LPDDR D램 패키지로 개발해 온디바이스 AI 시대 고객의 요구에 최적화된 솔루션을 지속 공급할 예정이다. 삼성전자 메모리사업부 상품기획실장 배용철 부사장은 "고성능 온디바이스 AI의 수요가 증가함에 따라 LPDDR D램의 성능 뿐 아니라 온도 제어 개선 역량도 중요해졌다"며 "삼성전자는 기존 제품 대비 두께가 얇은 저전력 D램을 지속적으로 개발하고 고객과의 긴밀한 협력을 통해 최적화된 솔루션을 제공하겠다"고 말했다. mkchang@fnnews.com 장민권 기자

[파이낸셜뉴스] 삼성전자는 업계 최소 두께 12나노미터(1nm=10억분의1m)급 저전력더블데이터레이트(LPDDR5)X D램 12∙16기가바이트(GB) 패키지 양산을 시작했다고 6일 밝혔다.  이번 제품의 두께는 0.65밀리미터(㎜)로 현존하는 12GB 이상 LPDDR D램 중 가장 얇다. 이 제품은 갤럭시S 등 차세대 프리미엄폰에 탑재될 것으로 보인다.  모바일 D램은 저전력, 고성능, 고용량 특성도 중요하지만 제품을 얇게 패키징 하는 것도 중요하다. 최근 모바일 기기는 두께는 가볍고 얇아졌지만, 내부 부품 수는 증가하는 추세로 모바일 D램 또한 추세에 맞게 두께가 얇아지고 있다. 모바일 D램이 얇아지면 슬림한 기기 설계가 가능하고, 기기 내부 발열을 안정적으로 관리하는데 도움을 줄 수 있다.  삼성전자는 업계 최소 크기 12나노급 LPDDR D램을 4단으로 쌓고 패키지 기술·패키지 회로 기판 및 에폭시 몰딩 컴파운드(EMC) 기술 등 최적화를 통해 이전 세대 제품 대비 두께를 약 9% 감소, 열 저항을 약 21.2% 개선했다. 또 패키지 공정 중 하나인 백랩(웨이퍼 뒷면을 연마해 두께를 얇게 만드는 공정) 기술력을 극대화해 웨이퍼를 최대한 얇게 만들어 최소 두께 패키지를 구현했다. 이번 제품은 얇아진 두께만큼 추가로 여유 공간 확보를 통해 원활한 공기 흐름이 유도되고, 기기 내부 온도 제어에 도움을 줄 수 있다. 일반적으로 높은 성능을 필요로 하는 온디바이스 인공지능(AI)은 발열로 인해 기기 온도가 일정 구간을 넘기면 성능을 제한하는 온도 제어 기능이 작동한다. 이번 제품을 탑재하면 발열로 인해 해당 기능이 작동하는 시간을 최대한 늦출 수 있어 속도, 화면 밝기 저하 등의 기기 성능 감소를 최소화할 수 있다. 삼성전자는 이번 0.65㎜ LPDDR5X D램을 모바일 애플리케이션 프로세서 및 모바일 업체에 적기에 공급해 저전력 D램 시장을 확대한다는 구상이다. 삼성전자는 향후 6단 구조 기반 24GB, 8단 구조 32GB 모듈도 가장 얇은 LPDDR D램 패키지로 개발해 온디바이스 AI 시대 고객의 요구에 최적화된 솔루션을 지속 공급할 예정이다. 삼성전자 메모리사업부 상품기획실장 배용철 부사장은 "고성능 온디바이스 AI의 수요가 증가함에 따라 LPDDR D램의 성능 뿐 아니라 온도 제어 개선 역량도 중요해졌다"며 "삼성전자는 기존 제품 대비 두께가 얇은 저전력 D램을 지속적으로 개발하고 고객과의 긴밀한 협력을 통해 최적화된 솔루션을 제공하겠다"고 말했다.  mkchang@fnnews.com 장민권 기자

