LG에너지솔루션·삼성SDI·SK온·포스코퓨처엠·에코프로비엠·LS일렉트릭 등 6개사 계획 및 포부 밝혀 中발 리스크, 초격차 기술 확보, 시장 확대, 시장 전망 등 내용 담아 이달 5일 이차전지 박람회 ‘인터배터리 2025(2025 Interbattery)’가 개막했다. 올해는 LG에너지솔루션·삼성SDI·SK온 등 이른바 국내 배터리 3사를 비롯해, 에코프로·포스코퓨처엠·LS그룹 등 업체가 부스를 꾸린다. 이 자리에에 출격하는 LG에너지솔루션·삼성SDI·SK온·포스코퓨처엠·에코프로비엠·LS일렉트릭 등 6개사는 각자의 로드맵을 내놨다. 중국발 리스크 대응, 배터리 초격차 기술 확보, 시장 확대 및 전망 등 다양한 시각의 계획이 펼쳐졌다. 특히 지름 46mm(46파이, 46Φ) 원통형 배터리가 뜨거운 감자로 가장 많이 언급됐다. 6개사는 어떤 전략으로 국내 배터리 산업 성장에 기여할 계획일까? 김동명 LG에너지솔루션 대표 “변수 많은 환경, 46파이 원통형 배터리로 극복한다” 김동명 LG에너지솔루션(이하 LG엔솔) 대표는 올해 하반기부터 글로벌 배터리 시장이 개선될 것이라 예측했다. 김 대표는 “올해 상반기를 지나 시장이 나아질 것으로 본다”며 2026년 일시적
한국과학기술원(KAIST)은 인공지능(AI)을 이용해 효율을 높인 차세대 아연공기전지를 개발했다고 4일 밝혔다. 값싼 아연 음극과 산소 양극으로 구성된 아연공기전지는 물 기반 전해질을 사용해 리튬이온전지와 달리 발화 위험이 없고 에너지 밀도가 높아 차세대 전지로 주목받고 있다. 다만 백금·이리듐 등 귀금속을 촉매로 사용해 비용이 많이 든다는 한계가 있다. KAIST 강정구 교수와 연세대 한병찬 교수, 경북대 최상일 교수, 성균관대 정형모 교수 공동 연구팀은 귀금속 기반 촉매보다 활성도와 안정성이 높으면서도 값이 저렴한 전이금속산화물 이종접합 촉매를 개발했다. AI를 활용해 기존 양자역학 계산만으로는 분석하기 어려웠던 계면에서의 원자구조를 규명, 높은 에너지 밀도를 구현해 냈다. 강정구 교수는 “전이금속산화물 기반 차세대 촉매 소재는 가격 경쟁력이 있고 촉매 활성도도 높아 아연공기전지의 상용화에 기여할 것”이라며 “중·소형 전력원뿐만 아니라 전기 자동차까지 활용 범위를 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 한편 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘에너지 스토리지 머터리얼스’(Energy Storage Materials) 지난 1월 14일 자에 실렸다.
[3D익스피리언스월드2025] 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장 인터뷰 컴퓨터지원설계(CAD)는 여전히 2차원(2D) 기반 제품이 시장을 점유하고 있는 것으로 알려져 있다. 지난해 국내 생산·제조 매거진 ‘엠에프지(MFG)’는 제조·건설 등 업계 종사자 500여 명을 대상으로 설문을 진행했다. 여기서 2D CAD를 주로 활용한다는 응답자는 85.83%로, 이는 3D CAD 이용자 46.46%의 두 배 가까운 수치다. 중복 응답이 가능한 설문이었지만 수치상 비교적 큰 차이를 보였다. 이 배경에서 다쏘시스템 3D CAD 솔루션 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS)’는 지난 1995년 출시 이후 ‘모두를 위한 3D CAD(3D CAD for Everybody)’를 슬로건으로, 지속적인 도전과 기회를 경험하고 있다. 지금까지 전 세계 36만5000개 업체, 850만 유저가 솔리드웍스를 선택했다. 국내에서 솔리드웍스 브랜드를 담당하는 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장은 “2D CAD는 오래전부터 다양한 산업에서 활용됐기 때문에 그러한 경험을 기반으로 여전히 많은 선택을 받고 있다”며 “솔리드웍스는 버추얼 트윈(Virtual Twin)과 인공지능(AI)을 융합해 C
