차세대 연료전지인 프로톤 세라믹 전지의 가격은 낮추고 성능은 높이는 전해질 합성법이 개발됐다. 한국과학기술연구원(KIST)은 수소에너지소재연구단 지호일 책임연구원 연구팀이 금오공대 최시혁 교수와 공동으로 프로톤 세라믹 전지 전해질의 소결 온도를 낮출 수 있는 새로운 합성법을 개발했다고 28일 밝혔다. 소결은 가루 형태 물질을 뭉쳐 녹는점보다 낮은 열을 가해 서로 엉겨 붙게 해 입자가 조밀한 소재로 만드는 공정이다. 고체산화물 연료전지 등의 전해질을 만드는 데 활용된다. 고체산화물 연료전지는 전해질과 전극 등 모든 구성요소를 세라믹 같은 금속산화물로 만든 것으로 전력 생산과 수소 생산이 동시에 가능하고 600도 이상 고온에서도 작동해 효율이 높은 게 장점이지만, 값이 비싸고 오랜 기간 쓰면 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 이를 극복하기 위해 산소이온 대신 크기가 작은 수소이온(프로톤)으로 이온 전도도를 높인 프로톤 세라믹 전지가 대안으로 떠오르고 있으나, 전해질을 만드는 데 1천500도 이상 고온이 필요하고 이 과정에서 전해질 구성 물질이 빠져나오는 현상이 상용화에 걸림돌이었다. 연구팀은 전해질 소결 온도를 낮추기 위해 하나 화합물로 구성한 분말을 소결하는 대
국내 연구진이 향후 차세대 디스플레이 및 초저전력 반도체 소자 성능개선에 널리 활용 가능한 p형 반도체 소재와 이를 활용한 박막 트랜지스터 개발에 성공했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 텔레륨(Te) 기반의 칼코지나이드계 p형 반도체 소재를 활용해 상온증착이 가능하면서도 공정이 단순한 p형 Se-Te(셀레늄-텔레늄) 합금 트랜지스터를 개발했다. 아울러 n형 산화물 반도체와 p형 Te의 이종접합 구조에서 Te 박막의 전하 주입 제어를 통해 n형 트랜지스터의 문턱전압을 체계적으로 조절할 수 있는 기술도 개발했다. 반도체는 도핑의 여부에 따라 진성반도체와 불순물 반도체로 구분된다. 진성반도체는 불순물을 첨가하지 않은 순수한 상태의 반도체다. 반도체에 흔히 사용되는 실리콘의 경우 순수한 실리콘은 전자가 움직일 수 없기에 전압을 걸어도 전류가 흐르지 않는다. 때문에 진성반도체에 특정 불순물을 첨가, 반도체의 특성과 전기전도도를 조절해 활용한다. 불순물 반도체는 이렇게 첨가된 불순물에 따라 n형 반도체와 p형 반도체로 구분된다. 현재의 디스플레이 분야에 널리 활용되는 소재는 주로 인듐갈륨아연산화물(IGZO) 기반의 n형 산화물 반도체다. p형 산화물 반도체의 경우 n
한국과학기술원(KAIST)은 산업및시스템공학과 박찬영 교수 연구팀이 네이버와 공동으로 ‘협업 필터링’(Collaborative filtering)을 통해 대형언어모델(LLM)의 상품 추천 성능을 획기적으로 높일 수 있는 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. LLM은 챗GPT와 같이 사람의 개입 없이 임무를 수행할 수 있는 생성형 AI의 기반이 되는 기술이다. 최근 전자상거래 플랫폼 등에서 LLM을 이용한 상품 추천 서비스가 주목받고 있다. ‘영화 극한직업, 범죄도시1, 범죄도시2를 봤을 때 다음 시청할 영화는 무엇인가?’라고 소비자가 상품 이름을 텍스트로 나열해 LLM에 입력하면 답을 제시하는 방식으로 작동한다. 하지만 기존 서비스는 LLM이 추천을 목적으로 학습·설계돼 있지 않아 저조한 성능을 보인다. 상품 추천을 위해 ‘파인 튜닝’(사전 학습된 LLM을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 최적화하는 과정)을 거쳐야 하지만 학습과 추론에 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 연구팀은 LLM을 직접 학습하는 대신 사용자와 비슷한 상품을 소비한 다른 사용자들에 대한 정보를 활용하는 ‘협업 필터링’ 방식으로 신경망을 경량화했다. 협업 필터링은 유사 사용자 기반 추천,
