폴리이미드 고분자와의 우수한 계면 친밀성을 지닌 SZIF-8 나노입자 기반 하이브리드 기체분리막. /자료=서강대학교 이종석 교수)
폴리이미드 고분자와의 우수한 계면 친밀성을 지닌 SZIF-8 나노입자 기반 하이브리드 기체분리막. /자료=서강대학교 이종석 교수)

◇ 머리카락 두께 500만분의 1 크기 기체분자 분리한다

국내 연구팀이 머리카락 두께 500만분의 1에 해당하는 0.02nm(나노미터·10억분의 1m) 크기의 기체 분자를 분리하는 기술을 개발했다. 석유화학공정에 적용돼 에너지 소모량과 탄소 배출량을 줄이는 데 활용될 것으로 기대된다. 한국연구재단은 이종석 서강대 화공생명공학과 교수 연구팀이 이같은 연구결과를 국제학술지 ‘스몰 메소즈’에 지난 9월 1일 발표했다고 13일 밝혔다.

에틸렌은 원유에서 추출한 나프타를 고온에서 분해한 후 냉각과 압축, 분리 과정을 거쳐 생산된다. 이 과정에서 전체 석유화학 생산 공정의 40%에 해당하는 에너지가 소모된다. 과학자들은 이 과정에 드는 에너지 소모를 줄이기 위해 ‘분리막’ 기술에 주목하고 있다.

연구팀은 기존의 0.1nm 수준을 뛰어넘어 0.02nm 크기의 기체 분자까지 분리할 수 있는 분리막을 개발했다. ‘SZIF-8’란 나노입자를 개발해 분리막에 활용했다. 결과적으로 기존 분리막에 비해 에틸렌 분리 효율이 약 87% 향상된 것으로 나타났다.

 

◇ 기계연구원, 조용하고 효율 높은 수소 압축기 개발

한국기계연구원은 탄소중립기계연구소 열에너지솔루션연구실 윤석호 연구실장과 중앙대학교 김민성·김동규 교수 공동 연구팀이 수소로 전기를 만드는 연료전지의 특성을 이용해 연료전지에 사용되는 분리막에 전류를 가해 수소만을 추출할 수 있는 수소 압축기를 개발했다고 17일 밝혔다.

전기화학 반응을 통해 수소가 장치를 통과하는 과정을 반복하면 장치 후단부에 수소가 쌓이면서 압축이 이뤄진다. 연구팀은 수소 압축시 고압에도 장치가 견딜 수 있도록 장치 내부 구조를 설계하고 내부 표면처리를 통해 에너지 손실을 방지, 압축 효율을 극대화했다.

수소 정제 및 압축을 동시에 수행하는 전기화학적 압축기를 사용하면 오염 없이 99.99%의 수소를 추출, 고압으로 압축할 수 있고 압축기를 확장해 원하는 규모의 수소를 추출·압축할 수 있다.

 

◇ 특허청, 반도체·디스플레이 전문 심사관 30명 채용

특허청은 기술 패권 경쟁이 치열하게 진행 중인 반도체와 디스플레이 분야를 지원하기 위해 전문임기제 특허심사관(5급 상당) 30명을 공개 채용한다고 14일 밝혔다. 

전문임기제 특허심사관은 정년이 없고, 민간 경력이 인정돼 신규 채용 일반직 5급 공무원보다 보수가 많다. 최초 2년 근무 후 최대 10년까지 연장할 수 있다.

출원량 등을 고려해 반도체 설계·소자 분야, 노광·증착 분야, 식각·세정·기판 분야, 조립·검사·패키징 분야, 소재 분야, 디스플레이 특화기술 등 6개 세부 분야로 구분해 채용한다.

 

인공지능(AI)을 이용한 가상 표면 제조 예측 개념도./자료=UNIST
인공지능(AI)을 이용한 가상 표면 제조 예측 개념도./자료=UNIST

◇ UNIST 연구팀, 금속 공정 예측 AI 개발

UNIST 기계공학과 정임두 교수팀이 실제 데이터 기반으로 인공지능(AI)을 응용해 ‘금속 표면 3D 형상’을 가상 제조하는 기술을 개발했다.

3D프린팅 기법의 하나인 ‘직접 에너지 적층(Direct Energy Deposition, DED) 공정’은 로켓 부품과 같은 대형 금속 부품을 제조하거나 더는 가공하지 않아 수리가 어려운 파손 부품을 고치는 데 유용하다. 

공정은 높은 강도와 연신율을 얻을 수 있지만 피로 특성에 크게 영향을 미치는 표면 특성을 제어하기가 어렵다고 알려져 있다. 

