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
KAIST는 기계공학과 이정철 교수 연구팀이 현미경 사진을 이용해 나노 스케일 3D 표면을 예측하는 딥러닝 기반 방법론을 제시했다고 17일 밝혔다. 물리적 접촉 기반으로 나노 스케일의 표면 형상을 3D 측정하는 원자현미경은 웨이퍼 소자 검사 등 반도체 산업에서 사용되고 있다. 하지만, 원자현미경은 물리적으로 표면을 스캔하기 때문에 측정 속도가 느리고, 고온 극한 환경에서는 작동할 수 없다는 단점이 있다. 이에 연구팀은 비접촉 측정 방법인 광 현미경에서 딥러닝을 이용하여 원자현미경으로 얻어질 수 있는 나노 스케일 3D 표면을 예측했다. 비슷한 개념인 사진에서 깊이를 예측하는 기술은 자율주행을 위해 많이 연구되고 있는 분야다. 연구팀은 이러한 기술이 적용되는 스케일을 일상생활 범위에서 나노 스케일 범위로 옮겨 인공지능 모델을 훈련했다. 인공지능 모델로는 입력 데이터에서 대상의 특징을 추출하고, 추출된 특징에서 출력 데이터를 표현하는 인코더-디코더 구조를 활용했다. 연구팀이 제안한 모델은 광 현미경 사진을 하나의 변수로 표현하고, 이후 이 변수에서 현미경 사진을 3D 표면으로 계산해 나타내는데 성공했다. 연구팀은 제안된 방법론을 반도체 산업의 센서, 태양 전지 및
한국기계연구원은 나노역학장비연구실 현승민 책임연구원·성균관대 이후정 교수 공동연구팀이 리튬이온배터리의 신뢰성·성능을 높일 새로운 배터리 전극(음극) 구조를 개발했다고 17일 밝혔다. 전극을 두껍게 만들면 더 많은 에너지를 저장할 수 있으나 저항이 커지면서 성능이 떨어지는 문제가 있다. 이에 연구팀은 리튬이온배터리 전극이 두꺼워도 고성능·고신뢰성을 유지하는 디자인·공정 기술을 개발하기 위해 음극을 이중 층으로 구성했다. 이어 이온·전기 전도성이 향상된 작은 소재가 용량이 큰 소재 사이사이에 존재할 수 있게 요철 형태로 설계했다. 이로 인해 전극이 두꺼워져도 전극 전체가 높은 에너지 밀도를 유지하고, 균일한 반응 안정성을 가질 수 있어 성능·수명 증가에 도움이 된다고 연구팀은 설명했다. 현승민 책임연구원은 "기존 리튬이온배터리 소재와 공정을 활용하면서도 새 디자인 설계를 적용해 배터리 성능·수명을 증가시켰다"며 "스마트폰·노트북 같은 전자기기는 물론 고출력 환경에서도 높은 에너지 밀도가 요구되는 전기자동차와 소프트 로봇에 적용할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 지원 '나노 및 소재 기술개발사업' 및 기계연 기본사업 '나노기반 옴니
아나로그디바이스 메이 앤 폴리 AE, 케빈 체서 제품 AE 개요 이 글에서는 혼성신호 PCB 레이아웃을 설계할 때 고려해야 할 점들을 알아본다. 부품 배치, 보드 레이어, 접지 플레인을 어떻게 해야 할지 설명한다. 이 글에서 설명하는 가이드라인은 혼성신호 보드 레이아웃에 관한 것이기는 하나, 모든 분야의 엔지니어들이 똑같이 유용하게 적용할 수 있을 것이다. 머리말 혼성신호 PCB 설계에서 기본적으로 중요한 것은 아날로그 회로와 디지털 회로 사이에 신호 간섭을 최소화하는 것이다. 많은 최신 시스템이 디지털과 아날로그 두 가지 영역에서 동작하는 부품들을 포함한다. 이러한 시스템 전반에 걸쳐서 신호 무결성을 달성하도록 시스템을 설계해야 한다. PCB 레이아웃은 혼성신호 제품 설계에 있어 중요한 부분을 차지하는 것으로서 결코 만만치 않은 작업이다. 부품 배치는 이 작업의 시작에 불과하다. 보드 레이어를 어떻게 할지 역시 중요하다. 보드 레이어는 기생 커패시턴스에 의해서 발생하는 간섭을 최소화하도록 해야 한다. PCB 내부 층들 사이에 의도치 않은 기생 성분들이 발생할 수 있기 때문이다. 접지 또한 혼성신호 시스템 PCB 레이아웃 설계에 있어서 중요한 요소다. 접지는
