죽음을 건너뛰는 인간, 상상이 만든 질문

봉준호 감독의 영화 <미키17>은 파격적인 설정으로 시작한다. 주인공 미키는 죽을 때마다 새로운 몸으로 다시 태어나며, 이전의 기억과 의식은 그대로 이어진다. 극 중 인류는 얼음 행성 ‘니플하임(Niflheim)’을 식민 개척지로 제시하며, 혹독한 환경에 맞서기 위해 ‘소모성 인간’을 재프린팅해 개척을 시도한다. 마치 죽음을 건너뛰는 듯한 이 설정은 얼핏 비현실적으로 보이지만, 사실은 인류가 오랫동안 품어온 꿈과도 맞닿아 있다. 바로 복제인간, 의식 전송, 그리고 죽음을 넘어선 ‘디지털 불멸’이다.

복제와 의식 전송: 뇌를 데이터로 다루다

1996년에 태어난 복제 양 ‘돌리’는 1997년 공식 발표와 함께 성체 세포에서도 복제가 가능함을 전 세계에 각인시켰다. 그러나 단순히 육체를 복제한다고 해서 곧바로 ‘나’라는 존재가 이어지는 것은 아니다. 영화 <미키 17>의 핵심은 몸이 아닌 의식의 전송이다. 기억과 성격, ‘자아’를 데이터처럼 옮겨 담는 데 있다.

실제로 과학계에서는 ‘마인드 업로딩(Mind Uploading)’이라는 이름으로 이 개념이 연구되고 있다. 뇌 속 수십억 개의 뉴런과 수백조 개의 시냅스를 정밀하게 기록해 컴퓨터로 재현하는 방식이다. 인간의 뇌 용량은 수백 테라바이트에서 최대 수 페타바이트까지 추정되며, 이는 때로 인터넷 전체 데이터에 근접한 규모로 비유되기도 한다. 이 방대한 정보를 처리하려면 초대형 데이터센터, 초고속 메모리, 그리고 인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 칩 등이 필요하다.

주요 반도체 기업들도 뇌처럼 신호를 병렬 처리하는 칩을 개발하고 있으며, 세계 각국은 ‘브레인 프로젝트’를 통해 두뇌 시뮬레이션 연구를 이어가고 있다. 미래학자 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)은 “2045년이면 인간의 뇌와 기계는 연결될 것”이라 전망한 바 있다. 이는 곧, <미키 17> 속 상상이 머나먼 공상이 아니라 현실의 뉴스로 다가올 수 있음을 시사한다.

우주 개척의 동반자, AI 반도체

위에서도 언급했듯, <미키17>의 또 다른 무대는 얼음 행성 ‘니플하임’이다. 니플하임의 개척은 현실의 화성 탐사와 맞닿아 있다. 인류는 이곳에 식민지를 건설하려 하지만, 가혹한 환경 속에서 살아남기 위해 복제인간을 소모품처럼 투입한다. 현실에서도 인류가 화성이나 달에 정착하기 위해서는 먼저 로봇과 AI가 첨병이 되어야 한다.

실제로 NASA의 화성 탐사 로버 ‘퍼서비어런스(Perseverance)’는 방사선에 강한 프로세서와 메모리, 광학센서, 머신러닝 알고리즘 등을 탑재해 로버의 상태를 스스로 점검하고 장애물을 피해 탐사할 수 있다. 지구와 달 사이에는 통신 지연이 몇 초에 불과하지만, 화성이나 더 먼 행성과의 통신은 최대 수십 분까지 걸리기 때문에, 로봇이 스스로 상황을 인식하고 판단해야 한다. 앞으로 우주 정착 과정에서 필수적인 산소 생산, 거주지 건설, 자원 채취와 같은 핵심 과제를 수행하는데 있어 반도체의 중요성은 계속 커질 것이다.

영화 속 개념과 현실 기술의 대응

영화 <미키 17>의 공상과학적 설정은 얼핏 허구처럼 보이지만, 오늘날 반도체, IT, 바이오 산업이 직면한 과제와 절묘하게 겹친다. 복제인간부터 의식 전송, 죽음 극복, 우주 이주, 그리고 자율 제어에 이르기까지. 영화 속 상상이 실제 기술 연구와 맞닿아 있는 지점을 짚어보자.

복제인간 – DNA 칩

단순히 세포를 복제하는 수준으로는 ‘나’라는 존재를 재현하기 어렵다. 복제인간을 가능하게 하려면 방대한 유전자 정보를 빠르게 해독하고 정밀하게 제어해야 한다. 이 과정에서 활용되는 것이 바로 DNA 칩이다. 이 칩은 DNA 데이터를 빠르게 처리해 특정 유전자를 편집하거나 원하는 방식으로 세포를 배양할 수 있게 돕는다. 이러한 기술은 맞춤형 세포 배양, 인공 장기 제작, 유전자 치료 연구의 기반이 되고 있다. 아직 ‘복제인간’은 현실에서 불가능하지만, 개인 맞춤형 의료와 합성생물학은 반도체 기술 덕분에 빠르게 진전되고 있다.

의식 전송 – 뉴로모픽 프로세서, 초고속 메모리

의식을 다른 몸이나 기계로 옮기려면 뇌 속에서 발생하는 신호를 디지털화해야 한다. 이때 주목받는 기술이 뉴로모픽 프로세서와 초고속 메모리다. 뉴로모픽 프로세서는 인간 뇌의 신경망 구조를 모방해 기존 CPU나 GPU보다 훨씬 적은 에너지로 학습·연산을 수행하며, HBM이나 GDDR 같은 초고속 메모리는 방대한 신경 신호와 기억 데이터를 지연 없이 전송할 수 있는 기반을 제공한다.

죽음 극복 – 클라우드 데이터센터, AI 아바타

죽음을 극복한다는 발상은 곧 ‘나’라는 존재를 데이터로 저장해 사라지지 않게 하는 것이다. 오늘날 클라우드 데이터센터는 이미 인류가 생산하는 방대한 디지털 정보를 보관하고 있다. 여기에 AI 아바타 기술이 접목되면, 단순한 기록 저장을 넘어 개인의 말투나 행동까지 재현할 수 있다. 즉, 디지털 세계에서 ‘나’라는 존재가 다시 살아 움직이는 셈이다. 실제로 일부 국가에서는 고인의 목소리와 대화 패턴을 학습한 ‘메모리얼 AI’ 서비스가 등장하기도 했다. 완전한 ‘불멸’은 아니지만, 죽음을 초월한 디지털 존재의 서막이 열리고 있는 셈이다.

우주 이주 – 방사선 내성 칩, 우주환경 센서

인류가 지구를 넘어 다른 행성에서 정착하기 위해서는 무엇보다 극한 우주 환경을 견뎌야 한다. 이때 필요한 것이 방사선 내성 칩(Rad-Hard Chip)이다. 우주 공간에서는 지구보다 훨씬 강한 방사선이 쏟아지며, 일반 반도체는 우주 방사선에 취약하다. 방사선 내성 칩은 이러한 환경에서도 안정적으로 작동해 우주선의 제어 시스템과 주요 인프라를 지탱한다. 또한 우주환경 센서는 대기 조성, 온도, 자원 상태를 실시간으로 감지해 인간이 정착할 수 있는 환경을 만드는 데 기여한다.

자율 제어 – AI 칩

우주 탐사에서는 지구와의 거리가 멀어 통신 지연이 길어질 수밖에 없다. 따라서 탐사 로봇은 인간의 개입 없이 스스로 상황을 분석하고 즉각적으로 판단할 수 있는 자율 제어 능력이 필요하다. 이를 가능케 하는 것이 바로 AI 칩이다. AI 칩은 복잡한 인공지능 연산을 빠르게 처리하고, 현장에서 실시간으로 데이터를 분석해 즉각적인 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원한다.  덕분에 탐사 로봇과 우주선은 인간의 지시를 기다리지 않고 탐험, 자원 채취, 기지 건설 같은 임무를 수행할 수 있다.

상상이 기술의 엔진이 될 때

과거를 돌아보면 SF 책이나 영화는 종종 기술 로드맵을 앞서 그려왔다. <스타트렉>의 ‘커뮤니케이터’는 휴대폰이 되었고, <2001 스페이스 오디세이>의 ‘HAL 9000’은 인공지능 연구에 영감을 주었다. 마인드 업로딩 기술은 조금씩 연구가 진전되고 있으며, 뉴로모픽 칩·대규모 신경 기록·연산 인프라는 더 이상 막연한 상상이나 공상만은 아님을 보여준다. 다만 불멸과 같은 급진적인 주제는 여전히 윤리적인 문제나 법의 교차점에 있다.

그럼에도 분명한 건, 이 모든 접점에 데이터를 저장하고, 감각을 디지털화하며, 자율 기계를 움직이고, 혹독한 우주를 버티게 하는 도구로서 반도체가 있다는 사실이다. 반도체는 단순한 전자부품이 아니라 인간의 상상을 현실로 바꾸는 핵심 도구다. 칩 위에 기억을 저장하고, 칩 위에서 로봇이 우주를 개척하며, 칩 위에서 새로운 사회가 돌아간다.

영화 <미키17>은 묻는다. “인간은 죽음을 넘어설 수 있을까? 그 미래를 가능케 할 기술은 무엇일까?” 우리가 가진 답은 놀라울 만큼 구체적이다. 뉴로모픽 칩, DNA 칩, 우주환경 센서 그리고 거대한 데이터 인프라. 모두 반도체의 언어로 쓰인 SF를 현실로 번역하는 문법들이다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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최근 인공지능 분야의 가장 주목할 만한 변화는 ‘AI 에이전트(AI Agent)’의 부상이다. AI 에이전트는 단순한 정보 처리 도구를 넘어, 스스로 목표를 설정하고 주변 상황을 인지한 뒤 계획을 수립해 과업을 수행하는 자율적 주체를 의미한다.

예를 들어, 단순히 이메일을 분류하는 데 그치지 않고, 특정 내용을 파악해 답장 초안을 작성하고, 사용자의 캘린더를 확인해 후속 미팅 일정을 제안하며, 나아가 고객관계관리(CRM) 시스템에 관련 내용을 자동 기록하는 복합 업무까지 수행할 수 있다. 이는 사용자의 의도를 깊이 이해하고 자율적으로 행동하는 지능형 비서의 등장을 예고한다. AI 에이전트는 소프트웨어에 국한되지 않는다. 공장의 생산 라인을 최적화하거나 복잡한 물류 시스템을 관리하는 물리적 로봇 형태로도 구현되며, 이는 AI가 다양한 산업 현장으로 확장되고 있음을 보여준다.

이러한 변화의 배경에는 거대 언어 모델(LLM)의 고도화와 이를 뒷받침하는 막대한 컴퓨팅 파워의 발전이 있다. 엔비디아(NVIDIA)의 젠슨 황 CEO는 “미래에는 모든 기업과 개인이 각자의 목적에 맞는 AI 에이전트를 보유하게 될 것”이라고 단언한 바 있다. 수십억 개의 AI 에이전트가 활동하는 시대가 도래한다면, 이는 컴퓨팅 패러다임의 근본적인 전환을 불러올 것이다. 10억 명의 사용자가 각자의 AI 에이전트와 시간당 몇 차례만 상호작용하더라도, 전 세계적으로 하루 수조 회에 달하는 추론(inference) 연산이 발생하기 때문이다.

하지만 현재의 데이터센터 구조는 이처럼 대규모의 실시간 추론 요청을 효율적으로 처리하도록 설계되지 않았다. 이처럼 기하급수적으로 증가하는 연산 수요를 감당하기 위해서는 새로운 인프라가 필수적이며, 그 해답이 바로 ‘AI 팩토리(AI Factory)’다.

‘지능’을 대량 생산하는 새로운 데이터센터의 탄생

AI 팩토리는 AI 시대에 최적화된 새로운 개념의 데이터센터다. 과거 데이터센터가 데이터를 저장하고 필요할 때 꺼내 쓰는 거대한 ‘디지털 창고’에 가까웠다면, AI 팩토리는 AI의 지능, 즉 ‘추론 토큰(Inference Token)’을 끊임없이 생산해내는 ‘지능 공장’으로 비유된다. 쉽게 말해, 기존 공장에서 제품을 만들 듯 AI 팩토리에서는 인공지능을 ‘생산’하는 것이다.

이 공장의 작동 방식을 들여다보면 개념이 더욱 명확해진다. 사용자의 질문, 실시간 데이터 스트림, 전기 등의 ‘원자재’가 투입되면, GPU와 NPU 등 AI 가속기로 구성된 ‘생산 설비’가 추론 연산을 수행한다. 그 결과 텍스트, 이미지, 코드, 로봇 제어 명령 등과 같은 ‘완제품(추론 토큰)’이 대량 생산된다. 이는 정적인 ‘저장된 데이터(Data-at-Rest)’를 관리하던 시대에서, 동적인 ‘움직이는 지능(Intelligence-in-Motion)’을 생성하고 유통하는 시대로 전환되고 있음을 의미한다. 이러한 변화는 AI 기술의 무게 중심이 ‘학습(Training)’에서 ‘추론(Inference)’ 단계로 빠르게 이동하고 있음을 보여준다.

지금까지는 방대한 데이터를 학습시켜 AI 모델을 구축하는 데 막대한 자원이 투입됐다. 하지만 이제는 잘 훈련된 AI 모델을 실제 서비스와 결합해, 끊임없이 가치를 창출하는 추론 단계의 중요성이 압도적으로 커지고 있다. 앞으로 자동차를 만든다고 가정해보면, 차량을 조립하는 기존 공장뿐 아니라 자율주행과 같은 AI 기능이 끊임없이 작동하도록 지원하는 AI 팩토리 또한 필수적인 인프라가 될 것이다.

물리적 공장이 대량 생산을 통해 산업 혁명을 견인했듯, AI 팩토리는 ‘지능의 대량 생산’을 통해 새로운 서비스와 비즈니스 모델을 창출하는 AI 혁명의 핵심 동력이 될 것으로 기대된다.

