"대면적 광전극 세계 최고 효율 달성…2030년 이전 상용화 기대" 그린수소 생산을 위해 크기를 1만배 키운 광전극 모듈을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 개발했다. 6일 UNIST에 따르면 에너지화학공학과 이재성, 장지욱, 석상일 교수와 탄소중립대학원 임한권 교수 공동 연구팀은 높은 효율과 내구성을 갖춘 대규모 그린수소 생산 기술을 개발했다. 연구팀은 특히 페로브스카이트 광전극 크기를 1만배 키워 실용 가능성을 높였다. 태양광 수소 기술은 태양에너지로 물을 분해해 수소를 얻는 이상적인 그린수소 생산 기술이다. 연구팀은 해당 기술의 실용화를 위해서는 실험실 소형 장치에서 크기를 키우는 '스케일업'(scale-up)이 필요하다고 보고, 광전극 소재로 효율이 높고 비교적 값이 싼 페로브스카이트를 채택했다. 그러나 페로브스카이트 태양전지는 태양광에 포함된 자외선과 공기 중 수분에 대한 안정성이 떨어진다는 단점이 있었다. 이에 연구팀은 페로브스카이트의 양이온으로 기존 메틸암모늄 대신 포름아미디늄을 사용해 자외선에도 안정적인 페로브스카이트를 제조했다. 또 물과의 접촉면을 니켈 포일로 완전히 봉인해 물속에서도 안정성을 유지하도록 만들었다. 일반적으로 연구개발용 광전
박윤규 과학기술정보통신부 2차관은 7일 서울 대한상공회의소에서 의료·심리상담 분야의 인공지능(AI) 도입을 확산하기 위해 관련 전문가, 기업들과 현장 간담회를 개최했다. 간담회에는 김헌민 분당서울대병원 소아청소년과 교수, 이영호 가천대 컴퓨터공학과 교수와 심리상담 플랫폼을 운영 중인 아토머스 김규태 대표, 네이버 클라우드 유한주 리더, 카카오헬스케어 이준영 이사 등이 참석했다. 유 리더의 초거대 AI 기술 동향과 적용 사례 발표에 이어 참석자들은 의료·심리상담 분야에서 초거대 AI를 활용해 의료진의 업무 효율성을 높일 수 있는 세부 분야와 서비스가 무엇인지, 의료 데이터를 활용할 때 어떤 것을 고려해야 할지 등을 놓고 다양한 정책 아이디어를 주고받았다. 과기정통부는 전공의가 적은 소아·청소년과, 우울증과 불안장애 환자 수 증가로 수요가 늘어나는 정신건강 분야 등에 초거대 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 박 차관은 "의료 분야에서 초거대 인공지능 기반의 서비스 개발을 지원해 혁신적인 의료 서비스 보급 등 국민 편의를 제공할 수 있는 AI 기반의 정책 추진에 최선을 다하겠다"고 말했다. 과기정통부는 박 차관 주재로 전 국민 인공지능 일상화를 위한 분야
내달 공개 계획…제품별로 상이한 SBOM도 표준화 방침 국가정보원은 과학기술정보통신부와 사이버 안보 위협 세력의 정보통신기술(ICT) 공급망 공격에 체계적으로 대응하기 위한 보안 지침 마련에 나선다고 8일 밝혔다. 미국과 유럽연합(EU)은 올해부터 공공기관에 ICT 제품 납품 시 제품별 세부 사항 제출 의무화를 추진하는 등 공급망 위협에 따른 보안을 강화했다. 최근 국가안보실은 국가사이버안보전략 핵심 전략 과제에 '범국가적 차원의 ICT 공급망 보안 정책 및 대응 체계 확립'을 포함했다. 국정원과 과기정통부는 이런 국내외 기조에 발맞춰 보안 지침을 마련해 내달 중 공개할 계획이다. 현재 보안 지침에 담을 골간을 다듬는 중이다. 두 기관은 공공·민간 영역 간 경계가 없는 공급망 보안 문제에 부처 간 벽을 허물고 협업을 통해 제도적 보완을 추진하기로 했다고 국정원은 강조했다. 아울러 ICT 공급망 보안 지침 마련을 위한 소프트웨어(SW) 관리 체계 수립 차원에서 그간 ICT 제품별로 상이했던 '소프트웨어 구성 명세서'(SBOM)를 표준화해 예측 가능성과 대응력을 높이기로 했다. 또 ICT 제품의 SBOM 정보를 자동 분석할 수 있는 시스템을 개발해 기존 수작업
