헬로티 김진희 기자 | 우리나라는 4차 산업혁명 강국 독일과 배터리·미래차·스마트제조 분야에서 표준협력을 강화한다. 산업통상자원부 국가기술표준원은 24일 그랜드 하얏트 서울 호텔에서 독일 국가표준화 대표기관인 독일표준원(DIN), 독일전기전자기술위원회(DKE)와 제2차 한-독 표준협력대화를 개최했다. 양국 기술표준 전문가가 참여하는 2021 한-독 표준 컨퍼런스를 통해 배터리·미래차·스마트제조 분야 기술 개발과 표준화 추진상황 등을 공유했다. 2019년 한-독 표준협력대화(S-Dialogue : Standards Dialogue) 출범 이후 2회째를 맞은 이날 행사에서, 양국은 배터리·미래차·스마트제조 분야에 대한 표준화 정책을 공유하고 국제표준화 상호 공조 방안 등을 논의하였다. 특히, 이번 표준협력대화부터 양국의 표준협력 범위에 배터리를 추가함으로써, 우리나라의 차세대 배터리, 고용량 에너지저장장치 등 배터리 분야 국제표준화에 있어 독일과의 협력이 기대된다. 또한, 한-독 양국은 표준 협력과 산업계의 교류를 활성화하기 위해 표준협력대화에 앞서 2021 한-독 표준 컨퍼런스를 개최했다. ‘인더스트리 4.0’의 창시자로 세계적인 석학으로 인정받고 있는 헤닝
헬로티 김진희 기자 | 중앙대학교가 24일 인공지능(AI) 대학원 개원식을 개최했다. 이날 행사에는 중앙대학교 박상규 총장, 정보통신기획평가원 전성배 원장, 인공지능 관련 기관 및 산업체 임직원 등이 함께 참석하여 현판제막식을 개최하고 인공지능 대학원의 성공적 추진을 격려하였다. 중앙대학교 인공지능 대학원은 2021년 인공지능 대학원 지원 사업에 선정되었으며, 매년 50명의 학생을 선발하여 세계수준(World-Class)인공지능 핵심기술 개발을 이끌고, 글로벌 협력체계 구축 및 현장 문제해결형 산학협력을 강화하여 C.O.R.E 역량을 갖춘 박사급 인재 양성을 추진한다. 이를 위해, 3대 인공지능 핵심기술 및 6대 인공지능 응용연구를 설정·집중 지원하고, 세계 대학의 교육과정을 벤치마킹한 인공지능 특화 교육과정을 개설·운영, 매년 우수한 인공지능 전임교원의 확대 채용을 통해 인류사회에 기여할 인공지능 인재를 양성할 계획이다. 과기정통부 조경식 제2차관은 “전 산업 분야에서 디지털 전환이 가속화되고 있는 만큼 우수한 역량을 갖춘 인공지능 인재에 대한 수요가 급증하고 있는 상황”이라며, “중앙대학교가 의(義)와 참(眞)의 정신을 바탕으로 인공지능 기술 개발을 주도
헬로티 김진희 기자 | 한국과학기술원(KAIST)은 싱가포르국립대 리스크공공이해연구소, 영국 센스 어바웃 사이언스와 함께 보건의료 분야 인공지능(AI) 활용 가이드를 개발했다고 15일 밝혔다. 인공지능 기술이 경제·산업·문화 분야에 전방위로 확산하면서 많은 부가가치를 내고 있지만, 급속한 기술 도입이 데이터의 편향을 가져올 수 있다는 우려도 커지고 있다. 특히 보건의료 분야는 데이터의 품질과 검증 여부가 생명과 직결되는 만큼 데이터의 타당성과 안전성이 무엇보다 중요하다. 국제 공동 연구팀은 보건의료 분야 인공지능 데이터의 정확성을 확보해 오류를 최소한으로 줄이고 신뢰성을 높이기 위한 가이드를 제작했다. 의료영상 분석과 진단의 효과성 향상, 빅데이터를 활용한 질병 예측, 신약 개발 분야 시간 단축 등 의료 분야에 인공지능 기술을 적용한 국내·외 사례를 담았다. 특히 학습데이터에 누락되거나 제외된 정보가 있으면 인공지능이 편향성을 나타낼 수 있으며, 그로 인해 변수 간의 연관 관계나 결과까지도 잘못 판단할 수 있다는 점을 강조했다. 예를 들어 독일에서 개발한 피부 병변을 감지해 암 발생 가능성을 진단하는 인공지능 기술은 진단 정확도가 87%로 의사들의 정확도(7
