미디어젠은 한국전자통신연구원(ETRI)의 연구 인력 현장 지원 프로그램을 통해 기존에 음성 스펙트럼 채널이 1개인 것을 보완해 RGB 3채널을 이용한 음성 스펙트럼을 개발했다고 21일 밝혔다. 현재 가장 널리 사용되는 음성 인식 특징은 '로그 멜 스펙트럼'이지만, 이 특징은 음성 신호의 다양한 생성 과정을 포함하지 못한다는 단점이 있다. 또 심층 학습망의 특성상 입력이 되는 특징이 다양한 음성의 특징적 요소를 각각 표현해줄 수 있어야 이를 바탕으로 더 지능적인 학습을 진행할 수 있다. 이에 따라 미디어젠은 ETRI 연구 인력 현장 지원 프로그램을 통해 음성 발성 모델을 활용, 분석된 성도 필터 정보와 신호 정보를 채널화함으로써 RGB 구성 요소를 갖는 컬러 스펙트럼을 개발했다. 일반적으로 성도 필터 정보는 음소를 표현하기에 적합하며 배경 잡음에 상대적으로 강인한 특성이 있고, 신호 정보는 음성 정보뿐만 아니라 발성 개인의 특성을 잘 표현해주는 특성이 있다. 컬러 스펙트럼에서는 이런 정보를 분석한 뒤 특징화해 음성 인식 시스템을 학습할 때 이를 심층 학습망에 알려줌으로써 인공지능이 음성 인식에 필요한 특징 정보를 선택하도록 도움을 준다. 이를 증명하기 위해 수
광주과학기술원(GIST) 연구진이 전기화학적 표면처리를 통해 니켈 기반 화합물 촉매의 수소 발생 효율을 기존 대비 40% 이상 향상시켰다. ‘수소 발생 효율’은 발생한 수소 연료의 부피 당 필요한 전력소모량을 결정하는데, 이번 연구에서 개발된 촉매를 수전해에 활용하면 수소 연료 생산 시 전력 소모량을 약 30% 감소시켜 수소 연료 가격을 낮추는 데 기여할 것으로 기대된다. 수전해는 양극에 수소 발생 촉매와 산소 발생 촉매를 사용해 전위차를 발생시켜 물로부터 각각 수소 기체와 산소 기체를 발생시키는 장치로, 수소 연료 발생 과정에 있어 이산화탄소 등 온실가스를 발생시키지 않아 친환경 수소 연료 생산을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 현재 수소 발생 촉매로 활용되는 대부분의 물질은 백금을 비롯한 귀금속 촉매인데, 이러한 귀금속 촉매들은 가격이 높아 수소 연료의 가격을 높이는 주요한 원인이 되기 때문에 니켈, 코발트, 철 등의 비(非)귀금속 촉매를 개발하는 연구들이 많이 진행되고 있다. 하지만 비귀금속 촉매는 백금 대비 효율이 낮아 많은 전력이 필요하고, 이는 수소 연료의 가격을 높이기 때문에 비귀금속 촉매의 수소 발생 반응 속도를 높이기 위한 연구가 필요하다.
전기차 대용량 급속 충전기 기술로 활용 가능해...기업체 기술이전으로 양산화 추진 국내 연구진이 개발한 ‘반도체 변압기’ 기술이 차세대 E-모빌리티의 급속 충전 인프라 확대에 크게 기여할 것으로 주목받고 있다. 한국전기연구원(이하 KERI) 전기추진연구센터 백주원 박사팀은 효성, 중앙제어와 함께 ‘반도체 변압기를 활용한 전기차 급속 충전기’를 개발했다고 밝혔다. 변압기는 전압을 원하는 값으로 바꾸어 주는 장치다. 흔히 도로에서 많이 발견되는 전봇대의 주상변압기는 22.9kV(국내 배전 전압 기준)의 큰 교류 전압을 220V 또는 380V로 낮춰주는 역할을 한다. 그리고 대부분의 전자기기는 직류를 기반으로 작동하기 때문에 교류를 직류로 바꾸는 컨버터가 반드시 필요하다. 최근 4차 산업혁명 시대를 맞아 우리가 사용하는 많은 제품의 전기화(Electrification)가 이루어지고 있다. 이러한 제품에는 에디슨의 직류를 사용하는 것이 보다 효율적이므로, 반도체 변압기도 큰 주목을 받고 있다. 반도체 변압기는 전력·전자 기술을 이용해 전통적인 변압기를 대체하는 새로운 형태의 전력변환 기기다. 기존 변압기와 비교해 자유롭게 전압과 전류를 조절할 수 있고 무게와 부피,
