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'엔트로피'통합검색 결과 입니다. (2건)

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리튬이온배터리 공정으로 전고체전지 생산 세계 첫 성공…"상업화 급진전 기대"

기존 리튬이온전지 공정을 그대로 이용할 수 있는 전고체전지 제조 기술이 개발됐다. 전고체전지 상업화가 가속화할 것으로 전망됐다. 연세대학교는 화공생명공학과 이상영 교수 연구팀과 고려대학교 곽상규 교수팀, 군산대학교 이민재 교수팀, 한국기초과학지원연구원(KBSI) 이영주 박사 연구팀이 엔트로피 개념을 이용한 '엔트로피 충돌' 고분자 전해질을 세계 최초로 제시하고 이를 전고체전지에 적용하는 데 성공했다고 17일 밝혔다. 전고체전지는 '잘 폭발하지 않고, 더 멀리 가는' 차세대 배터리로 불로 불린다. 그러나 전극 부피변화나 낮은 이온전도도, 고온 및 고압 공정, 수율확보 등의 문제로 상용화가 쉽지 않았다. 연구팀은 이를 위해 '양쪽성 이온'이라는 특수한 분자구조를 가진 전해질을 개발했다. 이 분자는 하나의 분자 안에 양전하(+)와 음전하(-)를 동시에 갖고 있어, 리튬 이온과의 상호작용이 뛰어나며 분자들이 일정한 방향으로 배열되기 쉬운 특성을 갖는다. 연구팀은 또 '엔트로피 충돌'이라는 새로운 개념을 이 전해질 개발에 적용했다. 초기에는 액체 상태로 존재해 전극 내부 깊숙이 물처럼 스며들 수 있고, 이후 빛이나 열을 가하면 고체로 굳으면서 분자들이 스스로 정렬돼 이온이 이동할 수 있는 통로를 형성하도록 설계했다. 이로 인해 해당 전해질은 고체 상태에서도 이온이 빠르게 이동할 수 있으며, 이온 전달 경로가 끊기지 않는다. 이는 그동안 고분자 전해질의 가장 큰 한계로 지적돼 온 낮은 이온전도도 문제를 근본적으로 개선한 성과다. 이번 연구의 또 다른 특징은 기존 리튬이온전지 생산 공정과의 높은 호환성이다. 새로 개발된 고분자 전해질은 초기에는 액체 상태여서 현재 공장에서 사용하는 방식과 유사하게 전극에 코팅하거나 스며들게 할 수 있고, 이후 간단한 공정을 거쳐 고체 전해질로 전환된다. 이상영 교수는 "고가의 신규 설비를 도입하지 않고도 기존 리튬이온전지 생산 라인을 전고체전지 공정으로 단계적으로 전환할 수 있는 가능성을 제시했다"고 설명했다. 연구팀은 또 이 전해질을 이용해 두꺼운 전극을 사용하면서도 실온과 낮은 압력 조건에서 안정적으로 작동하는 전고체전지를 구현했다. 기존 리튬이온전지(일반적으로 약 250Whkg−1 수준) 대비 약 두 배 수준의 높은 에너지 밀도(516Whkg−1)를 갖는 전고체전지 실현 가능성을 제시했다. 이상영 교수는 “기존 리튬이온전지 제조 공정과의 호환성이 매우 뛰어난 고체 전해질 플랫폼을 제시했다는 점에서 의미가 크다”며, “엔트로피 기반 고분자 전해질을 이용하면 복잡한 추가 공정 없이도 고에너지 전고체전지를 구현할 수 있어, 전고체전지 상업화를 실질적으로 앞당길 수 있는 계기가 될 것”이라고 말했다. 연구는 한국연구재단 개인기초연구지원사업과 나노·소재기술개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다. 연구성과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications, 12월6일자)에 게재됐다.