AI 팩토리가 대량으로 생산하는 추론 토큰의 효율성과 안정성은 미래 AI 서비스의 경쟁력을 결정짓는 핵심 지표가 된다. 더 빠르고, 더 정밀하며, 더 경제적으로 추론 토큰을 생산할 수 있는 인프라를 갖춘 기업이 AI 시대를 주도하게 될 것이다.

이 과정에서 ‘학습’과 ‘추론’의 컴퓨팅 요구 차이는 반도체 산업의 지형 변화를 촉진한다. 학습은 막대한 자본을 투입해 주기적으로 수행되는 오프라인 과정인 반면, 추론은 수백만 명의 요청을 실시간으로 처리해야 하는 24시간 온라인 과정이다. 이로 인해 추론에 필요한 연산 총량은 학습보다 훨씬 방대하며, 이는 곧 저지연·고효율 추론에 최적화된 반도체 인프라에 대한 폭발적인 수요 증가로 이어진다.

이 지점에서 ‘고대역폭 메모리(HBM)’의 역할은 절대적이다. AI 모델의 성능을 좌우하는 수천억 개의 매개변수(파라미터)는 추론 시 빠르게 접근 가능해야 한다. 전통적인 메모리 구조의 대역폭 한계, 이른바 ‘메모리 벽(Memory Wall)’ 문제에 부딪히면, AI 가속기의 성능은 무용지물이 된다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층해 데이터 이동 경로를 획기적으로 단축함으로써 이 문제를 해결한다. 이는 AI 가속기가 방대한 데이터를 병렬로, 지연 없이 처리할 수 있도록 지원하는 핵심 기술이다.

AI 팩토리, 산업과 국가 경쟁력의 새로운 축이 되다

AI 팩토리의 영향력은 특정 기업의 데이터센터를 넘어, 국가 및 산업 전반의 경쟁력으로 확장되고 있다. 대표적인 사례가 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’의 부상이다. 이는 각국 정부와 기업이 자국의 데이터 주권을 보호하고, 자국의 언어·문화·법률에 최적화된 AI를 개발하며, 기술 종속에서 벗어나기 위해 독자적인 AI 인프라를 구축하려는 흐름이다. 엔비디아가 독일, 스페인, 이탈리아 등 유럽 각국과 협력해 현지 수요에 맞는 AI 인프라 및 팩토리 구축을 확대하는 것도 이러한 변화의 일환이다. 이처럼 제조, 금융, 의료 등 특정 산업에 최적화된 ‘산업용 AI 클라우드’가 확산되면서, 반도체 수요 또한 더욱 다변화되고 고도화될 것으로 예상된다.

이러한 메가트렌드는 국내 AI 산업에도 중요한 기회를 제공한다. 최근 AI 에이전트 전문기업 와이즈넛(WISEnut)과 AI 반도체 팹리스 기업 퓨리오사AI(FuriosaAI)가 체결한 전략적 업무협약은 주목할 만한 사례이다. 양사는 통합형 ‘AI 에이전트 어플라이언스’를 공동 개발할 계획이다. 이는 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 일체형 솔루션으로, AI 도입에 어려움을 겪는 기업들에게 보다 손쉽고 빠른 해결책을 제공할 것으로 보인다. 이러한 어플라이언스 모델의 확산은 시장 저변을 확대해, 공공·금융·이커머스를 넘어 제조, 의료, 국방, 물류 등 전방위 산업 전반으로 AI 도입을 가속화할 것이다.

AI 팩토리와 반도체 산업

AI 팩토리 트렌드는 반도체 기업에게 두 가지 측면에서 중요한 기회를 제공한다. 하나는 글로벌 빅테크 기업을 대상으로 HBM과 같은 최첨단 메모리 반도체를 공급할 수 있는 기회이고, 다른 하나는 팹리스 유망 기업들의 혁신적인 AI 반도체를 생산하는 파운드리 파트너로서의 역할을 수행하는 것이다.

다양한 AI 칩 설계 기업의 등장은 특정 기업에 대한 의존도를 낮추고, 시장을 더욱 건강하고 역동적으로 만든다. 이는 반도체 기업 입장에서 안정적인 수요처를 확보함과 동시에, 첨단 공정 기술에 대한 리더십을 강화할 수 있는 기회가 된다.

또한 산업 전반에서 AI 반도체 수요가 빠르게 증가하면서, 반도체 기업들은 보다 다양한 산업군에서 새로운 기회를 맞이할 것으로 보인다.

AI 에이전트가 촉발한 AI 팩토리 시대는 이제 막 개화하기 시작했다. 이는 단순한 기술 진보를 넘어, 컴퓨팅 인프라의 근본적인 혁신과 산업 지도의 재편을 의미한다. 그리고 이 거대한 변화의 중심에는 반도체가 존재한다.

AI 팩토리라는 ‘지능 공장’이 멈추지 않고 인류의 미래를 생산해내기 위해서는, 그 핵심 부품과 기반을 제공할 수 있는 인프라가 필요하다. 삼성전자가 앞으로 부품 공급자를 넘어, AI 시대의 인프라를 설계하고 지휘하는 ‘핵심 조력자(Enabler)’이자 ‘설계자(Architect)’로 자리매김하길 기대해 본다.

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보통 세포 하나가 곧 개체인 미생물에게 자연 환경은, 다세포 생물을 이루는 개별 세포가 경험하는 조건과는 비교할 수 없을 만큼 가혹하다. 예를 들어, 인간을 비롯한 항온동물의 세포는 일정한 온도와 산도(pH), 그리고 안정적인 양분 공급이 유지되는 체내 환경 속에서 마치 온실 속 화초처럼 보호받으며 살아간다.

반면, 자연 속 미생물은 하루에도 여러 차례 변화하는 기온, 불규칙한 햇빛과 수분, 예측할 수 없는 영양분 공급 속에서 치열한 생존을 이어간다. 이들은 외부 자극에 실시간으로 반응하고, 스스로 먹이를 탐색하며, 유해 물질을 회피하는 등 치밀하고 능동적인 생존 전략을 구사한다. 결국, 거친 서식 환경이 미생물을 단련시켜 온 셈이다.

생물학적 관점에서 볼 때, 미생물이 지닌 정밀하고 민감한 감지 능력은 오랜 시간에 걸친 자연선택의 산물이다. 이는 변화무쌍한 환경 속에서 살아남기 위해 미생물이 스스로 진화시켜 온 정교한 생존 전략이다. 한때 하찮고 불쾌한 존재로 여겨졌던 미생물이 이제는 오염을 감지하고, 질병을 진단하는 첨단 센서로 주목 받는 이유도 바로 여기에 있다.

이른바 ‘미생물 바이오센서’란 세균과 같은 살아 있는 미생물 세포가 특정 화학 물질이나 생체 신호를 감지한 뒤, 형광, 색 변화, 전류와 같은 측정 가능한 신호로 변환하는 시스템을 의미한다. 현재 이 기술은 환경, 의료, 식품 안전 등 다양한 분야에서 실생활의 문제를 해결하기 위한 핵심 수단으로 활발히 연구되고 있다.

생명을 움직이는 전자, 전기를 만드는 세균

선뜻 믿기 어려울 수도 있지만, 인간을 포함한 모든 생명체는 전기를 만들어낸다고 할 수 있다. 호흡 자체가 전자의 흐름, 즉 일종의 전류이기 때문이다. ‘호흡’이란 날숨의 ‘호(呼)’와 들숨의 ‘흡(吸)’이 합쳐진 말이다. 생물학적으로는 산소가 풍부한 외부 공기를 들이마셔 기도를 거쳐 폐로 보내고, 이산화탄소가 많은 체내 공기를 배출하는 과정, 즉 기체 교환을 의미한다. 허파꽈리(폐포)에서 기체 교환을 마친 혈액은 심장을 통해 온몸으로 산소를 공급한다. 그런데 세포에 도달한 산소의 궁극적인 역할은 무엇일까? 그 답은 바로, 영양소에서 에너지를 얻기 위해서다. 세포에서 일어나는 이러한 에너지 획득 과정이 바로 ‘세포호흡’이다. 세포는 소화된 영양소를 산소와 반응시켜 에너지를 얻는다.

이 세포호흡은 사실상 연소와 같은 화학반응이다. 인공호흡이나 모닥불에 부채질을 하는 모습을 떠올려보자. 산소는 꺼져가는 생명이나 불씨에 다시 활력을 불어넣는 존재다. 우리 몸 역시 각 세포에서 영양분을 태우고 있으며, 체온이 그 증거다.

연소와 세포호흡은 본질적으로 산소와 결합해 에너지를 방출하는 산화 반응이며, 이때 최종적으로 생성되는 산물은 ‘물(H₂O)’이다. 참고로, 수소를 얻는 반응은 ‘환원’이라고 한다. 겨울철 자동차 배기구에서 나오는 흰 연기나 우리의 입김 역시 이 산화 반응으로 생성된 수증기다. 다만, 연소는 에너지를 빠르고 폭발적으로, 세포호흡은 여러 단계에 걸쳐 천천히 방출한다는 점이 다르다.

포도당(C₆H₁₂O₆)처럼 수소가 풍부한, 즉 환원된 물질은 많은 에너지를 저장하고 있다. 세포는 이를 서서히 산화시켜 전자와 수소이온(H⁺)을 분리해낸다. 이 전자와 양성자는 산소와 결합해 물이 되고, 그 과정에서 생명 활동에 필요한 에너지가 생성된다. 우리가 마시는 산소는 결국, 수많은 생화학 반응을 거쳐 나온 전자들의 최종 목적지이자 휴식처가 된다. 이를 두고 1937년 노벨 생리의학상 수상자 ‘얼베르트 센트죄르지(Albert Szent-Györgyi)’는 “생명이란 쉴 곳을 찾는 전자”라고 표현했다.

그런데, 자연에서는 전자를 마지막에 받아주는 역할을 꼭 산소만 하는 것은 아니다. 많은 세균은 산소 없이도 생존할 수 있으며, 일부는 주변의 금속 물질을 전자 수용체로 활용하는 독특한 전략을 진화시켜 왔다. 더 놀라운 것은, 어떤 세균은 세포 밖에 있는 전자 수용체에도 전자를 전달할 수 있다는 사실이다. 이들은 세포 표면의 특수 단백질이나 가느다란 실 같은 구조를 이용해, 전자를 세포 밖으로 내보낸다. 이렇게 세포 외부로 전자를 직접 전달하는 방식을 ‘세포외 전자 전달(Extracellular Electron Transfer, EET)’이라고 부른다.

이 원리를 활용하면, 세균이 숨 쉬는 것만으로도 전류를 생성할 수 있으며, 실제로 이 능력은 미생물 연료전지(Microbial Fuel Cell)나 바이오센서 같은 다양한 생명공학 기술에 응용되고 있다. 미생물 연료전지는 미생물의 호흡 과정을 이용해 화학 에너지를 전기 에너지로 바꾸는 장치다. 쉽게 말해, 연료전지 안에 특정 미생물을 넣고, 수소 같은 연료 대신 유기물을 먹이로 주면, 미생물은 세포호흡 과정에서 전자를 배출하고, 이 전자가 전극을 따라 흐르며 전류를 발생시키는 방식이다.

세균이 전하는 수질 신호

2025년, 노르웨이 연구진이 생물학적 산소요구량(Biological Oxygen Demand, 이하 BOD)을 실시간으로 측정할 수 있는 미생물 바이오센서를 개발했다. 핵심 역할을 한 것은 헝가리 다뉴브 강 퇴적토에서 분리된 ‘슈와넬라 발티카 20(Shewanella baltica 20)’라는 세균이다. 이 세균은 세포 밖으로 전자를 효과적으로 전달하고, 전극 표면에 안정적으로 부착해 살아갈 수 있는 능력을 갖고 있다. 연구진은 이 세균을 미생물 연료전지의 한쪽 전극에 접종한 뒤 실험을 진행했다.

이 미생물 연료전지의 전극 크기는 가로와 세로가 각각 20mm이며, 두 전극은 5mm 간격으로 배치되었다. 연구진은 이 장치에 세균을 접종한 뒤, 포도당을 일정 농도로 공급하며 전류 반응을 관찰했다. 그 결과, 포도당 농도가 약 50~300mg/L 사이일 때 생성되는 전류의 세기가 농도에 비례해 증가하는 것을 확인했다. 즉, 이 범위 내에서는 전류 측정만으로도 BOD 값을 정확히 추정할 수 있다는 뜻이다.

또한, 외부 저항을 조절함으로써 센서의 감지 범위를 유연하게 조정할 수 있다는 점도 주목할 만하다. 저항을 낮출수록 더 높은 농도까지 반응을 감지할 수 있었는데, 이는 마치 현미경의 초점을 조절하듯 센서의 민감도를 조정하는 것과 같은 원리다. 이번 연구 결과는 슈와넬라 발티카 20이 폐수의 BOD를 실시간 온라인 모니터링하는 데 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

생체 속으로 들어간 유익균, 암을 찾아내다

2015년, MIT와 UC 샌디에이고 공동 연구진은 특별한 대장균, ‘EcN(E. coli Nissle 1917)’에 아주 특별한 임무를 맡겼다. 사람에게 안전한 유익균(프로바이오틱스)으로 알려진 이 대장균을, 간에 전이된 암을 찾아내고 그 사실을 소변으로 알려주는 미생물 바이오센서로 만든 것이다. 연구진은 이 EcN을 실험용 쥐에게 경구 투여했다. 그러나 균은 장에만 머무르지 않고, 혈류를 따라 간으로 이동했다. 놀랍게도 건강한 간이나 다른 장기에는 거의 도달하지 않았고, 간에 전이된 암 조직에만 선택적으로 정착했다. 이는 암 조직이 정상 조직에 비해 면역 감시가 느슨하고, 죽은 세포 및 염증 반응이 많아 세균 증식에 유리한 환경이기 때문으로 추정된다.

