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심현철 교수팀, 2020 인공지능 그랜드 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀이 25일 열린 2020 인공지능 그랜드 챌린지 3차 대회 제어지능 트랙에서 우승을 차지했다.
지난해 열린 대회에서도 우승을 차지한 심 교수팀은 대회 2연패라는 쾌거를 달성해 1차 대회를 통해 지원받은 11억 원을 포함해 총 24억 원가량의 연구비를 받게 된다.
이한섭(항공우주공학과), 김보성(전기및전자공학과) 박사과정 학생이 참여한 이번 대회는 복잡한 실내 환경에서 드론이 안전하게 비행해 조난자에게 물품을 전달하는 시나리오를 전제로 진행됐다.
벽, 창문, 그물 3개, 숲, 터널, 움직이는 블라인드가 있는 창문, 강풍 구간에서 정해진 위치에 물건 전달하기, 자동으로 정확한 착륙 지점에 하강하기 등 총 7개로 구성된 복잡한 장애물 환경을 극복할 수 있는 드론을 개발해 임무를 수행하는 방식이다.
주어진 코스의 규격이 사전에 공개되지 않기 때문에 출전팀은 장애물을 실측할 수 없는 상태로 대회를 준비해 임무를 완료해야 한다. 출전팀마다 총 3회의 기회가 부여되며 전체 임무를 순서대로 진행하는 과정에서 얼마나 많은 임무를 수행했는지에 따라 우승자가 가려진다. 만약, 성공한 임무의 숫자가 같을 경우 단시간에 임무를 종료한 팀이 우위에 오르게 된다.
심 교수 연구팀은 자체 개발한 실시간 정밀 측위시스템과 고속 비행제어 시스템, 복잡한 임무수행이 가능한 비행제어 시스템을 활용해 100% 자체 개발한 기술로 모든 임무를 완벽하게 수행했다.
총 5개의 출전팀 중 4개 팀이 다섯 번 째 임무 구간인 터널 입구에 도착하지 못한 채 대회를 종료했다. 심 교수 연구팀만이 유일하게 모든 임무를 완료했으며, 주어진 3차 시기를 진행하는 동안 계속해서 기록을 단축하는 압도적인 기량을 선보였다.
2020 인공지능 그랜드 챌린지는 심 교수팀이 출전한 제어 지능 트랙을 포함해 총 8개 종목으로 구성되어 있다. 우승팀은 앞으로 치뤄질 대회를 통해 모든 종목의 경기가 종료된 후 열리는 시상식에서 과학기술정보통신부 장관상을 받을 예정이다. 과기정통부가 주최하고 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 이번 대회의 우승팀은 향후 인공지능 그랜드 챌린지의 다른 종목 우승팀들과 협업해 복잡한 환경에서 구조 임무를 수행하는 드론을 제작∙제공해 통합적인 임무 수행에 참여하게 된다.
우승을 이끈 심현철 교수는 “인공지능 관련 기술 개발의 중요성이 강조되고 있는 만큼 세계적으로 경쟁력 있는 기술을 개발하기 위해 매진할 계획”이라고 전했다. 이어, 심 교수는 “연구실에서 실내 비행 드론 외에도 민간 무인항공기, 자율주행차량, 배달 로봇, 캠퍼스 주행 트램 등을 개발하고 있으며 이들 자율이동체들에 요구되는 인공지능 기술을 개발 적용해서 관련 분야의 기술력 축적에 기여하고 싶다”고 강조했다.
2020.11.27
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국내 최초로 ACM UIST서 최우수논문상 수상
우리 대학 산업디자인학과 안드리아 비앙키(Andrea Bianchi) 교수 연구팀이 지난달 23일 온라인으로 개최된 인간-컴퓨터 상호작용 분야 최우수 국제학술대회인 `ACM UIST 2020(The ACM Symposium on User Interface Software & Technology)'에서 상위 1%에게 주어지는 `최우수논문상(Best Paper Award)'을 수상했다고 18일 밝혔다.
