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AI 시대 전력난 해결사 떴다...세계 첫 초절전 3진법 반도체 개발
울산과학기술원(UNIST) 교원창업기업 '터넬'

AI(인공지능) 반도체는 많은 전력을 소모해 '전기 먹는 하마'로 알려져 있다. 반도체는 전류가 흐르는 상태를 1로, 흐르지 않는 상태를 0으로 인식해 처리한다. AI가 학습과 논리계산을 할 때 1과 0이 끊임없이 반복되는 스위칭(변화)이 일어나고, 이 과정에서 막대한 열이 발생한다. 데이터센터(IDC) 전기의 40%가 열을 식히는 냉각에 사용되고 있다. 반도체 업계는 기존에 서버에 찬 바람을 불어넣어 열을 낮추는 방식에서 벗어나 장비를 전기가 통하지 않는 액체(냉각유)에 직접 담가 식히는 방식(액침냉각) 등을 시도하고 있다.

울산과학기술원(UNIST) 전기전자공학과 김경록 교수가 2019년 창업한 터넬은 AI 반도체의 구조를 바꿔 근본적인 문제 해결에 도전하고 있다.

터넬은 3진법 반도체를 개발하고 있다. 현재의 0과 1로 이뤄진 2진법 기반의 반도체가 아니라 0, 1, 2 세가지 값으로 정보를 처리하는 것이다. 3진법으로 신호를 구현하면 처리해야 할 정보의 양이 줄어든다. 그 결과 계산속도가 빨라지고 소비전력은 적게 든다. 예를 들어 숫자 128을 표현하려면 2진법으로는 8개의 비트(bit)가 필요하지만 3진법으로는 5개의 트리트(trit)만 있으면 저장할 수 있다.

김 대표는 2019년 3진법 반도체를 세계 최초로 상용 파운드리를 통해 제작, 검증했다. 또 연구결과를 국제학술지인 '네이처 일렉트로닉스'(Nature Electronics)에 게재했다.

터넬의 핵심제품은 T-SRAM(터너리-에스램)과 T-CIM(터너리-컴퓨팅 인 메모리), T-CIM 기반 유니브레인(UniBrain)이다.

T-SRAM은 3진법 기반의 에스렘(SRAM)이다. SRAM은 전원 공급이 계속되는 한 저장된 내용을 계속 기억하는 비휘발성 메모리로, 캐쉬 메모리 등에 주로 사용된다. 하지만 정보유지를 위해 지속적인 전력이 필요해 높은 전력 소모 문제를 야기한다. T-SRAM은 일반 SRAM 대비 1.41~1.45배 용량 개선이 가능하고, 초절전 특성을 가지고 있다.

T-CIM은 컴퓨팅-인-메모리 기술을 활용한 3진법 AI 반도체 칩이다. 2진법 반도체 칩 대비 연산량이 2.25배 개선됐고, AI 연산 진행 시 기존 대비 1000분의 1 수준으로 줄어든 대기 전력만 소모한다.

유니브레인은 기존 2진법 구조의 뉴로모픽(Neuromorphic, 인간의 뇌를 모방해 AI 연산을 구현하는 기술) 제품 대비 1000분의 1 미만의 소모 전력을 가진 연산형 메모리다. 김 대표는 실제 뇌 수준의 초저전력으로 동작하는 3진법 뉴로모픽 프로세서를 개발, AI 반도체의 새로운 표준을 보여준다고 강조했다.

김 대표는 터넬의 강점에 대해 반도체 소자-회로-시스템을 아우르는 다계층 기술개발 융합 연구팀과 우수한 유니브레인 연구 컨소시엄(BK21 시스템 반도체 교육연구단, UNIST 반도체 혁신선도 연구단) 구축을 꼽았다.

김 대표는 "간단한 공정 변경만으로 기존 파운드리를 활용해 3진법 반도체 양산이 가능하다"며 "삼성전자 (56,400원 ▲1,100 +1.99%)와 DB하이텍 (33,600원 ▼50 -0.15%)을 통해 검증을 완료했다"라고 말했다.

터넬은 꾸준한 논문 게재 및 학회 참석 등으로 3진법 반도체 기술력을 알리고 있다. 2023년 반도체 소자분야 저명 학회인 DRC(Device Research Conference)에선 2편의 논문이 채택됐다. 최근엔 회로설계분야 유명 학회인 A-SSCC(Solid State Circuit Conference)에 3진법 반도체 기반의 CIM 칩 구현 성과 논문을 발표했다.