[파이낸셜뉴스] 삼성전자는 대만 반도체 설계 기업인 미디어텍과 업계 최고 속도인 초당 10.7기가비트(Gb) 저전력더블데이터레이트(LPDDR)5X D램 동작 검증을 완료했다고 16일 밝혔다. 삼성전자는 올해 하반기 출시 예정인 미디어텍 최신 플래그십 모바일 어플리케이션 프로세서(AP) '디멘시티 9400'에 LPDDR5X 기반 16기가바이트(GB) 패키지 제품 검증을 완료하고, 고성능 모바일 D램 상용화에 앞장선다. 삼성전자가 지난 4월 개발한 초당 10.7Gb LPDDR5X는 이전 세대 대비 동작 속도와 소비 전력을 25% 이상 개선해 저전력∙고성능 특성이 요구되는 '온디바이스 인공지능(AI)' 시대에 최적인 제품이다. 이번 제품을 통해 사용자는 모바일 기기에서 배터리를 더 오래 사용할 수 있다. 서버나 클라우드에 연결하지 않은 상태에서도 뛰어난 성능의 온디바이스 AI 기능 활용이 가능하다. 삼성전자는 고객과의 적극적인 협력을 바탕으로 향후 모바일 분야뿐만 아니라 △AI 가속기 △서버 △고성능컴퓨팅(HPC) △오토모티브 등 LPDDR D램 응용처를 적극 확장해 나갈 방침이다. 삼성전자 메모리사업부 상품기획실 배용철 부사장은 "미디어텍과의 전략적 협업을 통해 업계 최고 속도 LPDDR5X D램의 동작을 검증하고, AI시대에 맞춤형 솔루션임을 입증했다"며 "고객과 유기적인 협력으로 향후 온디바이스 AI 시대에 걸맞은 솔루션을 제공해 AI 스마트폰 시장을 선도해 나갈 것"이라 말했다. mkchang@fnnews.com 장민권 기자

[파이낸셜뉴스]  온디바이스(On-Device) AI 시대가 본격 개막됐다. 삼성전자의 갤럭시 S24 시리즈, 애플 인텔리전스(Apple Intelligence), 마이크로소프트의 코파일럿+PC 등 온디바이스 AI를 장착한 혁신 제품과 기능이 잇달아 공개된 것이다.  생성형 AI 등장 이후 AI 개발이 가속화되는 가운데, 온디바이스 AI가 기존 클라우드 기반 AI의 단점을 보완하는 기술로 부상했다. 이에 온디바이스 AI 기술을 성공적으로 구현하고 서비스의 다양화를 이끄는 전략이 제시됐다. 삼정KPMG는 25일 ‘생성형 AI에게 펼쳐진 새로운 무대, 온디바이스 AI’ 보고서를 발간하며, 새로운 플랫폼으로 부상하고 있는 온디바이스 AI 기술의 활용 전략을 분석했다. 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 마이크로소프트의 코파일럿 등 생성형 AI 기반의 기존 AI 서비스는 대규모 언어 모델(Large Language Model)을 기반으로 운영되며, 클라우드 시스템을 활용하고 있다. 모델이 점차 대형화됨에 따라 대형 AI 모델을 운영하는 데 따른 문제가 거론되고 있는데, 특히대형 AI 모델은 운영 과정에서 다량의 데이터가 소모되어 전력과 반도체 등의 컴퓨팅 역량 자원이 크게 소비된다. 반면 온디바이스 AI는 이용자가 요청사항을 디바이스에 입력하면, 디바이스 내에 탑재된 AI 모델과 반도체 등 자체 데이터 처리 시스템이 구동되어 데이터의 외부 이동 없이 AI 서비스가 구현된다. 이에 온디바이스 AI를 기반으로 한 생성형 AI 서비스는 AI 모델의 분석 속도가 빠르고, 시스템 운영 비용도 비교적 적다. 또한 이용자가 입력하는 정보를 디바이스 외부로 내보내지 않는다는 점에서 개인정보 등의 민감한 데이터를 처리하기에 적합도가 높다. 데이터 처리를 위하여 외부 네트워크 및 클라우드로의 전송을 위한 인프라 확보 부담이 적다는 점도 높은 평가를 받고 있다. 보고서는 온디바이스 AI를 기반으로, 기업의 비즈니스 혁신과 스케일업(Scale-up)을 이끌어 낼 수 있는 ‘SCALE[S(Semiconductor)-C(Cloud)-A(Ambient Computing)-L(Language Model)-E(Explainable AI)]’ 전략을 제시했다. 먼저 온디바이스 AI는 디바이스 내 전력을 활용해 AI 모델을 운영하기 때문에 AI 서비스 운영과정에서 소비되는 전력 소모를 적게 유지해야 한다. 