
< (왼쪽부터) 기계공학과 김민정 석사 (위), 기계공학과 아크롬존 석사 (위), 기계공학과 윤가영 석사과정, 기계공학과 오세은 박사과정, 기계공학과 김형근 박사과정 (위), 한국지질자원연구원 정인철 박사 (위), 기계공학과 이강택 교수 >
지구 온난화의 주범인 이산화탄소를 시장 가치가 높은 화학물질로 전환할 수만 있다면, 환경 문제를 해결함과 동시에 높은 경제적 가치를 창출할 수 있다. 국내 연구진이 이산화탄소(CO2)를 일산화탄소(CO)로 전환하는 고성능 ‘세라믹 전해전지’를 개발하여 탄소중립 실현을 위한 핵심 기술로 주목받고 있다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 신소재 세라믹 나노 복합섬유를 개발해 현존 최고 성능의 이산화탄소 분해 성능을 갖는 세라믹 전해전지를 개발하는 데 성공했다고 1일 밝혔다.
세라믹 전해전지(SOEC)는 이산화탄소를 가치 있는 화학물질로 전환할 수 있는 유망한 에너지 변환 기술로 낮은 배출량과 높은 효율성이라는 추가적인 이점이 있다. 하지만 기존 세라믹 전해전지는 작동 온도가 800℃ 이상으로, 유지 비용이 크고 안정성이 낮아 상용화에 한계가 있었다.
이에 연구팀은 전기가 잘 통하는 ‘초이온전도체’ 소재를 기존 전극에 함께 섞어 만든 ‘복합 나노섬유 전극’을 개발해 전기화학 반응이 더 활발하게 일어나도록 설계하고, 이를 통해 세라믹 전해전지가 더 낮은 온도에서도 효율적으로 작동할 수 있는 기반을 마련했다.
나아가, 이러한 소재 복합을 통해 나노섬유의 두께를 약 45% 감소시키고, 전극을 머리카락보다 1,000배 가는 두께(100나노미터)로 제작하여 전기분해 반응이 일어나는 면적을 극대화하여, 세라믹 전해전지의 작동 온도를 낮추는 동시에 이산화탄소 분해 성능을 약 50% 향상시키는데 성공했다.

< 그림 1. 복합나노섬유의 제작공정 모식도 및 형상 >
복합 나노섬유가 적용된 세라믹 전해전지는 기존에 보고된 소자 중 가장 높은 세계 최고 수준의 이산화탄소 분해 성능(700℃에서 1.25 A/cm2)을 기록했으며, 300시간의 장기 구동에도 안정적인 전압을 유지해 소재의 탁월함을 입증했다.
이강택 교수는 “이번 연구에서 제안된 나노섬유 전극의 제작 및 설계 기법은 이산화탄소 저감뿐만 아니라 그린수소 및 친환경 전력 생산과 같은 다양한 차세대 에너지 변환 소자의 개발에 있어 선도적인 기술이 될 것”이라고 말했다.

< 그림 2. 복합나노섬유의 이산화탄소 분해 성능/내구성 및 단일나노섬유 대비 미세구조 특성 비교 >
우리 대학 기계공학과 김민정 석사, 김형근 박사과정, 아크롬존 석사가 공동 제 1 저자로 참여하고, 한국지질지원연구원 정인철 박사, 기계공학과 오세은 박사과정, 윤가영 석사과정이 공동저자로 참여한 이번 연구는 촉매·재료 분야의 세계적 권위지인 ‘어플라이드 카탈리시스 B: 환경과 에너지, Applied Catalysis B: Environment and Energy (IF:20.3)’에 3월 3일 온라인 게재됐다. (논문명: Exceptional CO2 Reduction Performance in Symmetric Solid Oxide Electrolysis Cells Enabled via Nanofiber Heterointerface Engineering, https://doi.org/10.1016/j.apcatb.2025.125222)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 나노 및 소재 기술개발사업, 개인기초연구사업 지원으로 수행됐다.
