과제 : 안정성 확보 및 파손 예방 반도체 제조 공정에서 웨이퍼 카세트의 적재 및 하역 작업 시, 작업의 안정성은 핵심적인 요소다. 공기 중 입자에 의한 실리콘 웨이퍼의 손상은 반드시 방지해야 하며, 이는 제조 품질 확보를 위해 사람보다 로봇을 선호하는 주요 이유이기도 하다. 이러한 배경에서 한화로보틱스가 제공하는 AGV(무인 운반 차량)는 창고 내에서 웨이퍼 카세트를 안전하게 운반하는 역할을 수행하고 있다. 운반 과정에서 진동으로 인한 섬세한 소재 손상이 발생하지 않아야 하며, 통신 지연이나 데이터 손실로 인한 모터 제어 장애가 발생해서는 안 된다. 한화로보틱스가 과거에 설치했던 저가형 솔루션은 고객사의 기대를 완전히 충족하지 못했다. 당시 사용한 프로토콜 컨버터는 단순한 게이트웨이 기능만을 제공했으며, 마스터 기능은 지원하지 않았다. 이에 따라, 한화로보틱스는 고객의 요구를 만족시킬 수 있는 더 높은 통신 용량과 성능을 갖춘 게이트웨이를 찾고 있었다. 솔루션 : 힐셔 netHOST 마스터 게이트웨이와의 즉각적인 통신 한화로보틱스 AGV 개발팀은 문제가 반복되자 기존 게이트웨이의 대안을 모색하기 시작했다. 가장 큰 문제는 무려 5년에 걸친 소프트웨어 구축
3D 비전 기술의 선도 기업 Pickit 3D가 새로운 소프트웨어 버전인 ‘Pickit 3.5’를 공식 발표하며, 로봇 비전 기반 자동화 시장에 또 한 번의 전환점을 제시했다. 이번 3.5 버전은 고해상도 3D 비전 카메라의 대거 추가와 더불어, 생산성과 신뢰성을 동시에 강화하는 다양한 기능 향상을 담고 있다. 특히, 새롭게 선보인 고화질 카메라는 3D 로봇 비전 자동화의 한계를 다시 한 번 뛰어넘는 계기를 마련했다. 고해상도 3D 비전-새롭게 확장된 6종 카메라 라인업 Pickit 3.5의 가장 큰 특징은 총 6종의 고해상도 카메라 출시다. 구조광 및 레이저 기반 기술을 적용한 이 카메라들은 다양한 산업의 정밀한 요구사항을 충족할 수 있도록 설계되었다. · 작거나 반사도가 높은 부품 감지 (빈 박스 내부 포함) · 대형 부품 및 유로 팔레트(EPAL) 크기 표면의 고정밀 스캔 · 최대 3배까지 확장된 넓은 시야각(Field of View) · 정밀한 포인트 클라우드(Point Cloud)를 통한 세밀한 물체 인식 · 고정밀 기반의 뛰어난 감지 성능 제공 특히 레이저 기술을 적용한 고해상도 카메라는 단순한 물체 감지를 넘어, 자동차 차체에 존재하는 수백 개의
한국과학기술원(KAIST)은 백금 사용량을 100분의 1로 줄인 프로필렌 생산용 촉매를 개발했다고 12일 밝혔다. 프로필렌은 플라스틱, 섬유, 자동차 부품, 전자제품 등에 쓰이는 석유화학 산업의 핵심 원료다. 프로판에서 수소를 떼어내는 프로판 탈수소화 공정을 통해 생산할 수 있는데, 이 공정에는 백금 촉매가 널리 쓰인다. 백금은 수소를 제거하는 데 효과적이지만 가격이 비싸고 반복적으로 사용 시 성능이 떨어지는 단점이 있다. 최민기 교수 연구팀은 값싼 금속 갈륨(Ga)과 알루미나(Al2O3)를 바탕으로 백금을 극소량(100ppm)만 사용한 촉매를 개발했다. 갈륨은 프로판의 탄소-수소 결합을 활성화해 수소를 떼어내는 역할을 하며, 백금은 촉매 표면의 수소 원자를 수소 기체로 전환해 표면에서 제거하는 역할을 하는데 둘의 이상적인 조성 비율을 설계해 백금 사용량을 획기적으로 줄였다. 또 세륨(Ce)을 소량 첨가, 기존 백금 촉매의 약점이었던 반복 사용에 의한 백금 입자의 뭉침을 억제함으로써 성능 저하 문제를 해결했다. 20차례 이상의 반응과 재생을 반복한 뒤에도 성능이 안정적으로 유지됐다. 최민기 교수는 “백금 사용량을 기존(1만ppm)의 100분의 1 수준으로 줄
