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김성용 교수, 10년 주기 해양 원격 탐사 국제학회 기조연설 맡아
우리 대학 기계공학과 김성용 교수가 1980년부터 10년 주기로 열리는 해양과학 분야의 권위있는 원격탐사 국제학회 `우주에서 관측한 바다(OCEANS FROM SPACE)'에서 한반도 주변 고해상도 해양관측 연구에 대한 높은 평가를 받아 기조연설 연사로 초청받았다고 21일 밝혔다. 김 교수는 오는 10월 26일 이탈리아 베니스에서 기조연설을 할 예정이다. 1964년 미국 우즈홀에서 `우주에서 관측한 해양학(Oceanography from Space)'라는 이름으로 처음 열린 본 학회는 1980년부터 매년 10년 주기로 이탈리아 베니스에서 `우주에서 관측한 바다(OCEANS FROM SPACE)'로 열리고 있으며 지난 10년간 해양 원격 탐사 연구 중 주요한 과학 및 기술 분야의 성취, 혁신 및 도전에 관한 내용을 주제로 해양 원격 탐사 커뮤니티의 리더들을 초청하고 공유하는 주요한 학회로서 해양 탐사에 진전을 가져온 새로운 기술과 활동 및 서비스 등을 프로그램으로 구성하고 있다. 2020년 예정됐으나 코로나19로 인해 2번 연기됐으며 2022년 10월 24일부터 28일까지 이탈리아 베니스 산마르코 스쿠올라 그란데(Scuola Grande di San Marco)에서 열릴 예정이다. 김 교수가 발표할 내용은 한반도 주변 고주파 레이더로 관측된 고해상도 표층 해수 유동장과 정지궤도 위성으로 관측된 고해상도 엽록소 농도장의 동시 관측 자료를 해양 난류 관점에서 이론과 실측자료의 비교 분석을 실시해 해양 아중규모(100km 미만 공간규모 및 매시간 이하 시간규모)의 해양 에너지가 전달되고 주입되는 시공간 규모와 기작을 세계 최초로 규명한 것을 담고 있다. 또한, 해양 난류의 실측자료를 기반해 아중규모에서 해양 난류의 이론을 검증하고 보완한 내용도 발표할 예정이다. 본 학회에서 한국인 해양학자 중에는 처음으로 기조연설 연사로 초청받았다. 해당 연구는 2018년 해양학 분야 최상위 저널인 `저널 오브 지오피지컬 리서치-오션스(Journal of Geophysical Research-oceans)'에 출간됐고, 해당 논문은 2019년 해양수산부 해양수산과학기술대상 학술부문 우수상을 수상했다. 김 교수는 "고해상도 해양 난류의 시공간 원격 관측을 통해 해양 난류를 이해하고 기후변화에 영향을 줄 수 있는 대기-해양의 에너지 주입 및 전달에 관한 연구가 해양 원격 관측 커뮤니티에서 좋은 평가를 받아 감사하고 최근 연구비 지원을 통해 계속될 수 있어 감회가 새롭다ˮ고 소감을 전했다. 이번 연구는 한국연구재단 북서태평양 해양-육상-대기 탄소과제 및 해양수산과학기술진흥원의 AI기반 해양수색구조 의사결정 지원 시스템 개발과제를 통해 지속되고 있다. 논문 세부 정보: Lee, E. A. and S. Y. Kim, 2018: Regional variability and turbulent characteristics of the satellite-sensed submesoscale surface chlorophyll concentrations, J. Geophys. Res. Oceans 123(6), 4250 - 4279, doi:10.1002/2017JC013732
2022.10.21
조회수 3669
악천후에서도 자율주행을 가능하게 하는 세계 최고의 4D 레이더 인공지능 기술 개발
우리 대학 조천식모빌리티대학원 공승현 교수 연구팀이 세계 최초로 악천후 상황에서 안정적인 자율주행을 가능하게 하는 4D 레이더(Radar)의 주변 객체 인지 인공지능 기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 연구팀은 구축된 인공지능 학습 데이터셋(Dataset)인 KAIST-레이더(이하 K-레이더)와 개발된 인공지능 신경망(RTN4D) 그리고 전 세계 연구자를 위한 4D 레이더 인공지능 개발 플랫폼(Platform)과 관련 벤치마크(Benchmark)를 모두 공개한다고 밝혔다. 현재 전 세계적으로 개발되고 있는 자율주행 자동차는 주로 카메라와 라이다(LiDAR)에서 출력되는 이미지와 포인트 클라우드(Pointcloud) 데이터를 적절한 인공지능 신경망으로 처리해 자동차 주변의 객체들을 인식하는 방식으로 구현돼 있다. 그러나 카메라와 라이다는 각각 가시광선과 적외선을 사용하므로 눈비 또는 안개 상황에서 측정 성능이 크게 떨어지는데, 이로 인해 주변 객체들에 대한 인식이 어려워져 안전한 자율주행이 불가능하다. 더구나, 차내에 설치할 수 있는 카메라와 달리 자동차의 지붕에 설치하는 라이다는 외부 환경에 노출돼 있어서 그 표면에 눈비 또는 흙먼지가 묻는 경우 라이다를 이용한 전방 탐지가 어려워진다. 공승현 교수는 "젖은 도로에서 전방에 주행 차량이 있는 경우, 그 바퀴에서 일어나는 흙먼지가 섞인 물보라로 라이다 표면이 빠르게 더럽혀지고, 결과적으로 모든 전방 객체에 대한 라이다 측정이 불가능해진다ˮ고 설명한다. {그림 1 참조} 적외선을 사용하는 라이다와는 달리 77기가헤르츠(GHz) 대역의 자동차 레이더는 눈, 비, 안개 등의 악천후 상황에 매우 강건하며 표면에 눈비나 흙먼지가 묻은 상황에서도 안정적인 측정 결과를 보인다. 최근에는 고해상도의 4D 레이더(대상까지의 거리, 방위각, 높이, 도플러 주파수를 측정)가 개발돼 상용화되고 있으며, 그 성능도 빠르게 향상되고 있다. 이에 따라서 전 세계적으로 4D 레이더에 인공지능을 이용한 주변 인지 기술 연구가 시작되고 있지만, 4D 레이더에 필요한 인공지능 연구는 매우 더디게 진행되고 있다. 