헬로티 김진희 기자 | 수소를 연료로 이용해 전기에너지를 생성하는 친환경 발전장치인 수소연료전지는 수소전기차에서는 엔진과 같은 역할을 한다. 그러나 연료전지의 핵심 구성요소인 백금 촉매를 지지하기 위해 사용되는 탄소 입자가 쉽게 부식되어 연료전지의 수명이 길지 않다는 문제가 있다. 부식된 연료전지는 새로이 교체가 필요한데, 수백~수천만 원을 호가하는 연료전지 교체 비용은 차주로서는 부담스러울 수밖에 없다. 국내 연구진이 이러한 문제를 해결해 수소연료전지의 수명을 획기적으로 늘릴 수 있는 기술을 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST)은 수소·연료전지연구센터 김진영 박사와 물질구조제어연구센터 김종민 박사가 한국과학기술원(KAIST) 정연식 교수와의 공동연구를 통해 도장 찍듯이 간단한 20nm급 초미세 인쇄 기술을 활용하여 연료전지 부식 문제의 원인인 탄소를 사용하지 않는 새로운 형태의 백금 나노구조 전극을 개발했다고 밝혔다. 수소연료전지의 촉매로 사용되는 백금은 나노미터 크기일 때 서로 달라붙는 성질이 있어 안정적이지 못해 백금만으로는 촉매 소재로 활용될 수 없다. 이 때문에 현재 상용화된 촉매는 2~5 nm 크기의 백금 나노입자를 탄소 입자 위에 붙여 안정화
헬로티 조상록 기자 | 국내 연구진이 초미세 인쇄 기술을 활용해 수소연료전지의 수명을 늘릴 수 있는 백금 나노구조 전극을 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST)은 수소·연료전지연구센터 김진영 박사(교신저자)와 물질구조제어연구센터 김종민 박사(제1저자)가 한국과학기술원(KAIST) 정연식 교수(교신저자)와의 공동연구로 연료전지 부식 문제를 해결할 새로운 형태의 백금 나노 구조 전극을 개발했다고 8일 밝혔다. 수소연료전지의 촉매로 사용되는 백금은 나노미터(nm) 크기일 때 서로 달라붙는 성질이 있어 안정적이지 못하다. 이 때문에 단독으로 촉매 소재로 활용이 불가능하다. 현재 상용화된 촉매는 2∼5nm 크기의 백금 나노입자를 탄소 입자 위에 붙여 안정화하는데, 탄소 입자는 연료 전지를 반복적으로 구동하는 과정에서 부식이 발생해 사라지고 연료 전지의 성능은 저하된다. 연구진은 탄소 입자를 쓰지 않는 안정적인 백금 촉매를 만들기 위해 도장을 찍는 것과 같은 간단한 초미세 나노 인쇄 공정을 반복해 백금 구조물을 적층했다. 이 공정을 거쳐 개발된 전극은 철골 건축물과 같이 구조물 사이에 공간이 생겼고 두께는 기존의 10분 1 이하로 얇아졌다. 김진영 박사는 "해당 전극을
