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가짜 분유는 이제 스마트폰으로 손쉽게 찾아낸다
가짜 분유 파문은 현재까지도 지속적으로 발생하고 있으며 수만 명의 영유아의 생명을 위협하는 심각한 전세계적 문제다. 하지만 이러한 가짜 분유의 진위 여부를 쉽게 확인하는 것은 거의 불가능에 가깝다. 공동연구진은 스마트폰을 활용해 위조 분유를 빠르고 정확하게 탐지하는 시스템을 개발해서 화제가 되고 있다.
우리 대학 전산학부 한준 교수 연구팀이 연세대, POSTECH, 싱가포르국립대와 공동연구를 통해서 스마트폰을 이용한 가짜 분유 탐지 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
한준 교수 연구팀은 스마트폰에 탑재된 일반 카메라만을 사용해 위조 분말을 탐지하는 ‘파우듀(PowDew)’ 시스템을 개발했다. 연구팀이 최초 개발한 이 시스템은 분말 식품의 성분 및 제조 과정 등에 따라 결정되는 고유한 물리적 성질(습윤성 및 다공성 등)과 액체류와의 상호작용을 이용했다.
이 시스템을 활용하면 소비자가 본인의 스마트폰 카메라로 분유 가루 위에 떨어진 물방울의 움직임을 관측해 손쉽게 분유의 진위를 확인할 수 있다고 전했다. 또한 연구팀은 실험을 통해 6개의 서로 다른 분유 브랜드에 대해 최대 96.1%의 높은 정확도로 위조 분유를 탐지할 수 있음을 확인했다.
나아가 이 기술의 응용 분야는 향후 분유 뿐만 아니라 다양한 식품 및 의약품군으로 확장될 수 있을 것으로 기대된다. 소비자뿐만 아니라 유통사 및 정부 기관의 손쉬운 진위 확인도 가능하게 하여 효율적이고 안전한 제품 유통을 가능하게 할 수 있다.
한준 교수는 “이 기술이 소비자들이 쉽게 사용할 수 있는 검사 도구가 되어 시장에 유통되는 위조 분말 식품을 줄이는 데 크게 기여할 것”이라며 “다양한 분야로의 확장을 통해 위조 제품 문제 해결에 앞장서겠다”고 말했다.
연구팀은 해당 연구의 중요성과 혁신성을 인정받아 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 국제 학술대회인 ‘ACM 모비시스(ACM MobiSys)’에서 2024 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
(논문명: PowDew: Detecting Counterfeit Powdered Food Products using a Commodity Smartphone)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.08.02 조회수 2893 -
스마트폰 위 인공지능(AI) 연합학습 속도 4.5배 획기적 향상기법 개발
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 국제공동연구를 통해 다수의 모바일 기기 위에서 인공지능(AI) 모델을 학습할 수 있는 연합학습 기술의 학습 속도를 4.5배 가속할 수 있는 방법론을 개발했다고 2일 밝혔다.
이성주 교수 연구팀은 지난 6/27~7/1에 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 제20회 모바일 시스템, 어플리케이션, 및 서비스 국제학술대회(MobiSys, International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services)에서 연합학습(Federated Learning)의 학습 속도 향상(4.5배 가속)을 위한 데이터 샘플 최적 선택 및 데드라인 조절 방법론을 발표했다. 이 학회는 2003년에 시작됐으며 모바일 시스템, 소프트웨어, 어플리케이션, 서비스를 위한 최신 연구를 소개하는 데 초점을 맞추고 있으며, 모바일 컴퓨팅 및 시스템 분야의 최우수 학회 중 하나로 오랫동안 주목받고 있다.
이번 논문(FedBalancer: Data and Pace Control for Efficient Federated Learning on Heterogeneous Clients)은 KAIST 전산학부 신재민 박사과정이 제1 저자로 참여했으며, 중국 칭화대학과의 국제협력으로 이루어진 성과다 (칭화대학교 위안춘 리(Yuanchun Li) 교수, 윤신 리우(Yunxin Liu) 교수 참여).
최근 구글에 의해 제안된 연합학습은 새로운 기계학습 기술로, 개인정보의 유출 없이 방대한 사용자 기기 위 데이터를 활용할 수 있게 하여 의료 인공지능 기술 등 새로운 인공지능 서비스를 개발할 수 있게 해 각광받고 있다. 연합학습은 구글을 비롯해 애플, 타오바오 등 세계적 빅테크 기업들이 널리 도입하고 있으나, 실제로는 인공지능 모델 학습이 사용자의 스마트폰 위에서 이뤄져, 기기에 과부하를 일으켜 배터리 소모, 성능 저하 등이 발생할 수 있는 우려를 안고 있다.
이성주 교수 연구팀은 연합학습에 참여하는 사용자 기기 위 데이터 샘플 각각의 학습 기여도 측정을 기반으로 최적의 샘플을 선택함으로써 연합학습 속도 향상을 달성했다. 또한, 샘플 선택으로 줄어든 학습 시간에 대응해, 연합학습 라운드의 데드라인 또한 최적으로 조절하는 기법을 제안해 모델 정확도의 저하 없이 학습 속도를 무려 4.5배 높였다. 이러한 방법론의 적용을 통해 연합학습으로 인한 사용자 스마트폰 과부하 문제를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.
이성주 교수는 "연합학습은 많은 세계적 기업들이 사용하는 중요한 기술이다ˮ며 "이번 연구 결과는 연합학습의 학습 속도를 향상하고 활용도를 높여 의미가 있으며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 모바일 센서 데이터 등 다양한 응용에서 모두 좋은 성능을 보여, 빠른 파급효과를 기대한다ˮ라고 소감을 밝혔다.
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.02 조회수 8216 -
정송 교수 연구팀, 아시아대학 최초 ACM MobiSys 2021 Best Paper Award 수상
우리 대학 AI대학원과 전기및전자공학부 소속 정송 교수 연구실의 김세연 박사과정생과 이경한 박사졸업생 (현 서울대 전기정보공학부 부교수)이 지난 주 COVID-19으로 인해 온라인으로 개최된 2021년도 ACM MobiSys 학회(https://www.sigmobile.org/mobisys/2021/)에서 Best Paper Award를 수상했다.
