서론 : 하한계치 기술의 산업화 하한계치(near-threshold) CMOS 기술은 반도체 분야에서 이론적으로 큰 잠재력을 가진 기술로 오랫동안 연구돼 왔다. 이 기술은 트랜지스터가 임계치 전압 근처에서 동작하도록 하여 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 실제 산업 환경에서 적용하기에는 다이 간 편차, 온도 민감성, 성능 제약 같은 여러 기술적 장벽이 존재했다. 최근에는 이러한 장벽들이 점차 극복되면서 하한계치 기술을 채택한 마이크로컨트롤러가 양산 가능해졌다. STM32U3는 이러한 발전을 반영한 제품으로 0.65V라는 낮은 코어 전압을 구현했다. 초저전력 에너지 소모 및 높은 에너지 효율성 STM32U3은 하한계치(near-threshold) 설계를 적용한 STM32 신제품으로 이전 세대 대비 효율성이 4배 향상되었다. 고객들은 이미 이 새로운 디바이스에 맞춰 시스템을 업데이트했으며, 이는 기기에 쉽게 접근하여 적용할 수 있기 때문이다. 효율성이 증가함에 따라 제조업체들은 배터리를 자주 교체할 필요가 없어 설계 측면에서 비용 효율성과 확장성이 크게 향상된다. STM32U3는 커플링 및 체인링 브리지(CCB)가 처음으로 도입된 제품이
AI는 끊임없이 논쟁을 불러일으키면서 기업과 소비자에게 놀라운 가치를 입증하고 있다. 많은 신기술이 그렇듯 AI에 대한 관심은 막대한 인프라가 필요하고 전력 소모가 많은 대규모 애플리케이션으로 집중되는 경우가 많다. 하지만 AI 사용이 증가함에 따라 대규모 데이터센터의 그리드에 대한 부담이 가중되고 있으며, 집약적 애플리케이션의 지속가능성과 경제성은 대폭 낮아지고 있다. 그 결과, 보다 민첩한 제품 중심의 AI 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있다. 엣지 AI는 데이터 처리를 초소형 엣지에서 디바이스에 더 가깝게 (또는 디바이스에 내장된 형태로) 처리하도록 함으로써 이 새로운 트렌드를 이끌고 있다. 즉, 기본 추론 작업을 로컬에서 수행하는 것이다. 데이터센터를 통해 원시 데이터를 클라우드로 전송하지 않기 때문에 산업 및 소비자 애플리케이션에서 AI의 보안이 크게 개선되고 있으며, 클라우드에 비해 훨씬 적은 비용으로 디바이스의 성능과 효율성도 향상시킨다. 하지만 모든 새로운 기회에는 새로운 도전이 따르기 마련이다. 이제 제품 개발자는 엣지의 잠재력을 활용하기 위해 올바른 인프라와 필요한 전문 지식을 구축하는 방안을 고려해야 한다. 로컬 추론의 중요성 한 걸음 물
제조업계의 디지털 전환(DX)이 가속화되면서, 단순한 공정 자동화를 넘어 인공지능(AI) 중심의 전환, 즉 AX(AI Transformation)로의 진화가 본격화되고 있다. 과거에는 디지털 트윈(DT)의 실체나 도입 효과에 대한 회의적 시각도 존재했지만, 최근 다양한 기업들이 실제 도입 성과를 통해 그 가능성을 입증하고 있다. 특히 대용량 데이터를 기반으로 실시간 운영과 예측까지 구현하는 DT 기술이 주목받는 가운데, 기존 상용 시스템의 한계를 뛰어넘는 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’가 새롭게 부상하고 있다. PINOKIO는 시뮬레이션, DT, AI를 통합한 플랫폼으로 제조 현장의 스마트화를 실현하고 있으며, AI 기반 의사결정과 고도화된 시뮬레이션을 통해 AX 시대의 핵심 도구로 자리매김하고 있다. 차세대 물류 DT 플랫폼 ‘PINOKIO’ 차세대 물류 디지털 트윈 솔루션 ‘PINOKIO’는 최신 기술 흐름을 반영해 탄생한 솔루션으로, 기존 상용 시스템의 한계를 극복하고 제조 산업의 스마트화를 가속화하는 데 최적화된 해답을 제시한다. 기술 대전환의 시대에 기존 전통 DX 솔루션 기업들이 3D 모델링과 시뮬레이션 등 가장 낮은 단계의 디지
이번 호에서는 EtherNet/IP의 측정 방식, 구성 변화, 성능 측정 조건, 패킷 통신의 대역폭에 대해 설명하고, 컨트롤러 간 5G 전송 평가를 통해 얻은 EtherNet/IP 측정 결과와 각 조건에서의 지연 시간 측정 결과를 소개하고자 한다. 또한 5G 전송을 기반으로 한 CIP 안전성 평가 시스템의 구성에 대해서도 함께 다룬다. 5G 네트워크상에서 EtherNet/IP 통신 측정 구성과 조건 EtherNet/IP를 5G 환경에서 구현하기 위한 다양한 통신 구성 방식(Type I부터 Type VIII까지)은 그림 1에 제시되어 있다. 본 측정의 목적은 각 통신 방식에 따라 발생하는 성능 차이를 분석하기 위함이며, 측정 조건은 다음과 같이 설정되었다. 우선, 주요 측정 항목은 패킷 손실률과 통신 지연 시간(latency)이며, 이는 통신 성능을 나타내는 핵심 지표로서 모든 조건에서 공통적으로 수집되었다. 통신 모드는 VPN 사용(w/VPN)과 VPN 미사용(w/o VPN)의 두 가지로 나뉘며, 특히 멀티캐스트 통신은 VPN 환경에서만 가능하기 때문에 w/VPN 설정이 필수였다. 유니캐스트 통신의 경우에는 VPN 사용 여부에 따라 모두 측정이 이루어졌다.
