%EB%8B%A4%EA%B3%B5%EC%84%B1
-
액정 고분자를 통해 ‘올인원 솔루션’ 기술 개발
액정 고분자는 녹아있는 상태에서 액정성을 나타낸 고분자로 높은 내열성과 강도를 가지고 있어서 기존에는 광학 필름이나 코팅 소재로 응용되었지만, 최근에는 가스 및 액체 흡착, 약물 전달, 센서 기술 등의 분야에서 광범위하게 효율적 활용이 가능하다는 연구가 보고되고 있다.
우리 대학 화학과 윤동기 교수 연구팀이 연성 소재(soft material)중 하나인 액정 고분자의 자기조립(self-assembly)을 활용해 다공성 액정 고분자 구조체를 제작하고, 다양한 기능성 나노 입자를 도입해 복합체를 형성할 수 있는 원천기술을 개발했다고 20일 밝혔다.
이번 연구에서 윤 교수팀은 다양한 모양에 조립을 유도할 수 있는 분자 형태로 이루어져 있어 표면 개질, 공간적 한정, 빛, 전기장에 의해 배향이 쉽게 조절되는 특성을 가진 액정의 배향 제어를 기반으로 액정 고분자 기반의 다공성 구조체를 제작했고, 이를 매트릭스로 하여 페로브스카이트(perovksite), 금속유기골격체 (metal-organic framework), 퀀텀닷(quantum dot) 등과 같은 다양한 기능성 나노 입자 도입을 통해 유-무기 복합체(organic-inorganic composite)를 제작하는 것에 집중했다.
연구팀은 매트릭스의 기공에서 나노 입자들을 직접 성장시키거나 이미 제작된 나노 입자들을 도입하는 서로 다른 전략을 개발했다. 이를 통해 도입하고자 하는 기능성 나노 입자의 선택성을 넓혀 범용적인 복합체 제작이 가능하다는 것을 보였다. (그림 1)
연구팀은 또한 두 가지 이상의 나노 입자들을 도입하는 전략을 제시해 다기능성 복합체 제작이 가능하다는 것을 보였다. 기존의 다공성 고분자 기반의 복합체 제작 연구의 경우 하나의 기능성 입자를 도입하고자 하는 것에 초점이 맞추어져 있고, 두 가지 이상의 기능성 도입을 위한 자세한 연구는 부족하다. 연구팀이 이번 연구에서 제안한 다기능성 복합체의 경우 서로 다른 나노 입자들의 기능성을 동시에 가질 수 있어, 기존 기능성 입자들의 활용 범위를 더욱 넓힐 수 있다는 것을 보였다.
화학과 윤동기 교수는 “이 기술은 기존에 알려진 대표적인 무기 입자들을 액정 고분자를 통해 한 번에 제조, 포함할 수 있는 `올인원 솔루션'으로 오염물질 제거, 안정된 디스플레이 소자 개발, 차세대 통신용 인쇄 회로 기판 제조 등에 다기능성을 부여할 수 있다는 점에서 획기적인 기술이라고 할 수 있다”고 언급했다.
이번 연구는 국제 학술지 어드밴스드 머터리얼즈(Advanced Materials)에 “Universal Strategy for Inorganic Nanoparticle Incorporation into Mesoporous Liquid Crystal Polymer Particles”의 이름으로 지난 11월 22일 자에 게재됐다.
이근중†, 박건형†, 박계현, 박영서, 이창재, 윤동기* : 공동 제1 저자, * 교신저자.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부-한국연구재단의 지원을 받은 중견연구자 지원사업, 함께달리기사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.12.20 조회수 4082 -
챗GPT에 사용된 트랜스포머로 다공성 소재 예측
다공성 소재는 넓은 공극과 표면 면적을 지니고 있어, 가스 흡착, 분리, 촉매 등 다양한 에너지 및 환경 분야에서 적용된다. 다공성 소재 중 한 종류인 금속 유기 골격체(MOF)는 무한대에 가까운 경우의 수를 갖는 넓은 물질 공간(materials space) 안에 존재하기에, 인공지능을 사용해 최적의 물질을 추출하고 특성을 예측하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 대부분 특정한 물성 한 종류만 학습할 수 있으며, 모든 재료 특성에 보편적으로 적용할 수 없다는 단점이 존재한다.
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 세계 최초로 멀티모달 트랜스포머를 적용한 인공지능(AI)을 통해 다공성 소재의 다양한 물성을 예측하는 기술을 개발했다고 5일 밝혔다. 멀티모달 트랜스포머는 비디오 프레임과 오디오 트랙, 웹 이미지와 캡션, 교육용 비디오와 음성 대본과 같이 서로 다른 형태의 정보를 효과적이고 효율적으로 결합하도록 설계된 신경망 모델의 일종이다.
김지한 교수 연구팀은 챗GPT(ChatGPT)에서 사용된 모델인 트랜스포머를 다공성 소재에 도입해 모든 성능을 예측할 수 있는 멀티모달 인공 신경망을 개발했다. 멀티모달은 사진(이미지)과 설명(자연어)같이 서로 다른 형태의 데이터를 함께 학습하며, 이는 인간과 비슷하게 입체적이고 종합적인 사고를 할 수 있도록 도와준다. 연구팀이 개발한 멀티모달 트랜스포머 (MOFTransformer)는 원자 단위의 정보를 그래프로 표현하고, 결정성 단위의 정보를 3차원 그림으로 전환 후 함께 학습하는 방식으로 개발했다. 이는 다공성 소재의 물성 예측의 한계점이었던 다양한 물성에 대한 전이 학습을 극복하고 모든 물성에서 높은 성능으로 물성을 예측할 수 있게 했다.
