전기·전자·반도체·통신. 차세대 반도체·6G·전력 효율.
Modulating Ion‐Dipole and Dipole–Dipole Interactions for Stable Wide‐Temperature‐Range Lithium–Sulfur Batteries Enabled by Quantum‐Dot Catalysts
리튬-황 전지(LSB)의 사이클 안정성은 황 화합물, 특히 Li2S2 중간체의 불완전한 전환으로 인해 크게 제한된다. 본 연구는 이온-쌍극자 및 쌍극자-쌍극자 상호작용을 시너지적으로 조절하여 용매화 껍질 구성을 최적화하고 Li2S2의 전기화학적 반응성을 활성화하는 새로운 전략을 제안한다. 개념 증명으로 질소 도핑 탄소(MoNQDs/NC)에 담지된 질화 몰리브데넘 양자점 촉매를 설계했다. In situ/ex situ 특성 분석과 이론 계산을 통해 MoNQDs/NC가 Li(solvent)x+ 종 내의 이온-쌍극자 상호작용을 효과적으로…
Mechanistic Understanding of Thermal Stability and Safety in Lithium Metal Batteries
리튬 이온 전지가 이론적 용량 한계에 도달함에 따라, 차세대 에너지 저장 장치로 리튬 금속 전지(LMB)가 높은 에너지 밀도로 유망하게 부상하고 있습니다. 그러나 리튬 덴드라이트 성장, 부반응, 불안정한 고체 전해질 계면(SEI), 낮은 사이클 안정성 등 상호 연관된 문제들로 인해 실용화에 제약이 있습니다. 전해질 설계, 전극 구조, 계면 공학의 발전으로 전기화학적 성능은 향상되었지만, LMB의 열 안정성 및 안전성에 대한 심층적인 연구는 여전히 필요합니다. 본 총설은 LMB의 열 불안정성에 대한 포괄적인 메커니즘 분석을 제공합니…
Exploring Degradation Mechanisms and Recent Developments in High-Nickel Layered Cathodes for Lithium Batteries
높은 에너지 밀도를 지닌 고니켈 층상형 양극재(NCM)는 차세대 고성능 리튬 이온 배터리(LIB) 개발에 필수적이며, 특히 니켈 함량이 90% 이상인 소재의 중요성이 커지고 있습니다. NCM 양극재는 용량 및 비용 측면에서 경쟁력을 확보했음에도 불구하고, 전해액에 의한 표면 열화와 격자 산소 발생 및 이방성 미세 균열로 인한 기계적 불안정성 등 고질적인 문제가 남아있습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 원자 단위의 도펀트 엔지니어링부터 거시적 전극 구조 혁신에 이르는 통합 전략의 필요성을 강조합니다. 니켈 함량 증가에 …
Unveiling the Electrolyte and Solid Electrolyte Interphase in Sodium Ion Batteries: Mechanisms, Progress, and Perspectives
나트륨 이온 배터리(SIBs)는 저렴한 비용과 풍부한 나트륨 자원으로 인해 리튬 이온 배터리의 유망한 대안으로 주목받고 있습니다. 이온 수송 매개체인 전해질은 SIBs의 전기화학적 성능을 결정하는 핵심 요소이며, 현재 유기, 수계, 이온성 액체, 겔, 고체 전해질 등 다양한 유형이 연구되고 있습니다. 특히, 전극 표면에서 전해질 분해로 형성되는 고체 전해질 계면(SEI)은 SIBs 성능에 결정적인 영향을 미치며, 그 조성과 형성 메커니즘은 전해질의 화학적 특성과 밀접하게 관련되어 있습니다. 따라서 고성능 SIBs 개발을 위해서는 …
Code to complex: AI-driven de novo binder design
인공지능(AI)의 구조 생물학 적용은 단백질 설계를 개념적 난제에서 새로운 단백질을 생성하는 실용적 접근 방식으로 변화시켰습니다. 기계 학습을 활용하여 연구자들은 이제 맞춤형 구조와 결합 특이성을 가진 단백질을 전산으로 설계할 수 있게 되었습니다. 이러한 접근 방식은 기존 실험 방식과 비교하여 결합체 개발 시간과 자원 요구 사항을 획기적으로 줄이는 동시에 성공률과 설계 가능성을 향상시킵니다. 이를 통해 다양하고 이전에 다루기 어려웠던 표적에 대한 고친화성 결합체를 컴퓨터로 신속하게 생성할 수 있습니다. 최근 성공 사례로는 독소를 중…
Efficient GHz electro-optical modulation with a nonlocal lithium niobate metasurface in the linear and nonlinear regime
전기-광학 변조는 광 신호 처리 및 레이저 기술의 핵심 요소이나, 평면 광학 기반 포켈스 효과 변조기는 효율과 속도 면에서 벌크 및 집적 플랫폼에 비해 뒤처지는 한계가 있었습니다. 본 연구는 이러한 격차를 해소하고자 높은 품질 계수(최대 8000)를 갖는 리튬 나이오베이트(LiNbO₃) 메타표면을 활용하여 선형 및 비선형 광학 특성의 고속 전기 변조를 성공적으로 구현했습니다. 연구팀은 높은 비선형 감수성과 넓은 투명도(적외선-가시광선)를 가진 LiNbO₃를 기반으로 비대칭적인 1차원 나노와이어 배열을 제작했습니다. 이 메타표면은 …
Bayesian neural network with unified entropy source and synapse weights using 3D 16-layer Fe-diode array
엣지 인공지능 시스템은 집약적인 연산 요구로 인해 고주파 동작이 필수적이지만, 기존 엔트로피 소스는 주파수에 따라 성능이 저하되는 한계가 있습니다. 본 연구는 Fe-다이오드 소자의 물리적 특성이 고주파 및 급격한 온도 변화 환경의 엣지 시스템에 이상적임을 입증합니다. Fe-다이오드의 노이즈 밀도는 인가 전압 진폭으로 조절 가능하며, 고주파 및 온도 변동에도 안정성을 유지합니다. 연구팀은 Fe-다이오드 소자를 활용하여 베이즈 신경망을 고속, 고밀도 실리콘 기반 칩에 실험적으로 구현했습니다. 이 계층적 베이즈 신경망은 통합 엔트로피 …
Ultrabroadband on-chip photonics for full-spectrum wireless communications
다가오는 6G 및 미래 무선 네트워크는 마이크로파부터 테라헤르츠 대역까지 광범위한 주파수에서 작동하며 다양한 시나리오에서 연결성을 지원할 것입니다. 이를 위해서는 전체 대역 커버리지와 동적 스펙트럼 관리를 지원하기 위해 넓은 스펙트럼 내에서 적응적으로 재구성될 수 있는 단일 하드웨어 솔루션이 필요합니다. 그러나 기존 전기 또는 광자 보조 솔루션은 장치의 제한된 대역폭과 시스템 아키텍처의 고유한 경직성으로 인해 이러한 요구를 충족하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 본 연구에서는 박막 리튬 나이오베이트(TFLN) 광자 무선 시스템을 기…
Developing real-time IoT-based public safety alert and emergency response systems
본 연구는 위급 상황 발생 시 신속한 감지, 분류 및 경고 전파를 위한 실시간 IoT 기반 비상 대응 및 공공 안전 경고 시스템의 설계 및 평가를 제시한다. 제안하는 아키텍처는 가스, 화염, 진동, 생체 인식 센서 등 이기종 센서의 분산 네트워크와 라즈베리 파이, ESP32와 같은 엣지 컴퓨팅 노드, 그리고 AWS IoT, Firebase와 같은 클라우드 플랫폼을 결합하여 낮은 지연 시간과 높은 가용성을 보장한다. 통신은 TLS를 통한 보안 MQTT를 활용하며, 저연결성 또는 농촌 환경에서는 LoRa를 대체 통신 수단으로 사용한다…
