KAIST가 그래프 기계학습 추론의 그래프처리, 그래프 샘플링 그리고 신경망 가속을 스토리지/SSD 장치 근처에서 수행하는 기술을 개발했다. 명칭은 '전체론적 그래프 기반 신경망 기계학습 기술(이하 홀리스틱 GNN)'이다. KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀은 자체 제작한 프로그래밍 가능 반도체(FPGA)를 동반한 새로운 형태의 계산형 스토리지/SSD 시스템에 기계학습 전용 신경망 가속 하드웨어와 그래프 전용 처리 컨트롤러/소프트웨어를 시제작했다. 이는 이상적 상황에서 최신 고성능 엔비디아 GPU를 이용한 기계학습 가속 컴퓨팅 대비 7배의 속도 향상과 33배의 에너지 절약을 가져올 수 있다. 그래프 자료구조가 적용된 새로운 기계학습 모델은 기존 신경망 기반 기계학습 기법들과 달리, 데이터 사이의 연관 관계를 표현할 수 있어 페이스북, 구글, 링크드인, 우버 등의 SNS 서비스부터, 내비게이션, 신약 개발 등 광범위한 분야와 응용에서 사용된다. 예를 들면 그래프 구조로 저장된 사용자 네트워크를 분석하는 경우 일반적인 기계학습으로는 불가능했던 현실적인 상품 및 아이템 추천, 사람이 추론한 것 같은 친구 추천 등이 가능하다. 이러한 신흥 그래프 기반 신
한국재료연구원(이하 재료연)이 인하대학교와 함께 높은 에너지 저장 기능과 고강도 특성을 동시에 가진 다기능성 탄소나노튜브 섬유를 개발하는 데 성공했다. 현재 사용 중인 에너지 저장 및 구조용 소재는 고강도 또는 고에너지 저장 기능 중 한 가지 특성만을 가지고 있는 경우가 대부분이다. 본 연구팀이 개발한 소재는 가볍고 튼튼하면서도 전기전도도가 우수한 탄소나노튜브 섬유를 이용해, 상기의 두 가지 특성을 동시에 가지고 있다는 점이 특징이다. 연구팀(재료연 복합재료연구본부 기능복합재료연구실 김태훈 박사 연구팀, 인하대 양승재 교수 연구팀)은 탄소나노튜브 섬유에 표면처리를 한 후, 다공성 탄소를 성장시켜 고강도 섬유형 슈퍼커패시터(super capacitor)를 제작했다. 이를 통해 탄소나노튜브 섬유의 강도를 유지하면서 동시에 에너지 저장 특성까지 부여된 새로운 섬유형 소재를 합성할 수 있었다. 개발된 섬유형 슈퍼커패시터는 무거운 무게를 지지하는 중에도 정상적으로 작동하고 있음을 확인했다. 기존의 기술은 배터리와 하중을 지지하는 소재가 개별적으로 존재해야 했지만, 본 연구를 통해 개발된 소재는 두 가지 소재를 하나로 대체할 수 있어, 향후 경량화용 소재 개발에 새로운
한국전기연구원 배준한 박사, 세계 최초 에너지 하베스팅 기반 ‘무선 통전 알림 기술’ 개발 한국전기연구원(이하 KERI) 기업총괄지원실 배준한 박사가 위험한 고전압 전기설비의 내부 통전 여부를 문을 열지 않고 외부에서 안전하게 확인할 수 있는 ‘에너지 하베스팅 기반 무선 통전 알림 기술’을 개발했다. 국내 배전반의 대부분은 가정용 전압의 약 30~100배인 6.6kV와 22.9kV 전압을 사용하고 있다. 배전 설비의 전기흐름 상태를 확인하기 위해서는 작업자가 직접 문을 열고, 설비 내부 곳곳에 부착된 통전 표시기를 일일이 확인해야 하는데, 이 과정에서 감전 사고가 빈번히 발생하는 등 사고 위험성이 크다. KERI 배준한 박사는 배전반의 문을 개방할 필요 없이 외부에 부착된 모니터로 통전 여부를 확인할 수 있게 만들어주는 기술을 개발했다. 핵심은 버려지는 에너지를 재활용하는 일명 ‘에너지 하베스팅’이다. 전기설비 주변에 누설되는 전계 에너지를 수집 및 변환해 전기를 생산하고, 이를 송신기의 전원으로 활용한다. 송신기는 전기가 흐르는지 여부를 무선 통신으로 수신기에 전달하고, 그 결과가 외부 모니터에 나타난다. 해당 기술의 큰 장점 중 하나는 뛰어난 활용성이다.
