나뭇잎 교과서

미래의 융합과학기술

1971년 첫 마이크로프로세서에는 트랜지스터가 2천여 개 있었고, 지금 스마트폰 칩에는 수백억 개가 있습니다. 이런 추세를 알면 다음 기술을 어디까지 내다볼 수 있을까요? 그리고 서로 다른 분야가 만날 때 나오는 기술은 추세선만으로 예측할 수 있을까요?

본문

미래의 융합과학기술

본문

1971년에 나온 최초의 상업용 마이크로프로세서에는 트랜지스터가 2300개 들어 있었다. 지금 스마트폰의 칩에는 그 수백만 배인 수백억 개가 들어 있다. 1965년 고든 무어는 칩 하나의 트랜지스터 수가 해마다 두 배가 될 것이라 예측했고, 10년 뒤 2년마다 두 배로 고쳤다. 이 '무어의 법칙'은 50년 가까이 들어맞았다. 그러면 이 추세를 그대로 이어 20년 뒤의 컴퓨터를 예측해도 될까? 미래 기술을 내다볼 때 과거의 추세는 얼마나 믿을 만할까?

그림 1. 2년마다 두 배(파랑)와 2.2년마다 두 배(주황)로 늘어나는 두 추세선과 실제 칩(검은 점, 대략값). 세로축은 로그 눈금이라 지수 증가가 직선으로 보인다. 두 선은 처음에는 가깝지만 멀리 갈수록 크게 벌어진다.
먼저 알아야 할 것지수 함수와 로그(수학), 반도체(통합과학), 디지털 탐구 도구(디지털 탐구 도구와 인공지능), 결론의 평가(결론 도출과 평가).

3.1.1지수 증가와 외삽

일정한 기간마다 같은 비율로 늘어나는 것을 지수 증가라 한다. 두 배가 되는 기간이 \(T\)년이면, \(t\)년 뒤의 양은 처음 양에 \(2^{t/T}\)를 곱한 값이다. 지수 증가를 보통 눈금에 그리면 처음에는 거의 평평하다가 갑자기 치솟지만, 세로축을 로그 눈금으로 그리면 곧은 직선이 된다. 그래서 과거 자료로 직선을 그은 뒤 그 직선을 자료 밖의 미래로 이어 그리는 일이 쉬워진다. 이렇게 자료의 범위 밖을 추세로 짐작하는 것을 외삽이라 한다.

정리 3.1.1 두 배 기간과 외삽의 오차

처음 양 \(N_0\)이 \(T\)년마다 두 배가 되면 \(N(t) = N_0 \cdot 2^{t/T}\)이다. 두 배 기간을 \(T_1\)과 \(T_2\)로 조금 다르게 잡은 두 예측의 비는 \(2^{t/T_1 - t/T_2}\)로, 예측하는 기간 \(t\)가 길수록 지수적으로 커진다.

그림 1에서 예측할 연도를 바꾸어 보자. 2년마다 두 배이면 1971년부터 2020년까지 49년 동안 약 2400만 배가 되어 500억 개쯤을 예측한다. 실제 칩은 160억 개 정도라서, 두 배 기간을 2.2년으로 잡은 선이 더 잘 맞는다. 그런데 이 작은 차이가 2040년이면 예측값을 약 9배나 벌려 놓는다. 즉 지수 추세의 외삽은 두 배 기간의 작은 오차가 먼 미래에서 큰 오차로 불어난다.1

3.1.2추세가 멈추는 까닭과 융합

지수 증가는 영원히 이어질 수 없다. 트랜지스터를 작게 만들수록 회로의 선폭이 원자 수십 개 수준에 가까워지고, 전자가 얇은 벽을 터널링해 새어 나가며, 좁은 곳에 모인 열을 빼내기도 어려워진다. 그래서 2010년대부터 칩 하나의 성능이 늘어나는 빠르기는 느려졌다. 대신 기술자들은 칩을 층층이 쌓는 3차원 구조, 새로운 반도체 재료, 인공지능 계산에 특화된 칩 같은 다른 길을 찾고 있다. 이런 길은 물리, 화학, 재료, 컴퓨터 과학이 함께 풀어야 하는 융합의 문제이다.

