- “차세대 이차전지나 태양전지, 디스플레이 개발을 위한 기술적 진보 이뤄”
- 그래핀과 탄소나노튜브를 새로운 3차원 형태로 조립에 성공
-‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈’ 특집기획 초청논문 게재
연필심의 원료인 흑연이나 다이아몬드등과 같이 순수하게 탄소로만 이루어진 물질들이 우리주변에서 다양한 소재나 부품으로 널리 쓰이고 있다. 특히 최근에는 탄소나노튜브나 그래핀과 같이 나노미터 크기를 갖는 탄소나노소재들이 새롭게 발견돼 학계와 산업계로부터 많은 관심을 끌고 있다.
꿈의 신소재로 불리는 그래핀과 탄소나노튜브는 탄소원자가 2차원적 평면상에 벌집 모양으로 결합된 화학구조로 되어있다. 이로 인해 다이아몬드보다 강도가 높으면서 잘 굽혀질 수 있고, 투명하면서도 전기가 잘 통하는 등 기존의 다른 소재들이 갖지 못한 우수한 특성들을 가지고 있다. 그러나 자연 상태에서는 이들이 뭉쳐있거나 층층이 쌓여 흑연을 이루고 있어 개별적으로 분리해내기에 어려운 문제점이 있었다.
분자조립 나노기술의 세계적 연구그룹인 KAIST(총장 서남표) 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀은 꿈의 소재라 불리는 그래핀과 탄소나노튜브를 3차원 형태로 조립하는 새로운 원천기술을 개발했다.
연구팀은 그동안 오랜 연구역량을 축적해 온 분자조립 나노기술을 이용해 그래핀과 탄소나노튜브를 입자 단위로 분리한 후 새로운 3차원 형태로 조립하는 데 성공했다. 또한, 이 과정에서 값싼 천연 흑연으로부터 단일층의 그래핀 유도체를 매우 높은 순도로 얻어내는 데 성공했다.
김상욱 교수는 “이번 연구로 그래핀계 탄소소재가 가진 넓은 표면적, 우수한 전기전도성, 기계적 유연성 등의 우수한 물성을 차세대 이차전지나 태양전지, 디스플레이 등에 이용하기 위해 필요한 중요한 기술적 진보를 이뤘다”며 “이번 논문 게재로 연구팀이 탄소소재 연구에서 세계적 선도그룹으로 인정받고 있음을 다시 한 번 확인했다”고 말했다.
김 교수는 이번 연구내용으로 4월말 미국 샌프란시스코에서 개최되는 국제재료학회(Materials Research Society)에서 초청 강연을 할 예정이다.
한편, 이번 연구결과는 신소재분야 세계적 학술지인 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)’ 4월 22일자에 특집기획 초청논문(Invited Feature Article)으로 발표됐다. 논문이 소개된 ‘어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈’의 특집초청논문은 세계적인 연구그룹의 최신 연구동향을 엄격한 심사를 통해 선별, 초청하는 기획논문이다.(끝)
※용어설명
그래핀: 육각의 벌집구조로 결합한 탄소가 연속적으로 연결되어 탄소 원자 한 층의 두께를 가진 2차원의 평판 모양을 이룬 탄소소재
탄소나노튜브: 육각의 벌집구조로 결합한 탄소가 수 nm(나노미터) 크기의 직경을 갖는 튜브를 형성한 탄소소재
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연구 연구자 없이 로봇팔·AI로 소재 혁신 실현
이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준들을 전부 충족해야 하기 때문에 소재 개발을 위해서는 수많은 소재 후보군을 고려해 탐색을 진행해야만 한다. 국내 산학 협력 연구진이 AI 및 자동화 시스템을 활용해 연구자의 개입 없이 이차전지 양극 소재의 개발을 진행하는 자율 탐색 실험실*을 구축했다. 이를 통해 개발 과정 중 발생하는 연구자의 노동을 최소화하며 탐색 기간을 93% 단축했다. *자율 탐색 실험실: 자율적으로 실험을 설계, 수행, 분석하여 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼 우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원(원장 김기수) 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 산학 협력 연구를 통해, AI 및 자동화 기술을 활용해 이차전지 양극 소재를 탐색하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다. 이차전지 양극 소재 개발은 필연적으로 시료의 무게를 칭량하고 이송하는 정량, 혼합, 소결* 및 분석 과정을 거
2025-08-05 -
연구 주변 빛에너지로 24시간 건강 모니터링이 가능하다고?
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2025-07-31 -
연구 대기 오염 저감 위한 신개념 원자 촉매 설계
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기후 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
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2025-06-09