김지한 교수 연구팀은 다공성 소재를 위한 트랜스포머를 개발해 1백만 개의 다공성 소재로 사전학습을 진행했으며, 다공성 소재의 가스 흡착, 기체 확산, 전기적 특성 등의 다양한 소재의 물성을 기존의 발표된 머신러닝 모델들보다 모두 더 높은 성능으로 (최대 28% 상승) 예측하는 데 성공했고, 또한 논문으로부터 추출된 텍스트 데이터에서도 역시 높은 성능으로 예측하는 데 성공했다.
연구팀이 개발한 기술은 물질의 특성을 계산 및 예측하는 새로운 방법론을 제시했으며, 이를 통해 소재 분야에서 새로운 소재의 설계와 개발에 도움이 될 뿐만 아니라, 기존의 소재에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 더불어, 멀티모달 트랜스포머는 다공성 소재뿐만 아니라 다른 종류의 소재에도 확장 가능한 범용적인 모델이므로, 인공지능을 통한 소재 과학의 발전에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
생명화학공학과 강영훈, 박현수 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)'에 지난 3월 13일에 게재됐다. (논문명: A multi-modal pre-training transformer for universal transfer learning in metal–organic frameworks)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
2023.04.05 조회수 6785 -
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 조회수 9600 -
숨 쉬는 헤어셀 구조의 피부부착형 맥파 센서 개발
우리 대학 바이오및뇌공학과 조영호 교수 연구팀이 피부에서 발생하는 땀을 실시간으로 투과시키며 피부와의 접촉면적을 획기적으로 개선한 다공성 헤어셀 구조의 맥파※ 센서를 개발했다고 17일 밝혔다.
※ 맥파: 심장이 박동할 때 발생하는 파동을 말한다.
헤어셀 구조란 피부의 섬모와 같이 다공성 표면 위에 여러 개의 섬모가 형성돼있는 구조를 말한다.
새로 개발된 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서 기술은 맥파 외 피부 온도, 피부 전도도 등 타 생체신호 센서들의 결합을 통해, 인간의 정신건강 상태를 상시 장기적으로 판별하는 연구에 적용하고 있다.
바이오및뇌공학과 석민호 박사과정의 주도로 개발한 이번 연구는 국제 학술지 `나노스케일 어드벤시스(Nanoscale Advances)' 7월 27일 字 온라인판에 게재됐다. 논문명: A Porous PDMS Pulsewave Sensor with Haircell Structures for Water Vapor Transmission Rate and Signal-to-Noise Ratio Enhancement)
기존 폴리머 기반 맥파 센서는 땀 투과도가 피부의 하루 평균 땀 발생량 (432g/m2) 보다 낮아 장기간 부착 시 접촉성 피부염, 가려움 등의 피부 문제를 일으키는 단점이 있으며, 피부에 안정적으로 접촉할 수 있는 면적이 낮아 맥파 신호의 정확도가 떨어지는 문제를 지닌다.
조영호 교수 연구팀은 문제 해결을 위해, 폴리디메틸실록산(PDMS) 고분자 내에 구연산을 결정화 후 에탄올로 녹여 작고 균일한 공극을 형성함으로써 맥파 센서의 땀 투과도를 높였으며, 이러한 다공성 고분자 표면에 헤어셀 구조를 형성해 피부와의 접촉면적을 획기적으로 넓혀 맥파 센서의 측정 정확도를 개선한 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서를 제작했다.
이번 다공성 헤어셀 구조의 맥파 센서의 땀 투과도는 하루 486g/m2을 보여 피부의 하루 평균 땀 발생량보다 많고, 기존 기술 대비 72% 증가함을 보였다. 또한 피부에 장기간 부착 시에도 피부 트러블이 발생하지 않음을 7일간의 연속 부착 실험을 통해 입증했다. 측정 정확도(≈신호대잡음비※)는 22.89를 보여, 기존 기술 대비 측정 정확도를 약 9배 높였다.
※ 신호대잡음비: 잡음의 크기 대비 맥파 신호의 크기 정도를 말한다.
조영호 교수는 "이번 연구를 통해 피부 트러블 없이 인간의 건강 상태를 상시 모니터링할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했고 인공피부로서의 상시 사용성 역시 확립했다ˮ고 말했다.
한편, 이번 연구는 알키미스트 프로젝트 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.08.18 조회수 7595 -
에너지 비용 낮춘 상온 액상 분리막 개발
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 상온에서 크기 차이 0.1 나노미터(nm) 이하의 액상 유기물질을 직접 분리할 수 있는 유기용매 정삼투 시스템을 개발했다고 12일 밝혔다.
액체 혼합물의 대규모 분리 공정은 주로 물질의 끓는점 차이를 이용하는 증류법을 이용하는데, 이때 전 세계적으로 막대한 양의 에너지가 소비된다. 특히, 석유화학 산업의 기초가 되는 액상 탄화수소들은 섬유, 플라스틱 등 일상생활과 밀접한 소재 개발에 필수적이기 때문에 이들을 저에너지, 저탄소 공정을 통해 분리하는 새로운 미래지향적인 패러다임이 필요하다.
연구진이 개발한 초미세 다공성 탄소 분리막은 위와 같은 에너지 문제를 해결할 수 있는 기술로, 액상 탄화수소를 크기와 모양에 따라 상온에서 연속적으로 분리할 수 있는 기술이다.
