지난 1월16일 오후 4시16분(한국시간) 또 하나의 대형 재사용 우주발사체 뉴글렌-1이 미국 플로리다 케이프 커내버럴 36 발사대에서 성공적으로 발사되어 근지점 2400㎞, 원지점 1만9300㎞의 타원궤도에 무게 3t의 블루링을 한 번에 올려놓았다. 블루링은 우주 이동 플랫폼으로 고도 3만6000㎞의 지구 정지궤도와 달이나 화성 등 목표지점으로 우주선이나 위성을 운반하는 역할을 한다. 뉴글렌-1은 세계 최고의 갑부 중 한 명인 아마존의 설립자 제프 베이조스가 2000년 설립한 우주발사체 회사, 블루오리진에서 개발한 대형 재사용 우주발사체로 지구 저궤도에 무게 45t의 위성을 올릴 수 있다. 따라서 스페이스X의 팰컨9이 지구 저궤도에 무게 22.8t의 위성을 발사할 수 있는 것보다 2배나 더 무거운 위성을 발사할 수 있다. 뉴글렌-1은 높이 98m, 직경 7m의 크기이며 2단 로켓으로 구성되어 있다. 1단 로켓의 높이는 57.5m로 액체산소(LOX)와 메탄(LNG)을 추진제로 사용하고, 추력 250tf을 발생하는 BE-4s 엔진 7개를 부착하여 이륙할 때 1750tf의 추력을 만들며 198초 동안 작동하는데 25회 정도 재사용을 목표로 한다. 2단 로켓은 높이 23.4m인데 액체산소(LOX)와 액체수소(LH2)를 추진제로 사용하고 72.6tf 추력의 BE-3u 엔진 2개를 부착하여 145.2tf의 추력을 644초 동안 만든다. 작년 말부터 기후 등 여러 가지 문제로 수차례 연기된 끝에 발사에 성공한 것이다. 이런 초대형 우주발사체를 개발하면서 첫 발사에서 인공위성을 궤도에 진입시키는 것은 무척 어려운 도전인데 보기 좋게 성공한 것이다. 물론 1단 로켓의 재사용을 위한 바지선 연착륙에는 실패했지만, 이러한 문제는 앞으로 몇 회 더 시도해보면 해결할 수 있을 것이다. 스페이스X보다 2년 앞서서 설립된 블루오리진은 그동안 일론 머스크의 성공적인 우주 사업을 지켜보면서 경쟁자인 머스크로부터 실력도 없이 꿈만 크다고 많은 놀림을 당했다. 베이조스는 고등학교를 최우등으로 졸업하며 한 연설에서 ‘저는 미래에 우주식민지를 건설하여 자원 고갈로 어려움을 겪게 될 수백만 명의 지구인을 이주하여 살게 하는 꿈을 갖고 있다’고 우주개발에 대한 자신의 꿈을 언급하였다. 베이조스가 블루오리진을 설립하여 25년째 투자하며 조용히 재사용 대형 우주발사체를 개발하는 것은 사업가나 갑부로서의 취미가 아니라 청소년 시절의 꿈을 이루기 위한 긴 여정의 시작으로 보이기 때문에 미래가 더욱 기대를 모으게 한다. 스페이스X는 2024년 한 해에만 팰컨9과 팰컨 헤비 우주발사체로 131회의 위성 발사에 성공하는 기록을 세웠다. 그리고 차세대 재사용 우주로켓인 스타십 우주선을 4회 비행시험을 하며 미래의 첨단 우주선 모습을 보여주었다. 블루오리진의 첫 발사 다음 날인 1월17일 실시된 스타십의 7차 비행시험에서 1단 로켓의 발사대 회수는 성공했지만 2단 로켓인 개량형 스타십은 비행 중 폭발하여 실패하였다. 그동안 스페이스X와 블루오리진의 기술력은 차이가 무척 커 보였는데, 블루오리진의 위성 발사 성공을 계기로 급격하게 격차가 줄어들 것으로 보인다. 세계부자 1, 2위인 머스크와 베이조스의 우주 비즈니스 경쟁은 이제부터 본격적으로 시작된 것 같다. 그동안 스페이스X는 위성 발사가격에서 1단 로켓을 재사용하지 못하는 타 발사체 회사들보다 우위에 있었는데 앞으로는 블루오리진의 뉴글렌-1과 많은 경쟁이 예상되므로 위성 발사 비용은 더욱 값싸질 것이다. 이렇듯 머스크와 베이조스가 혁신적인 새로운 우주발사체를 개발하며 우주 사업에서 성공을 거두고 있는 것은 자기 재산으로 온 힘을 다하여 우주발사체와 인공위성을 직접 개발하기 때문일 것이다. 이러한 세계적인 추세를 보면 국비로 개발되는 우리의 차세대 우주발사체(KSLV-3)도 경쟁력을 갖추기가 쉽지 않은데 문제는 개발을 시작하기 전에 참여업체가 지식재산권의 지분을 요구하여 서로 불편한 관계라는 점이다. 우주발사체 기술은 첨단미래과학기술이므로 우리도 포기할 수는 없다. 인도가 인도우주연구기구(ISRO) 산하에 우주상업 자회사(NSIL·New Space India Ltd)를 두고 상업 발사를 추진하듯 우리도 우주청 소속의 항공우주연구원에 자회사를 설립하여 신형 우주발사체를 개발하고 위성의 상업 발사를 추진하는 것도 국가 미래를 위해서는 바람직할 것 같다. 채연석 전 항공우주연구원장

2020년대는 가히 인공지능의 황금기라고 할 만하다. 인간의 프롬프트(요청) 기반으로 원하는 그림을 그려 주는 인공지능이 등장했으며, 인간처럼 말하는 인공지능까지 등장했기 때문이다. 2016년으로 돌아가면, 수많은 미래학자가 인공지능에 대체되지 않을 직업 상위권으로 미술가나 소설가를 꼽았다는 것을 생각하면, 그야말로 5년 만에 상전벽해이다. 대체 무슨 일이 일어난 것일까? 수년의 시간 동안 인공지능에 많은 일이 있었지만, 위와 같은 진보는 “문제와 정답 쌍”을 만드는 기술의 발전 덕분에 가능했다. 2016년 이전에 가장 유망하던 인공지능은 사물인식이었다. 사물인식은 먼 과거부터 부가가치가 높은 기술이어서 연구가 계속되었는데, 2012년 인공지능 기반 알고리즘이 등장하면서 상용화가 가능해졌다. 사물인식 학습에 사용하는 데이터는 당연히 “사진(문제), 사물 이름(정답)”이다. 