전기차 핵심 부품용 소재기술 대일의존 돌파구 열어 한국재료연구원(KIMS, 원장 이정환, 이하 재료연)은 엔지니어링세라믹연구실 고재웅 박사 연구팀이 전기차 구동 모듈용 질화규소 베어링 볼 제조기술을 국산화하는 데 성공했다고 밝혔다. 질화규소 베어링 볼은 전기차의 높은 출력 인가와 고속 회전 구동 환경하에서 전기 침식에 의한 고장을 방지하고, 이와 함께 높은 내구성과 신뢰성을 가지는 장점이 있다. 일본으로부터 전량 수입해야 해, 이에 대한 문제가 지속해서 지적되어왔다. 핵심 부품 공급은 지난 2019년 일본의 화이트리스트 배제를 시작으로 2022년 글로벌 공급망 재편 대응을 위해 정부가 중점 정책으로 고려할 정도로 중요한 문제이다. 전기차의 경우 20,000rpm 이상의 초고속 회전이 이뤄지는 베어링 부품의 필수 소재인 베어링 볼 수급이 원활하지 않다는 게 자동차와 베어링 완제품 제조 기업의 공통된 의견이다. 연구팀은 질화규소 원료 분말에서 소재 및 베어링 볼 부품에 이르기까지 국내 수요 대응이 가능하도록 기술을 개발해왔다. 이후 해당 기술을 외부 공인 평가기관과 수요기업을 통해 테스트함으로써 세계 1위 질화규소 베어링 볼 기업인 T사에 근접한 수준의 기계적
방사선에 포함된 중성자를 더 효율적으로 막을 수 있는 방법이 개발됐다. 울산과학기술원(UNIST)은 반도체 소재·부품대학원 및 신소재공학과 권순용 교수팀이 방사선 중성자를 막을 수 있는 차폐막을 개발했다고 9일 밝혔다. 방사선에 포함된 중성자는 원자력 발전, 의료 기기, 항공·우주산업 등에 필수적으로 사용된다. 그러나 유출되면 다른 원자들과의 상호 작용으로 전자 기기나 생명체에 예측하지 못한 현상을 유발하는 위험한 입자다. 연구팀은 2차원 나노물질인 맥신(MXene)의 모체인 맥스(MAX Phase)와 맥신을 직접 합성했다. 여기에 중성자를 흡수할 수 있는 탄화 붕소를 잘게 쪼개 맥신층 사이에 삽입하는 기술을 고안했다. 연구팀은 맥신-탄화 붕소 혼합 용액의 안정성을 높여 큰 면적의 유연하고 가벼운 중성자 차폐 필름을 만들었다. 또 실험을 통해 다양한 물체의 표면에 코팅할 수 있는 기술도 개발했다. 중성자 차폐 코팅막을 입힌 나일론 복합체는 2만번 이상의 굽힘 테스트에서도 최대 98%까지 원형을 유지했다. 특히 밀리그램 단위의 탄화 붕소 사용에도 높은 중성자 차폐율(30㎎ 사용 시 40%)을 보였다고 연구팀은 설명했다. 권순용 교수는 "이번 기술로 원하는 두께
2025년 AR/VR 시장 규모가 7,660억 달러까지 성장할 것으로 전망되면서 홀로그램 기술에 대한 관심도 급증하고 있다. 실감형 3D 디지털 콘텐츠를 위한 입체 영상 표시 방법들 중에서 홀로그램 접근법이 눈에 가장 편안한 기술이며, 초실감 3D 공간 표현 영역에서도 궁극의 방식으로 알려져 있기 때문이다. 한국전자통신연구원은 홀로그램 데이터의 고속 생성·처리 및 재생 화질 향상 기술 등을 고도화하며 국내 홀로그램 기술 발전에 이바지하고 있다. 한국전자통신연구원 콘텐츠연구본부의 윤민성 책임연구원은 6G 시대를 위해 홀로그램 기술 발전은 무엇보다 중요하다고 강조한다. Q. 홀로그램은 실감형 콘텐츠를 구현할 수 있는 핵심 기술입니다. 홀로그램은 어떤 기술이며, 실감형 콘텐츠 속 홀로그램 기술은 어떤 역할을 담당합니까? A. 부피를 갖는 영상을 실제 3차원 공간상에 투영해 실제감 있는 이미지로 만들 수 있는 매개체가 ‘홀로그램(hologram)’입니다. 일반적으로 우리가 흔히 보는 2차원 평면 영상이 공간에 투영되는 영상 표시 방식과 달리, 홀로그램은 빛의 파동 현상인 간섭과 회절 그리고 편광 특성을 이용합니다. 3차원 영상 정보가 기록된 홀로그램에 적절한 빛을