생명화학공학과 서혁준 석박사통합과정 학생이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `어드밴스드 사이언스(Advanced Science)' 에 온라인 게재됐으며, 연구의 파급력을 인정받아 뒷표지 논문으로 선정됐다. (논문명 : Shape-Selective Ultramicroporous Carbon Membranes for Sub-0.1nm Organic Liquid Separation)
연구팀이 이번에 개발한 유기용매 정삼투법은 정밀하게 디자인된 기공 크기 및 구조를 갖는 탄소 분리막을 이용한다. 이는 외부 동력원 없이 자연스러운 농도 기울기 및 화학적 포텐셜을 기반으로 크기 및 모양 차이에 따라 탄화수소 화학종들의 분리가 진행되는 에너지 효율적 기법으로, 기존의 증류법보다 약 10배 정도 낮은 에너지 소모량을 요구한다. 이와 같은 유기용매 정삼투법은 분리막 재료의 기공 크기 디자인에 따라 석유화학, 정유, 제약 및 반도체 공정 등 다양한 분야에 활용 가능하기 때문에 산업 전반의 에너지 효율성을 극대화하며 동시에 탄소 배출량을 줄일 수 있는 획기적인 기술이다.
특히 연구팀은 상온에서 서로 다른 크기와 모양을 갖는 헥산 이성질체의 혼합물들을 모양 차이에 따라 손쉽게 분리할 수 있음을 증명했다. 탄소 분리막은 0.7 나노미터(nm) 이하의 단단한 슬릿 형태(slit-like structure)를 갖는 초미세 기공을 가지며, 이처럼 작은 나노 공간에서 분자들의 확산을 조절하여 크기 차이가 0.1 나노미터(nm) 이하인 분자들까지 정밀하게 걸러낼 수 있다.
특히, 이번 연구에 이용된 탄소 분리막은 속이 비어있는 실과 같은 기다란 형태(할로우 파이버, Hollow Fiber)를 가지고 있어, 이의 산업적 적용성과 파급 효과는 상당할 것으로 기대된다. 할로우 파이버 분리막은 적은 비용으로 대량생산이 매우 쉬우며, 기존의 평면적인 분리막 대비 수십 배 높은 표면적을 가지고 있어 차세대 분리막 형태로 주목받는 소재다.
연구팀은 그동안 불가능했던 분리막을 이용한 0.1 나노미터(nm) 이하 크기의 액체 분자들의 크기 및 모양에 따른 분리에 성공해 저에너지, 저탄소 분리 공정의 새로운 막을 열게 됐다. 수많은 소재의 원재료가 되는 탄화수소 분자들을 적은 비용 및 저탄소 배출공정으로 분리 정제할 수 있는 새로운 방식은 화학산업의 초미의 관심사다.
고동연 교수는 "우리나라는 원유를 수입하고, 이를 분리 및 정제해 다양한 고부가가치 제품을 창출하는데 여러 집약된 기술에 의존하고 있어 이에 대한 파격적 비용 절감은 석유화학 산업계의 글로벌 경쟁력 강화와 직결된다ˮ며, "특히 용매 사용량이 많은 제약 분야 및 반도체 화학 공정에도 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 연구의 의의를 설명했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 우수신진연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2021.08.13 조회수 10914 -
급속 충전이 가능한 하이브리드 리튬이온 전지 개발
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 우수한 성능의 고에너지·고출력 하이브리드 리튬이온 전지를 개발했다고 3일 밝혔다.
연구팀은 메조기공(mesopore, 2~50nm(나노미터) 크기의 구멍)과 마이크로 기공(micropore, 2nm(나노미터) 이하 크기의 구멍)이 동시에 존재하는 다공성 구조의 전도성 탄소 구조체 기반의 고용량 음극재와 양극재 개발을 통해 고성능 하이브리드 리튬이온 전지를 구현했다.
강 교수팀이 개발한 하이브리드 리튬이온 전지는 이미 상용화된 리튬이온 배터리와 견줄만한 에너지 밀도와 슈퍼 축전기의 출력 밀도 특성을 모두 갖춘 차세대 에너지 저장 소자다. 수 초에서 수 분의 급속충전이 가능해서 전기차를 비롯해 전기 트램과 스마트 전자기기 등에 활용이 기대된다.
이번 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 `어드밴스드 에너지 머터리얼(Advanced Energy Materials, IF 25.245)' 11월 10일 字에 실렸으며 연구 우수성을 인정받아 표지논문으로 선정됐다. (논문명: Metal-Organic Framework-Derived Anode and Polyaniline Chain Networked Cathode with Mesoporous and Conductive Pathways for High Energy Density, Ultrafast Rechargeable, and Long-Life Hybrid Capacitors)
리튬이온 배터리는 현재 대표적인 상업용 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)이다. 미래 이동 수단으로 꼽히는 친환경 전기차(Electric Vehicles, EVs)부터 각종 스마트 전자기기에 이르기까지 전자 산업에 필수적인 요소로 자리 잡고 있어 `제2의 반도체'로 불린다.
리튬이온 배터리는 2019년 노벨 화학상 수상으로 실효성이 증명됐으며, 넓은 구동 전압과 높은 에너지 밀도로 현존하는 에너지 저장 시스템 중 가장 높은 점유율을 보유하고 있다. 반면 유계 전해질의 낮은 이온 전도도, 느린 전기화학적 반응 속도, 전극재의 한정성 등의 특성에 의한 낮은 출력 밀도, 긴 충전 시간, 음극 및 양극 비대칭에 따른 큰 부피 등 근본적인 문제점 때문에 최근 고성능 전극재 및 차세대 에너지 저장 소자 개발을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.
