노르딕 세미컨덕터(Nordic Semiconductor)의 nRF54L15 태그는 초저전력 자산 태그와 블루투스(Bluetooth®) 트래커, ‘애플 파인드 마이(Apple Find My)’ 및 ‘구글 파인드 허브(Google Find Hub)’ 호환 기기를 손쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 배터리 기반 초소형 프로토타이핑 플랫폼이다. 노르딕의 초저전력 무선 nRF54L15 SoC를 기반으로 하는 nRF54L15 태그는 듀얼 안테나를 탑재하고 있어 구글 파인드 허브의 정밀 탐색(Precision Finding) 기능을 향상시키고, 블루투스 채널 사운딩(Channel Sounding) 기반 거리 측정 기능의 신뢰성을 높일 수 있다. 또한, 다양한 센서가 통합되어 있어 엣지 AI 및 매터(Matter) 애플리케이션을 위한 프로토타이핑도 빠르게 수행할 수 있다. 이 글에서는 nRF54L15 태그의 주요 기능을 간략히 소개하고, 구글 파인드 허브와 애플 파인드 마이, 블루투스 채널 사운딩, 엣지 AI 및 매터를 비롯한 주요 애플리케이션을 살펴보도록 하겠다. 또한, nRF54L15 태그를 기반으로 구현할 수 있는 다양한 활용 사례와 태그의 추가 센서 및 버튼을 이용한
개요 이 글에서는 연속시간(CT) 시그마-델타 ADC의 동작 원리와 응용 분야를 설명하고, 이산시간(DT) 방식과 비교해 각각의 장점과 단점을 살펴본다. 또한 아나로그디바이스(Analog Devices)의 신호 체인 시뮬레이션 툴인 시그널 체인 디자이너(signal chain designer)를 활용해 다양한 사용 환경에서 CT 시그마-델타 ADC의 특성을 분석 및 평가한다. 머리말 시그마-델타 아날로그-디지털 컨버터(ADC)는 24비트 이상의 유효 비트 수(ENOB)를 손쉽게 구현할 수 있어 마이크로 신호를 정밀하게 측정하는 용도에 매우 적합하다. 이러한 ADC는 전자저울, 압력계, 산업용 온도 센서(예: 저항온도검출기(RTD) 및 열전대), 고음질 오디오 녹음 및 재생, 그리고 심전도(ECG)와 뇌파(EEG) 같은 생체 신호 모니터링 등 다양한 분야에 널리 사용되고 있다. SAR(successive approximation register) ADC나 파이프라인 ADC와 비교할 때, 기존의 시그마-델타 ADC는 속도를 희생하는 대신 정밀도를 높이기 위해 오버샘플링과 평균화가 필수인 구조를 채택하고 있어, 출력 데이터 속도가 제한될 수밖에 없었다. 그러나 연
액화수소 저장 탱크에 다공성 소재인 금속유기골격체(MOF)를 적용하면 액화수소 대비 약 97%의 체적용량을 유지하면서 수소가 증발해 모두 사라지는 데 걸리는 시간을 3배 이상 늘릴 수 있다는 연구 결과가 나왔다. UNIST 화학과 오현철 교수, 이화여대 문회리 교수, 독일 뮌헨공대 박지태 박사 연구팀은 MOF를 활용해 액화수소 운송·저장 과정의 증발 손실을 줄이는 기술을 흡착 실험과 모의실험으로 검증했다고 29일 밝혔다. MOF는 내부에 나노미터 크기의 초미세 기공이 빽빽하게 들어찬 합성물질이다. 연구팀은 MOF 기공 내부에 수소가 흡착되면 탱크에 열이 유입되더라도 액화수소가 기체로 빠져나가는 손실을 줄일 수 있다고 봤다. MOF 벽에 붙잡힌 수소가 떨어져 나오려면 추가적인 열이 필요해 외부에서 유입된 열의 일부가 이 과정에 사용되기 때문이다. 연구팀은 기공의 부피가 크고 구조가 단단하게 유지되는 ‘IRMOF-20’과 수소가 흡착되면 기공의 크기와 모양이 달라지는 ‘MIL-53’을 활용했다. 구조 차이가 수소 저장량과 수소가 빠져나오기 시작하는 온도에 미치는 영향을 비교하기 위해서다. IRMOF-20을 적용한 탱크의 모의실험 결과 이론상 저장할 수 있는 수소