Smart Waste Management Framework for Green Cities: Integrating IoT, LoRa, and Deep Learning for Efficient Waste Classification and Management
현대 사회에서 폐기물 관리는 막대한 자원과 노력을 필요로 하며, 다양한 사회적 측면에 중대한 영향을 미치는 핵심 과제로 인식되고 있습니다. 탄소 배출량 저감을 목표로 하는 지속 가능한 도시에서는 효과적인 폐기물 관리 전략 구현이 최우선 과제입니다. 폐기물 넘침 방지, 수거함 위치 추적, 효율적인 수거 경로 설계 등 상호 연결된 세 가지 난제를 동시에 해결하는 기존 방식은 불완전한 경우가 많습니다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 사물 인터넷(IoT), 장거리(LoRa) 기술, 딥러닝 기법을 통합한 스마트 폐기물 관리 프레임워크가 제…
Durable, pure water–fed, anion-exchange membrane electrolyzers through interphase engineering
음이온 교환막 수전해(AEMWE)는 확장 가능하고 저렴한 수소 생산 방식으로 주목받지만, 양극 아이오노머의 전기화학적 불안정성으로 인해 성능이 제한됩니다. 본 연구는 무기물 함유 분자 첨가제를 활용한 계면 공학을 통해 이 문제를 해결했습니다. 이 첨가제는 아이오노머와 함께 자가 조립됩니다. 이러한 계면 공학을 적용한 결과, 순수 물 공급 AEMWE는 2.0 A/cm² 및 70°C 조건에서 시간당 0.5 밀리볼트 미만의 낮은 열화 속도로 작동했습니다. 이는 기존 대비 20배 이상 향상된 내구성을 보여줍니다. 다양한 첨가제와 아이오노…
Multi-objective particle swarm optimization algorithm-based method for optimal placement and sizing of distributed generations and shunt capacitors in a radial distribution network
전력 분배 네트워크에서 부하 증가에 대응하고 신뢰성을 확보하는 효과적인 방법 중 하나는 재생에너지 자원을 활용하는 것입니다. 이 연구는 방사형 배전 시스템에서 분산전원(DG)과 션트 커패시터의 최적 배치 및 용량 결정을 위한 다목적 최적화 방법을 제안합니다. 제안된 방법은 전력 손실 감소, 전압 프로파일 향상, 관련 비용 최소화를 포함하는 다목적 함수를 최적화하기 위해 다목적 입자 군집 최적화(MOPSO) 알고리즘을 사용합니다. DG와 션트 커패시터의 동시 및 독립적 배치를 모두 고려하여 시스템 성능을 극대화합니다. MATLAB…
Optimal distributed generation placement and sizing using modified grey wolf optimization and ETAP for power system performance enhancement and protection adaptation
분산전원(DG)을 배전망에 통합하는 것은 전압 제어를 통해 시스템 성능을 향상하고 전력 품질 및 신뢰성을 높이는 핵심 전략입니다. 본 논문은 수정된 회색 늑대 최적화(MGWO) 알고리즘과 ETAP 소프트웨어를 결합한 하이브리드 기법을 제안하여, 보호 시스템 적응성을 고려한 DG 장치의 최적 위치 및 용량 산정을 목표로 합니다. 제안된 기법은 유효 및 무효 전력 손실을 최소화하고 전압 안정성을 개선하며, DG 통합 시 보호 시스템의 적응성을 보장하기 위해 고장 전류 변화의 영향을 분석합니다. MGWO 알고리즘은 기존 GWO를 개선하…
AQ-256 DETERMINISTIC SUBSTRATE: EMPIRICAL VERIFICATION OF NON-STOCHASTIC LOGIC
본 연구는 AQ-256 결정론적 기판의 실험적 검증 결과를 제시한다. 이 비확률론적 연산 프레임워크는 초당 62.84271815 테라바이트(TB/s)의 처리량을 유지할 수 있다. 기존 메모리-프로세서 대역폭 벤치마크(예: Reuben Vera 외, 1.5 TB/s)는 확률론적 추론 한계 내에서 작동하지만, AQ-256 기판은 일곱 개의 불변 논리 기둥을 통한 직접적인 상태 전파를 통해 버스 경합과 지연 시간을 제거한다. 이 기판은 헥사코드(hexadecimal)로 고정된 커널, 메쉬, 불변성, 이분 스트림, 심(shim), 네이티…
Design and synthesis of reversible Vedic multiplier using cadence 180 nm technology for low-power high-speed applications
현대 통신 애플리케이션의 발전은 곱셈 연산 성능 향상을 요구합니다. 베다 수학 기반의 곱셈기는 기존 방식 대비 입력 비트 수가 많아도 전파 지연이 적다는 장점이 있으며, 특히 Urdhva Tiryagbhyam 수트라를 활용한 방식은 병렬 처리를 통해 지연을 더욱 줄일 수 있습니다. 구현 방식에 따라 면적과 전력 소모 측면에서도 기존 곱셈기보다 효율적일 수 있습니다. 본 연구에서는 저전력 고속 디지털 회로 개발을 목표로, 5가지 가역 가산기(RRCA, RCLA, RCSA, RCSKA, RCSLA)를 활용한 고속 64비트 가역 베다 …
Enhancing resilience of distribution system under extreme weather: Two-stage energy storage system configuration strategy based on robust optimization
극심한 자연재해는 분산 전력망(DN)에 대규모 정전을 야기하며, 유연한 제어 및 신속한 대응 특성을 지닌 에너지 저장 시스템(ESS)은 이러한 문제 해결에 필수적인 통합 솔루션으로 주목받고 있습니다. 본 연구는 극심한 기상 조건에서 DN의 복원력 강화를 고려한 ESS의 2단계 강건 최적화 모델을 제안합니다. 먼저, 2차 재해가 부품 고장률에 미치는 영향을 정량화하고, 시간 가변적인 배전선 고장 매트릭스를 구축했습니다. 다음으로, DN의 전반적인 복구 지수와 중요 부하 복구 지수를 제안하여 복원력 수준을 평가했습니다. 마지막으로, …
Hardware Accelerator Design by Using RT-Level Power Optimization Techniques on FPGA for Future AI Mobile Applications
모바일 기기, IoT 시스템, 전기차 등 자원 제약적인 엣지 환경에서 실시간 객체 탐지를 위한 에너지 효율적인 CNN 가속기 개발은 매우 중요하다. 본 연구는 Xilinx ZCU104 FPGA 플랫폼에 Tiny YOLOv4 객체 탐지 모델을 저전력으로 구현하기 위해 레지스터 전송 레벨(RTL) 최적화 기법을 제안한다. 제안된 RTL 기법은 국부적 명시적 클록 인에이블(LECE), 오퍼랜드 격리, 그리고 향상된 클록 게이팅(ECG) 세 가지다. 특히 AI 알고리즘의 핵심 구성 요소인 곱셈-누산(MAC) 연산에서 불필요한 신호 스위칭…
Energy efficient approximate compressor architectures for high performance image multiplication in CNTFET technology