ACM MobiSys는 모바일시스템 분야의 최고 학회로서 올해 총 266편의 논문이 제출되어 36개의 논문이 억셉트되었으며 (논문게재율: 21.6%) 이번 정송 교수 연구팀의 Best Paper Award 수상은 19년의 MobiSys 역사상 첫 아시아권 대학의 수상이다. (제1저자 소속 대학 기준)
- 논문명: zTT: Learning-based DVFS with Zero Thermal Throttling for Mobile Devices
(모바일 기기의 열쓰로틀링 방지를 위한 강화 학습 기반의 동적 주파수 할당 기술)
- 논문 저자: 김세연 (KAIST), 빈경민 (서울대), 하상태 (U. of Colorado at Boulder), 이경한 (서울대), 정송 (KAIST)
- 논문 내용:
동적 전압/주파수 할당 기술(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)은 운영 체제(OS) 단에서 프로세서 성능을 보장하는 동시에 에너지 소모를 줄이기 위해 동적으로 프로세서의 전압과 주파수를 조절하는 기술이다. 하지만 모바일 기기의 동적 주파수 할당 기술은 두 가지 한계점을 가지고 있다. 첫째, OS 레벨에서 수행되기 때문에 어플리케이션의 성능을 보장하지 못한다. 둘째, 모바일 기기의 특성상 빈번하게 변하는 환경을 반영하지 못하여 과열을 일으켜 열쓰로틀링(Thermal Throttling)을 야기시켜 사용자 경험(QoE)를 크게 감소시킬 수 있다. 특히, 모바일 기기에서 발열 문제는 최신 스마트폰과 같은 고성능 기기의 성능을 크게 떨어뜨리는 고질적인 문제로 알려져 있다. 해당 연구에서는 이러한 기존 기술의 한계를 해결하기 위해 모바일 기기의 과열을 예방하고, 사용자 경험을 보장하는 동시에 에너지 소모를 최소화하기 위해 심층 강화 학습(Deep-Reinforcement Learning) 기반의 동적 주파수 할당 기술을 개발했다. 이는 실시간으로 수집되는 상태 정보를 바탕으로 어플리케이션과 모바일 기기의 동작 환경에 적응하여 안정된 성능을 보장하고, 전력 소모를 크게 줄일 수 있는 기술이다. 연구팀은 해당 연구 기술이 운영 체제나 어플리케이션이 보다 최적화된 성능으로 동작하기 위한 하나의 설정 옵션으로 패키징될 수 있을 것이라고 전망하고 있다.
위 상을 수상한 김세연 박사과정생은 논문에 대해 “5G 스마트폰과 같은 모바일 단말에서 과도한 발열로 인해 발생하는 열쓰로틀링에 따른 급격한 성능 저하 문제를 강화학습 기반의 동적 전압/주파수 스케일링을 통해 획기적으로 해결한 연구”라고 설명했다.
정송 교수는 “사용자 체감 성능을 높이면서 열쓰로틀링으로 인한 급격한 성능 저하를 방지하기 위해서는, 적정한 온도를 유지하기 위한 총전력 소모 범위 내에서 프로세서 컴포넌트 (CPU, GPU 등) 간 최적의 전력 분배를 수행하는 것이 관건이지만, 주변 환경 (주변 온도, 쿨링 상황 등)과 사용자 애플리케이션 특성에 따라 허용 가능한 총 전력 소모 범위와 최적의 전력 분배가 실시간으로 변화하기 때문에 전통적인 제어기법으로는 해결하기 매우 어려운 문제였다”고 부연 설명했다.
연구팀의 이러한 결과는 전력소모 문제로 인공지능 기법의 도입이 어려울 것으로 예상되었던 모바일 플랫폼에서 조차 강화학습 기반의 시스템 제어가 성능 개선에 크게 이바지 할 수 있음을 보임으로써, 차세대 운영체제에 AI/ML 기반 제어 기법들을 적극적으로 도입하기 위한 계기를 마련한 것으로 평가받았다.
2021.07.09 조회수 10637 -
딥페이크 탐지 모바일 앱 서비스 개시
우리 대학 전산학부 이흥규 교수 연구팀이 인공신경망 기반 딥페이크(deepfake) 탐지와 사진 위변조 탐지 소프트웨어인 `카이캐치(KaiCatch)'를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작한다고 30일 밝혔다. 이는 디지털콘텐츠 위변조 탐지가 필요한 공공기관, 산업계, 언론 및 방송사, 각종 포털 종사자들 및 일반인들도 손쉽게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
이번 모바일 앱 서비스는 본격적으로 일반인들도 손쉽게 디지털콘텐츠 위변조 탐지 기술을 활용할 수 있도록 실용화 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 크다. KAIST에서 딥페이크 영상을 포함해 각종 위변조 사진들을 잡아낸다는 의미를 지닌 `카이캐치(KaiCatch)' 소프트웨어를 모바일 앱 형태로 개발해 서비스를 시작하는데 이러한 유형의 서비스로는 국내 최초다. 구글스토어에서 `카이캐치'를 검색해 앱을 다운로드하면 간단하게 딥페이크 및 이미지 위변조 분석을 할 수 있다.
주로 사람의 얼굴을 대상으로 하는 딥페이크 기술은 얼굴 교체, 얼굴 재현, 얼굴 속성 변환으로 크게 3가지 유형으로 나눌 수 있다. 그중 얼굴 교체와 얼굴 재현은 악의적으로 사용할 때 가짜 뉴스로 사회적 큰 혼란을 일으킬 수 있고 음란물 제작 등에도 악용돼 개인의 인권을 크게 침해할 수 있다. 또한, 얼굴 속성 변환은 영상 증거를 조작하는데 악용될 수 있다.
연구팀이 개발한 기술은 딥페이크 생성 유형에 상관없이 딥페이크 여부를 탐지하기 위해 영상의 미세 변형 신호 흔적과 미세 이상 신호 흔적 탐지 기술을 적용한 신호처리 및 인공지능 기술로 개발됐다. 이러한 핵심 기술들을 사용해, 얼굴 영역의 미세 변형과 코, 입, 얼굴 윤곽 등 얼굴 내 기하학적 왜곡 발생 가능 영역의 이상 신호 흔적을 분석해 딥페이크를 탐지한다.
딥페이크 탐지 기술의 경우, avi 나 mp4 형식의 딥페이크 의심 동영상이 주어지면 개별 프레임으로 자른 뒤 분석하고자 하는 프레임을 이미지로 변환 후 딥페이크 탐지를 수행한다. 동영상 내의 얼굴이 지나치게 작거나(해상도 128×128 이하) 동영상 내 사람 얼굴이 상당 부분 잘린 경우가 아니면 정상적인 탐지가 가능하다. 따라서 동영상의 한 프레임을 잘라 이미지로 만들어 카이캐치 앱에 업로드하면 손쉽게 딥페이크 여부를 확인할 수 있다. 분석 결과는 0에서 100 (%) 값으로 표시되며 숫자가 높을수록 딥페이크일 확률이 높은 것으로 판단한다.
사진 위변조 탐지 기술의 경우도 마찬가지로 카이캐치 앱에 해당 이미지를 업로드하면 위변조 분석 결과를 받아 볼 수 있다. 카이캐치는 BMP, TIF, TIFF, PNG 등 무압축, 무손실 압축을 포함해 50여 개의 표준 양자화 테이블과 1,000여 개가 넘는 비표준화된 양자화 테이블에 기반한 JPEG 이미지들도 모두 처리할 수 있다. 사진 위변조가 의심되는 이미지를 업로드하면 해당 이미지를 분석한 결과를 시각화한 두 장의 분석 이미지를 도출하며, 분석 이미지 내에 위변조가 의심되는 특징들이 포함된 주요 영역들이 다른 주변 영역들과 색상이 크게 다르거나, 또는 주요 영역들에만 다양한 색상들이 혼재해 나타나면 해당 영역이 위변조된 것으로 일반인들도 간단하게 판단할 수 있다.
