프레스 금형에는 여러 가지 공법이 있는데, 그 중에 프로그레시브 공법이 있다. 일반적이고 보편적인 프로그레시브 금형은 우리나라 기술이 세계적으로 인정받고 있으며, 수출도 많이 하고 있다. 그러나 형상을 가진 프로그레시브 금형은 구조, 이송, 취출에 있어 일반적인 방법이 아니다. 일부 회사에서 형상 프로그레시브 금형을 제작하고는 있지만, 아직 공개된 기술은 없다. 이 글에서는 이처럼 공개되지 않은 형상 제품의 프로그레시브 금형을 다루고자 하며, 특히 동사에서 필자가 직접 설계하여 현장에서 성공적으로 생산한 기술에 대해 소개한다. 지난 회에 이어서 성형 제품 프로그레시브 금형의 구조 기술에 대하여 소개하고자 한다. 이번에는 프로그레시브 금형의 횡력 발생에 대한 대책을 적용한 프로그레시브 금형 구조 기술에 대해 설명한다. 지난 회에서 소개했던 성형 파트 횡력 방지 대책으로 하측에 펀치 백업을 충분히 설치했음에도 불구하고 금형 외측에 횡력을 제어하는 구조를 적용하는 이유는 성형하면서 발생하는 측방향 힘이 엄청나기 때문이다. 측방향으로 발생하는 에너지는 타발부에서도 발생하며, 둥근 피어싱의 경우에도 금형이 측방향으로 밀리는 횡력 현상이 발생한다. ▲ 그림 1. 구조
[헬로티] 광주과학기술원은 최근 종이처럼 구기거나 1,000회 이상 접어도 성능이 그대로 유지되는 유연한(플렉시블) 투명전극을 개발했다. 개발된 투명전극은 매우 유연하면서도 광투과도, 면저항 등 상용화를 위한 산업계의 요구조건을 모두 만족시켰으며, 투명전극을 활용한 투명 디스플레이의 상용화를 앞당겼다는 점에서 의미가 매우 크다. 투명전극은 가시광 영역에서 높은 광(光) 투과도를 지녀 투명하며, 각종 디스플레이와 태양전지 등에 사용되는 핵심 부품으로서 면(面)저항이 낮을수록 고성능을 구현할 수 있다. 최근 플렉시블 전자소자에 대한 요구가 커지면서, 핵심 부품인 플렉시블 투명전극에 대한 관심도 높아지고 있다. 현재 디스플레이 등의 전자소자에 가장 보편적으로 사용되는 투명전극은 인듐 산화물에 주석산화물이 도핑된 인듐 주석 산화물(Indium Tin Oxide; ITO) 박막이다. 그러나 ITO는 굽히거나 휘었을 때, 깨지기 쉬운 특성을 가지고 있어 플렉시블 투명전극으로 사용하기 어렵다. 투명전극은 전자소자의 핵심부품이기 때문에, 기존 ITO 투명전극을 대체 가능한 고사양(기계적 유연성, 광 투과도 85% 이상, 면저항 15 Ω/sq 이하)의 플렉시블 투명전극 기술
[헬로티] 인공지능은 1950년대부터 관련 연구가 시작돼 발전해 왔으나, 기술적 한계에 부딪히면서 관련 연구 및 투자가 장기간 침체돼 왔다. 한동안 정체기에 빠져있던 인공지능은 최근 △ 빅 데이터 활용 △ 딥 러닝 알고리즘 △컴퓨팅 파워 향상 덕분에 기존 인공지능 기술의 한계를 극복하면서 다시 글로벌 IT 업계의 화두로 등장했다. 미래창조과학부 정보통신정보화 및 정책지원 사업(ICT통계조사 및 동향분석)으로 진행된 ‘인공지능 업계 동향 및 인식조사 결과’를 살펴본다. 최근 인공지능이 중요하게 부각되는 이유는 인공지능이 학술적 연구 단계를 넘어 비즈니스에 적용 가능한 수준으로 빠르게 발전하고 있기 때문이다. 과거 인공지능 기술은 기술적 한계로 인간의 인지/사고 능력에 미치지 못해 학술 연구 영역에서 벗어나지 못했는데, 최근 딥 러닝 기술로 일부 분야에서 인간이 근접한 수준으로까지 발전하면서 상업적 활용 가능성이 높아졌다(그림 1). ▲ 그림 1. 인공지능의 발전 역사 (자료:IITP) 인공지능은 다양한 분야에서 적용될 수 있는 범용성 높은 대표적 융합 기술로서, 경제, 사회, 문화 등에 미칠 파급력이 매우 높다. 산업 혁명이 ‘