카메라나 라이다와 달리, 고성능 인공지능 개발에 필수적인 충분한 데이터셋이 구축되지 못하고 있기 때문이다. 2021년부터 4D 레이더의 포인트 클라우드 데이터셋이 일부 공개됐으나, 데이터의 양이 충분하지 않고 측정치가 매우 희소해 신뢰할 만한 객체 인식 인공지능 신경망 개발이 쉽지 않다. 연구팀이 공개하는 K-레이더는 악천후를 포함한 다양한 날씨 및 교통 상황에서 수집된 다양성 높은 데이터셋이며, 정확히 동기된 카메라와 라이다 측정 데이터와 함께 구축된 13테라바이트(TB)에 이르는 대용량으로 세계 최초의 4D 레이더 데이터셋이다. 특히, K-레이더는 포인트 클라우드 형태가 아닌 인공지능 신경망의 성능을 극대화할 수 있는 텐서(Tensor) 형태의 데이터셋으로, 이는 일반적인 레이더의 잡음 제거 방식을 사용하지 않아 잡음 수준의 미약한 미세 측정치를 온전히 담고 있는 형태의 데이터셋이다. 연구팀이 개발한 4D 레이더 인공지능 신경망(RTN4D)은 K-레이더로 수많은 학습을 진행했고, 그 결과 다양한 날씨와 도로 상황에서 70m 이내의 객체에 대해 객체 판별, 위치 추정 및 주행 방향 추정의 3가지 추정을 정확히 수행하는 경우가 최종 62.5%인 세계 최고의 성능을 가진다. 또한, 연구팀은 전 세계의 연구자들이 자체적으로 데이터를 추가 구축하고 신경망 기술을 개발하며 그 성능을 자체 평가할 수 있도록 레이더용 인공지능 신경망 개발 플랫폼과 벤치마크도 공개 제공한다. 조천식모빌리티대학원 공승현 교수는 "눈이나 비가 오는 날씨에서 4D 레이더 인공지능 신경망은 기존 라이다 인공지능 신경망 보다 훨씬 더 안정적인 주변 객체 인지 성능을 갖는데, 이는 4D 레이더가 악천후에서 자율주행을 위한 필수 센서임을 보여주는 결과이며{그림 2 참조}, 최근 미국의 웨이모(Waymo)와 이스라엘의 모빌아이(Mobileye)가 수년 내로 4D 레이더를 자율주행의 주요 인지 센서로 활용할 계획임을 공개적으로 밝힌 이유다ˮ라며 "우리 연구팀이 공개한 K-레이더와 4D 레이더 인공지능 개발 플랫폼 및 벤치마크를 통해, 향후 4D 레이더에 관한 인공지능 연구가 더욱 활발히 진행될 것으로 기대한다ˮ라고 말했다. K-레이더, 4D 레이더 인공지능 신경망(RTN4D), 4D 레이더 인공지능 개발 플랫폼과 벤치마크는 연구실 홈페이지(http://ave.kaist.ac.kr/)와 깃허브(https://github.com/kaist-avelab/K-Radar)를 통해서 배포될 예정이다. 이번 연구는 한국연구재단(NRF) 및 정보통신기획평가원(IITP)의 지원과 ㈜스마트레이더시스템의 협력으로 수행됐으며, 연구 성과는 백동희 박사과정 학생이 2022년 12월에 열리는 세계적인 인공지능 컨퍼런스인 `뉴립스(NeurIPS) 2022' 데이터셋&벤치마크 트랙(Datasets and Benchmark Track)에서 발표할 예정이다(논문명: K-Radar: 4D Radar Object Detection Dataset and Benchmark for Autonomous Driving in Various Weather Conditions)
2022.10.20
조회수 4195
카이캐치(KaiCatch), 악성 동영상 위변조 탐지 기술 개발
우리 대학 전산학부 이흥규 명예교수 연구팀이 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍의 후원으로 악성 위변조에 활용되는 프레임 업 변환, 보간법에 의해 생성된 프레임, 영상내 위변조 영역 등을 탐지하는 동영상 위변조 탐지 기술을 개발했다. 위변조 분야 최상위 저명 논문지인 Forensic Science International 11월호에 논문으로도 발표했다. CCTV의 대량 보급과 함께 동영상은 수많은 분쟁시 주요 증거물로 사용되고 있다. 그러나 동영상에 대한 편집 도구 기술과 인공지능 기술 발전과 함께 동영상의 편집, 프레임 삭제 및 추가 등의 위변조를 포함하여 프레임 업 변환 이라는 기술을 사용하여 위변조 동영상을 고품질 영상으로 변환함으로써 위변조 동영상을 원본과 유사하게 변환함으로써 위변조 탐지를 더욱 어렵게 하는 악성 변조 기술 등도 등장하고 있다. 이번 연구에서는 동영상내 특정 영역들의 편집 변조를 포함하여 프레임 추가, 삭제, 프레임률 변환 탐지를 포함하여 공간정보와 시간정보를 연속적으로 활용하는 프레임-업 변환을 탐지하기 위해 프레임-업 특징들을 추출하는 4개 유형의 네트워크블럭들과 보팅(voting) 기능을 채택한 프레임-업 탐지 뉴럴 네트워크를 제시하였다. 개발된 기술은 특히 동영상의 극히 작은 영역들의 정보를 사용하여 무결성 여부를 판독하기 때문에 동영상 위변조 탐지를 고속으로 수행할 수 있어 기존 기술들과 비교하여 기술의 유용성과 실용성이 매우 뛰어나다. 이번 연구는 KAIST 윤민석 박사, ㈜네이버웹튠AI의 남승훈 박사 등이 참여하였으며 KAIST에서 위변조를 잡아낸다는 의미인 카이캐치(KaiCatch) 위변조 탐지 소프트웨어 기능을 동영상으로도 크게 확장 했다는 점에서 그 의미가 있다. 개발된 기술은 영상 위변조 분야 최상위 저명 논문지인 Forensic Science International 2022년 11월호(Vol 340)에 ‘Frame-rate Up-conversion Detection based on Convolutional Neural Network for Learning Spatiotemporal Features’ 논문으로 발표 되었다. 본 연구는 한국연구재단 창의도전연구기반지원사업과 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍의 후원으로 수행하였다.
