연구
< 이진우 교수 >
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.
< 이진우 교수 연구성과 개념도 >
< 고분자 블렌드를 이용한 계층형 다공성 2차원 탄소 소재의 합성에 대한 모식도 >
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연구 최고 수준의 전기차 배터리 첨가제 기술 개발
1회 충전에 500km 이상 운행할 수 있는 전기자동차를 실현하기 위해서는 고용량, 고에너지밀도 이차전지 개발이 필수적이다. 이에 높은 가역용량을 가지는 니켈리치 양극과 흑연보다 10배가량 높은 용량을 발현하는 실리콘 음극 물질이 차세대 리튬이온전지의 소재로 주목받고 있다. 하지만 기존 전해질 첨가제 연구는 기존 물질들의 스크리닝 기법을 통하여 시행착오를 거쳐 개발되기 때문에 시간과 비용이 많이 소모되어 신규 전극 소재에 대응하기 어려운 한계점을 보였다. 우리 대학 생명화학공학과 최남순 연구팀이 고려대 곽상규 교수팀, UNIST 홍성유 교수팀, 현대자동차, 한국화학연구원과 공동연구를 통해, 고용량 실리콘 기반 음극과 니켈리치 양극으로 구성된 리튬이온 이차전지의 상온 및 고온 장수명화를 가능하게 하는 전해질 첨가제 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 연구팀이 개발한 전해질 첨가제는 실리콘 기반 음극과 니켈 리치 양극의 저온, 상온 및 고온에서의 가역성을 증대시켜 배터리 충방전
2023-04-19 -
연구 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. 김
2023-04-05 -
연구 리튬 금속 이차전지 수명 세계 최고 수준으로 구현
리튬이차전지의 이상적인 음극 소재로 주목받는 리튬 금속은 현재 상용 배터리인 그라파이트(graphite, 372 mAh/g)보다 10배 높은 용량을 가지고 있지만, 충·방전 과정 중 리튬 덴드라이트(dendrite)라 불리는 바늘 구조의 침전물이 쉽게 형성되는 근본적인 문제로 인해 상용화되지 못하고 있다. 우리 대학 신소재공학과 김일두 교수와 생명화학공학과 임성갑 교수 공동 연구팀이 리튬이온전지의 전해액 속에서 팽윤(고분자 화합물이 용매를 흡수해 부피가 늘어남)되는 초박형 공중합체 고분자 보호막을 적용해 리튬 금속 전지의 수명을 획기적으로 늘리는 데 성공했다고 28일 밝혔다. 리튬 금속의 낮은 쿨룽 효율, 짧은 전지 수명, 폭발 위험 등을 막기 위해 인공으로 고체-전해질 계면 (artificial solid-electrolyte interphase, 이하 SEI) 층을 보호막처럼 만들어 리튬 이온의 원활한 전달과 덴드라이트의 성장을 억제하기 위한 다양한 연
2023-03-28 -
연구 리튬이차전지 실리콘 기반 음극의 수명과 관련된 전자전도도 퇴화를 나노스케일에서 영상화 성공
고에너지 밀도를 갖는 리튬이차전지 개발에 대한 수요가 폭발적으로 증가하면서, 실리콘 기반 음극 개발에 관한 연구가 활발히 이뤄지고 있다. 실리콘 활물질은 기존 음극 활물질인 흑연 대비 높은 용량 값(4200 mAh/g)을 가지고 있어, 고에너지 밀도를 가지는 리튬이차전지용 음극의 유력한 후보로 자리 잡고 있다. 하지만 충전 및 방전 간 400%에 달하는 높은 부피 팽창/수축률이 실리콘 활물질의 상업화를 방해하고 있다. 실리콘 기반 음극의 급격한 부피 변화는 특히 전극 내 전자 전달 시스템에 큰 악영향을 미치고 있으며, 이를 보완하기 위해 다양한 도전재 시스템을 적용하는 연구가 활발히 진행 중이다. 전극 내 전자 전도 채널의 확보는, 활물질 내 균등한 전기화학 반응을 유발하기 위해 필수적이지만, 이를 나노스케일 공간 분해능을 갖고 영상화하는 방법론에 관해서는 많은 연구가 진행되지 않은 실정이다. 우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 LG에너지솔루션과 협업해, 나노스케
2022-11-08 -
연구 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 학
2022-01-25