자동차 산업을 둘러싼 환경은 최근 몇 년간 격변의 시기를 겪고 있으며 ‘100년에 한 번의 변혁기’라고도 불린다. 앞으로 전동화가 추진됨에 따라 내연기관 부품 생산은 계속 감소해 갈 것이며, 가까운 미래에 부품 보급이 이루어지지 않을 것으로 생각되기도 한다. 한편, IT 기술의 발전에 따라 제조업의 스마트 매뉴팩처링은 나날이 진행되고 있으며, 적층 제조(AM)의 활용은 그 좋은 예라고 할 수 있다. 이 글에서는 AM을 적용한 금형 없는 부품 제조의 한 예를 소개한다. 배경 1. 시작 탄생은 1769년, 프랑스의 군사 기술자였던 Nicolas-Joseph Cugnot씨가 발명한 증기로 움직이는 삼륜차가 세계 최초의 자동차라고 알려져 있다. 1886년에는 현대에서도 주류가 되는 가솔린 엔진을 삼륜 마차에 탑재한 자동차가 독일의 Gottlieb Wilhelm Daimler씨와 Karl Friedrich Benz씨에 의해 개발됐다. 이로 인해 기존에는 말 등이 담당하던 이동에 필요한 동력원의 역할은 서서히 내연기관으로 대체됐다. 당시의 자동차는 한 대씩 수작업으로 제작되고 있었는데, 1908년 미국의 Henry Ford씨가 저렴한 T형 포드를 발표하고 1913년에는
철강 플랜트는 여러 종류의 많은 기계 및 전기 설비와 계측·제어 시스템으로 구성되어 있으며, 원료에서 제품까지 다양한 공정이 연속적으로 이루어지는 대표적인 대규모 플랜트이다. 이 글에서는 철강 플랜트, 구체적으로는 열간 압연 라인·냉간 압연 라인 등의 압연 라인을 대상으로 스마트 매뉴팩처링에 기여하는 플랜트의 감시·진단 시스템과 적용 사례를 소개한다. 먼저, 철강 압연 라인에서 스마트 매뉴팩처링을 실현하는 시스템 개념을 설명한다. 다음으로 그곳에 배치되는 감시·진단 기능의 요건을 정의하고, 마지막으로 이러한 개념과 시스템 구성 위에 구현되는 감시·진단의 사례를 소개한다. 데이터 이활용 시스템 스마트 매뉴팩처링은 디지털 기술을 매개로 한 데이터를 활용해 제조의 전체 프로세스에서 다양한 의사 결정과 제어를 가속화하는 대응이다. 철강 플랜트는 오랜 발전 과정에서 생산 계획에서부터 제조 라인까지의 시스템 구성, 기능 배치 및 데이터․정보의 흐름이 최적화되어 왔다. 특히 철강 압연 라인은 일찍부터 감시 제어의 디지털화가 진행되어 정상 시의 제조 프로세스는 거의 자동화되어 있다. 이처럼 고도 자동화를 실현하고 있는 시스템 체계에서 스마트 매뉴팩처링을 추진하기 위해서는
한국과학기술원(KAIST)은 전기·전자공학부 명현 교수 연구팀의 ‘어반 로보틱스 랩’(Team Urban Robotics Lab)이 최근 미국 애틀랜타에서 열린 권위 있는 학술 대회인 ‘2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학술대회’(ICRA)의 NSS 챌린지에서 우승했다고 30일 밝혔다. NSS 챌린지는 ICRA에서 가장 저명한 챌린지 중 하나로 건설·산업 환경 등 분야에서 다양한 시간대에 수집된 라이다(LiDAR·자율주행 동체의 눈 역할을 하는 핵심 센서) 스캔 데이터를 얼마나 정확하게 정합할 수 있는지를 중심으로 평가한다. 어반 로보틱스 랩팀은 사전 연결 정보 없이도 다수의 라이다 스캔을 강건하게 정합할 수 있는 위치 추정·지도작성 기술인 ‘다중 정합 프레임워크’를 개발해 중국 서북 이공대(2위), 대만국립대학교(3위)를 큰 점수 차이로 제치고 1위를 차지했다. 라이다 스캔 정합 기술은 자율주행차, 자율로봇, 자율보행 시스템, 자율비행체, 자율운항 등 다양한 자율 시스템의 핵심 요소다. 명현 교수는 “복잡한 환경 속에서도 서로 다른 스캔 사이의 상대 위치를 정밀하게 추정하는 성능을 극대화함으로써 학문적 가치와 산업적 응용 가능성을 입증했다”고 말했다.
