신형 전기비행기 330LE, 세계 최고기록 시속 340km 달성

지멘스에서 제작한 신형 전기비행기 330LE 모델이 세계 최고기록인 시속 340km의 비행기록을 달성했습니다. 세계 최초의 전동 페리보트를 개발한 지멘스는 배터리만으로 구동하는 전기비행기 '330LE'의 프로토타입으로 전기비행기의 기존 세계 최고기록을 넘어섰다고 발표하였습니다.

신형 전기비행기 330LE, 세계 최고기록 시속 340km 달성

전기 비행기 330LE의 프로토타입에는 지멘스가 개발한 중량 50kg의 경량의 신형 전기모터가 탑재되어 있습니다. 260킬로와트의 연속 출력을 실현하였습니다. 지멘스가 이번 프로토타입으로 실시한 비행실험 결과에 따르면 불과 3km의 비행으로 비행속도가 시속 340km에 도달하였고 이는 전기비행기의 세계 최고속도를 기록한 것입니다. 기존 기록은 2013년의 시속 13.48km였습니다.

아래 동영상은 330LE가 실제로 비행하는 모습입니다.

지멘스는 2016년 4월에 전기비행기의 기술을 에어버스와 공동 개발하기로 합의하였었습니다.

이외에 엘론 머스크도 수직 이착륙(VTOL)형 전기비행기의 개발을 목표로 하고 있습니다. 머스크는 적어도 배터리 성능이 400Wh/kg에 도달하지 않으면 성공할 수 없다라고 단언하였습니다. 현재 테슬라 전기자동차용 배터리에서도 최고 250Wh/kg 수준에 머물러 있습니다. 시멘스의 전기비행기 기술로 배터리 에너지밀도의 한계가 극복될 가능성이 생겼습니다.

또한 지멘스 전기비행기 부문의 프랭크 안톤은 "2030년까지 100명의 승객을 태우고 1000km를 비행할 수 있는 세계 최초의 대형 전기비행기를 완성할 전망입니다"라고 이야기하고 있습니다.

완전 자동운전 하는 테슬라 모델X, 출근길 주행과 주차까지

최근 테슬라 모터스는 완전 자동운전하는 자동차에 대해 새로운 발표를 하였습니다. 자동운전을 위해 필요한 카메라, 센서 등의 하드웨어를 자신들이 생산하는 모든 차량에 탑재할 것이라고 합니다. 또한 자동운전 기능을 사용하여 집에서 회사까지 모델X를 타고 출퇴근하는 모습을 재현한 영상을 공개하였습니다. 출근길 주행과 회사에서 주차까지 해내고 있습니다.

동영상 내용은 다음과 같습니다. 모델 X를 타고 집을 출발합니다. 운전자는 핸들을 움직이지도 않으며 악셀 등도 밟지 않습니다. 먼저 신호등이 없는 교차로에서 일단 정지합니다. 이후에 시원하게 달리는 모습도 보여줍니다. 차체에는 8개의 카메라가 설치되어 있어서 주변의 상황을 늘 모니터링합니다. 사거리에서도 카메라와 레이더를 사용하여 충돌할 위험이 없는지 확인합니다. 그리고 빨간 신호등에서는 정지합니다. 고속도로 같은 도로도 순조롭게 주행합니다. 전방을 촬영하는 카메라도 보여주는데요. 주위 360도 모든 상황을 인식할 수 있는 시스템이 탑재되어 있습니다. 마침내 직장에 도착하면 회사 입구에 정차하고 운전자는 내립니다. 그후에는 알아서 주차할 장소를 찾아서 이동합니다. 평행 주차까지 마무리 하는 모습입니다.

주변 360도와 최대 250미터 앞까지 보는 8대의 카메라, 기존의 2배 거리까지 물체를 탐지하는 업데이트된 12개의 초음파 센서, 전방 레이더를 이용하여 호우, 안개, 먼지 등의 상황에서도 주행할 수 있습니다.