이에 저전력으로 구동 시킬 수 있는 반도체 기술인 FPGA(Field Programmable Gate Array), ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등이 2028년까지 연평균 40% 이상 크게 성장할 전망이며, 고성능 반도체는 클라우드와 데이터센터 등 전력 제약이 덜한 곳을 중심으로 시장이 확대될 예정이다. 이용자 주변에 있는 IT 디바이스가 이용자의 패턴을 자체적으로 학습해 디바이스가 알아서 필요한 서비스를 제공하는 ‘앰비언트 컴퓨팅’ 시장 속 기회를 모색해야 한다. 온디바이스 AI의 우수한 보안 성능은 개인별 데이터를 확보하고 분석하는 앰비언트 컴퓨터 환경을 구축하는 데 높은 활용 가치를 지닌다. 또한 온디바이스 AI는 소형 AI 모델을 기반으로 서비스를 운영한다는 점에서, 소형 AI 모델 시장이 본격 확대될 것으로 전망된다. 소형 AI 모델은 스마트폰, 가전 등 AI 모델이 탑재되는 개별 온디바이스 AI용 디바이스에서 요구되는 결과값의 퀄리티를 높일 수 있도록 개발이 진행될 전망이다. 마지막으로, 온디바이스 AI를 활용하면 이용자에게 즉각적으로 AI 분석 결과가 제공되는 형태로 이용자와 AI 모델 간의 거리가 더욱 가까워진다. 이에 이용자의 혼란을 줄이고 AI 모델의 운영 안정성을 강화할 수 있는 ‘설명 가능한 AI(Explainable AI)’ 기술 통제 방안을 마련해야 한다. 삼정KPMG AI센터 이준기 상무는 “생성형 AI 활용의 새로운 트렌드로 부상하는 온디바이스 AI를 중심으로 AI 생태계의 확장과 유스케이스(Use Case) 확보에 주력해야 한다"며 “온디바이스 AI의 장점을 효과적으로 활용할 수 있는 전략을 바탕으로 사용자경험을 강화하는 서비스를 개발함으로써 AI시장에서 차별화된 경쟁력을 확보하고 고객 가치를 제고한다면 새로운 비즈니스 잠재력을 확보하는 계기가 될 것이다"고 강조했다. kakim@fnnews.com 김경아 기자

[파이낸셜뉴스] 인공지능(AI) 팹리스(반도체 설계 기업) 디퍼아이는 자체 엣지형 AI 반도체 기술이 경쟁사 대비 우월한 특허 성과를 달성했다고 25일 밝혔다. 회사 측에 따르면 특허가치평가기업 위즈도메인의 평가 결과, 디퍼아이가 보유 중인 7개 특허에 기술 점수 4.1점을 기록해 업계 평균을 크게 상회하는 성적을 보였다. 이는 디퍼아이의 기술이 질적으로 우수함을 입증하는 수치다. 특히 '학습된 파라미터의 형태 변환을 이용한 컨벌루션 신경망 파라미터 최적화 방법'과 '컨벌루션 신경망 연산방법 및 그 장치'와 같은 특허는 AI 반도체의 효율성과 성능을 혁신적으로 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 이들 기술은 디퍼아이의 주력 제품인 'Tachy-BS402'의 성능을 극대화하는 핵심 요소로 작용한다. 연산, 파라미터, 네트워크 등을 최적화해 연산량과 데이터량을 모두 줄임으로써 저전력 기술을 실현하게 된다. 디퍼아이의 기술 혁신은 단순한 기술적 성과를 넘어, 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 이러한 성과는 기업의 미래 성장 가능성을 높이며, AI 기술 발전에 크게 기여할 것으로 보인다는게 회사 측의 설명이다. 디퍼아이 이상헌 대표는 “인공지능 반도체 시장은 원천기술확보가 아주 중요하다”라며 “글로벌 시장에서 기업의 핵심기술에 대한 방어와 공격을 위해서는 핵심기술의 특허 보유가 핵심이다”라고 말했다. 그는 이어 “단순히 특허의 숫자를 늘리는 것보다도 양질의 특허를 확보해 나가는 것에 더욱 집중할 계획이다”라며 “엣지 시장에서의 독보적인 기술력을 선점하여 글로벌 시장에 대응해 나갈 것”이라고 덧붙였다. dschoi@fnnews.com 최두선 기자

