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한국전기연구원(KERI), 차세대 '리튬황배터리' 개발 성공
- 기존 배터리가 전기 저장만을 목적으로 했다면, 미래의 배터리는 단순 저장을 넘어서 부가가치 있는 화학물질 생산 기능을 갖는 하이브리드 배터리로 변화할 것으로 보인다. 한국의 연구팀은 아연과 망간을 활용해 이러한 하이브리드 배터리를 개발했고, 그 결과 기존 배터리에 비해 10% 이상의 향상된 전압과 에너지 효율을 보였다. 과학·기술 매체 '사이테크데일리(SciTechDaily)'에 따르면, 최근 과학자들은 단순 전기 저장 외에도 유용한 화학물질을 생성하는 하이브리드 배터리 시스템의 개발에 성공했다고 발표했다. 이 하이브리드 배터리는 전기 에너지를 저장하는 동시에 유용한 화학물질도 생성한다. 전통적인 2차 배터리는 전극 재료에 전기 에너지를 저장하는 방식을 사용한다. 반면, 레독스 흐름 전지(Redox Flow Battery)는 전극에 연결된 탱크에 보관된 화학물질을 활용한다. 이는 산화와 환원의 화학적 반응을 통해 전자가 전해액을 통해 음극에서 양극으로 이동하며 전기에너지를 발생시키는 원리를 기반으로 한다. 이번에 연구자들이 개발한 하이브리드 배터리는 사용 과정에서 푸르푸랄(나일론 합성에 사용되거나 살충제로 활용되는 액체)을 기반으로 한 니켈 수산화물 배터리이다. 이 배터리는 바이오매스(생물 유기체)에서 추출한 푸르푸랄을 푸르푸릴 알코올이나 푸로산 중 하나로 변환할 수 있다. 푸르푸랄 자체는 농업용 바이오매스에서 흔히 발견되는 오탄당에서 형성되는 작은 분자이며, 다양한 화학 분야에서 중요한 중간체로 사용되는 플랫폼 화학물질로 알려져 있다. 이물질은 푸로산으로 산화될 때 식품 방부제, 약물, 향료 합성의 중간체가 될 수 있으며, 환원될 때는 레진(수지), 향료, 약물의 전구체로서의 역할을 하는 푸르푸릴 알코올로 변환된다. 중국 베이징의 청화대학(Tsinghua University)에서 활동하는 하오홍 두안(Haohong Duan) 박사를 포함한 연구팀은 하이브리드 흐름 배터리를 사용해 두 종류의 부가가치 화학물질을 추출함으로써 배터리 시스템의 비용 효율성을 개선하는 데 성공했다. 기존의 충전식 배터리는 충전 과정에서 전극에 전기를 저장하고, 방전 시에는 해당 전기를 회로로 전달한다. 반면 레독스 흐름 전지라는 다른 타입의 배터리는 특정 화학물질에 전기를 저장하며, 해당 화학물질은 두 상태 사이에서 순환하면서 배터리 내에 계속 보관된다. 한국전기연구원(KERI) 차세대전지연구센터 박준우 박사팀과 부산대학교의 박민준 교수팀은 아연과 망간을 주요 소재로 사용하여 고성능 '레독스 흐름 전지' 기술을 개발했다. 레독스 흐름 전지는 큰 용량 저장이 가능하며, 배기가스를 발생시키지 않아 화재나 폭발 위험에서 상대적으로 안정적이다. 이러한 특성으로 인해 에너지저장장치(ESS) 용도로서 많은 관심을 받는 차세대 전지로 평가받고 있다. 연구자들은 에너지 저장 및 제공과 동시에 추가 화학물질을 생산하는 능력을 결합하여 이를 조사했고, 그 과정에서 흥미로운 결과를 발견하게 되었다고 한다. 양극용 이중 기능성 금속 촉매의 혁신적인 발전이 관찰되었는데, 로듐(백금족 금속의 일종)과 구리를 단일 원자 합금으로 조합하여 만들어진 촉매가 등장했다. 