국내 연구진이 생분해 가능한 미생물 기반 플라스틱 생산에 성공했다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 페트병(PET)을 대체할 수 있는 유사 '방향족 폴리에스터'(음료수 병이나 식품 포장재 등에 쓰는 플라스틱의 일종) 단량체(고분자의 재료)를 높은 효율로 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다고 7일 밝혔다. 유사 방향족 다이카복실산은 고분자로 합성하면 방향족 폴리에스터보다 물성이 뛰어나고 생분해성도 높아 친환경적인 플라스틱 재료로 주목받고 있다. 다만 수율이 낮고 유해 폐기물을 생성하는 등 문제가 있다. 이 교수팀은 시스템 대사공학(미생물의 복잡한 대사 회로를 조작해 다양한 화학물질과 연료, 고분자 등을 생산하는 기술)을 활용, 아미노산 생산에 주로 사용되는 세균에서 5종의 유사 방향족 다이카복실산을 고효율로 생산할 수 있는 미생물 균주를 개발했다. 이 가운데 ‘2,4-, 2,5-피리딘 다이카복실산’ 등 2종은 단위 생산량을 기존 ㎎/L 수준에서 ｇ/L 수준까지 끌어올렸다. 이상엽 교수는 “개발한 기술을 다양한 폴리에스터 생산 산업공정에 응용할 수 있다”며 “미생물 기반 바이오 단량체 산업이 석유 화학 기반의 화학산업을 대
최근 강력한 공중 초음파에 관한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그 중의 하나인 공중 초음파를 이용한 촉각 제시의 연구가 2008년에 시작됐다. 강력한 공중 초음파의 비선형 효과를 활용하는 기술의 대표 예로는 파라메트릭 어레이라고 하는 초지향성 스피커가 있는데, 그 기원은 1980년대까지 거슬러 올라간다. 파라메트릭 어레이와 촉각 제시의 페이즈드 어레이(Phased array)(이후 Airborne Ultrasound Tactile Display, AUTD)의 구성 요소는 거의 동일했지만, AUTD에서는 집속 빔에 의해 공간의 1점에 보다 강한 음장을 만들려고 한 것이 약간의 차이였다. 수천 파스칼이 넘는 음압, 즉 전형적인 공중 파라메트릭 어레이보다는 두 자리 이상 높은 에너지 밀도에 의해 촉각을 생성할 수 있다는 것이 확인되어 초음파 촉각 제시의 연구가 순조롭게 시작됐다. 이때 개발된 초음파 페이즈드 어레이는 강력 공중 초음파를 쉽게 만들어낼 수 있는 귀한 장치이기도 했다. 주변의 물체에 조사해 보면 경량 물체를 움직일 수 있는데다가, 음향류의 생성, 액체의 기화 촉진 등 현저한 효과를 눈앞에서 확인할 수 있어 공중 초음파 연구 영역이 확대되기도 했다.
초음파는 기체·액체·고체에 상관없이 매질이 있으면 전파된다. 초음파는 일반적으로 가청 주파수(20kHz) 이상의 주파수 음파를 가리키는데, 사람이 듣는 것을 목적으로 하지 않는 경우, 가청 주파수 내라도 초음파라고 부르고 있다. 초음파의 이용은 ①거리 계측이나 센싱 등 계측 신호로서 취급하는 경우, ②초음파 부양이나 세정 등 힘이나 에너지로서 취급하는 경우, ③센서나 필터 소자 등의 기능성 부품으로서 취급하는 경우로 나눌 수 있다. 또한 매질로 이용을 나누면, 고체 중의 이용은 초음파 탐상기, 금속의 절삭·가공이나 접합, 초음파 현미경, 클락용 수정 진동자, SAW 필터 소자 등이 있고, 액체 중(수중)에서는 초음파 진단장치, 어군탐지기, 유속계, 초음파 세정, 고체 입자의 분산·유화, 안개화 등 다방면에 이용된다. 이들에 대해 공기 중의 이용은 거리계나 차재용의 초음파 센서 등이 있는데, 그다지 많다고는 할 수 없다. 이것은 기체 중에 대출력의 초음파 에너지가 방사되기 어렵기 때문이다. 진동체로부터 방사되는 음향 파워는 매질에 고유의 값인 고유 음향 임피던스 ρc(ρ는 매질의 밀도, c는 매질 중의 소리 전파 속도)의 크기로 결정된다. 공기의 밀도 ρ는 액