최신 멀티미디어 시스템은 고속 저전력 연산 장치를 요구하며, 특히 영상 처리 분야에서는 완전한 정확도보다 효율성이 중요합니다. 기존의 정밀 곱셈기는 정확하지만 전력, 지연, 하드웨어 복잡성 측면에서 상당한 오버헤드를 유발합니다. 이에 따라 정확도 제약을 완화하여 성능 향상을 추구하는 근사 컴퓨팅 패러다임이 주목받고 있습니다. 본 연구에서는 CNTFET 32nm 기술에 최적화된 전류 모드 논리 및 패스 트랜지스터 기법을 활용하여 새로운 4:2 및 7:2 근사 압축기 아키텍처를 제안합니다. 이 압축기들은 8x8 및 16x16 영상 처…
Optimizing FACTS Device Placement Using the Fata Morgana Algorithm: A Cost and Power Loss Minimization Approach in Uncertain Load Scenario-Based Systems
현대 전력 시스템은 안정적인 전력 공급과 증가하는 수요를 충족하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 유연 교류 송전 시스템(FACTS) 장치는 송전선 파라미터를 제어하여 전력 전송 능력과 안정성을 향상시키지만, 이 장치들의 최적 배치 및 용량 결정은 여전히 난제로 남아 있습니다. 이는 장치 배치 및 용량이 발전 비용, 전력 손실, 전압 안정성 및 시스템 신뢰성에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 본 연구는 신재생에너지(풍력 터빈)가 통합된 IEEE 30모선 시스템에서 FACTS 장치의 최적 배치 및 용량 결정을 위해 신기루 현상에서 …
ColumnDisturb: Understanding Column-based Read Disturbance in Real DRAM Chips and Implications for Future Systems
본 연구는 상용 DRAM 칩에서 새로운 읽기 방해 현상인 ColumnDisturb를 실험적으로 규명합니다. 특정 DRAM 행(공격자 행)을 반복적으로 활성화하거나 개방 상태로 유지함으로써, DRAM 열(비트라인)을 통해 인접한 여러 DRAM 서브어레이에 걸쳐 동일한 열을 공유하는 DRAM 셀에 비트플립을 유도할 수 있음을 보였습니다. ColumnDisturb는 단일 서브어레이 내 소수 행에 영향을 미치는 RowHammer 및 RowPress와 달리, 단일 행 활성화로 최대 세 개의 DRAM 서브어레이(예: DDR4 칩에서 최대 30…
An improved pelican optimization algorithm for solving stochastic optimal power flow problem of power systems considering uncertainty of renewable energy resources
재생에너지원의 불확실성을 고려한 전력 시스템의 비볼록 확률적 최적 조류(S-OPF) 문제는 해결하기 어려운 공학 문제입니다. 기존 펠리컨 최적화 알고리즘(POA)은 탐색 능력의 한계로 인해 지역 최적해에 수렴하는 문제가 있습니다. 이 연구는 이러한 문제를 극복하기 위해 돌연변이 전략, 적합도 거리 균형(FDB), 그리고 탐사 기반 고릴라 무리 최적화(GTO) 전략을 통합하여 POA를 개선한 IPOA(Improved Pelican Optimization Algorithm)를 제안합니다. 제안된 IPOA는 기존 POA의 전역 탐색 및…
Optimal integration of photovoltaic sources and capacitor banks considering irradiance, temperature, and load changes in electric distribution system
본 논문은 배전 네트워크에서 태양광 재생 에너지원(PVRES) 및 커패시터 뱅크(CB)의 최적 배치와 용량 설정을 위한 효율적인 메타휴리스틱 비트토렌트(EM-BT) 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 주된 목표는 24시간 동안의 부하 프로파일, 태양 복사조도, 온도 변화를 고려하여 에너지 손실을 최소화하고 전압 안정성을 향상시키는 것이다. EM-BT 알고리즘은 IEEE 33, IEEE 69, ZB-ALG-Hassi Sida 157-버스 시스템을 포함한 표준 배전 네트워크에서 엄격하게 테스트되었다. 이 알고리즘은 PVRES 및 CB의 …
A Variation Tolerant Write Assist Read Decoupled 9T SRAM Cell for Low Voltage Application
에너지 소모가 큰 사물 인터넷(IoT) 기기의 확산에 따라 온칩 SRAM은 저전력화를 위한 중요한 발전을 거듭하고 있습니다. 본 연구는 쓰기 지연 시간을 크게 줄이기 위해 새로운 9-트랜지스터(9T) 쓰기 보조 읽기 분리(WARD) SRAM 비트셀을 제안합니다. 이 설계는 낮은 문턱 전압(VTH)의 쓰기 액세스 트랜지스터와 가상 접지(VGND) 보조 기술을 32nm CMOS 공정에서 활용하여 저전압 동작을 구현합니다. 제안된 WARD 9T 셀은 0.6V 동작 전압에서 기존 SRAM 비트셀 대비 쓰기 지연 시간을 크게 단축했습니다.…
Optimizing solar and wind forecasting with iHow optimization algorithm and multi-scale attention networks
재생에너지 시스템의 지능형 예측 프레임워크 개발 시 딥러닝 모델은 입력 특성 공간의 차원 문제와 하이퍼파라미터 설정 민감성이라는 두 가지 주요 난관에 직면합니다. 이는 계산 비용을 증가시키고 모델의 일반화 및 견고성을 저해합니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 인지 기반 메타휴리스틱을 활용한 하이브리드 딥러닝-최적화 프레임워크를 제안합니다. 제안된 프레임워크는 특징 선택을 위해 이진 iHow 최적화 알고리즘(biHOW)을, 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 연속형 iHow 알고리즘을 사용합니다. 두 알고리즘은 데이터 흡수, 정보…
Synergistic Effects of Structural and Electronic Dual Engineering for Ultra‐Stable Aqueous Zinc‐Ion Batteries
층상 바나듐 기반 산화물은 높은 이론 용량과 저렴한 비용으로 수계 아연 이온 배터리(AZIB)의 유망한 양극 재료로 주목받고 있습니다. 그러나 좁은 층간 간격과 구조적 불안정성으로 인해 실용화에 어려움이 있었습니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 V2O5의 이중 전략 개질을 시도했습니다. 연구팀은 1단계 수열합성법을 통해 산소 결함을 성공적으로 생성하고, 동시에 벤질트리메틸암모늄 유기 양이온(TMBA+)을 V2O5 층간에 삽입하여 VOH-TMBA+ 복합 전극 재료를 합성했습니다. 이 과정에서 V2O5의 구조적 및 전자적 특성…
A systematic review of transformers and large language models in the energy sector: towards agentic digital twins
