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Research Highlights
- 기계 이승철 교수팀, 물리식 접한 AI, 배터리 용량 예측 향상시킨다
- [POSTECH·한양대 공동연구팀, AI에 물리 지식 더해 배터리 용량 예측 성능 최대 20% 높여]
자가용과 버스, 택시에 이르기까지, 최근 도로에서는 전기자동차를 어렵지 않게 볼 수 있다. 전기자동차는 친환경적이면서 유지 비용이 저렴하다는 장점이 있지만, 배터리가 방전된다거나 수명이 다 되면 치명적인 사고가 일어날 수 있어 주의가 필요하다. 전기자동차에 주로 사용되는 리튬이온전지의 용량과 수명을 정확하게 예측하는 기술이 필요한 이유다.
기계공학과 이승철 교수·박사과정 김승욱 씨 연구팀은 한양대 오기용 교수와의 공동연구를 통해 리튬이온전지의 용량·수명을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. AI에 물리 지식을 더해 예측 성능을 획기적으로 높인 이 연구성과는 에너지 분야 국제 학술지 ‘어플라이드 에너지(Applied Energy)’에 최근 게재됐다.
배터리 용량을 예측하는 방법은 복잡한 배터리의 내부 구조를 단순화한 물리 기반 모델과 배터리의 전기적·기계적 응답을 활용한 AI 모델 두 가지로 나뉜다. 다만 기존의 AI 모델은 학습에 방대한 데이터가 필요한데다 학습하지 않은 데이터에 대해 예측 정확도가 매우 낮아 차세대 AI 기술의 등장이 절실했다.
연구팀은 적은 학습데이터로도 정확히 예측할 수 있도록, 기존과 차별화된 특징 인자 추출 기법과 물리 지식 기반 신경망을 융합했다. 그 결과, 다양한 용량과 수명 분포를 지닌 테스트용 배터리의 용량 예측 정확도를 최대 20% 향상시켰으며, 일관적인 결과를 확인해 신뢰성을 확보했다.
이번 결과는 다양한 산업에서 신뢰성이 높은 물리 지식 기반의 AI를 적용할 수 있는 토대가 될 것으로 기대된다.
이승철 교수는 “물리 지식을 활용해 데이터 기반 AI의 한계를 뛰어넘고, 차별화된 특징 인자 추출 기법의 개발로 빅데이터 구축의 어려움을 극복했다”고 말했다.
또, 한양대 오기용 교수는 “이 연구는 차세대 전기자동차 배터리의 잔여 수명 예측에 활용돼 전기자동...
2022-05-17
- IT융합‧기계 김철홍 교수팀, 인공지능 광음향기술로 고속·고해상도 혈관영상 찍는다.
- [韓‧美 공동연구팀 딥러닝 이용한 고속 국지화영상기법 개발]
[속도는 높이고 레이저 양은 줄어 환자 부담 낮추는 기술 “눈길”]
번개가 치면, 잠시 후 천둥소리가 들려온다. 번개가 지나간 주변 물질이 빛을 흡수하고, 이 빛이 열로 변하는 과정에서 물질이 팽창해 소리를 내기 때문이다. 바로 이것을 광음향 현상이라고 부르는데, 이 현상을 응용해 몸속을 찍는 광음향 영상기법은 조영제가 필요한 CT(컴퓨터 단층촬영)나 MRI(자기공명영상)을 대체할 신기술로 각광을 받아왔다. 그러나 이 기술은 촬영하는 깊이가 깊어질수록 해상도가 떨어진다는 단점도 동시에 제기되곤 했다.
조영제가 없이도 인체 내부를 촬영할 수 있는 광음향 영상기술은 영상 깊이와 무관하게 높은 해상도로 촬영하기 위해 같은 영역을 여러 번 촬영하는 ‘국지화(localization)’ 방법을 활용해왔다. 해상도는 높지만 촬영 횟수가 많은 만큼 속도는 상대적으로 떨어져 즉각적인 반응을 확인해야 하는 연구에 활용하기는 어려웠다.
IT융합‧기계공학과 김철홍 교수‧IT융합공학과 박사과정 김종범씨, 기계공학과 이승철 교수‧석사과정 김규원씨가 미국 CALTECH 리홍 왕(Lihong Wang) 교수팀과 함께 바로 이 기술을 딥러닝을 활용해 영상 속도는 높이고, 생체에 쏘이는 레이저를 줄여 느린 속도, 낮은 해상도와 생체 부담이라는 단점을 일거에 해소하는 데 성공했다.
