“버려진 흑연이 배터리 소재로, 전기차가 무선으로 충전된다면?”
상상 같던 기술들이 현실이 되고 있습니다. 제조업계 곳곳에서 등장한 혁신 기술, 지금 어떤 변화를 만들어가고 있을까요?
흑연 부산물 활용 신기술
출처 : 버려지는 흑연 부산물로 고순도 흑연 음극재 만든다
한국에너지기술연구원이 흑연 부산물에서 금속 불순물을 제거해 고순도 음극재를 제작하는 3단계 공정을 개발했습니다. 초음파 처리·열 이동 편석·탄소 코팅을 통해 불순물을 효과적으로 제거하고 구조 안정성을 강화했으며, 상용 수준의 92% 초기 효율과 362mAh/g 용량을 달성했습니다. 또한 200회 충방전 후 98% 용량 유지로 안정성을 입증했으며, 기존 공정보다 낮은 온도에서 불순물 제거가 가능해 비용 절감 가능성도 확인됐습니다.
기술적 코멘트
이번 기술은 환경오염과 고비용을 유발하는 기존 산·열처리 방식의 한계를 줄인 점에서 주목할 만합니다. 특히 초음파와 열 이동 편석 현상 활용이 핵심으로 보이며, 후속 연구에서 무산·무열 처리 공정까지 확장될 가능성이 기대됩니다. 다만 장기 대량생산 과정에서의 공정 안정성과 수율은 추가 검증이 필요해 보입니다.
GPU·NPU 기반 AI 인프라 전략
출처 : "GPU 20만장 확보"…AI 속도전 나선 과기부
과학기술정보통신부가 2030년까지 GPU 20만 장 확보를 목표로 하며, 국산 NPU 개발을 통해 엔비디아 의존도를 줄이겠다고 밝혔습니다. 또한 AI 전환(AX) 대학원 신설과 융합 인재 5000명 양성을 추진해 AI 생태계 전반의 자립 기반을 마련하겠다는 계획입니다. 이는 글로벌 AI 경쟁에서 속도와 인프라가 핵심이라는 판단에 따른 전략적 행보로 평가됩니다.
기술적 코멘트
이번 계획은 GPU 확충과 NPU 국산화 병행으로 인프라와 기술 주권을 동시에 확보하려는 시도로 보입니다. 특히 NPU 개발이 상용화 단계로 이어질 수 있는지가 중요한 분기점이 될 수 있습니다. 다만 AI 칩 생태계와 소프트웨어 최적화의 균형 발전이 뒷받침되어야 실질적인 경쟁력으로 연결될 것으로 예상됩니다.
포르쉐, 전기차 무선 충전 기술 공개
출처 : “무선 충전 전기차 현실로”…포르쉐, 카이엔 일렉트릭 내년 양산
포르쉐가 카이엔 일렉트릭에 적용할 무선 충전 시스템을 공개했습니다. 이 기술은 최대 11㎾ 속도와 90% 효율을 제공하며, 차량 하부 수신 코일과 플로어 플레이트 간 자기장 기반 에너지 전송으로 동작합니다. 초광대역(UWB) 기술로 충전 위치를 정밀하게 조정하고, 자동 주차 연동·이물질 감지·과열 차단 등 안전 기능도 탑재됐습니다. 또한 LTE·WLAN 모듈로 원격 업데이트가 가능해 향후 인프라 확장이 기대됩니다.
기술적 코멘트
포르쉐의 무선 충전은 스마트폰 무선 충전 원리를 전기차에 확장한 사례로, UWB 기반 정밀 위치 제어와 안전 자동화 기능이 특징입니다. 효율과 안정성을 유지하면서도 편의성을 극대화한 점은 의미가 있습니다. 다만, 대규모 충전 인프라 확산 시 전자파 간섭·효율 저하 문제가 향후 기술적 과제가 될 수 있습니다.
액체공기 에너지저장 핵심 기술 국산화
출처 : 기계연, 액체공기 에너지저장시스템용 터보팽창기·콜드박스 개발
한국기계연구원이 액체공기 에너지저장시스템(LAES)용 터보팽창기와 콜드박스를 독자 개발하고, 하루 10톤 규모 액체공기 생산 실증에 성공했습니다. 터보팽창기는 정압베어링과 단열 구조 회전축으로 안정적인 분당 10만 회 고속 회전을 구현했으며, 콜드박스는 다층박막 단열재와 초고진공 구조를 적용해 열손실을 최소화했습니다. 특히 냉열 재활용 기술을 통해 액화 효율을 높였으며, 설계·제작·운전제어까지 국내 최초로 전 과정 자립화를 달성했습니다.
기술적 코멘트
이번 성과는 입지 제약이 없는 대용량·장주기 에너지저장 기술을 실증했다는 점에서 의미가 있습니다. 특히 정밀 터보 기계 설계와 초저온 단열 기술을 결합해 시스템 효율을 높인 점이 주목됩니다. 다만 상용화 단계에서의 에너지 비용 효율성과 장기 운전 신뢰성 확보가 향후 핵심 과제가 될 것으로 보입니다.
세계 최초 HBM4 양산 체제 구축
출처 : SK하이닉스, 초고성능 AI용 메모리 신제품 HBM4 양산 체제 구축
SK하이닉스가 초고성능 AI용 메모리 HBM4를 개발 완료하고 세계 최초 양산 체제를 구축했습니다. HBM4는 2,048 I/O 채널을 적용해 대역폭을 기존 대비 2배 확장하고, 전력 효율을 40% 이상 개선했습니다. 이를 통해 AI 서비스 성능을 최대 69% 향상시킬 수 있으며, 데이터 병목 해소와 데이터센터 전력 절감 효과도 기대됩니다. 또한 MR-MUF 공정과 10나노급 5세대 D램 기술을 적용해 안정성과 제조 효율성을 동시에 확보했습니다.
기술적 코멘트
HBM4는 대규모 AI 연산 환경에서 병목 현상을 해소하고 전력 효율을 크게 높인 차세대 메모리로 평가됩니다. 특히 MR-MUF 공정의 안정성과 초고속 I/O 채널 설계가 핵심 성과로 보입니다. 다만 발열 관리·수율 확보·패키징 난도는 지속적인 개선 과제가 될 가능성이 있으며, 향후 칩렛·CXL 기반 메모리 아키텍처와의 융합이 중요한 진전 포인트가 될 것입니다.
새로운 소재와 저장 방식, 보안과 전력 효율을 향한 도전은 단순한 기술 진보가 아니라 산업의 판을 다시 짜는 신호일 수 있습니다. 지금의 선택이 곧 제조업의 미래를 규정할지도 모릅니다.
그 미래를 준비하는 가장 빠른 방법은, 복잡한 제조 과정을 단순하게 연결해주는 ‘바로발주’와 함께하는 것입니다. AI 기반 견적으로 설계와 생산 사이의 간극을 줄이고, 더 신속하게 실행할 수 있습니다.
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