패러닷 장진욱 대표 인터뷰 AI 기술 발전과 함께 이미지·영상 생성 서비스가 빠르게 성장하고 있다. 특히, AI를 활용한 콘텐츠 제작이 크리에이터 사이에서 새로운 트렌드로 자리잡으며, 이와 관련된 플랫폼도 속속 등장하고 있다. 패러닷은 이러한 흐름 속에서 ‘캐럿’이라는 AI 생성 플랫폼을 운영하며 차별화한 전략을 펼치고 있다. 패러닷 장진욱 대표는 영상·이미지 생성을 쉽고 직관적으로 구현하는 것은 물론, 크리에이터 커뮤니티를 구축하며 AI 콘텐츠의 생태계를 확장하는 것이 목표다. 독창적인 콘텐츠 제작에 집중하는 ‘캐럿’ 디지털 콘텐츠 시장은 생성형 AI 기술의 발전으로 새로운 국면을 맞이하고 있다. 챗GPT 등장 이후, AI 서비스가 텍스트 중심 모델에 집중됐던 반면, 최근에는 영상·이미지 생성에 특화한 서비스가 빠르게 성장하고 있다. 기존의 이미지·영상 제작 방식은 전문적인 툴과 긴 제작 시간이 필요했지만, AI를 활용한 자동화 기술이 등장하면서 누구나 쉽게 고품질 콘텐츠를 만드는 환경이 조성되고 있다. 이 흐름 속에서 주목받는 서비스가 패러닷의 ‘캐럿(Carat)’이다. 캐럿은 파인튜닝을 거친 AI 모델을 기반으로, 간단한 명령어를 활용한 양질의 콘텐츠
KAIST 연구진이 ‘뇌처럼 생각하는 인공지능’ 기술로서 과도한 자신감을 보이는 인공지능의 할루시네이션(Hallucination) 현상을 완화하거나 인간이나 동물과 유사하게 스스로 가설을 세워 검증하는 신개념 인공지능 모델을 개발하는데 성공했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수(신경과학-인공지능 융합연구센터장)와 생명과학과 정민환 교수(IBS 시냅스 뇌질환 연구단 부연구단장) 연구팀이 동물이 가설을 세워 일관된 행동 전략을 유지함과 동시에, 본인의 가설을 스스로 의심하고 검증하면서 상황에 빠르게 적응하는 새로운 강화학습 이론을 제시하고 뇌과학적 원리를 규명했다고 20일 밝혔다. 현재 상황에 맞게 행동의 일관성과 유동성 사이의 적절한 균형점을 찾아가는 문제를 ‘안정성-유동성의 딜레마(Stability-flexibility dilemma)’라고 한다. 이를 위해서는 현재 본인의 판단이 맞는지를 계속 검증하고 수정할 수 있어야 한하는데 뇌과학 및 인공지능 분야에서 다양한 연구가 있었으나 아직까지 완벽한 해법이 알려진 바가 없다. 연구팀은 스스로 세운 가설을 바탕으로 다음 상황을 예측하고 확인하는 행동 패턴을 동역학적으로 프로파일링 할 수 있는 새로운 방식을
10년이 넘는 기간 한국타이어앤테크놀로지에서 몸담으며 전문성을 쌓은 서대규 빅모빌리티 대표. 그는 물류의 기반이 되는 화물차주들의 열악한 주차 환경을 해결하기 위해 빅모빌리티를 창업했다. 단순히 주차 공간을 제공하는 것이 아니라 화물차주들의 근로 환경을 근본적으로 개선하고 물류 산업의 효율성을 높이기 위한 솔루션을 제시하는 것이 그가 빅모빌리티를 통해 완성하고자 하는 그림이다. 화물차주들의 대표적 고민 중 하나 ‘주차문제’ 서대규 빅모빌리티 대표는 “화물차주들이 야간에 안전한 공간을 찾지 못해 도로 갓길이나 주거지 근처에서 주차하는 현실을 보며 해결책이 필요하다고 생각했다”며 창업 배경을 설명했다. 기존에는 차고지가 부족한 이유로 화물차주들은 원하지 않는 장소에 차를 세워야 했고, 이는 교통 체증과 안전 문제를 야기하는 요소로 작용했다. 이를 해결하기 위해 암암리에 브로커를 통해 차고지를 불법적으로 등록하는 등의 편법이 성행하기도 했고 이에 대한 단속이 강화되면서 화물차주들의 불편함은 더욱 커졌다. 그만큼 화물차주들 입장에서 주차 문제는 대표적인 스트레스 중 하나였다. 그는 이러한 문제를 해결하기 위해 직접 시장 조사를 진행했다. 창업 초기, 실제 시장 수요