산소로 프로필렌 산화시키는 산업계 난제 해결...Nature Catalysis 표지논문 선정 햇빛과 산소를 이용해 자동차 내장재나 화장품 원료를 합성하는 촉매 시스템이 개발됐다. UNIST 곽자훈·장지욱·주상훈 교수팀은 고부가가치 석유화학 원료인 산화프로필렌을 합성하는 ‘3종 촉매 융합 시스템’을 개발했다. 해당 시스템은 3종류 촉매가 연속적으로 반응해 프로필렌을 산화하도록 설계된 시스템이다. 기존에 프로필렌을 산화시키는 화학공정은 유해물질을 배출하는 문제가 있었는데, 이 시스템은 유해물질 배출 없이 태양광 에너지와 산소만으로 산화프로필렌을 만들 수 있다. 산화프로필렌은 자동차 내장재나 화장품·의약품의 기초 원료로 그 수요가 꾸준히 증가하고 있는 석유화학 원료다. 원유 납사에서 프로필렌을 얻은 뒤 이를 산화시켜 합성하는데, 가장 값싸고 친환경적인 산화제인 산소와는 원하는 대로 반응하지 않아 유해 물질인 염소를 써 생산해 왔다. 최근 환경 규제가 강화되면서 염소 대신 과산화수소를 산화제로 쓰는 공법이 상용화됐지만, 과산화수소 생산 공정도 여전히 친환경적이지 못하다. 연구진이 개발한 시스템은 과산화수소까지 친환경적으로 만들 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 과산화
RFID 전문기업 '에일리언테크놀로지'가 말하는 RFID 도입 효과와 시장 동향 ※본 기사는 에일리언테크놀로지아시아의 이경창 차장이 2021 RFID/센서 제조혁신 온라인 세미나에서 발표한 내용을 정리한 것입니다. RFID는 반도체 칩이 내장된 태그에 저장된 데이터를 무선주파수를 이용해 비접촉으로 읽어내는 인식시스템으로, 무선인식이라고도 한다. RFID는 기존에 사용되던 바코드를 대체할 기술로서 다양한 산업군에서 주목하고 있다. RFID 기술의 등장과 발전 RFID 기술이 처음 등장한 것은 2차 세계대전 무렵이다. 공중의 전투기가 땅에 있는 사람이 아군인지 적군인지를 구분해 낼 수 있게 하기 위한 목적으로 처음 고안됐다. 1990년도 다국적 IT 기업 IBM이 900MHz 주파수 대역에 쓰는 RFID 기술을 중점적으로 개발하기 시작했다. 현재까지 13.56MHz 등 여러 주파수 대역을 이용한 RFID 기술이 개발되고 있는데, RFID에 연결된 물체를 IoT라고 일컬으면서 '사물 인터넷'이란 단어가 등장했다. RFID의 핵심은 칩이다. 기본적으로 RFID는 리더를 통해 칩 안에 저장된 데이터를 처리하는 방식으로 작동하는 기술이다. 먼저 리더기가 데이터를 불러들
나카가와 마사후미, 시바우라공업대학 재해 발생 직후의 초동 조사 및 재해 복구에는 신속한 대응이 요구된다. 이것을 확실하게 하기 위해 UAV를 활용한 초동 조사가 최근 실시되고 있으며, 토털 스테이션 등을 주로 이용하고 있던 지상 측량의 업무 효율이 대폭으로 개선되고 있다. 초동 조사의 효율 개선에는 인공위성, 유인항공기(고정날개·회전날개), UAV(고정날개·회전날개), 차량, 삼각, 백팩 등의 계측 플랫폼을 검토할 수 있다. 재해 부위의 추출 누락 등을 방지할 수 있는 점이나 증수나 붕괴가 있는 장소에서 안전하게 조사할 수 있다는 점에서, 상공에서 계측하는 공중 사진 측량이나 항공 LiDAR의 접근이 유용하다. 그리고 재해 부위가 국소적이고 재해 부위 근처까지 UAV 운반로가 확보되어 있으면, UAV(회전날개)가 신속성과 운용성의 점에서 최적의 계측 플랫폼이 된다. UAV 이용에 의한 측량 업무 효율화 1. 카메라와 비교한 LiDAR의 우위성 측량용 UAV에 탑재되는 센서는 카메라나 LiDAR이며, 각각 장점과 단점이 있다(그림 1). LiDAR은 화상 매칭 등 시간이 걸리는 데이터 처리 없이 점군을 직접 취득할 수 있다는 점에서 화상 계측(SfM/MVS)