지스트(광주과학기술원)는 신소재공학부 권인찬 교수 연구팀이 산업 폐기물 속에 포함된 수소를 이용해 폐기물 속 이산화탄소를 연료전지의 원료인 '개미산(포름산)'으로 쉽게 전환하는 효소를 발굴했다고 8일 밝혔다. 지스트에 따르면 기후 온난화에 영향을 미치는 산업 폐가스를 유용한 화학연료로 전환하는 연구에서 핵심은 산업 폐가스에 포함된 다른 가스에 영향을 받지 않고 전기와 같은 별도의 에너지 공급이 필요 없는 공정을 개발하는 것이다. 최근 수소저장체나 연료전지 개발에 활용되는 물질로 주목받는 개미산은 수소를 저장할 수 있는 화학 원료로서 촉매를 이용해 이산화탄소에 수소를 결합해 만들 수 있다. 하지만 부생가스와 같은 여러 기체가 혼합된 자원에서도 사용할 수 있는 효과적인 촉매의 개발이 시급하다. 권인찬 교수 연구팀이 산업 폐기물에 포함된 이산화탄소를 유용한 개미산으로 전환하기 위해 부생가스에 포함된 수소를 사용할 수 있는 효소 조합을 개발한 것이다. 연구팀은 산소 저항성이 존재하는 '수소화효소' 및 '포메이트 탈수소효소' 조합을 선정하고, 산소가 존재하는 조건에서 별도의 에너지 공급 없이 이산화탄소를 개미산으로 전환하는 데 성공했다. 보통 수산화나트륨 등을 이용해
의료 영상, 군용 감시, 자율주행용 영상등 다양한 차세대 정밀 영상 기술 분야에 적용 기대 KAIST는 바이오및뇌공학과 장무석 교수 연구팀과 김재철AI 대학원 예종철 교수 연구팀이 공동 연구를 통해 인공 지능의 신뢰도 문제를 해결할 수 있는 물리적 학습 기반의 영상 복원 딥러닝 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 영상 취득 환경에서 발생할 수 있는 변수 대부분이 물리적 법칙을 통해 수학적으로 기술 가능하다는 점에 착안해 물리적 법칙과 심층 심경망이 통합된 학습 기법을 제시했다. 모든 영상 기술은 물리적인 영상 기기를 통해 영상 정보를 취득한다. 연구팀은 이 정보 취득 과정에 대한 물리적인 통찰력을 인공지능에 학습시키는 방법을 개발했다. 예를 들면, '네가 도출한 복원 결과가 물리적으로 합당할까?' 혹은 '이 영상 기기는 물리적으로 이런 변수가 생길 수 있을 것 같은데?'라는 식의 질문을 통해 물리적 통찰력을 인공지능에 이식하는 방법을 제시한 것이다. 연구팀은 변화하는 영상 취득 환경에서도 신뢰도 높은 홀로그래피 영상을 복원하는데 성공했다. 홀로그래피 영상 기술은 의료 영상, 군용 감시, 자율 주행용 영상 등 다양한 정밀 영상 기술에 다양하게 활용될 수
무선기술 혁신 위한 엔지니어의 선택은? 전 세계적으로 계속해서 늘어나는 연결성에 대한 수요와 더 높은 대역폭 및 전송 속도에 대한 요구가 무선 기술 분야에서의 지속적인 혁신을 견인하고 있다. 2021년에 발표된 와이파이 6E(Wi-Fi 6E)는 FCC가 6GHz 대역을 비인가 사용자에게 개방하기로 함으로써 더 넓은 스펙트럼을 사용할 수 있게 됐다. 시장에서는 새로운 세대의 와이파이 6E 기기를 내놓기 위해 준비하는 가운데, 한편에서는 다음 세대의 와이파이 기술로서 최대 46Gbps 속도의 와이파이 7 개발에 관한 소식도 들려온다. 와이파이는 여러 세대를 거쳐오는 동안 스펙트럼 상의 인가된 사용자와 공존해왔으며, 6GHz 대역에서도 이러한 공존을 보장하기 위해 FCC(미 연방통신위원회)는 무선 액세스 포인트(AP) 제조사들이 준수해야 할 몇 가지 규정을 도입했다. 일례로, 최대 4W EIRP까지 전송하게 정의된 표준 전력 AP 제조사들은 자사의 기기가 승인된 AFC(Automated Frequency Coordination, AFC) 서비스를 통해 자신의 지리적 위치 정보를 정확하게 공유하도록 해야 한다. 이 규정은 개발자에게 까다로운 과제를 안겨주는데, 특히