사용자 친화적 개발 키트, AI 비전 AI 기반 이미지 프로세싱은 다양한 분야에서 기업의 경쟁력을 향상시킨다. 어플리케이션을 테스트하고 구현해본 사용자들은, 결과물을 얻는 속도에 감탄한다. 그럼에도 AI 기반 비전 시스템은 신규 프로젝트로 널리 사용되지 못하고 있다. 제조업체들은 AI 비전이 아직 사용하기 쉬운 단계라고 생각하지 않기 때문이다. 또한, 트레이닝을 위한 데이터 수집을 위해서는 많은 시간과 비용이 드는 것도 또 다른 진입장벽이라고 할 수 있다. 데이터로부터 얼마나 신뢰할 수 있는 결론이 도출될 수 있는지, 그리고 어떻게 평가해야 하는지에 대한 어느 정도의 이해도 필요하다. AI의 사용자 친화성을 높이고, 평가하기 어려운 결과를 좀 더 쉽게 설명할 수 있어야 AI 비전에 대한 신뢰와 수용성을 높일 수 있다. IDS는 IDS NXT를 통해, 머신 러닝과 전체 어플리케이션 워크플로우를 매핑하는 AI 비전 생태계를 설계했다. 이 솔루션을 통해 사용자의 시간과 비용이 절약된다. 클라우드 AI 비전 AI 비전 소프트웨어인 IDS NXT lighthouse를 통해 AI를 시작할 수 있다. 자체 어플리케이션에 대한 AI 방식의 적합성을 테스트할 수 있다. 더
'고용량 바나듐 산화물' 활용…에너지 용량 50% 높여 에너지 저장 용량이 기존 대비 약 50% 증가한 고성능 리튬 금속 배터리를 구현해 전기차 주행거리를 획기적으로 늘릴 수 있는 기술이 개발됐다. 9일 광주과학기술원(GIST)에 따르면 신소재공학부 엄광섭 교수 연구팀은 리튬이 존재하지 않는 리튬-프리 소재인 바나듐 산화물을 양극 소재로 사용해 기존 배터리 대비 약 1.5배 증가한 용량을 갖는 리튬 배터리를 개발했다. '에너지 저장 용량'은 전기자동차 1회 충전 시 주행거리를 좌우하는데, 이번 연구로 개발된 배터리를 활용하면 전기자동차 1회 충전 시 주행거리가 약 50% 증가(기존 대비 약 1.5배)할 것으로 기대된다. 전기자동차에 사용되는 '리튬 배터리'는 기존 흑연 음극을 리튬 금속 음극으로 대체한 배터리다. 가벼우면서도 리튬 금속 음극의 용량이 크고 산화 환원 전위가 낮아 차세대 배터리로 인기를 끌고 있다. GIST 연구팀이 활용한 바나듐 산화물 양극 소재는 이론 용량이 기존 전이 금속 산화물 양극 소재 대비 약 1.5~2배 이상 높다. 그러나 배터리 충·방전 과정 동안 구조가 붕괴할 수 있고, 이온·전자 전도성이 낮아 느린 전기화학적 반응 속도를 가졌
