한국과학기술원(KAIST) 이상엽 특훈교수 연구팀은 차세대 플라스틱 소재인 폴리에스터 아마이드를 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다고 20일 밝혔다. 폴리에스터 아마이드는 일반적으로 많이 사용되는 PET(폴리에스터)와 나일론(폴리아마이드)의 장점을 모두 갖춘 차세대 소재로, 화석 연료에서만 생산할 수 있어 환경이 오염될 우려가 있다. 연구팀은 자연계에 존재하지 않는 새로운 미생물 대사회로를 설계해 9종의 다른 폴리에스터 아마이드를 생산할 수 있는 플랫폼 미생물 균주를 개발했다. 폐목재나 잡초 등 바이오매스에서 생산된 포도당을 에너지원으로 사용해 폴리에스터 아마이드를 친환경적으로 생산할 수 있다. 연구팀이 한국화학연구원 정해민·신지훈 연구원과 함께 개발한 플라스틱의 물성을 분석한 결과, 친환경 소재인 고밀도폴리에틸렌(HDPE)과 유사한 성질을 가진 것으로 나타났다. 친환경적이면서도 기존 플라스틱을 대체할 수 있을 만큼 강도와 내구성이 뛰어나다고 연구팀은 설명했다. 이상엽 특훈교수는 “석유화학 산업에 의존하지 않고도 바이오 기반 화학 산업을 통해 폴리에스터 아마이드를 만들 수 있는 가능성을 처음으로 제시했다”며 “생산량과 생산성을 더 높이기 위한 후속 연구를
데이터센터 확장과 함께 높아진 공랭 기기의 중요성 4차 산업혁명 이후 인공지능(AI) 발전과 디지털 전환(DX)의 가속화로 인한 데이터센터 확장으 로 산업 환경에서 공랭 기기 역할은 더욱 중요해지고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 작년과 올해에 전 세계 전력 수요가 각각 4% 증가할 것으로 전망하고 있으며, 이는 데이터센터의 전력 소비 증가와 밀접한 관련이 있다고 분석했다. 특히, 한국의 데이터센터 시장은 작년 기준 150개 이상의 대규모 시설을 포함하며, 약 3조 원 규모의 민간 데이터센터 매출을 기록했다. 이러한 전력 소비 증가에 따른 성장 추세는 데이터센터의 효율 적인 냉각 시스템, 특히 공랭 기기 영역이 더욱 중요해지는 이유로 꼽힌다. 에너지 효율성, 지속 가능한 산업을 위한 필수 요소 산업 현장에서 발생하는 열을 효과적으로 관리함과 동시에 에너지 효율성을 확보하는 것 또한 중요한 화두로 올랐다. 에너지 효율성은 산업 현장에서 비용 절감, 생산성 향상, 환경 보호 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 하고 있다. IEA는 2030년까지 에너지 효율성을 연간 4% 향상하는 것을 목표로 하겠다고 밝혔다. 이는 현재 수준보다 두 배 높은 수치로, 이를 위한 다
트웰브랩스 윤은경 PM 인터뷰 멀티모달 AI가 본격적으로 전 산업에 확산되는 가운데, 영상을 이해하는 AI 기술이 주목받고 있다. 오픈AI의 Sora, 구글의 Gemini 1.5 등 대형 AI 모델은 영상 생성 및 분석 기능을 강화하며, 기업은 영상 데이터의 실시간 이해와 그에 따른 활용법을 모색하고 있다. AI 영상 이해 기술은 단순한 개체 인식 수준을 넘어, 시간에 따른 맥락을 고려한 장면 분석과 의미 해석까지 가능한 단계로 발전했다. 이에 트웰브랩스는 영상 자체를 네이티브 데이터로 학습하는 접근 방식을 채택함으로써 AI 시장에서의 독보적인 입지를 강화하고 있다. 맥락 이해에 탁월한 트웰브랩스의 기술력 영상 데이터의 활용 가능성은 무궁무진하다. 텍스트 중심의 AI 모델을 넘어 멀티모달 AI의 무게감이 커짐에 따라, 트웰브랩스는 영상 이해 기술을 바탕으로 한 AI 모델을 개발하며 업계로부터 주목받았다. 특히, 영상 데이터를 텍스트와 결합해 학습하는 독자적인 접근법으로 기존 대형 AI 모델과 차별화함으로써 기술적 우위를 점했다. 오픈AI와 구글과 같은 빅테크 기업이 텍스트와 이미지를 기반으로 영상을 이해하려는 방식과 달리, 트웰브랩스는 처음부터 영상 데이터를