KAIST는 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 도심에서 사용이 가능한 협대역 전자기파를 원격에서 드론의 회로에 주입해 드론을 즉각적으로 무력화하는 '안티드론 기술'을 개발했다고 31일 밝혔다. 최근 각국 정부는 공항과 국가 중요 시설에서 무인 항공기를 이용한 테러를 방지하기 위해 다양한 안티드론 시스템을 구축하고 있다. 드론을 추락시키거나 원하는 방향으로 제어하는 안티드론 기술은 드론의 다양한 보안 취약점을 이용해 구현이 가능하다. 김 교수 연구팀은 드론 제조사의 제어 유닛 보드가 전자파 주입에 따른 민감도가 다르다는 것을 발견해 각 제조사별 수집된 민감도를 극대화한 주파수를 분석했다. 이를 통해 매우 좁은 대역의 협대역전자파를 주입하더라도 원격에서 드론을 즉각적으로 무력화시킬 수 있음을 입증했다. 이번 기술의 특징은 이렇게 좁은 대역으로 특정 주파수로 전자파 주입을 할 경우 기존의 안티드론 기술과 달리 주변 전자 장치에 미치는 영향을 최소화할 수 있어, 도심에서도 적용 가능한 안티드론 기술이라고 할 수 있다. 뿐만 아니라 같은 제어 유닛 보드를 사용하는 드론들을 이용한 군집 드론 공격 시 이들 드론을 동시에 추락시킬 수 있다. 즉 A 기종을 사용하는 1
매스웍스는 오스트리아 그라츠공과대학교 아르노 아이히베르거 교수 연구팀이 심장 전기 활동으로 졸음운전을 인식하는 인공지능 개발에 자사 매트랩의 웨이블릿 툴박스와 딥러닝 툴박스를 적용했다고 30일 밝혔다. 연구팀은 매트랩의 딥러닝 툴박스를 적용해 졸음운전자의 심전도(ECG) 신호를 분석하는 인공지능 알고리즘을 개발했고, 그 결과 운전자의 졸음 운전을 구분하는 새로운 방법을 선보였다. 아이히베르거 교수 연구팀은 우선 졸음 운전자 데이터베이스 생성을 위해 총 92명의 데이터를 수집했다. 연구 참가자는 최소 16시간 동안 깨어 있거나 4시간 이하의 수면을 취한 상태로 연구팀이 제작한 운전 시뮬레이터의 수동 및 자동 운전 시나리오에 참여했고, 심전도(ECG) 전극으로 측정한 운전자의 심장 활동 데이터가 수집됐다. 연구팀은 운전자를 녹화한 화면에서 하품, 머리의 꾸벅임, 길게 눈을 깜박인 정도를 기반으로 '경각 상태', '보통 졸음', '심한 졸음', '수면'과 같이 네 가지 레이블로 분류했고, 알고리즘을 훈련하기 위해 딥러닝 기법을 활용했다. 연구팀은 픽셀의 복잡한 패턴을 분간하고 특징을 추출하여 이미지를 식별할 수 있는 합성곱 신경망(CNN, Convolutional
일본 국토의 3분의 2를 덮고 있는 삼림은 국토 보전이나 수원 함양, 지구 온난화 방지와 같은 다면적인 기능을 가지고 있다. 온난화나 이상기후의 영향이 현저해짐에 따라 삼림이 생활에 크게 공헌하고 있다는 것을 알게 된다. 산림의 다면적인 기능을 발휘시키면서 삼림 자원의 순환 이용을 추진해 가는 것이 SDGs나 2050년 탄소중립 실현이라는 목표 달성으로 이어진다. 그러므로 간벌이나 주벌, 그 후의 재조림과 같은 삼림 정비를 착실하게 추진해 가는 것이 필요하다. 또한 자연조건에 맞춰 침엽수와 활엽수를 혼합한 침활혼합림화를 도모하면 다양성이 회복되어 산림 생태계의 보호와 관리를 추진하는 것으로 이어진다. 일본의 경우 삼림의 약 40%는 인공림이다. 삼림 축적은 해마다 증가하고 있으며, 2020년에는 약 54억m3에 달했다고 한다. 이들 중 절반은 50년생을 넘은 상태, 즉 이용기에 있다. 따라서 벌목해서 사용하고 새롭게 심어서 기르는 순환을 촉구하는 것이 기대된다. 목재의 제조․가공에 드는 에너지는 다른 자재보다 비교적 적다는 이점이 있다. 또한 목재를 건축 자재로 사용하는 것은 장기간에 걸친 탄소 저장으로 생각할 수도 있다. 심은 새로운 나무가 자라는 과정에서
