-
미국 에너지부 성능 목표를 넘어선 PEMFC 복합재분리판 개발
수소연료전지는 자동차, 버스, 트럭 등을 운행하면서 배기가스를 배출하지 않는 친환경 동력원이다. 그러나 연료전지 내부에서 전기와 열을 전달하고 수소와 공기의 흐름을 관리하는 핵심 부품인 분리판은 수소연료전지의 대량생산과 상용화를 어렵게 하는 요소 중 하나이다. 기존 분리판은 주로 무거운 금속이나 깨지기 쉬운 흑연으로 제작되며, 가격이 높고 대량으로 생산하기 어렵다는 한계가 있다.
우리 대학 기계공학과 김성수 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 가볍고 강하면서도 전기와 열을 효과적으로 전달할 수 있는 새로운 복합재 분리판을 개발했다. 핵심은 서로 다른 탄소 소재의 장점을 결합한 독창적인 샌드위치 구조이다. 중앙에는 카본블랙과 환원 그래핀 산화물로 만든 초박형 흑연화 시트를 배치하고, 그 양쪽에는 다중벽 탄소나노튜브가 고르게 분산된 팽창흑연층을 형성했다. 전체 구조는 열과 화학물질에 강한 고성능 고분자인 폴리벤족사진을 이용해 하나로 결합했다.
개발된 분리판은 전기전도성, 내식성, 수소 차단성, 방열성 및 기계적 강도 등 연료전지 분리판에 요구되는 주요 성능에서 우수한 결과를 보였으며, 미국 에너지부(U.S. Department of Energy)의 주요 성능 목표를 충족하거나 초과했다. 또한 기존 복합재 분리판보다 적은 양의 소재를 사용하면서도 상대적으로 낮은 압력에서 제조할 수 있어, 생산에 필요한 에너지와 공정 부담을 줄일 가능성을 제시했다. 본 연구는 고성능과 제조 효율성을 동시에 확보한 복합재 분리판을 통해 수소연료전지의 대량생산과 상용화 가능성을 높였다는 점에서 의미가 있다.
어드밴스드 컴포짓 앤 하이브리드 머티리얼즈(Advanced Composites and Hybrid Materials, IF 21.8)’에 2026년 7월 13일 자로 게재되었다.
※ 논문명 : Polybenzoxazine composite bipolar plates with hierarchical sandwich architecture of freestanding laser-induced graphitized sheet core and MWCNT-dispersed expanded graphite skin layers for PEMFCs
DOI : https://doi.org/10.1007/s42114-026-01962-w
2026.08.04
조회수 759
-
GPU 덜쓰고 챗GPT 쓴다..카카오 AI 육성 프로젝트 대상 수상
지금의 챗GPT 등 대규모 언어모델(LLM) 서비스는 대부분 고가의 GPU 서버에 의존해 운영되고 있다. 이러한 구조는 서비스 규모가 커질수록 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 한계를 안고 있다. 우리 대학 연구진이 이러한 문제를 해결할 수 있는 차세대 AI 인프라 기술을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 박종세 교수를 중심으로 한 애니브릿지(AnyBridge) AI 팀이 GPU에만 의존하지 않고, 다양한 AI 가속기를 통합해 LLM을 효율적으로 서비스할 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 수상했다.
이번 프로젝트는 카카오와 KAIST, GIST, DGIST, UNIST 등 4대 과학기술원이 공동으로 추진한 산학 협력 프로그램으로, AI 기술을 기반으로 한 예비 창업팀들의 기술력과 사업성을 종합적으로 평가해 우수 팀을 선발했다. 대상 팀에는 총 2,000만 원의 상금과 함께 최대 3,500만 원 규모의 카카오클라우드 크레딧이 제공된다.