인공지능에 사진을 주고, 사물의 이름을 맞히도록 학습시키는 것이다. 사진에서 사물 위치까지 찾아야 한다면, “사진(문제)과 사물 이름, 사진 속 사물의 위치(정답)” 쌍을 만들어 인공지능을 학습시키면 된다. 그런데 그림 그리는 인공지능을 만들려고 하니 문제가 생긴다. 그림 그리기는 정답, 오답이 존재하는 형태가 아니라, 황희정승식 평가를 받기 때문이다. 사물인식 인공지능이 새를 찾으라고 했는데 개를 찾으면 오답이지만, 그림 그리는 인공지능이 “설원 위의 늑대”를 입력으로 받은 뒤 그린 것이 늑대의 뒷모습이건 앞모습이건 정답이기 때문이다. 거대한 사진에서 일부 영역을 찾는 사물인식과는 달리, 그림 그리기는 고작 6글자의 입력으로 그림이라는 무한한 가짓수의 출력을 내놓는 작업이니 질문 정답 쌍을 만들기 힘든 것이다. 학자들은 이 문제를 매우 독특한 속임수로 해결하였다. 바로 인공지능에 그림 복원을 학습시키는 것이다. 일단, 인터넷 등에서 사진과 해당 사진의 설명을 모은다. 그 뒤 인터넷에서 구한 원본 사진에 의도적으로 노이즈를 약간 추가한 뒤, 인공지능에는 “사진 설명 + 노이즈 낀 사진”을 보고, “원본 사진”을 복원하라는 일을 시키는 것이다. 즉, 글을 힌트로 삼아 노이즈를 없애라는 것이다. 학습을 진행함에 따라, 점점 더 노이즈를 진하게 만든다. 나중에 인공지능은 원본 사진이 거의 보이지 않는 수준이 되어서도 그럭저럭 원본 그림을 찾게 된다. 사진 설명이라는 글 힌트가 있기 때문에 가능한 것이다. 그 뒤 실제로 인공지능을 창작용으로 사용할 때는 인공지능에 글과 100% 노이즈로만 구성된 사진을 준다. 예를 들면 인공지능에 “북극곰이 사냥하는 장면”이라는 글과 순수한 노이즈뿐인 그림을 주는 것이다. 그러면 인공지능은 철석같이 사용자를 믿고(?), 이 노이즈 덩어리의 원본은 북극곰이 사냥하는 장면이라고 믿고 북극곰 비슷한 패턴, 사냥감 비슷한 패턴을 찾아내고 복원해내기 시작한다. 하지만 사용자 입장에선 애초에 원본이 없었으니 이게 곧 창작인 셈이다. 어쩌면 이제 인간 창의력의 본질이란 무엇인지 고민해 봐야 할 시기일지도 모른다. 인간의 성역이라고 생각했던 많은 분야가 사실은 문제 정의만 조금 다르게 하면 컴퓨터가 풀 수 있는 문제가 된다는 의미이기 때문이다. 그림 그리기라는 추상적 요청을 ‘글을 힌트로 그림 원본 찾기’라는 구체적 요청으로 바꾸면 인공지능이 처리할 수 있게 된다. 참고로 챗GPT도 비슷하게, 대화하기라는 추상적 주제를 ‘긴 문장을 보고 다음 단어들 순서대로 맞추기’로 바꾼 것이다. 그리고 인간의 성역이라고 생각했던 문제들을 컴퓨터가 풀 수 있게 바꾸는 과정에서 엄청난 창의력과 속임수가 들어간다. 역사를 살펴보면, 기술 발전이 예술과 철학 등에 큰 영향을 끼치는 경우가 있다. 사진기가 등장하자 화가들이 추구하는 방향이 바뀌었고, 상대성이론이 등장하면서 예술과 철학에 영향을 미치는 일도 있었다. 그리고 이번에는 인공지능이 인간 창의력이란 무엇인지 생각할 거리를 준 것이다. 충격을 딛고 일어서면, 이번에도 과거에 보지 못했던 어마어마한 진보가 기다리고 있을 것이다. 정인성 작가

2024년 연말은 격변과 혼란 속에서 지나갔지만, 새해가 밝고 나서도 대체 무엇이 진실일까, 누구의 말을 믿어야 할까 하는 의문만 더 커지고 있다. 사실 누구나 당연히 알고 있는, 납득 가능한 진실이 존재하지 않는가? 그런데 한 가지 사건에서만 생기는 의문이 아니라 뉴스와 신문기사들을 보면 볼수록 더 이해하기 힘들어지는, 납득이 어려운 이야기들이 점점 더 많이 등장한다. 진실은 대체 어디로 사라졌는지 혼란스럽지 아니할 수 없다. 무엇이 진실인가에 대한 논쟁은 전 세계에서 진행 중이다. 최근 뉴스에 따르면, X와 같은 사회관계망서비스(SNS) 플랫폼뿐 아니라 메타가 소유한 페이스북과 인스타그램과 같은 미디어에서도 더 이상 팩트 체크를 하고 가짜뉴스를 지우기 위한 시도를 하지 않기로 했다고 한다. 미국에 트럼프 정부가 들어서며 일론 머스크를 필두로 여러 빅 테크 기업의 대표들이 ‘자유로운 의사표현’을 할 수 있는 권리가 더 중요하다고 강조하며, 무엇이 ‘진짜’이고 ‘가짜’인지 결정짓는 잣대 자체가 중립적일 수 없다고 이야기하는 것 역시 트렌드처럼 되어 버렸다. 뇌 안에서 무엇이 진실인지 헷갈리게 되는 이러한 혼란이 생겨나는 이유는 대체 무엇일까? 일단 뇌가 ‘진짜’와 ‘가짜’ 정보를 구분하는 메커니즘을 살펴봐야 한다. 뇌는 대체 왜 사실이 아닌 정보를 사실이라고 믿을까? 첫째, 뇌는 자주 보는 정보를 진짜라고 믿게 된다. 2017년도부터 온라인의 가짜뉴스를 연구해 온 MIT의 뇌과학자 데이비드 랜드 교수팀은 우리의 뇌가 반복적으로 어떠한 정보에 노출되었을 때, 그 정보의 노출 빈도가 그 정보가 사실일 수도 있다는 가능성을 점진적으로 높인다는 것을 보여줬다. 실험자에 참가한 500명의 사람에게 여러 뉴스의 헤드라인을 평가하게 시켰고, 나중에 돌아와서 다시 어떤 헤드라인들이 사실일지의 가능성에 대해서 평가하게 했다. 사람들은 여러 뉴스 헤드라인을 평가하는 과정에서 가짜뉴스 헤드라인이 더 자주 보였으면 그 뉴스가 사실일 가능성이 더 높다고 답했다. 둘째, 뇌는 지름길을 좋아한다. 