◇ 서강대 연구팀, 이산화탄소 전기환원 촉매 탐색법 개발

서강대학교 백서인 화공생명공학과 교수 연구팀이 인공지능을 통해 이산화탄소 전기환원 촉매를 개발하는 방법론을 제시했다고 20일 밝혔다. 해당 연구 성과는 국제 저명 학술지인 'Nature Communications'에 게재됐다.

백 교수 연구팀은 탐색할 화학 공간을 확장, 촉매의 활성과 선택성을 동시에 예측하는 시뮬레이션-인공지능 방법론을 개발했다고 전했다. 본 방법론은 한정된 구조에서의 흡착에너지 계산을 통해 촉매 활성을 예측하는 기존 방법론과 달리, 인공지능 기법을 통해 5000개 넘는 고유한 촉매 표면 구조를 생성, 흡착에너지를 예측했다.

예측된 흡착에너지는 특정 전압에서 촉매의 반응경로와 생성물 선택성을 결정하는 선택성 지도(SelectivityMap)를 활용해 이산화탄소 전기환원의 4가지 대표적인 생성물에 대한 활성, 선택성을 예측했다.

◇ 한양대, ‘양자화 인식 지식 증류 학습 기술’ 개발

한양대는 최정욱 융합전자공학부 교수 연구팀이 초저정밀도(삼진 양자화) 언어 모델 양자화 인식 훈련을 위한 지식 증류 기법 알고리즘을 개발했다고 23일 밝혔다.

생성형 언어 모델의 추론 연산을 할 때 막대한 저장 공간 및 연산 비용이 필요하다. 가중치 양자화 방식의 압축 기법은 언어 모델의 구조를 유지하면서 모델 가중치를 저장하는 데 사용되는 데이터의 정밀도를 낮추는 방식이다. 이 중 3진 양자화 방식은 모델의 가중치를 -1, 0, 그리고 1까지 총 3가지 값으로만 나타내는 방식이다. 하지만 모델이 가지고 있는 본래의 성능이 크게 떨어진다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 양자화를 적용한 학생 모델에 지식 증류 기법을 사용해 양자화 인식 학습을 적용하는 방법이 활발히 연구되고 있다.

3진 양자화 인식 학습을 위한 토큰 단위 지식 증류 기술은 생성형 언어 모델이 양자화에 보이는 특성을 기반으로 제안됐고, 양자화로 인해 성능 하락으로 이어지는 영향을 최소화한 기술이다. 이를 통해 기존 지식 증류 기술 대비 더 높은 성능 향상을 끌어낼 수 있었다.

◇ DGIST, 화재·폭발 걱정 없는 리튬메탈배터리 개발

국내 연구진이 고체 전해질을 사용한 새로운 리튬메탈배터리를 개발했다.

대구경북과학기술원(DGIST)은 김재현 에너지융합연구부 박사 연구팀이 전상은 경북대 교수 연구팀과 이같은 연구성과를 거뒀다고 22일 밝혔다. 배터리 안정성을 높이고 전체 배터리 부피를 줄일 수 있는 기술이다.

기존 액체 전해질은 외부 충격이나 변형으로 분리막이 손상되면 화재나 폭발 위험이 있었다. 충·방전을 계속하면서 리튬이 나뭇가지 모양으로 성장하는 ‘덴드라이트’ 현상이 발생해 폭발이나 화재를 유발한다. 이를 고체전해질로 바꾸면 사고 위험을 방지할 수 있다.

연구팀은 고체가소제를 고체 고분자 전해질에 넣어 기존 고체 고분자 전해질의 단점을 극복한 전고체 리튬메탈배터리를 제작했다. 이 배터리는 리튬 메탈 음극 계면에서 리튬 덴드라이트의 형성을 억제해 안정성을 높였다.

◇ 韓 제안 AI반도체 표준개발, 국제전기기술위서 본격화

산업통상자원부 국가기술표준원은 한국이 제안한 인공지능(AI)용 반도체 '뉴로모픽 소자(NeuromorphicDevice)'에 관한 국제표준 개발이 국제전기기술위원회(IEC)에서 본격화된다고 24일 밝혔다. 

국가기술표준원은 이날 코트야드 메리어트 판교에서 삼성전자, SK하이닉스 등 산·학·연 반도체 표준 전문가들이 참여한 가운데 '반도체 표준화 포럼'을 출범하고 뉴로모픽 소자에 대한 국제표준화 개발 동향과 전략을 논의했다. 김덕기 세종대 교수는 포럼에서 뉴로모픽 소자의 성능과 신뢰성 검증에 관한 기본 특성, 가소성, 선형성 평가방법 등 3건의 신규 국제표준안 개발 동향을 발표했다.

뉴로모픽 소자는 챗GPT와 같은 AI 분야에 적용하기 위해 우리 두뇌의 신경세포 정보처리 방식을 반도체 기술로 모사해 인지·학습·추론 등 고차원적 사고를 수행할 수 있는 차세대 반도체 기술이다.  해당 표준안은 IEC에서 신규개발 항목(NP)으로 지난 10월 채택된 바 있다. 

◇ 포스텍, 실리콘 기반 친환경 열전 반도체 소재 개발

23일 포스텍에 따르면, 이 학교 IT융합공학과·전자전기공학과 백창기 교수, IT융합공학과·융합대학원 박주홍 교수, 전기전자공학과·반도체공학과 공병돈 교수 공동 연구팀은 기존 반도체 공정을 이용해 친환경 물질 기반의 고성능 열전 반도체 소재를 만들었다.

