한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김일두 교수팀이 아주대 이지영 교수팀과 공동으로 물을 이용한 친환경 공법으로 리튬금속 보호막을 제조, 리튬이차전지의 수명을 획기적으로 높이는 데 성공했다고 2일 밝혔다. 리튬은 리튬이차전지의 차세대 음극 소재로 주목받고 있다. 현재 음극으로 가장 많이 쓰이는 소재는 흑연이지만, 에너지 밀도가 낮고 이론 용량이 적어 리튬 금속이 가장 이상적인 음극재로 꼽힌다. 다만 충전 과정에서 음극 표면에 생기는 덴드라이트(dendrite·수지상결정, 리튬이온이 음극 표면에 쌓이면서 나뭇가지 모양으로 성장하는 현상)로 인해 수명이 저하될 수 있으며 화재로 이어질 위험이 있다. 덴드라이트 성장을 억제하기 위해 리튬 금속 표면에 보호막을 입혀 리튬 금속과 전해액 간 계면을 만드는 보호막 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구팀은 값비싼 재료 없이도 리튬이온 성장을 물리적·화학적으로 제어할 수 있는 중공(中空) 구조의 나노섬유 보호막을 개발했다. 식물에서 추출한 천연 고분자 화합물인 구아검을 물에 녹인 뒤 전기방사(electron spinning) 기술을 이용, 수십 ㎚(나노미터·10억분의 1ｍ)∼수 ㎛(마이크로미터·100만분의
즉각적인 AI 기반 혁신에 대해서는 이견도 존재해 한겨울이라고 하기에는 아직 이른 시기인 11월 말임에도 불구하고 지난달 27일, 서울 및 경기 중심으로 수도권 지역에 유례없는 폭설이 내렸다. 불과 며칠 전까지만 해도 고온현상으로 겨울이 맞는지 의문을 품게 하던 날씨가 하루 만에 눈 폭탄을 쏟아내며, 시민들에게 교통 혼잡 등 큰 불편을 초래했다. 한 시간 동안 100mm 이상의 비가 쏟아지거나 하루 만에 도로가 폭설로 뒤덮이는 현상이 이제는 더 이상 놀랍지 않을 정도로 빈번히 발생하고 있다. 이는 비단 우리나라만의 이야기는 아니다. 지난 2023년 여름, 미국 캘리포니아와 멕시코, 중국 북서부, 남유럽 등에서 기온이 50도까지 치솟는 폭염이 발생했다. 이로 인해 산불 등 추가적인 자연재해가 발생했고 인명 피해와 재산 손실을 피할 수 없었다. 같은 해 6월부터 9월까지는 캐나다에서 가뭄 등으로 인한 산불이 발생해 연간 화석 연료 배출량을 초과하는 탄소가 배출되기도 했다. 그럼 우리는 갑작스럽게 변화하는 날씨를 어떻게 예측하고 대응할 수 있을까? 일반적인 수준의 기상예보는 전통의 경계로 넘어갔고, 정확도 역시 떨어지고 있다는 평가다. 그만큼 과거의 기법으로는 변
킴 포블슨 CEO 최초 방한...협력체계 강화 의지 피력해 “미·중 이어 한국에 글로벌 서비스센터 구축할 것” 파트너십 생태계, 기술력, 품질·성능, 소프트웨어 역량 등 강조...터닝포인트로 ‘폴리스코프 X’ 지목해 우리나라는 로봇 도입에 적극적인 시장 중 하나로 평가받는다. 특히 제조업에서 그 양상이 뚜렷하다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 지난해 전 세계 제조 현장에 배치된 로봇은 총 400만 대로, 한국은 ‘로봇 밀도(Robot Density)’ 측면에서 1위를 차지한 국가다. 여기서 로봇 밀도는 작업자 1만 명을 기준으로 사용하는 로봇 대수를 평가하는 지표다. 우리나라는 지난 2023년 로봇 밀도 1012대를 기록하며 싱가포르 770대, 중국 470대를 크게 따돌리고 독보적인 선두를 달리고 있다. 이를 기반으로 8조 원이 넘는 시장 규모를 형성하고 있는 것으로 분석된다. 특히 협동로봇(Collaborative Robot, 이하 코봇)에 대한 수요가 급증하는 형국이다. 자동차·전기전자·반도체·이차전지 등 제조 분야를 비롯해, 조선·항공우주·농업·의료·서비스 등 현장에서 코봇 도입률을 크게 늘리고 있다. 이에 전 세계 코봇 시장점유율 40%에 달하는 유니
