태양광 폐패널의 실리콘으로 고순도 수소와 고부가가치 화학소재를 동시에 생산할 수 있는 기술이 나왔다. 2차 환경 오염 우려 때문에 매립이 어렵고 고온 소각조차 쉽지 않은 태양광 폐패널을 경제적이면서도 친환경적으로 처리할 기술로 주목받고 있다. UNIST 에너지화학공학과 백종범 교수팀은 폐태양광 패널의 실리콘을 활용해 고순도 수소와 고부가가치 산업용 소재인 실리카를 동시에 생산하는 고효율 공법을 개발했다고 6일 밝혔다. 실리콘은 물과 반응해 수소와 실리카를 만들 수 있다. 하지만 실제로는 반응이 시작되자마자 실리콘 표면에 형성되는 실리카 피막이 물의 접근을 차단해 반응이 멈춰 버린다. 이 때문에 수소 생산량이 이론적 최대 생산량에 턱없이 부족했다. 연구팀은 강한 약제를 사용하지 않고도 이 실리카막을 제거할 수 있는 공법을 개발해 고순도의 수소를 기존보다 최대 5배 많이 생산해 냈다. 실리콘과 물을 작은 구슬이 들어 있는 용기에 넣고 굴리면, 구슬과 실리콘 입자가 서로 부딪히면서 실리카 보호막을 반복해서 부수고 벗겨내는 원리다. 실험 결과 상용 실리콘 1g당 약 1706mL의 수소가 생산됐다. 이는 이론적 최대 생산량(1713mL g⁻¹)의 99.6%에 해당하는
AI 성능을 오랫동안 제약해온 '메모리 병목' 문제가 차세대 알고리즘으로 돌파구를 찾았다. KAIST(총장 이광형) 전기및전자공학부 한인수 교수가 참여한 구글 리서치(Google Research)·딥마인드(DeepMind)·뉴욕대(New York University) 공동 연구팀이 AI 모델의 메모리를 최대 6배까지 줄이면서도 성능 저하를 거의 없앤 차세대 양자화 알고리즘 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개했다. AI 모델은 입력 데이터를 벡터 형태로 변환한 뒤 벡터 간 유사도를 계산하는 방식으로 작동하는데, 이 과정에서 고정밀(high-precision) 데이터를 사용하기 때문에 막대한 메모리 자원이 소모된다는 점이 고질적인 한계로 지적돼 왔다. 터보퀀트는 이러한 고정밀 데이터를 더 적은 비트로 압축하는 '양자화(quantization)' 기술을 핵심으로 한다. 소수점 데이터를 정수로 근사하는 방식으로 핵심 정보는 유지하면서 저장 용량과 연산 부담을 동시에 줄이는 원리다. 터보퀀트의 기술적 핵심은 두 단계로 나뉜다. 1단계에서는 입력 데이터를 무작위로 회전(Random Rotation)시킨 뒤 각 요소를 개별적으로 양자화해 데이터 내 극단값(outli
커미셔닝을 간단히 설명하면 최종 디바이스(경보기, 온도조절기, 보안 카메라)를 스마트홈 네트워크에 안전하게 추가하는 과정이다. 이 과정에서는 네트워크 무결성을 보장하기 위해 게이트웨이와의 통신 및 암호 키 교환이 필요하다. CSA Matter 규격에서 정의한 커미셔닝 플로우는 NFC 기반 디바이스의 커미셔닝을 지원하는 새로운 기능으로 발전하고 있다. QR 코드와 Bluetooth LE의 한계 Matter의 경우 대부분의 기기는 QR 코드 또는 패스코드를 사용하며, 사용자는 이를 모바일 기기에 입력해야 한다. 이후 스마트폰이나 태블릿은 Bluetooth LE(BLE) 연결을 통해 엔드 노드와 통신하여 해당 코드 확인, 자격 증명 검증, 기기에 인증서 설치, 그리고 게이트웨이에 연결하기 위한 네트워크 정보 공유 과정을 수행한다. 이 프로세스는 많은 사용 사례에서 효과적이지만, QR 코드나 패스코드를 사용하기 어려운 상황이 발생할 수 있다는 문제가 있다. 외부 전원이 없는 경우 BLE를 통한 커미셔닝이 불가능하다는 점도 주요 제약이다. Matter 커미셔닝 프로세스를 시작하기 전에 디바이스의 전원을 켜야 하는데, 벽면 매립형 스위치나 천장 장착형 비디오 카메라와