하이브리드 전지는 배터리용 음극의 높은 저장 용량과 축전기용 양극의 빠른 이온 충·방전의 장점을 모두 지니고 있어 차량용 리튬이온 배터리를 대체할 수 있는 차세대 에너지 저장 소자로 많은 주목을 받고 있다. 하지만 고에너지 및 고출력 밀도의 전지를 구현하기 위해서 배터리용 음극의 전기 전도도와 이온 저장 특성 개선, 축전기용 양극의 이온 저장 용량 증가, 그리고 서로 다른 이온 저장 메커니즘에 따른 두 전극의 최적화 과정이 필요하다.
강 교수 연구팀은 다공성 구조의 환원된 산화 그래핀을 활용한 전도성 탄소 기반의 음극 및 양극 소재를 개발하는 한편 속도 특성이 개선된 고용량 음극과 양극을 통해 고에너지·고출력의 하이브리드 리튬이온 에너지 저장 장치를 구현하는 데 성공했다.
연구팀은 우선 배터리용 음극 재료로 다공성 나노결정인 금속-유기 골격체(Metal-Oraganic Frameworks, MOFs)의 탄화 과정을 통해 5~10 나노미터 크기의 몰리브덴 금속 산화물 (MoO2)이 결합된 탄소 구조체를 만들었다. 탄화 과정에서 탄소 구조체를 감싸는 산화 그래핀은 환원되면서 전도성 탄소 결합 형성으로 전기 전도도를 향상시키며, 선택적 금속 식각으로 마이크로 기공이 형성된 다공성 구조를 제작했다.
이러한 마이크로 기공은 전해질 속 리튬이온(Li+)의 침투를 쉽게 하며, 나노 크기의 금속 산화물과 환원된 산화 그래핀 껍질은 전기 전도도 향상을 통해 높은 용량과 고율 방전 특성을 보인다.
연구팀은 이와 함께 축전기용 양극 재료로 섬유형 전도성 고분자를 환원된 산화 그래핀 면에 가교화 시켜 새로운 구조를 만드는 제작기술을 적용했다. 전도성 고분자인 폴리아닐린 (polyaniline, PANI)은 저온에서 순간적으로 중합돼 환원된 산화 그래핀 면에서 강한 결합력(π-π 결합)을 가지며, 질소 도핑 효과에 의해 음이온 (PF6-)의 흡착을 가능케 한다.
전도성 폴리아닐린 고분자-환원된 산화 그래핀 양극은 환원된 산화 그래핀 대비 200% 증가한 이온 저장 용량과 함께 상용화된 활성탄 (activated carbon, AC)에 준하는 에너지 저장 특성을 보였다.
연구팀은 이러한 과정을 거쳐 새로 개발한 음극재(MoO2@rGO)와 양극재(PANI@rGO)를 활용해 고성능 하이브리드 전지를 개발했다.
연구팀 관계자는 "이 하이브리드 전지는 기존 리튬이온 배터리 수준의 고에너지 밀도와 함께 넓은 구동 전압 범위에서 고출력 특성을 보인다ˮ면서 "태양전지 모듈로 수십 초 내 급속충전이 가능해서 기존에 나와 있는 에너지 저장 시스템의 한계를 개선했다ˮ고 말했다.
연구를 주도한 강정구 교수도 "리튬이온 배터리 수준의 에너지 밀도는 물론 고출력 밀도에 의한 급속충전이 가능한 최첨단 리튬이온 전지ˮ라고 소개하면서 "활용 범위를 전기차를 포함해 모든 전자기기로까지 확대한다면 인류 삶의 질을 높일 것으로 기대한다ˮ고 의미를 부여했다.
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 글로벌프론티어사업의 하이브리드 인터페이스 기반 미래소재연구단과 미래창조과학부 수소에너지 혁신기술사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.12.04 조회수 39315 -
초투과성 분리막을 이용한 이산화탄소 전환 시스템 개발에 성공
우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 에너지 집약 산업체의 이산화탄소 배출량을 줄이는 동시에 산업 부산물을 유용한 자원으로 전환하는 신개념 고체 탄산화 시스템을 개발했다고 23일 밝혔다.
연구팀이 개발한 이 시스템은 *중공사막 형태의 `초투과성 분리막'을 이용해 연속적으로 이산화탄소 포집과 전환이 가능하기 때문에 탄소 배출량을 대량으로 줄일 수 있다.
☞ 중공사막: 가운데가 비어있는 형태의 막. 인공 신장 투석기나 정수기 따위의 여과재로 사용된다.
생명화학공학과 황영은 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `ACS 서스테이너블 케미스트리 앤드 엔지니어링(ACS Sustainable Chemistry & Engineering)' 10월호에 실렸는데 연구의 파급력을 인정받아 표지논문으로 선정됐다. (논문명 : Solid Carbonation via Ultrapermeable PIM-1 Hollow Fiber Membranes for Scalable CO2 Utilization).
최근 탄소배출권 가격이 오르면서 산업계의 이산화탄소 배출 비용에 대한 절감도 절실히 요구되고 있다. 또한 에너지 집약 산업체의 부산물(석탄회 및 철강 슬래그 등)에 대한 처리비용도 날로 증가하고 있어 이산화탄소를 산업 부산물과 반응시켜 부가가치가 있는 물질로 전환하는 데 관심이 쏠리고 있다.
특히, 이산화탄소를 탄산칼슘 등의 고체 탄산염으로 전환해 건설 소재로 이용하는 기술은 전 세계 시장에서 2030년까지 연간 약 1조 달러의 수익을 창출할 것으로 예상되며, 배출되는 이산화탄소를 연간 약 30~60억 톤 감축할 수 있는 기술로 주목받고 있다.
