자동차의 열을 제어한다

분산에서 통합 제어로, 테슬라가 선두에

지금까지 뒤에서 자동차를 지원해 온 열관리시스템이 전동화의 물결을 타고 단숨에 전면에 등장했다. 배터리나 모터 등을 최적 온도로 제어하면서 쾌적한 공조를 실현하는 통합형 시스템에 관심이 집중되는 가운데, 조기에 실용화에 성공한 곳이 미국 테슬라다. 독일 폭스바겐도 신세대 전기자동차에서 열 시스템을 쇄신하는 등의 현명한 열관리 경쟁이 치열해지기 시작했다.

Part 1. 열이야말로 EV의 주역
각 사, ‘통합형’으로 낭비 없이 전부 소진

짧은 항속거리에 긴 충전시간 등 과제가 점점 부각되고 있는 전기자동차(EV). 결점을 해소하는 수단으로서 주목을 받고 있는 것이 통합형 열관리시스템이다. 미국 테슬라가 일찍이 실용화에 성공, 일본과 유럽의 자동차기업이 뒤를 쫓고 있다. 열을 현명하게 관리함으로써 EV의 상품력을 높이기 위한 개발 경쟁이 가속화되고 있다.

테슬라의 일론 머스크 CEO가 EV ‘모델Y’에서 가장 중요한 부품 중 하나로 지목하는 부품이 있다. 자율주행 기능을 관장하는 차량탑재 컴퓨터도, 고용량의 리튬이온 배터리도 아니다. 머스크 CEO가 월등하다고 극찬한 것은, ‘옥토밸브(Octovalve)’라고 부르는 EV 열 관리시스템의 ‘사령탑’이다. 공조나 배터리, 파워트레인, 차량탑재 컴퓨터 등 냉각∙가온이 필요한 부품의 열관리를 통합 제어하는 부품이다. 

파나소닉, 미세한 주기 구조로 원자 진동을 억제해 열전도 제어

물질 내부의 열전도를 제어하는 ‘포노닉 결정(Photonic Crystal)’을 파나소닉이 세계 최초로 산업에 응용했다. 포노닉 결정은 공경(孔徑) 수십 nm의 주기적인 공공(空孔)으로 구성된 인공 결정으로, 열의 전파를 담당하는 원자 진동에 간섭 및 산란(散亂)시켜 물질에 열이 통과하기 어렵게 한다.

-- 센서 감도 10배로 면적을 1/10로 --
파나소닉은 포노닉 결정의 단열성을 이용해 적외선센서의 열을 수광부에 가두어 센서의 감도를 비약적으로 높였다. 지금까지 열이 빠져나가는 통로였던 수광부와 전극을 연결하는 실리콘 버팀대에 포노닉 결정을 탑재한 것이다. 적외선센서는 수광부가 흡수한 열(적외선)로 인한 온도 변화를 감지해 대상물의 온도를 측정한다. 수광부에서 열이 새어 나오지 않으면 센서의 감도는 높아진다.

실리콘 버팀대에 공경 26nm, 1주기가 38nm인 포노닉 결정을 탑재한 결과, 버팀대의 열전도율이 31.2W/mK에서 3.6W/m로 저감. 동일한 빛의 강도 당 열기전력(Thermo-electromotive force)이 10배, 즉 센서 감도가 10배로 향상되었다고 한다. 이것은 수광부의 면적을 10분의 1로 해도 동일한 감도를 얻을 수 있다는 것을 의미한다.

“(수광부를 소형화할 수 있다면) 칩의 가격이 낮아질 뿐만 아니라, 렌즈의 구경도 작아지기 때문에 전체적인 비용 절감을 기대할 수 있다”(파나소닉 테크놀로지본부 머티리얼응용기술센터의 후지가네 주간연구원).

올림픽 선수는 100m를 어떻게 완주할까？

도쿄올림픽∙패럴림픽에서는 경기를 포착하는 디지털 기술이 크게 진화하고 있다. 그 수준은 육상 경기나 수영 경기 등의 레이스 과정을 재현할 수 있을 정도다. 이를 지원하는 것은 신형 센서나 AI(인공지능)에 의한 이미지 처리다.

