생산 라인이 멈추는 것보다 더한 악몽은 없습니다. 모두의 시간과 돈을 낭비하게 되기 때문입니다. 예기치 않게 조업이 중단될 경우 제조업체는 평균적으로 시간당 26만 달러의 손실을 입습니다. 산업 자동화, 에지 컴퓨팅 및 AI 기반 애플리케이션이 지속적으로 확장됨에 따라, 이러한 손실 비용을 방지하기 위해 단일 기판 컴퓨터(SBC)의 신뢰성에 대한 요구가 점점 더 높아지고 있습니다. 산업용 SBC는 컴퓨터의 모든 필수 요소를 단일 기판에 담아 처리 능력과 연결성을 콤팩트한 크기로 구현하여 까다로운 산업 환경에 이상적입니다. 최근 진행된 화상 토론에서, Raspberry Pi, Gateworks, NXP Semiconductors 및 EDATEC의 전문가들과 함께 최신 임베디드 및 에지 컴퓨팅 시스템에서 산업용 SBC의 역할이 점점 더 중요해지고 있는 현상에 대해 자세히 알아보았습니다. SBC의 부상 산업 자동화와 에지 컴퓨팅의 성장과 함께 SBC의 사용이 급증하고 있습니다. 산업용 SBC는 소프트 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 및 머신 비전을 포함한 다양한 애플리케이션을 위한 유연하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다. SBC의 활용 범위는 단순히 공장 안
사이버 공격이 확산되는 상황에서 산업용 장비가 충분한 사이버 방어 역량을 갖추도록 하는 일은 매우 중요하다. 자원이 제한된 장치도 예외가 아니다. 공격자는 이런 장치에 보안 기능을 구현하기가 쉽지 않다는 점을 알고 있기 때문에, 오히려 이런 장치를 표적으로 삼을 수 있다. 그러나 CIP 보안 자원 제한 프로파일은 이러한 장치 부류를 위해 가볍지만 강인한 형태의 CIP Security 구현 방식을 정의하고 있다. 그럼에도 이러한 보안 기능을 추가하는 일은 여전히 간단하지 않을 수 있다. 이 문서는 자원 제약형 장치에 CIP 보안 자원 제한 프로파일을 적용할 때의 몇 가지 모범 사례를 제시한다. 사이버 공격이 빈도와 심각성 모두에서 증가하고 있다는 점은 잘 알려져 있다. IoT와 기타 장치의 연결성이 높아지면서 공격자는 더 이상 서버나 인터넷 웹사이트 같은 “전통적인” 표적에만 머물지 않는다. 실제로 장치가 공격받는 사례는 쉽게 찾을 수 있다. 가장 유명한 사례 중 하나는 미라이 봇넷(Mirai Botnet)이다. 이 공격에서는 악성코드를 이용해 카메라 같은 여러 IoT 장치를 제어하고, 이를 통해 분산 서비스 거부(DDoS) 공격을 수행했다. 또 다른 악명 높
휴머노이드 로봇의 시대가 도래했다. 우리가 이를 깨달을 수 있는 것은 대형 기술 기업들이 갑자기 틱톡 영상에 어울리는 로봇 춤이나 인간 파트너의 움직임을 흉내 내는 퍼포먼스 때문이 아니다. 그건 과대광고일 뿐이다. 휴머노이드 로봇이 현실에서 실제로 수행할 수 있는 능력은 그보다 훨씬 더 흥미롭다. 전 세계적으로 휴머노이드 로봇에 대한 관심이 솟구치는 이유는 AI 덕분에 처음으로 가능해진 로봇의 기술적 역량과, 기계가 아닌 인간을 위해 설계된 공간에서 자동화에 대한 기대 수요가 새롭게 조화를 이루었기 때문이다. 이 새로운 로봇들이 진정한 휴머노이드가 되기 위해서는 인간의 많은 특성을 공유해야 할 것이다. 물론 이는 로봇이 인간과 유사한 골격과 두 발로 걷는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 하지만 그뿐만이 아니다. 성공적인 휴머노이드 로봇은 인간처럼 행동해야 하고, 인간과 비슷한 촉각과 시각을 갖추어야 하며, 인간처럼 주변 환경을 돌아다닐 수 있어야 하고, 심지어 정서적 유대감을 형성할 수 있어야 한다. ams OSRAM의 디지털 포토닉스 기술이 중요한 역할을 수행하는 대목이 바로 여기, 휴머노이드 로봇에 인간의 감수성을 불어넣는 과정이다. 욜 그룹(Yole Gr
