기술 사회의 변곡점에서 우리가 짚고 가야 할 것들
그리고 한국 공학이 기억해야 할 것들

포스트 코로나 시대, 한국이 주도하는
디지털 공학의 내일을 준비하자!
AI 융합 반도체 개척자' KAIST 김정호 교수가 던지는
대한민국 기술 독립 선언문!

코로나19가 가속화한 기술 변곡점,
4차 산업혁명 시대의 ‘퍼스트 무버’로 치고나갈 적기다!

오늘날 대한민국은 엄청난 사회적, 문화적, 기술적 변곡점에 직면해 있습니다. 그러나 그 변곡점이 트렌드로만 소비되어서는 안 됩니다. 진짜 변화는 거대한 강물 위에 눈에 보이는 급물살이 아니라 수면 아래 묵직하게 흐르는 물줄기가 향하는 방향에 있습니다. 4차 산업혁명이 트렌드라고 해서 모두가 동영상 크리에이터가 되어야 하고, 앱 개발자가 되어야 하며, 비트코인으로 거래를 해야 하는 것도 아닙니다. 또 혁신이 아니면 보잘것없는 것으로 취급받아서도 곤란합니다. 진짜 4차 산업혁명은 우리가 간과하고 있는 기초 시스템이 탄탄할 때 더욱 견고하게 완성될 것입니다. 거기에는 인문, 사회, 정치, 과학, 기술, 문화, 교육 등 모든 면이 포함됩니다. 제가 포함된 과학기술계는 그 과제의 상당 부분을 떠안아야 합니다. 한 명의 공학자로서, 학교의 선생으로서 저 역시 일말의 책임감을 느낍니다. _본문 p. 08~09

2019년 8월 일본 정부는 3개 품목에 대한 부품 소재 수출 제한 조치를 발동했다. 반도체 생산에 필수적인 포토레지스트(감광액), 에칭가스(불화수소), 플루오린 폴리이미드 3가지 소재에 대한 제제였다. 다행스럽게도 우리는 1년이 지나지 않은 상황에서 수입처 다변화, 국내 기업에 대한 긴급 지원을 통한 기술 개발로 이 위기를 슬기롭게 극복한 것으로 평가된다. 그런데 잠깐, 여기서 다른 복잡한 문제는 차치하고 ‘반도체 생산’ 관점에서 짚고 넘어가야 하는 문제가 있다. 과연 이 물질들은 국내에서 생산할 수 없는 것들이었나? 정답은 ‘아니다’이다. 실제로 제제 대상이 된 소재 부품들은 30년 전 이미 우리나라에서 ‘개발’이 완료된 것들이다. 그럼 왜 기술 종속의 문제가 발생하는 걸까?
이러한 기술 종속의 배경에는 ‘산업화 양산 기술’의 중요도에 대한 인식 부족과 태만이 자리한다. 재료 1kg 정도를 실험실에서 소량 개발하는 단계의 기술 수준과 1,000kg 이상을 대량 생산하는 산업화 양산 기술 수준은 그 완성도에서 큰 차이가 발생하는 것이다. 마찬가지로 순도 99.99% 재료와 99.99999999% 재료를 생산하는 기술의 격차도 비교 대상 자체가 아니다. 즉, 기술력 자체보다 이러한 산업화 양산 기술 차이가 국가 간 반도체 재료 산업의 경쟁력을 가르는 것이다.
KAIST 전기 및 전자공학과 김정호 교수는 최근 출간된 《공학의 미래》를 통해서 한국 공학의 경쟁력 부족이 잘못된 정부 정책뿐 아니라 SCI 논문 등재 중심의 학계 내부 풍토와 깊은 관련이 있다고 지적한다. 그는 4차 산업혁명이 본격화되기 전이며, 코로나19 상황에서 전환점을 맞은 지금이야 말로 한국 과학기술계가 근본에서 혁신한다면 ‘퍼스트 무버’로 치고 나갈 수 있는 적기라고 강조한다.


새로운 기술 사회의 변곡점,
한국 산업의 전성시대가 열린다!