이 촉매는 배터리가 충전될 때 푸르푸랄(전해액 포함)을 푸르푸릴 알코올로 효과적으로 변환하며, 방전 시에는 푸로산을 생성한다. 또한 연구원들은 음극에서 니켈-아연 또는 니켈-금속 수소화물 배터리에서 사용되는 음극 재료와 유사한 특성을 가진 코발트-도핑 수산화니켈 재료를 확인했다. 이러한 조합을 통해 참신한 이중용 배터리 시스템이 개발되었다. 태양 전지로 충전된 이 배터리는 4개를 직렬로 연결하여 사용되며, LED 조명과 스마트폰 등의 장치를 작동시키면서도 지속적으로 푸르푸릴 알코올과 푸로산을 생성한다. 이 화학물질들은 흐름 시스템을 통해 전달된다. 이 새로운 하이브리드 배터리는 일반 배터리와 비교하여 에너지 밀도와 전력 밀도에서 유사한 성능을 보이면서도, 동시에 전력과 부가가치 있는 화학물질을 생산한다는 점이 새로 확인되었다. 1kWh의 에너지 저장 시, 0.7kg의 푸르푸릴 알코올이 생성되고, 0.5kWh의 전력 공급 시에는 1kg의 푸로산이 생산된다. 단, 푸르푸랄은 지속적으로 시스템에 공급되며, 최종 제품은 전해질에서 분리해야 한다. 이 연구팀이 제시한 하이브리드 방식은 2차 전지의 지속 가능성과 경제성을 높이는 첫걸음이지만, 이를 더욱 발전시키기 위한 지속적인 노력이 필요하다.
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- IT/바이오
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한국전기연구원(KERI), 차세대 '리튬황배터리' 개발 성공
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[퓨처 Eyes(1)] 가트너 선정, 미래를 바꾸는 7가지 기술
- 포커스온경제는 창간을 맞이하여 '퓨처 아이즈(Future Eyes)'를 통해 지금까지 경험하지 못한 혁신 기술이 어떻게 새로운 세상을 창조하는지 탐색한다. 애플의 아이폰은 휴대폰 산업의 판도를 바꾸었으며, 오픈AI의 챗GPT는 AI의 유행을 일으키며 우리의 일상과 기업 환경에 변화를 가져왔다. 메타버스부터 플라잉카, 휴머노이드 로봇, 양자 컴퓨팅, 핵 융합에 이르기까지, 이 시리즈는 혁신적인 기술과 그것이 우리 생활에 미치는 영향을 짚어본다. [편집자 주] 오픈AI에서 출시한 생성형AI의 일종인 챗GPT는 지난해 11월까지 존재하지 않았다. 2009년 출시된 블록체인 기술을 바탕으로 하는 가상화폐 비트코인은 불과 14년 만에 전통 금융 기관이 인정하는 투자 자산으로 자리잡았다. 가상 현실(VR) 기반의 메타버스, 하늘을 나는 자동차(플라잉 카), 그리고 디지털 휴먼과 같은 혁신적인 기술들이 현실 세계로 빠르게 진출하며 사람들의 일상을 바꾸기 시작했다. 플라잉 카와 디지털 휴먼은 공통점이 거의 없어 보이지만, 이들은 미래를 예측하며 세상에 큰 변화를 가져올 기술 혁신으로 평가받고 있다. 미래를 전망하는 전문 매체 '가트너'는 2023년에서 2028년에 이르는 5년 사이에 주목해야 할 기술 혁신 7가지를 발표해 관심을 모으고 있다. 1. 메타버스 메타버스는 가상 또는 초월을 의미하는 '메타(meta)'와 '유니버스(universe)'의 합성어로, 현실과 연동된 가상의 세계를 가리킨다. 컴퓨터 그래픽, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 등의 첨단 기술로 구현된다. 메타버스는 현재 업무 환경을 재구성하고 있다. 