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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 올해 노벨물리학상 제라르 무루 교수와의 추억

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나의 지도 교수, 그리고 올해 노밸물리학상 수상자 제라르 무루 교수

올해 노벨 물리학상 수상자로 아서 애슈킨 미국 벨연구소 박사, 제라르 무루 프랑스 에콜폴리테크니크 교수, 도나 스트리클런드 캐나다 워털루대 교수가 선정됐다. 이 소식을 접하고 나는 깜짝 놀랐다.

공동 수상자 가운데 한 사람인 제라르 무루(Gerard Mourou) 교수가 바로 필자의 박사학위 지도 교수이기 때문이다. 약 10년 전부터 후보라는 소식은 들었으나 막상 발표되고 나니 한편 놀라기도 하고, 또한 반갑고 영광스럽기도 하다. 약 30년 전의 추억이 떠올랐다. 

      김정호 KAIST 교수

제라르 무루 교수 팀은 극초단 펄스 레이저를 처음 개발하고 그 용용 분야를 개척했다. 그 팀이 개발한 레이저는 매우 짧은 시간을 갖는 펼스(Pulse) 레이저인데, 그 펄스의 크기가 팸토초 정도의 시간 단위의 크기이다. 그 레이저 펄스의 주기는 약 100MHz 정도 인데 그 이유는 레이저 공진기 거울간의 거리를 빛이 왕복하는 시간이 결정하기 때문이다. 레이저 펄스의 크기가 팸토초 크기라면, 그 시간은 놀랍게도 1000 조 분이 1초이다. 그 짧은 시간은 자연계에 존재하는 한계 시간이고 거의 ‘0’ 의 시간이라도 할 수 있다. 대부분의 자연계 현상이 정지한 시간이다.

그 펨토초 시간은 빛이 광속으로 전파하더라도 1 마이크로미터(백만 분의 1 미터) 밖에 전진하지 못하는 순간 정지의 시간이다. 이 시간은 광속의 빛도 정지한 시간이다. 이처럼 펨토초 레이저를 이용해서 빛도 정지한 이 시간대에 일어나는 다양한 물리, 화학 현상을 탐구할 수 있었다. 정지된 시간과 빛의 세계를 탐험할 기회를 제공한 셈이다. 전자, 원자, 분자도 정지시킬 수 있다. 이처럼 제라르 무루 교수는 자연과학과 공학의 신세계를 최초로 열었다고 본다. 그가 펨토초 레이저 연구를 제일 처음 시작했고, 30년 이상 지속적으로 꾸준히 진행했다. 그래서 노벨상을 받았다.

1980년대 제라리 무루 교수와 그 제자가 펨토초 레이저를 이용해 실험을 하고 있다. [출처: 로체스터 대학]

빛의 속도와 경쟁하는 피코초 반도체

한편 필자는 박사 학위 연구에서 이러한 펨토초 레이저를 이용해서 고속 반도체 소자의 특성을 측정하는 방법을 개발했다. 자연계에 머문 극한의 시간 기술을 공학과 접목해 기존의 전자 계측기로 측정할 수 없었던 펨토초 영역의 고속 반도체 현상을 측정할 수 있었다. 특히 반도체 위에서 전자파가 빛의 속도로 전파하는 영상을 영화 같이 찍을 수 있었다.

예를 들어, 우리가 영화를 만드는데 1초에 24장 정도의 사진을 찍고, 그것을 연속으로 보여주면 동영상이 된다. 그 때 영화 필름 속의 사진은 24분의 1초마다 1장씩 찍게 된다. 마찬가지로 펨토초 단위로 반도체 위에 전자파를 발생시키고, 그 전자파의 각종 현상을 영화처럼 측정한다.

발생 시간과 측정 시간을 팸초토 차이를 주면서 영상을 계속 얻는다. 그 시간 차이는 거울을 이용해 빛이 전파하는 시간으로 조절해서 달리한다. 거울을 1마이크로미터(1 백만 분의 1 미터)를 이동하면 빛의 시간을 펨토초 정도 지연 가능하다. 이렇게 반도체 공간에 분포한 전자파 사진을 찍고 매 펨토초 마다 시간 차를 두면서 계속 사진을 얻는다.

그리고 그 사진들을 나중에 쭉 이으면 전자파가 반도체 위에서 영화를 얻을 수 있다. 이렇게 보면 시간 공간에서 정지한 빛과 전자파의 세계를 영화로 구현해 보았다.

펨토초 레이저를 이용해서 반도체 위에서 전자파가 빛의 속도로 전파하는 모습을 측정한 영상의 한 장면. [출처: KAIST]

빛의 속도와 경쟁하는 고성능 반도체 시대 대비해야

시간이 한참 지난 지난 지금 필자는 고속 반도체와 패키지 설계 분야를 연구하고 있다. 인공지능과 빅데이터 시대에 필요한 고속, 고성능, 저전력 반도체 분야의 연구이다. 한편 박사학위를 받은 연구 분야를 벗어나 기간 산업과 가까운 분야를 하는 자부심을 갖고 있으면서 다른 한편으로 기초 연구에 대한 아쉬움이 교차한다.

