제품 포트폴리오 확장해 온 노르딕 지난 2023년, 세계 반도체 산업은 예기치 않은 역풍에 상당한 어려움을 겪었다. 반도체 출하량 조사기관인 세계반도체무역통계(WSTS)에 따르면, 글로벌 반도체 산업은 2022년 5740억 달러에서 2023년 약 5270억 달러 규모로 출하량이 감소하면서 8.2%에 달하는 하락세를 기록했다. 수년간 지속적인 성장세를 이어오던 노르딕 세미컨덕터(이하 노르딕) 또한, 이러한 역풍으로부터 자유로울 수는 없었다. 노르딕 베가르드 울란(Vegard Wollan) CEO는 “비즈니스는 기본적으로 경기 흐름에 따라 성장과 하락을 반복하는 순환적 특성을 가지고 있다. 따라서 시장은 결국 회복될 것이다. 하지만, 회복 시점을 그저 기다리기보다 할 수 있는 일에 집중하는 것이 어려움을 타개하는 가장 효과적인 방법이다”고 말했다. 반도체 업계 전문가인 울란은 이러한 도전에 익숙하다. AVR 마이크로컨트롤러 아키텍처의 공동 개발자인 울란은 인상적인 경력을 보유하고 있다. 아트멜(Atmel)에서 터치 솔루션 및 MCU 사업부 부사장 겸 총괄 매니저로 연 매출 10억 달러 규모의 사업을 구축했으며, 마이우(Mywo)를 설립하고, 글로벌 터치 기술 분
한국과학기술원(KAIST) 전기·전자공학부 정재웅 교수와 신소재공학과 스티브 박 교수, 서울대 박성준 교수 공동 연구팀은 온도에 따라 딱딱함과 부드러움을 자유자재로 조절할 수 있는 액체금속 전자잉크를 개발했다고 4일 밝혔다. 연구팀은 기존 딱딱한 전자기기의 한계를 극복하기 위해 체온 근처(29.8도)에서 녹는 액체금속 갈륨에 주목했다. 갈륨은 고체 상태에서는 매우 단단하지만 녹으면 부드러운 액체가 돼 큰 폭의 강성 변화가 가능하다. 다만 물방울처럼 뭉치려는 성질과 액체 상태에서의 불안정성 때문에 정밀한 회로 제작이 어려웠다. 연구팀은 갈륨의 산성도(pH)를 제어해 자유자재로 강성을 조절할 수 있는 기술을 개발했다. 우선 ㎛(마이크로미터·100만분의 1ｍ) 크기의 갈륨 입자를 중성 용매에 고분자와 함께 섞어 전자 잉크를 제작했다. 용매의 중성 상태 덕분에 갈륨 입자가 고분자에 고루 분산돼 안정적으로 잉크가 만들어진다. 회로를 인쇄한 후에는 중성 용매가 가열되는 과정에서 산성 물질을 생성하면서 잉크가 산성화되고, 갈륨 입자 표면의 산화막이 제거되면서 전도성을 띠게 된다. 상온에서 고해상도 인쇄가 가능하면서도, 인쇄를 끝낸 뒤에는 우수한 전기전도성과 가변 강성을
올해는 프로그래밍 가능한 하드웨어라는 새로운 개념을 처음 도입한 FPGA(Field-Programmable Gate Array)가 세상에 나온 지 40주년이 되는 해다. ‘소프트웨어처럼 유연한 하드웨어’라는 비전을 품고 탄생한 FPGA는 재프로그래밍이 가능한 구조를 통해 반도체 설계의 패러다임을 바꿨다. 개발자들은 사양이나 요구 사항이 바뀌더라도 칩의 기능을 재정의할 수 있게 되었고, 이는 제품 개발 속도를 높이며 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 중심이던 시장에 강력한 대안을 제시했다. FPGA는 반도체 산업에 지대한 영향을 미쳤다. 40년간 30억 개 이상의 FPGA와 적응형 SoC(System-on-Chip)를 7,000곳이 넘는 고객사에 공급했으며, 연속 25년 동안 프로그래머블 로직 시장 점유율 1위를 지켜왔다. 이러한 성장세는 FPGA의 유연성과 빠른 제품화 주기에 기반하고 있으며, AMD(구 자일링스)의 기술 리더십이 시장에서 견고한 입지를 구축하는 데 핵심 역할을 해왔다. FPGA는 자일링스(Xilinx, 현재 AMD의 자회사) 공동 창립자인 고(故) 로스 프리먼(Ross Freeman)의 아이디