KAIST 산업및시스템공학과 장영재 교수팀이 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 하나의 시스템으로 통합 제어하는 피지컬 AI 테스트베드 '카이로스(KAIROS, KAIST AI Robot Orchestration Systems)'를 구축했다. 카이로스는 피지컬 AI 기반 100% 무인공장 플랫폼으로, 과학기술정보통신부 지원을 통해 개발된 국내 최초 수준의 통합형 테스트베드다. 향후 다크팩토리 수출을 목표로 한 국산 통합 솔루션이라는 점에서 주목받고 있다. 카이로스의 핵심은 공장 내 다양한 장비를 AI 에이전트 기반 단일 운영체계로 통합 제어하는 구조에 있다. 기존 공장 자동화가 개별 장비 중심으로 운영되었다면, 카이로스는 물류 로봇(AMR), 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 자동화 설비 등을 하나의 지능형 플랫폼으로 통합해 공장 전체를 단일 AI 시스템처럼 운영하는 개념을 구현했다. 이번 테스트베드는 센서-제어-데이터 처리 전 구간을 100% 국산 기술로 구축한 것이 특징이다. 물류로봇(AMR), OHT, 3D 셔틀, 휴머노이드 로봇, 협동로봇, 산업용 센서 및 PC 제어기, 무선충전 시스템, 디지털 트윈 및 시뮬레이션, AI 기반 통합 관제 및 안전관리
국내 연구진이 태양전지의 효율과 수명 간 상충 문제를 해결했다. 페로브스카이트 태양전지 표면 보호막 내부 구조를 정밀 조절하는 기술 개발로 25% 이상의 고효율과 장기 안정성을 동시에 구현했다. KAIST 생명화학공학과 서장원 석좌교수 연구팀은 한국화학연구원과 공동으로 2차원 보호막 설계 기술을 개발했다고 24일 밝혔다. 이 기술은 페로브스카이트 층 사이를 강한 유기 분자가 연결하는 ‘디온–재콥슨(DJ) 구조’를 적용해 구조적 안정성을 크게 높였다. 종전 ‘3D/2D 구조’의 단점인 2차원 층 변형과 성능 저하 문제를 열처리 조건을 바꾸어 층 쌓임 정도(n값)를 제어함으로써 극복했다. 이에 따라 전하 이동이 원활해져 효율이 상승하고 장기 안정성이 크게 향상됐다. 개발된 태양전지는 25.56%(공인 25.59%)의 전력변환효율을 기록했으며, 85℃·85% 상대습도 조건과 지속 광 조사에서도 성능이 유지됐다. 대면적 모듈 제작에도 적용해 우수성을 검증했다. 서장원 교수는 “전통적으로 효율과 수명 중 하나를 포기해야 했던 딜레마를 표면 보호막 구조 개발로 동시에 해결했다”며 “상용화를 위한 제조 공정 조건에서도 안정적으로 작동한다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.
포항공대 김종환 교수·기초과학연구원(IBS) 조문호 단장 연구팀 성과, 사이언스지(誌) 논문 게재 기존 반도체 기술로는 사실상 개발이 불가능하다고 여겨졌던 심자외선 영역에서 고효율 빛을 방출하는 신소재가 국내 연구진에 의해 개발됐다. 과학기술정보통신부(이하 ‘과기정통부’)는 포항공과대학교(POSTECH) 김종환 교수와 기초과학연구원(IBS) 조문호 단장 연구팀이 반데르발스 반도체 소재를 기반으로 새로운 형태의 양자 우물 구조를 구현해, 기존 소재 대비 심자외선 방출 효율을 20배 향상시키는 데 성공했다고 밝혔다. 사람이 눈으로 볼 수 있는 가시광 영역의 반도체 광원 개발은 백색 발광다이오드(LED) 조명, 디스플레이, 레이저 광원 등 다양한 산업 발전을 이끌어 왔다. 최근에는 가시광 영역보다 더 짧은 파장과 더 높은 에너지를 가진 자외선 발광 다이오드(LED)로 개발이 확장되고 있으며, 특히 코로나19 감염병 대유행(팬데믹) 이후 세균과 바이러스를 효과적으로 제거할 수 있는 심자외선 광원에 관한 관심도 크게 증가하는 추세다. 기존의 자외선 발광 다이오드(LED)는 주로 질화갈륨(GaN) 기반 반도체를 사용하며, 갈륨(Ga) 일부를 알루미늄(Al)으로 대체한
