· SK하이닉스가 투자한 산업 AI 전문 스타트업 ‘가우스랩스’, 센서 데이터를 활용해 제조 공정 결과를 예측하는 가상 계측 AI 솔루션 ‘Panoptes VM’ 양산 적용

· Panoptes VM을 통해 공정 산포 평균 21.5% 개선 및 수율까지 개선하는 효과 얻어

· 작년 12월부터 SK하이닉스 박막 증착 공정에 Panoptes VM 도입, 향후 다른 공정으로도 확장 계획

SK하이닉스가 반도체 공정에 AI 솔루션을 도입해 생산 운영 효율 및 수율 개선에 나섰다.

지난 11월, SK하이닉스가 투자한 산업 AI 전문 스타트업 ‘가우스랩스’는 가상 계측 AI솔루션 Panoptes VM(Virtual Metrology) 소프트웨어 제품을 출시했다. SK하이닉스는 12월부터 Panoptes VM을 양산 팹(Fab)에 도입해 사용하고 있다.

Panoptes VM은 제조 공정 결과를 센서 데이터를 활용해 예측하는 가상 계측 AI 솔루션으로, Panoptes 라는 이름은 그리스 신화에 나오는 눈이 백 개 달려 모든 것을 보는(the all-seeing) 거인, ‘판옵테스’에서 따왔다. 즉, 제조 공정 중 벌어지는 모든 일을 모니터링 한다는 의미이다.

Panoptes VM이 우선적으로 도입된 박막 증착* 공정은 웨이퍼 위에 박막을 씌우는 핵심적인 과정으로, 박막의 두께와 굴절률은 반도체의 품질과 직결된다. 하지만 미세한 박막에서 이를 계측하는 과정에는 많은 시간과 자원이 소요되어, 전수 계측하는 것은 매우 어렵다.

SK하이닉스는 이를 해결하기 위해 박막 증착 공정에 Panoptes VM을 도입했다. 그 후 Panoptes VM을 통해 분석된 데이터 결과값을 APC*와 연동하여 공정 산포* 평균 21.5% 개선 및 수율까지 향상되는 효과를 얻었다. 향후 SK하이닉스와 가우스랩스는 박막 증착 공정 외 다른 공정에도 횡전개 확대 진행을 검토하고 있다.

* 박막 증착 (Thin Film Vapor Deposition): 박막은 진공 증착이나 스패터링 등을 이용하여 절연된 반도체, 유리, 세라믹 등의 기판상에 형성된 아주 얇은 피막으로, 웨이퍼 위에 물리적/화학적 반응을 통해 박막을 입히는 공정
* APC(Advanced Process Control): 제조 산업에서 제품의 생산을 위한 공정 진행 시 장비의 최적 공정 조건을 찾아주는 솔루션

* 산포: 해당 공정에서 생산된 제품들의 품질 변동 크기로, 산포가 줄어들수록 불량 가능성이 줄어들기에 산포가 적정 수준을 넘어서지 않도록 관리해야 함

제조 공정에서 발생하는 실제 데이터에 AI 기술을 활용한 가상 계측 모델은 실제 계측 장비와 유사한 예측 정확도를 보인다. 이러한 가상 계측을 통해 제조사는 100% 전수 검사하는 것과 같은 효과를 볼 수 있으며, 이 가상 계측 데이터를 활용해 얻을 수 있는 효과는 무궁무진하다.

가우스랩스의 김영한 대표는 “가우스랩스는 최고의 AI 기술을 통해 제조 현장에 의미 있는 효과와 큰 가치를 제공할 수 있는 난제들을 공략해 해결하고 있다”라며 “Panoptes VM을 필두로 제조업에 혁신을 이끌어 나갈 제품들을 지속 개발할 것”이라고 전했다.

이번 AI 솔루션 도입에 대해 SK하이닉스 제조/기술 김영식 부사장은 “SK하이닉스는 가우스랩스와의 협력을 통해 한층 지능화된 스마트팩토리(Smart Factory) 구현에 힘쓰고 있다”며 “반도체 개발 및 생산 전반에 AI 기술을 접목하여 기술 우위를 지속 확보해 나갈 것이며, 이번 Panoptes VM 도입은 시작일 뿐”이라는 비전을 밝혔다.

제조공정을 감시하는 거인을 만들다 – Panoptes VM 담당자 인터뷰

Q. 가우스랩스, ‘산업 AI 소프트웨어 전문 스타트업’이라고 들었는데, 산업 AI는 무엇이고 어떤 역할을 하나?

▲ 산업 AI의 도입 효과와 그 가치에 대해 설명하는 가우스랩스 임동균 매니저

임동균 매니저: 산업 AI는 말 그대로 산업 설비에서 발생하는 데이터를 AI 기술을 활용해 분석하여 산업현장에서 사용되도록 하는 것을 의미한다. 가우스랩스는 제조업에서 ▲품질관리 ▲생산 스케줄링 ▲장비 수리 및 유지 ▲프로세스 및 장비 제어 ▲프로세스 모니터링 등 크게 다섯 가지 영역에서 AI 도입 효과가 클 것으로 보고 있다.

상담 챗봇, 관심상품 추천 같은 소비자 향(向) AI 서비스는 이미 친숙할 것이다. 반면 산업 AI가 아직 낯선 이유는 소비자 향 AI보다 높은 정확도와 신뢰성이 요구돼 상용화되는 데 더 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 예를 들어 관심상품 추천의 정확도가 낮을 때와 제조 공정에 영향을 미치는 분석 결과의 정확도가 낮을 때를 비교해보면, 당연히 후자의 피해가 훨씬 클 것이다.

산업 AI는 소비자 향 AI에 비해 아직 상용화 되지 않았지만 그만큼 발전의 여지가 무궁무진한 블루오션이라 할 수 있다. 현재 가우스랩스는 제조 프로세스 모니터링에 우선 집중하여 제품을 개발하고 있고, 최근 AI 기반 가상계측 솔루션 Panoptes VM을 출시했다. 이 제품은 작년 12월부터 SK하이닉스에 도입돼 현재 사용되고 있다.

Q. ‘가상계측’은 무엇인가?

▲ 가상계측의 개념과 그 필요성에 대해 설명하는 노도형 TL

노도형 TL: 제조사는 제품이 생산되는 과정 중간중간에 제품이 잘 만들어지고 있는지 품질을 측정하는데, 이를 계측이라고 한다. 그런데 생산하는 모든 제품에 대해 계측을 진행하기에는 소요되는 시간과 자원이 어마어마해 보통 샘플링(Sampling)을 통해 계측을 실시한다. 전수 검사를 하지 않고, 일부만 검사한다는 의미이다. 이때 샘플링되지 않은 제품들에 대해 물리적인 측정 대신 장비 센서 등의 데이터에 기반해 가상으로 품질을 예측하는 것을 바로 가상계측이라고 한다.

