◇ 전기차 보조금 확대 내주 발표…'연내 한시적 증액' 전망

추경호 경제부총리 겸 기획재정부 장관이 밝힌 '전기차 보조금 확대'는 '대상은 유지하되, 한시적으로 액수를 늘리는 방식'이 될 것으로 전망된다. 

추 부총리는 20일 "최근 전기차가 세계적으로 경쟁이 치열하고 수요가 상대적으로 많이 저조하다"며 "보조금 지원 대상을 확대하고, 보조금 인센티브 제도를 강화하는 방안을 찾고 있다"고 말했다.

22일 환경부 측 설명을 종합하면 전기차 보조금을 담당하는 환경부와 기재부 간 협의가 아직 진행 중으로 구체적인 안이 확정되지는 않았다. 

다만 환경부 관계자는 "(보조금 확대는) 아직 집행되지 않은 보조금 예산을 활용해 연내 한시적으로 이뤄질 것"이라고 설명했다. 

◇ KAIST, 전기차 배터리 수명 늘릴방법 찾았다

KAIST는 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 LG에너지솔루션과 함께 전기차 고용량 배터리의 수명을 늘리기 위한 특성 향상 메커니즘 영상화 결과를 국제학술지 ‘에이씨에스 에너지 레터스’에 게재했다고 19일 밝혔다.

연구팀은 이전에는 실리콘 활물질이 충·방전을 거치면서 전자 전도 네트워크가 열화되는 과정을 영상화했다. 이번 연구에서는 단일벽 탄소나노튜브의 존재로 인해서 그 형태를 유지하고 있는 전자전도 네트워크가 활물질 내에 균일한 충·방전이 가능하도록 기능하고 있음을 보여주는 수명 증대 메커니즘을 검증했다.

연구팀은 켈빈 프루브 현미경을 이용해 1회 및 90회 충·방전 싸이클 후의 전극 내 천연흑연과 실리콘 산화물 입자에서의 표면 전위를 측정 및 영상화했다. 이를 통해 단일벽 탄소나노튜브가 첨가된 전극에서는 활물질 내 표면 전위가 균일하게 분포하고 있는 반면, 첨가되지 않은 기존 전극의 경우에는 90회 충·방전 후에 불균일한 표면전위를 보여, 전자 전도 네트워크가 제대로 기능을 발휘하지 않아 불균일한 충·방전이 된다는 사실을 확인했다.

◇ 고려대 연구팀, 반도체-금속 하이브리드 성질 새 나노입자 개발

한국연구재단은 고려대 화학과 정광섭 교수 연구팀이 반도체-금속 하이브리드 성질의 셀레늄화 은 반도체를 개발, 이 나노입자의 양자점에서 양자 플라즈몬 공명 현상을 규명했다고 22일 밝혔다.

연구팀은 자가도핑(self-doping) 방법을 이용, 전자 밀도를 보다 넓은 범위 내에서 조절 가능한 셀레늄화 은(silver selenide) 반도체 나노결정을 사용해 양자 플라즈몬 공명 현상을 규명했다.

연구팀은 입자 결정의 특정 면에 붙어 성장을 돕는 리간드를 활용해 셀레늄화 은 반도체 나노결정의 페르미 레벨을 높일 수 있었고, 이를 통해 전자 밀도를 증가시켜 반도체 물질이 금속 성질을 조금씩 가질 수 있도록 유도하였다.

이를 자외선 광전자 분광기와 중파장 적외선 형광 분광기를 활용하여 증명해냈으며, 자가도핑이 증가될수록 금속-반도체 중간 성질인 양자 플라즈몬 공명 현상이 일어나는 것도 밝혀냈다.

◇ 아주대 공동 연구팀, 차세대 전고체 배터리 설계 전략 개발

아주대는 한국세라믹기술원 연구팀과 차세대 배터리 시스템의 핵심인 고체 전해질 소재의 새로운 설계 전략을 개발했다고 18일 밝혔다.

아주대 조성범 첨단신소재공학과 교수와 한국세라믹기술원 최정현 박사 공동 연구팀은 관련 연구를 통해 해당 배터리에 사용되는 고체 전해질 소재의 신규 조성을 설계했다고 밝혔다.

컴퓨터 시뮬레이션 등으로 주기율표상 다양한 원소의 신규 조합을 설계해, 저온 합성과 상 안정화(고온에서 제작된 소재의 결정 구조가 상온에서 바뀌지 않고 본래의 물성을 유지하는 현상)가 가능한 전고체 전해질을 발견한 것이다.

이번에 개발된 전고체 전해질은 기존 물질 대비 400도 낮은 온도에서 공정이 가능해 배터리 생산 과정에서 에너지 소모를 줄이고, 가격 경쟁력을 높이는 데 기여할 것이라고 연구팀은 전했다.

◇ GIST, 저분자 화합물 생성 AI플랫폼 개발

GIST 전기전자컴퓨터공학부 남호정 교수 연구팀이 신규 약물 구조를 생성해주는 인공지능 모델을 개발했다고 19일 밝혔다.  

