현실에 뒤떨어진 전자공학 회로 이론

반도체를 비롯해서 전자 부품을 설계하기 위해서는 회로의 기능과 성능을 먼저 정하고, 그 다음 단계로 회로를 구성하면서 설계를 진행한다. 4차 산업혁명을 이루기 위한 센서, 사물인터넷, 인공지능 서버, 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 시스템 모두 이런 회로로 만들어 진다. 그래서 회로는 전통적으로 대학 2학년의 전자공학 과정에서 핵심 과목이 된다.

이 회로의 동작을 이해하고, 더 나아가 설계하기 위해서는 각 회로의 동작 원리를 이해하고 파악해야 한다. 그래서 각 회로의 동작 상황을 전원이 사인파 삼각함수(sinwt, coswt)로 가정하고 전류, 전압을 구하는 연습을 한다.

대학 때 중간고사 기말고사 시험 문제도 이러한 방법을 이용해서 연필로 미분방정식을 풀어서 답을 구한다. 그래서 점수도 받고, A, B, C, D 성적도 받고, 학기 말에 학점이 정해진다. 졸업할 때 총 학점도 계산해서 대학원 진학시에 그리고 취업 시에 사용되고 평생 따라 다닌다.

그런데 진짜 문제는 이러한 학교에서 배우고, 연습하고, 시험 봐서 성적을 얻는데 사용한 회로 이론이 현실에 부합하지 않는다는 사실이다.

컴퓨터로 계산한 전류 파형, 출처: KAIST.

요즘 같이 4차 산업혁명 시대에는 회로가 기가헤르쯔(GHz) 시대를 넘어서 테라 헤르쯔(THz) 시대로 접어 들고 있다. 테라헤르쯔는 기가헤르쯔보다 1000배나 빠른 고주파 신호이다. 더 많은 정보를 주고 받고, 계산하고 저장하기 위해서 더 높은 고주파를 쓸 수 밖에 없다. 이제 대학에서 배운대로 설계해서 동작하는 회로는 하나도 없다고 보면 된다. 그러니 과연 얼마나 대학 교과목 수업과 시험이 효과적인가 의문을 들게 된다. 

교과서 내용? 현장에서는 맞지 않아

대학에서 배운 회로 이론이 맞지 않는 가장 큰 이유는 저항, 커패시터, 인덕터로 표현되는 회로 모델이 틀리기 때문이다. 모델이 틀리면 수식이 틀리고, 당연히 계산과 예측 결과가 틀린다. 

또 다른 교과서 회로 이론의 한계는 소자의 모델이 회로 동작 조건에 따라 변화한다는 사실이다. 흐르는 전류 또는 전압에 따라 저항 커패시터, 인덕터 모델이 바뀐다. 이러한 모델을 비선형 모델이라고 한다. 더 어려운 것은 온도에 따라서도 모델이 바뀐다. 인공지능 서버나 데이터 센터 메모리가 수많은 작업을 하면 온도가 올라가고, 이 결과 모델이 바뀌고 당연히 낮은 온도의 예측과 틀리게 된다.

마지막 한계는 실제 회로는 몇 개의 간단한 방정식으로 풀 수 없다는 사실이다. 반도체 내에는 수조 개 단위의 회로가 있다. 손으로 몇 개의 수식으로 풀기 불가능하다. 그리고 서로 인접한 소자, 트랜지스터, 연결선이 서로 영향을 미친다. 그래서 서로 방정식이 연결되어 있다. 서로 수 조개의 연결된 방정식과 수조 개의 변수를 다 풀 수 없다. 그래서 컴퓨터로 해석할 수 밖에 없다.

컴퓨터로 계산한 전류 파형, 출처: KAIST

4차 산업혁명에 맞는 교과목으로 개혁해야

얼마전 대학 입학 시험이 치러졌다. 수십만 명의 학생들과 수험생 학부모 들이 마음졸였다. 특히 올해는 지진으로 1 주일 시험 날짜가 연기되었다. 이 시험 결과에 따라 지망하는 학교, 학과가 달라진다. 모두 이 시험 성적으로 대학 신입 생을 뽑는 과정을 받아들인다.

대학수학능력시험 답안지, 출처: 구글.

아쉽고 안타까운 것은 학교 때 시험 성적이 꼭 실제 산업이나 연구현장에서의 작업 수행 능력과는 아무 상관이 없다는 사실이다. 경영학 학점이 높다고 사업을 잘 할까? 경제학 수업 학점이 높다고 주식투자를 잘 할까? 마찬가지로 수학 문제를 잘 푼다고 창의적일까?학점이 높다고, 성적이 높다고 빌 게이츠나 스티브 잡스가 될까?

전혀 아니다. 학교 시험은 어차피 맞지도 않는, 세상에 없는 단순한 문제를 풀고 평가한다. 학점이나 성적이 높으면 오히려 자기 고집에 갇혀 협동 능력, 창의 능력, 소통 능력이 더 떨어질 위험성이 있다. 

4차 산업혁명 시대에는 더 이상 인간과의 경쟁과 순위는 의미가 없다. 시험도 인공지능이 인간 보다 더 잘 볼 날이 멀지 않았다. 이제 인간끼리 협동하고 인공지능과 경쟁해야 한다. 오히려 인공지능과 협동해야 하는 시기가 왔다. 오히려 학교 성적이 좋으면 이러한 협동 능력이 떨어지고, 본인 지식의 한계를 몰라 도태될 수도 있다. 학교 성적이 좋아서 할 수 있는 일은 인공지능이 대체하기 딱 좋은 분야이다. 그래서 꼭 학 입학 시험 시기는 날씨가 추워지는 지 모르겠다.

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수.