PCB 기판은 회로가 끊어지면 인하두(납땜기)로 직접 선을 이어주거나 부품을 갈아 끼울 수 있죠. 하지만 머리카락 굵기의 수만 분의 일 크기인 반도체 칩은 사람이 직접 손으로 수리하는 것이 원천적으로 불가능합니다.

그럼에도 불구하고 삼성전자나 SK하이닉스 같은 제조사는 불량품을 그냥 버리지 않고 '마법 같은 방식'으로 수리하여 정상 제품으로 만듭니다. 그 비결을 알려드릴게요.

1. 예비용 회로(Redundancy)를 미리 만들어둡니다

반도체 설계 시, 실제로 필요한 회로 외에 '예비용 길(Spare Row/Column)'을 미리 넉넉하게 깔아둡니다.

• 비유: 아파트 엘리베이터가 고장 날 것을 대비해 옆에 비상용 엘리베이터를 하나 더 만들어두는 것과 같습니다.
• 만약 테스트 과정에서 특정 회로가 끊기거나(Open), 붙어버린(Short) 불량이 발견되면, 해당 회로를 죽이고 미리 만들어둔 예비 회로로 신호를 돌립니다.

2. 레이저로 회로를 끊거나 잇는 '리페어(Repair)' 공정

사람의 손 대신 초정밀 레이저가 수리 기사 역할을 합니다.

• 레이저 퓨즈(Laser Fuse): 불량이 난 회로로 가는 길목에 있는 아주 작은 '퓨즈'를 레이저로 쏴서 끊어버립니다.
• 신호 우회: 퓨즈가 끊어지면 전기 신호는 자동으로 예비 회로 쪽으로 흘러가게 됩니다.
• 결과: 겉보기엔 불량이었던 칩이 내부적으로 길을 갈아타면서 완벽하게 작동하는 정상 제품으로 재탄생합니다.

3. 수리가 불가능할 때의 필살기: '급 나누기(Binning)'

레이저로도 고칠 수 없는 중증 불량(예: 8코어 중 2코어 사망)이 발생하면 어떻게 할까요?

• 커팅(Cutting): 고장 난 부분만 전기적으로 완전히 차단합니다.
• 재탄생: 8코어 제품(예: i7급)으로 만들려던 것을 고장 난 2코어를 죽이고 '6코어 제품(예: i5급)'으로 이름을 바꿔서 저렴하게 판매합니다.
• 이를 '비닝(Binning)'이라고 부르며, 우리가 흔히 보는 CPU 라인업(i7, i5, i3 등)이 이렇게 결정되기도 합니다.

4. PCB와의 결정적 차이 요약

결론

반도체는 워낙 작아서 "고쳐서 쓴다"기보다는 "미리 여분을 만들어두고 고장 난 곳을 피해 가는 방식"으로 수리합니다. 이 리페어 기술이 얼마나 좋으냐에 따라 똑같은 웨이퍼 한 장에서 나오는 정상 제품의 개수(수율)가 결정되고, 이게 바로 삼성전자의 수익성으로 직결됩니다.

질문) 공정 안에서 칩을 만들고 나서 테스트 중에 불량품을 수리한다는 건가요?

네, 정확합니다. 공정의 거의 마지막 단계인 EDS(Electrical Die Sorting) 공정에서 일어나는 일입니다.

반도체 제조는 크게 '웨이퍼에 회로를 그리는 공정(FAB)'과 '칩을 자르고 포장하는 공정(PKG)'으로 나뉘는데, 그 사이에서 테스트와 수리를 전담하는 과정이 바로 EDS입니다.

1. 테스트 중 불량을 발견하면 어떻게 수리하나요?

웨이퍼 한 장에는 수백 개의 칩이 있는데, 테스트 장비(Probe Card)가 각 칩에 미세한 바늘을 대고 전기를 보내봅니다.

• 완전 양품: 바로 통과.
• 수리 불가능한 불량: '인킹(Inking)' 공정을 통해 칩 위에 점을 찍어 죽은 칩임을 표시합니다. (나중에 자를 때 버려집니다.)
• 수리 가능한 불량: 메모리 반도체의 경우, 특정 '셀(Cell)' 몇 개가 죽어있는 경우가 많습니다. 이때가 바로 '리페어(Repair)' 단계입니다.

2. 수리의 핵심: '레이저 리페어(Laser Repair)'

질문자님이 말씀하신 PCB 수리와 가장 큰 차이점은 물리적으로 부품을 갈아 끼우는 것이 아니라, "길을 바꿔주는 것"에 있습니다.

1. Spare Cell 활용: 메모리 설계 시, 고장에 대비해 전체 용량의 몇 % 정도를 '여분 방(Spare Cell)'으로 미리 만들어 둡니다.
2. 레이저 퓨즈(Fuse) 절단: 테스트 장비가 불량 위치를 파악하면, 초정밀 레이저가 불량 회로로 가는 '퓨즈'를 태워서 끊어버립니다.
3. 주소 재지정: 퓨즈가 끊어지면, 해당 데이터 신호는 자동으로 미리 준비된 '여분 방'으로 우회하게 됩니다.

결과: 사용자 입장에서는 1,000번 방이 고장 났지만, 기계가 알아서 9,999번(여분) 방으로 연결해주기 때문에 완벽하게 정상 작동하는 칩으로 보이게 됩니다.

3. 수리된 칩은 품질이 떨어지나요?

놀랍게도 성능이나 수명 차이는 거의 없습니다. * 예비 회로 역시 똑같은 공정으로 만들어진 고품질 회로입니다.

• 삼성이나 하이닉스 입장에서는 이 리페어 공정을 통해 수율(품질 합격률)을 10%~20% 이상 끌어올릴 수 있기 때문에 기업의 수익을 결정짓는 핵심 기술로 취급됩니다.

4. 수리조차 안 되는 '중증 불량'의 운명 (비닝)

레이저로도 못 고치는 큰 불량(예: 칩의 절반이 작동 안 함)이 났을 때는 아예 '급'을 낮춰서 출시합니다.

