-
- 호흡기 감염병 연구의 새 장- <네이처 커뮤니케이션즈> 게재우리 학교 약학과 김정현 교수 공동 연구팀이 인간 ‘폐’의 면역체계를 모사하는 ‘미니 폐 어셈블로이드’를 개발하는 데 성공했다. 폐 조직의 감염 및 손상 반응을 정밀하게 재현함으로써 난치성 폐 질환용 신약 개발에 기여할 것으로 전망된다. 김정현 교수(사진)는 한국생명공학연구소·국립보건연구원 연구팀과 함께 인간의 폐 조직을 모사한 폐 어셈블로이드를 개발했다고 밝혔다. 해당 연구는 ‘폐 대식세포를 이용한 폐 생체조직시스템 제작 기술(Generation of induced alveolar assembloids with functional alveolar-like macrophages)’이라는 제목의 논문으로 저명 학술지 <네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications, 2023년 기준 IF 14.7)> 4월호에 게재됐다. 폐렴 같은 호흡기 감염성 폐 질환은 전 세계적으로 다수의 사망자를 발생시켜왔지만, 인체 폐의 구조와 면역체계를 모사하는 모델이 없어 신약 개발에 어려움을 겪어왔다.이에 아주대 공동 연구팀은 실제 인간의 폐 조직을 모사한 ‘폐 어셈블로이드(iAlvAssemb)’ 개발에 나섰다. 연구팀은 사람 유도만능줄기세포(hPSC)로부터 폐포 상피세포(Alveolar Epithelial Cells)와 대식세포를 각각 유도하고, 이들을 함께 배양해 실제 폐 조직과 유사한 구조와 면역 반응을 구현할 수 있었다. 연구팀이 개발한 폐 어셈블로이드에서는 폐포 상피세포가 분비하는 GM-CSF가 대식세포의 조직 적응을 유도하고, 대식세포가 다시 인터루킨-1β(IL-1β), 인터루킨-6(IL-6) 등을 분비해 상피세포의 surfantant 단백질 발현을 조절하는 양방향 면역-상피 상호작용이 관찰됐다. 이는 인간 폐의 복잡한 면역 미세환경을 정밀하게 재현한 결과로 그 의의가 크다.또한 결핵균(Mycobacterium tuberculosis) 감염 시 대식세포의 감염 민감성, 대식 및 산화지질 흡수, 감염 후 세포 사멸 등 면역 반응이 실제 폐 조직과 유사하게 재현된 점도 주목할 부분이라고 연구팀은 설명했다. 약학과 김정현 교수는 “이번 연구에서 개발한 ‘폐 어셈블로이드’는 실제 사람의 폐와 유사한 구조를 형성할 뿐 아니라, 세균 감염과 염증 및 손상 등 다양한 자극에 대해 서도 실제와 유사한 반응을 나타냈다”라고 설명했다. 이어 “기존 폐 오가노이드 모델의 한계를 극복하고, 면역세포를 포함한 인간 호흡기 조직의 기능을 정밀하게 구현함으로써 앞으로 호흡기 감염병 연구, 신약 효능 평가, 독성 시험 등 다양한 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다”라고 덧붙였다.한편 이번 논문은 생물학연구정보센터(BRIC)의 ‘한빛사’ 논문으로 선정됐다. 포항공대 생물학연구정보센터(BRIC)는 생명·의과학 분야에서 피인용 지수가 10 이상인 학술지나 그룹별 상위 3% 이내의 세계적인 학술지에 생명과학 분야 논문을 게재한 한국 과학자들을 '한빛사'로 선정해 소개하고 있다. 약학과 김정현 교수 연구팀은 앞으로도 국제 보건을 위협하는 난치성 호흡기 감염병 분야 신약개발을 위해 줄기세포를 이용한 인체 조직 개발 연구를 다각적으로 이어나갈 계획이다. 김정현 교수 공동 연구팀이 연구해온 줄기세포 유래 인간 폐 조직(폐 어셈블로이드, iAlvAssemb)의 개발 모식도
-
198
- 작성자통합 관리자
- 작성일2025-04-23
- 37
- 동영상동영상
-