노르딕 세미컨덕터(Nordic Semiconductor)의 nRF54L15 태그는 초저전력 자산 태그와 블루투스(Bluetooth®) 트래커, ‘애플 파인드 마이(Apple Find My)’ 및 ‘구글 파인드 허브(Google Find Hub)’ 호환 기기를 손쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 배터리 기반 초소형 프로토타이핑 플랫폼이다. 노르딕의 초저전력 무선 nRF54L15 SoC를 기반으로 하는 nRF54L15 태그는 듀얼 안테나를 탑재하고 있어 구글 파인드 허브의 정밀 탐색(Precision Finding) 기능을 향상시키고, 블루투스 채널 사운딩(Channel Sounding) 기반 거리 측정 기능의 신뢰성을 높일 수 있다. 또한, 다양한 센서가 통합되어 있어 엣지 AI 및 매터(Matter) 애플리케이션을 위한 프로토타이핑도 빠르게 수행할 수 있다. 이 글에서는 nRF54L15 태그의 주요 기능을 간략히 소개하고, 구글 파인드 허브와 애플 파인드 마이, 블루투스 채널 사운딩, 엣지 AI 및 매터를 비롯한 주요 애플리케이션을 살펴보도록 하겠다. 또한, nRF54L15 태그를 기반으로 구현할 수 있는 다양한 활용 사례와 태그의 추가 센서 및 버튼을 이용한
개요 이 글에서는 연속시간(CT) 시그마-델타 ADC의 동작 원리와 응용 분야를 설명하고, 이산시간(DT) 방식과 비교해 각각의 장점과 단점을 살펴본다. 또한 아나로그디바이스(Analog Devices)의 신호 체인 시뮬레이션 툴인 시그널 체인 디자이너(signal chain designer)를 활용해 다양한 사용 환경에서 CT 시그마-델타 ADC의 특성을 분석 및 평가한다. 머리말 시그마-델타 아날로그-디지털 컨버터(ADC)는 24비트 이상의 유효 비트 수(ENOB)를 손쉽게 구현할 수 있어 마이크로 신호를 정밀하게 측정하는 용도에 매우 적합하다. 이러한 ADC는 전자저울, 압력계, 산업용 온도 센서(예: 저항온도검출기(RTD) 및 열전대), 고음질 오디오 녹음 및 재생, 그리고 심전도(ECG)와 뇌파(EEG) 같은 생체 신호 모니터링 등 다양한 분야에 널리 사용되고 있다. SAR(successive approximation register) ADC나 파이프라인 ADC와 비교할 때, 기존의 시그마-델타 ADC는 속도를 희생하는 대신 정밀도를 높이기 위해 오버샘플링과 평균화가 필수인 구조를 채택하고 있어, 출력 데이터 속도가 제한될 수밖에 없었다. 그러나 연
액화수소 저장 탱크에 다공성 소재인 금속유기골격체(MOF)를 적용하면 액화수소 대비 약 97%의 체적용량을 유지하면서 수소가 증발해 모두 사라지는 데 걸리는 시간을 3배 이상 늘릴 수 있다는 연구 결과가 나왔다. UNIST 화학과 오현철 교수, 이화여대 문회리 교수, 독일 뮌헨공대 박지태 박사 연구팀은 MOF를 활용해 액화수소 운송·저장 과정의 증발 손실을 줄이는 기술을 흡착 실험과 모의실험으로 검증했다고 29일 밝혔다. MOF는 내부에 나노미터 크기의 초미세 기공이 빽빽하게 들어찬 합성물질이다. 연구팀은 MOF 기공 내부에 수소가 흡착되면 탱크에 열이 유입되더라도 액화수소가 기체로 빠져나가는 손실을 줄일 수 있다고 봤다. MOF 벽에 붙잡힌 수소가 떨어져 나오려면 추가적인 열이 필요해 외부에서 유입된 열의 일부가 이 과정에 사용되기 때문이다. 연구팀은 기공의 부피가 크고 구조가 단단하게 유지되는 ‘IRMOF-20’과 수소가 흡착되면 기공의 크기와 모양이 달라지는 ‘MIL-53’을 활용했다. 구조 차이가 수소 저장량과 수소가 빠져나오기 시작하는 온도에 미치는 영향을 비교하기 위해서다. IRMOF-20을 적용한 탱크의 모의실험 결과 이론상 저장할 수 있는 수소
