지난 2014년은 새로운 변화의 물결 속에서 불안과 혼란이 거듭된 한 해였다. 국내에서는 계속되는 경기침체와 내수부진이 이어졌고, 수출 시장에서는 선진국의 견제와 신흥개도국과의 경쟁, 엔화 가치 하락 그리고 한-중 FTA 타결 등 시장 개방 압력이 피할 수 없는 현실로 다가왔다. 특히 초미의 관심사였던 한-중 FTA는 전기산업에 대한 정부의 관심과 노력으로 대다수 품목의 양허 시기가 장기간으로 설정됐으나 이에 안주해서는 안 된다. 오히려 중국과의 제품 품질, 기술 수준의 차별화를 위해 미리 대비해 나가는 산업계의 현명한 노력이 더욱 필요할 때다. 우리 전기산업인들은 이러한 어려움과 전반적인 수출 둔화에도 불구하고, 전기부품이 상대적으로 부진했지만 송배전 및 산업용 전기기기는 연평균 7.1% 수출 증가를 이루어내며, 내수 위주의 전통 산업에서 친환경, 성장동력산업으로 도약을 거듭하고 있다. 국내 경영연구소의 2015년 경제 전망에 따르면 세계 경제는 유럽, 아시아 등의 부진 속에 미국이 홀로 견인하는 미약한 회복을 예측하면서도 글로벌 교역 부진으로 본격적인 회복이 어려울 것이라는 전망이며, 국내 경제는 여전한 내수 부진이 성장률 저하 요인이지만, 수출 증가 등
올해 대한민국 12대 주력산업 수출은 지난 해 보다 소폭 상승할 전망이다. 조선과 반도체가 7% 내외의 수출시장을 주도하면서 12대 주력산업 전반의 수출확대에 기여할 것으로 예상된다. 산업연구원 관계자는 “중전기계, 플라스틱 제품, 이차전지 등 규모가 작은 일부 후발업종이 최근 수출이 지속적으로 증가하면서 기존 12대 주력산업의 수출 비중 하락세를 보완할 것”이라고 내다봤다. 산업연구원이 최근 발표한 2015년 산업 전망 자료를 정리했다. 산업연구원에 따르면, 올해 12대 주력산업은 전반적으로 소재산업군의 생산 및 수출 성장이 기계산업군, IT산업군에 비해 상대적 부진이 예상되는 가운데 산업별로는 조선, 반도체가 제조업 성장을 주도하며 가장 호조를 띨 전망이다. 산업군별 수출은 지난 해 이어 IT제조업(4.5%)이 비(非)IT제조업(2.3%)보다 높게 증가하는 추세가 지속되고 생산은 호재성 요인이 미약해 전년대비 다소 부진할 것으로 보인다. 이런 가운데 엔저 및 원화강세 여부, 주요업종에서의 한·중간 경쟁 확대, 해외생산 확대 지속, 한·중 자유무역협정(FTA)발효 등이 변수로 작용될 것이라는 게 산업연구원의 설명이다. 수출=모든 업종 증가 그
KT경영경제연구소에 따르면, 스마트 시대가 시작한지 만 5년이 지난 2014년말 현재 국내 ICT시장이 새로운 전환기를 맞이하고 있다. 기존 스마트 시장에서 구글과 애플 등 전통적인 강자들에 대한 도전이 이어지며, 새로운 경쟁구도가 형성되고 있다는 얘기다. 이와 함께 ICT기업들이 새로운 동력 발굴의 일환으로 융합서비스에서 기회를 선점하려는 경쟁이 본격화되고 있다. 고미영 팀장(KT경영경제연구소) 미래창조과학부에 따르면, 스마트폰 가입자가 4천만 명을 돌파했다(2014년 9월말 기준). 스마트폰 소유자라면 언제 어디서나 스마트 서비스를 향유하게 됐다. 이런 상황 속에서 ICT기업들은 스마트 시장에서의 생존 경쟁을 넘어 ICT 융합 서비스를 통해 새로운 가치 창출 및 신성장 기회를 모색하고 있다. KT경영경제연구소가 제시한 2015년 ICT 주요 이슈를 정리했다. ■중저가폰=IT 시장조사기관인 스트래티직 애널리틱스(Strategy Analytics)에 따르면 스마트폰 시장에서 2011년 20.4%의 점유율을 차지했던 중저가폰이 올해 55%까지 성장이 예상된다. 중저가폰 고객 니즈 연구 조사 결과(2014년 8월), 중저가폰 구매의사 비율은 평균 51.6%를 차
