Semiconductor Engineering

July 10, 2021 8 minute read

반도체 시장동향 2021

개요

반도체는 거의 모든 전자 장치 안에 들어가며, 기기를 효율적으로 제어하고, 정보를 처리하는데 사용된다. 이러한 특성으로 인해, 반도체는 디지털 산업 전반에 걸쳐 오랜 기간 동안 꾸준히 관심 받아왔고, 개발되어 왔다.

최근 들어서는 전기차, 자율주행, AI, 엣지 컴퓨팅 등의 주제가 화두로 떠오르면서 반도체에 대한 필요와 관심이 더욱 늘어난 상태이다. 전력 소비 감소, 연산 속도 증가, 발열량 감소, 실시간 처리 등의 목적을 달성하기 위해 반도체 기술의 발전이 필수적이라는 의견이 많다. 게다가 물리적으로 하나의 칩에 집적 시킬 수 있는 정도의 한계에 다다랐다는 분석이 많아 반도체 기술 연구에 대한 관심은 상당히 높아져 있다고 할 수 있다.

본 보고서는 2020년 10월 SRC에서 발행된 “Decimal Plan for Semiconductors”라는 보고서를 중심으로 앞으로 반도체 기술 연구의 초점은 어디에 맞추어져 갈 것인지, 어떤 기술을 필요로 할 것 인지에 대해 알아볼 것이다.

반도체 제조 절차

‘반도체’ 라는 물질 자체는 도체와 부도체의 중간 정도의 전기 전도도를 가지는 물질을 말한다. 그래서 고등학교 물리 시간에 배우는 용어와 혼동이 있을 수 있으나, 반도체 산업에서 말하는 반도체라는 것은 이러한 반도체의 성질을 응용하여, 복잡한 전기 회로를 고밀도로 집적시킨 장치를 뜻한다.

Research(연구)
Design(설계)
Raw materials(재료) - 실리콘을 추출하기 위해 주로 모래가 쓰인다.
Ingot(실리콘 기둥) - 잉곳이라고 불리는 실리콘 기둥으로 가공된다.
Blank Wafer(실리콘 웨이퍼) - 잉곳을 1mm정도로 잘라서 실리콘 원판을 만든다.
Finished Wafer(웨이퍼에 회로 구성) - 디자인한 회로를 실리콘 원판위에 구성한다.
Cut Wafer(웨이퍼 컷팅)
Packaged Chip(칩 패키징)
Chip on Circuit Board(보드위에 회로 구성)

위 과정 중에서 회로 설계를 담당하는 회사를 Fabless회사라고 하고, 실제 제조를 담당하는 회사를 Foundry회사라고 한다. 그리고 둘 모두를 수행하는 회사를 Integrated Device Manufacturer 또는 IDM이라고 한다.

미국의 반도체 산업 시장

미국의 반도체 산업 시장은 전 세계의 47%를 차지한다.
반도체는 미국에서 비행기, 정유, 원유에 이은 네번째 수출품목이다.
미국의 반도체 산업 수익 중 20%가 다시 연구 개발 비용으로 쓰인다.

2019년도 반도체를 이용하는 다른 산업들의 인력 규모

2019년도에 End-use 반도체 매출은 통신, 컴퓨터, 소비자, 자동차, 산업의 카테고리에서 모두 하락했다. 각 카테고리 별 수요 비율은 2018년에 비해 거의 동일한 상태를 유지했다. 매출 하락의 큰 요인은 가격 문제로 인한 메모리 반도체의 매출 하락으로 보인다.

2019년 end use 반도체 수요 비율

2019년 글로벌 반도체 시장 점유율이다. 미국이 거의 절반을 차지하고 있는 것을 볼 수 있다. 놀랍게도 한국이 19%정도의 높은 수치로 2등이다.

당연하게도 이러한 한국의 반도체 시장 점유율은 압도적인 메모리 반도체 시장 점유율에서 온다.

파운드리 부분은 마찬가지로 한국의 삼성 파운드리나 대만의 TSMC가 점유율을 꽉 잡고 있기 때문이다. 물론 TSMC가 50%정도로 압도적이다.

위와 같은 자료들을 보면 한국도 미국 못지않게 반도체 산업에 돈을 아끼지 않는다는 것을 볼 수 있다.