UNIST가 기상청이 주관하는 대형 국가연구사업을 수주하며, AI 기반 기후재난 대응 기술 개발에 본격 나선다. 이번 사업은 총 385억 원 규모로 기후위기 대응을 위한 국가 차원의 기후예측 시스템과 AI 융합 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 사업은 2025년부터 2031년까지 7년간 진행되며 연구책임자는 지구환경도시건설공학과 소속 이명인, 차동현, 임정호 교수다. 이명인 교수는 ‘기후위기 대응 국가기후예측 시스템 개발’ 사업의 총괄 책임을 맡아 141억 원 규모의 연구를 진행한다. 이 교수는 한반도와 동아시아의 기후 특성에 맞춘 독자적인 예측시스템을 구축해 1개월에서 최대 10년에 이르는 기후 예측 정보를 생성할 예정이다. 그는 “기후 변화가 빠르게 진행되는 현 시점에서 지역 특화형 고정밀 예측이 매우 중요하다”고 설명했다. 동일 사업에 참여하는 차동현 교수는 121억 원 규모의 수요자 맞춤형 기후정보 서비스 체계 구축을 주도한다. AI 기반 기술을 적용해 기후정보의 해상도와 정확도를 개선하고 이를 보건, 에너지, 관광 등 분야별로 맞춤형으로 제공하는 체계를 마련할 계획이다. 차 교수는 “정밀화된 기후정보는 재난 대응뿐 아니라 산업 분야의 효율성 향상에
국내 연구진이 유기물 없이도 안정적으로 빛의 방향성 정보를 구분할 수 있는 반도체 소재를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST) 신소재공학과 염지현 교수 연구팀은 셀레늄(Se)의 카이랄성(거울에 비출 때 대칭이지만 서로 겹치지 않는 ‘거울상 이성질’) 구조를 이용해 좌우회전 빛을 구분할 수 있는 ‘원형편광’(CPL) 검출 반도체 소재를 개발했다고 28일 밝혔다. 빛은 파장, 진폭, 위상뿐 아니라 편광이라는 또 하나의 물리적 특성을 갖는다. 광소자가 다양한 신호를 받아들이기 위해서는 빛의 편광까지 인식하는 기능이 필요하다. 그중에서도 원형편광은 빛의 전기장이 시계 방향 또는 반시계 방향으로 회전하는 고차원적인 빛의 상태로, 양자 정보·스핀 광학·광 기반 암 진단 등 차세대 광소자 분야 핵심 기술이다. 원형편광을 감지하기 위해 유기 고분자나 하이브리드 페로브스카이트(부도체·반도체·도체의 성질은 물론 초전도 현상까지 갖는 산화물) 소자를 활용한 센서가 개발되고 있지만, 습도나 자외선에 쉽게 분해되는 등 안정성이 떨어지는 문제가 있다. 연구팀은 좌우 회전 방향이 다른 빛의 방향에 대해 선택적으로 반응할 수 있는 카이랄성 소재에 주목했다. 무기 소재인 셀레늄은 고유의
인공지능 분야에서 지식 체계나 데이터베이스를 그래프로 저장하고 활용하는 사례가 급증하지만, 일반적으로 복잡도가 높은 그래프 연산은 GPU 메모리의 제한으로 인해 매우 작은 규모의 그래프 등 비교적 단순한 연산만 처리할 수 있다는 한계가 있다. KAIST 연구진이 25대의 컴퓨터로 2000초가 걸리던 연산을 한 대의 GPU 컴퓨터로 처리할 수 있는 세계 최고 성능의 연산 프레임워크를 개발하는데 성공했다. KAIST는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 한정된 크기의 메모리를 지닌 GPU를 이용해 1조 간선 규모의 초대규모 그래프에 대해 다양한 연산을 고속으로 처리할 수 있는 스케줄러 및 메모리 관리 기술들을 갖춘 일반 연산 프레임워크(일명 GFlux, 지플럭스)를 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀이 개발한 지플럭스 프레임워크는 그래프 연산을 GPU에 최적화된 단위 작업인 ‘지테스크(GTask)’로 나누고, 이를 효율적으로 GPU에 배분 및 처리하는 특수한 스케줄링 기법을 핵심 기술로 한다. 