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Material chemistry

Physical deposition

물리증착법(PVD)은 금속 코팅 재료를 고진공상태에서 기화시켜 기판 위에 박막을 증착시키는 기술이다. 증착기법은 열증착법(thermal evaporation), 스퍼터링법(sputtering), 전자빔증발법(E-beam evaporation)으로 나눌수 있다. 스퍼터링은 불활성가스를 이온화 시켜 타켓이온들과 충돌하게 하고, 이때 떨어진 입자들이 기판표면에 증착하는 방식이다. 전자빔증발법(E-beam evaporation)은 전자빔을 증착물질과 충돌시켜 반응물질을 박막에 증착시키는 방법으로 증착속도가 빠르고 고융점 재료에 증착이 가능하며 높은 밀착 강도의 장점을 가지고 있다. 물리증착법은 화학적인 반응이 수반되지 않고 진공상태에서 기화된 증기가 박막을 형성하는 방법으로 반응온도가 낮고 다양한 물질에 사용가능한 증착법이다.
Chemical deposition

나노촉매는 수열, 전기증착과 같이 원자나 분자 단위로부터 나노구조를 형성하는 방법으로 합성될 수 있다. 물질의 고유한 성질을 고려하며, 금속 및 금속 산화물을 기반으로 한 균일하게 잘 구조화된 촉매를 합성하는 것은 환경 문제를 완화하기 위한 다양한 분야에 적용하기 위해 필수적이다.
현재는 반응의 pH, 전압, 농도와 같은 국소적 요인들의 조정을 통해 균일한 촉매를 합성하기 위한 연구가 진행 중이며 이는 친환경 대체 연료의 생산 및 전극에의 적용, 오염물의 분해정화와 같은 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
Lithography

집적 회로를 제조하기 위한 가장 일반적인 방법인 광리소그래피(Photo Lithography)는 광민감성 화학 물질(Photo Resist, PR)이 mask를 통해 UV에 선택적으로 투과되도록 하는 패터닝 공정이다. PR은 빛의 노출에 따라 분해되거나 경화될 수 있다. 이어서, PR의 부드러운 부분을 제거하면서 패턴화된 층이 생성된다. 앞서 기술된 공정 이후 에칭 또는 증착이 수행될 수 있으며, 이러한 일련의 공정을 반복함으로써 연구자들은 설계된 디바이스의 3D 구조를 구축할 수 있다.
Membrane Fabrication

분리막은 혼합물로부터 특정 성분만을 선택적으로 분리할 수 있는 물질을 의미한다. 기체 분리막 분리 공정의 구동력은 공급압력이기 때문에 분리공정으로 잘 알려진 PSA나 극저온 증류에 비해 유지비용이 적게 든다는 장점이 있다. 본 실험실에서 불소화 폴리이미드를 합성하거나 또는 나노셀룰로오스 막을 튜닝하여 나노 다공성 막을 설계한다. 나노미터 기반의 분리막 기공 튜닝은 작은 분자 크기를 가진 수소 분리와 이산화탄소 포집에 매우 효과적인 방법이다.

Characterization

In-situ FT-IR

실시간 FT-IR 분광법(Fourier Transform Infrared Spectroscopy)은 시간에 따른 물질의 표면 특성과 관련된 화학적 성질에 대한 반응 메커니즘과 물질의 표면 특성 프로파일링에 효과적인 분석 방법이다. 촉매 반응 과정의 메커니즘과 반응 동역학에 대한 매우 구체적인 정보를 얻을 수 있다. FT-IR 분광법을 활용하기 위한 주요 샘플링 기술은 크게 세가지로, ATR(Attenuated Total Reflection), DRIFTS(Scattered Reflection) 및 Transmission 등이 있다. 물질의 상태와 상관없이 액체, 고체 및 기체 상태의 샘플에 대한 분자 단위의 finger print 정보를 보여주는 스펙트럼을 얻을 수 있다. 이를 활용하여 전기를 인가한 전기화학 반응, 광원를 이용한 광화학 반응, 가열 시스템과 결합한 열 반응 등의 기술과 복합적으로 사용 가능하므로 FT-IR은 폭 넓게 활용되어 반응의 정성 분석에 특화된 기술이다.
Electron Microscopy

SEM(scanning electron microscopy)와 TEM(transmission electron microscopy)로 대표되는 전자현미경 분석은 가장 널리 사용되는 특성분석 기술로, 미세구조 뿐 아니라 조성, 결정구조 등에 이르기까지 다양한 목적으로 사용이 가능하다. 특히, 최근에는 그 기능이 고도화되며 전자빔 아래에서 특정 가스 분위기, 전압가압, 온도변화 등의 in-situ/in-operando 분석도 가능해지고 있다. KENTECH은 정부와 지자체, 한국전력의 전폭적인 지원아래 가장 최신의 고사양 전자현미경 장비들을 구축, 보유하고 있다.
Photo-electrochemical Test