2022.10.20
조회수 4537
투명 스마트 복합 필름 상용화에 성공
우리 대학 기계공학과 이승섭 교수와 전기전자공학부 윤준보 교수 공동 연구팀이 `투명 스마트 복합 필름' 상용화에 성공했다고 19일 발표했다. `투명 스마트 복합 필름'은 투명한 필름 혹은 유리판 위에 안테나, 열선, 발광 기능이 복합적으로 구현된 것으로, 시야 방해 없이 원활한 5G 통신, 고효율 방열, 정보 전달 기능이 동시에 가능하다. 한편, 자동차부품 기업인 ㈜티에이치엔은 5G 안테나 기업인 ㈜센서뷰와 함께 관련 기술을 이용해 자동차용 제품 개발을 진행 중이며 시제품이 2022년 현대자동차 테크데이에 선정됐다고 발표했다. 이승섭 교수 연구팀과 윤준보 교수 연구팀은 서로 다른 방법으로 투명 필름 연구를 수행했는데, 이승섭 교수팀은 투명 전도성 필름 기반의 안테나와 열선을 연구했고, 윤준보 교수팀은 초소형 3차원 패턴을 이용한 투명 발광을 연구했다. 이승섭 교수팀이 개발한 투명 전도성 필름은 투명도 90% (PET 필름 포함), 면저항 0.3옴/sq, 헤이즈 1%의 세계 최고 성능을 가지고 있다. 투명 안테나 필름은 짧은 주파수 특성으로 많은 안테나를 요구하는 5G 특화망을 대상으로 개발됐는데, 스마트 빌딩과 팩토리는 물론 자율주행 및 커넥티드 모빌리티 등에 적용이 예상된다. 투명 열선 필름은 저전력 고효율 방열이 가능해 유리창 서리 제거, 외부 카메라 시야 확보, 겨울철 라이더 적용은 물론 복사열을 이용한 실내 난방 등에 광범위하게 응용될 수 있다. 윤준보 교수팀의 투명 발광 필름은 가장자리에 배치된 LED에서 도광된 빛이 필름의 한쪽 방향으로만 나오는 특징을 지니는데, 이미 `매직라이팅 시트' 라는 상표로 제품화됐다. 투명 발광 필름은 투명해서 하늘을 볼 수 있다가 밤이 되면 실내 조명으로 변하는 `라이팅 썬루프', 차량 유리에서 특정 모양으로 빛이 나오도록 하는 `라이팅 유리' 등 미래 모빌리티 조명을 주 시장으로 하고 있으며, 비전 검사 장비에 설치할 수 있는 `투명 비전 조명' 으로 출시된 바 있다. 이승섭 교수와 윤준보 교수는 관련 기술을 바탕으로 각각 ㈜제이마이크로와 ㈜멤스룩스를 창업했다. 연구를 주도한 이승섭 교수는 "세계 최고 성능을 가진 투명 전도성 필름에 5G 통신, 고효율 방열 등이 가능하도록 개발된 이번 투명 스마트 복합 필름의 상용화를 통해 차량, 실내 난방뿐만 아니라 나아가 스마트 빌딩, 스마트 팩토리, 자율주행 등 광범위하게 응용이 가능할 것으로 기대된다ˮ라고 설명했다.
2022.10.19
조회수 5300
전기차 노면 소음과 모터 소음을 동시에 차단하는 초경량 차음 메타패널 개발
우리 대학 기계공학과 전원주 교수 연구팀이 전기차의 저주파 대역 노면 소음과 고주파 대역 모터 소음을 동시에 차단할 수 있는 신개념 음향 메타물질 기반 초경량 차음 메타패널을 개발했다고 18일 밝혔다. 음향 메타물질은 자연계에 존재하지 않는 음향학적 유효 물성(음의 질량, 음의 강성 등)을 갖도록 인공적으로 설계된 구조물로, 음향 은폐, 고투과-고집속, 완벽 차음/흡음 등 기존 재료로는 구현이 어려운 성능을 달성할 수 있는 특징이 있다. 내연기관을 대신해 전기모터를 동력원으로 사용하는 전기차는 기존의 내연기관 자동차에서 시끄럽다고 느끼던 엔진 소음이 더는 발생하지 않는다. 하지만, 엔진 소음에 의한 마스킹 효과가 사라지면서 오히려 저주파 대역의 노면 소음이 상대적으로 더 크게 들리거나 엔진을 대신하는 전기모터의 고주파 소음이 또렷하고 거슬리게 들리기도 한다. 미래 모빌리티의 한 축을 담당하고 있는 전기차가 단순히 하나의 운송 수단을 넘어 이동 중 휴식이나 레저 및 업무 활동 등 탑승자에게 필요한 맞춤형 서비스를 제공하는 개념으로 나아가고 있다는 점에서 전기차의 실내 정숙성을 확보하는 것이 매우 중요하다. 특히, 전기차 노면 소음과 모터 소음은 각각 저주파와 고주파로 나뉜 서로 다른 주파수 대역에서 나타날 뿐만 아니라 각각의 대역도 광대역이기 때문에, 이와 같은 소음을 동시에 효과적으로 차단할 수 있는 기술의 개발과 적용이 필요한 시점이다. 현재 상용화된 전기차에서는 소음 차단을 위해 폴리에스터, 열가소성 고무, EVA(에틸렌초산비닐 공중합체) 시트, 금속판 등의 전통적인 흡·차음재가 사용되고 있다. 하지만, 전통적인 흡·차음재의 성능은 재료 자체의 열/점성 소산 특성이나 질량 법칙(투과 손실 6dB(데시벨) 증가를 위해 질량 밀도가 2배 높아져야 함)에 의존하기 때문에 높은 차음 성능을 위해서는 재료의 무게 증가가 불가피하며, 이는 곧 전기차 배터리의 에너지 효율을 감소시키는 원인이 되고 있다. 따라서, 우수한 차음 성능을 발휘하면서도 경량화를 동시에 달성하는 것이 전기차 적용 측면에서 매우 중요한데, 기존의 음향학적 재료나 법칙의 한계를 넘어서야 한다는 점에서 학문적으로도 도전적인 문제였다. 전원주 교수 연구팀은 기존 기술의 한계를 극복함으로써 높은 차음 성능으로 전기차 노면 소음과 모터 소음을 동시에 차단할 수 있는 초경량 차음 메타패널을 개발했다. 연구팀이 개발한 메타패널은 저주파 대역(노면 소음)에서는 음의 유효 질량을 가지면서 고주파 대역(모터 소음)에서는 음의 유효 강성을 갖도록 설계됐으며, 면적밀도 1.51kg/m2의 매우 가벼운 무게로 100~1,750Hz의 넓은 주파수 대역에서 투과 손실 16.7dB(에너지 기준 98%) 이상 차단할 수 있음을 이론적으로 예측했고 제작과 실험을 통해 그 성능을 검증하는 데 성공했다. 이는 동일 차음 성능을 갖는 기존 기술과 비교해 20배 이상 가벼운 무게의 초경량화를 달성했다고 볼 수 있다. (그림 1 참고) 다중 스케일 격자 구조와 멤브레인(얇은 막)으로 구성된 차음 메타패널은 분리된 두 광대역에서 높은 투과 손실을 동시에 구현할 수 있다는 음향학적 특징이 있어, 전기차에 적용될 때 저주파 노면 소음과 고주파 모터 소음을 효과적으로 차단해낼 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 메타패널의 기하학적 인자를 쉽게 조절함으로써 원하는 주파수 대역에서 높은 차음 성능을 달성할 수 있으므로, 전기차뿐 아니라 도심 항공 모빌리티(Urban Aerial Mobility, UAM) 등 다양한 미래 모빌리티에 적합하게 주파수 선택적 설계가 가능하다는 장점과 더불어 제작이 쉽다는 응용 측면의 장점도 갖고 있다. 