전통적인 저장 장치가 AI를 따라잡을 수 없는 이유: 기계식 데이터 저장의 사례

오늘날의 고급 컴퓨팅 및 AI 시스템은 그 어느 때보다 많은 저장 공간을 필요로 합니다. 따라서 지난 몇 년간 데이터 저장 분야에서 많은 진전이 있었습니다. 이러한 발전에는 획기적인 소재와 새로운 방법을 활용하는 것이 포함됩니다. 시장을 뒤흔들 잠재력을 가진 최신 데이터 저장 방법들을 살펴보겠습니다.

데이터 저장 수요 증가.

데이터 저장 솔루션에 대한 수요는 전 산업에 걸쳐 계속 확대되고 있으며, 전 세계에 9,000개가 넘는 데이터 센터가 있습니다. 특히 미국은 현재 5,000개가 넘는 데이터 센터를 운영하며 선두에 서 있습니다. 이러한 시설은 기업, 사용자, 정부가 중요한 정보를 추적할 수 있도록 하는 중요한 역할을 합니다.

클라우드 스토리지가 선두

분석가들은 클라우드 스토리지 시장이 2020년 610억 달러에서 2028년에는 3,900억 달러로 성장할 것으로 예측합니다. 이러한 성장에는 여러 요인이 작용합니다. 그러나 고성능 AI 알고리즘 사용 증가가 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 수요가 높은 주요 이유 중 하나입니다. 이러한 서비스는 운영 중에 저장되고 접근되는 대규모 데이터 모델을 필요로 합니다. 특히 AI 시스템은 더 많은 서비스를 제공하기 위해 더 큰 모델을 필요로 합니다. 따라서 데이터 저장 필요성은 계속 증가할 것으로 예상됩니다.

오늘날 데이터 저장 방법의 문제점

오늘날의 저장 장치는 AI가 아닌 시스템에는 잘 작동하지만, 가장 효율적인 알고리즘을 저장하고 운영하기 위한 확장성을 제공하지 못합니다. 솔리드 스테이트 드라이브는 자기 입자에 의해 제한되고, 플래시 드라이브는 물리적 스케일링 한계에 도달했습니다. CD와 같은 디지털 저장 방식도 데이터 저장 공간 측면에서 물리적 제한을 겪습니다.

기계식 저장

최근 상당한 관심을 받고 있는 저장 방식 중 하나는 기계식 저장 방법입니다. 이 방법은 데이터를 나타내는 작은 움푹 들어간 자국을 활용합니다. 이러한 저장 방식은 흥미로운 특성과 높은 저장 밀도 때문에 과거 IBM과 Intel (INTC ) 에 의해 탐구되었습니다.

오늘날 사용되는 기계식 저장 방법의 문제점

과거에 기계식 저장 장치를 개발하고 테스트하는 데 많은 연구가 진행되었습니다. 장치는 잘 작동했고 더 높은 밀도를 제공했습니다. 그러나 합성의 어려움, 낮은 삭제 온도, 안정성 부족 등 여러 단점이 있었습니다. 가열된 탐침을 사용하면 탐침이 더 많은 에너지를 필요로 하고 안전성이 감소하여 절차가 더욱 복잡해졌습니다.

고밀도 폴리머 데이터 저장 연구

최근 연구¹가 Advanced Science 저널에 발표되었으며, 고밀도 폴리머를 저장 매체로 만들고 활용하는 새로운 방법을 소개합니다. 폴리머는 여러 이유로 이 작업에 이상적입니다. 첫째, 작업을 수행하는 데 필요한 물리적 유연성과 화학적 특성을 제공합니다.