• 원래 16GB 제품으로 만들려다 불량이 너무 많으면, 고장 난 부분을 잠그고 8GB 제품으로 이름을 바꿔서 파는 식입니다. (이를 Binning이라고 부릅니다.)

요약하자면: 반도체 수리는 공정 중에 실시간으로 이루어지며, "레이저로 불량 회로를 끊고 예비 회로로 길을 돌리는 방식"입니다. 우리가 쓰는 대다수의 삼성/하이닉스 메모리들도 사실은 공정 중에 이런 미세한 수리 과정을 거쳐 완벽해진 제품들일 가능성이 높습니다.

질문)

이런 수리 과정이 DRAM(메모리)뿐만 아니라 CPU(연산 장치)에서도 똑같이 일어나는지, 아니면 두 제품의 수리 방식에 차이가 있는지 궁금

메모리 반도체(DRAM)와 연산 반도체(CPU)는 불량을 처리하는 방식이 매우 다릅니다.

메모리는 "길을 고쳐서(Repair) 새것처럼" 만드는 방식이라면, CPU는 "고장 난 곳을 잠그고 하위 모델로(Binning)" 파는 방식입니다. 그 차이를 알기 쉽게 비교해 드릴게요.

1. 메모리 반도체 (DRAM) : "레이저 수리 기사"

메모리는 수조 개의 방(Cell)이 격자무늬로 늘어선 단순한 구조입니다. 그래서 수리가 상대적으로 쉽습니다.

• 수리 방식: 레이저 리페어(Laser Repair)
• 원리: 테스트 중 특정 방이 고장 나면, 주변에 미리 만들어둔 '예비용 방(Spare Cell)'을 사용합니다. 레이저로 불량 회로의 퓨즈를 끊어버리면 신호가 자동으로 예비 회로로 돌아갑니다.
• 결과: 수리 후에는 원래 팔려던 제품(예: 16GB) 그대로 팔 수 있습니다. 소비자 입장에서는 수리 여부를 알 수도 없고, 성능 차이도 전혀 없습니다.

2. 연산 반도체 (CPU/GPU) : "급 나누기(Binning)"

CPU는 구조가 매우 복잡하고 부위별로 하는 일이 다릅니다. 그래서 특정 부위가 고장 나면 대체하기가 어렵습니다. 대신 '급'을 낮춥니다.

• 수리 방식: 비닝(Binning) & 커팅(Cutting)
• 원리: 예를 들어 8코어 CPU를 만들었는데 2코어가 고장 났다면, 그 2코어를 영구적으로 잠가버리고(Disable) 6코어 제품으로 출시합니다.
  • 클럭 비닝: 회로는 다 멀쩡한데 열이 너무 많이 나거나 전기를 많이 먹으면, 속도(클럭)를 낮춰서 저가형 모델로 분류합니다.
• 결과: 이름이 바뀝니다. 똑같은 웨이퍼에서 태어났어도 운 좋게 완벽하면 i9, 코어 몇 개 죽으면 i7, 더 죽으면 i5가 되는 식입니다.

3. 한눈에 보는 비교표

4. 재미있는 사실: "실리콘 로또"

우리가 컴퓨터를 살 때 똑같은 i7 CPU라도 어떤 건 오버클럭이 잘 되고 어떤 건 안 되는 이유가 바로 이 때문입니다.

• A급: i9이 될 수도 있었지만, 시장에 i7 수요가 많아서 강제로 속도만 낮춰 파는 칩 (품질 최상)
• B급: 진짜로 i9이 되기에 품질이 아슬아슬해서 i7으로 밀려난 칩 (품질 보통)

이처럼 반도체 제조사는 "수리(Repair)"와 "재분류(Binning)"라는 두 가지 필살기를 통해 버려지는 칩을 최소화하고 막대한 수익을 올립니다.

1️⃣ ASML은 약어인가요?

네, ASML은 약어(줄임말) 입니다.

원래 회사 이름은:

Advanced Semiconductor Materials Lithography

입니다.

2️⃣ 각 단어 읽는 법 + 뜻

3️⃣ 전체 뜻은?

Advanced Semiconductor Materials Lithography
= “첨단 반도체 재료 노광 기술”

즉,

👉 첨단 반도체를 만드는
👉 노광 기술 회사

라는 의미입니다.

4️⃣ 그런데 왜 지금은 ASML만 쓰나요?

현재 공식 회사명은 그냥:

ASML

입니다.

긴 이름은 거의 쓰지 않고,
세계적으로 ASML 이라는 이름만 사용합니다.

마치:

• International Business Machines → IBM
• Samsung Electronics → 삼성전자

처럼 약어가 브랜드가 된 경우입니다.

5️⃣ 참고로

ASML은 1984년에
Philips의 한 부서에서 시작했습니다.

지금은 세계에서 가장 중요한 반도체 장비 회사가 되었습니다.

======================================================================================

1️⃣ ASML이란?

ASML 은
네덜란드에 있는 반도체 장비 회사입니다.

👉 반도체를 “만드는 회사”가 아니라
👉 반도체를 만드는 기계를 만드는 회사입니다.

전 세계에서 가장 중요한 반도체 장비 회사 중 하나입니다.

2️⃣ ASML 장비란 무엇인가?

✔ 한 줄 정의

ASML 장비 = 반도체 회로를 실리콘 웨이퍼 위에 빛으로 그려주는 초정밀 노광(曝光) 장비

조금 쉽게 말하면:

📌 “머리카락보다 훨씬 작은 회로를 빛으로 찍어내는 기계”

3️⃣ 어떤 장비인가요?

ASML의 핵심 장비는:

🖥 노광장비 (Lithography Machine)

이 장비는 반도체 칩에 회로를 그리는 장비입니다.

마치:

• 도장 찍듯이
• 필름 카메라처럼
• 빛으로 회로를 복사합니다

4️⃣ EUV 장비란?

