◇ 전기차 배터리 방전테스트 최고 속도 규정 시속 105㎞로 일원화

전기차 배터리 방전 테스트 진행 시 가능 주행속도의 75%까지 달려야 하는 규정이 105㎞/h로 일원화된다. 히터 최대 온도와 바람세기를 기반으로 진행해온 테스트 규정은 상온으로 대폭 완화된다.

반도체·이차전지 등 첨단전략산업의 비용절감을 위해 위험물 취급시설 안전기준에 대한 특례를 마련하는 등 관련 규제도 해소된다.

정부는 5일 정부서울청사에서 추경호 경제부총리 겸 기획재정부 장관 주재로 비상경제장관회의를 열어 이 같은 내용의 '기업 현장규제 개선방안'을 논의했다.

 

◇ KAIST, 전기차 이차전지 수명 획기적 연장할 세계 최고 기술 개발

한국과학기술원(KAIST)은 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 넓은 온도 범위에서 리튬금속 전지의 높은 효율과 에너지를 유지하는 세계 최고 수준의 전해액 기술을 개발했다고 4일 밝혔다.

이 전해액은 기존에 보고되지 않은 새로운 솔베이션 구조를 형성했고 안정적인 전극-전해질 계면 반응을 확보할 수 있는 첨가제 기술을 통해 리튬금속 전지의 수명 특성을 획기적으로 향상했다.

일반적으로 염(이온성 화합물) 농도가 낮은 전해액에서는 양이온이 전하를 띠지 않은 용매에 의해 둘러싸여 동심원의 껍질(Shell)을 형성하는데 이를 솔베이션 구조라고 한다.

솔베이션 구조 개선 기술은 염 농도를 증가시키지 않고 배터리의 작동 온도 범위를 넓히는 매우 중요한 인자다.

 

◇ 산업硏 "프랑스판 IRA, 韓 전기차 수출에 부정적…대응책 시급"

프랑스가 미국의 인플레이션 감축법(IRA)에 대응해 새로운 전기차 보조금 제도를 도입하는 등 글로벌 거대 시장을 중심으로 전기차 산업 생태계가 재편되고 있어 이에 대한 대응이 시급하다는 분석이 나왔다.

산업연구원은 5일 이 같은 내용이 담긴 '프랑스판 IRA, 전기차 보조금 제도의 내용과 시사점' 보고서를 발간했다.

보고서에 따르면 미국 IRA의 전기차 보조금 제도가 최종재의 조립과 주요 부품의 미국 내 조달을 조건으로 하는 반면, 프랑스가 발표한 전기차 보조금 제도는 전기차 생산에 들어가는 철강, 알루미늄, 기타 재료, 배터리, 조립, 운송 등 6개 부문에서 발생하는 탄소 배출량을 기준으로 한다는 점에서 차이가 있다.

이에 따라 재생에너지 기반 전력 비중이 높고 소비지까지 운송 거리가 짧은 유럽에 비해 중국과 한국 등 아시아 국가는 프랑스 정부의 보조금 혜택을 충분히 누리기 어려운 구조다.

 

◇ 성냥 성분으로 저렴하게 성능 높인 흑연 음극재 나왔다

국내 연구진이 성냥 성분으로 코팅해 이차전지의 안정성과 효율을 높이는 흑연 음극재를 개발했다. 성능이 향상된 흑연 음극재는 전기차와 고속 충전 전지 등에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

울산과학기술원(UNIST)은 이현욱 에너지화학공학과 교수 연구팀이 붉은인과 카본이 코팅된 다공성 흑연 음극재 ‘흑연-인 복합체’를 개발했다고 5일 밝혔다. 붉은인은 성냥 머리 부분에 바르는 화학물질로, 가격이 저렴한 것이 특징이다.

연구팀은 붉은인과 카본 코팅층을 이용해 흑연 표면에 생성되는 전자와 리튬 이온 전도도를 높였다. 붉은인의 끓는점은 섭씨 280도 정도로 낮은데, 인 성분을 흑연 표면에 균일하게 증착시켰다. 여기에 히터에 흔히 사용되는 석영 관을 녹여 흑연과 붉은인을 밀폐시킨 후 끓는점 이상으로 온도를 가해 붉은인을 기화시킨다. 기화된 붉은인은 흑연을 균일하게 감싸고 온도를 다시 내려 증착시키는 것이다. 또 원유를 분리할 때 생기는 잔해물인 ‘석유계 피치’를 추가로 코팅해 붉은인의 부반응을 제어했다.

 

5일 한국교통안전공단 자동차안전연구원에서 열린 업무협약식. /사진=한국교통안전공단
5일 한국교통안전공단 자동차안전연구원에서 열린 업무협약식. /사진=한국교통안전공단

◇ 교통안전공단, 네덜란드 TNO와 '자율주행 기술' 업무협약

한국교통안전공단은 지난 5일 경기도 화성시에 위치한 자동차안전연구원에서 네덜란드 TNO와 '커넥티드 자율주행 기술의 검증 및 실증' 업무협약을 체결했다고 6일 밝혔다.

TNO는 1932년에 설립된 네덜란드 왕립 응용과학연구소로, 약 3400명의 연구 인력이 자율주행을 포함해 에너지, 국방, 첨단산업 등 국가 차원의 연구를 수행하고 있는 기관이다.