한계새로운 길함께하는 분야 원자 크기에 가까운 선폭칩을 층층이 쌓기전자 공학, 재료 전자의 터널링새 반도체 재료양자 물리, 화학 열을 빼내기 어려움계산에 맞춘 전용 칩컴퓨터 과학
그림 2. 한 가지 방법의 지수 추세가 한계에 이르면 다른 분야와 융합한 새로운 길이 열린다.

3.1.3예제 풀이

예제 3.1.2

어떤 기술의 성능이 지금 100이고 3년마다 두 배로 늘어난다고 한다. 15년 뒤의 성능은 얼마인가? 만약 실제 두 배 기간이 3.5년이었다면 15년 뒤의 성능은 얼마이며, 두 예측은 몇 배 다른가?

3년마다 두 배이면 15년 동안 \(15 \div 3 = 5\)번 두 배가 되어 \(100 \times 2^5 = 3200\)이다.

3.5년마다 두 배이면 \(15 \div 3.5 \approx 4.29\)번 두 배가 되어 \(100 \times 2^{4.29} \approx 100 \times 19.5 = 1950\)이다. 두 예측은 \(3200 \div 1950 \approx 1.6\)배 다르다. 두 배 기간의 차이는 반 년, 곧 약 17%뿐이었는데 15년 뒤의 예측은 60% 넘게 벌어졌다. 그래서 미래 기술을 예측할 때는 한 값만 내놓지 않고, 가능한 두 배 기간의 범위로 예측의 폭을 함께 보여 주는 것이 정직하다. 그리고 그 추세를 떠받치는 물리적 조건이 그때까지 유지될지도 함께 따진다.

아래 탐구 카드에서 기술 발전의 자료로 추세선을 그려 보고, 미래의 융합과학기술이 어떤 한계를 넘어서려 하는지 살펴보자.

  1. 1960년대에는 비행기의 최고 속도도 지수적으로 빨라지는 것처럼 보였다. 이 추세를 이어 그리면 지금쯤 승객이 빛의 속도에 가깝게 여행해야 하지만, 여객기의 속도는 1970년대 이후 거의 그대로이다.
마무리

지수 증가는 로그 눈금에서 직선이 되어 미래로 이어 그리기 쉽지만, 두 배 기간의 작은 오차가 먼 미래에서 큰 차이로 불어나고, 추세를 떠받치던 물리적 조건이 한계에 이르면 추세 자체가 멈춘다. 그래서 그 한계를 넘는 미래 기술은 여러 분야가 융합한 새로운 길에서 나온다. 처음 질문의 '2년마다 두 배'는 가까운 미래의 어림에는 쓸모 있지만, 20년 뒤를 예측하려면 예측의 폭과 추세의 한계를 함께 따져야 한다.

탐구 1

지난 추세만 보고 미래 기술을 얼마나 맞힐 수 있을까?

기술 예측 · 추세 외삽 · 무어의 법칙
맞춘 추세의 두 배가 되는 기간
—
2023년 예측값
—
2023년 실제 값 (Apple M2 Ultra)
—
예측 ÷ 실제
—

자료: 위키백과 “Transistor count” 표에서 고른 범용 프로세서 17종(인텔 4004 2,250개 … M2 Ultra 1,340억 개). 회사가 발표한 값이며, 마지막 점(2023년 M2 Ultra)은 칩 두 개를 이어 붙인 제품이다. 추세선은 고른 해까지의 점으로 맞춘 최소제곱 직선이다(지수 추세는 로그를 취한 값으로 맞춤).

