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우리 학교 김종현 교수 공동 연구팀이 고분자의 전기 전도도를 극대화할 수 있는 새로운 개념의 혼합용매 도핑 공정을 개발했다. 이 기술을 통해 도핑된 고분자 소재는 웨어러블 전자기기나 자가발전 독립전원 등에 적용되는 차세대 전자 및 에너지 소재로 활용될 전망이다. 김종현 교수(아주대 응용화학생명공학과·대학원 분자과학기술학과, 위 사진 왼쪽) 연구팀은 새로운 고분자 소재와 혼합용매 도핑 공정을 이용해 세계 최고 수준의 고성능 열전에너지 변환 소자를 개발했다고 밝혔다. 해당 내용은 ‘공액 고분자의 전기 전도도와 열전 변환 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 도핑 효율 최적화 공정(Enhancing dopant diffusion for ultrahigh electrical conductivity and efficient thermoelectric conversion in conjugated polymers)’이라는 제목으로 에너지 분야 국제 학술지 <줄(Joule)> 10월18일 자에 게재됐다. <줄(Joule, IF:39.8, JCR 상위 0.9%)>은 생명과학 분야 저명 학술지 <셀(Cell)>을 펴내는 미국 셀 출판사(Cell press)의 저널이다. 이번 연구에는 곽상규 고려대 교수(화공생명공학과), 김봉기 건국대 교수(화학공학부), 최현호 경상국립대 교수(나노·신소재공학부 고분자공학전공) 연구팀이 함께 참여했다. 아주대 윤상은 학생(분자과학기술학과 석박사 통합과정, 위 사진 오른쪽), 건국대 강영권 박사(화학공학부), 경상국립대 임재민 학생(나노신소재융합공학과 박사과정), 울산과학기술원 이지윤 박사(에너지화학공학과)는 공동 제1저자로 참여했다. 아주대 연구팀에서는 도핑 공정 개발을 맡아 진행했고 건국대, 경상국립대, 고려대 연구팀에서는 각각 ▲소재 합성 ▲전기적 분석 ▲시뮬레이션 연구를 담당했다. 아주대 서형탁 교수(첨단신소재공학과), 서울대 강기훈 교수(재료공학부), 한국외대 김태경 교수(전자물리학과) 연구팀도 함께 참여했다. 광에너지를 전기에너지로 변환하는 태양전지는 오랜 시간의 연구로 상용화되어 있다. 최근에는 더 나아가 일상 속 버려지는 열에너지를 전기에너지로 변환해 스마트폰과 사물 인터넷 등에 활용하는 열-전 에너지 변환 기술에 관심이 집중되고 있다. 일례로 사람의 몸에서 나오는 열에너지를 전기에너지로 활용하기 위해, 입고 다니는 옷에 도핑된 소재를 접목하면 별다른 장치 없이도 이동 중에 스마트폰을 비롯한 전자기기의 충전이 가능하다. 인체나 옷에 붙여서 활용할 수 있는 유연하고 신축성 있는 웨어러블 기기에도 적용될 수 있다. 그러나 기존에 활용되고 있는 무기물 열-전 에너지 변환 소재의 경우 에너지 변환 효율은 높지만, 소재의 독성과 딱딱한 물성 그리고 공정의 복잡성 등으로 인해 응용 분야가 제한적이라는 한계를 보여왔다. 이에 고분자를 비롯한 유기물을 이용한 유기 열전 소재와 소자 개발을 위해 많은 연구자들이 노력하고 있다. 특히 최근에는 열에너지를 전기에너지로 변환시킬 수 있는 ‘열-전 에너지 변환 소재’로써 공액 고분자에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 공액 고분자는 전기가 흐를 수 있는 고분자 소재로, 기존의 무기물 반도체 및 금속 전극 등을 대체할 차세대 핵심 소재로 주목받고 있다. 반도체 성질을 가지고 있을 뿐 아니라 용액공정이 가능해 공정 비용의 절감이 가능하고, 높은 유연성과 신축성을 가지고 있어서다. 