애니브릿지 AI는 KAIST 전산학부 박종세 교수(대표)를 중심으로 권영진 교수, 허재혁 교수가 함께 참여한 기술 창업팀으로, AI 시스템과 컴퓨터 아키텍처 분야에서 축적한 연구 성과를 바탕으로 실제 산업 현장에서 활용 가능한 기술 개발을 목표로 하고 있다. 또한 미국 실리콘밸리 AI 반도체 시스템 스타트업 삼바노바(SambaNova)의 공동창업자이자 스탠포드대 교수인 쿤레 올루코툰(Kunle Olukotun) 교수가 자문위원으로 참여해, 글로벌 시장을 염두에 둔 기술 및 사업 확장을 함께 추진하고 있다.
애니브릿지 팀은 현재 대부분의 LLM 서비스가 고가의 GPU 인프라에 의존하고 있어, 서비스 규모가 확대될수록 운영 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 구조적 한계를 안고 있다는 점에 주목했다. 연구진은 이러한 문제의 근본 원인이 특정 하드웨어 성능이 아니라, GPU 뿐만 아니라 NPU(AI 계산에 특화된 반도체), PIM(메모리 안에서 AI 연산을 처리하는 차세대 반도체) 등 다양한 AI 가속기를 효율적으로 연결·운용할 수 있는 시스템 소프트웨어 계층의 부재에 있다고 분석했다.
이에 애니브릿지 팀은 가속기 종류와 관계없이 동일한 인터페이스와 런타임 환경에서 LLM을 서비스할 수 있는 통합 소프트웨어 스택을 제안했다. 특히 GPU 중심으로 고착화된 기존 LLM 서빙 구조의 한계를 지적하고, 여러 종류의 AI 가속기를 하나의 시스템에서 함께 활용할 수 있는 ‘멀티 가속기 LLM 서빙 런타임 소프트웨어’를 핵심 기술로 제시해 높은 평가를 받았다.
이 기술을 통해 특정 벤더나 하드웨어에 종속되지 않으면서도, 작업 특성에 따라 가장 적합한 AI 가속기를 선택·조합할 수 있는 유연한 AI 인프라 구조 구현이 가능하다. 이는 LLM 서비스의 비용과 전력 소모를 줄이고, 확장성을 크게 높일 수 있는 장점으로 평가된다.
또한 애니브릿지 팀은 다년간 축적한 LLM 서빙 시스템 시뮬레이션 연구를 바탕으로, 실제 대규모 인프라를 구축하지 않고도 다양한 하드웨어·소프트웨어 설계 조합을 사전에 검증할 수 있는 연구 기반을 갖추고 있다. 이러한 점은 기술의 완성도와 산업적 실현 가능성을 동시에 보여줬다는 평가를 받았다.
박종세 KAIST 전산학부 교수는 “이번 수상은 GPU 중심 AI 인프라의 한계를 넘어, 다양한 AI 가속기를 통합하는 시스템 소프트웨어의 필요성을 인정받은 결과”라며 “연구 성과를 산업 현장과 창업으로 확장할 수 있었다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 이어 “산업 파트너들과의 협력을 통해 차세대 LLM 서빙 인프라 핵심 기술로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다.
이번 수상은 KAIST의 연구 성과가 논문을 넘어 차세대 AI 인프라 기술과 창업으로 이어지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 애니브릿지 AI 팀은 향후 카카오 및 관련 산업 파트너들과의 협력을 통해 기술 고도화와 실증을 진행하고, 차세대 AI 인프라 소프트웨어 분야의 핵심 기술로 발전시켜 나갈 계획이다.
2026.01.30
조회수 3191
-
화학공장 대체 방안 ‘아이브릿지’에서 찾다
기후 변화와 환경 문제가 심각하게 대두됨에 따라 현재의 화학 공장을 대체할 수 있는 지속가능한 미생물 세포공장이 크게 주목받고 있다. 미생물 세포공장으로 활용할 미생물을 개량하기 위해선 미생물이 가진 유전자들의 발현을 증폭 또는 억제해 유용한 화합물을 생산하도록 미생물 대사 메커니즘을 개량해야 하지만, 어떠한 유전자를 증폭하고 억제할 것인지 결정하는 것은 지금까지 어려운 문제로 남아있다.