연구진은 EcN이 종양 주변의 낮은 산소 농도, 염증 유발 물질, 산성 환경 등 정상 조직과 구별되는 조건에만 반응하도록 유전자 회로를 설계했다. 이 회로는 일종의 생물학적 스위치처럼 작동하며, 해당 조건이 감지되었을 때만 특정 신호 단백질 유전자가 켜지도록 되어 있다. 이 단백질은 별도로 주입한 물질을 분해해, 소변으로 배출되는 형태로 전환한다. 그 결과 생성된 물질은 소변 한 방울만으로도 감지될 정도로 민감하며, 실제로 연구진은 EcN을 섭취한 실험쥐가 단 하루 만에 암 유무를 신호로 알려준다는 사실을 확인했다.

또한 연구진은 EcN을 투여한 실험쥐를 1년 이상 장기 관찰한 끝에, 건강에 해로운 부작용은 전혀 발견되지 않았으며, 유전자 회로를 탑재한 EcN 역시 체내에서 안정적으로 작동한다는 점을 확인했다. 이 연구는 유익균을 이용해 체내 병든 조직 환경에 선택적으로 도달하고, 그 안에서 미생물 바이오센서 기능을 수행할 수 있음을 보여주는 중요한 성과였다. 그로부터 10년이 흐른 지금, 이 연구는 여러 갈래의 후속 성과로 이어지며 더욱 발전하고 있다. 무엇보다 주목할 점은, 사람을 대상으로 한 실제 적용 가능성이 점차 현실화되고 있다는 사실이다.

2024년, 미국과 호주의 공동 연구진은 EcN을 이용해 대장암을 조기에 발견하고 치료할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 연구진은 먼저 암 발생을 유도한 실험쥐와 암 조직을 이식한 쥐를 대상으로 실험을 진행했다. EcN이 실제로 암 부위에만 선택적으로 머무르는지를 확인하기 위해, 세균에 약한 빛을 내는 유전자 회로를 삽입해 몸 속 위치를 추적했다. 그 결과, EcN은 건강한 장에는 머무르지 않고, 암 조직에만 선택적으로 도달하는 경향을 보였다.

이러한 동물 실험 결과를 바탕으로, 연구진은 실제 환자를 대상으로 소규모 임상시험도 진행했다. 연구진은 대장암 환자들에게 2주 동안 EcN을 복용하게 한 뒤, 수술을 통해 암 부위와 정상 부위를 함께 떼어내 비교 분석했다. 그 결과, EcN은 대부분 암 조직에만 존재했고, 정상 조직에서는 거의 검출되지 않았다. 이는 곧, EcN이 인간의 체내에서도 암 부위를 인식하고 선택적으로 도달한다는 것을 보여준다.

연구진은 여기서 한 걸음 더 나아가, EcN이 단순히 암을 찾아내는 데 그치지 않고, 치료에도 활용될 수 있도록 기능을 추가했다. EcN이 암 조직에 도착하면 자가 파괴되며, 면역세포의 작용을 돕는 물질을 방출해 암세포를 공격하도록 유도하는 유전자 회로를 탑재한 것이다. 이렇게 설계된 EcN을 다시 실험쥐에게 투여한 결과, 암의 크기가 절반 가까이 줄어들었고, 면역세포들이 암 부위에 보다 밀집해 모여드는 현상이 관찰되었다. 즉, EcN이 단순한 바이오센서를 넘어 실제 암의 치료 도구로도 활용될 수 있음을 보여준 셈이다.

물론 이러한 기술이 실제로 사람에게 적용되기까지는 여전히 넘어야 할 과제들이 있다. 특히, 인체에 해를 끼칠 수 있는 유전자를 사전 제거하고, 유전체의 안정성을 확보하는 과정이 필수적이다. 또한, 생물안전성 확보와 관련된 법적·제도적 기준을 충족하는 절차도 함께 이루어져야 한다. 그럼에도 불구하고, 유익균 기반의 암 진단 및 치료 기술은 실용화에 성큼 다가서고 있으며, 전 세계 연구기관과 병원에서는 이 기술을 임상에 적용하기 위한 노력을 본격화하고 있다.

세균과 반도체의 만남, 생명 기술의 지평을 넓히다

바야흐로 미생물은 미래 바이오기술을 선도하는 주역으로 자리매김하고 있다. 미생물이 지닌 섬세한 반응성과 놀라운 적응 능력을 첨단 기술과 결합함으로써, 인간의 삶과 환경을 더욱 정밀하게 감시하고 대응할 수 있는 시대가 열리고 있다.

특히, 미생물 바이오센서 기술이 반도체 기술과 손을 맞잡을 때, 그 시너지는 더욱 강력해질 것이다. 미생물이 자연 환경이나 인체 내부에서 미세한 변화를 감지하면, 반도체는 그 신호를 정밀하게 포착하고 분석해 실시간 대응을 가능하게 만든다. 생물학적 ‘감각’과 전자기적 ‘두뇌’가 하나로 이어지는 셈이다. 예컨대, 특정 오염물질이나 중금속, 방사성 물질, 독성 화학물질 등에 민감하게 반응하는 미생물을 활용하면, 기존 분석 장비로는 실시간 측정이 어려운 미세 오염까지 빠르고 지속적으로 모니터링할 수 있다.

의료 분야에서도 이 기술은 강력한 가능성을 보여준다. 미생물이 질병의 분자적 징후를 감지하고, 이를 전자 신호로 전환해 웨어러블 기기, 스마트 화장실, 휴대용 분석 장치 등과 연동한다면, 질병의 조기 진단과 맞춤형 치료는 훨씬 더 가까운 미래가 될 것이다. 나아가, 진단을 넘어 치료로까지 확장된 미생물 바이오센서는 병든 조직에 선택적으로 작동하는 ‘살아있는 약물’로서의 잠재력도 함께 갖추고 있다.

이처럼 생명과 반도체, 감각과 연산이 융합되는 거대한 변화의 흐름 속에서, 미생물은 더 이상 현미경 속 존재에 머무르지 않는다. 그들은 스스로 반응하고 판단하며 정보를 전달하는 ‘살아있는 센서’로 우리 삶의 다양한 문제를 해결해나갈 차세대 생물학적 플랫폼으로 거듭나고 있다.

비하인드 더 칩 시즌2, 비하인드더칩시즌2, Behind the CHIP, 비하인드더칩, 비하인드 더 칩, 김응빈, 김응빈 교수

※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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세계적인 베스트셀러 『사피엔스』의 저자 유발 하라리는 후속작 『호모 데우스』에서 인간과 기계의 경계가 모호해지는 인류의 미래상에 대해 이야기한다. 그는 궁극적으로 뇌만 인간의 것이고 나머지는 모두 기계로 이루어진 존재, 나아가 나의 기억과 사고방식을 그대로 지닌 ‘불멸의 디지털 존재’의 가능성을 언급한다. 챗GPT 등장 이전까지만 해도 이러한 예측이 허황된 이야기에 그치는 듯하였으나, 인간보다 더 뛰어난 언어 능력을 가진 AI 모델의 등장은 그의 예측이 단순한 공상이 아님을 시사한다.

장기와 기계의 필연적인 인터페이싱

유전자 가위 기술*인 CRISPR과 탁월한 단백질 구조 예측 능력을 보유한 알파폴드(AlphaFold)와 같은 AI 기술의 발전으로 인해 인류의 평균 수명은 점차 연장될 것으로 예상된다. 유전자를 수정하여 세포 복제가 지속될 수도 있고, 과거에는 상상하지 못했던 속도로 신약이 개발될 수도 있기 때문에 인류의 난제인 불치병 극복 가능성이 매우 높아질 테니까 말이다.

*유전자 가위 기술: 특정 DNA를 정밀하게 절단·편집해 유전 질환 치료 및 신약 개발 등에 활용되는 유전자 교정 기술

그러나 인간의 관절과 장기는 영원히 동작하도록 설계되지 않았다. 나이가 들면 시력은 감퇴하고, 관절은 마모되며, 심장은 그 구조가 변형되어 본연의 기능을 잃게 된다. 따라서 늘어나는 수명에 맞추어 관절, 뼈, 장기 등의 노화를 극복하는 기술 역시 병행되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방편으로 인공 근육, 관절, 뼈 등에 대한 연구가 진행되고 있으며, 심장과 같은 장기를 만드는 조직 공학 연구도 활발히 진행 중이다.

어쩌면 가까운 미래에는 인간의 근골격계나 장기를 넘어서는 기계적 구조물들이 개발되어, 이를 활용한 뼈·관절·장기 대체 수술이 보편화될지도 모른다. 그러나 이러한 기술이 보편화되기 이전에, 우리가 태어날 때부터 가지고 있는 신체를 보다 오래, 잘 관리할 수 있도록 돕는 기술도 필요할 것이다.

실시간으로 건강 상태를 모니터링할 수 있는 부착용, 착용형, 삽입형 센서 기술이 중요한 이유다. 이러한 형태의 센서 기술은 단순해 보일 수 있으나 전혀 그렇지 않다. 인간의 피부나 장기의 가장 큰 특징은 늘어나고 수축하는 움직임을 보이고, 표면에서 분비물이 발생할 수 있기 때문에 센서의 탈착 위험이 상존한다. 이러한 표면에서 센서가 원하는 기능을 수행하도록 하는 것이 중요한 기술적 과제다.

현대의 컴퓨터 기술은 실리콘 기판 위에 어떤 회로를 그리는가에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 그러나 현재 모든 스마트폰과 컴퓨터에 사용되는 실리콘 기판은 두껍고 딱딱한 특성을 지닌다. 이러한 재료를 수축과 팽창을 반복하는 생체 조직에 부착하는 것은 사실상 불가능하다.

이 같은 재료적 한계를 극복할 수 있는 방안을 제시한 인물이 바로  ‘존 A. 로저스(John A. Rogers)’ 교수다. 그는 실리콘이 벌크(bulk) 상태에서는 딱딱하고 휘어지지 않으나 두께가 100nm 정도가 되면 휘어지는 특성을 갖는다는 사실을 밝혔다. 놀랍게도 이 휘어지는 얇은 실리콘 판 위에 만들어진 트랜지스터와 같은 소자는 외부 압력이나 변형에도 그 소자 특성이 그대로 유지되었다. 피부나 동물의 심장에 이러한 타투 형태의 센서를 심고 원하는 신호를 측정하는 것이 이론적으로 가능해진 것이다.

다만 이 기술이 실용화되기까지는 여전히 많은 과제가 남아 있다. 생체 내에서 특정 신호를 측정하기 위해서는 에너지 원이 필요한데, 현재 심장박동기(pacemaker)와 같은 삽입형 배터리는 수술로만 삽입이 가능하며 교체 주기도 짧아서 환자의 고통이 적지 않다. 진동을 이용한 자가 발전기, 1회 시술로 영구 사용이 가능한 무선 충전 생체 삽입형 배터리 기술 등이 제안되고 있으나 이러한 기술들이 실용화되기 위해서는 해결해야 할 기술적 난제가 많다. 그럼에도 불구하고 이 기술은 인간과 기계간의 인터페이스 시작점이라는 점에서 의의가 크다고 할 수 있다.

뇌와 기계의 인터페이스

인간의 모든 장기가 기계로 바뀌는 순간이 온다면, 모든 장기의 작동에 관여하는 뇌와 기계 간의 인터페이스 구축은 필연적인 과제가 된다. 인간의 세포는 두 겹의 인지질 층으로 이루어진 이중막 구조를 가지고 있다. 세포 내에는 핵, 미토콘드리아, 소포체 등 다양한 세포 소기관이 존재한다. 세포 외부에는 콜라겐 등과 같은 섬유질로 이루어진 그물이 존재하여 조직의 구조를 유지하는데 이를 세포외기질(ECM, extracellular matrix)이라고 부른다. 세포의 안팎은 수분으로 채워져 있고, 세포막은 기름층이 있는 셈인데 세포 안과 밖이 서로 소통하려면 채널 형태의 막단백질을 통과하여야 한다. 이러한 채널을 통해 소듐, 포타슘, 칼슘 등의 이온들이 들락날락하면서 소위 막전위를 형성한다.

또한 특정 분자가 세포 표면에 있는 막단백질에 결합·이탈하면서 세포막의 전위 변화가 유도되고, 이러한 신호는 세포 간 전달을 가능하게 한다. 이 같은 방식으로 우리의 뇌세포는 신호를 전달하고, 근육세포는 수축과 이완을 연쇄적으로 유도하여 심장도 뛸 수 있는 것이다. 따라서 세포 표면에 있는 막단백질들의 거동을 조절하는 화합물의 작용에 대한 이해와 세포들간의 신호 전달에 대한 면밀한 이해가 가능하다면, 인간의 뇌 속에서 일어나는 현상에 대해 보다 구체적으로 파악할 수 있게 될 것이다.

기억이 형성되는 메커니즘과 특정 사고 능력의 발현 과정에 대한 과학적 이해는 초기 단계에 머물러 있다. 그럼에도 불구하고, 뇌에 특정 자극을 주어 자극을 받은 개체의 행동 양상을 제어할 수 있다는 연구 결과들이 점차 발표되고 있다. 일론 머스크(Elon Musk)가 설립한 뉴럴링크(Neurallink)에서는 수천 개의 극미세전극을 뇌에 부착해 뇌의 전기적 신호를 읽거나 자극을 전달하는 실험을 진행하고 있으며, 뇌사 상태의 환자를 이 방법을 통해 깨운 임상 결과가 발표된 바도 있다.

기초과학연구원(IBS) 나노의학연구단 천진우 단장(연세대 언더우드 특훈교수)은 자성을 띠는 나노입자를 쥐의 뇌 신경세포에 부착한 뒤 원격으로 자기적 신호를 주어 쥐의 모성 행동을 자극하는 결과를 얻어 내었다. 이 방식은 비침습적으로 뇌 신경세포의 활동을 조절할 수 있어, 만성 신경질환 치료에 유망한 기술로 주목받고 있다.