UNIST 연구진이 빛 투과율 99.8%를 확보하고 반복적인 변형 후에도 2.5초 안에 원래 길이로 돌아오는 폴더블·롤러블 디스플레이용 광학용 투명점착제(OCA)를 개발했다. UNIST 에너지화학공학과 이동욱 교수팀은 옥수수 전분 성분인 ‘아이소소르비드’를 활용해 투명도와 복원력을 높인 광학용 투명점착제를 개발했다고 27일 밝혔다. 투명 점착제는 디스플레이의 보호유리와 터치센서, 패널 등을 서로 붙이는 데 사용된다. 점착제의 투명도와 복원력이 좋을수록 저전력으로 밝은 화면을 구현하고 디스플레이를 오래 사용할 수 있다. 연구팀은 점착제의 가교제를 새롭게 설계해 투명도와 복원력을 높였다. 가교제는 접착 고분자 사슬을 그물처럼 연결해 점착제가 쉽게 늘어지지 않도록 잡아주고, 변형된 뒤 원래 모양으로 돌아오게 하는 물질이다. 개발된 가교제를 적용한 점착제의 빛 투과율은 99.8%로 나타났다. 원래 길이보다 50% 늘어난 상태에서도 98.6%의 투과율을 유지했다. 투명 점착제는 늘어날 때 고분자 사슬 배열이 불균일해지면 빛이 산란돼 탁해질 수 있다. 복원력도 높였다. 원래 길이보다 20% 늘렸다가 놓는 과정을 100회 반복한 뒤에도 2.5초 안에 원래 길이로 돌아왔다
로봇이 낯선 공간에서 자신의 위치를 빠르게 파악하면서 주변 환경을 정밀한 3차원 지도로 만드는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 기존 최고 수준 기술과 비교해 카메라 이동 경로 예측 오차를 최대 45.9% 줄였고, 위치 추정 결과를 내는 데 걸리는 시간은 0.197초로 단축했다. UNIST 인공지능대학원 주경돈 교수팀은 정확도와 속도를 동시에 높인 AI 슬램(Simultaneous Localization and Mapping) 기술 ‘유니심 슬램(UniSim-SLAM)’을 개발했다고 16일 밝혔다. AI 슬램은 로봇 등에 장착된 카메라 영상을 AI가 시점별로 분석해 주변 환경의 3차원 지도를 만들면서 지도 안에서 자신의 위치를 파악하는 기술이다. 카메라가 움직이면 화면 속 물체의 위치와 크기가 달라지는 점을 이용한다. 여러 시점의 화면을 함께 분석하면 더 정확한 위치 추정이 가능하지만 처리 시간이 길어진다는 문제가 있다. 이동 중인 로봇이나 자율주행차가 자신의 위치를 빠르게 파악해야 하는 상황에서는 속도와 정확도를 동시에 확보하기 어렵다. 연구팀이 개발한 유니심 슬램은 위치를 추적할 때 두 시점만 비교하는 방식을 사용하고, 누적된 오차를 보정할 때는 여러 시
AI 데이터센터에 연료전지로 전기를 공급하고 연료전지와 서버에서 발생하는 열을 이산화탄소 포집과 전기 생산에 재활용하면 기존 방식보다 총비용을 약 48%, 온실가스 배출량을 최대 72% 줄일 수 있다는 분석 결과가 나왔다. UNIST 탄소중립대학원 임한권 교수팀은 고체산화물 연료전지를 데이터센터의 전력원으로 사용하고 발전과 냉각 과정에서 발생하는 열을 재활용하는 통합 에너지 시스템을 고안해 경제성과 전 과정 온실가스 배출량을 분석한 결과 이같이 나타났다고 15일 밝혔다. 데이터센터는 수많은 서버를 24시간 가동하기 때문에 대규모 전력을 안정적으로 공급받아야 한다. 연구팀은 천연가스로 전기를 생산하는 고체산화물 연료전지(SOFC)를 데이터센터 인근에 설치해 전력을 직접 공급하는 방식을 적용했다. 필요한 용량만큼 모듈을 늘려 전력 수요 증가에도 대응할 수 있다. 연구팀이 제안한 통합 에너지 시스템은 연료전지에서 발생하는 열을 이산화탄소 포집에 활용한다. 고체산화물 연료전지는 발전 효율이 높은 대신 이산화탄소와 고온의 열을 배출하는데, 이산화탄소를 특수 액체로 흡수한 뒤 연료전지에서 나온 열로 액체를 가열해 이산화탄소를 분리하고 액체를 재사용하는 방식이다. 서버에
