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애물단지 열을 컴퓨팅에 활용한다
기존의 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: 온도에 따라 전기적 특성이 부도체에서 도체로 변하는 전기-열 상호작용이 강한 반도체 소자
본 연구에서는 낮은 열전도도와 높은 비열을 가지고 있는 폴리이미드* 기판 상에 모트 전이 반도체 소자를 제작하여, 모트 전이 반도체 소자에서 발생한 열이 폴리이미드 기판에 저장이 될 수 있도록 하였다. 이렇게 저장된 열은 일정 시간 동안 유지되며 시간적 정보 역할을 하였다. 또한, 이 열은 공간적으로도 이웃 소자로 전파되게 되는데, 이는 공간적 정보 역할을 하였다. 이처럼 열 정보를 시공간적으로 활용할 수 있었으며, 이를 활용하여 컴퓨팅을 수행할 수 있었다.
*폴리이미드: 우수한 기계적 강도, 유연성, 내열성을 가진 폴리머 소재. 디스플레이, 태양전지, 메모리 등에 다양하게 활용됨
김경민 교수는 “단순히 전기 신호만 사용하던 컴퓨팅 기술은 이제 한계에 이르렀으며, 열은 저장할 수 있고, 전달할 수 있는 특성이 있어 이를 잘 활용할 수만 있다면 컴퓨팅에서 매우 유용하게 쓰일 수 있다”며 “이번 연구의 의미는 기존에는 버려지던 열을 컴퓨팅에 활용할 수 있다는 개념을 최초로 제안한 데 있다”고 연구의 의미에 대해서 말했다.
또한 “열 컴퓨팅 기술을 활용하면 뉴런과 같은 신경계의 복잡한 신호도 매우 간단히 구현할 수 있으며, 또한 고차원의 최적화 문제를 기존의 반도체 기술을 바탕으로 효과적으로 해결할 수 있어 양자 컴퓨팅의 현실적인 대안이 될 수 있다”고 기술의 장점을 설명했다. 그리고“이번 연구는 미국의 샌디아 국립 연구소(Sandia National Laboratory)와의 공동 연구로 검증된 결과”라는 점을 강조했다.
이번 연구는 신소재공학과 김광민 박사과정, 인재현 박사, 이영현 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했으며 재료 분야 최고 권위의 국제 학술지 `네이처 머티리얼즈(Nature Materials, Impact factor: 41.2)'에 6월 18일 字에 게재됐다.
(논문명 : Mott Neurons with Dual Thermal Dynamics for Spatiotemporal Computing).
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.25 조회수 4621 -
차세대 뉴로모픽 컴퓨팅 신뢰성 문제를 풀다
최근 인간의 뇌를 모방해 하드웨어 기반으로 인공지능 연산을 구현하는 뉴로모픽 컴퓨팅 기술이 최근 주목받고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅의 단위 소자로 활용되는 멤리스터(전도성 변화 소자)는 저전력, 고집적, 고효율 등의 장점이 있지만 멤리스터로 대용량 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하는데 불규칙한 소자 특성으로 인한 신뢰성 문제가 발견되었다. 우리 연구진이 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화를 앞당길 신뢰성 향상 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 한양대학교 연구진과의 공동 연구를 통해 차세대 메모리 소자의 신뢰성과 성능을 높일 수 있는 이종원자가 이온* 도핑 방법을 개발했다고 21일 밝혔다.
* 이종원자가 이온(Aliovalent ion): 원래 존재하던 원자와 다른 원자가(공유 결합의 척도, valance)를 갖는 이온을 말함
공동연구팀은 기존 차세대 메모리 소자의 가장 큰 문제인 불규칙한 소자 특성 변화 문제를 개선하기 위해, 이종원자가 이온을 도핑하는 방식으로 소자의 균일성과 성능을 향상할 수 있다는 사실을 실험과 원자 수준의 시뮬레이션을 통해 원리를 규명했다.
공동 연구팀은 이러한 불규칙한 소자 신뢰성 문제를 해결하기 위해 이종원자가 할라이드(halide) 이온을 산화물 층 내에 적절히 주입하는 방법이 소자의 신뢰성과 성능을 향상할 수 있음을 보고했다. 연구팀은 이러한 방법으로 소자 동작의 균일성, 동작 속도, 그리고 성능이 증대됨을 실험적으로 확인했다.
연구팀은 또한, 원자 단위 시뮬레이션 분석을 통해 결정질과 비결정질 환경에서 모두 실험적으로 확인한 결과와 일치하는 소자 성능 개선 효과가 나타남을 보고했다. 그 과정에서 도핑된 이종원자가 이온이 근처 산소 빈자리(oxygen vacancy)를 끌어당겨 안정적인 소자 동작을 가능하게 하고, 이온 근처 공간을 넓혀 빠른 소자 동작을 가능하게 하는 원리를 밝혀냈다.
최신현 교수는 "이번에 개발한 이종원자가 이온 도핑 방법은 뉴로모픽 소자의 신뢰성과 성능을 획기적으로 높이는 방법으로서, 차세대 멤리스터 기반 뉴로모픽 컴퓨팅의 상용화에 기여할 수 있고, 밝혀낸 성능 향상 원리를 다양한 반도체 소자들에 응용할 수 있을 것이다ˮ 고 밝혔다.
전기및전자공학부 배종민 석사과정, 한양대학교 권초아 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 6월호에 출판됐다. (논문명 : Tunable ion energy barrier modulation through aliovalent halide doping for reliable and dynamic memristive neuromorphic systems)
한편 이번 연구는 한국연구재단 신소자원천기술개발사업, 신재료PIM소자사업, 우수신진연구사업, 나노종합기술원 반도체공정기반 나노메디컬 디바이스개발 사업, 그리고 국가슈퍼컴퓨팅센터 혁신지원프로그램의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.21 조회수 5818 -
멀티모달 대형언어모델이 GPT-4V를 뛰어넘다
멀티모달 대형 언어모델이란 텍스트뿐만 아니라 이미지 데이터 유형까지 처리할 수 있는 초대형 언어모델을 말한다. 해외 대형 기업의 풍부한 컴퓨팅 자원의 지원으로부터 인간의 뇌에 있는 신경망의 개수와 유사한 수준초대형모델들이 만들어지고 있으나 학계에서는 이런 개발이 쉽지 않았다. KAIST 연구진이 오픈AI의 GPT-4V와 구글의 제미나이-프로(Gemini-Pro)를 뛰어넘는 멀티모달 대형언어모델을 개발하여 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 오픈AI(OpenAI)의 GPT-4V 등 기업에서 비공개하고 있는 상업 모델인 초대형 언어모델의 시각 성능을 뛰어넘는 공개형 멀티모달 대형 언어모델을 개발해 출시했다고 20일 밝혔다.