[헬로티] (1) 딥러닝과 신경망 기술 GOOGLE이 개발한 딥마인드는 딥러닝과 신경망 기술을 기반으로 설계되어 있다. 즉, 수많은 자기학습(self-learn)을 통해 최적의 전략을 제시할 수 있도록 유도하는 것이다. 이 두 딥마인드 시스템(딥 러닝, 신경망 기술)이 서로 경기를 하면서 스스로 가르치고 최적의 승리 방법을 탐구하게 하는 것이다. 이는 딥러닝이 그간 다른 인공지능 기술들이 시도하지 않은 방식으로 최적의 전략을 제시한 것으로 평가할 수 있을 것이다. AI 컴퓨터 알파고는 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 몇 가지 실수를 범했지만 곧 적응하고 궁극적으로 승리할 수 있었던 배경에는 바로 딥마인드 기술이 있었다. 이에 글로벌 ICT 기업들은 딥러닝 기술을 통해 예측, 모델링 등 소비자와 제조 및 서비스 기업 등에 광범위하게 적용하고자 한다. 이를 간단히 요약하면 다음과 같다[6]. - GOOGLE, APPLE, IBM, MICROSOFT 등은 양적으로 증가하는 인텔리전스를 정보 검색뿐만 아니라 자문 서비스까지 제공할 수 있는 개인비서(personal assistant) 기능을 제공하고자 한다9). - InsideSales, Afiniti 등은 인공지능)
공상과학(SF) 영화 등에서 자주 볼 수 있는 인공지능과 인류의 대결은 여러 가지를 시사하고 있다. 인공지능 기술(서비스)을 통해 인간 생활의 편리함을 추구할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것이다. 하지만 기계(로봇, 컴퓨터 등)에 의한 혜택은 인간을 대신하는 주체가 아닌 인간을 보조하는 기능적 역할만을 담당할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 서언 공상과학(SF) 영화 등에서 자주 볼 수 있는 인공지능(AI : Artificial Intelligence1))과 인류의 대결은 여러 가지를 시사하고 있다. 인간은 자신들이 사이버 세상에 살고 있다는 것조차 인지하지 못하고, 기계에 지배를 당하고 있다는 것이다. 모두 인류보다 뛰어난 두뇌를 가진 인공지능이 출현한 이후의 세상에서 일어날 수 있는 가상 상황2)이다[1][2]. GOOGLE이 개발한 딥마인드(DeepMind3))의 인공지능(AI) 로봇 알파고(AlphaGo4))와 이세돌 9단의 바둑 대국에서 승리한 세기의 이벤트를 두고 인간보다 뛰어난 두뇌를 갖고 있는 인공지능의 출현을 예고하고 있다. 다행스러운 점은 영화에 등장하는 자의식을 갖고 있는 인공지능 로봇(컴퓨팅 머신)을 아직은 걱정할 단계는 아닌 듯하다
가전이나 산업용 제품에 정전용량식 감지 기능을 추가하는 작업은 결코 쉽지 않다. 개발자가 센서 견고성과 응답성은 높이면서 전류 소모를 최소화해야 하고 그밖의 시스템 차원의 설계 과제들을 해결해야 하기 때문이다. 툴이나 지원을 활용하지 않고 이러한 임베디드 개발 작업을 해야 한다면 소프트웨어나 하드웨어 두 가지 모두에서 시행착오적인 반복을 되풀이해야 함으로써 설계 작업에 많은 시간이 걸릴 것이다. 그러면 제품 출시 일정이 늦어지고 최상의 제품을 달성하지 못할 수 있다. 이러한 문제를 해결해 줄 수 있는 범용 8비트 MCU와 최적화된 소프트웨어 툴로 스마트한 정전용략식 감지 설계 방법을 알아본다. 고정 기능 정전용량식 감지 솔루션은 설계 부담을 어느 정도 덜 수 있으나 곧바로 시스템으로 통합해 넣을 수 있는 경우는 거의 드물다. 많은 디바이스가 여전히 구성 작업과 캘리브레이션을 필요로 하기 때문이다. 또한 고정 기능 솔루션을 통해 개발자는 센서에 시스템 내의 추가적인 임무를 부여하지 않아도 돼 시스템 전류 소모를 줄이고, 보드 크기를 줄이고, BOM 비용을 낮출 수 있다. 범용 8비트 마이크로컨트롤러(MCU)를 기반으로 한 정전용량식 감지 솔루션을 사용함으로써
