곤충의 겹눈은 빠르게 움직이는 물체를 병렬적으로 감지하고, 어두운 환경에서는 감도를 높이기 위해 시각세포가 여러 시간의 신호를 합쳐서 반응해 움직임을 결정한다. KAIST 연구진이 곤충의 생체를 모사해 기존 고속 카메라가 직면했던 프레임 속도와 감도 간의 한계를 극복한 저비용 고속 카메라를 개발하는데 성공했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 정기훈·전산학과 김민혁 교수 연구팀이 곤충의 시각 구조에서 영감을 받아 초고속 촬영과 고감도를 동시에 구현한 새로운 생체모사 카메라를 개발했다고 16일 밝혔다. 고속 및 저조도 환경에서의 고품질 이미징은 많은 응용 분야에서 중요한 과제다. 기존의 고속 카메라는 빠른 움직임을 포착하는 데 강점을 가지고 있지만, 프레임율을 높일수록 빛을 수집할 수 있는 시간이 줄어들어 저조도 환경에서는 감도가 부족한 문제가 발생해왔다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 곤충의 시각 기관처럼, 여러 개의 광학 채널과 시간 합산을 활용하는 방식을 채택했다. 기존 단안 카메라 시스템과 달리, 생체 모사 카메라는 겹눈을 통해 서로 다른 시간대의 프레임을 병렬적으로 획득할 수 있다. 이 과정에서 각 프레임이 중첩되는 시간 동안 빛을 합산함으로써 신호대잡음비
1000시간 이상의 고안정성 테스트를 거친 세계 최대 수준인 206cm²크기의 대면적 반투명 유기 태양전지 모듈 구현 기술이 광주과학기술원 연구팀에 의해 개발했다. 광주과학기술원(지스트·GIST)은 13일 차세대에너지연구소 강홍규 책임연구원과 신소재공학부 이광희 교수 공동연구팀이 도심 친화형 태양광 시설인 ‘차세대 반투명 유기태양전지 기술’ 구현에 성공했다고 밝혔다. 기존 반투명 유기 태양전지 기술은 유기 소재와 투명 전극의 취약성으로 장기적 안정성을 보장하기 어렵고, 건물 적용을 위한 대면적 구현이 어렵다는 문제가 있었다. 연구팀은 모듈 확장을 위해 대면적에서도 균일한 코팅 두께를 실현해 효율 균일도를 확보했고, 기존 독성 용매 대신 친환경 용매를 활용해 작업자의 안전과 환경 보호도 동시에 고려하는 기술을 개발했다. 대면적 모듈 크기를 온전히 보호하는 새로운 방법을 도입해 외부 요인으로 인한 열화를 지연시켜 모듈의 고내구성까지 구현했다. 이를 바탕으로 세계 최고 수준인 206cm²크기의 대면적 반투명 유기 태양전지 모듈에서 1000시간 이상의 가속 열화 조건의 고안정성 테스트도 통과했다. 문헌에 보고된 최고 수준인 114.5cm²면적에서 4.5%의 광전변환
강유전체는 메모리 소자에서 전하를 잘 저장하기 때문에 ‘전기를 기억하는 소재’와 같다는 특성으로 차세대 반도체 기술 개발에 있어 핵심 소재로 부각되고 있다. KAIST 연구진이 이러한 강유전체 소재를 활용해 현재 메모리 반도체 산업의 양대 산맥인 디램(DRAM)과 낸드 플래시(NAND Flash) 메모리의 한계를 극복한 고성능, 고집적 차세대 메모리 소자를 개발하는데 성공했다. KAIST는 전상훈 교수 연구팀이 하프니아 강유전체 소재를 활용한 차세대 메모리 및 스토리지 메모리 기술을 개발했다고 6일 밝혔다. 하프니아 강유전체 소재는 비휘발성 절연막으로 CMOS 공정 호환성, 동작 속도, 내구성 등의 우수한 물리적 특성을 바탕으로 차세대 반도체의 핵심 소재로 활발하게 연구되고 있는 물질이다. 디램 메모리는 우리가 스마트폰, 컴퓨터, USB 등에서 사용하는 데이터를 저장하는 휘발성 메모리다. 휘발성 특성으로 인해 외부 전력이 끊어지면 저장된 데이터가 손실되지만, 공정 단가가 낮고 집적도가 높아 메인 메모리로 활용돼 왔다. 하지만 디램 메모리 기술은 소자의 크기가 작아질수록 디램 소자가 정보를 저장하는 저장 커패시터의 용량도 작아지게 되고 더 이상 메모리 동작을
