◇ KAIST, 차세대 반도체 핵심 3차원 노광기술 개발
27일 KAIST에 따르면, 신소재공학과 전석우 교수와 신종화 교수 공동연구팀은 원하는 나노 구조의 홀로그램 형상을 단일 노광으로 광감응성 물질에 쬐어 물질화하는 기술을 개발했다.
노광은 반도체 회로의 설계도가 그려진 마스크에 빛을 쬐어, 이 구조가 마스크 아래의 웨이퍼 기판에 새겨지게 하는 핵심 공정이다. 반도체 구조와 배선 구조 등을 마치 건물을 한층씩 쌓듯이 만들어 가기 때문에 시간과 비용이 많이 든다.
연구팀은 수반행렬 방법(Adjoint method) 기반 역설계 알고리즘을 적용, 연산을 적게 하면서도 원하는 형태의 나노 홀로그램을 생성하는 위상 마스크의 격자구조를 효율적으로 찾아내는 방법론을 제시했다.
◇ 경기도, 마이크로LED 디스플레이 산업화 국비 100억원 확보
경기도는 도가 참여한 컨소시엄이 최근 산업통상자원부가 공모한 '산업혁신기반구축사업-마이크로LED 디스플레이 산업화 지원을 위한 인프라 및 기반 구축' 과제에 선정됐다고 26일 밝혔다.
도는 광주광역시, 한국광기술원, 한국디스플레이연구조합, 한국전자기술연구원, 한국자동차연구원과 함께 컨소시엄을 구성해 이번 공모에 참여했다. 이번 공모사업 선정으로 마이크로LED 디스플레이 원천기술과 기업지원 인프라를 보유한 한국광기술원과의 협업을 기대하고 있다.
도는 한국광기술원 경기분원에 도내 디스플레이, LED, 반도체 소부장 기업의 마이크로LED 디스플레이산업 진입을 위한 '경기 협력거점센터'를 구축할 계획이다.
◇ 자율주행차 상용화 앞당긴다… 국토부, '레벨3 안전기준' 개정 추진
국토교통부가 자율주행차 조기 상용화 지원을 위해 관계기관과 협의를 거쳐 레벨3 자율주행차 안전기준 개정에 나선다. 레벨3는 고속도로 등 제한된 범위에서 자율주행시스템이 운전하며 필요시(차선 불분명, 기상 악화 등)에만 운전자가 개입해 운전하는 단계다.
27일 국토부에 따르면 이번 개정안은 자율주행 해제방식 명확·구체화와 운전전환 요구 기준 개선, 비상운전조건 명확화 등으로 구분된다.
자율주행 해제 방식 명확·구체화는 기존 자율주행 상황에서 가속·제동장치 조작시 자율주행 기능이 바로 해제되도록 규정하고 있지만 국제기준과 접합성을 고려해 해제를 위한 조작방식을 세분화했다.
◇ '산길', '비탈길'에서도 자율주행 가능? ... ADD 신기술 개발 성공
국방과학연구소(ADD)가 딥러닝 기반 인공지능 기술을 활용한 '야지·험지에서의 자율주행 기술 개발'을 성공했다고 24일 밝혔다. 군사 방산분야 속 인공지능 기술의 필요성이 향후 점차 커져나갈 것으로 예상된다.
ADD에 따르면 야지와 험지는 일반 포장로와는 다르게, 경계가 불분명하다. ADD는 기술개발을 통해 다양한 학습데이터를 활용, 인공지능 기술이 주행 가능 영역을 분석하고 주행 제어 명령을 생성하도록 했다.
이번 연구는 지도 학습, 모방 학습, 강화 학습 등 인공지능 기술 전반을 융합해 야지·험지에서의 자율주행 기술을 개발한 만큼, 향후 다양한 무기체계의 문제를 해결하는 데 있어 도움이 될 것으로 예상된다.
◇ 국표원, 자율차·스마트제조 적용 데이터 표준 4종 개발
정부가 자율주행차와 스마트제조 분야에 적용할 데이터 표준 4종을 개발했다.
산업통상자원부 국가기술표준원은 25일 '산업데이터 표준화 및 인증지원 사업 성과점검' 간담회를 열어 산업데이터 표준 개발·실증성과와 향후 추진전략을 발표했다. 국표원은 자율주행차 등 데이터 교환이 필수적인 산업분야에서 시스템 상호운용성 확보를 위해 작년부터 '산업데이터 표준화 및 인증지원 사업'을 추진하고 있다.
이에 국표원은 자율주행차 데이터 표준 2종, 기업 업무시스템(ERP)과 제조 업무데이터(MES) 간 데이터 교환 표준 2종 등을 개발했다. 또 데이터 관련 국가표준(KS) 2029종을 재분류하고, 기존 데이터 표준에 대한 정부도 추진할 계획이다.
◇ UNIST, 나사 풀림 감지하는 지능형 금속 부품 개발
울산과학기술원(UNIST)은 나사 풀림 위험을 감지하거나 내·외부 물리적 변형 요인을 구분할 수 있는 지능형 금속 부품을 개발했다고 26일 밝혔다.
UNIST에 따르면 기계공학과 정임두 교수 연구팀은 3D 프린팅 적층제조기술과 인공지능 기술을 이용해 '인지 가능한 스테인리스 금속 부품'을 개발하는 데 성공했다.
또 인공지능 기술과 증강현실 융합기술로 금속 부품 단위의 디지털 트윈(Digital Twin)을 구현했다. 디지털 트윈은 현실의 사물을 가상 공간에 똑같이 구현하는 것을 말한다.
연구팀은 스테인리스 금속 부품 제조 과정에서 변형 센서를 심어 물리적인 상태를 반영하는 데이터를 얻은 뒤, 인공지능 분석을 통해 금속 부품 스스로 상태를 감지하도록 했다.