[파이낸셜뉴스] LG이노텍이 입고 시점에 불량 여부를 판독해 불량 원자재 투입을 사전에 걸러내는 '원자재 입고 검사 인공지능(AI)'를 업계 최초로 개발 및 적용했다고 25일 밝혔다. LG이노텍은 소재 정보 기술과 AI 영상처리 기술을 융합해 개발한 '원자재 입고 검사 AI'를 무선 주파수 시스템 인 패키지(RF-SiP) 공정에 처음 도입했다. 최근에는 플립칩(FC)-볼그리드어레이(BGA)에도 확대 적용될 예정이다. 기존에는 공정 투입 전 입고 원자재의 경우 육안으로 검수하는 수준에 그쳤다. 하지만 반도체 기판 제품의 고사양화로 상황이 바뀌었다. 공정에 기인한 불량 원인을 모두 개선해도, 신뢰성 평가의 문턱을 넘지 못하는 사례가 증가했기 때문이다.  LG이노텍은 이 같은 업계 난제를 극복하기 위한 방안을 AI에서 찾았다. LG이노텍이 개발한 '원자재 입고 검사 AI'는 양품에 적합·부적합한 소재 구성을 형상화한 데이터 수만장을 학습했다. 이를 기반으로 반도체 기판 원자재의 구성 요소 및 불량 영역 등을 1분 만에 정확도 90% 이상으로 분석해 내는 것은 물론, 원자재 로트 별 품질 편차를 시각화해 보여준다. LG이노텍은 기판 분야 고객사 및 협력사와 함께 원자재 관련 데이터를 상호 공유하는 '디지털 파트너십'을 통해, 원자재 입고 검사 AI의 판독 기능을 지속 고도화해 나간다는 방침이다. 이와 함께 카메라 모듈 등 이미지 기반으로 원자재 불량 검출이 가능한 광학솔루션 제품군에도 '원자재 입고 검사 AI'를 확대 적용한다는 계획이다. 노승원 LG이노텍 최고기술책임자(CTO·전무)는 "이번 '원자재 입고 검사 AI' 도입을 계기로 제품의 다양한 불량 원인을 사전에 파악하여 차별적 고객가치를 제공하는 LG이노텍만의 독보적인 AI 생태계를 완성할 수 있게 됐다"고 말했다. rejune1112@fnnews.com 김준석 기자

현대차그룹 계열사 현대트랜시스는 자체 개발한 인공지능(AI) 시스템 'TADA'를 국내외 현장에 적용한다고 17일 밝혔다. TADA 스마트 솔루션은 제조·조립 과정에서 부품 내부의 작은 기포, 파손 등을 체크하는 스캔 과정 진행 시 딥러닝 AI가 불량을 잡아내는 비전 검사 솔루션이다. 완벽한 품질의 부품 투시 이미지를 학습한 TADA 스마트 솔루션은 사람이 놓칠 수 있는 불량까지 잡아내 기존 93%의 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. 현재 현대트랜시스 지곡, 성연 등 서산공장 7곳과 미국 조지아 파워트레인 공장의 54개 공정에 적용했다. TADA 엣지 솔루션은 비전문가도 쉽게 맞춤형 딥러닝 모델을 만들어 현장에 적용할 수 있도록 개발했다. 생산 현장에서 소형 카메라를 통해 검사를 원하는 부품의 장착 상태, 개수 확인 등 생산 공정 이미지를 수집하고 라벨링 작업을 진행하면 TADA엣지 솔루션이 학습 후 불량 검사를 진행한다. 현대트랜시스 서산공장 4곳에서 조립된 볼트 개수, 장착 상태, 접합 들뜸 검사 등에 활용하고 있다. 특히 현대트랜시스는 TADA 엣지 솔루션을 파트너사에 지원, 스마트팩토리 구축을 도우며 상생경영을 강화하고 있다. 현장의 작업자 안전도 책임지고 있다. 현대트랜시스는 지곡공장의 물류차량과 지게차 출입이 잦은 공간 4곳에 AI기반 감응형 CCTV를 설치해 작업자 주변으로 차량이 접근하는 위험사항이 발생하면 경보가 울려 사고를 사전에 예방한다. 최종근 기자

