머니투데이

[스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] AI(인공지능) 반도체의 성능 경쟁이 칩을 넘어 '기판'으로 확대되고 있다. 하나의 패키지 안에 여러 연산 칩과 고대역폭메모리(HBM)를 결합하면서 반도체 패키지의 크기와 소비전력이 함께 증가하고 있어서다. 기존 반도체 패키지에는 주로 폴리머 기반의 유기 기판이 사용됐다. 전자제품 안에서 볼 수 있는 파란색이나 녹색 인쇄회로기판(PCB)이 대표적이다. 하지만 AI 반도체처럼 많은 전력을 사용하는 칩에서는 열에 의해 기판이 휘는 '워피지(warpage)' 문제가 발생할 수 있다. 또 기존 기판은 표면이 상대적으로 거칠어 미세 배선을 구현하기 어렵고, 데이터 전송 주파수가 높아질수록 신호 감쇠와 발열이 커진다. AI 반도체의 연산 성능을 높여도 칩 사이에서 데이터를 전달하는 기판이 이를 뒷받침하지 못하면 전체 시스템의 성능이 떨어질 수 있다. 김복현 GIST(광주과학기술원) 고등광기술연구원 수석연구원은 "AI 반도체는 전력 소비가 크고 패키지 크기도 계속 커지고 있다"며 "기존 폴리머 기판은 열에 의해 휘는 문제가 있어 글라스 기판으로 대체하려는 움직임이 나타나고 있다"고 말했다.

[스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 반도체 산업은 트랜지스터(전기 스위치와 전압 증폭 작용을 하는 반도체 소자)를 더 작게 만들면서 성능을 높여왔다. 하나의 칩에 더 많은 트랜지스터를 집적해 연산 속도를 높이고 전력 소비는 줄이는 방식이다. 하지만 반도체 공정이 2나노미터(㎚)급 이하로 미세화되면서 '얼마나 작게 만들 것인가'를 넘어 '무엇으로 만들 것인가'가 중요한 문제로 떠올랐다. 트랜지스터 내부에서 전류가 흐르는 통로인 '채널'이 원자 단위로 얇아지면 기존 실리콘 소재로 전류를 정밀하게 통제하기 어려워지기 때문이다. 누설전류와 발열이 늘고 소자 성능이 떨어지는 문제도 발생할 수 있다. 임현섭 GIST(광주과학기술원) 화학과 교수는 "반도체 공정이 계속 미세화되는 과정에서 실리콘으로 성능을 높이는 데 물리적인 한계가 오고 있다"며 "결국 채널에 사용되는 물질 자체를 더 좋은 소재로 바꿔야 하는 상태"라고 말했다. ━실리콘 대안 '2차원 반도체'…관건은 대면적·균일 생산━실리콘을 대체·보완할 후보로는 원자층 수준으로 얇은 '2차원(2D) 반도체'가 꼽힌다.

여름철마다 폭염이 일상화되면서 '양산'을 사은품·판촉물로 제공하는 기업들이 늘고 있다. 폭염을 피하는 데 효과적일 뿐 아니라 길거리에서 브랜드 이미지를 노출시켜 마케팅·홍보 효과까지 기대할 수 있어서다. 그런데 양산의 효과는 CSR(사회적 책임) 차원에서든 마케팅 차원에서든 기업의 '기대치'에 불과하다. 기업이 제공한 양산을 소비자들이 실제로 얼마나 사용했는지는 측정할 수 없어서다. 기업 입장에선 양산 관련 캠페인을 유지하는 것도, 중단하는 것도 실무자의 느낌이나 감에 의존할 수밖에 없다. 한국에너지공과대학교(KENTECH) 학생 2명이 준비 중인 예비창업기업 어스어스는 이런 문제를 해결하기 위한 '태양광 기반의 사용량 측정이 가능한 양산'을 개발하고 있다. 사은품 양산에 작은 모듈을 넣어 얼마나 사용됐는지를 측정·기록하는 방식이다. 기록은 양산 제공자에게 넘어가 ESG(환경·사회·지배구조) 등 지표로 정리된다. 사용량 측정·기록을 위해 어스어스는 양산 차양 부분에 박막 태양전지를, 손잡이 부분에는 작은 모듈을 추가했다.

