차세대 전자 소자 제조 화학 소재의 새로운 가능성 제시 인하대학교는 김명웅 화학·화학공학융합학과 교수, 이진균 고분자공학과 교수 공동연구팀이 새로운 개념의 반도체·디스플레이 생산 공정용 포토레지스트 소재 기술을 제안해 학계 주목을 받고 있다고 5일 밝혔다. 포토레지스트는 전기 회로를 만들 때 밑그림을 완성하는 핵심 과정인 광 리소그래피 공정에서 중요한 역할을 담당하는 핵심적인 화학 소재다. 포토레지스트의 성능은 생산되는 제품의 품질·수율과 깊은 연관이 있기 때문에 고성능 포토레지스트 기술의 중요성, 국산화가 국가 차원에서 강조되고 있다. 공동연구팀은 현재 반도체 산업의 주력 소재인 심자외선·극자외선 포토레지스트의 화학 구조에 변화를 줘 빛에 노출된 영역과 그렇지 않은 영역의 용해성(다른 물질에 녹을 수 있는 성질) 차이를 극대화할 수 있는 새로운 방법론을 제안했다. 반도체나 디스플레이 회로는 매우 작고 정밀한 미세한 선으로 구성돼있다. 이 미세한 선을 만들기 위해선 빛을 쏜 부분만 선택적으로 녹여 없애고 나머지는 남겨야 하는데, 이때 사용하는 게 포토레지스트다. 포토레지스트에서 빛을 받은 부분과 받지 않은 부분의 용해성 차이가 클수록 회로 패턴의 경계가 또렷
국내 연구진이 이론으로만 존재했던 ‘암흑 상태’(dark state) 기반 자발적 양자 얽힘을 실험적으로 만들어내는 데 성공했다. 4일 울산과학기술원(UNIST)은 물리학과 김제형 교수팀이 한국표준과학연구원(KRISS) 이창협 박사, 한국과학기술연구원(KIST) 송진동 박사와 함께 밝은 상태(bright state) 대비 수명이 약 600배 늘어난 암흑 상태 기반 집단 양자 얽힘을 유도했다고 밝혔다. 연구팀에 따르면 구별 불가능한 다수의 양자 구조 간 양자 얽힘은 암흑 상태와 밝은 상태로 나타나는데, 암흑 상태는 빛을 거의 밖으로 내지 않아 얽힘이 오래 유지되는 특성이 있다. 이러한 특성은 양자 정보 저장과 전달에 꼭 필요하지만 암흑 상태를 만들고 유지하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 손실률이 조절된 나노 광공진기를 이용해 양자점과 공진기 사이의 결합 강도와 공진기의 손실값 간 균형을 맞추는 방식으로 암흑 상태를 유도했다. 암흑 상태에서 양자점 간 얽힘의 수명은 최대 36나노초(㎱·10억분의 1초)까지 늘어났다. 이는 밝은 상태 수명인 62피코초(㎰·1조분의 1초)에 비해 약 600배 길어진 수치다. 연구팀은 암흑 상태 형성의 실험적 증거로 쌍광자 방출 현상도
국내 산학 협력 연구진이 인공지능(AI) 로봇 및 자동화 시스템을 활용해 연구자 개입 없이 이차전지 양극 소재를 탐색하는 ‘자율 탐색 실험실’을 구축했다. 한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 서동화 교수팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 이 같은 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다. 이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준을 전부 충족해야 하므로 개발을 위해서는 수많은 후보군을 고려해 탐색을 진행해야만 한다. 연구팀은 연구자 개입 없이 시료 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석을 수행하는 자동화 시스템과 분석된 데이터를 해석하고 이를 학습해 최선의 후보군을 선택하는 AI 모델을 기반으로 했다. 소결 공정에 필요한 시간이 50배 단축됐고, 지능형 실험 자동화 시스템을 24시간 운용할 경우 12배 이상의 실험 데이터 확보 및 93%의 소재 탐색 기간 단축이 가능해졌다. 소재 탐색에 필요한 실험 횟수가 500회라고 가정할 때 연구자가 직접 실험을 수행하는 기존 방식으로는 84일이 소요되지만, 자동화 시스템은 약 6일 만에 완료할 수 있다. KAIST 서동화 교수는 “양질의 소재 데이터를
