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'HBF'통합검색 결과 입니다. (5건)

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"삼성전자·SK하이닉스·샌디스크, HBF 준비…2030년 뜰 것"

"올해 말부터 본격 상용화 되기 시작한 6세대 12단 고대역폭메모리(HBM) 4 이후 오는 2030년께면 고대역폭낸드플래시메모리(HBF)가 전면에 대두될 것입니다. 우리나라를 포함해 샌디스크 등 글로벌 메모리 3사가 이미 HBF 준비에 착수했습니다." 'HBM 아버지' 김정호 KAIST 전기및전자공학부 교수가 최근 'HBF 시대'를 예측하고 나서 주목받고 있다. 김 교수는 HBM의 기본 개념과 구조를 창안한 인공지능(AI) 반도체 분야 세계적인 석학이다. 김 교수는 HBM의 기본 개념과 구조를 창안했다. 2년마다 HBM의 집적도가 2배가 될 것이라는 예측으로 화제를 모았다. 2000년 초부터 HBM의 도래를 예견하고, SK하이닉스와 협업연구를 시작했다. 이는 지난 2013년 SK하이닉스가 세계 최초로 HBM을 상용화하는데 주도적, 결정적인 역할을 했다. 지난 아시아태평양경제협력체(APEC) 회의 때 한국을 찾은 젠슨 황 엔비디아 CEO의 '깐부치킨' 협력과 관련해 김 교수는 이렇게 해석했다. "GPU 26만 장을 한국에 공급하는 약속도 삼성전자와 SK하이닉스로부터 6세대 HBM인 HBM4를 안정적으로 공급받기 위한 공급망 확보 전략의 일환으로 보여집니다. 선제적인 투자가 이루어지면, 우리나라는 HBM에 이어 HBF에서도 차세대 반도체 메모리 시장의 주도권을 잡을 수 있을 것 같습니다." 김 교수는 평소 AI시대 핵심 반도체는 GPU보다 HBM이 더 중요해질 것이라는 주장을 펴왔다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 우리나라 반도체 산업의 성장을 견인해온 김 교수를 만나 최근 만나 HBM의 미래와 한국의 나아갈 방향 등에 대해 들어봤다. "10년 내 AI학습량 현재보다 1천배 가량 늘어… HBM 수요도 비례해 증가" - HBM과 AI의 시장 판도 변화에 대해 예측해 달라. "AI는 알파고 같은 판별형 AI를 지나 생성형 AI로 진화하며, 그림도 그리고, 영화도 만들어 낸다. 이 다음 단계가 에이전틱 AI고, 그 다음은 피지컬 AI다. 그런데 여기서 재미있는 현상 하나를 봐야 한다. 기능이 많아질수록 AI가 학습해야 하는 데이터량이 어마어마하게 증가한다. 아마도 10년 내 AI 학습 데이터량이 지금보다 1천 배 가량은 늘 것으로 본다. 이는 HBM 수요도 같이 1천 배 증가한다는 의미다. 얼마전 젠슨 황 CEO가 우리나라에 공급을 약속한 GPU 26만 장이면, HBM 208만 개가 여기에 들어간다. 미국은 현재 GPU 1천 만대를 보고 투자 중이다. 냉각 및 전력시설, 부지 등등을 합쳐 투입될 예산을 대략 1천조 원 정도로 예상한다. 