국내 연구진이 세계 최초로 클라우드를 거치지 않고 스마트폰이나 노트북만으로도 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨터용 인공지능(AI) 반도체를 개발했다. 이 반도체로 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 컴퓨팅을 만들어 '온 디바이스', 즉 장치 내에서 0.4초 만에 LLM을 처리하는데 성공했다. 무엇보다 이같은 작업을 진행하는데 엔비디아의 그래픽 처리장치(GPU) 보다 소모전력을 625분의 1 수준으로 줄였고, 칩 크기도 41분의 1에 불과했다. 연구진은 이론적인 논문에 그치지 않고 삼성전자의 28나노 파운드리 공정을 통해 직접 칩을 제작했다. AI 반도체 '상보형-트랜스포머'를 개발한 한국과학기술원(KAIST) AI반도체 대학원 유회준 교수는 6일 과학기술정보통신부 브리핑실에서 "초저전력의 뉴로모픽 액셀러레이터를 가지고 거대 모델인 'GPT-2'를 돌린 것은 세계 최초"라고 말했다. ■GPT-2 실행속도 3~9배 빨라 AI 반도체는 현재 엔비디아가 장악하고 있는 GPU, 다음 단계로 신경망 처리장치(NPU), 지능형 반도체(PIM) 순이며, 최종 종착지가 바로 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅이다. 이번 반도체 개발에 참여한 KAIST 김상엽 박사가 이날 직접 시연을 해 보였다. 인터넷 연결이 안된 노트북에 '상보형-트랜스포머' 칩이 내장된 보드를 연결해 GPT-2로 문장 요약과 번역, 질의응답을 실행했다. 그 결과, 일반 노트북으로 GPT-2를 실행한 것보다 최소 3배에서 최대 9배 빨랐다. 또한 갤럭시S24에 연결해도 GPT-2를 쉽고 빠르게 실행시켰다. 윤두희 과기정통부 정보통신산업정책과장은 "그동안 AI 서비스들은 LLM을 실행시키기 위해 엔비디아의 A100 같은 칩으로 처리해 휴대폰으로는 도저히 불가능했다"며 "이 뉴로모픽 액셀러레이터를 사용하게 되면 현재 아마존의 알랙사, KT의 지니 등 시중에 나와있는 AI 서비스를 클라우드와 연결하지 않고 기계 자체에서 다 처리할 수 있게 될 것"이라고 설명했다. 또한 윤 과장은 "반도체 기업과 학교 간의 협력 강화를 위해서 지난 2022년 6월 과기정통부 PIM 예타사업 지원을 통한 결과물"이라며 "이 사업으로 향후 추가적인 성과도 기대할 수 있을 것"이라고 전망했다. ■하이브리드식 연산처리 이번 연구를 통해 개발한 AI반도체용 하드웨어 유닛은 기존 LLM 반도체 및 뉴로모픽 컴퓨팅 반도체에 비해 4가지의 특징을 지닌다. 심층 인공 신경망(DNN)과 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 상호 보완하는 방식으로 융합한 독특한 신경망 아키텍처를 사용함으로써 정확도를 유지하면서도 연산 에너지 소모량을 최적화했다. 또 DNN과 SNN 모두를 효율적으로 활용할 수 있는 AI반도체용 통합 코어 구조를 개발했다. 특히 SNN 처리에 소모되는 전력을 줄이기 위해 출력 스파이크 추측 유닛까지 개발했다. 이와 함께, LLM의 파라미터를 효과적으로 압축하기 위해 빅-리틀 네트워크 구조와 암시적 가중치 생성기법, 그리고 부호압축까지 총 3가지 기법을 사용했다. 이를 통해 GPT-2 모델의 708M개에 달하는 파라미터를 191M개로 줄였으며, 번역을 위해 사용되는 T5 모델의 402M개에 달하는 파라미터 역시 동일한 방식을 통해 76M개로 줄일 수 있었다. 