국내 연구진이 다 써버린 배터리의 건강상태를 분해 없이 진단하고 재활용 여부를 쉽게 판단할 수 있는 기술을 개발했다. UNIST 에너지화학공학과 김동혁, 최윤석 교수 및 탄소중립대학원 임한권 교수팀이 컴퓨터가 독립적으로 훈련하는 딥러닝을 기반으로 배터리 부품의 건강 상태를 진단할 수 있는 시스템 DeepSUGAR를 개발했다고 밝혔다. 연구팀은 학습을 통해 새로운 창작물을 만드는 생성형 인공지능 기술 ‘생성형 대립 신경망(GAN)’과 효과적으로 이미지 처리할 수 있는 ‘합성곱 신경망(CNN)’을 결합했다. DeepSUGAR는 리튬 배터리를 충·방전시킬 때 얻은 전압, 전류, 용량 데이터를 빛의 삼원색 값으로 변환해 이미지화한다. 이를 기반으로 딥러닝 모델을 활용해 배터리의 건강 상태를 예측한다. 모듈, 팩 등 배터리 구성에 상관없이 적용 가능해 기존 배터리 진단 방법과 차별화된다. 김동혁 교수는 “충·방전 데이터를 이미지화하는 DeepSUGAR의 특징을 활용해 배터리를 분해하지 않고도 사용된 배터리의 재활용 여부를 판단할 수 있는 검증 시스템을 구축했다”고 설명했다. 연구팀이 구축한 시스템은 생성형 AI를 이용해 배터리의 건강 상태를 바탕으로 배터리 부품인 모
"랜섬웨어 규모·정교함 증가...선제적 대응 필수" 미래형 XDR(통합 탐지 및 대응) 솔루션을 제공하는 사이버 보안 기업 트렐릭스(Trellix)가 '2024년 사이버보안 위협 글로벌 트렌드'를 8일 발표했다. 기업 및 소비자 모두 지정학적, 경제적 환경 변화로 인한 복잡함과 불확실성에 지속적으로 노출됨에 따라 효과적인 글로벌 위협 인텔리전스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 트렐릭스 어드밴스드 리서치 센터(Advanced Research Center)는 리포트에 이러한 상황을 점검해 2024년 조직이 가장 염두 해 두어야 할 예측 및 주의점에 대한 인사이트를 담았다. 트렐릭스 어드밴스드 리서치 센터의 위협 인텔리전스 담당 총괄 존 포커는 "오늘날 사이버보안 환경은 그 어느 때보다 더 복잡하다"며 "랜섬웨어 그룹부터 범국가적 공격자까지 사이버 범죄자들은 보다 지능적이고 신속하며, 조직적으로 전술을 재구성하고 신종 공격기법을 도입하고 있다. 이는 2024년에도 변함없을 것"이라고 예측했다. 그는 또한 "2024년 증가하는 사이버 위협에서 벗어나 위협 행위자를 능가하고 압도하기 위해서는 전 업계가 지속적으로 경계하고, 실행 가능한 판단을 통해 새로운 위협에 대응
곡선형, 꽈배기형 등 비선형 디자인의 첨단 자동차 램프에 최적화… 특허 출원 완료 자동차 조명 시장 2032년 72조원 규모…천안 스마트팩토리 생산라인 3배 증설로 대응 아이엘사이언스가 자동차램프용 ‘플렉시블 실리콘튜브’ 개발에 성공해 특허 출원했다고 6일 밝혔다. 몸체에 해당하는 바디부, 빛을 발산하는 광원부, 빛을 고르게 퍼트리는 확산부가 결합된 실리콘튜브는, 소재 특성상 탄력성이 높아 곡선형, 꽈배기형 등 다양한 비선형(non-linear) 구조의 LED(발광다이오드)조명에 최적화돼 있다. 또한 모듈형이라 차량 길이에 맞춰 재단 후 연결 사용이 가능해 고르게 빛이 나오는 광연결성을 확보할 수 있다. 아이엘사이언스가 2015년 세계최초로 개발해 특허 받은 광학용 실리콘렌즈는, 기존 소재인 유리나 플라스틱 렌즈 대비 빛 투과율과 내열성이 높고 가벼우면서 황변현상이 없는 혁신 신소재 제품이다. 금형이 필요 없는 ‘디스펜싱’ 공법을 채택해 기존 사출 방식 대비 획기적 비용절감 및 단납기 생산이 가능하다. 특히 첨단 미래형 자동차에선 헤드•테일라이트, 라이팅 그릴, 시그널램프 등의 기능적, 디자인적 요구조건이 까다로워 플렉시블한 물성의 실리콘렌즈 소재가 적용된