저자 김정호 교수는 한국 공학이 ‘공학적 도그마’에서 벗어나 융합적이면서도 실용적인 태도를 가져야 한다고 말한다. 특히 연구 주제의 목표가 상당 부분이 SCI 논문 등재인 경우가 많아 소규모 실험에 머물러 연구 결과물을 양산해내기 어렵고, 실제 기업에서 필요로 하는 연구인지 의문시 되는 경우도 많다는 것이다. 일례로, 미국 내에서는 상품으로서 가치가 가장 높은 연구 주제는 실리콘밸리 자체 인력으로, 군사, 우주 분야처럼 보안이 필요한 연구는 미국 내국인이, 보완 개량 연구 주제의 경우에는 해외 유학생을 활용하는 경향이 강하다. 그는 중국, 인도, 한국 등 아시아계 학생들로 채워져 있는 미국 대학원의 공공연한 비밀이라는 사실도 털어놓는다. 또 그렇게 유학에서 되돌아온 유학생이 교수가 되고 그 연구를 이어받은 제자가 진행하는 연구주제가 실제로 우리 삶에 유의미한 연구인지 살펴야 한다는 것이다.
AI, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅을 중심으로 한 4차 산업혁명은 고정관념에 빠진 공학에 위기인 동시에 새로운 활력을 제공할 것으로 보인다. 틀에 박힌 방식에서 벗어나지 않고 단순 개선을 위한 기술 개발에만 몰두한다면 위기에 빠지겠지만, 인간의 욕망이 향하는 방향을 제대로 간파한 기술이야말로 살아있는 공학의 청사진이다. 그러자면 자연과 대화할 수 있는 수학, 인간의 마음을 읽는 인문학, 영역을 넘어 소통할 수 있는 융합의 기술은 필수다. 배달의민족이 기업 가치를 극대화할 수 있었던 이유는 단순히 기술만 가졌던 것이 아닌, 사람의 욕구와 시장, 공감의 커뮤니케이션을 두루 융합할 수 있었던 김봉진 대표의 창조적 리더십이었다.
이밖에도 이 책에는 그가 미국 유학 시절 겪었던 일, 무선 배터리 충전 개발에 얽힌 일화, 반도체 개발 과정에서 느꼈던 감정들, 그리고 무엇보다 KAIST에서 후학을 길러내며 느꼈던 인재 육성에 관한 소회 등 현장감 넘치고 흥미진진한 이야기들이 담겨 있다. 그가 들려주는 사례 하나하나는 한국 공학계는 물론 우리 모두가 귀담아들을 만한 소중한 자산이다.


‘공학적 안목’ 너머 ‘인문적 감성’이 융합된
새로운 공학의 미래를 열어야 한다

온전한 눈으로 세상을 보자. 몇 년 전까지만 해도 온라인 서점 아마존, 윈도우 OS 기업 MS, 검색엔진 업체 구글로 명성을 높였던 그들은 인공지능과 빅데이터 회사로 자신의 정체성을 급격히 바꾸었다. 혁신의 아이콘 애플은 스마트폰에 멈추지 않고 자신들만의 독특한 자동차를 개발하겠다며 전 세계를 놀라게 하고 있다. 어디 그뿐인가? 이미 테슬라로 엄청난 부를 축적했음에도 일론 머스크는 화성 여행에 대한 꿈을 멈추지 않고 질주하고 있다.
세상에는 이미 ‘정답지’라는 것이 존재하지 않는 듯하다. 4차 산업혁명을 논하며 우리는 변화무쌍한 세상에 대한 창조성을 강조한다. 그런데 어떠한가? 여전히 우리는 방향이 아닌 속도에 초점을 맞춰 ‘빠른 추격자’ 성장 모델에 안주할 뿐이다. 남들이 정해준 방향을 우리는 정답으로 믿고 열심히 따라갔고, 지금도 다르지 않다. 해외 신기술이 개발되면 밤을 새워 최대한 비슷한 제품을 만들어 낮은 가격에 내다 파는 것을 최선이라 여겼을 뿐이다. 그러나 이제는 우리만의 꿈과 길이 필요하다.
정해진 ‘이론’과 ‘방정식’ 규칙 너머에 존재하는 세상을 두드리고 과감히 도전해야 한다. 내일의 내가 오늘의 내가 아니듯이, 내일의 공학이 오늘의 공학이 될 수 없다. ‘공학은 원래 그렇게 하는 거야’라는 말로는 애플, 구글, 아마존, MS, 테슬라 같은 글로벌 기업들의 화려한 변신을 설명할 길 없다. 창조성은 단단한 편견 너머 열린 마음에서 나온다. 공학이 인간을 닮은 모습을 할 때 진짜 혁신이 시작된다.

