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인공지능 활용 고용량 배터리 소재 역설계 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 우리 대학 조은애 교수, 변혜령 교수, 이혁모 교수, 신종화 교수, 육종민 교수, 그리고 미국의 르하이 대학교(Lehigh University), 죠수아 C 에이가(Joshua C. Agar) 교수와 협업해 기존 문헌에 발표된 실험값들을 추출하는 데이터 마이닝 과정과 이런 실험값들을 입력변수로 하는 다변수 선형회귀 모형을 기반으로 배터리 소재 역설계 머신러닝(기계학습) 모델을 수립했다고 23일 밝혔다.
인공지능은 고차원의 변수 공간에서 각 매개변수 간의 정량적인 상관관계를 신속하고 정확하게 추출할 수 있다. 이를 공정-구조-물성 간의 상관관계를 기반으로 발전하는 신소재공학에 적용하면 신소재 개발 시간을 단축할 수 있으며, 이런 이유로 많은 연구자가 인공지능을 신소재 개발에 활용하려고 노력하고 있다. 특히, 배터리 소재 개발에 인공지능을 활용하는 예가 가장 많은데, 주로 제1 원리 계산(양자화학에 기반한 계산법으로 계산 시 다른 경험적 수량을 전혀 사용하지 않음)과 머신러닝을 융합해 수많은 전극 소재 조합을 대량으로 스크리닝하는 기술 개발이 주를 이루고 있다.
그런데, 인공지능을 활용해서 새로운 배터리 소재를 탐색하고, 탐색한 소재를 합성 및 특성 평가에 있어 가장 큰 문제점은 데이터의 신뢰성과 양이다. 제1 원리 계산으로 예측한 값들은 실험으로 검증이 돼야 하며, 실험데이터의 경우 실험실마다 편차가 있고, 중요한 공정변수들을 공개하지 않은 경우가 많아 인공지능이 학습할 수 있는 데이터의 크기가 한정적이라는 문제가 대두되고 있다.
연구팀은 배터리 양극재 원료조성, 1차 및 2차 소결 온도와 시간 등의 공정 변수와 컷오프 전위 및 충․방전률과 같은 측정 변수, 그리고 1차 및 2차 입자의 크기와 같은 구조 변수, 마지막으로 충․방전 용량과 같은 성능 변수 간의 상관관계를 정량적으로 수립했고, 이를 활용해 요구되는 에너지 용량에 맞는 합성 조건을 찾는 알고리즘을 개발했다.
홍 교수 연구팀은 고니켈 함량 양극재 관련 논문 415편 안에 발표된 주요 변수들을 추출하고, 그중 16% 정도의 정보가 기입되지 않음을 발견했으며, 머신러닝 기법 중에서 k-최근접 이웃 알고리즘(k-nearest neighbors (KNN)), 랜덤 포레스트(random forest (RF)), 연쇄등식을 이용한 다중대치(multiple imputations by chained equations (MICE))를 활용해 빠진 정보를 예측하여 기입했다. 그리고, 가장 신뢰도가 높은 MICE를 선택해 얻은 입력 데이터 셋을 기반으로 주어진 공정 및 측정 변수에 대해서 성능 변수를 예측하는 순방향 모델을 얻었다.
이어서 입자 군집 최적화(particle swarm optimization, PSO) 알고리즘을 활용하여 주어진 성능 변수에 대응하는 공정 및 측정 변수를 추출하는 역방향 모델을 수립했고, 이 모델을 검증하기 위해 소재를 실제로 합성하여 타깃 용량인 200, 175, 150 mAh/g과 11% 정도의 오차를 보여 상당히 정확하게 역설계할 수 있음을 입증했다.
교신 저자인 홍승범 교수는 "인공지능을 활용해 대량의 논문 및 특허 내에 있는 공정-구조-물성 변수들을 자동으로 분류하고 실험값들을 추출해 각 변수 간의 다차원 상관관계를 기반으로 모델을 수립하는 것이 차세대 배터리 소재의 역설계의 핵심ˮ이라며 "향후 데이터 마이닝 기술, 머신러닝 기술 그리고 공정 자동화 기술을 융합하는 것이 미래의 신소재공학ˮ이라고 말했다.
신소재공학과 치 하오 리오우(Chi Hao Liow) 박사가 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `나노에너지(Nano Energy)'에 게재됐다. (논문명: Machine learning assisted synthesis of lithium-ion batteries cathode materials)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.08.23
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뇌 모방 스핀 소자 핵심기술 개발
우리 대학 물리학과 김갑진 교수와 신소재공학과 박병국 교수 공동연구팀이 뇌 모방 소자로 개발 중인 스핀토크발진기 주파수 대역을 증대시킬 핵심 기술을 개발했다고 18일 밝혔다.
두 연구팀은 비자성체/강자성체/산화물 3중층 구조의 자기발진소자에 게이트 전압을 인가하여 GHz 수준의 발진주파수 조절에 성공하였다. 이는 기존 기술보다 약 10배 이상 향상된 결과로 스핀토크 기반 뉴로모픽 소자가 가진 학습 효과의 휘발성, 좁은 주파수 대역 등의 문제를 해결할 핵심 기술로 제안되었다.
본 소자는 게이트 전압이 영구적으로 수직자기이방성을 변화시켜 소자에 전류가 흐르지 않아도 학습 내용이 저장되어 있는 비휘발성 특성을 가지고 있으며 그 폭이 GHz 수준으로 넓어 뉴로모픽 소자 활용성을 증대시켜줄 것으로 기대된다.
신소재공학과 최종국 박사과정과 물리학과 박재현 박사가 공동 제1저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 강민구 연구원, 고려대학교 이재성 교수와 김도윤 연구원, KAIST 물리학과 이경진 교수가 공동저자로 참여한 본 논문은 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 6월 30일 온라인 게재됐다. (논문명 : Voltage-driven gigahertz frequency tuning of spin Hall nano-oscillators)
기존의 스핀토크발진기 기반 뉴로모픽 소자는 학습 대상을 주파수 대역에 대응시켜 학습하는 소자로, 전류가 흐르지 않으면 학습 내용이 사라지는 휘발성과 200MHz 이내의 제한적인 학습 가능 대역폭을 가지고 있어 이에 대한 개선이 필요한 상황이다.
이번 연구에서 연구팀은 게이트 전압 인가가 소자의 수직자기이방성을 영구적으로 조절하고 이를 통해 자기공명주파수가 조절된다는 사실을 이용하여 기존 보고의 10배 이상인 2.1 GHz 이상의 광대역 조절 가능한 발진기를 실현하였다. 본 기술은 스핀-홀 나노 발진기 기반 뉴로모픽 소자 개발에 핵심 기술로 활용될 것이라 기대된다.