고동연 교수팀이 개발한 고체 탄산화 기술은 이산화탄소와 알칼리 금속(칼슘, 마그네슘)의 자발적 결정화 반응을 이용하는 일종의 자연모방 기술이다. 이 기술은 이산화탄소를 열역학적으로 가장 안정된 탄소 저장체인 고체 탄산염(CaCO3, MgCO3)으로 전환하는 기술이다. 고체 탄산염은 고품위 물성 제어를 통해 건설·토목 소재, 제지산업, 고분자, 의약, 식품, 정밀화학 분야에 활용할 수 있다.
결과적으로 고 교수팀이 개발한 기술을 활용하면 이산화탄소 배출량을 대폭 줄여 탄소배출권의 절약은 물론 고부가가치 생산물을 통해 추가적인 경제성을 확보할 수 있다는 게 큰 장점이다.
고 교수팀은 우선 미세다공성 고분자로 이뤄진 초투과성 분리막 기술을 통해 기존 공정 유닛보다 5~20배가량 작은 부피로 기존 공정 대비 50% 이상 뛰어난 물질전달 효율을 갖는 고체 탄산화 시스템을 구현하는 데 성공했다.
미세다공성 고분자는 회전할 수 없는 단단한 부분과 고분자 사슬이 뒤틀리는 지점이 반복적으로 나타나는 독특한 구조를 가지는데 기체 분자를 빠른 속도로 투과시킬 수 있어 가스 분리 분야에서 유망한 소재로 주목받고 있다.
연구팀은 이와 함께 미세다공성 고분자를 속이 빈 실과 같은 중공사막 형태로 가공해 모듈화할 수 있는 기술을 확보했다. 이렇게 제조된 초투과성 중공사막 모듈에 이산화탄소/질소 혼합 기체를 흘려보내면 이산화탄소만 선택적으로 빠르게 분리막을 가로질러 중공사막 외부의 알칼리 이온과 반응해 순간적으로 탄산염을 생성하는 원리를 연속식 모듈로 구현했다.
고 교수팀이 개발한 기술은 부피 대비 표면적이 기존 시스템보다 수 배 이상 높아 매우 높은 공간 효율성을 갖는 분리막 모듈의 특성을 이용해 장시간의 연속 공정이 가능한 게 특징이자 장점이다. 이 때문에 이산화탄소 전환 공정의 에너지 및 비용 대비 효율성을 높일 수 있어 고체 탄산염을 활용하는데 높은 경제성뿐만 아니라 이산화탄소 포집 및 전환(CCU) 기술 활성화에도 기여할 것으로 기대가 크다.
이번 연구를 주도한 고동연 교수는 "신기술을 적용해 이번에 새로 개발한 고체 탄산화 시스템은 온실가스 배출량이 많은 발전소나 제철소, 시멘트 제조업체 등 관련 산업계의 탄소배출권 구매량을 줄일 수 있고 동시에 자원 재순환을 통해 경쟁력을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다ˮ고 설명했다.
한편 이번 연구는 산업통상자원부 에너지국제공동연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.11.23 조회수 36092 -
이산화탄소 처리로 산화 티타늄 신소재 판형 맥신 합성 성공
우리 대학 생명화학공학과 이재우 교수 연구팀은 나노 신소재 *맥신(MXene)과 이산화탄소와의 반응을 통해 산화 티타늄 나노입자가 고르게 분포된 판형 구조의 맥신을 합성하는데 성공했다고 25일 밝혔다.
☞ 맥신(MXene): 전자파를 흡수하고 차단하는 신개념 초경량 나노 신소재. 전자 부품간 전자파 간섭을 고성능으로 차단할 수 있어 전자통신 제품에 활용할 수 있다.
이 교수 연구팀은 수용액 상태에서 표면을 벗겨낸(박리된) 맥신과 이산화탄소와의 반응을 통해 산화 티타늄 나노입자가 맥신 표면에 고르게 분포된 판형 맥신을 합성했다. 연구팀이 개발한 산화 금속이 고르게 분포된 판형 맥신은 단일공정으로 매우 경제적일 뿐만 아니라 다양한 분야에 폭넓게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
생명화학공학과 이동규 박사과정생이 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 `ACS 나노 (ACS Nano)' 7월 30일 字 온라인판에 게재됐다. (논문명 : CO2-Oxidized Ti3C2Tx-MXenes Components for Lithium-Sulfur Batteries: Suppressing the Shuttle Phenomenon through Physical and Chemical Adsorption).
맥신은 전기전도도가 높고 유연성이 뛰어나기 때문에 센서·에너지 저장/전환장치·전자기차 폐수처리 재료 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 신물질이면서 특히 그래핀이나 탄소나노튜브를 대체할 수 있는 차세대 물질로 주목받고 있다.
맥신을 리튬-황 전지의 양극 물질로 활용하기 위해서는 활물질인 황을 수용할 수 있는 공간을 제공해줘야 하고 또한 충‧방전 과정에서 생성된 리튬 폴리설파이드가 전해질에 녹아 음극 쪽으로 이동하여 발생하는 *셔틀 현상을 막을 수 있어야 한다.
☞ 셔틀 현상(Shuttle phenomenon): 방전 과정 중 리튬을 말단으로 가지는 황 체인인 중간물질(polysulfides)이 전해질에 녹아 양극과 음극 사이를 확산하면서 전지 내에서 소비되는 것으로서 결과적으로 양극 활물질 손실 및 사이클링 성능 저하를 초래한다.
