Yano E plus 2024년 11월호(No.200)
≪차세대 시장 트렌드≫
혁신적인 나노재료(6)~나노고분자재료~(3~34페이지)
~나노 스케일로 구조가 제어된 나노고분자재료는 경량성, 유연성은 물론
새로운 기능 부가로 차세대 디바이스로 유망~
1. 나노고분자재료란
2. 나노고분자재료의 용도 분야
2-1. 의료 분야
2-2. 일렉트로닉스
2-3. 에너지
2-4. 환경
2-5. 재료공학
2-6. 항공우주공학
2-7. 방수.발수코팅
2-8. 광학소자
3. 나노고분자재료에 관한 시장규모
그림·표1. 나노고분자재료의 일본 및 세계 시장규모 예측(금액: 2025-2050년 예측)
4. 나노고분자재료와 관련된 기업·연구기관의 대응 동향
4-1. 국립대학법인 교토대학
(1)고분자에서의 형태 제어의 중요성과 폴리머 브러시에 의한 새로운 기능 발현
(2)고밀도화를 통한 브러쉬 기능 강화
그림1. 고탄성 특성, 초저마찰 특성, 사이즈 배제 특성(생체적합성)이라는 3가지 특성
(3)고밀도 폴리머 브러시 제작법: 리빙 라디칼 중합
(4)초저마찰재료의 실현으로
4-2. 국립대학법인 도쿄과학대학
(1)나노섬유에 관한 기초적 연구와 기능 창출
그림2. 나노섬유의 독특한 특징
(2)나노재료를 이용한 에너지 변환 및 저장용 박막 디바이스 개발
그림3. 나노섬유로부터 집합체를 형성하여 디바이스에 응용
그림4. 나노섬유 네트워크를 포함한 고분자 복합막의 개략도
그림5. 카본 네트워크의 이용
4-3. 국립대학법인 도쿄대학
(1)말단만 다른 고분자의 정밀분리
그림6. MOF 내에 PEG 도입. 말단 미수식 PEG(H)는 기공 내에 확산되지만(좌),
PEG(Tr)는 기공에 들어가지 않는다(우)
그림7. PEG 혼합물의 분리
그림8. '고분자 정밀분리'라는 새로운 학술을 개척
(2)나노미터 크기 MOF를 이용한 고분자 단량체 배열을 인식하는 기술 개발
그림9. MOF의 기공을 이용한 단량체 배열의 인식원리
그림10. MOF에 의한 단량체 배열과 블록 배열의 식별
4-4. 국립대학법인 나가오카기술과학대학
(1)유기색소 나노박막 시험지[1]
그림11. 나노입자 박막의 제작방법
그림12. 나노입자 박막의 이용방법과 장점
그림13. ppb 레벨의 물 시료용 고감도 이온 시험지로서의 나노박막 시험지
(2)고체 표면의 간이 원소분석을 가능하게 하는 터치 테스트[2]
그림14. 터치 테스트의 활용 씬
(3)환경정화용 광촉매 막[3]
그림15. 홑겹항 산소 발생시스템
4-5. 국립대학법인 나라첨단과학기술대학원대학(NAIST)
(1)분자설계에 의한 새로운 기능성 폴리유산의 개발
그림16. 말단 수식 폴리유산 스테레오 콤플렉스화 모식도
그림17. 다양한 말단 수식 폴리유산 스테레오 콤플렉스화 사례
그림18. 바닐린으로 말단 수식한 폴리유산의 pH 응답성
그림19. 바닐린으로 말단 수식한 폴리유산의 pH 응답에 의한 조직 변화
(2)축열제 입자
그림20. PE 미립자의 상호적층 박막화 프로세스 모식도. 박막화 전 PE(좌),
it-PMMA/st-PMMA에 의한 상호적층 박막화(중), 축열재로 사용하기 위해 상변화된 상태(우)
4-6. 학교법인 리쓰메이칸대학
(1)「힘을 가시화」하는 재료의 개발
그림21. N*-LC의 분자 배향과 외부 장에 따른 응답 모식도
그림22. N*-LCE의 메카노·옵티컬 거동
(2)고분자 내 3차원 분자 배향 제어 기술 개발
그림23. 분산 중합으로 얻은 고분자 액정 미립자의 SEM 상(상)과 입도 분포(하)
그림24. N*-LC 고분자 미립자의 선택 반사 특성. 입사 각도를 변화시켰을 경우의 반사 스펙트럼
5. 나노 고분자 재료에 관한 장래 전망
센서&앱 시장성 탐색(7) 자동차의 진화와 자동차 센서의 미래(35~50페이지)
~자동차의 E/E 아키텍처의 변화로,
자동차 센서가 처리 뇌를 가지고, 에지 컴퓨터화된다~
1. E/E 아키텍처 변화로 자동차의 모습이 변화한다
1-1. ~2024년 현재 분산형 아키텍처
1-2. 2025~2030년 도메인형 아키텍처
1-3. 2031~2035년 존형 아키텍처
1-4. 2035년 이후~ 클라우드 원격 아키텍처
그림1. E/E 아키텍처의 진화
그림2. Texas Instruments(텍사스 인스트루먼트)의 생각하는 존형 아키텍처
2. 미국 IT벤더의 자동차 본격 진출시기
2-1. 3대 IT벤더 현황
2-2. IT벤더의 자동차 시장 진출시기
그림3. E/E 아키텍처 변화 시기와 미국 IT벤더의 자사 차량 투입 시기
2-3. IT벤더가 나아갈 길은 T형 포드인가 GM인가
2-4. 미국 IT벤더 진출 시 살아남을 수 있는 OEM은?
