산업이 고도화, 다원화, 세계화되고 있는 현대사회는 다기능성, 고물성, 극한 내구성을 가지며 환경 친화적이면서 에너지 효율을 극대화시킬 수 있는 다기능 소재의 개발을 요구하고 있다. 이러한 시점에서 다양한 물성을 동시에 발현이 가능한 코팅 소재는 향후 미래에 중요한 원천소재로서 주목되고 있다. 특히, 환경에 의해 쉽게 물성 및 구조의 변화가 쉬운 종래의 코팅소재와는 달리, 다양한 외부환경에서도 미세 구조 및 물성을 안정적으로 유지할 수 있는 신개념의 코팅 소재의 개발이 절실히 요구되고 있다. 이를 위해서는 코팅소재의 다 성분화가 필수적이다. 최근의 코팅 기술은 2가지 이상의 물성, 특히 서로 상반되는 물성을 동시에 구현할 수 있는 소재의 개발을 요구하고 있다. 이러한 물성의 구현을 위하여 더 많은 성분으로 구성되며 더욱 복잡한 조직으로 구성된 코팅층에 대한 개발이 필요하다. 본 연구에서 목표로 하는 신 개념의 원천소재기술은 4 성분계 이상의 원료 물질을 단일 타겟으로 제조하여, 단순한 코팅공정으로서 단일 코팅층 내에 다양한 성분상이 10 nm 미만 크기의 나노 결정립/나노 비정질로 구성된 나노 복합 구조로 형성되도록 하는 기술을 개발하고자 하는 것이다. 이는 복합기능 3 이상의 다기능성 부여는 물론, 그림 1에 명시되어 있는 극한 기능성(광대역 윤활성, 전자 이동 제어에 의한 온도 저항 계수 및 전기 저항 조절, 고온 열적 안정성, 내산화성, 고열전도율, 초저마찰/내구성/초고경도성 등)이 구현되도록 하는 소재 개발과 원하는 물성을 구현할 수 있는 나노 복합 코팅층의 형성 공정으로 구성된다. 다성분계 모물질의 개발이 중요한 이유는 다수의 성분 원소를 합금 상태로 형성시킴으로서, 단일 소스에 의해 다양한 원소를 동시에 스퍼터링 및 증착이 가능하도록 할 수 있다는 장점을 가지기 때문이다. 특히, 타겟의 미세구조를 나노구조화 하는것을 통해, 스퍼터링 yield의 차이가 큰 원소일지라도 균일하게 증착시킬 수 있는 방법을 제시하고자한다. 이러한 연구는 다수의 성분 타겟을 사용함으로서 장비의 복잡성, 코팅의 재현성, 대형화 등의 문제점을 본질적으로 갖고 있는 기존 PVD 공정의 문제점을 해결하기 위한 최적의 대안이라할 수 있다. 본 발표에서는 3가지 이상의 다기능성 구현을 위한 가장 중요한 원천기술이라 할 수 있는 다성분계 타겟 모물질 제조 기술에 대해 소개하고자 한다.
석면은 내화성, 전기에 대한 절연성 및 화학약품에 대한 저항성이 강하여 산업 전반에 걸쳐 다양한 용도로 우리의 생활 주변에서 흔히 사용되어 왔다. 그러나 석면은 석면섬유형태에 따라 독성을 보여주고 있다. 본 논문은 석면 폐기물의 처리 기술과 환경오염 문제해결을 위한 기술동향 정보를 제공할 목적으로 KISTI에서 운영하는 특허 검색시스템을 사용하여 DWPI Database에서 석면 폐기물 처리기술을 검색 및 분석을 하였다. 그 결과, 석면 폐기물 처리에 관련 특허 분석 대상은 267건 검색되었다. 이들 중 고형 폐기물 처리(B09B)분야에서 86건(32.5%), 분리(B01D)분야에서 44건(16.6%) 및 석회, 마그네시아, 슬래그, 시멘트 및 그 조성물(C04B)분야에서 27건(10.2%)을 보여 주었다.