ACM UIST에서 우리나라 주관기관이 최우수논문상을 수상한 것은 이번이 처음이다. 컨트롤러의 휨 강성을 실시간으로 조절해 가상 환경에서 사용자가 손으로 쥐고 움직이는 가상 물체를 사실적으로 체험할 수 있는 VR(가상현실) 컨트롤러인 `엘라스틱(ElaStick)'을 개발한 공로를 인정받았기 때문이다. (논문명 : ElaStick: A Handheld Variable Stiffness Display for Rendering Dynamic Haptic Response of Flexible Object)
이번 연구에는 산업디자인학과 유능 석사과정 학생이 제1 저자로 참여했다. 기존의 VR 컨트롤러 연구는 손에 쥐고 있는 가상 물체의 무게, 모양, 움직임을 표현하는 데에만 집중돼있어 사용자가 가상 물체를 쥐고 휘두를 때 발생하는 진동이나 갑작스럽게 움직임을 멈출 때 생기는 반동 등을 재현하는 데 많은 제약이 따랐다.
이 같은 문제점을 해결하고 높은 수준의 동역학적 반응을 제공하기 위해서는 물체의 모양, 크기, 재질과 관련된 물체의 강성을 고려해야 한다. 연구팀이 개발한 `엘라스틱(ElaStick)'은 모든 방향으로 자유롭게 휘어지는 구조물에 4개의 케이블을 연결하고, 각 케이블의 물질 조성을 조절해 전체 컨트롤러의 휨 강성 조절이 가능하다. 따라서 이 기술을 적용해 가상 환경에서 실시간으로 다양한 모양 및 크기를 가지는 가상 물체의 사실적인 일루젼(illusion)을 구현하는 데 성공했다.
연구팀은 엘라스틱(ElaStick)을 활용해 강성 변화에 따른 사용자들의 인지능력을 측정하는 한편 가상 물체를 재현했을 때 VR 경험의 사실감과 몰입감 그리고 즐거움이 크게 향상되는 것을 실험적으로 확인했다.
안드리아 교수는 "미국 MIT, 마이크로소프트, 독일 막스 플랑크 연구소 등 저명한 대학과 기관이 수상한 바 있는 UIST 최우수논문상을 국내 최초로 수상하게 돼 매우 기쁘다ˮ고 말했다. 그는 또 "엘라스틱(ElaStick)은 향후 원격 로봇수술, 의료수술, 게임 등 다양한 가상 환경에서 실용적이면서도 상업적 활용 가치를 기대할 수 있다ˮ고 덧붙였다.
한편, 이번 `ACM UIST 2020'에서 KAIST 산업디자인학과는 안드리아 교수팀의 최우수논문상 수상 외에도 남택진 교수 연구팀이 `어너러블멘션(Honorable Mention)' 논문상을 받았다.
남택진 산업디자인학과장은 "총 7개의 논문상 중 국내 최초의 최우수논문상 수상과 어너러블멘션 논문상의 동시 수상은 KAIST 산업디자인학과의 위상과 연구 우수성을 입증한 결과ˮ라고 강조했다.
관련 유튜브 영상: https://youtu.be/jfIsgFb6hTY
2020.11.20
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코로나19 해외유입 확진자 수 예측 기술 개발
최근 전 세계적으로 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 확진자 수가 2,000만 명을 넘어선 가운데 최근 국내에서도 코로나19 확진자 수가 급증해 2차 대유행 조짐을 보이면서 정부는 8월 23일부터 전국 대상으로 사회적 거리두기 단계를 2단계로 격상해 시행 중이다.
중앙재난안전대책본부(중대본)에 따르면 국내 코로나 누적 확진자 수는 8월 23일 오전 0시 기준으로 총 1만7,399명이다. 이 중 해외유입 감염자 수는 2,716명(8월 22일 오전 0시 기준)으로 전체 확진자의 약 16%를 차지한다. 대륙별로 보면 아시아(중국 외), 미주, 유럽, 아프리카 순이다. 지난 14일 이후 국내 지역 발생 신규확진자 수가 급증하고 있지만 향후 해외유입 확진자 수의 확산추세 또한 결코 장담할 수 없는 상황이다.