SHAPER는 다양한 데이터 소스를 연결하고, 직관적인 Canvas 기반 워크플로우를 통해 데이터 가공 및 분석을 손쉽게 수행할 수 있는 강력한 도구를 제공한다. 데이터 분석은 여러 단계의 작업을 요구한다. 데이터의 수집, 가공, 분석, 그리고 시각화까지 모든 과정이 유기적으로 연결되어야 실질적인 인사이트를 얻을 수 있다. 이러한 복잡한 과정을 단순화하여 사용자들이 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있도록 돕는다. 데이터 연결 및 로딩 : 다양한 소스 지원 SHAPER의 첫 번째 특징은 다양한 데이터 소스를 손쉽게 연결할 수 있다는 점이다. 데이터는 여러 형식과 저장 위치에서 생성되며, 이를 적절히 통합하는 것은 데이터 분석의 출발점이다. 이 제품은 다음과 같은 데이터 연결 방식을 지원한다. ▪파일 업로드=사용자는 CSV, Excel 등 일반적인 데이터 파일을 업로드하여 분석에 활용할 수 있다. 이는 기업 내부에서 생성되는 보고서나 기타 문서 기반 데이터를 즉시 처리할 수 있도록 해준다. ▪데이터베이스 연결=다양한 관계형 데이터베이스와의 연결을 지원한다. MariaDB, MySQL, MS-SQL, PostgreSQL 등 주요 데이터베이스와의 원활한 연동은 데
버티브(Vertiv)는 2025년 데이터센터 시장을 전망한 ‘2025 데이터센터 동향(2025 Data center trends)’ 보고서를 28일 발표했다. 버티브는 전세계 데이터센터 관련 업계 전문가들의 인사이트를 취합해 다음 해 시장 동향을 예측하는 데이터센터 동향 보고서를 매년 발행해 왔다. 이번 보고서에서 버티브 전문가들은 고밀도 컴퓨팅을 지원하기 위한 혁신, 인공지능(AI)에 대한 규제 감독, 지속 가능성과 사이버 보안에 대한 노력이 더욱 집중될 것으로 전망함으로써 AI가 데이터센터 업계를 지속적으로 변화시키고 있음을 강조했다. 지오다노 알베르타치 버티브 CEO는 “버티브의 전문가들은 지난 2024년 보고서에서 AI의 확산과 이를 뒷받침할 더욱 복잡한 액체 냉각 및 공기 냉각 전략으로의 전환 필요성을 정확히 예측한 바 있다”며 “이러한 활동은 2025년에 더 빠르게 가속화되고 진화할 것으로 예상된다”고 전했다. 그는 “AI가 랙 밀도를 수백에서 수천 kW로 끌어올리고 있는 상황에서 랙에 대한 전원 공급 및 냉각을 제공하고 빠르게 부상하고 있는 ‘AI 팩토리’의 역량을 강화하는 첨단 솔루션에 대한 요구가 그 어느 때보다 높다”며 “버티브는 2025년
KAIST 연구진이 바이오 경로 정보를 자동으로 추출할 수 있는 인공지능 프레임워크를 개발했다. KAIST는 생명화학공학과 김현욱 교수 연구팀이 바이오 경로 이미지에서 유전자와 대사물질 정보를 자동으로 추출하는 기계학습 기반의 ‘바이오 경로 정보 추출 프레임워크(이하 EBPI, Extraction of Biological Pathway Information)’를 개발했다고 28일 밝혔다. 연구팀이 개발한 EBPI는 문헌에서 추출한 이미지 속의 화살표와 텍스트를 인식하고 이를 기반으로 바이오 경로를 편집 가능한 표의 형태로 재구성한다. 객체 감지 모델 등의 기계학습을 사용해 경로 이미지 내 화살표의 위치와 방향을 감지하고 이미지 속 텍스트를 유전자, 단백질, 대사물질로 분류한다. 그 후 추출된 정보를 통합해 경로 정보를 표 형식으로 제공한다. 연구팀은 7만4853편의 논문에서 추출한 바이오 경로 이미지와 기존 수작업으로 작성된 경로 지도를 비교하며 EBPI의 성능을 검증했다. 그 결과 높은 정확도로 바이오 경로 정보가 자동으로 추출됐음을 확인했다. 또한 EBPI를 사용해 대표적인 바이오 경로 데이터베이스에 포함되지 않은 생화학 반응 정보를 대량의 문헌 내 바이