노용만 교수 연구팀은 단순히 모델의 크기를 키우거나 고품질의 시각적 지시 조정 데이터셋을 만들지 않고 멀티모달 대형언어모델의 시각 성능을 획기적으로 높인 콜라보(CoLLaVO), 모아이(MoAI) 2가지 기술을 연속적으로 개발했다고 밝혔다.
연구팀이 개발한 첫번째 기술인 ‘콜라보(CoLLaVO)’는 현존하는 공개형 멀티모달 대형언어모델이 비공개형 모델의 성능에 비해 현저하게 낮은 이유를 일차적으로 물체 수준에 대한 이미지 이해 능력이 현저하게 떨어진다는 것을 먼저 검증해 보였다.
해당 능력을 효율적으로 증가시켜 시각-언어 태스크에 대한 성능을 향상 하기 위해 연구팀은 이미지 내의 정보를 배경과 물체 단위로 분할하고 각 배경 및 물체에 대한 정보를 멀티모달 대형언어모델에 입력으로 직접 넣어주는 새로운 방법‘크레용 프롬프트(Crayon Prompt)’라는 시각적 프롬프트를 새롭게 제안했다.
또한 시각적 지시 조정 단계에서 크레용 프롬프트로 학습한 정보를 잃어버리지 않기 위해 연구팀은 물체 수준 이미지 이해 능력과 시각-언어 태스크 처리 능력을 서로 다른 파라미터로 학습해 서로 간의 정보를 잃지 않게 만드는 획기적인 학습 전략인 ‘듀얼 큐로라(Dual QLoRA)’를 제안했다. 이를 통해, 콜라보(CoLLaVO) 멀티모달 대형언어모델은 이미지 내에서 배경 및 물체를 구분하는 능력이 뛰어나 일차원적인 시각 구분 능력이 크게 향상됐다고 밝혔다.
두 번째 대형언어모델인 ‘모아이(MoAI)’는 인간이 사물을 판단할 때 물체의 존재, 상태, 물체 간의 상호작용, 배경에 대한 이해, 텍스트에 대한 이해 등으로부터 상황을 판단하는 인지과학적인 요소에 영감을 받아서 만들어졌다고 밝혔다.
이는 기존 멀티모달 대형언어모델이 텍스트에 의미적으로 정렬된 시각 인코더(vision encoder)만을 사용하기 때문에, 이미지 픽셀 수준에서의 상세하고 종합적인 실세계 장면 이해가 부족하다는 점을 지적하며 이런 컴퓨터 비전 모델들의 결과를 받으면 모두 인간이 이해할 수 있는 언어로 변환한 뒤에 멀티모달 대형언어모델에 입력으로 직접 사용했다.
노용만 교수는 “연구팀에서 개발한 공개형 멀티모달 대형언어모델이 허깅페이스 일간 화제의 논문(Huggingface Daily Papers)에 추천됐고, 각종 SNS를 통해 세계 연구자에게 알려지고 있으며, 모든 모델을 공개형 대형언어모델로 출시 했기 때문에 이 연구모델이 멀티모달 대형언어모델 발전에 기여할 것이다”이라고 언급했다.
연구팀이 개발한 멀티모달 대형언어모델인 콜라보(CoLLaVO)와 모아이(MoAI)는 KAIST 전기및전자공학부 이병관 박사과정이 제1 저자로 참여하고 박범찬 석박사통합과정, 김채원 박사과정이 공동 저자로 참여했다.
콜라보(CoLLaVO)는 자연어 처리(NLP) 분야 최고의 국제 학회인 ‘Findings of the Association for Computational Linguistics(ACL Findings) 2024’에 5월 16일 자로 학회에 승인받았고, 모아이(MoAI)는 컴퓨터 비전 최고의 국제 학회인 ‘European Conference on Computer Vision(ECCV) 2024’학회 승인 결과를 기다리고 있다고 밝혔다.
한편 이번 연구는 KAIST 미래국방 인공지능 특화연구센터 및 전기및전자공학부의 지원을 받아 수행됐다.
[1] CoLLaVO 데모 GIF 영상
https://github.com/ByungKwanLee/CoLLaVO
[2] MoAI 데모 GIF 영상
https://github.com/ByungKwanLee/MoAI
2024.06.20 조회수 6499 -
기업 의사결정을 거대언어모델로 최초 해결
기업 내외의 상황에 따라 끊임없이 새롭게 결정해야 하는 기업 의사결정 문제는 지난 수십 년간 기업들이 전문적인 데이터 분석팀과 고가의 상용 데이터베이스 솔루션들을 통해 해결해 왔는데, 우리 연구진이 최초로 거대언어모델을 이용하여 풀어내어 화제다.
우리 대학 전산학부 김민수 교수 연구팀이 의사결정 문제, 기업 데이터베이스, 비즈니스 규칙 집합 세 가지가 주어졌을 때 거대언어모델을 이용해 의사결정에 필요한 정보를 데이터베이스로부터 찾고, 비즈니스 규칙에 부합하는 최적의 의사결정을 도출할 수 있는 기술(일명 계획 RAG, PlanRAG)을 개발했다고 19일 밝혔다.
거대언어모델은 매우 방대한 데이터를 학습했기 때문에 학습에 사용된 바 없는 데이터를 바탕으로 답변할 때나 오래전 데이터를 바탕으로 답변하는 등 문제점들이 지적되었다. 이런 문제들을 해결하기 위해 거대언어모델이 학습된 내용만으로 답변하는 것 대신, 데이터베이스를 검색해 답변을 생성하는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation; 이하 RAG) 기술이 최근 각광받고 있다.