맥신은 금속 *카바이드 형태로 *다공성이 거의 존재하지 않고 또 리튬 폴리설파이드와 상호작용이 적은 물질이기에 리튬-황 전지의 소재로 이용하기엔 적합하지 않다. 연구팀은 맥신이 포함된 수용액에 초음파를 주입하고, 맥신을 박리시켜 각 단일 맥신 층을 다량으로 제조한 후 충분한 공간을 확보하고 동시에 이산화탄소와 맥신 층을 반응시켜 표면에 리튬 폴리설파이드를 흡착할 수 있는 다량의 산화 티타늄 나노입자를 고르게 합성시켜 문제를 해결했다.
☞ 카바이드(carbide): 탄소와 그 밖의 하나의 원소로 이루어진 화합물.
☞ 다공성(porosity): 고체가 내부 또는 표면에 작은 빈틈을 많이 가지는 성질.
연구팀이 개발한 산화 금속이 고르게 분포된 판형 맥신 제작 기술은 맥신 전구체 종류에 상관없이 적용할 수 있다. 연구팀은 이와 함께 이 기술을 사용하면 길이 50~100 나노미터(nm), 지름 20 나노미터(nm)의 땅콩 모양의 나노입자들이 형성된 판형 맥신을 제조 가능함을 이번 연구를 통해 확인했다.
연구팀 관계자는 "산화 금속 판형 맥신 제조공정은 수용액처리 및 이산화탄소와의 반응으로 이뤄진 단순화된 공정이기 때문에 온도, 반응시간 조절로 다양한 판형 소자 제조 및 비용 절감이 가능하고 리튬-황 전지 성능을 강화하는데 기여할 것ˮ이라고 설명했다.
제1 저자인 이동규 박사과정 학생도 "이산화탄소와의 반응을 통해 제조된 산화 금속 판형 맥신은 리튬-황 전지의 양극뿐 아니라 분리막에 필름 형태로 성형해 셔틀 현상을 이중으로 방지할 수 있는 막을 제조할 수 있다ˮ면서 "균일한 금속산화물 나노입자가 형성된 판형 맥신은 전극 및 다양한 에너지 저장장치 소자에 사용될 것ˮ 이라고 소개했다.
한편 이번 연구는 한국연구재단의 Global Research Development Center Program과 Korea CCS R&D Center 기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2020.08.25 조회수 29877 -
계층형 다공성 2차원 탄소 나노시트 합성
생명화학공학과 이진우 교수팀이 서로 다른 크기의 기공을 동시에 갖는 계층형 다공성 2차원 탄소 나노시트를 합성하는 기술을 개발했다.연구팀의 합성기술은 다공성 2차원 탄소 소재의 기공 크기와 구조 및 두께 등의 물성을 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 원천 기술로 2차전지, 촉매 분야에서 고용량 전극 소재로 활용될 것으로 기대된다.
김성섭 박사, 주미은 석사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 화학 분야 국제 학술지 ‘미국화학회지(Journal of the American Chemical Society, JACS)’ 2월 13일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명: Polymer Interfacial Self-Assembly Guided Two-Dimensional Engineering of Hierarchically Porous Carbon Nanosheets)
기존의 다공성 2차원 탄소 소재의 합성은 대부분 그래핀 소재에 기공을 형성하는 방식에 의존하지만, 이는 기공의 크기와 구조를 효율적으로 제어할 수 없다는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해서 2차원 나노시트를 주형으로 이용해 블록공중합체의 자기조립 방식을 시도했으나 추가적인 주형의 합성이 필수적이기 때문에 합성 과정이 복잡하고 두께의 조절이 쉽지 않다는 문제가 발생한다.따라서 기공의 크기 등 나노 구조의 제어가 가능하면서도 손쉬운 합성을 할 수 있는 다공성 2차원 탄소 나노시트 합성법 개발의 필요성이 커지고 있다.
이 교수 연구팀은 블록공중합체, 단일중합체 고분자 혼합물의 상 거동을 이용해 마이크로 기공과 메조 기공, 그리고 8.5nm의 두께를 갖는 계층형 다공성 2차원 탄소 나노시트를 합성하는 데 성공했다. 서로 섞이지 않는 두 종류의 단일중합체의 계면 사이에서 블록공중합체와 무기 전구체가 자기조립을 통해서 다공성 구조를 형성하는 원리이다.이 합성 방법은 별도의 주형이 필요하지 않은 간단한 방법으로 기존의 복잡한 과정을 혁신적으로 줄여 생산력을 증대했다. 이를 이용해 연구팀은 계층형 다공성 탄소 나노시트를 차세대 전지인 칼륨이온전지(potassium-ion batteries)의 음극에 적용해 용량을 기존 흑연 소재의 8배 이상 높이는 결과를 얻었다.
연구팀의 합성기술은 블록공중합체의 분자량 및 고분자대비 질량을 조절해 손쉽게 나노구조(기공 크기, 구조, 두께)를 조절할 수 있어 맞춤형 나노소재로 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 이진우 교수는 “기존 다공성 2차원 무기 소재 합성기술의 문제점을 고분자 블렌드 성질을 이용해 해결할 수 있음을 보여줬다”라며 “이는 고분자 물리학과 무기 소재 합성을 이어주는 중요한 연구가 되며 다양한 에너지 장치에 적용될 수 있을 것이다”라고 설명했다.