데이비드 쿠델라섹(David Kudelasek) ST 전력 및 에너지 애플리케이션 연구소 기술지원 담당 개요 여러 고전력 애플리케이션을 분석해 보면, 전력 모듈과 디스크리트 MOSFET을 사용하는 트렌드가 뚜렷하게 나타난다는 점을 확인할 수 있다. 두 기술 사이에는 대략 10kW~50kW 범위에서 상당 부분 겹치는 구간이 존재한다. 모듈은 이 전력 범위에 적합하지만, 디스크리트 MOSFET은 설계 자유도와 훨씬 더 광범위한 포트폴리오라는 또 다른 이점이 있다. 단일 MOSFET으로 필요한 전력을 충족할 수 없을 때는 병렬 연결이 해결책이 될 수 있다. 하지만 전력만이 병렬 연결 MOSFET을 사용하는 유일한 이유는 아니다. 본 글에서 설명하겠지만, 스위칭 에너지는 더 낮아지고 열 전달이 훨씬 더 좋아질 수 있다. 병렬화는 전도성 손실에 대한 열적 효과와 함께 손실 감소, 냉각 성능 향상 및 전력 용량 증대를 위한 유용한 수단이다. 그럼에도 디바이스가 모두 병렬로 사용하기에 적합한 것은 아니며, 특히 다양한 파라미터와 그 편차가 동작에 영향을 줄 수 있다. 본 글에서는 이 문제를 상세히 살펴보고, ST의 SiC MOSFET(3세대)이 병렬 연결에 어떻게 적합한
한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대 박찬호 박사팀과 주변 빛으로 심박수, 혈중산소포화도, 땀 성분 등을 분석하는 건강 모니터링 의료용 웨어러블 기기의 배터리 전력 부담을 줄인 적응형 무선 차세대 웨어러블 플랫폼을 개발했다고 30일 밝혔다. 연구팀은 광 측정 방식(Photometric Method), 고효율 다접합 태양전지(Photovoltaic Method) 및 축광·발광(Photoluminescent Method) 기술 등 세 가지 상호 보완적 빛 에너지 핵심 기술을 통합했다. 이들 기술이 상호 보완적이면 24시간 연속 작동을 가능하게 한다고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 이 플랫폼을 다양한 의료 센서에 적용해 실용성을 검증했다. 광용적맥파 측정 센서는 심박수와 혈중산소포화도를 실시간으로 모니터링해 심혈관 질환의 조기 발견을 가능하게 한다. 청색광 노출량 측정 센서는 피부 노화와 손상을 유발하는 블루라이트를 정확히 측정해 개인 맞춤형 피부 보호 가이드를 제공한다. 땀 분석 센서는 마이크로 유체 기술을 활용, 땀 속 염분, 포도당, pH를 동시에 분석해 탈수나 전해질 불균형을 실시간으로 감지할 수 있다. 센서 내 데이
자동화는 더 이상 제조업의 전유물이 아니다. AI 융합 기반의 협동로봇과 범용 AMR 기술이 서비스·의료·물류 인프라를 넘나들며 산업 전반의 게임체인을 바꾸고 있다. 지난 6월 24일부터 27일(현지시간) 독일 뮌헨에서 열린 유럽 최대 스마트 자동화·로보틱스 전시회 ‘오토매티카(automatica) 2025’ 현장에서 모든 기술과 흐름을 관통한 메시지는 명확했다. “협동로봇은 판단한다. 플랫폼은 자율성을 요구한다." AI를 품은 로봇은 단순히 사람을 돕는 기술을 넘어 스스로 판단하고 자율적으로 협업하며 인간의 ‘노동’을 재정의하는 국면에 진입했다. 실제로 전시장을 찾은 800여개 참가사와 5만 명의 글로벌 참관객은 제조를 넘어 물류, 병원, 호텔, 제약 생산라인까지 확장되는 자동화의 거대한 흐름을 목격했다. 제조 현장서 빠져나온 로봇, 병원과 호텔에 안착하다 전시 현장에서는 ‘서비스 산업으로 진입한 로봇 기술’이 집중 조명을 받았다. 자율이동로봇(AMR)과 협동로봇이 병원 복도와 호텔 로비를 재현한 부스에서 안내·운반·청소 작업을 수행하는 시연이 끊임없이 이어졌고, AGV와 AMR 9개사가 참여한 통합 물류 시연존 ‘메시업(Mesh-Up)’은 물류 자동화의