[파이낸셜뉴스] 현대차그룹 계열사 현대트랜시스는 자체 개발한 인공지능(AI) 시스템 'TADA'를 국내외 현장에 적용한다고 17일 밝혔다. TADA 스마트 솔루션은 제조·조립 과정에서 부품 내부의 작은 기포, 파손 등을 체크하는 스캔 과정 진행 시 딥러닝 AI가 불량을 잡아내는 비전 검사 솔루션이다. 완벽한 품질의 부품 투시 이미지를 학습한 TADA 스마트 솔루션은 사람이 놓칠 수 있는 불량까지 잡아내 기존 93%의 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. 현재 현대트랜시스 지곡, 성연 등 서산공장 7곳과 미국 조지아 파워트레인 공장의 54개 공정에 적용했다. TADA 엣지 솔루션은 비전문가도 쉽게 맞춤형 딥러닝 모델을 만들어 현장에 적용할 수 있도록 개발했다. 생산 현장에서 소형 카메라를 통해 검사를 원하는 부품의 장착 상태, 개수 확인 등 생산 공정 이미지를 수집하고 라벨링 작업을 진행하면 TADA엣지 솔루션이 학습 후 불량 검사를 진행한다. 현대트랜시스 서산공장 4곳에서 조립된 볼트 개수, 장착 상태, 접합 들뜸 검사 등에 활용하고 있다. 특히 현대트랜시스는 TADA 엣지 솔루션을 파트너사에 지원, 스마트팩토리 구축을 도우며 상생경영을 강화하고 있다. 현장의 작업자 안전도 책임지고 있다. 현대트랜시스는 지곡공장의 물류차량과 지게차 출입이 잦은 공간 4곳에 AI기반 감응형 CCTV를 설치해 작업자 주변으로 차량이 접근하는 위험사항이 발생하면 경보가 울려 사고를 사전에 예방한다. 환경적 측면에서도 30여대의 감응형 CCTV가 설비 파손을 감지해 폐유, 오폐수 유출 시 경보와 함께 시설 관리자에게 즉시 메시지를 전송해 빠른 대처를 돕는다. 생산현장 뿐만 아니라 연구개발 분야에서도 TADA AI를 활용해 업무 효율성을 높였다. 현대트랜시스 전동화연구개발본부는 파워트레인 기어 개발과정의 내구 시험에 AI기술을 적용했다. 연구원이 최대 24시간을 투입해 손상부위를 판정하던 기어 내구성 검사를 딥러닝 AI 측정기계가 1시간 내외로 손상 범위 분석, 보고서 작성까지 마친다. 더 나아가 검사한 데이터를 축적해 원인 분석과 설계 과정에 도움을 줄 수 있도록 했다. cjk@fnnews.com 최종근 기자

[파이낸셜뉴스] 현대모비스가 소리를 활용한 인공지능(AI) 시스템을 개발, 생산 현장에 적용한다. 제품 검수 과정에서 발생하는 소리를 듣고 품질 정확도를 파악하는 게 핵심이다. 현대모비스는 최근 모터제어 파워스티어링(MDPS)을 생산하는 창원 공장에 어쿠스틱 AI 기반 검사 시스템을 시범 구축했다고 19일 밝혔다. 어쿠스틱 AI는 소리를 매개체로 하는 차세대 AI 신기술로 특정 소리에 의미를 부여하고 적절한 판단을 내리도록 돕는 역할을 한다.  현대모비스는 품질경쟁력을 높이기 위해 현장 엔지니어들과 생산기술 전문가, 석박사급의 AI 전문 인력들이 약 1년 간 데이터를 확보하고 분석해 해당 시스템 개발에 성공했다. 현대모비스는 어쿠스틱 AI 시스템으로 1초에 1대씩 품질 검사를 할 수 있다. 