< (왼쪽부터) 신소재공학과 정연식 교수, 이규락 박사과정, KIST 김진영 박사, KIST 김동훈 박사 >
반도체 공정기술을 활용하여 세계 최고 수준의 높은 수소 생산 효율을 장기간 유지하는 기술이 개발되어 화제다.
우리 대학 신소재공학과 정연식 교수·KIST(원장 윤석진) 김진영 박사·김동훈 박사 공동 연구팀이 수소 생산 촉매가 반응 중 잃어버리는 전자를 신개념 산화물 반도체로부터 보충받는 새로운 원리를 활용해 고효율 및 고내구성 수소 생산 기술을 개발했다고 25일 밝혔다.
고순도 그린 수소를 생산하기 위해 신재생에너지로 물을 전기분해하는 친환경적인 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치를 활용하게 된다. 이때 주로 사용되는 이리듐(Ir) 촉매의 경우 전자를 많이 가지고 있는 상태를 지속적으로 유지해야 고효율과 고내구성을 동시에 달성할 수 있게 된다. 하지만 일반적으로 쉽게 전자를 잃어버리고 산화되는 촉매 반응의 특성 때문에 효율과 수명이 현저히 저하되는 고질적인 문제가 있었다.
< 그림 1. “전자 저장소”를 함유한 3차원 네트워크 구조의 산화물 반도체를 지지체로 사용한 수소생산 촉매: “전자 저장소”의 역할을 하는 산소 이온을 안티모니(Sb)가 도핑된 주석 산화물(ATO) 표면에 고농도로 분포하도록 정밀 제어하고 그 위에 이리듐(Ir) 촉매를 형성하여 위 모식도와 같은 헤테로 구조를 이루는 형태이다. 이리듐(Ir) 촉매가 반응 도중 잃어버리는 전자를 산화물 반도체로부터 지속적으로 보충받는 새로운 원리를 구현하였다. >
KAIST-KIST 공동 연구팀은 초미세 패턴을 적층하여 3차원 네트워크 구조를 구현할 수 있는 반도체 기술을 활용하였다. 이때 사용한 물질은 안티모니(Sb)가 도핑된 주석 산화물이며, 이 산화물 표면에는 ‘전자 저장소’역할을 하는 산소 이온이 고농도로 분포하도록 반도체 증착 기술을 적용하였다. 이 독특한 산화물 반도체를 촉매 지지체로 사용하게 되면 표면에 위치한 산소 이온이 이리듐(Ir) 촉매로 충분한 양의 전자를 지속적으로 보충해 줌으로써 촉매의 높은 수소 생산 효율을 장기간 유지해 주게 된다.
연구팀은 이를 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치에 적용한 결과, 기존 이리듐(Ir) 상용 나노입자 촉매에 비해 최대 75배 개선된 세계 최고 수준의 성능 향상을 달성함과 동시에 높은 전류 밀도에서 장시간 구동하는 우수한 내구성 또한 확보했다.
< 그림 2. “전자 저장소”를 함유한 산화물 반도체를 지지체로 사용한 수소생산 촉매 성능: 제작한 수소생산 촉매를 고분자 전해질막 수전해(PEMWE) 장치에 적용한 결과, 기존 상용 촉매 대비 최대 75배의 성능 향상을 달성하였고, 높은 전류 밀도에서 250시간 이상 안정하게 구동하였다. >
우리 대학 정연식 교수는 “일반적으로 반도체 기술과 수소 생산은 크게 다른 분야로 여겨지지만, 기존 합성 기술로는 얻기 어려운 독특한 조성의 소재를 정밀 반도체 공정 기술로 구현함으로써 높은 효율을 달성할 수 있었고, 이는 기술 분야 간 융합의 중요성을 잘 보여주는 연구 사례”라고 덧붙였다. KIST 김진영 박사는“기존 귀금속 촉매량의 1/10 이하만 사용하고도 동등 이상의 성능을 달성해, 앞으로 추가 연구를 통해 그린 수소 생산의 경제성을 확보할 수 있을 것으로 기대된다”고 언급했다.
신소재공학과 이규락 학생, KIST 김준 박사, 홍두선 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 `네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 9월 5일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명: Efficient and sustainable water electrolysis achieved by excess electron reservoir enabling charge replenishment to catalysts)
이번 연구는 산업자원통상부 에너지혁신인재양성사업, 과학기술정보통신부 미래수소원천기술개발사업, 그리고 과학기술정보통신부 나노소재기술개발 사업 등의 지원을 받아 수행됐다.