후세 다카시, 도쿄대학 대학원 공학계연구과 사회기반학 전공 계량은 지구상의 자연 또는 인공물과 같은 지물의 위치·형상을 측정하고, 또한 지물의 위치 관계를 구해 수치나 그림으로 표현, 그들을 기반으로 분석 처리를 하는 일련의 기술이다. 그 기원은 고대까지 거슬러 올라갈 수 있는 오래되고 전통적인 과학이다. 계량이라는 말도 천문관측과 토지를 측정하는 것을 연결하는 기술로, 고대 중국의 ‘측천량지(測天量地)’에서 유래됐다고 한다. 긴 측량의 역사 속에서 지금까지 항상 최첨단 기술을 도입, 혁신을 계속해 왔다. 계량의 기본은 거리나 각도 등의 측정이다. 일본의 근대 측량에서는 메이지 시대(1868년~1912년) 초기부터 삼각측량이 전통적으로 이루어져 왔는데, 1960년대 이후 광파측거의의 보급에 의해 고정도 거리 측정이 가능해져 삼변측량과 트래버스 측량(traverse survey)이 확산됐다. 그 후 1990년대 전반에 GPS(Global Positioning System) 측량이 실용화되어 위성 측위 시대가 막을 열었다. GPS 측량은 위성과 수신기 간의 거리에 기초하기 때문에 삼변측량으로 파악할 수도 있다. 또한 화상 등에 의해 지물의 성질이나 상태를 파악하
조익영 전무, ODVA KOREA 인더스트리4.0과 결합된 경쟁력 및 비용에 따른 압력으로 인해 프로세스계장 자동화 장치, 에지(Edge) 및 클라우드(Cloud)를 통한 장치의 정밀 상태, 정밀 운영, 정밀 분석 및 정밀 예측, 유지 관리가 그 어느 때보다도 중요해졌다. 이 프로세스계장 산업은 이더넷-APL을 통해 현장계측제어를 위한 온도, 압력, 유량, 레벨, 중량 등의 센서 및 계측제어 관련 각종 액추에이터, 트랜스듀서, 모니터, 대시보드, 프로세스 컨트롤러, PLC, DCS 등에 연결하는 등의 대대적인 변화가 예상되며, 모든 산업계의 프로세스계장 분야에 큰 변화가 불가피하다. 높은 고정 플랜트 비용과 함께 중요한 인프라 역할에 의해 구동되는 프로세스계장 산업의 신뢰성, 보안 및 안전 요구사항은 대부분의 다른 산업 부문보다도 훨씬 전인 1960년 전기신호 4-20mA와 1940년 공기압신호 0.2~1Kg/cm2 신호와 같은 신뢰할 수 있고 입증된 IEC 국제통일 신호 및 제어 기술로, 현재까지 우리나라와 전 세계의 공장들에서 필드버스와 함께 널리 사용되고 있다. 이런 방법들의 단점 중 하나는 현장장치, 시운전에 몇 초가 아닌 몇 분 정도의 소요 시간이
헬로티 임근난 기자 | 스위스의 철도 회사 SBB Cargo와 오스트리아의 철도 시스템 전문업체 PJM이 ‘지능적인 화물 열차’를 공동 개발하고 있다. SBB Cargo와 PJM은 이 프로젝트의 일환으로 실시되는 자동 브레이크 테스트를 위해 필츠의 자동화 시스템 PSS 4000을 이용한다. 디지털화된 자동 공정으로 철도 교통의 시간 엄수 및 신뢰성을 높일 수 있다. ‘지능적인 화물 열차’ 프로젝트의 파트너로는 스위스, 오스트리아, 이탈리아의 대표적인 철도 화물 회사를 비롯하여 철도 전문업체인 PJM이 포함된다. 이들 업체가 특별히 관심을 갖는 부분은 열차 준비의 부분 자동화이다. 새롭게 개발된 통신과 클라우드 솔루션을 적절한 센서 기술과 조합함으로써 열차 출발 전의 브레이크 테스트를 훨씬 간소화하는 동시에 더욱 안전하게 테스트를 수행할 수 있다. 자동화로 수동 작업 대체 지능적인 화물칸을 만들기 위한 첫 단계 중 하나는 지금까지 시간 소모가 많았던 브레이크 테스트를 자동화하는 것이다. 새로 제작된 열차에서는 기술 담당자가 화물칸에서 직접 브레이크 기능을 수동으로 점검한다. 앞으로는 안전의 관점에서 이 과정을 자동화할 예정이다. 선로 전환 작업 및 그 영향을