반도체 후공정 비전트렌드와 향후 요구 기술 반도체 검사는 사람의 육안으로 검사하던 것이 이제는 머신비전을 통해 고속·고정밀로 미세한 불량과 오염 상태의 검출이 가능해졌다. 머신비전은 과거의 단순한 생산품 불량 유무 판별에서 이미지 DB를 정보화하며 생산량까지 결정하는 단계로 발전했다. 반도체 후공정에서의 머신비전 트렌드와 요구 기술은 무엇인지, 삼성전자 송근호 수석연구원이 머신비전 세미나에서 발표한 내용을 정리했다. ▲ 송근호 수석연구원 머신비전, 반도체 기술과 함께 진화 거듭 머신비전은 반도체 기술과 함께 계속 발전하고 있다. 현재는 비전 시스템의 고속 식별, 완벽한 검사, 정보화, 네트워크화, 지능화가 요구되고 있으며, 특히 이미지 DB를 어떻게 판단하고 전략적인 관점에서 활용할 수 있을 것인지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 반도체 제조를 위한 머신비전은 하드웨어와 소프트웨어 측면에서 초정밀, 초고속으로 진화를 거듭하고 있다. 과거에는 성능이 200μm와 100ms였던 것이 현재는 10μm와 100μs까지 왔으며, 앞으로는 1μm와 1μs 수준까지 도달해야만 데이터를 처리할 수 있다. 지금의 머신비전이 보는 데이터는 엄밀한 의미에서 정보화된 DB라
컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 딥러닝은 컴퓨터 인공지능 학습법 중의 하나이다. 딥러닝은 컴퓨터가 알아들을 수 있는 형태로 표현하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 딥 뉴럴 네트워크, 딥 빌리프 네트워크, 콘벌루션 뉴럴 네트워크와 같은 다양한 딥러닝 기법들이 컴퓨터비전 분야에 적용되어 최첨단의 결과들을 보여주고 있다. 딥러닝은 구글이 앞서가고 있으며, 최근 페이스북이 연구팀을 인수하거나 자체 개발팀을 운영하면서 바짝 추격하고 있다. 딥러닝 기술이 어디까지 왔는지, KAIST 김준모 교수가 머신비전 세미나에서 발표한 내용을 정리했다. ▲ 김준모 교수 물체인식(Object Recognition)이란 영상 내의 객체가 무엇인지 인식하는 것을 말한다. 그러나 물체인식은 아직 사람 얼굴을 잘 구별 못 한다. 같은 물체라도 보는 각도와 조명에 따라 다른 결과물이 나온다. 또한, 크기, 변형, 배경 잡음에 따라 다르게 보여 진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지금도 연구 진행 중이다. 딥러닝 이전 시대 물체 인식… 구글리스가 대표적 물체인식 애플리케이션 중 가장 중요한 분야가 이미지 서치(Image Search)이다. 인터넷에서
「SMT」지에 따르면 재작업은 IPC-7721 기판 수리 지침에 따라 ‘장착된 기판을 조작하는 것’을 의미하는 것으로 정의되어 있다. 하지만 장착되어 있지 않은 베어 기판에는 여러 유형의 PCB ECO가 존재하기 때문에 PCB의 물리적 측면을 변경해야 한다. 변경이 이루어 지지 않으면 기판 배치 오류, PCB 제조 오류, 설계 실수 등의 문제가 발생할 수 있다. 가장 보편적인 물리적 기판 재작업 유형으로는 트레이스 및 패드 추가, 절단, 솔더 마스크 선별적 제거 및 기판 크기 수정 등이다. 이 글에서는 베어 PCB 및 장착된 PCB에서 가장 보편적으로 사용되는 물리적 재작업 유형, 기판 재작업을 위한 보편적인 옵션 및 이러한 유형의 기판을 재작업하는 데 사용되는 방법에 대해 검토한다. 또한 다양한 방법을 평가하기 위해 수행했던 기판 변경사항에 대해 사진을 첨부해 사례를 살펴보려 한다. 배치 및 설계 오류를 수정하거나 다른 부품을 사용함에 따라 발생하는 라우팅을 변경하기 위한 방법 중 하나는 장착/비장착 PCB에 물리적인 수정을 가하는 것이다. 이는 스텐실 인쇄, 리플로우, 세척 주기 및 웨이브 솔더링 등의 기판 처리가 PCB에서 수행되기