그러나, 사용자의 질문이 복잡할 경우 다양한 검색 결과를 바탕으로 추가 정보를 다시 검색하여 적절한 답변을 생성할 때까지 반복하는 반복적 RAG(IterativeRAG)라는 기술이 개발됐으며, 이는 현재까지 개발된 가장 최신의 기술이다.
연구팀은 기업 의사결정 문제가 GPT-3.5 터보에서 반복적 RAG 기술을 사용하더라도 정답률이 10% 미만에 이르는 고난도 문제임을 보이고, 이를 해결하기 위해 반복적 RAG 기술을 한층 더 발전시킨 계획 RAG(PlanRAG)라는 기술을 개발했다.
계획 RAG(PlanRAG)는 기존의 RAG 기술들과 다르게 주어진 의사결정 문제, 데이터베이스, 비즈니스 규칙을 바탕으로 어떤 데이터 분석이 필요한지에 대한 거시적 차원의 계획(plan)을 먼저 생성한 후, 그 계획에 따라 반복적 RAG를 이용해 미시적 차원의 분석을 수행한다.
이는 마치 기업의 의사결정권자가 어떤 데이터 분석이 필요한지 계획을 세우면, 그 계획에 따라 데이터 분석팀이 데이터베이스 솔루션들을 이용해 분석하는 형태와 유사하며, 다만 이러한 과정을 모두 사람이 아닌 거대언어모델이 수행하는 것이 커다란 차이점이다. 계획 RAG 기술은 계획에 따른 데이터 분석 결과로 적절한 답변을 도출하지 못하면, 다시 계획을 수립하고 데이터 분석을 수행하는 과정을 반복한다.
김민수 교수는 “지금까지 거대언어모델 기반으로 의사결정 문제를 푼 연구가 없었던 관계로, 기업 의사결정 성능을 평가할 수 있는 의사결정 질의응답(DQA) 벤치마크를 새롭게 만들었다. 그리고 해당 벤치마크에서 GPT-4.0을 사용할 때 종래의 반복적 RAG에 비해 계획 RAG가 의사결정 정답률을 최대 32.5% 개선함을 보였다. 이를 통해 기업들이 복잡한 비즈니스 상황에서 최적의 의사결정을 사람이 아닌 거대언어모델을 이용하여 내리는데 적용되기를 기대한다”고 말했다.
이번 연구에는 김 교수의 제자인 이명화 박사과정과 안선호 석사과정이 공동 제1 저자로, 김 교수가 교신 저자로 참여했으며, 연구 결과는 자연어처리 분야 최고 학회(top conference)인 ‘NAACL’ 에 지난 6월 17일 발표됐다. (논문 제목: PlanRAG: A Plan-then-Retrieval Augmented Generation for Generative Large Language Models as Decision Makers)
한편, 이번 연구는 과기정통부 IITP SW스타랩 및 ITRC 사업, 한국연구재단 선도연구센터인 암흑데이터 극한 활용 연구센터의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.19 조회수 4017 -
땀의 포도당 수치 진단 웨어러블 기술 개발
최근까지도 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 안정적인 전사를 처음으로 선보였다.
연구팀은 금속/금속산화물 기반의 정교한 나노구조체를 수 마이크로 스케일의 곡면 형태인 전기방사 섬유 위에 전사하는 안정적인 공정을 개발했다. 나노 원형, 마이크로 원형, 나노 사각형, 나노 그물, 나노 라인, 나노 십자가와 같은 다양한 구조체의 전기방사 섬유 상 전사가 가능할 뿐 아니라, 금, 은, 알루미늄, 니켈과 같은 금속 재료부터 이산화티타늄, 이산화규소와 같은 금속산화물까지 다양한 재료의 나노구조체 전사가 가능해졌다.
연구팀은 열 성형이 가능한 열가소성 고분자를 선정해 안정적으로 섬유화했으며, 산소 플라즈마 처리를 통한 나노구조체 지지 고분자의 식각과 표면 개질로 인한 화학적 결합 증진을 유도한 바 있다. 이는 착용할 수 있는 전기방사 섬유 위에 나노구조체가 결합돼 다양한 기능성 의복의 고안 및 웨어러블 시스템 영역을 확장할 것이라는데 의미가 크다.
연구를 지도한 박인규 교수는 "개발된 차세대 전기방사 섬유상 나노구조체의 전사 공정은 본질적인 문제인 섬유 상 나노구조체의 적용 한계, 낮은 범용성, 대량 생산의 어려움을 해결할 수 있을 것으로 기대되고, 추후 웨어러블 헬스케어 응용을 포함한 다양한 웨어러블 시스템으로 확장될 수 있을 것이다ˮ라며 "이는 웨어러블 나노기술의 압도적 선도 국가가 되기 위한 발판이 될 것이다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
기계공학과 하지환 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 저명 국제 학술지 `어드밴스드 펑셔널 머터리얼스(Advanced Functional Materials)' 2024년 4월 온라인판에 출판됐다. (논문명: Nanotransfer Printing of Functional Nanomaterials on Electrospun Fibers for Wearable Healthcare Applications)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 및 산업통상자원부의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업, 산업기술알키미스트프로젝트의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.13 조회수 4855 -
잡아당겨도 고화질 유지하는 디스플레이 개발
평면에 국한됐던 디스플레이 기술이 곡면형 모니터나 폴더블 휴대폰 화면처럼 다양한 형태로 진화되고 있는데, 이보다 더 나아가 잡아당겨도 동작 가능한 신축형 디스플레이의 핵심 기술이 개발되어 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 유승협 교수 연구팀이 동아대 문한얼 교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 실감소자 연구본부와의 협력을 통해 세계 최고 수준의 높은 발광면적비를 가지며 신축 시에도 해상도가 거의 줄지 않는 신축 유기발광다이오드(organic light-emitting diode, OLED) 디스플레이를 구현하는 데 성공했다고 11일 밝혔다.