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌 특이점 연구사업, 삼성미래기술육성사업, 한국연구재단 선도연구센터/중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.29
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암의 조기 진단, 치료방향 결정 등을 위한 표적 마이크로RNA 다중 검출 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 박현규 교수, 신소재공학과 정연식 교수 공동 연구팀이 암 관련 마이크로RNA를 다중 검출할 수 있는 다색 양자점(퀀텀닷) 어레이를 개발했다고 20일 밝혔다.
신소재공학과 남태원 박사와 생명화학공학과 박연경 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학회(American Chemical Society)가 발행하는 국제 학술지 `ACS 나노(ACS Nano)'에 2022년도 6월 15일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Polychromatic quantum dot array to compose a community signal ensemble for multiplexed miRNA detection)
마이크로RNA는 18~25개의 염기서열로 이루어진 짧은 RNA로, 유전자 발현을 조절함으로써 세포 성장 및 분화와 같은 다양한 세포 활동을 제어한다. 마이크로RNA의 비정상적인 발현은 암을 포함한 다양한 질병과 밀접하게 연관돼있어, 여러 가지 질병을 진단하는 차세대 바이오마커로 크게 주목을 받고 있다.
마이크로RNA를 검출하는 가장 일반적인 기존의 방법은 역전사 중합효소 연쇄반응(qRT-PCR)이다. 하지만 이 기술은 역전사 반응을 수반하기 때문에 정량의 정확도가 떨어지고 다중 분석이 제한된다. 다중 핵산 분석에 특화되어 개발된 마이크로 어레이 기술 또한 여전히 역전사 단계를 수반하고 있으며 민감도와 특이도에 있어서 한계가 있다.
연구팀은 이러한 현행 기술의 한계를 극복하기 위해서, 트랜스퍼 프린팅 기법을 활용해 초고해상도의 다색 양자점 어레이(이하 PQDA)를 제작했고 이를 마이크로RNA를 분석하는 기술로 발전시켰다. 그 결과 연구팀은 표적 마이크로RNA를 높은 민감도와 특이도로 다중 검출하는 데 성공하였다.
PQDA는 표적 마이크로RNA에 상보적인 DNA프로브/양자점 복합체가 고정된 고분자 패턴으로, 이중가닥 특이적 뉴클레아제(이하 DSN) 효소에 의해서 표적 마이크로RNA에 특이적인 양자점을 방출하도록 설계됐다. 연구팀은 방출된 양자점들의 형광 신호 앙상블을 기반으로 유방암에 관련된 세 종류의 마이크로RNA를 펨토(10-15) 몰 수준으로 검출하는 데 성공했다. 또한, 혈청과 유방암세포로부터 마이크로RNA를 검출함으로써 기술의 임상 활용도를 입증했다.
PQDA는 각각 독립적인 정량화가 가능한 DNA프로브-양자점 모듈로 이뤄져 있다는 점에서 다중 분석에 적합하다. 특히, PQDA 기반 검출은 역전사 단계 없이 원상태의 마이크로RNA에서 수행하기 때문에 정확한 정량 분석이 가능하고, DSN 효소를 활용해 별도의 증폭 절차 없이 높은 감도를 달성했다. 또한, DSN 효소의 우수한 표적 식별 능력을 이용해 매우 높은 특이도로 표적 마이크로RNA를 검출할 수 있었다.
연구팀 관계자는 "특히 마이크로RNA는 혈액, 타액 및 소변과 같은 체액에도 존재하기 때문에 액체생검(Liquid biopsy)을 위한 핵심 바이오마커로 작용할 수 있다ˮ며 "따라서 이번 기술은 암의 조기 진단, 치료 방향 결정, 치료 효과 모니터링 등을 위한 액체생검 기술로 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구사업, 글로벌프론티어사업, 중견연구자지원사업의 일환으로 수행됐다.
2022.07.20
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헬스케어용 액체금속 전자문신 기술 개발
우리 대학 신소재공학과 스티브 박, 전기및전자공학부 정재웅 교수 공동 연구팀이 높은 전도도와 내구성을 가지는 액체금속 복합체를 이용해 건강 모니터링 및 치료를 위한 개인 맞춤형 전자문신을 즉석으로 구현할 수 있는 기술을 개발했다고 4일 밝혔다.
기존의 전자문신 (e-tattoo)은 주로 얇은 박막 위에 전도성 물질을 패터닝 하는 방식으로 만들어졌다. 하지만 소자를 일률적인 공정을 통해 제작해야 하기 때문에, 시술자의 요구를 즉석에서 반영할 수 없었다. 또 기판의 존재로 인한 제한된 신축성과 통기성은 사용을 제한하는 단점이 있었다. 나아가서 기존의 비싸거나 상대적으로 전도성이 낮은 신축성 재료들과 달리 금속처럼 전도성이 높으면서도 상대적으로 저렴한 재료를 이용해야 전자문신의 적용성을 높일 수 있었다.
이 문제를 해결하기 위해 연구팀은 액체금속 복합체 기반의 현탁액(suspension)을 이용해 전자문신을 구현할 수 있는 기술을 개발했다. 연구팀은 전도성이 우수하고 상대적으로 저렴하면서 생친화성도 우수한 갈륨기반의 액체금속을 백금으로 기능화된 탄소나노튜브와 함께 팁소니케이션을 통해 현탁액을 만들어 전자문신에 사용될 수 있는 잉크를 제작하였다. 추가로 연구팀은 잉크의 용매로 에탄올을 이용하여 높은 습윤성과 입자간의 낮은 전기적 반발력, 그리고 빠른 증발을 가능하게 하여 10초 이내에 피부 위에 발릴 수 있는 전자문신을 개발하였다.
피부에 증착된 전자문신은 높은 전도성, 내구성, 신축성 및 생친화성을 가져 사용자의 신체에 맞춰 최적화된 생체전극으로 사용될 수 있다. 연구팀은 전자문신을 피부에 증착하여 생체의 심전도신호 (ECG)를 측정하거나 근육에 전기자극을 전달할 수 있는 생체전극을 제작했다. 또한 액체금속 복합체가 빛에 반응하여 열을 발생시킬 수 있다는 점(photothermal effect)을 이용하여 물리치료에 적용될 수 있는 빛-열 전환 패치도 제작하는데 성공하였다. 나아가서 액체금속 복합체에 효소를 부착하여 땀에 많이 포함되어 있는 바이오마커인 포도당(glucose), 젖산(lactate), 알코올(ethanol)을 측정하는 웨어러블 바이오 센서로서의 가능성도 구현하였다.