김성진 대표, 마크베이스 우리는 이미 4차 산업혁명의 중심에 서 있다. 많은 이들에게 회자되는 스마트 시티나 스마트 팩토리 등 우리 삶을 혁신적으로 바꾸고 있는 스마트-X 산업은 IoT 데이터 폭증이라는 또 다른 도전을 우리에게 던져주고 있는 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 탄생한 마크베이스의 시계열 데이터베이스(TSDB)는 지난 2019년 이후 3년 연속 국제성능평가협회인 TPC에서 IoT 부문 1위를 매년 갱신하면서 IoT 데이터 처리의 세계 최강자임을 증명해오고 있다. 이 글에서는 지구상의 다양한 산업계 중에서도 가장 많은 IoT 데이터를 생산해 내는 반도체 분야의 대규모 데이터 실시간 처리 기술을 통해, 상상을 넘어선 그 성능이 어디까지 도달했는지에 대한 성과를 생생하게 확인할 수 있다. 폭증하고 있는 IoT 데이터의 처리에 대한 고민과 더불어 이에 대한 새로운 해결책을 찾는 분들께 희망찬 소식이 될 수 있기를 희망한다. Smart-X 시대 : IoT 데이터의 폭발적 증가 1. 데이터 증가 원인 우리는 현재 IoT 센서 데이터를 분석해 인공지능(AI)을 이용하는 시대에 살고 있다. IoT 센서 데이터란 온도, 습도, 전류, 전압, 진동과 같이
헬로티 김진희 기자 | 반도체 메모리의 용량이 1년마다 두 배씩 증가한다는 ‘황의 법칙’, 반도체 집적회로의 성능이 2년마다 두 배씩 증가한다는 ‘무어의 법칙’이 있다. 그러나 최근에는 기술 개발의 한계로 반도체 성능을 높이는 데 어려움이 따랐다. 이 가운데 국내 연구팀이 고순도 소재 박막 양면을 모두 반도체 소자로 만들 수 있는 기술을 개발했다. 개발된 기술을 활용하면 반도체 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 포스텍 기계공학과 김석 교수 연구팀은 미국 일리노이대 어바나-샴페인캠퍼스와 버지니아대와의 공동연구를 통해 자체적으로 박리되는 고순도 실리콘 박막을 기판 위에 옮기는 전사 기술을 개발했다. 연구에서 박막, 기판, 그리고 이들이 담긴 용액의 표면 물성을 고려해 조합한 결과, 건조한 상태에서 기판에 강하게 붙어있던 박막이 용액 안에서 자체적으로 떨어져 나갔다. 김석 교수팀은 박막을 앞면이 위로 향하게 기판 위에 전사한 뒤 반도체 공정 후, 용액 안에 넣고 자체 박리된 박막을 뒤집었다. 뒤집힌 박막을 용액에서 꺼내 다시 공정 기판에 뒷면이 위로 향하게 전사함으로써 양면에 반도체 공정을 할 수 있었다. 이 연구성과를 활용하면 실리콘 뿐만 아니라 GaN(질화
헬로티 이동재 기자 | 리튬이온 배터리는 이미 소형 가전, IT 기기부터 전기차까지 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 현재는 더 빨리 충전되고 더 오래가며, 무게가 가볍고 높은 출력 밀도를 갖는 차세대 배터리의 수요가 급증하고 있다. 미래 에너지 소재는 향상된 특성 뿐만 아니라 친환경적인 요인도 함께 고려되어야 하므로, 이를 만족하는 이차전지 소재의 연구 및 개발이 요구되고 있다. 산화철은 지구에 풍부하게 존재하며, 독성이 적고 화학적으로도 매우 안정된 물질이기 때문에 리튬이온 배터리 소재로 다양한 연구가 진행돼왔다. 산화철을 비롯한 전이금속산화물은 충·방전에서 많은 개수의 리튬이온을 이용할 수 있어서 기존 흑연 소재보다 3배에서 4배 정도 큰 용량을 갖는 장점이 있다. 이러한 장점에도 불구하고 낮은 리튬 이동도, 큰 부피 변화, 낮은 초기 쿨롱 효율 등의 단점 때문에 실제 개발은 매우 제한적이다. 한국표준과학연구원(KRISS) 소재융합측정연구소 EM나노메트롤로지팀과 건국대학교 김연호 교수 연구팀은 리튬이온 배터리의 초기 쿨롱 효율과 용량을 획기적으로 향상한 산화철 나노구조체를 개발했다. 쿨롱 효율은 최근에 충전을 완료한 용량이 바로 그 전에 충전을 완료