5축 스캐너는 홀, 곡선 슬롯뿐 아니라 기하학적 형상의 정밀 가공할 수 있다. 가공 공정에서의 오차 공차를 섭-마이크로미터 미만으로 제어할 수 있다. 5축 레이저 스캐너는 마이크로 가공에 필수적인 제품이다. 이를 통해 일정하게 수직 가공이 가능하며 다양한 정밀 응용 분야에서 사용이 가능하다. 이 기술적 발전은 복잡한 형상과 엄격한 허용 오차를 가진 구성 요소의 생산을 용이하게 해 탁월한 정확성과 세부사항을 요구하는 다양한 분야에 서비스를 제공한다. AGV5D 시스템 아키텍처는 가공 프로세스 동안 열 변형을 크게 줄여 장시간 작업에서 정밀성을 유지하는 장점이 있다. AGV5D는 G-코드 프로그래밍과 호환되므로 상용 CAM 소프트웨어를 통해 레이저 마이크로 가공에 용이하다. 이러한 기능은 시스템의 유연성을 향상시키고 CNC 가공뿐 아니라 고정밀 제조 과제에 대한 핵심 솔루션이 될 것으로 보인다. 이 논문에서는 정밀한 모션 제어로 Aerotech의 5축 레이저 스캔 헤드인 ‘AGV5D’에 대해 다룬다. G-Code 기반 프로그래밍으로 CAM 소프트웨어와 모션 기능을 활용해 마이크로미터 수준의 정밀도를 요구하는 복잡한 드릴링 및 밀링 작업을 효율적이고 정확하게 할
개요 ADI 트라이나믹 모터 컨트롤러(Trinamic motor controller, TMC) ROS1 드라이버는 로봇 운영체제(robot operating system, ROS) 프레임워크 내에서 TMC의 드라이버 계층과 애플리케이션 계층 간에 통신을 매끄럽고 손쉽게 구현할 수 있게 해준다. 이러한 장점은 다양한 TMC 보드에 적용된다. 이 글에서는 모터 제어, 정보 검색, 명령 실행, 파라미터 수집, 다중 구성 지원을 포함하여 TMC ROS1 드라이버의 기능에 대해 자세히 설명한다. 또한 이 모터 컨트롤러를 임베디드 시스템 및 애플리케이션에 통합함으로써 ROS 프레임워크 내에서 어떠한 이점들을 누릴 수 있는지도 함께 알아본다. ADI 트라이나믹 모터 컨트롤러 ROS1 드라이버 ROS는 로봇 시스템 또는 애플리케이션을 개발할 수 있게 도와주는 드라이버에서부터 첨단 알고리즘에 이르기까지 소프트웨어 라이브러리와 강력한 개발자 도구를 모두 포함하는 로봇 미들웨어다. ADI 트라이나믹 모터 컨트롤러는 새로운 종류의 지능형 액추에이터를 구현할 수 있게 해주며, ROS가 특히 로봇 공학을 비롯해 광범위하게 활용됨에 따라 제조 및 산업 자동화 애플리케이션에서의 활용성을
한번 충전으로 폭발 위험 없이 최대 1000㎞를 갈 수 있는 차세대 장거리 주행 배터리 개발에 청신호가 켜졌다. 울산과학기술원(UNIST)은 에너지화학공학과 이현욱 교수팀이 배터리 양극 신소재인 과리튬 소재의 산소 발생 원인을 규명하고, 이를 해결할 소재 설계 원리를 제시했다고 18일 밝혔다. 이번 연구에는 한국과학기술원(KAIST) 서동화 교수, 중앙대, 포항가속기연구소, 미국 UCLA 유장 리 교수, UC버클리, 로런스버클리연구소가 참여했다. 과리튬 소재는 이론적으로 4.5V 이상의 고압 충전을 통해 배터리에 기존보다 30%∼70% 더 많은 에너지를 저장할 수 있다. 전기차 주행거리로 따지면 한 번 충전으로 최대 1000㎞를 갈 수 있다. 그러나 이 소재는 고압 충전 과정에서 소재 내부 산소가 산화돼 기체 형태로 방출되면서 폭발 위험이 커지는 문제가 있다. 연구팀은 4.25V 부근에서 산소가 산화되면서 부분적인 구조 변형이 발생해 산소 가스가 방출된다고 분석하고, 산소의 산화를 원천적으로 막는 전극 소재 설계 방식을 제시했다. 과리튬 소재의 전이금속 일부를 전기음성도가 더 낮은 전이금속 원소로 치환하는 전략이다. 두 금속 원소 간 전기음성도의 차이로 전기