김상엽 박사는 "이러한 압축을 통해 연구진은 언어 모델의 파라미터를 외부 메모리로부터 불러오는 작업에 소모되는 전력을 약 70% 감소시켰다"고 설명했다. 이어 "상보형-트랜스포머는 전력 소모를 GPU(엔비디아 A100) 대비 625배 만큼 줄이면서도 GPT-2 모델을 활용한 언어 생성에는 0.4초의 고속 동작이 가능하며, T5 모델을 활용한 언어 번역에는 0.2초의 고속 동작이 가능하다"고 덧붙였다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 세계 최초로 클라우드를 거치지 않고 스마트폰이나 노트북만으로도 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 뉴로모픽 컴퓨터용 인공지능(AI) 반도체를 개발했다. 이 반도체로 인간의 뇌를 닮은 뉴로모픽 컴퓨팅을 만들어 '온 디바이스', 즉 장치 내에서 0.4초 만에 LLM을 처리하는데 성공했다. 무엇보다 이같은 작업을 진행하는데 엔비디아의 그래픽 처리장치(GPU) 보다 소모전력을 625분의 1 수준으로 줄였고, 칩 크기도 41분의 1에 불과했다. 연구진은 이론적인 논문에 그치지 않고 삼성전자의 28나노 파운드리 공정을 통해 직접 칩을 제작했다. AI 반도체 '상보형-트랜스포머'를 개발한 한국과학기술원(KAIST) AI반도체 대학원 유회준 교수는 6일 과학기술정보통신부 브리핑실에서 "초저전력의 뉴로모픽 액셀러레이터를 가지고 거대 모델인 'GPT-2'를 돌린 것은 세계 최초"라고 말했다.  GPT-2 실행속도 3~9배 빨라 AI 반도체는 현재 엔비디아가 장악하고 있는 GPU, 다음 단계로 신경망 처리장치(NPU), 지능형 반도체(PIM) 순이며, 최종 종착지가 바로 인간의 뇌를 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅이다. 이번 반도체 개발에 참여한 KAIST 김상엽 박사가 이날 직접 시연을 해 보였다. 인터넷 연결이 안된 노트북에 '상보형-트랜스포머' 칩이 내장된 보드를 연결해 GPT-2로 문장 요약과 번역, 질의응답을 실행했다. 그 결과, 일반 노트북으로 GPT-2를 실행한 것보다 최소 3배에서 최대 9배 빨랐다. 또한 갤럭시S24에 연결해도 GPT-2를 쉽고 빠르게 실행시켰다. 윤두희 과기정통부 정보통신산업정책과장은 "그동안 AI 서비스들은 LLM을 실행시키기 위해 엔비디아의 A100 같은 칩으로 처리해 휴대폰으로는 도저히 불가능했다"며 "이 뉴로모픽 액셀러레이터를 사용하게 되면 현재 아마존의 알랙사, KT의 지니 등 시중에 나와있는 AI 서비스를 클라우드와 연결하지 않고 기계 자체에서 다 처리할 수 있게 될 것"이라고 설명했다. 또한 윤 과장은 "반도체 기업과 학교 간의 협력 강화를 위해서 지난 2022년 6월 과기정통부 PIM 예타사업 지원을 통한 결과물"이라며 "이 사업으로 향후 추가적인 성과도 기대할 수 있을 것"이라고 전망했다. 하이브리드식 연산처리 이번 연구를 통해 개발한 AI반도체용 하드웨어 유닛은 기존 LLM 반도체 및 뉴로모픽 컴퓨팅 반도체에 비해 4가지의 특징을 지닌다. 심층 인공 신경망(DNN)과 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 상호 보완하는 방식으로 융합한 독특한 신경망 아키텍처를 사용함으로써 정확도를 유지하면서도 연산 에너지 소모량을 최적화했다. 또 DNN과 SNN 모두를 효율적으로 활용할 수 있는 AI반도체용 통합 코어 구조를 개발했다. 