이재용 회장, 기흥·화성 반도체 캠퍼스 직접 방문…"과감한 혁신으로 기술 경쟁력 회복" 강조

 

이재용 삼성전자 회장이 22일 기흥과 화성 반도체 캠퍼스를 직접 찾았어요. 차세대 반도체 기술 현황을 점검하고 현장 임직원들을 격려하는 자리였죠.

요즘 글로벌 반도체 시장의 경쟁이 정말 치열해요. 이런 상황에서 총수가 직접 현장을 찾았다는 건 그만큼 반도체 사업에 대한 의지가 강하다는 의미로 읽히네요.

오전에는 기흥캠퍼스 내 NRD-K를 방문했어요. NRD-K는 삼성전자가 미래 반도체 기술을 선점하기 위해 건설한 최첨단 복합 연구개발 단지예요. 쉽게 말해 차세대 반도체의 핵심 기술들이 탄생하는 곳이라고 보면 돼요.

이곳에서는 메모리, 파운드리, 시스템반도체 등 다양한 분야의 차세대 제품과 기술 경쟁력을 살펴봤어요. 특히 반도체 공정이 점점 미세해지면서 발생하는 기술적 한계를 어떻게 극복할지가 핵심 과제인데요. NRD-K가 바로 이런 문제를 해결하기 위한 연구를 진행하고 있어요.

오후에는 화성캠퍼스로 이동했어요. 이곳에서는 디지털 트윈과 로봇을 활용한 제조 자동화 시스템, 그리고 AI 기술 활용 현황을 점검했어요. 디지털 트윈은 실제 공장을 가상 공간에 그대로 구현해서 시뮬레이션하는 기술이에요. 문제가 생기기 전에 미리 예측하고 대응할 수 있죠.

화성캠퍼스에서는 전영현 DS부문장, 송재혁 DS부문 CTO 등 반도체 사업 핵심 경영진과 함께 글로벌 반도체 산업 트렌드와 미래 전략을 논의했어요.

특히 눈에 띄는 건 현장 직원들과의 간담회였어요. HBM, D1c, V10 등 최첨단 반도체 제품 사업화에 기여한 개발, 제조, 품질 담당 직원들과 직접 만나 현장의 목소리를 들었거든요.

HBM은 고대역폭 메모리로 AI 시대의 핵심 부품이에요. 최근 AI 반도체 수요가 폭발적으로 늘면서 HBM의 중요성이 더욱 커지고 있죠. D1c는 10나노급 D램, V10은 10세대 V낸드를 의미해요. 모두 삼성전자의 미래를 책임질 핵심 제품들이에요.

이재용 회장은 이날 과감한 혁신과 투자로 본원적 기술 경쟁력을 회복하자고 강조했어요. 최근 HBM 시장에서 경쟁사에 뒤처졌다는 평가가 있었던 만큼, 기술력 회복에 대한 강한 의지를 표명한 것으로 보여요.

반도체는 한 번 뒤처지면 따라잡기 어려운 산업이에요. 그래서 지속적인 투자와 기술 개발이 필수죠. 이번 현장 방문이 삼성전자 반도체 사업의 반등 신호탄이 될 수 있을지 지켜볼 필요가 있어요.

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삼성전자 공식 홈페이지: http://www.samsung.com/sec

 

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안리쓰-텍트로닉스 손잡았다…오토모티브 이더넷 테스트의 새 기준 제시

 

요즘 자동차 한 대에 들어가는 전자장비가 웬만한 컴퓨터 수준이에요. ADAS, 인포테인먼트, 자율주행까지 지원하려면 차량 내부에서 엄청난 양의 데이터가 오가야 하거든요. 이런 흐름 속에서 자동차 업계는 기존 CAN 버스 대신 이더넷 기반 네트워크로 빠르게 전환하고 있어요.

이런 배경에서 안리쓰가 텍트로닉스와 손잡고 종합 오토모티브 이더넷 테스트 솔루션을 발표했어요. 100BASE-T1과 1000BASE-T1 규격 적합성을 검증할 수 있는 시스템인데요, 쉽게 말해 자동차에 들어가는 이더넷 케이블과 커넥터가 제대로 작동하는지 정밀하게 테스트할 수 있는 장비예요.

이번 솔루션의 핵심은 두 회사의 강점을 결합했다는 점이에요. 안리쓰의 ShockLine MS46524B 벡터 네트워크 분석기(VNA)가 주파수 영역에서 정밀 분석을 담당하고, 텍트로닉스 6 Series MSO 오실로스코프가 시간 영역 측정을 맡아요. 두 장비가 협력하면 MDI 반사 손실과 모드 변환 특성을 아주 정확하게 측정할 수 있어요.