우리 대학 기계공학과 김지완 박사과정(제1 저자), 최은지 박사과정(제2 저자)이 참여한 이번 연구 결과는 기계공학 분야 최상위권 국제 학술지인 `메카니컬 시스템 앤 시그널 프로세싱(Mechanical Systems and Signal Processing) (IF: 8.934, JCR 상위 4/137(2.55%)'에 지난 8월 30일 字 온라인 게재됐다. (논문명: Lightweight soundproofing meta-panel for separate wide frequency bands) 한편 이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업과 글로벌프론티어사업-파동에너지극한제어연구단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.18
조회수 4723
태양빛과 전기를 이용한 미세플라스틱 업사이클링 구축
우리 대학 신소재공학과 박찬범 교수 연구팀이 네덜란드 델프트 공과대학교(TU Delft) 프랭크 홀만(Frank Hollmann) 교수팀과의 협력을 통해 태양빛과 전기에너지를 이용해 *미세플라스틱(microplastic)을 화학연료로 변환하고, 미세플라스틱 *업사이클링(upcycling)과 생체촉매 반응을 접목해 다양한 고부가가치 화합물을 생성하는 데 성공했다고 17일 밝혔다. *미세플라스틱(microplastic): 5 mm 이하의 플라스틱 *업사이클링(upcycling): 업그레이드와 리사이클링의 합성어로, 폐기물을 새로운 활용가치를 가진 것으로 재탄생시키는 것을 지칭. 우리말은 새활용. 관련 연구는 국제학술지 `네이처 신세시스 (Nature Synthesis)' 10월호 표지논문으로 게재됐다 (논문명: Photoelectrocatalytic biosynthesis fueled by microplastics). 플라스틱(plastic)은 현대 생활에서 필수적인 재료로, 매년 약 3억 9천만 톤이 전 세계적으로 생산되고 있다. 최근 코로나바이러스(coronavirus) 대유행 때문에 포장재와 개인 보호 장비의 사용이 증가해 플라스틱 수요가 더욱 증가했다. 하지만, 대부분의 플라스틱 폐기물은 소각되거나 자연환경에 매립하는 방식으로 처리되고 있어 환경적/경제적 문제를 일으키고 있다. 또한, 이 과정에서 생성되는 미세플라스틱은 생체에 축적되기 때문에 생태적 위협이 되고 있다. 신소재공학과 김진현 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구에서는 태양에너지와 전기에너지를 이용해 미세플라스틱을 업사이클링하는 광전기화학 방식을 구축했다. 연구팀은 자연에 널리 존재하는 헤마타이트(hematite)를 광촉매로 이용해 폴리에틸렌 테레프타레이트(polyethylene terephthalate) 미세플라스틱을 포름산염(formate)과 아세트산염(acetate) 화학연료로 전환했다. 또한, 연구팀은 *분광학 및 (광)전기화학적 분석을 통해 헤마타이트의 *광여기홀(photoexcited hole)이 해당 업사이클링 반응에 핵심적이라는 과학적 원리를 밝혔다. 연구팀은 더 나아가, 스타벅스와 코카콜라 회사의 플라스틱 용기에서도 동일한 재활용 반응이 일어났다는 것을 입증해 해당 시스템의 실생활 적용 가능성을 확립했다. *분광학: 분자나 재료에 의한 빛의 흡수, 복사를 분석해 물질의 특성을 파악하는 학문 *광여기홀: 빛에 의해 원자가띠에 존재하던 전자가 전도띠로 전이되면서 생성되는 준입자 또한 연구팀은 플라스틱 업사이클링 광촉매반응을 여러 생체촉매 반응과 연합했다. *산화환원 효소(redox enzyme)를 활성화하는 기존의 광전기화학 시스템은 *물 산화 반응(water oxidation reaction)에 의존했다. 그러나 물 산화 반응은 속도가 느리고 경제적으로 가치가 낮은 산소를 생성한다는 문제가 있었다. 연구팀은 물 산화 반응보다 플라스틱 업사이클링 반응이 더 빠르다는 것을 이용해 산화환원 효소의 반응을 가속했을 뿐만 아니라 양극과 음극에서 동시에 고부가가치 화합물(*키랄성 화합물, 의약물질 중간체, 화학연료 등)을 생성하는 데 성공했다. *산화환원 효소(redox enzyme): 전자를 얻거나 잃는 방식으로 화학 반응을 가속화시키는 효소 *물 산화 반응(water oxidation reaction): 물에서 전자를 추출하는 산화 반응 *키랄성 화합물: 왼손과 오른손처럼 구조와 모양이 똑같이 생겼지만 마치 거울에 비친 듯이 반대 방향을 향하고 있어 서로 겹쳐질 수 없는 분자 박찬범 교수는 "이번 연구는 환경 문제를 해결하면서 지속가능한 태양-화학에너지 전환을 위한 광 전기화학적 방식을 제시했다는 것에 의의가 있다ˮ면서, "미세플라스틱을 더 빠르게 업사이클링(새활용)할 수 있는 광촉매를 개발하고, 여러 종류의 플라스틱을 새활용할 수 있는 방안을 찾을 계획ˮ이라고 밝혔다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 리더연구자지원사업(창의연구)과 한국연구재단 글로벌박사 양성사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.17
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건설및환경공학과 3팀, 2022 EDISON 도시환경 SW 활용 경진대회 수상
