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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 1밀리초를 기다리지 못하는 인간

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참을성 부족한 인간 인내심...메모리 속도 빨라져
반도메 메모리 속도 경쟁 주목해야

기다림은 힘들다. 우리는 누군가의 전화 또는 이메일을 기다리기도 하고, 대학 입학 시험 결과를 기다리기도 한다. 졸업 후 입사 시험 결과를 기다리기도 한다. 기다림은 가슴 설레는 순간을 만들고 잠 못 이루는 밤을 지내게도 한다.

그런데 요즘 그 중에서도 기다리기 제일 어려운 게 인터넷에서 시간을 보낼 때가 아닌가 싶다. 더욱이 탐색기를 이용해 정보를 찾을 때, 유뷰브를 이용해서 동영상을 클릭해서 화면이 실행되는 것을 기다리기 쉽지가 않다. 이럴 때, 내 컴퓨터와 스마트폰이 점점 더 느려지는 것처럼 느껴진다. 우리는 마우스를 클릭하는 그 순간 바로 정보가 쏟아지고, 동영상이 플레이되기를 원한다. 우리가 참고 기다릴 수 있는 시간은 1000 분의 1 초인 1 밀리 초 순간이다.

1밀리초 밖에 기다리지 못하는 서비스가 더 있다. 스마트폰이나 클라우드 컴퓨터가 빅데이터를 이용해서 인공지능 서비스를 한다고 한다면 그 서비스도 1 밀리 초 이내에 실행되어야 한다. 인공지능을 이용해 실시간으로 통역을 하려면 바로 통역이 되어 우리 귀에 들려야 한다. 그 시간 차이가 1 밀리초 이내여야 실시간 통역으로 느낄 것이다. 인공지능 알고리즘을 장착한 자율주행자동차는 카메라에 찍힌 사물을 판단하고 위험성이 있으면 바로 브레이크를 동작시켜야 한다. 그렇지 않으면 자동차는 한참 전진해서 이미 사고를 일으킬 수 있다. 

현재 비트코인은 블록체인을 이용해서 거래 원장을 암호화하고, 체인으로 연결하고, 분산 저장하는데, 이 작업을 '채굴'이라고 한다. 그런데 이 시간이 10여분 걸린다. 이 시간 지연도 기다리기 어렵다. 미래에는 불록체인을 이용한 데이터 분산 저장도 1밀리초 이내에 이뤄져야 한다. 이러한 작업들은 인간의 감각 기준으로 보면 거의 실시간으로 시간 지연 없이 이뤄져야 하는 작업이다. 그래야 진정한 실시간 분산 저장 시대가 된다. 

인내심이 부족한 인간을 위한 컴퓨터

이렇게 짧은 시간 내에 인공지능 판단을 내리는데, 가장 큰 시간 걸림돌이 'GPU'(Graphic Processing Unit)로 불리는 프로세서와 반도체 메모리 사이에 데이터를 주고 받는데 걸리는 시간이다. 딥러닝 인공지능 알고리즘에는 병렬 데이터 계산에 많은 시간이 걸린다.

이 시간을 줄이기 위해 가장 먼저 해야하는 컴퓨터 설계가, 바로 GPU와 반도체 메모리인 D램과 낸드플래시를 최대한 가까이 설치하는 것이다. 그래서 엔비디아에서 나오는 인공지능 서버 모듈은 GPU 와 메모리를 3차원적으로 만들기도 한다.

다음으로는 GPU와 메모리 사이에 통신선의 개수를 늘리는 것이다. 일종의 병렬 처리 속도를 높이는 것이다. 마지막으로 가장 중요한 것이 시간 지연(latency)인데 메모리와 데이터를 주고 받을 때, 바로 첫 데이터를 받는 데 걸리는 시간을 줄이는 것이 핵심이다. 그래서 반도체 메모리 기능을 볼 때 가장 중요한 스펙 중 하나가 시간 지연이다. 

컴퓨터내의 메모리 계층적 구조, 출처: 마이크론.

인간 본성에 따라 발전하는 반도체 메모리

컴퓨터 구조에서 D램은 시간 지연이 아주 짧은 반도체 메모리다. 그래서 GPU와 가장 가까이 설치된다. 대신 가격이 비싸다. 반면 낸드플래시 메모리는 시간 지연이 D램에 비해서 상당히 길다. 대신 가격이 싸고, 저장 용량이 매우 크다. 이처럼 컴퓨터의 메모리 구조는 저장 용량, 데이터 통신 대역폭, 시간 지연, 전력 소모, 비용을 고려해서 계층적으로 설계하게 된다. 그 중에서 인공지능 시대가 되면서 시간 지연이 중요한 설계 변수가 됐다.