그러나 낮은 전기 전도도와 에너지 변환 효율 문제, 취약한 안전성 등의 문제로 상용화에 어려움을 겪어 왔다. 공액 고분자를 활용하여 열 에너지를 전기 에너지로 변환하기 위해서는 분자 도핑을 이용해 고분자의 전기 전도도를 높여야 한다. 그러나 역설적으로 전기 전도도의 증가는 열전 변환 성능의 주요 지표인 제벡계수를 떨어뜨리게 된다. 반대로 전기 전도도를 상대적으로 낮추면, 열-전 변환 출력 성능의 지표인 파워 팩터가 감소하게 된다. 이처럼 상충되는 물성에 의한 생산출력의 제한 그리고 대기 불안정성 등의 문제가 유기 열전 소자의 고성능화를 어렵게 하는 요소다. 이에 공동 연구팀은 고분자 소재 및 도핑 공정을 동시에 개발하는 데에서 문제 해결의 실마리를 찾아 여러 한계를 동시에 극복할 수 있는 방안을 찾고자 했다. 초고성능 유기 열전 소자의 개발을 위해 공정 개발과 소재 합성, 분석과 시뮬레이션 분야의 전문가들이 머리를 맞대어 4년여 연구에 몰두해 온 것. 기존의 열전 변환 성능 향상과 관련한 연구들은 소재와 도핑 공정을 각각 독립적으로 연구해 왔다. 분자 도핑은 도판트 분자가 고분자 박막 내부로 침투하면서 이뤄지는데, 공동 연구팀은 도판트가 효과적으로 침투할 수 있는 공액 고분자를 설계 및 합성했다. 연구팀은 침투된 도판트를 공액 고분자 주사슬 근처로 유도, 사슬의 결정성을 증진 시킬 수 있는 새로운 혼합용매 도핑 공정 역시 개발했다. 공동 연구팀은 새로운 도핑 기술을 고분자에 적용하여 세계 최고 수준의 전기 전도도(>2100 S/cm)와 열-전 변환 파워팩터(>260 uW/mK2)를 동시에 구현하는 데 성공했다. 이는 기존의 단독 용매 기반 도핑 공정으로 처리된 고분자의 전기 전도도와 파워팩터 대비 각각 4배, 5배 증가한 수치다. 또 해당 기술로 도핑된 고분자는 1000시간 이상의 획기적인 대기 안정성을 보여, 내구성 또한 우수하다.연구팀은 또한 이번에 발견한 혼합 용매 도핑 공정을 이미 개발되었거나 상용화된 p형과 n형 공액 고분자들에 적용, 전기 전도도와 열-전 변환 성능이 획기적으로 향상됨을 확인했다. 더불어 새로운 공정이 이미 상용화된 p형과 n형 도판트에서도 모두 작동함을 확인했다.김종현 교수는 “우리 몸의 체온과 공장의 여러 공정 및 자동차 엔진에서 발생하는 열 등 열-전 변환 소자가 활용할 수 있는 열원의 범위는 매우 다양하다”며 “이러한 열원을 활용하면 크고 작은 전기 에너지를 얻을 수 있다”라고 설명했다.김 교수는 이어 “이번에 개발한 혼합 용매 도핑 공정은 방법이 매우 간단하면서도 고분자의 전기 전도도와 열전 에너지 변환 출력, 안정성 등을 동시에 최적화할 수 있는 혁신적 기술”이라며 “이미 상용화된 다양한 p형 및 n형 고분자들과 도판트들에 대해서도 범용성을 가짐을 검증했기에, 웨어러블 기기의 전극 소재 등 고출력 유기 열전 소자의 개발에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구에서 개발한 혼합 용매 도핑 공정 기술이 모식도(위)와 해당 기술로 도핑된 공액 고분자 소재의 우수한 전기 전도도 및 열-전 변환 특성을 보여주는 데이터(아래)
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- 작성일2023-10-23