내장 수동 부품의 동향과 앞으로의 전망 최근 급속히 수요가 늘고 있는 스마트폰이나 태블릿 PC 등의 휴대기기의 경우 사용량이 늘어남에 따라 장기간 가동을 목적으로 내장 리튬이온 배터리를 크게 해달라는 요구가 있다. 이를 위해 회로 기판 박형화 및 소형화가 필요한데, 소형화에 따라 실현 가능한 특성 범위가 한정되면서 부품의 전기적 내량이나 성능도 저하돼 차세대 실장기술의 개발이 필요하다. 「일본실장학회지」 최신호의 Masashi AOKI에 따르면 향후 내장 수동 부품은 다음과 같은 추세로 나아갈 것으로 보인다. 고밀도 실장을 목적으로 개발이 진행 중인 부품내장 기판 기술에서 3차원 실장에 따른 고밀도 실장화 외에 부품 성능 면에서 ‘최단 배선에 의한 고주파 특성의 개선’, ‘내장 동박 패턴의 최적화에 따른 고방열화’, ‘수지기판으로 내장에 의한 내환경성 및 신뢰성 향상’ 등의 이점을 생각할 수 있는데, 표면실장 기술을 대체할 기술로서 우위성 확보해 나갈 필요가 있다. 일찍이 표면실장기술 및 고밀도 실장 기술의 발전에 있어서 원동력이 된 비디오카메라·디지털카메라·휴대전화 등을 양산하는 시장은 아시아권으로 움직이고 있는데, 고밀도 실장 기술의 연장으로서 부품내장
병렬영상처리 기반 고속 머신비전 기술 2000년대 중반까지도 머신비전 시스템의 영상처리부는 DSP 보드와 같은 전용보드가 주를 이뤘다. 이 후 GPGPU(General-Purpose Graphic Processing Unit) 보드와 멀티 코어(Multi-core) CPU의 발달, CUDA(Compute Unified Device Architecture) 프로그래밍 기술의 도입으로 DSP 기반의 영상처리 전용보드가 병렬처리 가능한 GPU와 CPU 기반의 일반 컴퓨터 시스템으로 대체되고 있는 추세다. 머신비전 세미나(Machine Vision Seminar)에서 인하대학교 김학일 교수가 발표한 ‘병렬영상처리 기반 고속 머신비전 기술’을 정리했다. ▲ 김학일 교수 최근의 머신비전 기술은 고정밀성, 다양성, 지능화로 특성화되고 있다. 고정밀성은 영상 센서 기술의 발달에 따라, 영상 화소의 공간해상도가 수 마이크로미터(μm)에서 서브 마이크로미터로 더욱 정밀해지고 있음을 의미한다. 그 결과, 동일한 물체에 대한 영상 데이터의 크기가 해상도 증가율의 제곱으로 증가하게 됐다. 다양성은 기존의 그레이 영상 이외에 컬러 영상, 적외선, X-선, 3차원 영상 등 다양한 광센
고속영상처리 애플리케이션을 위한 FPGA 프로그래밍 최근 머신비전 시장은 실시간 고속 애플리케이션을 위한 수요가 계속 증가 하고 있고 고속 처리를 위해 일반적인 CPU 방식, 병렬 처리 GPU 방식, 실시간 FPGA pre-processing 방식 등이 많이 사용되고 있다. PC 기반 내에서의 처리는 이미 한계에 도달해 이에 따른 솔루션 준비가 필요한 시점이다. ‘VisualApplets’은 이런 요구에 대응할 수 있는 하나의 솔루션으로 활용이 가능한 제품이다. 머신비전 세미나(Machine Vision Seminar)에서 다트비전 기술연구소 김상래 부장이 발표한 ‘VisualApplets’ 제품을 살펴본다. ▲ 김상래 부장 FPGA(Field Programmable Gate Array)는 비메모리 반도체의 일종이며, 회로변경이 가능해 사용자가 직접 프로그램을 썼다, 지웠다를 반복 할 수 있다. 현재 머신비전에서 다양하게 활용 중이고 카메라에도 기본 탑재돼 있다. 실시간 고속 애플리케이션을 위해서는 FPGA가 필수다. 이미지 프로세싱에서 FPGA를 사용하는 목적은 CPU의 Charging(충전)없이 연속적인 연산을 수행 할 수 있으며 또한, 실시간 처리 구현