특정 전문가나 인물을 신뢰하면 그 사람의 말을 통해서 정보를 업데이트하고, 다른 정보를 찾아보기를 귀찮아하는 경향성이 아주 높다. 스탠퍼드대학교의 샘 와인버그 교수에 따르면, 대부분의 사람은 책이나 논문에서 어떤 정보를 접할 때와 온라인의 SNS에서 어떤 정보를 접할 때를 따로 구분하지 않는다. 하지만 실제로 어떤 정보에 대해서 책이나 논문을 따로 찾아보는 습관을 지닌 사람의 경우는 가짜뉴스에 속을 가능성이 훨씬 작다. 우리의 뇌는 게으르기에 어떤 사람의 말을 듣고 믿을 만한 정보의 소스를 찾았다고 생각하면 책과 논문 같은 다른 소스를 찾아보려 하지 않는다. 뇌의 에너지 소모를 아끼려 하기 때문이다. 하지만 바로 이러한 경향성 때문에 사람들은 편향된 정보도 사실이라고 믿고 가짜뉴스에 속을 가능성이 더 높아지는 것이다. 끊임없이 팩트 체크를 하는 사람의 경우는 계속 새로운 정보를 업데이트해서 가짜뉴스에 잘 속지 않는 반면, 특정 웹사이트나 채팅방, 특정 인물이 하는 이야기를 떠나지 않는 사람의 경우는 가짜뉴스에 더 잘 속을 가능성이 높다는 것이다. 셋째, 뇌는 불확실성을 배제한 단정적인 표현을 더 좋아한다. 2020년에 미국 NYU 연구진이 발표한 한 논문에서는 뇌의 반응도가 “팩트와 진실”인 것처럼 포장된 정보에 대해서 “그럴 가능성도 있다”는 종류의 정보에 비해 훨씬 높다는 것을 보여줬다. 즉, 뇌는 단정적으로 표현된 정보에 대해서 더 진짜라고 신뢰하고, 가능성과 확률을 이야기하는 불확실성이 더 높게 표현된 정보에 대해서는 덜 신뢰한다는 것인데, 같은 정보라도 표현방식에 따라서 진짜와 가짜의 판단이 달라진다는 것이다. 문제는, 온라인에서 더 많이 퍼지는 가짜뉴스의 경우는 “이건 백 퍼센트 맞다”라는 형태로 과하게 표현하는 사기꾼들과 가짜 전문가들이 많은 반면, 실제로 더 많은 지식을 가지고 있는 과학자들이나 진짜 전문가들의 견해는 조심스럽게 “확률”이나 “가능성”을 이야기하는 경우가 더 많다는 것이다. 사람들이 가짜뉴스가 더 진짜라고 확신하게 되는 이유기도 하다. 영국의 철학자이자 수학자 버트런드 러셀은 다음과 같은 말을 한 적이 있다: “세상의 모든 문제는, 바보들과 광신도들은 항상 자기 자신에 대한 흔들림 없는 확신에 차 있는 반면, 보다 현명한 이들은 늘 의심과 회의로 가득 차 있기 때문에 생긴다.” 인터넷도 나오기 전인 20세기 초에 남긴 말이지만, 그 어느 때보다 울림이 있는 것 같다. 지금 이 시대야말로 지나친 확신에 찬 이들을 경계하고, 세상을 건강한 의심과 회의의 눈으로 바라보는 것을 연습해야 할 때가 아닌가. 장동선 궁금한뇌연구소 대표

1912년 1월 18일 영국 해군 장교이자 남극 탐험가인 로버트 스콧이 남극점에 도착했다. 그런데 웬걸! 거기에는 이미 노르웨이 국기가 꽂혀 있었다. 노르웨이 탐험가 로알 아문센이 한 달 전에 도착한 것이다. 최초 정복자라는 타이틀을 놓친 스콧은 절망을 가슴에 담고 귀환 길에 올랐지만 극한 환경 속에서 팀원들과 함께 목숨을 잃고 말았다. 스콧 원정대의 이름은 테라노바(Terra Nova). 새로운 땅이라는 뜻이다. 미지의 세계를 향한 열망을 담은 이름이다. 최초로 남극점에 도달한다는 첫째 목표는 실패했지만 우리는 스콧의 탐험을 실패로만 기억하지 않는다. 빙하 샘플, 기상 데이터, 생물학적 표본과 지질학에 대한 데이터를 수집해 극지 환경을 과학적으로 이해하는 데 기여했기 때문이다. 또한 그의 일기는 인간의 취약성과 품위를 동시에 드러내며 후대에 깊은 영감을 주었다. 3월 29일에 남긴 마지막 일기는 이렇게 끝난다. “끝까지 버티겠지만 우리는 점점 더 약해지고 있다. 끝이 머지않은 것 같다. 슬프지만 더 이상 글을 쓸 수 없을 것 같다.” 스콧 이후 선진국들은 극지 연구에 열을 올리고 있다. 극지는 지구 환경의 현재와 미래를 이해하는 데 핵심적인 역할을 하기 때문이다. 남극과 북극은 지구 기후 시스템에 영향을 미치는 중요한 조절 장치로, 지구 온난화와 기후 변화의 주요 신호가 가장 먼저 나타나는 곳이다. 이곳의 방대한 얼음과 눈은 지구의 에너지를 반사하고, 해류와 대기의 순환을 조절해 전 세계 기후에 영향을 미친다. 극지는 기후 변화의 속도와 범위를 관찰할 수 있는 귀중한 데이터를 제공한다. 빙하와 얼음층에 저장된 공기와 먼지 입자는 수천 년간의 기후 변화를 기록해 미래를 예측하는 데 도움을 준다. 최근 북극과 남극의 얼음 감소와 해수 온도 상승은 지구의 기후 위기를 가속화하고 있으며, 극지 데이터는 변화의 원인과 영향을 분석하는 데 필수적이다. 또한 극지는 독특한 생물다양성과 해양 생태계를 연구하는 중요한 장소다. 기후 변화로 극지 생태계의 구조와 먹이사슬이 재편되고, 이는 해양 생물과 전 세계 어업에도 영향을 미친다. 극지 연구는 기후 변화 대응 전략을 세우는 데 중요한 과학적 근거를 제공하며, 지구의 건강 상태를 모니터링하는 데 없어서는 안 될 열쇠다. 대한민국 역시 국제적으로 중요한 역할을 수행하고 있다. 남극의 세종기지와 북극의 장보고 기지를 거점으로 기후 변화와 생물 다양성 연구 등에서 뛰어난 성과를 거두었다. 특히 쇄빙선 아라온은 한국의 극지 연구를 대표하는 상징으로, 남극과 북극을 누비며 빙하를 관측하고 생물 표본을 수집하고 기후 데이터를 분석하는 등 다양한 임무를 수행했다. 그러나 연구 성과의 확대가 점차 한계에 달하고 있다. 