이 때문에 해당 장비를 오래 익힌 전문가가 아닌 경우에는 높은 인장 강도와 연신율, ‘특정한 표면 형상’을 쉽게 얻어 내기가 어렵다. 특히 티타늄과 같은 고가의 소재를 사용하는 경우 많은 공정 개발 비용이 발생하게 된다.

이에 연구팀은 비숙련자라도 쉽게 원하는 표면 특성을 얻을 수 있도록 AI가 DED 공정 조건에 따라 예상되는 표면을 가상으로 만들어내는 기술을 개발했다.

 

◇ 인천대 물리학과 김준호 교수 연구팀, Cu(In,Ga)(S,Se)2 '태양전지 제조법' 개발

인천대학교 물리학과 김준호 교수 연구팀은 비진공 수용액 스프레이 방법으로 광전변환효율~17% 이상을 갖는 고효율 Cu(In,Ga)(S,Se)2 태양전지 제조법을 개발했다고 밝혔다. 

Cu(In,Ga)(S,Se)2 태양전지는 대개 고가의 진공 장비를 사용해서 제작되고 있는데 실용화를 앞당기기 위해서 제조 단가를 낮출 수 있는 용액 기반 제조공정이 전 세계적으로 연구되고 있다.

용액 제조에는 수용액뿐만 아니라 다양한 유기 용매가 사용될 수 있는데 특히 용매로 물을 사용할 경우 다른 유기용매에 비해 가격이 저렴하고 환경친화적이 있지만 여타 유기 용매에 비해 태양전지 광전변환효율이 낮은 것으로 알려져있다. 

인천대학교 물리학과 연구팀은 알카리 족 원소인 K를 첨가한 수용액을 사용할 경우 고효율 태양전지가 제작될 수 있음을 보였다. 즉 K를 첨가한 수용액을 미량으로 더해서 Cu(In,Ga)(S,Se)2 광흡수층을 제조하게 되면 광흡수층에 존재하는 결함의 에너지 준위와 에너지 밀도가 크게 줄어들고 이에 따라 태양전지 효율이 크게 증가됨을 밝혔다.

 

◇ 서울대 이태우 교수 연구팀, 고효율·수명 발광기술 개발

서울대는 재료공학부 이태우(사진) 교수 연구진이 차세대 디스플레이 소재 페로브스카이트의 발광 효율과 수명을 세계 최고 수준으로 끌어올리는 기술을 개발했다고 10일 밝혔다.

연구진은 이번에 페로브스카이트 발광소자의 효율을 이론상 가능한 최고 수준인 28.9%로 끌어올렸다. 연구진은 발광소자의 수명도 세계 최고 수준인 3만시간으로 늘렸다. 이번 연구 결과는 지난 9일 발행된 국제 학술지 네이처에 게재됐다.

 

이번 연구에서 제작한 시냅스 트랜지스터 이미지와 기존 기술의 비교./자료=KAIST
이번 연구에서 제작한 시냅스 트랜지스터 이미지와 기존 기술의 비교./자료=KAIST

◇ KAIST, 고신뢰성 인공 시냅스 트랜지스터 개발

한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 최신현 전기 및 전자공학부 교수팀이 인공지능(AI) 학습 정확도를 높이면서, 고신뢰성 반복 동작이 가능하도록 설계된 인공 시냅스 트랜지스터를 개발했다고 16일 밝혔다.

연구팀은 기존 낸드 플래시 메모리에 사용되는 구조를 이용하면서, 기존 낸드 플래시 단점인 낮은 내구성을 개선하는 방법을 차용, 안정적인 시냅스 역할을 할 수 있는 트랜지스터를 개발했다. 낸드 플래시 메모리는 고전압을 이용해, 소자 구성 물질을 손상시키는 방법(FN 터널링)으로 데이터를 저장하는 반면에 개발 소자는 낮은 전압으로도 동작한다. 기존 플래시 메모리에 비해 높은 내구성과 신뢰성을 확보했다.

연구진은 열전자 방출 현상을 이용해, 전자를 게이트 전극에서 전하 저장층으로 이동시키는 방법으로 동작하도록 했다. 이 방법은 전자가 높은 에너지 장벽을 뚫고 지나가는 것이 아닌, 낮은 에너지 장벽 위로 넘어서 이동하는 방법이므로, 낮은 전압을 이용하면서 이상적인 선형적 형태로 가중치를 업데이트할 수 있다. 또 장벽층을 손상시키지 않아 높은 내구성을 지닌다. 2억번 이상 시냅스 업데이트 동작으로 이를 증명했다.

 

 

 

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