< (왼쪽부터) 생명화학공학과 김지한 교수, 임윤성 박사과정, 박현수 박사 >
기후 위기를 막기 위해 이미 배출된 이산화탄소를 적극적으로 줄이는 것이 필수적이며, 이를 위해 공기 중 이산화탄소만 직접 포집하는 기술(Direct Air Capture, 이하 DAC)이 주목받고 있다. 하지만 공기 중에 존재하는 수증기(H₂O)로 인해 이산화탄소만 효과적으로 포집하는 것이 쉽지 않다. 이 기술의 핵심 소재로 연구되는 금속–유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)를 활용해 우리 연구진이 AI 기반 기계학습 기술을 적용, MOF 중에서 가장 유망한 탄소 포집 후보 소재들을 찾아내는 데 성공했다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구팀과 공동 연구를 통해 대기 중 이산화탄소 포집에 적합한 MOF를 빠르고 정확하게 선별할 수 있는 기계학습 기반 시뮬레이션 기법을 개발했다고 29일 밝혔다.
복잡한 구조와 분자 간 상호작용의 예측 한계로 인해 고성능 소재를 찾는 데 큰 제약을 극복하기 위해, 연구팀은 MOF와 이산화탄소(CO2), 물(H2O) 사이의 상호작용을 정밀하게 예측할 수 있는 기계학습(머신러닝) 기반 역장(Machine Learning Force Field, MLFF)을 개발하고, 이를 통해 양자역학 수준의 예측 정확도를 유지하면서도 기존보다 월등히 빠른 속도로 MOF 소재들의 흡착 물성을 계산할 수 있도록 했다.
< 그림 1. 직접공기포집(Direct Air Capture, DAC) 기술과 금속-유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, MOF)의 탄소 포집 개념도. MOF는 대기 중 이산화탄소를 포집할 수 있는 유망한 다공성 소재로, DAC 기술의 핵심 소재로 주목받고 있다. >
연구팀은 개발된 시스템을 활용해 8,000여 개의 실험적으로 합성된 MOF 구조를 대규모 스크리닝한 결과, 100개 이상의 유망한 탄소 포집 후보 소재를 발굴했다. 특히 기존의 고전 역장 기반 시뮬레이션으로는 확인되지 않았던 새로운 후보 소재들을 제시했으며, MOF의 화학 구조와 흡착 성능 간의 상관관계를 분석해 DAC용 소재 설계에 유용한 7가지 핵심 화학적 특징도 함께 제안했다.
이번 연구는 MOF–CO2 및 MOF-H2O 간 상호작용을 정밀하게 예측함으로써, DAC 분야의 소재 설계 및 시뮬레이션 기술을 크게 향상한 사례로 평가된다.
< 그림 2. 머신러닝 기반 역장(Machine Learning Force Field, MLFF)을 활용한 흡착 시뮬레이션 개념도. 개발된 MLFF는 다양한 MOF 구조에 적용 가능하며, 반복적인 위돔 삽입 시뮬레이션 과정에서 상호작용 에너지를 예측하여 흡착 물성을 정밀하게 계산할 수 있게 한다. 기존 고전 역장 대비 높은 정확도와 낮은 계산 비용을 동시에 달성하는 것이 특징이다. >
우리 대학 생명화학공학과 임윤성 박사과정과 박현수 박사가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `매터 (Matter)'에 지난 6월 12일 게재됐다.
※논문명: Accelerating CO2 direct air capture screening for metal-organic frameworks with a transferable machine learning force field
※DOI: 10.1016/j.matt.2025.102203
한편, 이번 연구는 Saudi Aramco-KAIST CO2 Management Center와 과학기술정보통신부의 글로벌 C.L.E.A.N. 사업의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 ‘이산화탄소로 플라스틱 원료 만든다'...전환효율 86% 전극 기술 개발
이산화탄소를 플라스틱을 만드는 원료인 에틸렌과 같은 화학물질로 바꾸는 과정에서, 전기가 흐르며 화학 반응이 일어나는 핵심 부위인 ‘전극’ 내부에 물이 스며들어 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 우리 대학 연구팀은 물은 차단하면서도 전기의 흐름과 촉매 반응을 원활하게 이루어지도록 설계한 새로운 전극 구조를 개발해 효율과 안정성을 동시에 개선했다. 우리 대학은 화학과 송현준 교수 연구팀이 머리카락보다 훨씬 가는 은 실들이 거미줄처럼 얽힌 구조인 ‘은 나노선 네트워크’를 활용한 새로운 전극 구조를 개발해, 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 효율을 세계 최고 수준으로 끌어올렸다고 6일 밝혔다. 전기를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 전해 공정에서는 전극 내부가 전해액으로 가득 차면서 이산화탄소가 반응할 공간이 줄어드는 ‘침수(Flooding) 현상’이 오랫동안 해결되지 않은 문제였다. 이를 막기 위해