남극과 북극 사이의 그 먼 거리를 다녀야 하는 단 한 대의 쇄빙선이 모든 연구 수요를 맞추기 어렵기 때문이다. 추가 쇄빙선의 필요성은 명확하다. 연구 지역을 확장하고, 여러 프로젝트를 동시에 수행할 능력을 갖추기 위해서 추가 쇄빙선은 필수적이다. 극지 연구는 단순한 학문적 성과에 그치지 않는다. 극지 환경에서의 기술 개발은 항공우주, 에너지, 환경 분야에서도 응용 가능성을 제공할 수 있다. 지구 온난화로 점차 현실화하는 북극 항로연구는 극지 국제 협력에서 우리나라가 주도적 역할을 하게 할 것이다. 경제적, 외교적 가치가 크다는 말이다. 극지 연구의 중요성을 간과해서는 안 된다. 기후 위기 시대에 한국의 과학적, 경제적, 외교적 입지를 강화하는 필수적인 투자의 첫걸음은 추가 쇄빙선이다. 스콧의 비극이 있고 난 뒤 북극 부근에서도 비극적인 사건이 발생했다. 그해 4월 15일 타이태닉호가 침몰했다. 당시 세계에서 가장 큰 배가 (비록 빙산의 일각이라고는 하지만) 수면 위로 드러난 부분이 채 20m도 되지 않는 빙산에 충돌한 후 침몰했다. 얼음이 이렇게 무섭다. 영화 타이태닉에서 잭은 간절하게 외친다. “어떤 상황에서도 포기하지 않겠다고 약속해.” 한국극지연구소 연구자들에게도 똑같이 외치고 싶다. 차세대 쇄빙선 건조를 포기하지 마시라! 극지는 여전히 테라노바다. 이정모 전 국립과천과학관장

2024년 과학 관련 노벨상 수상자의 특징은 인공지능(AI) 관련 과학자들이 많다는 것이다. 지금 청소년들이 대학을 졸업하고 사회에 진출할 때를 예측해보면 AI 기술은 상상하기 어려울 정도로 무척 발달할 것이다. AI를 활용하는 방법은 고등학교나 대학 또는 전문기관에서 자연스럽게 배우게 될 것이다. 마치 지금 컴퓨터나 핸드폰의 사용법을 청소년들이 자연스럽게 습득하듯이 말이다. 벌써 AI를 이용해서 논문을 쓰고 그림을 그리고 영화를 만드는 시대에 접어들었다. 컴퓨터가 대중화한 이후 대학에서 과제를 내보면 많은 학생의 리포트가 서로 비슷한 내용이라는 것을 알 수 있다. 어떤 과제는 유사한 제목의 해답이 컴퓨터에 있어서 학생들이 쉽게 과제를 수행할 수 있다. 앞으로 AI를 이용하면 과제를 더욱더 쉽게 잘할 수 있게 될 것이다. AI 시대에 청소년에게 필요한 것은 창의력인데 AI를 많이 이용할수록 창의력을 키우기는 더욱 어려워질 수밖에 없다. 특히 어렵고 복잡한 문제를 배우고 해결하는 이공계 대학의 진학률은 더욱더 떨어질 가능성이 크다. 1980년대에 100명의 청소년 중 50여명이 이공계로 진학했다면 미래에는 20명 이하가 이공계로 진학할 것이고, 국가의 생산성과 경쟁력이 갈수록 약화되어 국가 발전에 큰 장애가 될 것이다. 청소년의 수가 줄어드는 것은 막을 수 없겠지만, 이공계 진학률을 늘리는 것은 우리가 노력하면 가능한 일이다. 이공계 진학을 늘리는 방법의 하나는 청소년에게 과학강연을 통해서 과학기술자의 장점과 매력을 알려줘 과학 기술에 관심과 흥미를 갖도록 유도하는 것이다. 작년에 서울 소재 고등학교에서 과학강연을 한 적이 있는데 학생들의 수강소감문을 보면 ‘항공우주연구원에서 실제로 로켓을 개발했던 과학자를 학교에서 직접 만나 경험담과 항공우주의 미래에 관한 이야기’를 듣는 것만으로도 그들에게는 상당히 인상 깊은 시간이었던 것 같다. 왜냐하면 강연 후 학교 인근의 도로에서 만난 학생들이 인사를 하며 사진을 같이 찍고 싶다고 하고, 사인해달라는 학생도 여럿 만났기 때문이다. 물론 진로를 이공계로 바꾸겠다는 학생도 있었다. 올해도 과학창의재단의 과제로 대전과 세종시에서 과학강연을 여러 차례 했는데, 대부분은 부모와 자녀가 함께 참석하였다. 요사이 젊은 부모 중에는 자기 자녀가 과학 기술에 관심을 갖도록 노력하는 분들이 많은 것 같다는 생각이 든다. 청소년 중에는 특별히 과학을 좋아하고 관심이 많은 학생도 있지만, 과학관을 방문하고 과학 잡지를 보고 과학자 강연을 듣다 보면 많은 청소년이 과학을 좋아하게 되기도 한다. 따라서 지금은 많은 청소년이 다양한 분야의 과학을 접할 수 있도록 기회를 마련해줘 과학과 친숙해지도록 하는 것이 필요하다. 그리고 자기가 좋아하는 과학 분야를 찾게 하여, 과학기술자의 꿈을 갖고 창의력을 키우게 하면 노벨상을 받는 훌륭한 과학기술자를 많이 배출하는 토양이 될 것이다. 과학기술자로서 오랜 시간 동안 국내의 과학 기술을 발전시킨 경력과 다양한 현장 경험이 있는 시니어 과학기술인들이 매년 수백 명 퇴직하고 있다. 은퇴 시니어 과학기술인들을 후진 양성과 청소년들의 창의력을 키우는 데 활용하는 것이 국가 미래의 경쟁력을 키우는 좋은 방법이라고 생각한다. 그러나 고경력 과학기술인의 모임인 한국시니어과학기술인협회의 청소년 과학강연 과제와 예산은 계속 축소되고 있다. 과학창의재단의 1년 예산이 1000억원이 넘는데도 1년에 2000만~3000만원짜리 과학강연 과제 하나 배정받기도 쉽지 않다. 청소년을 위한 과학강연을 좀 더 활성화하기 위해서는 과학기술부에서 고경력 시니어 과학기술인의 다양한 후진 양성 활동을 장려해야 한다. 이를 촉진할 부서를 만들어 과학창의재단의 예산 중 비영리 시니어 과학기술인단체만 참여할 수 있는 예산과 과제를 별도로 만들고, 예산도 좀 더 늘리기를 요청한다. 고경력 시니어 과학기술인들의 청소년 대상 과학 활동 예산을 늘리는 것은 시니어 과학기술인들의 노후 복지를 돕기 위한 것이 아니라 장차 대한민국을 이끌 많은 청소년에게 과학기술자의 꿈을 갖게 하여 국가의 경쟁력을 높이는 가장 좋은 방법이기 때문이다. 채연석 전 항공우주연구원장