정현경 TL: SK하이닉스에서 이번에 Panoptes VM을 도입한 박막 증착 공정을 예로 들어 설명하면, 공정 중에 발생하는 챔버 안의 압력, 온도, 분사 거리, 가스 주입량, 전류량 등의 데이터를 수집해 Panoptes VM을 통해 웨이퍼 위에 증착된 필름의 굴절률과 두께와 같은 공정 결과값을 예측하는 것이다. 전수 검사 없이도 전수 검사한 것 같은 효과를 얻을 수 있다는 게 장점이다.

반도체 제조에서는 제품 패턴이 미세화됨에 따라 계측에 대한 니즈가 점점 더 높아지고 있다. 하지만 실 계측을 늘리는 데는 한계가 있어 가상 계측에 대한 필요성이 더 커지고 있다. 가상계측은 예전부터 존재했던 개념으로, 이에 대한 연구 및 실제 공정에 도입하려는 시도는 계속 있어왔다.

▲ Panoptes VM의 기능적 설명을 위해 Panoptes VM 홍보 영상에서 일부 발췌 (출처: 가우스랩스 공식 유튜브 채널)

Q. 기존에는 가상계측을 실제 공정에 도입하는 데에 어려움이 많았다는 얘기인지?

▲ 당사 증착 공정에 가상계측 도입할 때의 어려움을 설명하는 정현경 TL

정현경 TL: 먼저 실 계측 데이터가 많지 않다 보니 공정 결과에 대한 분석 진행 자체가 쉽지 않았다. 그리고 한 공정 내에서 나오는 장비 센서 데이터가 수백 개이다 보니, 이렇게 다양한 센서 데이터 중 결과값에 영향을 미치는 유의미한 파라미터를 찾아내는 것의 난이도가 매우 높았다. 한마디로 정확도가 높은 가상 계측 모델을 만들기가 어려웠다.

노도형 TL: 데이터 드리프트와 시프트*(Data Drift and Shift)로 인한 어려움도 많았다. 시간에 따라 장비 상태는 조금씩 변화하는데, 이로 인해 데이터 드리프트 현상이 발생한다. 그리고, 장비는 주기적으로 유지 보수를 해줘야 하는데, 이로 인해 데이터 시프트도 발생하게 된다. 이렇게 데이터 자체에 변화가 생기게 될 경우, 엔지니어가 모델을 계속 업데이트해 줘야 하다 보니, 관리의 부담도 컸다.

* 데이터 드리프트와 시프트: 데이터가 예측하지 못한 변화에 의해 통계적 분포가 변화하는 것을 의미. 데이터 드리프트(Data Drift)는 시간 경과에 따라 데이터의 분포가 점차 변화하는 것을 의미하고, 데이터 시프트 (Data Shift)는 예상하지 못한 변화에 의해 데이터의 분포 중심 값이 크게 변화하는 것을 의미한다.

Q. Panoptes VM은 어떻게 그러한 어려움을 극복하고 작동하는 건가?

▲ Panoptes VM의 개발 방향을 설명하는 정현경 TL, 임동균 매니저, 노도형 TL, Simon(가우스랩스 소속)

임동균 매니저: Panoptes VM은 동일 공정을 진행하는 복수 장비에서 데이터를 취합하고, AI 기술을 이용해 공정 결과를 예측하는데 중요한 파라미터를 추천해준다. 이뿐만 아니라, 여기에 엔지니어가 도메인 지식*을 바탕으로 예측 모델을 커스터마이징 할 수 있다. AI 알고리즘과 인간의 지식을 결합해 결과값을 예측하는데 필요한 파라미터를 더욱 정교하게 뽑아내는 것이다. 이는 당연히 높은 정확도로 이어진다.

* 도메인 지식: 특정 영역에서 사용되는 전문 지식

또한 Panoptes VM은 모델 자동 업데이트 기능도 제공한다. AI가 데이터 추세를 끊임없이 학습해 데이터 드리프트, 시프트와 같은 변화를 실시간으로 감지하고 반영하는 것이다. 때문에 엔지니어가 이를 계속 확인하고 업데이트 작업을 할 필요가 없다.

Q. Panoptes VM의 기대효과는?

정현경 TL: Panoptes VM의 가상 계측 결과를 APC와 같은 공정 제어에 연결했을 때, 공정 산포가 줄고 수율이 개선되는 효과가 있다. 웨이퍼 낱장까지 공정 제어가 가능해지기 때문이다. 실제로 도입 초기 주요 공정에 적용한 결과, 공정 산포가 평균 21.5% 감소했고, 이에 따른 수율 개선 효과도 있었다.

그리고 품질 사고 예방도 가능하다. 기존에는 계측 주기가 길어 공정 중 문제가 발생해도 이를 포착하고 적절한 조치를 취하는 데까지 많은 시간이 걸렸다. 하지만 이제 Panoptes VM이 모든 웨이퍼에 대해 공정 결과를 예측해주기 때문에, 공정과 장비의 이상 상황을 빠르게 확인하고 해결할 수 있다.

Q. Panoptes VM 도입으로 생긴 업무의 변화는?

▲ Panoptes VM 도입 후 실 사용 경험을 설명하는 (좌측부터) 정현경 TL, 노도형 TL, 임동균 매니저

정현경 TL: 엔지니어의 데이터 분석 능력이 향상되고, 분석 업무에 따른 공수가 줄었다. 그전에는 샘플링 검사로 인해 확보할 수 있는 결과값이 적었는데 이제는 예측값으로 데이터를 전수 확보해 데이터 분석에 큰 도움이 된다. 장비 센서 데이터와 공정 결과 사이의 상관관계를 파악하기 쉬워졌고, 또 여기서 얻은 인사이트를 다시 Panoptes VM에 접목할 수 있어 선순환 성장이 가능할 것으로 보고 있다.

Q. Panoptes VM 도입에 따른 이후 계획은?

노도형 TL: 가상계측이 적용되는 공정을 확장할 계획이다. 현재는 박막 공정에만 적용하고 있지만, 다른 공정에도 테스트를 진행 중이며, 양산 확대 도입을 위해 앞으로도 가우스랩스와 긴밀한 협업을 진행할 것이다.

임동균 매니저: 가우스랩스는 Panoptes VM 외에도 제조 공정 중 이상 원인을 분석해주는 RCA(Root Cause Analysis)와 반도체 공정 이미지로부터 공정 결과를 계측하는 IM(Image Metrology) 제품을 개발 중에 있다. RCA는 올해 초, IM은 올해 말에 출시될 예정이니, 많은 기대 부탁드린다. AI 기술이 산업 현장에 도움이 되도록 노력에 박차를 가할 것이다.

