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현대자동차그룹, PnC 기술로 EV 렌터카 충전 편의성 높인다
현대차그룹은 제주도에 위치한 현대자동차·기아·제네시스 전기차에서 ‘플러그 앤 차지 테크놀로지(PnC)’를 이용할 수 있도록 해 EV 충전 편의성을 높인다
E-pit, ‘플러그 앤 차지(PnC)’ 기술 적용해 별도 인증·결제 절차 없이 충전 가능
현대자동차그룹, 전기차 렌트 고객이 ‘PnC’ 편의성 체험할 수 있도록 이벤트 진행
현대자동차그룹이 향상된 전기차 충전 편의성을 알리기 위해 EV 렌터카 이용 고객이 ‘플러그 앤 차지 테크놀로지(Plug & Charge Technology)’ 기술을 체험할 수 있는 캠페인을 진행한다.
현대자동차그룹은 롯데렌터카와의 협약을 통해 4월 15일(월)부터 10월 15일(화)까지 제주도에 위치한 롯데렌터카에서 운영하는 현대자동차·기아·제네시스 전기차에서 ‘플러그 앤 차지 테크놀로지(Plug & Charge Technology)’를 이용할 수 있도록 해 EV 충전 편의성을 높인다.
아울러 같은 기간 해당 차량을 단기 렌트하는 고객에게 E-pit 초고속 충전 비용을 지원하는 이벤트를 진행한다고 밝혔다.
‘플러그 앤 차지 테크놀로지(Plug & Charge Technology, 이하 PnC)’는 회원인증 카드나 신용카드를 요구하는 일반적인 전기차 충전과 달리 충전 케이블을 꽂기만 하면 회원 인증부터 충전과 결제가 자동으로 진행되는 것이 특징이다.
제주도 소재 롯데렌터카에서 운영하는 PnC 적용 전기차는 ▲현대자동차 아이오닉 5, 아이오닉 6, 코나 일렉트릭 ▲기아 EV6, EV9, 니로 EV ▲제네시스 GV60, G80 전동화 모델, GV70 전동화 모델 9종이다.
대상 차량을 단기 렌트한 고객이 제주도 E-pit 충전소 내 260킬로와트(㎾)급 충전기에서 초고속 충전을 할 경우 차량 배터리 용량의 80%까지 충전 비용이 전액 지원된다.
고객은 충전기 화면의 ‘PnC 충전’ 버튼을 선택한 후 충전 케이블만 꽂으면 별도 인증 및 결제 과정 없이 간편하게 충전할 수 있다.
E-pit은 국내에서 가장 빠른 충전 속도를 제공하는 현대자동차그룹의 초고속 충전 서비스다. 18분 만에 현대자동차 더 뉴 아이오닉 5의 배터리를 10%에서 80%까지 충전할 수 있다. (단, 충전 속도는 외기 온도 및 배터리 온도 등에 따라 달라질 수 있음)
현대자동차그룹은 제주도에서 ▲새빌 E-pit(제주시 애월읍) ▲하귀 하나로마트 E-pit(제주시 애월읍) ▲동쪽송당 E-pit(제주시 구좌읍) 3개소에서 E-pit 충전기 16기를 운영 중이고, 현재 국내에서 운영하는 286기의 E-pit 충전기를 2025년 500기까지 확대 구축할 계획이다.
현대자동차그룹 관계자는 “단기 렌터카 고객 대상의 이번 이벤트를 시작으로 향후 차량 공유 서비스, 물류 차량 등 법인 전기차 고객께도 혜택을 드리도록 준비 중”이라며 “더 많은 고객이 E-pit 초고속 충전으로 편리하고 새로운 전기차 이용 경험을 누릴 수 있게 노력하겠다”고 밝혔다.
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2025 미국 대선이 에너지 기후 정책에 미치는 영향들
미국 대선의 결과는 해리스 부통령과 트럼프 전대통령간의 기후 위기 대응을 포함한 에너지 정책에서 상반된 행보를 보일 전망이다
탄소제로 정책 강화 Vs 화석연료 재전환.. 미국 대선 결과에 따른 이정표
[아이씨엔 미래기술센터 오승모 수석연구위원] 2024년도 미국 대통령선거가 이틀앞으로 다가왔다. 이번 미국 대선의 결과는 민주당 대통령 후보인 카말라 해리스 부통령과 공화당 대통령 후보인 도널드 트럼프 전대통령간의 기후 위기 대응을 포함한 에너지 정책에서 상반된 행보를 보일 것으로 전망된다.
미국 의회의 다수당 지형도 변화될 전망이어서 대통령 선거의 결과와 정책에서 글로벌 당면 과제로 본격 추진되어 온 에너지 전환에 대한 방향성이 크게 변질된 우려가 높다.