ASML이 세계에서 유일하게 만드는 장비가 있습니다.

💡 EUV 장비

EUV = Extreme Ultraviolet (극자외선)

대표 장비:

TWINSCAN NXE

이 장비는:

• 5nm
• 3nm
• 2nm

같은 초미세 공정에 사용됩니다.

5️⃣ 왜 그렇게 중요한가요?

📱 최신 스마트폰

• Samsung Electronics
• TSMC
• Intel

이 회사들이 첨단 반도체를 만들 때
ASML EUV 장비 없이는 불가능합니다.

👉 그래서 ASML은 “반도체 산업의 핵심”이라고 불립니다.

6️⃣ 가격은?

EUV 장비 1대 가격:

💰 약 2,000억 ~ 3,000억 원

그리고:

• 무게: 약 180톤
• 부품 수: 10만 개 이상
• 설치 기간: 몇 달

7️⃣ 쉽게 비유하면

반도체 공장을 “인쇄소”라고 하면:

• 설계도 = 회로 설계
• 잉크 = 빛
• 종이 = 웨이퍼
• 인쇄기 = ASML 장비

입니다.

8️⃣ 정리

추가 설명1)

ASML은 반도체 제조의 핵심 중의 핵심인 '노광(Lithography)' 장비를 전 세계에서 사실상 독점 생산하는 네덜란드 기업입니다.

쉽게 비유하자면, 반도체 칩이라는 아주 작은 도화지에 세상에서 가장 가느다란 붓으로 밑그림을 그리는 기계를 만드는 회사입니다.

1. 무엇을 하는 장비인가요? (노광 공정)

반도체는 실리콘 웨이퍼(원판) 위에 수십억 개의 미세한 회로 패턴을 그려서 만듭니다. ASML의 장비는 빛(광원)을 이용해 이 회로를 웨이퍼 위에 찍어내는 역할을 합니다.

• 사진 인화와 비슷함: 필름(마스크)에 빛을 비추어 인화지(웨이퍼)에 사진을 찍는 원리와 같습니다.
• 핵심 성능: 빛의 파장이 짧을수록 더 가느다란 선을 그릴 수 있는데, ASML은 가장 짧은 파장인 EUV(극자외선)를 사용하는 장비를 유일하게 상용화했습니다.

2. 왜 ASML 장비가 '슈퍼 을(乙)'인가요?

보통 장비 공급업체는 '을'의 입장이지만, ASML은 전 세계 모든 반도체 대기업(삼성, TSMC, 하이닉스, 인텔)이 줄을 서서 기다리는 독보적인 존재입니다.

• 100% 독점: 첨단 반도체(7nm 이하) 생산에 필수적인 EUV 장비는 전 세계에서 오직 ASML만 만듭니다.
• 압도적 가격: 장비 한 대당 가격이 약 2,000억 원에서 최신형(High-NA)은 5,000억 원에 달합니다.
• 정밀도의 끝판왕: 달에서 지구에 있는 동전을 맞출 수 있을 정도의 정밀도를 가졌다고 평가받습니다.

3. 반도체 산업에서의 비중

노광 공정은 전체 반도체 생산 시간의 60%, 비용의 35%를 차지할 정도로 절대적입니다.

만약 ASML이 장비 공급을 중단하면, 전 세계의 최신 스마트폰용 칩, AI 서버용 칩 생산은 즉시 멈추게 됩니다.

앞서 말씀드린 중국이 EUV를 직접 만들려는 이유도 바로 여기에 있습니다. 이 장비를 사오지 못하면 아무리 설계 능력이 좋아도 최첨단 반도체를 실물로 찍어낼 방법이 없기 때문입니다.

삼성전자가 이 비싼 장비를 사서 '어떻게 더 불량 없이 많이 찍어내느냐'가 바로 우리가 뉴스에서 흔히 듣는 수율(Yield) 경쟁의 핵심입니다.

추가 설명2)

1. 깎아내기 (식각, Etching)

노광 공정으로 웨이퍼 위에 회로 모양의 '감광액(PR) 보호막'을 만들었다면, 이제 보호되지 않은 나머지 부분을 깎아내는 단계입니다.

• 비유: 판화에서 밑그림을 그린 뒤 조각칼로 나무를 파내는 과정과 같습니다.
• 결과: 이 과정을 거쳐야 웨이퍼 표면에 실제 회로 모양의 홈이 생깁니다.

2. 물질 쌓기 (증착, Deposition)

반도체는 층수가 높은 아파트처럼 수십 층의 회로를 위로 쌓아 올려야 합니다. 회로 위에 아주 얇은 막(박막)을 입히는 과정입니다.

• 비유: 건물 층간에 콘크리트를 치거나 벽지를 바르는 작업입니다.
• 결과: 전기가 통하는 층과 통하지 않는 층을 구분하여 복잡한 3D 구조를 만듭니다.

3. 전기적 특성 부여 (이온 주입, Ion Implantation)

원래 순수한 실리콘은 전기가 통하지 않는 부도체에 가깝습니다. 여기에 불순물(이온)을 주입해 전기가 흐르는 '반도체' 성질을 갖게 합니다.

• 비유: 마른 나무에 소금물을 뿌려 전기가 통하게 만드는 것과 비슷합니다.

4. 전선 연결 (금속 배선, Metalization)

각 층에 그려진 회로들이 서로 신호를 주고받을 수 있도록 금속(주로 구리나 알루미늄)으로 전선을 연결하는 과정입니다.

• 비유: 아파트 각 방에 전기 콘센트와 전선을 설치하는 작업입니다.

반도체 공정 요약 (왜산-포식-증배-테패)

업계에서는 외우기 쉽게 다음과 같이 요약하기도 합니다.

요약하자면

ASML 장비는 "어디를 깎고 어디에 전선을 놓을지"를 아주 정밀하게 정해주는 역할을 합니다. 이 밑그림이 정교할수록 더 많은 트랜지스터를 넣을 수 있고, 그게 바로 '나노(nm) 경쟁'의 핵심입니다.

