인하대학교는 최근 이근형 화학·화학공학융합학과 교수 연구팀이 고성능 신축형 슈퍼커패시터를 개발했다고 27일 밝혔다. 인하대 이근형 화학·화학공학융합학과 교수 연구팀은 한양대 ERICA 유원철 교수팀과 이같은 성과를 달성했다. 슈퍼커패시터는 빠른 충전과 방전이 가능해 순간적으로 높은 전력을 요구하는 전자기기에 적합한 에너지 저장 장치이다. 하지만 에너지 저장용량이 낮고, 잘 휘어지지 않아 웨어러블 기기에 적용하기 어려웠다. 공동 연구팀은 고무처럼 유연한 이온젤 전해질에 전기화학 반응이 가능한 특수 유기물질을 첨가해 고무밴드처럼 늘었다 줄어도 안정적으로 에너지를 저장할 수 있게 했다. 또한 일반적으로 사용하는 전극이 아닌 전해질에 직접 반응물질(레독스 분자)을 넣는 새로운 방식을 사용해 슈퍼커패시터의 에너지 저장용량을 높였다. 이러한 접근법은 복잡한 전극 설계 없이도 에너지 용량을 획기적으로 늘릴 수 있고, 제조가 간편할 뿐 아니라 성능도 우수해 웨어러블 전자기기, 스마트 의류, 인공피부 등 미래형 기기의 핵심 부품으로 활용될 수 있다. 이근형 인하대 화학·화학공학융합학과 교수는 “몸의 움직임에 따라 자유롭게 늘어날 수 있는 차세대 전해질 소재와 소자를 구현했다
한국과학기술원(KAIST) 디지털바이오헬스AI연구센터는 질병을 스스로 판단해 신약을 발굴하는 인공지능(AI) 기술과 플랫폼 개발에 나선다고 23일 밝혔다. 과학기술정보통신부의 ‘AI 최고급 신진연구자 지원사업’의 일환으로 2030년 12월까지 115억 원을 들여 바이오·의료 분야에 특화된 한국형 챗GPT 플랫폼을 개발한다는 목표다. 구체적으로 다양한 의료 지식체계를 통합해 진단과 치료의 정밀성과 신뢰성을 높이는 고성능 추론 모델 구축, 기호 기반 추론과 신경망 모델을 효율적으로 결합한 융합형 추론 플랫폼 개발, ‘셀 온톨로지’(cell ontology) 기반의 신약 개발·바이오마커 발굴 AI 기술 확보 등을 추진한다. 삼성서울병원, 네이버클라우드, 신약 개발 기업 히츠 등과 협력해 의료 지식체계를 활용한 임상 진단 AI 구축, 신약 개발을 위한 AI 기반 분자 타깃 탐색, 지식 확장이 가능한 AI 추론 플랫폼의 상용화까지 실현하는 것을 목표로 한다. 예종철 디지털바이오헬스AI연구센터장은 “AI 추론 모델 개발 경쟁이 본격화되는 시점에서 KAIST가 바이오·의료 분야에 특화된 AI 기술 개발을 이끌게 돼 영광”이라고 소감을 밝혔다. 헬로티 이창현 기자 |
전류없이 자석으로 정보 전달이 가능한 마그논(스핀파)으로 처리하는 마그논 홀 효과는 지금까지 2차원 평면에서만 가능하다고 알려져 있다. 그런데 그 한계를 뛰어넘는다면 어떨까? 마그논이 3차원 공간에서 활용가능하다면 입체적 회로 등 자유로운 설계부터 인간의 뇌 정보와 같이 차세대 뉴로모픽(뇌 모사형) 연산 구조 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. KAIST와 국제공동연구진은 기존에 마그논 개념을 뛰어넘어 3차원 공간에서도 자유롭고 복잡하게 움직일 수 있다는 3차원 마그논 홀 효과를 세계 최초로 예측했다. KAIST는 물리학과 김세권 교수가 독일 마인츠 대학의 리카르도 자르주엘라 박사와 공동연구를 통해 복잡한 자석 구조(쩔쩔맴 자성체, topologically textured frustrated magnets) 내에서 마그논(스핀파)과 솔리톤(스핀들의 소용돌이)의 상호작용이 단순하지 않고 복잡하게 설명된다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다고 22일 밝혔다. 전자의 움직임처럼 정보를 전달할 수 있는 마그논은 전류를 쓰지 않고 정보를 전달해 열이 나지 않는 차세대 정보 처리 기술로 주목받고 있다. 지금까지의 마그논 연구는 스핀들이 한 방향으로 가지런히 정렬된 단순한
