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전기 공급만으로 공기 중 CO₂를 제거하다
대기 중 이산화탄소 농도가 증가됨에 따라 지구 평균 기온도 약 1.2도 상승했으며 이는 극단적인 기상 현상, 해수면 상승, 생태계 파괴 등 심각한 환경 문제를 초래하고 있다. 우리 연구진이 공기 중 0.04%가량 존재하는 이산화탄소를 95% 이상 순도로 포집해 추후 이산화탄소 기반 연료 및 화학제품 생산 등 사용할 수 있는 기술을 개발해 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 순수 전기만으로 작동해 공기 중 이산화탄소를 효율적으로 제거할 수 있는 혁신적인 탄소 포집기를 개발하고 상용화하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이 기술은 이번 연구를 주도한 김규남 박사과정 연구원의 학생 창업기업(소브(Sorv), 대표 김규남)을 통해 기술 상업화를 추진 중이다.
고동연 교수 연구팀은 전기 가열원이 이산화탄소 흡착제와 한꺼번에 대량 생산될 수 있는 기술을 자체적으로 개발하고, 이를 통해 벤치 규모의 직접 공기 포집(Direct Air Capture, 이하 DAC) 시스템 구현에 성공했다.
외부 열에너지의 공급 없이 전기만으로 구동할 수 있는 본 기술은 태양광, 풍력 등 다양한 재생에너지원을 직접 이용할 수 있고, 시스템의 부피가 매우 작아 기존 탄소 포집기가 적용될 수 있는 영역의 한계를 뛰어넘을 수 있다.
공기 중 극미량 존재하는 이산화탄소를 포집하는 기술을 기술 수준 하단에서 상단까지, 즉 실험실 단계에서 상업적 규모로 확대하는 것은 매우 어려운 일이다. 첫째, 대기 중 이산화탄소 농도가 낮아 이를 효과적으로 포집하기 위해서는 매우 효율적인 흡착제가 필요하다. 둘째, 포집된 이산화탄소를 경제적이고 에너지 효율적으로 분리하는 시스템이 필요하다. 셋째, 이 모든 과정을 대규모로 구현하기 위해서는 안정하고 일관성 있는 공정이 보장돼야 한다.
연구팀은 이러한 도전에 맞서 전기 가열원이 통합된 흡착제 및 시스템을 개발해 이산화탄소 포집기의 성능을 극대화했다. 이 흡착제는 대량 생산이 가능하며, 넓은 비표면적을 제공해 이산화탄소를 더 효율적으로 흡착할 수 있다. 또한, 빠른 흡착 및 탈착 속도를 자랑하며, 구조적으로 강해 반복적인 사용에도 변형이 적다.
연구팀이 개발한 탄소 포집기는 고성능의 흡착 소재에 이산화탄소를 흡착한 후 전기로 작동하는 가열원을 통해 발생하는 열을 이용해 순수한 이산화탄소 얻어내는 방식으로, 에너지 효율이 높고 정밀한 온도 제어가 가능하다. 이 시스템의 큰 장점 중 하나는 재생에너지로만 가동이 가능할 정도로 에너지 효율적이라는 점이다. 이는 전기에 접근성이 있는 모든 지리적 환경에 배치가 가능해, 다양한 장소에서 이산화탄소를 포집할 수 있게 한다.
현재 실험실 스케일에서는 하루 약 1~3kg의 이산화탄소를 처리할 수 있을 것으로 예상된다. 이 기술은 향후 하루 포집량 1톤 규모 이상으로 스케일업 및 대규모 배치도 가능하며 대기 중 이산화탄소를 포집하는 용도 뿐만 아니라 화력발전소, 시멘트 공장, 철강 공장 등 대규모 이산화탄소 배출원을 대상으로도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
김규남 박사과정 연구원은 "이번 연구는 대기 오염 문제 해결에 한 발 더 다가설 수 있는 중요한 성과이며, 앞으로도 지속적인 연구를 통해 기술을 발전시키고 실제 환경에서의 적용 가능성을 높이겠다”라고 말했다.