테슬라는 이러한 자동운전 기능에서 이른바 '완전 자동운전'에 해당하는 레벨5에 대응하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 수준의 자동운전 기술을 둘러싸고 IT 기업인 구글과 기존 자동차 업체 등이 모두 2020년까지 실용화를 목표로 개발하고 있습니다. 즉 IT업계와 자동차 업계 모두에서 미래 기술로 보고 있다는 의미인데요, 여기에 전기차로 시작한 테슬라가 참여하게 되었습니다. 혁신에 혁신을 더하는 것이죠.

테슬라는 2017년 중에는 자동운전 기능을 실용화하려고 하는데 예정대로 실제 도로에서 자동운전이 실용화되게 되면 타사에 앞설 수 있게 됩니다. 엘론 머스크는 자동운전 기능만으로 로스엔젤레스에서 뉴욕까지의 미국 대륙 횡단을 2017년 말까지 성공시킬 계획을 발표하였습니다. 운전자는 핸들과 페달을 전혀 조작하지 않고 배터리 충전도 차량이 자동으로 실시하도록 계획되어 있습니다.

애플에서 아이폰 없이도 애플워치(Apple Watch)를 사용가능하게 계획중

애플이 발표한 스마트워치 'Apple Watch'는 아이폰(iPhone)과 블루투스(Bluetooth)로 연결하여 사용할 필요가 있습니다. 그러나 향후 아이폰 없이도 모든 기능을 사용할 수 있는 단말기가 될 가능성이 있다는 소식입니다. 너무 당연한 이야기가 아닐까요. 그러나 아직은 아닌듯 싶네요. 조금 더 기다려야 할 듯 보입니다. 디자인과 디스플레이 등에서도 뒤쳐져 있는데요, 앞으로 원형 디자인과 OLED 디스플레이을 채용해야 할 듯 싶습니다.

애플에서 아이폰 없이도 애플워치(Apple Watch)를 사용가능하게 계획중

그동안 발매가 되기를 기다려온 제2세대 애플워치에 관한 각종 소문이 난무하고 있었습니다. 그중에는 모바일 통신 기능을 갖게 된다는 것도 있었습니다. 그러나 블룸버그의 최신 보도에 따르면 Apple Watch에 모바일 통신을 탑재하기로 계획했지만 이를 차기 제품에 채용하는 것은 연기가 되었다고 합니다. 그 이유는 매우 단순합니다. 애플워치에 LTE통신 기능을 탑재한 경우에 배터리 수명에서 문제가 생길 수 있기 때문이라고 합니다.

전해지는 바에 따르면 지금 Apple은 보다 저전력으로 동작하는 모바일 통신칩을 개발하는 단계라고 합니다. 다음 애플워치는 제1세대과 마찬가지로 iPhone과 페어링하여 사용하게 됩니다. 그러나 좋은 소식도 있습니다. 차기작에 탑재되는 새로운 기능으로는 'GPS'가 있습니다. 달리기나 자전거 등 운동을 하는 사용자에게는 흥미로운 업데이트가 될 것이라고 Ars Technica는 보도하고 있습니다.

기존 애플워치는 페어링하고 있는 아이폰의 GPS를 사용하는 방식입니다. 그러나 다음 모델에서는 본체에 GPS기능을 탑재한다는 것입니다. 또한 앞에서도 언급드렸듯이 가까운 미래에는 모바일 통신 기능도 탑재할 계획입니다. 그래서 만일 이런 기능이 실현되면 애플워치는 아이폰 없이도 시계와 스마트기기의 모든 기능을 제대로 활용할 수 있게 될 것입니다. 아무튼 다른 스마트워치에서는 이미 구현이 되는 기능이 미비한 점은 안타깝네요. 사실 개인적으로 디자인과 디스플레이가 제일 문제라고 생각되지만요.

텐서플로우 TensorFlow, 구글이 공개한 오픈소스 기계학습 인공지능 AI 엔진

구글과 페이스북 등의 IT기업들은 인공지능 연구를 하고 있습니다. 최근 이들 회사의 공개화 정책이 나오고 있는데요, 그 이유는 데이터 확보 때문이라고 합니다. 경쟁력을 높이기 위해 필요합니다. 구글은 11월에 자신들의 기계학습 AI 엔진을 오픈소스로 코드를 공개하였습니다. 공짜로 나누어 주는데는 이유가 있었습니다.

