인하대학교는 황예진 화학공학과 교수 연구팀이 새로운 고효율 폐플라스틱 업사이클링 전략을 제시했다고 18일 밝혔다. 연구팀은 상용 플라스틱인 폴리스타이렌(PS)의 재활용 한계를 극복하기 위해 볼-밀(Ball-mill) 분쇄법을 활용했다. 볼-밀 분쇄법은 쇠공을 넣은 원통형 장치를 진동시켜 재료에 기계적 힘을 가하는 방법으로, 빠른 반응 속도와 안전성, 지속가능성을 갖춰 다양한 반응에 응용 가능하다. PS는 연간 2500만t 이상 생산되는 범용 고분자로 포장재, 전자제품, 생활용품 등 다양한 분야에서 사용되지만, 매년 약 1700만t의 폐기물이 발생하며 대부분 매립되거나 버려진다. 안정적인 고리 구조 때문에 직접 기능화가 어렵고, 시도할 경우 사슬 절단이나 가교 같은 부작용이 나타나 업사이클링이 쉽지 않았다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 고리 구조를 무너뜨려 반응성이 높은 구조를 만드는 버치(Birch) 환원 반응을 볼-밀 분쇄기에 적용하는 데 성공했다. 촉매, 첨가제, 용매, 진동수 등을 최적화한 결과 단 1분 만에 PS의 전환율과 디엔 함량을 극대화하면서 부작용을 최소화했다. 연구는 일반 PS뿐 아니라 다양한 작용기를 가진 PS 유도체와 발포 스티로폼, 커피
KAIST 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집을 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 성과는 이태원 참사와 같은 다중밀집사고를 예방하고, 교통 혼잡 완화 및 감염병 대응에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 군중 밀집 위험은 단순히 인원수로만 설명되지 않는다. 같은 인원이라도 유입 경로와 이동 방향에 따라 위험도가 달라진다. 연구팀은 이를 ‘시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)’ 개념으로 모델링해, 특정 지역의 인원(정점 정보)과 지역 간 인구 흐름(간선 정보)을 동시에 분석하는 방식으로 접근했다. 이를 위해 ‘바이모달 학습(bi-modal learning)’을 도입했다. 공간적 관계와 시간적 변화를 함께 학습해 군중 밀집 패턴을 읽어내도록 설계한 것이다. 또한 3차원 대조 학습(3D contrastive learning)을 적용, 2차원 공간 정보에 시간 축을 추가해 ‘언제, 어디서, 어떻게 혼잡이 진행되는지’를 파악할 수 있게 했다. 검증 결과, 서울·부산·대구 지하철, 뉴욕 교통 데이터, 코로나19 확진자 수 등 실세계 데이터를 활용한 테스트에서 기존 최신 기술 대비 최대 76.1% 높은
인하대학교는 김홍근 기계공학과 교수 연구팀이 리튬이온전지(LIB)의 충전 시간을 최대 20% 단축할 수 있는 충전 프로토콜을 제시했다고 17일 밝혔다. 연구팀은 급속충전 과정에서 발생하는 리튬 석출(Li-plating) 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 리튬 석출은 음극 표면에 리튬 금속이 달라붙는 현상으로, 전지 수명 저하와 함께 화재·폭발로 이어질 수 있는 주요 원인으로 꼽힌다. 이를 위해 연구팀은 전기화학-열 모델에 베이지안 최적화(BO)를 결합하고, 전압 상한·온도 상한·리튬 석출 전위 한계 등을 제약 조건으로 반영했다. 특히 충전 상태(SOC)를 0~40%, 40~80%로 나눠 각각 최적화하는 바이섹션(BS-BO-MCC) 전략을 적용해 기존 단일 구간 방식보다 충전 시간을 최대 11% 더 단축했다. 실험은 상용 55.6Ah 파우치셀을 활용해 진행됐으며, 모델과 실제 측정 결과가 높은 수준의 일치를 보였다. 전 구간에서 리튬 석출 안전 마진을 확보하면서도 급속충전을 구현했고, 표준 CCCV 충전 대비 계면막 성장과 리튬 침적이 현저히 줄어든 사실을 전자현미경·X선 광전자 분광법으로 확인했다. 또한 예열 조건을 병행한 시험에서 연구팀 프로토콜은 629