인하대학교는 이문상·함명관 신소재공학과 교수 연구팀이 2차원 나노 소재인 텔루렌(Tellurene)을 활용해 뉴로모픽 시냅스 기능과 디지털 논리 연산 기능을 단일 소자에서 동시 구현한 초저전력 트랜지스터를 개발했다고 밝혔다. 인하대 이문상·함명관 교수팀은 동국대, 숙명여대와 공동 연구팀을 꾸려 기억하고 학습하는 뉴로모픽 컴퓨팅과 빠른 논리 연산을 수행하는 인메모리 컴퓨팅을 하나의 반도체 소자에서 동시에 구현하는 데 성공했다. 이는 기존 컴퓨터 구조의 한계였던 ‘폰 노이만 병목 현상’을 극복하고, 차세대 인공지능 칩의 핵심 기술로 떠오르는 융합 아키텍처 구현 가능성을 입증했다는 점에서 학계의 이목을 집중시켰다. 이번 연구의 핵심은 뉴로모픽과 인메모리 컴퓨팅이라는 상이한 기능적 패러다임을 물리적 단일 소자에서 융합했다는 점이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뇌 신경망을 모사해 병렬 처리, 적응 학습, 저전력 동작 등에서 강점을 보이는 차세대 컴퓨팅 방식이다. 반면 논리 연산 기반의 인메모리 컴퓨팅은 메모리 내에서 AND, OR, NOT 등의 디지털 연산을 수행해 데이터 이동을 최소화하고 연산 속도와 에너지 효율을 높이는 데 중점을 둔다. 연구팀은 반도체 재료인 텔
한국화학연구원은 화재 위험이 없는 차세대 무음극 전고체 전지의 수명을 획기적으로 높일 수 있는 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 전고체 전지는 액체 전해질을 쓰는 기존 리튬이온 배터리와 달리 고체 전해질을 사용하기 때문에 온도 변화에 따른 화재 위험이 적으며, 에너지 밀도를 높일 수 있어 차세대 배터리로 주목받고 있다. 통상 양극과 음극, 리튬이온이 이동하는 고체 전해질로 구성되는데 최근에는 음극을 없앤 전고체 전지에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 양극과 고체 전해질, 집전체로 된 구조로, 첫 충전 시 양극에서 나온 리튬 이온이 집전체에 달라붙으며 리튬층을 형성해 스스로 음극이 생기도록 하는 방식이다. 일반 전고체 전지보다 부피를 줄일 수 있어 배터리를 소형화할 수 있다. 다만 충전할 때 리튬 이온이 집전체에 달라붙어 얇은 음극을 형성했다가 방전되면 다시 리튬 음극층이 없어지는 과정이 반복되는데, 이때 생성된 음극과 고체 전해질 사이 경계면이 불균일해지며 안정성이 떨어진다는 단점이 있다. 음극 보호막을 만들기 위해 사용하는 은·인듐 등 귀금속은 값이 비싸고 공정이 복잡해 상용화에 한계가 있다. 화학연 안기석·서동범 박사와 충남대 박상백 교수 공동 연구팀
서론 : 하한계치 기술의 산업화 하한계치(near-threshold) CMOS 기술은 반도체 분야에서 이론적으로 큰 잠재력을 가진 기술로 오랫동안 연구돼 왔다. 이 기술은 트랜지스터가 임계치 전압 근처에서 동작하도록 하여 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 실제 산업 환경에서 적용하기에는 다이 간 편차, 온도 민감성, 성능 제약 같은 여러 기술적 장벽이 존재했다. 최근에는 이러한 장벽들이 점차 극복되면서 하한계치 기술을 채택한 마이크로컨트롤러가 양산 가능해졌다. STM32U3는 이러한 발전을 반영한 제품으로 0.65V라는 낮은 코어 전압을 구현했다. 초저전력 에너지 소모 및 높은 에너지 효율성 STM32U3은 하한계치(near-threshold) 설계를 적용한 STM32 신제품으로 이전 세대 대비 효율성이 4배 향상되었다. 고객들은 이미 이 새로운 디바이스에 맞춰 시스템을 업데이트했으며, 이는 기기에 쉽게 접근하여 적용할 수 있기 때문이다. 효율성이 증가함에 따라 제조업체들은 배터리를 자주 교체할 필요가 없어 설계 측면에서 비용 효율성과 확장성이 크게 향상된다. STM32U3는 커플링 및 체인링 브리지(CCB)가 처음으로 도입된 제품이