이번에 개발한 모바일용 위변조 탐지 앱 개발은 국내 최초이자 선진국에서도 찾기 어려운 위변조 탐지 앱 서비스 기술이다. 이흥규 교수는 "카이캐치는 인공지능과 미세 이상 신호 흔적 분석 기법이라는 첨단 기술을 사용해 다양한 유형의 변형에 대응한 범용성을 가지도록 개발됐다”며 "우리가 예측하지 못하거나 모르는 변형 기법을 사용해도 90% 내외의 높은 신뢰도로 탐지한다”고 말했다.
이 교수는 이어 "이번에는 안드로이드 기반의 모바일 환경에서만 동작하는 앱 서비스 기술로 개발됐지만 가까운 기간내 애플 iOS 기반의 앱 출시와 함께, 영어, 중국어, 일어 앱 들도 출시하려고 한다ˮ며 "기존 탐지 기법과는 매우 상이한 기법들을 사용한 위변조 탐지 기술도 실용화해 카이캐치에 추가 탑재 운용함으로써, 탐지가 안 되는 각종 예외 경우들을 대폭 줄이도록 노력하겠다ˮ 고 덧붙였다.
한편 이번 연구는 KAIST 창업기업인 ㈜디지탈이노텍(http://www.kaicatch.com/) 과 산학협력 연구로 수행됐다.
2021.03.31 조회수 88550 -
학습되지 않은 환경에서 스스로 학습하는 모바일 센싱 기술 개발
우리 대학 전산학부 이성주 교수 연구팀이 학습되지 않은 환경에 적은 양의 데이터로 스스로 적응하는 모바일 센싱 학습 기술 <메타센스(MetaSense)>를 개발했다.
모바일 센싱이란 스마트폰과 같은 모바일 기기의 다양한 센서를 이용하여 서비스(예: 수면의 질 평가, 걸음 수 추적 등)를 제공하는 기술이다. 최근 학계에서는 기계학습 기술의 발전과 더불어 우울증 진단, 운동 자세 관리 등 진보된 모바일 센싱의 가능성을 보여줌으로써 모바일 센싱의 범위를 더욱 확장하고 있다.
하지만 이러한 센싱 기술은 아직 널리 쓰이지 못하고 있다. 사용자 개인마다 가지고 있는 모바일 센싱의 환경이 다르기 때문이다. 사람마다 가지고 있는 고유한 생활패턴과 행동방식, 서로 다른 모바일 기기와 그 사양은 센서의 값에 큰 영향을 미친다. 다른 센서 값은 사람마다 고유한 센싱 환경을 만들고, 이는 센싱 모델이 미리 학습되지 않은 새로운 환경에서 작동할 때 사용이 어려울 만큼 성능 저하를 일으킨다.
연구팀은 이런 학습되지 않는 환경에서 적은 양의 데이터 (최소 1-2 샘플)만 가지고 적응할 수 있는 '메타러닝 프레임워크'를 제시했다. 메타러닝 (meta learning) 이란 적은 양의 데이터를 가지고도 새로운 지식을 학습할 수 있도록 하는 기계학습 원리다. 연구팀이 제시한 기술은 최신 전이학습 (transfer learning) 기술과 비교하여 18%, 메타러닝 기술과 비교하여 15%의 정확도 성능향상을 보였다.
이성주 교수는 ”최근 활발히 제안되고 있는 다양한 모바일 센싱 서비스가 특정 환경에 의존하지 않고 수많은 실제 사용 환경에서 우수한 성능을 보일 수 있게 해주는 연구다. 모바일 센싱 서비스가 연구에 그치지 않고 실제 많은 사람들에게 사용될 수 있는 가능성을 제시해 의미가 있다“라고 했다. 또한 신진우 교수는 “최근 메타러닝 방법론들이 기계학습 분야에서 크게 각광을 받고 있는데 주로 영상 데이터에 국한되어 왔었다. 본 연구에서 비영상 데이터에도 범용적으로 동작하는 메터러닝 기술을 개발하여 성공한 것은 앞으로도 관련 분야 연구에 큰 영향을 주리라 기대한다“라고 덧붙였다.
연구에 대한 설명이 담긴 비디오를 다음 링크에서 확인할 수 있고, (https://youtu.be/-6y0I1pd6XI) 자세한 정보는 프로젝트 웹사이트에서 볼 수 있다.
(https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/metasense/)
이성주 교수, 신진우 AI대학원 교수, 공태식 박사과정, 김연수 학사과정이 참여한 이번 연구 결과는 2019년 11월 11일 센싱 컴퓨팅 분야 국제 최우수학회 ACM SenSys에서 발표됐다. (논문명: MetaSense: Few-Shot Adaptation to Untrained Conditions in Deep Mobile Sensing). 이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단과 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단 차세대 정보 컴퓨팅 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.06.09 조회수 15797 -
유회준 교수, 딥러닝용 AI 반도체 개발
우리대학 전기및전자공학부 유회준 교수 연구팀이 스타트업 '유엑스 팩토리'와 함께 가변 인공신경망 기술을 적용해 딥러닝을 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다. 딥러닝이란 컴퓨터가 마치 사람처럼 스스로 학습할 수 있도록 인공신경망을 기반으로 구축한 '기계 학습' 기술이다.
유 교수 연구팀이 개발한 새로운 칩은 반도체 안에서 인공신경망의 무게 정밀도를 조절함으로써 에너지 효율과 정확도를 조절한다. 1비트부터 16비트까지 소프트웨어로 간편하게 조절하면서 상황에 맞춰 최적화된 동작을 얻어낸다. 하나의 칩이지만 '콘볼루션 신경망'(CNN)과 '재귀 신경망'(RNN)을 동시에 처리할 수 있다. CNN은 이미지를 분류나 탐지하는 데 쓰이며, RNN은 주로 시간의 흐름에 따라 변화하는 영상과 음성 등 데이터 학습에 적합하다. 또 통합 신경망 프로세서(UNPU)를 통해 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정하는 것도 가능하다.
모바일에서 AI 기술을 구현하려면 고속 연산을 '저전력'으로 처리해야 한다. 그렇지 않으면 한꺼번에 많은 정보를 처리하면서 발생하는 발열로 인해 배터리 폭발 등의 사고가 일어날 수 있기 때문이다. 연구팀에 따르면 이번 칩은 세계 최고 수준 모바일용 AI 칩 대비 CNN과 RNN 연산 성능이 각각 1.15배, 13.8배이 달한다. 에너지효율도 40% 높은 것으로 나타났다.
스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정을 자동으로 인식하는 감정인식 시스템도 개발됐다. 이 시스템은 감정 상태를 스마트폰 상에 실시간으로 표시한다. 유 교수 연구팀의 이번 연구는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표됐다.