"촉매 표면 소수성 지질 처리…효율 3배 이상 높여" 이산화탄소를 유용한 화합물로 전환하는 탄소 포집·저장·활용(CCUS) 기술에서 효율을 떨어트리는 요인 중 하나인 '전해질 범람' 문제를 해결한 은 나노 촉매가 개발됐다. 한국과학기술연구원(KIST)은 청정에너지연구센터 오형석 센터장과 이웅희 선임연구원 연구팀이 KIST 반도체기술연구단 황규원 책임연구원 연구팀 및 LG화학 노태근 박사팀과 공동으로 이산화탄소 전환 장치에서 발생하는 전해질 범람을 막는 새로운 촉매를 개발했다고 밝혔다. 전해질은 이산화탄소를 전기를 이용해 일산화탄소 같은 쓸모 있는 화합물로 전환하는 전기화학적 CCUS 기술에서 반응 속도와 효율성을 결정짓는 핵심 요소다. 하지만 환원 전극에서 전해질이 전극 사이에 과도하게 흐르는 전해질 범람이 일어나 이산화탄소가 전극 촉매층에 닿는 걸 방해해 전환 효율이 떨어지는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 약 7나노미터(㎚, 10억분의 1m) 크기 정이십면체 구조의 은 나노입자에 지질 유기물을 결합, 표면이 물 분자가 잘 붙지 않는 소수성을 띠면서도 주변 환경을 제어할 수 있도록 했다. 소수성 지질이 전극 주변에 물이 축적되는 것을 방지해 전
한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 이정용 교수 연구팀이 차세대 디스플레이로 주목받는 진청색 페로브스카이트 LED의 색 불안정성과 낮은 밝기 문제를 해결할 수 있는 기술을 개발했다고 10일 밝혔다. 페로브스카이트는 부도체·반도체·도체의 성질은 물론 초전도 현상까지 갖는 산화물로, 발광 효율이 높아 차세대 디스플레이 소재로 활발히 연구되고 있다. 특히 색 조절이 가능하면서도 경제적인 할라이드(할로젠화합물) 페로브스카이트 발광체가 주목받는다. 여러 할라이드 이온을 혼합해 만드는데, 이온들이 이동하면서 생기는 상 분리 현상으로 인해 색이 변하는 등 불안정성 문제가 있었다. 연구팀은 ‘할라이드 공석’(할라이드 이온들이 이동하는 통로)을 막을 수 있는 물질을 이용해 이온 이동을 억제하는 방법으로 색이 변하지 않는 진청색 페로브스카이트 LED를 개발했다 지금까지 보고된 진청색 페로브스카이트 LED 성능 중 가장 높은 수준의 밝기인 2700니트(nit·1니트는 촛불 한 개의 밝기)를 구현하는 데 성공했다. 햇빛이 강하게 비치는 야외 환경에서도 사용할 수 있는 수준이다. 이승재 박사과정생은 “녹색과 적색 LED와의 격차를 줄임으로써 적녹청(RGB) 3가지 색을 모
한국과학기술원(KAIST)은 생물공정연구센터 최경록 연구교수와 생명화학공학과 이상엽 특훈교수가 미생물을 이용한 계란 대체물을 개발했다고 4일 밝혔다. 최근 온실가스 배출 문제를 해소하고 기후 변화에 따른 식량 위기에 대응하기 위해 미생물 식품에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비동물성 단백질로 만든 계란 대체제는 공장식 축산에서 비롯되는 온실가스 배출과 폐기물 문제를 해결할 수 있는 식품으로 주목받고 있으나, 젤과 같은 계란 난액의 점성을 구현하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 육류에 버금가는 많은 양의 단백질을 함유한 미생물 바이오매스를 난액 대체제로 주목했다. 미생물을 배양해 만든 반고체 상태의 미생물 바이오매스를 그대로 가열하면 액상으로 변하는 문제를 해결하기 위해 계란 껍데기에 해당하는 세포벽과 세포막을 부순 뒤 미생물 용해물을 만들었다. 이를 가열하자 난액처럼 단백질이 응고돼 젤 형태로 변하는 것으로 나타났다. 액체 상태인 용해물을 이용해 거품을 내 머랭(계란 흰자 기반의 거품)을 형성하는 데도 성공했다. 다만 연구팀이 직접 머랭쿠키를 만들어 시식해 봤으나, 계란과 쿠키 상태 모두 별다른 맛은 나지 않는 것으로 알려졌다. 이상엽 특훈교수는 "지금까지
