“반도체와 함께 Industrial AI 분야 Top Tier가 되겠습니다”_SK그룹의 첫 AI 전문 기업 ‘가우스랩스’를 가다

지난해 8월 SK그룹의 첫 인공지능(AI) 전문기업, 가우스랩스(Gauss Labs Inc.)가 미국 실리콘밸리에 본사를 설립하며 산업 AI(Industrial AI) 시장에 출사표를 던졌다. 가우스랩스의 첫 도전 분야는 대한민국 경제 성장의 1등 공신이자, 가장 복잡한 제조공정으로 손꼽히는 ‘반도체’. 그중 SK하이닉스 반도체 제조 공정의 난제를 해결하고 효율성을 강화할 수 있는 AI 솔루션을 첫 과제로 선정했다.

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.