AI는 끊임없이 논쟁을 불러일으키면서 기업과 소비자에게 놀라운 가치를 입증하고 있다. 많은 신기술이 그렇듯 AI에 대한 관심은 막대한 인프라가 필요하고 전력 소모가 많은 대규모 애플리케이션으로 집중되는 경우가 많다. 하지만 AI 사용이 증가함에 따라 대규모 데이터센터의 그리드에 대한 부담이 가중되고 있으며, 집약적 애플리케이션의 지속가능성과 경제성은 대폭 낮아지고 있다. 그 결과, 보다 민첩한 제품 중심의 AI 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있다. 엣지 AI는 데이터 처리를 초소형 엣지에서 디바이스에 더 가깝게 (또는 디바이스에 내장된 형태로) 처리하도록 함으로써 이 새로운 트렌드를 이끌고 있다. 즉, 기본 추론 작업을 로컬에서 수행하는 것이다. 데이터센터를 통해 원시 데이터를 클라우드로 전송하지 않기 때문에 산업 및 소비자 애플리케이션에서 AI의 보안이 크게 개선되고 있으며, 클라우드에 비해 훨씬 적은 비용으로 디바이스의 성능과 효율성도 향상시킨다. 하지만 모든 새로운 기회에는 새로운 도전이 따르기 마련이다. 이제 제품 개발자는 엣지의 잠재력을 활용하기 위해 올바른 인프라와 필요한 전문 지식을 구축하는 방안을 고려해야 한다. 로컬 추론의 중요성 한 걸음 물
제조업계의 디지털 전환(DX)이 가속화되면서, 단순한 공정 자동화를 넘어 인공지능(AI) 중심의 전환, 즉 AX(AI Transformation)로의 진화가 본격화되고 있다. 과거에는 디지털 트윈(DT)의 실체나 도입 효과에 대한 회의적 시각도 존재했지만, 최근 다양한 기업들이 실제 도입 성과를 통해 그 가능성을 입증하고 있다. 특히 대용량 데이터를 기반으로 실시간 운영과 예측까지 구현하는 DT 기술이 주목받는 가운데, 기존 상용 시스템의 한계를 뛰어넘는 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 새롭게 부상하고 있다. PINOKIO는 시뮬레이션, DT, AI를 통합한 플랫폼으로 제조 현장의 스마트화를 실현하고 있으며, AI 기반 의사결정과 고도화된 시뮬레이션을 통해 AX 시대의 핵심 도구로 자리매김하고 있다. 차세대 물류 DT 플랫폼 ‘PINOKIO’ 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는 데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대에 기존 전통 DX 솔루션 기업들이 3D 모델링과 시뮬레이션 등 가장 낮은 단계의 디지
이번 호에서는 EtherNet/IP의 측정 방식, 구성 변화, 성능 측정 조건, 패킷 통신의 대역폭에 대해 설명하고, 컨트롤러 간 5G 전송 평가를 통해 얻은 EtherNet/IP 측정 결과와 각 조건에서의 지연 시간 측정 결과를 소개하고자 한다. 또한 5G 전송을 기반으로 한 CIP 안전성 평가 시스템의 구성에 대해서도 함께 다룬다. 5G 네트워크상에서 EtherNet/IP 통신 측정 구성과 조건 EtherNet/IP를 5G 환경에서 구현하기 위한 다양한 통신 구성 방식(Type I부터 Type VIII까지)은 그림 1에 제시되어 있다. 본 측정의 목적은 각 통신 방식에 따라 발생하는 성능 차이를 분석하기 위함이며, 측정 조건은 다음과 같이 설정되었다. 우선, 주요 측정 항목은 패킷 손실률과 통신 지연 시간(latency)이며, 이는 통신 성능을 나타내는 핵심 지표로서 모든 조건에서 공통적으로 수집되었다. 통신 모드는 VPN 사용(w/VPN)과 VPN 미사용(w/o VPN)의 두 가지로 나뉘며, 특히 멀티캐스트 통신은 VPN 환경에서만 가능하기 때문에 w/VPN 설정이 필수였다. 유니캐스트 통신의 경우에는 VPN 사용 여부에 따라 모두 측정이 이루어졌다.