첨단 기술, 데이터 기반 의사 결정, 자동화의 결합을 특징으로 하는 스마트 제조는 산업 환경을 혁신시키고 있다. 스마트 제조의 효율성과 정확성에 기여하는 중요한 요소 중 하나는 계측 자동화다. 계측은 제품 품질, 프로세스 제어, 전반적인 제조 우수성을 보장하는 데 중요한 역할을 한다. 산업이 Industry 4.0 시대를 맞이함에 따라 계측 자동화 도입이 점점 더 두드러지고 있다. 스마트 제조에서의 계측 계측은 항상 제품이 설계 사양 및 품질 기준을 충족하도록 보장하는 제조의 초석이었다. 그러나 스마트 제조의 도래와 함께 전통적인 계측 방법은 빠르게 변화하는 산업 환경의 요구를 충족하기 위해 발전했다. 스마트 제조 프로세스에 계측을 통합하는 것은 생산을 최적화하고 전반적인 효율성을 높이기 위해 실시간, 정확하며 실행 가능한 데이터가 필요하기 때문이다. 스마트 제조에서 계측은 품질 관리 및 검사를 넘어서 전체 생산 수명 주기에 걸쳐 필수적인 부분이 된다. 설계 및 프로토타입 제작부터 생산 및 사후 분석까지 계측 자동화는 모든 단계에서 프로세스를 모니터링하고 개선하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공한다. 계측 자동화 구성 요소 첨단 센서 및 측정 장치: 계측 자동화
원/달러 환율은 설 연휴를 앞둔 8일 비교적 한산한 장세 속에 소폭 상승 마감했다. 서울 외환시장에서 미국 달러화 대비 원화 환율은 전날보다 0.4원 오른 1,328.2원에 거래를 마쳤다. 환율은 전날보다 0.4원 내린 1,327.4원으로 거래를 시작한 뒤 오전 중 반등에 성공해 장 마감 전까지 1,320원대 후반에서 등락했다. 설 연휴 전 거래가 많지 않은 가운데 위험 선호 심리 회복이 환율 하락 요인으로 작용하다 달러 매수 물량이 나오면서 상승세로 돌아선 것으로 보인다. 같은 시각 원/엔 재정환율은 100엔당 893.24원에 거래됐다. 전날 오후 3시30분 기준가(896.89원)보다 3.65원 내린 수준이다. 헬로티 김진희 기자 |
5일 AI 공동사업 업무협약 체결 네이버클라우드와 NHN클라우드는 5일 경기도 성남시 판교 NHN사옥에서 '인공지능(AI) 공동사업을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양사는 기술력과 인프라, 경험 등을 공유해 ▲ '하이퍼클로바X' 기술을 활용한 멀티클라우드 서비스 공동 개발 ▲ 공공 및 교육 분야 맞춤형 초거대 언어모델(LLM) 사업 협력 ▲ '공동 개발 서비스' 시장 확대 및 지원 등을 진행할 예정이다. 네이버클라우드는 '하이퍼클로바X' 중심 AI 플랫폼을 구축한다. NHN클라우드는 초고성능 인프라 등을 제공해 기술 밑바탕을 다지고 국내 유일 '행정망' 연계 클라우드 등 서비스 역량을 활용해 AI 생태계 확장에 나설 계획이다. 이번 협약은 세계적으로 치열한 경쟁이 펼쳐지는 AI 분야에서 민간산업 영역이 주도해 AI 특화 인프라 기반 행정용 거대언어모델(LLM)의 선제 개발, 초거대 AI 생태계 확장 등 관련 사업을 추진하기 위해 이뤄졌다. 네이버클라우드 김유원 대표는 "최근 'AI 국가주의 시대'라는 말이 나올 정도로 AI 산업 주도권을 둘러싼 각국의 경쟁이 점점 심화하고 있다"면서 "우리나라 대표 AI인 '하이퍼클로바X'를 중심으로 업계의