KAIST는 화학과 박정영 석좌교수 연구팀이 충남대학교 김현유 교수, 미국 센트럴플로리다대학교(UCF) 정연웅 교수 연구팀과 공동연구를 통해 이차원 전이금속 칼코겐화합물인 백금 셀레나이드(PtSe₂) 표면에 노출된 백금 원자를 활용, 우수한 일산화탄소 산화 성능을 구현하는 데 성공했다고 22일 밝혔다. 연구진은 촉매 성능을 극대화하기 위해 기존의 백금 덩어리 촉매 형태에서 백금 원자가 고밀도로 표면에 분산되도록 해 더 적은 양의 백금으로 더 많은 촉매반응을 유도했다. 표면의 전자 구조를 제어해 백금과 셀레늄 사이의 전자 상호작용을 활발하게 일어나도록 유도했다. 이 과정을 통해 제작된 수 나노미터 두께의 백금 셀레나이드 박막은 동일 조건에서 일반 백금 박막보다 전 온도 범위에서 더 우수한 일산화탄소 산화 성능을 나타냈다. 특히 표면에서는 일산화탄소와 산소가 골고루 비슷한 비율로 흡착돼 서로 반응할 기회가 높아졌고 이로 인해 촉매 반응이 크게 향상됐다. 이러한 성능 향상의 핵심은 ‘셀레늄 결손(Se-vacancy)’으로 인해 노출이 확대된 표면 백금 원자들이 드러나면서 기체들이 붙을 수 있는 흡착점도 늘어났다는 데 있다. 연구진은 해당 백금 원자들이 실제 반응
한국과학기술원(KAIST)은 전산학부 안성진 교수팀이 딥러닝 분야 석학인 캐나다 몬트리올대 요슈아 벤지오 교수와 인공지능(AI) 확산모델(diffusion model)의 추론-시간 확장성을 크게 개선하는 신기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 확산모델은 많은 AI 응용에 활용되고 있지만, 효율적인 추론-시간 확장에 대한 연구가 부족했다. 이 기술은 인공지능 학습 이후 추론 단계에서 더 많은 계산 자원을 효율적으로 활용, 단순히 데이터나 모델 크기를 키우는 것으로는 해결할 수 없는 고난도 문제를 풀 수 있도록 돕는 핵심 AI 기술로 주목받는다. 안 교수 공동 연구팀은 몬테카를로 트리 탐색(Monte Carlo Tree Search) 기반 새로운 확산모델 추론기법을 제안했다. 이 방법은 확산 과정 중 다양한 생성 경로를 트리 구조로 탐색하며, 제한된 계산 자원으로도 높은 품질의 출력을 효율적으로 찾아낼 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 기존 모델(방법)이 한 번도 성공하지 못한 ‘자이언트-스케일의 미로 찾기’ 태스크에서 100% 성공률을 달성했다. 특히 트리 탐색을 효율적으로 병렬화해 비용을 최적화함으로써 기존 방법보다 최대 100배 빠른 속도를 얻는 데 성공했다.
기존의 3차원(3D) 신경세포 배양 기술은 뇌의 복잡한 다층 구조를 정밀하게 구현하기 어렵고, 구조와 기능을 동시에 분석할 수 있는 플랫폼이 부족해 뇌 연구에 제약이 있었다. KAIST 연구진은 뇌처럼 층을 이루는 신경세포 구조를 3D 프린팅 기술로 구현하고, 그 안에서 신경세포의 활동까지 정밀하게 측정할 수 있는 통합 플랫폼 개발에 성공했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 박제균·남윤기 교수 공동연구팀이 뇌 조직과 유사한 기계적 특성을 가진 저점도 천연 하이드로겔을 이용해 고해상도 3D 다층 신경세포 네트워크를 제작하고, 구조적·기능적 연결성을 동시에 분석할 수 있는 통합 플랫폼을 개발했다고 16일 밝혔다. 기존 바이오프린팅 기술은 구조적 안정성을 위해 고점도 바이오잉크를 사용하지만 이는 신경세포의 증식과 신경돌기 성장을 제한하고 반대로 신경세포 친화적인 저점도 하이드로겔은 정밀한 패턴 형성이 어려워 구조적 안정성과 생물학적 기능 사이의 근본적인 상충 관계가 있었다. 연구팀은 묽은 젤로도 정밀한 뇌 구조를 만들고 층마다 정확히 정렬하며 신경세포의 활동까지 동시에 관찰할 수 있는 3대 핵심기술을 결합해 정교하고 안정적인 뇌 모사 플랫폼을 완성했다. 묽은 젤(하