이런 가운데 우리 연구진이 해외유입 확진자 수를 예측할 수 있는 관련 기술을 개발했다. 우리 대학 산업및시스템공학과 이재길 교수 연구팀이 코로나19 해외유입 확진자 수를 예측하는 빅데이터‧인공지능(AI) 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
이재길 교수 연구팀이 개발한 이 기술은 해외 각국의 확진자 수와 사망자 수, 해외 각국에서의 코로나19 관련 키워드 검색빈도와 한국으로의 일일 항공편 수, 그리고 해외 각국에서 한국으로의 로밍 고객 입국자 수 등 빅 데이터에 인공지능(AI) 기술을 적용해 향후 2주간의 해외유입 확진자 수를 예측한다.
코로나19 확진자 수가 급증할수록 해외유입에 의한 지역사회 확산의 위험성도 항상 뒤따르기 마련이다. 이에 따라 이재길 교수 연구팀이 개발한 정확한 해외유입 확진자 수 예측기술은 방역 시설 및 격리 시설 확충, 고위험 국가 입국자 관리 정책 등에 폭넓게 응용 및 적용될 수 있을 것으로 기대가 크다.
우리 대학 지식서비스공학대학원에 재학 중인 김민석 박사과정 학생이 제1 저자로, 강준혁, 김도영, 송환준, 민향숙, 남영은, 박동민 학생이 제2~제7 저자로 각각 참여한 이번 연구는 최고권위 국제 학술대회 'ACM KDD 2020'의 'AI for COVID-19' 세션에서 오는 24일 발표된다. (논문명 : Hi-COVIDNet: Deep Learning Approach to Predict Inbound COVID-19 Patients and Case Study in South Korea)
해외유입 확진자 수는 다양한 요인에 의해서 영향을 받는다. 일반적으로 해외 각국에서의 코로나19 위험도와 비례하며, 해외 각국에서 한국으로의 입국자 수와도 비례한다. 그러나 코로나19 위험도와 입국자 수를 실시간으로 알아내기에는 많은 제약이 따르므로 연구진은 쉽게 구할 수 있는 종류의 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능(AI) 모델을 구축하는 데 성공했다.
연구진은 기본적으로 해외 각국의 코로나19 위험도를 산출할 때, 보고된 확진자 수와 사망자 수를 활용했다. 그러나 이러한 수치는 진단검사 수에 좌우되기 때문에 코로나19 관련 키워드 검색빈도를 같이 입력 데이터로 활용해 해당 국가의 코로나19 위험도를 실시간으로 산출했다.
이와 함께 실시간 입국자 수는 기밀정보로서 외부에 공개되지 않기 때문에 매일 제공되는 한국에 도착하는 항공편수와 로밍 고객 입국자 수를 통해 이를 유추해냈다. 로밍 고객 입국자 수 데이터는 KT로부터 제공 받았지만 KT 고객 입국자만을 포함한다는 한계를 일일 항공편수를 함께 고려함으로써 이 문제를 해소했다.
이밖에 해외유입 확진자 수 예측을 위해서는 국가 간의 지리적 연관성도 매우 중요하게 고려해야 한다. 어느 특정 국가의 코로나19 발병이 이웃 국가로 더 쉽게 전파되며, 국가 간의 교류도 거리에 따라 영향을 받기 때문이다. 연구팀은 이러한 문제해결을 위해 지리적 연관성을 학습하도록 국가-대륙으로 구성되는 지리적 계층구조에 따라 우선 각 대륙으로부터의 해외유입 확진자 수를 정확히 예측함으로써 궁극적으로 전체 해외유입 확진자 수를 정확히 예측하도록 하는 인공지능(AI) 모델을 설계했다. 연구팀은 이 인공지능 모델을 'Hi-COVIDNet'라고 이름 붙였다.