여기서 MDI 반사 손실이 뭔지 간단히 설명드릴게요. 신호가 케이블을 따라 전달될 때 일부가 반사되어 돌아오는 현상이 있는데, 이게 너무 크면 통신 품질이 떨어져요. 모드 변환은 차동 신호가 공통 모드 신호로 바뀌는 현상인데, 역시 신호 무결성에 영향을 줘요. 자동차처럼 안전이 중요한 환경에서는 이런 특성들을 철저히 검증해야 해요.

텍트로닉스의 하비에르 이라솔라 총괄 매니저는 "오토모티브 이더넷이 현대 차량 아키텍처의 핵심 백본으로 자리 잡았다"고 강조했어요. 그러면서 "물리 계층에서는 불확실성이 허용되지 않는다"고 덧붙였는데, 이 말이 왜 이런 정밀 테스트 장비가 필요한지를 잘 설명해줘요.

실제 테스트 환경을 구성할 때는 이더넷 테스트 픽스처, 테스트 대상 장치(DUT), 위상 안정 케이블, 캘리브레이션 키트 등이 필요해요. VNA로 측정한 S-파라미터 데이터는 오실로스코프로 전송되고, TekExpress 오토모티브 이더넷 테스트 소프트웨어가 OPEN Alliance TC8 규격에 따라 자동으로 검증해서 리포트를 생성해줘요. 수작업으로 하나하나 확인할 필요 없이 자동화된 워크플로가 가능하다는 거예요.

안리쓰 MS46524B VNA는 최대 43.5GHz까지 차동 S-파라미터 테스트를 지원해요. 다이내믹 레인지와 위상 안정성도 뛰어나고, SCPI 기반 원격 제어가 가능해서 양산 테스트 라인에도 쉽게 통합할 수 있어요. 연구개발 단계뿐 아니라 대량 생산 환경에서도 활용도가 높다는 뜻이에요.

자동차 산업에서 이더넷 도입이 가속화되면서 IEEE 802.3bw, 802.3bp, 802.3ch 같은 표준 준수가 점점 더 중요해지고 있어요. 여러 벤더의 부품들이 함께 작동해야 하니까 상호 운용성 검증이 필수거든요. 이번 솔루션은 이런 표준 기반 적합성 시험을 효율적으로 수행할 수 있게 도와줘요.

앞으로 자율주행 기술이 더 발전하면 차량 내 데이터 전송 요구량은 지금보다 훨씬 늘어날 거예요. 그만큼 오토모티브 이더넷의 신뢰성 검증도 더욱 까다로워질 텐데요, 이런 종합 테스트 솔루션이 차세대 자동차 개발을 앞당기는 데 중요한 역할을 할 것 같아요.

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안리쓰 공식 웹사이트: https://www.anritsu.com

 

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나라지식정보, AI 학습용 데이터 구축 성과보고회서 '모빌리티 데이터 업사이클링' 우수사례 발표…자율주행 AI 혁신 이끈다

 

지난 12월 18일, 서울 코엑스에서 열린 '2025년 AI 학습용 데이터 구축 및 고도화 성과보고회'에서 흥미로운 발표가 있었어요. 과학기술정보통신부 주최, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 주관으로 열린 이 자리에서 나라지식정보가 우수사례로 선정되어 '데이터 업사이클링' 모빌리티 분야 사업 성과를 공유했거든요.

'데이터 업사이클링'이라는 표현이 조금 생소하게 느껴질 수 있어요. 쉽게 말하면, 기존에 수집해둔 자율주행 관련 원천 데이터를 버리지 않고 새롭게 재가공해서 최신 AI 연구에 활용할 수 있도록 고품질화하는 작업이에요. 마치 헌 옷을 리폼해서 새 옷으로 만드는 것처럼, 데이터도 업사이클링을 통해 새로운 가치를 얻게 되는 거죠.

나라지식정보 컨소시엄이 이번에 구축한 모빌리티 데이터는 꽤 정교한 과정을 거쳤어요. 대규모 주행 영상 데이터에 텍스트-이미지 관계를 구축하고, 질의응답(QA) 데이터를 추가하고, 데이터 다운사이징 작업까지 진행했어요. 이렇게 만들어진 데이터는 멀티모달 AI 학습에 최적화된 형태로 재탄생했죠.

여기서 잠깐, 멀티모달 AI가 뭔지 간단히 설명드릴게요. 기존 AI가 텍스트만, 또는 이미지만 처리했다면, 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 형태의 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있어요. 자율주행에서는 이런 능력이 특히 중요한데, 도로 위 상황을 눈으로 보고(이미지), 그 상황을 이해하고 판단해야(텍스트/논리) 하니까요.