공동연구팀은 유연성이 매우 뛰어난 초박막 OLED를 개발하여 이의 일부 발광 면적을 인접한 두 고립 영역 사이로 숨겨 넣는 방법으로, 신축성과 높은 발광 밀도를 동시에 확보하는 데 성공했다. 이렇게 숨겨진 발광 영역은 신축 시 그 모습을 점차 드러내며 발광 면적비의 감소를 보상하는 메커니즘을 가능케 했다.
기존의 신축형 디스플레이는 고정된 단단한 발광 부분을 이용하여 성능을 확보하면서, 굽혀진 모양의 연결부를 통해 신축성을 확보하는 경우가 일반적이다. 그런데 이 경우 빛을 내지 않는 굽힘 모양 연결부로 인해, 전체 면적에서 발광면적이 차지하는 비율이 낮은 한계점이 있다. 특히, 신축시에는 늘어난 굽힘 모양 연결부가 차지하는 면적이 더욱 커지면서 발광면적 비율이 한층 더 감소하는 문제가 있다.
공동연구팀은 제안된 구조체를 통해 신축 전 발광면적비가 100%에 근접하는 최고 수준을 달성했으며, 30%의 시스템 신축 후 발광면적비 또한 단지 10% 감소하는 플랫폼을 구현했다. 이는 같은 변형하에서 기존 플랫폼이 60% 수준의 높은 발광면적비 감소를 보이는 것과 대조적인 결과다. 또한 본 플랫폼은 반복 동작 및 다양한 외력 하에서도, 강건하게 동작하는 기계적 안정성을 보였다.
공동연구팀은 구형 물체, 실린더, 인체 부위와 같은 곡면에서 안정적으로 동작해, 풍선의 팽창이나 관절의 움직임 등을 수용할 수 있는 웨어러블 및 자유곡면에 부착할 수 있는 광원에 대한 응용성을 확인했으며, 숨겨진 발광영역의 독립적 구동을 통해 신축 시 저감되는 해상도 보상이 가능한 미래 디스플레이의 가능성을 확인하였다.
유승협 교수는 “이미 우리는 폴더블 휴대폰이나 곡면형 모니터 같이 더 이상 평면이 아닌 디스플레이를 쉽게 볼 수 있는 시대에 살고 있는데, 미래에는 디스플레이의 형태가 더욱 다양해지면서 궁극적으로 늘려도 동작하는 신축형 디스플레이 기술로 확장될 것으로 기대된다”면서 “이번에 개발된 기술은, 우수한 성능과 안정성이 확보된 OLED 기술을 그대로 활용하면서도 기존 신축형 디스플레이의 난제를 극복하는 방법을 제시한 것으로서, 신축형 디스플레이의 제품화를 더욱 가속화하는 계기가 되기를 희망한다”고 말했다.
유승협 교수 연구실의 이동균 박사(現 서울대학교 연수연구원)가 제1 저자로 수행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈 (Nature Communications)’ 2024년 6월 5일자 게재됐으며 (논문명: Stretchable OLEDs based on a hidden active area for high fill factor and resolution compensation, DOI:: 10.1038/s41467-024-48396-w), 미국의 전기전자기술자협회 (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)의 매거진인 ‘IEEE Spectrum’에 의해 온라인 뉴스로 소개되기도 하였다.
이번 연구는 한국연구재단 선도연구센터 사업(인체부착형 빛 치료 공학연구센터) 및 한국전자통신연구원 연구운영비지원사업(ICT 소재·부품·장비 자립 및 도전 기술 개발)의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.11 조회수 5456 -
실내 조명 활용해 최고 수준 이산화질소 감지 가능
우리 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. 특히 실내조명에 사용되는 백색광을 조사해 최고 수준의 이산화질소 가스 감지 반응성(0.8 ppm NO2, 감도 = 75.7)을 달성하는 데에 성공했다.
연구진은 가시광선의 흡수가 어려운 인듐 산화물(In2O3) 나노섬유*에 비스무스(Bi) 원소**를 첨가하여 청색광을 흡수할 수 있도록 중간 밴드 갭***을 형성시켰고, 금(Au) 나노입자를 추가적으로 결착하여 국소 표면 플라즈몬 공명** 현상을 통해 가시광 중 가장 풍부한 녹색광 영역에서의 활성도를 극대화했다. 비스무스와 금 나노입자 첨가 효과와 나노섬유가 갖는 넓은 비표면적 특성을 통해 상온에서 이산화질소 반응성을 기존 센서 대비 52배(0.4 ppm NO2 감도 기준) 증가시켰다.
*인듐 산화물 나노섬유: 인듐 산화물은 전기 전도 특성을 지닌 금속 산화물로, 이를 전기방사 공정을 통해 나노섬유 형상으로 제작함
**비스무스(Bi) 원소: 원자번호 83번의 원소로, 주기율표에서는 질소(N), 인(P), 비소(As), 안티모니(Sb)와 함께 15족(질소 족)에 속하는 원소
***밴드 갭(Band gap): 전자(electron)가 속박 상태에서 자유롭게 벗어나는 데 필요한 에너지 차를 의미하며 물질의 전기적, 광학적 성질을 결정하는 중요 요인 중 하나
***국소 표면 플라즈몬 공명(LSPR): 빛에 의해 나노입자 표면의 전하 수송체를 들뜬 상태로 만들고 금속산화물로 이동시켜 가스와의 산화-환원 반응을 촉진하는 원리
이번 연구의 연구책임자인 신소재공학과 김일두 교수는 “자동차 배기가스 및 공장 매연 등에서 배출되는 대표적인 대기 환경 유해가스인 이산화질소 가스를 우리 주변에서 일반적으로 접근할 수 있는 녹·청색광(430~570 nm) 영역의 가시광을 활용해 상온에서 초고감도로 감지가 가능한 신소재를 개발했다”라며 “가스 센서의 소비전력 및 집적화 문제를 해결할 수 있어, 향후 실내조명 및 기기와의 결합을 통한 가스 센서의 상용화에 큰 역할을 할 것으로 기대한다”라고 밝혔다.