질문을 통한 설명)

질문) PCB 기판의 여러층을 만들어 회로도에 맞게 기판에 회로도가 있고, via를 통해 여러층과의 신호를 연결하듯이 웨이퍼에 여러층을 만들어 전기가 통하는 층 통하지 않는 층, 통하지 않는층, 회로도에 맞게 그려주고 등등을 하는것이 ASML이 하는 일인가요?

답변)

네, 정확합니다! 질문하신 내용은 반도체 제조의 핵심인 '적층(Stacking)과 연결'의 원리를 완벽하게 꿰뚫고 계신 비유입니다.

PCB 기판에서 층을 쌓고 'Via(비아)' 구멍을 뚫어 층간 신호를 연결하듯, 반도체 웨이퍼 위에서도 똑같은 일이 벌어집니다. 다만 그 크기가 나노미터(nm) 단위로 작을 뿐입니다.

1. ASML 장비가 하는 일: "정밀한 구멍과 길의 위치 정하기"

ASML의 노광 장비는 기판에 직접 구멍을 뚫거나 전선을 깔지는 않습니다. 대신 "어디에 구멍(Via)을 뚫고, 어디에 전선(Metal Line)을 깔지"를 빛으로 그려주는 역할을 합니다.

• PCB와의 차이: PCB는 드릴로 구멍을 뚫거나 동판을 부식시키지만, 반도체는 너무 작아서 드릴을 쓸 수 없습니다. 그래서 빛(EUV)으로 위치를 정한 뒤 화학 물질로 깎아냅니다.
• Via(비아) 그리기: 층과 층 사이를 연결하는 작은 통로를 'Contact' 또는 'Via'라고 부릅니다. ASML 장비는 이 수십억 개의 비아 구멍 위치를 단 한 치의 오차도 없이 정확한 수직 위치에 그려줍니다.

2. 여러 층을 만드는 과정 (ASML과 친구들)

반도체는 보통 수십 층에서 100층 이상의 회로를 쌓습니다. ASML 장비는 이 과정을 반복할 때마다 등장합니다.

1. 증착(Deposition): 도화지(절연막 또는 금속막)를 한 층 깝니다. (다른 회사 장비가 함)
2. 노광(ASML): 그 위에 회로도와 비아 구멍 위치를 아주 정밀하게 그립니다. (ASML의 핵심 역할)
3. 식각(Etching): 그린 모양대로 구멍을 뻥 뚫거나 길을 깎아냅니다. (다른 회사 장비가 함)
4. 금속 배선(Metalization): 뚫린 구멍과 길에 구리 같은 금속을 채워 전기가 통하게 합니다. (다른 회사 장비가 함)

핵심 포인트: 위 과정을 100번 반복하면 100층짜리 반도체가 됩니다. 이때 1층의 비아 구멍과 100층의 회로가 정확히 수직으로 만나야 전기가 통하는데, 이 '조준'을 완벽하게 해내는 것이 바로 ASML 장비의 기술력입니다.

3. 왜 ASML이 중요한가요? (오버레이 기술)

질문하신 '여러 층 연결'에서 가장 어려운 것이 바로 '오버레이(Overlay)'입니다. 아무리 층을 많이 쌓아도 위아래 층이 0.1나노미터라도 어긋나면 신호가 끊깁니다. ASML의 EUV 장비는 이 수많은 층을 원자 몇 개 수준의 오차로 딱딱 맞추어 찍어낼 수 있는 유일한 장비이기 때문에 삼성과 하이닉스가 목을 매는 것입니다.

요약하자면: ASML 장비는 PCB 기판을 설계하듯 웨이퍼라는 도화지에 전기가 통하는 길(배선)과 층간 통로(비아)의 설계도를 빛으로 새기는 역할을 합니다. 그 설계도에 맞춰 실제로 구멍을 뚫고 금속을 채우는 작업은 다른 공정들이 이어받아 수행합니다.

질문2)

빛으로 그려주는 역할을 한다는건 PCB 기판에 회로도가 그려지는 역할을 한다는 건가요?

네, 이해하신 내용이 정확합니다!

PCB 기판을 만들 때 회로도를 입히는 과정과 반도체 웨이퍼에 회로를 그리는 과정은 원리적으로 거의 같습니다. 다만 반도체는 그 크기가 수만 배 더 작고 정밀할 뿐입니다.

질문하신 내용을 바탕으로 ASML 장비가 PCB 공정의 어느 단계와 닮았는지, 그리고 결정적인 차이는 무엇인지 정리해 드릴게요.

1. PCB와 반도체 노광 공정의 공통점

PCB를 만들 때도 구리판 위에 감광액(빛에 반응하는 액체)을 바르고, 그 위에 회로도가 그려진 필름(마스크)을 올려 빛을 쪼입니다. 그러면 빛을 받은 부분만 성질이 변해서 나중에 약품으로 씻어내면 회로 모양만 남게 되죠.

• ASML이 하는 일: 바로 이 과정에서 "필름(마스크)을 통해 빛을 쏘아 회로 모양을 그려주는 것"입니다.
• 비유: 복사기로 종이에 글자를 찍어내는 것과 같습니다. ASML 장비는 세상에서 가장 선명하고 미세한 글자를 찍어낼 수 있는 '최첨단 복사기'인 셈입니다.

2. PCB와 반도체의 결정적 차이

원리는 같지만, ASML의 EUV 장비가 수천억 원이나 하는 이유는 다음과 같은 차이 때문입니다.

3. "그려준다"는 의미의 실제 과정

ASML 장비가 빛으로 그림을 그리면, 그 이후에 비로소 질문자님이 말씀하신 진짜 회로(전선, 비아)가 만들어집니다.