현 산업 현장에서 5G 셀룰러 연결은 산업 자동화 분야에 새로운 가능성을 제시하고 있다. 이 글은 산업 통신망에서 기대할 수 있는 개선 사항과, 장기적으로 6G와 같은 차세대 통신망이 어떤 기대를 충족할 수 있는지를 살펴보고자 한다. 또한 이러한 기술을 도입할 때 고려해야 할 단기적·장기적 요인을 이해하고, 기술의 활용 방식과 도입 목적에 따라 달라지는 몇 가지 주요 시사점을 정리하고자 한다. 아울러 현재 이러한 변화에 저항하는 분야는 어디인지, 반대로 이미 그 혜택을 누리고 있는 주체는 누구인지 파악하기 위해 5G 솔루션의 현황도 함께 살펴볼 것이다. 산업용 5G 기술 보급을 위해 3GPP를 지원하는 협력 조직인 5G-ACIA가 제시해 온 산업용 5G의 방향은, ACIA 설립 이후 오랜 기간 논의와 준비를 거쳐 왔다. 그렇다면 차세대 5G의 확산과 산업 통신망에서의 6G 기술은 앞으로 어떤 영향을 가져올 것으로 기대할 수 있을까? 릴리즈 16 릴리즈 16에는 산업 공간의 주요 원칙에 상당한 변화가 있었으며, 특히 URLLC 사양의 유연성을 강화하거나 늘려 더 많은 사용 사례에 적용할 수 있도록 했다. 릴리즈 15에서 기반이 되는 핵심 요소들이 추가되어 UR
UNIST 연구팀이 빗방울보다 적은 3마이크로리터(μL)의 물로 최대 약 45시간 전압을 출력할 수 있는 손톱보다 작은 초소형 박막 수분 발전기를 개발했다. UNIST 에너지화학공학과 고현협 교수팀은 물속 양이온의 농도 차를 유도해 장시간 직류 전기를 생산하는 초소형 박막 수분 발전기를 개발했다고 9일 밝혔다. 일반적인 수력발전이 물이 높은 곳에서 낮은 곳으로 떨어질 때의 낙차로 터빈을 돌려 전기를 생산하는 것과 달리, 이번에 개발한 발전기는 물속 양이온의 농도 차로 전압을 만든다. 연구팀은 양이온 농도 차를 만들기 위해 발전기 박막 내부에 한쪽으로 갈수록 폭이 좁아지는 물 통로가 형성되도록 설계했다. 통로 벽은 물속에서 음전하를 띠는 맥신과 셀룰로스 나노섬유로 구성된다. 통로가 좁아질수록 양이온이 통로 벽의 인력에 더 큰 영향을 받으면서 좁은 구역의 양이온 농도가 넓은 구역보다 높아지는 원리다. 발전기 박막은 켜켜이 쌓인 맥신 나노시트 사이에 셀룰로스 나노섬유가 들어간 구조다. 한쪽 끝에서는 물을 잘 빨아들이는 셀룰로스 나노섬유가 부풀어 오르고, 반대쪽 끝은 테이프로 눌러 부풀지 못하도록 했다. 이에 따라 물을 넣으면 반대쪽으로 갈수록 폭이 좁아지는 물 통
KAIST 연구진이 배터리 나노 분석 과정에서 표면의 높낮이가 실제 이온 이동처럼 보이는 ‘가짜 신호’를 발생시킬 수 있다는 사실을 규명하고, 소재 표면을 평평하게 다듬어 측정 오류를 줄이는 방법을 제시했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 신소재공학과 육종민 교수 연구팀, 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀과 공동으로 배터리 나노 분석 과정에서 실제 이온 이동으로 오인될 수 있는 측정 오류의 발생 원인을 규명했다고 7일 밝혔다. 배터리는 충·방전 과정에서 리튬이나 나트륨 이온이 내부를 이동한다. 이온의 이동 속도와 원활한 정도는 배터리 성능과 수명에 영향을 미치기 때문에 이온이 어디로 이동하고 어느 지점에서 막히는지를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 연구팀은 원자힘현미경(Atomic Force Microscope, AFM)을 기반으로 한 전기화학 변형 현미경(Electrochemical Strain Microscopy, ESM)에 주목했다. ESM은 작은 탐침으로 배터리 소재 표면을 훑으며 이온이 움직일 때 소재에서 발생하는 미세한 변화를 측정해 이온 이동을 간접적으로 파악하는 기술이다. 연구팀은 이온이 이동하지 않는 단결정 실리콘 표면에 미세