5 Decimal Plan for Semiconductors 읽기

이제 기본적인 정보는 갖추었으니 SRC에서 조사한 반도체 산업에서의 5가지 major trends에 대해서 알아보자

5 major trends and drivers

Having computing systems move into domains with true cognition, i.e., acquiring understanding through experience, reasoning and perception is a new regime. This regime is unachievable with the state-of-the-art semiconductor technologies and traditional gains since the reduction in feature size (i.e., dimensional scaling) to improve performance and reduce costs in semiconductors is reaching its physical limits. As a result, the current paradigm must change to address an information and intelligence-based value proposition with semiconductor technologies as the driver. (원문 발췌)

기존의 최첨단 반도체 기술들은 스케일을 작게 만들거나, 가격을 낮추는데 있어서 “물리적인 한계”에 도달했기 때문에 인공지능의 발전 등으로 인해 요구되는 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 제공하기 위해서는 현재의 패러다임의 변화가 필요하다.

주변환경을 더 정확하게 감지 및 인지하고 추론할 수 있는 아날로그 하드웨어의 혁신이 필요하다.
메모리 반도체에 대한 수요가 공급을 초월하여, 완전히 새로운 메모리 반도체 및 저장장치에게 기회가 될 수 있다.
통신 기술과 관련하여, 통신가능 용량과 데이터 생성 속도 사이의 불균형을 해결할 새로운 연구 방향이 필요하다.
복합하게 이어져 있는 시스템과 인공지능 분야에서 대두되고 있는 보안문제를 해결하기 위한 하드웨어 분야에서의 혁신이 필요하다.
에너지 소비량을 줄이기 위한 새로운 컴퓨팅 패터다임이 필요하다.

Seismic shift #1 : Analog hardware

실제 환경은 아날로그 신호들로 이루어져 있으므로 이를 센싱하여 디지털 신호들로 이루어진 컴퓨터에 전달해주기 위한 아날로그 하드웨어의 성능이 중요하다. 특히 실제 활용을 위해서 정확성의 향상이 요구된다. 오늘날 아날로그 칩들이 자동차 전기기기에서의 오류의 80%를 차지한다. 디지털 칩보다 10배 정도 나쁜 결과이다. 따라서 아날로그 디바이스의 정확도 개선이 필요하다.

아날로그 디바이스가 우리의 감각을 강화시켜주는 역할을 할 수 있다. 아날로그 디바이스의 발전의 통해서, multi-sensing에 기반한 의학 진단 및 치료, 또는 냄새 자극 캔슬링 또는 인공 냄새 생성을 통한 완전한 가상세계 구성이 가능할지도 모른다.

아날로그 데이터를 생성할 수 있는 능력이 그 데이터를 잘 사용할 수 있는 능력보다 더 빠른 속도로 발전하고 있다. 따라서 아날로그 데이터를 유의미한 정보로 압축하여 변환하는 기술의 발전이 필요하다고 할 수 있다.

또는, real-time application에서 사용하기 위해 approximate computing등의 접근 방법을 이용해 아날로그 데이터를 local 하게 processing할 수 있는 능력을 갖추는 것도 필요하다.

또한, 센싱 기술에서 뿐만 아니라 통신 기술에서도 아날로그 기술이 필요하다. IoT와 Big Data를 다루기 위해 아날로그 I/O를 다루는 디바이스가 필요하다.

Seismic shift #2 : New memory and storage solutions

메모리 및 저장장치의 성능이 물리적인 축소 한계에 부딪혀서 반도체 칩의 성능 및 에너지 효율성의 발전을 더디게 만들 것이다.

그와 동시에, AI학습을 위한 트레이닝 데이터의 양은 계속 늘어날 것이다.

더 높은 정보 집적도 및 에너지 효율성 그리고 성능을 위해서는 재료, 디바이스, 회로, 시스템 레벨 기능들의 협업을 통한 혁신이 필요한 것으로 보인다.

본문의 예측에 따르면 2040년 즈음에는 전세계 실리콘 웨이퍼 수요가 공급을 초월할 것으로 예상하고 있다. 따라서 더 높은 집적도의 메모리가 필요하다.

다양한 새로운 방법의 컴퓨팅이 시도되는 만큼 핵심 요소인 메모리 반도체도 여러 종류로 연구되어야 할 것이다.

Seismic shift #3 : Communication capacity vs. data generation rates

현재 소셜 네트워크, IoT 등을 통해서 항상 연결되어 있음을 추구하는 우리 사회에서 통신 기술은 필수적이다.

그런데, 데이터가 기하급수적으로 늘어나면서 저장공간의 수요도 늘어남과 동시에 이러한 데이터들 모두를 현재의 통신망이 감당할 수 있을지는 미지수이다.

자료에서 볼 수 있듯이 2022년 경을 기준으로 생성되는 데이터가 통신망이 감당할 수 없을 정도로 빠르게 증가할 것으로 예상된다.

