KAIST는 항공우주공학과 한재흥 교수 연구팀이 미국기계학회(American Society of Mechanical Engineers, ASME)의 기계 디자인 저널(Journal of Mechanical Design)에서 2023년도 최우수 논문상을 수상했다고 6일 밝혔다. KAIST 항공우주공학과 김태현 박사와 박사과정 장건익 학생, 이대영 교수가 참여한 논문은 2023년도에 출판된 150여 편의 논문 중에서 기계설계(Machine design) 분야의 최고 우수 논문으로 선정됐다. 국내 기관에서 수행한 연구 결과로 본 상을 받은 것은 이번이 최초다. 연구진은 최근 항공우주 등 다양한 기계설계 분야에서 주목받고 있는 폴더블(Foldable) 구조 설계 시, 균일한 두께의 패널을 적용하면서도 구멍이나 빈 공간 없이 펼쳐진 상태의 유효 면적을 최대화할 수 있는 설계 방법론을 제시했다. 일반적인 구조는 재료가 두꺼워지면 간섭에 의해 구조물을 접는 것이 제한적이며, 조금만 패턴이 복잡해지더라도 빈 공간 없이 균일한 두께로 폴더블 구조를 설계하는 것은 어렵다고 알려져 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 연구진은 균일한 두께의 재료가 적용 가능하면서도 빈 공간 없이
디지털 전환이 가속화됨에 따라 데이터 활용은 기업과 개인 모두에게 필수적인 요소로 자리 잡았다. 데이터를 기반으로 효율적인 의사결정을 내리는 것은 모든 산업에서 경쟁력을 강화하는 핵심 방법이다. SHAPER는 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 기능으로 이러한 흐름을 주도하며, 지속적인 성장을 기대하고 있다. 3가지 미래 전망 ▪디지털 전환 시대의 데이터 활용 핵심 도구=데이터가 비즈니스의 중심으로 떠오르는 시대, SHAPER는 단순한 분석 도구를 넘어 디지털 전환의 핵심 도구가 된다는 게 목표. 복잡한 데이터 분석 과정을 간소화하여 모든 사용자가 빠르게 인사이트를 도출할 수 있는 효율성, 구독형 클라우드 모델을 통해 초기 투자비용을 줄이고, 지속적인 업데이트로 최신 기술을 사용할 수 있는 비용 절감형이 이 전략의 무기라고 말한다. ▪기술적 진화와 확장 가능성=머신러닝과 딥러닝 기술을 지속적으로 통합하며 데이터 분석의 정교함을 높이고 있다. 머신러닝 알고리즘 20종과 딥러닝 모델이 포함된 워크플로우로 사용자가 더 깊이 있는 인사이트를 도출할 수 있다는 설명이다. 또한 클라우드 기반 플랫폼은 국경을 넘어 어디서나 사용 가능하며, 글로벌 기업 간 협업을 지원한다
로봇이 인간 영역에 파고든지 약 반세기가량이 지났다. 여기에 시발점을 마련한 로봇 형태가 바로 ‘산업용 로봇’이다. 산업용 로봇은 단순 반복 작업에서 인간을 대체하며 수차례에 걸친 산업혁명을 경험했다. 특히 소품종 대량생산 시스템의 꽃으로 인식되는 만큼, 제조업에서 다양한 레퍼런스를 축적하며 활약했다. 이러한 흐름은 10여 년 전부터 조금씩 변화하고 있다. 로봇의 활약 무대가 조금씩 확장되면서 촉발된 현상인데, 이 시점부터 로봇은 물류·서비스·의료·농업·식음료(F&B) 등 분야로 진출하고 있다. 이에 따라 무인운반차(AGV), 자율주행로봇(AMR), 서비스 로봇, 드론 등 새로운 형태로 로봇 형태가 다양화됐다. 이러한 차세대 로봇은 인공지능(AI)·빅데이터·정보통신기술(ICT)·디지털 트윈(Digital Twin) 등 차세대 기술을 한데 업고 새로운 혁신으로의 도약을 앞두고 있다. 이 양상에서 가장 큰 영향을 받은 로봇 중 하나가 협동로봇(Cobot)이다. 협동로봇은 ‘인간과 상호작용하는 로봇’이라는 콘셉트를 정립한 로봇 플랫폼이다. ‘작업자 안전 확보’를 테마로 한 산업안전 인식을 확산시킨 주체기도 하다. 협동로봇은 다품종 소량생산 체제로의 전환이