현대모비스에 따르면 기존에는 조립과정을 거쳐 기준치를 밑도는 불량 의심 제품을 자동화 시스템이 1차로 걸러내고, 이를 모아 전문 인력이 재판별했기 때문에 시간이 상대적으로 더 걸렸다. 현대모비스는 추후 해당 시스템을 다른 부품 공정으로 확대해 나갈 예정이다. 제동장치 등 움직임에 따라 필연적으로 소음이 발생하는 부품들이 우선 대상이다. 최낙현 현대모비스 DT추진실장 상무는 “자동차 분야는 물론 글로벌 제조산업 전체에서도 선도적인 공정 혁신 사례”라며 “연구개발과 업무환경 개선에도 인공지능을 활용한 차별화된 신기술을 선보일 것”이라고 말했다. kjh0109@fnnews.com 권준호 기자

[파이낸셜뉴스] 한미반도체가 인공지능 반도체용 '고대역폭메모리(HBM)' 생산에 필수로 쓰이는 'HBM 6 사이드 인스펙션' 장비를 선보였다. 15일 한미반도체에 따르면 'HBM 6 사이드 인스펙션' 장비는 실리콘관통전극(TSV) 공법으로 쌓아 올린 반도체 칩 6면을 비전 검사를 통해 불량률을 최소화하는 장비다. 곽동신 한미반도체 부회장은 "이번 장비는 HBM 수율을 높이기 위해 위해 생산성과 검사 정밀도를 크게 향상시킨 점이 특징"이라며 "D램 메모리반도체 칩을 수직으로 쌓아 올리는 듀얼 TC본더와 함께 향후 매출에 크게 기여하는 주력 장비가 될 것"이라고 밝혔다. 한미반도체는 지난 2002년 지적재산부를 만든 뒤 현재 10여명 전문 인력을 운영하며 지적재산권 보호와 강화에 주력한다. 현재까지 총 111건 특허를 비롯해 120여건 HBM 장비 특허를 출원했다. 이를 통해 독자적인 기술력과 내구성으로 우위를 점하고 HBM 장비 경쟁력을 한층 높인다는 전략이다. 한미반도체는 지난해 하반기부터 현재까지 SK하이닉스로부터 HBM 필수 공정 장비인 '듀얼 TC본더 그리핀' 장비를 2000억원 이상 수주했다. 최근에는 미국 마이크론과 '듀얼 TC본더 타이거' 장비를 226억원 규모에 공급하기로 계약했다. 한미반도체 관계자는 "전 세계 '빅3' 메모리반도체 제조사 중 삼성전자를 제외한 모든 업체와 거래하며 인공지능 반도체 핵심인 HBM 장비 업계를 선도하는 기업임을 입증했다"고 덧붙였다. butter@fnnews.com 강경래 기자

[파이낸셜뉴스] 국내 연구진이 테라헤르츠파로 유기발광다이오드(OLED) 디스플레이를 비접촉·비파괴 검사할 수 있는 기술을 개발했다. 연구진은 이 기술을 발전시켜 산업현장에 적용할 경우 OLED 디스플레이 제조 중간단계에서 결함을 찾아 수리해 수율을 높임으로써 가격 경쟁력을 향상시킬 수 있을 것으로 전망했다. 한국과학기술연구원(KIST) 전영민·서민아 박사팀이 고려대 주병권 교수팀과 공동으로 테라헤르츠파 분광기술로 OLED를 실시간·비파괴로 측정하는데 성공했다. 전영민 박사는 11일 "이번 공동연구를 통해 테라헤르츠파 분광 기술을 접목해 OLED 비파괴 검사의 가능성을 제시했다"고 말했다. 테라헤르츠파는 빛과 전파의 중간영역에 존재하며 1초에 1조번 진동한다. 직진성과 침투성을 가지면서도 에너지가 낮아 물질을 파괴하지 않고 인체에 무해한 성질을 갖고 있다. 이때문에 '꿈의 주파수'라 불리며 의료, 산업, 국방 등 많은 분야에서 사용되고 있다. 기존 전기검사법은 OLED 디스플레이에 전극을 붙이면서 시간이 걸리고, 전극을 부착할 때 OLED 디스플레이가 파괴돼 재사용할 수 없다. 