생성형 인공지능 모델을 이용하는 신약 디자인 플랫폼으로, 약물의 효과를 최적화한 저분자 화합물 생성을 통해 신약 개발 시간을 획기적으로 단축하는 데 기여할 것으로 기대된다.  

전통적인 신약개발 과정에서 선도물질의 최적화 단계는 수개월부터 수년까지 걸릴 수 있는 연구 과정을 필요로 하지만 인공지능을 도입하면 개발 시간을 몇 주에서 몇 개월로 크게 단축시킬 수 있다.  

특히 이번에 개발된 인공지능 모델은 다양한 치료제 개발에 적용될 수 있도록 표적 단백질 정보를 쉽게 변경 가능토록 설계, 약물 개발 시장에 범용적으로 적용할 수 있는 강점을 갖고 있다. 

◇ "희토류 채굴 시간 70% 단축 전력채굴기술 개발"

중국 과학자들이 풍화 지각형 희토류를 전기 구동 방식으로 채굴하는 기술을 개발해 희토의 회수율과 회수 시간을 모두 개선하는 데 성공했다고 관영 신화통신이 17일 보도했다.

통신에 따르면 풍화 지각형 희토류가 중국의 특징적인 자원이지만, 현재 보편적으로 쓰이는 암무늄염 현장 침출 기술은 환경 파괴와 비효율성, 긴 침출 주기 등의 문제를 안고 있다.

이에 중국과학원 광저우 지구화학연구소의 허훙핑 교수 연구팀이 최근 풍화 지각형 희토광 안에서의 희토류 부존 상태에 관한 연구를 수행해 전력 채굴 기술을 개발했다고 신화통신은 전했다.

새 기술이 적용되면 희토 회수율이 지금보다 30% 높아지고, 불순물 함량이 70% 내려가며, 채굴 시간도 70% 단축된다는 것이 허 교수 연구팀의 설명이다. 모의 실험과 확장 테스트, 현장 시범 등에서 새 채굴 기술의 장점이 드러났다고 통신은 강조했다.

◇ 경희대, 화재 걱정없는 2차전지 상용화 방법 제안

경희대 웨어러블융합전자연구소 유재수 교수 연구팀이 중국의 상뤄대학교(Shangluo University) Li Kang 연구팀과 공동으로 수계 아연 금속 전지 상용화를 이끌 전략을 제시했다고 20일 밝혔다.

연구진의 제안을 활용해 제작한 수계 아연 금속 전지는 기존의 수계 아연 금속 전지에 비해 더 나은 사이클링 안정성과 우수한 속도 성능을 기록했다. 또한 수계 아연 금속 전지 재충전 가능성을 제시해 상용화 토대를 마련했다고 한다.

수계 아연 금속 전지는 현재 상용화된 리튬이온배터리를 대체할 차세대 이차전지로 알려져 있다. 리튬이온배터리는 높은 에너지 밀도를 가지지만, 과열 및 화재 위험이 있는 것으로 나타난다. 수계 아연 금속 전지는 리튬이온배터리와 달리 물을 기반으로 하는 무연물 전해질을 활용해 화재 위험이 낮다.

◇ KAIST, 생체신호 10배 이상 정밀측정 AI영상분석 기술 개발

KAIST는 전기및전자공학부 윤영규 교수 연구팀이 기존 기술 대비 10배 이상 정밀하게 생체 형광 신호 측정을 가능하게 하는 AI 영상 분석 기술을 개발했다고 20일 밝혔다.

연구팀은 별도의 학습 데이터 없이 낮은 신호대잡음비를 가지는 형광현미경 영상으로부터 데이터의 통계적 분포를 스스로 학습해 영상의 신호대잡음비를 10배 이상 높여 생체신호를 정밀 측정할 수 있는 기술을 개발했다.

이를 활용하면 각종 생체 신호의 측정 정밀도가 크게 향상될 수 있어 생명과학 연구 전반과 뇌 질환 치료제 개발에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 

◇ KIST "빛으로 작동하는 다진법 메모리 소재 개발"

KIST는 광전소재연구단 황도경 책임연구원 연구팀이 대구경북과학기술원(DGIST) 에너지공학과 이종수 교수팀과 공동으로 0차원과 2차원 반도체를 인공 접합한 신소재를 개발하고 빛으로 작동하는 차세대 메모리 효과를 관찰했다고 21일 밝혔다.

연구팀은 셀레늄화 카드뮴(CdSe) 표면에 황화아연(ZnS)을 입힌 코어 셸 구조 양자점(0차원)과 몰리브덴 황(MoS₂) 반도체(2차원)를 접합시켜 10나노미터(㎚, 10억분의 1m)보다 작은 양자점을 만들었다.

셀레늄화 카드뮴 코어에 빛을 가하면 일정량의 전자가 몰리브덴 황 반도체로 흘러나오는 구조로, 정공(전자의 빈자리)이 코어 안에 갇혀 전기가 흐르는 성질을 가지게 된다.

이 소재는 간헐적으로 빛을 쪼면 전자들이 차례로 가둬지며 몰리브덴 저항이 계단형으로 바뀌는데, 이를 활용하면 0에서 10 이상의 상태를 나누고 유지할 수 있게 된다고 연구팀은 설명했다.