한국과학기술원(KAIST)은 물리학과 라영식 교수 연구팀이 양자오류 수정을 위한 핵심 기술인 ‘3차원 양자얽힘 구조’를 처음으로 구현해 냈다고 25일 밝혔다. 양자컴퓨터는 기존 비트(0과 1로 정보를 표현하는 단위)를 뛰어넘어 큐비트(정보를 0과 1의 상태를 동시에 갖는 중첩 상태)를 계산의 기본 단위로 사용한다. 각 큐비트는 거리와 상관없이 서로 연관된 양자 상태를 갖는 ‘양자얽힘’ 현상을 보이는데, 이 같은 중첩과 양자얽힘을 통해 고전 컴퓨터로는 계산하기 어려운 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 다만 큐비트가 늘어날수록 양자오류가 기하급수적으로 커지는 한계가 있어 과학계에서 양자오류 정정 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 양자얽힘 상태를 평면적으로 구현한 2차원 구조의 양자컴퓨팅으로는 양자오류 수정에 한계가 있어, 연구팀은 극도로 짧은 시간에 강한 빛을 방출하는 레이저 장치를 이용해 3차원 양자얽힘 구조를 실험적으로 구현해 냈다. 비선형 결정에 펨토초(1천조분의 1초) 레이저를 쪼여 여러 주파수 모드에서 양자 광원을 동시에 생성, 3차원 양자얽힘 상태를 생성하는 데 성공했다. 3차원 구조의 각 노드(그래프의 점)를 측정함으로써 주변 양자
아나로그디바이스(이하 ADI)가 스마트팩토리 및 산업 자동화 솔루션을 다룬 백서를 제작했다. 이 백서의 주요 주제는 협동 로봇(코봇), 디지털 전환을 위한 모션 제어, 모터 효율 개선을 통한 탄소 배출 감축, 스마트 팩토리 온도 센서 재설계, 이더넷 PHY 선택 가이드 등이다. ADI는 산업 자동화, 스마트팩토리, 탄소중립 목표 달성을 위한 혁신적인 솔루션을 제공하며, 협동 로봇, 모션 제어, 모터 효율화, 스마트 센서, 산업용 네트워크 PHY 등 다양한 분야에서 디지털 전환을 가속화하고 있다. 코봇은 제조업에서 단순 반복 작업을 대신해 사람의 창의적 업무 수행을 돕고 있다. 유니버설 로봇과의 협력을 통해 ADI의 센서, 전력, 통신 기술이 활용된다. 의료 및 물류 등 다양한 산업에서도 코봇의 적용이 확대됐으며, 코로나19와 같은 팬데믹 상황에서도 생산 지속성 및 작업자 안전을 확보하는 역할을 수행했다. 백서에 따르면, 로크웰 오토메이션은 ADI와 협력해 MagneMover LITE라는 스마트 컨베이어 시스템을 개발했다. 이 시스템은 기존 벨트 및 체인 컨베이어 대비 운영 비용을 절감했다(에너지 25% 절감, 공간 30% 절약, 가동시간 10배 증가). AD
지난 1월, 인공지능(AI) 업계에 엄청난 파란을 일으킨 기업이 등장했다. 그 이름은 바로 딥시크(DeepSeek). 이제는 중국 AI 기술력을 상징하는 얼굴이 됐다고 해도 과언이 아니다. 딥시크가 공개한 대규모언어모델(LLM) ‘R1’은 저렴한 비용으로 오픈AI의 ‘챗GPT-4’를 상회하는 성능을 보였다는 점에서 충격을 몰고 왔다. 다만, R1이 활용되기에 앞서 다양한 국가에서는 개발 비용과 성능, 보안에 대한 의구심이 확대되며, 현재 사용 제한 조치가 논의되고 있다. 미 증시 뒤흔든 딥시크 파급력 지난 한 달, 중국의 AI 스타트업인 딥시크의 등장은 AI 업계의 가장 큰 이슈였다. 무엇보다 주목받았던 것은 R1의 압도적인 가성비였다. 딥시크가 공개한 보고서에 따르면, 딥시크-R1의 전신인 딥시크-V3 개발 비용은 557만6000달러(약 78억8000만 원)인 것으로 알려졌다. 이는 엔비디아의 ‘H800 GPU’를 시간당 2달러에 2개월 동안 빌린 비용에 해당한다. 이는 오픈AI의 투자비용 대비 약 5.6%에 불과한 금액이다. 또한, 메타가 최신 AI 모델인 ‘라마 3’에 ‘H100’으로 훈련한 비용의 10분의 1 수준이다. 심지어 H800은 미국의 AI