1. ASML(노광): 빛으로 "여기 구멍 뚫을 거야"라고 표시함 (감광액 변형)
2. 현상(Develop): 약품으로 씻어내서 표시된 부분만 구멍을 냄
3. 식각(Etch): 그 구멍을 따라 아래층까지 뻥 뚫음 (진짜 비아 형성)
4. 금속 채우기: 뚫린 구멍에 구리 등을 채움 (진짜 전선 연결)

요약하자면

네, ASML은 PCB의 회로 설계도를 기판에 찍어내는 작업과 똑같은 일을 합니다. 다만, 우리가 육안으로 볼 수 없는 나노 세계에서 그 작업을 완벽하게 수행하기 때문에 "마법 같은 장비"라고 불리는 것입니다.

1-ITQ-엑셀-ITQ엑셀2021 2025년 9월-기출문제

모범답안, 문제지 파일입니다

1-ITQ-엑셀-ITQ엑셀2021 2025년 9월-기출문제_한글엑셀(A형)-(1작업-타이핑완료)

1-ITQ-엑셀-ITQ엑셀2021 2025년 9월-기출문제_한글엑셀(A형)-(A1열까지-셋팅)

🔑 AI 시대 창업의 핵심 원칙 (중요)

1. 사람 손이 꼭 필요한 일
2. 현장·지역·신뢰가 중요한 일
3. 감정·판단·책임이 필요한 일
4. AI를 도구로 쓰는 장사

🏪 1. 당장 생계 가능한 ‘현실 장사’

✅ AI가 대체하기 어려움

🔧 생활 밀착 기술 장사

• 집수리, 전기·배관
• 에어컨·보일러 설치/청소
• 방충망·도어락 교체
• 특징: 수요 계속 증가, 고령화로 더 필요

👉 AI 활용법

• 견적 자동 계산
• 광고 문구 생성
• 고객 관리 자동화

🍱 소규모 음식·배달 특화

• 반찬 가게
• 1인 도시락
• 특정 메뉴 전문점(김밥·국밥·덮밥)

👉 성공 포인트

• “맛 + 꾸준함 + 위생”
• AI로 메뉴판·홍보·배달 최적화

🧑‍🏫 2. AI와 함께하는 ‘지식·교육형 창업’

📚 사람 설명이 필요한 분야

• 시니어 스마트폰 교육
• AI 기초 사용법 강의
• 소상공인 대상 AI 활용 컨설팅

👉 현실 예

• “사장님, AI로 전단지 10분 만에 만드는 법”
• “AI로 장부·홍보 자동화”

🧠 3. 감정·판단·신뢰 장사 (AI 약점)

💬 사람 마음을 다루는 일

• 돌봄 서비스 (노인·아이)
• 상담·코칭(생활·진로·학습)
• 반려동물 돌봄·훈련

👉 이유

• 사람은 “기계”보다 “사람”을 믿음

🛠 4. AI를 무기로 쓰는 1인 창업

💻 혼자서 가능한 디지털 장사

• 쇼핑몰 상세페이지 제작
• 영상 편집 대행
• 블로그·SNS 관리 대행
• PPT·강의 자료 제작

👉 중요

“AI 못 쓰는 사람”의 일을 대신 해주는 것

🚀 5. 특히 추천하는 ‘안정 + 성장’ 조합

🔥 중장년에게 현실적인 선택

1. 기술 서비스 + AI 홍보
2. 교육·코칭 + AI 자료 제작
3. 지역 장사 + 온라인 자동화

❌ 피해야 할 창업

• 단순 중개만 하는 일
• 클릭 몇 번으로 되는 자동화 장사
• 유행만 타는 플랫폼 의존 사업

🎯 결론 한 문장

AI 시대에 살아남는 장사는
“사람이 직접 해야 하고,
AI를 도구로 잘 쓰는 장사”입니다.

인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 직업 세계는 문자 그대로 '대격변'을 맞이하고 있습니다. 2026년 현재, 단순히 일자리가 사라지는 것을 넘어 '업무의 성격' 자체가 변화하고 있습니다.

인공지능 시대를 대비해 사라질 직업, 새로 생길 직업, 그리고 끝까지 살아남을 직업군을 정리해 드립니다.

1. 사라지거나 역할이 대폭 축소될 직업군

주로 반복적이고 규칙 기반(Rule-based)인 업무, 혹은 단순 데이터 처리 비중이 높은 직종들입니다.

2. 새롭게 부상하는 직업군

AI 기술을 운영, 관리, 감독하거나 AI와 인간 사이의 가교 역할을 하는 직무가 각광받습니다.

• AI 프롬프트 엔지니어: AI로부터 최적의 결과값을 얻기 위해 질문(명령어)을 설계하고 다듬는 전문가.
• AI 윤리 및 정책 전문가: AI의 편향성, 저작권, 윤리적 가이드라인을 설정하고 감시하는 역할.
• 데이터 사이언티스트 및 관리자: AI의 학습 재료가 되는 데이터를 정제하고 비즈니스 인사이트를 도출하는 전문가.
• AI 서비스 기획자(PM): 특정 산업 분야에 AI 기술을 어떻게 접목할지 비즈니스 모델을 설계하는 역할.
• 로봇/자동화 유지보수 기술자: 자동화된 시스템이 고장 나지 않도록 관리하고 최적화하는 현장 전문가.
• 디지털 헬스케어 코디네이터: AI 기반 의료 데이터를 해석해 환자 맞춤형 건강 관리를 돕는 전문가.

3. 꾸준히 이어질(AI 저항력이 높은) 직업군

AI가 흉내 내기 어려운 고차원의 공감 능력, 복잡한 비정형 신체 활동, 창의적 의사결정이 필요한 분야입니다.

🏥 의료 및 돌봄 서비스

인간의 생명과 직결되거나 정서적 유대감이 필수적인 영역입니다.

• 간호사 및 물리치료사, 사회복지사, 심리 상담가: 환자와의 깊은 공감과 상황에 따른 유연한 대처가 필요합니다.

💡 고도의 창의성 및 전략 기획

단순 생성이 아닌 '방향성'을 결정하는 영역입니다.

• 크리에이티브 디렉터, 영화감독, 전략 컨설턴트: 새로운 가치를 정의하고 대중의 복잡한 취향을 읽어내는 일은 여전히 인간의 몫입니다.