헬로티 김진희 기자 | 울산과학기술원(UNIST)은 에너지화학공학과 정성균 교수 연구팀이 고온 작동 환경에서의 배터리 양극 소재 미세 구조 변화와 산소 발생 간 상관관계를 규명했다고 30일 밝혔다. 연구팀은 이를 통해 배터리 양극 소재 내 코발트 성분 함량을 높여 산소 발생을 줄이는 새로운 설계 원리를 제시했다. 코발트가 많을수록 산소 발생의 주요 원인이 되는 암염 구조로의 상전이를 늦출 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 배터리 양극에서 나오는 산소는 배터리 발화와 폭발의 주요 원인이다. 산소와 유기계 배터리 전해질이 만날 경우 고온의 작동 환경과 맞물려 연소 반응이 일어날 수 있다. 이 때문에 안전한 배터리 개발을 위해서는 내부에서 산소가 어떻게 발생하고, 얼마나 발생하는지를 알아내는 것이 중요하다고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 배터리 온도를 높여가면서 내부 원자 배열 구조 변화와 산소 발생 현상을 실시간으로 분석했다. 중성자회절 분석 기법과 정확한 산소 발생량 분석을 위해 기체 질량 분석법을 썼다. 중성자회절 분석은 중성자 산란 길이가 원소마다 서로 달라 배터리를 구성하는 전이금속을 쉽게 구분할 수 있는 장점이 있으며, 결정 구조 내 리튬양을 정확히 측
헬로티 김진희 기자 | 건국대학교는 KU융합과학기술원 한혁수 교수팀(미래에너지공학과)과 한국생산기술연구원 김강민 수석 공동 연구팀이 바닷물을 직접 연료로 사용해 수소를 발생시킬 수 있는 핵심 기술을 개발했다고 29일 밝혔다. 공동 연구팀은 그린 수소 생산에 핵심적인 기술인 수전해(Water electrolysis)를 통해 수소를 생산할 수 있는 양극 촉매 소재를 개발했다. 수전해는 물 전기 분해라고도 불리며, 전기 에너지를 통해 물에 산화·환원 화학 반응을 유도해 수소와 산소 기체로 분해하는 기술이다. 현재 가장 상용화한 수전해 기술은 수산화칼륨(KOH)이나 수산화나트륨(NaOH) 수용액을 전해질로 사용해 염기성 환경에서 물을 전기 분해하는 ‘알카라인 수전해’ 기술이다. 하지만 이 기술은 양극 반응에서의 높은 과전압 때문에 에너지 전환 효율 향상에 어려움이 있었다. 전압을 낮추기 위해 일반적으로 니켈 기반의 촉매 소재를 전극 표면에 코팅해 사용하지만 이러한 촉매 소재는 열화 현상으로 촉매 입자 탈착을 유발해 높은 과전압을 일으켰다. 연구팀이 개발한 촉매 소재는 모재 전극 표면에서 직접 니켈 기반의 촉매를 성장시켜 유기 바인더 사용 및 별도의 코팅 공정을 필요
헬로티 임근난 기자 | AI비전검사 전문기업 트윔이 2018년 첫 개발한 이래 짧은 시간 동안 다양한 산업군에 인공지능(AI)비전검사 장비를 구축했다. 기획 연재의 다섯 번째 성공사례로, 트윔이 진행했던 C사의 상품 포장과 라벨 검사를 위한 AI비전검사기 구축사례를 소개한다. 고객사 소개 C사는 1953년 국내 최초 설탕을 생산한 이래 지금까지 음식을 만드는데 필요한 조미료를 개발해 온 회사다. 현재는 오늘날 밥상을 더욱 편리하게 그러나 영양과 맛은 강화한 간편 요리 재료로 모든 이들에게 요리의 즐거움을 주고 있다. 이제는 K-Food로 한국의 맛을 세계화하는 데에 앞장서고 있다. 고객사의 공정 환경 소개 해당 공정은 올리고당 제품으로 제품 주입 후 캡실링 검사, 앞면 뒷면 라벨지 부착 검사 및 일부인 검사를 진행하고 있다. 또 동일 라인에서 다양한 단량과 제품을 생산하고 있었다. C사는 해당 공정에 AI VISION 검사를 적용하게 되었다. 고객사가 트윔을 선택하게 된 이유 해당 고객사의 경우 글로벌 VISION 제품으로 공정 내 검사시스템이 적용되어 있었다. 하지만 룰-베이스 검사만으로 적용되어 있어 과검 및 미검이 발생되고 있었다. 더군다나 다양한 제품
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