그런데 그것이 2천만~3천만 대를 넘어 1억 대 까지도 갈 것 같다. 1억 대면, 1경 원 정도의 예산이 들어간다는 의미다. "쩐의 전쟁"이 라고 불리는 이유다." - 젠슨 황 CEO가 SK하이닉스는 물론, 삼성전자 측과도 만나는 이유를 어떻게 해석하나. "GPU 1장에 HBM이 8개 필요하다. HBM이 GPU가격을 좌우하는 기본 요소가 됐다. SK 하이닉스 한 곳만으로는 HBM 수요를 다 채울 수 없다. 삼성전자로부터 공급을 받아도 앞으로 10배, 100배, 1천배 가는 수요를 감당할 수 없다. GPU 경쟁사와의 마케팅적 관계도 있을 것이다. 이런 요인들이 젠슨 황 CEO가 국내 여러 벤더와 접촉하는 이유로 볼 수 있다." - HBF 시대가 올 것이라는 근거는 무엇인가. "AI서비스와 모델을 공부하다보니, 데이터 용량이 커질 수 밖에 없겠다는 생각을 자연스레 하게 됐다. 현재 HBM을 10층이나 16층까지 쌓고 있는데, 물리적 한계도 있고 더 이상 메모리를 늘리기도 어렵다. D램으로는 안된다는 말이다. 이에 대한 대안이 D램 용량의 10배가 더 큰 낸드 플래시 메모리다. 그래서 낸드 플래시 메모리를 쌓자는 것이다. 학계에서는 우리 연구실(테라랩)이 주로 연구한다. 업계에서는 샌디스크와 SK하이닉스, 삼성전자가 HBF 개발에 뛰어들었다. 생태계 축으로 보면, SK하이닉스-샌디스크 얼라이언스 축이 있고, 삼성전자 독자 생태계가 존재한다. 이 분야 숙제는 낸드 플래시 메모리 용량을 1천 배까지 어떻게 늘리느냐다." - HBM과 HBF를 정확히, 어떻게 활용하자는 것인가. 아이디어는 어떻게 얻게 됐나. "내가 제시한 아키텍처는 GPU 옆에 HBM과 HBF가 함께 있는 구조다. 인코딩이라는 전반기 작업은 HBM이 하고, 디코딩이라는 후반기 작업은 HBF가 수행하는 식이다. 우리 연구실은 HBM을 연구하는데, AI를 알아야 HBM 설계가 가능하다. 알파고 때부터 우리 연구실 학생 절반은 AI를 연구했다. 이들은 HBM 설계를 AI로 한다. 그러다보니, 자연스레 메모리가 모자랄 것이라는 생각에 이르렀다. 샌디스크나 SK하이닉스, 삼성전자 등은 AI 고객들이 메모리 확장 요구를 했을 것으로 본다." "2030년 중반 넘으면 GPU보다 메모리 매출 더 높을 것" - HBF의 미래에 대해 예측해달라. 로드맵도 있나. "지난 6월 HBM 로드맵을 공개했는데, 이 내용은 링크드인이나 전 세계 반도체 시장에 널리 퍼져 있다. HBF 로드맵은 내년 초 발표하려 한다. 요즘 HBM 생산이 증가하면서 D램과 낸드 플래시 메모리 물량이 모자란다. 그래서 AI 시대 컴퓨팅 중심은 메모리라고 본다. '메모리 중심 컴퓨팅' 시대로 가고 있다. 오는 2030년대 중반이 넘어가면 GPU 매출액보다 메모리 매출액이 더 높을 것이다. 샌디스크나 삼성전자, SK하이닉스 등이 HDF와 관련 1차적으로 2027년 시장 진입을 목표로 하는 것으로 안다. 2028년이면 제품을 볼 수 있을 것이다. 