세계 최대 기술 전문 단체인 IEEE와 그 산하 IEEE 표준협회(IEEE SA)는 100개 이상의 글로벌 AI 관련 표준 포트폴리오가 신설 ‘국제 AI 표준 거래소(International AI Standards Exchange)’에 포함된다고 오늘 발표했다. 이 거래소는 전 세계의 협력과 책임감 있는 AI 개발을 촉진하기 위한 국제 AI
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재생에너지 시스템 기반 그린 수소•암모니아 플랜트 추세
이종접합(HJT) 태양광 기술, 기록적인 26.61%의 셀 효율 달성
글로벌 이종접합(HJT) 태양광 기술에 새로운 이정표가 세워졌다. 라이젠 에너지(Risen Energy)의 Hyper-ion HJT 모듈이 평균 740Wp의 양산 출력을 달성해 새로운 산업 효율성 기준을 세운 것. 이번에 달성한 26.61%의 셀 변환 효율도 인증받은 이러한 혁신은 연구개발(R&D)가 양산으로 즉시 전환됐다는 걸 보여주는 사례다. 이러한 혁신을 통해 라이젠 에너지는 고효율 PV 산업화 분야에서 리더십을 더욱 공고히 할 수 있게 됐다. Fig.1 Hyper-ion Module I-V Curve (STC Conditions) 주요 혁신: 특허로 보호받는 기술과 비용-성능 혁명라이젠 에너지가 국가중점연구개발프로그램(National Key Research and Development Program)을 활용해
외부차양 시스템 기술의 효과를 아시나요?
드론 배송, 전국적으로 본격화 된다
배터리 개조없이 1억 톤의 CO₂ 배출을 줄인다
에너지 인프라 디지털화 추진하는 독일
광대역 전력선 통신(BPL) 기술이 확장되고 있다. 전력망의 가시성과 유연성을 위한 이 솔루션은 G.hn 표준을 활용해 유틸리티들이 기존 전력선을 통해 고속 데이터를 전송할 수 있게 해줌으로써 광범위한 통신 인프라 구축의 필요성을 줄여준다. 이 솔루션은 유럽 전역의 대규모 프로젝트에 적용되어 재생에너지 통합과 늘어나는 전기차 충전 인프라 수요를 지원하고 있다. 이에 따라 최근 독일의 레겐스부르크 네츠가 광대역 전력선 통신(Broadband over Power Line•BPL) 기술 분야 전문업체인 코리넥스(Corinex)와 장기 제휴 계약을 체결하며 에너지 인프라의 디지털화를 향한 결정적인 한 걸음을 내디뎠다. 이번 제휴의 목표는 스마트 계량기를 연결하는 강력한 통신 네트워크 구축이다. 이를 위해 향후 6년간 코리넥스의 BPL 기술이 전체 전력망에 도입될 예정이다. 이는 전력망 디지털 전환의 중요한 이정표로, 효율성과 가시성 모두를 높일 것으로 기대된다. BPL 기술로 에너지 재구상 전력망 디지털화의 핵심에는 코리넥스의 발전된 BPL 기술이 자리한다. 이 최첨단 통신 솔루션은 저전압 전력망에 통신 인프라를 추가로 설치하지 않아도 기존 전력망을 통해 데이터를 고속으로 전송하게 해준다. BPL은 실시간 데이터 전송 기능을 갖추고 있어 저압 전력망에서 실시간 모니터링과 제어에 필요한 통신 기반을 제공함으로써 스마트 그리드 개발에 핵심적인 역할을 한다. 전력망의 현대화와 디지털화를 위한 첨단 기술의 통합은 레겐스부르크뿐만
60%의 기업 리더, ‘에이전틱 자동화(Agentic Automation)’로 전환원해
“자동차 산업을 견인하는 AI”
제조분야, 바코드 판독 성능 향상 위해 AI 도입해
제조분야에서추적성과보완에대한우려가증가하면서전세계생산라인에서바코드판독이점점더중요해지고있다. 코그넥스(Cognex)가실시한설문조사에따르면제조업체들은바코드판독과관련한주요문제를해결하고전반적인성능을개선하기위해 AI를도입하는것으로나타났다. 코그넥스의 칼 거스트 (Carl Gerst) 비전 및 ID 제품 총괄 부사장은 "첨단 기술을 통해 고객의 업무를 더 쉽게 만드는 것은 코그넥스가 하는 모든 일의 핵심" 이라며 " 이번 조사를 통해 코그넥스의 바코드 판독 솔루션과 AI 기술을 통합 하는 일의 가치를 재확인받을 수있었다." 라고 말했다. 이어 " 코그넥스의 혁신적인 AI 기반 바코드 판독 솔루션은 고객이 직면한 가장 시급한 문제를 해결하며 동시에 탁월한 판독 성능과 높은 신뢰성 , 향상된 고객 경험을 제공한다. "고 덧붙였다 . 아시아, 북미, 유럽의 제조 및 물류 기업 관계자 283명이 참여한 이번 설문조사는 바코드 판독 애플리케이션에서 AI의 중요성이 점 더 커지고 있음을 보여준다. 조사 결과에 따르면 사용자들은 판독하기 어려운 코드를 판독하는 것이 가장 큰 관심사이며 AI가 더 나은 성능과 안정성을 제공할 것으로 기대하고 있다 . 주요 인사이트 판독하기 어려운 코드의 판독 : 조사결과 , 응답자의 41% 가 손상 , 얼룩 , 주름이 있는 바코드가 가장 큰 도전 과제라고 답했으며 왜곡 , 반사 , 곡면 문제 (39%), 코드 크기와 위치 문제 (35%) 가 그 뒤를 이었다 . AI 에 대한 기대 : 응답자의 절반 가까이 (47%) 가 바코드 판독률이 높아질 것으로 기대하는 등 압도적으로 많은 응답자가 AI 가 바코드 판독 성능을 향상시킬 것이라고 생각했다 . 기타 주요 기대 사항으로는 보다 정확한 감지와 손상된 코드의 판독률 향상 등이 있으며 , 물류 공급업체는 정확한 감지에 대한 기대가 특히 높았다 . 신뢰성 및 유지보수 : 바코드 리더기를 선택할 때 사용자들은 신뢰성과 유지보수 편의성을 가장 우선적으로 고려하는 것으로 나타났다 . 응답자의 21% 만이 자신이 전문가라고 답했고 3 분의 1 은 초보자라고 답한 만큼 ' 신뢰할 수 있는 성능 ' 을 선택한 비율이 높게 나온 것으로 이해된다 . 사용자 입장에서는 전문성이 부족하면 중요한 일상 업무를 위한 구매 결정을 내릴 때 유지관리 문제를 중요하게 고려할 수밖에 없다 . 이 무료 보고서는 cognex.com/barcode-insights 에서 다운로드할 수 있다 .