그래프를 GPU 처리에 최적화된 자체 개발 압축 포맷인 HGF로 변환해 SSD와 같은 저장장치에 저장 및 관리한다. 기존 표준 포맷인 CSR로 저장할 경우 1조 간선 규모의 그래
인하대학교는 최근 이근형 화학·화학공학융합학과 교수 연구팀이 고성능 신축형 슈퍼커패시터를 개발했다고 27일 밝혔다. 인하대 이근형 화학·화학공학융합학과 교수 연구팀은 한양대 ERICA 유원철 교수팀과 이같은 성과를 달성했다. 슈퍼커패시터는 빠른 충전과 방전이 가능해 순간적으로 높은 전력을 요구하는 전자기기에 적합한 에너지 저장 장치이다. 하지만 에너지 저장용량이 낮고, 잘 휘어지지 않아 웨어러블 기기에 적용하기 어려웠다. 공동 연구팀은 고무처럼 유연한 이온젤 전해질에 전기화학 반응이 가능한 특수 유기물질을 첨가해 고무밴드처럼 늘었다 줄어도 안정적으로 에너지를 저장할 수 있게 했다. 또한 일반적으로 사용하는 전극이 아닌 전해질에 직접 반응물질(레독스 분자)을 넣는 새로운 방식을 사용해 슈퍼커패시터의 에너지 저장용량을 높였다. 이러한 접근법은 복잡한 전극 설계 없이도 에너지 용량을 획기적으로 늘릴 수 있고, 제조가 간편할 뿐 아니라 성능도 우수해 웨어러블 전자기기, 스마트 의류, 인공피부 등 미래형 기기의 핵심 부품으로 활용될 수 있다. 이근형 인하대 화학·화학공학융합학과 교수는 “몸의 움직임에 따라 자유롭게 늘어날 수 있는 차세대 전해질 소재와 소자를 구현했다
한국과학기술원(KAIST) 디지털바이오헬스AI연구센터는 질병을 스스로 판단해 신약을 발굴하는 인공지능(AI) 기술과 플랫폼 개발에 나선다고 23일 밝혔다. 과학기술정보통신부의 ‘AI 최고급 신진연구자 지원사업’의 일환으로 2030년 12월까지 115억 원을 들여 바이오·의료 분야에 특화된 한국형 챗GPT 플랫폼을 개발한다는 목표다. 구체적으로 다양한 의료 지식체계를 통합해 진단과 치료의 정밀성과 신뢰성을 높이는 고성능 추론 모델 구축, 기호 기반 추론과 신경망 모델을 효율적으로 결합한 융합형 추론 플랫폼 개발, ‘셀 온톨로지’(cell ontology) 기반의 신약 개발·바이오마커 발굴 AI 기술 확보 등을 추진한다. 삼성서울병원, 네이버클라우드, 신약 개발 기업 히츠 등과 협력해 의료 지식체계를 활용한 임상 진단 AI 구축, 신약 개발을 위한 AI 기반 분자 타깃 탐색, 지식 확장이 가능한 AI 추론 플랫폼의 상용화까지 실현하는 것을 목표로 한다. 예종철 디지털바이오헬스AI연구센터장은 “AI 추론 모델 개발 경쟁이 본격화되는 시점에서 KAIST가 바이오·의료 분야에 특화된 AI 기술 개발을 이끌게 돼 영광”이라고 소감을 밝혔다. 헬로티 이창현 기자 |
