미래의 대규모 인공지능 시스템을 구현하기 위해서는 진보된 새로운 회로기술들이 도입해야 한다. 2nm에 이르는 CMOS 미세공정의 효과적인 이용을 위해서는 아날로그 회로뿐만 아니라, 디지털 회로에서도 설계의 복잡도가 기하급수적으로 높아지는 문제가 발생하고, 과도한 전력소모 문제, 낮은 수율 문제 등 해결해야 할 문제가 산적해 있다. 특히 칩의 크기와 수율의 한계로 인하여 여러 개의 Chiplet으로 기능을 분산하고 외부에서 서로 연결하는 개념도 도입되고 있다. 또한 GPT로 대표되는 대규모 언어모델에는 막대한 양의 메모리와 더불어 GPU끼리 서로 연결하는 interconnect 기술이 필수적이고 성능향상의 병목현상으로 대두되고 있다. 이러한 차세대 인공지능 시스템의 효율적인 설계를 위해서는 설계 복잡도를 효과적으로 다룰 수 있는 머신러닝 기술을 도입하고, 칩 간 통신용 고속, 저전력 interconnect를 개발하고, 또한 다수의 칩을 좁은 공간에 높은 밀도로 통합하는 3D 패캐지 기술들이 필요하게 되었다. 이러한 필수 기술들을 소개하고 미래의 회로설계 방향을 제시한다.

학력
서울대학교 전자공학 학사 (1981)
서울대학교 전자공학 석사 (1984)
University of California, Berkeley, 전기컴퓨터공학 박사 (1989)

경력
Texas Instruments, Dallas, TX 연구원 (1989 - 1991)
서울대학교 전기정보공학부 교수 (1991 - 2023)
서울대학교 반도체공동연구소 소장 (2006 - 2008)
한국공학한림원 정회원 (2012 - 2023)
IEEE Fellow (2017)
반도체공학회 회장 (2020)

수상
도연 창조상 / 서울대학교 반도체공동연구소 (1998.10)
훌륭한 공대교수상 기술부문 / 서울대학교 공과대학 (2000.11)
Takuo Sugano Award / IEEE ISSCC (Best Far-East Paper) (2005.02)
젊은공학인상 / 한국공학한림원 (2007.03)
호암공학상 / 호암재단 (2009.06)
Don Pederson Technical Field Award / IEEE (2023.05)

2020년부터 본격화된 Electrical Vehicle 시장의 확대와 코로나 시기 차량용 반도체 shortage는, 자동차에서 반도체의 중요성을 일깨워 주었으며, 또한 반도체의 새로운 시장이 열렸음을 알리는 계기가 되었습니다.

EV 시장을 중심으로 연간 15% 이상의 성장이 예상되는 새로운 자동차 산업은 Electrification (전동화), Connectivity (연결성), Autonomous (자율 주행)의 3대 축으로 발전하고 있습니다. 전동화는 배터리 정밀관리 제어 반도체 및 전력변환 효율을 극대화 하기위한 고온/고전압 특성을 가진 전력반도체가 필수적이며, 증강현실, Infotainment 등 연결성 기반의 편의 서비스를 지원하기 위한 유무선 통신 반도체가 필요합니다. 또한, 자율 주행을 위해서는 각종 센서와 제어 S/W 구동을 위한 고성능 연산 반도체 등이 요구되어 다양한 영역의 반도체가 새로운 자동차 산업을 견인할 것으로 예상됩니다.

한국의 반도체 산업은 1980년이후 눈부신 발전을 하였으며, 특히 메모리 시장에서 세계 최강의 국가가 되었습니다. 하지만 차량용 반도체 시장에서는 높은 수준의 Reliability, Duration, Safety가 필요하고, 그에 따른 설계와 공정이 모두 강화되어야 하기 때문에, 개발 인프라 및 경험 있는 인적 자원측면에서 아직 미흡한 수준입니다.

앞으로 자동차 산업은 새로운 모빌리티 (UAM, Robotics, Air&Robotaxi, PnD) 시대를 견인할 것이고, 차량용 반도체는 이러한 모빌리티 시장의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 이번 발표에서는 차량용 반도체의 소개와 국내 차량용 반도체 생태계의 발전 방향을 제시하고자 합니다.