코넌 도일의 베스트셀러 소설 셜록 홈스 시리즈에는 왓슨과 홈스 두 인물이 등장한다. 조수인 왓슨은 의사로 진중하고 차분하다. 주인공인 셜록 홈스는 천재적이지만 직관에 의존하는 충동적인 인물이다. 셜록 홈스라는 소설의 큰 매력 중 하나는, 이렇게 다른 두 사람이 완벽한 한 팀을 이룬다는 데 있을 것이다. 흥미로운 것은, IT산업의 두 기둥인 반도체와 소프트웨어가 이와 비슷한 한 팀이라는 것이다. 반도체 산업은 대규모 협업에 적합한 인재를 원한다. 반도체 공장 안에 들어간 원자재는 몇 개월이 지나야 완제품이 된다. 반도체 칩 하나를 만들기 위해서는 수백~수천번의 공정 적용이 필요하기 때문이다. 만약 제조에 필요한 공정이 1천회라고 하면, 각 공정에서 수율이 0.1%씩만 감소해도 최종 제품 수율이 37%로 폭락하게 된다. 게다가 제품이 출시되어 사람들 손에 들어가고 나면 결함을 해결하는 것이 사실상 불가능하다. 따라서 반도체 회사에는 조직에 충실하고 꼼꼼한, 왓슨 같은 사람이 선호된다. 소프트웨어는 다르다. 소프트웨어 개발자도 다양한 직원들과 협업해야 하는 것은 맞지만, 한 사람이 만들어낸 창의적인 코드가 전체 소프트웨어 질, 나아가서 고객들의 경험 자체를 삽시간에 바꾸는 경우도 있다. 전 세계 1위 검색엔진인 구글 역시 초기에는 창업자 고작 두 사람이 직접 만들었다. 그렇다 보니 소프트웨어 업계에서는 슈퍼스타형 인재가 전권을 마구 휘둘러 세상에 없던 것을 만들어내는 일이 흔히 일어난다. 선두 반도체 회사들은 지난 30년간 그대로였지만, 선두 소프트웨어 회사는 마이크로소프트, 구글, 페이스북, 넷플릭스 등 수년마다 새로 나타났다. 그야말로 홈스의 무대인 것이다. 이렇게 보면 최근 반도체 기업들이 겪는 인력 문제를 이해할 수 있다. 21세기가 되면서 IT기업들이 크게 성공하고 창업자들이 스타로 떠오르자, 젊은층 역시 홈스에 가까운 모습을 추구하게 되었다. 하지만 반도체 산업은 왓슨 같은 인재를 필요로 한다. 이 불일치를 어떻게 해결해야 할까? 가장 중요한 것은 왓슨의 매력을 알려주는 것이다. 사실 왓슨은 단순한 조수가 아니다. 바위 같은 안정 성격을 바탕으로 셜록 홈스의 충동적 성향의 단점을 메꿔주는, 소설의 두 기둥 중 하나이다. IT 세상에서 반도체 회사의 역할도 마찬가지이다. 변화무쌍하고 충동적 소프트웨어를 든든히 받쳐주는 IT 기술 발전의 두 기둥 중 하나이다. 물론 많은 사람 눈에 소프트웨어라는 슈퍼스타가 눈에 아른거릴지도 모른다. 하지만 소프트웨어 열 중 아홉은 우리 모르게 사라진다. 어쩌면 반도체야말로 안정적이고 오랫동안 세계에 영향을 끼치는 진짜 주인공일지도 모른다. 이 부분을 알려주어야 한다. 왓슨은 수사의 중심은 아니었지만, 홈스와 일하는 것을 너무나 즐겨 본업인 의사 일을 미루고 홈스를 따라나서는 경우도 많았다. 왓슨의 일도 충분히 즐거운 일임을 이해시켜야 한다. 내가 왓슨처럼 묵묵히 해낸 작은 개선이 전 세계 완제품에 퍼져 나가고 모든 소프트웨어를 지탱하게 된다. 자부심을 가져 볼 만하지 않은가. 한편, 이제 반도체 회사들도 홈스와 같은 사람들을 끌어들여야 한다. 반도체 미세화가 어려워지면서 연구개발 현장에는 더 많은 창의력이 요구되고 있다. 또한 미세화로 얻어낼 추가 성능이 줄어들게 되자 반도체를 특정 고객을 염두에 두고 만드는 일이 늘어나기 시작했다. 그렇다면 홈스와 비슷한 사람들을 적극적으로 활용해 연구개발의 큰 장애물을 치우는 한편 소프트웨어 분야의 트렌드를 빠르게 식별해 연구개발 현장에 전달해야 한다. 소설 셜록 홈스는 두 등장 인물이 자신의 역할을 함으로써 비로소 완성되는 소설이다. 홈스 없는 왓슨은 그냥 동네 의사이고, 왓슨 없는 홈스는 자기 집에서 권총을 사격하거나 접객도 제대로 받지 못하는 괴팍한 이웃일 뿐이다. 기술경쟁이 치열해지는 현대사회에서 우리가 반도체 산업, 나아가 IT 산업을 앞서가기 위해서는 우리만의 왓슨, 홈스 팀을 만들어야 한다. 이를 위해선 끊임없는 인재 발굴과 그들에게 맞는 새로운 제도를 만들어 가야 한다. 정인성 작가

인류는 기후변화라는 거대한 도전에 직면해 있다. 폭염, 홍수, 가뭄, 산불 같은 재난이 점점 더 잦아지고 강력해지면서 이제 더 이상 시간을 지체할 수 없는 상황이다. 다행히 이 위기 속에서 새로운 해결책이 등장하고 있다. 바로 인공지능, AI다. 그런데 기후변화라는 전 지구적 위기를 극복하는 데 AI가 열쇠가 될 수 있을까? 최근 AI는 산림 파괴를 실시간으로 감시하고 복구 계획을 세우는 데 활용되고 있다. AI 드론이 아마존 열대우림의 고립된 지역을 스캔하며 데이터를 수집하고 가장 효과적인 복구 전략을 설계한다. 기존의 방식으로는 불가능했던 문제를 새로운 관점에서 접근하게 만드는 기술이다. AI는 탄소 배출을 정밀하게 추적하고 예측하는 데 탁월한 성능을 보여준다. 구글의 AI 기반 플랫폼은 전 세계 에너지 사용 데이터를 분석해 도시별 탄소 배출량을 계산하고, 이를 기반으로 맞춤형 정책을 제안한다. 