무선 네트워크는 이제 공장 현장에서 필수적인 인프라로 자리 잡았으며, 압력과 온도 데이터부터 영상, 진단 정보, 모바일 데이터에 이르기까지 다양한 정보를 전송하고 있다. 많은 공장에서는 Wi-Fi®, Bluetooth®, Zigbee®, WirelessHART, ISA100 Wireless 등 여러 무선 시스템을 동시에 운영하며, 이들 시스템은 서로 다른 시기에 서로 다른 부서에 의해 구축되는 경우가 많다. 그러나 이러한 시스템들이 별도의 조정 없이 동일한 주파수 대역을 공유하면, 눈에 띄지 않는 전파 간섭이 점차 심각한 문제로 발전할 수 있다. 다음 사례를 살펴보자. 한 화학 공장에서 환경 배출량을 모니터링하기 위해 공장 외곽 울타리를 따라 Zigbee 센서를 설치했다. 하지만 이 센서들은 기존 WirelessHART 네트워크와 동일한 주파수 대역을 사용했고, 구축 과정에서 두 네트워크 간의 조율은 이루어지지 않았다. 설치 후 약 3주가 지나자 공장 센서들의 배터리 소모가 평소보다 빨라지고, 예정된 데이터 업데이트도 제시간에 이루어지지 않았다. 원인을 조사한 결과, 두 네트워크의 채널이 서로 겹치면서 발생한 전파 간섭이 문제의 핵심이었다. 이후 각 네트워크
해결과제: 현장에만 머무는 중대 알람 대다수의 공장에서, 오랜 기간 가동되어온 주요 설비들은 최신 모니터링 시스템이나 원격 접속을 고려한 설계가 적용되어 있지 않다. 문제가 발생하면 가장 먼저 작동하는 “알람 시스템”은 대개 점멸등, 현장 HMI 메시지, 또는 생산 라인의 경보음 정도다. 이러한 방식은 문제 발생 전까지 유효하다. 야간 및 휴식 시간이나 무인 구역에서 문제가 발생하는 경우 아무도 알람을 알아채지 못할 수 있다. 설령 작업자가 알람을 확인하더라도, 이후 에스컬레이션은 전화와 무전기, 또는 수기 작성에 의해 의존하는 경우가 많다. 이는 문제 해결(Troubleshooting)을 늦추고, 미세한 공정 이탈을 장시간의 라인 정지로 이어지게 한다. 많은 제조 및 운용 팀들이 바로 이러한 문제를 개선하려 한다. 즉, 자동화 아키텍처를 재설계하지 않고도 레거시 시스템의 인시던트(incident)에 더 신속히 대응할 수 있도록 하는 것인데, 목표는 설비 변경 없이 관련 담당자에게 즉시 알람을 전송하는 것이다. 이러한 경우 요구사항은 명확하다. · OT 환경 내의 기존 데이터 소스 활용 · 비정상 상황 조기 감지 · 신뢰할 수 있는 모바일 알림 발송 · 엔지
KAIST 전산학부 김민수 교수 연구팀이 AI가 생성한 데이터베이스 검색 명령(SQL)에서 오류 부분만 찾아 단계적으로 수정하는 기술 '세이프큐엘(SafeQL)'을 개발했다고 밝혔다. 최근 일상적인 말로 질문하면 AI가 이를 SQL로 변환해 기업의 매출·고객·재고 자료를 찾아주는 'Text-to-SQL' 기술이 확산되고 있다. 그러나 AI가 데이터베이스에 실제로 없는 테이블이나 항목을 잘못 사용하거나 자료를 잘못 연결하는 등의 실수를 저지를 경우 SQL이 실행되지 않는 문제가 발생했다. 기존에는 이러한 오류가 발생하면 검색 명령 전체를 다시 만들어야 했고, 이미 맞았던 부분까지 달라지거나 새로운 오류가 생기고 비용과 시간도 늘어나는 한계가 있었다. SafeQL은 AI에게 검색 명령 전체를 다시 만들게 하는 대신 데이터베이스가 알려주는 오류와 실제 저장된 정보를 이용해 잘못된 부분만 찾아 수정한다. 연구팀은 이를 위해 실제로 실행 가능한 수정안 가운데 원래 AI가 만든 명령과 가장 가까운 답부터 찾아가는 '안전 질의 공간(Safe Query Space)' 방식을 설계했다. 또한 PostgreSQL 내부에 구현해 복잡한 명령에서도 오류 발생 위치를 정확하게 찾도