유회준 교수는 "기술 상용화에는 1년 정도 더 걸릴 전망"이라며 " 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했으며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다"고 설명했다.
2018.02.26 조회수 14366 -
신인식 교수, 스마트기기 간 어플기능 공유 기술 개발
〈 신인식 교수 연구팀 〉
사례 1. 직장인 김씨는 해외 출장 중 공항에 비치된 태블릿 PC를 이용해 본인의 SNS 계정에 접속해 남는 시간을 활용했다. 하지만 그 태블릿 PC에는 해킹 바이러스가 설치돼 있었고 김씨의 SNS 속 사진들이 다른 누군가에 의해 삭제되는 사고가 발생했다.
사례 2. 중학생 아들을 둔 이씨 부부는 카드사와 게임 회사에 분주하게 연락을 취하고 있다. 게임을 좋아하는 아들이 스마트폰을 이용해 백만 원 상당의 게임 아이템을 결제했기 때문이다.
사례 3. 평소 게임을 좋아하는 박씨는 스마트폰을 통해 고가의 레이싱 게임을 구매했다. 하지만 화면이 너무 작아 생동감이 떨어졌고, TV에 연결해 조이스틱을 사용해봤지만 조이스틱의 반응이 느려 게임을 제대로 즐길 수 없었다.
위의 사례는 스마트폰 및 다양한 스마트기기가 존재하는 현대 사회에서 기기로 인해 발생할 수 있는 다양한 문제점 중 일부이다. 위와 같은 문제들을 손쉽게 해결할 수 있는 기술이 개발됐다.
우리 대학 전산학부 신인식 교수 연구팀이 스마트 기기 간 어플리케이션의 기능을 공유할 수 있는 모바일 플랫폼 기술 ‘모바일 플러스(Mobile Plus)’를 개발했다.
이는 다른 모바일 기기에 설치된 앱끼리 별도의 수정 없이 자유롭게 기능을 공유할 수 있는 기술이다.
오상은 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 지난 6월 21일 미국에서 열린 모바일 컴퓨팅 분야 최고 권위 학술대회 ACM(국제컴퓨터학회) MobiSys에서 논문으로 출간됐다.
스마트폰 사용자들은 카카오톡이나 페이스북을 통해 다른 SNS 계정에 로그인을 하거나 사진 앱에 저장된 사진을 다른 SNS로 전송하는 작업 등을 빈번하게 활용한다. 이와 같은 기술은 앱 끼리 로그인 기능, 사진 관리 기능 등을 공유하고 있기 때문에 가능하다.
이러한 기능 공유를 통해 사용자는 다양하고 편리하게 스마트폰을 활용할 수 있고, 개발자는 간편하게 앱을 개발할 수 있다.
하지만 현재의 안드로이드나 iOS 플랫폼에서는 앱 기능 공유의 범위가 같은 모바일 기기 안에서만 작동한다. 기기 간 서비스 공유를 위해서는 특정 앱의 개발이 필요하고 기기마다 설치, 구매를 해야 하기 때문에 개발자와 사용자 모두에게 번거로운 일이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 기기 간 서비스 공유 기능을 지원하는 플랫폼 기술을 개발했다. 이는 여러 모바일 기기에서 각각 실행되는 앱들이 마치 하나의 모바일 기기에서 실행되는 것과 같은 효과를 주는 가상화 기술이 핵심이다.
연구팀은 단일 기기에서 동작하던 원격 함수 호출(Remote Procedure Call) 원리를 멀티 디바이스 환경에 맞게 확장시키면서 가상화에 성공했다.
이 가상화 기술은 기존 앱들의 코드를 수정하지 않아도 기능 공유가 가능하다. 사용자 입장에서는 추가 구매 혹은 업데이트 없이도 사용할 수 있다. 또한 앱 종류에 구애받지 않는 기능 공유가 가능하다.
모바일 플러스 기술은 카메라, 마이크, GPS 등 하드웨어 뿐 아니라 앱이 제공하는 로그인, 결제, 사진 공유 등의 기능도 공유할 수 있다. 적용할 수 있는 기술의 범위가 매우 넓다는 큰 장점을 갖는다.
신 교수는 “모바일 플러스 기술은 스마트홈, 스마트카 기술 등과 함께 시너지 효과가 클 것으로 예상된다”며 “스마트폰을 허브로 스마트 가전제품이나 차량 인포테인먼트 시스템에서 다양한 앱들을 보다 더 편리하고 안전하게 사용하는 새로운 사용자 경험(UX)을 제공할 수 있다.”고 말했다.
□ 사용 예시 및 그림 설명
다른 모바일 기기 간 앱 기능 공유는 여러 가지 새로운 사용 예시를 만들 것이며 당장 실현 가능한 기술도 존재한다.
1. 보안성 향상: 로그인(login), 온라인 결제(payment) 등
사용자가 공공 도서관에서 빌린 태블릿이나 호텔방에 비치된 스마트TV 등에서 인스타그램과 같은SNS 앱에 로그인하고 싶은 경우가 있다. 그러나 이와 같은 공공(public) 태블릿이나 스마트TV는 보안상으로 매우 취약할 가능성이 높다. 이러한 공공 기기에(패스워드를 입력하며) 직접 로그인을 한다는 것은 매우 꺼려질 수 있다. 이때 이러한 공공 태블릿에서 직접 패스워드를 입력하는 대신 사용자 개인(personal) 스마트폰의 페이스북/카카오톡 로그인 기능을 사용해 공공 태블릿에 로그인함으로써 이와 같은 보안 위험을 회피할 수 있다. (그림2 참조)
그림2. 자신의 스마트폰을 이용해 공용 기기에서도 안심하고 로그인할 수 있다.
또한 공공장소에 있는 스마트TV 등에 나오는 인터넷 쇼핑 사이트에서 보고 있는 특정 제품을 구매할 경우, 이와 같은 공공 스마트TV에서의 결제는 역시 보안 위험에 노출될 수 있다. 이 경우 결제시에 사용자 개인 스마트폰의 결제 기능을 사용하여, 사용자 개인 스마트폰에서 결제가 수행되도록 함으로써 역시 이와 같은 보안 위험을 회피할 수 있다.
또한, 청소년이 게임중 우발적으로 혹은 중독적으로 게임 아이템등을 쇼핑할 경우, 결제 서비스가 부모 스마트폰에서만 이루어지도록 강제함으로써, 청소년들의 우발적/중독적 쇼핑을 제한할 수 있다. (그림3 참조)
그림3. 자녀의in-app 구매를 부모가 자신의 스마트폰을 통해 제어할 수 있다.