· 10월 17일까지 홈페이지 통해 지원 가능

· 우수 근무자에게 실리콘 밸리 근무 기회 제공

· 방학뿐 아니라 학기 중 Part-time 근무를 통해 지속적인 프로젝트 참여 기회

산업용 인공지능(AI) 소프트웨어 전문 기업 가우스랩스가 서울과 실리콘밸리에서 진행되는 글로벌 인턴십 프로그램 참가자를 모집한다.

AI를 통한 산업 전반의 혁신을 이룰 글로벌 인재를 육성하기 위해 지난 2021년부터 인턴십을 진행해온 가우스랩스는 실제 산업 현장에서 프로젝트를 수행함으로써, 그동안 배워 온 AI 지식을 한 단계 발전시켜 성장할 기회를 지속 제공하고 있다.

이번 인턴 모집 분야는 △Applied Scientist (Machine Learning & Data Science) △Applied Scientist (Computer Vision & Image Processing) △AI Engineer, Computer Vision & Image Processing Engineer △Software engineer 등 총 5개 포지션이며, 지원 직무에 따라 코딩 테스트 및 면접 전형을 거치게 된다.

참가 희망자는 10월 17일(월)까지 가우스랩스 홈페이지(▲위 포스터 이미지 클릭시 확인 가능)를 통해 지원할 수 있다. 서류 합격자는 11월 중 개별 안내할 예정이다. 최종 합격자는 올해 12월 말부터 9주간 서울에서 Full-time으로 근무하고, 학기 중인 3월부터는 Part-time 근무를 통해 지속해서 프로젝트에 참여할 수 있다. 프로젝트 종료 후 우수한 근무자를 선발하여 약 8주간 실리콘 밸리 인턴십 기회 제공과 함께 부대 비용의 일부(항공편, 숙소 비용)를 가우스랩스에서 전액 지원한다.

가우스랩스의 김영한 대표는 “글로벌 인턴십 ‘Grow with Gauss Labs’는 실제 프로젝트에 참여하며 산업 AI 현장의 생생한 업무를 경험할 수 있다”며 “글로벌 최고 수준의 AI 기술 역량을 가진 가우스랩스 구성원들의 멘토링을 받으며 더욱 성장할 기회가 될 것으로 기대한다.”라고 말했다.

※ 가우스랩스는 SK하이닉스가 출자한 자본금을 기반으로 2020년 8월 설립한 미국 실리콘밸리 소재 AI SW 스타트업이다. 반도체 장비의 센서 데이터와 웨이퍼를 통하여 측정된 데이터를 활용하여, 미측정 웨이퍼에 대한 공정 성능을 예측하는 AI 기반 SW 솔루션 PANOPTES VM(Virtual Metrology, 가상 계측)을 11월 정식 출시할 예정이다. 이를 통해 가우스랩스는 산업 AI 혁신을 주도할 수 있는 독보적인 입지를 구축할 것으로 기대된다.

산업용 인공지능(AI) 전문기업 가우스랩스가 서울과 실리콘밸리에서 진행되는 글로벌 인턴십 프로그램 ‘Grow with Gauss Labs’ 참가자를 모집한다.

가우스랩스는 AI를 통해 산업 전반의 혁신을 이룰 글로벌 인재를 육성하기 위해 지난 2021년부터 인턴십을 진행, 매년 10여 명의 인턴을 선발하고 있다. 실제 산업 현장에서 프로젝트를 수행함으로써, 그동안 배워 온 AI 지식을 한 단계 발전시켜 성장할 수 있는 기회를 제공하고 있다.

올해 인턴 모집분야는 △Applied Scientist(Computer Vision&Image Processing), △Applied Scientist(Machine Learning&Data Science), △AI Engineers(Machine Learning&Data Science) △Software Engineer, △Business Development 등 총 5개이다.

참가 희망자는 내달 2일까지 가우스랩스 홈페이지(https://gausslabs.ai/careers)를 통해 지원할 수 있다. 서류 합격자는 5월 중 개별 발표할 예정이며, 최종 참가자는 직무에 따라 코딩 테스트 및 면접을 거쳐 선발된다. 지원자들의 편의를 위해 모든 면접은 화상으로 진행되며, 일정은 개인별 1:1로 조율할 수 있다.

최종 참가자는 6월 말부터 10주간 서울 오피스에서 Full-Time으로 근무하게 되며, 학기 중에는 Part-Time 근무를 통해 계속 프로젝트에 참여할 수 있다. 근무 평가가 우수한 참가자에게는 약 8주간의 미국 실리콘밸리 인턴십 기회를 제공하며, 항공편·숙소 등의 비용을 전액 지원한다.

가우스랩스 김영한 대표는 “글로벌 인턴십 ‘Grow with Gauss Labs’에 참여하면 실제 프로젝트에 투입되어 산업 AI 현장의 생생한 업무를 경험할 수 있다”며 “Global Top Talent 선배들의 멘토링을 받으며 성장할 수 있는 좋은 기회가 될 것”이라고 말했다.

가우스랩스는 SK하이닉스가 출자한 자본금을 기반으로 2020년 8월 설립한 스타트업으로 미국 실리콘밸리에 본사를 두고 있다. 현재는 반도체 제조 현장에서 발생하는 데이터를 활용해 생산 효율을 높일 수 있는 AI 솔루션을 연구·개발하며, 빠른 속도로 성장하고 있다.

▲ 가우스랩스 김영한 대표가 지난 11월 25~26일 양일간 킨텍스에서 개최된 ‘글로벌 AI 서밋 2021’에 참석해 산업 AI 기술 동향 및 산업 분야에서의 적용 전략 등을 발표했다.

가우스랩스 김영한 대표는 지난 11월 25~26일 양일간 킨텍스에서 개최된 ‘글로벌 AI 서밋 2021’에 참석해 산업 AI 전문가로서 최신 AI 기술 동향 및 산업 현장에서의 적용을 주제로 발표했고, 향후 산업 AI의 발전 방향에 대해서도 예측했다. 글로벌 AI 서밋은 매해 세계 AI 시장을 선도하는 기업과 최고 수준의 연사가 참여해 AI 전 분야를 탐구하고 논의하기 위해 마련된 글로벌 컨퍼런스다.

▲ 가우스랩스 김영한 대표가 지난 16일 개최된 양일간 킨텍스에서 개최된 ‘4차 산업혁명 글로벌 정책 컨퍼런스’에 참석해 산업 AI 기술 동향 및 산업 분야에서의 적용 전략 등을 발표했다.

김 대표는 이어 지난 16일 개최된 4차 산업혁명 글로벌 정책 컨퍼런스에도 발표자로 나서 ‘보다 나은 미래를 위한 인공지능 그리고 디지털 전환’이라는 주제 아래, 산업 AI에서의 기술혁신 및 글로벌 시장 개척 과정에서의 도전과제에 대해 발표했다. 4차 산업혁명 글로벌 정책 컨퍼런스는 대통령 직속 4차산업혁명위원회가 추진하는 행사로, 국제기구 및 주요국 전문가들이 과학기술/산업경제 분야별로 4차산업혁명 정책과 혁신 사례를 소개하는 국제적 토론의 장이다.