박정훈 UNIST 교수팀, 왜곡영상에 숨은 정보 추출해 고해상도 복원 안개 등으로 인해 일그러진 영상을 쉽게 복원하는 방법이 나왔다. UNIST 바이오메디컬공학과 박정훈 교수팀이 왜곡된 영상에 숨어있는 정보를 이용해 고해상도 영상을 복원하는 방법을 개발했다고 밝혔다. 해당 기술은 자율주행차를 위한 고품질 영상이나 생체조직 내부의 고해상도 영상을 획득할 기술로서 주목받고 있다. 아지랑이나 안개, 바람 등 다양한 왜곡 원인에 의해 가려져 시야 거리가 줄어들면 운전에 위험요소로 작용한다. 날씨와 상관없이 안전한 자율주행을 구현하려면 위와 같은 영상 왜곡을 극복해야 한다. 박정훈 교수는 “영상 왜곡의 극복은 ‘바이오 이미징’에서도 중요한데, 이는 신체를 이루는 피부나 근육 등의 생체조직 역시 안개처럼 빛의 경로를 일그러뜨리기 때문”이라며 “선명한 생체 내부 이미지를 얻으려면 왜곡된 영상을 복원하는 기술이 필요하다”고 연구 배경을 밝혔다. 영상 왜곡을 보정하는 ‘적응광학기술’은 이미 천문우주 분야에서 쓰이고 있다. 대기에 의해 일그러진 별빛을 보정해 선명하게 우주를 관측하는 것이다. 그런데 이 기술은 파면측정기나 파면제어기 같은 비싼 전문장비가 필요해 일상에서 영상
디지털 트윈은 공장, 발전소, 도시 전체 등 물리적 자산을 가상 공간에 실시간으로 구현하는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 자산 전체를 시각화해 자산 이해도를 높이고 변화에 대응할 수 있도록 한다. 자산 데이터에 인공지능과 머신러닝을 활용한 추가적인 분석을 더해 비즈니스 운영 이익을 증대시킬 수 있다. 디지털 트윈은 산업용 사물인터넷, 가상 현실 및 증강 현실과 같은 첨단 기술을 활용해 현실 세계에서 이익을 창출하고 석유와 가스부터 자동차 부품 주조 및 폐수 처리에 이르기까지 산업 경제 전반에 다양하게 사용된다. 글로벌 IT 리서치 기관 가트너는 2026년 디지털 트윈의 전체 시장 규모가 1,830억 달러를 넘어서고 복합재 디지털 트윈이 가장 큰 투자를 받을 것으로 전망했다. 그렇다면 기업의 효과적인 의사 결정과 이익 증대를 위해 디지털 트윈을 어떻게 활용할 수 있을까? 아래 다섯 가지 디지털 트윈 활용법을 사례와 함께 소개한다. 사례① 프로젝트 실행 간소화 새로운 프로젝트를 실행할 때는 여러 문제가 수반되는 데, 그중 대부분은 건설 단계에서 발견된다. 디지털 트윈을 활용하면 사용자는 프로젝트를 실제로 건설하기 전, 가상 환경에서 시행해볼 수 있고 이 과정을
"초소형·초박막화 반도체소자 개발에 기여" 나노종합기술원은 극한 환경에서 견디는 맥신(MXene) 소재를 개발했다고 26일 밝혔다. 전기전도도가 우수한 2차원 나노 소재인 맥신은 에너지 저장소자·센서·전자파 차단 분야에서 전극으로 사용된다. 다만 공기·용액 내에서 매우 쉽게 산화해 맥신 본래의 우수한 여러 물성을 잃어버리는 단점이 있어, 기술 상용화 단계로 도약하거나 산업에 응용하려면 산화 안정성을 향상시켜야 했다. 기술원은 피롤(Pyrrole)이라는 유기 분자를 맥신 표면에 결합하는 방법으로 수용액에서 수분과의 반응을 막아 맥신의 산화 안정성을 획기적으로 높였다. 이 소재는 상온에서 700일, 고온(70도)에서 6주, 강산화제인 과산화수소에서는 50일 동안 변질하지 않았다. 피롤 처리된 맥신으로 제작한 에너지 저장소자의 저장 용량이 기존 저장소자보다 40% 증가했다고 기술원 측은 전했다. 이용희 선임연구원은 "맥신 소재 상용화를 앞당기는 연구"라며 "향후 초미세 성형화, 초소형화, 초박막화 등이 특징인 차세대 반도체소자 기술 개발에 기여할 것"이라고 말했다. 이번 연구 결과는 최근 재료 분야 국제학술지인 '어드밴스트 펑셔널 머티리얼즈'에 표지논문으로 실렸다
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