광학분야 권위지 중 하나인 ‘빛: 과학과 응용(Light: Science&Applications)’지를 통해 발표된 이 성과는 국지화 광음향 영상기법에 인공지능 분야를 접목해 학계의 비상한 관심을 끌고 있다.
연구팀은 딥러닝 기술을 이용해 이 방법에 사용되는 영상 숫자를 10배 이상 줄이면서 속도를 무려 12배까지 높이는 데 성공했다. 국지화 광음향 현미경은 30초가 걸리던 것이 고작 2.5초, 단층촬영은 30분에서 2.5분이 걸리는 것이다.
또, 이번 기술 개발로 그간 속도와 공간 해상도 모두 중요했던 약물의...
2022-05-16
- 기계·화공 노준석 교수팀, 사람도 ‘피카츄’처럼 전기 만들 수 있을까?
- [노준석 교수팀, 메타물질로 압전 에너지 수확 효율 높이는 방법 소개]
[“진동·소리로 전기 생성 가능성 有…향후 웨어러블 기기 적용 기대”]
피카츄는 잠을 자면 양쪽 뺨에 전기가 생겨난다. 머지않아 우리도 피카츄처럼 특정 행동으로 전기를 만들어낼 수 있을지 모른다. 우리 곁에 진동이나 소리 형태로 존재하는 파동 에너지는 마찰이나 열에 의해 쉽게 사라지는데, 이 에너지를 모아 전기 에너지로 바꾸는 ‘압전 에너지 수확’ 기술이 활발히 연구되고 있기 때문이다. 이 기술이 상용화되면 팔을 휘두르거나 걷기만 해도 충전이 돼 배터리 충전이나 교체 없이도 웨어러블 기기 등을 사용할 수 있다.
기계공학과·화학공학과 노준석 교수·기계공학과 통합과정 이건·이동우 씨 연구팀은 성균관대 신소재공학과 김미소 교수와 함께 압전 에너지 수확의 효율을 높이는 방법론을 정리해, 물리 분야 국제 학술지 ‘커뮤니케이션즈 피직스(Communications Physics)’에 최근 발표했다.
압전 에너지 수확은 이전부터 활발하게 연구돼왔지만, 얻을 수 있는 전기 에너지의 양이 적어 실생활에 적용하기 어렵다는 한계가 있었다. 효율이 높은 전기 에너지를 얻기 위해선 파동 에너지를 구조물의 특정 부분에 모을 방법이 필요했다.
연구팀은 메타물질(metamaterial)과 음향양자결정(phononic crystal)을 이용해 이를 실현할 방법을 비교·정리했다. 두 물질은 인공적으로 설계된 단위 원자가 주기적으로 배열됨으로써 자연계에 존재하지 않던 기이한 특성을 보이는 물질이다. 물질이 가지는 주기성과 외부에서 가해지는 파장을 적절히 조절하면 파동 에너지를 한 곳에 모을 수 있다.
노준석 교수는 “이번 연구는 압전 에너지 수확을 연구하는 데 필요한 물리적 성질을 이해하기 위한 이정표가 될 것”이라며 “압전 에너지가 친환경·신재생에너지 자원으로서 스마트 센서, 저전력 무선 통신, 사물 인터넷 등 일상생활에서 광범위하게 적용되길 기대한다”고 말했다.
한편, 이 연구는 과...
2022-05-11
- 환경 감종훈 교수팀, 덥고 습한 ‘겨울’, 범인은 바로 너(?)
- [감종훈 교수팀, 2019~2020년 러시아 서북 지역의 덥고 습한 겨울 원인 밝혀]
[“기후 모델 미래 전망 데이터 분석 결과, 인류 활동에 따른 지구 온난화가 원인“]
찌는 듯한 더위의 여름엔 찬 바람이 쌩쌩 부는 겨울이 그리워진다. 강한 추위와 더위 모두 우리를 고통스럽게 하지만, 겨울 날씨가 습하고 따뜻하더라도 또 다른 문제가 생긴다. 가령 2019년과 2020년 러시아 서북 지역에서는 1902년 이후로 가장 덥고 습한 겨울 날씨가 나타났다. 이 때문에 영구동토층*1이 녹아 이듬해 봄철 홍수와 산사태 위험성이 높아졌을 뿐만 아니라, 눈과 얼음이 빨리 녹으며 사용할 수 있는 수자원이 줄어 여름철 가뭄 위험성까지 증가했다. 이처럼 연쇄적으로 자연재해 가능성을 높이는 ‘이상한’ 겨울 날씨가 나타난 원인은 무엇일까?