이러한 추세를 반영해 인텔에선 새로운 메모리인 크로스 포인트(X-point) 메모리를 시장에 소개했다. 결국 D램과 낸드플래시 사이에 틈새를 노린 새로운 반도체 메모리다. 낸드플래시 메모리보다 시간 지연이 월등히 짧은 메모리다. 비휘발성 메모리이며, D램보다 저장 용량이 10배 크고, NAND 낸드 플래시보다 1000배 빠르고, 수명도 길다고 알려져 있다. 이러한 뛰어난 성능으로 인해서 인공지능, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅 등 데이터 센터를 위한 스토리지 및 컴퓨터 구조를 변화시킬 수 있는 가능성을 제시되고 있다. 참을성 부족한 인간의 인내심이 4차 산업혁명 시대를 맞아 새로운 반도체 메모리 시장 경쟁을 발생시키고 있다.

 

3차원 X-point 반도체 메모리 구조, 출처: KAIST.
3차원 X-point 반도체 메모리 내부의 단면 사진, 출처: Techinsight.

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

김정호 교수.

[뉴스핌 베스트 기사]

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LG전자, 홈로봇 '클로이드' CES 공개 [라스베이거스=뉴스핌] 김아영 기자 = LG전자가 오는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막하는 세계 최대 가전·IT 전시회 CES 2026에서 홈로봇 'LG 클로이드(LG CLOiD)'를 공개한다고 4일 밝혔다. LG 클로이드는 AI 홈로봇의 역할과 가능성을 보여주는 콘셉트 제품이다. 사용자의 스케줄과 집 안 환경을 고려해 작업 우선순위를 정하고, 여러 가전을 제어하는 동시에 일부 가사도 직접 수행하며 비서 역할을 수행한다. 이번 공개는 '가사 해방을 통한 삶의 가치 제고(Zero Labor Home, Makes Quality Time)'를 지향해온 LG전자 가전 전략의 연장선이라는 것이 회사 측 설명이다. LG 클로이드가 세탁 완료된 수건을 개켜 정리하는 모습. [사진=LG전자] ◆CES서 보여주는 '제로 레이버 홈' 관람객은 CES 전시 부스에서 클로이드가 구현하는 '제로 레이버 홈' 시나리오를 볼 수 있다. 출근 준비로 바쁜 거주자를 대신해 전날 세운 식단에 맞춰 냉장고에서 우유를 꺼내고, 오븐에 크루아상을 넣어 아침 식사를 준비하는 모습 등이 연출된다. 차 키와 발표용 리모컨 등 일정에 맞는 준비물을 챙겨 전달하는 장면도 포함된다. LG 클로이드가 크루아상을 오븐에 넣으며 식사를 준비하는 모습. [사진=LG전자] 거주자가 집을 비운 동안에는 세탁물 바구니에서 옷을 꺼내 세탁기에 넣고, 세탁이 끝난 수건을 개켜 정리하는 시나리오가 제시된다. 청소로봇이 움직일 때 동선 위 장애물을 치워 청소 효율을 높이는 역할도 수행한다. 홈트레이닝 시에는 아령을 들어 올린 횟수를 세어주는 등 거주자의 일상 케어 기능도 시연한다. 이러한 동작은 상황 인식, 라이프스타일 학습, 정교한 모션 제어 능력이 결합돼 구현된다는 설명이다. ◆가사용 폼팩터·VLM·VLA로 최적화 클로이드는 머리와 두 팔이 달린 상체와 휠 기반 자율주행 하체로 구성된다. 허리 각도를 조정해 높이를 약 105cm에서 143cm까지 바꿀 수 있으며, 약 87cm 길이의 팔로 바닥이나 다소 높은 위치의 물체도 집을 수 있다. LG 클로이드가 거주자 위한 식사로 크루아상을 준비하는 모습.[사진=LG전자] 양팔은 어깨 3축(앞뒤·좌우·회전), 팔꿈치 1축, 손목 3축(앞뒤·좌우·회전) 등 총 7자유도(DoF)를 적용해 사람 팔과 유사한 움직임을 구현한다. 다섯 손가락도 개별 관절을 가져 섬세한 동작이 가능하도록 설계됐다. 하체에는 청소로봇·Q9·서빙·배송 로봇 등에서 축적한 휠 자율주행 시스템을 적용해 무게 중심을 아래에 두고, 외부 힘에도 균형을 유지하면서 상체의 정밀한 움직임을 지원한다. 이족보행보다 비용 부담이 낮다는 점도 상용화 측면의 장점으로 꼽힌다. LG 클로이드가 홈트레이닝을 돕는 모습. [사진=LG전자] 머리 부분은 이동형 AI 홈 허브 'LG Q9' 기능을 수행한다. 