🛠 숙련된 기술직 (블루칼라)

매번 다른 환경에서 복잡한 신체 움직임을 요구하는 작업입니다.

• 전기공, 배관공, 요리사(셰프), 조경 전문가: 현장마다 변수가 너무 많아 로봇이 완벽히 대체하기 가장 어려운 영역 중 하나입니다.

⚖ 리더십 및 협상

• 기업 CEO, 정치인, 전문 협상가: 이해관계자 간의 갈등을 조정하고 책임 있는 결정을 내리는 일은 AI에게 맡길 수 없습니다.

요약하자면: AI는 '어떻게(How)'에 대한 효율성을 극대화하지만, '무엇을, 왜(What & Why)' 할지에 대한 결정은 여전히 인간의 고유 권한으로 남을 것입니다.

AI 분야에서 자연지능(Natural Intelligence)과 인공지능(Artificial Intelligence)을 구분하는 것은 인류의 지적 능력을 기계로 구현하려는 시도의 본질을 이해하는 과정입니다.

하나는 '생명체가 타고난 것'이고, 다른 하나는 '사람이 만든 것'입니다.

1. 정의 및 핵심 차이점

자연지능 (Natural Intelligence)

자연지능은 인간이나 동물 등 생명체가 생존과 적응을 위해 진화시켜 온 지적 능력입니다. 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 감정, 자각(의식), 도덕적 판단이 개입됩니다.

인공지능 (Artificial Intelligence)

인공지능은 인간의 지능적인 행동을 컴퓨터 소프트웨어와 하드웨어를 통해 모사한 것입니다. 수학적 모델과 논리 구조를 바탕으로 데이터 속의 패턴을 찾아내어 결론을 도출합니다.

2. 쉬운 예시: "사과를 구별하는 방법"

이 두 지능의 차이를 우리가 일상에서 '사과'를 인식하는 과정으로 비교해 보겠습니다.

자연지능의 경우 (아이의 학습)

• 과정: 아이는 사과를 직접 만지고, 먹어보고, 냄새를 맡으며 배웁니다. 엄마가 "이건 사과야"라고 한두 번만 말해줘도 아이는 사과의 본질을 깨닫습니다.
• 특징: 나중에 사과가 썩었거나, 그림으로 그려져 있거나, 반쯤 잘려 있어도 아이는 그것이 '사과'임을 직관적으로 압니다.

인공지능의 경우 (딥러닝 모델의 학습)

• 과정: AI에게는 수만 장의 사과 사진(데이터)을 입력해줘야 합니다. "이런 픽셀 배열은 사과고, 저런 배열은 공이야"라고 수학적으로 학습시킵니다.
• 특징: 학습되지 않은 아주 특이한 각도의 사과 사진을 보여주면, AI는 그것을 '공'이나 '복숭아'로 오해할 수 있습니다. 하지만 수조 장의 데이터를 학습하면, 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 수천 종의 사과 품종을 순식간에 분류해냅니다.

3. 요약하자면

• 자연지능은 '왜' 그런 일이 일어나는지 이해하고 공감하며, 적은 경험으로도 응용력이 뛰어납니다.
• 인공지능은 '무엇'이 정답일 확률이 높은지 방대한 데이터를 통해 계산하며, 지치지 않고 일정한 성능을 유지합니다.

현재의 AI는 인간의 뇌 구조를 본뜬 '신경망' 기술을 사용하지만, 여전히 인간처럼 스스로 의식을 가지고 고민하는 단계(강인공지능)에는 이르지 못했습니다.

AI의 발전은 많은 산업과 직업에 기회와 위협을 동시에 만들고 있습니다. 일부 직업은 자동화로 인해 축소될 가능성이 크고, 일부는 AI와 협업하거나 성장하는 영역에 속합니다. 아래에 사라져가는 직업군, AI와 함께할 직업군, 전망이 좋은 직업군을 자세히 정리했습니다.

🔻 1. 사라지거나 축소될 가능성이 큰 직업군

반복적이고 규칙 기반 업무가 중심인 직업들이 가장 큰 영향을 받습니다.

📌 (1) 단순 반복 사무직

• 데이터 입력, 일반 사무직
  • AI 자동화로 입력·정리·분류 업무가 빠르고 정확하게 대체
• 경리/회계의 기본 작업
  • 자동화 도구가 세금 신고·장부 정리 등을 처리

📌 (2) 고객 지원의 일부

• 콜센터 상담원(기본 문의 대응)
  • 챗봇과 음성봇이 24시간 대응 가능
• 리테일 매장 계산원
  • 자동 결제 시스템, 무인 점포 증가

📌 (3) 운송 및 물류

• 운송기사(장거리 트럭)
  • 자율주행 기술 발전 시 수요 감소 가능
• 창고 관리 단순 업무
  • 로봇이 물건 적재·분류를 대체

📌 (4) 제조업 단순작업

• 조립/포장/검수의 반복 작업
  • 산업용 로봇 및 AI 검사로 자동화

📌 (5) 일부 전통 미디어 관련 직업

• 기초 뉴스 요약 작성
  • AI가 빠르게 생성 가능
• 기본 영상 편집
  • 자동 컷 편집, 자막·효과 자동 추가

👉 공통 특징: 규칙적, 반복적, 예측 가능한 작업

🤝 2. AI와 함께 발전할 직업군

AI를 도구로 활용하여 효율을 크게 높이고 경쟁력을 가지는 직업입니다.