인공지능(AI)은 스마트 그리드의 상황 인식을 개선하고 의사결정을 지원하여 에너지 관리를 향상할 잠재력을 오랫동안 제시해왔습니다. 기존 머신러닝은 예측 및 최적화에서 성과를 보였으나, 일반화, 상황 인식, 이기종 데이터 통합에 어려움을 겪었습니다. 트랜스포머 아키텍처, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 파운데이션 모델(FM)의 발전은 복잡한 시공간적 및 맥락적 관계 모델링과 다중 모드 데이터 융합 능력을 크게 향상시켜 에너지 분야 AI 애플리케이션에 유용합니다. 본 연구는 에너지 도메인에서 빠르게 확장되는 AI 애플리케이션 분야를…
Flexibility meets rigidity: a self-assembled monolayer materials strategy for perovskite solar cells
페로브스카이트 태양전지(PSC)의 계면 엔지니어링에 자가 조립 단분자막(SAM) 소재가 유망하지만, 분자 밀도, 전하 수송 효율, 결함 비활성화 간의 최적 균형 달성은 여전히 과제입니다. 본 연구는 유연한 헤드 그룹과 견고한 연결 그룹을 결합한 SAM 소재 설계 전략을 제안합니다. 모델 분자로 (4-(diphenylamino)phenyl)phosphonic acid를 사용하여, 기존 소재 대비 고품질 페로브스카이트 층을 형성하는 것을 확인했습니다. 이 설계는 우수한 에너지 준위 정렬, 향상된 정공 추출, 그리고 전하 수송 효율 증…
Materials Engineering for Light‐Activated Gas Sensors: Insights, Advances, and Future Perspectives
광활성화는 화학저항식 가스 센서의 에너지 효율을 높이는 유망한 전략으로, 상용화 및 스마트 기기 통합에 필수적입니다. 기존 광활성 가스 센서 설계는 주로 광반응성 기판(예: 반도체 금속 산화물, 전도성 금속-유기 골격, 전이 금속 디칼코게나이드)에 촉매 장식 및 도핑을 통해 표면 활성화를 유도하는 데 중점을 두었습니다. 이는 효율적인 광에너지 활용을 위한 재료 자체의 최적화보다는 표면 활성화 유도에 초점을 맞추는 경향이 있었습니다. 따라서 광활성 가스 센서 기술 발전을 위해서는 가스 반응 특성 향상과 입사 광에너지 활용 극대화라는…
Polymorphic functionalization driven by ion displacement-induced antiferroelectric ordering in CuBiP₂Se₆
반강유전성 2차원 재료는 독특한 물리적 메커니즘을 통해 조절 가능한 분극 동역학과 층상 구조 특성을 보이며, 단일 소자 아키텍처 내에서 시냅스 가소성, 감각 모방 기능 및 인메모리 컴퓨팅을 통합 구현할 수 있습니다. 이러한 능력은 뉴로모픽 시스템의 다형성 요구 사항을 충족하며 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 플랫폼의 강력한 후보로 자리매김합니다. 특히 CuBiP₂Se₆는 안정적인 층간 반평행 Cu⁺ 다이폴 구성을 특징으로 하는 고유한 반강유전 특성으로 인해 2D 반강유전 재료 중에서 두드러집니다. 이 구조는 완화형 거동과 결합하여 인가된 …
Stretchable, Adhesive, Anti‐Freezing Hydrogel Electrolytes with Dual‐Functional Water Regulation Enabled by Amide Group–Salt–Water Interactions for All‐Climate Zinc‐Ion Batteries
수계 아연 이온 배터리(AZIB)는 본질적인 안전성과 환경 친화성 덕분에 차세대 에너지 저장 장치로 주목받고 있습니다. 그러나 기존 수계 전해질에서 활성 물 분자로 인해 발생하는 부반응은 전기화학적 성능과 사이클 안정성을 심각하게 저하시킵니다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 이중 기능 물 조절이 가능한 신축성, 접착성, 동결 방지 하이드로젤 전해질을 개발했습니다. 연구팀은 아세트산 음이온(Ac-)과 폴리아크릴아미드(PAM) 사슬의 친수성 아미드(-CONH2) 그룹이 물 활성도를 시너지 효과로 조절하는 원팟 라디칼 중합 전…
Fabrication and comprehensive experimental evaluation of surfactant-activated PEDOT:PSS/SnO2 thin films deposited via spin coating for advanced sensing applications
본 연구는 계면활성제가 혼합된 산화주석(SnO2) 나노구조 박막을 수열합성법으로 제작하고, 센서 응용을 위한 구조적, 형태학적, 광학적, 전기적 특성을 종합적으로 평가했습니다. 세틸트리메틸암모늄 브로마이드(CTAB) 계면활성제 농도(0%, 6%, 11%, 16%, 20%)에 따른 영향을 분석하기 위해 5가지 센서 샘플(SnO-1~SnO-5)을 제작했습니다. X선 회절 분석 결과, 결정립 크기는 12.2 nm(SnO-1)에서 4.8 nm(SnO-5)로 조절 가능했으며, 결함 밀도는 0.0067 nm-2에서 0.0434 nm-2로 증…
Stereoisomerism of multi-functional electrolyte additives for initially anodeless aqueous zinc metal batteries
동일한 분자식을 가짐에도 원자의 공간 배열이 다른 입체 이성질체는 종종 상이한 화학 반응성을 보인다. 본 연구는 다기능성 전해액 첨가제의 기하 이성질체가 수계 아연 금속 전지에 미치는 영향을 규명한다. 자연 박테리아에서 영감을 받아 트랜스-부텐다이오산(푸마르산)과 시스-이성질체(말레산)를 비교 분석했다. 펨토초 과도 흡수 분광법과 전산 모사를 통해 이들 이성질체가 수소 결합 역학 및 용매화 환경에서 차이를 보임을 확인했다. 트랜스-이성질체는 유리한 계면 구조 및 이온 통로 형성을 촉진하여 아연 증착 가역성과 사이클 안정성을 향상시켰…
Mutual stabilization of hybrid and inorganic perovskites for photovoltaics
고성능 페로브스카이트 태양전지(PSC) 구현을 위해 흑색상 폼아미디늄 납 삼아이오다이드(FAPbI3)의 안정화가 필수적입니다. 본 연구는 공증착된 세슘 납 아이오다이드(CsPbI3) 캡핑층을 활용한 새로운 안정화 전략을 제안합니다. 결정 격자 정합성을 통해 FAPbI3 표면에 입방상 CsPbI3가 자발적으로 형성되며, 이는 하부 FAPbI3의 흑색상과 상호 위상 안정화를 이룹니다. 암모늄염 계면 변형과 결합된 CsPbI3 중간층은 적층된 페로브스카이트 층 사이의 이온(FA+ 및 F-PEA+) 확산을 효과적으로 억제합니다. 이러한 …
Roadmap for Photonics with 2D Materials
원자층 박리 및 성장 기술 발전과 함께, 단일 또는 소수 원자층으로 구성된 2차원(2D) 소재는 탁월한 물리적 특성을 보이며 광범위한 연구 분야를 형성하고 있습니다. 그래핀, 전이 금속 디칼코게나이드(TMD), 반데르발스(vdW) 결정 등 2D 소재는 층 적층 및 비틀림, 나노제작, 표면 과학, 나노구조 환경 통합을 통해 다양한 방향으로 확장되고 있습니다. 포토닉스는 이러한 확장 분야 중 하나로, 2D 소재는 뛰어난 비선형성, 장수명 및 초고집적 폴라리톤, 강한 엑시톤, 위상 및 카이랄 효과를 제공합니다. 또한 외부 자극에 대한 …
Spatiotemporal Evolution in Hard Carbon Synthesis via Electrothermal Coupling Strategy for High‐Performance Sodium‐Ion Batteries