가우스랩스는 현재 SK하이닉스 제조 현장에서 발생하는 방대한 데이터를 활용해 생산 효율을 극대화할 수 있는 AI 솔루션을 개발하고 있다. 특히 이미지 데이터를 기반으로 계측(Metrology)을 혁신하고, 실제 측정 없이 측정 결과를 구현하는 제조공정 모니터링 솔루션을 연구·개발하는 데 집중하고 있다. 가우스랩스는 올해 말 관련 솔루션을 특정 공정에 적용해 테스트를 진행할 계획이며, 해당 솔루션을 실제 공정에 적용할 경우 수 억 달러 수준에 이르는 가치를 창출할 것으로 예측된다. 향후 가우스랩스는 반도체 산업뿐 아니라 에너지, 바이오 등 제조 관련 관계사로 사업 영역을 확대할 방침이다.

김영한 대표는 “제조업 현장에는 해결해야 할 난제들이 산적해 있어, 여기에 AI 기술을 적용했을 때 기대효과와 효율성이 매우 클 것으로 예측된다”라며 “산업 AI 분야는 아직 절대강자가 없는 블루오션인 만큼 다양한 기회가 펼쳐져 있다”고 말했다.

이어 김 대표는 “특히 한국의 제조업은 GDP 대비 생산 및 투자 비중이 세계 1위, 작업자 1인당 로봇 사용량이 세계 2위로, 규모뿐 아니라 자동화 및 디지털 전환 관점에서 글로벌 시장을 선도하고 있다”며 “가우스랩스는 이러한 선진 제조업의 데이터와 도메인 지식, 그리고 최첨단 AI 기술을 결합해 제조업, 나아가 산업 전반의 혁신을 목표로 글로벌 시장을 개척해 나갈 것”이라고 전했다.

SK그룹의 산업용 인공지능(AI) 전문기업인 가우스랩스가 ‘산업 AI에 대한 개요와 회사의 다양한 연구 주제’를 공유하는 ‘Gaussian Mixture 2021’을 12월 14일 오후 8시 웨비나 형식인 실시간 비디오 스트리밍으로 개최한다.

SK하이닉스가 출자한 자본금을 기반으로 지난해 8월 설립한 가우스랩스는 미국 실리콘밸리에 본사를 두고 있다. 현재는 SK하이닉스를 중심으로 반도체 제조 현장에서 발생하는 데이터를 활용해 생산효율을 높일 수 있는 AI 솔루션을 개발하고 있는 산업용 AI 연구개발 전문기업이다.

웨비나(Webinar) 방식으로 진행되는 Gaussian Mixture 2021은 AI에 대한 순수한 열정과 호기심을 가진 사람이라면 누구나 참여 가능하며, 산업 AI 관련 지식과 정보를 자유롭게 교류하고 그 과정에서 참가자들이 성장할 수 있는 기회를 제공하고자 기획됐다.

세 가지 주제로 세션이 진행되는 Gaussian Mixture 2021에서는 △The big blue ocean of industrial AI(산업 AI의 빅 블루오션) △Time-series learning and its applications in manufacturing(제조업에서의 시계열 학습과 적용) △Computer vision for subnanometer-precision machine vision(나노미터 이하의 초정밀 머신비전을 위한 컴퓨터 비전) 등으로 발표가 진행된다. 발표 내용 관련 질의응답 후에는 산업 AI 분야의 최고를 향한 여정을 함께할 인재를 적극적으로 채용하기 위해 회사 및 채용 관련 질의응답 시간도 가질 예정이다.

12월 14일 오후 8시부터 약 1시간 30분 동안 진행되는 이번 행사는 13일까지 온라인 사전 신청 페이지(https://bit.ly/3Gh9UG5)를 통해 참가 신청을 할 수 있다.

가우스랩스 김영한 대표는 “이번 행사를 통해 산업 AI 및 AI 전반에 관심이 있는 인재들과 활발히 소통할 수 있는 기회가 되길 바란다”며 “정기적으로 개최할 예정인 ‘Gaussian Mixture 2021’에서 그동안 상세히 알려지지 않았던 가우스랩스 전반에 관한 소개 및 회사에 관한 질의응답도 적극적으로 진행할 예정이니 많은 관심 부탁드린다”고 강조했다.

▲(왼쪽부터) 서울대 뉴미디어통신공동연구소 소장 이정우 교수, 가우스랩스 김영한 대표가 산업용 AI 연구협력을 위한 업무 협약식에서 기념 촬영을 하고 있다.

SK그룹의 산업용 인공지능(AI) 전문기업 가우스랩스와 서울대 뉴미디어통신공동연구소는 3일(금) 협약식을 갖고 인공지능(AI) 관련 연구 역량 강화와 우수 인재 양성을 위해 협력하기로 했다고 밝혔다. 협약식은 서울대 뉴미디어통신공동연구소장 이정우 교수, 운영기획부장 이종호 교수, 가우스랩스 김영한 대표 등이 참석한 가운데 서울대에서 진행됐다.

양측은 이번 협약을 통해 인력 교류, 공동 연구, 연구 인프라 및 연구 결과물 공유 등을 추진하는 것은 물론 우수한 인재가 가우스랩스에서 역량을 펼칠 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다.

가우스랩스는 지난해 8월 미국 실리콘밸리에 본사를 설립하면서 출범했다. 현재는 SK하이닉스의 제조 현장에서 발생하는 데이터를 활용해 생산효율을 높일 수 있는 솔루션을 개발하고 있다. 향후에는 사업 영역을 확대해 다양한 산업의 글로벌 제조 현장에서 혁신을 이끌 수 있는 산업용 AI 전문기업으로 성장한다는 계획이다.

서울대 뉴미디어통신공동연구소장 이정우 교수는 “세계적인 산업용 AI 회사를 지향하는 가우스랩스와의 교류를 통해 학생들은 실제 산업 현장에서의 경험을 쌓아가며 역량을 높여갈 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

가우스랩스 김영한 대표는 “1991년 설립된 서울대 뉴미디어통신공동연구소는 30년 동안 AI의 근간이 되는 ICT 융합 분야 전반에서 뛰어난 인물을 배출해 온 인재 양성의 산실”이라면서 “활발한 연구개발과 인적교류를 통해 기술력을 강화하고 우수한 인재를 육성할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다

한편, 가우스랩스는 성장을 가속화하기 위해 현재 한국과 미국에서 인재 채용을 진행 중이다. 또 국내외 유수 대학들과 지속적으로 교류를 넓혀가며 기술력과 우수인재 확보에 나설 예정이다. 그 일환으로 앞선 6월에는 서울대 대학원 협동과정 인공지능과정과도 연구 교류를 위한 협약을 맺은 바 있다.