한국과학기술원(KAIST)은 신소재공학과 강성훈 교수 연구팀이 미국 존스홉킨스대학, 조지아 공과대학 연구팀과 공동으로 인체 뼈의 원리를 모사해 사용할수록 오히려 더 강해지는 신소재를 개발했다고 20일 밝혔다. 아파트 건물, 차량 등을 구성하는 재료는 반복적으로 하중을 받으면 시간이 지남에 따라 성능이 저하된다. 한미 공동 연구팀은 우리 몸속 뼈가 하중을 받으면 세포 작용으로 미네랄을 합성해 골밀도를 증가시키는 원리에서 영감을 얻어 사용할수록 단단해지는 신소재를 개발했다. 힘을 많이 가할수록 전하를 더 많이 생성하는 다공성 압전 소재(힘을 전기로 변환하는 소재)로 바탕재를 만든 뒤 미네랄 성분을 갖는 전해질을 넣어 복합재료를 합성했다. 재료에 주기적인 힘을 가한 후 물성 변화를 측정한 결과, 응력(외력에 의해 변형된 물체 안에서 발생하는 힘)의 빈도와 크기에 비례해 재료의 강성이 향상된 것으로 나타났다. 연구팀은 마이크로 CT 촬영을 통해 반복적인 응력에 의해 다공성 재료 안에 미네랄이 형성되고, 힘이 가해지면 미네랄이 파괴되면서 에너지를 흩어지게 하는 모습을 확인했다. 다시 응력을 가하면 미네랄이 형성되는 과정이 반복된다. 기존 재료들이 반복적으로 사용할수록
AI 반도체 시장의 판도가 빠르게 변화하고 있다. AI 반도체 수요가 급속도로 확대됨에 따라, 기업들은 엔비디아 GPU 의존도를 줄이기 위한 움직임에 나섰다. AI 개발에 필수가 된 엔비디아 GPU는 높은 몸값을 자랑하기 때문이다. 메타, 마이크로소프트, 아마존과 같은 글로벌 IT 기업뿐 아니라, 국내 AI 반도체 스타트업도 독자적인 기술력 확보를 위해 연구·개발에 적극 투자하고 있다. 업계에 부는 자체 AI 칩 생산 바람 AI 기술의 급격한 발전과 함께, 고성능 연산을 처리하는 AI 반도체 수요는 가히 폭발적이다. 이 과정에서 가장 큰 수혜를 본 기업은 단연 엔비디아다. 이 기업은 독보적인 GPU 성능으로 AI 시장의 선두주자로 떠올랐다. 그랬던 AI 반도체 시장에서 변화의 조짐이 보인다. 다수의 기업이 엔비디아의 GPU에 대한 의존도를 줄이고, 자체적인 AI 반도체 개발에 박차를 가하고 있다. 비단 이러한 움직임은 엔비디아 GPU에 소요되는 ‘비용 줄이기’에만 국한된 건 아니다. 기업들은 자체 AI 칩 개발을 통해 성능 최적화, 데이터 보안 강화 등 다양한 전략적 이점을 추구하는 데 집중하고 있다. 특히 맞춤형 AI 칩은 특정 워크로드에 최적화한 성능을
최근 자동차, 항공, 모빌리티 등 첨단 산업에서는 경량화와 동시에 우수한 기계적 성능을 갖춘 소재에 대한 수요가 증가하고 있다. 국제 공동연구진이 나노 구조를 활용한 초경량·고강도 소재를 개발해 향후 맞춤형 설계를 통해 다양한 산업에 응용 가능성을 제시했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 토론토 대학 토빈 필레터 교수 연구팀과 협력해 높은 강성과 강도를 유지하면서도 경량성을 극대화한 나노 격자 구조를 개발했다고 18일 밝혔다. 연구팀은 이번 연구에서 격자 구조의 보(beam) 형상을 최적화해 경량성을 유지하면서도 강성과 강도를 극대화하는 방안을 모색했다. 특히 다목적 베이지안 최적화(Multi-objective Bayesian Optimization) 알고리즘을 활용해 인장 및 전단 강성 향상과 무게 감소를 동시에 고려하는 최적 설계를 수행했다. 기존 방식보다 훨씬 적은 데이터(약 400개)만으로도 최적의 격자 구조를 예측하고 설계할 수 있음을 입증했다. 연구팀은 더 나아가 나노 스케일에서는 크기가 작아질수록 기계적 특성이 향상되는 효과를 극대화하기 위해 열분해 탄소(pyrolytic carbon) 소재를 활용해 초경량·고강도·고강성 나노 격자