“AI는 현재 ‘황금기’를 맞이하며, 한때 공상과학으로 여겨졌던 문제들까지도 해결하고 있다.” (제프 베조스) 그럼에도 불구하고 AI에 대한 의견은 여전히 엇갈린다. 골드만삭스 그룹의 짐 코벨로(Jim Covello)는 1990년대 후반의 닷컴 열풍과 최근의 암호화폐 붐을 언급하며, AI에서도 이와 유사한 현상이 나타날 수 있다고 경고한다. 반면 같은 회사의 조셉 브릭스(Joseph Briggs)는 AI가 업무의 약 4분의 1을 자동화해 경제 성장을 촉진할 것으로 전망하고 있다. AI를 차세대 대세로 보는 의견에 동의하든 반대하든, 픽테 웰스 매니지먼트의 동 첸(Dong Chen)이 언급한 단기 투자 테마는 주목할 만하다. 그의 세 가지 주요 트렌드 중 두 가지는 AI와 산업 부문의 가능성을 나타내며, 이는 전기화, 탈탄소화, 디지털화와 같은 산업 전환 동향과도 밀접하게 연결되어 있다. 산업용 AI를 통한 모멘텀 확보 산업용 AI는 제조 기업이 오퍼레이셔널 엑설런스(Operational Excellence)에 도달하도록 돕는 중요한 도구로, 에너지 전환 목표 달성에 핵심적인 역할을 한다. AI 모델에 내장된 안전 가드레일을 통해 기업은 효율성을 높이고 설비
연결된 기기와 데이터에 대한 비용 효율적인 보안 환경을 구축하는 것은 많은 기업에게 중요한 과제이다. 물론, 연결 및 통신에 대한 표준을 활용할 수도 있지만, 처음부터 해당 기기에 필요한 인증서와 키를 주입할 수 있다면 더 효과적이지 않을까? 대부분의 경우, 이러한 보안 영역은 제조 과정에서 이루어진다. 공장에는 고객이 인증기관 장비를 직접 운영할 수 있도록 안전한 공간이 마련되어 있다. 그러나 제품이 배치되는 환경에 따라 각기 다른 구성이 필요할 수 있으며, 이러한 보안 자산을 공장 현장에서 처리할 경우 새로운 과제가 발생하게 된다. 고객의 특화된 요구에 따라 맞춤형 소량 생산(Batch 단위)을 구축하는 것은 상당한 비용이 소모되고, 납기도 길어질 수 있다. nRF 클라우드 보안 서비스(nRF Cloud Security Service)는 배포 단계에서 원격으로 기기를 네트워크에 등록할 수 있는 프로비저닝 솔루션을 제공한다. 이를 통해 일반적인 방식으로 기기를 생산할 수 있도록 제조 과정을 간소화하고, 제조 및 운영 환경에서 보안을 강화할 수 있다. 이 글에서는 nRF 클라우드 보안 서비스에 대한 개요와 이 서비스를 통해 어떻게 효율적으로 셀룰러 IoT를
이더넷-APL은 PROCESS 계장표준으로 세계 전문 표준개발기구 4곳과 12개의 국제 자동화 메이커에서 합의하여 IEC/IEEE 등의 국제표준기관에서 공인된 새로 나온 신기술이므로, 자세한 설명과 해설이 필요하고 이 기술의 핵심 요체를 설명하는데 자세한 안내가 필요하므로 ‘이더넷-APL 길라잡이’라는 이름을 붙여 10~12회 정도로 내용을 안내 하고자 작명을 했다. 이번 호는 지난 회에 이어 APL의 차폐개념에 대해서 알아본다. APL의 차폐개념 앞 장에서 설명한 바와 같이 매시(meshed)된 CBN을 가정할 때 APL 네트워크의 케이블 실드는 케이블의 양쪽 끝에 있는 CBN에 연결되어야 한다. 이는 스퍼(spur)뿐만 아니라 트렁크에도 적용된다. 그림 1은 케이블 실드가 양쪽 끝에 있는 공통접합 시스템에 직접 연결되는 것을 보여준다. 부품 또는 그 도전성 하우징이 접지단자를 통해 CBN에 연결되는 것을 알 수 있다. 그와 병행하여 케이블 실드가 하우징에 연결된다. 실드의 연결은 장치의 설계에 따라 달라진다. 일반적으로 그림 2의 실드 연결 대안 1, 2, 3에 따라 또는 M12 또는 M8 커넥터의 하우징을 통해 수행된다. 케이블 실드의 접촉은 표면이 크