검색 시장은 생성형 AI의 발전으로 혁신적인 변화가 일어나고 있다. 한 예로, 오랜 기간 강자로 군림했던 구글은 오픈AI와 마이크로소프트(MS)와 같은 쟁쟁한 경쟁자의 도전을 받고 있다. 무엇보다 생성형 AI의 발전은 사용자 경험을 향상시키고 개인화한 결과를 제공한다는 데 강점을 보인다. 검색의 맥락을 잘 이해하고, 사용자의 질문에 관련성 높은 답변을 제안한다. 이처럼 AI 적용이 확대됨에 따라, 주요 기업은 효율적인 서비스를 제공하기 위해 기술 혁신을 추진할 것으로 보인다. 구글 아성에 도전하는 빅테크 빅테크들이 AI 기능을 활용해 구글이 장악 중인 온라인 검색 시장에 연이어 도전장을 내밀고 있다. 이러한 와중에 미국 법원이 세계 검색 시장의 90%를 점유하는 구글의 시장 지배력을 불법 독점으로 판단하며 제동을 걸게 된 사안도 주요 쟁점이다. 웹 트래픽 분석 사이트에 따르면, 9월 기준 구글의 세계 검색 시장 점유율은 90%에 이른다. 1년 전 91.58%에서 다소 떨어졌지만 여전히 압도적 수준이다. MS의 빙이 1년 전 3.01%에서 오른 3.96%로 2위다. 오픈AI는 2022년 11월 챗GPT를 처음 공개하며, 구글을 긴장시키기도 했다. 챗GPT의 주
도널드 트럼프 2기 행정부 출범을 앞두고, 우리나라 반도체 전략 수정이 불가피해졌다. 국내에서는 반도체산업지원법 보조금의 변화에 따른 경우의 수를 상정하고, 보다 장기적인 관점에서 유리한 협상을 끌어내는 방안을 구상하고 있다. 요동치는 불확실성, 반도체 전략 어떻게? 지난 11월, 정인교 산업통상자원부 통상교섭본부장은 서울 대한상의에서 미국 통상 현안 대응을 위한 산업부 부내 회의에서 “도널드 트럼프가 당선되고 공화당이 의회 상·하원 다수당이 된 만큼 우리나라의 전반적 대외 환경 변화가 불가피할 것으로 전망된다”고 말했다. 산업부는 트럼프 2기 행정부 출범 이후 반도체, 자동차, 이차전지 등 미국 정치 환경 변화로 영향이 클 것으로 예상된다고 밝혔다. 이에 미 정부에서 비롯되는 통상 환경 변화에 적극 대응하겠다고 강조했다. 같은 달 열린 ‘윤석열 정부 산업·통상·에너지 분야 주요 성과 및 향후 계획’ 브리핑에서도 국내 반도체 기업의 사업 환경 유지에 대한 의견이 언급됐다. 박성택 산업부 1차관은 “미국 차기 정부와의 협력 강화, 반도체 다자회의 개최 등으로 국내 기업의 글로벌 비즈니스 불확실성 최소화를 위한 노력을 하겠다”고 밝혔다. 정책 대응에 이어 국내
지난 11월 5일, 미국 대통령 선거에 전 세계의 이목이 집중됐다. 그 결과, 미국은 제 47대 대통령으로 도널드 트럼프의 손을 들었다. 도널드 트럼프 2기 정부 출범은 전 세계 산업·경제에 지각변동을 예고했다. 특히 새 정부는 반도체 분야에서 기존 바이든 정부와의 차별점을 강하게 어필하며 새로운 질서를 세우겠다고 공언했다. 이에 한국, 일본, 대만 등 동맹국을 비롯해 경쟁 관계인 중국도 각자의 전략 수정이 불가피해졌으며, 다양한 경우의 수에 대응하기 위한 준비에 돌입했다. 트럼프 정부, 반도체지원법 손 댈까? 11월 6일(현지시간) 제 47대 미국 대통령으로 당선된 도널드 트럼프는 자택에 모인 지지자들 앞에서 승리를 선포했다. 그는 “미국에 대한 모든 것을 고칠 것”이라는 야심찬 포부를 밝히며, 새 정부가 가져올 변화를 약속했다. 그러나 이러한 변화가 모든 이를 웃음짓게 하진 않을 것으로 보인다. 그렇기에 동맹국을 비롯해 경쟁 관계에 있는 국가 모두 향후 도널드 트럼프 행정부의 움직임을 주시할 수밖에 없는 상황이 됐다. 우리나라는 미국과의 관계에서 안보, 경제, 사회, 문화 등 다양한 영역에 걸쳐 영향을 주고받기에 다가올 변화에 대비하고 있다. 무엇보다 반