특히 SNN 처리에 소모되는 전력을 줄이기 위해 출력 스파이크 추측 유닛까지 개발했다. 이와 함께, LLM의 파라미터를 효과적으로 압축하기 위해 빅-리틀 네트워크 구조와 암시적 가중치 생성기법, 그리고 부호압축까지 총 3가지 기법을 사용했다. 이를 통해 GPT-2 모델의 708M개에 달하는 파라미터를 191M개로 줄였으며, 번역을 위해 사용되는 T5 모델의 402M개에 달하는 파라미터 역시 동일한 방식을 통해 76M개로 줄일 수 있었다. 김상엽 박사는 "이러한 압축을 통해 연구진은 언어 모델의 파라미터를 외부 메모리로부터 불러오는 작업에 소모되는 전력을 약 70% 감소시켰다"고 설명했다. 이어 "상보형-트랜스포머는 전력 소모를 GPU(엔비디아 A100) 대비 625배 만큼 줄이면서도 GPT-2 모델을 활용한 언어 생성에는 0.4초의 고속 동작이 가능하며, T5 모델을 활용한 언어 번역에는 0.2초의 고속 동작이 가능하다"고 덧붙였다.   monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 최근 전력 소비를 최소화하면서도 성능을 향상시키는 기술이 적용된 '저전력 반도체'가 업계에서 하나의 트렌드로 자리 잡고 있다. 이런 가운데 동운아나텍이 주력하는 저전력 반도체 제품들이 주목을 받는다. 26일 동운아나텍에 따르면 핵심 주력 제품 중 OIS(Optical Image Stabilization) IC는 스마트폰 카메라모듈 내 액츄에이터에 들어가 사진과 영상 촬영 시 손 떨림을 감지, 렌즈를 이동시켜 선명한 촬영이 되도록 작용한다. 특히 OIS IC 설계 단계부터 미세전류 제어 기술을 활용한 저전력·고효율을 핵심 과제로 놓고 개발했다. 중저가 라인부터 고사양 제품까지 다양한 스마트폰 내에서 최적화하기 위해서는 전력소모량이 적은 반면 효율은 높아야 하기 때문이다. 자동차 전장용 햅틱 IC도 마찬가지다. 자동차 내에서 전력소모량을 줄이기 위해 설계 단계부터 저전력을 고려했다. 미래 자율주행을 이끌 전기자동차에 적용되기 위해서는 전력소모량을 최소화하는 것이 핵심 화두이기 때문이다. 자동차 한대당 적용되는 애플리케이션 수가 증가하는데 따라 햅틱 IC 안정성을 높일 수 있는 저전력 사양이 필수다. 아울러 동운아나텍은 미래 먹거리가 될 차량용 저전력 반도체를 지속적으로 개발 중에 있다. 우선 차량용 카메라모듈에 들어가 전력을 관리하는 PMIC(Power Management IC)는 전기차 및 자율주행차 고효율화에 중요한 역할을 한다. 또한 차량 내 발광다이오드(LED) 조명, 릴레이 스위치 등을 제어하는 차체 제어용 IC, 에어컨 공조기(HVAC) 컨트롤용 모터 IC 등을 잇달아 선보일 예정이다. 동운아나텍의 이러한 행보는 글로벌 시장에서 저전력 디자인 및 기술이 대세로 자리 잡았기 때문으로 풀이된다. 저전력 반도체는 모바일 디바이스, 사물인터넷(IoT) 기기, 센서, 의료기기, 자율주행차 등 다양한 분야에서 중요한 요소로 인식되고 글로벌 기업들이 이에 투자하는 추세다. 실제로 ARM은 저전력 아키텍처를 기반으로 하는 프로세서 디자인을 제공하며 이를 다양한 디바이스 및 응용 분야에 적용한다. 엔비디아는 저전력 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 저전력 인공지능(AI) 가속기도 개발 중인데, 모바일 및 엣지 컴퓨팅에서 에너지 효율적인 AI 작업을 위해서다. 국내에서는 삼성전자 '온디바이스 AI' 기능을 탑재한 '갤럭시 S24' 시리즈가 주목을 받는다. 스마트폰 내 온디바이스 AI 기능이 원활히 구현되기 위해서는 저전력 신경망처리장치(NPU) 역할뿐 아니라 함께 탑재되는 집적회로(IC)들의 저전력 성능도 필수적이기 때문이다. 동운아나텍 관계자는 "온전한 AI 기능 구현을 위해서는 저전력 반도체가 필수적"이라며 "온디바이스 AI를 비롯한 AI 시대가 가속화할수록 저전력 반도체 기술을 가진 회사 가치가 높아질 것"이라고 말했다. butter@fnnews.com 강경래 기자