스탠퍼드대학교 칼 다이로서스(Karl Deisseroth) 교수는 신경세포에 녹조류의 채널로돕신(Channelrhodopsin)* 단백질을 이식하여 빛에 감응하게 만드는 광유전학(optogenetics) 기술을 개척했다. 싱가포르국립대학교 류사오강(Xiaogang Liu) 교수는 근적외선을 가시광선으로 변환시킬 수 있는 업컨버전(Upconversion) 나노입자를 활용해 빛으로 특정 신경세포를 자극하여 쥐의 행동 변화를 유도하는 데 성공했다.

*채널로돕신(Channelrhodopsin): 빛을 받으면 세포막의 이온 통로를 열어 세포의 전기적 신호를 조절할 수 있도록 하는 광감응성 단백질

업컨버전 나노입자에 적용되는 근적외선은 가시광보다 생체 투과성이 뛰어나 보다 깊은 위치에 있는 뇌세포를 자극할 수 있다는 장점이 있다. 이처럼 천진우 교수나 류사오강 교수가 추구하는 나노입자 기반의 자기유전학(magnetogenetics)과 광유전학(optogenetics)은 뇌세포 단위의 조작이 가능하고, 심부 자극 미세전극이 가지는 치명적인 약점인 침습성에서도 자유롭다는 장점이 있다. 다만 이러한 기술들은 뇌 신호 자체를 정밀하게 측정하는 것은 불가능하여, 뇌-기계 인터페이스 구측 측면에서는 큰 단점이 있는 것은 사실이다.

이러한 문제를 해결하는 방법은 어쩌면 하버드대학교 박홍근 교수의 연구실에서 개발될지도 모른다. 뇌신경세포와 뉴로모픽 소자가 서로 소통하기 위해서는 ‘같은 언어’를 써야 하는데, 박홍근 교수는 신경세포와 유사하게 행동하는 뉴로모픽 소자를 개발하여 뇌와 기계의 소통 문제를 해결하고자 하고 있다.

미래에는 뉴로모픽 소자를 매개로 하여 컴퓨터와 뇌가 직접 정보를 주고받고, 사고와 연산 과정을 공유함으로써 인간의 인지와 사고 기능을 한층 더 높은 단계로 이끌 수 있지 않을까?

인공지능이 더욱 발전할 경우, 언젠가는 스스로 사고하고 자아를 형성하는 시점이 도래할 수 있다. 고등한 지능의 존재가 낮은 지능의 존재의 지배를 받은 역사는 없었기에, 그 시점에 인류에게는 위협이 될 수도 있다. 어쩌면 인간의 뇌를 고등 인공지능과 결합시켜 인간 자체를 보다 고차원적인 존재로 진화시키는 것이 인류의 멸망을 막는 유일한 해법일지도 모른다.

비하인드 더 칩 시즌2, 비하인드더칩시즌2, Behind the CHIP, 비하인드더칩, 비하인드 더 칩, 이광렬, 이광렬 교수

※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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2018년에 개봉한 영화 <업그레이드>는 인공지능 칩을 통해 초인적 능력을 얻게 된 한 남자의 복수를 그린 액션 스릴러 작품이다. 영화 속 주인공 ‘그레이’는 정체불명의 괴한들에게 습격을 당해 연인을 잃고, 자신은 하반신 마비라는 참혹한 상황에 처하게 된다. 혼자 식사를 하거나 화장실에 가는 것조차 불가능해진 그에게 어느 날, 거대 테크 기업의 기술 개발자인 ‘에론’이 찾아와 솔깃한 제안을 한다. 바로 인공지능 시스템으로 인간의 운동 기능을 관리할 수 있는 ‘스템(STEM)’이라는 칩을 이식받으라는 것. 에론은 이 칩을 통해 그레이가 다시 걸을 수 있을 것이라 말하며, 그의 인생을 바꿀 기회를 내민다.

그레이는 모든 것을 잃은 끝에 결국 에론의 제안을 받아들이고 수술대에 오른다. 연인을 죽이고 자신을 이렇게 만든 괴한들에 대한 복수심, 다시 걷고 싶다는 본능적인 욕망, 그리고 ‘기술이 인간을 도울 수 있다’는 마지막 희망이 그를 설득한 것이다. 그렇게 그의 뇌에는 인공지능 칩 스템이 이식되었고, 그는 다시 온몸을 자유롭게 움직일 수 있게 된다.

그런데 이 모든 이야기는 더 이상 공상과학 속의 상상이 아니다. 인간의 뇌와 컴퓨터를 직접 연결하는 ‘BCI(Brain-Computer Interface)’ 기술이 현실을 향해 빠르게 진화하고 있다. 특히, 이러한 BCI 기술의 기반에는 고성능 반도체 칩이 자리하고 있다. 뇌 신호를 정밀하게 측정하고, 이를 실시간으로 분석·처리하는 데 있어 반도체 기술은 필수적이다. 영화처럼 칩이 인간의 일상을 바꾸는 시대, 우리는 이미 그 출발선에 서 있다.

생각을 신호로, 신호를 행동으로

앞서 언급했듯, BCI, 즉 뇌-컴퓨터 인터페이스는 사람의 뇌와 컴퓨터를 직접 연결하는 기술이다. 그 원리를 간단히 설명하자면 이렇다.

우리가 어떤 생각을 하거나 움직임을 의도할 때, 두뇌에서는 고유의 뇌파가 발생한다. 이 뇌파는 전극이나 센서를 통해 측정할 수 있으며, BCI는 바로 이 신호를 감지하고 해석해 구체적인 명령으로 변환하는 기술이다.

예를 들어, 사용자가 ‘오른손을 움직이고 싶다’고 생각하면, 뇌는 그에 해당하는 신호를 발산한다. BCI 장치는 이러한 뇌 신호를 실시간으로 읽어 디지털 신호로 변환한 뒤, 이를 스마트폰, PC와 같은 외부 기기 또는 마우스, 키보드 등의 입력 장치에 전달한다. 결과적으로, 사용자는 로봇 팔을 움직이거나 생각만으로 스마트폰, PC를 조작할 수 있게 된다.

BCI 기술이 실제로 구현되기 위해서는 세 가지 핵심 과제가 있다. 첫째, 뇌에 안전하게 이식할 수 있을 만큼 장치를 작고 정교하게 만들어야 한다. 특히 침습형 BCI는 뇌에 전극이나 칩을 직접 삽입해야 하므로, 극도로 미세하고 유연한 설계가 요구된다. 실제로 뉴럴링크(Neuralink)와 같은 기업은 머리카락보다 가는 수백 가닥의 전극을 삽입할 수 있는 고정밀 수술 로봇을 개발 중이다. 이런 기술의 발전은 수술 부담은 최소화하고, 안정성을 높이는 데 기여하고 있다.

둘째, 뇌에서 발생하는 신호를 얼마나 정확하게 읽고 해석할 수 있는지가 관건이다. 뇌의 전기 신호는 매우 미세하고 복잡하다. 단순히 ‘움직이고 싶다’는 생각과 ‘멈추고 싶다’는 생각을 구분하는 것조차 고도의 정밀성과 뛰어난 노이즈 제거 기술이 필요하다. 최근에는 AI 기술의 발전 덕분에 뇌 신호 해석 기술이 매우 정교해지고 있다.

셋째, 해석한 명령을 외부 기계나 신체에 얼마나 정확하게 전달할 수 있는지가 중요하다. 아무리 신호를 잘 읽어도 외부 장치가 이를 제대로 수행하지 못하면 실질적인 의미가 없기 때문이다. 로봇 팔, 휠체어, 컴퓨터 커서 등 다양한 장치와 빠르고 안정적으로 연결하는 기술, 그리고 실시간 반응 속도와 오작동 방지 기술이 매우 중요하다.

뉴럴링크의 최신형 BCI 칩 ‘N1’

현재 BCI 기술을 구현하고 있는 대표적인 기업이 바로 일론 머스크의 뉴럴링크다. 2024년, 뉴럴링크는 자사의 뇌-컴퓨터 인터페이스 칩인 ‘N1’을 공개했다. 이 칩은 작고 정밀하며, 인간의 뇌와 기계를 직접 연결하는 침습형 BCI 기술의 최전선에 있다. 머리카락보다 얇은 64개의 전극 실(thread)이 뇌에 삽입되어, 1,000개 이상의 신경 신호 채널을 감지하고 분석할 수 있다.

칩의 크기는 직경 약 23mm로, 동전만 한 크기에 여러 기술이 집약돼 있다. N1 칩은 두피 아래에 삽입되기 때문에 외부로 드러나는 선이나 장치가 없으며, 데이터는 블루투스를 통해 최대 10m 거리 내의 기기와 무선으로 송수신된다.

삽입 과정은 뉴럴링크가 자체 개발한 수술 로봇을 통해 진행된다. 이 로봇은 수십 마이크로미터 굵기의 실 전극을 뇌의 정확한 위치에 자동으로 삽입할 수 있는 것으로 알려졌다.

뉴럴링크는 지난해 사지마비 남성에게 N1 칩을 이식한 사례를 공개했다. 그는 생각만으로 컴퓨터 커서를 움직이고, 이메일을 작성하며, 체스를 둘 수 있게 되었다. 그는 이를 기적이라고 표현하며, “마치 스타워즈의 포스(Force)를 사용하는 것 같다”고 언급하기도 했다.

이 사례는 단순한 기술 시연을 넘어 인간이 뇌를 통해 컴퓨터와 직접 연결되어 실질적인 기능을 수행한 순간으로 평가된다. BCI 기술은 더 이상 공상과학의 영역이 아닌, 신체적 한계를 뛰어넘는 현실적인 도구로 발전하고 있다.

생각만으로 움직인 기계 팔: 브레인 게이트(BrainGate)의 도전

또 다른 BCI 기술 플랫폼을 살펴보자. 2012년, 미국 피츠버그대학 의료센터(UPMC) 연구진은 세상을 놀라게 할 임상 실험 결과를 발표했다.

주인공은 척수소뇌변성증을 앓고 있는 여성이었다. 연구진은 그의 대뇌 운동피질에 ‘유타 어레이(Utah Array)’라는 전극 두 개를 이식했다. 이 전극은 뇌에서 발생하는 미세한 전기 신호를 실시간으로 감지해 기계 팔로 전송함으로써 움직임을 구현했다. 그리고 놀라운 일이 벌어졌다. 손끝 하나 움직이지 못했던 그는 생각만으로 컵을 집고, 물건을 옮기고, 심지어 초콜릿을 들어 입에 넣었다. 그는 당시 인터뷰에서 이렇게 말했다.

“10년 만에 제가 직접 먹은 초콜릿이에요”

브레인게이트(BrainGate)의 연구는 뉴럴링크의 사례와는 또 다른 의미를 지닌다. 뉴럴링크가 키보드나 마우스처럼 ‘화면 안의 세계’를 제어하는 데 초점을 맞췄다면, 브레인게이트는 기계 팔이라는 물리적 장치를 제어했다는 점에서 뚜렷한 차이가 있다. 화면상의 입력을 넘어서 현실 공간에서 물체를 움직인 것이다.

이 연구는 신체를 자유롭게 움직일 수 없는 사람들에게 커다란 희망이 되었다. 머지않아, 우리는 BCI 기술을 통해 생각만으로 기계 팔과 기계 다리를 제어하며 자유롭게 움직이는 세상을 맞이할지도 모른다.

생각과 움직임을 연결하는 ‘디지털 브리지(Digital Bridge)’

영화 <업그레이드>처럼, 실제로 BCI를 통해 다시 걷게 된 남성의 사례도 있다. 자전거 사고로 하반신이 마비된 그는 2021년, 스위스 로잔공과대학 연구팀으로부터 ‘뇌·척수 인터페이스(BSI)’ 센서를 이식받았다. 뇌와 척수 사이의 신경물질 전달 시스템을 무선 연결하는 새로운 ‘디지털 브리지(Digital Bridge)’를 만들어준 것이다.

이렇게 뇌와 척수를 실시간으로 무선 연결해 ‘생각이 곧 움직임’이 되는 시스템이 완성됐다. 그 결과, 그는 스스로 서고, 걷고, 계단을 오르는데 성공했으며, 지속적인 훈련을 통해 BCI 장치를 꺼둔 상태에서도 일부 걷기가 가능해졌다.

연구진은 이를 통해 ‘디지털 브리지’가 단순 보조 기술이 아니라, 신경 회복을 유도하는 치료 기술로도 작용할 수 있다고 설명했다. 뇌에서 척수로, 척수에서 다리로 이어지는 기존 신경 경로가 끊어졌지만, 디지털 신호로 우회 연결해 반복 사용하면서 뇌와 척수 사이에 새로운 신경 회로가 형성되기 시작한 것이다.

BCI가 바꿀 또다른 미래

오늘날의 BCI 기술은 아직 제한적이고 실험적인 의료 목적에 주로 사용되고 있다. 하지만 머지않은 미래, BCI 기술은 더욱 정밀해지고 소형화되며, 사람과 기계의 연결 속도 또한 지금보다 눈에 띄게 향상될 것으로 보인다. 단순히 의지를 전달하는 수준을 넘어, 기계와 인간 사이에 즉각적이고, 양방향적인 정보 교류가 가능한 시대가 우리 앞에 다가올 것이다.

생각만으로 스마트폰을 조작하고, 검색하고, 문서를 쓰는 시대. 외부 기기에 의존하지 않고, ‘의식’만으로 컴퓨터와 연결되는 인간. 그때가 되면, 인간의 사고 속도는 지금보다 훨씬 빨라지고, 뇌와 기술이 하나로 융합되는 새로운 진화의 길이 열리게 될 것이다.

영화 <업그레이드>의 주인공 그레이처럼, 인간은 기술을 통해 다시 한번 자신의 한계를 확장해 나가게 될 것이다. 그리고 그 선택의 순간은, 머지않아 우리 모두에게 다가올지 모른다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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한때 냉전 시대를 상징했던 달 탐사는 최근 민간과 정부, 스타트업과 학계까지 다양한 주체가 참여하는 차세대 경쟁의 무대로 다시 주목받고 있다. 단순한 영토 확장이 아닌, 자원 확보와 기술 검증, 인류의 지속 가능한 우주 거주 가능성을 점검하는 테스트베드로서 달은 그 어느 때보다 중요한 전략적 위치에 서 있다.