3. E/E 아키텍처 변화와 자동차 센서의 변모
3-1. 분산형~도메인형~존형에서 센서는 어떻게 바뀌는가
그림4. E/E 아키텍처의 변화와 센서의 변화
3-2. 자동차 센서 SW와의 통합 시기
그림5. 자동차용 센서의 변화 시기
4. 소프트웨어 일체화 시대의 자동차 센서 제조업체의 생존기술
4-1. '센서+앱 SW 일체화'로 힘들어지는 센서 제조업체
4-2. 소프트웨어 일체화 시대의 센서 제조업체 생존기술
5. 2030년대 자동차용 센서 탑재 상황은 이렇게 바뀐다
5-1. 센서 부품별 탑재현황 2024년~2030년대
표1. 자동차 센서의 품목별 변화 2024년~2030년대 1/2
표1. 자동차 센서의 품목별 변화 2024년~2030년대 2/2
5-2. BEV화/자율주행화 시대로 뻗어나가는 센서, 줄어드는 센서
《주목 시장 포커스》
농업용 센싱 시스템(51~81페이지)
~센싱&데이터 분석으로 농작물 재배 조건 최적화
최소한의 물과 비료로 수량 및 품질 향상이 가능~
1. 농업용 센싱 시스템이란
2. 농업용 센싱 시스템의 센싱 대상에 따른 분류
2-1. 토양 센서
2-2. 기상 센서
2-3. 작물 센서
3. 농업용 센싱 시스템의 센싱 기술에 따른 분류
3-1. 리모트센싱
3-2. IoT센싱
3-3. 스마트폰 앱
4. 농업용 센싱 시스템에서의 센싱 용도에 따른 분류
4-1. 작물관리
4-2. 관개관리
4-3. 병해충관리
5. 농업용 센싱 시스템에 관한 시장규모
그림·표1. 농업용 센싱 시스템에 관한 일본 및 세계 시장규모 예측(금액: 2023-2028년 예측)
6. 농업용 센싱 시스템과 관련된 기업·연구기관의 대응 동향
6-1. 주식회사 코덱
그림1. OKIPPA의 시스템 구성
그림2. OKIPPA의 단말과 아웃풋 예
그림3. OKIPPA의 계측 항목 일람
6-2. 주식회사 제피코
(1)다중 스펙트럼 이미징
그림4. 가시광선에서 근적외선 각 파장의 흡수/반사 특성
그림5. 가시광선(좌)과 멀티 스펙트럼 이미징(우)의 비교
(2)멀티 스펙트럼 카메라 MicaSense® 시리즈 'Red Edge-P'
그림6. AgEagle사의 멀티 스펙트럼 카메라 'Red Edge-P'
(3)'RedEdge(구모델)'에 의한 이미지 취득 사례
그림7. ‘Red Edge(구모델)’에 의해 취득한 각종 인덱스 이미지.