'2024 파트너십 데이' 개최…금융·안전관리·판로 개척 지원 현대위아는 올해 협력사에 대한 지원을 강화할 방침이라고 5일 밝혔다. 현대위아는 지난 2일 제주 서귀포시에서 120개 협력사와 함께 '2024 파트너십 데이'를 열고 협력사를 대상으로 한 금융·안전관리·판로 개척 지원 확대를 약속했다. 우선 현대위아는 협력사가 성장 기반을 마련할 수 있도록 동반성장펀드를 확대 운영하기로 했다. 동반성장펀드는 금융기관 예치금을 기반으로 협력사의 대출을 낮은 이자로 지원하는 제도다. 지난해 78개사를 대상으로 운용했으며, 올해는 이보다 더 많은 협력사를 지원할 예정이다. 또 현대위아는 협력사의 안전관리 강화를 위해 사업장과 제조 공정상의 안전 리스크를 확인하고 개선 컨설팅을 제공할 예정이다. 아울러 협력사가 각종 해외 전시회에 참가해 새로운 판로를 개척할 수 있도록 참가비 및 체류비를, 수출입 안전 관리 우수업체(AEO) 인증을 취득할 수 있도록 비용을 각각 지원한다. 현대위아는 협력사와 함께 미래 모빌리티 시대를 대응하기 위한 중점 사업도 소개했다. 통합 열관리 시스템의 개발 성과 및 목표, 로봇을 중심으로 한 모빌리티 솔루션 전략 등이 포함됐다. 현대위아 관계자는
대한상의, 기업 탄소중립 대응 조사…"발전원 선택시 가격 우선 고려" 최근 탄소중립과 디지털 전환 등이 속도를 내는 가운데 '2050 탄소중립'에 따른 기업의 전기사용 증가 폭이 2배 이상 늘어날 것이라는 조사 결과가 나왔다. 5일 대한상공회의소에 따르면 최근 국내 제조기업 300곳을 대상으로 '기업의 탄소중립 대응 및 전력수요'를 조사한 결과, 2050년까지 기업별 탄소중립 이행 기간 전기사용 증가율은 연평균 5.9%로 예상하는 것으로 나타났다. 최근 5년간 연평균 증가율인 2.2%보다 약 2배 이상 높은 수준이다. 앞서 국제에너지기구(IEA)도 2023년 넷제로 보고서에서 탄소중립 달성 가정 시 2050년 전기수요가 2022년 대비 2.5배 증가할 것으로 내다봤다. 이는 기존 공장, 자동차, 난방 등에 쓰인 화석연료를 전기로 바꾸는 기술인 '전기화'가 전기 수요를 높이기 때문이다. 발전원을 선택할 수 있다면 우선 고려 요인으로 가격(66.7%)을 꼽은 기업이 가장 많았고, 이어 안정적 공급(21.3%), 친환경(7.3%), 사용 안전성(4.7%) 순이었다. 4가지 고려 요인을 선호 순위에 따라 점수를 매겨 백분위로 환산한 결과, 가격은 총 87점이 나왔다
▲ 전략기술기획본부장 손석호 ▲ 제도성과혁신본부장 류영수 ▲ 재정투자분석본부장 강현규 ▲ 전략기술기획본부 전략기술정책단장 김진용 ▲ 사업조정평가본부 투자기획조정센터장 전수용 ▲ 제도성과혁신본부 성과확산센터장 박정일 ▲ 제도성과혁신본부 혁신정보분석센터장 김용희 ▲ 제도성과혁신본부 제도혁신센터장 김주호 ▲ 재정투자분석본부 R&D예산정책센터장 김이경 ▲ 전략기획센터장 황지호 ▲ 감사부장 최문정 ▲ 경영기획본부 기획예산실장 김한해 헬로티 김진희 기자 |