정책 입안자들이 더 정확한 데이터를 바탕으로 기후 대응 전략을 세울 수 있다. 이러한 예측과 추적 능력이 개선될수록 탄소 배출 감축 목표를 효과적으로 달성할 가능성도 커진다. 재생에너지의 활용을 극대화하는 데도 AI가 중요한 역할을 한다. 풍력이나 태양광 발전은 날씨에 따라 발전량이 크게 변동되기 때문에 이를 효과적으로 관리하는 것이 큰 과제다. 독일에서는 AI를 활용해 풍력 발전소의 출력 변화를 예측하고 전력망의 안정성을 유지하는 시스템을 운영하고 있다. 이러한 기술은 전력망의 효율성을 높이고, 재생에너지 사용을 더욱 확대하는 데 기여한다. AI는 기후변화 연구에서도 중요한 돌파구를 제공한다. IBM의 AI 기술은 극지방 해빙 데이터를 분석해 해수면 상승을 더 정밀하게 예측하고 있다. 이러한 데이터는 해안 도시들이 침수 위험에 대비하고 장기적인 인프라 계획을 세우는 데 중요하다. 이처럼 AI는 복잡한 기후 모델을 개선하고 미래를 예측하는 데 기존의 한계를 뛰어넘는 성과를 보이고 있다. 생태계 복원에서도 AI는 혁신적인 도구로 활용된다. AI 기반 드론은 무분별한 벌채로 황폐해진 산림 지역을 스캔해 최적의 복원 계획을 수립하고, 자동으로 나무를 심는다. 이러한 기술은 인간의 힘만으로는 불가능했던 대규모 복원을 가능하게 만든다. 특히 시간이 중요한 환경 복원 프로젝트에서 AI는 빠른 분석과 실행 능력을 통해 생태계를 회복하는 데 기여한다. 하지만 기술의 발전에 긍정적 측면만 있는 것은 아니다. AI가 제대로 작동하려면 정확한 데이터가 필요하지만, 많은 개발도상국은 환경 데이터를 충분히 확보하지 못하고 있다. 이로 인해 부유한 국가에서는 AI 기술이 빠르게 발전하는 반면, 빈곤한 국가에서는 제대로 적용되지 못하는 격차가 발생한다. 데이터의 편향은 잘못된 결과를 초래할 가능성도 있다. 아이러니하게도 AI 자체가 많은 에너지를 소비한다는 점도 문제다. AI 모델을 훈련하고 운영하는 데 드는 전력은 또 다른 탄소 배출로 이어진다. 또 다른 과제는 기술 의존의 위험이다. AI가 기후변화를 해결해 줄 것이라는 환상은 소비와 생산 방식의 근본적인 변화를 지연시킬 수 있다. AI는 도구에 불과하며, 기후변화의 원인을 해결하기 위해 필요한 것은 기술뿐만 아니라 인간의 적극적인 의사 결정과 행동이다. 지나치게 기술에 의존하다 보면 진정한 변화를 위한 동력이 약화될 수 있다. AI는 기후변화 대응에서 중요한 도구로 자리 잡을 것이다. 그러나 최종적으로 기후 위기를 해결할 열쇠는 기술이 아니라 인간에게 달려 있다. AI가 제공하는 데이터를 활용해 더 나은 정책과 전략을 세우는 것은 인간이다. 동시에 AI가 가진 한계와 윤리적 과제를 직시하며 이 기술을 지속 가능하게 발전시키기 위한 논의도 병행되어야 한다. 기술이 우리의 미래를 바꿀 수 있을까? 이 질문은 이제 우리가 기술을 어떻게 활용할 것인가로 바뀌어야 한다. AI는 기후변화와의 전쟁에서 강력한 무기가 될 수 있지만, 그 무기를 어떻게 사용할지는 결국 우리 자신에게 달려 있다. 기술과 인간의 협력이야말로 기후 위기 속에서 지속 가능한 미래를 만들어 나가는 열쇠다. 이정모 전 국립과천과학관장

전 세계 기상기구(World Meteorological Organization, WMO)는 2024년 1∼9월 지구 평균 기온이 산업화 이전 시기보다 1.54도가 높았으며 9개월간의 추세를 고려하면 올해가 역사상 가장 더운 해가 될 가능성이 높다고 발표하였다. 참고로 2023년 지구 평균 기온은 산업화 이전 시기로 간주하는 1850∼1900년 평균보다 1.45도(±0.12도 오차) 높았고 유럽연합 기후변화 감시 기구 코페르니쿠스 기후변화연구소가 관측한 작년 지구 평균 기온은 섭씨 14.98도였다. WMO의 전망대로 올해가 2023년 기록을 넘어서는 역사상 가장 더운 해가 된다면 2015년 파리기후협약에서 제시된 산업화 이전 수준 대비 지구 평균 기온 상승폭을 1.5도 이하로 억제하자는 목표가 깨지는 첫해가 될 것이다. 사실 올해 여름 엘니뇨가 소멸하고 라니냐가 서서히 발달하기 시작하면서 2023년의 가장 더웠던 전 지구 평균 기온의 기록을 깨지 못할 것이라는 조심스러운 전망이 있었다. 그러나 현재 열대 동태평양에서 발달하고 있는 라니냐의 크기가 상대적으로 약하고 열대 태평양을 제외한 거의 모든 지역 해양의 해수면 온도가 평년보다 높은 상태가 지속되고 있어서 올해가 한 달여 정도 남아 있긴 하지만 2024년이 역사상 가장 더운 해라는 불명예(?)를 가져올 가능성이 높다. 이렇게 역사상 가장 더운 해의 기록이 한 해 만에 바뀌는 현상은 전 지구 평균 기온의 온난화가 매우 빠르게 진행되고 있다는 방증이기도 하다. 빠른 온난화는 매년 우리가 경험하지 못한 새로운 기후 위기 현상을 경험하게 만드는 가장 중요한 요인이다. 최근 유럽 스페인 남동부에서는 홍수로 한 달 치의 강수량보다 많은 양이 수 시간 내에 쏟아지면서 최소 150여명 이상의 사상자와 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 이 사례는 지구 온난화로 인한 물 순환(循環) 변화가 중요한 인자로 작용한 것으로 과학자들은 판단하고 있다. 