김 대표는 미래 반도체 먹거리인 '프로세싱 인 메모리'(PIM)도 개발 중이라고 밝혔다. PIM은 D램에 연산이 가능한 프로세서 기능을 더한 반도체다. 터넬은 초절전 특성을 가진 T-SRAM을 적용해 최고 효율의 PIM 시제품을 구현하는데 성공했다. 현재 연산 성능을 최적화하며 개발을 마무리하고 있다.

김 대표는 "3진법 반도체 플랫폼을 반도체 기술의 넥스트 패러다임으로 제공하는 것이 최종 목표"라며"2025년까지 3진법 회로가 탑재된 AI 연산용 하드웨어를 시장에 공개하고, 혁신적인 AI 반도체 솔루션을 제공할 계획이다"고 말했다.

이어 "현재 시판중인 기존 메모리 제품들을 대체하는 것을 넘어서, 미래 4차산업, AI 반도체 등 전자회로가 사용되는 모든 부분에서 우리의 영역을 구축하겠다"라고 덧붙였다.

조기발견 어려운 '말초동맥질환'...광초음파 K-신기술로 찾는다
포스텍(옛 포항공대) 교원창업기업 '옵티코'

2억4000만명. 의학 학술지 '더 란셋 글로벌 헬스'가 추산한 2015년 기준 전 세계 말초동맥질환 환자 수다. 말초동맥질환이란 팔과 다리 등 신체 끝부분으로 가는 동맥이 수축하거나 막혀 문제가 생긴 상태를 뜻한다. 초기에 발견할 경우 수술 없이 약물만으로 개선이 가능하고 일정 진행 시점까지는 시술만으로도 해결할 수 있다. 그러나 치료 시기를 놓칠 경우 사지를 절단해야 하는 상황까지 벌어질 수 있다.

문제는 말초동맥질환이 대부분 초기 증상이 없다는 점이다. 조기 검사를 통해 확인하는 방법뿐이다. 현재 말초동맥질환 진단에는 ABI(발목과 팔의 혈압 차이), 초음파 도플러, 엑스레이 조영술 등이 쓰인다. 이런 방법은 미세혈관 진단이 불가능하고 신장에 해로운 조영제를 써야 하는 등 여러 문제점이 있었다.

이런 문제를 해결하기 위해 나선 스타트업이 있다. 김철홍 포스텍 교수와 이기종 전 메디슨 부소장이 2018년 공동창업한 옵티코다. 옵티코는 세계에서 유일하게 말초동맥질환 진단용 광초음파 기술을 보유했다. 광초음파란 빛이 신체 내부에 닿을 때 발생하는 초음파를 이용해 검사 영상의 해상도를 높이는 기술이다. 옵티코는 초음파와 광초음파를 활용한 영상진단창지 '페리지오'(Perigio)를 개발해 인허가를 준비 중이다.

옵티코의 기술력에는 미국 식품의약국(FDA)도 주목했다. FDA의 제안으로 2021년부터 광초음파 기술을 응용해 피부혈관을 영상으로 진단하는 연구를 공동으로 진행 중이다. FDA는 스테로이드의 부작용이 피부에 끼치는 영향을 파악하는데 옵티코의 광초음파 기술이 유용할 것으로 보고 공동연구를 제안했다. 현재 2차 전임상 실험까지 진행한 상태다. 해당 기술을 활용한 진단기기 '데마지오'(Dermagio) 개발도 진행 중이다.

아직 인허가가 끝나지 않았지만 이미 12억원이 넘는 누적 매출도 올렸다. 유렵과 중국, 일본 등에서 연구목적으로 옵티코의 기기를 매입한 것이다. 현재 옵티코는 130억원 규모 시리즈B 투자유치를 진행 중이다. 2021년 60억원 규모 시리즈A 투자를 받은지 약 3년만이다. 이번 자금은 개발 중인 기기의 인허가에 쓰일 예정이다.

김 대표는 "몇년 전 FDA에서 광초음파 기술을 특정 임상(피부)에 쓰자고 제안이 왔다"며 "피부밑 혈관을 직접 보여주는 기술은 유일했기 때문에 패스트트랙으로 FDA 승인을 도와주겠다는 취지"라고 설명했다.