차세대 2차원 층상구조 나노소재로 주목받는 인듐 셀레나이드(InSe)는 실리콘 반도체보다 전자 이동도가 뛰어나고 포화 속도가 두 배 이상 빠른 장점을 가지지만 주로 N형 반도체로만 사용돼 왔다. KAIST 연구진은 이를 극복하고 N형 및 P형, 양극에 우수한 성능을 제공하는 인듐 셀레나이드 기반 기술을 개발, 차세대 전자 소자의 설계 및 상용화 가능성을 크게 앞당길 것으로 기대된다. KAIST는 전기및전자공학부 이가영 교수 연구팀이 나노 반도체 인듐 셀레나이드(InSe) 기반 양극성 다기능 트랜지스터를 개발했다고 30일 밝혔다. 인듐 셀레나이드는 N형 반도체로만 사용되어 왔는데 이는 P형 반도체 및 상보적 회로 구현에 필요한 양(P) 전하를 띄는 정공을 유도하기 어렵다는 문제 때문으로 이는 상용화의 큰 걸림돌로 작용해 왔다. 이가영 교수 연구팀은 정공 유도를 위해 추가적인 공정이나 다른 물질을 접목하는 다양한 시도에도 해결되지 못했던 문제점을 새로운 소자 구조 설계를 통해 해결했다. 이번에 공개된 양극성 반도체 소자는 N형과 P형 트랜지스터에 모두 적용이 가능하다. 연구팀은 인듐 셀레나이드 하부에 전극을 배치하고 금속-반도체 접합 특성을 개선함으로써 전자와
과학기술정보통신부 국립전파연구원은 국내 양자분야 최초로 국가표준을 제정했다고 27일 밝혔다. 이를 통해 양자 키 분배 네트워크의 개념과 기능 정의, 서비스 품질 평가 항목을 규정해 양자정보기술의 상용화에 필수적인 기술 기반을 체계적으로 확립했다. 이번 국가표준은 과학기술정보통신부, 국립전파연구원, 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP), 미래양자융합포럼, 양자기술 글로벌 사실표준화 기구 퀸사(QuINSA) 등이 협력해 개발했다. 국가표준 제정을 위해 올해 1월부터 5월까지 전문위원회를 구성해 기술 검토를 진행한 후 약 2개월간의 행정 예고를 통해 의견을 수렴했다. 이후 기술심의회와 표준 심의를 거쳐 최종적으로 국가표준을 제정했다. 우리나라는 2022년 세계에서 세 번째로 양자암호통신 서비스를 상용화하고 세계 시장 선점 발판을 마련하기 위해 과학기술정보통신부를 중심으로 국제표준화기구 등에서 국제표준 정립에 적극적으로 참여해 왔다. 정창림 국립전파연구원장은 “앞으로도 양자 분야에서 글로벌 경쟁력을 강화하고 시장을 선도하기 위해 국가표준과 국제표준 분야에서 민관 협력을 강화하고 전방위적인 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 헬로티 이창현 기자
한국과학기술원(KAIST)은 김희탁 교수팀이 LG에너지솔루션 연구팀과 공동으로 도심항공모빌리티(UAM)용 리튬황전지의 성능 저하 원인을 밝히고 이를 토대로 성능을 혁신적으로 개선할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 리튬황전지는 리튬이온전지의 양극 물질로 ‘황’을 이용하는 배터리다. 도심 항공 교통을 연결하는 UAM의 에너지원으로 쓰이는 기존 상용 리튬이온전지는 무게당 에너지 밀도가 낮아 리튬이온전지 대비 2배 이상의 무게당 에너지 밀도를 낼 수 있는 리튬황전지가 차세대 이차전지로 주목받고 있다. 다만 리튬황전지의 안정적 구동을 위해서는 많은 양의 전해액이 필요해 전지 무게가 증가하고 이에 따라 에너지밀도가 감소하는 한계가 있었다. 전해액 사용량을 줄이게 되면 성능 열화가 가속하는 문제가 발생하는데, 정확한 원인이 밝혀지지 않아 UAM 용 리튬황전지 개발에 어려움이 있었다. 연구팀은 다양한 전해액 환경에서의 실험을 통해 성능 저하의 원인이 전극 부식으로 인한 전해액 고갈 때문임을 밝혔다. 너무 많거나 적지도 않은 적절한 용매화 능력을 갖춘 불소화 에테르 용매를 도입해 리튬 금속 음극을 안정화하는 방법으로 전해액 분해를 억제하는 데 성공했다. 이를 통해