신소재공학과 졸업생 박세연 박사(現 펜실베니아 대학교 박사 후 연구원), 신소재공학과 김민현 박사과정이 공동 제1 저자로 주도한 이번 연구는 재료 분야 국제권위 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’에 3월 4일 온라인 공개됐으며 6월 13일 24호 전면 속표지(Inside Front Cover) 논문으로 발표 예정이다. (논문명 : Dual-Photosensitizer Synergy Empowers Ambient Light Photoactivation of Indium Oxide for High-Performance NO2 Sensing)
한편 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원 사업, 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원(TIPA)의 소재부품장비 전략협력기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.10 조회수 4913 -
지질 뗏목의 원리 밝혀 질병 치료에 희소식
지질 뗏목은 세포막 간 융합, 신호 전달, 바이러스 침투 등 세포 기능과 질병 발병의 핵심 과정에 중요한 역할을 한다. 한국 연구진이 지금까지 알려지지 않았던 지질 뗏목의 정렬 원인과 그 조절 메커니즘을 밝혀내어 세포막 간 상호작용을 조절하여 질병 치료에 새로운 접근법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 최명철 교수팀이 고등과학원(원장 최재경) 현창봉 교수팀, 포항가속기연구소(소장 강흥식) 이현휘 박사와 공동으로 세포막 간의 상호작용을 매개하는 지질 뗏목(Lipid Raft)의 정렬 현상의 원리를 최초로 규명했다고 5일 밝혔다. 세포 융합, 바이러스 침투, 세포 간 신호 전달 등 다양한 세포막 간의 상호작용을 조절할 수 있는 핵심 기전을 밝힌 것이다.
세포막(Cell membrane)은 세포의 내부와 외부를 구분하는 얇고 유연한 막으로, 지질 이중층(lipid bilayer)으로 구성돼 있다. 세포막에는 수많은 막단백질(membrane proteins)이 존재하는데, 이들은 세포가 외부 환경과 소통할 수 있는 창구 기능을 한다.
지질 뗏목은 세포막의 특정 영역으로서, 높은 유동성을 가지는 세포막의 다른 부분들과는 달리 매우 낮은 유동성을 가지며, 기능적으로 연관된 막단백질들을 안정된 뗏목 안으로 모아 효율적인 상호작용을 가능하게 한다. 세포막을 바다로, 막단백질을 사람으로 비유하자면, 망망대해에서 멀리 떨어져 헤엄치는 사람들끼리는 서로 의사소통하기 어렵지만, 이들을 한 뗏목 위에 모두 태워 놓으면 서로 쉽게 대화할 수 있는 것과 비슷하다.
연구팀은 지질 뗏목 위에 존재하는 막단백질 중 많은 수가 세포막 간의 상호작용, 즉 두 세포막이 서로 생체신호를 주고받거나, 단백질을 통해 결합하거나, 두 막이 하나로 합쳐지는 등의 작용에 관여한다는 점에 주목했다.
연구팀은 두 세포막 간의 거리가 지질 뗏목의 정렬을 조절하는 핵심 요인일 것이라는 가설을 세우고, 세포막을 여러 겹 쌓아 놓은 구조의 지질 다중막(lipid multilayer)을 재구성해 이 가설을 검증했다. 이때 지질 뗏목들은 단순히 정렬만 되는 것이 아니라, 각각의 지질 뗏목의 크기가 커지면서 보다 안정된 구조를 형성했다. 두 세포막 사이의 거리가 지질 뗏목의 정렬과 크기를 조절하는 핵심 스위치인 것을 밝혀낸 것이다.
연구팀은 분자동역학(molecular dynamics) 시뮬레이션*을 통해 물 분자층을 분석한 결과, 지질 뗏목들이 정렬된 상태가 정렬되지 않은 상태보다 불안정한 수소결합 층의 부피가 작기 때문에 전체 시스템의 에너지를 최소화하기 위해 지질 뗏목이 자연적으로 정렬되는 것을 밝혀냈다.
*분자동역학 시뮬레이션: 분자 간 상호작용이 주어졌을 때 운동 방정식을 수치적으로 풀어 구조와 동적 과정을 해석하는 방법
최명철 교수는 “지질 뗏목이 세포막 간의 상호작용에 관여한다는 사실은 잘 알려져 있지만, 어떤 원리로 상호작용을 매개하는지는 아직 베일에 싸여 있었다”며, “이번 논문은 세포막 간의 거리가 지질 뗏목의 정렬, 나아가 세포막 사이의 상호작용을 조절하는 핵심 스위치임을 밝혀내어 생명 현상의 바탕이 되는 물리적 환경의 중요성을 재조명하는 이정표적 연구”라고 연구의 의의를 설명했다.
최 교수는 또한 “특히 물 분자의 수소결합이 지질 뗏목의 정렬을 매개하는 중요한 요소임을 보여주었는데, 이는 우리 몸의 약 70%를 차지하는 물이 생명 현상이 일어나는 무대에서 단순한 조연이 아닌 주연으로 활약할 수 있음을 보여준다”고 강조했다. 이어 최 교수는 “지질 뗏목을 모사하는 구조는 현재 생체 센서 등에 활발하게 활용되고 있으며, 이번에 발견한 세포막 사이의 거리라는 스위치를 통해 보다 다양한 기능을 가진 생체 센서들이 개발될 수 있는 공학적 토대도 제공할 것이다”라고 기대감을 내비쳤다.
우리 대학 이수호 박사와 고등과학원 박지현 박사가 공동 제1 저자로, 고등과학원 현창봉 교수와 KAIST 최명철 교수가 공동 교신저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제학술지 ‘미국화학회지(Journal of American Chemical Society)’에 5월 22일 字 표지논문(supplementary journal cover)으로 게재됐다. (논문명: Water Hydrogen-Bond Mediated Layer by Layer Alignment of Lipid Rafts as a Precursor of Intermembrane Processes)
한편 이번 연구는 한국연구재단, 보건복지부, KAIST의 지원을 받아 수행됐다.