2. 컨텐츠 분배(contents sharing)
예를 들어 사용자가 스마트폰에서 이메일을 읽던 중 첨부파일을PDF로 열어보고 싶은 경우(스크린이 더 큰) 다른 태블릿에서 이PDF 파일을 열고자 할 경우가 있다. 이 때 기존 모바일 환경에서 사용자는PDF 파일을 먼저 스마트폰에 저장한 후 카카오톡 등 메신저 앱으로 직접 태블릿으로 옮기거나PDF 파일을 클라우드 스토리지에 업로드한 후 태블릿에서 다시 다운로드하는 번거로운 방식을 통해 다른 태블릿에서PDF 파일을 열어 볼 수 있다. 이에 반해, Mobile Plus에서는 사용자가 스마트폰에서PDF 파일을 태블릿에서 열겠다고 지정하면, 이 기능이 자동으로 수행된다. 이 때, 기존의 이메일 앱(i,e., Gmail)과PDF Viewer를 전혀 수정하지 않아도, 이러한 기능 수행이 가능하다. 또한 태블릿에서PDF 문서 중 일부를copy한 후, 스마트폰의 이메일 앱에 붙여넣기(paste)할 수도 있다.
3. I/O 분배(I/O sharing)
스마트TV에서 카레이싱 게임을 생각해보자. 카레이싱 게임은 가속도 센서를 이용하는 게임인데, 스마트TV에서는 가속도 센서가 없다. 이 경우 사용자는 다른 모바일 기기의 가속도 센서 기능을 사용하며(모바일 기기를 자동차 핸들처럼 움직이며) TV 영상에 나오는 차량을 운전하며 카레이싱 게임을 할 수 있다. 즉, 가속도 센서가 없는 스마트TV에서도 사용자는 스마트폰의 센서 기능을 공유하여, 스마트폰을 마치 콘솔 기기의 컨트롤러처럼 사용하며 카레이싱 게임을 즐길 수 있다. (그림4 참조) 비슷한 예로 카메라가 없는 스마트TV에서 스마트폰의 카메라를 이용하여 영상 통화를 하거나, 유심카드가 없는 태블릿에서 스마트폰의 유심카드를 이용하여 전화 통화를 하거나LTE 데이터 통신을 할 수 있다.
그림4. 스마트폰을 컨트롤러로 사용해서 게임을 더욱 더 신나게 즐길 수 있다.
2017.07.26 조회수 14998 -
박병국 교수, 차세대 자성메모리의 성능 향상 기술 개발
〈 박 병 국 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 박병국 교수와 고려대학교 이경진 교수 공동 연구팀이 차세대 자성메모리(MRAM)의 속도 및 집적도를 동시에 향상시키는 소재기술을 개발했다.
이번 연구결과는 나노기술 분야 학술지 ‘네이처 나노테크놀로지(Nature Nanotechnology)’ 7월 11일자에 게재됐다.(논문명 : Field-free switching of perpendicular magnetization through spin-orbit torque in antiferromagnet/ferromagnet/oxide structures)
자성메모리(MRAM)는 실리콘을 기반으로 한 기존 반도체 메모리와 달리 얇은 자성 박막으로 만들어진 새로운 비휘발성 메모리 소자이다. 외부 전원 공급이 없는 상태에서 정보를 유지할 수 있으며 고속 동작과 집적도를 높일 수 있다.
이러한 특성 때문에 메모리 패러다임을 바꿀 새로운 기술로 각광받고 있으며 전 세계 반도체 업체에서 개발 경쟁을 벌이고 있는 차세대 메모리이다.
개발 경쟁의 대상이 되는 핵심 기술 중 하나는 메모리 동작 속도를 더 높이면서도 고집적도를 동시에 구현 하는 기술이다. 현재까지 개발 된 자성메모리 기술에 의하면 동작 속도를 최고치로 유지하는 경우 집적도가 현저히 떨어지는 문제가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 동작 속도를 기존 자성메모리 기술보다 10배 이상 빠르고 고집적도를 달성 할 수 있는 새로운 기술을 개발했다.
일반적 스핀궤도토크 기반의 자성메모리는 정보기록을 위해 중금속-강자성 물질의 스핀궤도결합을 이용한다. 하지만 기존에 사용되는 백금(Pt) 또는 텅스텐(W)의 경우 외부 자기장을 걸어 주어야 하는 제약이 있었다.
연구팀은 이리듐-망간(IrMn) 합금과 같은 새로운 반강자성 소재를 도입해 반강자성-강자성 물질의 교환결합을 이용했고, 외부자기장 없이 빠르고 저전력 동작이 가능한 기술을 개발했다.
스핀궤도토크 자성메모리는 컴퓨터 또는 스마트폰에 쓰이는 정적 기억장치(SRAM) 보다 10배 이하로 전력소모를 낮출 수 있다. 또한 비휘발성 특성으로 저전력을 요구하는 모바일, 웨어러블, 사물인터넷 메모리로 활용가능성이 높다.
박 교수는 “이번 연구는 차세대 메모리로써 각광받고 있는 자성메모리의 구현 가능성을 한 걸음 더 발전시켰다는 의미를 갖는다”며 “추가 연구를 통해 기록성능이 뛰어난 신소재 개발에 주력할 예정이다”고 말했다.
이번 연구는 미래소재디스커버리사업 스핀궤도소재연구단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 스핀궤도토크(SOT) 기반 자성메모리(MRAM)의 개략도
그림2. 스핀궤도토크에 의해 강자성 물질의 스핀 방향을 제어하는 소자개략도 및 주요 실험 결과
2016.07.14 조회수 12372 -
스마트폰 과다 사용 절제 가능 앱 개발
이 의 진 교수
스마트폰은 우리 일상에서 없어선 안 될 중요한 도구이다. 하지만 무분별하고 무절제한 사용으로 인해 회의, 모임, 각종 그룹 활동에 방해가 되는 사례가 많아지고 있다.
이러한 문제 해결을 위해 KAIST(총장 강성모) 지식서비스 공학과 이의진 교수 연구팀이 스마트폰 사용을 절제할 수 있는 ‘락앤롤(Lock n’LOL)’ 앱을 개발했다.
스마트폰의 과도한 사용 요인은 알림 메시지로 유발된 외부적 사용 요인과, 습관으로 인한 내부적 사용 요인 두 가지로 구분된다. 또한 단순 메시지 전송 외에도 사진 촬영, 정보 검색 등의 이유로 필요한 경우가 많아 스마트폰 사용 빈도를 줄이기 어려웠다.
연구팀은 이런 문제들은 감안해 스마트폰 사용을 공동으로 절제할 수 있는 그룹 중재 앱인 락앤롤을 개발했다.
락앤롤 앱은 ▲ 공동화면 잠금 및 알림 무음 기능 ▲ 잠깐 사용하기 기능▲ 근거리 사용자 탐지 및 알림 등 세 가지 주요 기능을 제공한다.
공동화면 잠금 및 알림 무음 기능은 그룹 스터디와 같은 단체 활동에 유용하다. 구성원들이 단체로 스마트폰을 잠금 모드로 바꿈으로써 그룹 활동이 원활하게 이뤄질 수 있도록 돕는다.