우리 대학 건설및환경공학과 블리자드&올라프 외 2팀이 2022 EIDSON 도시환경 SW 활용 경진대회에서 각각 대상, 특별상, 장려상을 수상했다. EIDSON 도시환경 SW 활용 경진대회는 계산과학공학 SW 웹 플랫폼인 EDISON(https://www.edison.re.kr/)의 소프트웨어를 활용하여 대학(원)생들의 도시환경 분야에 대한 연구 활동을 촉진 시키고 관련된 인재를 양성하기 위한 경진대회이다. EIDSON SW 활용 경진대회는 지난 2012년부터 도시 환경 뿐만 아니라 다양한 분야에 걸쳐서 개최되고 있으며, 올해 2022년 대회에서는 과학기술정보통신부 장관상, 한국연구재단 이사장상을 비롯한 7개의 상을 우수 논문을 작성한 팀에게 수여했다. 우리 대학 건설및환경공학과 블리자드&올라프 팀의 노소정, 이하경 학생은 EDISON 앱의 Building Generator 기능을 활용한 서울시 젠트리피케이션 후보지 추천 시스템 구축 연구로 성과를 인정받아 대상을 수상하였다. 박철옹 팀의 박철웅, 오민석 학생은 EDISON 앱을 활용한 도시 네트워크 분석 결과를 이용한 마이크로 모빌리티의 이동량 예측 연구로 그 학업적 기여를 인정받아 선정되었다. 에.대.슨. 팀의 이소정, 최준용 학생은 EDISON Network Extractor 앱과 SUMO 시뮬레이터를 활용하여 자율주행 자동차의 주행 환경에 따른 교통 시뮬레이션 결과 비교 연구로 장려상을 수상하였다. 노소정, 이하경 학생은 서울시의 비상업지역이 상업화되는 젠트리피케이션 현상에 주목하여 서울시의 비상업지역 골목상권 중 추후 발달상권으로의 위계 상승이 예상되고, 상업화에 따른 부동산 개발 수익이 기대되는 투자지 후보 상권을 도출하고자 하였다. 서울시 발달상권 중 용도지역이 비상업지역이면서 상권 특성 및 토지이용에서 대표성을 띠는 상권들을 벤치마크로 설정하였다. 이들의 상권 특성 변수 데이터를 구축한 뒤 서울시 전체 골목상권들과 Collaborative Filtering 유사도 분석을 진행하여 벤치마크의 발달상권과 유사한 골목상권들을 도출하였다. EDISON 앱의 Building Generator 기능을 활용하여 상권의 토지이용에서 개발할 수 있는 건축 연면적과 실제 상권의 총건축물 연면적을 비교, 신규로 개발 가능한 유휴 개발 면적을 산출하여 투자 후보 상권들을 선정하였다. 해당 상권의 매출 추이 및 현황을 검토를 통해 연구 분석 결과가 유의미함을 확인하였다. 본 연구는 상업 부동산 투자자뿐만 아니라 창업자의 상권 입지 분석이나 도시재생계획을 수립하는 지자체 및 공공기관 등 다양한 이해관계자들에게 상권의 변화와 성장을 예측할 수 있는 모델로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 박철웅, 오민석 학생은 도시 네트워크 분석을 활용하여 도시 공간 내의 마이크로 모빌리티 이동량을 예측하는 프레임워크를 제시하였다. 전동킥보드의 사용자 이용 행태를 통해 도시 공간 내에 마이크로 모빌리티의 수요가 높게 나타날 수 있는 공간적 특성 (대중교통, 대학교 등) 을 규정하였고, 이러한 도시 공간적 특성을 중심으로 중심성이 높아 이동량이 많을 것으로 예상되는 도로를 EDISON 네트워크 분석 앱을 통해 도출하여 마이크로 모빌리티 이동량 예측을 가능하게 하였다. 이에 더 나아가 예측된 결과와 도시 공간의 물리, 환경적 특성을 고려하여 보다 안전한 마이크로 모빌리티 운행을 위한 도시 서비스 및 인프라를 제시하였다. 본 연구는 급증하는 마이크로 모빌리티의 도시 공간 기반에 기반한 수요 예측과 안전한 운행 인프라를 구축하는 데에 기여할 것으로 기대된다. 이소정, 최준용 학생은 도로의 형태와 용량에 따라 자율주행 자동차의 효용이 달라질 것이라는 가설을 세우고, 이를 검증하는 연구를 수행하였다. 도로의 형태를 기준으로 각각 도심과 교외의 특징을 가진 지역을 평가 및 선별하고, 선별된 지역에 자율주행 정책 별로 교통량을 발생시켜 주행 행태를 시뮬레이션하였다. 이 발표는 EDISON 앱과 오픈소스 시뮬레이터의 연계 활용으로 기대를 받았으며, 자율주행 자동차의 상용화를 위한 도시 공간 연구로도 주목을 받았다. 연구진은 보다 광범위하고 다양한 도시를 대상으로 시뮬레이션이 추가로 수행된다면, 우리나라의 도로 형태를 고려한 주행 정책의 발전에도 도움이 될 것이라 기대했다. KAIST 스마트시티연구센터 센터장 김영철 교수는 스마트도시를 구현하는데 중요한 핵심 기술인 데이터기반 도시 분석 및 설계 연구를 KAIST 도시설계연구실에서 지속한 결과로 이와 같은 수상을 할 수 있었다고 설명하였다. 특히 EDISON의 도시환경 SW 웹플렛폼은 도시 환경 분야의 데이터를 취득하고 분석하는 다양한 온라인 앱을 제공하여 도시 분석 연구에 활용할 수 있다고 한다. 앞으로 스마트시티 분야를 이끌어갈 미래의 우수한 인재들이 더 많은 데이터 기반 도시 연구에 참여하길 기대한다고 소감을 밝혔다.
2022.10.14
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인공지능 심층 학습(딥러닝) 서비스 구축 비용 최소화 가능한 데이터 정제 기술 개발
최근 다양한 분야에서 인공지능 심층 학습(딥러닝) 기술을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서 인공지능은 심층신경망을 훈련해야 하며, 이를 위해서는 충분한 훈련 데이터를 준비해야 한다. 특히 훈련 데이터에 정답지를 만드는 레이블링(labeling) 과정이 필요한데 (예를 들어, 고양이 사진에 `고양이'라고 정답을 적어줌), 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되므로 엄청난 노동력과 시간적 비용이 소요된다. 따라서 훈련 데이터 구축 비용을 최소화하는 방법 개발이 요구되고 있다. 우리 대학 전산학부 이재길 교수 연구팀이 심층 학습 훈련 데이터 구축 비용을 최소화할 수 있는 새로운 데이터 동시 정제 및 선택 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 일반적으로 심층 학습용 훈련 데이터 구축 과정은 수집, 정제, 선택 및 레이블링 단계로 이뤄진다. 수집 단계에서는 웹, 카메라, 센서 등으로부터 대용량의 데이터가 정제되지 않은 채로 수집된다. 따라서 수집된 데이터에는 목표 서비스와 관련이 없어서 주어진 레이블에 해당하지 않는 분포 외(out-of-distribution) 데이터가 포함된다 (예를 들어, 동물 사진을 수집할 때 재규어 `자동차'가 포함됨). 이러한 분포 외 데이터는 데이터 정제 단계에서 정제돼야 한다. 모든 정제된 데이터에 정답지를 만들기 위해서는 막대한 비용이 소모되는데, 이를 최소화하기 위해 심층 학습 성능 향상에 가장 도움이 되는 훈련 데이터를 먼저 선택해 레이블링하는 능동 학습(active learning)이 큰 주목을 받고 있다. 