유럽연합(EU) 주도의 커넥티드 자율협력주행 모빌리티 안전성 평가 관련 다양한 연구를 수행하고 있다.

공단은 이번 TNO와의 업무협약을 통해 그동안의 자율주행 실험도시(K-City) 환경의 한계를 극복하고 실도로와 가상환경을 접목할 예정이다.

 

◇ 인하대, 차세대 디스플레이 개발 위한 OLED 소재 개발

인하대는 이정환 신소재공학과 교수 연구팀이 최근 차세대 디스플레이 개발을 위해 필요한 고색순도·고효율 청색 발광 OLED 소재·소자를 개발했다고 4일 밝혔다.

이정환 교수는 알아민 인하대 광전자소자연구실 소속 박사과정 학생과 이민형 울산대 교수 연구팀과 공동연구를 통해 이 같은 성과를 거뒀다.

연구팀은 진청색 구현을 위해 발광체 간 상호작용을 줄이는 전략을 모색했다. 이를 위해 트립티센(Triptycene) 분자를 다중 공명 기반 열 활성화 지연형광체(MR-TADF)인 DABNA 분자에 치환기로 도입해 고효율·고색순도 특성을 동시에 가진 Tp-DABNA 발광체를 개발했다.

 

◇ 전북대 라용호 교수 연구팀, ‘초고감도 반도체 광센서 기술’ 개발

전북대학교는 신소재공학부(정보소재공학) 라용호 교수와 이철로 교수 연구팀이 기존 반도체 기반 자외선 광센서의 광응답률과 검출률을 획기적으로 향상시킬 수 있는 신개념 마이크로선(microwire) 반도체 광검출기 개발에 성공했다고 6일 밝혔다.

대학에 따르면 이번에 개발한 기술은 그동안 고효율 구현이 불가능했던 자외선 검출을 새로운 방식을 통해 고속·고감도·고효율로 가능하게 했다는 점에서 세계 학계의 주목을 받고 있다.

광센서용 반도체 소재 중에서 질화갈륨(GaN)은 고온 안정성, 긴 수명, 낮은 구동 전압과 저소비 전력, 초소형 박형화가 가능해 차세대 광센서 중에서 가장 유망한 물질 중 하나로 주목받아 왔다. 그러나, 질화갈륨 반도체 소재 안의 높은 결함 밀도와 낮은 광 전도성 이득, 그리고 낮은 전하 캐리어 이동도는 고효율 광센서 제작과 상용화에 큰 걸림돌이었다.

 

◇ 다닥다닥 붙은 휴대전화 렌즈, 하나면 된다…포스텍 연구팀 개발

포스텍은 5일 기계공학과·화학공학과 노준석 교수 연구팀이 휴대폰 뒷면에 있는 여러개의 카메라 렌즈를 하나의 메타렌즈로 초점 위치를 자유롭게 조절하는데 성공했다고 밝혔다.

노 교수와 인공지능대학원 트레본 배드로씨, 기계공학과 성준화씨가 공동 개발한 이 기술은 휴대폰 카메라로 촬영할 때 물체와의 거리에 따라 사용되는 렌즈가 다르고 매번 렌즈를 바꿔 끼울 수 없기 때문에 여러개의 렌즈가 필요하지만 이를 한개의 렌즈로 초첨 위치 등을 조절할 수 있도록 한 것이다.

연구팀이 개발한 렌즈는 나노미터(㎚) 크기의 인공구조체인 메타렌즈로 다양한 빛의 특성을 제어하고, 기존 렌즈의 두께를 획기적으로 줄일 수 있는 광학 소자다.

실험 결과 빛이 회전하는 방향에 따라 초점의 위치를 변화시켰고 일반적인 메타렌즈의 기능을 수행한 것은 물론 빛을 굴절시켜 좌우에 있는 초첨을 모으거나 도넛 모양으로 이미지의 초점을 맞추는데 성공했다.

 

사진 왼쪽부터 김두호 교수, 최광현 학생 /사진=경희대
사진 왼쪽부터 김두호 교수, 최광현 학생 /사진=경희대

◇ 경희대 연구팀, 리튬금속 배터리 혁신 방안 규명

김두호 경희대 기계공학과 교수 연구팀이 기계적 압력이 리튬금속 배터리 내 덴드라이트 형성에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 규명했다.

4일 경희대에 따르면 이번 연구는 최준명 한양대 기계공학과 연구팀이 공동연구를 진행했고 국제 저명 학술지인 'Advanced Energy Materials' 9월 호에 게재된 것으로 전해졌다. 이번 연구로 리튬금속 배터리의 안정성과 효율성을 높이는 새로운 방법이 제안되며 리튬금속 배터리 발전의 밑거름이 될 전망이다.

연구팀은 덴드라이트 형성을 억제하기 위해, 계산과학 데이터 주도 다중 스케일 분석 방법과 기계학습을 연구에 도입했다. 연구팀은 원자 수준부터 마이크로 스케일까지 다양한 크기의 분석을 진행했다. 원자 수준에서는 리튬금속 소재의 압축에 따른 리튬 결합 길이의 변화를 추적했다. 또한 소재 데이터 주도 기계학습을 통해 열역학적 에너지 변화를 예측해 덴드라이트의 (불)균일도 경향성을 예측했다. 

저작권자 © KIPOST(키포스트) 무단전재 및 재배포 금지