특히 극한 환경에서의 로버 주행, 지하 자원 탐사, 인공지능 기반의 자율주행 기술 등은 달 탐사를 통해 실증되고 있으며, 이는 향후 화성·소행성 등 심우주 탐사의 기반 기술로 이어질 전망이다. 이러한 맥락에서 지난해 10월 열린 제75회 국제우주대회(IAC, International Astronautical Congress)는 단순한 기술 과시를 넘어, 달 탐사 기술과 이를 둘러싼 글로벌 협력의 미래를 가늠해볼 수 있는 장이었다.

이번 기사에서는 국제우주대회를 통해 엿볼 수 있었던 주요 국가 및 민간 기업의 우주 기술 개발 현황, 그리고 한국의 차세대 로버 기술과 우주 개발을 향한 실질적 행보를 소개하려고 한다.

각국이 선보인 차세대 달 탐사 로버

미국 벤츄리 아스트로랩(Venturi Astrolab)은 NASA 아르테미스(Artemis) 계획*의 일환으로 2026년 달 탐사를 목표로 개발 중인 탐사 로봇 ‘플렉스 로버(Flex Rover)’를 선보였다. 이 로봇은 극한 환경에서도 안정적인 주행이 가능하도록 초탄성 재질의 변형 가능한 바퀴를 탑재하고 있다.

*아르테미스 계획: NASA가 추진 중인 유인 달 탐사 프로그램으로, 2026년까지 인류를 다시 달에 보내고 장기적으로는 화성 탐사의 기반을 마련하는 것이 목표다.

플렉스 로버는 지구에서 원격으로 조종되거나, 달 표면에서 우주비행사에 의해 직접 운용될 수 있도록 설계되었다. 최대 적재 중량은 1,500kg에 달해 대규모 장비와 자재를 운송하는 데 큰 이점을 제공한다. 여기에 벤츄리 아스트로랩의 독자적인 배터리 기술을 활용해 -150°C 이하의 극한 온도에서 안정적인 작동이 가능하다.

특히 직경 930mm의 바퀴는 192개의 유연한 케이블로 구성된 변형 가능한 구조로, 최대 2톤의 무게를 지탱할 수 있다. 벤츄리 아스트로랩의 이 같은 기술력은 극한 우주 환경에서의 이동 수단 개발에 새로운 기준을 제시하고 있다.

중국의 ‘유투-2(Yutu-2) 로버’는 ‘창어-4호’와 함께 인류 최초로 달의 뒷면을 탐사하는 데 성공했다. 태양광을 주요 동력원으로 활용하면서도, 방사성 동위원소 기반의 열원(RHU)을 통해 혹한의 달밤 동안 내부 장비의 온도를 유지할 수 있도록 설계되었다. 또한 가시광선·근적외선 분광기(VNIS) 등을 탑재해 암석과 토양의 화학·광물 성분을 정밀 분석하고 있다.

유럽우주국(ESA)의 ‘로잘린드 프랭클린(Rosalind Franklin) 로버’는 이보다 한 걸음 더 나아가, 최대 2m 깊이의 지중 드릴을 장착하여 메탄과 유기물 탐사에 특화된 페이로드를 탑재할 예정이다. 민간뿐 아니라 여러 대륙의 기관들이 각기 다른 목표와 방식을 내세워 달뿐 아니라 화성과 같은 심우주 탐사 기술을 다각도로 발전시키고 있는 것이다.

인도우주연구기구(ISRO)도 찬드라얀-3(Chandrayaan-3) 임무를 통해 자율주행 기반의 탐사 로봇 ‘프라그얀 로버(Pragyan Rover)’를 공개했다. 이번 임무에는 고도 약 100m 상공에서 지형을 분석해 착륙 지점을 실시간으로 판단하는 영상 기반 착륙 알고리즘과 장애물을 스스로 회피하는 자율주행 기술 등이 적용되었다. 이로써 인도는 달에 탐사선을 착륙시킨 네 번째 국가가 되었으며, AI 기반의 달 탐사 기술을 입증하는 데 성공했다.

무인탐사연구소를 통해 살펴 본 한국의 혁신적 달 탐사 기술

한국의 무인탐사연구소(UEL)도 이 경쟁에서 빠질 수 없다. 무인탐사연구소는 두 개의 바퀴로 움직이는 소형 로봇 ‘스카라브(Scarab)’를 비롯해 8kg급 ‘거북이(Geobugi)’, 네 개의 바퀴를 장착한 20kg급 ‘해태(Haetae)’와 같은 소형 로버 라인업을 공개했다. 해당 로봇들은 각기 다른 크기와 목적을 가졌으며, 달의 험난한 지형을 효과적으로 탐사할 수 있도록 고안되었다.

특히 해태는 최대 3kg의 장비를 적재할 수 있어 달 탐사 임무에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 거북이는 가벼운 무게로 달의 험난한 지형에서 빠른 이동이 가능하다. 이 로봇들은 달 표면을 모사한 시뮬런트인 ‘KOHLS-1’을 활용한 실험을 통해 실제 환경과 유사한 조건에서 성능을 검증받고 있으며, 이를 통해 탐사 효율성과 신뢰성을 더욱 높이고 있다.

무인탐사연구소는 2040년까지 달 자원 채굴과 인류 거주지 건설이라는 장기 목표를 세우고, 이러한 비전을 바탕으로 한국이 우주 탐사 분야에서 주도적인 기술력을 확보할 수 있도록 기여하고 있다. 현재 국내에서 달 탐사용 로버 개발에 집중하는 유일한 민간 산업체인 무인탐사연구소의 가장 큰 목표는 바로 ‘기술의 검증’이다.

이들은 수년간 국제우주대회에 한국 대표로 참가하며, 글로벌 네트워크를 꾸준히 구축해 왔다. 무인탐사연구소는 “우주에 단순히 나가는 시대는 끝났고, 이제는 우주에서 무엇을 할 것인가가 중요한 시대”라며, “국제 무대 참가를 통해 한국의 우주탐사 기술을 알리고, 협력 가능성을 모색하고 있다”라고 말했다.

실제로 오는 누리호 4차 발사에는 무인탐사연구소가 자체 개발한 로봇 제어기와 모터 드라이버가 큐브위성에 탑재될 예정이며, 이를 통해 우주 환경에서의 기술 검증이 이뤄질 계획이다.

소형 위성의 시대, 저궤도를 둘러싼 기회와 과제

달 탐사 기술이 주목받는 한편, 지구 저궤도에서는 소형 위성 시장의 급성장이 계속되고 있다. 2024년 한 해에만 약 2,800기의 소형 위성이 발사되었으며, 이는 전체 위성 발사의 97%를 차지한다는 분석도 있다. 2025년 5월 기준, 궤도에 머물고 있는 활성 위성 수는 약 1만 1,700기에 달하며, 이 중 상당수가 상업적 또는 과학적 목적에 활용되고 있다. 큐브위성을 포함한 소형 위성 제작 및 발사 비용이 과거보다 크게 낮아지면서, 스타트업은 물론 교육기관과 개인 연구자까지도 참여할 수 있는 환경이 조성된 점이 성장의 주요 요인으로 꼽힌다.

이 같은 민간 주도 우주 산업의 참여와 투자 확대는 우주 산업 전반의 성장세를 견인하고 있다. 실제로 글로벌 우주경제는 2023년 기준 약 6,300억 달러 규모로 평가되며, 세계경제포럼(WEF)은 2035년까지 1조 8,000억 달러 규모로 확대될 것으로 전망하고 있다. 2024년 3분기에는 전 세계 우주 스타트업이 약 19억 달러의 투자를 유치하며, 전년 동기 대비 18% 증가를 기록했다. 일부 국가가 우주 관련 예산을 축소하는 상황에서도, 정부와 민간의 유기적 협력이 오히려 새로운 혁신의 기반이 되고 있다는 평가다.

그러나 위성 수의 급증은 우주 환경 관리라는 새로운 과제도 동반하고 있다. 특히 궤도 잔해, 이른바 ‘우주 쓰레기’ 문제는 점점 심각해지고 있다. 2023년 이후 발사된 위성 가운데 일정 비율은 수명이 짧아 잔해화될 가능성이 높으며, 이로 인한 궤도 충돌 위험도 기하급수적으로 증가하고 있다. 이를 해소하기 위한 먼지 제거 로봇 시장에 대한 관심도 높아지고 있으나, 시장 규모나 성장률에 대해서는 아직 불확실한 점이 많다.

AI 분석으로 진화된 우주 식량 개발

우주 식량 개발 분야도 유망 분야로 떠올랐다. 코스모(Cosmo) 시리즈는 무려 30종의 곰팡이를 발효시켜 생성된 물질을 대량 건조해 파우더 형태로 만드는 것을 기본으로 시작한다. 이 원료를 바탕으로, 우주인과 올림픽 선수 등 수많은 사람들의 신체 건강 데이터를 AI로 분석해 최적의 우주용 식품을 개발한다. 국제우주대회 현장에서는 프로토타입 형태의 우주 식품이 공개되었으며, 젤(Gel), 음료(Drink), 바(Bar) 형태로 구성됐다.

코스모젤(CosmoGel)은 비타민, 미네랄, 아미노산 등 필수 영양소를 모두 함유한 젤 형태의 식품으로, 미세 중력 환경에서도 신체의 균형을 유지하는 데 도움을 줄 수 있도록 설계되었다. 코스모드링크(CosmoDrink)는 전해질이 풍부하게 함유된 음료로, 우주에서 수분과 전해질 균형 유지를 목표로 한다. 코스모바(CosmoBar)와 코스모미트(CosmoMeat)는 각각 항산화 성분과 식물성 단백질로 구성되어, 우주비행사의 건강 유지에 기여할 수 있는 혁신적인 식품이다.

이러한 제품들은 단순한 식량을 넘어, 우주 환경 속 인간의 생존과 건강을 과학적으로 뒷받침하는 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 미래 우주 탐사에서 이 같은 식량들이 인류의 생존을 어떻게 뒷받침할지 귀추가 주목된다.

우주 탐사의 새로운 시대를 맞이하며

우주 개발의 진정한 ‘혁신’은 어디서 비롯될까? 기술력과 자본의 경쟁일까, 아니면 다양한 주체 간의 협력과 책임 있는 규제일까. 작은 변형 바퀴 하나, 자율 주행이 가능한 소형 로버, AI 기반으로 설계된 우주 식량 하나가 오늘날 우주 탐사의 판도를 바꾸고 있다. 

하지만 그 모든 혁신의 중심에는 반도체 기술이 자리한다. 발사체 제어, 인공위성, 탐사 로봇 등 다양한 우주 기술 발전을 위해서는 극한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 반도체가 필수적이다.

기술의 민주화가 가져온 기회와 책임을 어떻게 조화시킬지, 우리는 이제 ‘책임 있는 우주 여정’을 선택해야 한다. 새로운 영토 확장을 넘어, 지속 가능한 공존의 가치를 담아낼 때 비로소 우주는 우리 모두에게 열린 공간이 될 것이다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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2025년 봄, ‘지브리’가 전 세계를 뒤흔들었다. 정확히 말하자면, 챗GPT가 그린 ‘지브리 스타일’ 이미지 생성 기능이 화제를 모은 것이다. 챗GPT에 새롭게 추가된 이미지 생성 기능은 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있는데, 그중에서도 특히 지브리풍 이미지가 큰 인기를 끌었다. 많은 사람들이 SNS 프로필 사진을 지브리 스타일 이미지로 바꾸었고, 애니메이션에 관심이 없던 이들마저 ‘지브리’라는 이름에 익숙해질 정도로 지브리 스타일 열풍이 불었다.

이미지 생성 기능을 출시한 지 일주일 만에 총 1억 3,000만 명 이상의 이용자가 챗GPT로 7억 장 이상의 이미지를 생성한 것으로 나타났다. 이에 힘입어 챗GPT의 이용률도 폭증했다. 일주일 동안 앱을 사용한 주간 활성 이용자 수(WAU)는 5억 명을 돌파했으며, 이는 지난해 말 기준 3억 5,000만 명에서 약 30% 증가한 수치다.

같은 시기 유료 구독자 수도 450만 명이 증가해 누적 2,000만 명을 넘어섰다. 2022년 말 GPT-3.5 기반 챗GPT가 출시된 당시 5일 만에 100만 명의 사용자를 확보해 화제가 되었는데, 이번 이미지 생성 기능이 공개된 이후에는 불과 한 시간 동안 100만 명의 사용자가 새로 가입할 정도로 큰 반향을 일으켰다.

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지브리 스타일이 던진 질문: 창작의 경계는 어디까지?

예상치 못한 인기에 놀란 것은 오픈AI의 CEO, 샘 알트먼(Sam Altman)도 마찬가지였다. 샘 알트먼은 자신의 SNS 계정을 통해 “지난 10년 동안 암을 치료할 수 있는 초지능을 개발하기 위해 노력했지만, 당시에는 아무도 신경 쓰지 않거나 반감을 드러냈다”는 말과 함께 “그런데 이미지 생성 기능 출시 하루 만에 사람들이 지브리 스타일 그림을 즐기고 있는 모습을 보게 됐다”며 허탈한 심경을 전하기도 했다.

또한 그는 이미지 생성 기능의 폭발적인 반응으로 인해 GPU가 ‘녹아내리고 있다’고 표현하며 서버 부담이 가중되고 있음을 언급했다. 얼마나 많은 사람들이 이미지 생성 기능을 통해 유입되었는지 가늠할 수 있는 대목이다.

한편, ‘지브리 스타일’ 등 유명 작가나 애니메이션 스튜디오의 화풍을 모방한 이미지 생성이 유행하면서 대두된 논란도 있다. 바로 상업적 이용과 저작권 문제다.

일부 중고 거래 플랫폼에서 원하는 사진을 지브리풍 이미지로 유료 변환해 주겠다는 상업성 글까지 등장하기 시작했다. 챗GPT의 이미지 생성 기능을 사용하기 위해서는 유료 구독이 필요한데, 구독은 하고 싶지 않지만 몇 장의 이미지만 생성하고자 하는 이용자들을 대상으로 ‘장사’에 나선 것이다.

