전시회명 MEDICA/COMPAMED 2023

전시장소 Messe Düsseldorf, Germany

부스 No. 8a Forum

참가일자 2023-11-13

참가자 포항공과대학교 통합과정 4학기 전자전기공학과 이재승(지도교수 강석형)

전시품명 Session: Scale Up, don’t Screw Up: Design for Manufacturing in Printed Electronics and 3D Printing

참관내용 관심 있는 주제의 COMPAMED 세미나에 참석하여 세션을 들었습니다. 여러 세미나 중에서 특히 COMPAMED에 포함되는 다양한 area 중에서 E를 차지하는 electrical and electronic components와 관련된 내용이라 더 흥미롭게 들었습니다. 세미나에서는 3D printer 기술을 활용해서 기판을 만드는 printed electronics에 관한 내용이 소개되었으며, 본 보고서에서는 해당 기술의 활용성과 시스템 반도체의 확장성에 집중하여 서술하겠습니다.

먼저 printed electronics란 도체, 부도체, 반도체를 printing 하는 방식으로 회로를 구성시키는 기술의 결과물들을 통칭하는 단어입니다. 해당 세미나에서는 특히 laser sintering을 이용한 방법으로 만든 printed electronics에 집중되어 있었습니다. Laser sintering이란 화합물, 가열 등의 화학적 방법론을 이용하지 않고 고에너지의 laser를 이용해서 nano 단위의 pattern을 그리는 방식입니다. 기판에 support 등의 추가적 구조가 강제되지 않으며, 비교적 저온 및 저에너지에서, 보다 다양한 소재의 기판에 사용할 수 있다는 장점이 있습니다. 해당 기술을 이용하면 flexible한 소재의 회로를 만들 수 있다는 가장 큰 특징이 있어, 여러 분야에 적용을 하는 중이라고 합니다.

해당 기술의 여러 장점들은 앞으로 더 개인화되고, 웨어러블을 공략할 시스템 반도체에 꼭 필요한 기술일 것이라 생각됩니다. 기술이 많이 발전되어도 선단 공정들의 첨단 system 칩을 정밀한 수준으로 제작하는 것에는 어려움이 있겠지만, 프로세서의 성능이 낮아도 되거나, 저전력 등이 중요한 분야에서는 충분히 적용 가능한 기술이라고 생각됩니다. 대량 생산 및 비용 측면에서 장점이 있는 만큼 차세대 공정 기술로서 이용될 가능성이 있어보입니다. 비록 종사자의 강연인만큼 기술의 완성도에 의문이 있지만, 충분히 발전할 기술로 생각됩니다.

특이사항 일반적 부스 형식이 아닌 세미나 형태의 정보 전달 강연이었음

전시회명 MEDICA/COMPAMED 2023

전시장소 Messe Düsseldorf, Germany

부스 No. 12/C50

참가자 포항공과대학교 통합과정 4학기 전자전기공학과 이재승(지도교수 강석형) 

전시품명 ASUS Clinical Display Series. MH3281A

참관내용 12 Hall에는 보다 정밀하고 효율적인 수술을 위해 개발된 수술용 장비들에 초점이 맞추어진 장소였습니다. 다양한 기기, 의료도구, X-RAY등의 거대 장비 중에서 관심있게 본 것은 차세대 수술용 디스플레이입니다. 차세대 수술용 디스플레이는 수술 부위 및 환부를 의사에게 정확하게 보여주는 역할을 합니다. 셋업 환경에는 수술 시에 사용하는 카메라 및 내시경 카메라를 포함하며, 연결 및 디스플레이를 통해 사용자에게 눈으로 보기 힘든 부분을 보기 쉽게 합니다. 특히 X-RAY, MRI, CT 등 의료용 촬영 결과, 내시경을 통한 수술 부위 등을 보이는 등에 사용됩니다.

이 중 관심있게 본 의료 기기는 ASUS 사의 Clinical Display였습니다. 해당 장비는 디스플레이의 정밀함에 초점을 맞춘 장비로, 하드웨어 calibration, 색 조정, 4K 등의 화면 스펙에 집중하였습니다. 단순히 작업 및 게임의 목적을 가진 디스플레이와 다르게, 전문가용 디스플레이로서 화소 자체의 오차를 최소한으로 만든 것입니다. 이는 발생할 수 있는 오차 및 오진을 최소한으로 할 수 있으며, 추후 수술 교보재, machine learning을 위한 정밀 의료용 데이터셋 구축 등으로 확장시킬 수 있을 것 같아 꼭 필요한 분야라고 생각합니다. 이외의 시장 동향으로는 3차원 이미지를 구축하여 3차원 구조에 따른 오차를 줄이는 방식 등이 있습니다.

이러한 기기들은 시스템 반도체의 도입이 이미 이루어지고 있으며, Image Processing Sensor (IPS)와 직접 연결된 방식 등이 개발되고 있습니다. 디스플레이의 오차를 없애는 것에 특화된 반도체 또한 개발되고 있는 것으로 알고 있어, 정확도와 시장성이 높은 게임 체인저를 만들어 내는 것이 가장 중요해 보입니다.