변화무쌍한 문제들에 가장 유용한 도구가 인공지능 기술과 빅데이터 과학을 포함한 컴퓨팅 사고력입니다. 특히 컴퓨터는 매우 빠르고 정확하고 냉정합니다. 인공지능에는 사람의 심리적 오류가 파고들 틈이 없습니다. 빠르고 효율적이며 바이러스의 발생, 변이, 전파, 숙주세포 침투, 복제 그리고 방출 과정을 정확하게 설명하고 예측할 수 있는 사고능력이 있습니다. 대규모 위치 정보, 통화 정보, SNS 정보, 교통 정보, 의료 정보, 신용카드 정보, 온라인 구매 정보 등을 결합하면 그 정확성과 신뢰성은 더욱 높아집니다. 그러면 실시간 방역대책도 더욱 정교하게 가능할 것입니다. 여기에 축적된 유전자 정보와 면역 데이터까지 더해진 다면, 새로운 바이러스 출현에도 백신 개발과 치료제 개발 시간을 단축하게 될 것입니다. 이 과정에서 통계학, 데이터 과학, 인공지능 기술, 기계역학, 미생물학, 세포학, 면역학 등이 서로 융합됩니다. 제2, 제3의 코로나19 바이러스와의 전쟁에서도 컴퓨팅 사고력이라 불리는 과학적, 논리적 사고 체계가 더욱 절실해질 것입니다 _p. 06

RFID 기술 중 고주파인 900메가헤르츠 대역의 전자파를 사용하는 기술이 있습니다. 이를 이용하면 1미터 이상 먼 거리의 상품을 100개 이상 동시에 인식할 수 있습니다. 이 기술은 일종의 간단한 레이더 기술입니다. 상용화된다면 슈퍼마켓의 카트에 실린 100여 개의 상품을 동시에 인식할 수 있다는 말이 됩니다. 상품을 일일이 계산대에 올리지 않고 카트를 끌고 스치듯이 지나가기만 하면 계산대에서 한꺼번에 계산이 끝납니다. 이 기술은 요즘 같은 코로나19 바이러스가 유행하는 시기에도 유용하게 쓰일 기술입니다. 대형 공연장, 경기장 등 다중의 출입이 많은 곳이라면 효율적으로 신원을 체크할 수 있기 때문입니다. 그러나 풀어야 할 단점이 있습니다. 이 기술이 전자파를 이용한 일종의 레이더 기술이기 때문에 안테나 크기가 커진다는 점입니다. 그래서 현재 기술로는 안테나가 붙은 RFID 인식표를 사람이 소지하거나 상품에 붙이기가 어렵습니다. 그리고 태그 가격이 비교적 비싸서 모든 상품에 붙이는 데 아직 시간이 필요합니다. 다만 안테나 크기는 줄이고 비용이 적게 드는 기술들이 한창 개발되고 있는 상황으로 상용화가 그리 멀지 않을 것이라 기대합니다. _pp. 28~29