잠깐 사용하기 기능은 스마트폰 사용이 꼭 필요한 경우 제한된 시간에만 사용을 할 수 있는 기능이다. 한 시간에 5분 사용가능한 시간이 주어지고 추가 이용을 위해선 다른 사람의 허락을 받아야 한다.
마지막 근거리 사용자 탐지 기능은 근거리에 위치한 친구를 자동으로 탐지해 상호간 그룹 스마트폰 절제 수행을 추천하는 기능이다.
특히 근거리 사용자 탐지 기술은 GPS와 같은 위치 서비스가 없어도 와이파이 핫스팟 검색결과를 이용해 근거리에 위치한 친구를 찾아 그룹 절제를 실행할 수 있도록 돕는다.
연구팀은 개발된 앱을 기반으로 KAIST에서 지난 5월부터 25일 간 스마트폰 사용을 절제하는 ‘락앤롤 캠페인’을 진행했다. 캠페인 기간 동안 천 여 명의 학생이 참여해 누적 1만 시간 이상 스마트폰 사용을 절제한 것으로 조사됐다. 참여자들은 락앤롤을 통해 그룹 활동에 대한 방해가 줄고 효과적으로 집중할 수 있었다고 말했다.
이 교수는 “향후 사물인터넷 시대에서는 그룹 활동 방해와 같은 디지털 폐해가 더욱 심각해질 것이다”며 “우리 연구는 이러한 문제의 공학적 해결책을 제시했다는 의의가 있다”고 말했다.
향후 연구팀은 고도화된 상황인지 기술을 적용해 지능적인 사용 중재 서비스를 제공하는 후속 연구와, 청소년들의 스마트폰 사용 절제를 돕기 위한 가족 참여형 서비스 출시를 계획 중이다.
이번 연구는 KAIST 모바일 소프트웨어 플랫폼 연구 센터와 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure)의 지원을 받아 진행됐다.
□ 사진 설명
사진 1. 스마트폰 사용 절제 어플리케이션 락앤롤앱 캡쳐화면
사진 2. 락앤롤 앱 누적사용자 및 누적절제시간 그래프
2015.07.29 조회수 9905 -
깨지지 않는 스마트폰 화면 나온다!
- 유리섬유직물 적용한 고강도 플라스틱 디스플레이 기판 개발 -
- “기존 유리 기판 대체 가능해 일대 혁신 가져올 것” -
깨지지 않는 핸드폰 화면을 구현하고, 대화면 TV의 무거운 유리 기판 대신 가벼운 플라스틱 필름을 사용할 수 있는 길이 열렸다.
KAIST IT융합연구소 윤춘섭 교수(물리학과) 연구팀이 깨지기 쉬운 디스플레이 유리 기판을 대체할 수 있는 고강도 플라스틱 기판 원천기술을 개발했다.
윤 교수팀이 유리섬유직물을 무색투명 폴리이미드 필름에 함침시켜 만든 플라스틱 기판은 고내열, 고투명, 고유연, 고내화학, 고인장강도 특성을 갖고 있다. 소재는 플라스틱 필름의 장점인 유연성을 갖고 있으면서도 인장강도는 일반 유리보다 세 배 크고 강화유리와 비슷하다. 또 유리처럼 무색투명하고, 450℃까지 내열성을 가지며, 열팽창률은 기존 플라스틱 열팽창률의 10∼20%에 불과하다.
유리 기판은 표면이 매끄러울 뿐만 아니라 디스플레이 기판의 조건인 고내열, 고투명, 고내화학, 고인장강도 특성을 모두 가지고 있어 지금까지 핸드폰 화면, TV, 컴퓨터 모니터 등 거의 모든 디스플레이에 사용돼 왔다. 그러나 유리 기판은 무겁고 깨지기 쉬운 단점이 있어 최근 유리 기판을 대체할 목적으로 열적, 화학적 안정성이 우수한 플라스틱 재질의 무색투명 폴리이미드 필름이 활발하게 연구되고 있다.
그러나 무색투명 폴리이미드 필름은 내열성 및 기계적 강도가 충분하지 못하기 때문에 이를 보강하기 위해 유리섬유직물을 폴리이미드 필름에 함침시키면 필름의 표면 거칠기 및 광 투과도 조건이 악화되는 문제가 발생해 실용화되지 못하고 있다. 이는 유리섬유직물을 폴리이미드 전구체 용액에 함침시킬 때 용매가 증발하며 0.4µm(마이크로미터) 내외의 표면 거칠기가 발생하고, 무색투명 폴리이미드 필름과 유리섬유직물의 굴절률 불일치로 인한 광 산란이 심하게 발생하기 때문이다.
윤 교수팀은 투명 폴리이미드 필름의 굴절률을 유리섬유직물의 굴절률과 소수 네 자리까지 일치시키는 방법과, 필름의 표면 거칠기를 수 nm 수준으로 평탄화 시키는 핵심기술을 개발해 이 문제를 해결했다. 그 결과 110µm 두께의 유리섬유직물 함침 무색투명 폴리이미드 필름 기판에서 11ppm/℃의 열팽창률, 0.9nm의 표면 거칠기, 250MPa의 인장강도, 2mm의 굽힘곡률반경, 90%의 광 투과도를 달성했다.
윤춘섭 교수는 “개발된 기판은 기존 디스플레이의 유리 기판을 대체할 수 있고, 플렉서블 디스플레이 기판으로도 사용할 수 있다”며 “핸드폰 화면이 깨지는 문제점을 근본적으로 해결하고, 대면적 TV의 무게 및 두께를 획기적으로 줄일 수 있으며, 디스플레이 생산에 롤투롤 공정을 적용할 수 있어 디스플레이 산업에 일대 혁신을 가져올 수 있을 것”이라고 전망했다.
한편, 2008년부터 5년간 지식경제부의 ‘모바일 플렉시블 입출력 플랫폼 개발사업’의 지원으로 개발된 이 기술은 총 3건의 특허출원을 마치고 관련기업과 기술 이전을 협의 중이다.
그림1. 유리섬유직물의 굴절률이 무색투명 폴리이미드 필름의 굴절률과 일치된 경우의 필름 투명도(좌측)와 일치되지 않는 경우(우측). 좌측의 글자는 선명하게 보이는 반면 우측의 글자는 뿌옇게 보인다.
그림2. 개발한 유리직물섬유 사진
2013.05.14 조회수 16804 -
모바일하버 사업, 올해의 세계 10대 최고 창업아이디어로 선정돼
- 호주 창업관련 웹사이트 StartupSmart.com.au, 10대 아이템 중 2위로
우리 대학이 연구개발 중인 모바일하버 사업이 ‘2011년 세계 10대 최고 창업아이디어’ 중 2위 아이템으로 선정됐다.
모바일하버 사업이란 수심이 깊은 해상에 정박 중인 대형 컨테이너선의 컨테이너를 하역해 육상 부두로 이송하거나 육상의 컨테이너를 해상의 컨테이너선에 이송하고 선적하는 ‘움직이는 항구’ 개념을 적용한 세계 최초의 해상운송관련 연구개발사업이다.