우리 대학 신소재공학과 이건희(스티브 박, 정재웅 교수 공동 지도) 박사과정, 우희진 석사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)' 온라인 버전에 6월 14일 字 출판됐다. (논문명: Personalized electronic tattoo for healthcare realized by on-the-spot assembly of intrinsically conductive and durable liquid-metal-composite)
스티브 박 교수는 "최근 주목받고 있는 액체금속 입자의 한계점을 극복하고, 액체금속-탄소 복합체 기반 현탁액의 다양한 적용 가능성을 보여주었다ˮ라고 말했다. 정재웅 교수는 "헬스케어에 대한 관심이 증가하면서 각광받고 있는 맞춤형 전자소자의 새로운 방향성을 제시한 의미있는 결과ˮ 라고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.07.04
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다공성 나노소재를 활용한 고신뢰성 시냅스 소자 개발
우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수 연구팀이 다공성 구조를 갖는 *차세대 저항 변화 소자(멤리스터)를 활용해 우리 뇌의 신경전달물질 시냅스를 모방한 고신뢰성 소자(시냅스 소자)를 개발했다고 25일 밝혔다.
☞ 멤리스터(Memristor): 메모리와 레지스터의 합성으로 이전의 상태를 모두 기억하는 메모리 소자. 전원공급이 끊어졌을 때도 직전에 통과한 전류의 방향과 양을 기억한다.
최 교수 연구팀은 기존 양이온 저항 변화 방식과 음이온 저항 변화 방식을 혼합한 하이브리드 형태로 매개체를 구성해, 비정질로 이루어진 다공성 구조 및 버퍼 층을 이용해 고신뢰성 시냅스 소자를 설계했다. 해당 구조는 저온 공정을 통해 형성함으로써 기존 실리콘 상보형 산화금속 반도체(CMOS)에 집적 및 적층 가능해 집적도 높은 대용량 로직/인공신경망 컴퓨팅 시스템 제작에 활발히 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
우리 대학 최상현 연구원과 박시온 연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `사이언스 어드밴시스(Science Advances)' 1월호에 출판됐다. (논문명 : Reliable multilevel memristive neuromorphic devices based on amorphous matrix via quasi-1D filament confinement and buffer layer)
멤리스터는 저전력으로 인메모리(In-memory) 컴퓨팅, 가중치 저장, 행렬 계산 능력(vector-matrix multiplication) 등으로 차세대 논 폰노이만 구조에 쓰일 수 있는 차세대 소자로 주목받고 있다.
그러나 현존하는 멤리스터로 실용적인 대용량 인공신경망 컴퓨팅 (Large-scale neural computing) 시스템을 만들기 위해서는 멤리스터 단위 소자의 신뢰성을 확보할 수 있는 연구가 필요하다.
소자의 신뢰성 저하는 전통적으로 비정질 물질 내에 무작위적으로 움직이는 결함 및 이온의 배치에서 기인한다. 최신현 교수는 이러한 문제를 단결정 물질을 사용해 결함 및 이온의 무작위적인 움직임을 제어함으로써 소자 신뢰성 확보에 성공한 바 있다. 하지만 단결정을 이용하는 문제 및 제작에 고온 공정이 필요하므로 기존 실리콘 CMOS에 집적 및 적층이 어려워 집적도를 높이는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이번 연구를 통해 기존의 비정질 물질을 사용해 신뢰성을 확보할 수 있는 다공성 구조의 양이온 제어층 및 버퍼층으로 이용되는 음이온 제어층을 설계했고, 이를 통해 적층 및 집적 가능한 소자를 제작했다. 연구팀은 기존 소자 대비 6배 이상 신뢰성을 개선할 수 있었으며, 이와 동시에 인공 시냅스 소자로서 필요한 다른 특성들도 확보할 수 있었다.
연구를 주도한 최신현 교수는 "이번에 개발한 고신뢰성 시냅스 소자는 안정적인 대용량 어레이 제작의 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대되며, 차세대 신소자를 기반으로 한 뉴로모픽 컴퓨팅 등 빅데이터 처리가 필요한 응용 분야에 적합한 플랫폼을 구축하는 데에 기여할 수 있기를 바란다. 또한, 미국, 대만 기업에서 활발히 진행 중인 차세대 신소자 기반 기술 개발이 국내에서도 활성화되기를 희망한다ˮ며 "다른 물질계에서도 구조적으로 적용할 수 있는 방법론을 제시함으로써 활발히 연구가 진행될 것으로 생각된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단, 나노종합기술원, 삼성미래기술육성재단의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.25
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전하 전달 복합체를 이용한 신개념 디스플레이 소재 개발
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수, 전덕영 명예교수, 한국전자통신연구원(ETRI) 권병화 박사 공동 연구팀이 차세대 디스플레이 소자에 적용 가능한 신개념 금속 산화물 복합 나노소재 개발에 성공했다고 19일 밝혔다.
KAIST-ETRI 공동 연구팀은 특정 금속 산화물 나노입자가 다른 산화물 내부에서 나노미터(nm) 크기로 분산될 경우, 접촉면(인터페이스)에서 전하가 교환되면서 전하 전달 복합체(Charge transfer complex)를 형성하는 새로운 현상을 발견했다. 연구팀은 이를 유기발광다이오드(OLED) 등 고부가가치 디스플레이에 적용해 기존 상용 유기 소재 기반의 소자 성능을 뛰어넘는 데 성공했다.
오는 2월에 우리 대학 신소재공학 박사학위 취득 예정인 김무현 연구원이 주도하고 조남명 박사, ETRI 주철웅 선임연구원 등이 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 1월 10일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Metal Oxide Charge Transfer Complex for Effective Energy Band Tailoring in Multilayer Optoelectronics)
디스플레이 발광 셀 등 다층구조를 가지는 광전자소자에서 금속 산화물은 우수한 전기적 특성 및 안정성 덕분에 전하 수송 및 주입 층으로 널리 활용되고 있다. 하지만, 유기 발광 다이오드(OLED)에서 퀀텀닷 발광다이오드(QLED), 페로브스카이트 발광다이오드(PeLED)로 이어지는 미래 디스플레이 산업에서 이러한 금속 산화물 소재를 더 유용하게 활용하기 위해서는 에너지 레벨 및 전기전도도와 같은 특성들이 더 넓은 범위에서 제어될 수 있어야 한다.