소장급: ▲ 자율제조연구소장 오정석 ▲ 탄소중립기계연구소장 최병일 ▲ AI로봇연구소장 박찬훈 본부장급: ▲ 나노융합연구본부장 장원석 ▲ 친환경에너지연구본부장 송동근 ▲ 가상공학플랫폼연구본부장 김상렬 ▲ 대구융합기술연구센터장 권오원 ▲ 행정본부장 유병민 ▲ 성과확산본부장 이용규 센터장급: ▲ 반도체장비연구센터장 강우석 ▲ 액체수소플랜트연구센터장 도규형 ▲ 히트펌프연구센터장 송찬호 ▲ 첨단로봇연구센터장 박동일 ▲ 나노리소그래피연구센터장 이지혜 ▲ 가상공학연구센터장 선경호 ▲ 기계정책센터장 오승훈 실장급: ▲ 초정밀장비연구실장 노승국 ▲ 광응용장비연구실장 안상훈 ▲ 3D프린팅장비연구실장 허세곤 ▲ 에너지저장연구실장 고준석 ▲ 인공지능기계연구실장 김정중 ▲ 바이오기계연구실장 이준희 ▲ 나노디스플레이연구실장 김광섭 ▲ 이차전지장비연구실장 이택민 ▲ 도시환경연구실장 한방우 ▲ 무탄소발전연구실장 김민국 ▲ 자원순환연구실장 윤진한 ▲ 친환경모빌리티연구실장 이선엽 ▲ 산업기계DX연구실장 이한민 ▲ 신뢰성연구실장 백동천 ▲ 자동차부품실용화연구실장 김세환 ▲ 원전기기검증연구실장 조대원 ▲ 의료기계연구실장 이동규 ▲ 의료로봇연구실장 조장호 ▲ 기획예산실장 전형배 ▲ 인재개발실장
중소벤처기업부는 올해 모태펀드 1차 정시 출자공고를 통해 9,100억원을 출자해 1조7천억원 규모의 벤처펀드를 조성할 계획이라고 4일 밝혔다. 이는 올해 모태펀드 출자예산 9,100억원 전액을 공고하는 것으로 정부가 공격적으로 마중물 역할을 해 벤처투자 조기 회복 모멘텀을 마련하겠다는 의지가 반영된 것이라고 중기부는 설명했다. 출자사업별로 보면 국내 스타트업의 해외투자 유치를 지원하는 글로벌펀드에 역대 최대인 1,500억원을 출자해 1조원 이상의 펀드를 조성하고 비수도권 벤처ㆍ스타트업에 중점 투자하는 지역벤처펀드에도 역대 최대 규모인 1천억원을 출자한다. 또 신생·소형 벤처캐피털 전용 루키리그에 1천억원 이상 출자하고 여성(100억원)과 청년창업(400억원), 재도약(300억원) 등의 분야에도 출자할 예정이다. 중기부는 지난해 적극적으로 벤처투자를 집행한 벤처캐피털을 올해 출자사업 평가에서 우대하고 올해 투자를 많이 집행한 벤처캐피털은 내년 출자 사업 선정, 각종 정부 출자사업에서 우대할 계획이다. 헬로티 김진희 기자 |
중소벤처기업부는 올해 중소기업 연구인력 지원사업을 통해 340개 기업을 대상으로 이공계 학·석·박사 연구인력을 채용하거나 공공 연구기관으로부터 전문 연구인력을 파견받으면 연봉의 50%를 지원할 계획이라고 4일 밝혔다. 또 올해 처음 운영되는 연구인력혁신센터를 통해 연구인력을 400여명 양성한 뒤 중소기업에서 연구를 이어가도록 채용과 연계할 예정이다. 중기부는 지역혁신기관, 대학, 협회·단체, 국공립 연구기관 등을 대상으로 지난달부터 전국에서 4개 센터를 모집 중이다. 아울러 올해부터 신진 연구인력의 인건비 기준이 되는 기준연봉은 학사 1년차의 경우 2,700만원에서 3,200만원으로 상향 조정하고 신규기업 선정 평가 시 유연근무 시행 여부, 기업·근로자 간 성과공유 등 기업의 근무 환경을 반영한다. 이는 중소기업기술정보진흥원이 지난해 10월 기업부설연구소 또는 연구개발전담부서를 보유한 중소기업 5천303개를 대상으로 실시한 조사에서 중소기업 연구인력 확보가 어려운 이유로 낮은 연봉 수준(27.8%), 중소기업의 부정적 이미지(26.3%) 등이 꼽힌 것을 고려한 것이다. 중소기업이 보유한 연구개발인력은 기업당 평균 5.2명이며, 부족 인원은 2.1명으로 부족률