지금 고속 반도체 GPU나 D램은 디지털 시계에 맞추어 빅데이터를 계산하고 저장하고, 주고 받는다. 이를 설계할 때 둘 사이의 신호 전파 지연시간(Latency)과 신호간의 시간 차이(Skew)를 피코초 단위로 줄여야 한다. 피코초(1조 분의 1초)는 펨토초의 1000 분의 1 초 시간이다. 펨토초 영역에서 연구하고 익숙하다 보니, 피코초는 당연히 조정 가능하고, 설계 가능하고 구현가능한 시간대라고 생각하게 되었다.

그리고 앞으로 펨토초 영역의 고성능 반도체도 설계할 수 있다는 상상이 된다. 모두 오래 전에 펨토초 과학과 공학을 경험해 보았기 때문이다. 이러한 경험이 상상력의 원천이 되고, 이로부터 다가오는 4차 산업혁명 시대를 위한 영감을 얻는다. 

엄청난 빅데이터 속도(Big data/s)에 대한 두려움이 없다.

빅데이터(Big data)도 중요하지만 빅데이터를 얼마나 빨리 주고 받을 수가 (Big data/s) 있는가에 대한 중요성을 보여주는 개념도. [출처: KAIST]

 

joungho@kaist.ac.kr     

      

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]  

