• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.1-13
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• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제57권1호
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• pp.83-91
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• 2024

IEA(2022)는 세계 이차전지 배터리 수요는 2040년 1.3TWh로 그 중, 전기자동차 배터리는 약 80%를 차지하고, 사용후 배터리는 30년 이후 본격적으로 배출될 것으로 전망되고 있다. 전기차 사용후 배터리는 재사용 및 재활용을 통해 새로운 가치를 창출할 수 있으며, 배터리 공급망에서 가장 취약한 부분인 원료 확보 불안정성을 해소할 수 있다. 본 연구에서는 국내 전기차 사용후 배터리 발생량과 이의 재사용 및 재활용 잠재성을 분석하였다. 그 결과, 전기차 사용후 배터리 연간 발생량은 '31년부터 10만개에서 '45년 81만개로 확대될 것으로 추정되었다. 또한 재활용으로 회수한 자원으로 '45년에는 100만대의 배터리 제조할 수 있으며, 재사용은 36Gwh급 배터리 생산에 맞먹는 시장을 기대할 수 있는 것으로 나타났다. 한편, 현재 재활용 업체가 공개한 계획 기준에서, 국내 전기차 사용후 배터리는 국내 재활용 처리용량(전처리)의 11% 담당 가능('30년)할 것으로 원료확보의 차원에서 폐배터리 수출입 관리가 중요할 것이다.

• 한국결정성장학회지
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• 제34권2호
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• pp.73-77
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• 2024

스피넬계 산화물 중 (Ni_x, Mn_y, Co_3-x-y)O₄(NMC)는 부온도계수 온도센서 소재로 활용되어 전기자동차용 배터리 관리 시스템을 포함한 다양한 산업적 응용이 가능하다. 일반적으로 NMC는 Ni, Mn, Co 화합물 분말을 이용하여 고상반응법을 통해 제조되는데 이 중 소결 공정을 통한 치밀화 과정이 온도센서 소재의 온도에 따른 전기적 특성을 결정하는 중요한 인자로 알려져 있다. 본 연구에서는 NMC 펠렛을 고상반응법을 통해 제조하고 결정구조 및 미세구조를 관찰하였다. 또한, 소결 과정 동안의 치밀화 거동 분석을 위한 활성화 에너지를 도출하였다. 분석 결과에 따르면, NMC 펠렛의 상온 저항은 10.03 Kohm이었으며 센서민 감도인 B-value는 3601.8 K로 다양한 산업군에 온도센서로 적용이 가능할 것으로 기대된다. 또한, 치밀화를 위한 활성화 에너지는 273.3 ± 0.4kJ/mol로 도출되었으며, 이는 소결 과정의 열역학적 특성을 이해하는데 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 기술혁신연구
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• 제26권3호
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• pp.37-68
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• 2018

본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.199-230
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• 2021

산업의 경쟁력을 강화하기 위해서는, 새로운 기술의 개발 및 사업화와 함께 관련된 규제·애로를 발굴하고, 적기(適期)에 대응하는 것이 매우 중요한 요소로 작용한다. 현 정부에서는 이러한 산업적 변화에 대응하여 신산업에 대한 투자 확대와 함께 해당 산업 분야에 적용되고 있는 기존 규제메커니즘의 개혁을 추진하고 있다. 이러한 정부 정책방향에 맞춰, 본 연구는 신산업 분야에서 발생될 규제이슈를 선제적으로 예측하기 위해, 신제품 및 서비스의 시장진출에 있어서 걸림돌이 되는 기존 규제 제도를 발굴하고, 적정성 평가 및 개선방안을 마련하기 위한 규제영향분석 체계를 구축하고자 하였다. 그 결과로, 본 연구에서는 규제영향분석 프레임워크를 제시하였으며, 실제 규제이슈 사례를 적용하여, 분석하고 개선안을 도출하는 전반적인 과정을 보여주고자 하였다. 본 연구의 결과는 '18년도에 정부에서 집중적으로 투자를 진행했던 융합 신산업 분야의 제품 및 서비스를 대상으로 하여, 기획(R&D)단계부터 상용화 되기까지의 일련의 과정에서 발생 가능한 규제들을 사전적으로 검토하는 방법론을 제안하였다. 규제영향분석 프레임워크를 통해 도출된 규제 개선안은 소관 부처에 건의되어, 실제로 법령이 개정되었다는 점에서 연구의 실무적 및 정책적인 시사점을 제시할 수 있으며, 본 연구에서 개발한 규제영향분석 프레임워크는 향후 신산업 분야에서 나타날 수 있는 규제 이슈들을 해결하는 것에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.99-107
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• 2024

경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.