UNIST 연구진이 빛 투과율 99.8%를 확보하고 반복적인 변형 후에도 2.5초 안에 원래 길이로 돌아오는 폴더블·롤러블 디스플레이용 광학용 투명점착제(OCA)를 개발했다. UNIST 에너지화학공학과 이동욱 교수팀은 옥수수 전분 성분인 ‘아이소소르비드’를 활용해 투명도와 복원력을 높인 광학용 투명점착제를 개발했다고 27일 밝혔다. 투명 점착제는 디스플레이의 보호유리와 터치센서, 패널 등을 서로 붙이는 데 사용된다. 점착제의 투명도와 복원력이 좋을수록 저전력으로 밝은 화면을 구현하고 디스플레이를 오래 사용할 수 있다. 연구팀은 점착제의 가교제를 새롭게 설계해 투명도와 복원력을 높였다. 가교제는 접착 고분자 사슬을 그물처럼 연결해 점착제가 쉽게 늘어지지 않도록 잡아주고, 변형된 뒤 원래 모양으로 돌아오게 하는 물질이다. 개발된 가교제를 적용한 점착제의 빛 투과율은 99.8%로 나타났다. 원래 길이보다 50% 늘어난 상태에서도 98.6%의 투과율을 유지했다. 투명 점착제는 늘어날 때 고분자 사슬 배열이 불균일해지면 빛이 산란돼 탁해질 수 있다. 복원력도 높였다. 원래 길이보다 20% 늘렸다가 놓는 과정을 100회 반복한 뒤에도 2.5초 안에 원래 길이로 돌아왔다
로봇이 낯선 공간에서 자신의 위치를 빠르게 파악하면서 주변 환경을 정밀한 3차원 지도로 만드는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 기존 최고 수준 기술과 비교해 카메라 이동 경로 예측 오차를 최대 45.9% 줄였고, 위치 추정 결과를 내는 데 걸리는 시간은 0.197초로 단축했다. UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수팀은 정확도와 속도를 동시에 높인 AI 슬램(Simultaneous Localization and Mapping) 기술 ‘유니심 슬램(UniSim-SLAM)’을 개발했다고 16일 밝혔다. AI 슬램은 로봇 등에 장착된 카메라 영상을 AI가 시점별로 분석해 주변 환경의 3차원 지도를 만들면서 지도 안에서 자신의 위치를 파악하는 기술이다. 카메라가 움직이면 화면 속 물체의 위치와 크기가 달라지는 점을 이용한다. 여러 시점의 화면을 함께 분석하면 더 정확한 위치 추정이 가능하지만 처리 시간이 길어진다는 문제가 있다. 이동 중인 로봇이나 자율주행차가 자신의 위치를 빠르게 파악해야 하는 상황에서는 속도와 정확도를 동시에 확보하기 어렵다. 연구팀이 개발한 유니심 슬램은 위치를 추적할 때 두 시점만 비교하는 방식을 사용하고, 누적된 오차를 보정할 때는 여러 시
AI 데이터센터에 연료전지로 전기를 공급하고 연료전지와 서버에서 발생하는 열을 이산화탄소 포집과 전기 생산에 재활용하면 기존 방식보다 총비용을 약 48%, 온실가스 배출량을 최대 72% 줄일 수 있다는 분석 결과가 나왔다. UNIST 탄소중립대학원 임한권 교수팀은 고체산화물 연료전지를 데이터센터의 전력원으로 사용하고 발전과 냉각 과정에서 발생하는 열을 재활용하는 통합 에너지 시스템을 고안해 경제성과 전 과정 온실가스 배출량을 분석한 결과 이같이 나타났다고 15일 밝혔다. 데이터센터는 수많은 서버를 24시간 가동하기 때문에 대규모 전력을 안정적으로 공급받아야 한다. 연구팀은 천연가스로 전기를 생산하는 고체산화물 연료전지(SOFC)를 데이터센터 인근에 설치해 전력을 직접 공급하는 방식을 적용했다. 필요한 용량만큼 모듈을 늘려 전력 수요 증가에도 대응할 수 있다. 연구팀이 제안한 통합 에너지 시스템은 연료전지에서 발생하는 열을 이산화탄소 포집에 활용한다. 고체산화물 연료전지는 발전 효율이 높은 대신 이산화탄소와 고온의 열을 배출하는데, 이산화탄소를 특수 액체로 흡수한 뒤 연료전지에서 나온 열로 액체를 가열해 이산화탄소를 분리하고 액체를 재사용하는 방식이다. 서버에