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다. 연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자의 크기 분석을 위해 SEM을 활용하고, 열화된 배터리 소재의 경우 입자가 깨지고 부서지는 형상으로부터 신뢰성을 예측하는 것에 착안했다. 연구팀은 반도체 공정에서와 같이 배터리 공정도 자동화된 SEM으로 양극재 표면을 검수해서 원하는 조성대로 합성이 되었는지 수명은 신뢰성 있게 나올 것인지를 확인해 불량률을 줄일 수 있다면 획기적일 것으로 판단했다. 연구진은 자율주행차에 적용가능한 합성곱 신경망 기반 인공지능에 배터리
공압을 이용한 밸브 및 액추에이터의 역사는 산업 혁명과 함께 시작되었다. 19세기 중반 증기 기관의 발전과 함께 압축 공기를 이용한 초기 공압 시스템이 등장했으며, 철도와 광산 산업에서 주로 사용되었다. 20세기 초에는 제조업과 공장 자동화에서 중요한 역할을 하게 되었고, 공압 밸브와 액추에이터는 더욱 다양해지고 정교해져 여러 산업 분야에 적용되었다. 특히 대량 생산 공정에서 널리 사용되었으며, 1950년대와 1960년대에는 전자 공학과 결합하여 더욱 정밀한 제어가 가능해졌다. 이 시기에는 공압 제어 밸브와 액추에이터가 산업 자동화의 핵심 요소로 자리잡았다. 훼스토의 피에조(Piezo) 기술을 이용한 비례제어밸브는 높은 정밀도와 효율성을 자랑하며 기존의 솔레노이드 밸브와 여러 면에서 차별화된다. 이 글 전반부에서는 훼스토의 피에조 비례제어밸브의 동작 원리, 기존의 솔레노이드 밸브와의 차이점, 피에조 비례제어밸브의 특징과 장점에 대해 다룬다. 후반부에서는 이 제품들이 반도체 생산 현장에서 어떻게 사용될 수 있는지에 대해 설명할 것이다. 피에조 비례제어밸브의 동작원리 1. 피에조 기술의 기본 원리 훼스토의 피에조 비례제어밸브는 압전효과(piezo electric
최근 기업들의 경쟁력 유지에 대한 부담감이 가중되면서, 장비 제조 기업과 공장 운용 기업에서는 데이터 잠재력의 극대화가 중대한 사안이 되고 있다. 힐셔의 마레크 마이어 박사(Dr. Marek Meyer)는 “정확성 향상과 생산성 증가가 데이터 활용의 핵심이다”며. “예를 들어, 데이터는 에너지와 자원의 소비, 폐기물 생성의 감소 등에 사용될 수 있다”고 설명했다. 힐셔의 관련 분야 전문가에 따르면, 올바른 데이터는 장비 관련 서비스를 제공하거나 IIoT와 인더스트리 4.0의 일부인 신규 사업 모델을 고안하는 데에도 사용될 수 있다. 시스템은 대다수의 제조 기업에서 유용하게 사용하는 데이터보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 생성하는데, 이 데이터는 사용자가 활용할 순간을 위해 대기하고 있다. 마이어 박사는 “하지만 이러한 잠재력을 이익으로 구체화하려면 데이터 수집이 먼저”라며 “네트워크 과부하 없이 짧은 주기로 데이터에 액세스하는 이러한 솔루션을 처음부터 개발하는 것은 상당히 복잡하다”고 강조했다. 일단, 데이터에 액세스가 가능하면 개발 단계에 착수할 수 있다. 애플리케이션은 수집한 데이터로부터 얻을 수 있는 이익을 구체화하도록 설계된다. IoT 전문가에 의하면