이후 연구팀은 약 한 달 반에 걸친 단기간의 훈련 데이터만으로 생성된 `Hi-COVIDNet'을 통해 향후 2주 동안의 해외유입 확진자 수를 예측한 결과, 이 모델이 기존의 시계열 데이터기반의 예측 기계학습이나 딥러닝 기반의 모델과 비교했을 때 최대 35% 더 높은 정확성을 지니고 있음을 확인했다.
제1 저자인 김민석 박사과정 학생은 "이번 연구는 최신 AI 기술을 코로나19 방역에 적용할 수 있음을 보여준 사례ˮ 라면서 "K-방역의 위상을 높이는데 기여할 것으로 기대한다ˮ 고 밝혔다.
이번 연구는 KAIST 글로벌전략연구소(소장 김정호)의 코로나19 AI 태스크포스팀의 지원을 받았고, KT(담당 변형균 상무)와 과학기술정보통신부(담당 김수정 서기관)의 '코로나19 확산예측 연구 얼라이언스'를 통해 로밍 데이터 세트를 지원받아 이뤄졌다.
2020.08.23
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기계공학과 공경철 교수팀, 워크온슈트4 및 사이배슬론 2020 출전 선수 공개
우리대학 기계공학과 공경철 교수가 연세대학교 의과대학 세브란스병원 나동욱 교수와 공동 개발한 웨어러블 로봇인 '워크온슈트 4' 및 사이배슬론(Cybathlon) 2020' 대회에 출전할 선수를 15일 공개했다.
워크온슈트 4는 사이배슬론 2020에 출전하기 위해 새롭게 개발한 모델로 두 다리를 감싸는 외골격형 로봇이다. 모터를 이용한 힘으로 하반신을 전혀 사용하지 못하는 장애인들의 움직임을 보조할 수 있다. 일어나 걷는 등의 기본적인 동작은 물론 계단·오르막/내리막·옆경사·문 열기·험지 등 일상생활에서 자주 접하게 되는 장애물을 극복할 수 있도록 제작됐다.
이전까지 개발된 하반신 마비 장애인을 위한 웨어러블 로봇은 장시간 사용하기 어렵다는 한계가 존재했다. 하반신 기능을 소실해 근육 등 신체 기능이 퇴화한 장애인들이 로봇을 착용하고 움직이려면 수십 kg에 이르는 무게를 감당해야 했기 때문이다.
연구팀은 문제를 해결하기 위해 인체가 이루는 자연스러운 균형을 모사해 로봇의 무게중심을 설계하는 기술을 고안했다. 사용자 신체 각 부위에 정밀하게 밀착되는 착용부를 만든 뒤, 로봇 관절의 기준 위치를 조절해 무게중심을 정밀하게 맞춘 것이다.
또한, 착용자의 긴장 정도나 지면의 상태와 같은 외부 요인을 지능적으로 관측하고 제어하는 기술도 더했다. 로봇이 제공해야 하는 보조력은 사용하는 환경에 따라 크게 달라진다. 워크온슈트 4는 로봇이 착용자의 걸음을 30보 이내로 분석해 가장 적합한 보행패턴을 찾아 맞춤형으로 제공한다.
이를 통해, 하반신 마비 장애인들이 웨어러블 로봇을 착용하고 장시간 걷거나 설 수 있도록 월등하게 기능을 끌어올렸고 연속보행 시 1분당 40m 이상을 걸을 수 있게 된 성과도 거뒀다.
이는, 시간당 2~4km가량을 걷는 비장애인의 정상 보행 속도와 견줄만한 수준으로 그동안 전 세계적으로 보고된 하반신 완전 마비 장애인의 보행 기록 중 가장 빠른 속도다.
연구팀은 활발한 기술협력을 통해 일부 부품을 제외한 대부분의 구성 요소를 국산 기술로 완성했다. 로봇의 구조설계와 시스템 소프트웨어는 공경철·나동욱 교수가 공동 창업한 ㈜엔젤로보틱스에서 주도했다. 공학적 설계와 제어는 공경철 교수가, 보행 보조기로서의 구조와 대상자를 위한 필수 기능 등을 점검하는 생체역학 분야는 나동욱 교수가 분담해 맡았다.