우주 방사선 등 미세한 에너지를 검출하는 우주용 센서나, 양자컴퓨터에 설치된 초전도 큐비트(qubit)의 양자 상태를 안정적으로 유지하기 위해서는 온도를 매우 낮게 유지해 열적 교란을 최소화해야 한다. KAIST 연구진은 값비싼 냉매를 사용하지 않고 소형의 크기로 초저온을 달성할 수 있는 냉각장치를 개발하는 데 성공했다. KAIST는 기계공학과 정상권 교수 연구팀이 세계 최초로 자기장 변화를 이용해 절대온도 0도에 가까운 온도를 구현하는 방식의 단열 탈자 냉동기와 흡착식 냉동기를 통합한 구조를 제안하고 이를 구현, 절대온도 0.3 K(섭씨 -272.85도)의 냉각 온도를 달성했다고 19일 밝혔다. 이러한 초저온 냉각을 위해 일반적으로는 동위원소인 헬륨-3과 헬륨-4의 혼합물을 이용한 희석식 냉동기(dilution refrigerator)가 사용돼왔다. 하지만 희석식 냉동기는 값이 매우 비싼 헬륨-3을 사용하며, 또한 밀도가 매우 낮은 헬륨-3이 순환하는 시스템이기 때문에 상온부에 거대한 기체 순환 장치가 요구되어 시스템의 크기가 거대하다는 단점이 있다. KAIST 연구팀은 헬륨-3 없이도 작동 가능한 소형 단열 탈자 냉동기를 개발했다. 기체 압축과 팽창을 통
제조업체들은 자사와 파트너 기반 디지털 서비스 및 역량을 통합하여 소프트웨어 정의 공장(Software Defined Factory, SDF)을 구축하고 있다. 이 과정에서 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)를 분리하고 주요 산업 자산을 가상화하여 유연성을 높이고 보안을 강화하며 유지보수 비용을 줄이고자 한다. 예측 유지보수, 인공지능(AI), 디지털 트윈과 같은 기술을 활용하면 공장 운영 최적화와 제품 품질 향상이 가능해진다. IT 분야에서는 이미 SW 정의 네트워킹(SDN) 모델이 등장했다. SW 정의 생산 네트워크는 동적인 연결성, 복원력, 보안을 제공하며 SDF를 지원하기 위한 필수 요소이다. 중앙 집중형 네트워크 컨트롤러(CNC)는 SW 정의 네트워크의 핵심 역할을 한다. 이번 세션에서는 CNC가 생산 시스템에서 어떤 역할을 하는지, 그리고 이러한 새로운 모델로 전환하기 위한 주요 아키텍처와 고려사항을 다룰 예정이다. 또한 SW 정의 네트워크가 ODVA 기반 산업 자동화 시스템에 어떻게 적용될 수 있는지 논의한다. 산업 네트워크를 위한 CNC의 필요성 중앙 집중형 네트워크 컨트롤러(CNC)는 산업 네트워크를 자동으로 배포, 구성, 유지관리 및 모니터
RPOFINET IRT는 왜 필요한가? 실시간 통신 프로토콜로 분류되는 PROFINET, EtherCAT 및 EtherNet/IP와 같은 산업용 통신 프로토콜들은 이미 1밀리초 정도의 빠른 사이클 타임과 10~100마이크로초의 지터를 달성할 수 있다. 하지만, 이 수준의 성능으로도 충분하지 않은 경우들이 있다. 현실적으로 데이터를 전송하고 처리하는 데 시간이 걸리기 때문이다. 또한 특정 애플리케이션에서는 생산 단계가 올바르게 수행되도록 데이터의 전송 및 처리 시간을 정확하게 동기화하는 것이 매우 중요하다. 특히 모션 제어 분야의 경우, 표준 실시간 PROFINET의 사이클 타임이 더 이상 충분히 빠르지 않고 지터 및 결정론 같은 다른 주요 지표가 이미 필요한 표준을 충족하지 못하는 지점까지 증가하면서 데이터 통신 속도와 성능에 대한 요구가 더 중요해졌다. 예를 들어 로봇 팔은 부품을 집어 올리거나 처리하기 위해 특정 시간에 정확하게 지정된 위치에 있어야 한다. 팔이 약간만 빠르거나 늦게 움직여도 프로세스의 심각한 중단을 초래할 수 있다. 이 경우, 신속하면서도 안정적인 데이터 전송 및 처리가 필요하다. PROFINET IRT는 표준 실시간 통신이 한계에 도달