2025.12.17 10:12박희범

노르마, 새로운 양자 신경망 개발...정확도 획기적 개선

양자 보안과 양자 컴퓨팅 전문 기업 노르마(대표 정현철, www.norma.co.kr)가 정확도가 획기적으로 개선된 새로운 방식의 양자 신경망을 개발했다. 노르마는 퀀텀 AI팀 이준서 연구원이 지난달 SCI급 미국 물리학회 학술지 '피지컬 리뷰A'에 '얽힘 분리 양자 신경망을 통한 양자 엔트로피와 양자 거리 측도의 통합적 추정'이라는 논문을 게재했다고 24일 밝혔다. 이 논문에는 KAIST 신명진, 이승우 연구생이 공동 제1저자로 참여했다. 교신 저자는 서울대학교 정갑균 박사가 맡았다. 연구팀은 양자 정보 이론의 핵심 물리량을 보다 효율적으로 추정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안했다. 해당 연구에서는 '얽힘 분리 양자 신경망(Disentangling Quantum Neural Network, DEQNN)'을 개발했다. 이 DEQNN은 고차원 양자 상태에서도 높은 정확도를 유지할 수 있는 것이 특징이다. 일반적으로 양자 물리량을 추정하는 기존 알고리즘은 양자 상태의 힐베르트 공간 크기에 따라 성능이 저하되는 한계를 가진다. 하지만 이번 연구에서 제안한 DEQNN은 이러한 한계를 극복할 수 있는 혁신적인 방법을 제시헸다. 노르마 측은 "폰 노이만 엔트로피, 레니 엔트로피, 찰리스 엔트로피 등의 양자 엔트로피 측도와 대각합 거리, 브루스 거리와 같은 양자 거리 측도를 보다 정밀하게 추정하는 데 기여할 것"으로 기대된다. 이번 연구 결과가 향후 양자 컴퓨팅 및 양자 통신 기술 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 연구진은 내다봤다. 이준서 연구원은 "DEQNN은 통합된 차원 축소 방식을 적용해 양자 정보 이론에서 요구되는 다양한 물리량을 효율적으로 추정할 수 있다"며 "이를 통해 대규모 양자 시스템의 복잡성을 극복하고, 양자 정보 처리 및 분석에 활용할 수 있는 명확한 이론적 기반을 제시하는 것이 목표였다"고 연구의 배경을 설명했다. DEQNN은 힐베르트 공간의 크기를 줄이면서도 양자 상태가 포함하는 정보를 최대한 보존하는 특성을 갖는다. 이를 통해 축소된 양자 시스템 내에서 다양한 양자 엔트로피 및 거리 측도를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 기존에는 고차원 양자 상태에서 복잡한 계산이 필요했던 물리량들을 DEQNN을 활용하면 훨씬 효율적으로 추정할 수 있다. 또한 개별 물리량을 추정할 때 차원 축소를 각각 수행하는 방식이 아니라 단일 네트워크 구조 내에서 동시에 진행될 수 있도록 설계함으로써 통합적 방법론을 제시했다. 이를 통해 연구 및 응용의 효율성을 크게 향상시켰다. 복잡한 대규모 양자 시스템에서도 적용 가능한 기술의 명확한 이론적 근거를 마련했다. 이준서 연구원은 "이 기술을 활용하면 낮은 복잡도의 양자 신경망을 구현, 기존 양자 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있을 것"으로 기대했다. 노르마 정현철 대표는 "화학 및 물리 시뮬레이션, 금융 모델링, 최적화 문제 등 다양한 분야에서 향상된 양자 머신러닝 기법을 적용할 수 있을 것"으로 전망했다. 정 대표는 “노르마의 R&D 집중 투자와 우수 인재 양성 노력의 결실”이라며 “앞으로도 양자 연구에 대한 지속적인 투자와 기술 개발을 이어갈 것"이라고 밝혔다. 한편 노르마는 2011년 설립된 양자 보안 및 양자 컴퓨팅 전문 기업이다. 양자 보안 분야에서는 양자내성암호(PQC) 기술을 적용해 PQC 기반의 솔루션(Q 케어 스위트, Q 케어 커넥트 등)을 확보했다. 이외에 양자 컴퓨터 및 응용 프로그램 개발을 적극 추진 중이다. 지난해 양자 애플리케이션 개발을 위한 환경을 제공하는 'Q 플랫폼(Q Platform)'을 출시했다. 노르마가 자체 개발한 국내 최초 한국형 양자 컴퓨터 '큐리온(Qrion)' 출시를 앞두고 있다.

2025.02.24 12:27박희범

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