이번 데이터셋의 활용 가치는 여러 측면에서 주목할 만해요. 우선, 기존의 규칙 기반 알고리즘과는 다른 접근이 가능해졌어요. 거대 언어 모델(LLM)과 멀티모달 기술이 결합된 '엔드투엔드' 자율주행 AI 모델 개발에 바로 활용할 수 있거든요. 엔드투엔드란 입력부터 출력까지 하나의 AI 모델이 통합적으로 처리하는 방식을 말해요.

더불어 교통 법규, 도로 상황에 대한 Q&A 같은 모빌리티 특화 지식도 포함되어 있어요. 그래서 단순한 자율주행 AI를 넘어 '모빌리티AI'라고 부를 수 있는, 교통과 이동 전반을 이해하는 AI 개발의 토대가 될 것으로 기대되고 있어요.

실용적인 측면에서도 큰 의미가 있어요. 다양한 주행 시나리오별 질의응답 데이터와 경량화된 영상 데이터는 가상 환경에서 자율주행 알고리즘을 검증하는 데 활용돼요. 실제 도로에서는 테스트하기 어려운 위험 상황도 가상 환경에서 집중적으로 시험할 수 있게 되는 거죠. 결과적으로 자율주행차 상용화 시기를 앞당기는 데 기여할 전망이에요.

완성된 모빌리티 데이터셋은 AI 허브를 통해 공개될 예정이에요. 자율주행 분야 연구자들과 산업계에서 자유롭게 활용할 수 있게 되는 거죠. 공공 데이터로 공개되는 만큼, 국내 자율주행 기술 발전에 폭넓게 기여할 수 있을 것으로 보여요.

나라지식정보의 손영호 대표는 이번 성과를 바탕으로 앞으로도 업사이클링 사업 참여를 통해 AI 기술 혁신과 다양한 산업 발전에 기여하겠다는 포부를 밝혔어요. 특히 축적된 경험과 자체 AI 기술력을 기반으로 데이터 전처리 솔루션 개발에 집중해 디지털 지식정보화 사업을 확대해 나갈 계획이라고 해요.

사실 나라지식정보는 이 분야에서 꽤 오랜 역사를 가진 기업이에요. 2008년 설립 이후 한국의 언어, 역사, 문화 데이터를 중심으로 국립국어원, 국가기록원, NIA 등 180여 개 기관에서 약 600건의 공공 데이터 및 AI 사업을 수행해왔거든요. '기록이 없으면 역사도 AI도 없다'라는 슬로건처럼, 데이터의 가치를 깊이 이해하고 있는 기업이에요.

기술력도 주목할 만해요. 고문헌이나 비정형 문서도 정확하게 인식하는 AI OCR 엔진, 설명 가능한 AI(XAI)로서의 RAG 기반 LLM, AI Agent 등 자체 개발 기술을 보유하고 있어요. 수작업이 필요한 아날로그 기록물을 AI로 디지털 전환해 지식 콘텐츠로 활용하는 디지털 혁신 서비스를 다양하게 제공하고 있죠.

2024년에는 이노비즈, 벤처기업, 메인비즈, 강소기업, 가족친화기업 인증을 받았고, 장애인 표준사업장 인증을 받은 자회사 한소울지식정보도 설립했어요. 기술 발전과 함께 사회적 역할도 놓치지 않고 있는 셈이에요.

자율주행 기술은 이제 단순히 '스스로 운전하는 차'를 넘어서고 있어요. AI가 도로 상황을 종합적으로 이해하고, 교통 법규를 준수하며, 예상치 못한 상황에도 적절히 대응하는 '지능형 모빌리티'의 시대가 다가오고 있죠. 이번 나라지식정보의 데이터 업사이클링 사업은 그 미래를 앞당기는 작은 발걸음이 될 것 같아요.

데이터가 곧 AI의 연료라는 말이 있어요. 아무리 뛰어난 AI 알고리즘이 있어도 학습할 양질의 데이터가 없으면 제대로 된 성능을 발휘하기 어렵거든요. 그런 점에서 기존 데이터를 재가공해 새로운 가치를 창출하는 '업사이클링' 접근법은 앞으로 더욱 중요해질 거예요. 한정된 자원을 효율적으로 활용하면서도 AI 기술 발전을 이끌어갈 수 있는 지속가능한 방법이니까요.

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나라지식정보 공식 홈페이지: http://www.narainformation.com

 

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