텐서플로우 TensorFlow

구글은 텐서플로우 TensorFlow 코드를 오픈소스로 공유하여 AI를 더 똑똑하게 만들기 위한 데이터를 확보하려고 한다는 견해가 있습니다. 소프트웨어와 알고리즘을 잘 만드는 것도 중요하겠지만 더 핵심적 요소가 있습니다. 구글은 여러 사항들을 공개하였지만 자신들의 데이터는 공개하지 않았다고 합니다.

최근 IBM도 Weather Channel를 인수하였습니다. IBM은 AI 경쟁력을 위해 중요한 데이터를 확보하기 위해 투자하였습니다. 흥미롭게도 많은 기업들이 대용량의 데이터를 사면서 동시에 알고리즘을 오픈소스로 공개하고 있습니다. 각 기업에서는 기계학습에 정말로 필요한 것이 무엇인지 명확히 알고 있는 것이죠.

구글이 공개한 오픈소스 기계학습 인공지능 AI 엔진

TensorFlow는 딥러닝을 사용하고 있습니다. 마치 사람 뇌 속에 있는 뉴런과 같은 광대한 신경망 네트워크에 데이터를 입력하여 이미지 해석, 음성 인식, 자연언어 처리와 같은 작업을 할 수 있습니다. 이러한 뉴럴(neural 신경망) 네트워크를 작동시키는 알고리즘은 그다지 새로운 것이 아니고 1980년대부터 존재하였다고 합니다.

그러면  최근들어 왜 이슈가 되고 중요해지고 있을까요? 인터넷으로 정보처리 능력이 비약적으로 향상되고 방대한 데이터의 보유가 가능하게 되었기 때문입니다. AI엔진이 학습하려면 대용량의 이미지나 정보가 필요합니다. 클라우드 컴퓨팅이 생긴 이후 아마존, MS와 같은 기업들은 인터넷의 정보를 처리할 수 있는 힘이 생겼습니다. 또한 일반 유저도 정보처리 엔진의 사용이 가능해졌습니다.

특히 대량의 데이터를 축적하고 있는 기업이 구글과 페이스북입니다. 이들의 검색과 SNS 기능을 사람들이 사용하고 있기 때문입니다. 방대한 분량의 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 정보를 다루고 있기에 얼만든지 인공지능에 활용할 수 있게 됩니다. 따라서 두 회사가 경쟁적으로 개발하고 있는 인공지능의 핵심은 독창적인 소프트웨어 개발이 아니라 방대한 분량의 고품질 데이터의 축적에 있습니다. 이를 활용하여 자신들의 소프트웨어를 보다 인간답게 사고하도록 만들 수 있습니다.

페이스북 인공지능 연구용 오픈소스 하드웨어 디자인 '빅서 Big Sur' 공개

페이스북은 인공지능 연구팀 'Facebook AI Research(FAIR)'를 통하여 관련 연구를 하고 있습니다. 이번에 인공지능 기술을 활용한 신경망(neural) 네트워크 개발용 오픈소스 하드웨어인 '빅서 Big Sur를 발표하였습니다.

페이스북 인공지능 연구용 오픈소스 하드웨어 디자인 '빅서 Big Sur' 공개

Facebook은 얼굴인식 기술과 개인 비서 서비스을 위해서 인공지능과 기계학습 기술을 개발하고 있습니다. FAIR에 따르면 신경망 네트워크를 이용하기 위해서 GPU 하드웨어 투자를 3배 강화하기로 하였습니다.

페이스북은 다른 기업이나 연구기관들도 관련 연구에 참여하길 원하고 있습니다. 그렇지만 인공지능이나 기계학습을 연구하기 위해서는 고성능의 컴퓨터가 필요하다고 합니다. 그래서 시판되고 있는 인공지능 연구용 제품보다 열 대책이 강화되었고 전력 효율도 높으며 오픈소스로 유저가 자유롭게 향상시킬 수 있는 하드웨어 디자인 Big Sur를 공개하게 되었습니다.