AI 산업에서 엣지 컴퓨팅은 핵심 기술 트렌드로 자리 잡았다. 특히 실시간 데이터 처리가 필수적인 비전 AI에서는 기존 마이크로컨트롤러(MCU)로는 처리 속도와 전력 관리 면에서 한계가 뚜렷했다. ST마이크로일렉트로닉스(이하 ST)가 새롭게 선보인 STM32N6 MCU는 Arm Cortex-M55 기반의 프로세서와 ST가 자체 개발한 인공신경망(NPU)인 ‘ST Neural-ART’를 결합해 엣지 레벨에서도 뛰어난 연산 성능을 제공한다. 이를 통해 객체 탐지, 얼굴 인식, 자동화 제어와 같은 실시간 애플리케이션에서의 활용이 기대된다. 효율과 성능 모두 잡은 똑똑한 MCU AI 기술이 고도로 발전함에 따라, 최근 산업 전반에서 엣지 컴퓨팅의 중요성이 급부상했다. 이는 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 데이터가 생성된 디바이스에서 즉시 처리하는 기술로, 응답 속도와 보안성에서 클라우드 기반의 전통적 처리 방식보다 압도적 우위를 갖고 있다. 그러나 비전 AI와 같은 복잡한 모델의 실시간 처리를 엣지 디바이스에서 구현하는 데 있어 성능과 전력 소모라는 두 가지 핵심 요소가 큰 장벽으로 작용해 왔다. 이에 ST는 Cortex-M55 프로세서와 ST의 독자적인 Neur
KAIST 연구진이 매우 낮은 온도와 압력에서도 에너지 손실 없이 암모니아를 합성할 수 있는 고성능 촉매를 개발했다. KAIST는 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 에너지 소비와 이산화탄소 배출량을 크게 줄이면서도 암모니아 생산성을 획기적으로 높일 수 있는 혁신적인 촉매 시스템을 개발했다고 11일 밝혔다. 현재 암모니아는 철(Fe) 기반 촉매를 이용해 하버-보슈 공정이라는 100년이 넘은 기술로 생산되고 있다. 하지만 이 방식은 500℃ 이상의 고온과 100기압 이상의 고압이 필요해 엄청난 에너지를 소비하고 세계 이산화탄소 배출량에서 상당한 비율을 차지하는 주범으로 지목됐다. 더구나 이렇게 생산된 암모니아는 대규모 공장에서 제조되기 때문에 유통 비용도 만만치 않다. 이에 대한 대안으로 최근 물을 전기로 분해하는 기술인 수전해를 통해 생산된 그린 수소를 이용해 저온·저압(300도, 10기압)에서 암모니아를 합성하는 친환경 공정에 관한 관심이 급증하고 있다. 그러나 이러한 공정을 구현하려면 낮은 온도와 압력에서도 높은 암모니아 생산성을 확보할 수 있는 촉매 개발이 필수적이며, 현재의 기술로는 이 조건에서 암모니아 생산성이 낮아 이를 극복하는 것이 핵심 과제로
국내 소방 설비의 혁신을 위해 미세한 물 분사 방식의 ‘미분무 소화설비’로의 전환이 시급하다는 연구 결과가 발표됐다. 소방용품 전문기업 육송(주)의 박세훈 대표는 최근 발표한 논문 ‘멀티 미분무 노즐 성능시험 및 타 소화설비 비교시험에 대한 연구’에서 가스계 소화설비와의 비교시험 결과를 공개하며, 친환경 미분무 소화설비 도입 필요성을 강조했다. 해당 연구는 지난 2월 한국방재학회 학술대회에서 발표되며 국내 소방 설비 혁신의 중요성을 환기시켰다. 가스계 소화설비는 이산화탄소 등 기체 형태의 소화약제를 방사해 화재를 진압하는 방식으로, 현재 국내 데이터센터와 원자력발전소 등 국가 기반시설에 100% 적용되고 있다. 하지만 선진국들은 탄소 배출 저감을 위해 가스계 소화설비를 점진적으로 줄여가고 있는 반면, 한국은 여전히 곧 사용이 중단될 예정인 할로겐 화합물 계열 소화약제를 사용하고 있는 실정이다. 이에 대한 대안으로 떠오르는 것이 미분무 소화설비다. 미세한 물 입자를 화원 주변에 분사하는 방식으로, 물이 화염과 접촉하면서 급격하게 증발하거나 팽창해 열을 흡수하고 주변을 냉각시키는 효과를 낸다. 하지만 시설물의 특성에 맞춘 성능 검증이 필수적이므로, 국내에서는 아