미국 글로벌데이터는 최근 발표한 보고서에서 “두 후보 모두 탄소포집 및 저장(CCS), 지속가능한 항공 연료, 하이브리드 전기차(HEV) 및 태양에너지에서는 공통점을 공유하고 있다.”고 분석하면서도, “트럼프의 백악관 복귀는 화석 연료로의 급속한 복귀를 의미한다”고 전망했다.
해리스 부통령 : 에너지 안보 유지하며 청정에너지 확대 추진
해리스 부통령은 2035년까지 100% 재생가능에너지 전력 생산을 달성하고 2050년까지 에너지 전환(net-zero) 경제를 달성하겠다는 핵심 목표를 통해 재생에너지 최우선 정책이 기대된다. 해리스의 핵심 전략은 풍력 발전 단지, 태양광 패널 및 국가 EV 충전 네트워크와 같은 청정에너지 프로젝트에 대규모 자금을 제공하는 인플레이션 감축법(IRA)을 추가로 시행하는 것으로 귀결된다.
그러나 해리스가 당선되더라도 의회 지형의 변화로 인한 난관을 극복해야 할 것이다. 백악관과 의회의 분열은 해리스가 추진하려는 추가적인 IRA와 다른 기후 관련 법안 추진의 발목을 잡을 수 있다. 그럼에도 해리스의 청정에너지 자금 지원 정책은 공화당 우세지역에서 80%의 자금이 풀린다는 것에서는 해리스가 초당적 지지를 얻어낼 수도 있다는 긍정적인 기류도 가능성 있는 분석이다.
해리스는 또한 친환경 에너지를 그리드에 통합하는데 필요한 송전선 및 재생 가능 프로젝트에 대한 승인 절차의 간소화도 추진할 전망이다. 에너지 허가 개혁법(EPRA: The Energy Permitting Reform Act)은 에너지 프로젝트 전반에서 관료주의를 없애고 송전선 건설을 가속화하기 위해 올해 도입되었다.
트럼프 전대통령 : 화석 연료로의 재전환과 전기차에 대한 물음표
트럼트 전 대통령의 백악관 복귀는 화석 연료로의 재전환을 의미한다고 볼 수 있다. 트럼트의 에너지 어젠다는 석유 및 가스 생선 확대, LNG 수출 허가 승인 가속화, 환경 규제 완화로 귀결된다.
트럼프는 그동안 전기차 1대당 최대 7500달러(약 1천만원)의 보조금을 지원하는 IRA 보조금에 대해 비판해 왔다. 감세와 이민 통제 부문에 자금 지출의 우선순위 방향을 변경할 전망이다. 더구나 트럼프는 지난 대통령 재임시절 파리협정에서 탈퇴를 추진한 것처럼 미국을 글로벌 기후 이니셔티브에서 내려오는데 관심을 가져왔다.
특히 공화당이 장악한 의회가 트럼프 대통령과 만나게 된다면, 기후 규제와 IRA 프로그램을 삭감에 나설 것으로 보인다. 민주당이 하원에서 다수당이 된다면, 트럼프가 수행하려는 새로운 프로젝트에 대한 감독과 자금 지원을 제한하면서 일부 청정 에너지 이니셔티브를 유지할 수 있을 것이다.
단지, 트럼프 행정부 하에서 에너지 전환은 원자력, 지열 에너지, CCS 등 공화당의 선호에 부합하는 기술에서는 지속적인 추진과 지원이 유지될 것으로 기대된다.
글로벌 데이터의 선임 에너지 분석가인 해셀 브링크(Paul Hasselbrinck)는 “트럼프 행정부가 중국과의 관계 때문에 해상 풍력 부문과 배터리 전기차 공급망을 위험에 빠뜨릴 가능성이 특히 높다”고 지적했다. 그러나 전기차 보조금에 대한 트럼프의 긍정적인 정책에도 가능성이 유효하다는 지적이다.
트럼프가 전기차 보조금에 대한 강력한 폐지 의견을 제시하는 동안, 미국 최대의 전기차 브랜드 테슬라의 소유주인 일론 머스크가 트럼프에 대한 강력한 지지를 선언해 그의 영향력이 트럼프를 변화시킬 수도 있다는 분석이 뒤따르고 있다.
또한 이번 미국 대통령 선거 결과에도 불구하고 변하지 않을 정책은 바로 대 중국 압박 정책이 될 것이라는 분석이 지배적이다. 선거 결과와 관계없이 미국이 추진하는 중국과의 디커플링 정책은 유효하다는 전망이다.
대선 결과에 따른 상반된 길목
이번 미국 대통령 선거 결과는 미국이 친환경 기술 확대를 두 배로 늘릴지, 아니면 화석 연료로 다시 돌아가 글로벌 기후 리더십에 영향을 미칠지 결정하게 될 것이다. 이는 또한 현재 미국에서 수행중인 전기자동차 및 전기차 배터리 공장 건설에 나선 국내의 많은 기업들에게도 큰 영향을 미치게 될 전망이다.
