최신 전자기기들은 단일 전원 전압만을 요구하지 않는다. 20개 이상의 전압을 요구하는 예도 드물지 않다. 전압을 분리하면 상호 간섭을 방지하고, 다양한 시점에 다양한 부하들로 에너지를 공급할 수 있다는 장점이 있다. 각각의 전압이 원하는 시점에 원하는 값에 도달하게 하기 위해서는 신뢰할 수 있는 파워업 시퀀스가 필요하다. 또한, 셧다운 시 특정한 파워다운 시퀀스가 필요할 수도 있다.
한국화학연구원이 나노 물질에 작은 빛 에너지를 쏘여주면 물질 내에서 빛의 연쇄 증폭 반응이 일어나 더 큰 빛 에너지를 대량 방출하는 광사태 현상과 이를 일으키는 나노입자(ANP)를 발견했다. ANP는 차세대 바이오 의료 기술, IoT 기술, 신재생 에너지 기술 등에 활용 가능성이 크다.
ESS는 수많은 배터리와 커넥터 등의 결합이다. 따라서 하나의 배터리에서 작은 불꽃인 미세 아크가 발생하면 다른 배터리로 옮겨붙어 대형화재가 발생하기 쉽다. 이를 예방하기 위해서는 일차적으로 미세 아크 발생 자체를 줄여야 하고, 이차적으론 미세 아크를 조기에 발견해 화재로 이어지는 것을 예방하는 시스템을 마련해야 한다.
재충전 가능한 배터리로 구동하는 디바이스 등이 활발히 판매 중이다. 날로 향상하는 디바이스 성능을 뒷받침하기 위해서는 충전의 전력 밀도와 효율을 높여야 한다. USB-PD는 간편하고 빠른 충전 기술로서, 충전기와 케이블을 최소화하고 충전 속도를 높인다. 이를 활용하려면 여러 토폴로지와 전력 기술을 사용할 수 있어야 한다.
스마트폰 카메라는 이미지 왜곡을 줄이기 위해 8~9개의 굴절렌즈로 이루어진 복합 렌즈를 사용하는데, 복합 렌즈의 두께를 줄이기 어려워 스마트폰 후면에 카메라가 튀어나오는 문제가 발생한다. 포스텍 노준석 교수 연구팀은 고려대 이헌 교수 연구팀, 삼성전자 종합기술원 이미징 디바이스랩 한승훈 마스터팀과 함께 기존 굴절렌즈의 성능을 유지하되 두께는 10,000배 얇은 적외선 초박막 메타렌즈와 이를 대량생산하는 기술을 개발했다.
KAIST 이상엽 특훈교수와 UCSD 버나드 팔슨 교수 공동연구팀이 AI를 이용해 유전자의 유전 정보 복사 과정를 조절하는 전사인자를 예측하는 딥티팩터 시스템을 개발했다. 딥티팩터는 단백질 서열로부터 전사인자를 예측하기 위해 세 개의 병렬적인 CNN을 이용한다. 연구팀은 딥티팩터로 대장균의 전사인자 332개를 예측했으며, 그중 3개의 전사인자의 게놈 전체 결합 위치를 확인하여 성능을 검증했다.
기계 장비를 사용하는 모든 분야에서 가동 중단의 위험성을 최소화하기 위해 예방 정비가 갈수록 중요하게 여겨지고 있다. 이는 기계 장비의 진동 패턴 감지와 분석으로 이뤄진다. MEMS 센서는 압전 센서보다 분해능이 높으며, 드리프트와 감도 특성이 뛰어나다. SNR 또한 우수하며 DC에 가까운 수준의 저주파 진동도 감지할 수 있다.
ETRI가 전자파가 인체에 미치는 영향 및 보호 대책 연구의 일환으로 인체모델과 영장류 모델을 개발해 데이터 댐에 공개했다. 이번에 공개되는 데이터는 전자파 관련 연구는 물론, 방사능과 같은 타 분야의 가상 생체실험 등에도 사용될 수 있다. 인체를 대상으로 수행하는 임상 연구의 어려움과 한계를 다소 해소할 수 있을 것으로 보인다.
리튬이온 배터리는 현존하는 에너지 저장 시스템 중 가장 높은 점유율을 보유하고 있다. 반면 낮은 이온 전도도, 느린 반응속도, 낮은 출력 밀도, 긴 충전 시간, 큰 부피 등의 문제점 때문에 최근 고성능 전극재 및 차세대 에너지 저장 소자 연구가 진행되고 있다. 이에 KAIST 신소재공학과 강정구 교수 연구팀은 수 초에서 수 분만에 급속충전이 가능한 하이브리드 리튬이온 전지를 개발했다.
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