가우스랩스가 첫발을 뗀 지 어느덧 10개월. 그간 체계를 갖추고 핵심 프로젝트를 본 궤도로 올려놓는 데 주력해온 가우스랩스는 또 한번의 도약을 준비하고 있다. 양적 성장을 추진할 수 있을 만큼 내실을 탄탄히 다진 것. 이에 올해 말까지 현재의 두 배 규모로 신규 인재 채용을 진행할 계획이다. 뉴스룸은 가우스랩스를 찾아 현재 진행 중인 프로젝트와 미래 가능성을 면밀히 살펴보고, 경영진들에게 원하는 인재상과 가우스랩스가 그리고 있는 청사진에 대해 들어봤다.

가우스랩스, K-반도체 시작으로 글로벌 산업 AI 시장 승기 노린다

산업 AI는 서비스 AI와는 달리 압도적인 선두주자가 없어, 다양한 기회가 펼쳐진 ‘블루오션’으로 통한다. 그만큼 분야도 다양하고 어느 분야에서건 성과를 내면 빠르게 시장의 선두주자 지위를 획득할 수 있다. 그중 가우스랩스가 선택한 분야는 ‘반도체’로, AI가 반도체 산업에 접목될 경우 창출되는 경제적 파급효과와 주력 관계사인 SK하이닉스의 AI 역량 강화가 필요했던 SK그룹의 니즈가 맞물려 내려진 결정이다.

▲ (왼쪽부터) 최병원(Head of Computer Vision/Image Processing), 윤성희(Head of R&D), 김영한(CEO), 박태영(Chief of Staff), 김무성(Head of PMO)

김영한 대표는 “반도체 산업은 세계적으로 중요성이 가장 크고 한국 경제에 미치는 영향도 크다”며 “반도체 기술의 정밀화가 계속되면서 복잡도가 높아진 만큼 AI를 적용했을 때 기대 효과와 효율성도 매우 클 것”이라고 말했다. 실제로 산업 AI 시장에서 반도체 분야는 중장기적으로 100조 원에 달하는 가치를 확보할 것으로 전망된다.

무엇보다 반도체 공정에서 개발한 AI 기술은 다른 산업군에 적용하거나 확산하기가 비교적 용이하다는 장점이 있다. 산업 AI 시장의 1등을 목표로 출범한 가우스랩스가 반도체 산업을 시작점으로 잡은 또 하나의 이유다.

김 대표는 “반도체는 ‘정밀제조의 꽃’이라 불리는 만큼, 화학적 공정부터 기계적 공정, 광학 공정까지 다양한 분야가 결합된 산업”이라며 “다른 제조 분야에 비해 정교하며 신뢰성이 높다”고 설명했다. 이어 “여기서 문제를 해결할 수 있으면 다른 분야로 범위를 확장하는 일이 가능할 것”이라며 “SK하이닉스를 시작으로 사업을 확대해 SK그룹의 제조 관계사, 나아가 글로벌 제조 전반을 아우르는 산업용 AI 전문기업으로 성장하는 것이 가우스랩스의 목표”라고 말했다.

출범 이후 가우스랩스는 SK하이닉스의 제조 현장에서 발생되는 방대한 데이터를 활용, 생산 효율을 극대화 할 수 있는 AI 솔루션을 개발 중이다. SK하이닉스는 이를 통해 공정 관리, 수율 예측, 장비 유지보수, 자재 계측, 결함 검사 및 불량 예방 등 반도체 생산 공정 전반의 지능화와 최적화를 추진하고 있다.

AI를 결합한 공정 모니터링 솔루션, 수율 높이고 비용은 낮춘다

가우스랩스는 반도체 공정의 난제를 해결하기 위해, 가장 먼저 AI를 이용한 공정 모니터링 솔루션을 개발하는 데 집중하고 있다. 모니터링 기술은 반도체뿐 아니라, 원재료가 가공돼 다른 형태로 변환이 되는 모든 제조 공정의 필수 요소다. 제조 공정에서는 동일한 품질을 보장하는 신뢰성 (Reliability), 예측하지 못한 변화의 영향을 최소화하는 강건성(Robustness) 등이 중요한 만큼, 제품이 제대로 만들어지고 있는지 확인하는 과정이 필요하기 때문. 특히 반도체는 정밀한 제조기술이 필요한 분야로, 오차에 대한 허용 수치가 매우 낮고 이를 조금만 벗어나도 쓸 수 없게 된다.

“수백 개의 복잡다단한 공정으로 이뤄져 있어 그만큼 불량이 많이 생깁니다. 따라서 엔지니어들은 팹(FAB), 혹은 자신의 PC 앞에서 담당하고 있는 공정이나 장비의 상태를 실시간으로 계속 모니터링합니다. 가우스랩스는 현재 AI 기술을 활용해 엔지니어들이 모니터링 작업을 쉽고 정확하게 할 수 있도록 세 가지 솔루션을 개발하고 있습니다. 엔지니어를 대체하는 것이 아닌, 스마트한 의사결정을 돕는 AI Assistant를 만드는 것이 목적이라고 할 수 있죠” _김무성 담당

이와 관련해 현재 가우스랩스는 △Automatic Image Metrology for Semiconductor(이하 AIMS) △Virtual Metrology(이하 VM), △Statistical Process Control(이하 SPC)의 세 가지 솔루션을 개발 중이다.

AIMS는 이미지 데이터를 기반으로 계측(Metrology)을 혁신하는 솔루션이다. 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량을 찾기 위해 웨이퍼를 전자현미경으로 촬영해 원 크기와 손상 정도를 점검한다. SK하이닉스에서 발생하는 이미지 데이터는 하루 평균 수백만 장 규모. AIMS는 컴퓨터비전(Computer Vision, 특정 알고리즘을 통해 사람의 시각 체계를 구현하는 기술)을 이용해 이미지 품질을 향상하고 자동으로 계측을 수행해, 기존 대비 빠르고 정확한 측정을 가능케 한다. 또한 측정 장비가 매우 고가인 만큼, AIMS가 적용될 경우 비용 절감 효과도 기대할 수 있다.

VM(Virtual Metrology)은 실제로 측정하지 않아도 측정 효과를 얻을 수 있는 가상계측 솔루션이다. 웨이퍼가 장비에서 가공될 때 발생하는 장비의 센서 데이터를 활용해 엔지니어에게 필요한 측정값을 예측해 제공한다. 이는 특히 장비와 공정의 상태를 모니터링하는 데 유용하다. VM 솔루션을 적용할 경우 측정 장비 투자 금액을 감소시킬 수 있으며, 현재 보유하고 있는 측정 장비의 효율성을 극대화할 수 있다. 향후 예측력을 높여 실제 계측을 대체할 수 있는 수준까지 끌어올리는 것이 가우스랩스의 목표다.