스마트 부품이 수집한 데이터를 AI로 분석하고 원격 감시 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능(AI)으로 소형원전 위험 징후를 2초 안에 알아챌 수 있는 원격 감시 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 이를 통해 구조가 복잡한 소형 원전 내부를 실시간으로 확인할 수 있어 관리 비용을 줄이고 안전성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이 기술은 기계공학과 정임두·김남훈 교수와 경상대학교 김형모 교수 공동연구팀이 개발했다. 광섬유 센서가 내장된 스마트 부품이 소형 원전 데이터를 수집해 보내면 AI가 이를 분석해 이상 상태를 경고하도록 만든 것이다. 핵심은 3D 프린팅을 통한 스마트 금속 부품 제작 기술과 광섬유의 연속적 다중 변수를 동시에 빠르게 처리하는 AI 기술이다. 연구팀은 직접에너지증착(Directed Energy Deposition·DED) 방식 3D 프린팅을 통해 스마트 원전 부품을 정밀하게 제작하고, 광섬유 센서를 원전 금속 부품 내부에 유연하게 내장했다. 이를 통해 가혹한 원자로 환경에서도 부품이 안정적으로 작동하게 했다. AI는 광섬유 센서 여러 위치의 열변형 정보가 포함된 다중 변수를 빠르게 실시간으로 복합 처리해 이상 징후를 즉각 감지하며, 이를
한국과학기술원(KAIST)은 뇌인지과학과 백세범 교수 연구팀이 뇌 신경망의 원리를 모사해 효율적인 학습이 가능한 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 인공지능의 개념은 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수가 1986년 제시한 ‘오류 역전파’(error backpropagation) 학습에 기반한다. 오류 역전파 학습은 최종 끝단에서 도출된 오류에 대해 이전 단계로 돌아가 계산한 뒤 가중치를 부과하는 ‘가중치 수송’ 방법으로 답을 내는 학습 방식이다. 신경망을 일일이 연결하지 않아도 데이터를 통해 학습할 수 있어 인공신경망 훈련을 혁신했다는 평가를 받지만, 대규모 데이터의 학습과 막대한 계산작업이 필요하다는 한계가 있다. 이에 뇌의 학습 원리를 닮은 생물학적으로 타당한 인공신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영국 옥스퍼드대학과 딥마이드 공동연구팀은 2016년 가중치 수송을 사용하지 않고도 오류 역전파 학습이 가능한 인공지능 개념을 제시했으나 학습 속도가 느리고 정확도가 낮아 적용에 어려움이 있었다. 인간의 뇌는 부분적인 정보만을 이용해 학습해야 하므로, 인공신경망과 같이 역방향으로 계산해 순방향 가중치를 두는
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 아연공기전지를 기반으로 자가발전형 그린수소 생산 시스템을 개발했다고 22일 밝혔다. 그린수소는 신재생에너지 전력을 이용해 수전해(물을 전기분해해 수소를 생산하는 기술) 방식으로 만들어 내는 수소다. 생산 과정에서 탄소를 배출하지 않아 청정 연료로 불리지만, 신재생에너지의 발전량이 불규칙해 물 분해 효율이 낮다는 한계가 있다. 이에 공기 중 산소를 산화제로 사용하는 공기전지가 신재생에너지를 대체할 동력원으로 주목받고 있다. 특히 값싼 아연 음극과 산소 양극으로 구성된 아연공기전지는 물 기반 전해질을 사용해 리튬이온전지와 달리 발화 위험이 없고 에너지 밀도가 높다. 다만 귀금속 촉매를 사용하기 때문에 비용이 많이 들고 장기간 충·방전 시 성능이 급격히 떨어지게 된다. 연구팀은 산화 그래핀(흑연의 한 층에서 떼어낸 2차원 물질)에 금속 유기 골격체(MOF·금속과 유기물을 결합한 다공성 소재)를 성장시켜 비(非) 귀금속 촉매를 개발했다. 이를 아연공기전지에 적용한 결과 기존 전지보다 5배 높은 에너지 밀도를 보였으며, 반복적인 충·방전에도 장시간 안정적인 구동이 가능함을 확인했다. 강정구