경희대학교 융합바이오신소재공학과 이정태·유정목 교수 연구팀이 차세대 기술로 주목받는 리튬금속 배터리의 상용화 가능성을 제시했다. 리튬금속배터리는 현재 전기차, 에너지 저장 시스템에 사용되는 리튬 이온 배터리보다 약 40% 높은 에너지 밀도를 가지고 있지만, 덴드라이트라는 뾰족한 결정이 자라며 배터리 성능이 떨어지고, 폭발 위험까지 있어 상용화에 어려움을 겪고 있다. 이러한 상황에서 이정태 교수 연구팀은 새로운 첨가제(PES)를 적용해 리튬 금속 배터리의 안정성과 성능을 동시에 높이는 기술을 개발했다. 연구 결과는 세계적인 학술지 ‘Chemical Engineering Journal’에 3월 온라인 게재됐다. 액체 전해질에서 PES 같은 화합물은 배터리 충·방전 과정에서 화학적으로 변하며 성능을 향상시키는 것으로 알려졌다. 연구팀은 고체 전해질에서 PES가 구조를 유지하면서도 배터리 성능을 높인다는 새로운 사실을 발견했다. 특히 상온에서 PES가 리튬 이온의 이동을 도와 배터리 충전 속도를 높이며 덴드라이트 결정 생성을 억제해 배터리 수명을 늘리는 것으로 관측됐다. 실험 결과 PES가 첨가된 고체 전해질은 높은 이온 이동 속도를 보였고, 5.5V의 높은 전압에
2015년, Google DeepMind의 AlphaGo가 인간 프로 바둑 기사에게 핸디캡 없이 이긴 전후로 AI 기술은 다양한 분야에 많이 적용되게 됐으며, 그 결과 현재 많은 성과가 보고되고 있다. 또한 최근에는 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation, 이후 DX라고 한다)의 필요성이 높아짐에 따라 DX를 실현하기 위한 핵심 기술 중 하나로 AI 기술이 항상 주목받고 있으며, 진화를 계속하고 있다. 최근에는 2022년 말경부터 시작된 ChatGPT로 대표되는 생성형 AI의 출현에 의한 진화가 기억에 새롭다. 이러한 흐름 속에서 플랜트 분야에서도 AI 기술의 적용이 진행되고 있다. AI 기술의 플랜트 분야에 대한 적용은 플랜트 유지보수 분야에서 시작됐다. 설비의 이상 전조 검지를 AI 기술로 하는 것이다. 이것에는 많은 플랜트 사업자가 도전하고 있으며, 많은 성과를 내고 있다. 이 분야에서는 요꼬가와전기(横河電機) 주식회사 그룹(이하 당사라고 한다)도 많은 실적을 보유하고 있다. 그러나 플랜트 제어 분야에 AI 기술을 적용한 사례는 플랜트 유지보수 분야에 비해 상당히 적은 상태이다. 특히 강화학습을 사용한 사례나 AI가 직접 제어한
에너지 효율화와 DR의 중요성 기후변화 대응과 에너지 효율 향상은 글로벌 산업계의 주요 과제가 되고 있다. 특히 전력 피크 부하 관리 및 전력망 안정화를 위한 DR(Demand Response, 수요반응) 대응은 기업이 에너지 비용을 절감하고 탄소 배출을 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 기존 DR 대응 방식은 사전 설정된 기준에 따라 수동으로 이루어지는 경우가 많아 실시간 최적화가 어렵다. 이에 따라 FEMS(Factory Energy Management System, 공장 에너지 관리 시스템)를 활용한 DR 대응 솔루션이 필수적으로 요구되고 있다. 국내 전기요금 체계는 최대수요전력에 대한 페널티를 기본요금에 반영하여 공급자의 안정성을 관리하는 방식이다. 최대수요전력은 15분 단위로 측정된 전력 사용량을 4배로 환산한 값으로, 이 값이 기본요금 산정의 기준이 된다. 또한, 최대수요전력이 동계(12월, 1월, 2월)나 하계(7월, 8월, 9월) 기간 중 최고치를 기록하면, 해당 값이 향후 1년 동안 요금 적용 전력으로 반영된다. 만약 전력량계를 설치하지 않았다면, 최대수요전력과 관계없이 계약전력을 기준으로 기본요금이 산정된다. 따라서 최대수요전력은 기업