한국과학기술원(KAIST) 전기·전자공학부 최신현 석좌교수와 충남대 반도체융합학과 이종원 교수 공동 연구팀은 생명체의 감각 신경계 기능을 모사한 인공 감각 신경계를 개발했다고 15일 밝혔다. 사람 등 동물은 익숙한 자극은 무시하고, 중요한 자극에만 선별적으로 민감하게 반응함으로써 에너지 낭비를 막고 민첩하게 대응할 수 있다. 예를 들어 여름철 에어컨 소리나 옷이 피부에 닿는 감촉은 곧 익숙해져 신경 쓰지 않게 되지만, 누군가 이름을 부르거나 날카로운 물체가 피부에 닿으면 재빠르게 반응한다. 이는 감각 신경계의 ‘습관화’와 ‘민감화’ 기능에 의해서 조절되는 것으로, 이런 사람의 신경계를 모사해 환경을 효율적으로 인식하고 반응하는 로봇을 개발할 수 있다. 다만 복잡한 신경계 특성을 로봇에 구현하려면 별도의 소프트웨어나 회로가 필요해 소형화에 한계가 있다. 이에 차세대 뉴로모픽(사람의 뇌 구조를 닮은 소자) 반도체인 멤리스터 소자를 활용해 에너지 효율을 높이려는 연구가 시도되고 있다. 멤리스터는 전류 흐름에 따라 저항 세기가 변하는 차세대 전기 소자로, 0 또는 1의 디지털 정보뿐만 아니라 다양한 아날로그 저항값을 저장할 수 있다. 기존 멤리스터는 단순히 전도도의
산업 현장에 불어오는 디지털 전환의 흐름 속에서, 생산설비(OT)와 정보기술(IT)의 통합이 가속화되고 있다. 이로 인해 생산 데이터를 실시간으로 수집·분석하는 스마트 제조가 가능해졌지만, 동시에 보안 위협 또한 이전보다 복잡하고 광범위해지고 있다. 특히 폐쇄적 구조를 가졌던 FA(Factory Automation) 네트워크가 IT 계열 시스템과 연결되면서, 외부 공격에 노출될 가능성도 함께 커졌다. 이에 따라 기존의 보안 방식을 넘어 OT-IT 융합 환경에 특화된 보안 대책이 필수로 부각되고 있다. 이러한 흐름에 맞춰 CC-Link IE TSN은 제조업 현장에서 IT 시스템과 FA 기기를 매끄럽게 연계할 수 있는 고신뢰성 네트워크 기술로 주목받고 있다. 이를 지원하는 CLPA(CC-Link 협회)는 보안 워킹그룹을 구성해 파트너사들과 함께 가이드라인 수립, 인증제도 운영 등 다각적인 활동을 펼치고 있으며, 구체적인 위협 시나리오에 대한 대응 전략도 마련하고 있다. 다음은 실제 제조 현장에서 고려해야 할 보안 위협과 이를 예방하기 위한 대응 사례다. 사례 ① - USB 통한 랜섬웨어 감염 외부에서 반입된 USB 메모리를 통해 컴퓨터가 바이러스에 감염되면, 이
KAIST 연구진이 고온 실험을 통해서만 가능했던 합금의 융해 특성을 인공지능(AI)으로 해결했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 노스웨스턴대 크리스 울버튼 교수팀과 국제 공동연구를 통해, 밀도범함수이론(DFT) 기반의 형성에너지(합금이 얼마나 안정적인지를 나타내는 값) 데이터를 활용해 합금이 녹을 때 성분이 유지되는지를 예측하는 고정확도 머신러닝 모델을 개발했다고 14일 밝혔다. 연구팀은 밀도범함수이론을 통해 계산한 형성에너지와 기존의 실험적 융해 반응 데이터를 머신러닝에 결합해 4536개의 이원계 화합물에 대한 융해 반응 유형을 학습한 후, 그 예측 모델을 구성했다. 다양한 머신러닝 알고리즘 중 특히 ‘XGBoost’ 기반 분류 모델이 합금이 잘 섞이는지 여부에 대해 가장 높은 정확도를 보였으며, 약 82.5%의 예측 정확도를 달성했다. 연구팀은 또한 샤플리(Shapley) 기법을 활용해 모델의 주요 특징(feature)들을 분석했으며 이 중에서도 기울기 변화가 크다는 것은 그 조성에서 에너지적으로 매우 유리한(안정한) 상태가 형성된다는 뜻으로 ‘형성에너지 곡선의 기울기 변화(convex hull sharpness)’가 가장 중요한