- 윤종희 교수와 의학과 공동 연구팀 성과- <Sensors and Actuators B: Chemical> 3월호 게재아주대 연구진이 초분광 영상기술과 인공지능을 활용해 위암을 빠르고 정밀하게 진단할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 활용하면 생체 조직의 산란과 흡수 같은 광특성을 인공지능을 통해 분석, 별도의 생화학 검사 없이 정밀한 위암 진단이 가능해 위암 치료의 효율성을 높일 수 있을 전망이다. 물리학과 윤종희 교수와 의과대학 노충균(소화기내과학교실)·노진(병리학교실) 교수 공동 연구팀은 초분광 영상기술과 인공지능을 활용해 정밀하고 빠른 위암 진단 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 내용은 ‘초분광 영상 및 인공지능을 활용한 점막하 박리술을 통해 얻은 조직의 위암 진단(Artificial intelligence-based gastric cancer detection in the gastric submucosal dissection method via hyperspectral imaging)’이라는 제목으로, 저명 학술지 <Sensors and Actuators B: Chemical> 3월호에 게재됐다.아주대 대학원 에너지시스템학과의 박인영 석사과정생(현 COSMAX Inc. 연구원)과 아주대 의대 병리학교실의 노진 교수가 공동 제1저자로 참여했고, 아주대 의대 소화기내과학교실의 노충균 교수와 물리학과 윤종희 교수가 공동 교신저자로 함께 했다.현재 위암의 진단은 내시경을 통해 1차로 검진하고, 암으로 의심되는 부위는 위 점막하 박리술을 통해 조직을 확보한 뒤, 해당 조직에 대해 병리조직검사를 수행하는 방식으로 진행되고 있다. 병리조직검사는 여러 단계의 조직 처리 과정이 필요하므로 수일이 소요되고, 환자는 이에 대한 진단 결과를 확인하기 위해 다시 병원을 방문해야 한다. 이에 환자의 편의와 위암 진단 및 치료의 효율성을 높이기 위해 내시경 검사 시에 조직 내 위암의 존재 여부를 빠르게 판단할 수 있는 기술이 필요하다. 그러나 정상 조직과 위암 조직 간의 뚜렷한 차이를 찾기가 쉽지 않아, 내시경 검사 중에 위암의 징후를 정확하게 파악하기가 어렵다. 그동안 위암 조직의 선명한 관찰을 위해 협대역 영상(Narrow Band Imaging), 색소내시경(Chromoscopy) 등이 개발되어 활용되고 있으나, 여전히 정밀한 위암 진단에는 다가서지 못하고 있다. 또 한정된 내시경 검사실 공간과 검사 시간 등의 현실적 문제들로 인해 학계와 의료계에서 실제 의료환경에 적용할 수 있는 기술을 개발하는 데에 어려움을 겪어왔다. 그중 ‘빛’을 활용한 질병 진단 기술은 비침습적이고 안전해 새로운 질병 진단 기술로 많은 연구가 이뤄져 왔다. 덕분에 여러 의미 있는 연구 결과가 나왔지만, 실제 의료환경에 적용할 수 있는 광기술은 여전히 매우 제한적이다. 환자를 진단하고 치료하는 의료 현장에는 여러 공간적·시간적 제약이 존재하기에, 빛을 활용하기 위한 장치인 광학계(optical system)의 크기가 작고 촬영 및 분석이 빠르게 이뤄질 수 있어야 실제 도입이 가능하다. 아주대 공동 연구팀은 이러한 점에 착안해 초분광 영상기술과 인공지능을 활용한 연구에 나섰다. 초분광 영상기술은 빨강·초록·파랑을 측정하는 기존의 컬러 영상기술에 비해 더 많은 색을 정밀하게 측정할 수 있는 기술이다. 사람의 눈으로 볼 수 있는 빨강·초록·파랑의 가시광선 영역뿐 아니라 자외선과 적외선 영역의 빛까지 분해하고 분석할 수 있는 것. 더욱 정밀한 측정이 가능한 특성 덕에 초분광 영상기술은 우주, 국방, 의료를 비롯한 다양한 분야에 적용되어왔는데, 그 정보량이 많아 정밀한 분석에 어려움을 겪어왔다. 아주대 연구팀이 연구해온 초분광 영상 기술을 통한 위암 진단 모식도이러한 부분을 해결하기 위해 인공지능(AI)을 활용해 영상을 분석하려는 시도가 이어져 왔으나, 의료영상 데이터의 경우 인공지능 학습을 위한 정밀한 정답 데이터를 확보하는 것이 매우 어려웠다. 아주대 연구팀은 이러한 한계를 돌파하기 위해, 영상처리 및 정합 기술을 개발해 병리조직검사 데이터와 초분광 영상 데이터를 비교하고 정답 데이터를 확보해 인공지능 모델을 정밀하게 학습시켰다. 연구팀은 초분광 영상기술을 통해 생체 조직의 산란 및 흡수 특성을 측정하고, 정상 조직과 암 조직 등 질병에 따라 변화되는 조직의 광특성을 질병 진단에 활용했다. 