원자력연·충북대·벨기에 IMEC, IGZO 기반 뉴로모픽 반도체의 우주 내방사선 성능 입증 우리 연구진이 세계 최초로 우주 방사선 환경에서도 안정적으로 작동하는 차세대 인공지능(AI) 반도체 기술을 입증했다. 이번 성과는 우주항공·위성 분야 AI 시스템의 실질적 도약 가능성을 제시하며, 반도체 기술의 미래 경쟁력 확보에 한 걸음 더 다가선 결과로 평가된다. 과학기술정보통신부와 한국원자력연구원은 지난 3월 19일 원자력연 첨단방사선연구소, 충북대학교, 벨기에 대표 반도체 연구기관 IMEC의 공동연구팀이 차세대 AI 반도체 소자가 우주 방사선 환경을 견뎌낼 수 있음을 세계 최초로 검증했다고 공식 발표했다. 이 연구 성과는 국제학술지 '반도체 공정 재료 과학 저널(Materials Science in Semiconductor Processing)' 2026년 3월호에 게재됐다. 최근 우주산업의 성장과 맞물려, 대용량의 데이터 처리 및 AI 빅데이터 분석을 수행할 수 있으면서 우주 방사선이라는 극한 환경을 견딜 수 있는 ‘내방사선’ 반도체 소자의 요구가 커지고 있다. 특히 저궤도 위성의 수명이 통상 5~15년임을 감안할 때, 20년 이상 방사선 노출 환경에서도 성능
스마트폰과 노트북 등 현대 IT 기기의 고질적인 문제인 발열을 획기적으로 줄이고, 처리 속도와 에너지 효율을 극대화할 수 있는 ‘꿈의 메모리’ 구현에 한 걸음 더 다가섰다. KAIST와 연세대학교 공동연구팀이 전자의 ‘오비탈(Orbital)’ 운동을 활용해 자성을 제어하는 새로운 이론 체계를 세계 최초로 정립했다. 그동안 차세대 자성 메모리 소자 연구는 주로 전자의 스스로 회전하는 성질인 ‘스핀(Spin)’을 활용하는 데 집중되어 왔다. 스핀을 조절해 정보를 저장하고 처리하는 방식은 효율적이지만, 물리적 제어 한계가 존재했다. 연구팀은 여기서 한발 더 나아가, 전자가 원자핵 주위를 공전하는 궤도 운동인 ‘오비탈’에 주목했다. KAIST 물리학과 이경진 교수 연구팀과 연세대학교 물리학과 김경환 교수팀은 전류가 흐를 때 발생하는 전자의 오비탈 에너지가 자성체의 오비탈과 직접 상호작용하는 ‘오비탈 교환상호작용’을 이론적으로 규명했다. 이번 연구의 핵심은 이 오비탈 기반의 제어 방식이 기존 스핀 기반 방식보다 훨씬 강력한 제어 효과를 나타낸다는 점을 밝혀낸 것이다. 이번에 정립된 이론은 최근 학계에서 차세대 자성 재료로 큰 주목을 받는 ‘교자성(Altermagnet
최근 주요 가전 기업을 필두로 스마트 온도 조절기, 조명, 보안 및 엔터테인먼트 시스템이 빠르게 보급되면서 우리 삶의 편의성이 극대화되고 있다. 하지만 이러한 스마트 가전의 확산 이면에는 감전, 화재 또는 기기 손상으로 이어질 수 있는 전기적 오작동의 위험이 상존하고 있다. 이에 따라 글로벌 가전 시장에서는 기기의 신뢰성과 사용자 안전을 동시에 확보하기 위한 ‘디지털 아이솔레이터(Digital Isolator)’ 통합 기술이 엔지니어들의 필수 과제로 떠오르고 있다. 전통적 방식 넘어선 ‘디지털 아이솔레이션’의 진화 디지털 아이솔레이터는 두 회로 사이의 직접적인 전기 연결을 차단하면서도, 전자기나 정전 용량 결합 방식을 활용해 절연 장벽 너머로 디지털 신호를 정확하게 전달하는 핵심 전자 소자이다. 이 기술은 고압 전력망이나 노이즈가 심한 환경으로부터 민감한 제어 회로를 보호하는 데 탁월한 성능을 발휘한다. 과거에는 빛을 이용하는 ‘옵토커플러(Optocoupler)’가 주로 사용되었으나, 최근의 스마트 홈 기기들은 더 높은 에너지 효율과 속도를 요구하고 있다. 디지털 아이솔레이터는 별도의 광원이 필요 없어 전력 소모가 매우 적으며, 스마트 온도 조절기나 보안 센