광전기화학적 방법은 반도체성 광전극과 상대전극, 수전해액으로 구성되어 있는 광전기화학셀 내에서 광에 의해 광촉매 전극을 여기시키고 이에 의해 생성된 전자 정공쌍을 이용하여 물질을 분해하는 방법이다. 이는 물을 분해하여 수소와 산소를 얻거나 오염물을 분해하는데 활용되고 있다. 특히 물분해 기술은 태양 에너지를 친환경 에너지원인 수소로 변환시키는 대표적인 방법으로 지속 가능한 수소 생태계를 구축하는데 핵심이 되는 기술이다. 현재 상용화를 위해 광부식에 대한 안정성과 광흡수효율을 높이기 위한 연구가 진행되고 있으며 친환경 수소 생산 기술의 실용화에 기여할 것으로 전망된다.
In-situ AFM

AFM(atomic force microscopy)은 팁과 표면 사이에서 발생되는 원자 간의 척력 또는 인력을 이용하여 표면 거칠기 등의 다양한 특성을 분석하는 기술로, 매우 다양한 분야에 널리 이용되고 있는 기술이다. 최근에는 팁과 샘플에 전기적 신호를 가해 실시간으로 변하는 표면을 아주 미세한 영역까지 측정할 수 있는 방법들이 고안되고 있다. 이러한 특성을 이용하여 그간 실험적으로 밝히지 못했던 많은 전기화학적 특성들을 분석해내고 있다.

Performance test

Fuel cell & Electrolysis cell experiments

탄소중립 시대에 수소에너지 사용에 대한 중요성이 갈수록 높아지고 있다. 이러한 시대적 사명과 함께 수소를 생산하고 활용하는 기술의 개발도 빠른 속도로 진행되고 있다. 세계 최초의 에너지분야 단일 대학인 만큼 KENTECH에는 수소 기술 전분야 걸쳐 세계적으로 저명한 석학급 교수님들이 포진되어 있다. 저온과 고온, 유기물질과 무기물질, 어떠한 한가지에만 몰두하는 것이 아니라, 다양한 기술들을 접목해가며 수소에너지 분야 세계 1위 연구기관으로 거듭나고자 최선의 노력을 다하고 있다. 세계 최고의 연구시설과 연구진을 기반으로 미래의 에너지 시스템의 패러다임을 바꾸는 계기를 만들어 나갈 것이다.
Solar panel experiments

광전기화학 기술은 이미 수처리에 효과적인 것으로 입증되었고, 나아가 실제 태양광 조건 하에서 생성된 전기 에너지를 효과적으로 활용하는 것을 확인하는 것이 중요하다.
따라서, 100ppm의 메틸 블루를 분해하여 수처리를 위한 광전기화학 반응기를 디자인하였고, 시스템 내에 자발적으로 전기 에너지를 공급했다다.
위와 같은 실험의 목적은 개발된 광전지 소재의 효율 확인과 실제 폐수 처리를 위하여 태양광에 의해 자발적으로 구동되는 광전기산화 시스템의 실용화 가능성과 유용성을 입증하는 것이다.
GC spectroscopy

기체 크로마토그래피(Gas chromatography, GC)는 기체, 액체, 고체의 혼합물을 정성적, 정량적으로 분리하여 분석할 수 있는 분석 기법이다. 혼합 용액 샘플이 GC 시스템에 주입되면, 용매 성분을 포함하여 샘플에 포함된 화합물이 샘플 주입 유닛 내에서 가열되고 기화된다. 시료 주입부에서 기화된 타겟 성분들은 캐리어 가스에 의해 컬럼으로 이송된다. 일단 컬럼에 들어가면, 혼합물은 다양한 성분으로 분리되고, 각 혼합물의 양은 검출기에 의해 측정된다. GC 분석의 장점은 높은 감도와 해상도, 빠르고 정확한 정량 분석 및 저렴한 가격 등이 있다.

Prototyping

Scaling up of hydrogen energy

미래 에너지원으로서 많은 장점을 가지고 있는 수소이지만, 아직 정책적 기술 개발 수준에 머물러 있다. KENTECH 수소에너지의 성공적인 시장진입과 선도기술 확보를 위하여, 실험실 수준의 연구에 그치지 않고 실증화 사업까지의 확대를 염두하고 연구개발을 진행하고 있다. 수소 생산과 저장, 활용에 이르기까지 수소 전주기 분야에서 KENTECH의 우수성을 드높이고자 노력하고 있으며, 이 과정에서 다양한 기관 및 기업체와의 협력네트워크를 확고히 하고 있다.