그러나 정제와 레이블링을 별도로 진행하는 것은 데이터 검사 측면에서 중복적인 비용을 초래한다. 또한 아직 정제되지 않고 남아 있는 분포 외 데이터가 레이블링 단계에서 선택된다면 레이블링 노력을 낭비할 수 있다. 이재길 교수팀이 개발한 기술은 훈련 데이터 구축 단계에서 데이터의 정제 및 선택을 동시에 수행해 심층 학습용 훈련 데이터 구축 비용을 최소화할 수 있도록 해준다. 우리 대학 데이터사이언스대학원에 재학 중인 박동민 박사과정 학생이 제1 저자, 신유주 박사과정, 이영준 박사과정 학생이 제2, 제4 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제학술대회 `신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2022'에서 올 12월 발표될 예정이다. (논문명 : Meta-Query-Net: Resolving Purity-Informativeness Dilemma in Open-set Active Learning) 데이터의 정제 및 선택을 동시에 고려하기 위해서 구체적으로 가장 분포 외 데이터가 아닐 것 같은 데이터 중에서 가장 심층 학습 성능 향상에 도움이 될 데이터를 선택한다. 즉, 주어진 훈련 데이터 구축 비용 내에서 최고의 효과를 내도록 데이터의 순도(purity) 지표와 정보도(informativeness) 지표의 최적 균형(trade-off)을 찾는다. 순도와 정보도는 일반적으로 서로 상충하므로 최적 균형을 찾는 것이 간단하지 않다. 이 교수팀은 이러한 최적 균형이 정제 전 데이터의 분포 외 데이터 비율과 현재 심층신경망 훈련 정도에 따라 달라진다는 점을 발견했다. 이 교수팀은 이러한 최적 균형을 찾아내기 위해 추가적인 작은 신경망 모델을 도입했다. 연구팀은 추가된 모델을 훈련하기 위해 능동 학습에서 여러 단계에 걸쳐 데이터를 선별하는 과정을 활용했다. 즉, 새롭게 선택돼 레이블링 된 데이터를 순도-정보도 최적 균형을 찾기 위한 훈련 데이터로 활용했고, 레이블이 추가될 때마다 최적 균형을 갱신했다. 이러한 방법은 목표 심층신경망의 성능 향상을 위해 추가적인 상위 레벨의 신경망을 사용하였다는 점에서 메타학습(meta-learning)의 일종이라 볼 수 있다. 연구팀은 이 메타학습 방법론을 `메타 질의 네트워크'라고 이름 붙이고 이미지 분류 문제에 대해 다양한 데이터와 광범위한 분포 외 데이터 비율에 걸쳐 방법론을 검증했다. 그 결과, 기존 최신 방법론과 비교했을 때 최대 20% 향상된 최종 예측 정확도를 향상했고, 모든 범위의 분포 외 데이터 비율에서 일관되게 최고 성능을 보였다. 또한, `메타 질의 네트워크'의 최적 균형 분석을 통해, 분포 외 데이터의 비율이 낮고 현재 심층신경망의 성능이 높을수록 정보도에 높은 가중치를 둬야 함을 연구팀은 밝혀냈다. 제1 저자인 박동민 박사과정 학생은 "이번 기술은 실세계 능동 학습에서의 순도-정보도 딜레마를 발견하고 해결한 획기적인 방법ˮ 이라면서 "다양한 데이터 분포 상황에서의 강건성이 검증됐기 때문에, 실생활의 기계 학습 문제에 폭넓게 적용될 수 있어 전반적인 심층 학습의 훈련 데이터 준비 비용 절감에 기여할 것ˮ 이라고 밝혔다. 연구팀을 지도한 이재길 교수도 "이 기술이 텐서플로우(TensorFlow) 혹은 파이토치(PyTorch)와 같은 기존의 심층 학습 라이브러리에 추가되면 기계 학습 및 심층 학습 학계에 큰 파급효과를 낼 수 있을 것이다ˮ고 말했다. 한편, 이 기술은 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 SW스타랩 과제로 개발한 연구성과 결과물(2020-0-00862, DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발)이다.
2022.10.12
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KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터 설립
우리 대학이 산학협력을 통한 신산업 창출을 목표로 한솔그룹과 함께 'KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터(이하, 연구센터)'를 설립한다. 연내 개소 예정인 연구센터는 친환경 재료 응용과 저에너지 및 정밀 공정 연구를 중심으로 운영될 예정이다. 산업계에서 요구하는 연구개발 문제에 공동연구로 대응하는 것은 물론 연구 과정에서의 아이디어 교환을 통해 기존의 계획을 뛰어넘는 신산업 창출을 위한 초석을 마련할 수 있을 것으로 기대된다. 초대 센터장은 최성율 전기및전자공학부 교수가 맡는다. 최 교수는 소재·부품·장비 산업 분야 연구를 통해 국가산업발전에 기여한 공로를 인정받아 지난 2021년 국무총리 표창을 받은 관련 분야 최고의 권위자다. 한솔그룹에서는 한솔제지와 한솔테크닉스, 아이원스 등의 주요 계열사가 참여해 우리 대학 교수진과 협력 연구그룹을 구성한다. 이를 위해, 최시영(생명화학공학과), 이상국(전기및전자공학부), 정연식(신소재공학과), 유승화(기계공학과) 교수 등 다양한 학과의 연구팀이 소재·부품·장비 및 AI 등과 관련된 연구를 진행할 예정이다. 연구센터 설립 후 연간 5억 규모의 소재부품 협력 연구가 수행되며, 협약 기간은 2025년 8월 31일까지다. 이를 위해, 우리 대학과 한솔그룹은 이광형 총장, 이재희 한솔홀딩스 대표가 참석한 가운데 ‘KAIST-한솔 소재부품 혁신 연구센터’ 설립을 위한 업무 협약 체결식을 지난 11일 본관 제1 회의실에서 진행했다. 한솔홀딩스 이재희 대표는 "금번 협약을 통해 과학기술 분야에서 국내 최고 권위를 보유하고 있는 KAIST의 연구진들과 협업하게 된 것을 기쁘게 생각한다"며, "한솔그룹과 KAIST의 역량이 시너지를 창출하여 좋은 성과를 거두기를 기대한다"고 말했다.이광형 총장은 "제조업 현장의 노하우를 가진 한솔그룹과 소재, 전기전자, 기계 분야에서 앞선 연구를 추구하는 KAIST와의 공동연구 협력은 산업체에서 요구하는 기술 목표에 도달해 신산업을 창출하는 혁신의 시작이 될 것"이라고 기대감을 밝혔다.