개인맞춤형 탄소섬유 착용부는 재활공학연구소에서 연구를 진행했으며 로봇의 동작 생성과 디자인은 영남대학교 로봇기계공학과와 ㈜에스톡스가 각각 담당했다.
한편, 우리나라를 대표해 올해 개최예정인 `사이배슬론 2020'에 출전할 선수들은 지난 2월 KAIST에서 열린 선발전을 통해 결정됐다.
앉고 서서 물컵 정리하기·지그재그 장애물 통과·험지 보행·옆경사 보행 등 실제 대회에서 수행하게 될 미션이 선발전 평가항목으로 채택됐는데 작년 9월부터 출전을 준비해온 7명의 후보 선수 중 4명이 참가해 경기를 치렀다.
그 결과, 각각 2분 24초와 3분 35초의 기록으로 4개의 미션을 완수한 김병욱 씨(남, 46세)와 이주현 씨(여, 19세)가 국제대회에 출전할 최종 선수로 선발됐다.
현재 워크온슈트 4의 로봇기술은 선발된 두 선수의 개별적인 특성에 맞게 최적화되었으며, 두 선수 모두 6개의 모든 미션을 5분대에 통과할 정도로 기록이 향상되었다.
지금까지는 미국팀과 스위스팀이 4개의 미션을 6분대에 수행하는 기록을 공개했으며, 그 외 사이배슬론 참가팀은 모든 미션을 완벽하게 수행하지 못하는 단계에 머물러 있다.
선발전 1위에 오른 김병욱 씨는 1998년 뺑소니 사고로 장애를 얻은 뒤 2015년 공 교수 연구팀에 합류했다. 2016년 스위스에서 열린 제1회 사이배슬론 대회에서 워크온슈트의 초기모델을 착용하고 동메달을 딴 주인공으로 "우리나라의 웨어러블 로봇기술이 세계 최고 수준임을 직접 보여줄 것ˮ이라는 포부를 밝혔다.
2위에 오른 이주현 씨는 고등학교 3학년에 재학 중이던 작년 불의의 교통사고로 하반신이 마비됐다. 같은 해 6월 연구팀에 합류해 사이배슬론 2020 출전을 위한 훈련과 수능 시험을 준비를 병행했으며, 올해 초 최종 선수 선발 및 이화여대 정치외교학과 합격의 영광을 동시에 안았다.
공경철 KAIST 기계공학과 교수는 "지난 대회 이후 4년 동안 모든 연구원과 협력 기관들이 하나가 되어 수준 높은 기술을 개발할 수 있었고 선수들과도 큰 어려움 없이 훈련했다ˮ고 전했다. 이어, "다가올 국제대회는 워크온슈트 4의 기술적 우월성을 전 세계에 증명하는 중요한 무대가 될 것ˮ이라며 강한 자신감을 보였다.
2020.06.15
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최민기 교수, 산화 내성 비약적으로 높인 CO2 흡착제 개발
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 산화 내성을 크게 높인 아민 기반의 이산화탄소 흡착제 개발에 성공했다.
이번 연구에서 개발한 이산화탄소 흡착제는 기존 아민 기반 흡착제들의 문제점인 산화를 통한 비활성화 문제를 해결함으로써 실용화가 가능한 정도로 안정성을 끌어 올렸다는 의의를 갖는다.
이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 2월 20일자 온라인 판에 게재됐다.
지구온난화의 주범인 이산화탄소의 포집을 위해 이산화탄소 흡착제 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 재생에 필요한 에너지 소요가 적고 무해한 고체 흡착제에 대한 관심이 커지고 있는데 그 중 기공이 발달한 고체 내부에 고분자 형태의 아민을 도입한 종류의 흡착제들이 주목받고 있다.