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 정동영 교수 연구팀이 수전해 장치의 촉매 수명을 예측할 수 있는 평가 지표를 처음으로 개발했다고 21일 밝혔다. 수전해 장치는 물을 전기분해 해 수소를 분리하는 장치이다. 태양력·풍력 등 재생에너지를 활용해 수전해 방식으로 만들어내는 그린 수소는 생산 과정에서 탄소를 배출하지 않아 청정 연료로 불린다. 다만 간헐성과 불안정성이 높은 재생에너지 특성상 발전량이 불규칙해 수전해 장치의 부하 변동이 잦고 정지 상태가 빈번하게 일어난다는 한계가 있다. 촉매 수명 평가를 통해 안정성을 높이려는 연구가 시도되고 있지만, 실제 운전 환경을 충분히 반영하지 못했다. 연구팀은 재생에너지 연계 수전해 시스템의 실질적인 운전 환경을 반영하기 위해 고부하와 저부하가 반복되는 조건을 설정, 시스템 정지·저부하 구간에서 발생하는 촉매 열화(성능 저하) 현상을 규명했다. 이어 수전해 장비가 반복적으로 작동·정지하는 과정에서 일어나는 열화 정도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표인 ‘운영 안정성 지수’를 제안했다. 이 지수가 100%면 부하 변동 중에도 촉매가 전혀 손상되지 않는다는 뜻이고, 99%면 매번 시스템이 꺼질 때마다 1%씩 촉매가 손상
광주과학기술원(GIST)은 20일 기존 백금 촉매보다 우수한 차세대 연료전지용 촉매를 개발했다고 밝혔다. 광주과학기술원 화학과 임현섭 교수와 한국에너지공과대학교(KENTECH) 홍종욱 교수 공동 연구팀은 서로 다른 결정상들이 함께 존재할 때 발생하는 시너지 효과에 주목해 고성능·고내구성 촉매 설계의 새로운 방향을 제시했다. 연구팀은 팔라듐과 셀레늄을 결합한 화합물인 팔라듐 셀레나이드(Pd-Se) 기반의 혼합상 나노구조체를 이용해 여러 결정상이 함께 존재하는 구조를 만들었다. 연구팀은 혼합상 구조가 전자 구조 상호작용을 통해 산소 환원반응 속도를 높이고 에너지 손실은 줄인다고 밝혔다. 섭씨 1000도에서 합성된 팔라듐 셀레나이드 촉매는 산소 환원반응의 반응 전압이 0.931V로, 상용화된 백금 기반 촉매보다 높아 동일 조건에서 산소가 더 적은 에너지로 환원될 수 있음을 입증했다. 내구성 테스트를 2만회 실시한 결과 역시 전압 변화가 7㎷에 그친 것으로 나타났다. 연구팀은 팔라듐이 산소 분자의 초기 흡착을 돕고 Pd17Se15이 반응 초기 중간체를 안정화해 반응이 끊기지 않도록 하며 Pd4Se는 후속 단계의 중간체를 안정적으로 흡착해 전체 반응 속도를 높이는 역
과제 : 안정성 확보 및 파손 예방 반도체 제조 공정에서 웨이퍼 카세트의 적재 및 하역 작업 시, 작업의 안정성은 핵심적인 요소다. 공기 중 입자에 의한 실리콘 웨이퍼의 손상은 반드시 방지해야 하며, 이는 제조 품질 확보를 위해 사람보다 로봇을 선호하는 주요 이유이기도 하다. 이러한 배경에서 한화로보틱스가 제공하는 AGV(무인 운반 차량)는 창고 내에서 웨이퍼 카세트를 안전하게 운반하는 역할을 수행하고 있다. 운반 과정에서 진동으로 인한 섬세한 소재 손상이 발생하지 않아야 하며, 통신 지연이나 데이터 손실로 인한 모터 제어 장애가 발생해서는 안 된다. 한화로보틱스가 과거에 설치했던 저가형 솔루션은 고객사의 기대를 완전히 충족하지 못했다. 당시 사용한 프로토콜 컨버터는 단순한 게이트웨이 기능만을 제공했으며, 마스터 기능은 지원하지 않았다. 이에 따라, 한화로보틱스는 고객의 요구를 만족시킬 수 있는 더 높은 통신 용량과 성능을 갖춘 게이트웨이를 찾고 있었다. 솔루션 : 힐셔 netHOST 마스터 게이트웨이와의 즉각적인 통신 한화로보틱스 AGV 개발팀은 문제가 반복되자 기존 게이트웨이의 대안을 모색하기 시작했다. 가장 큰 문제는 무려 5년에 걸친 소프트웨어 구축