현재 일본 내각부가 주도해 진행하고 있는 ‘문샷(Moonshot)형 연구개발 제도’라고 불리는 프로젝트가 있다. 이 제도는 초고령사회나 지구온난화 등과 같은 중요한 사회 과제에 대응하기 위해 국가가 매력적인 목표(문샷 목표)를 내걸고 도전적인 연구개발을 추진하는 것이다. 목표는 현재 1부터 9까지 설정되어 있으며, 그중 하나가 문샷 목표 3 ‘2050년까지 AI와 로봇의 공동 진화를 통해 스스로 학습․행동해 사람과 공생하는 로봇을 실현’하는 것이다. 저자는 이 목표 중에서 ‘활력 있는 사회를 만드는 적응 자재 AI 로봇군’이라는 프로젝트를 진행 중이다. 2050년의 사회상으로 제창하고 있는 것은 ‘스마터 인클루시브 소사이어티(Smarter Inclusive Society)’로, 이것은 다양한 AI 로봇이 공익 시설(상업 시설, 문화 시설, 관광 시설, 스포츠 시설, 개호 시설, 병원, 보육 시설 등)에 배치되어 사회 인프라로 기능함으로써 ‘누구나 언제 어디서나 안심하고 AI 로봇을 사용하는 것이 당연하게 되어 모든 사람이 적극적으로 사회에 참여할 수 있는 활력 있는 사회’이다. 이러한 스마터 인클루시브 소사이어티를 실현하기 위해 본 프로젝트가 검토하고 있는
KAIST는 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 변환 레이블(transformational labels) 없이도 스스로 변환 민감 특징을 학습할 수 있는 새로운 시각 인공지능 모델 ‘STL(Self-supervised Transformation Learning)’을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구팀이 개발한 시각 인공지능 모델 STL은 스스로 이미지의 변환을 학습, 이미지 변환의 종류를 인간이 직접 알려주면서 학습하는 기존 방법들보다 높은 시각 정보 이해 능력을 보였다. 특히 기존 방법론들을 통해 학습한 모델이 이해할 수 없는 세부적인 특징까지도 학습하여 기존 방법 대비 최대 42% 우수한 성능을 보였다. 컴퓨터 비전에서 이미지 변환을 통한 데이터 증강을 활용해 강건한 시각 표현을 학습하는 방식은 일반화 능력을 갖추는 데 효과적이지만, 변환에 따른 시각적 세부 사항을 무시하는 경향이 있어 범용 시각 인공지능 모델로서 한계가 있다. 연구팀이 제안한 STL은 변환 라벨 없이 변환 정보를 학습할 수 있도록 설계된 새로운 학습 기법으로, 라벨 없이 변환 민감 특징을 학습할 수 있다. 또한 기존 학습 방법 대비 학습 복잡도를 유지한 채로 효율적인 최적화할 수 있는
KAIST는 항공우주공학과 한재흥 교수 연구팀이 미국기계학회(American Society of Mechanical Engineers, ASME)의 기계 디자인 저널(Journal of Mechanical Design)에서 2023년도 최우수 논문상을 수상했다고 6일 밝혔다. KAIST 항공우주공학과 김태현 박사와 박사과정 장건익 학생, 이대영 교수가 참여한 논문은 2023년도에 출판된 150여 편의 논문 중에서 기계설계(Machine design) 분야의 최고 우수 논문으로 선정됐다. 국내 기관에서 수행한 연구 결과로 본 상을 받은 것은 이번이 최초다. 연구진은 최근 항공우주 등 다양한 기계설계 분야에서 주목받고 있는 폴더블(Foldable) 구조 설계 시, 균일한 두께의 패널을 적용하면서도 구멍이나 빈 공간 없이 펼쳐진 상태의 유효 면적을 최대화할 수 있는 설계 방법론을 제시했다. 일반적인 구조는 재료가 두꺼워지면 간섭에 의해 구조물을 접는 것이 제한적이며, 조금만 패턴이 복잡해지더라도 빈 공간 없이 균일한 두께로 폴더블 구조를 설계하는 것은 어렵다고 알려져 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 연구진은 균일한 두께의 재료가 적용 가능하면서도 빈 공간 없이