이는 유기 발광 소재, 퀀텀닷, 페로브스카이트 등으로 발광층 소재가 매우 다양해짐에 따라 디스플레이 소자들의 성능을 극대화하기 위해서는 각각의 시스템에 최적화된 전기적 특성을 제공해야 하기 때문이다.
연구팀은 에너지 레벨 차이가 있는 두 금속 산화물 사이에서 일어나는 전하 전달(Charge transfer) 현상에 주목했다. 전하 전달 복합체는 마치 건포도 빵의 형태와 유사한 구조로 되어 있는데, 건포도(나노입자)를 더 넣게 되면 더 많은 당분(전하)이 빵(매트릭스)으로 이동하여 빵 전체가 더 달콤해지는 원리로 비유될 수 있다.
이 새로운 개념을 산화 몰리브덴(MoO3) 나노입자와 산화니켈(NiO)의 조합으로 구현해 두 금속 산화물의 전하 전달 현상을 효과적으로 유도했으며, 광범위한 에너지 레벨 조절 능력 및 최대 2.4배의 전기전도도 향상을 달성했다. 이를 녹색과 청색 OLED에 적용했고 기존의 상용 유기 소재를 적용한 소자보다 32% 더 우수한 외부양자효율을 달성함으로 높은 범용성과 성능을 입증했다.
신소재공학과 정연식 교수는 "이번 기술은 핵심 소재의 성능 제어 방법을 혁신함으로써, 실감형 메타버스 구현에 꼭 필요한 최첨단 디스플레이 구현에 기여할 것ˮ이라고 전망했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 및 한국연구재단이 추진하는 미래소재디스커버리지원사업(단장 최성율), 글로벌프런티어 사업(단장 김광호) 및 나노·소재기술개발사업, 그리고 산업통상자원부에서 추진하는 소재부품장비혁신 Lab기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.01.24
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신소재 데이터 고속 분석을 위한 인공지능 훈련 방법론 개발
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 시뮬레이션을 기반으로 한 신소재 데이터 분석을 위한 인공지능을 개발했다고 24일 밝혔다.
최근 컴퓨팅 파워가 기하급수적으로 증가함에 따라 인공지능을 활용한 다양한 응용들이 실생활에 활용되고 있으며, 이에 인공지능을 활용해 신소재 데이터를 고속으로 분석하고 소재를 역설계하는 기술의 연구 역시 가속화되고 있다.
최근 인공지능의 효율 및 정확도를 증가시키는 연구를 바탕으로 자율주행 자동차, 데이터베이스 기반의 마케팅 및 물류 시스템 보조 등의 분야에 인공지능의 활용이 높아지고 있다. 특히 신소재 개발에 장시간이 소요되는 점을 고려할 때, 소재 및 공정 개발에 인공지능을 활용해 다양한 구조 및 물성 데이터 사이의 상관관계를 빠르게 분석해 신소재 개발 소요 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 인공지능 방법론이 주목을 받고 있다.
그러나 신소재 데이터의 경우, 대량의 유의미한 실험 데이터를 구하기 어렵고 기업들이 중요한 데이터는 대외비로 취급하고 있어서 인공지능을 소재 데이터 영역에 적용하는 것이 상당히 어려운 것이 현실이다. 이런 데이터의 다양성, 크기 및 접근성 문제가 해결돼야 하며, 이를 보완하기 위해 생성 모델 및 적절한 데이터의 합성에 관한 연구가 진행되고 있다. 인공지능의 성능 향상을 위해 생성되는 데이터 또한 실제 소재가 가지는 물리적 제약을 따라야 하며, 소재 데이터의 재료적 특징을 파악할 수 있는 기술이 필요하다.
홍승범 교수 연구팀이 이번에 개발한 인공지능 훈련 방법론은 훈련을 위해 생성되는 데이터가 물리적 제약을 공유하도록 위상 필드 시뮬레이션을 활용해 기초 데이터를 형성하고 소재 데이터가 가지고 있는 실제 측정 과정에서 발생하는 다양한 잡음, 입자의 분포 정보 및 입자의 경계를 모사해 크기가 작은 소재 데이터의 한계를 해결했다. 기존에 수작업으로 작성한 소재 데이터를 활용한 인공지능과의 상 분리 성능을 비교했으며, 생성된 데이터의 모사 요소가 상 분리에 영향을 미치는 영향을 파악했다.
아울러 이번 연구에서 제시하는 소재 데이터 생성을 활용한 인공지능 훈련 방법은 기존의 수작업으로 훈련 데이터를 준비하는 시간을 크게 단축할 수 있으며, 인공지능의 전이 학습 및 다양한 물리적 제약을 바탕으로 하는 위상 필드 시뮬레이션 활용을 바탕으로 다양한 소재 데이터에 빠르게 적용할 수 있는 장점이 있다.
홍승범 교수는 "인공지능은 분야를 막론하고 다양한 영역에서 활용되고 있으며, 소재 분야 역시 인공지능의 도움을 바탕으로 신소재 개발을 더욱 빠르게 완료할 수 있는 세상을 맞이할 것이다ˮ라며, "이번 연구 내용을 신소재 개발에 바로 적용하기에는 데이터 합성 측면에서의 여전히 보강이 필요하지만, 소재 데이터 활용에 큰 문제가 됐던 훈련 데이터를 준비하는 긴 시간을 단축해 소재 데이터의 고속 분석 가능성을 연 것에 연구의 의의가 있다ˮ고 말했다.
신소재공학과 염지원 연구원, 노스웨스턴(Northwestern) 대학의 티베리우 스탄(Tiberiu Stan) 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 노스웨스턴 대학의 피터 부리스(Peter Voorhees) 교수 연구실과 함께 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 `악타 머터리얼리아(Acta Materialia)'에 게재됐다. (논문명: Segmentation of experimental datasets via convolutional neural networks on phase field simulations)
한편 이번 연구는 KAIST 글로벌특이점 연구 지원으로 수행됐다.
2021.08.24
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신소재 영상화 및 머신러닝을 활용한 미래 개척
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 KAIST 10대 플래그쉽 분야이자, 글로벌 특이점 과제인 `KAIST 신소재 혁명: M3I3 이니셔티브' 과제의 배경, 역사, 진행 상황 그리고 미래 방향을 제시했다고 31일 밝혔다.