페이스북은 엔비디아(NVIDIA)와 제휴하여 GPU 가속기 'Tesla M40'을 인공지능 기술에 활용한다고 밝혔습니다. 빅서(Big Sur)에 Tesla M40을 탑재하면 Facebook이 기술 개발용으로 사용하고 있던 예전 모델의 2배 고속이라고 합니다.

컴퓨터 바이러스는 어떻게 탄생했을까?

이제는 컴퓨터만이 아니라 스마트폰에서도 보안 위협이 늘어나고 있습니다. 새로운 디지털 기기의 등장과 함께 이메일 이용율이 증가하면서 컴퓨터 바이러스의 위험성은 해마다 커지고 있습니다. 이제 인터넷을 이용하면서 PC와 스마트폰 virus에 대한 대비는 필수적입니다. 그렇다면 마치 미생물처럼 감염시키고 스스로를 복제하는 컴퓨터 바이러스는 어떻게 탄생했을까요? 이에 대하여 전자산업분야 웹진인 EDN에서 설명하고 있습니다.

컴퓨터 바이러스는 어떻게 탄생했을까?

1983년에 Leonard Adleman의 지도를 받던 대학원생 Fred Cohen은 보안 세미나에서 컴퓨터를 감염하고 자신을 복제하며 다른 컴퓨터로 확산하는 프로그램이 작동을 실증하였습니다. 사용된 코드를 Unix명령으로 삽입하자 당시 대형 컴퓨터 시스템에 침입하여 불과 5분만에 시스템 컨트롤 권한을 빼앗았습니다. 코드는 언뜻 보면 전혀 문제가 없는 프로그램이 들어간 플로피 디스크에 숨어 있었습니다.

널리 쓰이는 공개키 암호의 하나인 RSA 암호의 개발자인 Adleman은 이러한 코드의 거동이 질병을 유발하는 바이러스와 같다는 사실을 지적했습니다. 1983년 11월에 Cohen은 'Computer Viruses - Theory and Experiments'라는 논문을 발표했습니다. 이때 처음으로 컴퓨터 바이러스에 대하여 '자신을 수정하거나 발전시켜서 다른 프로그램에 감염시킬 수 있는 프로그램으로 정의되었습니다.

Computer viruses: Theory and experiments, Computers & Security, v6, (1987) p22

그러나 Cohen이 컴퓨터 바이러스를 발명한 것이 아니라고 합니다. 1982년 1월에 당시 15세 소년이었던 Richard Skrenta는 작은 크기지만 바이러스와 같이 작동하는 프로그램 'ELK CLONER'을 작성하였습니다. 이것이 세계 최초의 컴퓨터 바이러스로 알려져 있습니다.

음식의 상한 냄새를 맡는 후각 기능의 인공센서

MIT에서 진행한 연구를 바탕으로 창업한 C2Sense라는 회사가 있습니다. 이들은 소비자들이 식품을 사기 전에 미리 상태를 알려고 합니다. 후각 기능을 가진 냄새 인공센서를 개발하고 있습니다. C2Sense사는 컴퓨터로 후각을 알 수 있는 소형 칩을 개발했습니다.

음식의 상한 냄새를 맡는 후각 기능의 인공센서

이들의 첫번째 목표는 기계로 썩은 음식의 냄새를 판별하는 것입니다. 이를 위해 제품에 내장하는 저가의 무선 센서 칩을 만들었습니다.

식품이 손상되고 부패하면 이러한 현상은 옆으로 전염됩니다. 과일이 익을 때에 방출되는 에틸렌 가스를 맞은 과일은 보다 일찍 익게 됩니다. 그리고 마찬가지로 에틸렌을 방출합니다. 마치 도미노처럼 가까이 있는 과일을 모두 숙성시켜 전체적으로 가속화 됩니다.

C2Sense의 기술은 인간이 맡을 수 없는 미량의 에틸렌을 검출하는 것입니다. 이를 통해서 식품 판매자는 썩고 있는 음식을 알 수 있습니다. 그리고 그것이 주위에 영향을 미치기 전에 찾아낼 수 있습니다. 운반과정이나 최종 레스토랑에서도 활용할 수 있다고 합니다.