전통적인 공학과 인공지능 공학의 연구 방법론은 이처럼 사뭇 다릅니다. 인공지능 이론과 방법은 정해진 규칙이 없고, 그때그때 모델에 따라 크게 다릅니다. 통합된 이론이 없다 보니 당황스럽기도 합니다. 특히 데이터로 학습하는 머신러닝이 등장하면서 더욱 그렇습니다. 전자파나 반도체 분야 강의보다 인공지능 머신러닝 강의가 10배는 더 어렵다고 느껴지는 이유입니다.
인공지능 분야는 기존에 알고 있던 것 말고도 완전히 새로운 방법론이 나타날 수 있습니다. 그러면 처음부터 다시 공부해야 합니다. 한 번 공식을 깨치면 평생을 살 수 있던 과거는 끝났습니다. 그 변혁은 인공지능 모델에서 올 수도 있고, 컴퓨터나 반도체의 혁신에서 올 수도 있습니다. 그래서 인공지능 전문가로 40년 이상 길을 걷겠다고 하려면 이러한 상황을 마음속에 담아두어야 합니다. 낙관적인 자세로 실패에 익숙해질 필요도 있고, 매뉴얼에 없는 갑작스러운 난관에 당황하지 않는 습관도 지녀야 합니다. 정해진 것이 없는 상황에서 계속 도전하고 수용해야 합니다. 인공지능은 지금까지 공학 분야의 전문가들이 가졌던 성격도 바꿀 것입니다. 확고부동한 공식에 기대어 연구하며 기다리던 덕목은 과거형입니다. _pp.77~78

전 세계 인구 전체가 매 순간, 죽을 때까지 데이터를 끊임없이 생산합니다. 숨 쉬는 것도 눈 깜빡이는 것도 맥박이 뛰는 것도 모두 데이터가 됩니다. 이렇게 생산된 빅데이터는 데이터 센터의 반도체 메모리에 영원히 저장됩니다. 그래서 데이터가 쌀이자 원유이고, 권력과 힘의 원천이 된다는 말을 하는 것입니다. 이 관점에서 보면 국가별 데이터 센터 숫자의 비교가 각 국가의 정확한 미래 경쟁력 지표가 될 수밖에 없습니다. 현재 미국에는 거대 규모Massive Size 이상의 데이터 센터가 1,862개 있고, 중국에는 79개, 일본에는 44개가 있습니다. 그러나 아쉽게도 우리나라에는 17개밖에 되지 않습니다. 그런 상황 속에서 네이버 제2데이터 센터 설치가 주민들의 반대로 무산된 일이 있습니다. 다행히 세종시에 건립할 수 있게 되었지만, 데이터 센터에 대한 우리의 인식을 잘 보여주는 사례라고 하겠습니다. _p109

얼마 전 고등학생들이 일산화탄소 중독으로 아까운 생명을 잃는 안타까운 사건이 있었습니다. 방 안에 간단한 일산화탄소 센서가 있었다면 희생을 방지할 수 있었을 것입니다. 일산화탄소 센서는 단돈 만 원이면 구입할 수 있습니다. 그 센서가 만약 스마트폰 안에 있었다면 안타까운 죽음을 막을 수 있지 않았을까요? 4차 산업혁명 시대에 센서는 빅데이터 생산자의 핵심 부품이면서도, 동시에 사람의 안전 과 건강 유지에 지대한 역할을 할 전망입니다. 우리나라 반도체 산업 이 메모리 산업에 지나치게 집중되어 있다는 아쉬움이 듭니다. 물론 현재 시점에 우리나라 비메모리 시스템 반도체는 반도체 시장에서 차지하는 규모가 3% 이내로 크지 않습니다. 그러나 4차 산업혁명이 가속화될수록 비메모리 시장은 확대할 것입니다. 게다가 메모리 산업조차도 중국의 추격에 위협받고 있는 상황입니다. 하루라도 빨리 카메라 센서를 포함한 센서 시장에 좀 더 적극적으로 도전해야 할 것 입니다. _p. 118