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우리 학교 연구진이 프랑스 파리에서 열린 컴퓨터 비전∙딥러닝 분야 국제 학술대회에서 연구 성과를 발표하고 글로벌 전문가들과 최신 연구 동향에 대한 견해를 나눴다. 'IEEE/CVF 국제컴퓨터비전학술대회(IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, ICCV)' 학회는 지난 2일부터 6일까지 프랑스 파리에서 열렸다. 컴퓨터 비전과 딥러닝 분야 최우수 학술대회(CVPR/ICCV/ECCV) 중 하나인 'ICCV'에는 올해 총 8088여편의 논문이 제출됐고, 그 중 2115편(26.15%)이 채택됐다. 우리 학교 대학원 인공지능학과 황원준 교수 연구팀은 딥러닝 알고리즘 경량화를 위한 지식 증류 원천 기술을 제안했다. 황 교수 연구팀은 딥러닝 알고리즘 경량화를 위한 복수 선생 네트워크 기반의 지식 증류 기법의 새로운 방법론을 제안하여 성능 감소를 막으면서 경량화를 수행할 수 있는 새로운 원천 기술을 발표했다. 해당 논문의 제목은 "온라인 역할 변경을 통한 그룹 기반 지식 증류 기법 연구(ORC: Network Group-based Knowledge Distillation using Online Role Change)"이다. 논문에는 우리 학교 황원준 교수(인공지능학과)와 최준용 연구원, 조현 박사, 정석화 연구원이 참여했다. 기존 지식 증류 방식의 한계를 벗어나기 위해 복수 선생 네트워크를 구성하여 학생 네트워크에게 중요 지식을 전달할 수 있었으나 복수 선생 네트워크에 잘못된 지식이 존재할 경우 학생 네트워크의 학습에 방해가 될 수 있다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해서 학습 중 실시간으로 선생 네트워크 그룹에서 학습에 방해가 되는 네트워크는 학생 네트워크 그룹으로 강등 시키고 학생 네트워크 중에 우수한 네트워크는 승진 시키는 'Online Role Change(ORC)' 기법을 제안했다. 연구팀은 ORC 기반의 지식 증류 기법을 활용하여 딥러닝 네트워크 경량화시 성능 열화를 극복했고 ImageNet DB를 이용한 경량화 실험에서 기존 방법론에 비해서 좋은 성능 우위를 달성할 수 있었다. 연구팀이 제안한 경량화 기법은 최근 좋은 성능을 보여주고 있는 딥러닝 기반 알고리즘을 경량화하여 다양한 실시간 응용처에 적용할 수 있기 때문에 딥러닝 기술의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 연구는 아주대 인공지능융합혁실대학원 사업, 클라우드 기반 자율주행 AI학습 SW 개발 사업, 중견연구자지원 사업의 지원을 받아 수행됐다. 한편, 이번 학술대회의 일환으로 진행된 'ICCV CVAMD 2023' 워크숍에서는 아주대 유종빈 교수 연구팀이 총 23개 팀 중에 4위를 기록해 입상했다.유종빈 교수 연구팀의 논문은 '다중 레이블 Long-tailed 데이터 학습을 위한 강력한 비대칭 손실함수(Robust Asymmetric Loss for Multi-Label Long-Tailed Learning)'로, 학습데이터의 클래스가 불균형한 환경에서도 잘 동작하는 학습 기법인 'obust Asymmetric Loss(RAL)'의 내용을 담고있다. 연구팀은 박원기(소프트웨어학과), 석사과정 박인혁(인공지능학과), 석박통합과정 김성은(인공지능학과), 유종빈 교수(소프트웨어학과)로 구성됐다.논문에서는 다중 레이블과 Long-tailed 분포를 가지는 의료이미지 학습데이터에서도 인공지능이 강인하게 학습될 수 있는 손실함수를 제안했다. 의료이미지는 질병에 따라 학습데이터의 분포가 상이한 문제가 있어 희귀질환의 경우 데이터가 매우 부족하기 때문에 희귀질환을 잘 인식하는 인공지능을 학습하는 것이 매우 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 다양한 하이퍼파라미터 설정에 강인한 비대칭 손실함수를 제안했다.이번 연구는 질병 별로 학습데이터가 불균형한 의료 인공지능분야에서 널리 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.#위 사진 설명 : 우리 학교 인공지능학과 황원준 교수, 최준용 연구원, 조현 박사, 정석화 연구원#대표사진 출처_ ICCV2023 (thecvf.com)왼쪽부터 석사과정 박인혁 학생, 소프트웨어학과 유종빈 교수, 소프트웨어학과 박원기 학생