2026-04-06 -
연구 스스로 회복하는‘자가 재생’ 촉매 개발...이산화탄소 전환 기술 돌파구
공장과 발전소에서 배출되는 이산화탄소(CO₂)를 유용한 화학 원료로 바꾸는 기술은 탄소 중립의 핵심으로 꼽힌다. 하지만 촉매 성능이 빠르게 떨어지는 문제가 상용화를 가로막아 왔다. 우리 대학 연구진이 작동하는 동안 스스로 성능을 회복하는 ‘자가재생’ 촉매를 개발해 해결의 실마리를 제시했다. 우리 대학 생명화학공학과 정동영 교수 연구팀은 이산화탄소(CO₂)를 유용한 물질로 전환하는 전기화학 반응에서 촉매 성능이 저하되는 근본 원인을 규명하고, 촉매가 반응 중 스스로 활성 상태를 유지하도록 하는 새로운 설계 전략을 개발했다고 11일 밝혔다. 특히 연구팀은 이산화탄소 전환 반응에서 널리 사용되는 구리(Cu) 촉매에 주목했다. 구리 촉매는 반응 과정에서 단순히 소모되는 것이 아니라, 표면 구조가 지속적으로 변화하는 ‘재구성(reconstruction)’ 과정을 거치는 것으로 알려져 있다. 연구 결과, 이러한 재구성 방식에 따라 촉매의 성능과
2026-03-11 -
연구 스마트폰 충전 전력으로 95% 이상 고순도 CO2 포집 성공
직접공기포집(DAC, Direct Air Capture)은 대기 중에 아주 희박하게(400ppm 이하) 존재하는 이산화탄소를 직접 걸러내는 기술이다. 우리 연구진은 이번에 뜨거운 증기나 복잡한 설비 없이, 스마트폰 충전 전압(3V) 수준의 저전력만으로 95% 이상의 고순도 이산화탄소를 포집하는 데 성공했다. 기존 DAC 기술은 높은 에너지 비용이 가장 큰 걸림돌이었지만, 이번 연구는 실질적 상용화 가능성을 보여준 성과로 평가된다. 이미 해외 특허 출원이 완료됐으며, 태양광·풍력 등 재생에너지와도 쉽게 연계할 수 있어 탄소중립 공정 전환을 앞당길 ‘게임 체인저’ 기술로 주목받고 있다. 우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 미국 MIT 화학공학과 T. 앨런 해튼 교수팀과 공동 연구를 통해, 전도성 은나노 파이버 기반 한 초고효율 전기 구동 DAC(e-DAC, Electrified Direct Air Capture) 기술을 세계 최초로 개
2025-08-25 -
연구 AI가 여론 조작? 한국어 'AI 생성 댓글' 탐지 기술 개발
생성형 AI 기술이 발전하면서 이를 악용한 온라인 여론 조작 우려가 커지고 있다. 이에 따른 AI 생성글 탐지 기술도 개발되었는데 대부분 영어로 된 장문의 정형화된 글을 기반으로 개발돼, 짧고(평균 51자), 구어체 표현이 많은 한국어 뉴스 댓글에는 적용이 어려웠다. 우리 연구진이 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술을 개발해서 화제다. 우리 대학 전기및전자공학부 김용대 교수 연구팀이 국가보안기술연구소(국보연)와 협력해, 한국어 AI 생성 댓글을 탐지하는 기술 'XDAC'를 세계 최초로 개발했다고 23일 밝혔다. 최근 생성형 AI는 뉴스 기사 맥락에 맞춰 감정과 논조까지 조절할 수 있으며, 몇 시간 만에 수십만 개의 댓글을 자동 생성할 수 있어 여론 조작에 악용될 수 있다. OpenAI의 GPT-4o API를 기준으로 하면 댓글 1개 생성 비용은 약 1원 수준이며, 국내 주요 뉴스 플랫폼의 하루 평균 댓글 수인 20만 개를 생성하는 데 단 20만 원이면 가능할 정도다.
2025-06-24 -
연구 배터리 없이 이산화탄소 실시간 모니터링 성공
기후 변화와 지구온난화를 막기 위해서는 이산화탄소(CO2)가 ‘얼마나’ 배출되고 있는지를 정확히 파악하는 것이 핵심이다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 이산화탄소 모니터링 기술이다. 최근 한국 연구진이 외부 전력 없이도 이산화탄소 농도를 실시간 측정하고 무선으로 전송할 수 있는 시스템을 개발해 환경 모니터링 기술의 새로운 가능성을 열었다. 우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수 연구팀이 중앙대학교 류한준 교수팀과 공동연구를 통해, 주변의 미세 진동 에너지를 수확해 이산화탄소 농도를 주기적으로 측정할 수 있는 자가발전형 무선 모니터링 시스템을 개발했다고 9일 밝혔다. 지구온난화의 주요 원인인 이산화탄소 배출은 산업계의 지속가능성 평가 지표로 자리 잡고 있으며, 유럽연합(EU)은 이미 공장 배출량 규제를 도입한 상태다. 이러한 규제 흐름에 따라, 효율적이고 지속 가능한 이산화탄소 모니터링 시스템은 환경 관리와 산업 공정 제어에 필수적인 요소로 주목받고 있
2025-06-09