또 형광검사법은 자외선을 쪼여 OLED 물질에서 나오는 형광을 측정해 비접촉이지만, 자외선을 쪼인 OLED 물질은 일부 파괴돼 특성이 변한다. 연구진은 테라헤르츠파 분광기술로 OLED의 불량을 알아내는데 집중했다. 테라헤르츠파 분광기술은 테라헤르츠파를 쪼여 반사되거나 투과한 전파의 스펙트럼을 분석해 물질 성분을 분석하는 기술이다. 연구진은 우선 OLED 물질별 흡수율을 측정하는 실험으로 최적화된 테라헤르츠파 주파수가 1.1㎔라는 것을 알아냈다. 이후 OLED 구성물질(mCBP, mCP, DPEPO)에 인위적으로 결함을 주기 위해 5시간 동안 자외선을 쪼였다. 테라헤르츠파가 OLED 물질을 투과하면서 전파 크기가 점차적으로 약해지는 시간을 구함으로써 OLED 물질별 성능저하(결함)의 정도를 실시간·비파괴로 측정하는데 성공했다. 또한 연구진은 OLED 물질의 미세한 결함까지 고감도로 찾아내기 위해 나노 슬롯 구조의 메타 센싱칩을 만들었다. 이 칩에 테라헤르츠파를 집속시킨 결과, 석영기판을 이용했을때와 비교해 투과율 변화가 향상됐다. 한편, 이번 연구결과는 재료과학분야의 국제학술지 '어플라이드 서피스 사이언스(Applied Surface Science)'에 최근 발표됐다.    monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] ​​AI 전문기업 라온피플이 양품 딥러닝 비전검사로 불량을 검출해내는 ‘NAVI AI 4.0’ 버전을 출시했다고 22일 밝혔다. NAVI AI 4.0은 기존 마스(MARS), 머큐리(MERCURY), 비너스(VENUS) 등 3가지 검사 모듈의 기능을 강화하면서 '주피터'(JUPITER)라는 비지도학습' 모듈을 새로 추가하고 불특정 다수의 불량을 학습할 필요 없이 양품만을 학습해 불량을 검출할 수 있도록 했다. NAVI AI 4.0은 최신 액티브 러닝(Active Learning) 기법을 통해 데이터를 추가로 삽입할 경우 자동으로 분류하고 라벨링을 생성할 수 있고 초고속 검사(GPU 1개당 1초에 100메가픽셀)도 가능하다. 한 장의 이미지 속 여러 유형의 불량을 한번에 학습하는 멀티라벨(Multi Label)의 정확도가 향상되면서 다양한 불량 검출에 최적화됐고 학습하기 어려운 대용량 이미지(100M 이상 해상도)를 검사하기 위해 특정 영역을 잘라 학습하는 패치트레인(Patch Train) 기능이 강화됐다. 특히, 제조업에 특화된 딥러닝 기술 지원뿐만 아니라 최신 Cuda11(투다11)을 비롯한 TensorRT(텐서RT)와 OpenVINO(오픈비노) 지원을 통해 검사속도가 크게 향상됐으며 GPU와 CPU 자원을 효율적으로 사용할 수 있게 된 것도 장점이다. 이외에도 영어, 중국어, 일본어 등 다국어 지원은 물론 업데이트된 15가지 다양한 증강(Augmentation)을 통해 고객사와 관리자가 편리하게 이용하도록 서비스를 지원한다. NAVI AI 4.0을 개발한 추연학 이사는 “직관적인 UI 설정은 물론 관리자가 딥러닝에 대한 지식이 없어도 제조업에 적용 가능하도록 구성과 사용자 편의성을 개선했다”며 “이전 버전에서 고객들이 요구했던 개선사항이나 다양한 현장 경험 등을 적용하면서 정확하고 빠른 속도와 저비용 고효율 AI 비전검사로 생산성이 더욱 향상될 것”이라고 설명했다. 