창업자에 의하면 에틸렌을 검출할 수 있는 센서는 몇년전부터 있었지만 가격적으로 비싸며 정확히 에틸렌을 검출하지 못했다고 합니다. 자신들의 제품은 낮은 레벨의 가스도 검출할 정도로 감도가 좋으며 오류도 나지 않는다고 합니다. 그리고 가격적으로도 적당하다고 주장합니다.

핵심적 기술은 신소재

기술 핵심은 이들이 MIT 박사과정에 있을 때에 소속된 연구팀이 발명한 신소재에 있습니다. 에틸렌에 대해서 반응하는 값싼 신소재를 이용하여 에틸렌 가스 뿐만이 아니라 고기에서 방출되는 아민이나 암모니아 같은 가스도 검출할 수 있도록 개량하였습니다.

이를 바탕으로 이들은 1개의 칩으로 4종류 가스를 검출할 수 있는 시제품을 만들고 있습니다. C2Sense의 목표가 달성되면 일반 사용자는 슈퍼마켓에서 쇼핑하면서 자신의 스마트폰으로 식품을 스캔하여 신선도를 알 수 있게 됩니다.

이 회사는 2015년 10월에 Breakout Labs에서 35만 달러의 자금을 지원 받았습니다. Breakout Labs는 과학자가 자신의 연구로부터 창업하는데 도움을 주기 위해 페이팔(PayPal)의 공동 창업자인 피터 틸(Peter Thiel)이 설립한 기금입니다.

3D 리튬이온 마이크로배터리, 초소형 전자 디바이스에 유용

스마트폰과 같은 응용기기들의 발달과 함께 내부에 들어가는 부품들도 작아지고 있습니다. 모든 전자 디바이스들은 점점 소형화되고 있습니다. 또한 여기에 사용되는 배터리도 성능은 유지하면서 크기는 작아지고 있습니다.

3D 리튬이온 마이크로배터리

이번 연구는 초소형 고출력의 3D 리튬이온 마이크로배터리에 대한 내용입니다. 저자인 Paul Braun이 소속된 일리노이 대학교의 연구팀은 마이크로 사이즈이면서 고출력의 특수한 3D 마이크로 배터리를 개발중입니다.

개발을 위해 3D, 2D 포토리소그래피 기술을 조합하였습니다. 배터리 제조를 위해 3D 홀로그래픽 리소그래피와 2D 포토리소그래피 기술을 조합하여 사용하였습니다. 독창적인 구조를 적용하여 전극 구조의 조절이 가능하였습니다. 적용하려는 다양한 장치에 따라 조정하기 쉬운 장점이 있습니다.

배터리 두께는 10μm에 불과합니다. 이렇게 얇지만 LED를 점등시키기에 충분한 0.5mA의 에너지를 만들 수 있습니다. 크기가 작기에 다양한 분야에 활용할 수 있습니다. 실용화가 되면 마이크로 사이즈의 다양한 장치에 탑재할 수 있게 됩니다.

초소형 전자 디바이스에 유용

초소형 배터리이고 외부 전원에 접속할 필요가 없기에 독립된 전력원으로 활용할 수 있습니다. 작은 에너지원을 확보할 수 있다면 이를 활용하는 장치도 다양하게 만들 수 있습니다. 소형 디바이스의 작동 장치, 송신 회로, 무선 센서, 모니터, 인체에 주입하는 의료기기 등에 폭넓게 활용할 수 있습니다.

또한 스위치, 전등, 냉장고 등 스마트가전에 도입하는 것도 가능합니다. 효율적인 무선 접속으로 콘트롤이 가능하게 됩니다. 스마트홈 기술에 중요하다고 볼 수 있습니다. 나아가서 자동차 키와 같이 아주 작은 물건에도 활용할 수 있습니다. 초소형 컴퓨터 같이 여러 기능을 넣는데 도움이 됩니다.