SPC(Statistical Process Control)는 공정에 이상이 생겼을 때 각 공정이나 장비의 문제 발생 가능성을 Machine Learning으로 분석해 문제의 원인을 엔지니어에게 빠르게 알려주는 모니터링 솔루션이다. 이러한 참원인 분석 (Root Cause Analysis) 기법이 적용되면 단순 반복 업무를 최소화할 수 있어, 장비의 다운타임(Down Time, 가동이 중지되는 시간)을 크게 단축할 수 있고 엔지니어도 핵심 이슈를 해결하는 데 집중할 수 있다.

가우스랩스는 현재 개발 중인 솔루션이 제조 공정 전반에 적용될 경우, 수천억 원 규모의 경제적 파급효과를 창출할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

“궁극적으로는 개발된 솔루션들을 융합해 산업 AI 플랫폼을 구축하는 것이 목표입니다. 개발된 애플리케이션 자체를 다양한 산업군에 그대로 적용하기는 어렵겠지만, 앱을 구성하는 기반 기술들은 다른 산업군에도 쉽게 적용할 수 있을 것입니다. 재사용 가능한 기반 기술들로 오픈 플랫폼을 구축해 SK하이닉스 구성원들은 물론, 반도체 장비, 클라우드, 소프트웨어 등 관련 업체들이 자유롭게 참여하고 발전시킬 수 있는 AI 플랫폼을 구축해 산업 AI의 혁신을 이뤄가도록 하겠습니다.”_윤성희 담당

‘제조 현장을 누비는 AI 엔지니어’ 가우스랩스가 일하는 방식은?

가우스랩스는 크게 AI 솔루션을 연구하고 개발하는 R&D 조직과 이러한 AI 솔루션을 제품화하는 PMO(Program Management Office) 조직으로 나뉜다. 가우스랩스는 조직의 전문성을 강화하기 위해 분야별로 최고의 전문가를 영입했다.

기술개발을 지휘할 R&D 조직의 수장으로 아마존 출신의 윤성희 담당을 영입했다. 윤성희 담당은 머신 러닝(Machine Learning)과 컨벡스 최적화(Convex Optimization) 분야를 전공하고, 반도체, 전자상거래 등 다양한 산업 현장에서 실력을 쌓은 AI 및 최적화 전문가다.

▲윤성희 담당(R&D)

PMO 조직은 SK하이닉스와 인텔의 엔지니어 출신인 김무성 담당이 이끈다. 반도체 공정과 장비 전문가인 동시에 데이터 분석가(Citizen Data Scientist)로도 활동한 경험이 있어, 반도체와 AI 두 분야에 능통한 양손잡이 인재로 평가받는다.

또한 머신러닝(Machine Learning)부터 통계, 제어, 비전, 스케줄링 등 각 분야 국내 유수 대학의 교수진도 파트타임 형식으로 프로젝트에 함께하고 있다. 국내외 학회 참여 등 학계와의 협력도 활발히 진행하고 있으며, 조만간 국내외 유수 대학들과 연구 및 인력 교류 활동도 예정돼 있다.

AI 솔루션을 연구하는 엔지니어들로 구성된 R&D 조직은 기술에 따라 네 팀으로 세분화된다. 컴퓨터비전 및 이미지프로세싱을 다루는 CV/IP팀, 머신러닝과 데이터사이언스를 담당하는 ML/DS팀, 제조 공정의 플래닝 및 스케줄링을 연구하는 OREO(Operations Research & Engineering Optimization)팀, 그리고 소프트웨어 플랫폼을 개발하는 SWAP(Software Architecture & Platform)팀으로 나뉜다. 이들은 Industrial AI 문제들을 해결하기 위해 요구되는 도메인 지식(Domain Knowledge, 전문 지식)에 대한 이해를 바탕으로 문제를 분석하고 AI 지식과 직관, 경험을 이용해 AI 알고리즘을 연구, 개발, 구현하는 역할을 담당한다. 또한 R&D 조직은 산업계 전반의 AI 기술 최신 트렌드를 파악해 이를 바탕으로 가우스랩스의 중/장기 기술 로드맵을 그리는 역할도 맡고 있다.

▲김무성 담당(PMO)

PMO 조직은 고객에게 필요한 프로덕트(Product)를 기획하고, 이를 개발하기 위해 프로젝트를 관리(Management)하는 조직이다. 제조 현장의 문제를 명확하게 정의하고, 이를 AI 엔지니어들에게 수학적인 문제로 바꿔 전달하는 소통의 매개체 역할을 해야 한다. 따라서 PMO는 프로젝트 매니저이자 프로덕트 오너(Owner)로서 장기적으로는 고객사의 전략적인 측면에서도 큰 방향성을 잡아줘야 한다.

Industrial AI 문제들의 특성상 단일 프로젝트가 여러 기술이 융합된 솔루션을 요구하는 경우가 많다. 이에 가우스랩스는 조직이나 팀별로 독립된 프로젝트를 수행하는 것이 아니라, 프로젝트별로 모여 매트릭스 구조(Matrix Organization, 기존 소속을 유지하면서 개별 프로젝트별로 팀을 구성해 함께 일하는 조직 구조)로 업무를 수행해 구성원 간의 시너지를 극대화한다.

아울러 가우스랩스는 SK하이닉스 제조/기술, 미래기술연구원 및 DT 등 다양한 유관조직과도 긴밀하게 협업하고 있으며, 특히 제조/기술 산하의 AI/DT솔루션, 데이터아키텍처 팀과는 SK하이닉스 스마트팹의 청사진을 함께 구상하고 있다. 이를 위해 개발에 필요한 데이터와 도메인 지식을 공유하고 개발 중인 솔루션이 실제 현장에 잘 정착될 수 있도록 점검하고 있으며, 매주 2회씩 정기적으로 미팅을 하면서 주요 프로젝트에 대해 함께 논의하는 시간도 갖고 있다. 가우스랩스의 AI 엔지니어들이 반도체 분야 도메인 지식을 쌓을 수 있도록, Fab 투어 프로그램 등 분기별 교육도 진행하고 있다.