가장 뛰어난 AI를 만들기 위한 투자가 확대되고 있다. AI는 현 시대를 대표하는 산업 패러다임이지만, 이 기술을 활용해 거두는 수익적인 성과 그 이상의 가능성이 투자가 지속될 수밖에 없는 이유다. 이러한 투자는 AI 발전을 가속화하고, 산업 전반에 AI의 적용을 확대하는 구조를 만들어갈 것으로 보인다. 특히 오픈AI, 마이크로소프트, 구글 등과 같은 빅테크를 중심으로 이뤄지는 대규모 투자 전략은 전 세계 IT 산업의 지형도를 바꿀 만한 파급효과를 예견한다. 내년에도 AI 투자는 계속된다 미국 주요 빅테크 4곳의 올해 AI 설비투자액이 288조 원에 이를 것이라는 전망이 나왔다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면, 시티그룹은 마이크로소프트(MS), 메타플랫폼, 아마존, 알파벳의 올해 설비투자 합계가 전년 대비 42% 늘어난 2090억 달러(약 288조5000억 원)에 이를 것으로 전망했다. 이 가운데 80%가량은 데이터 센터에 투입될 것으로 내다봤다. 최근 발표된 실적을 보면 이들 기업의 3분기 설비투자 규모는 전년 동기 대비 약 62% 늘어난 600억 달러 수준을 기록했다. 이 가운데 MS는 3분기에 전년 대비 50% 늘어난 149억 달러를 지출했다. 이들 기
한국과학기술원(KAIST)은 전성윤·심기동 교수 연구팀이 체외 환경에서 골격근 조직을 제작할 수 있는 ‘바이오 미세유체 시스템’을 개발했다고 27일 밝혔다. ‘칩 위의 실험실’(lab on a chip)이라 불리는 바이오 미세유체 시스템은 ㎛(마이크로미터·100만분의 1ｍ) 크기 지름의 미세한 관 안에서 액체 흐름을 조종해 각종 시료를 처리할 수 있는 시스템이다. 세포나 생체조직 배양 등에 사용된다. 연구팀은 자체 개발한 미세 유체 시스템을 이용, 골격근 조직 배양에 있어 큰 비중을 차지하는 하이드로겔의 구성 성분과 겔화 시간, 세포 농도를 조절해 삼차원 근육 밴드를 제작했다. 제작한 인공근육의 수축력, 반응 속도, 조직 형태, 기계적 특성, 골격근 성장·분화와 관련된 유전자 발현 등을 분석한 결과 골격근 조직이 견고함을 확인했다. 연구팀은 세포가 함유된 하이드로겔의 기계적 특성이 근골격계 조직 발달에 미치는 영향을 확인, 최적의 배양법을 찾았다고 설명했다. 전성윤 교수는 “기존 균일하지 못한 근육 배양 방식에 가이드라인을 제시했다”며 “골격근뿐만 아니라 심장이나 골수와 같은 인공 생체 조직 제작이나 노화·근감소증 연구에 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
데이터 분석 도구의 발전은 특정 전문가층의 전유물에서 벗어나 모든 사용자가 접근 가능한 환경으로 전환되고 있다. SHAPER는 이런 흐름 속에서 각기 다른 사용자층에 맞춘 특화된 기능을 제공하며 데이터 활용의 범위를 확장하고 있다. 이 제품은 제조기업부터 일반 사용자까지 다양한 타겟층을 대상으로 데이터 분석과 시각화를 손쉽게 사용할 수 있도록 설계됐다. 제조기업 : 스마트 제조를 위한 특징들 제조기업은 디지털 전환의 중심에 있다. 특히 스마트 공장 구축에 관심 있는 제조기업들에게 실질적인 도움을 제공한다는 게 업체측 설명이다. 스마트 공장 도입 후 만족도가 낮은 이유 중 하나는 데이터 활용의 어려움이다. 이 솔루션은 데이터 분석과 시각화를 비전문가도 쉽게 다룰 수 있는 도구로 제공하며 문제 해결에 접근한다. 다윈솔루션이 말하는 제조기업이 확보할 수 있는 이점은 다음과 같다. ▪ 생산, 품질관리 담당자의 문서작업 및 보고서 작성 업무 간소화, 자료 공유 등 업무시간의 단축 ▪ 기 구축된 스마트공장 솔루션 연계한 데이터분석 활용도 증가 ▪ IT 유지보수 비용 절감 ▪ IT 전문가 없이도 대시보드 설계 가능 ▪ 데이터 분석 역량을 내재화 IT 솔루션 기업 : 프로