홍 교수 연구팀은 다중스케일 다중모드 영상화 기술과 머신러닝(기계학습) 기법을 융합해서 고차원의 구조-물성 및 공정-구조 상관관계를 도출했다. 그리고 이를 인공지능과 3차원 다중 스케일 프린팅 기술을 활용해서 신소재 디자인부터 시장 진입까지의 기간을 획기적으로 단축할 수 있는 비전과 실행 플랫폼을 제안했다. M3I3 플랫폼은 고용량 에너지 소재 디자인에서 시작해서, 고밀도 메모리 소재, 고성능 자동차/항공 소재에도 응용 가능할 것으로 기대된다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 제1 저자로, 리오치하오 박사가 제2 저자로 참여하고, 육종민 교수, 변혜령 교수, 양용수 교수, 조은애 교수, 최벽파 교수, 이혁모 교수가 공동 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `에이씨에스 나노(ACS Nano)' 2월 12일 字 온라인 출판됐다. (논문명 : Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics, and Integration)
역사의 큰 흐름을 결정한 신소재는 시행착오와 도제식의 비결 전수를 통해서 발견 및 개발돼왔다. 각종 무기와 그릇, 그리고 장신구들이 좋은 예다. 광학현미경이 발명되면서 검의 미세구조와 검의 강도 혹은 경도 간의 상관관계를 이해하기 시작했고, 투과전자현미경과 원자간력 현미경의 발명으로 원자 수준의 분해능으로 신소재를 영상화하기 시작했다.
고려청자를 현재 재현하지 못하는 것은 고려 시대의 장인들이 그 비결을 남기지 않았기 때문이라고 우리는 가르치고 있다. 그러나, 미래에는 고려청자의 다중 스케일 구조를 영상화해서 데이터화 하고, 구조를 구현할 수 있는 공정 과정을 머신러닝의 힘을 빌려 역설계한다면, 고려청자를 재현하는 일은 가능할 것으로 보인다.
우리 대학 M3I3 플랫폼은 이처럼 다중 스케일 및 다중 모드 영상화 기술, 데이터 마이닝과 머신러닝, 그리고 다중 스케일 제조 기술을 접목해 미래에 필요한 신소재를 역설계해서 빠르게 공정 레시피를 확보할 수 있게 만들어준다.
이번 논문에서는 M3I3 플랫폼의 유효성을 확인하기 위해 배터리 소재에 적용하는 연구를 진행했다. 고용량 배터리 소재의 개발 기간을 단축할 수 있다는 것을 검증하기 위해서 20년간의 논문 자료를 50여 명의 학생이 읽고 데이터를 추출해 양극재의 에너지 밀도와 소재 조성 간의 상관관계를 도출했다. 그리고 논문에 나와 있는 공정, 측정 및 구조 변수들을 머신러닝 기법을 활용해 모델을 수립한 후, 무작위 조건에서 합성해 모델의 정확도를 측정함으로써 데이터 마이닝과 머신러닝의 우수성을 입증했다.
또한 투과전자현미경(TEM), 주사투과전자현미경(STEM), 원자간력현미경(AFM), 광학현미경 등의 다양한 현미경과 엑스레이(X-ray), 라만(Raman), UV/Visible/IR 등 다양한 분광 장비들을 통해 얻은 영상과 스펙트럼 데이터를 기반으로 다중 스케일 구조↔물성 상관관계를 도출하고, 여러 가지 공정변수 데이터를 수집해, 공정↔구조 상관관계를 수립하는 것이 M3I3 플랫폼의 중요한 핵심이다. 특히, 실험데이터와 시뮬레이션 데이터를 융합하고, 머신러닝으로 생성한 가상의 데이터를 과학적인 기준에 맞춰 유의미한 빅데이터로 만들면, 머신러닝을 활용해 물성→구조→공정으로 연결되는 역설계 알고리즘을 개발하는 것이 가능해지며, 이를 통해 미래에 필요한 물성을 갖는 신소재 공정 레시피를 신속하게 확보할 수 있게 된다.
제1 저자인 홍승범 교수는 "과학은 날카로운 관찰과 정량적 측정에서 시작한 학문이며, 기술의 발전으로 현재는 눈에 보이는 소재의 모양과 구조뿐만 아니라 눈에 보이지 않는 소재의 구조를 볼 수 있는 시대가 왔고, 물성마저 공간과 시간의 함수로 영상화할 수 있는 시대가 도래했다ˮ라며 "신소재 영상화 기술과 머신러닝 기술을 융합하고 3D 프린팅 기술을 다중 스케일 자동 합성 기술로 승화시키게 되면 20년 걸리던 신소재 개발 기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 것이다ˮ 라고 말했다.
한편, 이번 연구는 글로벌 특이점 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.04.01
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고용량 차세대 배터리 수명 향상 소재 개발
전기자동차를 구매할 때 가장 망설이게 만드는 요인은 한번 충전으로 운행할 수 있는 주행거리가 짧다는 점이다. 주행거리를 늘리기 위해서는 배터리를 많이 탑재해야 하는데, 이는 차체의 무게와 가격을 증가시키는 문제가 생긴다. 이에 따라 같은 무게에 더 많은 에너지를 저장해 주행거리를 늘릴 수 있는 고용량 배터리 개발이 시급한 상황이다.
우리 대학 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 현재 사용되고 있는 배터리 양극재와 비교해 20% 이상 에너지 밀도가 높으면서 안정성을 유지하는 고용량의 리튬 과잉 양극 소재를 개발했다고 3일 밝혔다.
현재 전기자동차 배터리에는 니켈 함량이 높은 `하이니켈(Ni)' 양극 소재가 사용되고 있다. 배터리 양극 소재는 코발트(Co), 니켈(Ni), 망간(Mn)의 산화물인데, 니켈의 함량이 높을수록 용량이 높다(200mAh/g). 그러나 하이니켈 양극 소재로는 주행거리 향상에 한계를 드러내고 있으며, 연구팀은 하이니켈 양극 소재의 대안으로 리튬 과잉 양극 소재를 제안했다.
리튬 과잉 양극 소재는 리튬이 과량으로 함유된 차세대 양극 소재로, 저장된 리튬의 양이 많아 가용 용량이 250mAh/g 에 달해, 기존 하이니켈 양극 소재보다 20% 많은 에너지를 저장할 수 있다. 그러나, 리튬 과잉 양극 소재는 첫 충전과 방전 사이에 산화물을 구성하고 있는 산소가 기체가 돼 비가역적으로 추출되는 반응이 일어난다. 이에 따라, 산화물 양극재의 구조가 붕괴되고 배터리 성능이 급격히 감소해 사용되지 못하고 있다.