우리 대학 화학과 박정영 석좌교수, 신소재공학과 정연식 교수, 그리고 KIST 김동훈 박사 공동 연구팀이 반도체 기술을 활용하여 촉매 성능에 특정 변인이 미치는 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 새로운 플랫폼을 성공적으로 구현했다. 이를 통해 대표적인 다경로 화학 반응인 메탄올 산화 반응에서 메틸 포르메이트 선택성을 크게 향상시켰으며, 이번 연구는 차세대 고성능 이종 촉매 개발을 앞당기는 데 기여할 것으로 기대된다고 1일 밝혔다. 다경로 화학 반응에서는 반응성과 선택성의 상충 관계로 인해 특정 생성물의 선택성을 높이는 것이 어려운 문제로 남아 있다. 특히, 메탄올 산화 반응에서는 이산화탄소와 더불어 고부가 가치 생성물인 메틸 포르메이트가 생성되므로, 메틸 포르메이트의 선택성을 극대화하는 것이 중요하다. 그러나 기존 불규칙적인 구조의 이종 촉매에서는 금속-산화물 계면 밀도를 비롯한 여러 변인이 동시에 촉매 성능에 영향을 미치기 때문에 특정 변수가 개별적으로 미치는 영향을 분
2025-04-01우리 대학 인공지능반도체대학원 주최로 20일(목) 오전 대전 오노마 호텔에서 ‘제2회 한국인공지능시스템포럼(KAISF) 조찬 강연회’가 성황리에 개최되었다. 본 행사는 인공지능(AI) 기술의 최신 동향과 혁신 및 응용, 특히 AI-X(AI-특정산업)에 대해 다양한 분야의 전문가들이 모여 심도 있는 논의를 진행하는 자리로 LG AI 연구원의 최정규 상무가 LLM(거대언어모델)에 대해 개발에 대해 발표한다. 조찬 회의에는 총 65명의 AI 전문가가 참석하였으며, LG AI 연구원에서 최근 개발하고 공개한 대규모 언어 모델인 ‘엑사원(EXAONE)에 대해 Driving the Future of AI Innovation’라는 주제로 발제 발표가 진행되었다. 최정규 LG AI 연구원 상무는 LG 엑사원의 현재 연구 현황과 향후 글로벌 AI 시장에서의 계획을 발표하였으며 특히 최근 AI 생태계를 뜨겁게 달구고 있는 ‘딥시크(Deep
2025-03-20최근 인공지능, 빅데이터, 생명과학 등 연구에 사용되는 메모리 대역폭이 차지하는 비중이 높아, 메모리 내부에 연산장치를 배치하는 프로세싱-인-메모리(Processing-in-Memory, 이하 PIM) 반도체에 대한 연구개발이 활발히 진행되고 있다. 국제 공동 연구진이 기존의 PIM 반도체가 내부장치를 활용하면서도 통신을 할때 반드시 PIM 반도체 외부로 연결되는 CPU를 통해야한다는 문제점으로 발생한 병목현상을 해결했다. 우리 대학 전기및전자공학부 김동준 교수 연구팀이 미국 노스이스턴 대학(Northeastern Univ.), 보스턴 대학(Boston Univ.)와 스페인 무르시아 대학(Universidad de Murcia)의 저명 연구진과‘PIM 반도체 간 집합 통신에 특화된 인터커넥션 네트워크 아키텍처’를 통한 공동연구로 PIM 반도체의 통신 성능을 비약적으로 향상하는 기법을 개발했다고 19일 밝혔다. 김동준 교수 연구팀은 기존 PIM 반도체가
2025-02-19우리 대학 전기및전자공학부 김정호 교수가 회로·시스템 분야 '2025년 강대원 상'을 한국반도체학술대회 상임운영위원회로부터 수상한다. 김 교수는 HBM 개발에 기여한 공로를 인정받아 SK하이닉스 이강욱 부사장과 함께 수상한다. 시상식은 13일 오후 강원도 하이원그랜드호텔에서 한국반도체산업협회 · 한국반도체연구조합 · DB하이텍이 공동으로 주관, 개최하는 ‘제32회 한국반도체학술대회(KCS 2025)’ 개막식에서 진행된다. 강대원 상은 세계 최초로 모스펫(MOSFET)과 플로팅게이트를 개발해, 반도체 기술 발전에 신기원을 이룩한 고(故) 강대원 박사를 기리기 위해 제정되었으며, 한국반도체학술대회 상임운영위원회가 지난 2017년 열린 제24회 반도체 학술대회부터 강대원 박사를 이을 인재들을 발굴, 선정해서 시상하고 있다. 김정호 교수는 ‘HBM 아버지’로 불리는 인공지능 반도체 분야의 세계적 권위
2025-02-12기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다. KAIST 연구팀은 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다. 우리 대학 전기및전자공학부 최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀이 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구팀이 개발한 이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수
2025-01-22