e4ds 뉴스

"초 단위로 완충" 하이브리드 리튬이온 전지 개발돼

2020.12.04by 이수민 기자

리튬이온 배터리는 현존하는 에너지 저장 시스템 중 가장 높은 점유율을 보유하고 있다. 반면 낮은 이온 전도도, 느린 반응속도, 낮은 출력 밀도, 긴 충전 시간, 큰 부피 등의 문제점 때문에 최근 고성능 전극재 및 차세대 에너지 저장 소자 연구가 진행되고 있다. 이에 KAIST 신소재공학과 강정구 교수 연구팀은 수 초에서 수 분만에 급속충전이 가능한 하이브리드 리튬이온 전지를 개발했다.
ETRI, mmWave 대역 활용한 '25Gbps' 무선 백홀 개발

2020.12.02by 이수민 기자

기지국과 전화국의 연결하는 백홀은 그간 유선으로 구현됐다. 하지만 유선 방식은 환경에 따라 신규 케이블 포설의 어려움 등 설치 제약 조건이 많고 구축 시간과 비용도 많이 든다. ETRI는 밀리미터파 대역을 활용하여 1km 범위에서 최대 25Gpbs급 통신이 가능한 무선 백홀 기술을 개발했다.
ETRI, 'VR 멀미' 저감하는 AI 기반 SW 기술 개발 성공

2020.11.30by 이수민 기자

VR 멀미 현상은 VR 실용화 및 서비스 확산의 발목을 잡아왔다. ETRI는 AI 기술을 기반으로 VR 멀미 정도를 예측하는 소프트웨어 기술 개발에 성공했다. VR 휴먼팩터 기반 VR 멀미 분석 및 모니터링 도구는 사용자로부터 생체신호 정보를 얻어 AI로 VR 멀미를 예측하는 학습 엔진 소프트웨어다.
생기원, 화재 위험 낮춘 고출력 '전고체전지' 소재 개발

2020.11.27by 이수민 기자

상용 리튬이온전지는 인화성이 높은 액체전해질을 사용하기 때문에 과열되거나 손상될 때 폭발할 위험성이 있다. 반면 고체전해질 기반의 전고체전지는 내열성과 내구성이 뛰어나고 화재 및 폭발 사고 우려가 없다. 이에 생기원은 산화물계 전고체전지의 에너지밀도를 극대화해 안전하면서도 출력성능까지 높일 수 있는 일체형 복합 양극소재를 개발했다.
EV 품질, "배터리 활성화·테스트 공정" 효율화에 달려

2020.11.26by 이수민 기자

EV 보급이 궤도에 올라섰다. 2025년에는 전체 자동차 판매 대수 중 배터리 구동 자동차의 비중이 10%가 될 전망이다. 고성능 배터리 수요 또한 급증하고 있다. 배터리는 EV 가격의 약 40%를 차지한다. 배터리 제조 마무리 공정인 활성화 및 테스트 공정은 배터리 원가의 최대 20%를 차지한다. 두 공정의 효율화를 달성하면, EV 가격 경쟁력 및 품질을 확보할 수 있다.
AESA 레이더용 GaN 송수신기 스위치 국산화 성공

2020.11.25by 이수민 기자

DMC융합연구단이 C-대역과 X-대역에서 활용 가능한 레이더 반도체 송수신기용 GaN 스위치 집적회로 기술을 국내 최초로 개발했다. 연구진이 만든 GaN 스위치는 1.3×1.55×0.1mm 크기로, 기존 상용 제품의 서큘레이터보다 부피가 450배 작고, 무게도 최대 10% 이상 적다.
차세대 반도체 공정 EUV, "무어의 법칙을 살리나"

2020.11.19by 이수민 기자

2010년대부터 반도체 공정 미세화 난도 증가로 반도체 칩 성능의 향상이 더뎌지며 무어의 법칙에 대한 의문이 제기되고 있다. 그러나 EUV 공정이 본격적으로 도입되며 무어의 법칙이 다시금 연장될 것으로 예상된다. EUV의 파장은 13.5nm로, 기존부터 널리 활용되는 ArF의 193nm보다 훨씬 짧아 반도체 노광 공정의 정밀도를 높일 수 있다.
자율형 레이더 센서로 지능형 모션 센싱 구현하려면?

2020.11.18by 이수민 기자

자율형 레이더 센서를 활용하면 조명 제어, 자동 문 개폐, 보안 경보 같은 모션 센싱 애플리케이션의 지능화가 가능하다. 인피니언의 센시브 60GHz 레이더 센서인 BGT60LTR11AIP는 60GHz ISM 대역에서 동작하는 도플러 모션 센서로, 자율 동작이 가능하고, 최대 5m 거리에서 사람을 감지할 수 있으며 5mW 미만의 전력을 소비한다. 복잡한 안테나 설계, RF에 대한 전문 지식, 레이더 신호 프로세싱이 필요하지 않으며, 비금속 물질을 통과하는 송수신이 가능하여 일상 공간에 레이더 기술을 도입할 수 있다.
KAIST, 메모리 중심 AI 가속 PIM 시스템 개발 성공

2020.11.17by 이수민 기자

AI 추천시스템 알고리즘은 구글, 아마존, 유튜브, 페이스북 등 빅테크 기업들이 콘텐츠 추천 및 개인 맞춤형 광고를 제작하는데 기반이 되는 AI 기술이다. KAIST 유민수 교수 연구팀은 PIM 기술을 기반으로 AI 추천시스템 학습 알고리즘 가속에 최적화된 지능형 반도체 시스템 개발에 성공했다고 밝혔다.