현재 기후 과학계에서는 2023년과 2024년 두 해 연속적으로 역사상 가장 더운 해를 기록한 이유가 무엇인지를 진단하고 그 원인을 찾고자 하는 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 최신 연구 결과들은 인간 활동에 기인한 대기 중 이산화탄소를 포함하는 온실가스 농도 증가가 기여하는 온난화와 지구 기후 시스템을 구성하고 있는 대기·해양·지면·식생·빙권 들의 자연적인 상호작용 결과로 나타나는 자연(自然) 변동성이 기여하는 온난화의 상대적인 역할의 이해에 주목하고 있다. 특히 이와 같은 상대적인 역할의 이해는 지역적으로 나타나는 온난화의 크기를 이해하는 데 매우 중요한 것으로 알려져 있다. 최근 프랑스 국립과학연구센터 과학자들은 가까운 미래 시기에 북유럽에서 인간 활동으로 인한 지구 온난화 및 극한 강수 현상의 발생 특성이 어떻게 자연 변동성에 의해 조절되는지 평가하여 그 각각의 영향을 정량화하였다. 그 결과 유럽 기후에 결정적 영향을 미치는 특정한 자연 변동성의 위상(位相)의 차이에 따라 온난화 크기와 극한 강수량 증가가 인간 활동에 기인한 유발 평균 추정치보다 두 배 가까이 증가할 수 있음을 제시하였다. 우리나라를 포함하는 동아시아에도 비슷한 연구가 진행되었다. 고배출 이산화탄소 농도 기후변화 시나리오에 따른 동아시아 지면 온도는 2040년대 중반에 산업화 이전 시기 대비 2도 상승할 것으로 예상되지만, 자연 변동성으로 2도 도달 시기가 2038년에서 2051년까지 다양하게 나타나 동아시아 온난화의 크기가 자연 변동성에 의해 크게 조절될 수 있음이 확인되었다. 이와 같은 최신 연구 결과들은 기후 리스크 평가 및 적응 계획에서 자연 변동성이 어떻게 중요한 역할을 하는지 보여주며, 불확실성을 줄이기 위한 과학적 접근 방법이 무엇인지를 명확하게 보여주는 것이다. 최근 막을 내린 미국 대통령 선거를 포함해서 2024년 올 한 해 전 세계 인구의 50%에 해당하는 42억명이 각국의 지도자 선출을 위한 한 표를 행사하였다. 각국에서 선출된 지도자들이 인류가 당면한 기후 위기에 적극적으로 대응하여 기후변화로 인한 미래 불확실성을 최소화하기를 기대하는 바람이 간절하다. 예상욱 한양대 ERICA 교수·기후진단

2024년 10월13일은 세계 우주개발 역사에 새로운 장을 연 뜻깊은 날이다. 왜냐하면 스페이스X의 ‘스타십(Starship)’ 우주 비행기의 1단 부스터가 발사된 후 2단 우주선인 스타십을 분리하고 재사용하기 위해 이륙했던 발사대로 되돌아오는 역사적인 비행에 성공했기 때문이다. 스타십은 길이 121m, 지름 9m, 무게 4800t의 2단 우주 비행기이다. 1단 부스터 로켓의 명칭은 ‘슈퍼헤비’로 지름 9m, 길이 71m, 무게 3600t의 초대형 로켓인데, 이륙할 때 추력 230tf의 랩터엔진 33개로 7590tf의 추력을 만든다. 1단 로켓은 161초 동안 2단 로켓 겸 우주선인 ‘스타십’을 73km까지 밀어 올리고 분리되어 발사대로 되돌아와 재사용할 수 있도록 설계되었다. 4차 비행시험에서 ‘슈퍼헤비’는 멕시코만의 바다에 연착륙했는데 이번의 5차 비행시험에서는 재사용할 수 있도록 발사했던 발사대로 되돌아와 발사대 윗부분에 설치된 양팔 사이로 천천히 하강하였고 양팔이 1단 로켓의 윗부분을 붙잡는 데 성공하였다. 그동안 스페이스X의 펠콘 9 우주발사체의 1단 로켓도 2단 로켓과 분리된 후 발사장이나 대서양에 있는 바지선에 착륙한 후 재사용하였다. 그러나 펠콘 9의 1단 로켓의 경우 착륙할 때의 무게가 23t 정도여서 3개의 다리를 펼치고 착륙하였다. 그러나 스타십의 1단 ‘슈퍼헤비’ 로켓은 빈 무게만도 200t 이상으로 8배 이상 무거워서 다리를 펼치고 착륙하기가 어려우므로 발사대 윗부분에 수평으로 긴 팔을 2개 설치하고, 두 개의 팔 사이로 천천히 하강하는 1단 로켓을 잡은 것이다. 마치 젓가락으로 물건을 잡듯이 천천히 하강하는 로켓을 붙잡은 것이다. 스타십과 같은 초대형 우주발사체의 1단 로켓을 재사용하기 위해 발사대에 연착륙시키는 기상천외한 방법에 처음으로 성공한 것이다. 2단 로켓인 ‘스타십’은 직경 9m, 길이는 50m, 빈무게 120t, 발사무게 1200t이다. 지구 저궤도에 무게 150t의 위성을 올리는 것을 목표로 하고 있으며, 우주왕복선처럼 지구로 되돌아와 재사용할 수 있게 설계되었다. 4차 비행시험에서는 대기권에 재진입하며 하강할 때 대기와의 마찰로 발생하는 고열 때문에 몸통과 날개에 붙인 방열 타일 녹는 문제가 발생하였는데 5차 비행시험에서는 이 문제도 잘 해결되었다. 스타십 5호기는 이륙 후 2분 54초에 73km 상공에서 3개 엔진을 점화한 후 1단 ‘슈퍼헤비’와 분리하고 속력을 계속 높여 발사한 지 8분 28초 만에 시속 2만6497km(초속 7.36km)의 속력으로 149km의 지구궤도에 진입하였다. 그리고 이륙 후 24분경에는 213km까지 비행고도를 높였다. 발사 50분 후에 84km 상공의 대기권에 진입 후 계속 하강, 발사 1시간 6분 10초에 3개의 엔진을 재점화하여 역추진으로 시속 9km로 낙하속도를 줄이며 인도양에 성공적으로 착수하였다. 11월 19일에 예정된 6차 비행시험에서는 스타십을 낮에 착수하도록 해 착수광경도 볼 수 있을 것으로 예상한다. 스타십을 재사용할 수 있도록 착륙하는 문제만 해결되면 내년부터는 지구궤도에 위성을 발사하는 상업용 발사를 시작할 것이다. 