하반신 마비 불구의 남자, 뇌파를 다리로 보내어 스스로 보행하다

척수 손상으로 5년 동안 하반신 마비로 불구였던 남자가 스스로 걸을 수 있었습니다. 매우 느리고 짧은 시간이지만 매우 놀라운 경험을 하게 됩니다. 뇌파를 직접 무릎까지 보내는 '전기자극 방법'을 통해 처음으로 자신의 다리로 걸을 수 있었습니다. 관련된 동영상이 유튜브에 올라와 있습니다.

하반신 마비 불구의 남자, 스스로 보행하다

UC어바인 대학교 연구팀은 뇌와 다리의 연결을 회복시키는 시도를 하고 있습니다. 환자가 로봇에 의지하지 않고 자신의 발로 다시 걸을 수 있게하는 것이 목표입니다.

이번의 남성 환자는 뇌파를 컴퓨터에 무선으로 송신하는 전극이 달린 모자를 쓰고 3.5m 코스를 걷는데 성공했습니다. 컴퓨터는 수신한 환자의 뇌파를 읽고 환자의 명령을 파악할 수 있었습니다. 그리고 해석한 지시를 환자의 벨트에 부착한 컨트롤러에 전달하였습니다. 이를 통해 환자의 다리 신경을 건드려 실제 근육이 움직이도록 하였습니다.

이번 연구는 학술지 'Journal of Neuroengineering and Rehabilitation'에 보고되었습니다. 저자들은 시스템을 환자에게 연결하면 바로 작동하는 것이 아니라고 말합니다. 환자는 여러가지 다양한 훈련을 해야합니다. 명령이 제대로 수행되는지 보고 다시 조정할 수 있도록 적응하는 과정입니다. 시스템이 이해할 정도로 명확한 뇌파를 환자 자신이 보내야 합니다. 그래서 모자를 쓰고서 화면의 글자를 움직이는 훈련부터 시작합니다.

그리고나면 고정된 자세에서 다리를 움직이는 방법을 배웁니다. 이어서 바닥을 실제 걷도록 필요한 움직임을 훈련합니다. 오랫동안 걷지 못했기에 자신의 체중을 지탱할 수 있도록 근력 훈련도 필요했습니다. 연구팀에 따르면 환자가 보행을 하기 위해서 20회 훈련을 포함하여 19주의 작업이 필요했습니다. 최종적으로 환자는 시스템을 활용하여 보행할 수 있었습니다.

뇌파를 컴퓨터 시스템으로 다리에 보내어 근육을 움직이다

시스템은 어느 특정 다리를 들거나 끄는 행위와 같이 구체적인 신호를 읽지는 못합니다. '걸어가라'와 '걸어가지 마라'와 같은 단순한 신호로 구분할 수 있습니다. 즉 환자가 할 수 있는 동작은 아직 한정적입니다.

이번 실험으로 보행 기능을 잃은지 오래된 사람도 걷는데 필요한 뇌파를 잃어버리지 않았다는 것을 알 수 있었습니다. 연구팀에 따르면 이러한 사실을 증명한 것이 매우 중요하다고 합니다. 환자의 뇌가 여전히 명령을 내릴 수 있기에 개발하는 기술을 활용할 수 있으며 앞으로도 발전시킬 여지가 많습니다.

다음 과제는 균형을 잡고 움직임의 정확성을 높이는 것입니다. 이를 위해 여러가지 복잡한 신호를 컴퓨터가 혼동되지 않는 기술이 필요합니다. 뇌파 분석 시스템이 더 자연스럽고 다양한 움직임을 해석하는 방법을 찾도록 하는 연구가 필요합니다.

미래 컴퓨터 칩 - 실리콘 대신 검은 인(흑린)으로 반도체 제조

우리나라 연구팀이 검은 인(흑린, Black phosphorus)으로 트랜지스터를 만드는데 성공했습니다. 현재 사용되는 실리콘 칩보다 작으면서 효율적인 칩 제조가 가능할 것입니다.

성균관 대학교 연구팀은 최근 과학지 'Nature Communication'에 검은 인으로 만든 트랜지스터를 최초로 발표했습니다. 그래핀과 마찬가지로 이차원 구조의 재료입니다. 현재보다 더 작고 효율적인 부품 개발이 가능하여 전자공학 발전에 도움이 될 것으로 기대됩니다.