이 디지털 세계는 사용자에게 몰입감 있는 경험을 제공하며, 재무모델부터 구매 및 판매, 조직의 운영 방식, 협업의 형태에 이르기까지 비즈니스의 다양한 영역에 변화를 가져오고 있다. 그러나 VR 기술이 미디어부터 업무 협업에 이르는 현실의 다양한 분야에 도전하면서 일부에서는 그 혁신적인 가능성에 대한 우려의 목소리도 높아지고 있다. IT 서비스 업체들은 이러한 VR의 잠재력을 실현하고 최대한 활용하기 위해, 고객들이 새로운 VR 환경에서의 업무 프로세스와 시스템을 재구성하고 최적화할 수 있도록 지원하는 다양한 컨설팅과 개발 제품을 선보이며 경쟁력을 강화하고 있다. 2. 플라잉 카, 곧 실현될 '미래의 교통수단' 영화에서나 볼 법했던 하늘을 나는 자동차 즉 플라잉 카가 현실로 다가오고 있다. 다양한 스타트업은 물론 대형 교통 관련 기관에서 이를 위한 연구와 시제품 개발에 속도를 내고 있다. 플라잉 카의 등장은 저고도 영공의 지형을 근본적으로 바꿀 전망이다. 이로 인해 지상 도로의 혼잡이 줄어들 것이며, 새로운 교통 패러다임이 형성될 것으로 예상된다. 플라잉 카가 가져올 간접적인 변화로는 △복잡해질 항공로에 따른 항공 교통 관제 시스템의 변화 △수직 도로가 도입될 도시 구조 △출퇴근 시간의 단축으로 교외 지역이 더 넓게 확장될 가능성 등이 대두되고 있다. 하지만 이런 혁신적인 변화를 위해서는 상당한 기술적 투자와 연구가 필요하다는 의견도 있다. 3. 디지털 휴먼, '가상과 현실의 경계' 허물다 '디지털 휴먼'이란 말 그대로 디지털로 재현된 인간의 모습과 행동을 의미한다. 이는 3D 가상 인간으로, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅과 같은 첨단 기술의 결합으로 탄생했다. 최근 디지털 휴먼 기술은 기하급수적으로 발전하며 실제 인간과 더욱 닮아가고 있다. 사용자와의 상호작용이 간편하게 이루어지며, 다양한 서비스 문제 해결부터 즉각적인 고객 서비스 제공에 이르기까지 그 활용범위가 넓어지고 있다. 특히, 자연어 처리와 로봇 프로세스 자동화 도구와의 통합으로 디지털 휴먼은 더욱더 강력한 존재감을 발휘할 전망이다. 디지털 휴먼의 활용 가능성은 의사와의 상담, 세무사와의 면담, 뉴스 시청, 연례 업무 평가 등 일상에서 인간 간의 상호작용이 이루어지는 거의 모든 분야에서 그 잠재력을 발휘할 수 있을 것으로 전망된다. 4. 블록체인 기반 '분산형 자율 조직(DAO)' 블록체인은 암호화폐의 기술적 기반일 뿐만 아니라 다양한 분야의 혁신을 주도하는 핵심 기술로 부상했다. 특히 이 중심에서 '분산형 자율 조직(DAO)'이 주목받고 있다. 블록체인이란, 데이터를 '블록'이라는 작은 단위로 나누고 이를 전체 네트워크에 참여하는 사용자들과 공유하는 기술을 의미한다. 이로 인해 데이터 조작이 어렵게 되어 투명하고 안전한 거래 기록이 가능하다. 그 가능성은 암호화폐뿐만 아니라 음악, 보험, 정부, 게임 등 광범위한 영역으로 확장되고 있다. DAO는 블록체인 위에서 운영되는 디지털 조직이다. 기존의 인적 관리가 필요 없이 다른 DAO, 디지털 에이전트, 심지어 기업과도 자동으로 상호 작용을 이어간다. DAO는 게임, 투자, 수집, 소셜 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 특히 근로자들에게 오픈소스 스타일의 창작 활동으로 수익 창출의 새로운 기회를 제공한다. 