CO2 시용에 관한 배경과 이 글의 목적 농업 시설(온실, 식물 공장)의 식물 생산은 노지 농업에 비해 매우 높은 생산력을 가진 농업 형태로 알려져 있다. 그 생산력을 실현하는 중요한 요인으로는 각종 환경 제어를 들 수 있다. 환경 제어의 대상이 되는 주요 환경 요소로는 빛 강도, 기온, 습도, 뿌리 영역의 양수분 농도 외에도 주간의 광합성을 촉진하여 식물의 성장·수확량에 강하게 영향을 미치는 공기 중의 CO2 농도도 들 수 있다. 농업 시설 내의 CO2 농도를 최적으로 제어하기 위해서는 시설의 CO2 수지에 기반한 CO2 농도 환경의 형성 기구를 정확하게 이해한 후에 제어기기를 조작하는 것이 중요하다. 가장 기본적인 접근법으로는 환기나 토양 호흡(농업 시설이 토경 재배인 경우에 한함)을 통한 시설 내 공기에 대한 CO2 가스의 공급이 있다. 전자는 시설 내외의 CO2 농도 차이와 시설의 환기 특성에 의존하고, 후자는 미생물에 의한 토양 중 유기물의 분해나 식물 뿌리의 호흡에 의존한다. 이러한 CO2 공급은 비교적 쉽게 실시할 수 있지만, 시설 내 식물의 광합성에 의한 CO2 흡수와 비교하면 공급량이 부족한 경우가 많다. 그 결과, 광합성이 활발한 환경 조건
제조 산업의 디지털 전환(DX)이 가속화되는 가운데, 단순 시뮬레이션을 넘어 실시간 예측과 자율 제어까지 아우르는 디지털 트윈 솔루션이 주목받고 있다. 그 중심에 선 플랫폼이 바로 ‘PINOKIO’다. 공정 흐름 시뮬레이션(Pino SIM), 실시간 디지털 트윈(Pino DT), AI 기반 예측·분석(Pino AI)까지 통합한 이 플랫폼은 SK하이닉스, LG전자 등 복잡한 제조 환경에서 실효성을 입증하며 산업계의 주목을 받고 있다. 제조 기준정보 입력부터 예지 보전, AI 기반 의사결정까지 전 과정을 커버하며 기존 솔루션의 한계를 극복한 PINOKIO는, 스마트 팩토리 실현을 위한 결정적 해법으로 자리매김하고 있다. 이 글에서는 PINOKIO의 기술 구조와 실제 적용 사례, 그리고 산업적 파급력을 집중 분석한다. 제조 산업 전반에서 디지털 트윈 기술이 핵심 전략으로 부상하는 가운데, 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 주목받고 있다. PINOKIO는 최신 기술 흐름을 반영하여 개발된 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 스마트 제조로의 전환을 가속화하는 데 최적화된 기능을 제공한다. 기존 디지털 전환(DX) 솔루션이 주로 3D 모델
이번 호에서는 CIP Safety의 5G 전송 측정 구성 및 조건을 설명하고, 제조 장비 간 5G 기반 CIP Safety 통신 평가 결과에 대해서도 함께 다룬다. CIP Safety의 5G 전송 측정 구성 및 조건 측정 구성의 변형은 그림 1과 2에 제시돼 있다. 성능 측정 조건은 다음과 같다. · CIP Safety 연결 수: 안전 라인 컨트롤러를 대상으로 하여 세 개의 안전 컨트롤러가 송신자로 동작하며, 반대로 각 안전 컨트롤러가 대상이 되고 안전 라인 컨트롤러가 송신자가 되는 형태로 CIP Safety 연결을 구성했다. · EPI (CIP Safety 통신 주기): 안전 프로세스 통신의 EPI는 60ms로 고정 설정했다. · 데이터 크기: 본 용도에 필요한 CIP Safety 패킷은 46바이트로 설정했다. · 통신 부하: 실제 사용 환경을 시뮬레이션하기 위해, CIP Safety 통신 외에 표준 프로세스 통신을 통해 통신 부하를 추가했다. 각 안전 컨트롤러 간(안전 라인 컨트롤러 포함)에는 송신자와 수신자 역할로 각각 최대 12개씩, 총 24개의 표준 프로세스 통신 연결을 구성했다. RPI(Request Packet Interval)는 1ms, 5ms
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