대회 8일째인 21년 7월 30일부터, 올림픽 육상 경기로서는 처음으로 출전 선수가 몸에 장착하고 동작을 데이터화하는 ‘모션 센서’를 도입한다. 모션 센서에서 나오는 데이터와, 주경기장인 국립경기장(도쿄 신주쿠)을 에워싸듯 설치된 많은 카메라 영상을 AI 처리한 데이터를 사용해 시시각각으로 변하는 선수의 주행 속도나 가감속 변화를 도출한다.

이 데이터는 레이스 후 바로 선수나 코치에게 제공해 분석에 활용한다. 또한 경기 중계 방송에서도 레이스 전개를 해설하는 리플레이 영상 등에서 사용될 예정이다. 21년 7월 30일에 경기가 시작된 여자 100m 예선에서는, 바로 각 방송국에 전송되는 국제 영상에서 주행 중 데이터를 시각화하는 등의 소재 영상이 제작되고 있다고 한다. 21년 8월 1일에 결승 예정인 남자 100m 등의 트랙 경기에서도 각 방송국의 판단으로 레이스 전개나 선수의 움직임을 해설하는 영상에 활용할 전망이다.

유사 기술의 일부는 이미 수영에서도 사용되고 있다. 헤엄치는 선수의 레인 상에 현재의 속도가 CG로 겹쳐져, 데이터를 바탕으로 한 접전을 화면 너머로 관전한 사람도 많을 것이다. 

'부수적인 인터넷 서비스' 호조

총무성과 경제산업성이 정리한 '2020년 정보통신업 기본조사'에 따르면, 조사에 응답한 5,714사의 2019년도 국내 정보통신업의 매출액 합계는 총 51조6,459억엔이었다. 이 중 전년도에 응답한 4,969개사의 매출액 합계는 49조2,778억엔으로, 전년 동기 대비 3.2% 증가했다.

총무성과 경제산업성은 본 조사를 연간 1회씩 실시하고 있다. 정보통신 기업의 활동 실태를 명확히 하여 향후의 정보통신 정책으로 연결시키는 것을 목적으로 2010년부터 시작되었다.

업종별로 보면 전기통신업과 소프트웨어업, 정보처리·제공 서비스업의 상위 3개 업종에서 정보통신업 전체 매출액의 80%를 차지했다. 이 가운데 전기통신업의 2019년도 매출액은 전년 동기 대비 0.6% 감소한 17조5,520억엔으로 집계되었다. 소프트웨어업이 1년 전보다 5.0% 증가한 16조2,988억엔, 정보처리·제공서비스업은 1년 전보다 2.5% 감소한 7조1,599억엔이었다.

현저한 성장을 보인 것은 인터넷 통신판매 및 콘텐츠 전송 서비스, SNS 운영, 클라우드 등의 ‘부수적인 인터넷 서비스업’이다. 정보통신업의 매출액에서 차지하는 비율은 8.0%에 그쳤지만, 매출액이 전년 동기에 비해 17.1% 증가한 4조1,296억엔을 기록했다.

유닛화와 비 피해 대책이 포인트, 오바야시구미가 현장 공개

지상 부분 전체의 구조부재에 목재를 채택해 11층 고층건물을 건설하고 있는 오바야시구미(大林組). 기둥과 들보의 유닛화 및 세밀한 비 피해 대책을 실시하여 순조롭게 공사를 진행하고 있다. 앞으로의 전개를 감안해 다양한 지역으로부터 목재를 조달했다.

요코하마 시내의 JR칸나이역 근처 번화가의 일각에 있는 건설 현장. 가설의 양생 네트 안쪽으로 나무 구조의 본체가 희미하게 비쳐 보인다. 오바야시구미가 설계·시공을 맡아서 하는 지하 1층·지상 11층의 목조 고층빌딩이다. 이 회사는 건립 기간 중인 5월 21일에 취재진에게 현장 내부를 공개했다.

