〈 유 룡 교수 〉
우리 대학 화학과 유룡 교수 연구팀이 꿈의 소재 그래핀의 성능을 뛰어 넘는 3차원 그래핀 합성법 개발에 성공했다.
연구팀은 제올라이트 주형과 란타늄 촉매를 활용한 나노주형합성법으로 그래핀의 강점을 고스란히 살린 마이크로 다공성 3차원 그래핀을 제작했다.
기존의 3차원 그래핀은 2차원 평면구조를 곡면으로 구현, 반응면적이 좁고 2차원 구조로 되돌아가는 등의 문제로 상용화가 어려웠다.
그러나 새롭게 개발된 3차원 그래핀은 완벽한 입체 결정 구조로 안정성과 우수한 물성을 고루 갖춰, 화학공업용 고효율 촉매 패키징, 고성능 배터리 음극제, 고효율 여과막(멤브레인) 등 다용도로 활용이 가능, 관련 산업 전반에 혁신을 가져올 것으로 기대된다.
연구진은 제올라이트 주형의 미세기공에 란타늄 양이온을 촉매로 주입함으로써, 기공 내 탄화수소기체(에틸렌‧아세틸렌)의 탄화온도를 낮춘 것이 이번 연구의 핵심이라고 밝혔다. 그 결과 미세기공 속에서도 원활한 탄소 증착을 유도해 견고한 탄소 결정 구조물을 구현해냈다. 마지막으로 산용액(염산, 불산)으로 제올라이트 주형을 녹여내 3차원 그래핀을 만들어 냈다. 연구진은 포항가속기연구소와 한국기초과학지원연구원 서부센터의 도움을 받아 X선 회절 분석법으로 3차원 그래핀의 완벽한 탄소 결정구조를 확인했다.
연구진은 이번 연구로 과거 이론적 구상에 그쳤던 마이크로 다공성 3차원 그래핀의 양산법이 고안 됨에 따라, 앞으로 실제 양산과 산업 적용이 이뤄지며 화학공업 등 관련 산업 전반에 혁신을 가져올 것으로 전망하고 있다.
실제로 연구진은 3차원 그래핀을 기존 상업용 그래핀 전지의 음극재로 시험 적용, 기존 약 100mAh의 정전용량을 약 300mAh(전류밀도 8mA/cm²기준)로 끌어올렸다. 특히 이번 연구는 주재료인 제올라이트가 1톤 당 300달러 정도로 매우 저렴하고, 탄화반응 후 염산과 불산으로 제올라이트 주형을 녹여 제거하는 공정도 단순하다. 또한 대량 합성에서도 높은 재현성을 보여, 머지 않아 본격적인 양산으로 이어질 것으로 보인다.
유 교수는 “그 동안 여러 가지 실험상의 어려움으로 제올라이트를 주형으로 3차원 그래핀을 만드는 연구가 크게 활성화되지 못했었다”며 “이번 연구 결과를 계기로 많은 과학자들이 이러한 탄소나노물질에 관심을 갖게 될 것이며, 2차원 그래핀의 장점에 더해 넓은 반응면적과 다양한 응용이 가능한 나노 다공구조를 갖춘 3차원 그래핀은 응용 분야에서도 큰 관심을 끌 수 있을 것이다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 마이크로 다공성 3차원 그래핀의 투과 전자현미경 사진
그림2. LTA 제올라이트를 활용한 탄소합성 결과
그림3. 마이크로다공성 3차원 그래핀의 전기전도도 측정결과
그림4.제올라이트 기공내부에 형성된 탄소의 전자밀도
전기자동차에 사용되는 무음극 배터리는 1회 충전에 800㎞ 주행, 1,000회 이상 배터리 재충전이 가능할 것을 전망하는 꿈의 기술로 알려져 있다. 일반적으로 배터리는 양극과 음극으로 구성되는데, 무음극 배터리는 음극이 없어 부피가 감소하여 높은 에너지 밀도를 가지지만 리튬금속 배터리에 비해 성능이 현저하게 낮다는 문제점이 있다. 우리 연구진이 무음극 배터리를 고성능화시킬 방안을 제시했다. 우리 대학 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 전극 계면에서 일어나는 반응의 비가역성과 계면피막 구조의 변화를 체계적으로 분석해 무음극 배터리의 퇴화 원인을 규명했다고 5일 밝혔다. 최남순 교수 연구팀은 무음극 배터리의 첫 충전 과정에서 구리 집전체 표면과 전착된 리튬 표면에서 바람직하지 않은 전해질 분해반응이 일어나 계면피막 성분이 불안정하게 변한다는 것을 밝혀냈다. 배터리 제조 직후에는 용매가 구리 집전체 표면에 흡착해 초기 계면 피막을 형성하고, 충전시 양극으로부터 구리 집전체
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2024-09-28최근 대규모 AI 서비스 제공 최전선에 있는 빅테크들은 더 좋은 성능을 사용자들에게 제공하기 위해 경쟁적으로 모델 및 데이터의 크기를 증가시키는 추세이며, 최신 대규모 언어모델은 학습을 위해 수에서 수십 테라바이트(TB, 10^12 바이트)의 메모리를 요구한다. 국내 연구진이 현재 AI 가속기 시장을 독점하고 있는 엔비디아(NVIDIA)에 맞설 수 있는 차세대 인터페이스 기술이 활성화된 고용량·고성능 AI 가속기를 개발했다. 우리 대학 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀(컴퓨터 아키텍처 및 메모리 시스템 연구실)이 차세대 인터페이스 기술인 CXL(Compute Express Link)이 활성화된 고용량 GPU 장치의 메모리 읽기/쓰기 성능을 최적화하는 기술을 개발했다고 8일 밝혔다. 최신 GPU의 내부 메모리 용량은 수십 기가바이트(GB, 10^9 바이트)에 불과해 단일 GPU만으로는 모델을 추론·학습하는 것이 불가능하다. 대규모 AI 모델이 요구하
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2024-07-02