전류없이 자석으로 정보 전달이 가능한 마그논(스핀파)으로 처리하는 마그논 홀 효과는 지금까지 2차원 평면에서만 가능하다고 알려져 있다. 그런데 그 한계를 뛰어넘는다면 어떨까? 마그논이 3차원 공간에서 활용가능하다면 입체적 회로 등 자유로운 설계부터 인간의 뇌 정보와 같이 차세대 뉴로모픽(뇌 모사형) 연산 구조 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. KAIST와 국제공동연구진은 기존에 마그논 개념을 뛰어넘어 3차원 공간에서도 자유롭고 복잡하게 움직일 수 있다는 3차원 마그논 홀 효과를 세계 최초로 예측했다. KAIST는 물리학과 김세권 교수가 독일 마인츠 대학의 리카르도 자르주엘라 박사와 공동연구를 통해 복잡한 자석 구조(쩔쩔맴 자성체, topologically textured frustrated magnets) 내에서 마그논(스핀파)과 솔리톤(스핀들의 소용돌이)의 상호작용이 단순하지 않고 복잡하게 설명된다는 사실을 세계 최초로 밝혀냈다고 22일 밝혔다. 전자의 움직임처럼 정보를 전달할 수 있는 마그논은 전류를 쓰지 않고 정보를 전달해 열이 나지 않는 차세대 정보 처리 기술로 주목받고 있다. 지금까지의 마그논 연구는 스핀들이 한 방향으로 가지런히 정렬된 단순한
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 정동영 교수 연구팀이 수전해 장치의 촉매 수명을 예측할 수 있는 평가 지표를 처음으로 개발했다고 21일 밝혔다. 수전해 장치는 물을 전기분해 해 수소를 분리하는 장치이다. 태양력·풍력 등 재생에너지를 활용해 수전해 방식으로 만들어내는 그린 수소는 생산 과정에서 탄소를 배출하지 않아 청정 연료로 불린다. 다만 간헐성과 불안정성이 높은 재생에너지 특성상 발전량이 불규칙해 수전해 장치의 부하 변동이 잦고 정지 상태가 빈번하게 일어난다는 한계가 있다. 촉매 수명 평가를 통해 안정성을 높이려는 연구가 시도되고 있지만, 실제 운전 환경을 충분히 반영하지 못했다. 연구팀은 재생에너지 연계 수전해 시스템의 실질적인 운전 환경을 반영하기 위해 고부하와 저부하가 반복되는 조건을 설정, 시스템 정지·저부하 구간에서 발생하는 촉매 열화(성능 저하) 현상을 규명했다. 이어 수전해 장비가 반복적으로 작동·정지하는 과정에서 일어나는 열화 정도를 정량적으로 평가할 수 있는 지표인 ‘운영 안정성 지수’를 제안했다. 이 지수가 100%면 부하 변동 중에도 촉매가 전혀 손상되지 않는다는 뜻이고, 99%면 매번 시스템이 꺼질 때마다 1%씩 촉매가 손상
광주과학기술원(GIST)은 20일 기존 백금 촉매보다 우수한 차세대 연료전지용 촉매를 개발했다고 밝혔다. 광주과학기술원 화학과 임현섭 교수와 한국에너지공과대학교(KENTECH) 홍종욱 교수 공동 연구팀은 서로 다른 결정상들이 함께 존재할 때 발생하는 시너지 효과에 주목해 고성능·고내구성 촉매 설계의 새로운 방향을 제시했다. 연구팀은 팔라듐과 셀레늄을 결합한 화합물인 팔라듐 셀레나이드(Pd-Se) 기반의 혼합상 나노구조체를 이용해 여러 결정상이 함께 존재하는 구조를 만들었다. 연구팀은 혼합상 구조가 전자 구조 상호작용을 통해 산소 환원반응 속도를 높이고 에너지 손실은 줄인다고 밝혔다. 섭씨 1000도에서 합성된 팔라듐 셀레나이드 촉매는 산소 환원반응의 반응 전압이 0.931V로, 상용화된 백금 기반 촉매보다 높아 동일 조건에서 산소가 더 적은 에너지로 환원될 수 있음을 입증했다. 내구성 테스트를 2만회 실시한 결과 역시 전압 변화가 7㎷에 그친 것으로 나타났다. 연구팀은 팔라듐이 산소 분자의 초기 흡착을 돕고 Pd17Se15이 반응 초기 중간체를 안정화해 반응이 끊기지 않도록 하며 Pd4Se는 후속 단계의 중간체를 안정적으로 흡착해 전체 반응 속도를 높이는 역
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