  1. 질문1965년 고든 무어는 칩 하나에 넣는 부품 수가 해마다 두 배씩 늘어 왔다고 지적했고, 1975년에는 이를 2년마다 두 배로 고쳤다. 1990년의 사람이 이 추세만 알고 있었다면 2023년의 칩을 맞힐 수 있었을까?
  2. 복원일정한 기간마다 같은 배수로 늘어나는 양은 지수 함수로 나타난다. 세로축을 로그 눈금으로 그리면 지수 증가는 직선이 되고, 그 기울기로 두 배가 되는 기간을 구할 수 있다.
  3. 설명추세 외삽은 지금까지의 자료에 맞춘 관계식을 자료 밖의 미래로 늘려 예측하는 방법이다. 가장 단순한 기술 예측 방법이지만, 어떤 모형을 고르느냐에 따라 결과가 크게 달라진다. 전문가의 의견을 여러 번 모아 좁혀 가는 델파이 기법, 가능한 미래를 여러 개 그려 보는 시나리오 기법은 추세가 없는 새 기술을 예측할 때 함께 쓴다.
  4. 연결트랜지스터 수가 늘어난 것은 반도체 물리, 재료 화학, 광학(노광 장비), 컴퓨터 공학이 함께 발전한 결과이다. 이렇게 늘어난 계산 능력은 다시 인공지능, 유전체 해독, 기후 모형 같은 다른 분야의 발전을 이끌었다. 한 기술의 추세가 다른 분야의 새 기술을 낳는 것이 융합과학기술의 흔한 모습이다.
  5. 적용자료의 마지막 해를 1980년, 1990년, 2000년, 2010년으로 바꾸며 두 배가 되는 기간과 2023년 예측값이 어떻게 달라지는지 기록해 보자. 직선 추세로 바꾸면 예측이 몇 배나 빗나가는가? 실제 값을 켜고, 2000년대에 점들이 추세선보다 아래로 처진 구간이 있는지 찾아보자.
  6. 판단무어의 법칙은 자연법칙이 아니라 산업이 목표로 삼아 온 경험적 추세이다. 트랜지스터 크기가 원자 몇십 개 수준에 가까워지고 발열 문제가 커지면서, 한 칩에 더 많이 넣는 대신 칩을 쌓거나 이어 붙이는 방식으로 바뀌고 있다. 추세 외삽은 같은 원리가 계속 통할 때만 쓸 수 있고, 다른 분야와의 만남에서 갑자기 나타나는 기술은 예측하지 못한다.

확인조건이 달라지면

어떤 배터리의 무게당 저장 에너지가 지난 10년 동안 해마다 약 5 %씩 늘었다. 이 추세로 30년 뒤를 예측하는 것에 대한 판단으로 가장 알맞은 것은?

읽기 2

다음에 올 융합과학기술은 어떻게 내다볼까?

읽기 · 융합과학기술의 사례 · 기술 예측 방법

2019년에 “내년 말이면 새 감염병 백신이 1년도 안 되어 수억 명에게 접종된다”고 말했다면 믿었을까? mRNA 백신은 수십 년 동안 따로 자라던 여러 분야의 기술이 한꺼번에 만난 결과였다. 미래 기술을 내다보려면 무엇을 보아야 할까?

1분야가 만나면 새 기술이 생긴다

2002년 미국 국립과학재단(NSF)이 낸 보고서는 나노기술(N), 생명공학(B), 정보기술(I), 인지과학(C)이 서로 만나 새 기술을 만든다고 보고 이를 융합기술(NBIC)이라 불렀다. 한 분야에서 쌓인 도구가 다른 분야의 오래된 문제를 푸는 열쇠가 되는 경우가 많다.