해당 서비스는 “사진을 보내주면 지브리 스타일로 만들어 준다”는 홍보 문구와 함께 이미지 당 500~3,000원 수준의 가격을 제시했다. 이에 따라 중고 거래 플랫폼 기업들은 논란을 방지하기 위해 AI 생성 이미지의 저작권 및 소유권에 대한 법적 기준이 명확하지 않다는 이유로, AI 생성 이미지의 거래를 제한한다고 발표했다.

지브리 스튜디오 등 원작자의 저작권 침해 논란도 뜨겁다. 이를 지적하는 이들이 많아지자, 오픈AI는 “프롬프트에 특정 아티스트 이름이 포함될 경우 해당 작가의 미학에 유사한 이미지를 생성할 수 있다”고 설명했다. 다만 저작권 침해 논란을 고려해 “현존 아티스트의 작풍을 기반으로 한 이미지 생성은 제한하는 시스템을 적용했다”고 밝혔다. 지브리 스타일 이미지 생성이 가능했던 이유에 대해서는 “미야자키 하야오 감독 개인이 아닌 스튜디오 전체의 작풍을 참고했기 때문”이라고 설명했다.

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AI가 창작을 대신하는 시대

AI의 콘텐츠 생성에 따른 사회적인 논란은 이번이 처음이 아니다. 지난해에는 유명 음악 프로듀서인 김형석 씨의 사례가 화제가 되었다. 그는 한 박람회의 주제가 공모전에서 심사위원으로 참가했는데, 이후 그가 올린 SNS 글이 주목을 받았다. 1등으로 선정한 곡이 완성도 높은 작품이라고 평가했지만, 며칠 후 주최 측으로부터 “AI로 만든 곡이라는데, 어떡하죠?”라는 연락을 받았다는 것이다. 상을 수여해야 할지, 말아야 할지, 그리고 앞으로 작곡가인 자신은 어떻게 살아야 하는지에 대한 고민을 담은 글이었다.

이때 사용된 툴은 ‘수노(SUNO)’라는 AI 작곡 프로그램이었다. 사용자가 곡의 내용을 설명하면 자동으로 가사를 써 주고, 스타일을 지정하면 2~3분짜리 분량의 노래를 두 곡씩 만들어 주는 서비스다. 누구나 무료로 사용할 수 있고, 유료 구독 시에는 상업적으로 사용해 수익을 창출할 수도 있다.

숙고 끝에, 주최 측은 해당 작품의 수상을 취소하지 않기로 결정했다. AI 사용에 대한 제한 조건이 없었고, 미래세대를 위한 박람회의 주제와 부합하기 때문에 최종 선정에는 문제가 없다는 입장이었다. 선정된 작품은 김형석 씨의 편곡을 거쳐 박람회 기간 사전 공연과 다양한 행사에서 활용되었다.

AI로 만든 음악은 이미 대중화되고 있다. AI 음악 공모전이 활발히 열리고 있고, 생성한 음악을 스트리밍 플랫폼에 등록하는 노하우도 널리 공유되고 있다. 국제저작권단체연맹(CISAC, International Confederation of Societies of Authors and Composers)의 연구에 따르면, 생성형 AI 음악의 시장 가치는 2028년 연간 160억 유로(약 24조 원), 향후 5년간 누적 400억 유로(약 59조 원)에 이를 것으로 예상된다. 2028년이면 생성형 AI 음악이 전체 스트리밍 플랫폼 수익의 약 20%를 차지할 것으로 전망하기도 했다.

그야말로 AI라는 도구만 있다면, 전문 지식 없이도 ‘딸깍’ 한 번에 80점짜리 결과물을 만들 수 있는 시대가 된 것이다. ‘창작의 대중화’가 현실화되고 있는 셈이다.

SF 작가 조안나 마체예브스카(Joanna Maciejewska)는 이러한 현상을 두고 쓴소리를 남기기도 했다.

“제가 미술과 글쓰기를 할 수 있도록 AI가 빨래, 설거지를 대신해 주기를 바라는 것이지, 제가 빨래와 설거지를 할 수 있도록 AI가 미술과 글쓰기를 대신해 주기를 바라는 것이 아닙니다.”

AI가 인간의 창작을 돕는 도구가 되기를 바랐지만, 실제로는 그 역할이 전도되고 있는 현실을 짚은 것이다.

그렇다면 우리는 AI의 ‘창작’을 어떻게 바라보아야 할까? 앞서 AI가 누구나 80점짜리 결과물을 만들 수 있는 도구라고 언급했다. 이 80점짜리 결과물을 ‘정말 쓸 만한’ 85점, 90점짜리로 만드는 것은 인간의 몫이다. AI가 낸 결과물을 개선하고 발전시키려면 해당 분야에 대한 기초 지식이 필수적이다. ‘딸깍’에서 끝나는 것이 아니라, 개인의 고유한 관점과 노력이 동반되어야 더 나은 결과물을 만들 수 있다.

앞으로 ‘일을 잘한다’는 것은 특정 분야에 대한 지식을 바탕으로 적절한 도구를 선택하고, 이를 효과적으로 조합해서 결과물을 만들어 내는 능력을 일컫게 될 것이다. 마치 유능한 음악 프로듀서가 음악의 주제와 방향성을 설정하고 다양한 소리를 믹싱해 최적의 결과를 만들어내듯이, 인간도 자기 일을 효과적으로 해내기 위해 다양한 도구를 오케스트라처럼 다루는 ‘오케스트레이션’ 능력이 중요해질 것이다. 우리는 이를 ‘프로듀서로서의 인간’이라 부를 수 있겠다.

AI가 창작까지 도맡아 할 수 있게 된 시대, 우리 모두가 ‘성공적인 프로듀서’로 설 수 있기를 바란다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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1994년, 컴퓨터 과학자인 레너드 애들먼(Leonard Adleman)은 컴퓨터가 아닌 작은 시험관을 이용해 수학 문제를 푸는 전례 없는 실험에 도전했다. 그가 선택한 문제는 ‘해밀턴 경로 문제(Hamiltonian Path Problem)’였다. 이 문제는 여러 도시(꼭짓점)와 도시 사이를 잇는 일방통행 도로(연결선)로 구성된 도표에서, 주어진 출발 도시에서 시작해 도착 도시까지 모든 도시를 단 한 번씩만 거치는 경로를 찾는 것이다. 도시의 수가 늘어날수록 가능한 경로의 수가 기하급수적으로 증가하기 때문에, 해밀턴 경로 문제는 기존 컴퓨터로는 효율적으로 해결하기 어려운 난제로 여겨져 왔다.

시험관 속 다양한 DNA 조각과 효소가 혼합된 액체로 이루어진 애들먼의 실험은 겉보기엔 단순한 생물학 실험처럼 보였지만, 실제로는 전통적인 계산 방식의 한계를 넘어서는 과감한 시도였다. 이후 ‘DNA 컴퓨팅(DNA computing)’이라는 새로운 연구 분야의 탄생을 알리는 획기적인 사건으로 평가받고 있다.

생명의 언어, 계산의 도구가 되다

DNA는 아데닌(Adenine), 티민(Thymine), 구아닌(Guanine), 시토신(Cytosine)이라는 네 가지 염기로 구성된 생명의 언어다. 이 염기들은 일정한 규칙에 따라 짝을 이루는데, 아데닌은 티민과, 구아닌은 시토신과 정확하게 결합한다. 퍼즐 조각처럼 맞물리는 이 구조는 단순히 정보를 저장하는 기능을 넘어, 생화학 반응을 통해 새로운 정보를 생성하는 연산 기능까지 가능하게 한다. 여기서 말하는 생화학 반응이란, 상보적인 염기쌍이 정해진 규칙에 따라 결합하고, 특정 효소가 DNA 조각을 잘라내거나 이어 붙이며 새로운 염기서열을 형성하는 과정을 말한다.

정보과학의 관점에서 보면 DNA는 정보를 표현하는 코드로 해석할 수 있다. DNA를 구성하는 네 가지 염기는 4진법의 기호처럼 작동하며, 길이가 n인 DNA 가닥은 4ⁿ개의 고유한 정보를 저장할 수 있다. 나아가, DNA는 연산 기능도 수행할 수 있다. 상보적인 염기서열 간의 결합, 효소에 의한 절단과 연결 등의 생화학 반응은 마치 논리 연산처럼 작동하기 때문이다. 애들먼은 이러한 DNA의 특성을 활용해 도표의 각 꼭짓점과 연결선을 특정 염기서열로 표현했다.

애들먼은 꼭짓점과 연결선을 모두 DNA로 변환한 후, 각각의 DNA 조각을 대량으로 합성해 하나의 시험관에 넣었다. 이들 사이에서는 상보적 염기끼리 결합하는 반응이 일어나며, 이 과정을 통해 다양한 꼭짓점의 조합, 즉 수많은 경로가 자발적으로 형성된다.

시험관 속 계산, 컴퓨터 개념을 재정하다

이론적으로, 시험관 내 DNA 조각들은 규칙에 따라 자발적으로 결합하면서 가능한 모든 경로가 한꺼번에 형성된다. 이후 애들먼은 이 중에서 문제의 정답이 될 수 없는 경로들을 단계적으로 걸러냈다. 먼저, DNA 조각의 길이를 기준으로 해밀턴 경로의 조건에 부합하는 가닥을 선별했다.

예를 들어, 도시가 7개일 경우, 해밀턴 경로를 나타내는 DNA는 7개의 꼭짓점과 6개의 연결선이 이어진 정확한 길이의 긴 DNA 가닥이어야 한다. 그는 ‘겔 전기영동’이라는 실험 기법을 이용해 DNA를 크기 별로 분리하고, 이 중에서 정해진 길이를 갖는 조각만 골라 다음 단계로 넘겼다.

하지만 길이가 맞는다고 해서 그것이 반드시 정답 경로는 아니다. 각 DNA 가닥이 모든 꼭짓점을 한 번씩 포함하고 있는지를 확인하기 위해, 애들먼은 각 꼭짓점에 해당하는 염기서열을 기준으로 하나씩 검증했다. 이때는 각 염기서열과 상보적인 DNA 조각을 자석 비드에 부착한 후, 해당 꼭짓점이 포함된 DNA 가닥만을 선택적으로 결합시켜 분리하는 방식을 사용했다.

이러한 과정을 반복하여 모든 꼭짓점이 포함된 경우만 남긴 뒤, 최종적으로 살아남은 DNA 가닥만이 해밀턴 경로의 조건을 모두 만족하는 정답 후보가 된다. 최종 단계에서는 남은 DNA를 PCR*로 증폭한 뒤, 염기서열을 분석해 실제로 어떤 경로를 나타내는지를 확인했다.

* PCR: 중합효소 연쇄 반응. 특정 DNA 서열을 대량으로 증폭하는 실험 기술

이 실험은 약 일주일에 걸쳐 진행되었으며, 반복적이고 세밀한 실험 절차가 요구되었다. 그러나 그 결과는 전 세계 과학계를 깜짝 놀라게 했다. DNA를 이용해 계산 문제를 해결할 수 있다는 사실을 직접 증명한 최초의 사례였기 때문이다.

이 실험이 갖는 의미는 단순히 문제를 풀었다는 데에 그치지 않는다. 애들먼이 보여준 가능성 자체가 하나의 혁명이었다. 단 하나의 시험관 안에는 수조 개에 달하는 DNA 분자가 존재할 수 있고, 이는 곧 그 안에서 수조 개의 계산이 동시에 이루어질 수 있음을 의미한다. 이는 기존 컴퓨터가 연산을 순차적으로 처리하는 방식과는 완전히 다른, 자연 기반의 병렬 처리 방식이다.

더욱이 DNA 연산은 에너지 효율 면에서도 탁월해, 일반 컴퓨터보다 훨씬 적은 에너지로 대량의 연산을 수행할 수 있다. 결국 애들먼의 실험은 단순한 수학 퍼즐을 해결한 사건이 아니라, 우리가 ‘컴퓨터’라고 여겨온 개념 자체에 근본적인 질문을 던진 사례였다. 정보가 저장되고, 정해진 규칙에 따라 조작될 수 있다면, 그것이 실리콘이든, DNA이든 그 자체로 계산을 수행하는 ‘컴퓨터’가 될 수 있음을 보여준 것이다.

DNA 컴퓨팅 연구 동향

애들먼이 일으킨 패러다임의 전환은 이후 생명 시스템의 원리를 공학적으로 활용하는 생체모방 기술(biomimicry)로 이어졌고, 기존의 실리콘 기반 반도체 설계에 새로운 방향을 제시하게 되었다. 특히 초고밀도 정보 저장과 초저전력 연산이라는 두 가지 기술적 과제를 동시에 수행할 수 있는 가능성에 이목이 집중되고 있다.

예컨대 DNA 기반 회로는 전통적인 ‘폰 노이만 아키텍처(Von Neumann Architecture)*’와 달리, 메모리와 연산 장치가 구분되어 있지 않다. 오히려 우리의 뇌처럼 데이터를 처리하면서 동시에 저장하는 구조를 갖는다. 이러한 방식은 복잡한 연산을 병렬로 수행하고, 다양한 입력 신호를 실시간으로 처리하는 데 있어 매우 효율적인 가능성을 열어준다.

* 폰 노이만 아키텍처(Von Neumann Architecture): 현대 컴퓨터의 기본 구조로, 메모리와 연산 장치가 분리되어 순차적으로 데이터를 처리하는 방식

또한 DNA는 실리콘 기반 반도체가 쉽게 따라갈 수 없는 압도적인 정보 밀도를 자랑한다. 예를 들어 DNA 1그램에는 최대 215페타바이트(PB), 즉 약 2억 1500만 기가바이트(GB)의 데이터를 저장할 수 있으며, 이는 DVD 약 8,600만 장에 해당하는 분량이다. 이처럼 DNA는 작은 부피에 방대한 정보를 담을 수 있을 뿐 아니라, 전력 소비 없이도 장기간 안정적으로 정보를 보존할 수 있어 친환경적이고 지속 가능한 미래 기술로 주목받고 있다.