또한 HBM과 HBF가 결합한 제품은 2030년 초반께 출시될 것으로 예측한다." - 삼성과 다양한 협력을 해오셨는데. KAIST-삼성 산학협력센터장도 맡고 계신 것으로 안다. "삼성전자와는 지난 2010년부터 15년 째 산학협력센터를 통해 공동 연구를 수행 중이다. 80여 명의 교수 연구진이 참여 중이다. 삼성전자 반도체에 필요한 기초연구나 인력양성 등 다양한 일을 한다. HBF 관련해서도 삼성전자와 SK하이닉스 모두 협력하고 있다." "국회 설득 너무 어려워…매년 100억원이면 차세대 메모리 기반 확보 가능" - 정부 정책에 대해 한마디 해달라. "정부 역할은 인력양성이나 기초기술 지원이다. 학교는 펀딩이 어렵다. 그래서 정부와 국회에 전국의 대학교 3곳에 HBM/HBF 기초연구센터를 세우자고 제안했다. 1년에 100명씩 석, 박사 학생을 뽑아 교육하면 10년 뒤 1천 명이 배출된다. 그러면 우리는 진짜 HBM/HBF 강국이 될 것이다. 사업 제안도 했는데, 국회 예산 평가에서 떨어진 것으로 안다. 이제 더 이상 국회에 이런 얘기를 안 한다. 국회의원을 상대로 HBM을 이해시키는 것이 너무 어렵다. 기업과 협력하면 되긴 하지만, 산업을 일으키기 위해서는 혼자 힘으로는 어렵다. 한국연구재단이 HBM/HBF 기초연구센터를 3개(설계, 재료장비, 공정) 만들어, 각 센터당 매년 30억 씩 100억 원 정도를 지원했으면 한다." - 강의도 하시지만, 꿈이 있는지. "몇가지 있다. 하나는 AI컴퓨터 아키텍처 혁신이다. 미국 스탠퍼드 대학인 버클리 대학 교수진이 그걸 했다. 거기서 CGPU가 나오고 핸드폰이 나왔다. AI는 '메모리 중심 컴퓨팅' 시대로 간다고 본다. 컴퓨터 구조 자체를 우리나라가 정의해보자는 것이다. HBM/HBF로 해보는 것이 꿈이다. 반도체와 컴퓨터 아키텍처, 나아가 AI알고리즘, AI 데이터센터까지 전체를 꿰뚫는 미래 비전을 제시하고, 그것을 기업과 학생들을 통해 실현하는 것이 꿈이다." - 덧붙일 말은. "최근 HBM4가 나오면서 HBM이 메모리가 아니라, 시스템 반도체가 되고 있다. 여기에 GPU 기능까지 들어가기 시작했다. 미래 HBM/HBF는 더 이상 메모리가 아니라 시스템 반도체다. 나아가 수요자 요구가 제각각이어서 이를 AI파운더리 사업, AI솔루션 사업이라고 얘기한다. 이는 고객 니즈에 맞춰야 한다는 것을 의미한다. 쉽게 얘기하면, 서로가 '깐부치킨'을 더 많이 먹어야 한다는 얘기다. 기술 마케팅을 하려면, 파운드리 업체하고 일해야하고 나아가 메모리나 패키징회사, 그 다음에 AI 회사들과 같이 일을 해야 하는 것이다. 엔비디아나 AMD, 삼성전자, SK하이닉스, 샌디스크 등이 오픈AI 같은 AI 기업과 맞물려 있다. 그래서 이제는 기업의 기술 개발 방식, 마케팅 방식, 문화 방식이 전부 시스템 반도체 쪽으로 넘어와야 한다. 결국 HBM과 HBF에 엄청난 투자가 이루어져야 한다."