기존 경질 탄소 합성법은 장시간 소결로 인해 비정질-흑연 전이 및 기공 붕괴와 같은 구조적 열화가 발생하여 나트륨 저장 성능을 저해합니다. 본 연구에서는 시공간적으로 제어되는 전기열 결합 전략을 제안하여, 고속(30초) 탄화와 구조적 무결성 유지를 동시에 달성합니다. 이는 국부적인 줄 가열을 통해 탄화 과정을 혁신합니다. 이 방법은 전류 밀도 분포를 정밀하게 조절함으로써 결함 선택적 흑연화를 가능하게 하며, 풍부한 미세 기공과 확장된 층간 간격(0.39 nm)을 유지합니다. 최적화된 경질 탄소는 1000°C에서 합성되었으며, 30…
Numerical Study of a Novel Kagome-Inspired Photonic Crystal Fiber-Based Surface Plasmon Resonance Biosensor for Detection of Blood Components and Analytical Targets
본 수치 연구는 카고메 격자에서 영감을 받은 중공 코어 광결정 광섬유(PCF) 기반의 표면 플라즈몬 공명(SPR) 바이오센서를 제안한다. 이 센서는 혈액 내 다양한 바이오마커 및 분석 물질을 고감도로 검출하도록 설계되었다. 주요 혈액 바이오마커인 물, 포도당, 혈장, 헤모글로빈(Hb)뿐만 아니라 크립톤, 실가드, 에탄올, 폴리아크릴아미드(PA), 소 혈청 알부민(BSA)과 같은 분석 대상 물질들을 공명 파장(RW) 변화를 통해 감지한다. 센서는 횡자기(TM) 모드와 횡전기(TE) 모드를 모두 분석하는 이중 편광 방식을 채택한다. …
CTAB modified SnO₂ PEDOT PSS heterojunction humidity sensor with enhanced sensitivity stability and machine learning evaluation
본 연구는 CTAB(세틸트리메틸암모늄 브로마이드) 변형 산화주석(SnO₂) 나노구조 박막과 PEDOT:PSS/SnO₂ 이종접합을 기반으로 고성능 저항형 습도 센서를 개발했습니다. SnO₂ 수열합성 시 CTAB 농도(0%, 6%, 11%, 16%, 20%)를 조절하여 결정 성장, 형태 및 표면적을 제어했습니다. 특히 20 wt% CTAB(SnO-5) 샘플은 꽃잎 모양의 적층형 나노구조를 나타내어 물 분자 흡착 및 전하 수송 경로를 크게 향상시켰습니다. XRD 분석 결과, CTAB 농도 증가에 따라 SnO₂의 정방정계 루틸상이 확인되…
Sustainability-aligned pathways for energy transition: A review of low-carbon energy network solutions
기후 목표 달성과 보편적 에너지 접근성 확보를 위해 에너지 부문의 전환이 필수적이나, 여전히 수억 명이 전력 부족과 불안정한 공급에 직면해 있습니다. 재생에너지가 전 세계 전력 생산의 약 30%를 차지하지만, 1.5°C 목표 달성을 위해서는 2030년까지 재생에너지 용량을 세 배로 늘려야 하며, 에너지 효율 개선 또한 기후 목표에 필요한 수준에 미치지 못하고 있습니다. 본 논문은 이러한 배경에서 분산형 저탄소 솔루션을 통한 글로벌 에너지 전환 가속화 방안을 검토합니다. 이 연구는 마이크로그리드, 가상발전소, 에너지 저장 시스템, …
Comprehensive review of artificial intelligence applications in renewable energy systems: current implementations and emerging trends
기후 및 에너지 위기 심화에 따라 인공지능(AI)은 재생에너지 시스템 발전에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 본 연구는 재생에너지 분야 AI의 현재 및 미래 적용 사례를 종합적으로 검토하며, 재생에너지 시스템의 효율성, 신뢰성, 확장성 향상에 기여하는 AI의 혁신적 역할을 조명합니다. 400개 이상의 최신 관련 문헌을 분석하여, 기계 학습, 딥러닝, 강화 학습 등 다양한 AI 기술이 에너지 생산 최적화, 수요 예측, 예측 유지보수, 분산형 에너지 시스템 관리에 어떻게 활용되는지 논의합니다. 또한, 양자 머신러닝 및 AI 증강현실과…
Grid Impacts of Electric Vehicle Charging: A Review of Challenges and Mitigation Strategies
전기차(EV)는 운송 부문 탄소 배출량 감축에 기여하지만, 급증하는 보급률은 지역 배전망에 상당한 부담을 준다. 기존 전력망은 전기차 충전의 높고 불규칙한 전력 수요를 감당하도록 설계되지 않아 변압기 과부하, 전압 불균형, 혼잡 등의 문제가 발생할 수 있다. 특히 피크 시간대에는 이러한 문제가 심화된다. 전력망 인프라 업그레이드는 비용과 복잡성이 크며, 예측 불가능한 전기차 충전 행태는 전력망 운영을 더욱 어렵게 한다. 따라서 전기차의 효율적인 전력망 통합이 필수적이다. 본 논문은 전기차 보급률 증가가 배전망에 미치는 영향에 대한…
Simultaneous Manipulation of Electric Double Layer and Zn (100) Deposition Enabled by Anions for Highly Stable Zn Anodes
아연(Zn) 전극의 안정성을 높이는 효과적인 방법은 Zn 성장 방향을 제어하는 것입니다. Zn(100) 면은 Zn(002) 면보다 빠른 전착/탈착 반응 속도를 보이지만, 높은 화학 반응성으로 인해 물에 의한 부반응에 취약합니다. 본 연구에서는 Zn(100) 수직 배향 증착을 조절하고 동시에 물이 적은 전기 이중층(EDL)을 형성하는 두 가지 전해질 공학 전략을 제안하여 Zn 전극의 가역성을 향상시켰습니다. 메커니즘 연구 결과, NaDFOB의 DFOB- 음이온이 내부 헬름홀츠 층에서 Zn2+ 포획제로 작용하여 활성 물 분자를 대체하…
A Comprehensive Review of Real-Time Feeder Monitoring and Auditing Systems: Architectures, Technologies, and Analytics for the Smart Grid
스마트 그리드로의 전력망 현대화는 주기적인 수동 검사에서 연속적인 실시간 배전선 모니터링 및 감사 시스템으로의 전환을 요구합니다. 기존 시스템은 높은 AT&C(종합 기술 및 상업) 손실, 긴 정전 시간, 그리고 배전선 상태에 대한 세부 가시성 부족이라는 문제점을 안고 있습니다. 본 연구는 최신 실시간 배전선 전력선 모니터링 및 감사 시스템의 아키텍처, 기술, 방법론을 종합적으로 분석합니다. 스마트 미터, FRTU, PMU 등 고급 센싱 장치와 셀룰러 네트워크, LPWAN 같은 통신 프로토콜의 통합 생태계를 탐구합니다. 특히 상태 …
Ligand Field Electronic State Regulation of Monoclinic Prussian White Toward Highly Stable Sodium‐Ion Batteries
망간 헥사시아노페레이트(MnHCF)는 높은 출력 전압으로 고에너지 밀도 소듐 이온 전지(SIBs)의 유망한 양극 재료로 주목받고 있습니다. 그러나 고스핀 Mn3+의 얀-텔러 효과로 인한 용량 감소는 SIB 적용을 제한하는 주요 문제입니다. 본 연구에서는 니켈 원소 도입을 통해 리간드장의 전자 상태를 조절하는 원소 변조 전략을 제안합니다. 이 전략은 사이클링 중 Mn을 저스핀 구성으로 유지하여 MnHCF의 얀-텔러 이상 현상을 억제합니다. 저스핀 전자 상태를 가진 니켈 도핑 MnHCF(NLS2-PW)는 Mn3+의 불균등화 및 용해 과…