우리 대학 이상엽 특훈교수 연구팀이 아이브릿지(iBridge)라는 시뮬레이션 프로그램을 개발하여 생산하고자 하는 화합물에 맞춤형 미생물 공장을 구축할 수 있도록 과발현 및 억제 유전자들을 예측함으로써 미생물 공장을 적은 비용으로 빠르고 효율적으로 구축하는 방법을 제시했다고 9일 밝혔다.
이상엽 특훈교수가 창시한 시스템 대사공학은 유전공학, 합성생물학, 시스템생물학, 발효공학 등을 접목해 개량한 미생물을 이용해 유용한 화합물들을 생산하는 분야다. 미생물을 목표로 하는 유용한 화합물을 생산하도록 개량하기 위해선 미생물의 유전자들을 삭제, 발현억제, 과발현 등이 필수적이지만, 이를 일일이 실험적으로 확인하지 않고서는 여전히 전문가들조차 판별하기 어려워 많은 시간과 자원이 소모된다.
연구팀은 신규 개발된 아이브릿지(iBridge) 시뮬레이션을 활용해 세 가지의 유용한 화합물을 세계 최고 수준으로 생산하는 대장균 미생물 세포공장을 구축하는 데 성공했다. 연구팀은 많은 화장품에서 보습제 역할을 하는 판테놀, 나일론의 원료인 퓨트레신, 항균성 식품첨가제인 4-하이드록시페닐젖산 등을 생산하는 대장균 균주를 개발하고, 신규 개발된 시뮬레이션 아이브릿지(iBridge)를 활용해 세계 최고 농도로 이들 화합물을 생산하는 공정을 개발했다. 그뿐만 아니라 연구팀은 이들 세 가지 외에도 산업적으로 유용한 화합물 298 여종의 미생물 공장을 구축하기 위한 과발현 및 억제 유전자들을 예측해 제시했다.
이번 논문의 공동 제1 저자인 우리 대학 이영준 박사는 “이번에 개발된 시뮬레이션을 이용하니 여러 가지 미생물 공장들이 기존방법보다 월등히 빠른 속도로 구축됐다”며 “더 다양한 유용한 화합물들을 생산하는 미생물 세포공장들이 이 기술을 활용해 빠르게 구축될 수 있을 것”이라고 말했다.
또한 이상엽 특훈교수는 “시스템 대사공학은 현재 우리가 해결해야 할 기후변화문제에 접근하는 매우 중요한 기술”이라며 “이 시뮬레이션은 기존의 화학 공장을 친환경 미생물 공장으로 대체하는 시기를 앞당기는 데 크게 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
생물공정연구센터 김원준 박사, 이영준 박사, 생명화학공학과 김현욱 교수와 이상엽 특훈교수가 참여한 이번 논문은 셀 (Cell) 誌가 발행하는 `셀 시스템즈 (Cell Systems)'에 동료심사를 거쳐 11월 6일 온라인판에 게재됐다.
※ 논문명 : 세포 내 화학반응 속도의 공분산의 합을 활용한 게놈 수준 과발현 및 억제 유전자 예측 (Genome-Wide Identification of Overexpression and Downregulation Gene Targets Based on the Sum of Covariances of the Outgoing Reaction Fluxes)
※ 저자 정보 : 김원준 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 이영준 (한국과학기술원, 공동 제1 저자), 김현욱 (한국과학기술원, 공동 제1 저자) 및 이상엽(한국과학기술원, 교신저자) 포함 총 6 명
한편, 이번 연구는 과기정통부가 지원하는 ‘석유대체 친환경 화학기술개발사업의 ‘바이오화학산업 선도를 위한 차세대 바이오리파이너리 원천기술 개발’ 과제(과제책임자 KAIST 이상엽 특훈교수) 및 바이오매스기반 탄소중립형 바이오플라스틱 제품기술개발사업’ 과제(과제책임자 KAIST 최소영 연구교수)의 지원을 받아 수행됐다.