현 산업 현장에서 5G 셀룰러 연결은 산업 자동화 분야에 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이 글은 산업 통신망에서 기대할 수 있는 개선 사항과, 장기적으로 6G와 같은 차세대 통신망이 어떤 기대를 충족할 수 있는지를 살펴보고자 한다. 또한 이러한 기술을 도입할 때 고려해야 할 단기적·장기적 요인을 이해하고, 기술의 활용 방식과 도입 목적에 따라 달라지는 몇 가지 주요 시사점을 정리하고자 한다. 아울러 현재 이러한 변화에 저항하는 분야는 어디인지, 반대로 이미 그 혜택을 누리고 있는 주체는 누구인지 파악하기 위해 5G 솔루션의 현황도 함께 살펴볼 것이다. 산업용 5G 기술 보급을 위해 3GPP를 지원하는 협력 조직인 5G-ACIA가 제시해 온 산업용 5G의 방향은, ACIA 설립 이후 오랜 기간 논의와 준비를 거쳐 왔다. 그렇다면 차세대 5G의 확산과 산업 통신망에서의 6G 기술은 앞으로 어떤 영향을 가져올 것으로 기대할 수 있을까? 릴리즈 16 릴리즈 16에는 산업 공간의 주요 원칙에 상당한 변화가 있었으며, 특히 URLLC 사양의 유연성을 강화하거나 늘려 더 많은 사용 사례에 적용할 수 있도록 했다. 릴리즈 15에서 기반이 되는 핵심 요소들이 추가되어 UR
UNIST 연구팀이 빗방울보다 적은 3마이크로리터(μL)의 물로 최대 약 45시간 전압을 출력할 수 있는 손톱보다 작은 초소형 박막 수분 발전기를 개발했다. UNIST 에너지화학공학과 고현협 교수팀은 물속 양이온의 농도 차를 유도해 장시간 직류 전기를 생산하는 초소형 박막 수분 발전기를 개발했다고 9일 밝혔다. 일반적인 수력발전이 물이 높은 곳에서 낮은 곳으로 떨어질 때의 낙차로 터빈을 돌려 전기를 생산하는 것과 달리, 이번에 개발한 발전기는 물속 양이온의 농도 차로 전압을 만든다. 연구팀은 양이온 농도 차를 만들기 위해 발전기 박막 내부에 한쪽으로 갈수록 폭이 좁아지는 물 통로가 형성되도록 설계했다. 통로 벽은 물속에서 음전하를 띠는 맥신과 셀룰로스 나노섬유로 구성된다. 통로가 좁아질수록 양이온이 통로 벽의 인력에 더 큰 영향을 받으면서 좁은 구역의 양이온 농도가 넓은 구역보다 높아지는 원리다. 발전기 박막은 켜켜이 쌓인 맥신 나노시트 사이에 셀룰로스 나노섬유가 들어간 구조다. 한쪽 끝에서는 물을 잘 빨아들이는 셀룰로스 나노섬유가 부풀어 오르고, 반대쪽 끝은 테이프로 눌러 부풀지 못하도록 했다. 이에 따라 물을 넣으면 반대쪽으로 갈수록 폭이 좁아지는 물 통
KAIST 연구진이 배터리 나노 분석 과정에서 표면의 높낮이가 실제 이온 이동처럼 보이는 ‘가짜 신호’를 발생시킬 수 있다는 사실을 규명하고, 소재 표면을 평평하게 다듬어 측정 오류를 줄이는 방법을 제시했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 신소재공학과 육종민 교수 연구팀, 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀과 공동으로 배터리 나노 분석 과정에서 실제 이온 이동으로 오인될 수 있는 측정 오류의 발생 원인을 규명했다고 7일 밝혔다. 배터리는 충·방전 과정에서 리튬이나 나트륨 이온이 내부를 이동한다. 이온의 이동 속도와 원활한 정도는 배터리 성능과 수명에 영향을 미치기 때문에 이온이 어디로 이동하고 어느 지점에서 막히는지를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 연구팀은 원자힘현미경(Atomic Force Microscope, AFM)을 기반으로 한 전기화학 변형 현미경(Electrochemical Strain Microscopy, ESM)에 주목했다. ESM은 작은 탐침으로 배터리 소재 표면을 훑으며 이온이 움직일 때 소재에서 발생하는 미세한 변화를 측정해 이온 이동을 간접적으로 파악하는 기술이다. 연구팀은 이온이 이동하지 않는 단결정 실리콘 표면에 미세