예를 들어, 특정 폴리머는 표면 거칠기가 낮고 적절한 조건에서 변형 없이 형태를 유지할 수 있습니다. 이 연구는 데이터 저장 작업을 위해 특별히 제작된 새로운 형태의 폴리머인 Flinders Polymer를 소개합니다. 이 이름은 개발된 학교의 이름을 따왔습니다. 특히 이 물질은 황과 디사이클로펜타디엔을 결합하기 위해 역황화 반응을 이용해 제작되었습니다.
이러한 재료는 저비용이며 재생 가능합니다. 따라서 데이터 저장 시스템이 지속적으로 기록, 삭제, 재기록해야 하는 작업에 이상적입니다. 또한 데이터가 폴리머에 인코딩되는 방식 때문에 더 높은 저장 밀도를 제공합니다.

데이터 저장을 위한 나노스케일 움푹 파인 자국

연구원들은 나노스케일 움푹 파인 자국을 이용해 미세 수준에서 데이터 표시를 저장했습니다. 원자 힘 현미경을 사용해 이러한 자국을 만들었습니다. 자국의 깊이는 <1에서 30nm 사이였으며, 각 깊이는 서로 다른 데이터 포인트를 나타냅니다. 특히 이 접근법은 기존 하드디스크에 비해 4배의 데이터 저장 밀도를 가능하게 합니다.

삼진수 숫자 코딩 시스템

추가된 저장 능력의 핵심은 삼진 인코딩 방식입니다. 이 인코딩 방식은 2개의 상태, 8개의 셀, 256개의 문자에 제한된 이진 시스템을 능가합니다. 삼진 코딩은 또 다른 상태를 추가하여 8개의 셀에서 6,561개의 문자를 표현할 수 있게 합니다. 특히, 자국의 깊이가 추가 정보를 전달하도록 합니다.

폴리머 데이터 저장 삭제

연구자들의 또 다른 주요 관심사는 폴리머를 쉽게 삭제하고 재기록할 수 있는지 여부였습니다. 팀은 폴리머가 뛰어난 저장 능력과 열 S─S 메타테시스를 제공한다는 것을 발견했습니다. 또한, 정확한 양의 열을 가했을 때 동적 폴리설파이드 네트워크의 열 재조직이 발생한다는 점을 언급했습니다.

폴리머 데이터 저장 테스트

연구원들은 작업에 적합한 폴리머 혼합물과 공정을 찾기 위해 여러 테스트 단계를 완료했습니다. 각 폴리머 조성을 나노스케일에서 수정 가능 여부를 테스트했습니다. 또한 팀은 AFM 캔틸레버가 재료와 함께 어떻게 작동하는지 모니터링했습니다.
그들은 캔틸레버가 0.6–3.8 µN의 넓은 힘 범위를 적용할 수 있으며 에너지 요구량이 감소함을 발견했습니다. 특히, 자국의 가장 넓은 부분은 15 ± 1 nm에 불과해 나노스케일임을 확인했습니다.

삭제 테스트

연구원들은 새로운 폴리머가 여러 번 성공적으로 삭제하고 새로운 데이터를 저장할 수 있는지 확인해야 했습니다. 이 기능을 테스트하기 위해 연구진은 깊이 18–27 nm인 4×4 배열의 자국을 만들었습니다. 이후 실리콘 기판 위에 드롭 캐스팅하고 경화시킨 7개의 복제 샘플을 제작했습니다. 첫 번째 테스트에서 모든 자국은 2분 이내에 삭제되었습니다.

결과

테스트 결과는 새로운 데이터 저장 시스템의 효율성을 보여줍니다. 엔지니어들은 Filmers 폴리머와 열 펄스를 사용해 데이터를 삭제하고 재기록하는 데 몇 초밖에 걸리지 않았음을 발견했습니다. 열 펄스는 종종 고출력 가열 요소가 필요했던 이전 기계식 저장 방법보다 훨씬 낮았습니다.
엔지니어들은 각 저장 장치의 자국을 정확히 유지하기 위해 몇 달 동안 연구했습니다. 팀은 AFM 영상을 활용해 자국과 데이터의 변화를 모니터링했습니다. 그들은 이 방법을 얇은 폴리머 시트에도 적용할 수 있으며 주사 전자 현미경과 같은 다른 방법으로도 등록할 수 있음을 발견했습니다.