이번 연구는 과학기술정통부와 한국연구재단이 추진하는 C1가스리파이너리 사업, 수소에너지혁신기술개발사업, 기후변화대응기술개발사업 및 미래소재디스커버리사업의 지원을 통해 수행됐다.
2020.03.20 조회수 15923 -
김지한 교수, 인공지능 이용한 다공성 물질 역설계 기술 개발
〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성의 다공성 물질을 역설계하는 방법을 개발했다.
김백준, 이상원 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Inverse Design of Porous Materials Using Artificial Neural Networks)
다공성 물질은 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극(孔劇)을 가지고 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
기존에는 이러한 다공성 물질을 개발하기 위해 반복적인 실험을 통한 시행착오를 거치면서 시간과 비용이 많이 소모됐다. 이러한 낭비를 줄이기 위해 가상 구조를 스크리닝해 다공성 물질 개발을 가속화 하려는 시도들이 있었지만, 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 구조를 발견하지 못한다는 문제가 있었다.
최근에는 인공지능 기반의 역설계로 원하는 물성을 가진 물질을 개발하는 연구가 주목받고 있지만, 지금까지의 연구들은 단순한 소형 분자들 위주로 적용되고 있으며 복잡한 다공성 물질을 설계하는 연구는 보고되지 않았다.
김지한 교수 연구팀은 인공지능 기술과 분자 시뮬레이션 기술을 활용해 다공성 물질의 한 종류인 제올라이트 구조를 설계하는 방법을 개발했다.
연구팀은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)과 기존 분자 시뮬레이션에서 활용되는 3차원 그리드 데이터를 활용해 복잡한 다공성 물질의 특성을 인공지능이 학습하고 생성할 수 있도록 구조를 개발했다.
개발된 인공신경망 생성모델은 3차원 그리드로 이루어진 구조 정보와 흡착 물성 데이터를 같이 학습하게 되며, 학습 과정 안에서 흡착 물성을 빠르게 계산할 수 있다. 이를 통해 에너지 저장 소재의 특성을 효율적으로 학습할 수 있음을 증명했다.
또한, 연구팀은 인공지능 학습 과정에서 기존의 알려진 제올라이트 구조 중 일부를 제외해 학습시켰고, 그 결과 인공지능이 학습하지 않았던 구조들도 생성할 수 있음을 확인했다.
김지한 교수는“인공지능을 이용해 다공성 물질을 설계한 최초의 사례이다”라며 “기체 흡착 용도에 국한된 것이 아니라 다른 물성에도 쉽게 적용할 수 있어 촉매, 분리, 센서 등 다른 분야의 물질 개발에도 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 BK21, 한국연구재단 중견 연구자 지원 사업 그리고 에너지 클라우드 사업단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 인공지능 기반 다공성 물질(제올라이트) 생성 개요도
2020.01.07 조회수 12814 -
김지한 교수, 컴퓨터 설계 기반 다공성 복합재료 합성
〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수와 UNIST 화학과 문회리 교수 공동연구팀이 컴퓨터 설계를 기반으로 한 이론적 디자인을 통해 새로운 다공성 복합재료를 합성하는 데 성공했다.
이러한 복합물질은 각각의 특성을 동시에 가지면서 융합된 새로운 성질을 나타낼 수 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
권오민 박사과정과 UNIST 김진영 박사가 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)’ 8월 9일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Computer-aided discovery of connected metal-organic frameworks)
이번 연구에 사용한 금속 유기 구조체(Metal-Organic Framework, MOF)는 다양한 금속 이온 집합체와 유기 리간드로 구성된 화합물의 일종으로 나노 수준의 기공을 갖는 결정성 물질이다.
금속 유기 구조체는 각 구성요소의 다양성 덕분에 지난 20년간 8만여 개 이상의 구조들이 실험으로 합성됐다. 금속 유기 구조체는 표면적이 매우 넓고 기공의 물리-화학적 특성을 세밀하게 조절할 수 있어 기존의 제올라이트를 대체할 수 있는 차세대 다공성 물질이기도 하다.
최근 금속 유기 구조체를 다른 소재와 혼합해 기능을 다양화하거나, 한가지 물질의 단점을 다른 물질의 장점으로 보완함으로써 성능을 최적화하는 연구가 진행되고 있다.
그러나 기존의 합성된 금속 유기 구조체 복합재료들은 두 물질의 경계면에서 서로 어떻게 결합하는지에 대한 정확한 정보가 없고 그 형태가 무질서해 어떻게 만들어지는지에 대한 이해가 부족했다.
8만여 개의 금속 유기 구조체 중 표면에서 서로 결합할 수 있는 조합을 일일이 눈으로 찾아내는 것은 매우 시간이 오래 걸리기 때문에, 화학자의 직관만으로 새로운 이종 금속 유기 구조체 간 단결정 복합재료를 합성하기 위해서는 수많은 시행착오를 겪어야 했다.
따라서 8만여 개 이상의 금속 유기 구조체를 사용해 복합물질을 형성할 수 있는 경우의 수가 상당히 많음에도 불구하고 지금까지 합성된 복합재료의 수는 극히 일부로 제한됐다.
문제해결을 위해 공동연구팀은 미시적인 분자구조 정보를 활용해 먼저 합성 가능성이 큰 구조들을 선별한 뒤, 이를 실험적으로 합성함으로써 실제 새로운 복합물질을 개발하고 합성하는 시간을 획기적으로 단축했다.
김지한 교수가 이끈 시뮬레이션팀은 직접 개발한 컴퓨터 알고리즘을 활용해 기존에 발표된 8만여 개의 데이터로부터 특정 구조체의 결정면과 상호 연결될 수 있는 결정면을 가진 다양한 금속 유기 구조체 쌍들을 얻는 데 성공했다.
