【 청년일보 】 반도체는 완성된 부품을 조립해 만들기 보다는 바닥 위에 구조물을 올리는 시공에 가깝다. 기초를 다지고, 벽을 세우고, 배관과 전기 배선을 넣은 뒤, 검사와 마감까지 거쳐야 비로소 집이 되는 것처럼 실리콘 웨이퍼라는 바탕 위에서 회로는 한 번에 만들어지지 않는다. 현장에서 수십 번의 공정이 겹겹이 이어지며, 매 공정마다 정밀도가 유지되어야 칩이 완성된다. 공사는 먼저 바닥 상태부터 잡는다. 실리콘을 얇게 잘라 표면을 거울처럼 매끈하게 만든 판인 웨이퍼 위에 쌓이는 구조들은 이 바닥의 균일함에 큰 영향을 받는다. 하지만 나노미터 단위로 회로를 올리는 작업에서는 먼지 한 알이 현장의 자갈처럼 작지 않다. 그래서 반도체 제조는 깨끗함이 곧 품질인 공간에서 시작된다. 바탕이 준비되면, 이제는 벽과 길을 동시에 설계한다. 전기가 흐를 길을 만들기 위해서는, 전기가 새어 나오지 않도록 막아주는 절연층이 필요하다. 웨이퍼 위에 얇은 막을 형성하는 과정은 건설로 치면 방수층이나 단열재를 까는 일과 비슷하다고 볼 수 있다. 눈에 띄지 않지만, 나중에 성능을 좌우하는 필수 공정이다. 그 다음은 현장에서의 핵심인 도면을 바닥에 옮기는 작업이다. 반도체에서는 빛을
【 청년일보 】 AI 기술이 산업 전반에 빠르게 스며들고 있다. 특히 초정밀 공정과 자동화 시스템을 기반으로 하는 첨단 제조 산업은 그 변화의 중심에 있다. 미세한 오차와 공정 변동이 막대한 손실로 이어질 수 있는 환경에서, 품질과 신뢰성은 단순한 관리 지표가 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소이다. 과거 품질관리가 결함을 줄이고 수율(Yield)을 높이는 데 집중했다면, 오늘날은 데이터와 AI가 공정을 실시간으로 분석하고 이상을 탐지·예측하는 단계로 전환되고 있다. 여기서 'AI가 내린 판단을 우리는 얼마나 신뢰할 수 있는가'라는 주목해야 할 포인트가 생긴다. 이러한 점은 AI 고도화 시대 속 품질과 신뢰성의 가치를 다시 한 번 돌아보게 만든다. ◆ 수율과 공정 안정성, 전통적 품질관리의 본질 첨단 제조 산업에서 품질은 곧 수율과 직결된다. 생산 공정에서 얼마나 많은 양품을 안정적으로 확보할 수 있는지는 기업의 수익성과 직결되며, 이를 위해 통계적 공정관리(SPC)와 Six Sigma 기법이 폭넓게 활용되어 왔다. 공정 변동을 최소화하고, 불량의 원인을 정밀하게 분석하며, 동일한 조건을 반복적으로 재현하는 것이 전통적 품질관리의 핵심이었다. 신뢰성 또
【 청년일보 】 의료의 4원칙 중 가장 오해 받는 개념은 정의이다. 도덕적 옳음이 아닌, '한정된 의료 자원을 효율적이고 공정하게 분배하자'라는 시스템의 문제를 다루고 있기 때문이다. 의료 체계의 도입은 보건의 향상을 이끌었다. 국민보건서비스 법(영국, 1946)을 제정하며 의료를 사회적 책임으로 규정했고, 플렉스너 리포트(미국, 1910)를 통해 의학 교육이 과학적 원리와 연구 프로토콜을 따르도록 개혁했다. 한국은 어떨까? 혁신적인 의료 보험 제도를 도입했으나, 모호한 이원화 체계는 자원의 효율적 운용, 즉 정의를 저해하는 요소가 되었다. 