ESG 보고서 발간의 필요성과 공시를 위한 기획부터 작성 방법까지 살펴봤다면, 이번에는 디자인에 대해 알아보자. 보고서 디자인은 보고서 기획 단계에서부터 시작된다. 기업이 추구하는 방향성이나 기업의 CI 등에 부합하는 보고서를 만들기 위해서는 초기 단계부터 기업이 원하는 바를 명확히 하여 디자인사와 소통하는 것이 필수적이기 때문이다. 이후 디자인사에서 보고서의 표지부터 간지, 내지까지 시안 작업을 진행하는 동안, 기업은 보고서 콘텐츠를 작성하게 되며, 보고서 초안이 완성되면 실제 디자인을 입히는 과정 전체가 보고서 ‘디자인 작업’이다. 시안 작업에서 실제 보고서 디자인 작업까지 한순간에 이루어지는 것이 아니므로, 간혹 현업에서 “디자인이 꼭 필요할까요?”라고 묻는 경우가 많다. 이에 대한 내 대답은 ‘아니오’이다. 그렇다면 왜 많은 기업이 굳이 디자인에 신경을 쓰는 걸까? ESG 보고서 디자인은 기업의 정체성 디자인은 ESG 공시에서 요구하는 사항도 아니고, 정확한 정보만 전달된다면 디자인이 보고서 발간에 있어서 중요한 요소가 아닐 수 있다. 그럼에도 불구하고 많은 기업이 표지와 간지, 내지 디자인에 신경을 쓰며 많은 시간을 투자하는 이유는 디자인이 기업의
㈜양헌기공은 대한민국 자동차 제조 산업의 경쟁력을 한층 강화하는 중요한 기술적 파트너로 자리매김하고 있다. 그 중심에는 공작기계의 핵심 요소로 자리 잡은 로터리 테이블과 SERVOCAMDRIVE 시스템이 있다. 특히, 이 로터리 테이블은 자동차 부품 제조 과정에서 높은 정밀 가공을 가능하게 하며, 각 부품을 요구되는 각도로 정밀하게 회전시킬 수 있는 혁신적인 솔루션을 제공한다. 로터리 테이블, 정밀도·생산성의 새로운 기준 ㈜양헌기공의 로터리 테이블은 고정밀 제어 시스템과 견고한 구조를 갖추고 있어 미세한 오차 범위 내에서 공작물을 가공할 수 있다. 이를 통해 자동차 부품의 품질 향상과 생산성 증대에 중요한 역할을 하고 있다. 주요 특징은 다음과 같다. · 고정밀도 : 정밀한 제어 시스템을 통해 자동차 부품의 품질을 극대화한다. · 고속 가공 : 첨단 기술로 높은 속도로 회전 가능하여, 제조 공정의 효율성을 높인다. · 유연한 적용성 : 다양한 크기와 형태의 부품 가공을 지원하여 다방면에서 활용할 수 있다. · 신뢰성 및 내구성 : 우수한 설계로 오랜 사용에도 성능 저하 없이 안정적인 작동을 보장한다. 자동차 부품의 정밀성은 차량의 성능과 안전성에 직접적인 영
SAS가 ‘2025년 인공지능(AI) 트렌드 전망’을 26일 발표했다. 최근 몇 년간 AI는 기술 산업의 화두로 주목받아 왔으며 이러한 흐름은 2025년에도 지속될 것으로 보인다. 특히 2025년에는 산업별로 특화된 분석 모델 활용, 규제 문제, 환경적 지속가능성 등 다양한 AI 관련 이슈가 주목받을 것으로 예상된다. SAS 경영진과 전문가들이 분석한 2025년 AI 트렌드와 주요 비즈니스 및 기술 발전에 대한 9가지 전망은 다음과 같다. 더 빠른 모델 학습이 인공지능의 탄소 발자국을 줄인다 속도와 알고리즘 효율성은 클라우드 소비를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 에너지를 많이 소비하는 AI는 원자력을 포함한 지속가능한 에너지원에 대한 수요를 촉진하는 한편, 에너지 효율이 좋은 모델 개발의 필요성을 더욱 높일 것이다. 가전 산업과 자동차 산업이 에너지 효율성 측면에서 현저한 발전을 이룬 것처럼 AI 모델 역시 더욱 효율성을 높여야 한다. AI 공격이 삶의 방식을 위협한다 AI의 개인화 및 대규모 운영 능력은 정보를 수용하고 처리하는 방식을 변화시키고 있다. 허위 정보 증가와 사회적 규범 조작도 변화의 한 예다. AI 공격은 개인, 집단, 기관 차원에서 발생해