이달 10일 개막한 ‘제1회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2025)’ 전시장에서는 로보틱스 생태계가 대거 참여해 산업 현장의 미래를 제시했다. 물류·제조·서비스 각 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 협동 로봇(코봇), 사족 보행 로봇, 드론, 로봇 솔루션까지 첨단 기술이 공개되며, 산업단지 기반 기업들의 글로벌 경쟁력 강화 의지를 보여줬다. 특히 참가 업체들은 하드웨어 전시를 기본으로, 실제 활용 시나리오와 차별화된 소프트웨어 역량을 강조했다. 이 자리에 출품된 로보틱스 기술은 다양한 산업의 확장 가능성을 제시했다. 인공지능(AI)·데이터 기반 운영, 친환경 에너지 전환, 국방·물류·제조 등 다양한 응용 분야를 통해, 로봇이 산업 전반의 혁신 동력으로 자리잡고 있음을 확인시켰다. 이번 [봇규가 간다]는 KICEF 2025 현장에 등장한 휴머노이드·협동로봇·사족보행 로봇·드론·로봇 솔루션 등 산업단지 기반 업체를 만나봤다. 이들이 선보인 첨단 로보틱스 기술을 직접 소개한다. < 브이디로보틱스 > 교육용 휴머노이드 로봇 국내 서빙 로봇 기술 업체 브이디로보틱스가 새로운 전략 카드를 꺼내 들었다. 그동안 중국 푸두로보틱스
인하대학교는 최우혁 고분자공학과 교수 연구팀이 부산대학교 김채빈 응용화학공학부 교수 연구팀과 공동 연구를 통해 재활용이 가능한 차세대 친환경 고분자 전해질을 개발했다고 16일 밝혔다. 차세대 전지의 핵심 소재인 고체 고분자 전해질은 높은 이온 전도성과 기계적 안정성을 모두 갖춰야 한다. 그러나 기존 열경화성 고분자는 한 번 굳으면 다시 가공하거나 재활용할 수 없어 환경 부담과 비용 문제가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 동적 공유결합(CAN·covalent adaptable network)에 주목했다. 이 결합은 필요할 때 끊어지거나 다시 형성될 수 있어 재활용과 재가공이 가능하다. 해외에서 전자재료와 구조용 소재에는 적용 사례가 있었지만, 전해질로서 강한 접착력·기계적 탄성·이온 전도성을 동시에 확보한 경우는 드물었다. 특히 기존 연구에서 문제가 됐던 촉매 필요성과 물성·재활용성 간 충돌을 해결했다. 연구팀은 촉매가 필요 없는 동적 공유결합 기반 고분자 전해질을 설계해 사용 후 재활용과 리튬염 회수를 동시에 실현할 수 있는 소재를 선보였다. 연구는 β-아미노에스터 기반의 가역적 결합을 도입해 전지 구동 중에는 안정성을 유지하면서, 필요 시 가열을 통해
한국전기연구원은 전기물리연구센터 장성록 박사팀이 반도체 초정밀 공정에 활용할 수 있는 ‘바이어스용 맞춤형 펄스 전원(Tailored Pulse Power modulator for bias)’ 기술을 개발했다고 15일 밝혔다. 바이어스 장치는 플라스마 내부 이온이 반도체 웨이퍼에 충돌하도록 전압을 걸어 표면 식각, 세정, 박막 증착 공정을 수행하는 장치다. 기존에는 고주파(RF) 전원을 주로 활용했으나 파형의 단순성으로 미세 공정에서 정밀도가 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀은 이를 보완하기 위해 펄스 전원 방식을 적용했다. 펄스 전원은 낮은 전력으로 충전 후 높은 전력으로 순간 방전하는 기술로, 전력 제어에 따라 웨이퍼를 원하는 깊이와 폭으로 가공할 수 있다. 특히 연구팀은 펄스 출력 시 발생하는 전력 손실을 줄이기 위해 ‘소프트 스위칭’ 기법을 적용했다. 전압과 전류가 0에 가까운 지점에서 스위칭을 유도해 소자의 부담을 줄이고 전력 손실을 78% 이상 감소시켰다. 이로써 발열 문제 해결, 전원장치 소형화, 전력 밀도 향상, 수명 연장 효과도 기대된다. 또한 경사형, 계단형 등 다양한 파형을 구현할 수 있는 맞춤형 펄스 전원 기술도 확보했다. 이는 반도체 공정