한편, 라온피플은 NAVI AI 4.0 출시에 따라 오는 24일 코엑스에서 열리는 'AI TECH 2021' AI 융합 비즈니스 개발 콘퍼런스에서 ‘AI 적용사례를 통해 본 제조 현장의 개선 방안’을 주제로 발표한다. 이어 31일에는 웨비나를 열고 '딥러닝 검사를 최적화 하다. NAVI AI'를 주제로 검사 속도, 비용 합리성, 제조 공정의 효율성 등 제조현장에서 실제로 적용되는 구체적인 사례 등을 소개할 예정이다. map@fnnews.com 김정호 기자

[파이낸셜뉴스] 마스크 제조공장에 인공지능(AI) 기술을 도입해 품질검사가 도입됐다. AI가 마스크 위치를 추정하고 이어링 부위에 대한 불량 여부를 판단 정확도는 약 99.7%에 달했다. 또 마스크 위치 탐지 및 불량 분류까지 걸리는 시간이 제품 1개당 최대 15분의 1초에 불과했다. 한국생산기술연구원은 마스크 제조 전문기업 'KS커뮤니케이션'에 인공지능(AI) 품질검사 기술을 지원해 마스크 검수 공정을 자동화하는데 성공했다고 8일 밝혔다. KS커뮤니케이션은 지난 9월 경기도 고양시 소재의 공장에 해당 모듈을 도입해 본격 마스크 생산에 돌입했다. 생기원 로봇응용연구부문 장인훈 박사는 "AI 기술을 방역 마스크 생산에 적용한 최초의 사례"라고 말했다. 생기원은 KS커뮤니케이션의 요청으로 딥러닝 원천기술을 기반으로 약 3주 만에 품질검사 시스템을 개발해 지난 9월 기술이전을 완료했다. 장 박사는 "기술이전 기간이 통상 최소 수개월에서 길게는 수년이 소요되는 반면, 코로나19 방역의 중요성을 고려해 신속하게 개발해냈다"고 설명했다. 개발한 품질검사 시스템의 핵심은 장인훈, 고광은 박사 연구팀이 보유한 '딥러닝 기반 영상패턴분류기술'에 있다. 이 기술은 스스로 학습 가능한 AI 알고리즘이 카메라가 인식한 수많은 영상 데이터를 실시간으로 분석해 특정 패턴을 찾고 비슷한 것끼리 분류해내는 기법이다. 연구팀은 불량 마스크의 주요 특징을 프로그램에 직접 입력하는 대신, 충분한 영상 데이터를 제공함으로써 인공지능이 마스크 위치를 추정하고 이어링 부위에 대한 불량 여부를 자체 판단할 수 있도록 학습시켰다. AI는 단 3일 만에 불량 판단 학습을 마쳤으며, 이후 연구진은 기존 마스크 생산라인에 쉽게 적용할 수 있도록 AI 알고리즘을 탑재한 통합 품질검사 모듈을 2주에 걸쳐 최종 제작해냈다 먼저 제조된 마스크가 컨베이어벨트를 타고 품질검사 모듈로 이동하면, RGB 영상 수집·처리 장치가 이를 촬영해 그 위치를 추정한 후 딥러닝 알고리즘을 가동시켜 불량 여부를 실시간 식별해낸다. 만약 불량품이 발생한 경우 모듈 내 분류기가 이를 별도 수거함으로 내보내 걸러낸다. 이번 통합 모듈 개발의 가장 큰 장점은 마스크 검수·분류 작업의 자동화로 근로자의 손닿는 횟수를 감소시켜 오염 우려를 줄이고 더욱 위생적인 제조환경을 조성했다는 점이다. 또한 생산성이 향상되고 분류 오류 문제도 줄어들어 업체의 마스크 일일 생산량이 약 40만장으로 전보다 30%가량 증가하는 성과도 냈다. 고광은 박사는 "향후 지속적인 기술협력을 통해 기업이 원하는 다양한 색상과 형태의 마스크를 개발하는 데 도움을 줄 계획"이라고 말했다. monarch@fnnews.com 김만기 기자