식물의 생산 현장에서는 재배하는 식물의 성장 상태나 재배 환경의 계측 정보를 바탕으로 최적의 재배 관리를 하는 정밀 농업(Precision Farming)이나 스마트 농업(Smart Agriculture)이라고 불리는 새로운 농업 스타일이 최근 제창되고 있으며, 농업을 둘러싼 세계에 변화가 일어나고 있다. 이 새로운 농업 스타일은 재배 식물이 가진 기능이나 특징, 재배 환경에 관한 정보를 수집하고 이를 분석해 최적의 생산 방법을 탐색함으로써 가장 효율적인 재배를 실현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 식물의 정보와 재배 환경에 대한 정보를 가능한 한 많이, 상세하게 계측하고 수집한 정보를 적절하게 분석하는 정보 해석 기술이 기술 개발의 중요한 요소 중 하나이다. 한편 식물은 스스로 이동할 수 없기 때문에 자신이 처한 환경에 적용해 생존할 필요가 있으며, 여러 가지 환경 변화에 대응하는 기능을 가지고 있다. 그래서 게놈이나 유전자 정보를 조사해 환경에 적응하는 기능을 해명하는 연구가 추진되고 있다. 그러나 해석에 필요한 게놈 해석 기술이 비약적으로 진보하고 있는 한편, 게놈이나 유전자 정보와 비교하기 위해 필요한 식물의 성장 상태 계측을 고정도로 대량 취득하는
경제성·안정성 확보로 용융탄산염 연료전지 보급 확대 기대 국내 연구진이 열효율과 환경친화성이 높은 용융탄산염 연료전지의 성능 저하 문제를 극복할 다공성 요크쉘(Yolk-shell, 코어와 쉘 사이에 빈 공간을 가지는 구조) 촉매를 개발했다. 한국연구재단은 국내 대학 공동연구팀이 저가의 니켈과 알루미늄으로 구성된 다공성 요크쉘 물질을 제조하고, 이를 이용해 용융탄산염 연료전지의 고질적 문제인 알칼리 피독(촉매 활성점에 특정 불순물이 결합해 원하는 반응을 하지 못하게 방해하는 현상)을 방지할 촉매를 개발했다고 밝혔다. 고온 용융탄산염 연료전지(MCFC, Molten Carbonate Fuel Cell)는 전해질로 용융 탄산염을 쓰는 연료전지로 600℃가 넘는 고온에서 작동하는데, 양질의 폐열을 얻을 수 있어 열병합발전 등과 함께 활용할 수 있다. 용융탄산염 연료전지는 600도 이상의 고온에서 운전되기 때문에 연료전지 내부에서 전기화학 반응과 연료 개질반응이 동시에 진행된다. 이때 전기화학 반응에서 발생하는 열을 흡열반응인 개질반응에 이용해 전체 시스템의 열효율이 증가하고, 시스템 구성도 간단한 장점이 있다. 하지만, 연료전지의 전해질을 구성하는 탄산칼륨(K2CO
카이스트(KAIST) 연구팀이 모래와 같이 변형하는 지형에서도 민첩하고 견고하게 보행할 수 있는 사족 로봇 제어기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 기계공학과 황보제민 교수가 이끄는 연구팀은 모래와 같은 입상 물질로 이루어진 지반에서 로봇 보행체가 받는 힘을 모델링하고, 이를 사족 로봇에 시뮬레이션하는 기술을 개발했다. 또한, 사전 정보 없이도 다양한 지반 종류에 스스로 적응해가며 보행하기에 적합한 인공신경망 구조를 도입해 강화학습에 적용했다. 강화학습은 임의의 상황에서 여러 행동이 초래하는 결과들의 데이터를 수집하고 이를 사용해 임무를 수행하는 기계를 만드는 학습 방법이다. 이때 필요한 데이터의 양이 많아 실제 환경의 물리 현상을 근사하는 시뮬레이션으로 빠르게 데이터를 모으는 방법이 널리 사용되고 있다. 특히 보행 로봇 분야에서 학습 기반 제어기들은 시뮬레이션에서 수집한 데이터를 통해서 학습된 이후 실제 환경에 적용돼 다양한 지형에서 보행 제어를 성공적으로 수행해 온 바 있다. 다만 학습한 시뮬레이션 환경과 실제 마주친 환경이 다른 경우 학습 기반 제어기의 성능은 급격히 감소하기 때문에, 데이터 수집 단계에서 실제와 유사한 환경을 구현하는 것이 중요하다. 따라