윤종희 교수는 “초분광 영상기술과 인공지능을 통해 환자로부터 획득한 조직으로 별도의 생화학 처리 없이 암의 유무를 진단할 수 있음을 보인 성과”라며 “조직 검체 확보와 동시에 수 분 내 암 진단이 가능해 환자 치료에 많은 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다.윤 교수는 “위암 이외의 다른 질병에도 적용이 가능해, 그 응용 범위가 더 넓어질 수 있다”라며 “질병 진단에 걸리는 시간을 줄여, 환자의 치료 시간을 단축하고 편의를 높이는 데 기여할 수 있다”라고 덧붙였다.이번 연구에서 물리학과 연구팀은 ▲초분광 영상 기술을 위한 광학계 개발 ▲조직의 광학영상 측정 및 광특성 분석기술 개발 ▲인공지능 모델 구축 등을 수행했고, 의과대학 연구팀은 ▲환자 검체 확보 ▲병리조직검사 ▲의학적 분석 등을 맡아 진행했다. 아주대 물리학과 윤종희 교수는 한국과학기술원(KAIST) 바이오및뇌공학과에서 박사학위를 받고, 한국과학기술원과 영국 캠브리지대학 물리학과에서 박사후연구원으로 의광학(Biomedical optics) 분야를 연구해왔다. 윤 교수는 초분광 영상을 활용한 질병의 진단, 빛의 산란을 통한 미생물 움직임 연구, 인공지능을 활용한 영상분석 기술 등을 연구해 학계와 산업계의 주목을 받아왔다. 특히 기초 학문과 임상 시험을 연계하는 중개 연구(Translational Research)를 통해 의과대학 연구진과 활발한 공동 작업을 벌이고 있다. 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, G-LAMP 사업 및 한국전자통신연구원의 지원을 받아 수행됐다.정상 조직과 위암 조직의 광특성(산란 및 흡수) 차이. 위암 조직은 특정 파장(540nm)의 빛에서 정상 조직에 비해 산란 및 흡수가 적은 것을 확인함* 위 사진 - 왼쪽부터 물리학과 윤종희 교수, 대학원 에너지시스템학과 박인영 석사졸업생, 의대 병리학교실 노진 교수, 소화기내과학교실 노충균 교수
-
196
- 작성자통합 관리자
- 작성일2025-04-14
- 293
- 동영상동영상
-
- 한국연구재단, 최장 10년 동안 연간 2억원 내외 지원- 23년 시작 '한우물파기 기초연구사업' 우리 학교 첫 선정우리 학교 기계공학과 이재영 교수가 한국연구재단 ‘한우물파기 기초연구사업’ 참여자로 선정됐다. 이에 이재영 교수는 앞으로 최장 10년 동안 연 2억원 내외의 연구비 지원을 받게 된다.한국연구재단이 2023년 처음 시작한 ‘한우물파기 기초연구사업’은 우수한 젊은 연구자가 오랜 기간 한 분야에서 도전적인 연구를 꾸준히 수행, 세계적 연구 성과를 창출할 수 있도록 지원하기 위한 사업이다. 박사학위 취득 후 15년이 넘지 않은 연구자가 사업 지원 대상이며, 이재영 교수는 우리 학교 첫 ‘한우물파기 기초연구사업’ 참여자다.이재영 교수(사진)는 <핵산 어셈블리 엔지니어링의 시간-공간적 한계를 초월하는 통합 전산 모델의 개발>이라는 주제로 이번 과제에 선정됐다. DNA와 RNA 같은 핵산(Nucleic acids)을 여러 방식으로 조합(핵산 어셈블리), 원하는 구조체와 전산 모델을 만들어 가기 위해 이를 전산역학적 방법으로 해결해 보겠다는 시도다. 기계공학에서 다루는 대규모의 엔지니어링을 나노 단위로 정밀하게 적용, 대규모의 전산 시뮬레이션을 통해 예측하고 해석해 나가겠다는 것. 이러한 연구를 통해 실험적 연구의 비용·시간적 한계 극복을 도울 수 있어, 바이오 분야의 나노 로봇이나 인공 단백질, 약물 운송체, 물질 조절 및 배열 연구 등에 활용될 수 있을 전망이다. 이재영 교수는 “이번 연구의 최종 목표는 핵산 어셈블리를 구성하는 기본 염기의 물리적 특성을 반영, 합성 과정과 동적 거동을 모사하는 통합 전산 모델을 구축하는 것”이라며 “시간-공간적 한계를 초월하는 통합 전산 모델을 구축해, 궁극적으로는 핵산 어셈블리의 자유로운 엔지니어링과 신생(De novo) 설계를 실현하고 싶다”라고 전했다. 이재영 교수는 지난 2020년 서울대에서 박사학위를 받고, MIT 방문연구원을 거쳐 지난해 2학기부터 우리 학교 기계공학과 강단에 서 왔다. 전산역학(Computational Mechanics)과 나노·바이오 구조가 이 교수의 연구 분야다.