3D 비전 기술의 선도 기업 Pickit 3D가 새로운 소프트웨어 버전인 ‘Pickit 3.5’를 공식 발표하며, 로봇 비전 기반 자동화 시장에 또 한 번의 전환점을 제시했다. 이번 3.5 버전은 고해상도 3D 비전 카메라의 대거 추가와 더불어, 생산성과 신뢰성을 동시에 강화하는 다양한 기능 향상을 담고 있다. 특히, 새롭게 선보인 고화질 카메라는 3D 로봇 비전 자동화의 한계를 다시 한 번 뛰어넘는 계기를 마련했다. 고해상도 3D 비전-새롭게 확장된 6종 카메라 라인업 Pickit 3.5의 가장 큰 특징은 총 6종의 고해상도 카메라 출시다. 구조광 및 레이저 기반 기술을 적용한 이 카메라들은 다양한 산업의 정밀한 요구사항을 충족할 수 있도록 설계되었다. · 작거나 반사도가 높은 부품 감지 (빈 박스 내부 포함) · 대형 부품 및 유로 팔레트(EPAL) 크기 표면의 고정밀 스캔 · 최대 3배까지 확장된 넓은 시야각(Field of View) · 정밀한 포인트 클라우드(Point Cloud)를 통한 세밀한 물체 인식 · 고정밀 기반의 뛰어난 감지 성능 제공 특히 레이저 기술을 적용한 고해상도 카메라는 단순한 물체 감지를 넘어, 자동차 차체에 존재하는 수백 개의
한국과학기술원(KAIST)은 백금 사용량을 100분의 1로 줄인 프로필렌 생산용 촉매를 개발했다고 12일 밝혔다. 프로필렌은 플라스틱, 섬유, 자동차 부품, 전자제품 등에 쓰이는 석유화학 산업의 핵심 원료다. 프로판에서 수소를 떼어내는 프로판 탈수소화 공정을 통해 생산할 수 있는데, 이 공정에는 백금 촉매가 널리 쓰인다. 백금은 수소를 제거하는 데 효과적이지만 가격이 비싸고 반복적으로 사용 시 성능이 떨어지는 단점이 있다. 최민기 교수 연구팀은 값싼 금속 갈륨(Ga)과 알루미나(Al2O3)를 바탕으로 백금을 극소량(100ppm)만 사용한 촉매를 개발했다. 갈륨은 프로판의 탄소-수소 결합을 활성화해 수소를 떼어내는 역할을 하며, 백금은 촉매 표면의 수소 원자를 수소 기체로 전환해 표면에서 제거하는 역할을 하는데 둘의 이상적인 조성 비율을 설계해 백금 사용량을 획기적으로 줄였다. 또 세륨(Ce)을 소량 첨가, 기존 백금 촉매의 약점이었던 반복 사용에 의한 백금 입자의 뭉침을 억제함으로써 성능 저하 문제를 해결했다. 20차례 이상의 반응과 재생을 반복한 뒤에도 성능이 안정적으로 유지됐다. 최민기 교수는 “백금 사용량을 기존(1만ppm)의 100분의 1 수준으로 줄
인공지능에게 한 유형의 데이터만 가르쳐서, 다른 유형의 데이터 학습을 촉진 시킬 수 있는 학습 방식이 개발됐다. 서로 다른 유형의 데이터 학습에서 꼭 필요하다고 여겨지던 데이터 정렬 작업 없이도 학습이 가능해져 데이터셋 구축 비용 등을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 윤성환 교수팀은 데이터 정렬과 매칭 없이 하나의 데이터 유형만으로 다른 유형의 모델 학습을 촉진 시킬 수 있는 AI 멀티모달 학습 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 멀티모달 학습은 오디오, 이미지, 텍스트와 같이 서로 다른 데이터 모달리티를 결합해 통합적으로 이해하고 처리하는 학습법이다. 멀티 모달 학습을 위해서는 다양한 모달리티 데이터를 정렬하고 이에 대해 쌍을 이루는 라벨링 과정이 필요해 많은 시간과 비용이 소모된다. 또 명확히 짝지어진 데이터가 부족하면 성능이 저하되기까지 했다. 연구팀이 제안한 학습법은 짝지어지지 않은 데이터로도 멀티 모달 학습이 가능하다. 음성과 인간 표정을 함께 분석해 감정을 이해하는 AI 비서나, CT 영상과 진료 기록을 의사처럼 결합해 진단하는 의료AI 구축에 들어가는 비용과 시간을 절감할 수 있다. 연구팀은 텍스트 모델이 이미지 모델 학습