탄소나노튜브(CNT)는 우수한 기계적, 화학적, 전기적 특성으로 인해 다양한 분야에서 차세대 응용재료로서 각광을 받고 있다. 다양한 CNT의 합성방법 중 CNT 구조제어가 가장 용이한 방법으로는 열화학증기증착법(TCVD)와 플라즈마지원(PE) CVD법이 있으며, 대량합성을 위해서는 TCVD가 보다 일반적으로 이용되어지고 있다. 일반적으로 CNT를 합성하기 위해서는 전이금속의 촉매가 필요하며 촉매의 활성화 및 탄소를 포함하는 원료가스의 분해를 위하여 고온공정이 요구된다. 그러나 향후 산업적 응용을 고려한다면 저온합성법의 개발은 시급하게 해결해야 할 과제로 인식되고 있다. 또한 기판 위에 CNT를 합성하는 경우 촉매와 기판재료 사이의 합금화를 방지하기 위하여 산화막층을 삽입하게 되는데, 이는 CNT의 높은 전도성을 이용하고자 할 경우 저해요소로 작용하게 된다. 따라서 CNT를 완충층의 도움 없이 금속기판 위에 직접 성장시키는 기술 역시 향후 CNT응용에 있어서 중요한 과제라 할 수 있다. 상기와 같은 배경으로 본 연구에서는 금속기판 위 CNT의 저온성장을 목적으로 연구를 진행하였다. CNT 합성기판으로는 SUS316L 및 Inconel과 같은 촉매금속을 자체 함유한 금속기판을 선정하였고, 플라즈마 전처리를 통한 기판표면 제어를 통하여 CNT의 저온성장을 도모하였다. 직류전원의 아르곤 플라즈마를 이용하여 금속기판을 처리하였을 때 기판온도 및 플라즈마 파워가 증가함에 따라 기판의 표면조도가 증가하는 것을 AFM분석을 통해 확인할 수 있었다. 아세틸렌 가스를 원료가스로 이용한 TCVD합성에 있어서는 플라즈마 처리한 기판이 무처리 기판보다 동일 합성온도에서 더 두꺼운 CNT박막을 형성하였고, 합성온도는 $400^{\circ}C$ 부근까지 내릴 수 있었다. 이는 플라즈마 처리로 증가된 기판의 표면조도가 저온에서 CNT의 핵생성에 유리하게 작용했음을 추측하게 한다.
그래핀(Graphene)은 한 겹(layer)의 2차원 판상 구조에 탄소원자들이 육각형의 기본 형태로 배열되어 있는 나노재료로서, 우수한 역학적 강도와 화학적, 열적 안정성 및 흥미로운 전기 전자적 성질을 가지고 있는 것으로 알려져 있다. 최근, 이러한 특징적이고도 우수한 물성으로 인하여 기초물성 연구에서부터 차세대 응용까지 고려한 각종 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 일반적으로 그래핀을 얻는 방법에는 물리 화학적 박리, 열화학증기증착법(TCVD), 탄화규소의 흑연화, 흑연산화물의 환원 등의 방법들이 알려져 있다. 그 중 TCVD법이 두께의 균일성이 높은 그래핀을 합성하는데 가장 적절한 것으로 알려져 있다. 그러나 TCVD법은 탄소를 포함하는 원료가스를 분해하기 위하여 고온의 공정을 필요로 하게 되지만, 향후 산업적 응용을 고려한다면 대면적 그래핀의 저온합성법 개발은 풀어야 할 시급한 과제로 인식되고 있다. 현재는 메탄을 원료가스로 사용하여 $900^{\circ}C$ 이상에서 그래핀을 합성하는 추세이고, 최근 아세틸렌등의 활성원료가스를 이용하여 $900^{\circ}C$ 이하에서 저온 합성한 연구결과들도 속속 보고되고 있다. 본 연구에서는 고주파 플라즈마를 이용하여 비교적 저온에서 탄소원료가스를 효율적으로 분해하고, 확산플라즈마 영역에 TCVD 챔버를 결합한 하이브리드 화학증기증착법을 이용하여 그래핀의 저온합성을 도모하였다. 원료가스로는 메탄을 사용하였고, 기판으로는 전자빔증착법으로 증착한 니켈 박막 및 구리포일을 사용하였다. 실험결과, 그래핀은 $600^{\circ}C$ 부근의 저온에서도 수 층으로 이루어진 그래핀이 합성된 것을 확인하였다. 합성한 그래핀은 분석의 용이함 및 향후 다양한 응용을 위하여 실리콘산화막 및 투명고분자 기판 위에 전사(transfer)하였다. 합성된 그래핀의 구조평가를 위해서는 광학현미경과 Raman분광기를 주로 사용하였으며, 원자힘현미경(AFM), 주사전자현미경(SEM), 투과전자현미경(TEM) 등도 이용하였다.
