2019년 4월3일 우리나라에서 5G(세대) 서비스를 시작한지 5년 반이 조금 넘은 상황에서 6G 서비스에 대한 논의가 진행 중이다.6G 통신 기술은 초고속 데이터 전송, 초저지연, 대규모 연결을 제공하는 차세대 무선 통신 기술로 고주파 대역(테라헤르츠 수준)에서 효율적인 전송이 핵심 과제다.이 과정에서 커패시터(capacitor·축전기)의 유전체 특성은 주파수 응답 특성, 열적 안정성,  소형화/집적화 및 전자기파 차폐/간섭방지 등 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 담당한다.테라헤르츠 주파수 대역의 6G 통신의 경우에는 커패시터의 유전율 변화와 손실 계수(Dielectric Loss)가 주파수 응답 특성에 큰 영향을 미친다.특히 무선주파수(RF) 회로에서 사용되는 커패시터는 신호 필터링 역할을 수행하며 유전체 특성이 불안정하면 왜곡과 신호 손실이 발생할 수 있다. 고유전율 물질은 높은 에너지 저장 능력을 제공하지만 고주파에서는 손실을 증가시킬 수 있기 때문이다.6G 통신 장비는 고전력 및 고주파 동작으로 열 발생이 많으므로 커패시터의 유전체는 온도 변화에 강한 특성을 가져야 성능 저하를 방지할 수 있다.또한 6G 통신 장비는 소형화된 기기와 높은 집적도를 요구하므로 유전체 물질의 유전율이 높으면 더 작은 크기의 커패시터로 동일한 전기 용량을 구현할 수 있다.고유전율 및 낮은 손실 특성을 가진 커패시터는 전자기 간섭(EMI)을 줄이고, 신호 무결성을 보장하는 데 기여한다.이와 같은 커패시터의 유전율 특성의 중요성을 고려해 이번 회에서는 '유전체의 두께가 서로 다른 MOSCAP들을 이용한 얇은 유전체 특성화 방법' 논문을 소개한다.본 논문은 2023년도 한국전자파학회 하계종합학술대회 논문집 Vol. 11, No. 1 2023. 8. 23~26에 게재됐다.◇ 서론... 커패시터의 단면적 차이를 기반으로 유전체 특성을 추출하는 기존 방법은 정확도에 영향기존 커패시터 구조에서 유전체 특성을 추출하는 전형적인 방법은 커패

▲ 생성형 AI를 활용해 ‘에너딕트’가 제공하는 서비스를 표현한 상상도[출처=LG CNS]디지털 전환(DX) 전문기업 LG CNS(대표이사 현신균)에 따르면 통합발전소(Virtual Power Plant, VPP) 사업자를 위한 전력 인공지능(AI) 솔루션 ‘에너딕트(Enerdict)’를 출시했다.VPP는 전국에 분산된 태양광, 풍력 등 소규모 재생에너지 발전소들을 정보통신기술(ICT)로 연결해 하나의 발전소처럼 운영하는 것을 의미한다. ‘에너딕트’는 에너지(Energy)의 흐름을 정확하게 예측한다(Predict)라는 의미를 담고 있다.LG CNS가 선보인 ‘에너딕트’는 VPP 사업을 영위하는 기업 고객을 위한 최적의 솔루션으로 향후 전력중개 솔루션 사업을 추진할 방침이다.VPP 사업자는 계절, 날씨 등 기상 상황에 따라 발전량의 변동성이 큰 소규모 재생에너지 발전소들의 발전량을 예측하고 전력거래소의 급전 지시를 이행하는 것이 중요하다.급전 지시란 우리나라 전력의 수요와 공급을 관리하는 한국전력거래소에서 각 발전소에 발전량 조절을 실시간 지시하는 것으로 VPP 사업자의 중요 의무사항이다.LG CNS는 ‘에너딕트’에 머신러닝(Machine learning), 딥러닝(Deep learning) 등 AI와 수학적 최적화 기술을 접목해 발전량 예측 정확도를 높였다. 전력거래소의 급전지시에 효율적으로 대응할 수 있도록 해 VPP 사업자의 운영 수익을 극대화한다.수학적 최적화는 현재 보유한 자원과 조건 하에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 계산해 최대 효율을 내는 최적의 대안을 찾아내는 기술로 LG CNS의 ‘에너딕트’는 업계 최고 수준의 발전량 예측 정확도를 자랑한다.‘에너딕트’는 과거에 축적된 기상 자료와 더불어 국내외 기상 예측 기관에서 예보하는 다양한 기상 데이터까지 AI가 분석함으로써 태양광, 풍력 등 재생에너지