2020년, 하버드대 조지 처치(George Church) 교수 연구진(고려대 천홍구 교수 공동 참여)은 효소와 자외선을 활용해 빛으로 DNA를 인쇄하듯 합성하는 새로운 기술을 개발했다. 이들이 사용한 TdT(Terminal deoxynucleotidyl Transferase)라는 DNA 합성 효소는 특정 금속 이온이 존재할 때에만 작동하는데, 연구진은 해당 이온을 ‘숨긴(caged)’ 상태로 보관하다가 자외선을 특정 위치에 조사함으로써 이온이 방출되고, 그에 따라 효소가 활성화되도록 설계했다.

이 방식은 기존의 생화학 반응 기반 DNA 합성과는 달리, 여러 가닥의 DNA를 동시에 병렬적으로 합성할 수 있다는 점에서 정밀성과 효율성 두 측면에서 획기적인 진보를 이룬 것으로 평가된다. DNA를 차세대 정보 저장 매체로 활용하려는 연구에 있어, 기술적 전환점을 마련한 성과라 할 수 있다.

이처럼 DNA를 초고밀도 디지털 저장 장치로 활용하려는 가능성은 점차 현실에 가까워지고 있다. 하지만 여전히 남아 있는 과제가 하나 있다. 바로, DNA에 저장된 정보를 얼마나 정확하게 복원할 수 있는가에 대한 문제다.

이에 대해 2025년, 중국 상하이 교통대학교 연구진은 핵심적인 해결책으로 ‘MPHAC-DIS(Massively Parallel Homogeneous Amplification of Chip-scale DNA for DNA Information Storage)’ 기술을 발표했다. 다소 복잡하게 느껴지는 이 명칭 속에는, 기술의 핵심 원리가 고스란히 담겨 있다.

기존의 PCR 기반 DNA 증폭 방식은 DNA 조각에 동일한 길이의 ‘프라이머(primer)’를 적용했지만, DNA 조각마다 상이한 열역학적 특성을 충분히 고려하지 못해 증폭 효율에 편차가 발생하고, 이로 인해 정보의 왜곡이나 손실이 초래되곤 했다.

이에 반해 ‘MPHAC-DIS’는 각 DNA 조각의 결합 특성과 자유 에너지(ΔG°)를 기반으로 정밀하게 설계된 맞춤형 프라이머를 적용함으로써, 모든 DNA 조각이 균일하게 증폭될 수 있도록 했다. 그 결과, 정보의 편중 없이 고르게 복원하는 것이 가능해졌으며, 이는 DNA 기반 저장 기술의 신뢰성과 정확성을 비약적으로 향상시켰다는 평가를 받고 있다.

실제로 연구진은 해당 기술을 활용해 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 디지털 파일을 DNA에 저장하고 이를 성공적으로 복원하는 데에 성공했다. 특히 일부 손상된 데이터에 대해서는 인공지능(AI) 기반의 이미지 복원 기술을 접목해 시각적으로도 고품질의 결과를 구현했다.

이러한 일련의 기술 발전은 머지않아 우리가 감상하는 영화, 촬영한 사진, 작성한 문서와 같은 디지털 자산들이 더 이상 실리콘 칩이 아닌, 수십억 년 동안 생명 정보를 품어온 DNA 분자 속에 저장되는 시대의 도래를 예고하고 있다.

DNA를 이용한 정보 저장 기술은 현재 암호화, 질병 진단, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있다. 예를 들어, DNA 서열을 무작위로 재배열하는 ‘DNA 셔플링(shuffling)’, 특정 정보를 서열 내에 삽입해 원본성과 출처를 증명하는 ‘DNA 워터마킹(watermarking)’ 기술은 높은 수준의 데이터 보안과 디지털 저작권 보호 수단으로도 주목받고 있다. 이처럼 생명의 언어인 DNA는 이제 연산, 저장, 보안까지 아우르는 차세대 정보 기술 매체로 진화하고 있다.

물론, 아직 극복해야 할 과제도 존재한다. DNA 컴퓨팅은 느린 연산 속도와 높은 비용이라는 두 가지 한계를 안고 있다. DNA의 생화학 반응은 실리콘 칩의 전자 신호만큼 빠르지 않고, 염기서열의 합성과 분석에도 상당한 시간과 자원이 소요된다. 그러나 지금까지의 연구는 그 한계 너머의 가능성을 끊임없이 증명해왔다. DNA는 단순한 저장 매체를 넘어, 임상 진단, 클라우드 시스템, 인공지능 회로와 같은 복합적인 정보 처리 기술로 진화하고 있으며, 그 응용 범위는 점점 더 넓어지고 있다.

우리는 지금, 생명의 언어가 기술의 언어로 새롭게 쓰이기 시작하는 전환점에 서 있다. 미래의 반도체가 반드시 실리콘일 필요는 없다. 생명 정보를 품고 있는 이 작은 분자가, 머지않아 인류의 기술까지 담아낼 준비를 하고 있다. 돌이켜보면, 인류의 삶을 한 단계 도약시킨 위대한 과학적 성취 대부분은 호기심에서 비롯된 자유로운 탐구에서 시작되었다. 알베르트 아인슈타인은 제약 없는 상상력의 가치를 강조하며 다음과 같은 말을 남겼다.

“상상력은 지식보다 중요하다. 지식은 우리가 아는 것에 머물지만, 상상력은 그 너머의 세상까지 펼쳐 보인다(Imagination is more important than knowledge. Knowledge is limited. Imagination encircles the world)”

DNA라는 생명의 언어를 향한 상상은 지금, 기술의 미래를 여는 또 하나의 언어로 번역되고 있다. 그 상상은 아직 낯설고 생소하지만, 언제나 그래왔듯 미래는 그런 낯선 질문에서부터 시작된다. 그리고 언젠가, 우리가 품었던 그 상상은 지식이 되고, 기술이 되고, 삶이 될 것이다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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물속에 포함된 미세플라스틱과 과불화탄소화합물(PFAS)은 인체 건강에 점점 더 위협이 되고 있다. 일반적으로 지름 5mm 이하의 플라스틱을 미세플라스틱이라고 통칭하는데, 이 크기가 100나노미터(nm)보다 작아지면 나노플라스틱으로 분류된다.

대부분의 미세플라스틱은 장에서 흡수를 하지 못하고 배출되지만, 플라스틱 입자의 크기가 작아질수록 체내 흡수 가능성은 높아진다. 흡수된 일부 나노플라스틱 중 배출되지 못한 입자들은 혈액을 따라 돌다가 우리 몸 곳곳에 침투하게 된다. 미세플라스틱과 인지장애와의 높은 연관성은 이미 많은 연구에 의해 속속 밝혀지고 있으며, 미세플라스틱이 환경호르몬처럼 작용해 내분비계 교란을 초래할 수 있다는 것도 잘 알려진 사실이다.

또한 김 서림 방지 코팅 등에 사용되는 과불화탄소화합물은 한번 환경으로 흘러가면 영원히 분해되지 않기 때문에 ‘영원한 화합물’이라고도 불린다. 과불화탄소화합물은 테플론(PTFE)* 고분자를 합성할 때 사용되거나 산업 전반에서 광범위하게 활용되고 있지만, 이 물질 역시 내분비계에 영향을 끼친다. 이에 따라 플라스틱의 분해 및 재활용을 촉진하는 기술의 개발, 테플론을 대체하는 친환경 코팅 기술 개발이 큰 관심의 대상이다.

* 테플론(PTFE): 폴리테트라플루오로에틸렌(PTFE)으로 만든 비점착성 합성 고분자 물질로, 주로 조리기구 코팅과 산업용 부품에 사용된다.

화학 산업은 왜 ‘친환경’이 어려울까?

한편, 화학 산업은 환경에 악영향을 미칠 수 있는 유기 용매, 중금속 등의 폐기물에서 자유로워지지 않는 이상 친환경 산업으로 자리매김하기 어려울 것이다. 제약 산업을 예로 들자면, 약물을 합성하는 과정은 여러 단계를 거칠 수밖에 없다. 이 과정에서 최종 산물에는 유독한 물질이 포함되지 않더라도, 합성 과정에서 유기 용매나 중금속의 사용이 불가피할 수 있다. 따라서 특정 타깃 화합물이 정해진 경우, 공정의 단순화, 친환경적인 반응 조건의 채택, 반응 수율의 향상, 분리 및 정제 단계의 최소화 등을 통해 화학 폐기물의 양을 줄이는 것이 필수적이다. 

또한 사고를 실시간으로 감지하고 즉시 대응해 확산을 막는 ‘동적 감시체계(active surveillance system)’와 ‘포인트 오브 케어(point-of-care) 시스템’도 필요하다.

향후 우리나라를 포함한 대부분의 선진국은 초고령화 사회로 접어들게 되어 노인의 간병을 전담하는 직종이 사회 안전망 구축에 큰 역할을 하게 될 것이다. 최근 급속하게 발전하고 있는 휴머노이드 로봇 기술은 노인 및 환자 돌봄 서비스 분야로의 적용 가능성도 높이고 있다.

다만, 휴머노이드 로봇이 인간을 본격적으로 대체하기 위해서는 로봇의 피부(skin)가 인간과 유사한 촉감과 온도를 갖추고, 반복적인 접힘과 눌림 등의 자극에도 구조적인 안정성을 유지해야 할 것이다. 이와 더불어, 돌봄 대상의 신체 이상 징후를 바로 감지할 수 있는 센서 역할까지 수행할 수 있어야 한다. 이러한 특성을 충족하는 휴머노이드 로봇은 화학 공장에서도 센싱, 구동, 그리고 포인트 오브 케어 기능을 모두 수행할 수 있어 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.

인공지능에 의한 화학 분야 기술 혁신

2024년 노벨화학상은 단백질의 구조를 예측하는 AI 프로그램과 지금까지 세상에 존재하지 않았던 단백질을 합성하는 기술을 개발한 세 명의 연구자에게 돌아갔다. 모든 생명체는 체내에서 다양한 화합물을 합성하고 분해하며 살아가는데, 이 모든 과정을 가능하게 하는 것이 바로 효소 단백질이다. 이러한 효소 단백질 구조를 정확히 아는 것이 모든 신약 개발의 출발점이 된다. 인체에는 적어도 7만 5천 개 이상의 효소 단백질이 존재한다. 단백질 구조를 밝혀내기 위해서는 단백질의 결정을 기르고, X-ray 회절 패턴을 얻은 뒤, 이 데이터를 기반으로 계산을 거쳐야 하는데 이 과정은 매우 오랜 시간이 소요된다.

아미노산들이 연결되어 형성되는 펩타이드는 나선형, 판상형 등 다양한 구조를 가지는데, 이들 구조가 3차원적으로 조립되어 전체 효소 단백질 구조를 만든다. 흥미롭게도, 특정 아미노산 서열은 오직 하나의 구조만을 형성하기 때문에, 원칙적으로는 아미노산 서열만 알아도 단백질 구조를 예측할 수 있다.

이러한 아이디어에 기반해 전 세계 과학자들은 ‘단백질 구조 예측 경기(CASP)*’에서 각자가 개발한 프로그램의 정확도를 겨뤄 왔다. 구글 딥마인드 ‘데미스 하사비스(Demis Hassabis)’ CEO는 2018년 대회에 처음 참가해, 약 60% 정도의 예측 정확도를 지닌 ‘알파폴드(AlphaFold)’라는 프로그램으로 다른 경쟁자들을 압도해 버렸다. 당시 기존 최고 수준의 프로그램 예측 정확도가 40% 정도였음을 고려하면, 알파폴드를 가히 생태계 파괴자라고 불러도 과언이 아니다. 이후 알파폴드의 성능은 더욱 향상되어, 현재는 90%가 넘는 정확도로 단백질 구조를 예측할 수 있다. 이는 곧, 아미노산 서열만으로도 단백질 구조를 예측할 수 있어, 신약 개발을 위해 더 이상 단백질 결정학의 도움을 받을 필요가 없어진 것을 의미한다.

* 단백질 구조 예측 경기(CASP): Critical Assessment of Structure Prediction의 약자로, 단백질 3차원 구조 예측 기술의 정확도와 성능을 겨루는 국제 대회

데미스 하사비스 CEO와 함께 노벨상을 수상한 ‘데이비드 베이커(David Baker)’ 미국 워싱턴대 교수는 최근 자연에는 존재하지 않는 아미노산 서열을 이용해서 탁월한 촉매 활성을 지닌 효소 단백질을 합성하는 데 성공했다. 이제는 자연을 뛰어넘는 성능의 인공 단백질을 합성하는 것이 더 이상 낯설지 않은 시대가 된 것이다.

한편, 미세플라스틱의 위협이 커지면서 플라스틱을 분해하는 미생물의 활용 가능성에 대한 관심도 높아지고 있다. 인공지능 기술을 이용하면, 이러한 미생물에 존재하는 플라스틱 분해 효소의 구조를 밝혀내고, 이를 능가하는 효소 단백질을 개발할 수 있을 것이다. 이 효소 단백질의 아미노산 서열을 만들 수 있는 염기 서열을 미생물 유전자에 넣고, 이 미생물을 배양하면 플라스틱 생분해 기술의 상용화를 앞당길 수 있을지도 모른다.

AI와 함께하는 친환경 화학의 미래

2022년 울산과학기술원(UNIST)의 ‘바르토슈 그쥐보프스키(Bartosz Grzybowski)’ 특훈교수(IBS 첨단연성물질 연구단 단장)는 화학 공정에서 나오는 폐기 부산물을 활용해 상용 약물을 합성하는 경로를 제안하는 프로그램을 개발하고, 이를 『네이처(Nature)』에 발표했다. 이 프로그램은 천연물 합성에서 최적의 경로를 찾아내는 데 활용될 수 있다.