-
194
- 작성자통합 관리자
- 작성일2025-04-09
- 463
- 동영상동영상
-
우리 학교 소프트웨어학과 조현석 교수팀이 미국 필라델피아에서 열린 인공지능 분야 국제학술대회 ‘AAAI 2025’에서 논문을 발표했다. 지난 2월25일부터 3월4일까지 개최된 '전미인공지능학회(AAAI, Association for the Advancement of Artificial Intelligence)‘는 ▲데이터 마이닝 ▲응용 모델 ▲기계학습 ▲컴퓨터 비전 등 인공지능 관련 연구를 다루는 세계적인 학회다. 이번 학술대회에는 전 세계의 관련 연구자들과 NEC, 바이두, 듀오링고, 앤트그룹(알리페이) 등 세계 AI 기업들이 참가했다. 우리 학교 조현석 교수(소프트웨어학과·인공지능융합학과) 연구팀은 이번 학회에서 '미분 가능한 카디널리티 제약 조건을 만족시키는 부분 인덱스 지수 추정(DCC: Differentiable Cardinality Constraints for Partial Index Tracking)'이라는 논문을 발표했다. 해당 연구에는 우리 학교 소프트웨어학과·인공지능융합학과 조현석 교수(사진 왼쪽)와 인공지능학과 석사과정 조우연 학생(사진 오른쪽)이 참여했다. 이 논문은 투자 포트폴리오 운영에서 널리 활용되는 S&P 500 지수 등과 같은 인덱스 지수 추정에서, 실거래 수수료를 줄이기 위해 몇 개의 주식들로만(카디널리티 제약 조건)으로 이를 추정하는 문제에 대한 내용을 담고 있다. 연구팀은 기존의 지수 추정 문제를 미분 가능한 형태로 근사화, 특정 조건에서 근사화한 해가 원래의 해를 만족시킬 수 있음을 수학적으로 증명하고, 실제 금융 데이터에서 활용가능한 미분가능한 부분 인덱스 추정 기술을 제안했다.연구팀은 기존의 포트폴리오 문제에서 널리 활용되는 지수 추정 문제 중 부분 지수 추정 문제에 대한 기술을 제안했다. 지수 추정 문제는 모든 종목을 활용하는 전체 지수 추종 문제와 일부 종목들만을 선별하는 부분 지수 추종 문제가 있으며, 실제 금융 도메인에서는 거래 수수료의 한계로 인해 부분 지수 추종 문제가 더 많이 사용된다. 연구팀은 기존에 제안되었던 부분 지수 추정모델들이 카디널리티 제약 조건을 적용한 기존 모델들의 미분 불가능성으로 인해 휴리스틱한 방법론들만을 적용할 수밖에 없었던 한계를 지적했다. 또한 이러한 한계로 인해 NP-hard 수준으로 문제의 복잡도가 증가하고, 해석 불가능함을 가진다는 것을 밝혀냈다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 미분 불가능한 기존의 부분 지수 추종 문제를 미분 가능한 형태의 근사 추정 모델로 수정하고, 이러한 근사 모델이 특정 조건을 만족할 때 오차가 없는 해를 가질 수 있다는 것을 수학적으로 증명했다. 또 수학적으로 증명한 모델을 실제 금융 데이터를 바탕으로 실험을 진행, 기존에 제안한 모델 대비 추정 오류가 더 적으면서도 해석가능한 형태의 모델임을 보여 그 우수성을 입증했다. 이번 연구는 ▲아주대 인공지능융합혁신대학원 사업 ▲사람중심 인공지능 핵심원천기술개발 사업 ▲나노 및 소재기술개발사업 소재 글로벌 영커넥트 사업의 지원을 받아 수행됐다.인공지능학과 석사과정 조우연 학생의 학회 발표 모습
-
192
- 작성자통합 관리자
- 작성일2025-03-28
- 1035
- 동영상동영상
-