[파이낸셜뉴스] 수돗물 정수장에 불량 활성탄 납품이 이뤄지도록 품질 검사를 조작한 혐의로 재판에 넘겨진 국립대학교 교수에게 징역형의 집행유예가 확정됐다. 대법원 2부(주심 김상환 대법관)는 사기방조 혐의로 기소된 지방의 모 국립대 교수 김모씨(63)의 상고심에서 징역 6월에 집행유예 2년을 선고한 원심을 확정했다고 15일 밝혔다. 앞서 수원지검 특수부는 지난 2017년 2월 수자원공사 출신인 활성탄 납품업자 박모씨 등 3명이 2015년 5월부터 1년간 경기 화성정수장에 품질기준에 못 미치는 활성탄 1100t을 납품, 납품대금 28억여원을 챙겼다며 재판에 넘겼다. 활성탄은 수돗물을 정수하는 필터에 사용하는 물질로 불량 활성탄이 사용될 경우 맛이나 냄새 등 수돗물의 품질이 저하된다. 박씨 등은 활성탄 품질검사 결과를 조작하거나 불합격된 활성탄 260여t을 새 제품인 것처럼 꾸며 납품한 것으로 조사됐다. 검찰은 활성탄 납품비리 수사결과를 발표하면서 다른 납품업자 김모씨 등 3명도 2013년 7월∼11월 경기 수지정수장에 기준미달 활성탄 880t을 납품하고 27억원을 받은 혐의로 재판에 넘겼다. 이번 사건에서 교수 김씨는 박씨와 김씨 등 납품업자들의 부탁을 받고 품질검사에서 불량 활성탄을 합격시켜준 것으로 드러나 구속기소됐다. 김씨는 개인적으로 활성탄 소규모 흡착실험 설비를 갖춘 연구실을 운영하면서 돈을 받고 납품과 관계없는 품질검사를 진행하는가 하면, 이 과정에서 업체로부터 양주·상품권 등을 받은 것으로 드러났다. 1심은 “전문가로서의 책임의식과 엄정한 도덕성이 요구되는 국립대학의 교수로서, 이 사건 실혐결과가 피해자의 의사결정에 중대한 영향을 미치는 점을 알면서도 그 전문가로서의 지위를 악용해 실제 측정값들을 변경시켜 주범들의 사기 범행을 용이하게 했다”며 “자신의 범행을 반성하지 아니하고, 자신의 행동을 합리화하기에 급급하다”며 징역 1년 6월의 실형을 선고했다. 2심은 “20여 년간 국립대 교수로 재직하면서 연구자의 길을 걸어온 자로 그 누구보다도 엄격히 연구 윤리를 준수해 모범을 보일 책무가 있었음에도, 이를 망각하고 활성탄 납품업체 측의 이익에 부합하는 주장에 경도된 나머지 연구 윤리를 저버리고 활성탄 소규모 흡착실험 결과를 조작해 결과적으로 정범들의 사기범행 완성에 있어 가장 결정적 역할을 수행한 셈”이라며 1심의 유죄 판단을 유지했다. 2심은 다만 “형사처벌을 받은 전력이 없는 초범인 점, 2심에서 보석을 허가받기까지 이미 9개월 남짓 수감생활을 한 점 등을 고려했다”며 징역 6월에 집행유예 2년으로 감형했다. 대법원은 2심 판단이 옳다고 봤다.  한편, 이번 사건에 연루돼 먹는 물 관리법 위반 혐의 등으로 기소된 불량 활성탄 납품 업자들은 하급심에서 각각 징역 2년~2년 6월의 실형을 선고받았다.  mountjo@fnnews.com 조상희 기자

삼성전자 갤럭시노트7(갤노트7)의 발화 사고 원인은 배터리의 구조와 제조 공정상 불량이 복합적으로 작용한 것으로 추정된다는 정부 의 최종 조사 결과가 나왔다. 이는 지난달 23일 삼성전자가 자체적으로 실시해 발표한 갤노트7 사고 조사 결과와 맥을 같이 한다. 스마트폰 배터리 불량이 사고 원인으로 판단한 정부는 스마트폰 배터리 신제품을 반드시 2년마다 국가기술표준원의 안전 검사를 받도록 했다. ■갤노트7 발화 "배터리 불량 원인"... 