원자력 르네상스의 재현

에너지 안보 및 탈(脫)탄소 전원에 대한 기대

원자력 발전에 대한 관심이 다시 높아지고 있다. 그 배경에 있는 것은 에너지 안보에 대한 관심과 탄소중립 달성을 위한 탈탄소 전원으로서의 기대이다. 동일본 대지진을 계기로 강하게 추진되었던 탈원전은 지금 전환기를 맞이하고 있다. 과거의 '원자력 르네상스'는 과연 재현될 것인가? 화제의 소형 원자로와 혁신 경수로 등, 기업들의 신기술을 취재했다.

Part 1. 총론
완전히 바뀐 에너지 안보 및 탈(脫)탄소에 대한 평가, 신형 소형로와 혁신 경수로 각광

원자력 발전을 재평가하는 분위기가 갑자기 고조되고 있다. 러시아의 우크라이나 침공으로 증가되는 에너지 조달 리스크와 함께 2050년의 탄소중립을 달성하기 위한 탈탄소 전원으로 재인식되기 시작했기 때문이다. 국내에서는 2011년에 발생한 후쿠시마 제1원자력발전소 사고를 계기로 원자력 발전에 대한 기대는 일단 꺾였지만, 분위기가 바뀌기 시작했다.

최근 국내외 제조사들이 새로운 타입의 원자로에 대한 검토 및 개발을 추진하고 있으며, 세계적 대기업이 아니면 어렵다고 생각되었던 원자력 발전에 도전하는 스타트업 기업들도 등장하는 등, 원자력 발전을 둘러싼 움직임이 활발해지고 있다. 2022년 12월에는 정부의 GX(그린 트랜스포메이션) 실행회의가 폐지가 결정된 원자력 발전소의 재건 및 조건부 운전 기간 연장 방침을 제시했다.

이러한 상황은 과거의 ‘원자력 르네상스’를 방불케 한다. 원자력 르네상스란 2000년대에 미국과 유럽을 중심으로 일어난 원자력 발전을 재평가하는 움직임이다. 

새로운 재료를 사용한 파워 디바이스가 등장

차세대 파워디바이스 재료인 탄화규소(SiC) 시장이 급속하게 확대되고 있는 가운데 그 다음을 내다본 움직임도 활발해지고 있다. 산화갈륨, 질화알루미늄갈륨, 다이아몬드와 같은 새로운 재료를 사용한 파워 디바이스가 등장, 이제 연구개발 단계를 벗어나 실용화 단계에 다가서려 하고 있다.

제 1부: 총론
군사 및 우주 분야에서 포스트 탄화규소에 진입 여지, 전자포에 사용될 가능성도

'차세대 파워반도체는 비싸기 때문에 팔리지 않을 것이다'. 이러한 예상과는 달리 군사와 우주 등 특수 용도로 울트라 와이드 밴드 갭(UWBG) 반도체에 대한 기대가 높아지기 시작했다. 이러한 용도는 요구 성능을 충족시키는 것이 최우선으로, 다소 비용이 높아도 용인하는 경향이 있다.

예를 들면 미군은 기술 확립을 목표로 예산을 급속히 늘리고 있다. 양산이 시작되면 UWBG 반도체는 제조 공정의 성질상 탄화규소보다 저렴하게 공급되는 것이 결코 불가능하지 않다고 한다.

파워반도체 재료로 주목받고 있는 산화갈륨(Ga2O3)이 2023년 드디어 시장에 등장한다. 실리콘(Si), 탄화규소(SiC), 질화갈륨(GaN)에 이은 모처럼만의 신재료이다. 

소프트웨어 기술자, 앱의 세대 교체에서 살아남을 수 있을까?

지난 3개월 간 IT업계의 화두는 '채팅' 일색이었지만, 앞으로 당분간은 '멀티 모달(Multi Modal)' 일색이 될 것이다. 미국 오픈AI(OpenAI)가 3월 14일(미국 시간), 텍스트뿐만 아니라 화상(畵像)의 의미도 이해할 수 있는 멀티모달 기능의 기반 모델 GPT-4를 내놓았기 때문이다.

멀티모달이란 복수의 종류나 형식의 데이터에 대응한다라는 의미이다. 화상도 취급할 수 있는 GPT-4가 일반 공개되는 것은 아직 멀었지만, 논문 및 데모 등을 통해 보여진 그 위력은 굉장하다. 예를 들어, GPT-4는 문장뿐만 아니라 복잡한 수식과 그림 등이 포함된 대학 수준의 물리 테스트를 풀 수 있다고 한다.

오픈AI가 GPT-4 논문을 통해 제시한 예에서 GPT-4는 프랑스 명문학교 에꼴 폴리테크니크(이공과학교)의 물리 테스트를 풀었다고 한다.

불과 몇 년 전만 해도 일본의 '로봇은 도쿄대학에 들어갈 수 있는가'(동로봇(東ロボ)) 프로젝트에서는 그림과 표, 일러스트가 포함된 물리 테스트를 AI(인공지능)가 푸는 것은 최대 난관으로 여겨졌다.

오픈AI는 GPT-4가 미국의 사법시험에도 합격할 수 있는 레벨이라고 밝히고 있다. 화상도 취급할 수 있는 GPT-4로 도쿄 대학의 입시 문제를 풀면 어떻게 될까? 조만간 그 시도가 이루어질 수 있길 기대한다.

2023년 건설업계의 움직임

물고임통이나 보도/차도 경계 블록과 같은 소규모뿐만 아니라 대규모 토목 구조물에 대한 적용도 검토하고 있다. 농업토목에서도 활용될 전망이어서 실구조물에 대한 채용 실적은 2022년보다 늘어날 전망이다.