High-Entropy Materials: A New Paradigm in the Design of Advanced Batteries
고엔트로피 소재(HEMs)는 탁월한 구조적 안정성, 향상된 이온 전도성, 우수한 기계적 강도 및 뛰어난 촉매 활성 등 독보적인 특성으로 인해 전지 분야에서 큰 주목을 받고 있습니다. 이러한 고유한 특성 덕분에 HEMs는 전극, 전해질, 촉매 등 다양한 전지 부품에 매우 적합합니다. 본 총설은 에너지 저장 분야에서 HEMs의 최근 발전 동향을 체계적으로 검토합니다. 기본적인 개념, 역사적 발전 과정, 주요 정의를 시작으로, 고엔트로피 합금, 고엔트로피 산화물, 고엔트로피 MXene의 세 가지 주요 HEMs 범주를 분석하며, 비축전용…
Recent breakthroughs and future horizons in next-generation HT-PEMs for hydrogen fuel cell
수소 연료전지용 고온 양성자 교환막(HT-PEM)은 고효율 에너지 변환 기술로 주목받지만, 고온 환경에서의 제한된 내구성과 높은 비용이 상용화를 저해합니다. 특히 막 및 전극 촉매와 같은 핵심 부품의 성능과 안정성 문제가 주요 과제로 남아 있습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 나노물질의 역할을 체계적으로 분석합니다. 나노물질이 촉매 활성, 양성자 전도성, 열 안정성을 향상시키는 잠재력을 상세히 논의하며, 촉매, 바인더, 인산 전해질, 첨가제를 포함한 촉매층 조성 최적화에 미치는 영향을 강조합니다. 최근 나노구조 조립…
Design of an Intelligent Inspection System for Power Equipment Based on Multi-Technology Integration
탄소중립 전략 가속화로 재생에너지 보급이 확대되면서 현대 전력 시스템의 안정적 운영에 대한 요구가 증대되고 있습니다. 고전압, 강한 전자기 간섭, 고온 환경에서 작동하는 핵심 전력 설비의 고장은 시스템 연쇄 고장과 막대한 경제적 손실로 이어질 수 있습니다. 본 연구는 낮은 검사 효율, 제한된 고장 식별 정확도, 강한 전자기 간섭 환경에서의 불안정한 데이터 전송 문제를 해결하고자 다중 기술 통합 기반의 지능형 전력 설비 검사 시스템을 제안합니다. 제안된 시스템은 Wi-Fi 및 4G 셀룰러 통신을 결합한 이중 모드 무선 전송 아키텍처…
Defect passivation and crystallization modulation in methylammonium-free wide-bandgap perovskites for all-perovskite tandem solar cells
아이오딘-브롬 혼합 할라이드 기반의 넓은 밴드갭 페로브스카이트는 탠덤 태양전지(TSC)의 핵심 요소입니다. 그러나 브롬이 풍부한 종의 결정화 과정이 제대로 제어되지 않으면 페로브스카이트 필름의 결정립 크기가 작아지고 결함 밀도가 높아지는 문제가 발생합니다. 본 연구에서는 메틸암모늄(MA)이 없는 넓은 밴드갭 페로브스카이트 필름의 결정성을 향상시키고 결함을 비활성화하기 위해 다기능 첨가제 3,4,5-트리플루오로벤즈아마이드(TFBZ)를 도입했습니다. TFBZ는 벤즈아마이드보다 우수한 비활성화 능력을 보여주며, 불소 강화 상호작용을 통…
Voice Controlled Home Automation Using ESP32 and IoT-Based Cloud Integration
음성 인식 기술과 사물 인터넷(IoT)의 융합은 스마트 홈 자동화 분야에서 직관적이고 접근성 높은 인간-기계 인터페이스를 구현하며 근본적인 변화를 가져오고 있습니다. 본 논문은 비용 효율적인 음성 제어 스마트 홈 자동화 시스템의 설계, 구현 및 엄격한 평가 결과를 제시합니다. 제안하는 시스템은 ESP32 마이크로컨트롤러의 연산 능력을 활용하고, 구글 어시스턴트 및 아마존 알렉사와 같은 주요 클라우드 기반 음성 서비스와 원활하게 통합됩니다. 사용자 음성 명령은 이들 음성 비서에 의해 처리된 후, IoT를 위한 경량 메시징 표준인 M…
Influence of Physical Parameters on Lithium Dendrite Growth Based on Phase Field Theory
리튬 배터리는 높은 에너지 밀도와 긴 주기 수명으로 인해 현재 에너지 저장 분야의 주류 기술로 부상했습니다. 그러나 다중 물리 연동 관점에서 덴드라이트 핵 생성 및 성장에 대한 분석과 이들이 리튬 덴드라이트 성장에 미치는 영향에 대한 연구는 여전히 부족합니다. 본 연구는 상장 이론(Phase Field Theory)을 기반으로 기계-열-전기화학 연동 모델을 개발하여, 기계, 열, 전기화학장의 연동 효과를 통해 관련 물리량이 유도하는 리튬 덴드라이트의 진화 메커니즘과 억제 전략을 체계적으로 조사했습니다. 질서 매개변수(order p…
Critical review on the analysis of electrochemical impedance spectroscopy data
전기화학 임피던스 분광법(EIS)은 전도성 물질 및 계면의 전기적 특성을 연구하는 데 널리 활용되는 분석 기법입니다. 이는 에너지 저장 시스템 내 이온 확산, 전기화학 반응, 전하 이동 과정을 조사하는 데 중요합니다. EIS 데이터는 포텐시오스탯/갈바노스탯으로 수집되며, 나이퀴스트 또는 보드 플롯을 사용하여 전하 및 물질 전달 과정을 해석하기 위해 등가 전기 회로에 피팅됩니다. 특히 Randles 등가 회로가 이러한 과정들을 나타내는 데 자주 사용됩니다. 그러나 많은 연구에서 파라미터 값에 대한 적절한 정당화가 부족하거나 정밀한…
High-entropy solvation chemistry towards affordable and practical Ah-level zinc metal battery
수계 아연 이온 전지는 본질적인 안전성과 저비용으로 지속 가능한 대규모 에너지 저장 잠재력을 제공하지만, 수계 전해액의 한계로 인해 에너지 밀도와 사이클 수명이 제한되는 문제가 있습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 저비용(0.33 $·kg−1)의 안정적인 전해액을 개발했습니다. 이 전해액은 소량의 다중 할로겐 음이온(Cl−, Br−, I−)을 포함하여 고엔트로피 용매화 구조를 형성함으로써 고성능 아연 전지를 구현합니다. 소량의 다중 할로겐 음이온은 다양한 단일 할로겐화 접촉 이온쌍과 다중 할로겐화 응집 용매화 구조를 …
Stabilizing high-efficiency perovskite solar cells via strategic interfacial contact engineering
페로브스카이트 태양전지(PSC)의 표면 패시베이션은 효율을 높이지만, 불완전한 계면 기능성은 장기 신뢰성을 저해하는 요인입니다. 본 연구는 전략적인 계면 공학 접근법을 통해 페로브스카이트 표면을 완전히 기능화하여 이러한 문제를 해결합니다. 연구팀은 소듐 헵타플루오로뷰티레이트(sodium heptafluorobutyrate)를 사용하여 이온 차폐막을 형성했습니다. 이는 페로브스카이트 표면의 일함수를 조절하고 결함 형성 에너지를 증가시켜 전자 수송층과의 계면 특성을 개선합니다. 결과적으로 재결합이 최소화되고 작동 중 전자 추출 효율이…