배전계통에 태양광 발전 도입량이 증가한 경우, 역조류에 의해 배전선의 전압이 상승한다. 따라서 배전계통 설비 계획을 할 때는 기존의 수요 예상에 기초한 설비 계획에 더해, 전압 상승분을 고려할 필요가 있다. 이 글에서는 태양광 발전에 의한 전압 상승 메커니즘을 설명하고, 배전 설비 측과 태양광 발전 설치자 측의 대책을 다루어 본다. 일부 대책의 효과에 대해서는 계산기 시뮬레이션 예를 제시한다. 또한 최근 태양광 발전의 도입량이 급격하게 증가한 배전선에서 배전선 전압의 저하, 전압 불평형의 확대, 전압 플리커와 같이 지금까지 볼 수 없었던 현상이 관측되고 있다. 이 글에서는 이러한 현상에 대해서도 개략적으로 설명한다. 배전계통의 구성 1. 배전계통의 개요 전력계통은 전압 레벨로 송전계통과 배전계통으로 크게 나뉜다. 송전계통은 화력 발전이나 수력 발전 등 대형 설비에서 발전된 전력을 수요의 중심지에 설치된 변전소까지 보내는 설비로, 전압 레벨은 500kV나 275kV와 같은 고전압이다. 배전계통은 그림 1에 나타냈듯이 66kV로 수전하는 배전용 변전소에서 전압 레벨을 6.6kV로 강압해 고압배전선, 주상변압기를 통해 각 가정까지 전력을 보내는 설비이다. 송전계통
태양광 발전(이하, PV)을 중심으로 하는 재생가능 에너지의 도입이 급속히 진행된 결과, 잉여 전력의 발생이나 주파수 조정력의 부족, 계통 혼잡 등의 여러 가지 전력계통의 과제가 표면화되고 있다. 또한 각 플레이어(발전사업자, 송배전사업자, 소매전기사업자, 수요가)는 임밸런스(imbalance) 회피나 재생가능 에너지 전원의 출력 제어, 에너지 매니지먼트의 고도화 등 사업상의 여러 가지 과제에 직면하고 있다. 한편, 세계 각국에서는 IoT 기술의 발전에 의해 전력계통에 점재하는 축전지·EV(Electric Vehicle) 등의 분산형 에너지 리소스(DER)의 활용이나 수요 측을 조정하는 디맨드 리스폰스(DR)나 가상 전력 플랜트(VPP)의 비즈니스가 보급되고 있다. 이 글에서는 VPP 비즈니스에 필요한 애그리게이션 플랫폼과 함께 VPP를 활용한 실증사업 및 실제 시장 참여의 대응에 대해 소개한다. VPP 사업에 필요한 애그리게이션 플랫폼 일본에 있어 VPP는 AC(Aggregation Coordinator), RA(Resource Aggregator), 리소스의 3층 구조에 의해 표현되고 있다. RA는 개별 리소스를 집약 제어하는 것, AC는 각 RA의 리소
내연기관 자동차에서 전기차로의 전환이 본격화되면서 이제 충전 케이블에 연결된 채 도로에 주차된 자동차를 흔히 볼 수 있게 됐다. 심지어 일부 자동차 제조업체는 이미 전기차로의 전환 단계를 넘어선 것으로 보인다. 국토교통부는 2024년 국내 전기차 시장 예상 매출액이 99억 달러에 달할 것으로 전망했으며, 환경 문제에 대한 관심 및 전기차의 성능 향상, 가격 하락 등으로 전기차 보급이 증가할 것으로 예측했다. 하지만 전기차로의 전환은 여전히 진행중이며, 변화의 속도는 자동차 제조사와 지역마다 다르게 나타난다. 업계는 시간이 지남에 따라 약 1억 줄의 코드와 1,000개 이상의 반도체 칩을 사용하는 자동차가 디지털화 및 컴퓨터화 되는 주요 변화들을 목격했으며, 이 수는 끊임없이 증가하고 있다. 오늘날의 자율 주행 차량에는 약 3억 줄의 코드가 있는 것으로 추정되며, 전기차 한 대에는 약 3,000여개의 칩을 필요로 한다. 현재 폭스바겐의 ChatGPT 지원 IDA 음성 어시스턴트 탑재 차량 및 아마존과의 제휴로 지능형 개인 비서에 LLM(대형 언어 모델)을 도입한 BMW 차량의 등장은 자동차 업계에 새로운 계층이 생성됐거나 전환이 이미 진행되고 있다는 신호일 수
