AI·반도체 기술 사전

D램 칩 여러 장을 수직으로 쌓고 칩 사이를 수천 개의 구멍(TSV)으로 연결해 한 번에 많은 데이터를 주고받게 만든 메모리예요.

칩을 위아래로 뚫어 구멍을 내고 그 안을 금속으로 채워, 쌓아 올린 칩끼리 직접 전기 신호를 주고받게 하는 통로예요.

칩과 칩을 붙일 때 작은 금속 범프(돌기) 없이 구리 패드끼리, 절연막끼리 직접 맞붙여 한 번에 접합하는 기술이에요.

큰 칩 하나를 통째로 만드는 대신 기능별로 작은 칩 여러 개를 따로 만들어 한 패키지 안에서 연결하는 설계 방식이에요.

여러 칩을 나란히 올려놓고 그 사이를 아주 가는 배선으로 이어 주는 중간 연결판이에요. GPU와 HBM을 한 패키지에 묶는 2.5D 패키징(TSMC의 CoWoS 등)의 핵심 부품이에요.

다 만든 칩을 보호하고 연결하는 '패키징' 단계에서, 여러 칩을 가깝게 쌓거나 나란히 붙여 성능을 끌어올리는 기술을 묶어 부르는 말이에요.

반도체 패키지에서 칩을 받치는 기판의 중심 재료를 플라스틱 계열 대신 유리로 바꾼 기판이에요.

CPU, GPU, 메모리가 서로의 메모리를 빠르게 나눠 쓰도록 만든 연결 규격이에요.

메모리 안에 간단한 연산 기능을 넣어, 데이터를 연산 칩까지 옮기지 않고 메모리에서 바로 계산하게 만든 반도체예요.

전원이 켜져 있는 동안 데이터를 잠깐 저장하는 메모리예요. 컴퓨터와 스마트폰의 '작업 공간' 역할을 해요.

전원이 꺼져도 데이터가 남는 저장용 메모리예요. SSD, 스마트폰 저장공간, USB에 들어가요.

트랜지스터에서 전류가 흐르는 통로(채널)를 스위치 역할을 하는 게이트가 네 면 모두 감싸도록 만든 구조예요.

채널을 지느러미(fin)처럼 세워 게이트가 세 면을 감싸게 만든 트랜지스터 구조예요.

파장이 아주 짧은 빛(13.5나노미터)으로 웨이퍼에 회로를 그리는 노광 기술이에요.

빛을 받으면 성질이 바뀌는 액체 재료예요. 웨이퍼에 바르고 빛을 쬐어 회로 모양대로 남기거나 녹여 내요.

칩에 전기를 공급하는 배선을 웨이퍼 앞면이 아니라 뒷면으로 옮기는 기술이에요.

실리콘과 탄소를 결합한 소재로 만든 전력 반도체예요. 높은 전압과 열에 강해 전기차와 충전기에 많이 쓰여요.

질화갈륨으로 만든 반도체예요. 아주 빠르게 켜고 끌 수 있어 고속 충전기, 데이터센터 전원, 통신용 증폭기에 쓰여요.

전기 신호 대신 빛으로 데이터를 주고받는 부품을 반도체 공정으로 칩 위에 만드는 기술이에요.

인공신경망 계산(행렬 곱셈)에 맞춰 설계한 AI 전용 프로세서예요.

원래 화면을 그리려고 만든 프로세서지만, 같은 계산을 수천 개씩 동시에 하는 능력 덕분에 AI 학습의 주력 칩이 됐어요.

AI 계산을 빠르고 효율적으로 하도록 설계한 반도체를 통틀어 부르는 말이에요. GPU, NPU, TPU 같은 전용 칩이 여기에 들어가요.

AI 모델을 클라우드 서버가 아니라 스마트폰, 노트북, 자동차 같은 기기 안에서 바로 돌리는 방식이에요.

사람 뇌의 신경세포(뉴런)와 연결(시냅스)이 신호를 주고받는 방식을 흉내 내 만든 반도체예요.

사람이 규칙을 일일이 짜 주지 않아도 컴퓨터가 데이터에서 규칙을 스스로 찾아내게 하는 방법이에요.

층을 깊게 쌓은 인공신경망으로 데이터에서 특징을 단계적으로 뽑아 배우는 머신러닝 방법이에요.

입력값에 가중치를 곱하고 더하는 작은 계산 단위(노드)를 층층이 연결해 만든 계산 모델이에요.

문장 속 단어들이 서로 얼마나 관련 있는지(어텐션)를 한꺼번에 계산해 문맥을 이해하는 신경망 구조예요. 지금의 거대언어모델 대부분이 이 구조를 써요.

아주 많은 글을 학습해 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 글을 이해하고 만들어 내는 큰 언어 모델이에요.

학습한 데이터를 바탕으로 글, 그림, 음성, 코드 같은 새로운 결과물을 만들어 내는 AI예요.

카메라 영상이나 사진에서 사물, 사람, 글자를 찾아내고 이해하는 AI 기술이에요.

사람이 쓰는 말과 글을 컴퓨터가 이해하고 만들어 내게 하는 기술이에요.

사람의 말소리를 글자로 바꾸고 뜻을 알아듣게 하는 기술이에요.

정답을 알려 주는 대신 행동의 결과로 보상을 주고, 보상이 커지는 쪽으로 스스로 행동을 고쳐 가게 하는 학습 방법이에요.

데이터를 한곳에 모으지 않고, 각 기기나 기관에서 따로 학습한 결과만 모아 하나의 모델을 만드는 방법이에요.

차량이 카메라, 레이더, 라이다로 주변을 인식하고 스스로 판단해 주행하는 기술이에요.

출원은 특허를 달라고 신청하는 것, 등록은 심사를 통과해 권리가 생긴 것이에요. 그 사이에 신청 내용이 공개되는 '공개' 단계가 있어요.

미국과 유럽 특허청이 함께 쓰는 특허 기술 분류 체계예요. 'G06N3/063'처럼 알파벳과 숫자로 기술 분야를 나타내요.

같은 발명을 여러 나라에 출원한 특허 묶음이에요. 한국, 미국, 유럽, 중국에 각각 낸 특허가 한 패밀리가 돼요.

특허 문서에서 '이 발명의 권리 범위는 여기까지'라고 정해 놓은 문장들이에요. 특허의 실제 힘은 청구항에서 나와요.