“AI를 잘 아는 사람은 도메인을 잘 모르고, 도메인에 있는 사람들은 AI가 어떤 식으로 동작하는지 잘 모릅니다. 두 분야를 다 알아야 도메인 지식을 AI 알고리즘을 만드는 데 효과적으로 반영할 수 있죠. 하지만 AI 엔지니어들만 모아놓은 조직에서는 이것이 어려울 거라 판단했습니다. 또한, 가우스랩스가 SK하이닉스 내부 조직이 아니다 보니 긴밀하게 협업하기도 어려운 환경이었죠. 그래서 가우스랩스 출범 초기부터 SK하이닉스에서는 카운터파트(Counterpart) 조직을 구성했고, 가우스랩스 역시 고객인 SK하이닉스와 원팀(One-Team)이라고 생각하며 함께 일하고 있습니다”_김무성 담당

“가우스랩스와의 여정을 함께할 ‘Gaussian’을 찾습니다”

현재 가우스랩스에는 총 22명의 구성원이 근무하고 있으며, 올해 말까지 미국 본사와 한국 사무소에서 50명 규모로 확장할 계획이다. 코로나19로 미진했던 미국 채용도 6월부터 본격적으로 진행된다.

가우스랩스에서 일하기 위해서는 어떤 역량과 자질을 갖추고 있어야 할까? 또 수많은 AI 관련 기업 중 반드시 가우스랩스여야 하는 이유는 무엇일까? 뉴스룸은 김영한 대표에게 가우스랩스의 인재상과 비전에 대해 더 자세히 들어봤다.

▲가우스랩스 김영한 CEO

Q. 반도체 분야 AI 업무의 매력을 꼽는다면?

반도체만큼 데이터가 많이 쌓이는 산업군도 없다. 제조 현장에서 발생하는 실제 데이터(Real Data)를 직접 다뤄볼 수 있다는 것은 AI 엔지니어에게 소중한 기회가 될 것이다. 또한, 현업의 구성원과 함께 실제 현장의 문제와 데이터를 직접 다뤄볼 수 있는 경험은 스타트업으로서는 누리기 힘든 경험이기도 하다. 반도체 제조 현장에는 어렵지만 도전할 만한 가치가 있는 문제들이 펼쳐져 있다. 문제를 해결함으로써 엄청난 경제적 임팩트를 창출할 수 있다는 점 역시 매력적인 요소다.

Q. 가우스랩스의 엔지니어에게 필요한 역량과 자질은 무엇인가?

가우스랩스는 누구도 가보지 않았던 길을 걷고 있는 만큼, 현존하는 AI 기술로는 풀 수 없는 문제를 해결해야 한다. 우리가 어떠한 문제를 풀 것인가에 대해 스스로 정의해야 하며, 그 질문의 핵심에 접근하는 인사이트와 새로운 형태로 알고리즘을 적용할 수 있는 창의성, 기술에 대한 다각도의 고려가 필요하다. 그렇기에 다양한 난제에 도전해 창의적인 해법을 만들어 낼 엔지니어가 필요하다.

가우스랩스는 △Focus on What and Why △Highest Standards △Learning with Growth Mindset △Readiness for Deep Dive △Ownership and Accountability △Team Spirit △Open Discussion and Communication 등 총 7가지의 핵심 가치를 정의한 ‘Gaussian Principles’를 기준으로 이에 부합하는 인재상을 선호한다. 실제 채용을 진행할 때도 중요한 평가 기준으로 삼고 있다.

Q. 가우스랩스에서 일함으로써 AI 엔지니어가 얻을 수 있는 메리트는 무엇인가?

현재 전 세계에서 가장 화두가 되는 핵심 키워드는 단연 반도체와 AI다. 그만큼 반도체와 AI는 국가 경쟁력을 좌우하는 가장 중요한 기술이며, 4차 산업혁명 시대 속 세상을 발전시키는 원동력이라고 볼 수 있다. 따라서 가우스랩스에서 AI를 통해 반도체 현장의 난제를 해결하며 역량을 쌓는다면, 전 세계가 필요로 하는 핵심 인재로 성장할 수 있을 것이다. 뿐만 아니라, 반도체 영역에 국한되지 않고 다양한 산업군으로 뻗어 나갈 기반을 다질 수 있다는 것 또한 큰 메리트라고 생각한다.

Q. 미래에 함께하게 될 AI 인재들에게 메시지를 남겨달라.

산업 AI 분야는 아직 구글이나 마이크로소프트, 아마존이 없는 블루오션이다. 그만큼 쉽지만은 않은 길이지만, 언제든 1등이 될 수 있는 기회가 있는 곳이기도 하다. 이 넓은 대양에서 여러분이 배워온 많은 AI 지식들을 한 단계 발전시켜 성장할 수 있는 기회를 놓치지 말아 달라. 가우스랩스에는 현재 뛰어난 역량을 보유한 인재들이 산업 AI의 최고를 향한 도전에 임하고 있으며, 앞으로의 여정을 함께할 새로운 Gaussian을 기다리고 있다. 가우스랩스와 함께하면 AI 전문가로서 많은 것을 배울 수 있을 것이다. AI 인재들의 많은 지원 부탁드린다.

지난 8월 산업 AI(Industrial AI) 전문기업 ‘가우스랩스(Gauss Labs Inc.)’가 미국 실리콘밸리에 본사를 설립하며 공식 출범했다. 2022년까지 SK하이닉스가 자본금 5,500만 달러 규모로 전액 투자할 계획이다. 가우스랩스는 AI 전문기업을 표방한 SK의 첫 독립 법인으로, AI를 통해 미래가치를 창출하고자 하는 SK그룹의 의지가 적극적으로 반영됐다.

가우스랩스의 첫 도전 과제는 SK하이닉스 반도체 제조 공정의 난제를 해결하고 효율성을 강화하는 AI 솔루션을 개발하는 것. 가우스랩스의 AI로 업그레이드해나갈 SK하이닉스는 앞으로 어떠한 변화를 맞이하게 될까? 뉴스룸은 가우스랩스 김영한 대표를 만나 자세한 이야기를 나눠봤다.

AI를 통한 SK의 딥체인지, ‘가우스랩스’의 탄생

최태원 SK그룹 회장은 작년 8월 이천포럼에서 “AI와 DT(Digital Transformation) 등 혁신기술을 활용해 사회적 가치를 창출하는 한편, 고객 범위를 확장하고 고객 행복을 만들어 내야 한다”고 말했다. 이어 “혁신기술을 활용하지 못하면 SK의 미래를 담보할 수 없다”며 AI와 같은 혁신기술을 통해 SK의 ‘딥체인지(Deep Change)’를 가속화하겠다는 메시지를 강조했다.

이렇게 AI가 딥체인지의 화두로 부상한 가운데 SK그룹은 지난해부터 AI 전문기업 설립을 검토하기 시작했다. 그리고 그 첫걸음을 내디딜 산업은 제조업, 그중에서도 ‘반도체’로 정했다. 반도체는 현재 전 세계적으로 중요성이 가장 큰 산업 중 하나이며, 특히 한국 경제에 미치는 영향이 매우 크다고 판단했기 때문이다. 또한, 첨단의 반도체 기술은 미세화가 거듭되며 난이도가 높아진 상황이다. 따라서 공정 전반에 AI가 적용됐을 때 기대되는 효과와 효율성이 매우 높다고 본 것이다.