머신비전에서 GPGPU를 이용한 효율적 프로세싱 방안 GPGPU는 프로세서가 부담을 갖는 작업을 대신 처리함으로써 시스템의 효율을 높일 수 있다. 여기서는 머신비전 세미나에서 앤비전의 성용원 차장이 발표한 ‘머신비전에서 GPGPU를 이용한 효율적 프로세싱 방안’ 내용을 요약했다. ▲ 성용원 차장 CPU를 이용한 프로세스는 CPU의 속도(Clock)에 의존하기 때문에 알고리즘에 한계를 지니게 된다. 또한 CPU 코어가 멀티코어로 진화하고는 있지만 CPU의 설계 특성상 복잡한 기능을 위해 병렬화가 제한돼 대용량 IO가 필요한 요소를 저해하고 있다. 마지막으로 검출 시 발생하는 노이즈 등을 제거하기 위해 검출력을 높일 수 있는 고난이도의 알고리즘을 사용하지만 실제로 적용되기는 어려운 것이 현실이다. 이미 2005년 듀얼코어가 등장하면서 CPU 프로세스의 한계를 인식하게 됐다. 이를 해결하기 위해 여러 개선책들이 등장하고 있지만 현실적인 저해 요소들이 존재한다. GPGPU란? GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Process-ing Units)는 게임용 프로세서를 범용 프로세서로 발전시킨 것으로 GPGP 또는 GP2라고도
근적외선 카메라의 활용 적외선이란 전자기 스펙트럼의 일종으로, 눈에 보이지 않는 열복사 에너지파를 총칭한다. 그 중 740㎛ 가시광선의 적색·바깥쪽 짧은 파장 영역의 빛을 근적외선이라 한다. 여기서는 이러한 근적외선을 활용하는 카메라에 대해 앤아이피 박수열 과장이 발표한 머신비전 세미나 내용을 정리한다. ▲ 박수열 과장 지금까지 열 방출에 의한 인간의 활동을 감지하기 위해 LWIR(원적외선), MWIR(중간 적외선) 센서 열상 카메라를 사용해 왔다. 또한, 기존 가시광 이상의 영역에 대한 실체 영상 검출을 위해 저조도 CCD 카메라, Back Illu-mination CCD 카메라, 저온 냉각 기능을 적용한 카메라 등이 활용됐다. 그러나 이러한 과정에서 부족함이 발견됐고, 근적외선(SWIR) 카메라의 필요성이 대두되기 시작했다. ▲ NUC(Non Uniformity Correction) 근적외선은 가시광과는 달리 사람의 눈으로 감지할 수 없지만, 반사·명암·그림자·투과 등에서 가시광 파장에 가까운 빛 특성을 보인다. 하지만 가시광과는 달리 실리콘과 플라스틱을 투과하며, 색상은 표현하지 못하고 명암만을 표현한다. InGaAs란 무엇인가 InGaAs는 3족원소인
머신비전 시장의 전체적인 추세로서 디지털화 진전을 들 수 있다. 2013년 시점에 세계 FA용 카메라의 60%가 디지털화되었다. 일찌감치 디지털 인터페이스 라인업을 확충시킨 구미 제조업체의 위상이 높아지고 있다. 또한, 디지털화에 의한 보드리스화도 진행되어 보드 메이커는 보드 단독 판매에서 카메라 일체형 화상처리 장치나 카메라와 라이브러리 칠체 판매 등의 비즈니스로 이행하고 있다. ▲ 화상처리 장치(케이스형, 보드), 화상 센서 시장은 스마트폰 관련 설비투자를 중심 으로 확대되고 있다. 일본 후지경제의 자료에 따르면, 화상처리 시스템 시장은 향후 중국을 포함한 아시아가 견인할 것이며, 2018년에는 시장의 30% 정도를 차지할 것으로 예측된다. 이미 CIS(독립국가연합)와 아프리카 등에서 철강, 유리, 제지 등 기간산업에 대한 웹 외관검사 장치가 도입되어 앞으로 신흥국 시장의 성장도 기대할 수 있다. 기기 단독 시장 화상처리 장치(케이스형, 보드), 화상 센서 시장은 스마트폰 관련 설비투자를 중심으로 확대되고 있다. 로봇 비전 시스템, 3차원 디지털라이저는 일본과 구미 자동차 업체의 적극적인 설비투자로 시장이 확대되고 있다. 앞으로는 아시아를 중