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“Autonomous driving is coming, for real this time”
By Igal Raichelgauz, visionary founder and CEO of Autobrains
Equipped with billions in funding, numerous start-ups have tried to help autonomous driving achieve a breakthrough over the past ten years. So far, however, success has been modest and a long way from autonomy for all.
When people do drive autonomously, it is robotaxis that are used by companies such as Waymo and Cruise. They offer their service in predefined regions and rely on expensive sensors and computing resources, which are prohibitively expensive for vehicles outside of professionally operated fleets. Other companies, such as Mobileye and Momenta, focus on advanced driver assistance systems (ADAS), rarely beyond Level 3. Tesla is an exception; Elon Musk has asserted multiple times over the years that Tesla is on the brink of autonomous driving (AD) even if this promise has not yet been kept and autonomous Tesla cabs are to come first.
While the history of Tesla and autonomous driving has seen many setbacks and delays, I expect Tesla’s continued progress to motivate a new generation of AD startups, which I refer to as AD2.0, to keep working hard on the technology. This new wave includes companies like Wayve. Established players such as Cruise, which continues to have billions at its disposal for its robotaxi programs, are also continuing to get involved. Additionally, companies like Mobileye, Momenta and my own company, Autobrains, are scaling their offerings from ADAS to AD.
But the question remains: What will it take for AD2.0 companies to succeed where AD1.0 failed? The answer is three-part: technology, trust and Tesla.
1. Technology
- AD1.0’s approach was based on a “video game” concept. The belief was that if we could map the real world into a highly accurate 3D model, selfdriving would work similarly to how computers play video games and AI could drive better than humans.
To achieve this, the perfection of the perception module was optimized with the help of deep learning and vehicles were equipped with various sensors such as radar and lidar. Tesla is going its own way and has been limiting its sensors to cameras (analogous to human vision) for years. This is because the assumption is that non-human-like sensors, such as radar or lidar, would postpone the solution to the AI problem rather than solve it. Other players are continuing down the path of high-level technologization, adding further means (such as HD maps) to the AD system to compensate for the shortcomings in modeling the road environment in real time.
The “video game” approach of AD1.0 was not successful because detailed 3D models are not sufficient for driving in the real world. The human brain does not generate a 3D model of the world either. Instead, we manage partial data very well in ‘fuzzy’ and ‘unclear’ environments because we concentrate on what is necessary for certain actions in certain scenarios.
A year ago, Tesla began transitioning from the modular “video game” approach to the end-to-end approach. Instead of breaking the autonomous driving problem into perception models that serve as input to a decisioning model, the end-to-end approach uses a single giant neural network to address the entire problem. Elon Musk described it as “images in” and “steering, acceleration and braking out.” The basis for this transition is Tesla’s already collected large amount of data, training infrastructure and inference chips. Tesla has shown improvements in its Full Self-Driving (FSD) system, and other OEMs and startups are following suit.
While the end-to-end approach is a step in the right direction, it remains a partial solution. The key issue is the reliance on a single AI network for real-world intelligence. This is because scaling to the enormous number of edge cases requires exponential resources, both in terms of computing power and data.
AD2.0 initiates the necessary change in thinking and leads away from a single end-to-end neural network. AD2.0 leads to a large-scale ensemble of end-to-end neural networks and moves away from learning and optimizing for the average case towards the continuous learning of new driving skills.
2. Trust
Creating consumer trust in AD also requires a massive rethink. After all, trust or credibility only comes from consistent, predictable and safe performance that is communicated to drivers in a transparent way. AD1.0 was not able to do this. AD2.0 takes a different approach and builds trust through predictability.
Necessary interventions by the driver without warning damage confidence in autonomous driving, even if they do not occur often. To build lasting trust, it will be crucial to predict interventions and inform the driver in advance.
Tesla’s current FSD performance comprises roughly one unexpected intervention every 10 trips. At Autobrains we believe the minimal required safety level for AD should be one unexpected incident every 50,000-100,000 trips. Paradoxically, as human intervention is needed less regularly, a new problem arises: “automation complacency,” where the driver becomes lax about supervising the AD system.
To build trust, AD2.0 will split driving into two modes: scenarios for autonomous driving (unsupervised mode), where you can trust the car, and scenarios where the driver must supervise the car (supervised mode).
For unsupervised, i.e., autonomous, operation, we at Autobrains believe that the minimum target for safe driving should be more than 100,000 trips per unexpected event. For supervised mode, a higher number of driver interventions is acceptable. We believe that our AI technology can achieve safe AD for over 99 percent of driving time by 2027. The small remainder will need to be monitored by the driver. However, we believe in the ability of our AI to cover emerging edge cases, which will continuously reduce the monitored driving time.