따라서 통신망이 이러한 데이터들을 감당할 수 있도록 네트워크 밀도, 보안, 속도 등의 측면에서 발전이 필요하다.

mmWave 대역폭의 이해

mmWave 대역폭이란 1~10mm의 파장을 가지는 주파수 신호들을 말한다. 빛의 속도가 통상 $3*10^8m/s$이므로 30GHz ~ 300GHz사이의 주파수 신호를 의미한다. 다른 말로 표현하면, 5G이다.

많은 연구원들은 mmWave주파수 대역을 이용하여 14Gbps이상의 속도를 제공할 수 있음을 입증했다. 그리고 주파수에 대한 대기 흡수량을 비교하여 28Hz, 38Hz, 73Hz이 3가지 주파수에 대한 연구가 가장 활발히 이루어지고 있고, 5G 표준이 될 가능성이 높다.

mmWave 대역폭은 짧은 파장을 가지고 있다는 그 특성으로 인해 회절이 잘 이러나지 않아, 무선 통신에 실제 쓰이기 위해서는 빔 포밍등의 기술들이 뒷받침 되어야 한다.

게다가, 무선송수신을 할 때 하드웨어가 mmWave대역폭의 빠른 연산속도를 따라가지 못한다면 mmWave는 의미가 없어질 것이다.

5세대 이동통신의 이해

5G의 정식 명칭은 ‘IMT-2020’으로 국제전기통신연합(ITU)에서 정의한 5세대 통신규약이다. 다운로드 속도가 최대 20Gbps인 이동통신 기술을 뜻한다. 참고로 4세대 이동통신은 최대 1Gbps이다. 더 자세한 요구사항 비교는 다음 표와 같다.

이에 더해 각 세대별 이동통신 방식의 발전 과정은 다음과 같다.

각 세대별 요구사항은 ITU에서 먼저 정하고, 기업들이 그에 맞춰 기술을 발전시키며 전송 속도를 목표치인 최대 속도에 맞추는 식으로 진행된다. 그리고 개발된 이동통신 기술들 중 ITU가 다시 국제표준을 선정하게 된다. 따라서 첫 상용화에서부터 실제 최대 전송 속도에 도달하기까지는 수년, 혹은 수십년이 걸릴 수도 있는 것이다.

따라서 5G서비스가 시작되었다고 해서 바로 4G서비스와의 뚜렷한 차이점이 드러나는 것은 아니라고 할 수 있다.

이러한 점을 잘 보여주는 것이 한국의 세계 최로 5G 상용화이다. 우리나라는 2019년 4월 3일 미국 버라이즌에 앞서 5G상용화에 세계 최초로 성공하기 위해서 당초 예정되었던 날보다 앞당겨서 상용화를 이루었다. 하지만, 이때 상용화된 5G 주파수 대역은 3.5Hz 대역으로 LTE의 4~5배 수준에 그친다.

국내에서 개발되고 있는 5G 주파수 대역은 이외에도 28GHz가 있다. mmWave영역의 주파수로, 5G의 국제표준이 될 수도 있는, 어떻게 보면 ‘진정한’ 5G라고 할 수 있다.

위 그림에서 알 수 있듯이, 각 이동통신 기술 세대를 거치면서 속도가 점점 향상됨에 따라 통화를 넘어 더 많은 것들이 가능해지고 있다. 특히 5G기술은 초고속, 초저지연, 초연결의 특성을 활용해 VR, AR, 자율주행, IoT를 실현시키려 하고 있다.

이동통신 국제표준의 필요성

이동통신 국제표준은 전원 콘센트 또는 휴대폰 충전기 규격과 비슷하다. 만약 국가마다 이동통신 규격이 다르다면 통화를 하기 위해 국가마다 모두 다른 핸드폰을 써야했을 것이다. 오늘날에는 국제표준 덕분에 해외에 나가더라도 로밍을 통해 내 핸드폰을 써서 외국의 기지국과 송수신을 할 수 있는 것이다.

국제표준의 확립은 사실 이것보다 더 유용한 특징을 갖는다. 국제적으로 제품간 상호 대체가 가능해지면서 전세계적으로 제품 간의 경쟁이 가능해지고 결과적으로 소비자는 더 좋은 결과물을 얻을 수 있게 된다.

5G의 3가지 목표

(1) 초광대역 서비스

높은 속도 및 더 큰 주파수 대역폭을 이용해 사용자가 몰리더라도 기존 대비 훨씬 더 빠른 데이터 전송속도를 달성하는 것을 목표로 한다.