디지털 전환이 가속화됨에 따라 데이터 활용은 기업과 개인 모두에게 필수적인 요소로 자리 잡았다. 데이터를 기반으로 효율적인 의사결정을 내리는 것은 모든 산업에서 경쟁력을 강화하는 핵심 방법이다. SHAPER는 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 기능으로 이러한 흐름을 주도하며, 지속적인 성장을 기대하고 있다. 3가지 미래 전망 ▪디지털 전환 시대의 데이터 활용 핵심 도구=데이터가 비즈니스의 중심으로 떠오르는 시대, SHAPER는 단순한 분석 도구를 넘어 디지털 전환의 핵심 도구가 된다는 게 목표. 복잡한 데이터 분석 과정을 간소화하여 모든 사용자가 빠르게 인사이트를 도출할 수 있는 효율성, 구독형 클라우드 모델을 통해 초기 투자비용을 줄이고, 지속적인 업데이트로 최신 기술을 사용할 수 있는 비용 절감형이 이 전략의 무기라고 말한다. ▪기술적 진화와 확장 가능성=머신러닝과 딥러닝 기술을 지속적으로 통합하며 데이터 분석의 정교함을 높이고 있다. 머신러닝 알고리즘 20종과 딥러닝 모델이 포함된 워크플로우로 사용자가 더 깊이 있는 인사이트를 도출할 수 있다는 설명이다. 또한 클라우드 기반 플랫폼은 국경을 넘어 어디서나 사용 가능하며, 글로벌 기업 간 협업을 지원한다
KAIST 연구진이 상용 촉매 대비 약 62% 이상의 전류 밀도를 유지시켜 수소 연료전지 수명을 획기적으로 연장시키는데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 정연식 교수, 조은애 교수 공동연구팀이 수소전기차의 핵심 부품인 연료전지 장치에 활용될 수 있는 고내구성 촉매 소재를 개발했다고 4일 밝혔다. 이번에 개발된 촉매는 실제 구동 환경에서 수천 시간에 맞먹는 강도의 2만 사이클 내구성 평가를 거친 후에도 초기 성능에 가까운 수준을 유지할 만큼 높은 내구성을 갖추고 있어 기존 연료전지에서 가장 큰 걸림돌로 지적됐던 수명 문제를 해결하는 성과로 평가된다. 연구팀은 ‘3차원 자이로이드 나노구조체 기반 촉매 플랫폼’을 개발하는 데 성공했다. 자이로이드 나노구조체는 3차원적으로 길게 연결된 구조로 인해 전기적 연결성이 우수하고 이온이나 기체의 이동이 이동할 수 있는 빈 통로가 많은 장점이 있어 차세대 에너지 소재로 유망하다. 연구팀은 자기조립 특성이 있는 고분자를 활용해 3차원 자이로이드를 합성하고 백금 입자를 강한 결합으로 탑재해 연료전지 구동 시에도 백금 입자의 이동을 원천 차단하고자 했다. 또한 자이로이드 내부에 증기압을 발생시켜 자이로이드 내부 공간까지 비움으로
SHAPER는 기업과 개인을 위한 맞춤형 서비스 플랜과 경쟁력 있는 가격 정책을 통해 데이터 분석 시장에서의 입지를 넓힌다는 전략이다. 데이터 분석 플랫폼의 성공은 기술력뿐 아니라 시장 접근 전략과 사용자 중심의 서비스 설계에 달려 있다. 이 솔루션은 기업과 개인 사용자를 모두 아우르는 맞춤형 플랜과 경쟁력 있는 가격 모델을 통해 데이터 활용의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 기업 회원과 개인 회원으로 구분해 다양한 사용자층의 요구를 반영한 세분화된 플랜을 제공하며, 각각의 역할과 필요에 맞는 서비스를 지원하고 있다. 기업 회원 플랜 : 데이터 분석과 시각화를 업무에 통합 SHAPER의 기업 회원 플랜은 데이터 분석과 시각화를 업무에 통합하려는 기업의 요구를 충족시키는 데 중점을 두고 있다. 특히 제조기업, IT 기업, 데이터 비즈니스 기업 등이 주요 대상이다. ▪편집자(Editor) 권한=편집자 플랜은 기업 내 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행하는 핵심 사용자들을 위해 설계되었다. △데이터 업로드, 가공, 탐색 및 저장 △대시보드와 리포트 생성 및 공유 △프로젝트 생성과 관리 등이 가능하며, 기업 내 분석 전문가들이 효과적으로 작업을 수행할 수 있도록
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