자동차 산업을 둘러싼 환경은 최근 몇 년간 격변의 시기를 겪고 있으며 ‘100년에 한 번의 변혁기’라고도 불린다. 앞으로 전동화가 추진됨에 따라 내연기관 부품 생산은 계속 감소해 갈 것이며, 가까운 미래에 부품 보급이 이루어지지 않을 것으로 생각되기도 한다. 한편, IT 기술의 발전에 따라 제조업의 스마트 매뉴팩처링은 나날이 진행되고 있으며, 적층 제조(AM)의 활용은 그 좋은 예라고 할 수 있다. 이 글에서는 AM을 적용한 금형 없는 부품 제조의 한 예를 소개한다. 배경 1. 시작 탄생은 1769년, 프랑스의 군사 기술자였던 Nicolas-Joseph Cugnot씨가 발명한 증기로 움직이는 삼륜차가 세계 최초의 자동차라고 알려져 있다. 1886년에는 현대에서도 주류가 되는 가솔린 엔진을 삼륜 마차에 탑재한 자동차가 독일의 Gottlieb Wilhelm Daimler씨와 Karl Friedrich Benz씨에 의해 개발됐다. 이로 인해 기존에는 말 등이 담당하던 이동에 필요한 동력원의 역할은 서서히 내연기관으로 대체됐다. 당시의 자동차는 한 대씩 수작업으로 제작되고 있었는데, 1908년 미국의 Henry Ford씨가 저렴한 T형 포드를 발표하고 1913년에는
철강 플랜트는 여러 종류의 많은 기계 및 전기 설비와 계측·제어 시스템으로 구성되어 있으며, 원료에서 제품까지 다양한 공정이 연속적으로 이루어지는 대표적인 대규모 플랜트이다. 이 글에서는 철강 플랜트, 구체적으로는 열간 압연 라인·냉간 압연 라인 등의 압연 라인을 대상으로 스마트 매뉴팩처링에 기여하는 플랜트의 감시·진단 시스템과 적용 사례를 소개한다. 먼저, 철강 압연 라인에서 스마트 매뉴팩처링을 실현하는 시스템 개념을 설명한다. 다음으로 그곳에 배치되는 감시·진단 기능의 요건을 정의하고, 마지막으로 이러한 개념과 시스템 구성 위에 구현되는 감시·진단의 사례를 소개한다. 데이터 이활용 시스템 스마트 매뉴팩처링은 디지털 기술을 매개로 한 데이터를 활용해 제조의 전체 프로세스에서 다양한 의사 결정과 제어를 가속화하는 대응이다. 철강 플랜트는 오랜 발전 과정에서 생산 계획에서부터 제조 라인까지의 시스템 구성, 기능 배치 및 데이터․정보의 흐름이 최적화되어 왔다. 특히 철강 압연 라인은 일찍부터 감시 제어의 디지털화가 진행되어 정상 시의 제조 프로세스는 거의 자동화되어 있다. 이처럼 고도 자동화를 실현하고 있는 시스템 체계에서 스마트 매뉴팩처링을 추진하기 위해서는
한국과학기술원(KAIST)은 전기·전자공학부 명현 교수 연구팀의 ‘어반 로보틱스 랩’(Team Urban Robotics Lab)이 최근 미국 애틀랜타에서 열린 권위 있는 학술 대회인 ‘2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회’(ICRA)의 NSS 챌린지에서 우승했다고 30일 밝혔다. NSS 챌린지는 ICRA에서 가장 저명한 챌린지 중 하나로 건설·산업 환경 등 분야에서 다양한 시간대에 수집된 라이다(LiDAR·자율주행 동체의 눈 역할을 하는 핵심 센서) 스캔 데이터를 얼마나 정확하게 정합할 수 있는지를 중심으로 평가한다. 어반 로보틱스 랩팀은 사전 연결 정보 없이도 다수의 라이다 스캔을 강건하게 정합할 수 있는 위치 추정·지도작성 기술인 ‘다중 정합 프레임워크’를 개발해 중국 서북 이공대(2위), 대만국립대학교(3위)를 큰 점수 차이로 제치고 1위를 차지했다. 라이다 스캔 정합 기술은 자율주행차, 자율로봇, 자율보행 시스템, 자율비행체, 자율운항 등 다양한 자율 시스템의 핵심 요소다. 명현 교수는 “복잡한 환경 속에서도 서로 다른 스캔 사이의 상대 위치를 정밀하게 추정하는 성능을 극대화함으로써 학문적 가치와 산업적 응용 가능성을 입증했다”고 말했다.