헬로티 서재창 기자 | 국내 연구진이 리튬 배터리의 음극 용량을 최대 2.6배까지 늘릴 수 있는 신개념 전처리 용액을 개발했다. 한국과학기술연구원(KIST)은 에너지저장연구센터 이민아 박사, 에너지소재연구센터 홍지현 박사, 수소·연료전지연구센터 정향수 박사 공동연구팀이 리튬 배터리의 흑연·실리콘 복합 음극 제작과정에 활용할 수 있는 전처리 용액을 개발해 기존 대비 2.6배 이상의 용량을 갖는 음극 소재를 제작하는 데 성공했다고 15일 밝혔다. 우리가 사용하는 전자 기기는 배터리 완충 시 배터리 충전량이 100%로 표시되지만, 이는 사실 최대로 저장할 수 있는 에너지 중 10∼30%가 사라진 수치다. 배터리의 생산·안정화 공정에서 처음으로 충전할 때 리튬 이온의 일정량이 영구적으로 손실되기 때문이다. 이 때문에 리튬 이온의 초기 손실을 막아내는 것은 스마트폰의 사용 시간이나 전기차의 주행거리를 획기적으로 늘리기 위한 핵심 기술로 평가받는다. 연구팀은 용액 내 분자들의 상호 작용 세기를 조절하는 방식으로 전처리 용액을 개발해 차세대 음극 소재로 주목받는 흑연·실리콘 복합 음극을 담가 안정적으로 손실될 리튬을 공급할 수 있게 했다. 연구팀은 "흑연·실리콘 전극을
헬로티 임근난 기자 | 한국과학기술원(KAIST)은 중소벤처기업부가 추진하는 ‘소부장 전략협력 기술개발’ 사업의 운영기관으로 지난 6일 선정됐다고 밝혔다. ‘소부장 전략협력 기술개발’ 사업은 소부장 분야의 기술·인프라·인력을 보유한 대학 및 연구기관을 운영기관으로 선정한 뒤, 해당 분야 유망 중소벤처기업과의 협력을 지원해 혁신 기술개발을 촉진하겠다는 취지로 마련됐다. KAIST 기술가치창출원 산학협력센터(센터장 이건재)는 지난 5월부터 진행된 공모에 참여했으며, 과제 기획을 위한 전담 인력의 전문성과 후보 과제 발굴 역량을 높게 평가 받아 최종 선정됐다. 올해 처음 시도되는 이번 기술개발 사업은 ‘플랫폼 협력 기술개발’ 형태로 시범 운영된다. 운영기관이 시장에 필요한 기술을 직접 발굴해 기술제안요청서를 기획하고 중소기업과 공동 연구개발 등을 수행하는 방식이다. 또한, 플랫폼에 DB로 구축한 기술개발 경험 및 지식을 활용해 기업의 기술개발 수요에 따라 기술개발 발굴·기획, 협력기술개발, 공통기술사업화 등을 맞춤형으로 제공하는 패키지 지원 시스템이 도입될 예정이다. KAIST는 소부장 기업과의 협력 과제 수행을 위해 과제당 최대 3년간 12억 원을 지원 받는다.
[헬로티] 한국과학기술원(이하 KAIST) 연구진이 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다. KAIST 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 개발한 PIM(Processing-In-Memory) 기술 기반의 인공지능 추천시스템 학습 알고리즘은 구글, 페이스북, 유튜브, 아마존 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는 데 기반이 되는 핵심 기술이다. ▲(왼쪽부터) 유민수 교수, 권영은 박사과정, 이윤재 석사과정 <사진 : KAIST 제공> 온라인 광고를 통한 수입은 구글과 페이스북과 같은 실리콘밸리의 빅테크 기업의 주 수익 모델인 만큼 고도화된 추천 인공지능 기술에 대한 수요는 최근 들어 급상승하는 추세다. 페이스북이 최근 공개한 자료에 따르면 페이스북 데이터센터에서 처리되는 인공지능 연산의 70%가 추천 알고리즘을 처리하는 데에 사용되며, 인공지능 알고리즘 학습을 위한 컴퓨팅 자원의 50%를 추천 알고리즘을 학습하는 데 사용하고 있다. 유민수 교수 연구팀이 이번에 개발한 지능형 메모리 반도체 시스템은 인공지능 추천시스템 알고리즘의 학습 과정을 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽카드