2025.11.12 11:03박희범

파두, 샌디스크 혁신리더십 어워드 수상

데이터센터 반도체 전문기업 파두가 글로벌 낸드플래시메모리 기업 샌디스크가 개최한 공급자 행사에서 혁신 리더십 기업으로 선정됐다. 30일 반도체 업계에 따르면 파두는 현지시간 28일부터 29일까지 양일간 열린 샌디스크 서플라이어 서밋에서 이노베이션 리더십 어워드를 수상했다. 샌디스크는 파두가 기업용 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 컨트롤러 뿐만 아니라 전력관리반도체(PMIC) 등 다양한 제품을 공급하고 있는 핵심 고객사로 알려져 있다. 이 행사는 샌디스크가 웨스턴디지털(WD)로부터 낸드플래시 및 SSD 사업 분사 이후 처음으로 개최됐다. 이를 통해 샌디스크는 인공지능(AI)을 위한 메모리 및 스토리지 수요의 폭발적 성장에 기반한 스토리지 시장에 대한 긍정적인 전망을 기반으로 특히 HBF(고대역폭 낸드플래시 메모리)와 차세대 낸드 기술과 함께 향후 시장의 핵심으로 자리매김하고 있는 AI데이터센터향 기업용 SSD 전략을 공유했다. 파두는 Gen5 기업용 SSD에서의 기여를 인정받아 수상을 하게 됐으며 샌디스크의 AI데이터센터 전략에서 핵심적 역할을 수행하는 파트너로서의 지위를 확인하는 결실을 맺었다. 파두는 현재 주력 제품인 Gen5 SSD컨트롤러 뿐 아니라 향후에도 샌디스크의 핵심 파트너로서 종합적인 중장기 파트너십을 구축해 나가고 있다. 샌디스크는 HBF 등을 통해 AI데이터센터 시장에 대한 적극적인 시장점유율 확대에 나서고 있어 주요 파트너사인 파두도 큰 수혜가 가능할 것으로 기대된다.

2025.10.30 15:11전화평

SK하이닉스, AI 낸드 제품군 확장…성능·대역폭·용량 다 잡는다

SK하이닉스는 지난 13~16일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이(San Jose)에서 진행된 '2025 OCP(오픈 컴퓨트 프로젝트) 글로벌 서밋' 행사에 참가해 차세대 낸드 스토리지 제품 전략을 발표했다고 27일 밝혔다. SK하이닉스는 "AI 추론 시장이 급성장하면서 많은 데이터를 신속하고 효율적으로 처리할 수 있는 낸드 스토리지 제품 수요가 크게 확대되고 있다"며 "이에 당사는 'AIN(에이아이엔, AI-NAND) 패밀리' 라인업을 구축해 AI 시대에 최적화된 솔루션 제품으로 고객들의 수요를 충족시키겠다"고 말했다. SK하이닉스는 행사 둘째 날 진행된 이그제큐티브 세션에 김천성 부사장(eSSD Product Development 담당)이 발표자로 나서 AIN 패밀리를 소개했다. AIN 패밀리는 성능, 대역폭, 용량 세 가지 측면에서 각각 최적화된 낸드 솔루션 제품들로, 데이터 처리 속도 향상과 저장 용량 극대화를 구현한 제품군이다. AIN P(Performance)는 대규모 AI 추론 환경에서 발생하는 방대한 데이터 입출력을 효율적으로 처리하는 솔루션이다. AI 연산과 스토리지 간 병목 현상을 최소화해 처리 속도와 에너지 효율을 대폭 향상시킨다. 이를 위해 회사는 낸드와 컨트롤러를 새로운 구조로 설계 중이며, 2026년말 샘플 출시 계획이다. 이와 달리 AIN D(Density)는 저전력, 저비용으로 대용량 데이터를 저장하는데 초점을 맞춘 고용량 솔루션으로 AI 데이터 보관에 적합하다. 기존 QLC(쿼드레벨셀) 기반 TB(테라바이트)급 SSD보다 용량을 최대 PB(페타바이트)급으로 높이고, SSD의 속도와 HDD의 경제성을 동시에 구현한 중간 계층 스토리지를 목표로 하고 있다. 마지막으로 AIN B(Bandwidth)는 낸드를 적층해 대역폭을 확대한 솔루션이다. 이는 'HBFTM'로 불리는 기술을 적용한 회사의 제품명이다. HBF은 디램을 적층해 만든 HBM과 유사하게 낸드 플래시를 적층해서 만든 제품을 뜻한다. 글로벌 최고 수준의 HBM 개발, 생산 역량을 보유한 SK하이닉스는 AI 추론 확대, LLM* 대형화에 따른 메모리 용량 부족 문제를 해결하기 위해 일찍부터 AIN B 연구에 착수했다. 대용량, 저비용의 낸드에 HBM 적층 구조를 결합한 것이 핵심이다. 회사는 AIN B를 HBM과 함께 배치해 용량 문제를 보완하는 구조 등 다양한 활용 방안을 검토하고 있다. SK하이닉스는 AIN B 생태계 확대를 위해 지난 8월 HBF 표준화 양해각서(MOU)를 체결한 미국 샌디스크와 함께 14일 저녁 OCP 행사장 인근 과학 기술 센터(The Tech Interactive)에서 글로벌 빅테크 관계자들을 초청해 'HBF 나이트(Night)'를 열었다. 국내외 교수진이 참가해 패널 토의로 진행된 이날 행사에는 수십여 명의 업계 주요 아키텍트(시스템 설계 전문가)와 기술진들이 참석했다. 이 곳에서 회사는 낸드 스토리지 제품 혁신을 가속화하기 위한 업계 차원의 협력을 제안했다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장(CDO)은 “이번 OCP 글로벌 서밋과 HBF 나이트를 통해 AI 중심으로 급변하는 시장 환경에서 '글로벌 AI 메모리 솔루션 프로바이더'로 성장한 SK하이닉스의 현재와 미래를 선보일 수 있었다”며 “차세대 낸드 스토리지에서도 고객과 다양한 파트너와 협력해 AI 메모리 시장의 핵심 플레이어로 올라설 수 있도록 할 것”이라고 말했다.