UNIST가 기상청이 주관하는 대형 국가연구사업을 수주하며, AI 기반 기후재난 대응 기술 개발에 본격 나선다. 이번 사업은 총 385억 원 규모로 기후위기 대응을 위한 국가 차원의 기후예측 시스템과 AI 융합 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 사업은 2025년부터 2031년까지 7년간 진행되며 연구책임자는 지구환경도시건설공학과 소속 이명인, 차동현, 임정호 교수다. 이명인 교수는 ‘기후위기 대응 국가기후예측 시스템 개발’ 사업의 총괄 책임을 맡아 141억 원 규모의 연구를 진행한다. 이 교수는 한반도와 동아시아의 기후 특성에 맞춘 독자적인 예측시스템을 구축해 1개월에서 최대 10년에 이르는 기후 예측 정보를 생성할 예정이다. 그는 “기후 변화가 빠르게 진행되는 현 시점에서 지역 특화형 고정밀 예측이 매우 중요하다”고 설명했다. 동일 사업에 참여하는 차동현 교수는 121억 원 규모의 수요자 맞춤형 기후정보 서비스 체계 구축을 주도한다. AI 기반 기술을 적용해 기후정보의 해상도와 정확도를 개선하고 이를 보건, 에너지, 관광 등 분야별로 맞춤형으로 제공하는 체계를 마련할 계획이다. 차 교수는 “정밀화된 기후정보는 재난 대응뿐 아니라 산업 분야의 효율성 향상에
국내 연구진이 유기물 없이도 안정적으로 빛의 방향성 정보를 구분할 수 있는 반도체 소재를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 염지현 교수 연구팀은 셀레늄(Se)의 카이랄성(거울에 비출 때 대칭이지만 서로 겹치지 않는 ‘거울상 이성질’) 구조를 이용해 좌우회전 빛을 구분할 수 있는 ‘원형편광’(CPL) 검출 반도체 소재를 개발했다고 28일 밝혔다. 빛은 파장, 진폭, 위상뿐 아니라 편광이라는 또 하나의 물리적 특성을 갖는다. 광소자가 다양한 신호를 받아들이기 위해서는 빛의 편광까지 인식하는 기능이 필요하다. 그중에서도 원형편광은 빛의 전기장이 시계 방향 또는 반시계 방향으로 회전하는 고차원적인 빛의 상태로, 양자 정보·스핀 광학·광 기반 암 진단 등 차세대 광소자 분야 핵심 기술이다. 원형편광을 감지하기 위해 유기 고분자나 하이브리드 페로브스카이트(부도체·반도체·도체의 성질은 물론 초전도 현상까지 갖는 산화물) 소자를 활용한 센서가 개발되고 있지만, 습도나 자외선에 쉽게 분해되는 등 안정성이 떨어지는 문제가 있다. 연구팀은 좌우 회전 방향이 다른 빛의 방향에 대해 선택적으로 반응할 수 있는 카이랄성 소재에 주목했다. 무기 소재인 셀레늄은 고유의
인공지능 분야에서 지식 체계나 데이터베이스를 그래프로 저장하고 활용하는 사례가 급증하지만, 일반적으로 복잡도가 높은 그래프 연산은 GPU 메모리의 제한으로 인해 매우 작은 규모의 그래프 등 비교적 단순한 연산만 처리할 수 있다는 한계가 있다. KAIST 연구진이 25대의 컴퓨터로 2000초가 걸리던 연산을 한 대의 GPU 컴퓨터로 처리할 수 있는 세계 최고 성능의 연산 프레임워크를 개발하는데 성공했다. KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 1조 간선 규모의 초대규모 그래프에 대해 다양한 연산을 고속으로 처리할 수 있는 스케줄러 및 메모리 관리 기술들을 갖춘 일반 연산 프레임워크(일명 GFlux, 지플럭스)를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀이 개발한 지플럭스 프레임워크는 그래프 연산을 GPU에 최적화된 단위 작업인 ‘지테스크(GTask)’로 나누고, 이를 효율적으로 GPU에 배분 및 처리하는 특수한 스케줄링 기법을 핵심 기술로 한다. 그래프를 GPU 처리에 최적화된 자체 개발 압축 포맷인 HGF로 변환해 SSD와 같은 저장장치에 저장 및 관리한다. 기존 표준 포맷인 CSR로 저장할 경우 1조 간선 규모의 그래
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