또한, 그쥐보프스키 교수는 서울대 현택환 석좌교수(IBS 나노입자 연구단 단장)와의 협업을 통해, 수전해 수소 생산에서 산소 발생 반응에 쓰이는 전극 촉매 물질의 성능을 예측하고 발굴하는 AI 프로그램을 개발했다. 이 연구를 통해 새로운 페로브스카이트(perovskite)* 기반 산화물 전극 물질도 설계해냈다.

* 페로브스카이트(perovskite): 특정 결정 구조를 갖는 무기화합물로, 태양전지나 촉매 등 다양한 소재로 활용됨

테플론을 대체하는 코팅 소재의 개발에도 인공지능 기술이 적용될 수 있음은 너무나 자명하다. 다양한 분야에서 물질 개발 속도를 획기적으로 향상시키고 최적의 합성 경로를 사용하며 화학 폐기물의 양을 줄이는 것이 가능해진 것이다. 이제 화학은 보다 친환경 산업에 가까워지고 있다.

더 나아가, 휴머노이드 로봇의 화학 산업 적용 및 돌봄 서비스에서의 실제 상황 학습을 통해, 보다 안전한 화학 공정을 설계하고 실시간 포인트 오브 케어 관리까지 가능한 미래가 머지않았다. 로봇이 자체적으로 스킨 소재를 개발하고 보수까지 수행하는 미래가 펼쳐질 수도 있다.

가까운 미래를 조망해 보자면, 화학 기술과 로봇·인공지능 기술은 한 몸이 되어 친환경 산업으로 변모해 갈 것이다. 또한 사람이 직접 투입하기 힘든 원전 폐기물 처리나 독성 화학물질의 합성 및 분리·정제·처리 과정에서도 로봇과 인공지능은 필수적인 산업 기술 요소가 될 것이다.

하지만 좀 더 먼 미래까지 이러한 장밋빛 전망이 유효할지는 확신하기 어렵다. 어쩌면 인간이 완전히 배제된 화학 산업에서, 인간을 넘어서는 지능과 자아를 지닌 인공지능이 초래할 수 있는 문제에 대한 대비가 필요할지 모른다. 인간의 건강에 지대한 영향을 끼치는 화학 산업에 한해서는 인공지능의 능력을 억제하여 적용하는 것이 현명하다는 생각이 든다.

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Behind the CHIP  – Season 2

삼성전자 반도체 뉴스룸의 인기 시리즈 ‘Behind the CHIP’이 두 번째 시리즈로 돌아왔다. 총 10회에 걸쳐 공개되는 ‘Behind the CHIP’ 시즌 2에서는 5명의 IT/테크/지식 전문가들이 칼럼을 통해 반도체 생태계와 기술 트렌드를 깊이 있게 분석한다.

특히 이번 시즌에서는 생물학, 화학, AI, 영화 등 더욱 다채로운 분야의 전문가들이 IT 산업 전반의 변화와 함께 첨단 기술이 우리 삶에 미칠 영향을 다각도로 조명할 예정이다. 5명의 전문가들이 남다른 통찰력으로 소개하는 흥미로운 기술 이야기를 지금 바로 만나보자.

2014년에 개봉한 SF 영화 ‘엣지 오브 투모로우’는 인류와 외계 종족 ‘미믹’ 간의 최후의 전쟁을 그린 작품이다. 톰 크루즈가 연기한 주인공, ‘윌리엄 케이지’는 전투 도중 사망할 때마다 전쟁이 시작되기 직전으로 되돌아가는 특수한 능력을 갖고 있다. 그는 외계 종족과의 전쟁에서 승리하기 위해 ‘죽음, 환생, 전쟁… 또다시 죽음’이라는 잔혹한 무한 루프를 반복하며, 전쟁에서 이기기 위한 노하우를 습득하게 된다. 마치 단 하나의 목숨으로 스테이지를 클리어해야 하는 비디오 게임처럼 말이다.

‘엣지 오브 투모로우’는 ‘외계 종족과의 전쟁’과 ‘타임루프’라는 흥미로운 설정을 통해 대중성과 작품성을 동시에 인정받으며, SF 장르의 매력을 다시금 부각시킨 작품으로 평가받는다. 이 영화에는 SF 마니아들의 상상력을 자극하는 첨단 기술이 등장하는데, 바로 병사의 전투 능력과 신체 능력을 극대화하는 장비,‘엑소슈트(Exosuit)’다.

이번 기사에서는 단순히 상상력에 그치는 것이 아닌 현실 속 기술로 발전하고 있는 엑소슈트에 대해 집중적으로 살펴보고자 한다.

신체 기능 강화 부스터! 엑소수트는 무엇일까?

위 영상에서도 엿볼 수 있는 엑소수트는 ‘엑소스켈레톤(Exoskeleton)’ 또는 ‘웨어러블 로봇(Wearable Robot)’으로도 불린다. 쉽게 탈부착이 가능한 이 장치는 사람의 몸에 착용하는 외골격형 보조장치로, 인간의 신체 기능을 보완하거나 증강하는 역할을 한다. 착용자의 움직임에 동력을 더해 근력을 보조하거나, 특정 부위의 부담을 줄여주는가 하면, 마비된 신체 부위를 대신 움직이도록 설계되기도 한다.

영화 ‘엣지 오브 투모로우’에서는 병사들의 전투 역량 강화를 목적으로 엑소슈트를 대량 생산하고 보급하는 설정이 등장한다. 윌리엄 케이지를 비롯한 병사들은 엑소슈트를 착용한 채 외계 종족과의 전쟁에 투입되는데, 그 성능은 가히 상상을 뛰어넘는다. 달리기, 점프, 대시는 물론, 자동차를 종이 박스 밀듯 가볍게 밀어낼 수 있을 정도로 신체 능력을 극대화해준다. 훈련된 병사라면 주먹과 검술을 활용한 외계 종족과의 근접 전투도 가능하다.

뿐만 아니라, 이 장비는 무거운 무기와 장비를 운반할 수 있도록 설계되어 있다. 소형 화기부터 대형 기관총, 로켓과 유탄 발사기까지 장착 가능한 무기 시스템이 내장되어 있어, 개개인 맞춤형 화력 강화도 가능하다.

이 영화를 본 SF 마니아라면 한 번쯤은 이런 생각을 해봤을 것이다. ‘나도 저 수트, 꼭 한 벌 갖고 싶다!’라는 생각 말이다. 물론 현실에서는 톰 크루즈처럼 죽었다가 다시 살아날 수 있는 능력도 없고, 외계 종족과 싸울 일도 없다. 하지만 매일 같은 시간, 같은 장소로 출근하는 우리의 일상을 되돌아보면, 어쩌면 우리도 나름의 ‘무한 루프’를 살아가고 있는지도 모른다. 그렇다면 이왕 반복되는 인생, 엑소슈트 하나쯤 장착하고 아침 출근길을 정복해 보는 건 어떨까?

그 첫걸음은 우선 슈트를 알아보는 일이다. 지금부터 엑소슈트(a.k.a. 웨어러블 로봇) 기술의 현재와 미래를 함께 살펴보자.

※ 단, 실제로 엑소슈트를 착용하고 출근하면 지하철 개찰구를 통과할 수 없으니, 착용은 마음속으로만!

영화 속 엑소슈트의 현실 가능성

사실 웨어러블 로봇은 이미 출시되었고, 현재도 더욱 정교하고 고도화된 형태로 진화하고 있다. ‘엣지 오브 투모로우’에 등장한 엑소슈트 디자인 또한 실제 군사용 웨어러블 로봇 기술과 연구를 바탕으로 제작된 것으로 알려져 있다.

현재 웨어러블 로봇은 사용 목적에 따라 군사용, 산업용, 의료용으로 크게 구분되며, 각자의 기술적 요구와 사용 환경에 맞게 개발이 진행되고 있다. 지금부터 활발한 연구가 진행되고 있는 분야별 대표 사례를 중심으로 웨어러블 로봇 기술의 현주소와 가능성을 알아보자.

군사용: “아이언맨은 못 돼도 군장 무게는 줄이자”

영화 속 엑소슈트가 가장 닮고 싶은 현실 기술은 단연 군사용 웨어러블 로봇 장비다.

대표적인 군사용 웨어러블 로봇 기술로는 미 항공 우주·방산 기업 록히드마틴(Lockheed Martin)이 개발한 ‘오닉스 엑소스켈레톤(ONYX Exoskeleton)’을 들 수 있다. 이 장비는 전동식 하체 외골격 장치로, 사용자의 근력과 지구력을 향상시켜 부상과 피로를 줄이고, 군인들이 고강도 임무를 수행할 수 있도록 돕는다. 미시간 대학교의 연구에 따르면, 사용자가 약 18kg(40파운드)의 배낭을 착용하고 경사면을 오를 때 더 적은 에너지를 소모한 것으로 나타났다.

또 다른 예로는 DARPA(미국 국방고등연구계획국)에서 개발 중인 ‘워리어 웹(Warrior Web)’ 프로젝트가 있다. 해당 프로젝트는 군인들의 무릎, 허리 등의 관절 부담을 줄이기 위한 경량형 언더슈트 개발을 목표로 하며, 부상의 위험을 최소화하고 기동성을 향상하는 데 초점을 맞추고 있다.  

비록 현재의 군사용 엑소슈트 기술은 영화처럼 멋지고 화려하지는 않지만, 언젠가는 미래 전장의 모습을 바꿔놓을지도 모른다. 무엇보다 중요한 건 시작이 반이라는 사실이다.

산업용: “웨어러블 로봇으로 효율도, 안전도 UP!”

산업 현장에는 물류 작업, 조립 라인, 차량 및 항공 정비 등 사람의 힘만으로는 감당하기 어려운 고강도 작업이 많다. 만약 이러한 환경에서 작업자의 신체에 가해지는 부담은 줄이면서 업무의 효율성을 높일 수 있다면 어떨까? 기업들은 직원들의 안전과 생산성 향상을 위해 앞다퉈 웨어러블 로봇을 도입하려고 할 것이다. 웨어러블 로봇 기술은 말 그대로 ‘폭발적인 경제적 잠재력’을 가진 시장인 것이다.

이러한 가능성을 눈치챈 전 세계 스타트업들은 지금 이 순간에도 산업용 웨어러블 슈트 개발에 박차를 가하고 있다.

독일의 웨어러블 로봇 기업, 저먼 바이오닉(German Bionic)은 산업용 웨어러블 슈트 시장에 뛰어든 기업 중 하나다. 이들이 제작한 엑소슈트 ‘아포지(Apogee)’는 최대 36kg의 하중을 보조할 수 있고, 사용자의 허리와 무릎에 가해지는 부담을 줄여준다. 또한, 아포지(Apogee)는 사용자의 움직임을 실시간으로 분석해 부상 위험이 높은 동작이나 비효율적인 작업 방식을 파악한다.

한편, 현대자동차·기아는 보다 미니멀하고 가벼운 접근을 시도했다. 이들이 개발한 ‘엑스블 숄더(X‑ble Shoulder)’는 무전원 기반의 초경량 어깨용 보조 장비로, 탄소 복합 소재를 사용해 내구성과 경량화를 동시에 만족시켰다. 특히 산업 현장에서 팔을 위로 올려 작업하는 ‘윗보기 작업’시 어깨 부담을 줄여주는 데 효과적이라는 평가를 받고 있다. 실제 현장 테스트 결과에 따르면, 엑스블 숄더를 착용 시 어깨 관절에 가해지는 부하가 최대 60%까지 감소하는 것으로 나타났다.

참고로 글로벌 엑소슈트 시장 규모는 2025년 43.4억 달러에서 2032년 129.5억 달러까지 성장할 것으로 전망된다. 이는 외계 종족과 싸울 일은 없더라도, 허리를 지키는 데는 진심인 지구인들이 많다는 이야기다.

의료용: “기술력으로 증명한 한국형 엑소슈트”

2024년, 스위스에서 ‘사이배슬론(Cybathlon)’ 국제대회가 개최되었다. 이 대회는 로봇 기술을 통해 장애를 극복하자는 취지로 시작된 국제 경기로, 일명 ‘사이보그 올림픽’이라고도 불린다. 이번 대회에서는 한국과학기술원(KAIST)이 개발한 ‘워크온슈트F1(WalkON Suit F1)’이 웨어러블 로봇 부문에서 최종 우승을 차지했다.

대회에 출전한 KAIST 연구팀은 제한 시간 내에 다양한 난이도의 미션을 수행했다. 좁은 기차 좌석 미션부터 짐 옮기기, 자유 보행, 문 통과하기, 주방에서 음식 다루기까지. 모든 미션을 로봇의 힘을 빌려 단 6분 41초 만에 완수했다. 정말 경이로운 순간이 아닐 수 없다.

이러한 성과는 12개의 전동 관절, 인공지능 신경망 구현을 위한 AI 보드, 그리고 초당 1,000회의 로봇 균형을 측정하는 지면 반력 센서 기술이 결합된 결과이다. 특히 이번 대회에서는 사용자가 로봇을 스스로 호출하여 휠체어에서 도킹할 수 있는 기능까지 구현했다.

이쯤 되면 웨어러블 로봇은 더 이상 공상과학이 아니라, 곧 실현될 미래 기술 분야 중 하나라고 해도 과언이 아니다.

웨어러블 로봇이 일상에 들어올 그날까지

물론, 우리가 매일 아침 지하철을 뚫고 출근할 때 입을 ‘톰 크루즈용 엑소슈트’는 아직 없다. 하지만 산업 현장에서 일하는 이들에겐 벌써 현실이 되었고, 군사 분야에서는 실용화에 다가서고 있으며, 의료 분야에서는 기적의 기술이 되어가고 있다.

웨어러블 로봇 시장은 향후 지속적인 성장이 전망되며, 그 중심에 한국의 기술력이 있다는 점은 매우 고무적인 사실이다. 현재는 일상 속에서 경험하기 어려운 기술이지만, 머지않은 미래에는 출근길 필수템이 될지도 모른다. 언젠가는 ‘웨어러블 로봇 룩’이 대중화되어 패션 잡지 화보에 등장할 날이 올지도 모를 일이다.

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※ 본 칼럼은 외부 필진의 견해로, 삼성전자 DS부문의 공식 입장과 다를 수 있습니다.

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