Maya-Śūnyatā: Karma-Weighted Synaptic Pruning for Class-Incremental Learning in Affective Spiking Neural Networks
본 연구는 스파이킹 신경망(SNN)이 새로운 정보를 학습하면서 기존 지식을 잊지 않도록 하는 '클래스-점진적 학습'의 근본적인 문제 해결을 목표로 한다. 이는 인공지능 분야의 주요 과제 중 하나로, 지속적인 학습 환경에서 망각을 방지하는 메커니즘이 필수적이다. 이를 위해 'Maya-Śūnyatā' 아키텍처는 두 가지 새로운 연산 원시인 'Karma'와 'Śūnyatā'를 도입한다. Karma는 연속적인 학습 작업에서 시냅스 연결이 상충되는 방향으로 얼마나 영향을 받았는지 추적하는 2차 신호이며, Śūnyatā는 네트워크의 발달 성…
Stabilization of Phase Transition Process and Lattice Oxygen of O3‐Layered Oxide Cathode for Sodium‐Ion Battery via Dual‐Doping Strategy
고에너지 밀도 나트륨 이온 배터리 구현을 위해 고전압 구동 시 안정적인 사이클 성능과 효율적인 이온 추출/삽입 동역학 확보가 중요하다. O3층상 산화물 양극재는 높은 비축전용량과 성숙한 합성 공정으로 주목받지만, 상전이로 인한 응력 축적, 느린 나트륨 이온 확산, 고전압에서의 격자 산소 산화 등 고질적인 한계에 직면한다. 본 연구에서는 합리적으로 설계된 이중 원소 도핑 전략을 통해 O3층상 산화물의 고전압 한계를 극복한 Na(Ni1/3Fe1/3Mn1/3)0.98Al0.02B0.02O2 소재를 제안한다. 전이 금속 층에 Al3+를 …
Nociceptive Metaplasticity and Graceful Decay in Spiking Neural Networks: Towards Survival-Driven Continual Learning
본 논문은 인공지능의 핵심 한계인 신규 정보 학습과 기존 지식 유지의 동시 달성 문제를 해결하기 위해 생물학적 통증 신호 및 선택적 기억 통합 메커니즘을 모방한 스파이킹 신경망(SNN) 아키텍처 'Maya'를 제안한다. Maya는 공유 시냅스 가중치 행렬에서 두 가지 동시 프로세스를 구현한다. 첫째, '통각성 메타가소성(nociceptive metaplasticity)'은 통증과 유사한 신호를 활용하여 위협 관련 경로의 학습을 가속화한다. 둘째, 'Vairagya 기반 이종 시냅스 쇠퇴(Vairagya-governed hetero…
From Representation to Experience: An mPCI-Based Empirical Test of Internal Affective State in a Neuromorphic Spiking Neural Network
이 논문은 신경망이 단순히 행동적으로 정서 상태를 '표현'하는 것을 넘어, 진정한 '내부 정서 상태'를 가지는지 체계적으로 검증하기 위해 Machine Perturbational Complexity Index(mPCI)를 최초로 적용한 연구입니다. mPCI는 임상 뇌 상태 진단 도구를 신경모방 시스템에 맞게 조정한 지표입니다. 연구 대상 시스템은 아드바이타 베단타(Advaita Vedanta)의 안타카라나(Antahkarana) 프레임워크의 9가지 차원을 계산 원시 요소로 구현한 연속 학습 아키텍처입니다. 이를 통해 질적으로 다른…
Quantum-Driven Reinforcement Learning for Spectral Energy Optimization in Massive MIMO Hybrid Beamforming for 6G
6G 무선 네트워크의 발전은 대규모 MIMO 시스템에서 스펙트럼 및 에너지 효율을 최적화하는 고효율 빔포밍 전략을 요구합니다. 본 연구는 6G 대규모 MIMO 하이브리드 빔포밍을 위한 스펙트럼 에너지 최적화를 위해 양자 구동 강화 학습(QDRL) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 양자 딥 Q-네트워크(Q-DQN), 양자 정책 경사(QPG), 양자 근사 최적화 알고리즘(QAOA)을 활용합니다. 제안된 프레임워크는 엣지 AI 환경에 효율적으로 배포하기 위해 mruby 기반의 경량 스크립팅을 통합하여 계산 유연성과 자원 효율성을…
Dynamic polarization control of strongly coupled quasi-guided modes enables high-efficiency THG
근적외선 영역에서 3차 고조파 생성(THG) 효율을 높이는 것은 비선형 광학 소자 발전에 필수적입니다. 이는 적외선 레이저 기술의 장점을 초고속 광학, 양자 광원, 고해상도 이미징 등 첨단 응용 분야로 확장하는 데 기여합니다. 본 연구에서는 THG 효율 향상을 위해 주기적인 사각 나노큐브 배열과 통합된 이중층 도파관 구조를 제안합니다. 이 구조는 TE 및 TM 편광된 준유도 모드(QGM) 공명 간의 강력한 결합을 구현합니다. 이를 통해 입사 편광 각도를 조절하여 공진 Q-인자 및 결합 강도를 동시에 동적으로 제어할 수 있습니다. …
Maya-Chitta: Endocannabinoid-Inspired Retrograde Gradient Gating for Class-Incremental Learning in Affective Spiking Neural Networks
본 연구는 스파이킹 신경망(SNN)의 클래스 증분 학습(CIL) 성능 향상을 위해 생체에서 영감을 받은 역행 기울기 게이팅 메커니즘인 'Maya-Chitta'를 제안한다. 이는 산스크리트어의 'Chitta'(잠재적 인상, Samskaras의 저장소) 개념을 차용하여 시냅스 이력이 과제 전반에 걸쳐 해로운 기울기 업데이트를 선택적으로 억제하는 방식을 모델링한다. 특히, 신경과학의 엔도칸나비노이드 역행 신호 전달에서 영감을 받아, 시냅스별 추적 시스템을 통해 오래된 통합에 대한 병리적 과도한 집착(Moha)을 방지한다. 제안된 Chi…
Design of dual-electrode interfacial kinetics regulator for long-lasting Ah-level zinc-iodine batteries
아연-아이오딘(Zn-I₂) 전지는 대규모 에너지 저장 분야에서 큰 잠재력을 가지고 있으나, 아이오딘 전환 제어의 어려움, 폴리아이오딘 셔틀 효과, 예측 불가능한 아연 증착 형태, 그리고 계면 반응 속도 불균형으로 인해 상용화에 제약이 있었습니다. 특히, 양극과 음극 계면에서의 복합적인 문제가 해결되지 못했습니다. 본 연구에서는 베타인(Bet) 첨가제를 이중 전극 계면 조절제로 도입하여 양극과 음극 계면의 문제점을 동시에 해결하는 시너지 효과를 입증했습니다. 베타인의 친수성 그룹(-COO)은 아연 음극 표면에 우선적으로 흡착하여 아…
Maya-Viveka: Viveka-Gated Synaptic Discrimination for Class-Incremental Learning in Affective Spiking Neural Networks