2023 미래형 자동차 전동화부품 기술세미나 서울 양재서 개최 한자연 이원석 연구원 “안전, 일자리 이슈 등 해결되기 전까지는 사회적 문제 해결 집중해야” 자동차 산업은 여러 첨단 기술 이슈가 활발하게 논의되고 있는, 미래 산업의 최전선을 달리는 산업이다. 특히 자율주행차의 등장과 함께 기존의 자동차 산업에 포함되지 않았던 다양한 IT 기업, 통신 기업, 서비스 기업 들이 시장에 참여하게 되면서, 자동차 시장은 변화와 팽창을 거듭하고 있다. 자율주행 기술과 관련된 다양한 신(新)산업과 비즈니스 모델이 떠오르고 있는 가운데, 2023 미래형 자동차 전동화부품 기술세미나가 6일 서울 양재 aT센터에서 열렸다. 자율주행 기술은 시간이 많이 들고 번거롭기까지 한 운전이라는 노동에서 인간을 해방시켜줄 수 있는 첨단 기술로 주목받고 있지만, 사고 발생 시의 책임 소재나 택시나 트럭 등을 모는 전문 운전 기사의 일자리 문제, 안전성 문제 등 논란이 끊이지 않는 자동차 산업의 뜨거운 감자다. 한국자동차연구원 자율주행기술연구소 이원석 책임연구원은 이날 세미나에서 “자율주행 기술로 파생되는 산업은 기존의 택시 업계나 물류 업계 등 산업과 충돌이 불가피”하다며, “사회적 공감대
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 인공지능(AI)이 불러온 4차 산업혁명 이후를 뜻하는 포스트 AI시대 핵심 신소재를 전망하는 초청 논문을 세계적인 학술지 '어드밴스드 머티리얼스' 명예의 전당(Hall of Fame) 특집 리뷰로 게재했다고 6일 밝혔다. 인공지능은 인간의 지능을 모사해 데이터를 학습하고, 합리적인 의사결정을 내릴 수 있다. 단순 반복적인 작업을 대체하는데 머물렀던 과거 인공지능 기술들과 달리 더 어렵고 복잡한 작업을 효율적으로 하기 때문에 의료, 자율 주행 자동차, 로보틱스 분야에서 기술 혁신을 이루고 있다. 최근에는 사물인터넷 기술 발전과 함께 현실 세계의 다양한 사물과 개체들이 인터넷을 통해 연결된 초연결 시대가 오고 있다. 포스트 인공지능 시대에는 인공지능이 다양한 기기들과 결합해 우리 주변의 정보를 항상 받아들이고 최적의 의사결정을 한다. 이를 현실적으로 실물세계에 구현하는 사이버세계와 현실세계가 하나로 융합되는 시대가 될 것으로 전망된다. 포스트 인공지능 시대가 다가오면서 착용형 장치를 위한 스마트 섬유, 소프트 로보틱스를 위한 인공근육, 환경친화적인 에너지 생산효율을 높일 수 있는 단일원자촉매 등 인공
최근 플랜트 운영 최적화를 위해 빅데이터와 AI 기술 활용이 늘고 있다. 예전엔 대형 플랜트 중심으로 효율성과 안전성에 집중을 했다면 지금은 비용 절감과 생산성 향상에 대한 요구가 커지면서 그 대안으로 빅데이터와 AI 기술을 통한 예지보전 솔루션의 필요성이 대두됐다. BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 산업용 빅데이터 플랫폼 ‘HanPrism’과 머신러닝 기반 예지보전 솔루션 ‘HanPHI’ 두 가지 솔루션을 제공 하고 있다. 이 글에서는 BNF테크놀로지가 제안하는 플랜트 운영 최적화 방안은 무엇이며 해당 솔루션은 어떤 이점과 구축 사례들이 있는지에 대해서 알아본다. 빅데이터 인프라스트럭처 ‘HanPrism’ 프로세스 플랜트 소프트웨어 전문기업 BNF테크놀로지는 고객의 플랜트 운영 최적화를 위해 두 가지 솔루션을 제공하고 있다. 먼저, HanPrism은 데이터 통합과 분석을 위한 산업용 빅데이터 플랫폼이다. 이 플랫폼을 통해 산업 현장의 다양하고 분산된 설비에서 발생하는 대규모의 데이터를 실시간으로 수집하고 통합 저장해, 사용자는 언제 어디서나 필요한 데이터에 안전하게 접근하고 분석하여 운영의 혁신이 가능해진다. HanPrism의 차별성으로는
