< 강정구 교수, 김용훈 교수 >
우리 대학 EEWS 대학원 강정구 교수, 김용훈 교수 공동 연구팀이 태양광을 이용해 이산화탄소를 메탄올로 변환시킬 수 있는 광촉매를 개발했다.
이 기술은 값싼 물질에 간단한 공정으로 이산화탄소를 고부가가치의 화학물질로 변환시킬 수 있다. 향후 탄소배출규제 시행에 따른 이산화탄소 처리 및 저감 문제를 해결할 수 있는 대안 기술이 될 것으로 기대된다.
이동기, 최지일 박사가 참여한 이번 연구는 에너지 분야 학술지 ‘어드밴스드 에너지 머터리얼스(Advanced Energy Materials)’ 5월 9일자 온라인 판에 게재됐다.
매년 우리나라에서는 6억 톤의 이산화탄소가 발생하고 세계적으로는 250억 톤에 이른다. 이산화탄소를 메탄올로 변환할 수 있다면 1톤 당 약 40만원에 판매가 가능해지고, 운반의 문제를 해결할 수 있다.
경제 및 환경문제에서도 효과가 클 것으로 예상되기 때문에 과학계 및 관련 산업계는 이산화탄소를 메탄올로 변환하기 위한 노력을 하고 있다.
식물의 광합성 효과를 모방한 인공광합성 기술은 태양에너지만으로 메탄올과 같은 고에너지 밀도의 화학물질을 제조할 수 있다. 이 반응을 이끌어내기 위해서는 백금, 금, 루테늄과 같은 금속 광물이 필요하다.
하지만 낮은 에너지 변환 효율 문제가 개선되지 않아 광촉매 물질의 보호막 정도로만 사용되고 있다. 에너지 효율이 낮은 이유는 태양 에너지의 극히 일부만 활용 가능해 전자 전달 능력이 낮기 때문이다.
연구팀은 문제 해결을 위해 콜드 플라즈마(cold Plasma) 반응을 기반으로 한 기술을 이용했다. 기존 산화물 공정은 한 물질에 질소와 수소 처리를 동시에 구현하는 것이 불가능했지만, 기체 콜드 플라즈마 기술을 이용하면 상온에서도 고 반응성의 수소 및 질소 라디칼을 형성할 수 있다. 이를 통해 순간적 반응만으로 금속 산화물 내부에 질소 및 수소를 주입하는 데 성공했다.
이 기술로 자외선(UV)영역에 국한되는 이산화티타늄의 빛 감지 범위를 가시광선 영역까지 확대시켰고, 전자 전달 능력을 1만 배 증가시킴으로써 귀금속 광물 없이도 이산화탄소를 메탄올로 변환시킬 수 있었다.
또한 인공광합성 반응이 잘 일어나도록 도와주는 별도 화학첨가제나 전기적 에너지 없이도 반응을 가시광 범위까지 이끌어냈다.
이산화티타늄 광촉매는 해당 물질이 갖는 이론한계치의 74%에 달하는 광전류를 발생시켰고, 이산화탄소를 이용한 메탄올 발생량이 25배 이상 향상됐다.
연구팀은 슈퍼컴퓨터를 이용한 원자 수준 모델링을 통해 수많은 변수를 측정함으로써 촉매 반응 향상의 원리를 이론적으로 규명했다.