2025.10.27 08:59장경윤

낸드 후발주자 키오시아·샌디스크, 차세대 제품으로 AI 시장 노린다

AI산업의 발달로 고성능 낸드에 대한 수요가 크게 증가하고 있다. 이에 키오시아, 샌디스크 등 낸드 업계 후발주자들이 AI 데이터센터 시장을 겨냥한 혁신적인 제품 개발에 뛰어들고 있다. 14일 업계에 따르면 전 세계 주요 메모리 기업들은 AI 서버를 위한 차세대 낸드 제품 개발에 주력하고 있다. 일본 키오시아는 이달 초 도쿄에서 개최한 기술설명회에서 "엔비디아와 협력해 기존 대비 랜덤읽기 성능을 100배 향상시킨 SSD를 오는 2027년 상용화하겠다"고 밝혔다. SSD는 낸드를 기반으로 한 데이터 저장 장치다. 서버용 SSD의 경우, 여러 개로 분산된 파일의 데이터를 읽고 쓰기 때문에 랜덤 읽기 및 쓰기 성능이 중요하다. 키오시아가 제시한 차세대 SSD의 랜덤 읽기 성능은 1억 IOPS(초당 입/출력 작업 수)로, 현재의 100배 수준에 해당한다. 기존 SSD는 CPU와 데이터를 주고받는 구조로 돼 있다. GPU와는 간접적으로만 연결된다. 반면 키오시아는 SSD와 GPU를 직접 연결해, 데이터 교환 속도를 더 빠르게 만드는 방안을 고안해냈다. 이와 관련해 닛케이아시아는 "엔비디아가 2억 IOPS를 목표로 하고 있으며, 키오시아는 두 개의 SSD 유닛을 사용해 이를 달성할 계획"이라며 "차세대 SSD 인터페이스 표준인 PCIe 7.0도 지원할 것으로 예상된다"고 설명했다. 미국 주요 낸드업체 샌디스크는 고대역폭플래시(HBF) 기술에 주목하고 있다. HBF는 D램을 수직으로 여러 개 적층하는 HBM(고대역폭메모리)와 유사하게, 낸드를 여러 층 적층해 메모리 대역폭을 끌어올린 차세대 메모리다. 샌디스크는 내년 하반기 HBF 샘플을 출시하고 2027년 상용화를 추진할 계획이다. 1세대 HBF의 경우 낸드를 16층 쌓는 구조로, 스택 당 최대 512GB(기가바이트) 용량을 구현할 것으로 알려졌다. 샌디스크는 HBF 기술을 선도하기 위해 지난 7월 기술 자문 위원회를 출범시켰으며, 지난달에는 국내 SK하이닉스와 HBF 개발을 위한 MOU(업무협약)을 체결하기도 했다. 구체적인 HBF의 성능 및 시장성은 밝혀지지 않았으나, 업계는 차세대 낸드 제품으로서 HBF의 상용화 여부에 주목하고 있다.

