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라이브러리 애로우, 공기열원 히트펌프로 보는 차세대 HVAC 설계 전략

애로우 일렉트로닉스(이하 애로우)가 공기열원 히트펌프(ASHP)를 탈탄소화와 에너지 효율 향상을 동시에 실현하는 차세대 HVAC 시스템의 핵심 대안으로 제시했다. 애로우는 ASHP를 단순한 냉난방 설비가 아닌 규제 대응, 지속가능성 전략, 시장 차별화를 함께 충족하는 확장 가능한 플랫폼으로 정의하며 주거용부터 상업용까지 폭넓은 적용 가능성을 강조한다. ASHP 확산 과정에서는 투자 대비 효과, 확장성, 지속가능성이라는 비즈니스 요구와 함께 극한 환경에서도 유지되는 신뢰성, 안정적인 제어와 통신, 에너지·환경 규제 준수라는 기술적 과제가 동시에 제기된다. 애로우는 이러한 복합 요구를 개별 기술 단위가 아닌 시스템 수준에서 통합적으로 설계해야 한다는 점을 핵심 전제로 제시한다. 특히 미국 혁신 및 제조법(AIM 법)에 따른 냉매 규제 변화는 HVAC 설계 전반의 구조적 전환을 촉발하고 있다. 2025년 이후 고(高) 지구온난화지수(GWP) 냉매 사용이 제한되면서 R-32, R-454B 등 저GWP 냉매로의 전환이 요구되고 있으며 이는 냉매 교체를 넘어 제어 로직, 센서 구성, 안전 메커니즘, 전력 전자 장치까지 포함한 시스템 아키텍처 전반의 재설계를 의미한다.

구서경 기자

2026-01-27 17:36

라이브러리 애로우, AI·ML 기반 자동화 워크플로로 진단 정확도 향상하다

애로우 일렉트로닉스(이하 애로우)가 의료 영상 분야에서 인공지능(AI) 활용 방안을 담은 백서를 발표했다. 이번 백서는 MRI, CT, PET 등 대용량 의료 데이터를 기반으로 한 진단 과정에서 나타나는 다양한 과제를 짚고 이를 해결하기 위한 AI·머신러닝(ML) 기반 분석 기술과 고성능 컴퓨팅 인프라 전략을 제시한다. 의료 영상 데이터는 전 세계 의료 데이터의 30% 이상을 차지하며 2025년까지 지속적으로 증가할 것으로 예상된다. 기존 진단 방식은 방사선 전문의의 경험과 수동 해석에 크게 의존했지만 데이터 복잡성과 환자 증가로 인해 한계가 뚜렷하다. 특히 초기 병변은 신호가 약하거나 대비가 낮아 탐지가 어렵고 환자 간 해부학적 다양성이나 영상 기법 차이로 인해 오진 가능성도 크다. AI와 ML은 이러한 제약을 극복할 수 있는 도구로, 다중 모달리티 데이터를 분석해 미묘한 이상을 식별하고 종양 탐지·분류·치료 반응 예측 등 진단 효율성을 높인다. 백서에 따르면 AI 통합은 기존 방사선학 워크플로를 수동 중심에서 데이터 기반 자동화 파이프라인으로 전환한다. 이미지 수집 이후 GPU·AI 가속기를 활용한 병렬 처리와 NVMe SSD 기반 저장 장치, 고대역폭

구서경 기자

2025-08-28 13:09