연구팀은 반도체 내 포논(phonon)의 움직임에 주목했다. 열은 포논이라는 준입자 상태로 이동하며, 열 손실을 줄이려면 포논의 이동을 막아야 한다. 연구팀은 반도체 물질을 깎는 DRIE(Deep Reactive Ion Etching) 공정으로 나노선 표면에 물결 무늬 구조를 만들었다. 이 구조는 마치 거울처럼 포논을 튕겨내며 다양한 산란을 유도해 포논의 움직임을 방해한다.

이 공정으로 표면이 가공된 실리콘 나노와이어는 기존 벌크 실리콘보다 열전도도가 약 30분의 1로 줄었으며, 열전 성능은 약 300배 향상됐다. 반도체 공정을 적용, 실리콘의 한계를 극복하고 열전 반도체 대량생산과 상용화 가능성을 제시했다.

◇ KAIST, 숨겨진 효소 쏙쏙 찾아내는 인공지능 개발

한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 이상엽 특훈교수와 미국 캘리포니아대 샌디에이고(UCSD) 생명공학과 버나드 펄슨 교수 공동연구팀이 단백질 서열을 활용, 해당 단백질의 효소 기능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) '딥 EC 트랜스포머'(DeepECtransformer)를 개발했다고 24일 밝혔다.

효소는 생물학적 반응을 촉매하는 단백질로, 생명체에서의 다양한 화학 반응과 이에 따라 결정되는 대사 특성을 파악하기 위해서는 각 효소의 기능을 이해해야 한다. 

효소 고유 번호인 EC 번호(Enzyme Commission number)는 국제생화학 및 분자 생물학연맹(IUBMB)이 고안한 효소 기능 분류 체계로, 다양한 유기체의 대사 특성을 이해하기 위해선 게놈 서열에서 존재하는 효소의 종류와 EC 번호를 빠르게 분석할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 공동연구팀은 심층학습 기법과 단백질 상동성 분석 모듈을 활용해 주어진 단백질 서열의 효소 기능을 예측하는 인공지능 시스템을 개발했다. 

◇ 기계연구원, 친환경 냉매 압축기 개발…탄소배출 저감

한국기계연구원은 김영 책임연구원 연구팀이 중앙대학교 김민성·김동규 교수팀과 함께 기계적 방식을 대신해 전기화학적 방식을 활용하는 '친환경 냉매 압축기술'을 개발했다고 밝혔다.

오존층 파괴와 지구 온난화를 일으키는 HFC를 포함한 기존의 냉매와는 달리 암모니아, 물 등 친환경 냉매는 환경에 미치는 영향이 매우 적다. 이로 최근 냉동기 및 에어컨 시스템에 열전달 매체로 사용되고 HFC에 대한 규제가 세계적으로 강화되는 추세다.

전기화학식 압축기는 이온교환막을 이용해 이온을 이동시켜 가스를 압축하는 방식으로 냉매 압축때 수소를 매개체로 한다.

이번에 연구팀은 암모니아, 물 등 친환경 냉매가 수소와 같이 이온교환막을 통과하면서 냉매가 압축되는 원리를 이용해 전기화학식 친환경 냉매 압축기 구동 테스트에 성공했다.

◇ 부산대, 슈퍼커패시터 음극 소재 개발

부산대학교는 재료공학부 이정우 교수 연구팀이 높은 에너지 밀도를 갖는 슈퍼커패시터 음극 소재 개발에 성공했다고 23일 밝혔다. 

슈퍼커패시터(super capacitor)란 전기 에너지를 저장하는 장치를 말한다. 다만 슈퍼캐패시터는 전극 표면에만 전하를 저장하기 때문에 에너지 밀도가 낮다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 표면적을 넓히거나 전도성을 향상하는 등 여러 연구가 진행되고 있다. 

이번 연구는 현실적인 활용을 위해 경제적인 재료를 사용하면서도 넓은 비표면적(specific surface area, 단위 질량당 표면적)과 높은 전기전도성을 모두 갖는 우수한 특성의 슈퍼커패시터 전극 소재를 개발하고자 하는 필요성에서 비롯됐다.

부산대 교수팀은 전기전도도가 우수하고 표면적이 매우 넓어 슈퍼커패시터 측면에서 이상적인 2차원 소재인 그래핀을 활용해 산화철과의 하이브리드 구조를 만들어 이 문제를 해결했다. 

◇ GIST, 멍게 껍질 추출물로 친환경 전자소자 개발

광주과학기술원(GIST·총장 임기철)은 신소재공학부 윤명한 교수와 인하대학교(총장 조명우) 화학공학과 심봉섭 교수 공동연구팀이 멍게 껍질에서 추출한 셀룰로오스 나노섬유와 전도성 고분자의 복합화를 통해 친환경 섬유형 유기 전기화학 트랜지스터를 개발했다고 21일 밝혔다. 

이번 연구 성과는 재생 가능하면서 친환경 소재인 멍게껍질로부터 추출된 나노셀룰로오스를 사용함으로써 향후 친환경적인 웨어러블 또는 이식형 섬유 기반 전자기기 및 센서 개발에 중요한 단초를 제공할 것으로 기대된다.

섬유형 유기물 전기화학 트랜지스터는 이온 주입을 통한 신호 증폭, 스위칭이 가능하기 때문에 체내 이식 또는 피부에 부착해 뇌, 심장, 근육 등 다양한 생체전기 신호를 쉽게 검출할 수 있어 헬스케어, 군사 의류, 스포츠웨어 및 패션 아이템 등 다양한 분야에서의 잠재적 활용이 가능하다.