우리 학교 황종국 교수팀이 차세대 보급형 배터리용 음극재를 개발하는 데 성공했다. 스마트폰부터 전기차까지 널리 활용되고 있는 리튬 이온 배터리의 핵심인 ‘리튬’의 가격 변동성과 수급 불안정성을 극복할 수 있는 계기가 될 전망이다. 황종국 아주대 교수(화학공학과, 위 사진)와 임은호 동국대 교수(화공생물공학과) 공동 연구팀은 메조다공 배향을 정밀하게 조절해 높은 출력과 긴 수명을 갖는 하드카본 음극재 개발에 성공했다고 밝혔다. 해당 연구 내용은 ‘나노 채널 배향을 통한 내부 접근성 조정으로 고속 칼륨 이온 저장이 가능한 메조다공성 탄소 구체(Tuning Internal Accessibility via Nanochannel Orientation of Mesoporous Carbon Spheres for High-Rate Potassium-Ion Storage in Hybrid Supercapacitors)’라는 제목으로 국제 저명 학술지 <어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)> 1월호 표지 논문(Front Cover)으로 게재됐다.아주대 황종국·동국대 임은호 교수가 공동 교신저자로 참여했고, 박종윤 아주대 석박사 통합과정생(에너지시스템학과)이 제1저자로 함께 했다. 대표적 이차전지인 리튬 이온 배터리(Lithium-ion Battery)는 스마트폰, 노트북 같은 소형 전자기기부터 전기차와 대규모 에너지 저장 장치까지 다양한 분야에서 필수적인 에너지 저장 장치로 자리 잡고 있다. 이 같은 배터리 산업의 성장에 따라 핵심 소재인 리튬(Lithium)의 수요가 급증하면서, 리튬의 가격 변동성과 수급 불안정성 또한 심화되고 있다. 게다가 리튬의 매장지가 호주, 중국, 남미 등 특정 지역에 집중되어 있어 ‘하얀 석유’로 불리며 전략적 안보 자산으로 부각되고 있다.이에 산업계와 학계에서는 리튬을 대체할 다른 배터리에 대한 연구를 활발히 진행하고 있으며, 나트륨 이온 배터리(Na-Ion battery)나 칼륨 이온 배터리(Potassium-ion battery) 등이 대체재로 떠오르고 있다. 특히 칼륨은 지구상에 풍부하게 존재하며, 리튬과 유사한 전기화학적 특성을 가지고 있다. 또한 가격이 저렴하고 채굴이 비교적 용이해 원료 수급이 안정적이다. 이러한 장점 덕분에 칼륨 이온 배터리는 지속 가능한 배터리 기술의 유망한 대안으로 평가받고 있다.그러나 칼륨 이온(K⁺)의 크기(1.38 Å)는 리튬 이온(Li⁺, 0.76 Å)보다 약 1.8배 크기 때문에 칼륨 이온의 삽입(Insertion)과 탈리(Extraction)과정은 리튬 이온에 비해 약 6배 더 큰 부피 변화를 초래한다. 그 결과, 기존 리튬 이온 배터리에서 음극재로 사용되는 흑연을 똑같이 활용하는 경우 배터리의 수명과 안정성이 크게 저하되는 문제가 발생한다. 이에 흑연보다 저렴하면서도 높은 구조적 안정성과 오랜 수명을 갖춘 고체 형태의 탄소 하드카본(Hard Carbon)이 칼륨 이온 배터리의 음극재로 주목받고 있다. 그러나 하드카본은 제한적인 출력 특성과 낮은 이온 저장 용량이라는 태생적 한계를 가진다는 점이 문제로 남아 있다.때문에 학계와 산업계에서 하드카본의 성능 향상을 위해 다공구조를 도입하는 방법이 널리 활용되어 왔다. 다공구조를 도입함으로써 이온 확산 경로가 개선되고 반응속도가 증가하며, 이온 저장 활성점의 농도가 향상되어 칼륨 이온의 저장 용량을 증가시킬 수 있다고 보고되어 온 것. 