칩셋, 디스플레이, 스피커, 카메라, 각종 센서, 음성 기반 생성형 AI를 탑재해 언어·표정으로 사용자를 인식·응답하고, 라이프스타일과 환경을 학습해 가전 제어에 반영한다. LG전자는 자체 개발 시각언어모델(VLM)과 시각언어행동(VLA) 기술을 칩셋에 적용했다. 피지컬 AI 모델 기반으로 수만 시간 가사 작업 데이터를 학습시켜 홈로봇에 맞게 튜닝했다는 설명이다. VLM은 카메라로 들어온 시각 정보를 언어로 해석하고, 음성·텍스트 명령을 시각 정보와 연계해 이해하는 역할을 맡는다. VLA는 이렇게 통합된 시각·언어 정보를 토대로 로봇의 구체적인 행동 계획과 실행을 담당한다. 여기에 LG의 AI 홈 플랫폼 '씽큐(ThinQ)', 허브 '씽큐 온'과 연결 가전이 더해지면 서비스 범위가 넓어진다. 예를 들어 가족과 씽큐 앱에서 나눈 메뉴 대화를 기반으로 식단을 계획하고, 날씨 정보와 창문 개폐 상태를 조합해 비가 오면 창문을 닫는 등의 시나리오가 가능하다. 퇴근 시간에 맞춰 세탁·건조를 마치고 운동복과 수건을 꺼내 준비하는 연출도 제시된다. ◆로봇 액추에이터 브랜드 'LG 악시움' 첫 공개 LG전자는 홈로봇을 포함한 로봇 사업을 중장기 성장축으로 보고 조직·기술 강화에 나서고 있다. 최근 조직개편에서 HS사업본부 산하에 HS로보틱스연구소를 신설해 전사에 흩어져 있던 홈로봇 관련 역량을 모으고, 차별화 기술 확보와 제품 경쟁력 제고를 목표로 삼았다. LG 액추에이터 악시움(AXIUM) 이미지. [사진=LG전자] 이번 CES에서는 로봇용 액추에이터 브랜드 'LG 액추에이터 악시움(LG Actuator AXIUM)'도 처음 공개한다. '악시움'은 관절을 뜻하는 'Axis'와 Maximum·Premium을 결합해 고성능 액추에이터를 지향한다는 의미를 담았다. 액추에이터는 모터·드라이버·감속기를 통합한 모듈로 로봇 관절에 해당하며, 로봇 제조원가에서 비중이 큰 핵심 부품이다. 피지컬 AI 확산과 함께 성장성이 높은 후방 산업으로 평가된다. LG전자는 가전 사업을 통해 고성능 모터·부품 기술을 축적해왔다. AI DD 모터, 초고속 청소기용 모터(분당 15만rpm), 드라이버 일체형 모터 등 연간 4,000만 개 이상 모터를 자체 생산하고 있다. 회사는 이 같은 기술력이 액추에이터의 경량·소형·고효율·고토크 구현에 기반이 될 것으로 기대한다. 휴머노이드 한 대에 수십 개 액추에이터가 필요한 만큼, LG의 모듈형 설계 역량도 맞춤형 다품종 생산에 도움이 될 것으로 전망된다. ◆홈로봇 성능·폼팩터 진화 지속…축적된 로봇 기술은 가전에 확대 적용 LG전자는 집안일을 하는 데 가장 실용적인 기능과 형태를 갖춘 홈로봇을 지속 개발하는 동시에 청소로봇과 같은 '가전형 로봇(Appliance Robot)'과 사람이 가까이 가면 문이 자동으로 열리는 냉장고처럼 '로보타이즈드 가전(Robotized Appliance)' 등 축적된 로봇 기술을 가전에도 확대 적용할 계획이다. AI가전과 홈로봇에게 가사일을 맡기고, 사람은 쉬고 즐기며 가치 있는 일에만 시간을 쓰는 AI홈을 만드는 것이 목표다. 백승태 LG전자 HS사업본부장 부사장은 "인간과 교감하며 깊이 이해해 최적화된 가사 노동을 제공하는 홈로봇 'LG 클로이드'를 비롯해 '제로 레이버 홈' 비전을 향한 노력을 지속해 나갈 것"이라고 밝혔다. aykim@newspim.com 2026-01-04 10:00
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의대 정시 지원자 5년 만에 최저 [서울=뉴스핌] 정일구 기자 = 올해 의과대학 정시모집 지원자가 큰 폭으로 줄어 최근 5년 중 최저치를 기록했다. 4일 종로학원에 따르면 2026학년도 전국 39개 의대 정시모집 지원자는 7125명으로 전년대비 32.3% 감소했다. 지원자는 2022학년도 9233명, 2023학년도 844명, 2024학년도 8098명, 2025학년도 1만518명으로 집계됐다. 사진은 4일 서울 시내의 한 의과대학 모습. 2026.01.04 mironj19@newspim.com   2026-01-04 15:57
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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