산업혁명 4.0 시대의 급변하는 풍경 속에서 스마트 제조는 생산 방식에 있어 중추적인 변혁으로 자리잡고 있다. 첨단 기술과 혁신적인 프로세스의 통합은 산업 분야의 새로운 시대를 열어가고 있다. 스마트 제조의 기본 요소를 살펴보고 이 요소들이 어떻게 공동으로 제조 분야의 효율성, 생산성, 민첩성을 재정의하는지 알아보겠다. 1. 디지털 트윈과 시뮬레이션 스마트 제조의 초석은 실제 공정이나 제품의 가상 복제품인 디지털 트윈을 사용하는 것이다. 이러한 디지털 모델은 제조업체가 시스템을 실시간으로 시뮬레이션, 분석 및 모니터링할 수 있게 해준다. 한 예로 BMW가 자동차 공장의 디지털 트윈을 사용하여 전체 생산 설비 계획 단계를 가상으로 수행하고 있다. 이를 통해 생산 프로세스의 모든 부분을 구현 전에 테스트하고 최적화하여 운영 첫날부터 원활한 운영을 보장할 수 있다. 2. 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) AI와 ML은 복잡한 데이터 세트를 분석하고 이에 따라 동적으로 조정하여 제품 개발을 가속화하고 성능을 향상시킨다. 생산 라인은 최적화되고 장비에 서비스가 필요한 시점을 식별하여 가동 중지 시간을 최소화한다. 지멘스는 풍부한 생산 데이터를 활용하여 예측 유지 보
글로벌 컨설팅 기업 프로스트 앤드 설리번이 ‘제조산업 생성형 AI 분석 보고서(The Rise of Generative Artificial Intelligence (AI) in Manufacturing)’를 발표했다. AI 진화를 통해 전 산업 서비스와 제품이 다양해질 것으로 기대된다. 로봇과 AI가 활용돼 더 다양해진 자동화 기능들이 선보이고, 자원 효율성 제고와 친환경, 재활용 제품 개발 및 관련 기술 투자로 이어져 지속 가능성이 강조될 것이다. 생성형 AI는 머신러닝(ML)을 기반으로 구축된 애플리케이션 모델로, 방대하게 학습된 인텔리전스 소스와 교차 매핑 사고방식을 활용해 정보와 역량을 꾸준히 개선해 인간의 질문에 지능적인 응답을 생성한다. 제조산업 생성형 AI는 제품 설계와 엔지니어링, 생산, 물류 및 공급망과 같은 제조 기능에 대한 AI 모델을 학습시킨다. 이 학습된 데이터는 센서 기기와 생산에 활용되는 자산 시계열 데이터부터 프로그래머블 로직 컨트롤러 프로그램, 제품 설계 및 엔지니어링 프로그램까지 다양하게 활용된다. 프로스트 앤드 설리번 한국 지사 조경민 이사는 “제조산업에서 생성형 AI를 통해 기존 데이터 세트를 보강, 사용자가 다른 모델을
마크베이스(대표 김성진)는 IDT 사업부를 신설하고, 이차전지 테스트에 최적화된 제품 신뢰성 보증 및 신뢰성 센터 통합 관리 솔루션 ‘마크베이스 라스’를 론칭했다고 23일 밝혔다. 마크베이스 라스(Machbase RAS)는 ‘Reliability Assurance Solution’의 약자로, 기업들이 제품의 신뢰성 보증을 위해 테스트 진행 시 신뢰성 센터 전체의 장비 가동 현황 및 장비와 제품의 이상 발생 여부를 실시간으로 모니터링할 수 있게 할 뿐 아니라 데이터 및 업무 프로세스를 전산화해 수기 관리 시 발생할 수 있는 에러를 방지하기 위한 솔루션이다. 제품을 테스트하는 프로세스를 전산화하는 것은 각 기업의 신뢰성 센터마다 개별적으로 이뤄지고 있으나, 이를 독립된 솔루션으로 개발해 제공하는 기업은 국내에서 찾기 어려운 상황이다. ‘라스’는 마크베이스가 독자 개발한 시계열 DBMS와 에지 컴퓨팅 데이터 플랫폼 기술을 응용해 테스트 진행 시 발생하는 장비 데이터 및 시험 데이터를 실시간으로 수집해 신뢰성 센터 전체의 통합 관제를 할 수 있게 할 뿐 아니라, 각종 테스트 기준에 따라 전산화된 시험 업무 프로세스 관리 기능으로 업무 효율을 향상시킬 수 있어 신뢰성