사람 모양을 흉내 낸 휴머노이드 로봇의 관절에는 다양한 종류의 모터가 설치됩니다. 무릎 관절, 팔 관절, 손가락 관절, 발가락 관절, 목 관절 등에 모터가 설치됩니다. 그런데 각 부분에 설치된 로봇은 일정 한 힘만을 발휘할 수 있습니다. 앞서 얘기한 것처럼 작은 관절은 작은 힘, 큰 관절은 큰 힘을 쓸 수 있습니다. 공간이 모터의 힘을 결정하는 것입니다. 그런데 사람의 근육은 다양한 힘의 범위를 갖습니다. 그리고 부드럽습니다. 사람의 근육은 훈련하면 힘이 강해지고, 쓰지 않으면 약해집니다. 같은 근육으로 실을 바늘에 꿸 수 있고 동시에 100킬로그램짜리 역기도 들 수 있습니다. 이 점이 휴머노이드 로봇 속의 모 터와 사람 근육 사이의 본질적 차이입니다. 사람은 값싼 밥이라도 하루 3번 먹고 열심히 운동하면, 걷기도 하고 달리기 선수도 됩니다. 그러나 휴머노이드 로봇이 걷기 위해서는 훨씬 정교한 모터의 조합이 필요합니다. 사람과 가장 큰 차이가 모터의 한계이고 그 근원에 모터의 법칙에 있습니다.
휴머노이드 로봇이 체조 선수처럼 갑자기 날거나, 점프하거나, 뒤집거나, 돌기 위해서는 모터에 갑자기 큰 전류가 흘러야 합니다. 그러려면 전류 공급 회로의 설계가 매우 어려워지고, 큰 부품을 써야 합니다. 그런데 작은 로봇 관절에 넣기가 어렵습니다. _pp. 168~170

메타물질은 미래 공학의 핵심 부품이 될 수 있습니다. 새로운 창조는 항상 물질에서부터 옵니다. 예를 들어, 반도체 D램 메모리의 전자 저장 용량을 늘리거나 주변 셀과의 간섭을 줄이는 데 메타물질을 사용할 수 있습니다. 높은 전송 속도를 갖는 반도체 신호 배선 구조에도 사용할 수 있습니다. 또 음의 값을 갖는 투자율 물질은 고전력 모터, 발전기, 무선 전력 전송 장치에서 효율을 높이거나 전자파 발생을 줄일 수 있습니다. 4차 산업혁명은 상상을 기반으로 한 미래 개척 혁명입니다. 누구도 가보지 않을 길을 가는 것입니다. 그런 의미에서 상상력에 기초한 인공물질인 메타물질은 새로운 기술 혁신을 촉진시키기에 충분합니다. 4차 산업혁명을 위해서는 물질혁명도 필요합니다. _pp. 180~181

지금으로부터 30년도 더 지난 1984년 석사과정 중에 학위연구로 이미 실리콘 반도체 공정 장비를 개발했습니다. 그때 개발하던 장비는 사불화탄소 방전가스 플라즈마Plasma를 이용해서 반도체 표면 위 물질을 깊게 깎아내는 식각Etching 공정에 사용하는 장비였습니다. 또 포토 공정 이후에 실리콘 표면에 남아 있는 감광액PR 잔유물을 세정하는 용도로도 사용됩니다. 안타까운 것은 그때 개발하던 그 공정 장비들과 그때 사용하던 불화수소와 감광액 물질들을 30년이 지난 지금까지도 일본을 비롯한 외국 기업에 전적으로 의존하고 있다는 사실입니다. 실제로 최근 일본의 무역보복이 우리의 이 약점을 공략한 것이라서 특히나 마음이 아팠습니다. 다행히도 우리가 슬기롭게 극복하고 있습니다만, 이 같은 기술 전쟁에서 이겨내 기 위해서는 몇 가지 생각해야 할 점이 있습니다.
먼저 이러한 기술 종속의 배경에는 ‘산업화 양산 기술’의 중요도에 대한 인식 부족과 태만이 자리합니다. 재료 1킬로그램 정도를 실험실에서 소량 개발하는 단계의 기술 수준과 1,000킬로그램 이상을 대량 생산하는 산업화 양산 기술 수준은 그 완성도에서, 말 그대로 천지가 차이가 납니다. 마찬가지로 순도 99.99% 재료와 99.99999999% 재료를 생산하는 기술의 격차도 비교 대상 자체가 아닙니다. 또한, 같은 순도를 유지하면서도 하루 저장할 수 있는 보관 기술과 한 달 저장할 수 있는 보관 기술도 경쟁이 되지 않습니다. 즉, 기술 자체보다 이러한 산업화 양산 기술 차이가 국가 간 반도체 재료 산업의 경쟁력은 가르는 것입니다. _pp. 223~224