2022.10.12
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김충기 명예교수 특강 ‘공학자의 마음’ 성료
김충기 전기및전자공학부 명예교수의 특별 강연 '공학자의 마음'이 지난 6일 퓨전홀에서 개최됐다. 이번 특별 강연은 미국 전기전자공학협회에서 발간하는 'IEEE Spectrum'에 <대한민국 반도체 산업의 대부, 김충기는 어떻게 한국이 반도체 강국이 되도록 기여했나>라는 제목의 기고문이 실린 것을 기념하기 위해 마련됐다. "오랜만에 KAIST에서 강연하려니 감개무량하다"라는 말로 운을 뗀 김 교수는 "IEEE Spectrum 기고문에 김충기 교수가 공학자의 마음을 학생들에게 전수하고 그렇게 배운 학생들이 사회로 나가 기업에서 일하며 반도체 산업을 일으켰다고 되어있는데, 그렇다면 내 안에 있는 공학자의 마음은 어디에서 기인했는지 의문이 생기기 시작했다"라고 화두를 던졌다. 부친에서부터 고조부에 이르는 김 교수 본인의 가계(家系)와 근대부터 14세기까지 거슬러 올라가는 우리나라 역사 및 세계사를 간략하게 훑은 김 교수는 "우리는 고려 말에 최무선이 화포를 발명한 민족이지만, 그 기술이 제대로 계승되지 않아 신미양요·병인양요 때 화포를 앞세운 유럽에 패했다"라고 말했다. 김 교수의 강연에 의하면, 유럽은 1700년대에도 발명에 대한 특허를 보호하는 사회적인 시스템이 있었으며, 이런 분위기는 공학적 발전을 성취해 증기기관을 만들고 산업혁명을 이뤄내는 역사적 흐름으로 이어졌다. 그러나, 우리나라의 경우 고려의 최무선이 화포를 개발했지만, 400여 년 후에는 유럽의 화포 기술에 뒤처질 정도로 발전하지 못했으며, 조선의 뛰어난 과학자였던 장영실도 본인의 업적은 우수했으나 당대에는 사회적으로 인정받지 못했다. 성리학을 국본으로 삼고 공학자를 우대하지 않는 사회적 분위기가 국가의 기술 발전을 저해한 요인이 된 것이다. 해방 후 한국전쟁을 겪은 우리나라가 기술의 중요성을 인지하게 된 1970년대에 KAIST가 설립된 이후부터 우리나라는 과학기술을 통한 국가 발전의 기틀을 다질 수 있었다. 김 교수는 이를 바탕으로 "공학자의 마음 혹은 공학적 유전자를 가진 사람은 아주 오래전부터 많았다"라며, "환경이 바뀐 것이지 우리 민족의 유전자가 바뀐 것은 아니라고 생각한다"라고 분석했다. 사회가 변한 덕분에 본인이 KAIST에서 강의하며 후학을 기를 수 있었다고 설명한 김 교수는 "공학을 배워 사회로 나간 졸업생들의 활약을 존경한다"라고 말하며 "창의성을 가진 공학자가 대우받는 환경과 사회와 학교가 만들어져야 국가가 발전하는 것"이라고 전했다. 이어, 김 교수는 공학자란 "자연에 대한 지식을 활용해 인간의 문제를 경제적으로 해결하는 사람"이라고 정의했다. 또한, "사회에 대한 책임을 중요하게 생각하며, 무엇(what)·왜(why)·언제(when)보다는 어떻게(how)·누가(who)·어디(where)를 더 많이 생각하는 것"이라고 더불어 정의하며 이 모든 것을 아우르는 것이 '공학자의 마음'이라고 설명했다. 무엇을·왜·언제 하겠다는 생각은 '봄이 왔으니(왜) 오늘(언제) 대청소를 하자(무엇을)'라고 말하는 양반들의 방식이라면, 이 명령을 들은 머슴들은 '대청소를 어떤 방식으로(어떻게) 누구를 시켜서(누가) 앞마당부터(어디) 쓸어야겠다'라고 생각하게 되는데, 공학자에게는 이런 머슴 정신이 필요하다고도 덧붙였다. 김 교수는 "KAIST는 지난 50년 동안 훌륭한 공학자를 많이 배출했고 그들은 우리 사회가 발전하는 데 크게 기여했으며, 저는 이러한 환경에서 살았고 KAIST와 사회발전에 조금 기여했다고 인정받게 되었다"라고 말했다. 또한, 최근 인기리에 종영된 이상한 변호사 우영우의 대사를 인용해 "이게 제 삶입니다. 제 삶은 이상하고 별나지만, 가치 있고 아름다웠다"라고 표현했다. 마지막으로 김 교수는 "앞으로 KAIST는 전문 지식과 머슴 정신으로 무장한 엘리트 공학자를 많이 배출하고 그들은 우리 사회를 한 단계 더 발전시킬 것"이라는 기대와 당부도 함께 전했다. 김충기 교수는 1975년 KAIST 전산학부(당시 한국과학원 전자전산학과) 교수로 부임해 2008년 퇴임할 때까지 이론과 실습이 균형을 이룬 첨단 반도체 연구와 교육으로 산업 발전의 기틀을 마련한 전자공학자로 평가된다. 1·2세대 한국 반도체 주역들을 키워냈으며, 권오현 삼성전자 부회장, 임형규 SK 텔레콤 부회장, 이윤태 삼성전기 사장, 서강덕 삼성전자 부사장, 하용민 LG 디스플레이 부사장, 박성계 SK 하이닉스 부사장, 정한 아이쓰리시스템 대표, KAIST 경종민, 조병진, 윤준보 교수, 부산대 박주성 교수, 포스텍 김오현 교수, 충남대 이희덕 교수 등 총 78명의 석사와 39명의 박사가 김 교수의 제자다. 국내 교수로는 세 번째, 전자공학 분야 교수 중엔 처음으로 호암상(1993)을 수상하였으며, 국민훈장 모란장(1997)을 수상하였고 2019년에는 과학기술 유공자로 선정됐다. 한편, 이날 행사에서는 'IEEE Spectrum' 기고문 게재를 기념하는 동판 증정 행사가 진행됐으며, 2023년 여름에는 김충기 교수와 그 제자들을 다룬 단행본이 미국에서 출간될 예정이다.김 교수의 학자적 성취를 다룬 'IEEE Spectrum' 기고문은 아래 링크를 통해 확인할 수 있다. https://spectrum.ieee.org/kim-choong-ki
2022.10.11
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오토아이디랩, ‘디지털 대전환 컨퍼런스 부산 2022’ 주최
