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
KAIST 연구진이 3D 프린팅으로 1kg 물병부터 깨지기 쉬운 달걀까지 안정적으로 잡을 수 있는 부드러운 로봇 손을 개발했다. KAIST는 기계공학과 이승철 교수 연구팀이 한국과학기술연구원(KIST) 극한물성소재연구센터 나종범 박사 연구팀, 서울과학기술대학교 생산시스템 및 설계공학전공 박범수 교수와 공동으로 AI를 활용해 3D 프린팅이 가능하면서도 고무처럼 크게 늘어나는 소재를 개발했다고 1일 밝혔다. 연구팀이 개발한 소재는 실제 DLP(Digital Light Processing) 3D 프린터에서 안정적으로 출력됐으며, 잡아당겨도 쉽게 끊어지지 않고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 신축성을 보였다. 연구팀은 이 소재로 공기압 등을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만드는 ‘소프트 액추에이터(soft actuator)’를 3D 프린팅했다. 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어졌다. 여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1kg짜리 물병을 들어 올렸으며, 깨지기 쉬운 달걀을 비롯해 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스 등 모양과 단단한 정도가 다른 물체를 안정적으로 잡는 데 성공했다. 최근 사람과 직접 접촉하는 소프
빌드 환경을 안정적으로 재현할 수 없다면, 규제 준수 역시 재현할 수 없다. 의료기기, 자동차 제어 시스템, 산업 자동화 장비 등 어떤 안전 필수 시스템을 개발하든 인증 기준은 개발 일정이나 예산 상황에 따라 달라지지 않는다. 다만 인증 과정에서 발생하는 부담을 얼마나 줄일 수 있는지는 개발 조직이 선택할 수 있다. 많은 임베디드 개발팀이 경험하는 병목은 인증 절차 자체가 아니다. 실제 문제는 그 아래에 쌓이는 개발 환경의 불안정성이다. 취약한 개발 환경, 일관되지 않은 툴체인, 시간이 지나면 재현되지 않는 빌드 결과가 대표적이다. 이러한 문제는 단순히 개발 속도를 늦추는 수준에 그치지 않는다. 기능안전이 요구되는 시스템에서는 안전성 입증 자체를 흔드는 요소가 된다. 컨테이너 기반 워크플로우는 이 문제를 근본적으로 해결한다. 규제 준수 절차를 대체하는 것이 아니라, 이를 구조적으로 더 쉽게 달성하고 유지하도록 만들어준다. 개발 환경 불안정성이 초래하는 숨은 비용 대부분의 임베디드 프로젝트는 초기에는 안정적으로 시작한다. 팀 규모가 작고 툴체인도 최신 상태이며, 빌드 결과 역시 예측 가능하다. 그러나 프로젝트가 확장되면 균열이 나타난다. 개발자마다 서로 다른
개요 초박형, 저노이즈 다상 전원 솔루션이 고밀도 전자 시스템 설계의 한계를 새롭게 정의하고 있다. 이들 솔루션은 소형 폼팩터와 고전류 처리 능력을 결합함으로써 설계 엔지니어가 귀중한 보드 공간을 희생하지 않으면서도 까다로운 과도 응답 및 효율 요구사항을 충족할 수 있도록 지원한다. 첨단 다상 아키텍처는 빠른 과도 응답 특성, 낮은 출력 리플, 그리고 향상된 열 성능을 제공한다. 이러한 특성은 냉각 여건이 제한적이고 신호 무결성이 매우 중요한 애플리케이션에서 핵심적인 장점으로 작용한다. 이 글에서는 초박형·저노이즈 µModule® 레귤레이터를 활용한 실제 구현 사례를 소개한다. 이 솔루션은 다상 인터리빙 및 병렬 동작을 활용함으로써, 소형 폼팩터에서도 매우 낮은 출력 노이즈와 EMI를 구현하는 동시에 출력 전류를 최대 16A까지 확장할 수 있다. 이러한 접근 방식은 데이터센터, 5G 통신 및 산업 자동화 애플리케이션에 사용되는 민감한 아날로그 회로, 고속 데이터 인터페이스, 고집적 PCB 환경에 매우 이상적이다. 머리말 클라우드 서버, 통신 인프라, 첨단 산업 자동화 시스템과 같은 최신 전자 시스템은 점점 더 제한된 폼팩터 내에서 더 높은 성능을 요구하고 있