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- 작성일2023-10-19
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아주대 연구진이 실생활에서 쉽게 구할 수 있는 임신진단키트를 활용해 프로테아제 효소의 활성을 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 단백질의 분해에 관여하는 프로테아제는 생명현상의 지표이며 이 효소의 비정상적 활성은 많은 종류의 질병과 연관되어 있어, 신속·간편하게 질병을 진단할 수 있는 진단키트의 원천기술로 활용될 수 있을 전망이다.유태현·윤현철 교수(응용화학생명공학과·대학원 분자과학기술학과) 공동 연구팀은 프로테아제 활성을 측정할 수 있는 센서를 개발, 이를 임신진단키트를 통해 분석할 수 있는 방법을 찾아냈다고 밝혔다. 해당 연구 내용은 ‘임신진단키트를 이용한 프로테아제 활성 측정 방법 개발(Coupling hCG-based protease sensors with a commercial pregnancy test strip for simple analyses of protease activities)’이라는 논문으로 센서 분석 화학 분야의 최상위 저널인 <바이오센서 앤 바이오일렉트로닉스(Biosensors and Bioelectronics)> 9월호에 게재됐다. 이번 연구에는 아주대 유태현·윤현철 교수가 공동 교신저자로 참여했고, 박현지 박사(아주대 분자과학기술센터)와 김유선 학생(대학원 분자과학기술학과)이 공동 제1저자로, 이경원·권민지 학생(대학원 분자과학기술학과)이 공동 저자로 함께 했다.프로테아제(protease, proteolytic enzyme)는 펩타이드 결합을 절단하여 단백질의 분해에 관여하는 효소를 통틀어 이르는 말이다. 우리 몸에서 발생하는 분화와 성장, 면역과 감염 같은 다양한 현상은 단백질 분해효소인 프로테아제에 의해서 조절되고, 이 효소의 비정상적인 활성은 암, 염증 질환, 알츠하이머 등 여러 질병의 발생과 연관되어 있다. 실제 프로테아제는 바이러스 감염 질환(HIV, B형·C형 간염 바이러스) 치료제의 타깃이며, 혈우병(제8인자, 제9인자 등)의 경우에는 치료제로 사용되는 등 여러 질병의 치료·관리에 활용되고 있다. 뿐만 아니라 더 넓은 의약학적 활용과 질병의 빠른 진단 및 관리를 위해 프로테아제를 신속·정확·간편하게 확인할 수 있는 방안을 찾으려는 학계의 노력도 계속되고 있다.현재 널리 사용되고 있는 프로테아제 검출 방법은 고가의 장비와 분석 전문가를 필요로 하는 복잡한 과정으로 이루어져 있다. 이에 질병을 빠르게 진단하고 상태를 모니터링하는 수준까지 적용하기에는 어려움이 따른다. 최근 이를 극복하기 위해서 다양한 연구가 진행되고 있으나, 아직까지 프로테아제의 활성을 간편하고 신속하게 측정할 수 있는 방법의 개발까지는 이어지지 못했다. 아주대 연구팀은 먼저 단백질공학(protein engineering)과 바이오컨쥬게이션(bioconjugation) 기술을 이용, 검출하고자 하는 프로테아제에 의해서 선택적으로 활성화될 수 있는 센서를 개발했다. 