22년은 건설업계에 건설 3D프린터의 키워드가 뿌리내리는 해가 됐다. 스타트업 기업인 Polyuse(도쿄)와 이리마지리건설(고치시)이 22년 2월, 국토교통성 도사국도사무소의 도로 개량 공사에서, 3D프린터로 인쇄 조형한 물고임통을 본설 구조물로서 설치했다. 이를 시작으로 건설 3D프린터의 조형 사례가 각지에서 보고되고 있다. 전국적으로 시공 실적을 올리는 날은 그리 멀지 않았다.

Polyuse에 의하면, 22년도의 연간 목표 공사 건수는 30건 정도. 12월 시점에서 협의에 들어간 안건까지 포함하면 이미 목표를 웃돈다. “2023년도는 전년도 목표치의 3배 이상의 실적을 올릴 계획이다”(Polyuse의 오오카(大岡) COO(최고집행책임자)).

토목 구조물에서는 보도/차도 경계 블록이나 물고임통을 비롯해 경사면 블록, 중력식 옹벽 등 채용되는 종류가 많아졌다. 생산성 향상의 성과도 실증되고 있다. 이제는 대규모 구조물 조형을 바라보는 단계다.

도요타와 덴소가 출자

차세대 반도체의 국산화를 목표로 설립된 ‘라피더스(Rapidus)’(도쿄)는 2022년 11월에 도쿄 도내에서 첫 회견을 열었다. 미국 IBM 등과 협력해 2nm 세대 로직 반도체 기술을 개발해 20년대 후반에 일본에서 양산화하는 것을 목표로 한다. 라피더스의 자본금(자본준비금 포함)은 73억 4,600만엔이다. 자동차 관련 기업으로는 도요타자동차와 덴소가 각각 10억엔을 출자했다.

CASE(커넥티드, 자율주행, 공유, 전동화) 기술이 보급되면 반도체의 성능과 확보는 더욱 중요해진다. 상황이 이렇게 되자 도요타는 “차세대 반도체 생산 기반을 일본에 만들겠다는 라피더스의 설립 취지에 동참했다. 그리고 라피더스가 개발하는 차세대 반도체에 미래의 차량 탑재 수요를 접목하기 위해 출자를 결정했다”라고 설명했다.

덴소는 “라피더스와 협력해 차량 탑재용 차세대 반도체 개발을 가속화하는 것이 목적이다”라고 출자 이유를 밝혔다. 라피더스에 대한 출자는 덴소에서 진행하는 차세대 차량 탑재 반도체 개발에 플러스가 된다고 보고 있다.

2022년 11월에 열린 회견에서 라피더스의 고이케(小池) 사장은 "반도체 유저와 함께 반도체를 설계/개발하는 체제를 강화하는 것은 라피더스가 발전하기 위한 열쇠가 될 것이다"라고 강조했다. 

우주공간에서의 3D프린터로 인공위성 안테나를 제조하는 기술

태양광과 자외선 경화 수지를 이용해 발사 후에 우주공간에서 3D 적층 조형으로 인공위성용 안테나를 제조하는 기술을 개발했다.

인공위성의 안테나는 고이득과 광대역폭이 요구되며 큰 개구가 필요하다. 지금까지의 안테나는 발사 로켓의 적재 사이즈나 인공위성의 사이즈 등 제약을 받기 때문에 격납 가능한 크기로 만들어 두거나, 접어서 격납한 후에 인공위성 궤도 상에서 펼친다. 발사할 때나 궤도에 투입될 때의 진동이나 충격에 견딜 수 있는 구조도 필요하다.

이번에 조형물을 제조 중에 지탱하는 서포트재가 필요 없는, 프리 폼(Free Form) 3D 프린터와 진공 속(0.2kPa 이하)에서 증발하지 않고 적절한 점도를 유지하면서 자외선에 의한 경화 안정성을 갖도록 배합한 자외선 경화 수지를 개발했다.

개발한 수지를 3D 프린터로 압출 성형해, 태양광 자외선으로 경화시킴으로써 우주공간에서 저소비 전력으로 구조물을 제조한다. 시작(試作)한 직경 165mm의 반사경을 이용한 파라볼라 안테나는 Ku대인 13.5GHz에서 23.5dB의 이득을 실현했다.

AI시대의 사회와 생활의 급속한 변화

눈부신 진화를 계속하고 있는 인공지능(AI)은 이제 우리들의 생활 속에서 사용되게 되었다. AI가 최근 등장한 기술이라고 생각하는 사람도 있을지 모르나, 실은 70년 가까운 연구의 역사가 있다. 최근에 AI가 다시 각광을 받게 된 것은 ‘딥러닝(Deep Learning)이라는 경이적인 수법에 의해서다.

제1장에서는 우선  AI의 연구의 역사와 AI를 인공의 ‘지능’으로 만드는 ‘딥러닝’이라는 기계학습에 대해 상세하게 설명한다.

제2장에서는 게임, 재료개발, 의료, 판매, 번역, 자율주행 등으로 이미 사회에서 활약하고 있거나 활약이 기대되는 다종 다양한 ai의 사례를 소개한다.

제3장은 AI가 사회에 진출하면서 편리해지는 반면에 ‘일자리를 빼앗기고 있지 않나’ ‘공격 받는 것은 아닌가’ 등의 우려에 대해, 인간과 AI가 공존해 가기 위해 AI가 가지고 있는 문제점과 약점에 대해 설명한다.

제4장은 유니크한 AI 연구를 하고 있는 6명의 연구자의 인터뷰를 소개한다.