 

 

prologue┃문명사적 변곡점, 공학은 무엇을 해야 하는가

CHAPTER 1 인공지능 _새로이 찾아온 공학의 기회
파블로프의 개와 딥러닝 인공지능 | 인공지능, 과거를 타고 날다 | 인공지능은 ‘인식’의 기술이 결정한다 | ‘소통’이 공학의 미래를 좌우한다 | 윤리와 공학, 기회의 컬래버레이션 | 인공지능이 자아를 가질 때 | 인공지능을 위한 의료보험 시대가 온다 | 인공지능의 치매를 막아라 | 기술과 함께 사라지는 사람들 | 인류만의 특권, 화해와 용서 | 알고리즘과 하드웨어 파워 | 공학계가 인공지능을 어려워하는 이유 | 인공지능 전문가가 되기 위한 두 가지 방법 | 인공지능은 아름다움을 느낀다 | 거울과 꽃 그리고 인공지능 | 지금까지 없던 새로운 일자리의 탄생

CHAPTER 2 빅데이터 _문제는 속도가 아니라 방향이다
빅데이터 ‘공학’ 플랫폼이 희망이다 | 4차 산업혁명은 ‘센서’의 시대다 | 블록체인의 시대, 비트코인이 말하는 것 | 바닷속 빅데이터 네트워크 전쟁 | 하늘 위의 빅데이터 네트워크 | 데이터 전쟁’의 최종 승자는 누구인가

CHAPTER 3 클라우드와 컴퓨터 _아직 열리지 않은 대융합의 시대
클라우드 컴퓨팅이 설계까지 하는 이유 | 클라우드 컴퓨팅의 감춰진 의도 | 통신사가 생존할 수 있는 ‘필수’ 선택지 | 5G 시대는 아직 열리지 않았다 | 모터 이론과 휴머노이드 로봇 | 무선충전 기술, 어디까지 와 있나 | 지금까지 없던 물질혁명이 필요하다 | 비무장 지대 경계와 인공지능 센서

CHAPTER 4 반도체 _반도체 혁신이 우리가 갈 길이다
컴퓨터는 인내심이 부족하다 | 실리콘 반도체 세상은 바뀌지 않는다 | 인공지능 반도체의 미래 방향 | 반도체 기술, ‘경험’에만 의지할 수 없다 | 3번 만난 아인슈타인, 3번의 교훈 | ‘동기화 기술’에 미래가 달려 있다 | 반도체가 자주독립의 길을 이끈다

CHAPTER 5 수학 _‘행렬’과 ‘확률’의 시대가 온다
수학이 최고의 경쟁력이다 | 유튜브에 행렬이 필요한 이유 | 미래는 2진법 세상이다 | 이산수학이 머신러닝을 이끈다 | ‘잘 찍는’ 인재가 성공한다 | 불확정성 이론과 4차 산업혁명 | 축적의 시간, 축적의 수학 | 자연계의 위대한 곡선, 삼각함수

CHAPTER 6 인재 _누구를 어떻게 길러야 하는가
성적에 갇힌 공학의 딜레마 | 창의력 고갈과 블록체인의 발상 | 미국 박사학위가 기술 진보를 막는다 | 창의의 시대, ‘거꾸로 강의’가 이끈다 | 우리는 2차 산업혁명의 시간에 멈춰 있다 | 코딩은 대화의 방법일 뿐이다 | 세계는 지금 우리의 인재를 빼앗고 있다 | 추격자 모델에서 선도자 모델로 가자 |

epilogue┃공학의 미래에는 ‘따뜻한 인간’이 있다