매터(Matter)는 CSA(Connectivity Standards Alliance)가 스마트 홈을 위해 개발한 오픈소스 연결 표준이다. 이는 와이파이, 스레드, 이더넷, 그리고 기기의 네트워크 등록(커미셔닝)을 위한 블루투스 LE 등과 같은 기존의 스마트 홈 무선 연결 기술 위에 구축되는 인터넷 프로토콜(IP) 기반 기술이다. 기본적으로, 매터 기기의 전력소모는 사용하는 네트워킹 기술에 따라 다르지만, 이 글에서는 스레드 기반 매터(Matter over Thread) 네트워크 솔루션에 중점을 두고 살펴보고자 한다. 스레드 기반 매터는 최적화된 전력소모를 필요로 하는 배터리 기반 기기에 적합한 솔루션이다. 기본적인 전력소모가 네트워킹 기술에 의해 결정된다 하더라도, 개발자들은 기기의 동작 시간과 빈도를 줄이고, 대부분의 시간을 초저전력 절전 상태로 유지하도록 함으로써 전력소모를 최소화할 수 있다. 하지만, 이 경우 한 가지 절충이 필요하다. 일반적으로 기기의 동작 시간을 제한하면, 전력소모는 줄일 수 있지만, 그만큼 응답성과 처리량이 저하된다. 따라서 개발자는 응답성과 전력소모를 모두 고려하여 특정 적용사례에 가장 적합한 최적의 구성을 찾아야 한다. 매터의
개요 이 글은 타입 2 전기차 충전 장비(electric vehicle supply equipment, EVSE) 설계에 초점을 맞추고 있다. EVSE를 설계할 때 따라야 하는 규정은 IEC 61851-1 표준에 명시되어 있으며, EVSE 타입 2 세부 규격은 보충 표준인 IEC 62752에서 확인할 수 있다. 이 글에서 제시하는 가이드라인은 이들 표준을 따르며, 아나로그디바이스(ADI)의 새로운 레퍼런스 디자인을 예시로 go 구체적으로 설명된다. 충전 세션 동안 전기차(EV)와 EVSE 간의 협상 과정은 제어 파일럿(control pilot, CP) 파형을 통해 나타나며, 표준에서 정의한 상태들을 중심으로 설명된다. 파형과 함께 제공되는 디버그 메시지는 가이드라인의 타당성을 입증하고 EV 충전 과정을 더 잘 이해할 수 있도록 도와주며, 그 결과 설계 과정을 보다 수월하게 만든다. 머리말 전기차 시장은 기하급수적으로 꾸준히 성장하며, 2030년까지 약 5억 대의 전기차가 도로 위를 달릴 것으로 예상된다. 국제에너지기구(IEA)가 발표한 데이터를 살펴보면, 이러한 수치는 현실적인 수치로 보인다. 예를 들어, 2022년과 2023년 사이 배터리 전기차(BEV)와
개요 전동화의 경제적 이점과 삶의 질 향상은 많은 시장에서 고전압(HV)에서 48V로의 변환 채택을 가속화하고 있다. 고전압에서 48V로 변환하는 통합형 전력 모듈은 배터리 전압이 증가함에 따라 EV 및 기타 애플리케이션에서 점점 더 보편화되고 있다. 이러한 시스템에서 양방향 고정비 버스 컨버터 모듈이 전력 공급을 최적화하는 방법을 알아본다. 양방향, 고 전력 밀도 DC-DC 컨버터는 다양한 산업 분야에서 기계 장치의 전동화가 제시하는 새롭고 까다로운 사용 사례에 이상적인 솔루션이다. 이 논문에선 고효율 고정비 DC-DC 컨버터 모듈이 액체 냉각의 비용과 복잡성 없이 일시적인 재생 부하를 지원할 수 있음을 보여준다. 전동화는 화석 연료 기반 기계에서 벗어나려는 사회적 흐름 속에서 산업 전반은 물론, 차량 및 항공우주/방위 장비 모든 분야로 확산되고 있다. 이 움직임을 주도하는 경제적 및 문화적 동인은 잘 알려져 있으며 일반적으로 이견이 없다. 전동화는 환경적 이점(예: 관련 탄소 배출량 감소)과 고토크 모터를 통해 전기 차량에서 높은 가속도를 가능하게 하는 등 핵심 성능 이점을 모두 제공한다. 270V에서 1,000V에 이르는 고전압 DC는 전원 공급원과 전
