최근 전 세계 기업들이 디지털전환(DT)을 가속화하고 있는 가운데, 데이터 활용 능력이 기업의 경쟁력을 좌우하고 있다.

이런 가운데 SK하이닉스도 데이터 사이언스 역량을 강화하기 위해 2017년 관련 조직을 신설했다. 데이터 분석을 기반으로 AI 기술을 통해 산업 현장의 디지털 혁신을 실현하기 위한 노력의 일환이다.

여기서 더 나아가, SK하이닉스는 지난달 12일 한국과학기술원(KAIST)과 '인공지능 전략적 협업 양해각서(MOU)'를 체결했다. 이에 따라 반도체 산업 현장의 실데이터를 외부에 공개하는 과감한 결단을 내렸다. 인공지능 연구개발 개방형 협력체계라는 새로운 산학협력의 지평을 연 셈이다.

2일 SK하이닉스에 따르면 이번 협력은 현장의 난제를 해결할 열쇠는 반도체 데이터에 특화된 AI 인재가 쥐고 있다는 판단에서 비롯됐다. 최근 반도체 산업은 미세공정 난이도 증가 등으로 처리해야 할 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나는 추세다. 이에 산업 현장에서 발생하는 데이터를 분석하고, 이를 기반으로 난제를 해결할 최적의 솔루션을 찾을 수 있는 AI 기술에 대한 요구가 자연스레 뒤따랐다.

SK하이닉스 데이터 사이언스 조직을 맡고 있는 박찬진 담당은 "복잡다단한 현장의 난제를 해결하기 위해서 내부 조직뿐 아니라 외부 AI 전문가와의 협력이 필수"라며 "이를 위해 SK하이닉스의 데이터에 익숙한 반도체 전문 AI 전문가를 육성하고, 관련 인재 풀을 확보하는 것이 중요했다"고 KAIST와 MOU를 체결하게 된 배경을 설명했다.

이번 협력의 중심인 인공지능협력센터(AICC)의 핵심은 바로 SK하이닉스의 실데이터를 공유한다는 것이다. 대학에서 연구 목적으로 실데이터를 구하는 것은 매우 어려운 일이다. 차선책으로 외부에 공개된 데이터를 활용하는 경우가 많은데, 이 경우 데이터의 퀄리티를 보장할 수 없다. 실질적인 문제는 해결하지 못하고 제한된 데이터 내에서만 연구가 이뤄진다는 제약이 있기 때문이다.

그러나 이번에 SK하이닉스가 가공되지 않은 실데이터를 제공하기로 함으로써 KAIST 학생들은 AICC를 통해 산업 현장의 문제를 직접 풀어볼 수 있는 유의미한 연구 기회를 얻게 됐다. SK하이닉스도 자사의 데이터에 익숙한 반도체 분야의 AI 인재를 육성함과 동시에, 연구 결과를 현업에 바로 적용해 난제를 해결할 수 있는 길을 열었다.

하지만 보안이 생명인 반도체 업의 특성상 실데이터를 외부와 공유한다는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. SK하이닉스 역시 AICC 개소를 위해 '보안 문제'라는 숙제를 해결해야만 했다.

SK하이닉스는 데이터 유출 위험을 방지하고 자사와 동일한 수준의 분석 환경을 제공하기 위해 데이터 및 분석 클라우드 인프라를 구축했다. 생산 현장의 데이터는 내부 결재를 거쳐 AICC 클러스터로 전달되고, 대학 지소에서는 이를 즉시 활용할 수 있다. 현장과 지소를 잇는 AI 클러스터는 SK하이닉스의 시스템과 분리돼 운영되고 외부인 출입이 엄격하게 관리되는 지소에서만 시스템에 접근할 수 있어, 데이터 유출 위험이 없다.

이 같은 데이터 제공 파이프라인을 구축함으로써 실시간으로 데이터를 제공 및 수급할 수 있게 됐다. 또한 AICC 클라우드 자원으로 분석을 수행하므로 대학은 컴퓨팅 운영 및 환경 구축에 대한 비용 부담을 덜 수 있고, 지속적으로 추가 데이터를 받아 연구를 진행할 수 있게 됐다. 산학협력 연구의 한계를 극복한 'AI 개방형 협력'은 더 큰 사회적 가치를 창출할 것으로 전망된다.

박찬진 담당은 "이번 산학협력을 통해 AI 기술을 실제 산업 현장 문제에 적용해보고 문제를 해결함으로써 산업용 AI 기술의 토대를 다지기를 기대한다"며 "나아가 국내 산업 전반에 이 같은 기술이 확산하는 데 기여할 수 있기를 바란다"고 말했다.