이산화탄소를 플라스틱을 만드는 원료인 에틸렌과 같은 화학물질로 바꾸는 과정에서, 전기가 흐르며 화학 반응이 일어나는 핵심 부위인 ‘전극’ 내부에 물이 스며들어 성능이 떨어지는 문제가 있었다. 우리 대학 연구팀은 물은 차단하면서도 전기의 흐름과 촉매 반응을 원활하게 이루어지도록 설계한 새로운 전극 구조를 개발해 효율과 안정성을 동시에 개선했다. 우리 대학은 화학과 송현준 교수 연구팀이 머리카락보다 훨씬 가는 은 실들이 거미줄처럼 얽힌 구조인 ‘은 나노선 네트워크’를 활용한 새로운 전극 구조를 개발해, 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 효율을 세계 최고 수준으로 끌어올렸다고 6일 밝혔다. 전기를 이용해 이산화탄소를 유용한 화학물질로 전환하는 전해 공정에서는 전극 내부가 전해액으로 가득 차면서 이산화탄소가 반응할 공간이 줄어드는 ‘침수(Flooding) 현상’이 오랫동안 해결되지 않은 문제였다. 이를 막기 위해
2026-04-06공장과 발전소에서 배출되는 이산화탄소(CO₂)를 유용한 화학 원료로 바꾸는 기술은 탄소 중립의 핵심으로 꼽힌다. 하지만 촉매 성능이 빠르게 떨어지는 문제가 상용화를 가로막아 왔다. 우리 대학 연구진이 작동하는 동안 스스로 성능을 회복하는 ‘자가재생’ 촉매를 개발해 해결의 실마리를 제시했다. 우리 대학 생명화학공학과 정동영 교수 연구팀은 이산화탄소(CO₂)를 유용한 물질로 전환하는 전기화학 반응에서 촉매 성능이 저하되는 근본 원인을 규명하고, 촉매가 반응 중 스스로 활성 상태를 유지하도록 하는 새로운 설계 전략을 개발했다고 11일 밝혔다. 특히 연구팀은 이산화탄소 전환 반응에서 널리 사용되는 구리(Cu) 촉매에 주목했다. 구리 촉매는 반응 과정에서 단순히 소모되는 것이 아니라, 표면 구조가 지속적으로 변화하는 ‘재구성(reconstruction)’ 과정을 거치는 것으로 알려져 있다. 연구 결과, 이러한 재구성 방식에 따라 촉매의 성능과
2026-03-11이산화탄소를 배출하지 않는 그린수소(Green Hydrogen) 생산의 핵심 기술인 고체산화물 전해전지((Solid Oxide Electrolysis Cell, SOEC)는 세라믹 분말을 고온에서 굳히는 ‘소결’ 과정이 필요하다. 우리 대학 연구진은 이 과정을 6시간에서 10분으로 단축하고 온도도 1,400℃에서 1,200℃로 낮추는 데 성공했다. 이번 기술은 전지 제조의 에너지와 시간을 크게 줄여, 친환경 수소 시대를 앞당길 혁신으로 평가받고 있다. 우리 대학은 기계공학과 이강택 교수 연구팀이 단 10분 만에 그린수소의 고성능 전해전지를 완성할 수 있는 초고속 제조 기술을 개발했다고 25일 밝혔다. 이번 기술의 핵심인 ‘소결’ 은 전지를 이루는 세라믹 가루를 고온에서 구워 단단히 결합시키는 과정이다. 이 과정이 제대로 이루어져야 전지가 가스를 새지 않고(수소와 산소가 섞이면 폭발 위험), 산소 이온이 손실 없이 이동하며, 전극과 전
2025-10-28직접공기포집(DAC, Direct Air Capture)은 대기 중에 아주 희박하게(400ppm 이하) 존재하는 이산화탄소를 직접 걸러내는 기술이다. 우리 연구진은 이번에 뜨거운 증기나 복잡한 설비 없이, 스마트폰 충전 전압(3V) 수준의 저전력만으로 95% 이상의 고순도 이산화탄소를 포집하는 데 성공했다. 기존 DAC 기술은 높은 에너지 비용이 가장 큰 걸림돌이었지만, 이번 연구는 실질적 상용화 가능성을 보여준 성과로 평가된다. 이미 해외 특허 출원이 완료됐으며, 태양광·풍력 등 재생에너지와도 쉽게 연계할 수 있어 탄소중립 공정 전환을 앞당길 ‘게임 체인저’ 기술로 주목받고 있다. 우리 대학 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 미국 MIT 화학공학과 T. 앨런 해튼 교수팀과 공동 연구를 통해, 전도성 은나노 파이버 기반 한 초고효율 전기 구동 DAC(e-DAC, Electrified Direct Air Capture) 기술을 세계 최초로 개
2025-08-25기후 위기를 막기 위해 이미 배출된 이산화탄소를 적극적으로 줄이는 것이 필수적이며, 이를 위해 공기 중 이산화탄소만 직접 포집하는 기술(Direct Air Capture, 이하 DAC)이 주목받고 있다. 하지만 공기 중에 존재하는 수증기(H₂O)로 인해 이산화탄소만 효과적으로 포집하는 것이 쉽지 않다. 이 기술의 핵심 소재로 연구되는 금속–유기 구조체(Metal-Organic Frameworks, 이하 MOF)를 활용해 우리 연구진이 AI 기반 기계학습 기술을 적용, MOF 중에서 가장 유망한 탄소 포집 후보 소재들을 찾아내는 데 성공했다. 우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구팀과 공동 연구를 통해 대기 중 이산화탄소 포집에 적합한 MOF를 빠르고 정확하게 선별할 수 있는 기계학습 기반 시뮬레이션 기법을 개발했다고 29일 밝혔다. 복잡한 구조와 분자 간 상호작용의 예측 한계로 인해
2025-06-30