이는 기존의 비즈니스 방식과 커뮤니케이션 구조에 변화를 가져올 것으로 보인다. 이러한 DAO의 접근방식은 고객의 다양한 요구에 빠르게 대응하려는 기업과 조직에게 큰 매력으로 작용하고 있다. 5. 무선충전 전기 자동차 전기 자동차(EV)는 최근 몇 년 동안 엄청난 속도로 성장해 전 세계 신차 판매량의 약 4.6%를 차지하고 있다. 하지만 충전 시설의 부족은 여전히 전기차 보급의 큰 장벽이다. 무선 충전 기술은 전기차가 도로에 설치된 코일이나 충전 상태가 좋은 다른 차량으로부터 전력을 공유받아 이동 중에도 충전할 수 있게 해준다. 이는 전기차의 운행 거리를 늘리고, 배터리 용량을 줄여 차량의 중량과 비용을 낮출 수 있는 장점을 가지고 있다. 그러나 무선 충전 기술을 보급하기 위해서는 '스마트' 도로와 자동차 소프트웨어의 개선이 필요하다. 도로에는 전력을 공급하고 관리할 수 있는 코일과 센서가 설치되어야 하며, 자동차에는 무선 충전을 인식하고 조절할 수 있는 소프트웨어가 탑재되어야 한다. 6. 컴퓨팅 분야에서 실리콘 대체하는 그래핀(Graphene) 그래핀은 탄소 원자가 벌집 모양의 2차원 구조를 이룬 나노 소재로, 열과 전기를 매우 효율적으로 전도한다. 그래핀은 컴퓨팅 및 전자 기술을 향상시키기 위한 소재로서 많은 장점을 가지고 있다. 그래핀은 실리콘과 같은 기존 반도체 소재보다 저렴하고 성능이 뛰어나며, 무어의 법칙을 따르는 고밀도 집적 회로의 발전을 이끌 수 있다. 그래핀은 이미 투명전극과 에너지 저장소재 등의 분야에서 상용화 단계에 접어들었으며, 앞으로도 다양한 응용 분야에서 활용될 가능성이 높다. 이에 IT 및 비즈니스 컨설팅 회사의 총괄 관리자는 그래핀이 반도체 기술에 미칠 영향을 파악해야 한다. 또한 고객이 공급업체의 최신 기술을 평가하고 활용할 수 있도록 지원하는 것도 중요하다. 7. 일회용 기술로 교환 가능한 IT IT 분야에서는 컴포저블(composable)과 디스포저블(disposable)이라는 개념이 빠르게 부상하고 있다. 이는 기술 혁신을 가속화하고 사용자 수요를 충족하기 위해 기술을 서로 교체하거나 폐기할 수 있도록 하는 방식이다. 일회용 기술은 모든 기술에 영향을 미치지만, 특히 소비자나 고객의 요구에 따라 변화하는 기술에 적용될 수 있다. 일회용 기술은 제품과 서비스를 장기적으로 판매하고자 하는 모든 기술 공급업체에게도 영향을 준다. 복잡한 기술을 위한 비즈니스 모델이나 유지보수 비용 등이 변화할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 일회용 원심분리기는 바이오의약품 제조 과정에서 교차 오염을 예방하고, 에너지 사용을 줄이고, 공정 유연성을 갖출 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 이러한 일회용 원심분리기를 공급하는 업체는 장비의 설계, 제작, 배송, 폐기 등의 과정에서 새로운 비즈니스 모델을 개발해야 할 수 있다. 가트너는 미래의 가장 큰 디지털 혁신 중 일부는 오늘날에는 멀게만 느껴지거나 터무니없어 보이는 기술에서 비롯될 가능성이 높다고 전망했다. 벤 프링 가트너 부사장 겸 애널리스트는 "지각 변동은 하루 아침에 일어나지 않는다"면서 "초기 단계에서 혁신을 무시하면 일반적으로 혁신의 개발 주기 후반에 진입 비용이 더 많이 들기 때문에 전략적, 재정적, 존재론적으로 더 많은 비용이 든다"고 말했다.