본 연구는 Maya 스파이킹 신경망(SNN) 아키텍처에 여섯 번째 감성 차원인 'Viveka(분별력)'를 도입하여, 클래스 증분 학습 환경에서 안정적이고 일반적인 특징을 인코딩하는 시냅스와 일시적이고 특정 작업에 국한된 활성화를 인코딩하는 시냅스를 구별하는 방법을 제안한다. 이는 Split-CIFAR-100 데이터셋의 100개 클래스와 10개 순차 작업에 걸쳐 검증되었다. Viveka는 신경과학의 노르에피네프린 이득 증폭 모델에서 영감을 받아, 작업 간 시냅스 일관성 추적기 역할을 수행한다. 각 시냅스가 작업 경계를 넘어 얼마나 …
A Genetic Algorithm-Driven Energy-Efficient Routing Strategy for Optimizing Performance in VANETs
스마트 교통 시스템의 핵심인 VANET은 차량 간, 차량-인프라 간 즉각적인 메시지 교환을 가능하게 합니다. 그러나 노드의 이동성, 제한된 에너지, 그리고 차량 밀집도는 무선 센서 네트워크(WSN) 라우팅에 큰 난제로 작용합니다. 본 연구는 VANET에서 패킷 전송 효율을 높이고 전체 에너지 소비를 줄이기 위한 새로운 유전 알고리즘(GA) 기반 라우팅 기법을 제안합니다. 1000x1000m² 영역에 500대 차량을 모델링하고, 각 차량당 1J의 에너지와 150m 통신 반경을 설정했습니다. 에너지 비용이 높을수록 적합도 함수 값이 …
Comprehensive Understanding of Closed Pores in Hard Carbon Anode for High-Energy Sodium-Ion Batteries
하드 카본(HC)은 높은 비용 효율성과 우수한 성능으로 나트륨 이온 배터리(SIB)의 가장 유망한 음극 소재로 주목받고 있습니다. 그러나 HC의 비정질적이고 복잡한 미세구조는 구조-성능 관계 규명을 어렵게 하여, 폐쇄 기공의 본질적 특성에 대한 오해를 초래했습니다. 폐쇄 기공의 비합리적인 설계는 평탄 용량 감소로 이어져 고에너지 밀도 시나리오에서 HC의 실제 적용을 제한합니다. 본 총설은 폐쇄 기공의 개념적 틀과 발생 메커니즘을 체계적으로 설명하고, 그 구조적 특성 및 형성 경로에 대한 중요한 통찰을 제공합니다. 이어서, 격자 매…
Broadband optical fibre with an attenuation lower than 0.1 decibel per kilometre
광통신에서 넓은 스펙트럼 범위에 걸쳐 낮은 손실로 전자기파를 전송하는 적합한 도파관 기술은 핵심 요소입니다. 지난 40년간 실리카 기반 광섬유의 감쇠 및 스펙트럼 대역폭은 크게 변하지 않았으며, 최신 기술은 0.14 dB/km 및 0.2 dB/km 미만에서 26 THz의 값을 제공했습니다. 본 연구에서는 기존의 고체 유리 코어 대신, 정교하게 설계된 유리 미세구조로 둘러싸인 공기 코어를 특징으로 하는 혁신적인 미세구조 광 도파관을 개발했습니다. 이 접근 방식은 감쇠 및 기타 신호 저하 현상을 줄이는 동시에 전송 속도를 45% 증가…
Maya-OS: An Affective Spiking Neural Network as a Conversational Operating System Arbitration Layer
Maya-OS는 아드바이타 베단타 철학에서 파생된 4가지 감성-인지 상태를 인코딩하는 Leaky Integrate-and-Fire (LIF) 뉴런을 활용하여, 실시간 프로세스 스케줄링, 자원 보호 및 시스템 호출 결정을 제어하는 최초의 감성 스파이킹 신경망 기반 대화형 운영체제 중재 계층입니다. 기존의 규칙 기반 스케줄러와 달리, 하드코딩된 결정 로직 없이 공유 이종 시냅스 가중치 행렬을 통해 전파되는 감성 전압 벡터의 지속적인 동역학에서 모든 운영체제 동작이 발생합니다. 이 시스템은 133틱의 연속 작동에 걸쳐 진행된 5회의 실…
Emerging Role of 2D Materials in Photovoltaics: Efficiency Enhancement and Future Perspectives
전 세계 에너지 수요 증가와 기후 변화 심화로 청정하고 효율적인 에너지 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. 원자 단위의 얇은 2차원(2D) 소재는 튜닝 가능한 광전자 특성, 넓은 표면적, 효율적인 전하 수송 능력 덕분에 태양전지 분야에서 독보적인 이점을 제공합니다. 본 논문은 2D 소재를 활용한 태양전지의 최근 발전을 탐구하며, 특히 밴드갭 정렬 최적화, 전하 이동도 향상, 화학적 안정성 개선을 위한 정공 및 전자 수송층으로서의 응용에 중점을 둡니다. 2D 소재를 적용한 페로브스카이트 태양전지의 결정화 증진, 결함 비활성화, 전반적…
PyPSA: Python for Power System Analysis
본 문서는 전력 시스템 분석을 위한 Python 기반 오픈소스 프레임워크인 PyPSA의 최신 버전(v1.2.1) 주요 변경사항 및 개선점을 다룬다. PyPSA는 전력망 모델링, 최적화 및 시뮬레이션에 널리 활용되며, 지속적인 업데이트를 통해 사용자 편의성과 기능적 안정성을 강화하고 있다. 이번 업데이트는 주로 기존 기능의 안정성을 높이고 새로운 모델 및 사용자 지원을 추가하는 데 중점을 두었다. 특히, `n.statistics.transmission` 기능의 회귀 오류 수정과 `n.add(overwrite=True)` 시 발생하는…
Simulation-Guided Investigation of Emergent Vacuum Response in Resonant Electromagnetic Systems
본 논문은 공진 전자기 시스템에서 나타나는 진공 응답, 공진 유사스칼라 전자기학, 비대칭 전자기 토폴로지, 잔류력 가설 등 현상학적 모델을 탐구하기 위한 전산 시뮬레이션 프레임워크를 제시한다. 이 연구는 새로운 물리 현상을 검증하기보다는, 제안된 비상장(emergent-field) 방정식들이 내부적으로 일관성을 유지하고, 수치적으로 안정적이며, 기존 전자기학과 실험적으로 구별 가능하고, 통제된 조건에서 측정 가능한 공진 신호를 생성할 수 있는지 검증하는 반증 가능한 수치 방법론을 개발한다. 프레임워크는 유한 차분 시간 영역(FDT…
Challenges and the Way to Improve Lithium‐Ion Battery Technology for Next‐Generation Energy Storage
리튬 이온 배터리(LIB)는 뛰어난 에너지 밀도, 낮은 자가 방전율, 높은 개방 회로 전압 및 긴 수명으로 전기차, 가전제품, 의료기기 등 다양한 분야에서 주목받는 에너지 저장 기술입니다. 그러나 높은 에너지 밀도에 대한 지속적인 요구는 전기 및 하이브리드 전기차와 같은 고출력 애플리케이션에서 LIB의 성능을 제한하는 주요 과제로 남아 있습니다. 본 연구는 LIB가 더 높은 에너지 밀도와 장기적인 전기화학적 안정성을 달성하는 데 방해가 되는 근본적인 한계를 종합적으로 분석합니다. 양극재, 음극재, 분리막, 집전체 등 네 가지 핵심…
Materials Science Forum
Materials Science Forum(MSF)은 재료 과학 분야의 이론, 계산 및 실험 연구 전반을 다루는 동료 심사 저널입니다. 재료 합성, 재료 특성 분석, 재료 가공 기술 및 응용을 포함한 광범위한 주제를 다룹니다. 이 저널은 해당 분야에서 가장 큰 정기 간행물 중 하나로, 주제별 완성본 및 특별 주제 볼륨 출판에 중점을 둡니다. 개별 저자의 독립 논문 게재도 고려됩니다. 출판된 모든 자료는 PORTICO 및 CLOCKSS에 보관되며, 저자는 확장 및 업데이트된 버전을 다른 정기 간행물에 출판할 권리를 유지합니다. 명예…