한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 오일권 교수팀이 34배 이상 큰 힘을 내는 인공근육 소자를 개발했다. 근육의 기본구조인 근섬유 같은 유체 스위치를 만든 것이다. 이 유체 스위치는 0.01V 이하의 초저전력으로 작동하면서도 큰 힘을 내면서 부드럽게 움직일 수 있다. 오일권 교수는 4일 "초저전력으로 작동하는 전기화학적 연성 유체 스위치는 유체 제어를 기반으로 하는 소프트 로봇, 소프트 일렉트로닉스, 미세유체공학 분야에서 많은 가능성을 열어줄 수 있다"고 말했다. 이어 "이 기술은 스마트 섬유에서 생체 의료 기기에 이르기까지 우리 일상에서 초소형 전자시스템에 쉽게 적용함으로써 다양한 산업현장에서 즉시 활용할 수 있는 잠재력을 갖고 있다"고 덧붙였다. 인공근육은 인간의 근육을 모방한 것으로 전통적인 모터에 비해 유연하고 자연스러운 움직임을 제공해 소프트 로봇이나 의료기기, 웨어러블 장치 등에 사용되는 기본 부품 중 하나다. 이 인공근육은 전기, 공기 압력, 온도 변화와 같은 외부 자극에 반응해 움직인다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 에코플라스틱이 탄소나노튜브(CNT)-테프론 복합소재를 적용한 자동차 부품 개발 국책 과제에서 시제품 개발 마무리 단계에 돌입했다고 31일 밝혔다. 에코플라스틱은 이번 국책과제를 통해 참여기업들과 CNT 복합소재에 대한 기술 표준 정립에 나설 계획이다. CNT는 구리 대비 전기·열전도율이 유사하고 강도는 강철의 100배에 달하는 차세대 소재다. 에코플라스틱이 개발한 CNT-테프론 복합소재는 신규 컴파운딩 기술을 적용해 구리보다 전기 및 열전도율이 뛰어난 것이 특징이다. 현재 테슬라를 비롯한 글로벌 전기차 업체들은 전기차 외장재에 구리를 많이 사용하고 있다. 테슬라는 기존 전기차에 사용되는 구리를 75%까지 축소할 계획인 것으로 알려졌다. 배터리에 사용되는 구리를 제외하고도 상당량의 구리로 된 외장재가 다른 소재로 대체될 것으로 전망된다. 이에 에코플라스틱은 콘솔 암레스트 등 다양한 전기차 부품에 CNT 복합소재 적용을 확대할 방침이다. CNT 복합소재 기반 부품을 활용하면 우수한 열전도성으로 인해 전기차 배터리의 효율을 극대화할 수 있다. 높은 난연성으로 화재 위험성 또한 감소한다. 에코플라스틱 관계자는 “전 세계적으로 전기차 전환이 가속화되는 현 상황에서, 해당 부품은 전기차의 주행거리를 향상시켜 주기 때문에 대부분의 차량에 탑재될 것으로 예상된다”며 “상용화될 경우 에코플라스틱의 실적 성장에 기여할 제품 중 하나가 될 것”이라고 말했다. 이어 “해당 제품은 국내 최초 저전력·고효율 발열 표준을 제시하는 제품으로 시장 선점이 가능하다”며 “국내외 특허 기술 확보를 통해 진입장벽을 구축할 것”이라고 강조했다. 이번 국책과제는 한국탄소진흥원 주도로 진행되고 있다. 에코플라스틱은 지난해 6월부터 오토인더스트리, 경북하이브리드 연구원 등과 컨소시엄을 구성해 관련 사업을 진행 중이다. hippo@fnnews.com 김찬미 기자