4차 산업의 혁명과 관련하여 드론을 활용한 스마트 농업 시스템 구축이 요구된다. 농민의 방제 작업을 지원하고 효율을 높여주므로 농업의 고령화를 해결하는 역할로 급부상하고 있다. 그러나 운용적인 측면에서 드론의 효율성이 떨어지고 드론 활용에 대한 운영자와 소비자의 인식차이로 인하여 필요성이 감소되고 있다. 특히, 운영 기준 및 살포 효과에 대한 정확한 기준이 없어 소비자 측면에서 신뢰도가 감소하는 부분으로 작용하였다. 결국 드론 활용에 대한 분석의 연구가 희박하고 드론 방제사의 조종 실력에 따라 방제 효율의 편차가 크게 발생하여 방제 분야에서 드론의 보급을 저해하는 요소로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 기존에 운영되고 있는 드론 방제사의 운영 시스템을 확인하고 이를 보완하기 위해 시중에 판매되고 있는 방제 드론을 대상으로 실험을 실시하였고, 스마트운영모드를 기준으로 기체의 특성을 정확하게 파악하여 작업 일정 및 약량을 산출하기 위한 기초연구를 통해 소비자 요구에 맞는 농업용 방제 드론 운영시스템 구축을 위한 기초연구를 제안한다.
오늘날 인공지능과 같은 4차 산업혁명의 발달로 인하여 군 조직의 보안위협이 증대되고 있다. 이렇게 변화하거나 새롭게 등장하는 보안환경 속에서 발생하는 영향요인들이 보안 스트레스와 보안준수행동에 미치는 영향을 연구함으로써 군사보안을 준수하는데 기여될 수 있는 연구가 필요하다. 기존 선행연구에서 보안 스트레스를 유발하는 환경적인 영향요인 중 업무 과중, 업무 복잡성, 업무 불확실성, 업무 갈등을 추출하였다. 이러한 영향요인이 보안 스트레스에 어떠한 영향을 미치는지와 보안 스트레스의 매개역할 여부를 실증적으로 분석하였다. 분석결과, 업무 과중이 보안 스트레스에 통계적으로 유의미하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보안 스트레스는 업무 과중과 보안준수행동간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 이는 군 조직에서 과중한 보안업무로 인하여 보안 스트레스가 발생하고, 결국은 보안준수행동이 낮아지는 결과를 초래한다. 따라서 이런 상황을 관리하는 보안정책이 우선 추진되어야 할 것이다.
사물인터넷의 활용은 4차산업혁명 시대의 핵심으로 다양한 데이터와 서비스를 축적, 융합, 분석하여 재활용하는 기본이 된다. 4차 산업혁명의 발전 속도와 사업 전환의 패러다임이 급격히 변화하고 예측하기 힘든 상황에서 사물인터넷을 연계하고 관리할 수 있는 시스템과 프레임워크가 요구된다. 본 논문에서는 국내 오픈소스이며 서비스인 OKMindmap에 사물인터넷을 접합하고 Node-RED 서비스를 연계하여 사물인터넷 관리시스템으로 개발하였다. 개발된 시스템은 OKMindmap의 장점과 프로세스적 프로그래밍이 가능한 Node-RED의 장점이 결합되어 쉽게 설치할 수 있으며 웹 브라우저 기반으로 사물인터넷을 연결하고 다양한 데이터 및 서비스 변환 및 연계를 할 수 있다. 라스베리파이에 카메라 모듈, 온습도 센서 모듈, 전동기 제어 모듈을 개발하여 기본적인 기능을 구현하였으며, 점차 아두이노와 SOC 등의 사용으로 연계 소자들을 확산해 나아갈 계획이다.