KAIST는 세계적인 창업관련 전문 웹 사이트인 ‘스타트업스마트(StartupSmart.com.au)’가 최근 발간한 뉴스레터 12월호에서 ‘모바일하버 시업’을 ‘2011년 10대 최고 창업아이디어’ 중 2위로 선정해 발표했다고 27일 밝혔다.
‘스타트업스마트’는 창업가를 꿈꾸거나 창업을 준비하는 전 세계 각국의 예비 창업주와 경영자를 대상으로 창업관련 각종 뉴스와 정보를 제공하고 있는 전문 웹 사이트로서 호주 멜버른에 위치해 있다.
‘2011년 세계 최고 10대 창업아이디어’ 로 꼽힌 ‘모바일하버 사업’은 지난 2007년 서남표 총장이 KAIST와 우리나라가 잘되기 위해서는 남들이 하지 않는 역발상적이면서 도전적인, 그리고 여러 학문과 기술이 융합된 종합적인 대형 연구과제를 다뤄야 한다는 생각으로 아이디어를 제시해 시작된 프로젝트다.
KAIST는 이후 2009년부터 정부지원과 자체예산을 투입해 원천기술과 실용화기술을 개발 중인데 올 6월 말 KAIST는 부산 부경대 앞 해상에서 선박 간에 안전한 도킹 후에 컨테이너를 상·하역하는 첨단 신기술을 선보인 바 있다.
그동안 KAIST가 중점적으로 개발해 온 모바일하버 관련 핵심기술은 ‘안정화 크레인 기술’인데 이 기술은 파도와 바람에 의해 흔들리는 상황에서도 안정적으로 컨테이너를 들어 올리고 원하는 위치에 내려놓는 기술이다.
지난 6월 시연회에서 KAIST가 선보인 크레인의 전후․좌우․상하 흔들림을 제어하는 새로운 개념의 ‘다단 트롤리(trolley)’와 스스로 위치를 보정하여 컨테이너를 체결하는 ‘지능형 스프레더(spreader)’는 기존 육상 크레인에서는 볼 수 없었던 새로운 기술들 이다.
이와 함께 각종 센서(sensor)를 통해 스프레더 및 상대선박의 움직임을 측정하고 실시간으로 컨테이너를 추적할 수 있도록 모바일하버에 최적화된 소프트웨어 및 신호처리 알고리즘이 적용됐다.
아울러 KAIST가 이날 선보인 ‘선박 간 자동도킹 기술’도 필수적이다. 수심이 낮아 항만에 접안할 수 없는 대형 컨테이너선의 하역작업을 위해서는 안정화 크레인 기술과 함께 먼 바다에 떠있는 컨테이너선에 모바일하버가 다가가 측면에 밀착해야 하기 때문이다.
파도와 바람의 영향으로 끊임없이 운동하는 두 선박 간에 안전하고 신속하게 도킹하여 일정 거리를 유지하는 것은 고난이도 기술로서, 사람이 로프를 주고받아 계류하는 기존방식은 사고 위험성이 높기 때문에 대형선박 간 해상 도킹은 사실상 포기돼 왔다.
이 같은 여러 문제에도 불구하고 KAIST는 ‘움직이는 항구인 ’모바일하버‘ 관련기술에 대한 연구와 기술개발에 나선지 2년만인 올 6월 성공적인 시연을 계기로 그동안 야심차게 추진해 온 모바일하버 관련기술의 상용화 가능성을 확보하는 데 성공했다는 게 산업계와 학계의 평이다.
또 모바일하버 관련 원천기술을 대형 기계시스템으로 구현했다는 점에서 많은 전문가들은 관련기술의 상용화에 더욱 탄력이 붙을 것으로 내다보고 있다.
이와 관련, KAIST는 모바일하버 관련기술이 본격 상용화될 경우 기존 해상물류시스템에 비해 새로운 해상운송수단의 옵션을 제공할 수 있어 다양한 용도와 함께 경제적으로 사용될 것으로 기대하고 있다.
수심이 낮거나 항만시설 미흡으로 대형 컨테이너선이 항만에 접근하지 못할 경우에도 해상에서 직접 상·하역이 가능하기 때문이다.
뿐만 아니라 대규모 항만공사로 인해 발생하는 환경파괴 문제를 해결할 수 있으며 해난사고 발생 시 인명구조 작업용으로도 사용할 수 있어 브라질, 인도네시아, 베트남, 중동, 아프리카 각국에서 지대한 관심을 보이고 있다는 게 KAIST의 설명이다.
한편 호주 ‘스타트업스마트(StartupSmart.com.au)’가 올 12월호 뉴스레터에서 발표한 ‘2011년 10대 최고 창업아이디어’에는 날씨에 데이터를 수집하고 대형 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 얻은 기상정보를 농부와 농작물 관련 회사에 제공해주는 미국
The Climate Corporation사의 ‘기후예측안내서비스’가 1위로 선정됐다.
이어 음주측정 기구와 같이 사람의 내쉬는 숨을 통해 결핵감염 여부를 쉽고도 정확하게 판독할 수 있는 인도의 ‘전자 코(E-Nose)’가 3위를, 딸기와 블루베리 등의 농작물을 훑어가면서 익은 농작물만 수확하는 ’로봇 농작물 수확기‘가 4위를 차지했다.
2011년 세계 10대 최고 창업아이디어
(출처: http://www.startupsmart.com.au/planning/10-best-start-up-ideas-of-2011/201112224944.html)
1위 기후예측안내서(WeatherBill): 농작물이 기후에 의해 망칠 수 있는 확률을 예측하는 서비스 제공. 구글도 이 창업회사(미국, 회사명: 기후주식회사, The Climate Corporation)의 투자사 가운데 하나임. 투자액 규모는 현재 4,200만 달러. 날씨에 관한 데이터를 수집하고, 대형 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 얻은 자료를 농부/농작물 회사에 제공함으로써, 경작 농작물에 필요한 강수량이나 절기별 기후를 예측해 경작 손실에 대비한 보험료 등을 책정하는데 도움을 줄 수 있음. 홍수 등 기후로 인한 재해도 예측함으로써 (농작의) 기후관련 위험부담을 줄여주기도 함.
2위 모바일하버(Mobile Harbor): 한국의 과학자들은 항만운송업에 큰 변화를 가져올 발명품을 시연했다고 하는데 바로 먼 바다로 나가는 이동항구다. 모바일하버는 대형 컨테이너 선박이 먼 바다에서 화물을 선적하고 하역할 수 있어, 복잡한 항만시설 사용을 위해 비싼 비용을 지불하면서까지 항구에서 대기하고 있어야만 하는 선박들의 어려움을 해소할 수 있다. 모바일항구는 대형바지선 모양의 흘수선(Shallow Draught)으로서 안정화 장치가 장착된 크레인을 가지고 있다. 또한, 모바일하버는 해상에서 임시 보호소를 제공할 수 있는 기능, 즉 해난 시 인명 구조작업용으로도 사용될 수 있다. ‘스마트 기능’이 겸비된 크레인은 출렁이는 바다 위에서도 화물을 흔들리지 않고 안정적으로 선박하고 하역할 수 있다. KAIST 김경수 교수에 의하면, 모바일항구는 브라질, 인도네시아, 중동, 아프리카 등에서 많은 관심을 받고 있다고 했다.