📌 (1) 데이터 분야

• 데이터 과학자 / 데이터 엔지니어
  • AI 모델 설계·관리·품질 검증 필요
• AI 트레이닝 전문가
  • 데이터 라벨링, 품질 향상 작업

📌 (2) AI 응용/개발 직군

• AI 엔지니어 / 머신러닝 엔지니어
  • 모델 개발·튜닝·운영
• 응용 소프트웨어 개발자
  • AI 기능 통합 앱/서비스 개발

📌 (3) 창의적 작업

• 콘텐츠 기획자 & 크리에이터
  • AI 아이디어 도출 및 보조를 통한 창작 확대
• 디자인 + UX 전문가
  • AI 디자인 보조를 활용한 고부가 가치 작업

📌 (4) 비즈니스 전략 & 분석

• 디지털 트랜스포메이션(DX) 컨설턴트
  • 기업 AI 도입 설계 및 전략 수립
• 제품/프로젝트 매니저
  • 팀과 AI 사이 협업 관리

📌 (5) 교육·훈련 분야

• AI 학습 콘텐츠 개발자
  • 실무 중심 교육 콘텐츠 제작
• 현장 트레이너
  • 실습과 인간 중심 교육 제공

👉 공통 특징: 창의성, 비정형 문제 해결, AI 해석·관리 역량

🚀 3. 앞으로 전망이 밝은 직업군

경제·사회의 변화와 기술수요에 따라 중장기적으로 수요가 늘 가능성이 높은 분야입니다.

🔹 (1) 헬스케어 · 바이오

• 정밀의료, 유전체 분석 전문가
• 디지털 치료제 설계 및 운영 전문가

AI 기반 진단, 치료 설계, 환자 맞춤형 의료 증가

🔹 (2) 지속 가능/환경 관련 직종

• 탄소중립 설계 전문가
• 친환경 에너지 엔지니어

환경 규제 강화, ESG 경영 확산

🔹 (3) 사이버보안 분야

• 침해 탐지/대응 전문가
• 클라우드 보안 엔지니어

AI를 이용한 공격/방어가 모두 발전 중이므로 전문가 수요 증가

🔹 (4) 인간과 기술 교차 직무

• 로봇 관리자 / 협동로봇 운영자
• 사람 중심 인터랙션 UX 디자이너

로봇+사람 협업 시대에 중요

🔹 (5) 고급 서비스 업종

• 고급 매니지먼트, 창업가, 브랜드 전략가
• 고객 경험 전담 코디네이터

AI는 도구, 인간의 감성·전략이 차별점

🧠 핵심 트렌드 — 왜 이런 변화가 일어날까?

📌 어떻게 대비할까?

✅ 1) 기술 역량 + 도메인 전문성 결합

예) 의료 + AI, 금융 + 데이터 분석

✅ 2) 문제 해결력 & 소통 능력 강화

기계가 못하는 인간 역량

✅ 3) 평생 학습

AI는 빠르게 진화 → 지속 업데이트 필요

📌 정리

✔ 사라질 가능성 큰 직업
→ 반복적이고 예측 가능한 업무 중심

✔ AI와 함께 발전할 직업
→ AI를 활용하여 더 가치 있는 작업 수행

✔ 전망 밝은 직업
→ 인간 중심 역량 + 기술 수요가 높은 분야

직업군 예시)

공대, 보건 계열에 대해 정리

① 공대 계열 (Engineering)

🔻 1. 축소·위험 가능성이 있는 공대 직무

단순 설계·반복 계산 중심 업무

▪ 단순 CAD 설계자

• 예: 도면만 그리는 기계·건축 설계 보조
• 이유: AI가 자동으로 구조·배치·치수 제안

▪ 단순 테스트·검증 엔지니어

• 예: 정해진 시나리오대로 테스트만 수행
• AI 시뮬레이션·자동 테스트로 대체

▪ 생산라인 단순 기술직

• 예: 장비 버튼 조작, 수동 점검
• 스마트팩토리 + 로봇 자동화

👉 핵심 원인
✔ 공식·규칙이 명확
✔ 정답이 하나
✔ 창의·판단 필요 없음

🤝 2. AI와 함께 성장하는 공대 직무 (핵심)

🔹 (1) 컴퓨터·소프트웨어 공학

전망: 매우 밝음 ⭐⭐⭐⭐⭐

• AI 엔지니어
• 머신러닝 / 딥러닝 엔지니어
• 데이터 엔지니어
• AI 서비스 개발자

📌 이유
AI를 만드는 쪽은 사라지지 않음
→ 오히려 인력 부족

🔹 (2) 전기·전자·반도체

전망: 매우 밝음 ⭐⭐⭐⭐

• 시스템 반도체 설계
• AI 반도체(NPU) 설계
• 전력 반도체
• 임베디드 시스템

📌 이유
AI는 전기를 먹고 칩에서 돌아감
→ 하드웨어 없으면 AI도 없음

🔹 (3) 기계공학 (진화형)

전망: 좋음 ⭐⭐⭐⭐

• 로봇공학
• 자율주행 시스템
• 협동로봇 설계
• 스마트팩토리 엔지니어

📌 단순 기계 ❌
📌 기계 + 소프트웨어 + AI ⭕

🔹 (4) 산업·시스템 공학

전망: 좋음 ⭐⭐⭐⭐

• 공정 최적화
• AI 기반 생산관리
• 물류·공급망 최적화

📌 이유
AI는 계산, 인간은 의사결정

🚀 공대 계열 요약

② 보건·의료 계열 (Healthcare)

🔻 1. 축소 가능성이 있는 보건 직무

판독·기록 위주, 반복성 높은 업무

▪ 단순 영상 판독 보조

• X-ray, CT 1차 판독
• AI 정확도 ↑

▪ 단순 의료 행정

• 진료 기록 정리
• 보험 코드 입력
• AI 자동화 가능

⚠️ 하지만 완전 대체는 아님
→ 의사 최종 판단은 필수

🤝 2. AI와 함께 반드시 성장하는 보건 직무

🔹 (1) 의사 (AI 활용형)

전망: 매우 밝음 ⭐⭐⭐⭐⭐

• AI 진단 보조 + 의사 판단
• 정밀의료
• 개인 맞춤 치료

📌 예시
AI: “이 환자, 암 확률 87%”
의사: “환자 상태·가족력 고려해 최종 결정”

🔹 (2) 간호사 (전문 간호)