인공지능에게 한 유형의 데이터만 가르쳐서, 다른 유형의 데이터 학습을 촉진 시킬 수 있는 학습 방식이 개발됐다. 서로 다른 유형의 데이터 학습에서 꼭 필요하다고 여겨지던 데이터 정렬 작업 없이도 학습이 가능해져 데이터셋 구축 비용 등을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 윤성환 교수팀은 데이터 정렬과 매칭 없이 하나의 데이터 유형만으로 다른 유형의 모델 학습을 촉진 시킬 수 있는 AI 멀티모달 학습 기술을 개발했다고 7일 밝혔다. 멀티모달 학습은 오디오, 이미지, 텍스트와 같이 서로 다른 데이터 모달리티를 결합해 통합적으로 이해하고 처리하는 학습법이다. 멀티 모달 학습을 위해서는 다양한 모달리티 데이터를 정렬하고 이에 대해 쌍을 이루는 라벨링 과정이 필요해 많은 시간과 비용이 소모된다. 또 명확히 짝지어진 데이터가 부족하면 성능이 저하되기까지 했다. 연구팀이 제안한 학습법은 짝지어지지 않은 데이터로도 멀티 모달 학습이 가능하다. 음성과 인간 표정을 함께 분석해 감정을 이해하는 AI 비서나, CT 영상과 진료 기록을 의사처럼 결합해 진단하는 의료AI 구축에 들어가는 비용과 시간을 절감할 수 있다. 연구팀은 텍스트 모델이 이미지 모델 학습
세상에 없는 기술을 제안하라는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업으로 시작된 ‘자석으로 양자컴퓨팅 기술을 개발한다’는 아이디어가 현실로 실현됐다. KAIST와 국제공동 연구진은 ‘자기 성질을 가진 물질(자성체)’을 활용해 양자컴퓨팅의 핵심 기술을 세계 최초로 실증하는데 성공했다. KAIST 물리학과 김갑진 교수 연구팀은 미국 아르곤 국립 연구소, 일리노이대 어바나-샴페인(UIUC)와 공동연구를 통해 ‘광자-마그논 하이브리드 칩’을 개발해 자성체에서 다중 펄스 간섭 현상을 실시간으로 구현하는 데 세계 최초로 성공했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 ‘빛’과 ‘자석 내부의 진동(마그논)’이 함께 작동하는 특수한 칩을 개발해 멀리 떨어진 자석 사이에서 신호(위상 정보)를 전송하고, 여러 개의 신호가 서로 간섭하는 현상을 실시간으로 관측하고 조절하는 데 성공했다. 이는 자석이 양자 연산의 핵심 부품으로 활용될 수 있다는 것을 보여준 세계 최초의 실험으로, 자성체 기반 양자컴퓨팅 플랫폼 개발의 중요한 전환점이 될 것으로 기대된다. 자석의 N극과 S극은 원자 내부에 존재하는 전자의 스핀(spin)에서 나오게 되는데, 여러 원자가 모였을 때 나타나는 스핀들의 집단적인 진동 상태를
KAIST 연구진이 세계 최초로 광학적 카이랄성과 자성의 융합 특성을 동시에 갖춘 ‘카이럴 자성 양자점’을 개발했다. 연구팀은 이를 활용해 사람의 뇌처럼 정보를 보고 판단하고 저장하며 초기화할 수 있는 기능을 단일 소자에 집약해 고성능 AI 하드웨어의 새로운 패러다임을 제시했다. KAIST는 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 빛에 의해 비대칭 반응하는 카이랄성과 자성을 동시에 갖는 특수 나노입자인 양자점(CFQD)을 세계 최초로 개발하고, 저전력 인간 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공지능 뉴로모픽 소자(ChiropS)까지 성공적으로 구현했다고 25일 밝혔다. 신소재공학과 염지현 교수 연구팀이 개발한 카이랄 양자점을 활용한 광 시냅스 트랜지스터는 편광 구분, 멀티 파장 인식, 전기 소거 등 다양한 기능을 단일 소자에 집약한 고속·고지능·저전력 AI 시스템 구현의 핵심 기술로 향후 광 암호화, 보안 통신, 양자 정보처리에도 활용될 수 있다. 이번에 개발된 카이랄 자성 양자점은 은황화물(Ag2S) 기반의 무기 나노입자에 카이랄 유기물인 L-또는 D-시스테인을 도입해 합성한 것으로 빛의 편광 방향(원형 편광)에 따라 서로 다르게 반응하는 특성을 지닌다. 특히 40