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 정연식 교수·기계공학과 박인규 교수팀이 한밭대 오민욱 교수, 한국기계연구원 정준호 박사 연구팀과 공동으로 ‘비스무트 텔루라이드’ 기반 유연한 무기 열전 섬유를 개발했다고 21일 밝혔다. 열전소재는 열을 전기로 바꿔주는 소재다. 온도 차에 의해 전기를 발생시키는 원리다. 공장이나 자동차 엔진의 폐열, 사람의 체온 등에서 발생하는 열을 활용할 수 있어 지속 가능한 에너지 기술로 주목받고 있다. 세라믹 재료 기반의 무기 열전소재는 열전 성능이 높지만 깨지기 쉬워 곡면 형태로 돼 있는 인체, 차량 배기구, 냉각 핀 등에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 연구팀은 고분자 첨가제 없이도 나노 리본을 꼬아 실 형태로 만드는 방식으로 유연성을 확보, 나노 리본을 연속적으로 증착해 유연한 비스무트 텔루라이드 무기 열전 섬유를 제작했다. 1000차례 이상의 반복적인 구부림과 인장(잡아당김) 테스트에도 전기적 특성 변화가 거의 나타나지 않았다. 실제 구명조끼와 의류에 열전 섬유를 내장, 에너지를 수집하는 시연을 통해 상용화 가능성도 입증했다. 정연식 교수는 “이번 연구에서 개발된 무기 유연 열전 소재는 스마트 의류와 같은 웨어러블 기기에서
KAIST 연구진이 소량의 전류로 전기차 배터리의 상태를 진단·모니터링할 수 있는 기술을 개발했다. 한국과학기술원(KAIST)은 권경하 전기및전자공학부 교수와 이상국 교수 연구팀이 전기차 대용량 배터리의 안정성과 성능 향상에 활용할 수 있는 전기화학 임피던스 분광법(EIS) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구 결과는 지난 9월 5일 국제 저명 학술지 ‘IEEE Transactions on Industrial Electronics’에 발표됐다. EIS 기술은 배터리의 임피던스 크기와 변화를 측정해 배터리 효율과 손실을 평가할 수 있는 강력한 도구로, 배터리의 충전 상태( SOC) 및 건강 상태(SOH)를 평가하는 중요한 도구로 여겨진다. 배터리 열적 특성과 화학적/물리적 변화, 수명 예측, 고장의 원인을 식별하는 데 활용 가능하다. 다만 기존 EIS 장비는 비용 및 복잡성이 높아 설치, 운영 및 유지 보수가 쉽지 않았고, 배터리에 큰 전기적 스트레스가 가해지기 때문에 배터리의 고장이나 화재 위험을 증가시킬 수 있는 단점이 있었다. 이에 연구팀은 고용량 전기차 배터리의 상태 진단 및 건강 모니터링을 위한 소전류 EIS 시스템을 개발하고 입증했다. 이 시스템은
로봇 제어 알고리즘에 인적 요소 반영하는 ‘힐로’ 연구 발표 KAIST는 기계공학과 공경철 교수가 포함된 국제공동연구팀이 로봇의 성능을 최적화하는 과정에 사람을 포함시킴으로써, 인적 요소를 로봇의 제어 알고리즘에 충분히 반영하는 방법인 힐로(HILO, Human-in-the-loop optimization)에 대한 연구를 네이처 본지에 발표했다고 4일 밝혔다. 이 논문은 공경철 교수 이외에도 스탠퍼드 대학의 스티븐 콜린스 교수, 하버드 대학의 패트릭 슬래드 교수 등이 참여했다. HILO 방법의 핵심 연구자들이 모여 이론에 대한 설명과 응용 분야, 발전 방향까지 총망라한 견해를 발표했다. 해당 연구는 로봇이 우리의 일상에 깊이 침투할수록 그 로봇은 개별 사용자에게 적합하도록 계속해서 개발되어야 한다고 밝히고 있다. HILO 방법이 이러한 난제를 해결하고 우리의 일상에 로봇이 더욱 가까이 다가오게 할 것이라고 말한다. 로봇은 이제 우리 일상에서 쉽게 만날 수 있으며 인간과 로봇이 서로 복잡하게 상호작용하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 공장에서 협동 로봇과 사람이 함께 물건을 들어 나르기도 하고 반자율주행 자동차의 운전자는 제어알고리즘과 동시에 차량을 운전한다