2024.06.05 조회수 4944 -
암세포 약물반응 예측 ‘그레이박스’ 개발
지난 수십 년간 많은 의생명과학자의 집중적인 연구에도 불구하고 여전히 국내 사망원인 1위는 암이다. 이처럼 암 치료가 난해한 이유는 환자마다 암 발생의 원인이 되는 유전자 돌연변이와 그로 인한 유전자 네트워크 변형이 서로 달라서 전통적인 실험생물학 접근만으로 표적치료를 적용하는 데에는 본질적인 한계가 있기 때문이다. 한편 딥러닝과 같은 소위 블랙박스(black-box) 방식의 인공지능 기술을 활용해 실험을 대체하고 데이터 학습을 통해 약물 반응을 예측할 수 있으나 이에 대한 생물학적 근거를 설명할 수 없어 결과를 신뢰하기 어려웠다.
우리 대학 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 인공지능과 시스템생물학을 융합해 암세포의 약물 반응 예측 및 메커니즘 분석을 동시에 이룰 수 있는 새로운 개념의 ‘그레이박스’ 기술을 개발했다고 3일 밝혔다.
조광현 교수 연구팀은 높은 예측 성능을 보이지만 그 근거를 알 수 없어 블랙박스로 불리는 딥러닝과 복잡한 대규모 모델의 경우 예측 성능의 한계를 지니지만 예측 결과에 대한 상세한 근거를 제시할 수 있어서 화이트박스로 불리는 시스템생물학 기술을 융합함으로써 두 기술의 한계를 동시에 극복할 수 있는 소위 ‘그레이박스’ 기술을 착안했다.
연구팀은 다양한 암종의 돌연변이 및 표적항암제 타겟 유전자 정보를 집대성해 분자 조절 네트워크 모델을 구축함으로써 여러 암종과 항암제의 약물 반응 예측에 활용될 수 있는 범용적 골격 모델을 우선 정립했다. 특히 다양한 암종에서 돌연변이가 빈번하게 발생하는 유전자들을 중심으로 전암(pan-cancer) 유전자 네트워크를 제작했고 표적항암제별 약물 반응과 관련된 돌연변이 및 연관 유전자들로 구성된 부분네트워크(sub-network)를 추출함으로써 약물 반응 예측을 위한 시스템생물학 모델을 제작했다.
연구팀은 이렇게 제작된 모델의 매개변수를 딥러닝 블랙박스 최적화기를 통해 결정하는 방식으로 트라메티닙, 아파티닙, 팔보시클립 세 개의 표적항암제 및 대장암, 유방암, 위암 세 개의 암종에 대한 그레이박스 모델을 구축했다. 완성된 모델의 약물 반응 컴퓨터시뮬레이션 결과는 각 암종별 약물반응의 민감도 차이를 보이는 세포주(cancer cell lines) 실험을 통해 비교 검증됐다.
특히 개발된 모델은 미국 국립암연구소(National Cancer Institute)의 돌연변이 정보 기반 약물 반응 예측으로는 동일한 반응을 보일 것으로 예상된 암세포주들이 실제로는 서로 다른 약물 반응을 보일 수 있다는 것을 정확히 예측했으며, 약물 반응의 차이가 발생하는 원인 또한 세포 주별 분자 네트워크 동역학의 차이로 상세히 설명할 수 있었다.
이번 연구 성과는 학습에 의한 시뮬레이션 모델 최적화를 통해 블랙박스 모델인 인공지능 기술의 높은 예측력과 화이트박스 모델인 시스템생물학 기술의 해석력을 동시에 달성한 새로운 약물 반응 예측 기술 개발이어서 그 의미가 크다. 특히, 발생 원인이 이질적이고 복잡한 네트워크 질환인 암에 대해 범용적으로 활용가능한 약물 반응 예측 원천기술이므로 향후 기술 고도화를 통해 다양한 종류의 암종 및 환자 맞춤형 치료 전략 제시에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
조광현 교수는 "인공지능 기술의 높은 예측력과 시스템생물학 기술의 우수한 해석력을 동시에 갖춘 새로운 융합원천기술로서 향후 고도화를 통해 신약 개발 산업의 활용이 기대된다ˮ고 말했다.
바이오및뇌공학과 김윤성 박사, 한영현 박사 등이 참여한 이번 연구 결과는 셀 프레스(Cell Press)에서 출간하는 국제저널 `셀 리포트 메소드(Cell Reports Methods)' 5월 20일 字 표지논문으로 출판됐다. (논문명: A grey box framework that optimizes a white box logical model using a black box optimizer for simulating cellular responses to perturbations)
논문링크: https://www.cell.com/cell-reports-methods/fulltext/S2667-2375(24)00117-6
한편 이번 연구는 삼성미래기술육성사업 및 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 중견연구사업 등의 지원으로 수행됐다.
2024.06.03 조회수 5164 -
식이장애 환자의 건강한 다이어트를 유도하다
최근 SNS와 다양한 컴퓨터 플랫폼에 각종 음식 관련 콘텐츠가 제공되며 인기를 얻고 있다. 하지만 누군가에게는 '먹는 행위'가 자연스러움에 반해, 식이장애를 앓는 사람들은 건강하지 않은 식습관의 매혹에 매일 지속해서 고군분투한다. KAIST 연구팀이 식이장애를 앓는 사람들을 위해 모바일과 개인 컴퓨터에서 유해한 디지털 음식 콘텐츠 및 먹방 ASMR 등을 차단하는 시스템(FoodCensor)을 개발해서 화제다.
우리 대학 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 지난 5월 11일부터 5월 16일에 미국 하와이에서 열린 세계컴퓨터연합회(ACM) 주최로 진행된 컴퓨터 인간 상호작용 학술대회(International Conference on Human-Computer Interaction, 이하 CHI)에서 식이장애 환자들의 무분별한 디지털 음식 콘텐츠 소비로 인한 악영향을 방지하기 위한 실시간 개입 시스템 논문으로 최우수 논문(Honorable Mention)상을 받았다고 20일 밝혔다.
이 시스템은 인간 심리학의 두 체계 이론(Dual Systems Theory)에서 영감을 받아, 소셜 미디어 사용자가 디지털 음식 콘텐츠를 소비할 때 더 의식적으로 평가한 후에 시청에 관한 결정을 내릴 수 있도록 한다.