Power + Energy

Design and simulation of power semiconductors

전력반도체 산업체에서 실제로 양산하는 소자의 구조 설계하고, 소자의 전기적 특성, 전력 회로에서의 소자의 동적 동작 등을 가상 시뮬레이션 진행하며, 국내 최고 속도의 반도체 시뮬레이션 서버 구축한다.
Power System Modeling

전력 시스템 모델링은 전력 설비를 모의하여 현실에서 벌어지는 현상을 시뮬레이션으로 재현하는 것을 목표로 한다. 문제 현상의 모델링을 통해 시간 변화에 따른 시뮬레이션 결과를 도출하여 현상을 이해할 수 있다. 또한, 전력 시스템 모델링을 통해 얻어진 모델을 이용하여 새로운 제어, 운영 기법을 연구하여 차세대 전력 시스템의 효율과 안정성을 향상시킬 수 있다.
Power System Operation

전력 시스템 운영은 전기를 생산하고 전달하고 소비자가 이를 사용하기까지의 전 과정에 필요한 모든 전기설비의 운영을 의미한다. 설비를 최적점에서 운영하는 것으로 효율적인 전력 시스템을 구현할 수 있다. 또한 설비의 과부하를 예방하고 계통 에너지를 적정한 수준으로 유지하도록 하여 전력설비의 고장과 정지를 예방할 수 있다. 에너지 신기술을 적용한 최적화된 운영 방법을 이용하는 것으로 전력 시스템 운영 비용 저감과 안정성 향상을 도모할 수 있다.

AI + Energy

Carbon neutral electric system

전기 중심 탄소 중립 에너지 시스템의 최적 설계, 관리 및 제어 기술 연구를 목표로 한다. 탄소중립 실현을 위해 생산 및 소비의 변동성을 극복하는 AI 기반 최적 제어 및 스케줄링 기술과 다양한 정보 획득 및 다변수 기반 변동성 예측 기술의 수요가 필요하다. 대규모 분산 구성요소를 포함한 에너지 시스템의 AI 기반 모델링을 통한 차별화 방안을 제시한다. 세계 최고 효율 및 최저 비용의 탄소중립 에너지 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대한다.
User energy optimization via self-quantification

자기 정량화와 상호작용을 활용한 전기 및 수소차 충전 에너지 사용 비용 절감기술 개발을 목표로 한다. 개인의 에너지 소비 최적화를 위해 에너지 빅데이터, 전기차 데이터, 사용자 데이터 수집 자동화 기술, 데이터 기반 충방전 모델링 등의 기술 개발이 필수적이다. 이를 통해 개별 친환경 자동차의 에너지 소모비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
Carbon neutral intelligent transport system

탄소중립형 자율주행 체계 개발 및 에너지 시스템 융합 모빌리티 솔루션 개발을 목표로 한다. 최근 운/수송 분야 탄소 배출량은 전체의 10~20%에 달하며 이 중 주행과 관련된 배출량은 60~70% 수준으로 매우 높다. 전국의 교통혼잡 비용은 매년 40조 원에 육박한다. 이를 해결하기 위해, 교통체계의 AI인지 정보 공유, 디지털 트윈 기반 주행 최적화, 개별 주행 특성 및 인프라 양방향 최적화, V2L, V2G 제어 및 최적화 기법 등을 제안한다. 이를 통해 정체구간 해소, 총 주행 시간 감소, 운/수송산업 탄소배출량 및 에너지 소비 감소, 교통체계 전력계통 안정화, 운송수단의 분산형 에너지 자원화 등의 효과를 기대한다.
Energy security

안전하고 견실하며 확장가능한 인공지능 기술 개발을 목표로 한다. 에너지 공급망을 포함한 사회인프라에 대한 공격에 AI 기술이 활용되고 있으며, AI 자체의 취약점을 악용하는 사례도 급격히 늘어나고 있다. AI 안정성 및 보안성 확보를 위한 AI 기술 개발을 제시한다. 인공지능 기술 도입의 걸림돌이 되고 있는 인공지능 신뢰성 확보, 학습 데이터 개인정보 보호 등의 문제 해결이 가능할 것으로 기대된다.

한전공대

한전공대

한전공대

Material chemistry

Characterization

Performance test

Prototyping

Power + Energy

AI + Energy