기계식 저장 장치의 장점

기계식 저장 장치를 경쟁 제품보다 돋보이게 하는 여러 장점이 있습니다. 첫째, 운영이 간단합니다. 대부분의 경우 데이터에 해당하는 표시가 있습니다. 오늘날 기계식 배터리는 나노스케일에서 작동하여 새로운 수준의 밀도를 창출합니다.

고밀도

이 형태의 배터리의 주요 장점은 높은 밀도입니다. 삼진 코드를 사용함으로써 이 장치는 더 작은 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다. 자국의 깊이를 코딩 방법으로 활용하면 방정식에 또 다른 차원을 추가합니다. 또한, 이러한 시스템은 다중 캔틸레버와 스캐너를 통합해 병렬 읽기·쓰기 를 가능하게 합니다.

저비용

이 대체 데이터 저장 전략은 현 상황에 대한 저비용 대안을 제공합니다. 폴리머의 주요 구성 요소인 황과 디사이클로펜타디엔은 저렴하고 쉽게 구할 수 있습니다. 이 접근법의 낮은 비용은 이러한 시스템을 다양한 산업에 활용할 수 있음을 의미합니다.

저에너지

이 새로운 기계식 저장 방법에서 얻는 또 다른 주요 이점은 에너지 소비 감소입니다. 이전 방식과 달리 이 저장 방식은 실온에서 수행될 수 있습니다. 따라서 더 안전하고, 훨씬 적은 에너지를 사용하며, 지속 가능성이 높습니다.

삭제 및 재사용

Filmers 폴리머는 매우 탄력적이며 몇 초 안에 삭제하고 재기록할 수 있음이 입증되었습니다. 가볍고 나노스케일에서 구조를 유지할 수 있어 더 작은 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다.

청정

특히 이 저장 방식은 부산물이 거의 발생하지 않습니다. 저장을 만들기 위한 재료는 녹이거나 재기록하는 과정에서 황을 방출하지 않습니다. 이 접근법은 저장이 진정한 지속 가능성을 제공하도록 보장하며, 차세대 AI 시스템이 생태계에 회복 불가능한 손상을 주지 않고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 돕습니다.

해결해야 할 문제

엔지니어들이 기계식 저장 장치를 대중에게 보급하기 위해 해결해야 할 몇 가지 문제가 있습니다. 첫째, 시스템은 삭제 온도 이하의 환경에서만 작동할 수 있습니다. 저장 장치가 사전에 정해진 삭제 온도보다 높은 온도에 노출되면 모든 데이터가 손실됩니다. 이러한 손실은 과열되는 거의 모든 저장 장치에서 발생할 수 있습니다. 그러나 폴리머 데이터 저장 장치의 낮은 온도는 문제를 악화시키며, 앞으로 연구자들이 주요하게 고려해야 할 사안입니다.

연구자

Flinders University의 Chalker Lab이 연구를 주도했으며, Abigail Mann이 제1저자로 등재되었습니다. 테스트는 대학의 현장 연구 시설에서 수행되었습니다. 이제 팀은 고밀도 기계식 배터리를 시장에 내놓기 위해 작업을 확장하려 합니다. 이 단계의 일환으로, 다양한 폴리머를 연구하고 레이저 및 나노임프린트 리소그래피와 같은 대체 기록 방법을 검토할 예정입니다.

기계식 데이터 저장 연구로 혜택을 받을 수 있는 기업

데이터 저장 시장은 경쟁이 치열하며, 몇몇 주요 기업이 시장을 장악하고 있습니다. 이 기업들은 연구자, 기업, 개인이 계산 작업에서 최대의 가치를 얻을 수 있도록 유용한 저장 옵션을 제공합니다. 다음은 이 기술을 통합하고 수익을 증대시킬 수 있는 위치에 있는 한 기업입니다.