셀렉트스타 김세엽 대표 인터뷰 항해 중인 선박이 바다 위에서 길을 찾을 때 별과 나침반이 필요하듯, 기업은 신뢰할 수 있는 데이터와 검증된 기술력이 있어야 올바른 로드맵을 그릴 수 있다. 셀렉트스타는 바로 그 역할을 자처한다. 데이터를 모으는 데 그치지 않고, AI가 실제 환경에서 제대로 작동하는지를 평가하며, 글로벌 시장에 통용되는 언어와 데이터까지 확보한다. 금융권을 비롯한 주요 산업군에서 신뢰성 평가 솔루션을 도입해 성과를 쌓고, SK텔레콤 주도의 컨소시엄에 참여하며 산업 전반에서 존재감을 키우는 그들의 모습은 차세대 AI 파트너임을 여실히 증명했다. AI 검증과 데이터, 멀티모달 시대 준비하다 국내 생성형 AI 산업의 본격적인 성장세와 함께, 기술과 신뢰성, 데이터 품질이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠올랐다. 이에 셀렉트스타는 독자 AI 파운데이션 모델 사업, AI 신뢰성 검증, 글로벌 데이터 사업 확대 등을 핵심 축을 중심으로 빠르게 입지를 확장하고 있다. 특히 주요 금융권을 대상으로 진행한 AI 신뢰성 평가 솔루션 ‘다투모 이밸(DATUMO Eval)’은 시장의 주목을 받으며 본격적인 실적 성장의 기반이 되고 있다. 셀렉트스타는 데이터 수집 기업을 넘
2025년, 한일 양국은 수교 60주년이라는 역사적 이정표를 맞았다. 지난 1965년 기본 관계 조약 체결 이후 양국은 경제·문화 등 다방면에서 긴밀한 협력 관계를 구축해 왔다. 통계청 자료에 따르면, 지난해 기준 우리나라 글로벌 제조업 경쟁력은 12위, 일본은 4위권으로 평가된다. 전통적 제조 강국인 일본은 ‘소재·부품·장비(소부장)’을 중심으로 한 산업 생태계와 숙련된 기술력을 자랑한다. 반면, 우리나라는 혁신 기술과 신속한 시장 대응력을 앞세워 ‘K-테크’라는 새로운 브랜드를 만들어냈다. 그러던 최근 두 나라 모두 저마다의 한계에 직면했다. 한국은 내수 시장의 한계를 극복하고 더 큰 글로벌 무대로 나아가야 할 숙제를 떠안게 됐고, 일본은 고령화로 인한 인력난과 경직된 기업 문화라는 구조적 문제를 지속 지적받고 있다. 이 가운데 미국발 보호무역주의, 특히 트럼프 행정부의 관세 정책은 두 나라 모두에게 새로운 위기이자 기회로 다가왔다. 관세 장벽이 높아지면서 일본 기업들은 기존의 고가 정책을 재검토해야 했다. 이는 곧 가격 경쟁력과 기술력을 동시에 갖춘 대한민국의 제조 기술을 새로운 대안으로 인식하는 계기가 됐다. 여기에 더해, 미국·중국 간 기술 패권 경
KAIST 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 양자컴퓨터를 활용해 수백만 가지 다성분 다공성 물질(MTV)의 설계 공간을 효율적으로 탐색할 수 있는 새로운 프레임워크를 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 성과는 복잡한 MTV 설계 문제를 양자컴퓨팅으로 해결한 세계 최초 사례다. MTV는 여러 종류의 유기 리간드와 금속 클러스터가 결합해 형성되는 구조로 가스 흡착, 혼합가스 분리, 센서, 촉매, 에너지 저장·변환 등 다양한 응용 가능성을 갖는다. 그러나 조합의 수가 기하급수적으로 늘어나 기존 컴퓨터로는 MTV 구조 설계와 물성 예측이 사실상 불가능했다. 연구팀은 복잡한 MTV 구조를 그래프로 표현한 뒤 각 연결 지점과 블록 종류를 양자컴퓨터의 큐비트로 변환해 계산했다. 양자컴퓨터는 동시에 여러 경우를 계산할 수 있어 기존 방식보다 훨씬 적은 자원으로 수백만 가지 조합을 탐색할 수 있었다. 이를 통해 가장 안정적인 구조를 빠르게 찾아낼 수 있었으며, IBM 양자컴퓨터 실험에서도 시뮬레이션과 동일한 결과가 확인됐다. 연구팀은 이번 연구를 기반으로 머신러닝과 결합해 합성 가능성, 가스 흡착 성능, 전기화학적 특성까지 고려하는 통합 플랫폼으로 확장할 계획이다. 김지한 교수