3위 전자 코(E-Nose): 인도 연구자들은 음주측정 기구처럼 사람의 ‘내쉬는 숨’을 통해 결핵감염 여부를 쉽고도 정확하게 판독할 수 있는 ‘전자코’를 개발했다고 함. 배터리를 사용하는 휴대용 전자 코는 결핵치료 및 감염 예방에 많은 도움을 줄 것임.
4위 로봇 농작물 수확기(Robotic Harvester): 딸기, 블루베리 등의 농작물 밭을 훑어가면서 익은 농작물만 골라서 수확하는 로봇 수확기는 그 동안 사람의 손에 의존했던 농작물 수확에 따른 일손을 크게 줄일 수 있는 발명품. 파종뿐만 아니라, 농작물을 따서 등급을 매기고, 선별 포장하는 작업을 통해 기존 노동력의 95%를 절감할 수 있음.
5위 인공강하(Airdrop): 사막 같은 건조한 지대에서도 농사를 가능케 하는 관계시스템. 사막에 살고 있는 딱정벌레(Namib Beetle)에서 영감을 얻음. 이 벌레는 밤새 사막에 내린 이슬을 등껍데기에 모아서, 이를 수분으로 활용해 생존. 이 시스템은 아주 건조한 지역이라도 대기 중에는 수분이 포함되어 있는데, 대기 온도를 낮춰 이들 수분을 응축시켜 물로 활용함. 땅속에 매설된 여러 개의 관에 공기를 투하시켜 땅속 저온에서 공기 중 수분이 이슬처럼 응축되면, 이를 수집해 농작물에 바로 제공함. 저렴한 비용으로 가뭄에 대처할 수 있는 대안이 될 수 있음.
6위 스마트초인종(Smart Bell): 13세 영국 소년이 개발, 집주인이 집을 비우더라도
핸드폰으로 원격으로 초인종에 대답할 수 있음. 또한, 주인이 대답할 때 배경
소음도 만들 수 있어, 집주인이 마치 집에서 인터컴을 통해 대답하는 것처럼
들려 절도나 강도 등을 예방할 수 있음. 또, 집으로 배달되는 물건을 접수할
때도—택배원에게 집 위치를 안내한다든지, 어디에 물건을 두라는 등—용이함.
7위 투자정보교환사이트(Investable): 호주 상장기업에 관한 모든 주식투자정보를
실명회원제를 사용해 기밀정보를 제외한 기타 투자와 관련된 모든 실질적인
정보를 정직하게 공개하고 토론하는 사이버공간. 투기조장을 막고 건전한
투자문화를 선도하며, 정확한 정보를 공유할 수 있는 이점이 있음.
8위 신혼부부를 위한 서비스(Essential Groom): 예비부부 혹은 신혼부부가 필요로 하는 일체의 정보를 온라인으로 제공하는 서비스. 즉, 신혼부부의 옷 입는 방법부터 시작해서 허니문, 혼인계약서 작성, 결혼식 및 파티 준비 등에 필요한 정보를 제공.
9위 테크노와이티(TechnowaiT) 1-2-3-GO!: 캐나다 퀘벡에 위치한 창업회사 테크노와이티(TechnowaiT)에서는 환자들이 병원에서 대기하는 시간 동안 다른 볼일을 볼 수 있도록 실시간으로 대기시간을 알려주는 서비스. 날로 늘어나는 의료환자의 병원대기시간에 따른 불편함을 해소. 환자가 병원에 도착해 등록을 하게 되면, 핸드폰 전화를 통해 실시간으로 대기 시간 및 진행상황을 통보해줌.
10위 휴대용 저울(Weight To Go): 미국의 한 창업회사는 짐가방에 부착된 휴대용 스마트 저울을 개발함. 디지털 저울, 가방주인 이름표 및 열쇠의 세 기능이 겸비된 일종의 스마트 휴대용 가방. 저울은 휴대용 짐 가방 손잡이 밑에 부착되어 손잡이를 몇 초 동안 당겼다가 놓으면 가방에 부착된 디스플레이에 무게가 표기됨.
2011.12.27 조회수 18122 -
모바일하버, 바다로 나가다
- 파도치는 해상에서 컨테이너 상․하역 시연 성공 -
해상물류의 새로운 장을 펼칠 일명 ‘움직이는 항구’인 모바일하버가 본격적으로 개발을 착수한 지 2년 만에 바다에서 모습을 드러냈다.
우리 학교 모바일하버 사업단은 파도치는 상황에서 선박 간 안전한 도킹 후 컨테이너를 상․하역하는 모바일하버 신기술을 29일 오후 3시 부산 부경대학교 부두 앞 해상에서 성공적으로 선보였다.
모바일하버(Mobile Harbor)는 지난 2009년 ‘대형 화물선이 부두에 접안하지 못하는 경우 하역기능을 가진 선박이 다가가서 화물을 처리하자’라는 역발상에서 시작됐다.
KAIST는 그해 안정화 크레인 기술, 로봇암 자동도킹기술 등 원천기술을 개발하기 시작했고, 12월에는 교내 해양수조에서 축소 모델을 통해 기술의 실현 가능성을 선보였다. 또한, 지난 4월에는 파도치는 바다에서 선박 간 충돌을 방지하면서 두 선박을 신속하고 안정적으로 연결하는 ‘로봇암 자동도킹 시연회’를 성공적으로 마쳤다.
이날 실시된 모바일하버의 성공적인 시연으로 KAIST가 지난 2009년부터 미래성장동력사업으로 야심차게 추진해 온 모바일하버의 상용화 가능성과 안정성·신뢰성이 확보됐다.
아울러 원천기술을 대형 기계시스템으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다. 이와 함께 개발된 기술의 상용화에 탄력이 붙을 것으로 기대된다.
곽병만 모바일하버사업단장은 “항만을 신설하거나 증설하지 않고 컨테이너를 수송할 수 있는 국내 독자 기술인 모바일하버에 국내외에서 많은 관심을 갖고 지켜보고 있는 것으로 알고 있다”며 “기대에 부응해 모바일하버가 여러 분야에 파급될 수 있도록 지속적인 노력을 하겠다”고 말했다.
한편, 이날 공개시연회에는 국내외 대학 및 연구기관 전문가, 조선․해양 민간기업 관계자뿐만 아니라 사업 협력이 추진되고 있는 해외 인사들이 대거 참관해 모바일하버 기술에 큰 관심을 나타내기도 했다.
대덕넷 기사 : 모두가 "안된다" 했던 "움직이는 항구" 끝내 바다에 뜨다
2011.06.29 조회수 12837