KAIST 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 삼성전자 연구진과 공동으로 반도체 공정에 사용되는 온실가스인 사불화탄소(CF₄)를 높은 효율로 장기간 제거할 수 있는 새로운 촉매를 개발했다고 밝혔다. CF₄는 반도체 웨이퍼의 건식 식각 공정 등에 사용되는 가스로 탄소와 불소가 매우 단단하게 결합돼 있어 쉽게 분해되지 않는다. 대기 중으로 배출되면 약 5만 년 동안 잔류할 수 있으며 지구온난화에 미치는 영향도 이산화탄소보다 6,000배 이상 크다. 기존 촉매는 CF₄가 분해되면서 생기는 불화수소(HF)가 수분과 만나 강한 부식 환경을 만들고, 이로 인해 촉매 입자들이 뭉치거나 구조가 변하면서 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 연구팀은 이를 '엔트로피 안정화(entropy stabilization)' 원리로 해결했다. 서로 다른 여러 종류의 원자를 하나의 구조 안에 고르게 섞으면 배열은 복잡해지지만 오히려 특정 구조로 쉽게 바뀌지 않아 전체 구조를 안정적으로 유지할 수 있다는 원리다. 연구팀은 알루미늄(Al), 아연(Zn), 갈륨(Ga), 니켈(Ni), 코발트(Co) 등 여러 금속을 알루미네이트 결정구조 안에 고르게 섞어 고온과 수분, 불소가 함께 존재하는 가혹한
UNIST 연구진이 서로 다른 로봇의 카메라와 촬영 환경에서 발생하는 데이터 이질성을 줄여 거리 추정 오차를 최대 32% 낮춘 연합학습 기술을 개발했다. UNIST는 인공지능대학원 주경돈 교수팀이 로봇의 눈 역할을 하는 단안 깊이 추정 AI 모델을 학습시키는 새로운 연합학습 기술 ‘페뎁스(FeDepth)’를 개발했다고 3일 밝혔다. 로봇에 깊이 추정 AI 모델을 적용하면 복잡한 센서 없이 카메라로 들어온 정보만으로 거리를 가늠할 수 있다. AI 모델이 낯선 환경에서도 정확하게 판단하려면 방대한 데이터를 학습하는 것이 중요하다. 연합학습을 활용하면 각 로봇의 카메라가 수집한 데이터를 한곳으로 모으지 않고도 다른 로봇이 현장에서 축적한 학습 결과를 활용할 수 있다. 데이터를 전송하는 데 필요한 시간과 통신 비용을 줄이는 동시에 원본 영상이 외부로 나가지 않아 개인정보도 보호할 수 있다. 페뎁스는 이 같은 연합학습 과정에서 발생하는 데이터 이질성을 줄이는 기술이다. 숲을 비행하는 드론과 실내에서 움직이는 서빙 로봇처럼 카메라 시야각과 주변 환경 데이터의 성격이 다른 경우 일반적인 연합학습은 차이를 고려하지 않고 학습 결과를 하나로 평균 내 성능이 떨어질 수 있다.
KAIST 연구진이 얼굴 굴곡에 밀착해 빛을 고르게 전달하는 LED 마스크를 실제 사람에게 적용한 결과 미백 관련 5개 지표가 개선되고, 피부 재생 주사와 함께 사용할 경우 피부 속 탄력 개선율이 약 4배 높아지는 것을 확인했다. KAIST는 신소재공학과 이건재 교수가 이끄는 공동연구팀이 유연한 면발광 마이크로 발광다이오드(LED)와 얼굴 굴곡에 맞춰 각 부분이 따로 움직이는 3차원 탄성 지지대를 결합한 얼굴밀착형 LED 마스크를 활용해 피부 미백과 탄력 개선 효과를 확인했다고 2일 밝혔다. 이번 연구는 KAIST와 아모레퍼시픽 연구진이 공동으로 수행했다. 연구팀이 개발한 마스크는 작은 LED를 촘촘하게 배열해 점이 아닌 넓은 면에서 고르게 빛을 내는 방식이다. 코·볼·턱처럼 높낮이가 다른 얼굴 굴곡에도 밀착할 수 있도록 3차원 탄성 지지대를 적용했다. 기존의 딱딱한 LED 마스크는 코처럼 튀어나온 부분과 눈 밑이나 볼처럼 들어간 부분에 동시에 밀착하기 어렵다. LED와 피부 사이에 틈이 생기면 빛의 반사가 늘어 피부에 전달되는 광량이 줄고, 열이 집중될 경우 저온화상 위험도 커질 수 있다. 연구팀은 앞서 2024년 얼굴 굴곡을 따라 밀착되는 면발광 LED
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