최근 들어 기술발전이 가속화되면서 산업 전반에 다양한 변화가 일어나고 있다.
사물에 센서를 부착해 실시간으로 데이터를 주고받는 IoT(사물인터넷)를 통해 모든 설비·기기의 운용데이터 수집이 가능해졌으며, 수집한 방대한 데이터를 AI(인공지능) 기술로 분석함으로써 설비 운용을 최적으로 제어하는 시스템이 정착되고 있다.
최근에는 5G(5세대 이동통신) 서비스가 본격적으로 상용화되기 시작했다.
2030년에는 방대한 데이터를 처리하는 초데이터 산업사회를 맞아 저출산 고령화를 비롯한 사회문제에 로봇이 대응하고 스마트유리 등 고도화된 최첨단 디스플레이에 다양한 정보 표시가 가능해질 것으로 판단되고 있다.
아울러 재생에너지 도입이 확대됨에 따라 에너지 유효이용을 위해 성능이 더욱 향상된 신형 배터리 투입이 가속화될 것으로 예상되고 있다.

디스플레이, 스마트유리로 패러다임 전환
디스플레이는 구부릴 수 있는 OLED(Organic Light Emitting Diode) 패널이 등장하면서 폴더블(Foldable), 롤러블(Rollable) 등 새로운 트렌드가 부상하고 있다.
삼성전자, 화웨이(Huawei) 등 스마트폰 메이저들은 2019년 폴더블폰을 출시했으며 LG전자, 샤프(Sharp) 등은 롤러블 TV를 시험제작하고 있다.
OLED는 기존 증착공법을 대체하는 신규 프로세스로 인쇄공법 개발이 진행되고 있다.
인쇄공법은 잉크젯을 이용해 OLED의 RGB를 나누어 도포함에 따라 소재 손실이 없으며 메탈마스크가 필요하지 않고 대기 중에서도 생산할 수 있는 이점이 있다.
일본 JOLED가 2020년 상업생산을 목표로 하고 있으며 모니터 등 OLED로는 아직 형성되지 않은 중형 디스플레이 시장을 타깃으로 설정하고 있다.
최근에는 OLED에 대항하는 기술로 퀀텀닷(Quantum Dot)과 마이크로 LED가 주목받고 있다.
퀀텀닷은 RGB가 균형을 이룬 백색 백라이트를 얻을 수 있는 시트 타입이 선행하고 있으며 앞으로는 청색 LED, 청색 OLED를 광원으로 퀀텀닷을 컬러필터에 사용하는 방식으로 전환될 것으로 예상된다.
마이크로 LED는 소니(Sony), 삼성 등이 업무용, 공공용 등으로 사용되는 초대형 디스플레이를 타깃으로 공급했으나 2019년 샤프(Sharp), 교세라(Kyocera), Japan Display(JDI) 등 일본기업이 고정밀 타입을 잇달아 발표하면서 스마트유리 시장에 공세를 가하고 있다.
특히, 샤프는 1053ppi에 달하는 스펙을 자랑하고 있으며 3000ppi도 개발을 거의 완료한 것으로 알려졌다.
폴더블은 형태가 변한 스마트폰에 불과하며 인쇄공법도 OLED 디스플레이와 다르지 않아 스마트유리가 다음 패러다임 전환을 일으킬 것으로 기대되고 있다.
스마트유리는 스마트폰과 같이 주머니에서 꺼내거나 스마트워치와 같이 시계로 시선을 옮길 필요가 없는 이점이 있다.
아울러 폴더블은 화면크기를 2배로 확대하는데 그치고 있으나 스마트유리는 100인치 이상의 대화면도 실현할 수 있는 것으로 나타나고 있다.
현재는 제조현장 등에서 원격지원을 목적으로 이용하고 있으며 소비자용은 게임, 영화감상 등 실내용이 주류를 이루고 있다.
야외에서 사용하기에는 아직 휘도가 부족하며 장시간 장착을 위해서는 내장 배터리의 경량화가 필요한 것으로 파악되고 있다.

배터리, 자동차 이어 환경·에너지 혁명 견인
자동차산업은 100년에 한번 찾아오는 대변혁기를 맞이하고 있다.