(2) 고신회/초저지연 통신

로봇 제어 및 자율주행 등, 실시간 원격통신이 중요한 영역에서 지연 시간을 낮추고, 실시간 반응 속도를 올리는 것을 목표로 한다.

(3) 대량연결

수많은 IoT기기들이 상호 연결될 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

새로운 주파수 대역의 개척

5G에서는 이제까지 사용 빈도가 크지 않았던, 텅 빈 영역과도 같은 mmWave대역을 활용하여 광대역 이동통신 네트워크를 구축하려고 하고 있다. 그러나, 물리적 특성상 멀리까지 전파되지 못하고 장애물에 방해를 쉽게 받는다는 단점이 있어 이를 극복하기 위한 여러가지 기술들을 고려되고 있다.

(1) 빔포밍 기술

안테나에 대해 송수신하는 신호를 빔과 같이 에너지를 집중시켜 도달거리 및 신호안정성을 높이는 기술

(2) Massive MIMO(massive input massive output)

수 많은 안테나 배열을 이용해 같은 무선 자원을 여러 명이 동시에 사용하는 기술

(3) Network Slicing

4G에서는 통화와 데이터 서비스로 구분해서 통화에 대해서만 별도의 품질 보장 기능을 제공했고, 인터넷, 로봇, 자동차에 관한 모든 각각의 데이터들은 ‘데이터’라는 한 범주로 묶여서 운용되었다. 5G에서는 네트워크 슬라이싱을 통해 각 서비스별로 데이터가 더 세분화되어 서로 영향을 받지 않고 품질을 보장하게 하는 것을 목표로 한다. 이러한 기술은 시간 지연에 민감한 기술에 대해 데이터 전송속도의 품질을 보장하기 위함이다. 이렇게 되면 앞으로는 데이터 요금제에 대해서도 더 세분화가 이루어질 것으로 예상된다.

Seismic shift #4 : Hardware research for security challenges

퀀텀컴퓨팅의 발전은 무궁무진한 활용을 가능하게 하지만 동시에 기존 암호화 기술이 무너질 수도 있다는 불안감을 심어준다. 이러한 퀀텀컴퓨팅 개발 이후의 보안문제에 대해서 연구가 필요하다.

하드웨어가 점점 발전해감에 따라, 특수 목적 가속기나 IP와 같은 요소들이 성능향상을 위해 또는 인공지능과 같은 분야에의 적용을 위해 추가된다. 이에 따라서 전체적인 하드웨어가 여러가지 복잡한 시스템들로 이루어져 복잡성이 증가한다. 이렇게 복잡성이 증가할 수록 보안에는 더욱 취약해진다.

성능의 향상을 위해 마이크로프로세서들이 사용하는 방법은 보안 영역에서의 취약점을 드러내기도 한다. Meltdown과 Spectre가 대표적인 예 이다.

또한, 딥러닝의 신뢰도에 대해서도 문제가 있다. 분명, 딥러닝이 높은 정확도로 효율적으로 주어진 일을 처리할 수 있다는 여러가지 증거들이 있지만, 가끔가다 발생하는 오류들에 대해서 정확한 이유를 찾을 수 없다는 것이 문제가 된다. 따라서 딥러닝 시스템을 더 정확하게 하는 것과 동시에 과정에 대해 설명이 가능하고, 결과가 편향되지 않도록 해야한다.

기술발전으로 인해 다양한 것들이 가능해짐과 동시에 보안 및 개인정보보호 기술도 따라서 함께 발전해야 한다.

Seismic shift #5 : global energy production vs. rising energy demands for computing

AI기술이 발전해감에 따라 데이터를 학습하고, 적용하는데 필요한 컴퓨팅 에너지가 거의 3년에 2배로 점점 기하급수적으로 늘고 있다. 반면에 전세계 에너지 생산량은 선형적으로 늘어나는데 그친다.

게다가, 무어의 법칙에 따라 현재 반도체의 에너지의 효율이 개선되지 않고 있는 것은 아니나, 현재의 컴퓨팅 아키텍처에 기반해서는 물리적인 한계가 다다르고 있다. 따라서 이러한 컴퓨팅 아키텍처가 근본적으로 변화하지 않는다면 곧 에너지 효율 개선이 물리적인 한계에 부딪히게 되고, 이러한 에너지 효율 문제가 컴퓨팅 수요를 충족시키는데 발목을 잡게 될 것이라는 전망이 있다.

또한, 에너지 공급량을 증가시켜 컴퓨팅 에너지 문제를 해결하려는 것보다, 반도체의 에너지 효율을 증가시켜서 컴퓨팅 에너지 문제를 해결하려는 것이 경제적으로 더욱 효과적인 방법이라고 한다.