조은애 교수 연구팀은 비가역적 산소 반응이 주로 발생하는 양극재 표면에 선택적으로 바나듐(V) 이온을 도핑하는 기술을 개발해 리튬 과잉 양극 소재의 안정성을 높이는 데 성공했다. 리튬 과잉 양극 소재가 첫 충·방전에서 69%의 낮은 가역성을 갖지만, 바나듐을 도핑한 리튬 과잉 양극 소재는 첫 충·방전 시 81%에 달하는 높은 가역성을 나타냈으며, 100 사이클의 충·방전 이후에도 92%에 달하는 안정성을 확인했다.
조은애 교수는 "도핑된 바나듐 이온이 양극 소재 내 산소 이온의 전자구조를 변화시켜 충·방전 시 가역적인 산화·환원 반응이 가능하게끔 하였다ˮ고 설명하며 "전체 공정이 비교적 간단해서 대량생산에도 적합하다ˮ고 말했다.
신소재공학과 이용주 박사가 제 1저자로 참여한 이번 연구 결과는 재료 분야 저명 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 1월 29일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Promoting the Reversible Oxygen Redox Reaction of Li-excess Layered Cathode Materials with Surface Vanadium Cation Doping)
한편 조은애 교수팀이 수행한 이번 연구는 한국연구재단이 추진하는 중견연구사업과 KAIST 글로벌 특이점 연구사업의 지원을 받아 이뤄졌다.
2021.03.03
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개교 50주년 국제학술지 ACS Nano 특집호 발간
우리 대학은 나노과학분야 권위학술지 ‘에이시에스 나노 (ACS Nano)’가 KAIST의 혁신적인 연구 성과와 코로나 대응을 위한 연구개발 노력을 집중 조명하는 개원 50주년 기념특집호를 발간했다고 22일 밝혔다.
에이시에스 나노 부편집장인 신소재공학과 김일두 교수가 주도한 이번 ‘ACS Nano’ 특집호는 혁신과 도전 정신을 바탕으로 ‘글로벌 가치창출 선도대학’의 비전을 이룩해온 KAIST의 50년 역사를 소개하며, 4만6천여 명의 석·박사 졸업생이 사회 각 분야의 핵심 인력이 되어 대한민국의 경제발전 및 성장을 이끌어나가는 점을 조명했다.
또한, 코로나 시대에 국제적인 연구 협력 및 교류가 더욱 필요한 점을 역설하면서, 작년 9월 KAIST가 주최하여 국제적으로 약 1만여명이 참여한 ‘제1회 KAIST 이머징 소재 심포지엄’을 코로나 및 4차 산업 혁명 시대에 걸맞는 성공적인 비대면 학술 교류 사례로 소개했다.
이번 특집호는 KAIST 교수진이 주도적으로 진행한 나노과학 분야 우수한 성과 내용 및 미래 발전 방향을 깊이 있게 요약한 14개의 리뷰논문을 △신소재 물성 연구 △소재 가공 및 처리 기술 △고급 물질분석 기술 △첨단 기술의 실용화의 네 가지 주제로 나누어 수록했다.
신소재 물성 연구
신소재공학과 박찬범 교수의 리뷰(Photonic Carbon Dots as an Emerging Nanoagent for Biomedical and Healthcare Applications)는 10나노미터 이하의 크기를 가지는 탄소 나노입자인 카본 닷의 주목할만한 광학적 특성과 그 기전에 관해 설명하고, 기존 광학 물질보다 높은 성능·가공의 용이성·안전성·낮은 가격을 가진 차세대 광학 재료로의 가능성을 소개했다.
생명화학공학과 이현주 교수의 리뷰(Heterogeneous Atomic Catalysts Overcoming the Limitations of Single-Atom Catalysts)는 이론상 최대 성능을 낼 것으로 여겨지는 단원자 촉매의 개발 현황 및 단원자 촉매의 고활성도에 대한 원리를 설명하고, 단원자 촉매의 한계점과 이를 돌파할 수 있는 해법으로 앙상블 촉매의 개념을 소개했다.
에이시에스 나노 11월호 표지 논문으로도 선정된 신소재공학과 정성윤 교수의 리뷰(Atomic-Level Manipulations in Oxides and Alloys for Electrocatalysis of Oxygen Evolution and Reduction)는 산업적으로 매우 중요한 산소 발생 및 환원 반응 (OER/ORR) 에 있어 최적의 금속 및 금속 산화물 기반의 전기촉매를 합성하기 위한 디자인 원칙을 소개하며, 특히 OER/ORR 특성을 극대화하는 방법을 물성-구조의 관점에서 명쾌하게 요약하였다.
소재 가공 및 처리 기술
신소재공학과 강기범 교수의 리뷰(Growth and Interlayer Engineering of 2D Layered Semiconductors for Future Electronics)는 차세대 반도체 후보로 뛰어난 물성을 가진 2차원 다중층 물질의 특성 및 그 합성법을 소개하고, 최근 그 구조를 제어하기 위해 개발된 합성 후처리 기술인 ‘중간층 공정 (interlayer engineering)’에 대해 자세하게 설명하였다.
생명화학공학과 김범준 교수의 리뷰(Eco-Friendly Polymer Solar Cells: Advances in Green-Solvent Processing and Material Design)는 값비싼 실리콘 기반 태양전지를 대체할 수 있는 소재로 최근에도 많은 연구가 진행 중인 고분자 기반 태양전지를 소개하며, 환경 및 건강에 해로운 기존 고분자 합성 공정의 문제점을 해결하는데 필요한 친환경 공정 개발 전략 및 현황을 소개했다.
신소재공학과 정우철 교수의 리뷰(Nanoparticle Ex-solution for Supported Catalysts: Materials Design, Mechanism and Future Perspectives)는 금속 나노입자 촉매를 금속산화물 지지체에 강력하고 균일하게 결착시켜 우수한 열적 안정성을 지닌 촉매 물질을 합성할 수 있는 엑솔루션 기술의 기초 원리 및 수많은 응용법에 대해 자세하게 설명하였다.
신소재공학과 전석우 교수 및 원자력양자공학과 장동찬 교수의 리뷰(Scalable Fabrication of High-Performance Thin Shell Oxide Nano-Architected Materials via Proximity Field Nanopatterning)는 정렬된 나노구조체의 대면적 생산을 가능하게 하는 3차원 광패턴 기술을 소개하고, 기존의 물성-구조 관계상의 한계를 초월하여 우수한 기계적 특성을 지닌 물질의 합성에 대해 소개했다.