디지털 음식 콘텐츠의 시각적 및 청각적 자극은 체계 1*을 자극해 사용자의 자동적인 반응(반사적인 콘텐츠 시청 등)을 유발할 수 있다. 하지만 본 시스템은 실시간으로 음식 콘텐츠를 가리고 음소거 함으로써 이러한 자동적인 반응을 차단하고, 대신 사용자에게 의식적인 콘텐츠 선택 및 소비를 위한 질문을 제공함으로써 체계 2**를 활성화해 사용자가 더 의식적이고 건강한 콘텐츠 소비를 할 수 있도록 돕는다.
*체계 1: 빠르고 자동으로 작용하는 체계로, 우리가 의식적으로 고려하지 않고도 일상적인 상황에 대응하게 한다. 예를 들어, 길을 걷다가 갑자기 차가 다가오면 빠르게 물러나는 것은 체계 1의 반응임
**체계 2: 천천히 심사숙고 후 판단하는 체계다. 예를 들어, 수학 문제를 풀거나 긴급 상황에서 명확한 결정을 내릴 때 체계 2가 사용됨
연구팀은 22명의 식이장애 환자를 대상으로 3주간의 사용자 스터디를 진행해 시스템 평가를 진행했다. 실험 집단에서 유튜브에서 음식 콘텐츠에 대한 노출 및 소비의 유의미한 감소와, 이러한 감소가 유튜브의 콘텐츠 추천 알고리즘에 영향을 미침을 관찰했다. 실험 집단 참가자들은 본 시스템이 음식 관련 콘텐츠를 시청하는 자동 반응을 억제하는 데 중요한 역할을 했다고 평가했으며, 이는 본 시스템이 두 체계 이론의 체계 1을 억제하고 체계 2를 촉진함을 입증한다. 사용자 평가는 제안된 시스템이 일상생활에서 식이장애 환자들의 음식에 대한 강박을 완화하고 더 나은 삶의 질을 제공한다는 점을 시사한다.
연구를 주도한 이성주 교수는 “이 시스템을 활용하여 사용자가 디지털 콘텐츠를 건강하게 소비하는 방법을 지원하는 적응형 개입의 설계 방향과 더불어, 단순히 콘텐츠를 검열하는 것 이상의 사용자의 의도적인 행동 변화를 촉진하는 사용자 중심의 콘텐츠 관리 방법이 될 것이다”라고 설명했다. 또한 “개발된 기술은 음식 콘텐츠뿐 아니라, 폭력물이나 선정적인 콘텐츠, 또는 다양한 주제별로 적용할 수 있어 파급효과를 기대할 수 있다.라고 말했다.
이번 연구에는 전기및전자공학부 최류해랑 박사과정이 제1 저자, 박수빈 석사과정이 제2 저자, 한수진 석박통합과정이 제3 저자, 그리고 이성주 교수가 교신 저자로 참여했다. 이번 연구는 5월 미국 하와이에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 최고 권위 국제학술 대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 발표됐으며 (논문명: FoodCensor: Promoting Mindful Digital Food Content Consumption for People with Eating Disorders), 최우수논문상(The Best Paper Honorable Mention Award)을 수상했다.
한편 이 연구는 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행됐다. (No. 2022-0-00064, 감정노동자의 정신건강 위험 예측 및 관리를 위한 휴먼 디지털 트윈 기술 개발)
2024.05.20 조회수 4952 -
전해질 첨가제로 최초 장수명 배터리 기술 개발
1회 충전에 500km 이상 운행할 수 있는 전기자동차를 실현하기 위해서는 고에너지밀도 전지가 필수적이다. 팩 단위*에서 고에너지 밀도가 확보 가능하다는 장점이 있는 리튬인산철 양극은 낮은 전자전도도를 가져 계면층을 형성하기 어렵다는 단점이 있다. KAIST 연구진이 리튬인산철 양극의 낮은 전자전도도를 개선한 전해질 첨가제를 개발하여 화제다.
*팩단위: 현재 전기차용 배터리는 단일 전지(Cell)를 적층하여 배터리 관리시스템(BMS)과 냉각장치가 포함된 모듈(Module)을 구성하고, 이를 다시 모아 관리시스템으로 구성한 팩(Pack)으로 구성되어 있음
우리 대학 생명화학공학과 최남순 연구팀이 저비용 리튬인산철 양극과 흑연 음극으로 구성된 리튬이온 이차전지의 상온 및 고온 수명 횟수를 늘린 전해질 첨가제 기술을 개발했다고 16일 밝혔다.
기존 전해질 첨가제 연구는 주로 흑연 음극을 보호하기 위해 설계돼 높은 이온전도도를 가짐과 동시에 전해질 부반응이 억제되고 수지상 리튬(Li dendrite)이 성장하지 않게 하도록 낮은 전자전도도를 갖는 계면층을 형성시켰다.
이와 다르게 연구팀이 개발한 전해질 첨가제는 흑연 음극을 보호함과 동시에 삼성분계 양극*과는 달리 발열 특성이 낮아 셀 투 팩(Cell To Pack) 기술**도입 가능한 리튬인산철 양극을 보호하며 양극 표면에서 전자전도도와 이온전도도의 균형을 맞추는 데 성공했다. 이는 배터리 충·방전 횟수 증가에 따른 급격한 용량 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 기술이다.
*삼성분계 양극: LiNixCoyMn1-x-yO2(NCM) 화학식으로 표현되는 층상형 양극재의 한 종류로서, 니켈함량이 높을수록 양극 가역 용량이 높아져 배터리 용량을 증가시키나 발열량이 증가하고, 비가역적인 전극 열화에 취약한 한계를 가짐.