실리콘 대신 검은 인으로 반도체 제조

흑린 특성의 비밀은 이차원 구조에 있습니다. 기존의 실리콘은 전자기기 트랜지스터 제조에 사용되고 있습니다. 재료가 절연체와 반도체 중간의 특별한 성질을 가지기에 반도체에 사용될 수 있습니다. 반도체는 두 가지 유형이 존재합니다. n형과 p형으로 정의되며 다른 전기적 성질을 가집니다. 실리콘 재료는 n 혹은 p형의 성질을 갖기위해 도핑되어야 합니다. 결정구조 안에 물리적 성질을 변화시키는 불순물을 넣을 필요가 있습니다.

검은 인 칩은 n형이나 p형의 성질, 혹은 양쪽 성질을 모두 가질 수 있습니다. 흑린 층의 두께와 칩을 회로에 접촉시키기 위해서 사용되는 금속을 변화시키면 이러한 특성 조절이 가능하게 됩니다.

흑린을 반도체 재료로 미래 컴퓨터 칩 개발

다시 말해서 실리콘과 달리 흑린은 본질적으로 불순물 없이 특성 조절을 할 수 있기에 높은 성능을 가지는 전자 칩을 만드는 것이 가능합니다. 실리콘 칩과 비교하면 매우 작은 사이즈로 높은 효율성을 얻을 수 있습니다. 따라서 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.

스마트폰 성능은 계속 향상되고 있기에 더 높은 집적도의 반도체를 요구하고 있습니다. 실리콘 칩을 더 개선하기 위해 수많은 노력을 하고 있는데, 새로운 재료를 사용할 수 있다면 이러한 한계를 극복하는데 도움이 될 것입니다. 검은 인은 그러한 미래 컴퓨터 칩을 만드는데 필요한 유력한 재료 후보의 하나입니다.

스스로 전력을 공급하며 인간과 상호작용하는 자가동력 전자종이

다양한 연구를 통해 발전하면서 스마트 종이(smart paper)가 가능해지고 있습니다. 저가 인쇄공정을 활용하여 종이 표면에 무선 센서를 개발하려는 프로젝트가 있습니다. 또한 다른 다양한 종류의 디바이스를 구현한 바 있습니다. 배터리, 태양전지, RFID 태그, 트랜지스터 등이 그러한 예입니다. 이번에는 자가동력 전자종이에 대한 연구가 발표되었습니다. 스스로 전력을 공급하며 인간과 상호작용합니다.

그림) (a) 투명 도난방지 시스템, (b) 위조방지 시스템의 개략도.

자가동력의 사용자 인터랙티브(human-interactive) 투명 나노종이 시스템입니다. 학술지 ACS NANO에 "Self-Powered Human-Interactive Transparent Nanopaper Systems"라는 논문으로 발표되었습니다.

스스로 전력 공급, 인간과 상호작용, 자가동력 전자종이

개발된 나노종이 시스템은 정전기 유도 메커니즘과 유전물질을 기반으로 개발되었습니다. 스스로 동력 공급이 가능하므로 외부의 전력 없이 조작이 가능합니다. 일렉트릿 재료(electret material, 반영구적 분극의 유전체)를 사용하여 장시간 잔류 전하를 저장할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이미 MEMS와 마이크로폰에서 사용되고 있습니다. 하지만 플렉시블 응용을 위해 사용되지는 않았었습니다. 이를 극복하기 위해 최근에 개발된 것이 종이 발전기입니다.

이번에 연구팀이 개발한 종이 기반의 투명 플렉시블 발전기(TPFG: Transparent Paper-Based Flexible Generator)는 두 개의 투명 전극으로 구성되어 있습니다. 탄소나노튜브로 코팅된 두 장의 나노종이를 사용합니다. 한 장은 추가적으로 30µm의 폴리에틸렌 필름에 의해 쌓여 있는 투명하며 불소가 포함되지 않은 일렉트릿입니다. 두 장을 코팅된 방향을 마주보게 접촉시킵니다.