2020년 3월에 착공해 2022년 3월 준공 예정인 이 빌딩은 오바야시구미의 자사 연수 시설이다. 도로면의 건물 남쪽에는 연수 공간, 북쪽에는 숙박실을 갖추게 된다. 연면적은 약 3,600㎡로 최고 높이는 약 44m. 지하 1층은 철근콘크리트(RC)로 짓지만 지상 부분은 ‘순목조’로 짓는다. 목재의 총 사용량은 1,945㎥. 그 중 구조체로 1,675㎥, 내장재로 270㎥를 사용한다.

-- 내화(耐火) 부재 및 접합기술을 개발 --
이 건물은 방화 지역에 설립하는 내화 건축물이다. 오바야시구미가 개발한 내화 목조 부재 ‘오메가 우드(내화)’를 기둥과 들보에 채택했다.

1차 산업을 일본의 성장 사업으로

NTT는 2014년부터 농업 분야에서의 활동을 시작해, 현재 중점 분야의 하나로 자리매김하여 그룹 전체에서 체제를 구축. 최신 ICT의 활용, 상징적인 파트너와의 연대를 통해 1차산업에서의 생산부터 유통, 판매, 소비, 먹거리에 이르기까지의 푸드 밸류체인 전체의 과제를 해결하기 위한 ‘Smart Agri’의 실현에 주력하고 있다. 본 특집에서는 NTT그룹의 식농에 관한 기술 및 서비스 솔류션에 대해 소개한다.

● NTT가 추구하는 미래의 농업
IOWN 관련 기술 등을 활용한 푸드 밸류체인 전체의 활동

농림수산업 등의 1차산업은 인류의 존속을 위해서 반드시 필요한 사업이지만, 인력 부족 및 고령화, 기후 불량 등에 의한 수입의 불안정성 및 최근의 코로나19 팬데믹에 있어서 어떻게 하면 푸드 시큐리티를 확보해, 국민에게 안심할 수 있는 안전한 먹거리를 제공하여 영양을 확보해 나갈 지 등의 다양한 과제를 안고 있다. 그 과제 해결의 수단으로서 AgriTech(어그리테크) 및 FoodTech(푸드테크) 등의 기술이 주목을 받고 있다.

NTT그룹에 있어서 1차 산업의 활동은 2014년부터 NTT연구기획부문이 취합해 첨단 기술을 가진 NTT연구소와 우수한 서비스를 제공하는 약 30곳의 그룹사와 연대하면서 전략 책정부터 연구 개발 및 상용화를 위한 활동 성과의 정보 발신을 포함해, 생산부터 유통, 판매, 소비, 먹거리에 이르는 푸드 밸류체인 전체를 응시한 다방면에 걸친 활동을 추진하고 있다.

목표는 Business Translator, 문과∙이과는 관계 없다  

‘데이터 분석이 데이터 사이언티스트의 일’이라는 것은 이미 낡은 생각이다. 최근에는 ‘Business Translator’라는 역할이 중요시되고 있다. 데이터 사이언티스트가 아니면 불가능한 고도의 분석도 있지만, 비즈니스에 도움이 되기 위해서는 꼭 고도의 분석은 필요가 없다. 그러나 최근에는 GUI를 갖춘 ‘데이터 분석 툴’도 충실하고, 프로그래밍 등이 안되어도 데이터 분석은 가능하다.

그렇다고 툴만 있으면 누구든지 비즈니스에 도움이 되는 데이터 분석이 가능한 것도 아니다. AI기술을 활용하고, 데이터가 있으면 자동으로 고도의 분석을 해주는 툴도 있지만, 마구잡이로 사용하면 문제가 발생할 수도 있다.

데이터 분석을 잘하기 위해서는 몸에 익숙하게 하는 방법론이 있다. 본서에서는 저자들이 성공과 실패를 반복하면서 체득한 ‘5D의 프레임 워크’라는 방법론을 알려준다. 아무리 고도의 데이터 분석 수법을 마스터 했다고 하여도 이 방법론을 모르면 비즈니스에 도움을 주기가 어렵다.  

본서를 읽기에 데이터 분석의 사전 지식은 필요 없으며, 문과나 이과도 관계가 없다. 데이터 분석은 비즈니스의 기본 스킬이므로, 데이터 분석 인재가 되기 위해 결의를 가지고 읽으면 비즈니스에 도움이 될 것이다.