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친환경 에너지 기반 자동차, 모빌리티, 항공우주 산업군 등에 활용되는 구조배터리는 높은 에너지 밀도를 통한 에너지 저장과 높은 하중 지지의 두 기능을 동시에 충족되어야 한다. 기존 구조배터리 기술은 두 가지 기능이 상충하여 동시에 향상하기 어려웠지만 우리 연구진이 이를 해결하기 위한 기반 기술 개발에 성공했다. 우리 대학 기계공학과 김성수 교수 연구팀이 하중 지지가 가능하고 화재 위험이 없고 얇고 균일한 고밀도 다기능 탄소섬유 복합재료 구조 배터리*를 개발했다고 19일 밝혔다. *다기능 복합재료 구조 배터리(Multifunctional structural batteries): 복합재료를 구성하는 각 소재가 하중 지지 구조체 역할과 에너지 저장 역할을 동시에 수행할 수 있다는 점을 의미 초기의 구조 배터리는 상용 리튬이온전지를 적층형 복합재료에 삽입한 형태로, 기계적-전기화학적 성능 통합 정도가 낮으므로, 이는 소재 가공, 조립 및 설계 최적화에 어려움이 있어 상용화되기

현실과 가상이 융합된 메타버스 시대를 생생하고 현실감 있게 표현하기 위해 디스플레이와 광학 기기 기술이 더욱 빠르게 발전하고 있다. 하지만 차세대 발광 물질로 주목받으며 청색광 구현이 가능한 납 기반 페로브스카이트는 납 이온의 유독성으로 인해 산업적 응용이 제한되고 있다. 이에, 우리 연구진이 청색광 구현이 가능한 친환경 대체 소재를 개발해서 화제다. 우리 대학 신소재공학과 조힘찬 교수 연구팀이 납 이온이 없이도 우수한 색 표현력과 높은 발광 효율을 가질 수 있는 친환경 대체 소재를 개발하였다고 13일 밝혔다. 연구팀은 이번 연구에서 유로퓸 이온(Eu2+)*으로 페로브스카이트의 납 이온을 대체함으로써 우수한 색 표현력과 높은 발광 효율을 동시에 가지는 발광 소재를 개발할 수 있음을 보였다. *유로퓸 이온: 원자 번호 63번인 희토류 금속 유로퓸(Eu)의 이온 형태. 주로 전자를 2개 또는 3개 잃은 양이온(Eu2+ 또는 Eu3+)으로 존재함 개발된 세슘 유로퓸 브로

새로운 물질을 설계하거나 물질의 물성을 예측하는 데 인공지능을 활용하기도 한다. 한미 공동 연구진이 기본 인공지능 모델보다 발전되어 화학 개념 학습을 하고 소재 예측, 새로운 물질 설계, 물질의 물성 예측에 더 높은 정확도를 제공하는 인공지능을 개발하는 데 성공했다. 우리 대학 화학과 이억균 명예교수와 김형준 교수 공동 연구팀이 창원대학교 생물학화학융합학부 김원준 교수, 미국 UC 머세드(Merced) 응용수학과의 김창호 교수 연구팀과 공동연구를 통해, 새로운 인공지능(AI) 기술인 ‘프로핏-넷(이하 PROFiT-Net)’을 개발하는 데 성공했다고 9일 밝혔다. 연구팀이 개발한 인공지능은 유전율, 밴드갭, 형성 에너지 등의 주요한 소재 물성 예측 정확도에 있어서 이번 기술은 기존 딥러닝 모델의 오차를 최소 10%, 최대 40% 줄일 수 있는 것으로 보여 주목받고 있다. PROFiT-Net의 가장 큰 특징은 화학의 기본 개념을 학습해 예측 성능을

코로나19의 전 세계적 유행 이후, 폐 등 호흡기 질병에 대비하기 위한 mRNA 백신 및 치료제는 차세대 치료제로 주목받고 있다. 하지만 기존 mRNA 백신용 전달체가 가지고 있는 한계점을 극복하고 우리 대학 연구진이 호흡기 바이러스 및 난치성 폐질환의 mRNA 흡입 치료를 가능케 하며 유전자 폐 치료 연구의 근간이 될 연구에 성공했다. 우리 대학 바이오및뇌공학과 박지호 교수 연구팀이 유전자 폐 치료에 최적화된 나노 전달체를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 기존 mRNA 전달을 위해 활용되던 지질나노입자(이하 lipid nanoparticle, LNP)의 에어로졸화 과정에서의 불안정성과 폐 미세환경에서의 낮은 전달 효율을 해결하기 위해 이온화성 지질나노복합체(ionizable lipocomplex, iLPX)를 개발했다. iLPX는 이온화성 리포좀의 외부에 mRNA를 결합한 형태로, 에어로졸화 과정에서 입자의 구조를 유지하기 때문에 흡입 전달에 용이하다. 또한, 폐 미

우리 연구진이 160년 넘게 풀리지 않던 불균일 확산 현상의 물리적 원인을 규명했다. 우리 대학 수리과학과 김용정 교수와 바이오및뇌공학과 최명철 교수 연구팀이 기존 확산 법칙이 하지 못했던 불균일한 환경에서 발생하는 분류 현상을 설명하는 새로운 확산 법칙과 실험적 증명을 제시해, 과학의 중요한 진전을 이뤄냈다고 2일 밝혔다. 미시적 입자들의 무작위적인 움직임이 만들어 내는 거시적 질량 이동 현상을 '확산'이라고 한다. 확산은 물리, 화학, 생물, 재료 등 자연 현상뿐만 아니라 정보, 경제, 주가 변동 등 사회 현상에 이르기까지 거의 모든 분야에서 발생하는데, 이는 무작위성(randomness)이 확산 현상의 주요 원인이기 때문이다. 1905년 아인슈타인은 확산을 브라운 운동과 결합해 분자의 무작위 행보(random walk)로 설명했고, 그 이후 균일한(homogeneous) 환경에서의 확산 이론은 완벽하게 정립됐다. 반면, 1856년 루트비히(Ludwig)는 불균일