강 교수는“이 기술을 기반으로 향후 산업체에서 대량 생산할 수 있도록 기술을 발전시키는 것이 목표다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부의 글로벌프론티어사업, 인공광합성 사업과 KISTI의 슈퍼컴퓨터 사이번 연구는 미래창조과학부의 글로벌프론티어사업, 인공광합성 사업과 KISTI의 슈퍼컴퓨터 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 태양광을 이용한 이산화탄소의 메탄올로의 변환 과정
그림2. 가시광에서 연료변환이 가능하도록 만든 코어-쉘 촉매
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다. *합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다. 연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자
2024-07-02세포들이 뭉쳐 생성된 구형 집합체인 스페로이드(spheroid)의 제작 기술은 현재 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 생성하는 것까지는 가능하나, 체내 조직의 기능을 모사할 수 있는 최적의 크기 및 세포 조성 범위의 탐색이 어렵고, 다중 약물 스크리닝에 적합하지 않다는 문제가 있었다. 우리 연구진이 단 3번의 세포 주입으로 10가지 세포 조성을 갖는 100개의 스페로이드를 제작하고, 25가지 약물 조합을 동시에 처리할 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 박제균 교수 연구팀이 다양한 스페로이드 어레이(배열)를 맞춤형으로 손쉽게 제작하고 이를 구획화해 다중 시약 처리를 수행할 수 있는 조립형 마이크로어레이 플랫폼을 개발했다고 27일 밝혔다. 기존 단일 조건의 스페로이드를 대규모로 제작하는 방법은 다중 약물 스크리닝이 어렵고, 다중 약물 스크리닝이 가능한 방법은 대규모 제작이 어려워, 두 가지 장점을 동시에 만족하는 플랫폼이 개발되지 않은 실정이
2024-06-27기존의 반도체 소자에서 열 발생은 피할 수 없는데, 이는 에너지 소모량을 증가시키고, 반도체의 정상적인 동작을 방해하기 때문에 문제가 되며, 이에 열 발생을 최소화하는 것이 기존 반도체 기술의 관건이었다. KAIST 연구진이 이렇게 애물단지로 여겨지던 열을 오히려 컴퓨팅에 활용하는 방법을 고안하여 화제다. 우리 대학 신소재공학과 김경민 교수 연구팀이 산화물 반도체의 열-전기 상호작용에 기반하는 열 컴퓨팅(Thermal computing) 기술 개발에 성공했다고 25일 밝혔다. 연구팀은 전기-열 상호작용이 강한 모트 전이 (Mott transition) 반도체*를 활용했으며, 이 반도체 소자에 열 저장 및 열전달 기능을 최적화해 열을 이용하는 컴퓨팅을 구현했다. 이렇게 개발된 열 컴퓨팅 기술은 기존의 CPU, GPU와 같은 디지털 프로세서보다 1,000,000(백만)분의 1 수준의 에너지만으로 경로 찾기 등과 같은 복잡한 최적화 문제를 풀 수 있었다. *모트 전이 반도체:
2024-06-25최근까지도 다양한 웨어러블 시스템을 위한 섬유의 기능화를 위한 시도가 이뤄지고 있다. 그중에서, 나노구조체의 전사 기술은 섬유의 굴곡진 형상과 낮은 표면 접착력으로 인해 웨어러블 시스템을 위한 기능성 섬유 제조에 있어서는 한계를 마주했다. 공동연구팀은 신축성이 우수한 마이크로 스케일의 전기방사 섬유를 개발하여 웨어러블 헬스케어 응용에 접목돼, 땀의 미세한 포도당 수치 진단이 가능하고 다양한 기능성 의복의 고안 및 웨어러블 시스템 영역을 확장하게 할 기술을 개발했다. 우리 대학 기계공학과 박인규 교수와 한국기계연구원(KIMM) 정준호 박사 공동연구팀이 `전기방사 섬유 상 금속 및 금속산화물 기반 나노구조체 전사 기술'을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구팀은 일상 속 웨어러블 헬스케어 응용을 위해 기반 고분자의 열적 거동 특성(열 변형 특성) 및 산소 플라즈마 처리를 통한 표면 특성을 고려해, 신축성이 우수한 마이크로 스케일의 전기방사 섬유 위 금속/금속산화물 나노구조체의
2024-06-13우리 연구진이 기존까지 전무했던 녹색빛을 가스 센서에 조사하여 상온에서 최고 수준의 이산화질소 감지 성능을 보이는 것을 확인했다. 이를 통해 녹색광이 50% 이상 포함된 실내조명을 통해서도 작동이 가능한 초고감도 상온 가스 센서를 개발했다. 우리 대학 신소재공학과 김일두 교수 연구팀이 가시광을 활용해 상온에서도 초고감도로 이산화질소(NO2)를 감지할 수 있는 가스 센서를 개발했다고 10일 밝혔다. 금속산화물 반도체 기반 저항 변화식 가스 센서는 가스 반응을 위해 300 oC 이상 가열이 필요해 상온 측정에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위한 대안으로 최근 금속산화물 기반 광활성 방식 가스 센서가 크게 주목받고 있으나, 기존 연구는 인체에 유해한 자외선 내지는 근자외선 영역의 빛을 활용하는 데에 그쳤다. 김일두 교수 연구팀은 이를 녹색 빛을 포함한 가시광 영역으로 확대해 범용성을 크게 높였으며, 녹색광을 조사했을 때 이산화질소 감지 반응성이 기존 대비 52배로 증가하였다
2024-06-10