RGB(좌측 상단), NDVI(중간 상단), NDVI2(우측 상단), NDRE(좌쪽 하단), NRG(중간 하단), DSM(우측 하단)
6-3 국립대학법인 시즈오카대학
(1)AI를 이용한 자동관수 제어기법에 의한 토마토 재배
그림8. 토마토의 재배실험 풍경
그림9. 새롭게 개발한 관수제어방법의 개요
그림10. 수확물 품질과 총 관수량
(2)AI에 의한 멜론의 그물무늬 품질에 근거한 멜론 등급 판정 모델
그림11. AI가 학습하는 멜론 전체 둘레 이미지
그림12. 생성 AI를 이용한 데이터 확장방법의 개요
(3)와인 포도의 작은 꽃을 고정밀도로 카운팅하는 AI 연구 개발
그림13. AI를 이용한 2단계 고정밀 카운팅 방법
그림14. 고정밀 꽃 검출결과(단계2)
6-4. 국립대학법인 도쿄과학대학
(1)초스마트 사회 추진 컨소시엄(SSS 추진 컨소시엄)
(2)스마트농업
그림15. SSS 스마트농업 교육연구필드
(3)다카하시 연구실의 대응 사례
①일본 특유의 협소 급사면 삼림 환경 대응형 농업·임업 협동작업 소형 자율로봇(그림16)
그림16. 일본 특유의 협소 급사면 삼림 환경 대응형 농업·임업 협동작업 소형 자율로봇
②다변량 원격탐사를 통한 대규모 식물 페노믹스 데이터와
차세대 컴퓨팅을 접목한 실시간 식물생육 모델 구축과 식물생육 속도 제어(그림17)
그림17. 다변량 원격탐사를 통한 대규모 식물 페노믹스 데이터와
차세대 컴퓨팅을 접목한 실시간 식물생육 모델 구축과 식물생육 속도 제어
6-5. 국립대학법인 도쿄농공대학
(1)광카메라 통신
(2)포토그래메트리
(3)포토그래메트리와 광카메라 통신을 이용한 통합 농원 디지털트윈 생성 시스템
그림18. 포토그래메트리와 광카메라 통신을 이용한 디지털트윈 생성
그림19. 3D 점군 모델의 각 점에 센서값을 부여한 센서값 레이어의 생성과정
(4)실증실험
그림20. 센서 디바이스의 배치 모식도(상), 실제 실험 모습(좌측 하단),
센서 디바이스의 실물 사진(우측 하단)
그림21. RGB 레이어의 3D 점군 모델(좌)과 센서값 레이어의 3D 모델(우)
7. 농업용 센싱 시스템에 관한 장래 전망
7-1. 정밀농업의 진전
7-2. 자율형 농기계 보급
7-3. 환경부하 저감
7-4. 스마트파밍
7-5. 신기술 도입
7-6. 기후변화 대응
7-7. 도시형 농업의 발전
2024년 모빌리티 환경의 변화(1)(82~93페이지)
~EV 추진 시나리오는 무너지기 시작해 그 파문이 확대되어 왔다~
1. 2022~2023년경 모빌리티 환경
2. 2024년 자동차 시장의 변화
2-1. 2021~2024년 자동차 생산 및 판매 동향
표1. 세계 자동차 생산·등록·판매대수 추이(수량: 2021-2024년 전망)
그림1. 세계 자동차 생산량 추이(수량: 2021-2024년 전망)
그림2. 세계 자동차 등록 및 판매대수 추이(수량: 2021-2024년 전망)
그림3. EU+EFTA+영국 자동차 생산, 신차 등록 판매대수 추이(수량: 2022-2024년 전망)
2-2. 2021~2024년 예상 EV 판매 동향
(1)세계 EV 판매 동향
표2. 주요 각국의 EV 판매대수 추이(수량: 2021-2024년 전망)
그림4. 주요 각국의 EV 판매대수 추이(수량: 2021-2024년 전망)
①EV의 판매대수
②EV의 2021~2024년 증가율
(2)국가·지역별 BEV와 PHEV의 일본 판매 동향
그림5. 세계 BEV 일본 판매대수 추이(수량: 2021-2024년 전망)
그림6. 세계 BEV 일본 판매량 점유율(수량: 2023년)
①BEV의 판매대수
②BEV의 2021~2024년 증가율
그림7. 세계 PHEV 판매량 추이(수량: 2021-2024년 전망)
그림8. 세계 PHEV 일본 판매대수 점유율(수량: 2023년)
③PHEV의 판매대수
④PHEV의 2021~2024년 증가율
≪시기적절 콤팩트 리포트≫
자동차용 리튬이온전지 시장(94~101페이지)
~타깃 영역에서 다른 최적 선택지
요구되는 조정력·다면적 접근법의 밸런스~
1. 자동차용 LiB 시장이란
2. 시장 개황
3. 분야별 동향
3-1. 자동차용 LiB 시장동향
3-2. xEV 시장동향
4. 주목 토픽
4-1. 전동차 보급 계획과 목표의 진전 속도에 변화의 조짐
4-2. Affordable Battery 구현을 위한 재료 모색 활발화
4-3. 자동차 OEM으로 추진되는 수직통합 움직임과 재사용 재활용의 장기전망이 앞으로의 초점 중 하나로
5. 장래 전망
그림·표1. Conservative(시장 기반) 예측: xEV 타입별 자동차용 LiB 세계시장 규모 추이·예측
(수량: 2018-2035년 예측)
표1. Aggressive(정책 기반) 예측: 자동차용 LiB 세계시장 규모 예측(수량: 2024-2035년 예측)
그림·표2. Conservative(시장 기반) 예측: xEV 타입별 세계 생산량 추이(수량: 2018-2035년 예측)
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