머리카락 두께의 수만 분의 1도 관찰할 수 있는 초정밀 현미경으로 특수 전자소자를 측정할 때 발생하던 오차의 원인이 밝혀졌다. 한미 공동 연구진이 그동안 측정 대상 물질의 특성으로 여겨졌던 오차가, 실제로는 현미경 탐침 끝부분과 물질 표면 사이의 극미세 공간 때문이라는 사실을 밝혀낸 것이다. KAIS는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 미국 버클리 대학 레인 마틴 교수팀과의 국제 공동연구를 통해, 주사탐침현미경 측정의 최대 난제였던 신호 정확도를 저해하는 핵심 요인을 규명하고 이를 제어하는 획기적인 방법을 개발했다고 18일 밝혔다. 연구팀은 현미경 탐침과 시료 표면 사이에 존재하는 비접촉 유전 간극이 측정 오차의 주요 원인임을 밝혀냈다. 이 간극은 측정환경에서 쉽게 변조되거나 오염물질로 채워져 있어 전기적 측정에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 연구진은 물과 같은 고유전율 유체를 이용해 이 간극을 채우는 방법을 고안해 나노스케일 분극 전환 전압 측정의 정밀도를 8배 이상 향상했다. 이러한 접근은 기존의 대칭 커패시터 구조에서 얻은 결과와 거의 일치하는 값을 얻을 수 있어 강유전체 박막의 특성 분석에 새로운 장을 열 것으로 기대되고 있다. 특히 연구진
열에너지를 전기로 전환하는 열전 소자는 버려지는 폐열을 활용할 수 있어 지속 가능하고 친환경적인 에너지 플랫폼으로 주목받고 있다. 국내 연구진이 우수한 신축성과 최고 수준 성능을 보이는 열전 소자를 개발해 체온을 이용한 차세대 웨어러블 소자 가능성을 더 앞당겼다. 한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 문홍철 교수팀이 포항공대(POSTECH) 화학공학과 박태호 교수팀과 열역학적 화학 평형 조절을 통한 기존 N형 열전 갈바닉 소자 성능 한계를 극복한 기술을 구현했다고 밝혔다. 열전 갈바닉 소자는 생성 전자 흐름의 방향에 따라 N형과 P형으로 구분된다. 네거티브(negative)를 의미하는 N형은 전자가 저온에서 고온 쪽으로, 포지티브(positive)를 의미하는 P형은 고온에서 저온 쪽으로 전자가 이동한다. 열전 소자 성능을 최대한 끌어올리기 위해서는 P형과 N형 소자의 통합이 필수적이다. 연구팀은 스스로 산도(pH)를 조절할 수 있는 젤 소재를 개발해 이온을 주요 전하 운반체로 사용한 이온성 열전 소자 중 한 종류인 열전 갈바닉 소자를 구현했다. 이 젤 소재는 가역적 가교 결합을 기반으로 약 1700%의 우수한 신축성과 함께, 상온에서도 20분 이내에 9
KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 다양한 착용 기기 센서 데이터에서 사용자 상태 변화를 정확하게 검출하는 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 보통 헬스케어 앱에서는 센서 데이터를 통해 사용자의 상태 변화를 탐지해 현재 동작을 정확히 인식하는 기능이 필수이다. 이를 변화점 탐지라 부르며 다양한 인공지능 기술이 변화점 탐지 품질을 향상하기 위해 적용되고 있다. 이재길 교수팀은 사용자의 상태가 급진적으로 변하거나 점진적으로 변하는지에 관계없이 정확하게 잘 동작하는 변화점 탐지 방법론을 개발했다. 연구팀은 각 시점의 센서 데이터를 인공지능 기술을 통해 벡터로 표현했을 때 이러한 벡터가 시간이 지남에 따라 이동하는 방향을 주목했다. 같은 동작이 유지될 때는 벡터가 이동하는 방향이 급변하는 경향이 크고, 동작이 바뀔 때는 벡터가 직선상으로 이동하는 경향이 크게 나타났다. 연구팀은 제안한 방법론을 ‘리커브(RECURVE)’라고 명명했다. 리커브는 양궁 경기에 쓰이는 활의 한 종류이며, 활이 휘어 있는 모습이 데이터의 이동 방향 변화 정도(곡률)로 변화점을 탐지하는 본 방법론의 동작 방식을 잘 나타낸다고 보았다. 이 방법은 변화점 탐지의 기준을 거리
KAIST 연구진이 천연물 합성 원리를 바탕으로 빛으로 켜고 끄기가 가능한 분자 스위치 신소재 원천기술을 확보했다. KAIST는 화학과 한순규 교수와 윤동기 교수 공동연구팀이 항암 및 퇴행성 뇌 질환 치료 효과로 학계의 꾸준한 관심을 받고 있는 세큐리네가 알칼로이드 천연물 군에 속하는 세큐린진(securingine) B의 합성 방법을 세계 최초로 밝혀내고 이 과정에서 발견한 화학적 반응성을 응용해 새로운 타입의 분자 광스위치를 개발했다고 11일 밝혔다. 연구팀은 천연물 합성에 머무르지 않고 이 분자 재배열 원리를 바탕으로 서로 다른 파장의 빛을 통해 가역적으로 형태와 성질이 바뀌는 분자 광스위치를 고안했다. 천연물에 전자주개 치환기를 달자 가시광선 영역의 빛을 흡수하면서 무색인 기본 천연물과 달리 신물질은 노란색을 띠었다. 이렇게 새로 만든 천연물 유래 소재에 파란색 빛을 쬐었더니 수 초 뒤 색이 없어졌다. 빛에 의해 분자구조가 변형되면서 물질의 성질이 바뀌어 더 이상 색을 띄지 않게 된 것이다. 이 변형된 구조의 물질에 310나노미터(nm) 파장의 자외선을 쬐었더니 다시 구조가 원래대로 돌아오면서 노란색이 됐다. 연구팀은 새로 개발한 광 감응 물질을 고분자
한국과학기술원(KAIST) 기계공학과 박인규·김산하 교수, 고려대 세종캠퍼스 안준성 교수, 한국기계연구원 정준호 박사 공동 연구팀은 신소재인 탄소나노튜브 표면을 높은 정밀도로 균일하게 가공하는 데 성공했다고 8일 밝혔다. 속이 빈 원기둥 모양 탄소 소재인 탄소나노튜브는 전기 전도도가 높고, 강철보다 기계적 강도가 강해 반도체·센서, 군수산업 등 다양한 분야의 차세대 신소재로 주목받고 있다. 다만 제한적인 기계적 탄성과 낮은 반응성 때문에 탄소나노튜브 표면에 금속·세라믹 등 기능성 소재를 붙여 사용하는데, 탄소나노튜브의 높은 응집률 때문에 균일하게 코팅하기가 쉽지 않았다. 연구팀은 정교하게 제작된 금속산화물 나노구조체를 전사할 수 있는 나노 임프린팅 공정을 개발, 나노 패턴화된 탄소나노튜브를 구현한 뒤 세라믹 원자층을 균일하게 코팅하는 데 성공했다. 전자빔 증착법 등 물리적 증착 방식의 경우 상단에만 금속이 머물러 있는 것에 반해, 나노 패턴화된 탄소나노튜브는 내부까지 금속이 증착된 것으로 확인됐다. 박인규 KAIST 교수는 “개발된 수직 정렬 탄소나노튜브의 나노패턴화 공정은 탄소나노튜브 기능성 코팅 응용에 있어 본질적인 문제인 낮은 원자 침투성을 해결할 수
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
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