이어 "인허가 과정에서 문서 작업 등 여러 과정이 필요해 시일이 소요되는 것"이라며 "양산에 큰 비용이 발생하지 않는 만큼 2026년 인허가가 완료되면 본격적인 매출이 발생할 것"이라고 말했다.

'음성↔양성' 오락가락 자가진단키트...정확도 2배 높인 비결은
광주과학기술원(GIST) 교원창업기업 '온나노바이오랩'

#2023년 코로나19 양성판정을 받은 직원과 함께 근무했던 김모씨(30)는 불안한 마음에 자가진단키트를 이용해 코로나19 검사를 했다. 자가진단키트로 나온 결과는 '음성'. 김모씨는 안심하고 출근을 했는데 이튿날부터 감기 기운이 돌기 시작했다. 이후 선별진료소에서 다시 검사를 받아 '양성' 판정을 받았다.

이처럼 코로나 팬데믹 당시 자가진단키트에서 음성이었는데 유전자증폭(PCR) 검사에서 양성 판정을 받은 사람이 적지 않다. 자가진단키트의 정확도가 낮기 때문이다. 실제로 2022년 대한이비인후과학회 춘계학술대회에서 발표한 자가진단키트 민감도 조사 결과에 따르면 자가진단키트의 정확도가 50%대에 그친 것으로 나타났다.

진단키트는 코로나 외에도 임신, 마약 검사 등에 활용되고 있지만 낮은 정확도가 장애물로 작용하고 있다. 현재 진단키트는 기술적으로 한 번에 최대 2~3가지 물질만 검출할 수 있기 때문이다. 광주과학기술원(GIST)의 교원창업기업 온나노바이오랩은 진단키트의 배경을 흰색에서 검은색으로 바꿔 PCR급 수준으로 정확한 진단키트를 개발했다.

김기현 온나노바이오랩 대표는 "바이오 기술과 제조업 기반으로 접근한 기존 진단키트 회사와 달리 온나노바이오랩은 검사결과를 시각적으로 더 잘 보일 수 있도록 과학적인 접근법을 활용했다"고 말했다.

온나노바이오랩이 개발한 진단키트의 특징은 흰색이 아닌 검은색 배경이라는 점이다. 흰색은 검은색보다 빛의 반사율이 높아 미세신호를 검출하기 어렵다는 점에서 착안했다.

김 대표는 "기존 진단키트는 흰색 배경에 빨간색 줄로 검사결과를 확인하는데, 흰색은 가시광선을 반사하기 때문에 신호가 너무 약하면 배경에 묻히게 된다"며 "검은색 배경의 키트는 가시광선을 검은색 배경이 흡수하기 때문에 미세신호를 검출하기 쉽다"고 말했다.

온나노바이오랩의 임상시험 결과에 따르면 진단키트 정확도는 92.3%로, PCR 검사 결과와 유사한 수준으로 나타났다. 같은 조건에서 기존 진단키트의 정확도는 40~60%대에 그쳤다.

검은색 배경의 기판을 활용할 뿐, 기존 진단키트와 구조와 구성이 동일해 제조단가도 저렴하다. 기존 제조 공정시설도 그대로 활용할 수 있다. 해당 기술에 대한 특허는 지난 2월 출원을 완료한 상태다.

김기현 대표는 "병원에 가지 않더라도 PCR 수준의 정확한 자가진단 키트를 개발해 국민의 건강 문제를 해결하고 의료 접근성을 높이겠다"고 말했다.

백팩처럼 메면 무거운 짐 '번쩍'…소방관·어르신 돕는 입는 로봇
대구경북과학기술원(DGIST) 교원창업기업 '팀로보틱스'

고령화에 따라 생산현장의 고령 근로자도 가파르게 늘고 있다. 고용노동부 등에 따르면 제조업 현장 20대 청년비중은 2010년 21.6%에서 2020년 15.2%로 줄어든 반면 50대 이상은 15.7%에서 그 두 배 가까운 30.1%로 늘었다. 업무상 발생할 수 있는 근골격계 질환 리스크도 무시못할 수준이다.

이 때문에 산업현장의 신체활동을 돕는 웨어러블 로봇(착용로봇) 개발이 한창이다. 대개 허리와 하체에 딱딱한 프레임(외골격)을 붙여 무거운 물체도 거뜬히 들도록 돕는다. 그런데 이런 외골격형 로봇은 특정 작업 외에 걸어서 이동하거나 다른 동작을 하려면 불편을 감수해야 한다. 더 가볍게, 로봇을 마치 옷처럼 입고 자연스럽게 움직일 수는 없을까.