기기의 기본적 작동 메커니즘은 잔류 전하에 의한 정전기 유도 효과입니다. 두 성분 사이 공기층의 변동성이 전류 변화를 만드는데 중요합니다. TPFG가 평형상태에 있으면 어떤 자유전자도 외부 회로로 흐를 수 없습니다. 하지만 수직적인 압력이 TPFG에 가해지면, 공기층이 좁아지면서 더 많은 양전하가 탄소나노튜브 전극 하부에 유발됩니다. 결과적으로 평형상태가 깨지고 전류가 상부의 탄소나노튜브 전극에서 하부 CNT 전극으로 흐르게 됩니다.

전하는 새로운 평형상태에 도달할 때까지 바닥 전극에 축적됩니다. 평형이 되면 전류 흐름은 멈추게 됩니다. 압력이 해소되면 역방향으로 변화가 생깁니다. 공기층이 다시 증가하고 원래 상태에 도달할 때까지 전류는 반대방향으로 흐르게 됩니다. 이러한 결과를 바탕으로 연구팀은 도난방지와 위조방지 시스템을 개발하였습니다. 도난방지 시스템은 외부 디자인에 변화를 일으키지 않으면서 외부 압력을 민감하게 감지할 수 있습니다. 위조방지 시스템은 정보를 표시하는 투명 전자종이를 사용하여 구현됩니다.

손으로 쓰는 전자종이를 전기장과 자기장에 작동하는 입자로 제작

손으로 글씨를 직접 쓸 수 있는 새로운 전자종이에 대한 연구입니다. 동경대학 연구진은 미래의 화이트보드에 사용될 수 있는 재료에 대한 연구를 발표하였습니다. 커다란 디스플레이에 활동될 수 있는 저가의 electronic paper를 만드는 방법입니다. 전기력과 자기력에 동시에 반응하는 야누스적 특성을 가지는 입장에 대한 내용입니다. 논문은 Journal of Applied Physics에 게재되었습니다.

우리가 사용하는 기존 잉크와 종이는 여러모로 편리합니다. 읽기와 쓰기가 가능합니다. 하지만 개발되고 있는 전자종이(e-paper)는 일반적으로 쓰기 성능이 떨어집니다. 직접 필기할 수 있는 디스플레이로는 저가의 기능이 제한적인 장난감이나 고성능 터치스크린 e-reader와 스마트펜으로 용도가 한정적입니다.

이번 연구에서는 1970년대에 개발된 기술을 활용해서 대면적 활용이 가능한 디스플레이를 만들었습니다. 약 0.1mm 지름의 2가지 색을 가지는 마이크로입자로 만들어졌습니다. 입자의 한면에는 흑색으로 음전하를, 다른 반구에는 백색으로 양전하를 가집니다. 전극 사이에 입자가 놓여집니다. 전압 방향을 변화시켜 백색과 흑색을 바꿀 수 있습니다.

이른바 twisting ball이라는 오래된 기술입니다. 하지만 이번 연구에서는 기존의 전기장으로 제어하는 것에 자기장 제어를 하는 요소를 결합하였습니다. 마이크로입자들의 흑색 면은 음전하를 전하면서 동시에 화면에 쓸 수 있도록 자기 나노입자를 포함합니다.

디스플레이의 백색 표면을 자석으로 갖다대면, 입자를 뒤집어 흑색 면을 보여줄 수 있게 됩니다. 자석을 펜으로 활용하여 글자와 그림을 그릴 수 있습니다. 일반적으로 냉장고에 부착되어 사용되는 자석으로도 가능합니다. 또한 전압을 인가하면 전체 면적을 바로 지울 수 있습니다. 그리고 보통의 e-paper 처럼 전압이나 자기력이 없으면 쓰여진 이미지는 그대로 유지됩니다.

이번 연구는 기존의 종이를 대체할 수 있을지 모르겠습니다. 저급한 수준도 아니면, 그렇다고 필기가 안되는 보기만 하는 display도 아닙니다. 실제 종이에 가깝게 구현할 수 있으리라 예상하고 있습니다.