전망: 매우 안정 ⭐⭐⭐⭐

• 중환자 전문 간호
• 노인·만성질환 관리
• 재택·방문 간호

📌 이유
AI는 사람을 돌보지 못함
→ 공감·관찰·즉각 대응은 인간 영역

🔹 (3) 의료기술사 / 임상병리 / 방사선

전망: 좋음 ⭐⭐⭐⭐

• AI 장비 운영
• 결과 해석
• 품질 관리

📌 “기계 돌리는 사람” ❌
📌 “AI 결과를 해석하는 전문가” ⭕

🔹 (4) 디지털 헬스케어 융합

전망: 매우 밝음 ⭐⭐⭐⭐⭐

• 의료 AI 개발자
• 바이오 데이터 분석가
• 디지털 치료제 전문가

📌 보건 + 공대 결합 = 최강 조합

🚀 보건 계열 요약

🎯 핵심 결론 (아주 중요)

❌ AI가 대체하는 사람

• 생각 안 하는 사람
• 반복만 하는 사람
• 판단 책임 없는 사람

✅ AI 시대에 살아남는 사람

• AI를 쓰는 사람
• AI 결과를 판단하는 사람
• 사람을 이해하는 사람

📌 한 줄 정리

• 공대 → AI·반도체·로봇 쪽으로 가야 산다
• 보건 → AI는 도구, 인간은 판단과 돌봄의 주체

용어의 뜻부터 이해하고 읽으면 도움이 될거에요.

1. 읽는 법

• 한글 표기: 하이퍼스케일
• 발음 기호: [ˌhaɪpərˈskeɪl]
• 끊어 읽기: Hyper (하이퍼) + scale (스케일)

2. 단어의 구성과 뜻

이 단어는 두 개의 단어가 합쳐진 합성어입니다.

• Hyper (하이퍼): '초월한', '넘어서는', '매우 큰'이라는 뜻의 접두사입니다.
• Scale (스케일): '규모', '범위'라는 뜻입니다.

따라서 직역하면 "엄청나게 큰 규모"라는 뜻이 됩니다.

3. IT 문맥에서의 구체적 의미

단순히 "크다"는 뜻을 넘어, IT 환경에서는 '수요에 따라 컴퓨팅 자원을 유연하게, 그리고 무한에 가깝게 확장할 수 있는 능력'을 의미합니다.

핵심 특징

• 확장성(Scalability): 사용자가 늘어나면 서버도 즉각적으로 늘릴 수 있는 구조입니다.
• 표준화: 수만 대의 서버를 효율적으로 관리하기 위해 하드웨어를 표준화합니다.
• 분산 처리: 하나의 거대한 작업을 수많은 서버가 나누어 처리합니다.

4. 실생활 활용 예시

• "이번 프로젝트는 하이퍼스케일급 인프라가 필요해." (엄청나게 큰 시스템 구축이 필요하다는 뜻)
• "구글이나 아마존은 하이퍼스케일 기업이야." (전 세계적인 규모의 데이터와 트래픽을 처리하는 기업이라는 뜻)

하이퍼스케일(Hyperscale) 데이터 센터는 이름 그대로 '초거대 규모'의 컴퓨팅 자원을 보유한 시설을 말합니다. 단순히 서버가 많은 수준을 넘어, 수십만 대 이상의 서버를 유기적으로 연결하여 거대한 하나의 컴퓨터처럼 작동하게 만든 인프라입니다.

1. 하이퍼스케일의 정의

보통 일반적인 데이터 센터가 수천 대의 서버를 운영한다면, 하이퍼스케일 데이터 센터는 다음 조건을 충족할 때 일컫습니다.

• 규모: 최소 10만 대 이상의 서버를 수용.
• 면적: 축구장 수십 개 크기에 달하는 거대한 부지 (연면적 약 22,500평 이상).
• 전력: 엄청난 양의 전력을 소비하며, 이를 효율적으로 관리하기 위한 독자적인 냉각 시스템과 전력망 보유.

2. 아주 쉬운 비유: "동네 편의점 vs 초대형 물류센터"

이해를 돕기 위해 유통망에 비유해 보겠습니다.

• 일반 데이터 센터 (편의점): 우리 동네 사람들에게 필요한 물건을 적당히 갖추고 있습니다. 동네 수요는 감당하지만, 갑자기 도시 전체 인구가 몰려오면 금방 물건이 동나고 마비됩니다.
• 하이퍼스케일 데이터 센터 (쿠팡/아마존 초대형 물류센터): 국가 전체의 물동량을 처리할 수 있는 거대한 창고입니다. 수많은 트럭(데이터)이 동시에 오가고, 자동화 시스템(AI)이 물건을 분류하며, 수요가 폭증해도 즉각적으로 대응할 수 있는 압도적인 인프라를 갖추고 있습니다.

3. 왜 하이퍼스케일이 필요한가요?

우리가 매일 쓰는 서비스들이 너무 커졌기 때문입니다.

1. 클라우드 서비스: 전 세계인이 쓰는 구글 드라이브, 네이버 MYBOX, 넷플릭스 영상 데이터를 저장하려면 '보통' 센터로는 턱없이 부족합니다.
2. 인공지능(AI): ChatGPT 같은 AI를 훈련시키려면 수만 개의 그래픽 카드(GPU)가 동시에 엄청난 계산을 해야 하는데, 이를 감당할 전력과 공간이 필요합니다.
3. 데이터 폭증: 고화질 영상, SNS, IoT 기기 등에서 쏟아지는 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서입니다.

4. 대표적인 예시

• 글로벌: 구글(Google), 아마존(AWS), 마이크로소프트(Azure), 메타(Facebook)
• 국내: 네이버의 '각 세종'(축구장 41개 크기), 카카오의 '안산 데이터센터' 등

하이퍼스케일 데이터 센터는 현대 IT 산업의 '심장'이자, 우리가 디지털 세상을 마음껏 누릴 수 있게 해주는 거대한 공장이라고 이해하시면 됩니다.