삼성전자 조사 결과 동일 산업통상자원부 국가기술표준원은 갤노트7 1차·2차 리콜의 사고 원인이 배터리의 구조와 제조 공정상 불량이 복합적으로 작용한 것으로 추정된다고 6일 밝혔다. 국표원은 지난해 9월10일 배터리를 교체한 갤노트 7에서 다시 발화사고가 나자 지난해 10월11일 한국산업기술시험원(KTL)에 발화사고에 대한 사고 조사를 의뢰했다. KTL은 원인 조사를 위해 제조사로부터 발화가 발생한 스마트폰 14개, 발화사고가 발생하지 않은 스마트폰 46개, 배터리 169개, 제조사의 충방전 시험에서 배터리가 과도하게 팽창된 스마트폰 2개, 배터리 2개를 제출받아 분석했다. 조사 결과, 대부분의 사고제품(스마트폰)에서 배터리 부위가 스마트폰 기기 회로 부위에 비해 소손(불에 타 부서짐)정도가 심한 것을 확인했다. KTL은 2차 리콜시 사고 제품의 배터리에 대한 비파괴 검사와 분해를 통해 확인한 상당수의 배터리에서 양극탭과 마주하는 음극 기재 부분이 소손된 현상을 관찰했다. 1차 리콜 대상의 배터리에서도 음극 끝단이 곡면부 위치한 상태에서 배터리 음극판의 눌림이 발생해 내부 단락으로 발화한 것으로 조사된 바 있다. 이에 따라 갤노트7 제품사고 조사협의회는 1·2차 리콜 제품의 배터리에서 발화를 유발할 가능성이 높은 요인이 발생했다고 설명했다. 다만, 스마트폰 자체에 대해서는 전력 제어회로, 배터리 보호회로, 외부압력, 스마트폰 내부 배터리 장착공간 부족 등 여러 발화 예상요인에 대한 조사에서 특이사항이 없는 것으로 확인됐다고 덧붙였다. ■스마트폰 배터리 신제품 2년마다 안전 검사 의무화 갤노트7 발화사고가 배터리 불량으로 판단한 정부는 스마트폰 배터리 신제품은 2년마다 국가기술표준원의 안전 심사를 받도록 했다. 국표원이 이날 내놓은 '스마트폰 안전관리 개선 대책'은 최근 신기술이 적용돼 시장에서 안전성 평가가 진행 중인 일부 배터리는 앞으로 5년간 안전인증을 의무화하기로 했다. 현행 배터리는 안전확인 대상 전기용품으로 대량생산 이전 단계에서 안전기준 시험만 시행한다. 하지만 안전인증 대상이 되면 2년에 한 번씩 공장심사를 받아야 한다. 기술혁신 과정에서 있는 제품을 안전성이 확보될 때까지 안전인증 대상에 넣는 것은 이번이 처음이다. 또 국표원은 오는 10월까지 휴대전화 배터리를 인증 대상 품목에 추가하도록 전기생활용품안전법 시행규칙을 개정할 예정이다. 구체적인 안전인증 대상은 배터리 에너지 밀도 등 다양한 요소를 고려해 추후 확정하기로 했다. 오는 4월까지 과충전, 기계적 충격, 진동 등 일부 국가에서 시행하는 시험 항목을 추가한 개정안도 만들기로 했다. 스마트폰은 배터리 온도 제어 등에 관한 내용을 안전기준에 추가하는 방안을 검토할 계획이다. 제품 결함으로 인해 소비자 안전을 침해할 수 있다고 판단될 경우 소비자에 대해 사용중지 조치를 권고할 수 있는 법적 근거를 마련하기 위해 제품안전기본법 개정을 추진할 계획이다. 정만기 산업부 1차관은 "갤노트7 사례와 유사한 사고가 재발하지 않도록 제품 안전이 확보될 수 있는 노력할 것"이라며 "향후 배터리 관련 안전사고 방지를 위한 제도 개선을 지속적으로 추진할 것"이라고 말했다. 한편 국내 갤노트 회수율은 97%로 3만여대가 회수되지 않고 있다. ssuccu@fnnews.com 김서연 기자