그러나 기존의 아민 기반 고체 흡착제는 뛰어난 이산화탄소 흡착 성능에도 불구하고 반복적인 사용에 따른 화력발전소의 배기가스 내 산소로 인한 아민의 산화 분해 현상이 발생해 성능이 떨어지는 심각한 안정성 문제가 있다.
연구팀은 상용 고분자 아민에 존재하는 극소량의 철, 구리와 같은 금속 불순물들이 아민의 산화 분해를 가속하는 촉매로 작용하는 것을 발견했다.
연구팀은 이 불순물의 활성을 억제할 수 있는 킬레이트제(chelator)라 불리는 소량의 촉매 독을 주입해 산화 안정성을 비약적으로 높였다. 개발된 흡착제는 92% 이상의 대부분의 흡착성능을 유지했으며 이는 기존 흡착제에 비해 약 50배 이상 증진된 산화 안정성이다.
연구팀은 우수한 이산화탄소 흡, 탈착 특성 뿐 아니라 기존 흡착제들의 고질적 문제점이었던 산화 안정성까지 모두 확보했기 때문에 현재까지 개발된 다른 고체 흡착제들보다 실용화에 가깝다고 밝혔다.
1저자인 최우성 박사과정은 “이번 연구는 고체 이산화탄소 흡착제의 산화 분해 문제점을 획기적으로 개선하여 상용화 수준까지 발전시켰다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다.
최민기 교수는 “연구팀이 개발하는 이산화탄소 흡착제는 상용화 초기 단계에 진입했고 이미 흡착제를 구성하고 있는 각 요소 기술이 세계를 리드하고 있다”며 “연구 역사가 짧은 만큼 앞으로도 개선할 부분이 많지만 흡착제를 더 발전시켜 세계 최고의 이산화탄소 포집용 흡착제를 개발하겠다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 Korea CCS 2020 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1.흡착제 합성 모식도
그림2. 연구에서 개발한 신규 흡착제와 기존 흡착제의 성능 비교
2018.03.07
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김대영 교수, EU와 글로벌 IoT 농식품 생태계 구축을 위한 공동 연구
우리 대학 전산학부 김대영 교수 연구팀과 유럽연합(EU)이 사물인터넷(IoT) 개방형 표준 및 아키텍쳐를 통한 글로벌 농식품 비즈니스 통합 에코시스템 개발 공동연구(The Internet of Food & Farm 2020, IoF2020)를 시작한다.
EU IoF2020 프로젝트는 스마트 팜과 농식품 서비스 분야에 첨단 ICT 융합기술을 활용하여 효율적이면서도 안전하고 건강한 먹거리를 보장하는 글로벌 생태계 조성을 목표로 한다.
유럽 연합이 4년간 3,000만 유로를 지원하는 등 총 3,500만 유로가 투자되는 이번 공동연구는 대학, 연구소, 기업 등 16개국 71개 기관이 참여하는 대형 프로젝트다. 한국에서는 유일하게 KAIST가 참여한다.
연구팀은 자체 개발한 국제 표준 사물인터넷 오픈소스 플랫폼인 올리옷(Oliot)을 활용한 스마트 팜과 푸드 서비스 생태계 테스트베드를 국내 농식품 비즈니스 전반에 구축하고 유럽의 테스트베드와 연동한다. 이들 생태계로부터 수집한 글로벌 빅데이터 분석을 위한 딥러닝 등 최신 인공지능 기술을 개발하여 궁극적으로 사물인터넷 플랫폼과 인공지능 기술이 통합된 시스템을 정부, 기관, 기업, 농민들이 활용할 수 있도록 공개할 예정이다.
IoF2020 프로젝트를 통해 개발되는 기술은 스마트팜 및 농식품 서비스 시장에 직접 투입하여 국내 농식품 산업에 활용될 수 있으며, 갈수록 높아지는 농식품 안전에 대한 요구를 만족시킬 수 있을 것으로 전망된다.
또한 핵심 기술인 올리옷(Oliot) 플랫폼은 농식품 분야 뿐 만 아니라, 스마트 시티, 스마트 팩토리, 헬스케어, 커넥티드 자동차등 다양한 산업에 활용될 것으로 기대된다.