세상에 없는 기술을 제안하라는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업으로 시작된 ‘자석으로 양자컴퓨팅 기술을 개발한다’는 아이디어가 현실로 실현됐다. KAIST와 국제공동 연구진은 ‘자기 성질을 가진 물질(자성체)’을 활용해 양자컴퓨팅의 핵심 기술을 세계 최초로 실증하는데 성공했다. KAIST 물리학과 김갑진 교수 연구팀은 미국 아르곤 국립 연구소, 일리노이대 어바나-샴페인(UIUC)와 공동연구를 통해 ‘광자-마그논 하이브리드 칩’을 개발해 자성체에서 다중 펄스 간섭 현상을 실시간으로 구현하는 데 세계 최초로 성공했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 ‘빛’과 ‘자석 내부의 진동(마그논)’이 함께 작동하는 특수한 칩을 개발해 멀리 떨어진 자석 사이에서 신호(위상 정보)를 전송하고, 여러 개의 신호가 서로 간섭하는 현상을 실시간으로 관측하고 조절하는 데 성공했다. 이는 자석이 양자 연산의 핵심 부품으로 활용될 수 있다는 것을 보여준 세계 최초의 실험으로, 자성체 기반 양자컴퓨팅 플랫폼 개발의 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다. 자석의 N극과 S극은 원자 내부에 존재하는 전자의 스핀(spin)에서 나오게 되는데, 여러 원자가 모였을 때 나타나는 스핀들의 집단적인 진동 상태를
KAIST 연구진이 세계 최초로 광학적 카이랄성과 자성의 융합 특성을 동시에 갖춘 ‘카이럴 자성 양자점’을 개발했다. 연구팀은 이를 활용해 사람의 뇌처럼 정보를 보고 판단하고 저장하며 초기화할 수 있는 기능을 단일 소자에 집약해 고성능 AI 하드웨어의 새로운 패러다임을 제시했다. KAIST는 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발하고, 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)까지 성공적으로 구현했다고 25일 밝혔다. 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 개발한 카이랄 양자점을 활용한 광 시냅스 트랜지스터는 편광 구분, 멀티 파장 인식, 전기 소거 등 다양한 기능을 단일 소자에 집약한 고속·고지능·저전력 AI 시스템 구현의 핵심 기술로 향후 광 암호화, 보안 통신, 양자 정보처리에도 활용될 수 있다. 이번에 개발된 카이랄 자성 양자점은 은황화물(Ag2S) 기반의 무기 나노입자에 카이랄 유기물인 L-또는 D-시스테인을 도입해 합성한 것으로 빛의 편광 방향(원형 편광)에 따라 서로 다르게 반응하는 특성을 지닌다. 특히 40
경희대학교 웨어러블융합전자연구소 유재수 교수 연구팀이 중국 양저우대학교 연구팀과 공동연구를 진행해 나트륨 이온 배터리의 핵심 부품인 전극과 전해질을 새롭게 설계해 더 긴 시간, 빠르게 작동할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구는 에너지 소재 분야의 세계적인 학술지 ‘Advanced Energy Materials’ 4월호에 게재됐다. 전기차를 비롯해 스마트폰, 노트북 등 최신 전자제품에는 대부분 리튬 이온 배터리가 사용된다. 작고 가벼우면서도 에너지를 많이 저장할 수 있기 때문이다. 하지만 리튬의 제한적인 매장량과 높은 가격으로 나트륨 이온 배터리로 대체하고자 하는 시도가 이뤄지고 있다. 나트륨은 매장량이 풍부하고 저렴해 비용 부담이 적고 자원 확보에도 용이하기 때문이다. 그러나 나트륨 이온 배터리는 이온 반응 속도가 느리고 계면 반응성이 감소해 충·방전 과정에서 성능이 빠르게 저하된다. 유재수 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전극구조를 계면 일함수 차이가 큰 이종구조(M/-(OH)x)로 제작했다. 전극 내부에 강한 내부전계를 유도해 전하의 재분배를 촉진하고 전자의 이동을 빠르게 만들어 계면 반응성을 높였다. 또한 연구팀은 이온 전달을 촉진시키기