연구팀은 더불어 특정 프로테아제가 존재할 때 센서에서 인간 융모성 생식선 자극호르몬(human chorionic gonadotropin; hCG)이 방출되도록 함으로써, 임신진단키트를 통해 측정이 가능할 수 있도록 설계했다. 즉 시료와 센서를 혼합한 용액을 임신진단키트로 분석하는 간단한 방법으로 타깃 프로테아제의 활성을 측정할 수 있는 길을 찾은 것. 임신진단키트는 제작이 쉽고 비용이 매우 저렴할 뿐 아니라 소비자가 일상에서 쉽게 어디에서나 구입할 수 있다. 아주대 연구팀의 센서는 프로테아제의 종류에 따라서 센서 물질을 쉽게 제조할 수 있도록 고안·설계됐고, 연구팀은 여러 프로테아제 가운데 대표적인 세 종류의 프로테아제(MMP-2, thrombin, caspase-3)에 대한 실험 결과를 보고했다. 또한 스마트폰의 카메라와 앱을 통해서 분석 결과를 얻을 수 있음을 확인, 생체 물질 분석을 위한 자원이 제한된 여러 환경에서도 비교적 쉽고 간편하게 프로테아제 검출이 가능함을 보여줬다. 유태현 아주대 교수는 “이번 연구에서 개발한 센서 물질과 임신진단키트는 간단한 공정만으로 제조할 수 있다”며 “이에 프로테아제 진단키트의 개발로 이어져, 다양한 질병의 진단과 관리에 사용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 전했다. 아주대 연구팀은 해당 기술에 대한 여러 기업들의 관심을 바탕으로, 공동 연구 및 기술이전 등에 대한 논의를 이어가고 있다. 한편 이번 연구는 과학기술사업화진흥원, 한국연구재단, 보건산업진흥원의 지원을 받아 수행됐다.사진 왼쪽부터 박현지 박사(공동 제1저자), 김유선 학생(공동 제1저자), 이경원 학생(공동 저자), 권민지 학생(공동 저자) 가)프로테아제 센서와 이를 이용한 프로테아제 활성. 검출하고자 하는 프로테아제가 존재할 때, 센서로부터 인간 융모성 생식선 자극호르몬이 방출되고 이는 임신진단키트를 통해서 검출할 수 있다. 즉, 프로테아제 활성과 임신진단키트의 신호는 비례한다. (나)프로테아제 활성 측정 절차. 시료와 프로테아제 센서를 혼합한 용액을 임신진단키트에 로딩한다. 이미지 분석을 통해서 정량적인 결과를 얻을 수 있다.* 위 사진 - 왼쪽이 아주대 유태현 교수, 오른쪽이 윤현철 교수
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- 작성일2023-10-19
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우리 학교 조성범 교수 연구팀이 차세대 배터리 시스템에 사용될 새로운 설계 전략을 개발했다. 전기차의 확산으로 높은 안정성과 에너지 밀도를 가진 배터리에 대한 요구가 높아지고 있어, 차세대 배터리의 상용화에 기여할 수 있을 것으로 주목된다.조성범 교수(첨단신소재공학과)와 한국세라믹기술원 최정현 박사 연구팀 차세대 고체 배터리 시스템의 핵심인 고체 전해질 소재의 다성분계 도핑을 통한 새로운 조성 설계 전략을 개발했다고 밝혔다. 해당 내용은 ‘향상된 리튬 이동도를 가지는 큐빅-Li7La3Zr2O12 소재의 다양한 동종 이온가 수 도핑을 통한 상 안정화 전략(Isovalent multi-component doping strategy for stabilizing cubic-Li7La3Zr2O12 with excellent Li mobility)’이라는 제목으로 화학공학 분야 세계 최고 수준의 학술지인 <화학공학저널(Chemical Engineering Journal)> 9월호에 게재됐다.에너지 저장 장치로서의 배터리는 우리의 일상생활에 필수적인 요소로 자리 잡았다. 특히 전기 자동차가 널리 보급·확산 되면서 높은 안정성과 에너지 밀도를 가진 배터리 시스템의 필요성이 높아지고 있다. 