로봇 공학자인 이희돈 대구경북과학기술원(DGIST) 선임연구원은 이런 고민 끝에 지난 8월 팀로보틱스를 창업했다. 이 대표는 한양대학교에서 로봇 연구로 박사학위를 받고 국내 웨어러블 로봇 개발에 일찌감치 참여한 선구자 중 한 명이다. 한양대 교수창업기업으로 외골격형 보조로봇을 개발한 헥사시스템즈에도 참여했다. 이 대표는 각종 학회에 논문을 내며 로봇 연구성과를 쌓았다.

이 대표는"국내 웨어러블 로봇의 초기 과제에 대부분 참여했다"며 "외골격형에 비해 의복형 착용로봇이 묻히는 게 아쉬웠다"고 밝혔다. 기존의 로봇 스타트업들이 이 대표에게 기술이전도 타진했지만 쉽지 않은 일이었다. 직접 회사를 차리기로 마음먹은 그는 시제품 개발에 박차를 가하고 있다.

의복형 착용로봇은 배터리와 모터 장치를 납작한 배낭처럼 등에 메고, 와이어로 연결된 장비를 두 다리에 연결하면 된다. 프레임 없이 유연한 소재를 쓸 수 있어 간편한 게 특징이다. 전동 방식으로 보다 미세한 압력조절이 가능한 점은 또다른 강점이다. 이를 이용, 실제 25㎏짜리 물건을 작업자는 약 10㎏처럼 들고 옮길 수 있다. 팀로보틱스는 등에 메는 배터리·모터장비 두께를 5㎝ 정도로 줄여 부피와 무게 부담도 완화했다.

이 대표는 "현재 산업현장에는 수동 방식 착용로봇이 많은데 이것을 전동화시켰다"며 "활동성이 좋은 의복형 착용로봇이 산업체에 적용되면 가능성이 클 것"이라고 말했다.

팀로보틱스는 B2B(기업간 거래)로는 조선·제철·건설 등 다양한 제조업 영역에 제품을 판매할 수 있다. 택배기사·작업자·노약자에 대한 제품 대여로 B2C(소비자 거래) 시장도 공략할 수 있을 걸로 봤다. 아울러 소방·환경·국방 등 공공기관 대상 B2G 사업도 고려 중이다.

이 대표는 "산업용 착용로봇 시장은 연평균 46.7% 성장할 걸로 예상되고 있다"며 "아직은 갓 창업한 단계이지만 현재 개발중인 최소기능제품을 완성하고 2025년 작업자용로봇, 2027년엔 보행용 로봇을 출시하는 등 영역을 확장할 것"이라고 말했다. 특히 "앞으로는 AI(인공지능)를 작동 제어에 접목할 것"이라며 "행동인식 AI 학습이 적용되면 계단걷기, 앉았다 일어서기 등 동작을 예측해 맞춤 제어가 가능할 것"이라고 말했다.

물류산업 혁신할 신병기 떴다...생성AI로 동선·배분 효율 극대화
한국과학기술원(KAIST) 교원창업기업 '오믈렛'

물류산업의 핵심역량 중 하나는 업무 분배와 동선 효율화다. 하지만 최선의 결정을 내리는 건 쉽지 않다. 작업의 규모가 일정 수준 이상 커지면 고려해야 할 요소가 무수히 많아진다. 배송할 때마다 다른 곳에 다양한 물량을 배송해야 하는 경우, 매번 동선을 효율화하기도 쉽지 않다.

카이스트(KAIST) 교원창업기업 오믈렛은 산업 현장에서 운영방식 등을 최적으로 결정해주는 AI솔루션 '오아시스(OaaSIS)'를 개발해 이런 문제를 해결하고 있다. 현재 상황과 문제를 입력하면 반복 추론과 계산을 통해 최적의 조합을 내주는 솔루션이다.

오믈렛 측은 "활용해야 할 데이터가 방대하고 복잡해지면 효과적 의사결정이 어렵고, 전통적인 방식으로 문제를 해결해왔던 전문가들의 인건비는 상승하고 있다"며 "오아시스는 각 산업현장 데이터를 학습한 생성AI(인공지능) 기반의 의사결정 파운데이션 모델을 개발한다"고 설명했다.