IoF2020 프로젝트 코디네이터인 조지 비어스(George Beers)는 "IoF2020이 농장에서 소비자 식탁으로까지의 유통방식에 패러다임 변화를 가져올 것이며, 푸드 서비스 분야에서의 경쟁력과 우수성을 강화하는 데 기여할 것이라고 믿는다”라고 말했다.
KAIST 김대영 교수(전산학부, 오토아이디랩스(Auto-ID Labs) KAIST 센터장)는 “이미 국내에서 사물인터넷 국제표준 기술 적용을 시작했으며, 이번 프로젝트를 통해 유럽뿐 아니라 중국, 일본, 대만 등 아시아 국가와 남미 국가와도 글로벌 농식품 비즈니스 생태계 통합을 위한 노력이 진행 중이다”라고 밝혔다.
KAIST는 지난 2005년부터 전 세계 6개 대학(MIT(미국), 케임브리지대(영국), 취리히공대(스위스), 푸단대(중국), 게이오대(일본))과 함께 세계 최초로 사물인터넷의 개념을 소개한 ‛오토아이디랩스(Auto-ID Labs)' 국제공동연구소를 운영하며 사물인터넷 생태계 구축을 위한 선행 표준기술을 연구하고 있다.
2017.01.17
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최민기 교수, 상용화 가능한 이산화탄소 흡착제 개발
〈 최 민 기 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 고성능의 새로운 이산화탄소 흡착제를 개발해 약 20kg의 중규모 합성에 성공했다.
이 기술을 통해 화력발전소에서 배출되는 이산화탄소의 흡, 탈착을 상용화가 가능한 수준까지 발전시키는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 네이처 자매지인 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 8월 30일자 온라인 판에 게재됐다.
기존 연구들에서는 이산화탄소 제거용 흡착제를 개발하기 위해 아민이라는 유기화합물이 담긴 다양한 고체 물질들이 연구됐다.
하지만 현재까지 개발된 아민 기반의 흡착제는 이산화탄소를 흡착하는 성능은 뛰어나지만 탈착이 어려워 재생 안정성이 떨어지고, 반복적으로 사용하면 화학적 변질이 생겨 성능이 떨어지는 장기 안정성 문제가 있었다.
또한 대부분의 소재들이 실제 발전소 이산화탄소 포집에 응용될 정도의 대량생산이 불가능해 유의미한 결과로 이어지지 않았다.
연구팀이 문제 해결을 위해 개발한 이산화탄소 흡착제는 기존의 아민 기반 흡착제를 에폭사이드와 간단히 반응시켜 탈착 성능, 반응 속도, 재생 안정성 등을 비약적으로 증진시켰다.
연구팀은 대량생산에 용이하고 경제적인 범용 물질인 실리카, 폴리에틸렌이민, 에폭사이드 등을 원재료로 이용했다. 실리카를 지지체로 놓고 폴리에틸렌이민과 에폭사이드를 반응시킨 아민 기반의 흡착제를 만들었다. 이는 기존 흡착제가 갖고 있던 비활성화 문제를 해결하고 재생 안정성을 현격히 높였다.
연구팀은 우수하고 신속한 이산화탄소 흡, 탈착 특성(10wt% : weight percentage), 높은 재생 안정성, 대량생산성을 모두 확보했기 때문에 현재까지 발표된 다른 고체 흡착제보다 상용화에 가깝다고 밝혔다.
실제 ‘한국이산화탄소포집 및 처리연구개발센터(KCRC)’ 연구진과의 협업을 통해 20kg의 중규모 합성에 성공 후 20 Nm3/h의 벤치 스케일 유동층 반응기에서 가동에 성공했다.
1저자인 최우성 학생은 “이번 연구는 항상 가능성만 언급됐던 고체 이산화탄소 흡착제의 문제점을 단순하지만 창의적인 화학 반응을 통해 획기적으로 개선했다”며 “이산화탄소 포집 공정을 상용화 단계까지 발전시켰다는 점에서 큰 의미가 있다”고 말했다.