▲ LG이노텍 로고[출처=LG이노텍]LG이노텍(대표 문혁수)에 따르면 입고 시점에 불량 여부를 판독해 불량 원자재 투입을 사전에 걸러내는 ‘원자재 입고 검사 AI(인공지능)’를 업계 최초로 개발 및 적용했다.LG이노텍은 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 ‘원자재 입고 검사 AI’를 RF-SiP(무선 주파수 시스템 인 패키지) 공정에 처음 도입했다.최근에는 FC-BGA(플립칩 볼그리드 어레이)에도 확대 적용돼 고부가 반도체 기판 제품의 품질 경쟁력을 한층 강화하는 데 기여할 것으로 기대된다.기존에는 공정 투입 전 입고 원자재의 경우 육안(肉眼)으로 검수하는 수준에 그쳤다. 하지만 반도체 기판 제품의 고사양화로 상황이 바뀌었다.공정에 기인한 불량 원인을 모두 개선해도 신뢰성 평가의 문턱을 넘지 못하는 사례가 증가했다. 공정에 투입되던 입고 원자재 품질이 신뢰성 평가에 영향을 미치는 결정적 요소로 주목받기 시작한 배경이다.반도체 기판을 구성하는 핵심 원자재(PPG, ABF, CCL 등)는 유리섬유, 무기 혼합물 등이 믹스된 형태로 입고된다. 기존에는 원자재 혼합 과정에서 공극(空隙, 입자 사이 틈)이나 이물질 등이 생겨도 제품 성능 구현에 문제가 없었다.그러나 회로 간격 축소 등 기판 제품 스펙이 고도화되면서 공극의 크기나 이물질 양에 따라 불량이 발생하기 시작한 것이다.이에 따라 기존 육안 검사 방식으로는 원자재의 어떤 부분이 불량 요인인지 파악하는 것이 사실상 불가능해 업계의 난제로 떠올랐다.쉽게 말해 원자재 혼합물 한 로트(Lot∙생산공정에 투입되는 동일한 특성의 원자재 단위)를 쿠키 도우(dough) 한 덩이라고 치면 △도우 안에 소금이나 설탕이 한쪽으로 얼마나 쏠려 있는지 △공기 구멍은 몇 개가 생겼는지 △이물질은 얼마나 들어있는지 눈으로는 확인이 불가능한 것과 같은 경우다.LG이노텍은 이와 같은 업계 난제를 극복하기 위한 방안을 AI에서 찾았다. LG이노텍이 개발한 ‘원자재 입고 검

▲ 부산은행 빌딩[출처=홈페이지]BNK부산은행(은행장 방성빈)에 따르면 글로벌 금융기관인 HSBC로부터 2023년 외화송금 자동처리 최우수기관으로 선정됐다. 이에 따라 ‘STP Excellence Award’를 수상했다.HSBC는 해외송금 처리에 대한 신속정확도를 기준으로 평가해 ‘외화송금 자동처리비율(STP Rate : Straight Thtough Process)’이 우수한 은행에 매년 ‘STP Excellence Award’ 상을 수여하고 있다. 이 수치가 높을수록 해당은행의 업무처리능력 및 해외송금 서비스 경쟁력이 뛰어남을 의미한다. 부산은행은 2002년 이후 다양한 글로벌 금융기관으로부터 호평을 받고 있다.부산은행 손대진 고객기획본부장은 “STP Excellence Award 수상은 부산은행의 외화송금처리능력이 전 세계적으로 인정받고 있다는 것을 의미한다”고 말했다.또한 “앞으로도 지속적인 투자를 통해 수준 높은 외환전문가를 육성과 고도의 송금시스템을 제공해 고객만족을 이끌어내겠다”고 밝혔다.

스페인 다중 생체인식 기술기업인 페이스피(FacePhi)에 따르면 2022년 5월 27일 ISO 22301 인증을 받았다. ISO 22301는 비지니스 연속성에 관한 표준이다.ISO 22301 인증을 받음으로써 페이스피는 비상상황에서 소프트웨어와 고객관리 차원에서 서비스 연속성을 유지할 수 있다는 것을 검증받았다. 국제표준화기구(ISO)가 인증한 것이다. 디지털 신원 확인을 하고자 하는 고객에게 서비스함에 있어서 자체 시스템, 절차, 자원 등에 중복 메카니즘을 제공함으로써 표준에 최대한 맞췄다.ISO 22301 표준은 화재나 홍수와 같이 자체 설비를 훼손하는 상황에서도 시스템의 회복과 유지가 가능하다는 것을 의미한다.자체적인 비지니스 연속성 계획은 ISO 22301 인증을 받은 것으로 완전하다는 것을 증명했다. 페이스피는 2022년 3월 ISO/IEC 30107-3 Level 2 테스트도 통과했다.ISO/IEC 30107-3 Level 2는 신원 위조나 위장공격에 대항해 얼굴 생체인식 시스템으 보호할 수 있는지를 평가하는 표준이다.페이스피는 2012년 설립됐으며 얼굴인식 원천 기술을 개발한 글로벌 기술시업이다. 글로벌 금융기관 60여곳에 얼굴인식, 비대면 본인인증 솔루션을 공급하고 있다.자체적으로 개발한 셀피(Selphi) 솔류션은 로그인 및 결제용 얼굴인식에 활용된다. 이용자 얼굴의 특징을 패턴화하고 패턴은 6kB로 암호화 및 토큰화돼 은행 서버로 전송된다.서버에 저장돼 이후 사용자 인증을 위한 생체인식 기록으로 활용된다. 셀피 얼굴인식의 정확도는 99.998%로 10억건 이상의 사용 기록에도 불구하고 단 한 번도 인증사고가 발생한 사례가 없다.▲ 페이스피(FacePhi) 홍보자료(출처 : 홈페이지)

일본 도쿄대학(東京大学)에 따르면 2017년 2월 약물부작용으로 경련을 일으키는지에 대해 판별할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다.14종류의 약을 실험용 쥐의 뇌 절편에 투여해 신경세포의 전위변화를 측정하여 기계학습으로 판별기준을 작성하는 것이다.향후 iPS세포에서 분화시킨 신경세포에 적응할 수 있도록 판별 정확도를 향상시킨다. 이에 부작용평가에 대한 기준을 확립시킬 계획이다.▲도쿄대학 로고