국내 로봇 산업은 지금 중요한 전환점에 서 있다. 제조 현장의 자동화는 단순 반복 작업을 벗어나 고정밀·고신뢰 제어를 요구하는 단계로 발전하고 있으며, 물류 로봇, 협동 로봇, 의료 로봇, 그리고 최근 주목받는 휴머노이드 로봇까지 적용 분야가 빠르게 확장되고 있다. 이러한 변화의 중심에는 로봇 성능을 근본적으로 좌우하는 자기식 위치 센서(Magnetic Position Sensor)가 있다. 로봇 시스템에서 실시간 피드백, 높은 정밀도와 정확성은 선택이 아닌 필수 요소다. 자기식 위치 센서는 로봇의 위치, 속도, 방향을 정확하게 감지해 핵심 기술로 자리매김했다. 특히 비접촉 방식으로 동작하기 때문에 센서와 기계 부품 간 마모를 최소화하고 장시간 안정적인 운용을 가능하게 해 산업 환경에 최적화되어 있다. 비접속·고내구성, 한국 산업 환경에 최적화된 선택 국내 제조 현장은 고온, 진동, 분진 등 가혹한 환경이 일상적이다. 이러한 조건에서도 자기식 위치 센서는 뛰어난 내구성과 환경 적응성을 바탕으로 안정적인 성능을 유지한다. 선형과 회전 운동을 모두 측정할 수 있을 뿐 아니라 소형화도 가능해, 공간 제약이 큰 로봇 설계에도 유리하다. 무엇보다 실시간 위치 데이터를
첨단 무선 네트워크 기반의 실내 포지셔닝 및 내비게이션 시스템이 발전하면서 복잡한 환경에서도 자산 추적 및 길찾기와 같은 실내 위치 서비스가 새로운 차원으로 진화하고 있다. 셀룰러 IoT 플랫폼과 비지상망 네트워크(Non-Terrestrial Network, NTN)를 통해 전 세계를 이동하는 상품의 위치 추적이 보다 효율적으로 진화하고 있다. 그러나 이러한 자산이 실내로 이동하는 순간 상황은 달라진다. GNSS/NTN이 작용하는 외부 환경에서 선반이나 통로, 랙 등으로 구성된 복잡한 실내 공간으로 자산이 이동하게 되면, GNSS 신호를 사용할 수 없거나 크게 약화되면서 운영 가시성이 급격히 저하된다. 시장 분석 자료에 따르면, 실내 자산 추적 기술에 대한 수요는 빠르게 확대될 것으로 전망된다. 모르도르 인텔리전스(Mordor Intelligence) 보고서는 실내 위치 서비스 시장이 2025년 148억 8,000만 달러에서 2030년 433억 2,000만 달러로 성장할 것으로 내다봤다. 최근 발표된 그로스 마켓 리포트(Growth Market Reports)에서는 2024년 135억 달러 규모를 기록한 실내 포지셔닝 및 내비게이션 시장이 2033년에는 86
국내 연구진이 LFP 배터리의 주행거리 한계를 개선할 수 있는 전극을 개발했다고 9일 밝혔다. UNIST 에너지화학공학과 강석주 교수팀과 숙명여자대학교 주세훈 교수, 광주과학기술원 이은지 교수팀은 전극 내 활성물질 함량을 99%까지 높인 LFP 배터리 양극을 공동 개발했다. LFP 배터리는 화재 위험이 낮고 가격이 저렴하지만, 용량이 작아 주행거리가 짧은 단점이 있다. 이는 전기를 저장하는 LFP 활성물질의 전기전도도가 낮기 때문이며, 이를 보완하기 위해 도전재와 바인더가 다량 투입되면서 활성물질 비율이 낮아진다는 점도 영향을 미친다. 연구팀은 전도성 고분자(PEDOT:PSS)를 기반으로 폴리에틸렌글리콜과 탄소나노튜브(SWCNT)를 첨가한 기능성 바인더 조합을 설계해 도전재와 접착제 역할을 동시에 수행하도록 했다. 이로써 비활성 물질 함량을 1% 수준으로 낮춘 전극을 만들었다. 개발된 전극은 도전재 함량을 기존 상용 LFP 전극 대비 90% 이상 줄였음에도 8C 고속 방전 조건에서 132mAh/g의 용량을 유지하며 우수한 출력 성능을 보였다. 출력은 급가속 시 빠른 전기 공급 능력을 뜻하며, 일반적으로 도전재가 줄면 출력이 감소한다. 또한 상용 음극인 흑연과