기술만난 분야무엇이 가능해졌나
mRNA 백신분자생물학 + 지질 나노 입자(화학·나노기술)유전 정보만 바꾸어 새 백신을 빠르게 설계. 2020년 말 코로나19 백신으로 처음 승인되었고, 기반 연구를 한 커리코와 와이스먼이 2023년 노벨 생리의학상을 받음
유전자 가위 (CRISPR-Cas9)세균의 면역 연구(미생물학) + 생화학원하는 DNA 자리를 정확히 자르고 고침. 2020년 노벨 화학상(샤르팡티에, 다우드나)
단백질 구조 예측 (AlphaFold 등)인공지능 + 구조생물학 + 공개 단백질 구조 데이터베이스아미노산 서열만으로 3차원 구조를 높은 정확도로 예측. 2024년 노벨 화학상(허사비스, 점퍼, 그리고 단백질 설계의 베이커)
뇌–컴퓨터 인터페이스신경과학 + 전자공학 + 기계 학습뇌의 전기 신호를 읽어 마비 환자가 커서나 로봇 팔을 움직이는 연구가 임상 시험 단계
핵융합 발전플라스마 물리 + 초전도 자석 + 내열 재료한국의 KSTAR는 1억 °C 플라스마를 수십 초 동안 유지하는 기록을 세움. 발전소 수준의 실증은 아직 과제
디지털 트윈센서·사물인터넷 + 시뮬레이션 + 데이터 과학공장·도시·인체의 가상 복제본을 실시간 자료로 갱신하며 미리 시험

2기술을 예측하는 방법

방법어떻게잘 맞는 경우한계
추세 외삽성능·비용의 과거 자료에 곡선을 맞추어 늘림같은 원리가 계속 개선될 때 (반도체 집적도, 태양 전지 단가)물리적 한계나 새 원리가 나타나면 빗나감
델파이 기법전문가에게 익명으로 여러 차례 묻고, 앞 회의 결과를 보여 주며 의견을 좁힘 (1950년대 미국 랜드 연구소)자료가 적은 새 기술의 시기 예측전문가 집단의 공통된 편향은 걸러지지 않음
시나리오 기법불확실한 요인 두세 개를 골라 서로 다른 미래 여러 개를 그림정책·사회 변화가 큰 영향을 줄 때어느 시나리오가 일어날지는 알려 주지 않음
논문·특허 분석어떤 주제의 논문·특허 수와 인용 관계가 어떻게 늘어나는지 분석떠오르는 연구 분야, 분야 사이의 새 연결 찾기논문이 많다고 실용화가 가깝다는 뜻은 아님
기술 로드맵목표 제품에서 거꾸로, 언제 어떤 기술이 필요한지 단계별로 배치산업과 정부의 연구 계획목표 자체가 바뀌면 다시 짜야 함

3네 단계로 예측해 보기

먼저 추세를 본다. 지금 빠르게 좋아지는 기술은 무엇인가? 계산 능력, 유전체 해독 비용, 배터리 가격처럼 자료로 확인한다.

다음은 만남이다. 그 기술이 다른 분야의 어떤 오래된 문제와 만날 수 있는가? 예를 들어 값싼 유전체 해독과 인공지능이 만나면 개인 맞춤 진단이 된다.

셋째는 필요이다. 사회가 그 기술을 원하는 이유는 무엇인가? 고령화, 기후변화, 감염병 같은 수요가 실용화의 속도를 정한다.

넷째는 제약이다. 물리·화학적 한계, 비용, 규제, 윤리 문제는 무엇인가? 같은 기술도 사회적·경제적·윤리적 관점에 따라 긍정적인 면과 부정적인 면이 함께 있다.

미래학자 로이 아마라가 했다고 전해지는 말처럼, 사람들은 새 기술의 효과를 짧은 기간에는 지나치게 크게, 긴 기간에는 지나치게 작게 어림하는 경향이 있다. 예측은 맞히는 것보다, 일어날 수 있는 여러 미래에 미리 대비하게 하는 데 쓸모가 있다.

판단“기술은 정해진 길을 따라 저절로 발전한다”는 생각은 오개념이다. 어떤 기술이 실제로 쓰일지는 연구비를 어디에 쓰는지, 사회가 무엇을 허용하는지, 시장이 무엇을 원하는지에 따라 달라진다. 그래서 기술 예측에는 과학 지식뿐 아니라 사회·경제·윤리의 관점이 함께 필요하다.

확인조건이 달라지면

아직 시제품도 없는 새 기술(예: 상온에서 작동하는 양자 컴퓨터)이 언제쯤 쓰일지 예측하려 한다. 가장 알맞은 방법은?

AI 출제 문항연습문제 풀어보기15문항
Esc

↑↓ 고르기Enter 열기