한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 챗GPT를 활용해 '금속유기골격체'(MOF) 소재의 물성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성할 수 있는 챗봇 시스템 '챗MOF'를 개발했다고 26일 밝혔다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 사람의 개입 없이 임무를 수행할 수 있는 자율 AI가 주목받고 있다. 미국 오픈AI사의 대규모 언어모델(LLM)인 챗GPT가 대표적인 자율 AI인데, 재료 분야에는 대규모 언어모델을 적용하기가 쉽지 않았다. 소재 데이터를 텍스트 형태로 바꾸기 어렵고, 소재 데이터베이스의 양(최대 2만개 구조)이 언어나 사진보다 현저히 적어 대규모 학습이 힘들기 때문이다. 연구팀은 재료 분야의 전통적인 머신러닝(기계학습) 모델과 챗GPT를 결합, MOF 소재에 적용할 수 있는 '챗MOF'를 개발했다. 금속과 유기물을 결합한 다공성 소재인 MOF는 넓은 표면적과 뛰어난 촉매 활성으로 화학 분야 나노 신소재로 주목받고 있다. 챗MOF는 MOF의 속성에 대한 사용자의 질문에 물성을 검색하거나 머신러닝을 이용해 예측하는 방법으로 답변한다. 사용자가 원하는 물성을 갖는 MOF를 역설계하는 것도 가능하다. 실험 결과 챗MOF는 검색과
KAIST는 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이(Mott transition) 반도체를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 100만분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다. 해당 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작해 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 했다. 이렇게 저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 한다. 또한 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되게 되는데, 이는 공간적 정보 역할도 수행한다. 김경민 교수는 “단순히 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술은 이제 한계에 이르렀다”며 “열은 저장할 수 있고 전달할 수 있는 특성이 있어 이를 잘 활용할 수만 있다면 컴퓨팅에서
KAIST는 물리학과 김세권 교수 연구팀이 포항공과대학교 물리학과 이현우 교수팀과의 공동 연구로 반강자성체에서 마그논 오비탈 홀 효과를 세계 최초로 발견해 물리 및 화학 분야 세계적인 학술지 ‘나노 레터스(Nano Letters)’에 게재됐다고 17일 밝혔다. 마그논 오비탈 홀 효과는 축구의 바나나킥처럼 마그논이 회전방향(오비탈)에 따라 진행궤적이 휘어지는 현상을 의미한다. 마그논계에서의 오비탈 홀 효과는 기존에 예측된 바가 없는 새로운 현상이기에 학문적으로 흥미로우며 기존 스핀 자유도에 국한됐던 마그논 동역학을 오비탈 자유도를 통해 한 단계 확장하는 의의가 있다. 마그논을 이용한 스핀트로닉스 소자의 경우 줄 발열로 인한 에너지 소모 없이 기존의 컴퓨팅 기술을 대체할 수 있다는 장점이 있어 전 세계 각국 학계에서 경쟁적으로 연구가 이뤄지고 있다. 마그논 스핀에 관해서는 지난 수십 년간 활발히 연구됐으나, 마그논 오비탈의 특성에 관한 이론 정립은 아직 아무도 시도하지 않은 문제였다. KAIST 물리학과 김세권 교수 연구팀은 MnPS3(삼황화린망간)와 같이 벌집 격자를 이루는 2차원 반강자성체에서 강한 마그논 오비탈 홀 효과가 나타난다는 것을 세계 최초로 발견했
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