공상과학(SF) 영화 등에서 자주 볼 수 있는 인공지능과 인류의 대결은 여러 가지를 시사하고 있다. 인공지능 기술(서비스)을 통해 인간 생활의 편리함을 추구할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것이다. 하지만 기계(로봇, 컴퓨터 등)에 의한 혜택은 인간을 대신하는 주체가 아닌 인간을 보조하는 기능적 역할만을 담당할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 서언 공상과학(SF) 영화 등에서 자주 볼 수 있는 인공지능(AI : Artificial Intelligence1))과 인류의 대결은 여러 가지를 시사하고 있다. 인간은 자신들이 사이버 세상에 살고 있다는 것조차 인지하지 못하고, 기계에 지배를 당하고 있다는 것이다. 모두 인류보다 뛰어난 두뇌를 가진 인공지능이 출현한 이후의 세상에서 일어날 수 있는 가상 상황2)이다[1][2]. GOOGLE이 개발한 딥마인드(DeepMind3))의 인공지능(AI) 로봇 알파고(AlphaGo4))와 이세돌 9단의 바둑 대국에서 승리한 세기의 이벤트를 두고 인간보다 뛰어난 두뇌를 갖고 있는 인공지능의 출현을 예고하고 있다. 다행스러운 점은 영화에 등장하는 자의식을 갖고 있는 인공지능 로봇(컴퓨팅 머신)을 아직은 걱정할 단계는 아닌 듯하다
향후 IoT 시장 규모는 기존 셀룰러 이동통신시장의 10배 이상이 되며, 빠르게 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히 2020년경에 서비스를 목적으로 표준화가 진행 중인 5G 이동통신 서비스의 세 분야 중 두 분야가 IoT이다. 사물인터넷의 수많은 응용 분야의 커넥티비티 중에서 저전력 광역 커넥티비티, 즉 LPWA가 가장 많이 필요하며 이 같은 대량의 IoT를 위한 새로운 표준이 필요한 것으로 전망되고 있다. 이제는 너무나도 용어가 남발이 되어 사용되고 있는 사물인터넷(IoT, Internet of Things)이란 모든 사물들이 인터넷에 연결되어 상호 간에 직접 통신하는, 향후 정보통신의 미래 인프라 및 서비스를 통칭한다. 사물인터넷이 필요한 이유는 초연결 사회를 기반으로 한 삶의 질 향상과 생산성 향상에 있으나 궁극적으로는 국가 자체의 인프라, 나아가 인류와 지구를 위한 중추 신경계를 이루기 때문에 무엇보다 중요할 것으로 예측하고 있다. 하지만 사물인터넷은 아직까지는 현재 거품 최고조기에 있으며 주목할 만한 큰 수익 모델이 없는 시작 단계이다. 구글의 NEST와 같은 업체나 일부 업체에서 성공적인 결과를 얻고는 있으나 아직까지는 미진한 상태이다. IoT의
주요 글로벌 기업들의 동향 유럽연합(EU)에서 2012년 세계 2천여 개 기업의 연간 연구개발비를 조사한 결과, 스마트카 부문에서 폭스바겐(14조원), 도요타(10조원), GM(8조원) 등이 각각 1, 5, 12위를 기록했다(KDB산업은행, 2014). 2003년부터는 스마트카 기술개발 효율성·신뢰성 제고와 ICT와의 유연한 접목을 위해 타 완성차·부품업체뿐 아니라 ICT 업계와의 제휴도 전개되기 시작한다. 유럽·미국 자동차 업계가 ICT 업계와 적극적 협력을 보이기 시작했으며, 자동차 제어·인포테인먼트·통신 분야의 기술 표준화를 위해 오토사(Autosar)(2003년 설립), 제니비(GENIVI)(2009년 설립), 카커넥티비티컨소시엄(Carconnectivity consortium)(2011년 설립) 등 업체 간 연합체 구성을 통한 영향력 확대 노력이 시작됐다. 특히 무인자동차가 화두가 되면서 오토사는 기존 오토사를 클래식 오토사로 구별하고 2017년 3월 AI를 개발할 수 있는 리눅스 기반 어댑티브 오토사 1.0을 공개할 예정이며, 자율주행차의 기능 안전성 규정을 강화하기 위해 ISO 262