바닷물로 전기를 저장하고 꺼내 쓸 수 있는 해수전지 상용화를 위한 값싼 촉매 물질을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 개발했다. UNIST는 에너지화학공학과 이동욱 교수팀이 목재 폐기물에 요소를 첨가해 해수전지용 고성능 촉매를 개발했다고 18일 밝혔다. 이 촉매는 해수전지에 걸리는 과전압을 낮추고 전기를 빠르게 꺼내 쓸 수 있게 반응 속도를 높여 주는 물질이다. 기존에는 백금과 같은 고가의 물질을 촉매로 썼다. 연구팀이 개발한 촉매는 저렴한 리그닌과 요소를 기반으로 한다. 리그닌은 목재의 15∼35%를 구성하는 성분으로, 종이를 만드는 공정이나 바이오 연료 생산 과정에서 남는 부산물이다. 산업 폐수에 주로 있는 요소는 질소를 다량 포함하고 있다. 리그닌을 800도에서 태운 뒤 요소와 같은 온도에서 반응시키면 리그닌 구석구석 질소가 첨가돼 고성능 촉매가 만들어진다고 연구팀은 설명했다. 리그닌을 구성하는 특정 탄소 원자 자리에 대신 들어간 질소는 방전에 필요한 에너지를 크게 낮추는 것으로 나타났다. 연구팀이 이 촉매를 해수전지 전극에 입혀 실험한 결과 백금 촉매와 비슷한 성능을 보였다. 과전압은 백금 촉매보다 더 낮은 값을 보였다. 과전압이 낮을수록 충전시킨
인터엑스소프트와 협업하는 캐드닉스 최근 전통적인 EDA(전자설계자동화) SW를 개발하는 회사들은 적지 않은 변화의 시기를 지나고 있다. EDA 회사를 더 큰 EDA 회사가 흡수하는 시기를 지나, 글로벌 솔루션 개발사가 Mechanical과 Electronics 분야를 넘어 시스템 전체의 통합 SW 형태로 재편되는 과정 중에 AI를 포함한 다양한 분야의 솔루션이 인수 합병되고 있다. 이렇게 더 커진 글로벌 기업 내의 ECAD(전자캐드) SW들도 같은 용도의 툴들이 여러 개 존재하지만 더 많은 기능을 하는 툴로 통합이 요구되는 과정이며, SW 업데이트 개발은 통합 목적의 툴에 집중되고 있다. 많은 기업이 기존에 다양한 ECAD 툴로 설계한 데이터는 불가피하게 통합 목적의 툴로 변환이 요구되지만, 현실적으로 손실 없는 상-하위 버전 간, 이 기종 툴 간 변환이 어렵다. ㈜인터엑스소프트는 순수 국내 기술로 근 20여년 간 OrCAD Capture, Cadence Allegro, MentorGraphics(Siemens) PADS(Standard(VX), Professional), Xpedition, Altium, Zuken 등 다양한 글로벌 ECAD 툴의 설계데이터
바우머코리아는 스마트 물류, AI 카메라, 2차 전지 분야를 중심으로 차별화된 솔루션을 선보이며 국내 시장에서 입지를 강화하고 있다. 유럽에서 생산된 고품질의 센서, 엔코더, 비전 카메라 등으로 국내외 대형 프로젝트에 참여하며 기술 선도 기업으로 자리 잡고 있는 바우머코리아는 특히 고속 데이터 전송과 정밀도를 요구하는 2차 전지 생산 라인과 스마트 물류 시장에서 강점을 보이고 있다. 대표적으로 10기가 이더넷 기반의 비전 카메라와 온도 관리 시스템을 통해 고해상도 이미지 품질을 유지하는 기술은 글로벌 시장에서도 경쟁력을 인정받고 있다. 바우머코리아는 이번 AW2025 전시회를 계기로 현재의 비즈니스 역량을 내부 물류(Intralogistics)와 모바일 머신용 센서 시장까지 확대한다는 계획이다. 고품질 센서와 엔코더로 구축한 바우머코리아의 경쟁력 Q. 바우머와 바우머코리아에 대해 간단히 소개해주세요. A. 바우머 그룹은 1952년 스위스 프라우엔펠트에서 설립된 정밀 기계 전문기업으로, 70년 이상의 역사 동안 공장 및 공정 자동화에 필요한 고정밀 센서와 엔코더, 비전 카메라 등의 솔루션을 제공해 왔습니다. 현재 전 세계적으로 50,000여 개의 제품 포트폴리
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UPDATE: 2025년 04월 15일 19시 33분