덴마크에 본사를 둔 세계적 보청기 회사 오티콘(Oticon)은 111년의 전통과 노하우로 보청기 제조 분야에서 단연 두각을 드러내고 있다. 오티콘의 다양한 보청기 제품 라인업 구축을 가능케 한 데는 숨은 공신이 있었으니, 이는 바로 오티콘의 보청기 제조 공정에 로봇 암을 투입하고 있는 유니버설 로봇이다. 유니버설 로봇의 로봇 암(arm)은 작고 가벼울 뿐 아니라, 간단한 프로그래밍으로 빠른 시간 안에 생산라인 투입이 가능하다는 측면에서 오티콘과 같은 다품목 소량 생산방식의 제조에 매우 적합하다. 최근 고령화가 빠르게 진행되면서 고령 인구의 건강과 직결되는 실버 헬스케어 산업의 중요성이 날로 높아지고 있다. 대표적인 예로 노인성 난청이 지속적으로 증가하면서 보청기 제조 산업이 활기를 띠고 있다는 사실을 들 수 있다. 난청 인구의 증가와 원인 및 증상의 다양화, 이에 따른 보청기 선택 방법과 기준의 변화는 보청기 제조 산업의 발전을 촉구하고 있다. 로봇 암, 미세하고 작은 부품 공정에 도입 오늘날의 보청기 제작 기술은 획기적으로 발전해, 자세히 들여다보지 않으면 귓속에 보청기가 들어있다는 사실을 알아차리기 어려울 정도의 사이즈로까지 작아지고 있다. 이렇게 작은
2014년 검사기 업계 결산 하이엔드 장비 성능 향상 및 가격 절감해야 2014 검사기 업계는 전자 산업의 경기 침체와 맞물려 긴 한숨을 쉬어야 했다. 성장세를 보이던 보급형 검사기는 성숙기에 들며 주춤했지만, 하이엔드 검사기 시장이 개화되며 2015년 하이엔드 검사기 시장의 성장세를 기대케 했다. 이 글에서는 2014년 3D-AOI와 X-ray 검사기 업계를 정리한다. 전자 산업의 경기침체가 이어지면서 장비 제조업체는 울상이다. 소재 업체 같은 경우, 전자 업계가 성장 없이 매년 100개의 전자기기를 만들었다고 가정하면 100개 분량의 케미컬에 대한 매출을 낼 수 있다. 하지만 장비 업계는 매출이 0원이 된다. 이는 전자 업계의 매출이 상승하지 않는 이상 새로운 장비에 투자하지 않고 기존 장비를 사용하기 때문이다. 현재 전 세계 검사기 시장 규모는 6,000∼7,000억 규모의 시장을 형성하고 있는 것으로 보인다. 이 글에서는 모바일, 전장, LED, 반도체 등의 시장과 함께 성장세를 타고 있는 3D-AOI와 3D-AXI 시장 동향을 정리한다. 3D-AOI 동향…전장·모바일 업계 성장 동반돼야 현재 AOI 검사기 시장을 보면 아직 3D-AOI보다 2D-AO
그래핀의 대면적 성장에 대한 연구 개발은 소재뿐 아니라 소자로서의 응용까지 염두에 두고 진행됐다. CVD 성장 방식은 원하는 기판 위에서 이루어지는 것이 아니기 때문에, 성장시킨 후 다른 기판으로의 전사 과정이 반드시 필요하다. CVD 성장법의 기본 원리는 Ni, Cu, Pt와 같이 탄소를 잘 흡착하는 전이금속을 촉매 층으로 활용해 1,000℃ 정도의 고온에서 C₄, H₂, Ar의 혼합가스를 흘려주는 것이다. 혼합가스에 포함된 탄소 원자가 촉매 층과 반응하면 급속히 냉각된 후, 촉매로부터 탄소가 빠져 나와 표면에 그래핀이 성장된다. 이후 산 또는 염기의 식각용액을 활용해 촉매 층을 제거하면 그래핀만 추출할 수 있다. 액상의 표면에 남게 되는 그래핀을 원하는 기판에 붙이는 과정을 그래핀 전사라고 한다. CVD 그래핀 성장 방법 및 조건 1. 1,000℃의 퍼니스에서 Cu foils(두께 0.025mm, 순도 99.8%)를 촉매로 해 그래핀이 성장한다. 2. 알곤과 수소의 혼합가스를 250/100SCCM의 유량으로 흘려준다. 3. 탄소 공급원으로 메탄(CH₄) 가스 50SCCM을 흘려준다. 4. 그래핀이 성장하는 데 30분 정도의 시간이 소요된다. 5. Cu 위
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