The most important capability of the AI in this case is the announcement of the type of intervention required. This will become possible by breaking the AD problem into a large (but finite) set of driving skills, each one separately learned, matured, evaluated and incorporated into the car.
3. Tesla
For the reasons mentioned above, I expect Tesla to lead the autonomous driving revolution. Tesla’s cars and strategy are designed for autonomous driving, and the recently announced Robotaxi is proof of this. The expected success of FSD will have a direct impact on stock performance. Tesla could become the most valuable company in the world if it achieves true autonomy. However, if the company misses its milestones, Tesla’s importance could be reduced to that of a normal car manufacturer.
Final Thoughts
I am convinced that AD2.0 will work, through a combination of technological advances in our AI technology, an innovative approach to gaining consumer trust, and Tesla’s role as a trailblazer.
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바스프, 차세대 IGBT 반도체 위한 고성능 폴리프탈아미드(PPA) 소재 출시
세미크론 댄포스, 태양광 및 풍력 에너지 시스템 위한 인버터용 Semitrans 10 IGBT에 적용
글로벌 화학기업 바스프가 차세대 전력 반도체IGBT(절연 게이트 바이폴라 트랜지스터) 하우징 제조에 최적화된 폴리프탈아미드(PPA) 소재를 개발했다.
바스프는 새로운 울트라미드 어드밴스드(Ultramid® Advanced) N3U41 G6을 통해 전기차, 고속 열차, 스마트 제조 및 재생에너지 발전 등에 활용되는 고성능의 안정적인 전자 부품에 대한 수요 증가에 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
IGBT는 전력 전자장치에서 전기 회로의 효율적인 스위칭 및 제어를 가능하게 하는 전력용 반도체의 일종이다. 차세대 IGBT를 위한 소재 확보가 중요한 상황에서, 울트라미드 어드밴스드 N 등급은 뛰어난 내화학성과 치수 안정성으로 IGBT의 견고성, 장기 성능 및 신뢰성을 향상해 에너지 절약, 전력 밀도 및 효율성 향상에 대한 증가하는 요구를 충족시킬 수 있다.
바스프의 PPA소재는 이러한 이점으로 전력 분야의 글로벌 선도 기업인 세미크론 댄포스(Semikron Danfoss)의 태양광 및 풍력 에너지 시스템 인버터에 적용되는 Semitrans 10 IGBT의 하우징으로 사용되고 있다.
IGBT는 현대의 전자기기, 특히 재생 에너지 부문에서 필수적으로 사용되는 부품으로, 더 높은 온도에서 작동되면서도 안정성과 성능을 유지할 수 있어야 한다
세미크론 댄포스의 연구 및 사전 개발 담당 요른 그로스만(Jörn Grossmann)은 “바스프의 새로운 PPA 소재를 통해 Semitrans 10의 성능과 효율성에 대한 새로운 기준을 정립했다. 바스프의 소재는 열악한 환경에서도 높은 절연성을 보이며, 조립 공정에서 단기적으로 나타나는 피크 온도에서도 뛰어난 견고성을 유지했다”고 설명했다.
고성능 소재와 스마트 설계의 결합으로 스위칭 속도를 높이고 전도 손실을 줄이는 동시에 열 관리 효율을 개선하여 전력 제품 관련 요구 사항에 대응할 수 있다.
특히, 비할로겐 난연제를 사용하는 레이저 감응형 울트라미드 어드밴스드 N3U41G6은 높은 열 안정성, 낮은 수분 흡수율 및 우수한 전기적 특성이 결합된 제품이다. 600V(IEC 60112 기준)의 높은 CTI(Comparative Tracking Index, 비교 추적 지수)가 특징으로, 기존 제품보다 연면거리가 낮고 절연성이 우수하여 IGBT의 소형화 지원이 가능하며, UL 인증 등급은 150°C의 우수한 전기적 RTI(상대 온도 지수) 값을 보여준다.
IGBT 제조 시, 바스프의 PPA는 사출 성형 후 금속 핀과 클램프를 반도체와 조립하는 데 사용되는 포팅 재료와 호환될 수 있다.
바스프 전력 전자 분야 애플리케이션 전문가 요헨 슈베르트(Jochen Seubert)는 “바스프의 PPA는 전 세계적으로 공급되고 있으며, 샘플링 서비스 및 고객 중심의 기술도 지원하고 있다”며, “새로운 PPA 소재는 전력 제품의 발전에 크게 기여하여 재생 에너지로의 글로벌 전환을 지원할 것으로 기대된다”고 전했다.
모빌리티(Mobility)의 미래 비즈니스 전략을 찾다
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