현재 사용되는 리튬이온 배터리는 액체 전해질로 인해 부피가 큰 데다 충격 시 화재가 발생할 수 있어, 이를 개선한 가벼우면서도 높은 저장 용량을 가진 새로운 시스템의 개발이 필요하다.차세대 배터리 시스템 중 산화물계 기반 전고체 배터리 산화물계 기반 전고체 배터리는 기존에 널리 쓰이고 있는 리튬이온 배터리와 달리 고체 전해질을 사용, 안정성과 에너지 밀도를 대폭 향상시킬 수 있다. 그러나 이러한 산화물계 고체 전해질은 합성 온도가 1000℃ 이상으로 높아 제작에 높은 비용이 수반되며, 수율 저하의 원인이 되기도 한다. 또 고체 전해질의 경우, 배터리가 실제 작동하는 온도인 상온에서 불안정한 소재 결정 구조를 보임에 따라 상용화에 걸림돌로 작용해 왔다. 이를 극복하기 위해 학계와 산업계에서 다양한 원소의 도핑을 통해 신규 조성을 설계하는 전략이 많이 시도되고 있다. 그러나 실험을 통해 신규 조성을 설계하는 것은 매우 시간이 많이 소모되는 작업으로, 도핑하는 원소의 종류가 늘어나기 때문에 여러 난관이 존재한다. 이에 아주대 공동 연구팀은 AI와 모델링과 같은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 신규 조성을 설계했다. 해당 고체 전해질 배터리 소재의 개발을 위해 주기율표 상 다양한 원소의 신규 조합을 설계하고, 실험을 통해 저온 합성 및 상 안정화가 가능함을 실증해 낸 것. 연구팀은 선정된 후보군에 대한 실험을 통해, 기존 물질 대비 400℃ 낮은 온도에서 합성이 가능함을 확인했다. 이 작업은 모두 원소에 대한 기존 데이터베이스를 통해 컴퓨터 시뮬레이션으로 이루어졌다. 조성범 아주대 교수는 “연구팀의 AI 기술과 시뮬레이션 모델링을 통해 높은 성능에 안정성도 우수한 전고체 전해질을 새로 찾아낼 수 있었다”라고 설명했다.조 교수는 이어 “특히 저온 공정이 가능해짐에 따라 배터리 생산 과정에서 에너지 소모를 줄이고 안정성과 가격 경쟁력을 높일 수 있을 것”이라며 “전고체 배터리의 상용화를 앞당겨 환경친화적인 에너지 저장 솔루션을 개발하는 데 기여할 수 있기를 기대한다”고 전했다.최정현 한국세라믹기술원 박사는 “시뮬레이션을 통해 예측된 아주대 연구진의 조성 설계 기술과 한국세라믹기술원 에너지저장소재센터의 산화물계 고체전해질 합성 기술이 시너지를 내 의미 있는 연구 결과를 도출할 수 있었다”라고 말했다. 한편 이번 연구 성과는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 이공분야 우수신진연구사업과 브릿지융합기술개발사업 등의 지원을 통해 수행됐다.다성분계 도핑을 통한 상안정화 전략 개요도 및 리튬 확산 성능 향상의 확인(왼쪽) 다양한 원소의 도핑을 통한 고체 전해질 물질 신규 조성 개발 전략 개요도. 주기율표상의 다양한 원소를 기존의 데이터베이스를 통해 도핑 가능성을 분석하고 가능한 원소 조합을 탐색했다. 이어 후보 원소 조합에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 고속으로 상 안정성을 분석했다. (오른쪽) 연구팀의 시뮬레이션을 통해 선정된 신규 조성 물질과 도핑하지 않은 물질 간의 리튬 확산 성능을 보여주는 그래프. 도핑으로 인해 리튬 확산 성능이 향상될 수 있음을 확인했다.* 위 사진 : 왼쪽부터 조성범 아주대 교수, 이한욱 학생(에너지시스템학과 석사과정), 최정현 한국세라믹기술원 선임연구원
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- 작성일2023-10-19
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