한국은 의료법 제2조에 따라 현대 의학과 한방을 별개의 영역으로 법제화하고 있다. 그러나 실제 현장에서는 그 경계가 모호하다. 한방은 국제 기준에서 보충·대체 의학으로 분류되며, '한약(생약)제제 등의 품목 허가·신고에 관한 규정' 제24조에 따르면, '동의보감'을 비롯한 한약서에 실린 품목이면 안전성, 유효성 심사가 제외된다. 현대 의학은 히포크라테스 선서를 하지만 4체액설을 적용하지 않는다. 과거의 지식을 의심하고 증명한다. 3상 임상시험 등 엄격한 근거 중심 의학을 기초로 한다. 현대 의학은 세계 어디에서나 환자의
【 청년일보 】 현대 사회에서 학생들의 과제와 같은 작은 부분에서부터 영화 제작, 음악 제작까지 다양한 부분에서 많은 AI가 발전하고 폭넓게 사용되고 있다. 빠르게 변화하는 사회에서 우리는 사회의 흐름을 파악하고 움직여야 한다. ◆ AI의 진단과 치료 지난해 10월 16일 삼성물산과 삼성전자는 미국 혈액 기반 조기암 진단 기업 '그레일'에 총 1억1천만달러를 투자했다. 그 레일은 피 한 방울로 50여 종의 암을 찾아내는 AI 기술을 보유한 기업으로, 혈액 속 DNA 조각 중 암과 관련된 신호를 잡아 분석하고 해석하는 역량을 갖춘 기업이다. 지난 10일 연세대학교 용인 세브란스병원 심장내과에서는 AI의 임상 판단 정확도를 의료진 응답과 비교, 분석한 연구 결과를 발표했다. 분석 결과 오픈AI의 최신 추론 모델인 o1이 94.3%의 정확도를 나타냈다. ◆ 데이터로 성장하는 의료 AI, 정부와 병원의 변화 지난 10일부터 3월 16일까지 보건복지부와 한국 보건의료정보원은 의료 데이터 활용을 촉진하기 위해 '의료 인공지능(AI) 데이터 활용 바우처 지원사업'에 참여할 수요 기업을 모집한다고 밝혔다. 이는 보건복지부가 지정한 의료데이터 중심 병원의 임상데이터를 활용하
【 청년일보 】 최근 응급환자가 치료 가능한 병원을 찾지 못해 여러 의료기관을 전전하는 이른바 '응급실 뺑뺑이' 문제가 반복되며, 정부가 응급의료 이송체계 개선을 위해 나서고 있다. 보건복지부는 광역응급의료상황실이 중증 응급환자의 이송 병원을 지정하는 방식의 시범사업을 추진하겠다고 밝혔다. 이는 그동안 119 구급대가 직접 병원에 연락해 수용 여부를 확인하던 방식에서 벗어나, 보다 체계적으로 병원을 연결하겠다는 취지다. 이번 개선안은 광역응급의료상황실이 환자 상태를 고려해 적절한 병원을 먼저 지정하고 구급대는 그 지시를 따라 환자를 이송하는 방식으로 운영된다. 시범사업은 광주전남전북 지역을 중심으로 시행되며, 향후 운영 결과에 따라 전국 확대 여부도 검토될 예정이다. 응급환자 치료는 골든타임 확보가 핵심인 만큼, 병원 선정 과정에서의 지연을 줄이기 위한 대응이 필요하다는 평가가 나온다. 그동안 응급환자 이송 과정은 현장 판단과 병원 수용 상황에 크게 의존해 왔다. 119 구급대가 환자를 태운 뒤 병원에 전화해 수용 가능 여부를 확인하고, 거절될 경우 다른 병원을 다시 찾는 방식이 반복되는 사례가 적지 않았다. 이 과정에서 병원 탐색 시간이 길어지면 치료
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