AI가 이제 질문 내용뿐 아니라 질문을 입력하는 손끝의 리듬까지 읽는다. UNIST 연구진이 타이핑 행동과 질문의 의미를 함께 분석해 사용자 전문성을 추정하고 답변 눈높이를 조절하는 AI 개인화 기술을 개발해 전문성 추정 오차를 18.4% 줄였다. UNIST 컴퓨터공학과 공태식 교수팀은 질문 내용뿐만 아니라 질문 속 전문용어를 타이핑할 때 나타나는 행동을 분석해 맞춤형 답변을 내놓는 개인화 AI 기술 ‘ExPerT’를 개발했다고 30일 밝혔다. 기존 챗봇 등은 사용자의 수준에 맞춘 답변을 제공하기 위해 사용자가 설정한 프로필이나 과거 대화 등 비교적 고정된 사용자 정보를 주로 활용해 왔다. 하지만 컴퓨터 전문가라도 회계 지식은 없을 수 있고, 같은 분야에서도 질문 주제에 따라 지식 수준이 달라질 수 있다는 점이 간과될 수 있다. 연구팀이 개발한 ExPerT는 개별 질문마다 사용자의 전문성을 실시간으로 파악한다. 질문에 쓰인 표현과 전문용어 등의 의미 정보뿐만 아니라 키를 누르고 떼기까지 걸린 시간, 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등 타이핑 행동 정보까지 함께 분석하는 방식이다. 연구팀은 같은 전문용어를 사용하더라도 이러한 타이핑 행동에서 전
한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 실제 상용 리튬이온배터리에 사용되는 흑연 음극의 내부 구조를 3차원 디지털트윈(가상모형)으로 구현하고, 급속충전 과정에서 배터리 성능이 떨어지는 원인을 규명했다고 24일 밝혔다. 이번 연구는 KAIST 기계공학과 이강택 교수와 신소재공학과 조은애 교수팀이 공동으로 수행했다. 배터리 전극은 리튬을 저장하는 흑연과 이를 붙여주는 바인더, 리튬이온이 이동하는 빈 공간인 기공으로 이뤄진다. 배터리를 충전하면 리튬이온이 음극의 흑연 입자 안으로 이동해 저장된다. 충전 속도가 지나치게 빠르면 일부 리튬이 흑연 안으로 들어가지 못하고 표면에 금속 리튬이 쌓이는 ‘리튬 도금’ 현상이 발생할 수 있다. 충전 과정에서는 흑연 표면에 배터리를 보호하는 얇은 막인 ‘고체전해질 계면층(SEI)’도 만들어진다. 적절한 보호막은 필요하지만 너무 두껍거나 고르지 않게 형성되면 배터리 성능이 떨어질 수 있다. 충전할 때 흑연 입자가 팽창하면서 전극 내부에 힘이 가해지는 ‘기계적 응력’도 발생한다. 연구팀은 이 같은 현상들이 매우 작은 배터리 내부에서 동시에 일어나기 때문에 실험만으로는 문제가 발생하는 위치와 원인을 직접 확인하기 어렵다고 설명했다. 이에
인천대·홍익대·한국과학기술연구원(KIST) 공동 연구진이 기존 벌크형 전고체 전지와 박막 전지의 장점을 결합해 저항을 낮춘 ‘하이브리드 전고체 전지’를 개발하고 상온에서 실제 구동에 성공했다고 24일 밝혔다. 이번 연구에는 신성수 인천대 기계공학과 교수 연구팀과 김형철 홍익대 기계시스템디자인공학과 교수, 이종호 KIST 박사 연구팀이 참여했다. 전고체 전지는 리튬이온 전지의 액체 전해질을 고체로 바꿔 화재와 폭발 위험을 낮추고 에너지밀도를 높일 수 있는 차세대 에너지저장장치다. 기존 분말 기반 전고체 전지는 전해질층이 두꺼워 리튬 이온의 이동 거리가 길어지면서 저항이 커지는 한계가 있다. 고체 전해질을 얇은 박막으로 형성하면 이를 해결할 수 있지만, 기존 박막 전지는 전극도 얇은 박막으로 제작돼 실제 사용할 수 있는 고용량 전지를 만드는 데 어려움이 있었다. 연구팀은 벌크 음극 기판 위에 2.5㎛(마이크로미터) 두께의 박막 고체 전해질을 직접 형성하고, 60㎛ 두께의 복합 양극 시트를 쌓는 방식으로 하이브리드 전고체 전지를 개발했다. 개발된 전고체 전지는 상온에서 실제 충·방전이 이뤄졌다. 작동 이후에도 전극과 전해질이 맞닿은 부분의 구조가 안정적으로 유지됐
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘, 이준원 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김진희 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 이메일 : help@hellot.net | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 09월 10일 19시 22분