테스트 환경 구축 일반적인 EtherNet/IP 기반 모션 제어 드라이버 사용 사례를 재현하기 위한 테스트 환경의 고수준 아키텍처가 그림 1에 나타나 있다. EtherNet/IP와 프라이빗 5G 네트워크의 통합을 평가하기 위한 테스트 환경에는 EtherNet/IP 슬레이브 스택을 포함한 STM32 평가 보드와 연결된 I/O 장치가 포함되었다. 이 실험의 목표는 I/O 장치를 EtherNet/IP 마스터를 갖춘 PC 기반 호스트 시스템과 연결하는 것이었다. 이 두 시스템 간의 물리적 계층은 5G 모뎀을 통합하여 구현되었다. 이 시스템에서는 SPI(직렬 주변기기 인터페이스) 통신이 사용되었다. 해당 설정을 반영하는 OSI 아키텍처는 아래에 제시되었으며, 애플리케이션 및 세션 제어는 STM32 보드가 담당하고, 전송 계층에서는 SPI를 통한 UDP 프로토콜이 활용되었으며, 네트워크 및 물리 계층에서는 5G 모뎀이 사용되었다. 이 설정이 이더넷 표준을 준수하는지 확인하기 위해 OSI 계층과의 매핑이 그림 2에 나타나 있다. 두 하드웨어 간의 SPI 통신 설정은 다음과 같다. · 클럭 속도 : 1MHz · 모드 : 풀 듀플렉스(Full Duplex) 미래의 연결된 공
건설업에서는 고령화에 따른 숙련 작업자의 감소, 타 업종에 비해 낮은 생산성, 높은 노동 재해 발생률이 문제로 지적되고 있다. 인력 절감, 생산성 및 안전성 향상의 문제를 근본적으로 해결하기 위해 차세대 건설 생산 시스템이 요구되고 있으며, 현재 진동롤러, 불도저 및 덤프트럭 등과 같은 건설기계의 자동화가 이루어지고 있다. 또한 건설 분야의 메이커뿐만 아니라 AI, 기계학습 및 VR 등과 같은 새로운 기술을 보유한 회사들이 참여해 다양한 원격화(무인화) 및 자동화 기술의 개발이 진행되고 있다. 우리는 2009년부터 건설기계의 자동화 기술을 핵심으로 한 차세대 건설 생산 시스템(A4CSEL®; 쿼드 액셀)의 연구 개발을 진행하고 있다. 해당 시스템의 특징은 시공 상황에 따라 작업 계획을 사람이 담당하고, 시공 중에 정형화된 작업을 자동화 건설기계로 자동 시공하는 것이다(그림 1). 이 시스템에 의해 소수의 작업 감독자가 여러 대의 건설기계를 관리함으로써 건설 시공의 안전성 및 생산성 향상이 기대된다. 더욱이 자동화가 진전된 시공 시스템을 창출하기 위해서는 연구 개발의 과제를 명확히 하고, 과제를 해결하는 기술을 개발해 자동화 시공 시스템의 설계론을 확립할 필요
미국 라스베가스에서 매년 열리는 세계 최대 규모의 최신 테크놀로지 전시회 CES에서 각 기업이 발표한 스마트 제조에 관한 내용을 소개한다. 각 기업이 스마트 제조에서 중요한 요소로 제시하는 내용을 살펴보고, 과거 CES 강연에서 어필한 포인트의 변화를 확인한다. 또한 필자는 일본 내각부의 ‘우리나라가 전략적으로 육성해야 할 안전·안심의 확보에 관한 중요 기술 등의 검토 업무(싱크탱크 기능의 시행 사업)’에 참여한 경험을 바탕으로 CES의 배경에 있는 미국의 과학 기술 정책의 변천을 확인하고, 미국이 현재 인식하고 있는 과제와 앞으로 창출하고자 하는 신산업 분야를 소개한다. 마지막으로 신산업 분야에서 일본이 취해야 할 전략에 대한 시사점으로서, 일본의 연구 기관이 제안하는 미래의 스마트 제조에 대한 과제와 대응책을 소개한다. CES의 개요 CES는 매년 미국 라스베가스에서 열리는 세계 최대 규모의 최신 테크놀로지 전시회이다. 2024년의 참가 인원은 138,789명으로, 그중 약 40%가 해외에서 왔으며 161개의 국가·지역에서 참가했다. 필자는 2017년부터 참가하고 있으며, 이번으로 8회째가 되기 때문에 계속적인 시점에서 CES의 내용을 전하고자 한다. C
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