현재 스페이스X에서 위성발사체로 사용하고 있는 펠콘 9은 지구 저궤도에 무게 22.8t의 위성을 발사하고 있다. 그런데 스타십은 완전히 재사용하며 지구 저궤도에 150t을 올릴 수 있다고 하니 6.5배나 무거운 위성을 더욱 값싸게 발사할 수 있을 것이다. 머스크는 우주에 건설 중인 제궤도 우주통신망인 스타링크 위성도 25년까지 3만개의 위성을 더 발사할 계획이라고 발표한 바 있다. 물론 미국 정부의 허락을 받아야 가능하다. 그러나 트럼프 정부에서 머스크는 정부효율부 수장에 내정됨으로써 앞으로 4년간 스페이스X의 우주사업에 걸림돌은 없을 것이다. 그뿐만 아니라 미 항공우주국(NASA·나사)의 신임 국장도 스페이스X에서 활동 중인 간부를 임명하게 되면 머스크의 계획이 바로 나사의 계획이 되는 것이다. 나사는 그동안 에르테미스 달탐사계획을 위해 우주발사시템(SLS)을 개발했는데, 발사비용도 비싼 데다 첫 발사에서부터 많은 문제를 일으켜 모든 달탐사계획을 1~2년씩 연기되어 비난을 받아왔다. 에르테미스 계획도 스타십을 더 많이 이용하여 빨리 진행되도록 대폭 수정될 것으로 보인다. 서두르다가 큰 인명 사고만 발생하지 않는다면, 앞으로 4년간 미국의 우주개발계획은 머스크의 계획대로 진행될 것이다. 채연석 전 항공우주연구원장

2024년은 메모리 회사들의 명암이 크게 갈린 해였다. 챗GPT로 인공지능 열풍이 시작되자, HBM이라는 인공지능용 메모리를 앞세워 SK하이닉스가 약진하기 시작했다. 영업이익 기준으로 SK하이닉스가 삼성전자를 앞지를 것이라는 전망이 나올 정도로 큰 변화가 일어나고 있다. 그런데, 정확히 메모리에 인공지능이란 무엇이기에 30년간 변치 않던 순위가 흔들릴 정도로 충격이 일어나는 것일까? 과거 19세기, 컴퓨터 이론학자들은 컴퓨터가 일하는 부분인 연산기와 해야 할 일을 저장하는 부분인 저장소 두 부품으로 구성되어야 한다고 생각했다. 복잡한 모든 작업은 연산기가 수행하고, 저장소는 오로지 데이터 쓰기와 읽기 두 작업만을 한다는 구체적 역할을 정의하면, 개별 부품을 따로 개발하기 더욱 쉬워질 것이기 때문이다. 전자의 예가 노트북 등에 탑재되는 CPU, 인공지능에 사용되는 GPU이고 후자의 예가 대한민국의 주력 수출품목 중 하나인 메모리 반도체이다. 재미있는 것은, 컴퓨터 구성요소 중 메모리의 역할은 40년 가까이 거의 바뀌지 않았다는 것이다. 그때부터 지금까지 메모리는 크게 보면 오로지 읽고, 쓰기에만 집중하고 있을 뿐이다. 반면 연산기는 CPU, GPU, NPU 등 새로운 종류의 칩도 등장하고, 기존 칩의 기능도 계속 확대되어왔다. 대체 메모리 같은 단순한 부품이 왜 인공지능 혁명의 핵심 부품으로 주목받는 것일까? 핵심은 읽고, 쓰기라는 동작에는 반응 속도와 최대 전송량이라는 특성이 존재한단 것이다. 현재 ‘얼마나 많은 양을 동시에’ 읽고 쓰기 가능한지가 메모리 회사들의 명암을 가르고 있다. 지난 40여년간, 연산기는 메모리를 퀵서비스처럼 사용하였다. 1회 접근 시, 적은 양의 데이터만 읽고 썼지만 대신 처리 결과는 빠르게 반영되어야 했다. 그냥 당시 구동해야 하는 프로그램의 특성이 그랬다. 하지만 인공지능 시대가 되자, 연산기들은 메모리를 덤프트럭처럼 써야 했다. 메모리 입장에선 읽고 쓰기라는 큰 그림은 그대로였다. 하지만 동일 시간에 기존 대비 수십~수백 배의 데이터를 가져와야 했다. 대신 데이터 요청 뒤 첫 데이터가 도착하는 시간은 조금 느려도 상관없었다. 인공지능이란 프로그램이 그런 것을 요구하니 다른 특성의 메모리가 필요했던 것이다. 이런 변화는 퀵서비스 회사에 이제부터 덤프트럭도 운용해 달라고 요구하는 것과 같다. 덤프트럭을 운용하기 위해서는 새로운 운전기사를 뽑고, 정비창을 개선하고, 화물기지 구조를 바꾸는 등 큰 변화가 수반된다. 메모리도 마찬가지이다. 읽고 쓰기라는 큰 임무는 동일하더라도, 특정 성능을 수십 배 높이는 것은 기존과는 매우 다른 기술이 필요하다. 원가가 높아지는 것은 당연하고, 해당 원가를 구성할 신기술들을 적재적소에 배치한 뒤, 오랫동안 연구개발해야 한다. 메모리 회사들은 칩의 크기를 키워 입출력 개수를 늘리고, 칩을 위로 쌓아 올림으로써 용량과 최대 탑재 가능한 칩의 개수를 늘렸다. 이것이 HBM이다. 인공지능과 HBM의 성공은 메모리 반도체 회사가 소프트웨어를 어떻게 이해해야 하는지 잘 보여주는 예라 할 수 있다. 메모리 회사들이 구글, 마이크로소프트만큼 소프트웨어를 잘해야 할 필요는 없다. 하지만 정보기술(IT) 거인들이 새로운 프로그램을 만들었을 때, 메모리의 입장에서 읽기, 쓰기 요청이 어떻게 바뀌게 될지 예측하는 능력은 있어야 한다. 회사들은 이를 통해 미래 시장에 필요할 요소기술을 미리 연구개발할 수 있게 된다. 메모리는 이미 6세대 동안 10나노급에 머물러 있을 정도로 미세화의 어려움을 겪고 있다. 이젠 제조되는 소자 하나하나가 그 어느 때보다도 비싸고 소중하다. 그렇기에 각 소자가 미래에 일할 곳을 미리 찾아, 미래 일터의 특성에 맞는 소자를 개발해야 한다. 그리고 이를 이해하기 위해서는 메모리의 최종 사용자인 소프트웨어를 이해해야 한다. 혹시 아는가, 전혀 다른 프로그램이 나타나서 제2의 HBM급 변화를 일으켜 시장을 뒤흔들지. 정인성 작가