우리 대학 오토아이디랩(센터장 김대영)이 13일부터 이틀간 부산 벡스코에서 '디지털 대전환 컨퍼런스 부산 2022'를 주최한다. 부산광역시와 공동 주최하는 이번 행사는 우리나라 주요 산업인 조선, 항만, 해운, 물류, 수산, 스마트시티 등의 분야가 디지털 대전환 시대를 맞아 준비해야 할 전략을 논의하고 비전을 제시하기 위해 마련됐다. 이틀간 ▴디지털트윈과 메타버스 ▴국제표준과 디지털전환 ▴해양과 물류산업 ▴K-주소와 혁신성장산업 ▴스마트시티 ▴스마트 수산 등 6개의 세션과 4개의 기조 강연이 진행되며, 24명의 전문가가 참여해 각 분야의 기술동향, 글로벌 시장 및 국제표준 등의 현황을 공유한다. 첫째 날에는 최재붕 성균관대 기계공학부 교수와 하정우 네이버AI랩 연구소장이 기조 연사로 나서 각각 '메타버스 시대 바꿔야 할 3가지', '산업계에서의 AI 연구(AI Research in Industry)'를 주제로 강연한다. 이튿날에는 안병민 열린비즈랩 대표의 '디지털이 빚어내는 고객경험 혁신, 서비타이제이션'과 정구민 국민대학교 전자공학부 교수의 '자율주행산업과 모빌리티' 기조 강연이 이어진다. 또한, 산업계·학계의 소통을 지원해 디지털 전환을 가속화하고 혁신 성장산업 창출을 도모하는 자리도 마련된다. 행사 첫날인 13일, 블록체인 전문기업인 데이터젠·테크체인랩스·오스리움·와이와이소프트와 스마트 제조업체인 인타운이 오토아이디랩과 산학협력(MOU) 체결을 진행한다. 박형준 부산광역시장은 "디지털 전환은 이 시대의 숙명이자 미래를 선도하기 위한 핵심 가치이며, '그린스마트도시 부산', '디지털혁신도시 부산' 구현을 위한 큰 원동력이 될 것이다"라며, "KAIST 오토아이디랩은 '디지털 전환 국제표준기구(GS1)'의 국제 공동연구소로서 항만․물류 중심도시 부산과 협력을 통한 상당한 시너지 효과가 기대되며, 이번 컨퍼런스를 통하여 그 비전을 제시할 수 있을 것이라 확신한다"라고 말했다. 조직위원장인 김대영 KAIST 전산학부 교수는 "디지털에 의한 변화가 기하급수적으로 늘어나는 격변기 속에서 우리 기업들은 국제표준 기술을 이용한 혁신융합 생태계를 구축해 초격차 성장을 도모해야 한다"라고 강조했다. 이어, 김 교수는 "이를 위한 정보 교류와 토론의 장으로 마련된 이번 행사가 지자체·산업계·학계의 협력을 이끌어내는 계기가 되길 기대한다"라고 덧붙였다. 한편, 오토아이디랩은 비영리 민간 국제표준기구인 GS1(본부 벨기에 브뤼셀)과 협업하는 국제 공동연구소다. KAIST 오토아이디랩을 포함해 미국 MIT, 영국 케임브리지대, 스위스 취리히 연방공대, 일본 게이오대, 중국 푸단대 등 6개 대학이 운영하고 있다. KAIST는 지난 3월 부산광역시와 업무협약을 체결했으며, 지역 기업에 국제 기술표준을 보급하기 위한 산학협력의 일환으로 ‘KAIST 오토아이디랩 부산 혁신연구소’를 이달 설립할 예정이다. '디지털 대전환 컨퍼런스 부산 2022' 참가 신청 및 자세한 정보는 행사 홈페이지(https://dxcbusan2022.oliot.kr/)에서 확인할 수 있다.
2022.10.07
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발걸음만으로 태양광 패널의 먼지를 제거하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과 경기욱 교수 연구팀이 발걸음에서 얻어지는 충격 에너지를 전기 에너지로 변환해 태양광 패널의 먼지를 제거하는 기술을 개발했다고 4일 밝혔다. 탄소 중립 실현을 위해 태양광 발전의 중요성이 커지고 있다. 태양광 패널은 표면의 먼지로 효율이 점점 낮아지는 문제가 있기 때문에 주기적인 세척이 필요하다. 하지만 손이 닿지 않거나 도심에 분산되어있는 태양광 패널을 일일이 청소하는 것은 어려운 실정이다. 연구팀은 문제 해결을 위해, 마찰전기 발전기(triboelectric nanogenerator)와 전기력 기반 먼지 제거 방식(elelctrodynamic dust shield)을 사용하여 보행자의 걸음에서 생기는 충격만으로 태양광 패널을 청소하는 방법을 개발했다. 먼지 제거 태양광 패널은 표면에 깍지 형태의 전극이 배치된 구조로, 교류 고전압을 가했을 시 진동하는 강한 전기력으로 먼지를 털어낸다. 강한 전기장을 만들어야 하는 특성상, 작동에 수 kV의 교류 고전압이 필요하다. 마찰전기 발전기는 친환경 에너지 하베스터 중 하나로, 두 물체를 마찰시켜 생기는 정전기를 이용해 고전압 출력이 나오는 특징이 있다. 하지만 마찰전기 발전기 작동 원리상 마찰이 필수적이기 때문에 발걸음과 같은 충격에 대해서 에너지 전환 효율이 낮으며, 오래 지속되는 고압의 전류 얻을 수 없다는 단점이 있다. 연구팀은 외팔보 구조와 전하 충전구조를 적용해 충격을 가했을 때 에너지의 손실 없이 진동하며 교류 고전압을 장시간(약 10초/회) 동안 발생시키는 마찰전기 발전기를 개발하였다. 개발된 마찰전기 발전기는 약 50.8%의 높은 에너지변환 효율을 보여주었으며, 최대 전압 2.6kVpp (약 17Hz)로 먼지 제거 패널을 충분히 작동시킬 수준의 높은 출력을 발생시킬 수 있음을 확인하였다. 연구팀은 12번의 발걸음을 걷는 동안 태양광 패널의 표면 먼지의 약 79.2%를 제거하였으며, 이 결과 태양광 패널의 출력이 증가함도 확인했다. 연구팀이 개발한 마찰전기 발전기를 이용한 태양광 패널 먼지 제거 방법은 사람들이 태양광 패널 주변을 걸어 다니는 것만으로도 세척이 힘든 도심 속 태양광 패널을 청소하는 친환경적인 방법이 될 수 있다. 이번 연구는 정부의 재원으로 한국 연구재단과 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구이며 우수 국제학술지인 나노 에너지 (Nano Energy)에 2022년 9월 22일 온라인 게재되었다. (논문명 : Highly efficient long-lasting triboelectric nanogenerator upon impact and its application to daily-life self-cleaning solar panel, 제1 저자 박사과정 마지형) 본 연구는 우리 대학 기계공학과 졸업생인 한국기술교육대학의 박진형 교수팀과 공동으로 수행됐다. 연구 내용 영상 : https://www.youtube.com/watch?v=wvaltw15iVI
2022.10.04
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