2025.09.14 09:20장경윤

SSD-프로세서 직결 난항…HBF가 돌파구 될까

“SSD(솔리드스테이트드라이브)를 프로세서에 직접 연결하는 기술은 오랜 시간 꾸준히 연구됐습니다. 그러나 실제 적용에는 다소 난항을 겪는 상황입니다.” 26일 한 반도체 업계 관계자는 현재 SSD 연결 기술에 대해 이 같이 평했다. CPU, GPU 등 프로세서와 SSD를 직접 연결하기 어렵다는 것이다. 이 같은 상황이 발생한 가장 큰 이유는 메모리와 스토리지의 역할 차이에서 기인한다. CPU 등 프로세서는 연산을 하기 위해 매우 빠른 데이터 접근이 필요하다. 그래서 접근 속도가 빠른 D램과 직접 연결돼 동작한다. 반면 SSD는 저장장치라서 접근 속도가 D램 대비 다소 느리다. CPU가 SSD를 주 메모리처럼 쓰면 연산 속도가 크게 떨어질 수 밖에 없다. 그럼에도 불구하고 SSD와 프로세서를 직접 연결하려는 이유는 데이터 이동 비용을 절감하기 위해서다. 현재 반도체 구조에서 프로세서가 SSD 데이터를 사용하려면 SSD-낸드플래시 컨트롤러-D램-프로세서 단계를 거쳐야 한다. 반도체가 데이터 이동에서 발열이 발생한다는 점을 고려하면, 에너지 낭비가 심한 셈이다. 대규모 데이터센터에서는 비용 문제와도 직결된다. 이에 글로벌 반도체 기업들은 프로세서와 SSD를 직접 연결하기 위한 연구를 진행 중이다. 대표적인 기업이 엔비디아다. 엔비디아는 IBM, 여러 대학들과 손을 잡고 GPU를 위한 대용량 가속기 메모리 기술 BaM(Big Accelerator Memory)을 개발하기도 했다. BaM은 차세대 전송 프로토콜 NVMe(비휘발성 기억장치 익스프레스)를 통해 SSD와 GPU를 직접 연결하는 기술이다. HBF, SSD 연결 판도 바꿀 게임체인저될까 업계에서는 HBF(High Bandwidth Flash)가 SSD와 프로세서간 연결을 바꿀 게임체인저로 보고 있다. HBF는 D램과 유사한 방식으로 프로세서에 더 가까이 배치된 플래시 메모리다. HBM(고대역폭메모리)이 D램을 적층한 제품이라면, HBF는 플래시를 쌓아 올린 메모리다. 두 제품 모두 메모리 적층을 통해 대역폭을 대폭 넓혔다는 공통점을 갖고 있다. HBF가 HBM처럼 정보 처리를 빠른 속도로 할 수 있는 것이다. SSD와 프로세서 연결간 문제로 지적되던 속도 문제를 해결한 셈이다. 다만, 아직 넘어야할 장애물이 존재한다. HBF를 구현하기 위한 일종의 인프라 구축이 어렵다는 의견이다. HBF를 오가는 블록 스토리지(일종의 데이터 묶음)의 단위가 크기 때문이다. 정명수 카이스트 교수는 “블록 스토리지가 커서 I/O 그래뉴얼리티(한 번의 입출력으로 접근하거나 전송할 수 있는 데이터 블록의 최소 단위)가 기존과 다르다”며 “큰 정보량을 한 번에 움직일 수 있을만한 소프트웨어 등 인프라가 필요하다”고 말했다.

2025.08.26 16:25전화평

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