자동차기업들은 연결(Connectivity), 자율주행(Autonomous), 공유(Sharing), 전기구동(Electrification)을 지칭하는 CASE 실현에 힘을 기울이고 있어 배터리의 역할이 중요해지고 있다.
전기자동차(EV), 플러그인하이브리드자동차(PHV)에 사용되는 LiB(리튬이온전지)는 항속거리 연장을 위해 용량을 확대함과 동시에 안전성에 대한 요구가 높아지고 있다.
자동차용 LiB는 수요가 급속도로 증가함에 따라 삼성SDI, LG화학, 일본 파나소닉(Panasonic), 중국 CATL, BYD 등 메이저들이 활발한 설비투자를 통해 공급을 확대하고 있으며 많은 배터리 생산기업들이 상위권 진입에 힘을 기울이고 있다.
중국 Envision Group 산하에 있는 Envision AESC는 약 10년간 닛산(Nissan)을 중심으로 공급한 결과 중대한 오류가 전혀 발생하지 않은 등 뛰어난 안전성을 확보했다.
앞으로는 다른 자동차 생산기업에 대한 공급을 확대하고 Envision이 두각을 드러내고 있는 AIoT(인공지능+사물인터넷)와 융합해 LiB 상품력을 더욱 강화할 방침이다.
유럽에서는 테슬라 출신 기술자가 설립한 노스볼트(Northvolt)가 대규모 자금을 조달해 자동차용 LiB 생산을 추진하고 있다.
배터리 소재도 직접 생산할 방침이며 일본 다나카케미칼(Tanaka Chemical)과 양극재 전구체 공급 및 기술 협력에 관한 계약을 체결했다.
2019년 노벨화학상을 수상한 요시노 아키라 아사히카세이(Asahi Kasei) 명예 펠로우는 강연에서 “10년 후인 2030년 무렵에는 AI가 자동으로 움직이는 EV가 거리를 돌아다닐 것”이라고 예측했다.
아울러 본인이 발명한 LiB는 “IT 혁명에 이어 ET(환경‧에너지기술) 혁명을 이끌 것”이라고 고 강조했다.
차세대 배터리 개발도 가속화되고 있다.
LiB 전해액을 고체로 전환한 전고체전지는 웨어러블(Wearable)용 소형제품이 생산되고 있으며 장기적으로는 자동차에도 적용될 것으로 기대되고 있다.
수소연료전지, 금속공기전지 개발도 연구실 수준에서 상품화 단계로 넘어갈 것으로 예상되고 있다.
배터리는 재생에너지 도입 확대 및 전력의 유효이용에도 크게 기여하고 있으며 앞으로 다양한 니즈에 대응한 새로운 배터리가 계속 등장할 것이 확실시되고 있다.
이에 따라 화학을 비롯한 소재산업은 신형 배터리를 뒷받침하기 위한 연구개발이 더욱 중요해지고 있다.

초데이터, 기계 이어 인간생활에도 영향
2030년에는 초데이터‧AI 사회가 도래할 것으로 예상되고 있다.
미국 시스코(Cisco)는 데이터센터의 트래픽이 2015년 4.7제타바이트에서 2020년 15.3제타바이트로 3.3배 급증하고, 일본 과학기술진흥기구(JST)는 2030년 170제타바이트로 확대될 것으로 예상하고 있다.
IoT를 포함한 기계 데이터가 급속도로 성장하고 있기 때문이다.
기계 데이터는 이미 인간이 활동하는 트래픽을 넘어서고 있으며 2030년에는 전체 트래픽에서 차지하는 비중이 90%에 달할 것이라는 의견이 제기되고 있다.
스마트폰이 불과 10년만에 세계 인구의 절반에 보급된 것처럼 기계 데이터도 사회에 급속도로 침투하고 있는 것으로 파악된다.
AI는 방대한 기계 데이터를 분석·처리하는 역할을 담당하고 있다.
기존 기계학습은 인간이 데이터에 적합한 알고리즘을 개발했으나 심층학습을 포함한 AI 기술은 소프트웨어가 데이터를 학습함으로써 고정밀 처리를 실현하고 있다.