스마트공장·자동화산업전(AW 2025)은 아시아 최대의 산업 자동화 전시회다. 산업 디지털 전환의 핵심으로 손꼽히는 자동화(Automation) 기술과 스마트 팩토리의 현재를 진단하고, 관련 산업군의 솔루션과 제품을 한눈에 확인할 수 있는 축제로 인식된다. 내년 35회차 개막을 앞두고 있는 만큼, 지금까지 전시회를 통해 수많은 제품·솔루션·기술 등 자동화 레퍼런스가 소개됐다. 이를 통해 글로벌 시장에서의 국내 자동화 기업 경쟁력 제고에 기여했고, 궁극적으로 우리 산업을 한 단계 도약시키는 밑거름이 된 것으로 평가받는다. 이번 특집에서는 AW 2025 참가기업들의 주목할 만한 제품과 솔루션을 소개한다. [특집] AW 2025 주목할 베스트 솔루션 (1편) [가상 시운전 솔루션] “가상 시운전 기술, ‘유례 없는’ 제조·물류 생산성 극대화에 도전” [설비관리 솔루션] “월등한 정확성과 예측력…제조업체가 가디언 pdx를 선택하는 이유” [제조 소프트웨어] “제조 디지털 전환 이끄는 ‘SDF’…디지털 트윈, 그 중심으로 우뚝” PEOPLE 유니버설로봇코리아 이내형 대표이사 “가격·품질 양극단 딜레마, 프리미엄 코봇으로 승부” 슈나이더일렉트릭코리아 파워프로덕트 사업부
취재를 하다 보면 다양한 사람들의 여러 고민을 자연스럽게 접하게 된다. 그중에서도 자주 듣는 공통된 이야기가 바로 "주말이 너무 짧다"와 "일요일 밤에는 잠이 잘 오지 않는다"는 것이다. 이는 직장인들에게는 일종의 숙명처럼 여겨질 수 있다. 하지만 월요일을 앞둔 긴장감과 부담으로 인해 일요일 밤 숙면을 취하지 못한다는 문제는 실제로 연구에서도 확인된 바 있다. 영국 노섬브리아 대학 수면 연구센터가 2020년, 코로나19 팬데믹 중에 진행한 연구에 따르면, 약 10명 중 1명이 월요일 출근에 대한 걱정으로 인해 일요일 저녁 평소보다 적은 수면을 취한다고 나타났다. 이른바 ‘월요일 효과’라고 불리는 이 현상은 단순히 수면 부족에서 그치지 않는다. 연구 결과, 직장인들은 이로 인해 월요일에 업무와 관련된 인지적 실수를 더 자주 저지르는 경향이 있다고 한다. 더욱 심각한 문제는 이러한 불규칙한 수면 패턴이 건강에 미치는 영향이다. 미국 애리조나 대학 연구팀은 주말과 평일의 수면 시간대가 1시간만 어긋나도 심장병 위험이 약 11% 증가할 수 있다는 연구 결과를 발표했다. 이는 많은 직장인이 간과하기 쉬운 문제지만 건강에 직접적으로 악영향을 줄 수 있음을 시사한다. 최
KAIST 연구진이 상용 촉매 대비 약 62% 이상의 전류 밀도를 유지시켜 수소 연료전지 수명을 획기적으로 연장시키는데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 정연식 교수, 조은애 교수 공동연구팀이 수소전기차의 핵심 부품인 연료전지 장치에 활용될 수 있는 고내구성 촉매 소재를 개발했다고 4일 밝혔다. 이번에 개발된 촉매는 실제 구동 환경에서 수천 시간에 맞먹는 강도의 2만 사이클 내구성 평가를 거친 후에도 초기 성능에 가까운 수준을 유지할 만큼 높은 내구성을 갖추고 있어 기존 연료전지에서 가장 큰 걸림돌로 지적됐던 수명 문제를 해결하는 성과로 평가된다. 연구팀은 ‘3차원 자이로이드 나노구조체 기반 촉매 플랫폼’을 개발하는 데 성공했다. 자이로이드 나노구조체는 3차원적으로 길게 연결된 구조로 인해 전기적 연결성이 우수하고 이온이나 기체의 이동이 이동할 수 있는 빈 통로가 많은 장점이 있어 차세대 에너지 소재로 유망하다. 연구팀은 자기조립 특성이 있는 고분자를 활용해 3차원 자이로이드를 합성하고 백금 입자를 강한 결합으로 탑재해 연료전지 구동 시에도 백금 입자의 이동을 원천 차단하고자 했다. 또한 자이로이드 내부에 증기압을 발생시켜 자이로이드 내부 공간까지 비움으로