제조 산업 자동화에 엣지 컴퓨팅과 지능형 사물인터넷(AIoT)의 융합된 전략이 생산성 향상에 핵심요소가 되고 있다. 하지만 AIoT는 보안 측면에서의 약점도 상존하고 있는 것으로 평가된다. 어드밴텍 ‘디바이스 온(DeviceOn)’은 엣지에서 인가된 애플리케이션만을 허용하는 ‘화이트 리스팅(Whitelisting)’ 기능을 통해 인가되지 않은 애플리케이션을 사전에 차단한 후 승인된 프로그램만 작동되도록 한다. 더불어 백업 솔루션 ‘아크로니스(Acronis)’를 통해 직관적으로 시스템 백업을 수행하고, 서버 사이드와 엣지 사이드 간 암호화된 SSL, TLS 인증서와 보안 데이터 채널을 이용해 서버에 데이터를 전송한다. 이 글에서는 어드밴텍이 제안하는 엣지 디바이스 통합 관리 솔루션의 효율적 활용법에 대해 소개한다 4차 산업혁명이 도래하면서 산업 현장에서의 데이터 집중도가 주목받고 있다. 이에 데이터 활용성 및 연결성이 부각되고 있는데, 백엔드 서버단까지 데이터를 전송하지 않고 현장에서 곧바로 데이터를 처리할 수 있는 엣지(Edge) 전략이 중요해지고 있다. 이 가운데 산업 현장 내 자동화 장비 및 설비에 대한 원격제어 요구가 늘어나고 있다. 특히 제조 산업 자
현재 설비관리 방법 중 기본이 되는 요소에는 고장이 발생한 후에 정비하는 ‘사후정비’와 정해진 주기마다 설비 교체 및 설비 내부 수리를 진행하는 ‘시간 기반 정비(TBM)’가 있다. 사후정비는 기업 입장에서 적지 않은 금전적 시간적 손실로 이어지며, TBM은 내부 부품이 문제가 없더라도 의무적으로 부품을 교체해야 하기 때문에 효율성 측면에서 약점을 드러낸다. 때문에 예지보전 솔루션은 산업 설비 운영관리의 최적화된 기술로 평가받는다. 이 글에서는 산업 AI 기반 설비진단 솔루션을 공급·개발하는 원프레딕트의 가디원 솔루션이 기존 설비진단 솔루션의 한계를 어떻게 돌파하고 어떤 이점을 줄 수 있는지에 대해서 소개한다. 스마트 팩토리가 산업 내 화두로 등장함에 따라 예지보전 솔루션이 스마트 팩토리 세부 요소 중 한축을 담당하는 중이다. 아날로그 기반 사후 정비를 채택했던 기존 설비 정비 방식에서 스마트 팩토리 등장 후 작업자를 대체하면서도 수율을 높일 수 있는 방식으로 예지보전 솔루션이 각광받는 중이다. 이 배경에서도 여전히 전문가의 노하우와 수작업에 의존해 정비를 진행하는 현장이 많다. 이를 대체하기 위한 기술이 산업 AI 기반 설비진단 솔루션이다. 왜 예지보전 솔
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 APL 네트워크의 계획 과정과 APL 토폴로지 계획 기본사항에 대해서 알아본다. APL 네트워크의 계획 과정 1. APL 시스템이 가능한 토폴로지 그림 1은 필드 장치와 필드 스위치의 위치를 보여준다. 첫째, 현장 장치의 위치가 기술 프로세스에 의해 정의된다는 것을 인식해야 한다. 따라서 APL 네트워크를 계획하는 담당자는 배관 및 계측(P&I) 계획에 정의된 필드 장치의 위치를 전제조건으로 고려해야 한다. 계획 단계에서는 다음 조건을 준수하여 필드 스위치를 필드 장치 가까이에 배치해야 한다. · 표 1에 나열된 케이블 범주 IV를 사용할 때 필드 장치와 필드 스위치 사이의 최대 거리는 200m이다. · 장치 수는 포트 예비를 포함하여 스위치의 포트 수(스퍼 포