대한민국 대표 물류 전시회 중 하나로 자리잡고 있는 SCM FAIR 2025가 오는 10일부터 12일까지, 일산 킨텍스 제 1전시장에서 개최된다. 제조와 유통, 물류 전반에 걸친 공급망의 디지털 전환이 가속화되는 가운데 SCM FAIR는 스마트팩토리, 스마트물류, AI·데이터 기반 SCM 전략 등 다양한 분야를 아우르며 산업 전반의 연결성과 효율성을 높이는 플랫폼으로 자리매김하고 있다. 올해 SCM FAIR 2025를 앞두고 첨단은 대학생 물류 동아리 Learners와 함께 이번 전시회에 참가하는 주인공들을 미리 만나보는 기획을 진행한 바 있다. 그리고, 그 시리즈의 마지막은 바로 이들, Learners가 주인공이다. 물류가 좋아서, 물류가 궁금해서 모인 대학생 동아리인 Learners의 이명규, 김유성, 권윤지 학생을 만나 물류를 바라보는 그들의 이야기를 직접 들어봤다. 희소성 있는 물류 동아리, 그래서 Learners는 특별하다 Q. Learners는 어떤 동아리인지 소개를 부탁드립니다. A. 이명규(이하 이) : Learners는 물류에 대해 관심을 가지고 있는 대학생들이 연합하여 구성된 동아리입니다. 물류를 주제로 한 동아리는 사실 쉽게 찾아보기 힘든
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. [로보틱스] 축구·복싱·양궁까지...휴머노이드 로봇들, 고대 올림피아에서 ‘가능성·한계’ 동시 구현해 고대 올림픽의 발상지인 그리스 올림피아에서 지난 1일(현지시간) 열린 ‘제1회 국제 휴머노이드 올림피아드(International Humanoid Olympiad)’에서는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 군집이 축구, 그림자 복싱, 양궁 등 다양한 종목을 선보였다. 관객들은 새로운 기술적 진보에 환호했지만, 로봇들이 여전히 배터리 교체를 위해 멈추거나 부자연스러운 동작을 보이는 모습은 현재 기술의 한계를 그대로 드러냈다. 전문가들은 가정 내에서
PCB와 반도체 패키징 산업의 현재와 미래 국내 최대 PCB 및 반도체 패키징 전문 전시회인 제22회 ‘국제첨단반도체기판 및 패키징산업전(KPCA Show 2025)’이 지난 9월 3일부터 5일까지 인천 송도컨벤시아에서 열렸다. 올해 슬로건은 ‘Beyond AI & Angstrom, 한계를 넘다’로, 역대 최대 규모인 250여 개 기업, 750개 부스가 참가해 차세대 기판과 첨단 패키징 기술을 선보였다. 이번 KPCAShow는 단순 전시를 넘어 시장 전망과 기술 동향을 공유하는 자리로 의미를 더했다. 글로벌 어드밴스트 패키징 시장은 2024년 396억 달러에서 2030년 550억 달러로 성장할 것으로 예상되며, AI 가속기와 칩렛 구조 확산으로 2.5D·3D 패키징, HBM 수요가 급격히 늘고 있다. 동시에 하이브리드 본딩, 팬아웃 패널 레벨 패키징(PLP), 글래스 코어 서브스트레이트 등 차세대 기술이 주목받고 있다. 이러한 흐름 속에서 전시회에 참가한 주요 기업들의 기술 경쟁력은 전시회의 또 다른 핵심이다. 국내외 250여 개 기업이 기판, 소재, 장비, 검사 솔루션 등 다양한 영역에서 최신 기술을 전시해 업계 관계자들의 관심을 끌었다. KPCA
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