매년 가을 수확이 끝나면 논밭에는 볏짚과 왕겨, 채소류의 겉잎·껍질 등 농업부산물이 쏟아진다. 업계에선 농업부산물 발생량이 연간 약 1400만톤에 달할 것이란 추산도 나온다. 상당량은 밭에서 태워지거나 땅에 묻히는데, 소각은 산불과 미세먼지의 원인이 되고 묻힌 부산물은 썩으면서 온실가스를 내뿜는다. 한국에너지공과대학교(KENTECH) 교원창업기업 그리네플은 이 마른 부산물로 전기·열·수소 등에 활용할 수 있는 바이오가스를 만드는 '건식 혐기성소화(ADOS)' 기술을 개발하고 있다. 전기가 통하는 미생물끼리 전자를 직접 주고받으며 메탄을 더 빠르고 많이 만들어내도록 한 기술이다. 폐자원으로 바이오가스를 만드는 혐기성소화는 그동안 음식물 쓰레기나 가축 분뇨처럼 물기가 많은 원료를 다루는 '습식' 위주였다. 바이오가스법에 따라 폐자원 일정 비율을 바이오가스로 생산하는 게 의무화됐지만, 작업 후 폐수나 악취가 발생해 실제 시설 확산은 더뎠다. 더 큰 문제는 생산성이었다. 바이오가스 생산량이 많지 않아 시설의 이윤이 크지 않았다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] "같은 교통사고를 두고도 보는 사람에 따라 과실 판단이 달라지는 현실을 바꾸고 싶었다. AI(인공지능)로 사고 당시 상황을 객관적으로 재구성하고 분석해 사고 조사부터 손해사정, 보험금 지급까지 이어지는 복잡한 과정을 자동화하는 것이 목표다. " 광주과학기술원(GIST) 학생창업기업 어시스트의 박주성 대표는 최근 머니투데이 스타트업 전문 미디어 플랫폼 '유니콘팩토리'와 만나 이같이 말했다. 교통사고가 발생하면 사고 경위와 과실비율을 판단하기 위해 블랙박스나 CCTV (폐쇄회로 화면) 영상을 분석해야 한다. 하지만 블랙박스 영상은 촬영 각도와 광각렌즈에 따른 왜곡으로 실제 사고 상황을 정확하게 파악하는 데 한계가 있다. 사고 현장을 수기로 그린 도식에도 작성자의 주관이 개입될 수 있다. 사고 분석부터 보고서 작성까지 적게는 8시간, 길게는 일주일 이상 소요되기도 한다. 어시스트는 이러한 사고 분석 과정의 주관성과 비효율을 AI로 해결하려는 딥테크 스타트업이다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 영상 콘텐츠가 국경을 넘어 유통되는 시대지만 언어의 장벽은 여전하다. 해외 시청자를 위한 더빙을 제작하려면 번역부터 성우 녹음, 편집, 검수까지 복잡한 과정을 거쳐야 한다. AI(인공지능) 더빙 기술이 등장했지만 감정 표현이나 입 모양과 음성의 일치 여부, 효과음 등을 확인하고 수정하는 작업에는 여전히 사람의 손길이 필요하다. 광주과학기술원(GIST) 교원창업기업 오니온에이아이(AunionAI)는 이러한 기존 AI 더빙 기술의 한계를 극복하는 데 주력하고 있다. 영상 속 장면과 화자의 감정, 맥락, 효과음 등을 종합적으로 분석해 현지 문화와 환경에 맞는 다국어 더빙을 구현하는 기술을 개발했다. 김홍국 오니온에이아이 대표는 "장면의 맥락과 감정, 효과음 등을 함께 고려하는 기술이 기존 AI와의 차별화 요소"라며 "단순한 번역과 음성합성을 넘어 영상 전체의 몰입감을 높이는 데 초점을 맞췄다"고 설명했다.