촉각은 환경과 접촉한 상태에 대한 풍부한 정보를 제공한다. 미지의 환경 속 로봇 애플리케이션에서는 특히 촉각이 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 한편 일률적으로 촉각이라고 해도 다양한 성질의 정보가 포함되어 있어 로봇의 ‘촉각 정보’ 정의는 시각 정보에 비해 애매하다. 또한 촉각은 피부에 분포하는 감각이기 때문에 촉각을 모방한 센서 디바이스(촉각 센서)의 설계는 일반적으로 실장하는 로봇의 형상이나 기능에 따라 다르다. 물체의 파지나 조작을 목적으로 하는 로봇에서 촉각 센서는 주로 엔드 이펙터에 탑재되며, (1) 접촉이나 미끄러짐 발생과 같은 접촉 이벤트 검지, (2) 접촉 위치나 접촉력에 기초한 파지의 안정성 평가, (3) 접촉 위치·힘을 피드백하는 것에 의한 힘 제어, (4) 접촉을 통한 물체 특성의 인식·추정에 이용된다. 즉, 촉각 센서를 탑재한 엔드 이펙터는 목적하는 물리 작업을 하기 위한 반응기인 동시에 촉각 탐색(Tactile exploration)을 하기 위한 프로브이기도 하다. 촉각 센서의 설계나 실장에 있어서는 작업 능력과 지각 능력을 양립시키는 것이 중요하다. 촉각 센서의 검출 방식에는 저항식, 정전용량식, 광학식 등 여러 가지가 있는데,
운동은 젊은이부터 어른까지 신체 능력과 건강을 향상시키고 유지하기 위해 사회의 모든 사람에게 꼭 필요하다. 그러나 근력이 약한 사람이나 운동 능력이 떨어지는 사람은 체력 문제로 인해 운동을 계속적으로 실시하기 어렵고, 신체 능력과 운동 의욕이 서서히 저하될 우려가 있다. 그래서 신체 활동이나 훈련에 대한 동기를 높이기 위한 지원이 시각, 청각, 역각 등 다양한 모달리티를 구사해 이루어지고 있다. 예를 들어 물리 치료와 같은 기존 재활 치료에 로봇 등의 기술이 활용되고 있는데, 사용자의 운동 중에 피드백을 제공함으로써 퍼포먼스뿐만 아니라 만족감, 성공감 등에도 긍정적인 영향을 가져올 수 있다는 것도 알고 있다. 이러한 훈련 지원 기술은 유용하지만, 한편으로는 그러한 지원에서 벗어나 자력으로 훈련하는 것을 어렵게 만들기도 한다. 예를 들어 로봇에 의한 역각적인 지원을 받는 상태의 훈련에 익숙한 사람이 갑자기 그 역각 지원을 받을 수 없게 됐을 때, 운동의 신체적 부하가 증가함으로써 심리적으로 낙담하게 될지도 모른다. 이러한 심리적 낙담이 동기부여를 감소시켜 결과적으로 운동 훈련을 중단하게 된다면 불행할 것이다. 피드백하는 정보를 연구함으로써 운동 지원이 심리면에
산업지식인에서는 실무자의 질문을 전문가가 자세하게 답변하는 내용을 다뤘습니다. 각 주제별로 진행된 MTV 웨비나에서 발표자와 질문자가 주고받았던 질의응답을 한 데 모았습니다. 3D 프린팅 기술은 4차 산업혁명 도래와 함께 제조 산업에 새로운 바람을 불러일으켰습니다. 바로 적층 방식의 제조 혁신인데요, 그동안 경험하지 못한 형태의 제조 기술이 등장한 것입니다. 산업 안에는 ‘경계’와 ‘환영’ 두 가지 반응이 양분돼 공존하는 양상을 보였습니다. 과학기술정보통신부는 전 세계 3D 프린팅 산업이 2022년 17억7000만 달러(약 2조3300억 원)에서 46억8000만 달러(약 6조1700억 원) 규모로 성장할 것으로 전망했습니다. 이에 우리 정부는 3D 프린팅 산업을 디지털 신산업으로 규정하고, 올해부터 2025년까지 시행할 ‘제3차 3D 프린팅 산업 진흥 기본계획’을 지난 9월 발표했습니다. ‘산업용 3D 프린터 활용 웨비나’에서 3D프린팅혁신성장센터(이하 3D-FAB)가 소개한 3D 프린팅 기술에 대한 궁금증과 이에 대한 답변을 선별했습니다. Q & A Q. 3D 프린팅 기술 도입 시 주요 이슈는 무엇이며, 이슈 해결 사례를 소개해달라. A. 예를 들어
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