터치 필름 대신 터치 센서 내재화…삼성전자 갤럭시북 신제품에 적용 삼성디스플레이는 세계 최초로 대면적 터치 일체형 OLED(유기발광다이오드) 개발에 성공했다고 24일 밝혔다. OCTA(On Cell Touch AMOLED) 기술로도 불리는 터치 일체형 OLED 기술은 패널 표면에 터치를 인식하는 필름(TSP)을 붙이지 않고 패널 내부에 터치 센서를 형성하는 기술이다. 삼성디스플레이는 스마트폰 OLED에 적용해온 터치 일체형 기술을 중형 노트북용 OLED로 확대 적용, 1월부터 본격적인 양산에 들어갔다. 이 기술은 플라스틱 소재 터치 필름과 점착제를 사용하지 않아 친환경적이고 패널 구조가 단순해져 두께와 무게가 감소하는 효과가 있다. 보통 터치 필름이 전체 패널 두께에서 차지하는 비중은 6∼11% 정도다. 패널 두께가 얇을수록 세트의 디자인 확장성과 휴대성이 좋아진다는 게 회사 측 설명이다. 최근 터치 기능을 갖춘 노트북 수요 증가와 OLED 노트북 시장 확대에 삼성디스플레이는 대면적 OCTA 기술 개발에 집중해왔다. 삼성디스플레이의 대면적 OCTA 기술을 내재화한 패널은 다음 달 공개되는 삼성전자 차세대 갤럭시북 시리즈 일부 모델에 처음 탑재된다. 이호중 삼
KAIST는 생명화학공학과 이진우 교수 연구팀이 POSTECH 한정우 교수 연구팀, LG에너지솔루션 차세대전지연구센터와 공동연구를 통해 기존 대비 에너지 밀도와 수명 안정성을 대폭 늘린 리튬-황 전지를 개발하는 데 성공했다고 19일 밝혔다. 리튬-황 전지는 상용 리튬 이온 전지에 비해 2~3배 정도 높은 에너지 밀도를 구현할 수 있을 것으로 기대되고 있어, 차세대 이차전지 후보군 중 많은 관심을 받고 있다. 특히, 전기자동차 및 전자기기와 같이 한 번에 얼마나 많은 양의 에너지를 저장할 수 있는지가 중요한 응용 분야의 경우, 리튬-황 전지 기술개발의 중요성이 더욱 대두되고 있다. 높은 수준의 에너지 밀도를 지닌 리튬-황 전지를 구현하기 위해서는 전지 내부에 들어가는 무거운 전해액의 사용량을 줄이면서도 높은 용량과 구동 전압을 확보하는 것이 필수적이다. 하지만, 전지 내부의 전해액 양이 줄어들면, 양극에서 발생하는 리튬 폴리 설파이드 용해 현상에 의한 전해액 오염정도가 극심해져 리튬 이온 전도도가 낮아지고 전기화학 전환 반응 활성이 떨어져 높은 용량과 구동 전압을 구현하는 것이 제한된다. 전 세계적으로 많은 연구진이 리튬 폴리 설파이드의 지속적인 용해 현상 및
기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계 뛰어넘어…차세대 낸드 플래시 메모리 개발에 핵심 역할 할 것으로 기대 KAIST는 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 '음의 정전용량 효과(Negative Capacitance Effect, 이하 NC 효과)'를 활용해 기존 플래시 메모리의 물리적 성능 한계를 뛰어넘는 음의 정전용량 플래시 메모리를 세계 최초로 개발했다고 18일 밝혔다. 음의 정전용량 효과란 음의 정전용량 현상은 인가되는 전압이 증가하면 전하량이 감소함을 의미한다. 음의 정전용량 특성을 가지는 유전체 사용시, 트랜지스터에 인가되는 전압을 내부적으로 증폭해 상대적으로 낮은 동작전압을 사용할 수 있어, 파워소모를 줄일 수 있다. KAIST 전기및전자공학부 김태호 박사과정과 김기욱 박사과정이 공동 제1 저자로 수행한 이번 연구는 저명 국제 학술지 '어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈' 2022년 12월호에 출판됐다. 현대 전자 소자에서 축전기(Capacitor)는 매우 중요한 구성 요소의 하나로, 전자 소자가 소형화되고 수직 방향으로 적층 되면서 축전기에 저장되는 전하량이 감소하는 문제가 생기므로 높은 정전용량을 가진 유전체 물질이 필수적으로 요구되고 있다. 여기