경희대학교 웨어러블융합전자연구소 유재수 교수 연구팀이 중국 양저우대학교 연구팀과 공동연구를 진행해 나트륨 이온 배터리의 핵심 부품인 전극과 전해질을 새롭게 설계해 더 긴 시간, 빠르게 작동할 수 있는 기술을 개발했다. 이번 연구는 에너지 소재 분야의 세계적인 학술지 ‘Advanced Energy Materials’ 4월호에 게재됐다. 전기차를 비롯해 스마트폰, 노트북 등 최신 전자제품에는 대부분 리튬 이온 배터리가 사용된다. 작고 가벼우면서도 에너지를 많이 저장할 수 있기 때문이다. 하지만 리튬의 제한적인 매장량과 높은 가격으로 나트륨 이온 배터리로 대체하고자 하는 시도가 이뤄지고 있다. 나트륨은 매장량이 풍부하고 저렴해 비용 부담이 적고 자원 확보에도 용이하기 때문이다. 그러나 나트륨 이온 배터리는 이온 반응 속도가 느리고 계면 반응성이 감소해 충·방전 과정에서 성능이 빠르게 저하된다. 유재수 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 전극구조를 계면 일함수 차이가 큰 이종구조(M/-(OH)x)로 제작했다. 전극 내부에 강한 내부전계를 유도해 전하의 재분배를 촉진하고 전자의 이동을 빠르게 만들어 계면 반응성을 높였다. 또한 연구팀은 이온 전달을 촉진시키기
테스트 환경 구축 일반적인 EtherNet/IP 기반 모션 제어 드라이버 사용 사례를 재현하기 위한 테스트 환경의 고수준 아키텍처가 그림 1에 나타나 있다. EtherNet/IP와 프라이빗 5G 네트워크의 통합을 평가하기 위한 테스트 환경에는 EtherNet/IP 슬레이브 스택을 포함한 STM32 평가 보드와 연결된 I/O 장치가 포함되었다. 이 실험의 목표는 I/O 장치를 EtherNet/IP 마스터를 갖춘 PC 기반 호스트 시스템과 연결하는 것이었다. 이 두 시스템 간의 물리적 계층은 5G 모뎀을 통합하여 구현되었다. 이 시스템에서는 SPI(직렬 주변기기 인터페이스) 통신이 사용되었다. 해당 설정을 반영하는 OSI 아키텍처는 아래에 제시되었으며, 애플리케이션 및 세션 제어는 STM32 보드가 담당하고, 전송 계층에서는 SPI를 통한 UDP 프로토콜이 활용되었으며, 네트워크 및 물리 계층에서는 5G 모뎀이 사용되었다. 이 설정이 이더넷 표준을 준수하는지 확인하기 위해 OSI 계층과의 매핑이 그림 2에 나타나 있다. 두 하드웨어 간의 SPI 통신 설정은 다음과 같다. · 클럭 속도 : 1MHz · 모드 : 풀 듀플렉스(Full Duplex) 미래의 연결된 공
건설업에서는 고령화에 따른 숙련 작업자의 감소, 타 업종에 비해 낮은 생산성, 높은 노동 재해 발생률이 문제로 지적되고 있다. 인력 절감, 생산성 및 안전성 향상의 문제를 근본적으로 해결하기 위해 차세대 건설 생산 시스템이 요구되고 있으며, 현재 진동롤러, 불도저 및 덤프트럭 등과 같은 건설기계의 자동화가 이루어지고 있다. 또한 건설 분야의 메이커뿐만 아니라 AI, 기계학습 및 VR 등과 같은 새로운 기술을 보유한 회사들이 참여해 다양한 원격화(무인화) 및 자동화 기술의 개발이 진행되고 있다. 우리는 2009년부터 건설기계의 자동화 기술을 핵심으로 한 차세대 건설 생산 시스템(A4CSEL®; 쿼드 액셀)의 연구 개발을 진행하고 있다. 해당 시스템의 특징은 시공 상황에 따라 작업 계획을 사람이 담당하고, 시공 중에 정형화된 작업을 자동화 건설기계로 자동 시공하는 것이다(그림 1). 이 시스템에 의해 소수의 작업 감독자가 여러 대의 건설기계를 관리함으로써 건설 시공의 안전성 및 생산성 향상이 기대된다. 더욱이 자동화가 진전된 시공 시스템을 창출하기 위해서는 연구 개발의 과제를 명확히 하고, 과제를 해결하는 기술을 개발해 자동화 시공 시스템의 설계론을 확립할 필요