데이터 분석과 시각화의 필요성이 지속적으로 높아지고 있다. ㈜다윈솔루션(대표 채수문)은 누구나 쉽게, No Code로 간단하게, 구독형으로 데이터의 가치를 활용할 수 있도록 설계된 구독형 웹 기반 BI 플랫폼 SHAPER를 최근 출시했다. 채수문 대표는 "데이터 활용의 장벽을 없애고, 누구나 쉽게 데이터를 분석할 수 있는 환경이 필요한 시점이다. SHAPER는 디지털 전환을 준비하는 기업과 개인 모두에게 필요한 도구가 될 것"이라고 말했다. 어떤 기술 기반으로 어떤 기능을 구현하고 있는지, 또한 미래 전망과 실적용 사례는 무엇인지 등을 6회에 걸쳐 자세히 살핀다. <편집자> 디지털 전환이 가속화되는 현대 사회에서 데이터의 중요성은 점차 커지고 있다. 그러나 여전히 많은 기업과 개인은 복잡한 데이터 분석 과정과 높은 비용으로 인해 이를 효과적으로 활용하지 못하고 있다. 이런 상황에서 SHAPER는 사용자 친화적인 환경과 합리적인 가격 정책을 통해 데이터 분석의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 이 제품은 데이터 분석 및 시각화 플랫폼으로, ‘워크플로우 기반의 분석 및 시각화 솔루션’을 제공한다. 이 솔루션의 핵심은 누구나 직관적으로 데이터를 다룰 수
경희대학교 기계공학과 김두호 교수와 식물‧환경신소재공학과 이정태 교수 공동연구팀이 이차전지의 고속 충전 능력을 획기적으로 높이는 새로운 접근 방안을 제시했다. 이번 연구는 기존 이차전지의 한계를 극복하고, 고속 충전이 필수적인 전기차(EV)와 휴대용 전자기기 등 고성능 전자제품을 위한 차세대 배터리 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 현재 사용되는 이차전지는 전극의 반응역학이 느려 고속 충전 시 충분한 에너지를 저장하는 데 어려움이 있었다. 문제를 해결하기 위해 연구팀은 양극재의 반응역학을 가속할 수 있는 혁신적인 방법을 개발했다. 김두호‧이정태 교수 공동연구팀은 이미 지난해 성능이 향상된 리튬-황 배터리 설계로 뛰어난 연구 성과를 기록한 바 있다. 이번 연구는 앞선 성과를 기반으로 리튬-황 배터리 상용화를 위한 후속 연구로 진행됐다. 연구팀은 압축 상태가 황화리튬(Li2S) 전극의 전기화학적 성능에 미치는 영향을 집중적으로 분석했다. 그 결과 황화리튬의 양극을 다공성 탄소의 좁은 기공에 물리적으로 가두었을 때, 형성된 압축적 환경이 황화리튬의 격자구조에 왜곡을 일으킨다는 사실을 발견했다. 격자구조의 왜곡은 상전이 장벽을 낮추고 이온 이동 속도를 증가
2024년 5월, 기자 생활을 하면서 접하지 못했던 새로운 분야를 담당하게 됐다. 이름도 무엇인가 난해한 느낌의 ‘머신비전’. 그간 다뤄왔던 분야에서 아예 독립된 파트는 아니었지만 그렇다고 익숙한 내용은 전혀 아니었다. 그리고 약 반년이 지난 지금, 머신비전이라는 아이템은 여전히 내게 어려운 분야다. 흔히들 외국어를 배울 때 가장 빠르게 익히는 방법으로 그 언어를 사용하는 외국인과 직접 대화하는 것을 추천한다. 그래서 머신비전과 친해지기 위해 기자는 관련 업계 사람들과 만나서 이야기하는 것을 해결 방안으로 선택했다. 이른바 ‘머신비전 초보기자의 머신비전 이야기, 헬로머신비전’이라고 이름 지은 기획 시리즈를 통해 앞으로 머신비전 업계의 주인공들과 이야기를 나눠볼 계획이다. 이번 인터뷰는 이 기획의 첫 번째 순서로 뉴로클의 이홍석 대표를 직접 만나 머신비전, 그리고 뉴로클에 대한 스토리를 들어봤다. 뉴로클의 두 축, ‘뉴로티’와 ‘뉴로알’ Q. 먼저 뉴로클에 대한 소개를 부탁드립니다. A. 뉴로클은 AI 딥러닝 비전 소프트웨어 전문 기업입니다. 비전문가도 사용할 수 있도록 딥러닝 기술을 컴퓨터 분야에 접목해 비전검사 솔루션을 제공하고 있습니다. 서울대학교, 연세
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UPDATE: 2025년 06월 24일 22시 16분
