국내 연구진이 휴대용 전자기기 및 전기차 등의 리튬 이차전지 에너지 밀도를 높이고 고전압 구동 때도 안정성을 높여줄 용매를 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 최남순 교수팀이 울산과학기술원(UNIST) 화학과 홍성유·서울대 화학생물공학부 이규태·고려대 화공생명공학과 곽상규·경상국립대 나노·신소재공학부 이태경 교수 연구팀과 함께 4.4V의 높은 충전 전압에서 리튬 금속 전지의 효율과 에너지를 유지하는 세계 최고 수준의 전해액 조성 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀은 구동할 수 있는 상한 전압 한계가 있는 용매들과 달리 높은 충전 전압에서 안정적으로 사용할 수 있는 새로운 용매를 합성하는 데 성공, 이를 첨가제 기술과 접목해 현저하게 향상된 가역 효율(상온 200회 99.9%)을 달성했다. 가역 효율은 사이클마다 전지의 방전용량을 충전용량으로 나눠 백분율로 나타낸 값으로, 가역 효율이 높을수록 사이클마다 배터리 용량 손실이 적은 것을 의미한다. 또 이 기술은 리튬 대비 4.4V 높은 충전 전압 조건에서 다른 전해액보다 약 5% 정도 높은 75.0%의 높은 방전용량 유지율을 보였다. 연구팀이 이번에 세계 최초로 합성 및 보고한 환형 설폰아
곤충의 시신경계를 모방해 초고속, 저전력 동작이 가능한 신개념 '지능형 센서' 반도체가 개발됐다. 한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 다양한 멤리스터(Memristor) 소자를 융합해 곤충 시신경의 시각 지능을 모사하는 지능형 동작 인식 소자를 개발하는 데 성공했다고 19일 밝혔다. 멤리스터는 메모리(Memory)와 저항(Resistor)의 합성어로, 입력 신호에 따라 소자 저항 상태가 변하는 전자소자를 말한다. 인공지능(AI) 기술 발전과 함께 이를 활용한 비전 시스템은 이미지 인식, 객체 탐지 및 동작 분석과 같은 다양한 작업에서 핵심적 역할을 수행하고 있다. 하지만 기존 비전 시스템은 이미지 센서에서 수신된 신호를 복잡한 알고리즘을 이용, 물체와 그 동작을 인식한다. 이런 방식은 상당한 양의 데이터 트래픽(통신량)과 높은 전력 소모로 모바일이나 사물인터넷 장치에 적용하기 어렵다. 연구팀은 다양한 기능의 멤리스터 소자들을 집적, 곤충의 시신경을 직접 모사해 사물의 움직임을 판단할 수 있음을 확인했다. 곤충은 기본 동작 감지기라는 시신경 회로로 시각 정보를 효과적으로 처리해 물체를 탐지하고 동작을 인식하는데 탁월한 능력을 보인다.