SHAPER는 기업과 개인을 위한 맞춤형 서비스 플랜과 경쟁력 있는 가격 정책을 통해 데이터 분석 시장에서의 입지를 넓힌다는 전략이다. 데이터 분석 플랫폼의 성공은 기술력뿐 아니라 시장 접근 전략과 사용자 중심의 서비스 설계에 달려 있다. 이 솔루션은 기업과 개인 사용자를 모두 아우르는 맞춤형 플랜과 경쟁력 있는 가격 모델을 통해 데이터 활용의 문턱을 낮추는 데 주력하고 있다. 기업 회원과 개인 회원으로 구분해 다양한 사용자층의 요구를 반영한 세분화된 플랜을 제공하며, 각각의 역할과 필요에 맞는 서비스를 지원하고 있다. 기업 회원 플랜 : 데이터 분석과 시각화를 업무에 통합 SHAPER의 기업 회원 플랜은 데이터 분석과 시각화를 업무에 통합하려는 기업의 요구를 충족시키는 데 중점을 두고 있다. 특히 제조기업, IT 기업, 데이터 비즈니스 기업 등이 주요 대상이다. ▪편집자(Editor) 권한=편집자 플랜은 기업 내 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행하는 핵심 사용자들을 위해 설계되었다. △데이터 업로드, 가공, 탐색 및 저장 △대시보드와 리포트 생성 및 공유 △프로젝트 생성과 관리 등이 가능하며, 기업 내 분석 전문가들이 효과적으로 작업을 수행할 수 있도록
SHAPER는 데이터 시각화의 직관성과 유연성을 강조하며, 사용자가 쉽고 빠르게 대시보드를 제작하고 공유할 수 있는 환경을 제공한다. 데이터 분석의 마지막 단계는 결과를 이해하고 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이다. 이 과정에서 데이터를 시각적으로 표현하는 것은 복잡한 정보를 직관적으로 전달하는 데 필수적이다. SHAPER는 데이터 시각화를 위한 강력한 도구와 함께 협업을 지원하는 기능을 제공하여 팀 단위에서의 데이터 활용도를 극대화한다. 시각화 구현: 데이터에 생동감을 더하다 이 제품의 시각화 기능은 데이터를 생동감 있게 표현하며, 사용자가 원하는 방식으로 정보를 전달할 수 있도록 한다. 특히, 드래그 앤 드롭 방식의 사용자 인터페이스는 데이터 시각화 과정을 단순화하면서도 유연성을 보장한다. ▪드래그 앤 드롭 방식의 레이아웃 구성=대시보드 구성은 드래그 앤 드롭 방식으로 이루어진다. 사용자는 데이터를 선택하고, 원하는 위치에 차트를 배치하며, 레이아웃을 설계할 수 있다. 이는 사용자가 전문적인 UI/UX 지식 없이도 직관적이고 심미적인 시각화 화면을 제작할 수 있게 한다. ▪템플릿 기반 시각화 지원=사용자가 미리 설계된 템플릿을 불러오거나 추천받아 대시
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김일두 교수팀이 아주대 이지영 교수팀과 공동으로 물을 이용한 친환경 공법으로 리튬금속 보호막을 제조, 리튬이차전지의 수명을 획기적으로 높이는 데 성공했다고 2일 밝혔다. 리튬은 리튬이차전지의 차세대 음극 소재로 주목받고 있다. 현재 음극으로 가장 많이 쓰이는 소재는 흑연이지만, 에너지 밀도가 낮고 이론 용량이 적어 리튬 금속이 가장 이상적인 음극재로 꼽힌다. 다만 충전 과정에서 음극 표면에 생기는 덴드라이트(dendrite·수지상결정, 리튬이온이 음극 표면에 쌓이면서 나뭇가지 모양으로 성장하는 현상)로 인해 수명이 저하될 수 있으며 화재로 이어질 위험이 있다. 덴드라이트 성장을 억제하기 위해 리튬 금속 표면에 보호막을 입혀 리튬 금속과 전해액 간 계면을 만드는 보호막 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 연구팀은 값비싼 재료 없이도 리튬이온 성장을 물리적·화학적으로 제어할 수 있는 중공(中空) 구조의 나노섬유 보호막을 개발했다. 식물에서 추출한 천연 고분자 화합물인 구아검을 물에 녹인 뒤 전기방사(electron spinning) 기술을 이용, 수십 ㎚(나노미터·10억분의 1ｍ)∼수 ㎛(마이크로미터·100만분의