최민기 교수는 “이제 상용화 단계의 초입에 들어섰고 앞으로도 개선할 부분이 많지만 추후 흡착제를 더 발전시켜 세계 최고의 실용화 가능한 이산화탄소 포집 흡착제를 개발하겠다”고 말했다.
이번 연구는 미래창조과학부의 ‘Korea CCS 2020’ 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 신규 흡착제의 이산화탄소 포집 공정 개념도
그림2. 본 연구에서 개발한 신규 흡착제와 기존 흡착제의 이산화탄소 흡착능 비교
2016.09.08
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최민기 교수, 고성능의 이산화탄소 흡착제 개발
〈 최 민 기 교수 〉
우리 대학 생명화학공학과 최민기 교수 연구팀이 이산화탄소를 효율적이고 안정적으로 포집할 수 있는 흡착제를 개발했다.
이번에 개발된 이산화탄소 흡착제는 제올라이트와 아민 고분자를 기반으로 해 값싸고 대량 생산이 가능할 뿐 아니라 효율적인 성능과 뛰어난 재생 안정성을 갖는다.
연구 결과는 에너지 및 환경 분야 학술지인 ‘에너지&인바이러먼털 사이언스(Energy & Environmental Science)’ 3월 16일자 온라인 판에 게재됐다.
지구 온난화의 주요 원인인 이산화탄소의 포집을 위한 흡착제 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 에너지 효율이 높고 환경에 무해한 고체 흡착제 중심으로 연구가 이뤄지고 있는데 제올라이트와 아민 고분자 기반의 흡착제가 가장 대표적이다.
그러나 제올라이트 기반 흡착제는 이산화탄소와 수분이 동시에 존재하는 경우 수분을 우선적으로 흡착하는 한계를 갖는다. 아민 고분자 기반 흡착제는 수분이 존재해도 효율적인 이산화탄소 흡착이 가능하지만 재생을 위해 130oC 이상 열을 가했을 때 요소가 생성돼 심각한 비활성화를 겪는 문제가 있다.
연구팀은 문제 해결을 위해 아민 고분자와 제올라이트의 장점을 모두 갖는 ‘아민-제올라이트 복합체’를 개발했다.
암모늄(NH4+)을 골격 외 양이온으로 갖는 제올라이트를 고온 열처리하면 암모니아(NH3)가 제거되고 수소 양이온이 남아 산성 제올라이트가 만들어진다. 이 제올라이트에 염기성을 갖는 에틸렌다이아민 증기를 처리하면 산-염기 반응에 의해 제올라이트 기공 내부에 아민이 기능화되는 원리이다.
이를 통해 이산화탄소 포집 공정에서 효율적으로 이산화탄소를 흡착하는 것을 확인했고, 매우 우수한 재생 안정성을 확인했다. 새로 개발한 흡착제는 제올라이트 내부에서 흡착된 물이 아민의 비활성화를 억제하는 상쇄효과를 보여 안정성을 더욱 높였다.
기존 연구들은 이산화탄소 흡착 성능 향상에만 집중됐지만 이번 연구는 우수한 흡착 성능 뿐 아니라 재생 안정성을 비약적으로 상승시켰다.
최 교수는 “값싸고 대량 생산이 가능한 제올라이트 기반의 흡착제로 실용화가 가능할 것으로 기대된다”며 “합성 방법의 최적화를 통해 더 높은 이산화탄소 흡착 성능을 갖는 흡착제 개발에도 힘쓸 것이다”고 말했다.
전남대학교 응용화학공학과 조성준 교수 연구팀과 공동으로 진행한 이번 연구는 미래창조과학부의 ‘Korea CCS 2020’ 사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 아민-제올라이트 복합체를 이용한 이산화탄소 포집 공정의 개념도
그림2. 연속적인 온도교대흡착 공정에서 흡착제들의 이산화탄소의 흡착능 비교
2016.04.25
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