무선 네트워크는 이제 공장 현장에서 필수적인 인프라로 자리 잡았으며, 압력과 온도 데이터부터 영상, 진단 정보, 모바일 데이터에 이르기까지 다양한 정보를 전송하고 있다. 많은 공장에서는 Wi-Fi®, Bluetooth®, Zigbee®, WirelessHART, ISA100 Wireless 등 여러 무선 시스템을 동시에 운영하며, 이들 시스템은 서로 다른 시기에 서로 다른 부서에 의해 구축되는 경우가 많다. 그러나 이러한 시스템들이 별도의 조정 없이 동일한 주파수 대역을 공유하면, 눈에 띄지 않는 전파 간섭이 점차 심각한 문제로 발전할 수 있다. 다음 사례를 살펴보자. 한 화학 공장에서 환경 배출량을 모니터링하기 위해 공장 외곽 울타리를 따라 Zigbee 센서를 설치했다. 하지만 이 센서들은 기존 WirelessHART 네트워크와 동일한 주파수 대역을 사용했고, 구축 과정에서 두 네트워크 간의 조율은 이루어지지 않았다. 설치 후 약 3주가 지나자 공장 센서들의 배터리 소모가 평소보다 빨라지고, 예정된 데이터 업데이트도 제시간에 이루어지지 않았다. 원인을 조사한 결과, 두 네트워크의 채널이 서로 겹치면서 발생한 전파 간섭이 문제의 핵심이었다. 이후 각 네트워크
해결과제: 현장에만 머무는 중대 알람 대다수의 공장에서, 오랜 기간 가동되어온 주요 설비들은 최신 모니터링 시스템이나 원격 접속을 고려한 설계가 적용되어 있지 않다. 문제가 발생하면 가장 먼저 작동하는 “알람 시스템”은 대개 점멸등, 현장 HMI 메시지, 또는 생산 라인의 경보음 정도다. 이러한 방식은 문제 발생 전까지 유효하다. 야간 및 휴식 시간이나 무인 구역에서 문제가 발생하는 경우 아무도 알람을 알아채지 못할 수 있다. 설령 작업자가 알람을 확인하더라도, 이후 에스컬레이션은 전화와 무전기, 또는 수기 작성에 의해 의존하는 경우가 많다. 이는 문제 해결(Troubleshooting)을 늦추고, 미세한 공정 이탈을 장시간의 라인 정지로 이어지게 한다. 많은 제조 및 운용 팀들이 바로 이러한 문제를 개선하려 한다. 즉, 자동화 아키텍처를 재설계하지 않고도 레거시 시스템의 인시던트(incident)에 더 신속히 대응할 수 있도록 하는 것인데, 목표는 설비 변경 없이 관련 담당자에게 즉시 알람을 전송하는 것이다. 이러한 경우 요구사항은 명확하다. · OT 환경 내의 기존 데이터 소스 활용 · 비정상 상황 조기 감지 · 신뢰할 수 있는 모바일 알림 발송 · 엔지
KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀이 AI가 생성한 데이터베이스 검색 명령(SQL)에서 오류 부분만 찾아 단계적으로 수정하는 기술 '세이프큐엘(SafeQL)'을 개발했다고 밝혔다. 최근 일상적인 말로 질문하면 AI가 이를 SQL로 변환해 기업의 매출·고객·재고 자료를 찾아주는 'Text-to-SQL' 기술이 확산되고 있다. 그러나 AI가 데이터베이스에 실제로 없는 테이블이나 항목을 잘못 사용하거나 자료를 잘못 연결하는 등의 실수를 저지를 경우 SQL이 실행되지 않는 문제가 발생했다. 기존에는 이러한 오류가 발생하면 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했고, 이미 맞았던 부분까지 달라지거나 새로운 오류가 생기고 비용과 시간도 늘어나는 한계가 있었다. SafeQL은 AI에게 검색 명령 전체를 다시 만들게 하는 대신 데이터베이스가 알려주는 오류와 실제 저장된 정보를 이용해 잘못된 부분만 찾아 수정한다. 연구팀은 이를 위해 실제로 실행 가능한 수정안 가운데 원래 AI가 만든 명령과 가장 가까운 답부터 찾아가는 '안전 질의 공간(Safe Query Space)' 방식을 설계했다. 또한 PostgreSQL 내부에 구현해 복잡한 명령에서도 오류 발생 위치를 정확하게 찾도
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