김영한 대표 역시 AI가 반도체 산업에 가져다줄 효율성과 함께 현재 SK하이닉스가 마주하고 있는 경영환경에서 AI는 경쟁력 확보에 큰 도움이 된다고 전망했다.

“SK하이닉스는 최근 인텔의 NAND 사업 부문을 인수하는 계약을 체결했고, 용인에 대규모 반도체 클러스터 조성을 준비하고 있습니다. 이처럼 SK그룹의 사업 중 큰 비중을 차지하는 반도체 사업 포트폴리오는 계속 확장되는 추세입니다. 이에 발맞춰 글로벌 시장에 선제적으로 대응하고 경쟁력을 확보하기 위해 가우스랩스의 첫 사업은 반도체 제조 현장의 혁신으로 향하게 됐습니다”

SK하이닉스가 맞닥뜨린 기술 난제도 이 같은 결정에 영향을 미쳤다. 현재 전 세계적으로 반도체 산업은 미세화 기술의 한계에 부딪히고 있다. 이에 반도체 기업들은 작은 면적에 미세한 회로를 새길 수 있는 고도의 기술을 구현하기 위해 기술개발에 투자하는 한편, 원가 경쟁력 제고 등 수익성 강화를 위해 고민하고 있다. 이 모든 분야의 효율성 극대화를 위해 자연스럽게 반도체 제조 공정에 AI와 같은 혁신기술을 도입해야 한다는 공감대가 형성됐다.

“반도체는 ‘정밀 제조의 꽃’이라 불립니다. DRAM이나 NAND를 제조할 때 600~700개의 공정을 거쳐야 하며 90일 이상의 긴 시간이 소요됩니다. 그만큼 제조 현장에는 난제들이 많은데, 이를 해결해 나가면 다른 제조 분야에도 큰 임팩트가 있을 거라고 생각합니다. 산업 AI 분야에서 특히 반도체가 매력적인 이유이기도 합니다”

반도체 미세화 한계 극복의 돌파구, AI 솔루션

가우스랩스는 AI를 통한 반도체 제조 혁신을 목표로, 현장에서 발생하는 방대한 데이터를 활용해 생산 효율성을 극대화할 수 있는 AI 솔루션 개발에 나설 계획이다. 우선 현장의 주요 문제를 찾기 위해 가우스랩스는 지난 4월부터 SK하이닉스 제조/기술 산하 AI/DT Solution개발팀, Data Architecture팀 등과 협업을 진행하고 있다.

반도체 공정은 수백 개의 복잡다단한 프로세스로 이뤄진다. 이 과정에서 경제성을 확보하기 위해서는 프로세스의 변형(Variation)을 줄여 수율을 향상시켜야 한다. 이를 위해 가우스랩스는 ▲프로세스 제어 ▲장비의 유지·보수 ▲수율 관리 ▲공정 스케줄링 ▲결과 계측 및 결함 검사 등 크게 다섯 가지 테마를 설정해 반도체 생산 공정 전반의 지능화와 최적화를 추진하고 있다.

“AI 기술은 반도체 공정이 점점 정밀해지는 상황에서 중요성이 갈수록 커지고 있는 모니터링에도 도움을 줄 수 있습니다. 사람의 눈으로 판별하기 어려운 웨이퍼의 결함을 컴퓨터 비전(Computer Vision) 알고리즘을 통해 쉽게 판별할 수 있기 때문이죠”

가우스랩스가 설정한 다섯 가지 테마는 SK하이닉스가 향후 ‘스마트 팹(Smart Fab)’을 구축하는 과정에서도 기준이 될 것으로 예상된다. 이에 대해 김영한 대표는 “SK하이닉스가 지능형 기업으로 성장하기 위해 제조기술, 미래기술연구원, DT 등 사내 다양한 조직이 함께 앞으로의 방향성을 고민하고 있다”며 “미세화 한계를 극복하고 경쟁력을 확보할 수 있는 돌파구를 찾기 위해서는 아직도 넘어야 할 산이 많은 것이 사실이지만, 그 일을 해내는 것이 가우스랩스의 역할”이라고 강조했다.

“가우스랩스의 목표는 산업 AI 분야의 1등이 되는 것”

이제 막 첫발을 뗀 가우스랩스가 시장에 안착하고 성장하기 위해서는 AI 인재를 확보하는 것이 매우 중요하다. 가우스랩스는 올해까지 20명 수준의 글로벌 AI 전문가를 확보하고, 2025년까지 200명 규모로 확대하겠다는 청사진을 그리고 있다. 이를 위해 미국 본사와 한국 사무소에서 역량을 펼칠 우수 인재 영입에 적극적으로 나설 예정이다.

“훌륭한 인재들에게 그 역량에 걸맞은 최고 수준의 보상과 대우를 해줄 것입니다. 하지만 최고의 인재를 확보하기 위해서는 보상뿐만 아니라 ‘도전할 만한 문제’를 제시해야 한다고 생각했습니다. AI 인재는 호기심을 가지고 스스로 문제를 발견하고 해결하는 도전정신을 공통적으로 보유하고 있기 때문입니다. 반도체 제조 현장에는 어렵지만 도전할 만한 가치가 있는 문제들이 펼쳐져 있습니다. 문제를 해결함으로써 조 단위(Billion Dollar Scale)의 엄청난 경제적 임팩트를 창출할 수 있다는 점 역시 매력적인 요소입니다. 중요하고 의미 있는 일에 많은 걸 쏟아부으며 함께 일하는 과정 자체가 성장의 기회라고 생각합니다. 가우스랩스와 함께 하면 AI 전문가로서 많은 걸 배울 수 있을 것입니다”

B2C(기업과 소비자 간 거래) 기반의 AI 서비스가 주류를 이뤘던 과거와는 달리, 최근에는 제조업을 중심으로 B2B(기업 간 거래) 기반 AI 시스템의 중요성이 커지고 있다. 이런 흐름 속에서 가우스랩스는 SK하이닉스를 시작으로 사업을 지속적으로 확대해 SK의 제조 관계사, 나아가 전 세계 제조 기업을 아우르는 AI 전문기업으로 발전하겠다는 큰 그림을 그리고 있다. 차근차근 계획과 목표를 이뤄가면 언젠가 시장의 투자와 평가를 받는 글로벌 시장에서 IPO(기업공개)의 기회도 올 것으로 기대하고 있다.

“가우스랩스의 최종 목표는 산업 AI 분야에서 1등을 하는 것입니다. 회사를 성장시켜 글로벌 시장에서 IPO 기회를 잡고, 다양한 산업에서 AI 적용을 선도하는 꿈을 이루는 그날까지 최선을 다하겠습니다”