즉각적인 AI 기반 혁신에 대해서는 이견도 존재해 한겨울이라고 하기에는 아직 이른 시기인 11월 말임에도 불구하고 지난달 27일, 서울 및 경기 중심으로 수도권 지역에 유례없는 폭설이 내렸다. 불과 며칠 전까지만 해도 고온현상으로 겨울이 맞는지 의문을 품게 하던 날씨가 하루 만에 눈 폭탄을 쏟아내며, 시민들에게 교통 혼잡 등 큰 불편을 초래했다. 한 시간 동안 100mm 이상의 비가 쏟아지거나 하루 만에 도로가 폭설로 뒤덮이는 현상이 이제는 더 이상 놀랍지 않을 정도로 빈번히 발생하고 있다. 이는 비단 우리나라만의 이야기는 아니다. 지난 2023년 여름, 미국 캘리포니아와 멕시코, 중국 북서부, 남유럽 등에서 기온이 50도까지 치솟는 폭염이 발생했다. 이로 인해 산불 등 추가적인 자연재해가 발생했고 인명 피해와 재산 손실을 피할 수 없었다. 같은 해 6월부터 9월까지는 캐나다에서 가뭄 등으로 인한 산불이 발생해 연간 화석 연료 배출량을 초과하는 탄소가 배출되기도 했다. 그럼 우리는 갑작스럽게 변화하는 날씨를 어떻게 예측하고 대응할 수 있을까? 일반적인 수준의 기상예보는 전통의 경계로 넘어갔고, 정확도 역시 떨어지고 있다는 평가다. 그만큼 과거의 기법으로는 변
킴 포블슨 CEO 최초 방한...협력체계 강화 의지 피력해 “미·중 이어 한국에 글로벌 서비스센터 구축할 것” 파트너십 생태계, 기술력, 품질·성능, 소프트웨어 역량 등 강조...터닝포인트로 ‘폴리스코프 X’ 지목해 우리나라는 로봇 도입에 적극적인 시장 중 하나로 평가받는다. 특히 제조업에서 그 양상이 뚜렷하다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 지난해 전 세계 제조 현장에 배치된 로봇은 총 400만 대로, 한국은 ‘로봇 밀도(Robot Density)’ 측면에서 1위를 차지한 국가다. 여기서 로봇 밀도는 작업자 1만 명을 기준으로 사용하는 로봇 대수를 평가하는 지표다. 우리나라는 지난 2023년 로봇 밀도 1012대를 기록하며 싱가포르 770대, 중국 470대를 크게 따돌리고 독보적인 선두를 달리고 있다. 이를 기반으로 8조 원이 넘는 시장 규모를 형성하고 있는 것으로 분석된다. 특히 협동로봇(Collaborative Robot, 이하 코봇)에 대한 수요가 급증하는 형국이다. 자동차·전기전자·반도체·이차전지 등 제조 분야를 비롯해, 조선·항공우주·농업·의료·서비스 등 현장에서 코봇 도입률을 크게 늘리고 있다. 이에 전 세계 코봇 시장점유율 40%에 달하는 유니
SHAPER는 다양한 데이터 소스를 연결하고, 직관적인 Canvas 기반 워크플로우를 통해 데이터 가공 및 분석을 손쉽게 수행할 수 있는 강력한 도구를 제공한다. 데이터 분석은 여러 단계의 작업을 요구한다. 데이터의 수집, 가공, 분석, 그리고 시각화까지 모든 과정이 유기적으로 연결되어야 실질적인 인사이트를 얻을 수 있다. 이러한 복잡한 과정을 단순화하여 사용자들이 데이터의 가치를 최대한 활용할 수 있도록 돕는다. 데이터 연결 및 로딩 : 다양한 소스 지원 SHAPER의 첫 번째 특징은 다양한 데이터 소스를 손쉽게 연결할 수 있다는 점이다. 데이터는 여러 형식과 저장 위치에서 생성되며, 이를 적절히 통합하는 것은 데이터 분석의 출발점이다. 이 제품은 다음과 같은 데이터 연결 방식을 지원한다. ▪파일 업로드=사용자는 CSV, Excel 등 일반적인 데이터 파일을 업로드하여 분석에 활용할 수 있다. 이는 기업 내부에서 생성되는 보고서나 기타 문서 기반 데이터를 즉시 처리할 수 있도록 해준다. ▪데이터베이스 연결=다양한 관계형 데이터베이스와의 연결을 지원한다. MariaDB, MySQL, MS-SQL, PostgreSQL 등 주요 데이터베이스와의 원활한 연동은 데
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