오믈렛이 오아시스를 가장 먼저 적용한 분야는 물류 산업이다. 물류 기업이 배송해야 할 목록 데이터를 입력한 뒤 이동거리 최소화, 배송소요시간 최소화, 배송시간 준수 등 지향하는 목표별로 가중치를 입력하면 이를 기반으로 동선을 짜준다. 작업시간·물량·권역 등 반드시 지켜야 하는 제약 조건도 반영한다.

오믈렛은 현재 오아시스의 핵심기술을 음식 배달 플랫폼, 택배회사, 의약품 배송기업 등과 PoC(개념실증)하고 있다. 조만간 모든 물류기업들이 사용할 수 있는 소프트웨어 패키지 형태로 출시한다는 계획이다. 해당 소프트웨어는 노코드 형태여서 다양한 기업들이 전문가 없이도 손쉽게 사용할 수 있도록 했다.

일단 파급효과가 클 것으로 예상되는 물류산업을 공략하고 있지만, 오아시스는 물류에만 적용되는 솔루션은 아니다. 오믈렛은 2026년까지 솔루션을 물류창고용 로봇과 모빌리티 분야로도 확장한다는 계획이다. 나아가 신약 개발을 위한 단백질 분자 구성 최적화, 반도체 설계 최적화 등에도 오아시스를 확장할 수 있을 것으로 보고 있다.

설립 1년이 갓 지난 오믈렛이 주목받는 이유는 창업팀의 역량 때문이다. 오믈렛은 카이스트 산업및시스템공학과의 박진규 부교수와 권창현 부교수가 창업한 교원창업기업이다. 모두 AI(인공지능)과 조합 최적화 관련 전문가들이다. 올해 초에는 카카오벤처스에서 시드투자를 유치했다.

'2024 K-딥테크 스타트업 왕중왕전' 결선 10개팀 격돌

한편 이번 K-딥테크 스타트업 왕중왕전 결선에 오른 창업팀은 교원창업 부문 △오믈렛(KAIST) △터넬(UNIST) △팀로보틱스(DGIST) △온나노바이오랩(GIST) △옵티코(포스텍)와 학생창업 부문 △RS101(KAIST) △퀀타이즈랩스(UNIST) △퀘스터(DGIST) △암모닉스(GIST) △코셀로(포스텍) 10곳이다.

결선 심사위원으로는 투자·협업·보육 등 스타트업을 실질적으로 지원할 수 있는 CVC(기업형 벤처캐피탈)와 자체 오픈이노베이션(개방형 혁신) 프로그램을 운영하는 국내 대표 대기업, 팁스(TIPS) 운영사로 초기 스타트업에 투자·보육할 역량을 갖춘 AC(액셀러레이터)·VC(벤처캐피털) 대표 및 임직원이 참여한다.

심사위원은 △삼성전자 (56,400원 ▲1,100 +1.99%) 창의개발센터장 전필규 부사장 △SK텔레콤 (56,300원 ▼400 -0.71%) 강세원 ESG 추진담당 △현대차 (215,500원 ▼3,000 -1.37%)·기아 제로원팀 노규승 팀장 △다래전략사업화센터 배순구 대표 △효성벤처스 김병진 상무 △L&S벤처캐피탈 주성진 대표 △LB인베스트먼트 구중회 전무이사 △엔슬파트너스 구원회 대표△노틸러스인베스트먼트 임성원 대표 △퓨처플레이 권오형 대표가 맡았다.

이들은 결선에 진출한 10개팀의 기술가치, 성장 가능성 등을 객관적으로 평가, 최종 승자를 가릴 예정이다. 교원·학생창업 중 대상 각 1팀에겐 머니투데이 대표상과 함께 창업지원금 300만원이 주어진다. 또 우수상, 장려상 각각 2팀을 선발, 시상과 더불어 상금 100만원, 50만원을 지급한다.

대상 수상팀에게는 한국기업가정신재단, AC패스파인더, 엔슬파트너스 등이 최대 4억5000만원을 투자하고, 팁스(TIPS) 프로그램 지원 등 각종 보육 기회도 제공된다. 또 수상 여부와 상관없이 결선 진출팀에겐 △기술·경영·해외진출 분야 전문가 컨설팅 △미디어 홍보 △후속투자 연계 △네트워킹 등 스타트업 성장에 필요한 다양한 지원 프로그램을 제공할 예정이다.

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