미국 라스베가스에서 매년 열리는 세계 최대 규모의 최신 테크놀로지 전시회 CES에서 각 기업이 발표한 스마트 제조에 관한 내용을 소개한다. 각 기업이 스마트 제조에서 중요한 요소로 제시하는 내용을 살펴보고, 과거 CES 강연에서 어필한 포인트의 변화를 확인한다. 또한 필자는 일본 내각부의 ‘우리나라가 전략적으로 육성해야 할 안전·안심의 확보에 관한 중요 기술 등의 검토 업무(싱크탱크 기능의 시행 사업)’에 참여한 경험을 바탕으로 CES의 배경에 있는 미국의 과학 기술 정책의 변천을 확인하고, 미국이 현재 인식하고 있는 과제와 앞으로 창출하고자 하는 신산업 분야를 소개한다. 마지막으로 신산업 분야에서 일본이 취해야 할 전략에 대한 시사점으로서, 일본의 연구 기관이 제안하는 미래의 스마트 제조에 대한 과제와 대응책을 소개한다. CES의 개요 CES는 매년 미국 라스베가스에서 열리는 세계 최대 규모의 최신 테크놀로지 전시회이다. 2024년의 참가 인원은 138,789명으로, 그중 약 40%가 해외에서 왔으며 161개의 국가·지역에서 참가했다. 필자는 2017년부터 참가하고 있으며, 이번으로 8회째가 되기 때문에 계속적인 시점에서 CES의 내용을 전하고자 한다. C
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 인공지능(AI)을 이용해 자연에 존재하지 않는 새로운 효소를 설계할 수 있는 가능성을 제안했다고 17일 밝혔다. 효소는 세포 내에서 일어나는 생화학적 반응을 촉매하는 단백질이다. 새로운 효소의 기능 규명은 미생물 세포공장(세포의 유전자를 조작해 화합물을 대량으로 만드는 미생물 기반 생산시스템)을 구축하기 위한 핵심 과제다. 연구팀은 합성곱 신경망, 순환 신경망, 그래프 신경망, 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델 등 다양한 AI 기법이 효소 기능 예측 연구에 활용된 사례를 정리하고, 이들 기술이 단백질 서열에서 어떻게 의미 있는 정보를 추출하고 예측 성능을 극대화하는지 분석했다. 딥러닝 기술을 활용해 단순한 아미노산 서열 유사성 분석을 넘어 구조적·진화적 정보 등 서열에 내재된 효소의 촉매 기능과 관련된 중요한 특성을 자동으로 추출할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 특히 생성형 AI 모델 발전을 토대로 기존의 효소 기능 예측을 넘어 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능을 가진 효소를 생성하는 기술이 미래 연구 방향이 될 것으로 제시했다. 이상엽 KAIST 교수는 “AI 기반 효소 예측·설계 기술
인하대학교는 최근 양윤정 생명공학과 교수 연구팀이 열 안정성과 촉매 효율을 높인 새로운 플라스틱 분해 효소를 개발했다고 15일 밝혔다. 식물 감염 병원균은 큐티나아제(cutinase)라는 효소를 이용해 식물벽의 주성분인 큐틴을 분해하는 방식으로 식물 조직 안에 침투한다. 연구팀은 이 같은 침투기작을 착안해 큐틴 분해 단백질(효소)을 플라스틱 분해에 적용시켰다. 식물벽을 분해하는 곰팡이(Thielavia terrestris)에서 추출한 큐티나아제의 유전서열을 변형해 열 안정성과 낮은 pH(수소 이온 농도 지수) 내성을 갖도록 개량했다. 개량한 효소는 70°C에서 80% 이상의 활성을 유지하고 상온에서도 폴리카프로락톤(PCL) 필름을 2시간 안에 절반 이상 분해하고 24시간 안에는 완전 분해하는 효과를 보여줬다. 양윤정 인하대 생명공학과 교수는 “이번 연구는 지속 가능한 플라스틱 처리를 위한 친환경적인 대안을 제시하는 데 기여할 것”이라며 “플라스틱 분해 효소 변이체에 대한 산업적 공정 적용 가능성을 확대하는 계기가 될 것으로 기대한다”고 말했다. 연구팀의 이번 성과가 담긴 논문은 국제 저명 학술지인 ‘ACS Sustainable Chemistry & E