환경공학부 감종훈 교수팀은 2019년과 2020년 러시아 서북 지역에서 덥고 습한 겨울이 나타난 원인으로 ‘인류’를 지목했다. 이는 기후 모델 미래 전망 데이터(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6, CMIP6)를 이용해 분석한 것으로, 자연적인 변동성 중 하나인 북대서양 진동(North Atlantic Oscillation, NAO)보다 인류의 영향력이 더 크다는 사실을 밝힌 결과다.
북대서양 진동은 아이슬란드(Iceland) 저기압과 아조레스(Azores) 고기압 사이 해면 기압의 차이가 시소처럼 변동하는 현상으로, 북대서양의 대표적인 기상 현상 중 하나다. 이 진동의 변화로 인해 특정 지역에서 더운 겨울이 발생할 수 있다고 알려졌으나, 왜 겨울에 덥고 습한 날씨가 동시에 나타나는지는 밝혀지지 않았다.
분석 결과, 해당 시기에 북대서양 진동이 강하게 나타났지만, 인류의 활동으로 온실가스가 늘어나지 않았다면 덥고 습한 날씨가 발생할 가능성이 극히 희박했던 것으로 조사됐다. 러시아 서북 지역에서 더운 겨울이 발생할 확률은 인류 활동에 의해 약 5배 높아졌고, 습한 겨울이 발생...
2022-05-09
- 기계·화공 노준석 교수팀, ‘더 세게, 더 멀리’ 스핀하는 적외선 찾았다
- [노준석 교수팀, 근적외선 영역에서 최고 효율의 광스핀홀 효과 구현]
[“빛 이동량은 파장 10배, 효율은 70%…고효율 초소형 광학 소자에 적용 기대”]
국내 연구진이 ‘더 세고, 더 멀리’ 스핀하는 적외선을 찾아냈다. 근적외선 영역에서 최고 효율의 광스핀홀 효과를 구현한 것인데, 광스핀홀 효과란 빛이 굴절할 때 입사 평면에 수직인 방향으로 빛이 이동하는 현상을 말한다. 경계면에 대한 정보를 담고 있어 정밀 측정의 기반 기술로 각광을 받고 있다.
기계공학과·화학공학과 노준석 교수·기계공학과 김민경 박사·통합과정 양영환 씨 연구팀은 연세대 미래캠퍼스 의공학부 이다솔 교수와 함께 근적외선 영역대에서 효율이 높은 광스핀홀 효과를 처음으로 구현, 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)’에 최근 발표했다.
빛이 경계면에서 투과하거나 반사하면 두 갈래로 갈라지는데, 광스핀홀 효과를 증가시키고자 할수록 투과하거나 반사하는 빛의 세기가 약해지며 효율이 낮아졌다.
효율을 높이고자 하는 연구가 진행된 바 있으나 3차원의 복잡한 형상이 필요한 데다가 이를 제작할 수 있는 공정이 없었다. 작동 영역도 파장이 비교적 긴 마이크로웨이브 영역으로 한정돼 있었다.
연구팀은 빛의 경로를 자유자재로 바꿀 수 있는 메타표면으로 파장이 800나노미터(nm, 1nm=10억분의 1m)인 근적외선 영역에서 광스핀홀 효과를 구현했다. 수소화된 비정질 저손실 실리콘 재료로 만들어진 이 메타표면은 단층 구조로 크기가 작지만, 빛의 큰 변화를 유도한다.
그 결과, 빛의 이동량이 파장의 10배를 넘으면서도 효율이 70% 이상에 달하는 광스핀홀 효과를 확인했다. 앞서 노준석 교수가 2013년 최상위 국제학술지 ‘사이언스(Science)’에 발표했던 광스핀홀 효과의 효율이 1%였던 것에 비해 70배가 높아진 결과다.
고효율 광스핀홀 효과에 관한 기존 연구보다 작동 파장대를 1만분의 1 크기로 줄임으로써 초소형 광학 소자로 적용할 ...
2022-05-04