연구팀은 본 기술의 혁신성을 인정받아 2022년에는 랩 스타트업(Lab Startup) KAIST 최우수상 수상, 2023년에는 미국 R&D 100 어워즈(Awards)의 파이널리스트(Finalist)로 선정됐으며, 2024년 1월에는 라스베이거스에서 개최된 국제전자제품박람회(CES 2024)에 e-DAC 데모 유닛을 전시하고 부스 발표를 하며 기술의 우수성을 널리 알린 바 있다.
이번 연구는 사우디 아람코-KAIST 이산화탄소 연구센터의 지원으로 이루어졌으며, 양 기관의 지속적인 협력을 통해 더욱 혁신적인 기술 개발이 기대된다.
2024.07.29
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2.4배 가격 효율적인 챗GPT 핵심 AI반도체 개발
오픈AI가 출시한 챗GPT는 전 세계적으로 화두이며 이 기술이 가져올 변화에 모두 주목하고 있다. 이 기술은 거대 언어 모델을 기반으로 하고 있다. 거대 언어 모델은 기존 인공지능과는 달리 전례 없는 큰 규모의 인공지능 모델이다. 이를 운영하기 위해서는 수많은 고성능 GPU가 필요해, 천문학적인 컴퓨팅 비용이 든다는 문제점이 있다.
우리 대학 전기및전자공학부 김주영 교수 연구팀이 챗GPT에 핵심으로 사용되는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속하는 AI 반도체를 개발했다고 4일 밝혔다.
연구팀이 개발한 AI 반도체 ‘LPU(Latency Processing Unit)’는 거대 언어 모델의 추론 연산을 효율적으로 가속한다. 메모리 대역폭 사용을 극대화하고 추론에 필요한 모든 연산을 고속으로 수행 가능한 연산 엔진을 갖춘 AI 반도체이며, 자체 네트워킹을 내장하여 다수개 가속기로 확장이 용이하다. 이 LPU 기반의 가속 어플라이언스 서버는 업계 최고의 고성능 GPU인 엔비디아 A100 기반 슈퍼컴퓨터보다 성능은 최대 50%, 가격 대비 성능은 2.4배가량 높였다. 이는 최근 급격하게 생성형 AI 서비스 수요가 증가하고 있는 데이터센터의에서 고성능 GPU를 대체할 수 있을 것으로 기대한다.
이번 연구는 김주영 교수의 창업기업인 ㈜하이퍼엑셀에서 수행했으며 미국시간 7월 12일 샌프란시스코에서 진행된 국제 반도체 설계 자동화 학회(Design Automation Conference, 이하 DAC)에서 공학 부문 최고 발표상(Engineering Best Presentation Award)을 수상하는 쾌거를 이뤘다.
DAC은 국제 반도체 설계 분야의 대표 학회이며, 특히 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation, EDA)와 반도체 설계자산(Semiconductor Intellectual Property, IP) 기술 관련하여 세계적인 반도체 설계 기술을 선보이는 학회다. DAC에는 인텔, 엔비디아, AMD, 구글, 마이크로소프트, 삼성, TSMC 등 세계적인 반도체 설계 기업이 참가하며, 하버드대학교, MIT, 스탠퍼드대학교 등 세계 최고의 대학도 많이 참가한다.
세계적인 반도체 기술들 사이에서 김 교수팀이 거대 언어 모델을 위한 AI 반도체 기술로 유일하게 수상한 것은 매우 의미가 크다. 이번 수상으로 거대 언어 모델의 추론에 필요한 막대한 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 AI 반도체 솔루션으로 세계 무대에서 인정받은 것이다.
우리 대학 김주영 교수는 “미래 거대 인공지능 연산을 위한 새로운 프로세서 ‘LPU’로 글로벌 시장을 개척하고, 빅테크 기업들의 기술력보다 우위를 선점하겠다”라며 큰 포부를 밝혔다.
2023.08.04
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