고급 물질분석 기술
화학과 박정영 교수의 리뷰(Operando Surface Characterization on Catalytic and Energy Materials from Single Crystals to Nanoparticles)는 X선 광전자 분광법 및 원자간력 현미경 등 기존 물질분석법이 고진공 환경 등 실제와 차이가 있는 조건에서 진행되는 만큼 현실적인 물성 분석에 한계가 있는 점을 들어 비진공 및 실제 응용 조건에서 분석이 가능한 신기술의 원리 및 적용에 관해 설명하였다.
신소재공학과 육종민 교수의 리뷰(Graphene Liquid Cell Electron Microscopy: Progress, Applications, and Perspectives)는 생물 조직 등 소프트 재료의 특성 및 콜로이드 물질의 나노스케일 역학을 실시간으로 직접 관찰하는 방법으로 그래핀 기반 실시간 액상투과전자현미경 기술을 소개하고, 각 발전 단계의 사례들을 중심으로 기술의 핵심 원리를 소개했다.
신소재공학과 홍승범 교수의 리뷰(Reducing Time to Discovery: Materials and Molecular Modeling, Imaging, Informatics and Integration)는 물질의 구조와 물성을 한꺼번에 분석할 수 있는 신기술들을 소개하고, 확보한 데이터를 기반으로 다중 스케일 모델링 및 영상화를 통해 물질계의 물성-구조 및 물성-가공 관계에 대한 데이터베이스를 구축하는 방법, 그리고 이에 머신러닝을 접합하여 자동화된 신소재 개발이 가능한 시스템을 디자인하는 접근법을 소개했다.
첨단 기술의 실용화
신소재공학과 김일두 교수의 리뷰(Chemiresistive Hydrogen Sensors: Fundamentals, Recent Advances, and Challenges)는 높은 가연성으로 매우 위험하나 산업적으로 중요한 수소 기체의 누출 여부를 조기에 감지할 수 있는 저항변화식 센서 개발에 관해 설명하며, 수소와 반응해 전기적 저항이 변화하는 원리 및 성능 개선 전략을 각 물질군에 대해 정리하여 요약하였다.
신소재공학과 스티브박 교수의 리뷰(From Diagnosis to Treatment: Recent Advances in Patient-Friendly Biosensors and Implantable Devices)는 비침습적 방법으로 바이오마커를 감지해 환자의 병리적인 상태를 빠르고 간단하게 파악할 수 있는 장치와 더불어 인체 친화적인 치료용 이식 장치의 개발에 대한 전반적인 현황과 인체 친화성을 갖추는 데 있어 필수적인 요소들을 소개하였다.
전기및전자공학부 최양규 교수의 리뷰(Triboelectric Nanogenerator: Structure, Mechanism, and Applications)는 혁신적인 에너지 하베스팅 기술인 마찰전기 기반의 나노 발전기를 소개하고, 나노 발전기의 구동 원리 및 에너지 변환 효율 증대를 위한 기본 요소들에 관해 자세히 설명하였다.
화학과 변혜령 교수 및 신소재공학과 김일두 교수의 리뷰(Lithium-Air Batteries: Air-Breathing Challenges and Perspective)는 기존의 리튬 이온 기반 이차전지보다 이론적인 성능이 더욱 뛰어나며 풍부한 자원인 공기를 이용하는 리튬-공기 기반 이차전지를 소개하고, 이를 구성하는 필수 요소들의 역할 및 개선 방안에 대해 소개했다.
코로나에 맞선 KAIST의 선도적 역할
에이시에스 나노는 이와 더불어 과학기술정보통신부 지원하에 KAIST가 주도한 “코로나대응 과학기술 뉴딜 사업”을 팬데믹 위기극복을 위한 기술 혁신 및 집단지성의 예시이자 국제적인 모범 사례로 조명하였으며, 감염병 대응의 각 단계인 예방보호·응급대응·치료복구에 사용될 △재사용 항바이러스 필터 △이송-입원 연계형 음악 앰뷸런스 △이동 확장형 음압 병동 등의 신기술 개발 성과를 소개했다.
안재완 신소재공학과 박사, 배충식 KAIST 공과대학장, Paul S. Weiss 에이시에스 나노 편집장, 김일두 신소재공학과 교수가 저자로 참여한 이번 온라인 특집호는 2021년 2월호 ACS Nano에 소개됐다.
2021.02.22
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피부 땀 발생량을 뛰어넘는 고발습 피부 부착 유연 소재 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 조영호 교수 연구팀이 피부에서 발생하는 땀의 양을 뛰어넘는 발습(습기를 밖으로 내보내는) 효과를 가진 다공성 폴리머 유연 소재와 제조공정을 개발했다고 27일 밝혔다.
기존의 피부부착형 유연 소재는 피부에서 발생하는 땀을 모두 증발시키지 못해 웨어러블 기기를 장기적으로 피부에 부착할 때 피부 발진이나 홍조를 유발하는 단점을 갖고 있었다.
연구팀이 새로 개발한 고발습 유연 소재와 제조공정 기술은 폴리머 소재 내에 미세공극(구멍)을 균일하게 형성해 높은 수분 투과도를 가지도록 한 것으로, 유연 소재 표면에 피부의 생리 신호를 감지할 수 있는 센서들을 제작할 수 있어 상시 착용이 가능한 피부부착형 패치 개발이 가능하다.
바이오및뇌공학과 윤성현 박사가 주도한 이번 연구는 국제학술지 네이처(Nature)의 자매지인 `사이언티픽 리포트(Scientific Reports)' 1월 13일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Wearable Porous PDMS Layer of High Moisture Permeability for Skin Trouble Reduction)
기존의 다공성 폴리머는 설탕 등의 고형 입자를 폴리머에 혼합한 후 용액으로 입자를 녹여서 공극을 형성하는데, 고형 입자의 크기와 분포가 불균일하며 얇은 박막 형성이 불가능하다.
이에 연구팀은 고형 입자 대신 구연산 용액을 폴리머에 혼합한 후 온도조절로 용액을 결정화해 작고 균일한 입자를 분리해내고 이를 에탄올로 녹여냈다. 그 결과 공극 크기가 작고 균일하며 얇은 막 형성이 가능한 새로운 방식의 다공성 폴리머 유연 소재와 제조공정을 개발하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 다공성 폴리머 유연 소재는 기존 대비 공극 크기를 약 1/15로 줄이고, 크기 균일도를 2배로 증가시켰으며, 스핀 코팅을 통해 21~300마이크로미터(μm) 두께의 얇은 막을 만들 수 있다. 또한 피부의 하루 땀 발생량(432g/m2)보다 1.8배 높은 수분 투과율(770g/m2)을 가지므로 연구팀은 피부에 장시간 부착해도 피부홍조나 발진이 생기지 않음을 실험으로 검증했다.