한국의 콜드체인(Cold-chain) 산업은 수십 년 만에 가장 급격한 수요 증가 국면에 접어들고 있다. 소비자들의 가성비를 중시하는 소비 성향이 강화되면서 냉동식품 시장은 꾸준히 성장하고 있으며, 밀키트 및 온라인 식료품 서비스는 지역 시장으로 더욱 깊이 확장되고 있다. 이러한 추세는 콜드체인 전반에 걸쳐 주문량 증가와 함께 운영상의 복잡성을 높이고 있다. 이 같은 흐름은 글로벌 전망에서도 확인된다. 그랜드뷰리서치(Grand View Research)에 따르면, 냉장 창고 시장은 2030년까지 연평균 18% 이상 성장하여 4270억 달러(약 612억 원) 규모에 이를 것으로 예상되며, 아시아·태평양(APAC) 지역이 다른 모든 지역을 앞지를 것으로 전망된다. 한국의 콜드체인 시장은 이러한 성장 궤도의 중심에 있다. 그러나 배송 마감 시간은 더 촉박해지고 인력 확보는 점점 어려워지면서 운영 기업들은 품질과 안전을 유지하는 동시에 안정적이고 신뢰할 수 있는 물류 처리량을 확보해야 하는 이중의 압박에 직면해 있다. 한국이 직면한 과제는 이제 단순히 수요를 충족하는 데 그치지 않는다. 인프라·인력·비용 등 제약이 강화되는 환경 속에서 증가하는 수요를 효율적으로 관
제조 AI의 다음 단계는 ‘움직임을 이해하는 지능’이다 제조 AI의 다음 단계는 단순히 불량을 “찾는” 수준을 넘어, 공정의 상태를 읽고 그에 맞게 설비의 동작을 “조정하는” 능력이다. 이를 넓은 의미로 Physical AI라고 부르지만, 본 글에서 다루는 주제는 제조 공정의 움직임을 안정적으로 제어하고 적응시키는 데 초점을 둔 “제조형 Physical AI”다. 앞선 1편에서 공장이 세상을 정확히 ‘보는 법’을, 2편에서 데이터를 통해 ‘배우는 구조’를 다뤘다면, 이번 글은 그 두 축이 실제 설비의 움직임과 제어에 어떻게 연결되는지를 살펴본다. 즉 "보는 AI → 배우는 AI → 움직이는 AI"로 이어지는 마지막 단계다. 제조 공정은 정적이지 않다 : 왜 Physical AI인가 제조 라인은 고정된 좌표계 위에서 동일한 제품만 반복 생산하는 이상적인 환경이 아니다. 실제 현장에서는 소재 반사율이 온도·압력·배합비에 따라 미세하게 바뀌고, 금형 마모와 장비 오프셋이 누적되며, 조명 밝기·색온도·플리커가 서서히 변하고, 제품 형상은 설계 오차, 조립 편차, 진동에 따라 조금씩 달라진다. 이러한 변화는 정적인 레시피와 고정 임계값으로는 대응할 수 없다. 한 번
최근 업계에서는 특히 제품의 보안 및 안전과 관련하여 임베디드 공간에서 메모리 안전 언어 및 개발의 가치에 대해 많은 논의가 이루어지고 있다. 메모리 안전성이 부족하면 제품에 보안 취약점이 발생하여 제품의 안전과 보안이 모두 위험해질 수 있다. 수년 동안 많은 임베디드 팀과 함께 일하면서 이러한 문제가 실제 프로젝트에서 어떻게 나타나는지 직접 목격했다. 그래서 IAR 플랫폼에 내장된 런타임 코드 검사기를 사용하여 C 및 C++ 코드에서 메모리 안전 문제를 발견하여 전통적으로 메모리 안전하지 않은 언어를 훨씬 더 안전하게 작업할 수 있는 방법을 공유하고자 한다. 메모리 안전성이란 무엇인가? 메모리 안전성은 일반적으로 두 가지 범주로 나뉜다. · 공간 메모리 안전 : 건드려서는 안 되는 메모리 공간을 읽거나 쓰는 연산을 만들 수 있는지? · 시간적 메모리 안전 : 일시적인 메모리 사용이 전체 메모리 관리에 안전하지 않은 방식으로 영향을 미치는지? C 언어에서 첫 번째 문제는 특정 크기의 배열을 선언한 다음 배열의 범위를 벗어난 요소에 액세스할 때 발생할 수 있으며, 이는 C와 C++에서는 완전히 합법적이다. 두 번째 문제는 힙 메모리 할당과 관련된 것으로, 일반
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