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[퓨처 Eyes(1)] 가트너 선정, 미래를 바꾸는 7가지 기술
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?
- 마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠가 "인터넷의 발명만큼 중대한 사건"이라고 극찬한 챗GPT(Chat GPT)는 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능(AI) 서비스로, 대량의 데이터를 학습해 새로운 정보를 생성하고 응답하는 능력을 갖춘 시스템이다. 챗GPT는 챗(Chat)과 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 합성어로, 트랜스포머(Transformer) 계열의 대규모 언어 모델(GPT-3.5)을 기반으로 한다. GPT-3.5는 오픈AI에서 개발한 GPT-3의 업그레이드 버전으로, 1000억 개의 파라미터를 가지고 있다. 파라미터란 AI가 학습할 수 있는 변수의 수를 의미하는데, 이는 GPT-3의 2배에 달한다. 챗GPT는 강화학습(RLHF) 방식을 채택해 자신의 행동에 따른 보상을 통해 스스로 학습하고 발전할 수 있다. 챗GPT는 번역 및 문장 재구성, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 코딩 등 다양한 영역에서 우수한 성능을 뽐내고 있다. 무엇보다 인간 고유의 영역이라 여겨져 온 창작의 영역까지 AI가 파고든 사실에 많은 사람이 놀라고 있다. 지난해 11월 선보인 챗GPT는 출시된 지 5일 만에 이용자 수 100만 명을 확보했고, 1억 명을 돌파하는 데는 두 달이면 충분했다. 현재 전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 AI 서비스로 자리매김했다. AI 지능 저하 '드리프트' 현상이란? 인공지능(AI)의 새로운 패러다임인 챗GPT와 같은 채팅AI가 의사 면허 시험을 통과하거나 복잡한 수학 문제를 놀라운 정확도로 풀 수 있다는 보고서도 나왔다. 그런데 최근 챗GPT의 성능이 급격히 저하되는 현상이 나타나 인공지능 학계를 발칵 뒤집어 놓았다. 파겐 와사니 테크롤로지스(Fagen Wasanni Technologies)와 일본 매체 기가진(gigazine)의 최근호에 따르면 올해 3월부터 6월까지 채팅 AI의 수학 능력이 급격히 떨어지는 현상이 발견됐다. 이러한 채팅 AI의 지능 저하 현상을 '드리프트(drift)'라고 한다. 외신에 따르면 미국 스탠포드 대학과 UC 버클리가 올해 3월과 6월 두 차례에 걸쳐 오픈AI의 대규모 언어모델(LLM) 'GPT-3.5'와 'GPT-4'로 구동되는 챗GPT에 '수학 문제', '코드 생성', '시각적 추론', '민감한 질문' 등 4가지 과제를 부여해 그 답변의 신속성과 정확성을 분석했다. 그 결과, '17077은 소수인가?'와 같은 단순 수학 문제에 대한 GPT-4의 응답 정확도가 2023년 3월부터 6월 사이에 97.6%에서 무려 2.4%로 급락한 것으로 나타났다. 두 대학의 연구진에 따르면, "AI의 드리프트 문제는 매우 복잡한 AI 모델의 일부를 개선하려고 할 때 모델의 다른 부분의 성능이 저하되는 문제"라고 설명했다. 연구원들은 3월과 6월 다양한 버전의 LLM을 테스트하고 위의 네 가지 과제 외에 미국 의사 면허 시험, 시각적 추론을 포함한 다양한 AI 작업에서 성능을 평가했다. 