조영호 교수는 "고발습 유연 소재 박막 위에 인간의 생체신호를 측정할 수 있는 센서를 집적해 상시 착용이 가능한 반창고형 감정 측정 패치를 개발하고 있다ˮ며, "이번 연구로 피부부착형 웨어러블 소자의 착용 시간을 늘릴 수 있는 계기를 마련했다ˮ며 개발 소감을 밝혔다.
한편 이번 연구는 알키미스트 프로젝트의 지원을 통해 수행됐다.
2021.01.29
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물과 고온·고습 환경에서도 안정적인 페로브스카이트 나노 입자 수지 개발
우리 대학 신소재공학과 배병수 교수 연구팀이 서울대학교 재료공학부 이태우 교수팀과 공동연구를 통해 물과 고온‧고습 환경 및 각종 화학물질에서도 매우 안정된 차세대 디스플레이용 색 변환 소재인 *페로브스카이트 나노 입자 발광 수지를 개발했다고 24일 밝혔다.
☞ 페로브스카이트(perovskite): 1839년 러시아 우랄산맥에서 새로 발견된 광물로 차세대 태양전지의 소재로 꼽히나 수분에 취약한 구조로 알려져 있음.
공동연구팀은 이번 연구를 통해 그동안 페로브스카이트 나노 입자의 가장 큰 난제였던 수분, 고온 및 다양한 화학적 환경에서 안정성을 담보할 수 없었던 기존 약점을 크게 개선했다. 따라서 배 교수팀의 연구는 페로브스카이트 나노 입자를 차세대 초고화질 디스플레이의 색 변환 소재로 활용할 수 있는 길을 연 것으로 학계는 평가하고 있다.
이번 연구 결과는 재료 분야 국제학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)에 12월 4일 字 온라인으로 게재됐으며 연구의 우수성을 인정받아 내부 표지논문(Inside Cover Article)으로도 선정됐다.(논문명: Extremely Stable Luminescent Crosslinked Perovskite Nanoparticles under Harsh Environments over 1.5 Years)
페로브스카이트는 유기 원소, 금속 그리고 할로겐원소로 구성돼있는 특별한 구조를 지닌 소재로 다양한 광전자소자와 태양전지 등에 사용되고 있다. 또 원료의 값이 싸며, 발광 효율이 높은 게 특징이다.
특히 매우 좁은 발광 파장 폭 때문에 현재 디스플레이에 사용되고 있는 퀀텀닷이나 유기 발광체와 대비해 폭넓은 색 재현율을 구현할 수 있어 기존 퀀텀닷을 대체하는 차세대 디스플레이의 색 변환 소재로 주목받고 있다. 이와 함께 페로브스카이트 발광체는 현존하는 발광체 중에서 유일하게 새로운 디스플레이의 색 표준인 REC. 2020을 만족하는 소재다.
다만 빛이나 수분 및 고온에 취약해서 대기 중에서 짧은 시간 내에 성능이 급격히 떨어지는 문제 때문에 실제 사용은 거의 불가능하다. 이런 문제해결을 위해 그동안 학계나 기업들은 페로브스카이트 물질을 유기 결합체가 둘러싸고 있는 나노 단위의 입자의 형태로(1 나노미터는 10억분의 1 미터) 제조해 수분이나 산소의 침투를 막거나, 나노 입자에 무기물 코팅, 복합구조 제작 및 고분자 수지로 제작하는 등 다양한 연구를 진행해왔다.
하지만 대부분 외부로부터 수분을 물리적으로 막는 방법들이며 제조공정이 매우 복잡하고 대기에서 매우 제한적인 안정성을 나타낸다. 게다가 강산, 강염기, 극성용매 및 고온 고습 환경에서 안정성을 담보하는 페로브스카이트 나노 입자 색 변환 소재는 지금까지 개발된 적이 없다.
공동연구팀은 우선 자체 개발한 솔-젤(Sol-Gel) 합성공정을 이용해 실록산(실리콘 기반의 고분자) 분자구조와 페로브스카이트 나노 입자를 한꺼번에 둘러싸는 캡슐화된 복합체 수지를 개발했다.
연구팀은 이 기술로 열에 강한 실록산 분자구조에 의해 페로브스카이트 나노 입자를 화학적으로 보호하고 별도의 차단층 없이도 페로브스카이트 나노 입자의 발광 안정성을 크게 향상하는 데 성공했다. 연구팀은 새로운 기술을 퀀텀닷에도 똑같이 적용하는 한편 고온‧고습 환경에도 안정된 실록산 캡슐화 퀀텀닷 수지를 개발하는 데 성공했다.
실록산으로 캡슐화된 페로브스카이트 나노 입자 수지는 제조과정 중 자외선 경화에 의해 발광 효율이 낮게 나타났지만 이후 다양한 화학적 환경 과 고온‧고습 환경(85℃/85%)에서도 원래의 높은 값(> 70%)으로 회복되는 특이한 현상을 보였다. 또 물속에서도 600일 이상 유지되는 등 매우 우수한 발광 안정성을 보였다. 연구팀은 화학적 캡슐화 작업과 함께 페로브스카이트 나노 입자 복합체가 물에 의해 안정화되는 현상을 광‧물리학적으로 분석했으며, 이론적으로 그 메커니즘을 규명했다.
공동연구팀은 마지막으로 디스플레이의 색 변환 층으로 성능을 확인한 결과 양자효율 및 색 재현율이 기존 퀀텀닷 대비 향상됐음을 밝혔다. 또한, 실록산 캡슐화를 통해 페로브스카이트 나노 입자 내의 납 (Pb)의 독성을 막아줌으로써 생체친화적인 특성도 나타내 상용화를 추진하는데도 문제가 없음을 확인했다.
이번 연구를 주도한 신소재공학과 배병수 교수는 "페로브스카이트 나노 입자가 차세대 디스플레이 색 표준을 맞출 수 있는 유일한 발광체이자 가격도 싼 편이지만 수분에 취약하다는 약점 때문에 대기 중에서 사용할 수 없어 디스플레이 색 변환 소재로 상용화하는 데는 매우 회의적이었다ˮ고 말했다.
배 교수는 이어 "연구팀이 개발한 신기술은 페로브스카이트 나노 입자가 기존 퀀텀닷을 대체하는 새로운 디스플레이 색 변환 소재로 활용하는 연구개발을 촉진하는 계기가 될 것이며 결과적으로 조기 상용화도 기대된다ˮ고 말했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 선도연구센터 웨어러블 플랫폼 소재 기술센터와 리더연구과제 (창의연구) 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.12.28
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