이 글은 ‘스마트 매뉴팩처링(이하 SM)’의 총론으로, 제4차 산업혁명, DX, Society5.0에 대한 대응으로서 SM에 대해 일본 국내외 동향을 설명하고, 일본의 대응, 즉 국가나 기업, 개인으로서 대응에 대해 RRI(로봇 혁명·산업 IoT 이니셔티브 협의회)에서 경험한 것을 바탕으로 개인적인 의견을 제시하고자 한다. 사물을 바라보는 관점은 여러 가지가 존재한다. 관점, 지식, 경험에 따라 인식이 달라진다. 따라서 하나의 관점을 제시하는데, 각자가 그것을 어떻게 받아들이는지는 고민해 주기를 바란다. 제4차 산업혁명, DX, Society5.0에 대한 대응, 즉 산업혁명으로서 기술에 의해 산업 사회 시스템이 크게 변혁을 일으키고 구조가 변하는 것을 수동이 아니라 능동적으로 변화시키려는 하나의 흐름으로 이해하고, 그러한 외면에서 SM을 파악해 본다. 여러분이 생각하는 계기가 되기를 바란다. 이 글에서는 먼저 SM을 다각적으로 바라본다. 그 후에 국제 동향으로서, 특히 독일이나 유럽의 동향에서 그들의 개념 형성에 대한 접근을 정리한다. 여기서 SM과의 관계를 생각해 본다. 그 후에 현재 일본의 동향을 개관하고, 앞으로 어떤 대응이 필요한지를 정리한다. 그 과
제조업은 ‘자동화(Automation)’ 기술을 통해 수작업 중심의 기존 공정에서 탈피한 새 혁신을 맛봤다. 공장자동화(Factory Automation, FA)는 다양한 제어 기술이 강조되는 시스템으로, 당시에는 컴퓨팅·통신 등 기술이 주를 이룬 자동화 기술이 이 같은 변혁을 이끌었다. 이후 4차 산업혁명이 도래하면서 자동화를 잇는 새로운 체제에 대한 도전이 이어졌다. 이는 다품종 소량생산과 맞춤화(Customized) 생산의 트렌드가 주요 배경으로 작용했다. 2010년대 초, 독일은 상호운용성(Interoperabilitat)·자주성(Souveranitat)·지속가능성(Nachhaltigkeit)을 비전으로 한 ‘플랫폼 인더스트리 4.0’을 발표했다. 해당 로드맵은 제조 가치사슬(Value Chain) 전반에 대한 모든 데이터를 디지털화(Digitalization)하고, 이를 표준화해 신제조 인프라를 구축하는 것을 골자로 한다. 결국 유연하고 효율적인 제조 인프라 운용·관리를 통한 생산성 향상이 핵심이다. 이때부터 ‘제조 디지털 전환(DX)’에 대한 논의가 활발해졌고, 그를 향한 여정이 본격적으로 시작됐다. 독일은 자체 DX 플랫폼 ‘카테나-X(Caten
견고한 통신 프로토콜과 인터페이스는 산업용 모터 제어 애플리케이션에서 중요한 역할을 한다. 여러 프로세서 요소가 복잡한 작업을 수행하기 위해 지속적으로 통신해야 하는 상황에서, CANopen®은 손쉬운 통합 등 다양한 장점으로 인해 산업용 드라이브 애플리케이션 엔지니어들 사이에서 인기 있는 기술로 자리 잡았다. 이는 우수한 구성 가능성을 제공하며, 효율적이고 안정적인 실시간 데이터 교환을 가능하게 한다. 이 글에서는 CANopen을 저전력 모터 제어 애플리케이션 관점에서 깊이 있게 다룬다. CAN의 배경 정보 로버트 보쉬(Robert Bosch GmbH)에서 1983년에 개발된 제어 장치 영역 네트워크인 CAN(Controller Area Network)은 매우 견고한 통신 프로토콜과 인터페이스를 제공한다. 이 네트워크는 RS232와 같이 여러 컨트롤러 간 실시간 통신이 원활하지 않았던 기존 직렬 통신 네트워크의 한계를 극복하기 위해 설계됐다. 자동차 업계에서는 여러 센서가 연속적이면서도 동시에 데이터를 전송해야 하는 요구가 있었기 때문에 CAN을 처음 채택했다. CAN은 여러 노드가 짧은 메시지를 사용해 서로 통신할 수 있게 하므로 자동차 애플리케이션에 매
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