그러나 하드카본 음극재의 성능과 다공성 구조 간의 관계는 아직 명확히 규명되지 않았으며, 특히 나노 단위의 미세한 기공인 메조다공 하드카본 구조의 역할에 대한 통일된 이론은 부족한 상황이다. 기존 연구에서는 다공 구조뿐만 아니라 배터리 성능에 영향을 미치는 다양한 요인이 동시에 변화하여, 메조다공 구조가 음극재의 성능에 미치는 정확한 영향을 규명하는 데 어려움이 있었다. 때문에 이러한 연구의 공백을 해소하고 메조다공 구조의 역할을 명확히 밝히는 것은 중요한 연구 과제로 남아 있었다. 이에 아주대 공동 연구팀은 서로 다른 두 개 이상의 고분자를 물리적으로 혼합한 다성분계 고분자 블렌드의 자기조립(Self-assembly) 현상을 활용해 채널 타입 메조다공의 배향만이 선택적으로 조절된 2종의 모델 하드카본을 합성하고, 메조다공을 통한 칼륨 이온의 저장 및 이동 방식에 미치는 영향을 체계적으로 분석했다. 자기조립현상이란, 분자나 나노입자가 스스로 규칙적인 구조를 형성하는 과정을 말한다.연구진이 개발한 음극재 소재. 개방형 메조다공성 구형탄소의 TEM 이미지와 입자의 기공 형태를 나타내는 그림 개략도(왼쪽). 폐쇄형 메조다공성 구형탄소의 TEM 이미지와 입자의 기공 형태를 나타내는 그림 개략도(오른쪽)연구팀은 채널 타입 기공의 끝이 외부로 열린 개방형 메조다공성 하드카본과, 탄소벽 내부로 닫힌 폐쇄형 메조다공성 하드카본을 제조했다. 그리고 이 소재를 칼륨 이온 배터리의 음극재로 적용한 결과, 개방형 메조다공성 하드카본을 활용한 음극재가 폐쇄형 메조다공성 하드카본에 비해 약 30% 향상된 용량 및 출력 성능을 보임을 확인했다. 또한, 개방형 메조다공성 하드카본 음극재는 2만회의 충·방전 과정 이후에도 86%의 용량 유지율을 기록하며, 뛰어난 수명과 안정성을 입증했다. 연구팀은 메조다공 구조가 칼륨 이온 저장 활성점에 대한 접근성을 향상시켜 칼륨 이온 흡착 용량을 증가시키고, 칼륨 이온의 확산거리를 단축해 출력 특성을 개선함으로써 급속 충·방전 조건에서도 용량 감소 현상을 효과적으로 완화할 수 있음을 규명했다.황종국 아주대 교수는 “이번 연구를 통해 그동안 미지의 영역으로 남겨져 있던 하드카본 음극재의 구조와 성능 간의 연관성을 독립적으로 분석할 수 있는 기틀을 마련했다”라며 “이번 성과는 칼륨 이온 배터리는 물론 나트륨 이온 배터리 같은 차세대 에너지 저장 소재 개발에도 폭넓게 응용될 수 있을 것”이라고 전했다. 이어 “차세대 배터리에 활용될 고성능의 하드카본을 개발하기 위해서는 다공 구조가 음극재 성능에 미치는 영향을 명확히 이해하고, 이를 바탕으로 최적의 설계 원칙을 정립하는 것이 필수적”이라며 “이번 연구가 산업계의 하드카본 성능 최적화와 차세대 보급형 에너지 저장 기술의 발전에 중요한 역할을 할 것”이라고 덧붙였다. 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업과 한국전력공사의 지원을 받아 수행됐다.아주대 공동 연구팀의 연구 내용이 실린 <어드밴스드 펑셔널 머티리얼즈(Advanced Functional Materials)> 표지. 개방형 메조다공성 구형탄소(오른쪽)에서 이온의 이동성이 폐쇄형 메조다공성 구형탄소(왼쪽)에 비해 크게 향상된 모습을 보여준다. 이와 같은 이온 이동성의 증가는 칼륨 이온 배터리 음극재의 고출력·장수명 성능을 획기적으로 향상시키는데 기여한다(이미지 제공 Wiley-VCH)
-
190
- 작성자통합 관리자
- 작성일2025-03-21
- 953
- 동영상동영상