Data Storage Corporation

Data Storage Corporation (DTST )은 2001년에 고급 저장 옵션을 제공한다는 목표로 시장에 진입했습니다. 이 델라웨어 기반 기술 기업은 Emergent LLC와의 합병으로 탄생했으며, 이번 합병을 통해 제품군이 확대되고 광대역 서비스 분야에서 입지를 확보했습니다.
Today, Data Storage Corporation is a leading provider of data services, including offsite backup and more. The company’s services have helped businesses recover from major losses and even natural disasters. As such, it has maintained a strong positioning in the market and has strategic partnerships with major tech firms like Microsoft.

이 회사의 제품에는 ezHost를 포함한 확장 가능한 엔터프라이즈급 리소스가 다수 포함됩니다. exVault 옵션은 기업에 중복성을 제공하고 고급 암호화를 제공하여 운영을 확장하고 사용자 데이터를 안전하게 보호합니다. 또한 주요 재해나 사건 이후 비즈니스를 신속히 복구할 수 있도록 돕는 ezRecovery 옵션도 있습니다.
Data Storage Corp이 최신 기계식 배터리 기술을 제품에 통합한다면, 고객은 더 나은 서비스를 받게 되고 회사는 비용을 절감할 수 있습니다. 추가된 저장 밀도는 현재 시설 대비 4배의 저장 용량을 제공하게 하여 ROI를 새로운 수준으로 끌어올릴 것입니다.

알아두면 좋은 추가 배터리

연구자들이 완벽한 저장 장치를 만들기 위한 시도는 부족하지 않았습니다. 완벽에 도달하지는 못했지만 상당한 혁신이 있었습니다. 다음은 미래에 시장을 재편하고 오늘날 전자기기에 초고용량 메모리를 제공할 수 있는 몇 가지 흥미로운 저장 방법입니다.
산소 기반 메모리
이 저장 방식은 미리 설정된 메모리 층 사이를 이동하는 산소 분자를 활용합니다. 이러한 층은 탄탈럼 산화물, 금속 탄탈럼 및 3개의 플래티넘 전극으로 구성되어 O2를 층 사이로 이동시킵니다. 이 기계식 저장 방식은 온도에 의해 삭제되지 않아, 열이 문제를 일으키는 극한 환경에 이상적이라는 큰 장점이 있습니다.
결정
연구원들은 최근 결정을 저장 장치로 활용하는 방안을 조사했습니다. 결정은 저장 능력을 향상시킬 수 있는 몇 가지 특성을 가지고 있습니다. 첫째, 원자 수준에서 매우 강하고 구조화되어 있습니다. 이 시스템은 초고속 레이저를 사용해 실리카 결정 내의 나노 구조적 빈 공간에 데이터를 정밀하게 새겨 넣어 열에 강한 저장을 제공합니다.
다이아몬드
혁신적인 연구팀은 다이아몬드가 결정과 유사한 저장 능력을 제공할 수 있음을 발견했습니다. 결정과 달리 다이아몬드 저장은 전하를 이용해 다이아몬드의 중심 색을 변경하는 방식에 의존합니다. 결정과 마찬가지로 다이아몬드에 인코딩된 데이터는 매우 열과 시간에 강합니다.

기계식 데이터 저장 – 미래인가?

기계식 저장이 미래에 적합한 이유는 많습니다. 첫째, 추가된 밀도로 인해 더 작은 공간에 더 많은 저장이 가능해집니다. 따라서 전자기기는 더 작고 강력해질 수 있습니다. 또한, 이 장치는 지속 가능하고 대안보다 비용이 적게 듭니다. 이러한 모든 요인이 새로운 데이터 저장 방법과 제조업체에 대한 관심을 지속적으로 촉진하고 있습니다.

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연구 참고:

^{1. Kim, S., et al. (2025). 곤충 규모에서의 곡예: 내구성 있고 정밀하며 민첩한 마이크로 항공 로봇. Science Robotics, 10, eadp4256. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adp4256}