5G 이동통신 시스템은 100Gbps급의 전송속도로 3D 홀로그램 영상을 전송할 수도 있는 모바일 네트워크를 지향하고 있다. 아울러 다양한 융합기술과 접목하여 주변 다바이스와 소통 가능한 기술로 정의하고 2020년 상용 서비스를 목표로 하고 있다. 서언 다양한 스마트 미디어 기기와 사물인터넷 및 웨어러블 기기 등 다양한 종류의 단말들의 대중화로 인한 데이터 트래픽 폭증1)은 초고속/대용량/고품질 미디어에 대한 새로운 수요 니즈를 발생시키면서 보다 넓은 대역폭과 초고속 전송 속도를 실현할 수 있는 5G 이동통신 네트워크 기술의 필요성을 낳았다. 아울러 모바일 생태계를 폐쇄적인 이동통신사업자 중심에서 개방형 생태계로의 전환이 요구되면서 모바일 빅뱅을 예고하고 있다. 5G 이동통신 시스템은 3G 및 4G 시스템의 핵심 기능과 WLAN 및 WWCA 등과 융합 네트워킹을 통해 u-센싱 기술력 기반의 네트워크(USN)를 구축하여 정보 수집 매체(RFID, 센서 노드 등)에 대한 정보, 정보 수집 매체에 의해 감지되고 저장·가공·통합된 사물 및 환경 정보를 유비쿼터스 환경으로 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 미래 모바일 서비스 동향은 폭증하는
5G 이동통신 시스템은 100Gbps급의 전송속도로 3D 홀로그램 영상을 전송할 수도 있는 모바일 네트워크를 지향하고 있다. 아울러 다양한 융합기술과 접목하여 주변 다바이스와 소통 가능한 기술로 정의하고 2020년 상용 서비스를 목표로 하고 있다. 서언 다양한 스마트 미디어 기기와 사물인터넷 및 웨어러블 기기 등 다양한 종류의 단말들의 대중화로 인한 데이터 트래픽 폭증1)은 초고속/대용량/고품질 미디어에 대한 새로운 수요 니즈를 발생시키면서 보다 넓은 대역폭과 초고속 전송 속도를 실현할 수 있는 5G 이동통신 네트워크 기술의 필요성을 낳았다. 아울러 모바일 생태계를 폐쇄적인 이동통신사업자 중심에서 개방형 생태계로의 전환이 요구되면서 모바일 빅뱅을 예고하고 있다. 5G 이동통신 시스템은 3G 및 4G 시스템의 핵심 기능과 WLAN 및 WWCA 등과 융합 네트워킹을 통해 u-센싱 기술력 기반의 네트워크(USN)를 구축하여 정보 수집 매체(RFID, 센서 노드 등)에 대한 정보, 정보 수집 매체에 의해 감지되고 저장·가공·통합된 사물 및 환경 정보를 유비쿼터스 환경으로 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 미래 모바일 서비스 동향은 폭증하는
지속적으로 자동차 이용자 수가 늘어나면서, 교통안전 확보에 대한 필요성도 커지고 있다. 독일은 2011년 약 4천여 명의 교통사고 사망자를 기록한 바 있다. 이는 전년대비 약 10%가 증가한 수치다. 물론 도로교통 안전을 위한 인프라 구축과 교통법규 시행 등이 선행되어야겠지만, 이 외에 자동차 내에서 교통사고를 미리 예방할 수 있는 기술적인 무엇인가가 필요할 것으로 보인다. 이 글에서는 교통안전을 확보하기 위한 기술적인 부분에 대해 알아본다. 매해 교통사고 발생 수가 늘어나고 있다. 자연스레 부상자와 사망자 수가 증가하면서 자동차를 이용한 이동과 도로 수송을 더 안전하고 원활하게 할 수 있는 적절한 조치가 취해져야 할 필요성이 제기되고 있다. 인프라 구조의 개선과 교통 법규의 엄격한 시행 외에도 자동차 내에서 기술적으로 교통안전을 위한 새로운 개념을 발굴하는 데 보다 노력해야 한다. 어떤 기술이 필요할까? 현재로서는 높은 해상도와 감도, 동적 범위를 갖는 이미지 센서가 가장 유력한 대안인 것으로 보인다. 도로 교통안전을 위한 조치 독일 연방 통계국(German Federal Statistic Office)이 최근 발표한 수치는 우리의 안전의식에 경종을 울리고