최근 4차 산업혁명으로 인하여, 고객 제품형 제품 설계 및 새로운 서비스 개발을 위하여 IoT 기술이 주목받고 있다. 최근 적층제조 기술은 IoT 센서를 직접 제작하거나, 센서를 포함한 기기를 만드는 분야에 다양하게 활용되고 있다. IoT 기기를 적층제조를 활용하여 제작시, 적층제조 고유의 설계 장점을 활용하기 위해 다양한 부품들을 병합하는 설계 방법론이 큰 관심을 받고 있다. 부품병합을 통해 조립 공정을 단축하고, 부품 경량화 등의 장점을 이룰 수 있기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 적층제조를 활용한 부품병합을 지원하기 위한 설계 방법론을 개발하였다. 이를 통해 제품의 기능 및 제품 내 부품의 기능과 물리적 연결성을 분석한 제품 아키텍쳐를 생성하고, 인접한 기능들 및 부품을 Girvan Newman 알고리즘을 활용하여, 최종 부품병합 후보군을 선정하도록 지원한다. 제안한 설계 방법론을 검증하고자 사례연구를 통해 적층제조로 출력된 전기 자전거의 부품병합과정을 분석하였다.
최근 조명 산업이 중요한 분야로 인식되면서 PQR (Photonic Quantum Ring) 소자는 LED(Light Emitting Diode)를 대체할 수 있는 차세대 광원이 될 전망이다. 본 연구에서는 기존 연구와 유사한 결과를 검증하고, 소자의 광특성을 분석하기 위해 광섬유가 연결된 스테이지에 x, y, z 좌표를 입력하면 자동으로 이동하며, 또한, 소자에 광섬유를 근접시키는 NSOM (Near field scanning optical microscopy) 장치를 추가한 측정 시스템을 이용하여 소자의 광특성 실험과 공진 및 어레이 소자의 광특성 시뮬레이션을 통해 조명용 소자로 가능성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 메사와 홀 형태가 동시에 존재하는 메사 직경 40㎛, 홀 직경 3㎛의 소자를 제작하여 소자의 근접장으로 PQR 소자는 ㎂에서 동작하며, 메사와 홀 소자는 서로 독립적으로 구동됨을 관찰하였다. 위치에 따른 소자의 광파장 스펙트럼을 측정하여 메사와 홀 소자에 의한 커플링 현상을 처음으로 확인하였다.
4차 산업혁명을 주도하는 기술 중 가장 핵심적인 기술로 꼽히고 있는 인공지능은 다양한 분야에 접목되면서 우리 사회 전반에 걸쳐 패러다임의 전환을 가져오고 있다. 바이오 분야 역시 예외는 아니어서 컴퓨터, 전기·전자, 기계 등 타 학문과 융합되면서 방대한 데이터 기반의 AI 기술을 도입하고 있다. 신약개발에서 AI 기술 도입은 신약개발의 효율성을 개선하고 효능 및 품질 향상을 가져올 수 있다. 신약개발은 다학제 분야가 접목된 융합 분야이고 개발 과정 단계별로 결과의 불확실성이 존재하고 있어 실용적 수준의 신약 개발을 위해서는 화학, 생물학, 독성학, 약동학 등 전문지식의 융합을 기반으로 하는 AI 기술 개발이 필요하다. 신약개발은 크게 주어진 질병에 대한 타겟 물질 발굴 및 검증, 히트 및 선도물질 발굴, 도출된 화합물에 대한 합성 가능성 및 효능 등에 대한 평가(Scoring)를 거쳐 최적의 신약 후보 물질을 발굴하고 마지막으로 전임상과 임상 과정의 단계를 거친다. 이때 AI 기술은 모든 단계에서 적용될 수 있고 단계마다 특화되어 적용될 수 있다. 본 논문에서는 신약개발을 위해 적용되고 있는 AI 기술 현황과 현재 기술의 한계를 살펴보고 향후 신약개발에서 AI 기술의 발전 방향을 고찰해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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