또한, 양자역학 시뮬레이션을 통해 두 금속 유기 구조체가 연결된 경계면이 가질 수 있는 안정적인 구조를 예측해냈다.
문회리 교수의 연구팀은 시뮬레이션 결과를 바탕으로 6종류의 새로운 금속 유기 구조체 복합재료를 성공적으로 합성함으로써 시뮬레이션으로 예측된 내용이 실험적으로 합성될 수 있음을 증명했다.
또한, 금속 유기 구조체 결정면 위에 다른 구조체가 하나의 구조로 자라나는 원리를 규명했고, 두 물질의 기공이 서로 연결돼 내부까지 분자가 자유롭게 이동할 수 있음을 확인했다.
이번 연구에서 성공한 서로 다른 두 금속 유기 구조체 간 경계면을 분자 수준에서 깨끗하게 하나의 구조로 연결하는 다공성 복합재료는 지금껏 없던 새로운 개념의 물질이다.
문회리 교수는 "실험과 컴퓨터 시뮬레이션의 협력 연구를 통해 그간 합성이 어려웠던 다기능 다공성 복합재료를 설계하고 합성할 수 있음을 보여줬다. 기존 신약개발에서 활용되던 연구 방식이 거대시스템인 다공성 재료에까지 확대된 성공적 사례이다”라고 말했다.
김지한 교수는“세계 최초로 나노 다공성 복합물질을 이론적으로 디자인해 합성까지 성공한 첫 사례라는 사실에 의미가 있다”라며 “새로운 복합재료 개발을 위해 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있고, 적용 분야를 MOF-나노입자, MOF-제올라이트, MOF-고분자 복합재료로 쉽게 확장할 수 있다”라고 말했다.
이 연구 결과는 삼성전자 미래기술육성센터의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 합성에 성공한 MOF 구조
2019.08.26 조회수 15366 -
김지한 교수, 다공성 물질 내 가스 흡착량 증진 가능성 제시
〈 김 지 한 교수, 정 상 규 석사과정 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 결함공학을 통한 다공성 물질의 가스 흡착량 증진법을 개발했다.
정상규 석사과정이 1저자, UC 버클리 화학과의 Günther Thiele 박사후 연구원이 2저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘네이쳐 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’11월 16일차 온라인 판에 게재됐다.
금속-유기 구조체(metal-organic framework, 이하 MOF)는 금속 클러스터와 유기 리간드의 규칙적인 배위결합을 통해 합성되는 결정체이며, 넓은 표면적과 수많은 공극을 지닌 물질로서 다양한 에너지 및 환경 관련 소재로 각광받고 있다.
하지만 다른 결정성 물질들과 마찬가지로 실제 MOF는 완벽한 결정성을 가질 수 없으며 여러 종류의 결함을 가지게 된다.
이러한 결함들 중 결정체 내 유기 리간드가 불규칙적으로 본래 자리에 결합되지 않은 상태를 뜻하는 리간드 공공결함은 실험적인 기법들을 통해 공공결함의 밀도가 조절될 수 있다고 알려져 있다.
연구팀은 기존 제시된 리간드 공공결함의 조절을 통한 결함 공학 기법을 특정 MOF 내 고립된 공극의 존재여부와 접목시켜 결함공학을 통한 가스 흡착 증진 가능성을 제시했다.
김지한 교수가 직접 개발한 그래픽 프로세서(GPU) 소프트웨어 코드로 초고속 스크리닝 기법을 활용해 실험적으로 합성된 12,000 가량의 MOF들로 부터 메탄 가스에 대해 상당한 부피의 고립공극을 가지는 MOF들을 계산적으로 선별했다.
고립 공극의 판별 작업에는 안정적 에너지 구간에 대한 플러드-필(flood-fill) 알고리즘이 사용됐으며 이는 마이크로소프트 그림판에서 흔히 접할 수 있는 ‘색 채우기’ 기능과 동일한 알고리즘이다. 이를 통해 무한히 연결된 주 공극구조만 판별해내고 연결되지 않고 고립돼 존재하는 공극의 존재여부를 판단했다.
이후 많은 양의 고립공극이 파악된 MOF들에 대해 리간드 공공결함을 가상으로 결정 구조 내 도입했으며 리간드가 없어지면서 기존의 고립돼 존재하던 공극들이 주 공극구조와 합쳐지도록 유도했다.
이러한 스크리닝 작업을 통해 연구팀은 리간드 공공결함이 도입되었을 시 상당한 메탄 가스의 흡착량 증진을 겪을 수 있는 13개의 MOF를 최종적으로 선별했으며, 불과 8.33% 이하의 리간드 결함이 존재했을 시에도 최대 55.6% 의 메탄 가스 흡착량 증진을 가질 수 있다는 것을 확인했다.
본 연구팀이 제시한 리간드 공공결함을 통해 기존에 활용되지 못하던 고립 공극을 주 공극구조에 연결시켜 새로이 활용하는 기법은 단순한 가스 흡착량 증진 외에도 혼합 가스의 선택적 흡착, 반 영구적 가스 포획 등 다양한 효과를 가져올 수 있다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견연구자지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 본 연구에서 사용된 플러드-필 알고리즘을 설명하는 도해와 플러드-필 알고리즙을 통해 고립공극이 판별된 MOF의 예시
그림2. 본 연구에서 선별된 MOF 중 두 가지 MOF의 공공결함 도입 전과 후(좌, 우)의 흡착가능 공간 비교
2017.11.27 조회수 15239