**셀 투 팩 기술: 높은 안정성을 가진 리튬인산철 양극 사용하여 단일 셀로 팩을 구성하는 기술로 모듈을 생략하여 팩 단위에서 높은 에너지밀도를 가짐.
개발 기술은 일반적인 실험실 수준이 아닌 기업에서 요구하는 수준의 높은 합재 밀도를 가진 흑연 음극과 리튬인산철 양극을 사용해 배터리의 상온 및 고온 장수명을 실현했다는 점과 저비용으로 극대화된 효율을 낼 수 있는 리튬인산철용 전해질 첨가제 디자인의 방향성을 제시했다는 점에서 그 의미가 크다고 하겠다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 생명화학공학과 문현규 연구원은 "개발된 전해질 첨가제는 내열성과 전도성이 우수한 전극 계면 층을 형성해 리튬인산철 양극과 흑연 음극으로 구성된 전지의 구동 온도인 45도 500회, 25도 1,000회 충·방전 후에도 각각 초기용량의 80.8%, 73.3%를 발현했으며, 이는 첨가제가 없는 전해질과 비교하여 각각 20.4%, 8.6% 향상된 수치이다. 현재 전기차용 전지가 약 10년 수명을 보장하므로 개발한 본 첨가제를 적용한다면 10~20% 향상된 11년에서 12년 수명을 보장할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 리튬인산철 양극의 낮은 전자전도 특성을 개선해 고속 충전 조건에서도 효과가 있었다ˮ 라고 말했다.
최남순 교수는 “이번 성과는 리튬인산철 양극을 보호하는 전해질 첨가제 기술로 이온전도와 함께 전자전달이 가능한 양극 계면층을 형성하는 것이 전해질의 상한한계전압보다 낮은 충전전압조건을 가진 배터리 성능을 확보하는 핵심기술이다”라고 연구의 의미를 강조했다. 그뿐만 아니라 양산 수준의 전극 로딩 조건에서 상온에서부터 고온에 이르기까지 온도 내구성이 뛰어난 전극 계면층을 형성하는 전해질 첨가제 기술로 전기차 배터리 등에 활용이 기대된다고 밝혔다.
이번 연구에서 KAIST 최남순 교수와 문현규, 김동욱(現 LG에너지솔루션) 연구원은 전해질 시스템 개발과 실험적 원리 규명을 담당했다. KAIST 홍승범 교수와 박건(現 LG에너지솔루션) 연구원은 전도성 원자현미경(C-AFM) 분석을 통해 전해질 첨가제가 적용된 리튬인산철 양극 표면에서의 전자전도도를 나노스케일로 영상화했다.
한편 이번 연구는 저명한 국제 학술지 `어드밴스트 펑셔널 머터리얼즈 (Advanced Functional Materials)'에 5월 9일 字로 온라인 공개됐다. (논문명 : Balancing Ionic and Electronic Conduction at the LiFePO4 Cathode–Electrolyte Interface and Regulating Solid Electrolyte Interphase in Lithium-Ion Batteries).
한편 이번 연구 수행은 현대자동차의 지원을 받아 수행됐다.
2024.05.16 조회수 6510 -
현존 최고 성능 세라믹 전기화학전지 개발
온실가스 배출량을 '0'으로 만드는 글로벌 약속 '탄소중립(Net-zero)' 달성을 위해 탄소 배출을 줄이는 수소 에너지의 활용 및 생산은 선택이 아닌 필수적인 요소로 부상하고 있다. 이를 위한 에너지 변환 기술 중 고효율 전력 변환 및 그린수소 생산이 가능한 프로토닉 세라믹 전기화학전지(PCEC)가 미래 수소 에너지 사회를 촉진할 차세대 기술로 주목받고 있다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수, 신소재공학과 정우철 교수, 한국에너지기술연구원 이찬우 박사, 전남대학교 송선주 교수 공동 연구팀이 프로토닉 세라믹 전기화학전지의 산화물 전극 결정구조 제어를 통해 양성자 확산경로를 2차원에서 3차원으로 확장하는 데 성공해 전극의 촉매활성을 크게 향상시켰다고 14일 밝혔다.
비대칭 구조를 갖는 페로브스카이트 산화물계 전극은 구조적인 한계로 인해 양성자의 격자 내 이동이 제한으로 촉매 활성이 낮아 연료전지의 성능이 낮아진다는 문제점이 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해, 이종 금속원소 후보군을 선정 및 도핑해 격자내에서 양성자가 이동하기 어려운 비대칭 구조를 성공적으로 대칭 구조화하여 양성자 수송 특성을 극대화 하였고, 이를 통해 고성능 전극 설계에 대한 단초를 마련했다. 또한 연구팀은 계산화학*을 통해 전극의 결정구조가 양성자 수송 특성에 미치는 영향에 대한 상관관계를 규명했다.
*계산화학: 컴퓨터를 이용해 화학 시스템의 구조와 반응성을 이론적으로 모델링하고 예측하는 학문
연구팀이 개발한 전극 소재는 프로토닉 세라믹 전기화학전지에 적용돼 현재까지 보고된 소자 중 가장 뛰어난 전력 변환 성능(650도에서 3.15 W/cm2)을 보이며 생산 과정 중 이산화탄소가 배출되지 않는 그린수소 또한 높은 생산 성능(650도에서 시간당 약 770 ml/cm2)을 보였다. 500시간의 장시간 구동 후에 가역 구동(전력 및 그린수소를 교대로 생산)에서도 안정적인 성능을 보여, 제시한 전극 설계 방법의 우수성이 입증됐다.
이강택 교수는 “이번 연구에서 제안한 전극 설계 기법이 프로토닉 세라믹 전기화학전지의 고성능 전력/그린수소 생산에 대한 새로운 방향성을 제시할 것으로 기대되며, 이 기술이 글로벌 넷제로 달성을 위한 수소 생산 및 친환경 에너지 기술 상용화에 촉매제가 될 수 있을 것”이라고 말했다.
우리 대학 기계공학과 김동연 박사과정, 정인철 박사, 신소재공학과 안세종 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 에너지·재료 분야의 세계적 권위지인 ‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈, Advanced Energy Materials (IF:27.8)’에 지난 4월 12일 字 후면표지(Back cover) 논문으로 게재됐다. (논문명: On the Role of Bimetal-Doped BaCoO3-���� Perovskites as Highly Active Oxygen Electrodes of Protonic Ceramic Electrochemical Cells)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 수소에너지혁신기술개발사업, 이공분야기초연구사업 그리고 나노 및 소재 기술개발사업의 지원으로 수행됐다.
2024.05.14 조회수 5880