아이브릿지 사이트: https://github.com/kaistsystemsbiology/iBridge.git
2023.11.09
조회수 12363
-
김용훈 교수, 페로브스카이트 나노선 기반 소자 구현방안 제시
〈 이주호 박사과정, 무하메드 칸 박사후 연구원, 김용훈 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김용훈 교수 연구팀이 저차원 페로브스카이트 나노소재의 새 물성을 밝히고 이를 이용한 새로운 비선형 소자 구현 방법을 제시했다.
연구팀은 최근 태양전지, 발광다이오드(LED) 등 광소자 응용의 핵심 요소로 주목받는 페로브스카이트 나노소재가 차세대 전자 소자 구현에도 유망함을 증명했다. 또한 초절전, 다진법 전자 소자 구현에 필요한 부성 미분 저항 소자를 구현하는 새로운 이론적 청사진을 제시했다.
무하메드 칸(Muhammad Ejaz Khan) 박사후연구원과 이주호 박사과정이 공동 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 1월 7일자 온라인판에 게재됐고, 표지논문으로 선정돼 출간될 예정이다.(논문명 : Semimetallicity and negative differential resistance from hybrid halide perovskite nanowires, 하이브리드 할로겐화 페로브스카이트 나노선에서의 준금속성과 부성미분저항 발현)
유무기 하이브리드 할로겐화 페로브스카이트 물질은 우수한 광학적 성능뿐만 아니라 저비용의 간편한 공정으로 제작할 수 있어 최근 태양전지 및 LED 등 다양한 광소자 응용 분야에서 주목받고 있다. 그러나 할로겐화 페로브스카이트의 전자 소자 응용에 관한 연구는 세계적으로도 아직 부족한 상황이다.
김 교수 연구팀은 최근 새롭게 제조 기술이 개발되고 양자효과가 극대화되는 특성을 가진 저차원 유무기 할로겐화 페로브스카이트 물질에 주목했다.
연구팀은 슈퍼컴퓨터를 활용해 우선 1차원 페로브스카이트 나노선의 유기물을 벗겨내면 기존에 보고되지 않은 준 금속성 특성을 발현할 수 있다는 것을 발견했다.
이 1차원 무기 틀을 전극으로 활용해 단일 페로브스카이트 나노선 기반의 터널링 접합 소자를 제작하면 매우 우수한 비선형 부성미분저항(negative differential resistance, NDR) 소자를 구현할 수 있음을 확인했다.
부성미분저항은 일반적인 특성과는 반대로 특정 구간에서 전압이 증가할 때 전류는 오히려 감소해 전류-전압 특성 곡성이 마치 알파벳 ‘N’모양처럼 비선형적으로 나타나는 현상을 말한다. 차세대 소자 개발의 원천기술 이 되는 매우 중요한 특성이다.
연구팀은 나아가 이 부성미분저항 특성은 기존에 보고된 바 없는 양자 역학적 혼성화(quantum-mechanical hybridization)에 기반을 둔 새로운 부성미분저항 원리에 기반함을 밝혀냈다.
연구팀은 저차원 할로겐화 페로브스카이트의 새로운 구조적, 전기적 특성을 규명했을 뿐 아니라 페로브스카이트 기반의 터널링 소자를 이용하면 획기적으로 향상된 부성미분저항 소자 특성을 유도할 수 있음을 증명했다.
김 교수는 “양자역학에 기반한 전산모사가 첨단 나노소재 및 나노소자의 개발을 선도할 수 있음을 보여준 연구이다”라며 “특히 1973년 일본의 에사키(Esaki) 박사의 노벨상 수상 주제였던 양자역학적 터널링 소자 개발의 새로운 방향을 제시한 연구이다”라고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부 중견연구자지원사업, 나노소재원천기술개발사업, 기초연구실지원사업, 글로벌프론티어사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈 표지
그림2. 연구개요
2019.02.21
조회수 32619