그 결과, LLM이 제공하는 답변에 상당한 변동성이 있는 것으로 나타났다. 특히 GPT-4의 수학 문제 해결 능력은 3월과 6월 사이에 정확도가 84.0%에서 51.1%로 떨어지는 등 급격히 악화됐다. 반면, GPT-3.5의 정확도는 같은 기간 동안 49.6%에서 76.2%로 향상됐다. 연구원들은 또한 특정 작업에서 지시를 따르는 GPT-4의 능력이 저하되는 것을 관찰했다. 예를 들어, '행운의' 숫자와 관련된 수학 문제에서 GPT-4의 정확도는 3월과 6월 사이에 83.6%에서 35.2%로 떨어졌고 GPT-3.5의 정확도는 30.6%에서 48.2%로 오히려 증가했다. 또한 ‘민감하거나 위험한 질문’에 답변하려는 LLM의 의지에 변화가 있었다. GPT-4는 응답률이 21.0%에서 5.0%로 급격히 낮아졌고, GPT-3.5는 2.0%에서 5.0%로 소폭 증가했다. 복잡한 추론 과제에서 GPT-4는 정확한 답변을 생성하는 점이 1.2%에서 37.8%로 증가해 개선된 모습을 보였다. 그러나 GPT-3.5의 추론 완전 일치 성공률은 22.8%에서 14.0%로 감소했다. 연구원들은 또한 시간이 지남에 따라 LLM이 생성한 코드의 실행 가능성도 감소하는 것을 관찰했다. 또 미국 의사 면허 시험에서 GPT-4의 성적은 86.6%에서 82.4%로 소폭 하락한 반면, GPT-3.5는 54.7%였다. 시각적 추론 과제에서 약간의 개선이 있었지만 두 모델 모두 전반적인 정확도는 여전히 낮았다. 연구진은 짧은 시간 내에 GPT-3.5와 GPT-4의 성능과 동작에 상당한 변화가 있었다는 점을 강조했다. "AI 미세 조종시 다른 영역서 후퇴" 스탠포드대 제임스 조우(James Zou) 컴퓨터 과학 연구원은 "AI 모델을 미세 조정해 특정 방향으로 강화하면 다른 영역에서는 후퇴할 위험이 있다"며 "AI 모델을 지속적으로 개선하는 것은 매우 어렵다"고 말했다. 또한 조우 연구원은 "우리는 GPT-4와 같은 AI 모델에서 언젠가 드리프트 문제가 발생할 것으로 예상했지만, 이렇게 빨리 드리프트 문제가 발생한 것에 대해 매우 놀랐다"고 했다. 해외 매체 크립토폴리탄(Cryptopolitan)은 AI의 드리프트 문제에 대해 "이 문제는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 급성장 중인 트렌드와 관련이 있을 수 있다"고 추측했다. '프롬프트 엔지니어링'은 사용자가 프롬프트를 만들어 AI로부터 특정 반응을 이끌어내는 개념이다. 이 매체는 "GPT-4의 수학적 능력 저하가 프롬프트 엔지니어링에 대응하기 위해 취해진 우발적 결과일 수 있다"고 지적했다. 오픈AI "개선 위해 다양한 연구 진행" 드리프트 문제에 대해 오픈AI 측은 "새로운 AI 모델을 출시할 때, 우리는 새로운 모델을 더 똑똑하게 만드는 것을 최우선 과제로 삼고 있다. 또한 우리는 새로운 AI 모델 버전이 포괄적인 작업의 개선으로 이어지고 있는지 확인하기 위해 다양한 조사와 연구를 진행하고 있다. 하지만 우리의 평가 방법은 완벽하지 않기 때문에 지속적으로 개선해 나가고 있다"고 말했다. 조우는 AI의 드리프트 문제에 대해 "중요한 것은 지능이 떨어진다고 해서 기술을 포기하는 것이 아니라 그 어느 때보다 AI를 면밀하게 모니터링하는 것"이라고 말했다. 아울러 연구팀은 챗GPT와 같은 AI 모델에 대해 수천 개의 질문을 던져 체계적인 테스트를 계속하고 있으며, 시간이 지남에 따라 성능 변화를 분석하고 있다고 덧붙였다.
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?