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타이거 우즈 탄 차량 전복·체포 [서울=뉴스핌] 이웅희 기자·한지용 인턴기자 = '골프 황제' 타이거 우즈(50)가 또 '음주 또는 약물 운전'(DUI·Driving Under the Influence) 혐의에 연루돼 체포됐다.  미국 ABC 방송과 AP통신 등에 따르면 우즈는 28일(한국시간) 미국 플로리다주 마틴 카운티 주피터 아일랜드 인근 도로에서 차량을 운전하던 중 사고를 일으킨 뒤 경찰에 체포돼 구금됐다. [서울=뉴스핌] 박상욱 기자 = 타이거 우즈. [사진=로이터] 2026.03.19 psoq1337@newspim.com 사고는 이날 오후 2시를 넘긴 시점에 발생했다. 우즈가 몰던 차량은 왕복 2차선 도로에서 다른 차량과 충돌한 뒤 전복된 것으로 전해졌다. 우즈는 큰 부상을 입지 않은 것으로 확인됐다. 다만 현장에 출동한 경찰은 우즈의 상태를 확인하는 과정에서 음주 또는 약물 영향 아래 운전을 했다고 의심했고, 곧바로 체포했다. 현재까지 우즈가 술에 취한 상태였는지, 약물 복용에 따른 것인지는 명확히 밝혀지지 않았다. 우즈의 교통사고는 이번이 처음이 아니다. 그는 2021년 2월 미국 캘리포니아주 로스앤젤레스 인근에서 차량 전복 사고를 당해 다리 등에 중상을 입고 장기간 재활 치료를 받은 바 있다. 당시 경찰은 과속과 운전 부주의를 사고 원인으로 지목했으며, 음주나 약물 정황은 없다고 결론 내렸다. 타이거 우즈. [사진=로이터] 또한 우즈는 2017년에도 DUI 혐의로 체포된 전력이 있다. 당시 그는 도로변에 정차된 차량 운전석에서 잠든 채 발견됐으며, 진통제 복용 상태였다고 진술했다. 이후 법정에서 혐의를 인정하고 벌금과 보호관찰, 사회봉사 등의 처분을 받았다. 우즈는 지난해 9월 일곱 번째 허리 수술을 받은 후 선수 생활 연장을 준비해 왔다. 우즈는 다음달 9~12일 열리는 마스터스 출전 여부를 아직 고민 중인 것으로 알려졌다. 또 다음해 열리는 아일랜드 라이더 컵의 미국 단장직 승낙 여부도 이달말까지 결정해야 하는 상황이다. football1229@newspim.com 2026-03-28 08:59
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'삼전닉스' 흔든 구글 '터보퀀트' [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 구글이 공개한 새 기술 '터보퀀트(TurboQuant)가 인공지능(AI) 반도체 시장에 파장을 일으키고 있다. KV(key-value) 캐시를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄이면서 비용과 속도를 동시에 개선한 것이 핵심이다. 다만 비용 하락이 AI 확산을 자극하는 '제번스 역설'이 작동할 경우, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다는 전망이 나온다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆메모리 6분의 1로…속도까지 끌어올린 '터보퀸트'27일 반도체업계에 따르면 구글이 지난 24일(현지시간) 공개한 '터보퀀트'는 대규모언어모델(LLM)의 핵심 병목으로 꼽히는 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술로, 비용과 속도를 동시에 개선할 수 있는 해법으로 주목을 받는다. LLM은 문장을 생성할 때 이전 대화 내용을 'KV 캐시' 형태로 저장해 활용한다. KV 캐시는 모델이 이미 처리한 단어들의 정보를 임시로 저장해두는 일종의 '작업 메모리'로, 같은 계산을 반복하지 않고 다음 문장을 빠르게 생성하도록 돕는 역할을 한다. 대화가 길어질수록 이 캐시가 기하급수적으로 늘어나며 GPU 메모리를 빠르게 소모한다. 그동안 업계는 연산 성능을 높이는 데 집중해왔지만, 실제 서비스 환경에서는 메모리 한계가 속도 저하와 비용 상승의 주요 원인으로 지목돼 왔다. 터보퀀트는 이 지점을 겨냥한 기술이다. 핵심은 데이터를 저장하는 방식을 바꿔 같은 정보를 훨씬 적은 용량으로 담아내는 데 있다. 기존에는 복잡한 수치 데이터를 그대로 저장했다면, 터보퀀트는 이를 '크기(magnitude)와 방향(direction)'으로 단순화해 표현한다. 구조 자체를 바꿔 압축 효율을 끌어올린 셈이다. 여기에 압축 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소한의 정보로 보정하는 방식이 더해졌다. 극히 적은 추가 데이터로 오류를 보정해 정확도를 유지하는 구조다. 이 덕분에 기존 압축 기술의 한계였던 성능 저하 문제를 피할 수 있었다. 구글에 따르면 터보퀀트를 적용하면 KV 캐시 메모리를 최대 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 저장 용량도 기존 16~32비트에서 약 3비트 수준까지 낮아진다. 메모리 사용량이 줄어들면서 연산 속도도 함께 개선돼, 일부 환경에서는 최대 8배까지 처리 속도가 향상된 것으로 나타났다. 특히 별도의 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ◆메모리주 급락에도…"수요 감소는 과도한 우려"터보퀀트가 공개되자 글로벌 금융시장이 출렁였다. 메모리 사용 효율이 크게 개선될 경우 향후 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 반영되면서 메모리 관련 종목이 일제히 하락했다. 미국 증시에서는 마이크론을 비롯한 메모리 업체 주가가 급락했고, 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 약세를 보였다. 다만 반도체업계에서는 이를 구조적 수요 감소로 해석하기에는 이르다는 분석이 우세하다. 터보퀀트가 메모리 사용량을 줄이는 것은 사실이지만, 이는 개별 AI 모델 단위의 효율 개선일 뿐 전체 수요 감소로 직결되지는 않는다는 것이다. 오히려 비용 절감을 통해 AI 서비스 확산을 가속화할 경우 전체 메모리 수요는 증가할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리는 단순 저장 용량보다 데이터 처리 속도와 대역폭이 핵심 경쟁력인 만큼, 터보퀀트와 직접적인 대체 관계에 있지 않다는 분석도 제기된다. 메모리 효율화 흐름과는 별개로 고성능 메모리 수요는 성장세를 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 지난 18일 오전 경기 수원시 영통구 수원컨벤션센터에서 열린 '제57기 삼성전자 정기주주총회'에서 주주들이 HBM4, HBM4E 메모리를 보고 있다. [사진=뉴스핌DB] ◆효율 높일수록 수요 늘어…'제번스 역설' 재현할 수도효율이 높아질수록 오히려 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'이다. 기술 발전으로 비용이 낮아지면 활용 범위가 확대되고, 결과적으로 전체 수요가 증가하는 현상이다. 이 같은 흐름은 과거 산업 사례에서도 확인된다. 1990년대 인터넷 확산 초기에는 이메일과 디지털 문서 도입으로 종이 사용량이 줄어들 것이라는 전망이 우세했지만, 실제로는 PC와 프린터 보급, 웹 문서 출력 증가가 맞물리며 오히려 종이 사용량이 급증한 바 있다. 업계에서는 이를 효율 개선이 수요 감소로 이어지지 않고 오히려 전체 수요를 확대시키는 '리바운드 효과'의 대표 사례로 보고 있다. AI 역시 유사한 경로를 따를 가능성이 크다는 분석이다. 실제 최근 사례에서도 유사한 흐름이 나타났다. 저비용·고효율 AI 모델을 내세운 딥시크(DeepSeek) 공개 당시 반도체 업종 주가가 단기 급락했지만, 이후 AI 수요 확대 기대가 반영되며 빠르게 회복세를 보였다. 김일혁 KB증권 연구원은 "터보퀀트로 메모리 사용 효율이 개선되더라도 수요 감소로 직결되기보다는 AI 활용 확대를 통한 수요 증가 요인으로 작용할 가능성이 크다"고 분석했다. 이어 "컨텍스트 윈도우 확대와 AI 에이전트 확산, 온디바이스 AI 성장 등이 맞물리면서 메모리 수요는 구조적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다. syu@newspim.com 2026-03-27 16:54
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S&P 500 기업 중 기사 내용이 영향을 줄 종목 추적

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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.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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