KAIST 연구진이 폐플라스틱 재활용을 쉽게 하는 촉매기술을 개발했다. 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 최민기 교수와 충남대 에너지과학기술대학원 신혜영 교수 공동연구팀은 폐플라스틱의 분해 및 재활용 공정의 중요 반응인 탈염소 반응 메커니즘을 규명하고 미량의 백금으로도 염소를 효과적으로 제거할 수 있는 촉매를 개발했다고 26일 밝혔다. 폐플라스틱의 열분해유 내에는 후속공정에 앞서 제거가 필요한 다양한 불순물들이 포함돼 있어 화학적으로 제거하는 것은 폐플라스틱 재활용에서 매우 중요하다. 하지만 기존 석유와 같은 탄소자원에는 염소가 포함돼 있지 않기 때문에 염소를 제거하는 촉매공정은 현재까지 연구된 바가 없었다. 이에 연구팀은 감마 알루미나에 미량(0.1wt%)의 백금을 담지한 촉매를 사용해 탈염소 반응의 메커니즘을 규명하고, 고성능 촉매를 설계했다. 이를 통해 탄소와 염소 사이의 결합을 끊고 백금에서 활성화된 수소가 감마 알루미나 표면에 전달돼 염소를 염산(HCl)의 형태로 제거하는 독특한 반응 메커니즘을 확인했다. 또 다량(7500ppm)의 염소를 포함하고 있는 해양 폐기물 기반의 폐플라스틱 열분해유를 이용한 반응에서도 직접 개발한 촉매를 사용했을 때
이에이트가 반도체 등 고성능 전자기기의 고열로 인한 성능 저하를 예측하고 제어할 수 있는 기술 개발에 성공했다. 이에이트는 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 연구팀이 고체의 열변형 시뮬레이션을 위한 TLSPH (Total Lagrangian SPH) 기반 혁신적인 열변형 모델을 개발해 FEM(Finite Element Method) 대비 높은 정확도를 검증했으며 관련된 논문이 SCI 저널인 ‘Computers and Structures’에 게재됐다고 25일 밝혔다. 이에이트는 ‘Thermomechanical modeling in elastic body with corotated total Lagrangian SPH’ 논문에서 기존 SPH의 한계를 극복하고 정확도와 효율성을 향상시킨 새로운 열변형 모델을 제시했다. TLSPH는 고정된 기준 구성을 사용, 정확한 변형 계산을 보장해 시뮬레이션의 강건성을 높였다. 입자 간 거리는 선형 열팽창 이론에 기반, 온도 변화에 따라 업데이트돼 실제 물질에서 발생하는 열팽창을 보다 더 정확하게 시뮬레이션 할 수 있게 됐다. 또한 코로테이션 변형 기법을 적용해 변형 구배를 계산 및 입자 간 상호
모터 애플리케이션에 불어온 혁신 오늘날 모터는 산업, 의료, 스마트홈, 사물인터넷(IoT), 운송 및 사무 환경 전반에 걸쳐 널리 사용되며 일상의 모든 측면에 깊이 파고들었다. 모터 회전의 정밀한 제어는 고도의 기술을 통해 일상의 편리함과 편안함을 높여준다. 특히 디지털 정보가 정확한 물리적 동작으로 변환될 수 있는 오늘날의 디지털 시대에는 이전에는 불가능했던 일들이 현실이 되고 있다. 첨단 로봇공학, IoT, 적층제조(AM), 보철(그림 1) 및 IIoT는 몇 가지 사례에 불과하다. 디지털 정보를 완벽한 물리적 회전으로 효과적으로 변환하려면 노력이 필요하다. 성능을 향상하려면 최적화된 소프트웨어 및 하드웨어 구성 요소가 필요하고, 배터리 수명을 연장하고 열을 줄이기 위해 전력 소비를 줄여야 한다. 또한, 출시 시간을 단축하기 위해 소프트웨어 작업 부하를 최소화해야 하며, 제품의 안정성을 향상하기 위해 통합을 극대화해야 한다. 이는 아나로그디바이스(ADI)의 Trinamic 모터 모션 및 제어 솔루션이 수년에 걸쳐 지속적으로 달성해 온 목표로서, Trinamic은 몇 가지 주요 기술 혁신을 통해 모터 애플리케이션에서 획기적인 발전을 이뤘다. 한 잔의 맥주를
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