전기차의 제어시스템에는 여러 기능을 구현하기 위해 여러 리졸버가 사용된다. 리졸버는 아날로그 출력을 디지털 형식으로 바꾸어 전기차의 ECU에 전달해야 하는데, 이 작업을 수행하는 것이 RDC 인터페이스이다. 이 글에서는 RDC 인터페이스 회로의 아키텍처를 살펴보고, 디지털 트랙킹 루프에 기반한 RDC 아키텍처와 특별한 전기차 애플리케이션의 설계 고려사항에 대해 알아본다. 리졸버는 격렬하고 거친 환경에 흔히 쓰이는 각도 위치 센서이다. 전기차(EV)의 다양한 제어시스템에는 여러 리졸버를 사용하여 회전 운동을 할 수도 있고, 시스템 중복성을 위해 리졸버를 추가하여 안전을 기할 수도 있다1). RDC(resolver-to-digital converter) 인터페이스는 리졸버 센서의 아날로그 출력을 처리하여 디지털 형식으로 전기차의 ECU(engine control unit)에 전달한다. RDC 인터페이스를 설계 시에는 차량 가속과 같은 회로가 엄격한 조건에서도 일정하게 작동할 수 있도록 정확한 RDC 아키텍처를 선택해야 한다. 이 글에서는 RDC 인터페이스 회로의 아키텍처를 개략적으로 살펴보고자 한다. PGA411-Q1은 여기에서 설명하는 RDC 인터페이스의 한
브러시 모터는 더 효율적인 브러시리스 모터로 서서히 대체되는 추세이다. 이는 부분적으로 여전히 브러시 모터가 가격 면에서 유리하다는 점도 있지만, 브러시리스 모터 시스템의 실행에 기술적 어려움이 있다는 것이 더 큰 이유이다. 반도체 기술이 최근 몇 년 사이에 싸지만 비효율적인 백열등을 사라지게 했듯이 브러시 모터 역시 동일한 영향을 받을 것으로 보인다. 이와 관련해, 브러시 및 브러시리스 모터 시장의 최근 동향을 알아본다. 브러시 전기 모터와 백열등은 많은 공통점을 지니고 있다. 두 아이템은 19세기에 발명된 이후, 사용이 쉬웠기 때문에 20세기 동안 매일 어디서든 생활 속에 깊이 자리 잡았으나 현재는 사용되지 않는다. 그러나 백열등이 이제는 거의 사라져가는 것과 달리 브러시 모터는 더 효율적인 브러시리스 모터로 서서히 대체되는 추세이다. 이는 부분적으로 여전히 브러시 모터가 가격 면에서 유리하다는 점도 있지만, 브러시리스 모터 시스템의 실행에 기술적 어려움이 있다는 것이 더 큰 이유이다. 반도체 기술이 최근 몇 년 사이에 싸지만 비효율적인 백열등을 사라지게 했듯이 브러시 모터 역시 동일한 영향을 받을 것으로 보인다. 전기 모터는 우리 생활 속 어디에서나 사
4세대 고성능 멀티셀 배터리 모니터링 IC인 리니어 테크놀로지의 LTC6811은 이전 세대 제품인 LTC6804와 핀 및 소프트웨어 호환이 가능하다. LTC6811은 LTC6804에 비해 가격대가 낮아졌으며 추가적인 필터 컷오프 주파수와 수동 및 능동 밸런싱 제어 기능, 새로운 ADC 명령, ‘Functional Safety’용의 추가적인 결함 커버리지 기능들을 제공한다. 또한 평가 및 개발 작업용으로 LinduinoTM One 보드를 지원한다. 리튬이온 배터리를 오랫동안 안정적으로 동작시키기 위해서는 세심한 주의가 필요하므로, 리튬이온 배터리를 SOC (State of Charge) 끝까지 도달하지 않게 하면서 가동하도록 해야 한다. 리튬이온 셀의 용량은 시간이 가면 갈수록 감소하기 때문에 시스템 내의 모든 셀들이 한정된 SOC 이내에 머물도록 관리할 필요가 있다. 자동차로 충분한 전력을 공급하려면 수십 또는 수백 개의 배터리 셀이 필요하다. 이들 셀은 높게는 1000V 또는 그 이상으로까지 직렬로 구성할 수 있다. 그러므로 배터리 관리 전자장치들이 이와 같이 매우 높은 전압 환경에서 동작하고 동상 모드 전압(Common Mode Vo
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