레이저 보호·광학 센서·AI 연산에 활용 기대… 국제 저널 게재 및 특허 출원 완료 한국전자통신연구원(ETRI)이 그래핀을 활용한 광경화 투명필름 개발에 성공했다. 이번 성과는 그래핀의 산업적 활용 가능성을 넓히는 신소재 기술 확보로 향후 레이저 보호 장치, 광학 센서, 인공지능 광소재 등 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다. 연구진은 그래핀을 안정적으로 분산시켜 투명 필름으로 구현하는 기술을 개발했다. 해당 필름은 빛의 세기에 따라 투명도가 달라지는 광학 비선형 특성을 가지며 이에 따라 강한 빛을 차단하는 기능으로 광학 보호용 필름에 활용이 가능하다. 그래핀은 기계적 강도와 전기전도성이 뛰어난 소재지만 산업 현장에서 안정적으로 분산시키기 어려워 활용에 제약이 있었다. 기존에는 분산제로 문제를 해결했으나 이 방식은 그래핀의 고유한 성질을 손상시킬 가능성이 있었다. ETRI는 별도의 화학적 분산제를 사용하지 않고도 그래핀을 고분자 내에 균일하게 분산시킬 수 있는 ‘그래핀 분산 광경화 콜로이드 조성물’을 개발했다. 이 기술을 바탕으로 안정적인 그래핀 분산 필름 및 성형체를 간편하게 제조할 수 있게 됐다. 조성물은 1년 이상 침전 없이 보관이 가능하며 자외선을
인공지능 시대가 도래하면서 방대한 영상 데이터를 빠르고 효율적으로 처리해 의미 있는 정보를 도출하는 머신비전(Machine Vision, 이미지 인식) 기술의 중요성이 커지고 있다. 머신비전 기술은 자율주행 자동차, 의료 영상 분석, 휴머노이드 로봇 등 첨단 산업 분야에 활용되며, 더 빠르고 정확한 머신비전 기술이 핵심 경쟁력으로 분류된다. 이런 흐름 속에서 경희대학교 신소재공학과 강성준 교수 연구팀이 인간의 시냅스(Synapse)를 모사한 광 뉴로모픽(Neuromorphic) 소자를 개발해 머신비전 기술을 한 단계 발전시켰다. 이번 연구 결과는 학문적 우수성을 인정받아 나노 분야의 세계적인 학술지 ‘ACS Nano(IF=15.8)’의 4월 표지 논문으로 선정됐다. 시냅스는 뇌 속에서 신경세포를 연결하며 정보를 전달하고 기억하는 핵심 구조다. 연구팀은 인간의 뇌 구조와 동작 방식을 모사한 광 뉴로모픽 소자를 개발했다. 이 소자는 빛(광신호)을 수집함과 동시에 저장·분석할 수 있어 기존 이미지 처리 기법보다 훨씬 빠르고 정확한 인식 성능을 보였다. 광센서, 메모리 등 복잡한 구성요소를 포함한 기존의 인공지능 기반 이미지 처리 장치와 달리 산화물 반도체를 활용해
한국전자통신연구원(ETRI)이 안리쓰(Anritsu)의 벡터 네트워크 분석기(VNA) ‘MS46122B’를 활용한 ETRI 실내투과형 RIS(Reconfigurable Intelligent Surface, 재구성 지능형 표면) 기술 실험을 진행했다. 차세대 고주파 통신 기술로 주목받고 있는 RIS 기술 연구에 있어 정확하고 유연한 측정 환경이 핵심으로 떠오르고 있다. RIS는 고주파 신호의 실내 통과를 돕는 기술로, 특히 건물 유리창을 통한 밀리미터파(mmWave) 통신에서 발생하는 전파 감쇠 문제 해결에 큰 가능성을 보이고 있다. 특히 이번에 개발된 ETRI의 기술은 투명한 PET 필름 형태의 초소형 안테나 배열을 창호에 부착해 별도의 중계기 없이도 신호 투과율을 극대화할 수 있다는 점에서 주목을 받고 있다. ETRI가 공개한 실내 통신용 투명 RIS 기술 실험 장면에서는 안리쓰의 벡터 네트워크 분석기(VNA) MS46122B가 주요 계측 장비로 활용됐으며, 소형 장비에서의 고정밀 측정 성능을 입증했다. 실험에서는 안리쓰의 2-port VNA인 MS46122B를 이용해 RIS 필름을 부착한 유리와 일반 유리 간의 S-파라미터 및 투과 손실 비교 측정이 진행
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