특이사항 

다양한 Display가 있었으며, 시장 동향상 4K를 기본으로 더 높은 화질이 목표인 것으로 보임

전시회명 MEDICA/COMPAMED 2023

전시장소 Messe Düsseldorf, Germany

부스 No. 5/J40

참가일자 2023-11-15

참가자 포항공과대학교 통합과정 4학기 전자전기공학과 이재승(지도교수 강석형)

전시품명 Minato Aquatizer QZ-240

참관내용 해당 그룹에서 관심있게 본 출품작은 [Dry Hydro Jet Massage bed]입니다. 이는 지나가는 사람들의 많은 이목을 끌었는데, 누워서 사용하는 침대 형태의 의료기기의 중간 천 부분이 올록볼록하게 튀어나와 있었기 때문입니다. 첫인상은 일종의 안마, 마사지 용품이라는 생각이 들었으며, 이러한 기기들이 의료기기로서 인정받기 위해서는 어떠한 기능이 있어야 하며 어떠한 차별점이 있을지에 집중하면서 들었습니다. 또한 시스템 반도체의 발전 및 통합이 있다면 어떤 발전이 있을지 고민해보았습니다.

참관을 통해 해당 의료 기기에 대해 설명받은 점은 다음과 같습니다. 기존에 사용하던 모터 및 공기압 방식의 쿠션 형태의 마사지가 아닌 물을 밑에서 방사하여 자극을 주는 방식으로, 보다 높은 자유도에서 오는 개인화된 기기라는 장점이 있었습니다. 거동이 불편하신 분들도 사용하기 편하게 신체에 대한 맞춤 설정이 자동으로 이루어지는 등의 기능도 있어, 생각지도 못한 사용자 편의성 및 최적화 기능이 있어 인상 깊었습니다.

이러한 기능을 가지기 위해서는 시스템 반도체의 삽입이 필수적입니다. 특히 기기에 삽입되는 IC 및 반도체 정보는 알 수 없었지만, 아마 간단한 적외선 센서 및 계산용 칩이 삽입되어 있을 것으로 생각됩니다. 이러한 마사지 형태의 기기들을 발전시킬 가능성은 매우 많은데, 아래의 장점 덕분입니다. 먼저 꼭 의료 기기가 아니더라도, 웰빙 및 미용의 목적으로 사용하는 사람들의 수요가 증가하고 있습니다. 또한 기기 자체의 크기가 크고, 휴대용의 목적이 아니니 파워 공급도 원활하다는 특징이 있어, 대부분의 반도체 장비들을 이식하는 것에 문제가 없습니다. 이러한 장점들은 시스템 반도체와의 결합을 빠르게하는 이유들이 될 것이며 해당 시장이 커질 것으로 예상합니다.

전시회명 MEDICA/COMPAMED 2023

전시장소 Messe Düsseldorf, Germany

부스 No. 4/J42

참가일자 2023-11-16 

참가자 포항공과대학교 통합과정 4학기 전자전기공학과 이재승(지도교수 강석형) 

참관내용 

4홀에서 관심있게 본 부스는 보행 보조를 위한 기기를 제안하는 것들입니다. 보행 자세는 근육과 관절 등의 사용 및 소모에 큰 영향을 주기 때문에 평소에 어떤 자세를 하는지가 매우 중요합니다. 이러한 사실을 바탕으로 올바른 보행 자세에 관심이 많았으며, 기술의 발전에 따라 video pose detection과 같이 기술이 어떤식으로 사람들에 도움을 줄 수 있을지 궁금했습니다.

Bama Technology 사가 개발한 Robo Gait 모델은 이러한 질문에 대한 물리적 기기 방식이라는 답을 내놓은 시스템입니다. 부스 자체가 크고, 거대한 로봇이 있으며, 체험형 방식으로 운영되어 많은 사람들의 관심을 사로잡았습니다. 가장 신기했던 점은, 해당 기기는 사용자가 직접 로봇에 탑승하여 보행보조를 받는 방식의 것입니다. 착용자의 환부를 입력하면, 자세를 시스템적으로 분석하여 체중의 영향을 받지 않게 계산된 결과를 출력으로 한다고 합니다. 특히 보행 재활이 필요한 사람들을 대상으로, 평행봉과 물리치료사 2~3명의 도움을 로봇 하나로 대체할 수 있다는 점이 비용적 이익을 기대할 수 있게 합니다.

해당 기기는 이미 시스템 반도체 및 프로세서가 아주 잘 적용된 결과물이라고 볼 수 있습니다. 하지만 발전 가능성이 없는 것은 아닌데, machine learning 및 reinforcement learning을 적용해서 발전 시킬 수 있습니다. 앞서 서술한 내용처럼 해당 기기는 물리적인 정보만을 이용해서 연산을 진행한다는 특징이 있습니다. 하지만, 현재 화두인 multi-modal machine learning을 적용하면, 이미지, 소리, 물리적 정보 등을 통합하는 기계학습을 통해 발전된 형태의 추천을 적용할 수 있을 것이라 예상됩니다. 또한 해당 모델을 임베디드 시스템으로 구현하고 최적화하기 위해 NPU 칩으로의 시스템반도체적 확장을 할 수 있습니다. 이러한 발전을 통해 더 빠르고 정확한 방식의 보조가 가능할 것이라 생각합니다.

특이사항 well-displayed 부스