학습에는 일정량의 데이터와 연산능력이 필요하나 학습 후 AI는 저부하 작동이 가능한 것으로 파악되고 있다.
델(Dell), OKI 등은 통신에 따른 지연 방지는 물론 전력 소비를 억제하기 위해 디바이스에 AI를 내장하는 Edge AI에 따른 데이터 이용을 보급하고 있다.
일본에서는 도시바(Toshiba), 히타치(Hitachi) 등이 현실과 데이터 사회를 실시간으로 연결하는 CPS(Cyber Physical System)에 주력하고 있으며 시뮬레이션에 따른 기기제어 예측, 사전보수 등 다양한 영역에서 활용하고 있다.
데이터 사회는 기계 뿐만 아니라 인간의 건강 및 상활에도 직접적인 영향을 미치고 있다.
애플워치 등으로 헬스케어 전략을 추진하고 있는 애플(Apple)의 팀 쿡 CEO(최고경영자)는 “애플이 인류에 가장 크게 공헌할 분야는 건강”이라고 강조했다.
다만, 보안 강화가 선결과제로 부상하고 있다.
공급기업, 생산제품, 서비스 단독으로는 대응하기 어려워지고 있어 보안을 전제로 한 시스템 구축이 요구되고 있다.
구글(Goggle), ARM, IBM, 인텔(Intel), 마이크로소프트(Microsoft), 알리바바(Alibaba) 등은 2019년 여름 공통 보안 시스템을 구성하는 컨소시엄을 진행할 방침이라고 발표했다.

협동로봇, AI 융합으로 고정밀 작업 가능
최근에는 사람과 로봇이 함께 일하는 협동로봇과 AI 기술 융합이 확대되고 있다.
협동로봇은 로봇에게 단순작업을 맡기고 사람은 고도의 작업에 주력해 작업효율을 향상시킬 수 있으며 AI는 상황 판단을 통해 적절한 대응방안을 결정함으로써 생산제품 품질 유지에 기여하는 이점이 있다. 2030년에는 사람과 AI를 통해 고도화된 로봇이 협력해 일하는 광경이 일반화될 것으로 예상되고 있다.
일본 덴소웨이브(Denso Wave)는 협동로봇 Cobotta와 AI를 이용한 솔루션을 제안하고 있다.
멀티모달(Multimodal) AI가 카메라 4대로 주변상황을 인식한 후 학습이 끝난 모델을 이용해 다음 작업을 예측하면 로봇이 순서에 따라 부품을 조립하는 방식이다. AI가 작업을 선택함에 따라 사람은 로봇동작을 생성하는데 집중할 수 있으며 사람이 작업을 방해해도 AI가 상황을 인식해 적절하게 대응하는 것으로 알려졌다.
조리로봇 서비스를 개발한 Connected Robotics는 Seven & I Food Systems와 제휴해 AI를 탑재한 타코야키 조리로봇과 소프트아이스크림 로봇을 실제 점포에 투입했다.
타코야키 조리로봇은 틀에 반죽 넣기부터 굽기, 그릇에 담기까지를, 소프트아이스크림 로봇은 아이스크림을 담아 상품을 제공하기까지 일련의 작업을 담당하며 AI 기능으로 타코야키가 제대로 구워졌는지 확인할 수 있다.
팔 모양의 협동로봇에 AI의 화상인식을 통한 딥러닝 기능을 조합해 개발했으며 인력을 절감할 수 있는 이점이 있다.
SoftBank Robotics는 자율주행이 가능한 AI 청소로봇 Whiz를 출시했다. 호텔, 사무실, 상업빌딩 등에 도입되고 있으며 주로 카펫 등 바닥청소에 사용되고 있다.
처음 사용할 때 청소하고 싶은 경로를 수동으로 설정하면 경로를 기억해 2번째부터는 시작 버튼만 누르면 자동으로 청소하며 센서로 장애물, 사람의 움직임을 감지해 상황에 따라 회피하거나 일시 정지하는 것으로 알려졌다.
2030년에는 모든 현장에서 인력 부족이 심각해져 사람과 로봇이 상호 보완하며 협동하는 운용방법이 더욱 활성화될 것으로 예상되고 있다.