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● 극저온 액체수소를 안정적으로 저장할 수 있는 이중자켓 진공 구조 개발 ● 내조(수소 저장부)와 외조(진공 단열부) 사이에 복사차폐층을 구성 ● 복사차폐층에는 액체질소 등 극저온 냉매 주입이 가능하여 복사열 유입을 차단 ● 외조의 림(Rim) 구조를 통해 단열 밀폐 및 기밀 유지 가능 ● 커넥터 라인(4계통)을 통해 수소 주입/방출, 냉매 주입/릴리프를 자동화 ● 각 커넥터는 자동 차단 기능이 있어 운용 중 유체 누출 방지 가능 ● 소형·경량 모빌리티(드론, UAM 등)에 적합한 일체형 통합 저장 시스템

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고성능 유기가스센서

피렌-포피린-C60 로 구성된 발색단을 금속-유기 골격체에 삽입하는 제조 과정에 대한 발명으로, 발색단 내 효과적인 에너지 및 전자이동이 관찰되어 광촉매 응용이 가능함.

PIM-1은 우수한 열적, 기계적 특성과 높은 이산화탄소 분리 성능에 의해 이산화탄소 분리막 분야에서 흔히 사용되는 소재이다. 그러나 동시에 비교적 낮은 이산화탄소 선택도와 가소화 효과와 같은 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 이온성 고분자인 poly(1-vinyl imidazolium-co-DEGA)를 PIM-1과 혼합하여 제조한 복합막을 개발하였다. poly(1-vinyl imidazolium-co-DEGA)는 이온성 액체 분절에 의하여 이산화탄소의 용해를 향상시킬 수 있고 열처리 과정에서 발생하는 ethylene glycol 분절의 분해에 의하여 이산화탄소의 확산을 촉진할 수 있다. 본 연구에서 CO2/N2 혼합 기체 조건에서 측정한 PIM-1 분리막은 3545 barre의 CO2 투과도와 18.82의 CO2/N2 선택도를 가지는 것으로 측정되었고 PIM-1에 3wt%의 poly(1-vinyl imidazolium-co-DEGA)가 혼합되고 열처리된 분리막은 5909 barrer의 CO2 투과도와 51.0의 CO2/N2 선택도를 가지며 2018 robeson upper bound를 상회하는 이산화탄소 분리 성능을 가지는 것으로 측정되었다. 또한 이산화탄소의 공급 압력이 20 bar가 될 때까지 복합막의 투과도를 측정하였을 때 가소화 저항성을 보이는 것으로 확인되었다.

본 연구는 자연계의 광합성에서 나타나는 연속적인 에너지 및 전자 전달 과정을 모방하기 위해, 파이렌(pyrene), 포르피린(porphyrin), 그리고 페닐-C61-뷰티르산(PCBA)으로 구성된 금속-유기 골격체(Metal–Organic Framework, MOF) 기반의 삼중 크로모포어(triad chromophore) 시스템을 설계하고 그 작동 메커니즘을 규명하였다. 해당 MOF는 혼합 리간드 전략과 후합성 리간드 도입법(solvent-assisted ligand incorporation, SALI)을 통해 합성되었으며, 구조 내에서 크로모포어 간 정밀하게 제어된 거리와 방향성을 통해 연속적인 에너지 및 전자 전달이 가능하도록 설계되었다. 이 시스템에서는 먼저 파이렌으로부터 포르피린으로 빠른 에너지 전달이 일어난 후, 여기된 전자가 전자 수용체인 PCBA로 이동하여 장수명의 전하 분리 상태(charge-separated state)를 형성한다. 이러한 과정은 피코초(pico-second) 단위의 시간 분해 형광(TRPL) 분석을 통해 검증되었으며, 에너지 전달은 약 26~30 ps 이내에 완료됨을 확인하였다. 또한 PCBA가 도입된 MOF는 그렇지 않은 경우에 비해 광여기 상태에서 전자와 정공의 분리 유지 시간이 현저히 길어졌으며, 이는 전기화학 임피던스 분광(EIS) 및 광전류 측정을 통해 실험적으로 입증되었다. 이와 같은 구조적 특성을 갖춘 MOF 시스템을 촉매로 활용하여 황화물(sulfide)의 선택적 광산화를 유도하였고, PCBA가 도입된 MOF는 94%의 높은 수율로 황산화물(sulfoxide)을 생성하였다. 특히 PCBA의 도입으로 인해 전자 전달이 향상되었으며, 이는 광촉매 반응 속도와 효율의 증가로 이어졌다. 또한 산화 반응의 활성종 규명 실험을 통해 해당 광촉매 시스템에서 전자 전달 기반의 반응 경로가 주요하게 작용함을 확인하였다. 결론적으로, 본 연구는 자연 광합성의 핵심 원리를 모방하여, 인공 광합성 및 태양에너지 변환 분야에 응용할 수 있는 고효율 MOF 기반 광활성 시스템의 가능성을 제시하였다. 향후 리간드 조합의 최적화 및 MOF 구조 설계를 통해 다양한 반응에서의 응용성과 효율을 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.

현 리튬 이온 전지(Lithium ion battery, LIB)의 음극(anode) 소재인 흑연(Graphite)은 낮은 용량(Capacity, 372mAh g-1)을 갖고 있어 현대 사회가 요구하는 높은 에너지 밀도(Energy density)를 갖는 LIB를 제작하는 데에 한계가 있다. 새로운 활물질(active material)로서 실리콘은 흑연 대비 약 10배 이상 높은 용량(4200mAh g-1)을 지니고 있지만, 낮은 전도도(conductivity)와 전극의 고유 저항으로 인해 소재 고유의 이론 용량을 충분히 활용하지 못한다. 또한, 충전(Charge)과 방전(Discharge)을 거치며 상당한 부피 변화(volume expansion)로 인해 전극의 안정성(electrode stability)이 크게 저하되며, 이로 인해 실리콘 음극재 상용화에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 높은 극성 작용기를 지닌 polyacrylonitrile(PAN)를 polyoxyethylene bis-azide를 가교제로 사용하여 열처리를 통한 고리화(cyclization) 및 열 유도 클릭 반응(thermally-induced click reaction)을 통해 3D-network 구조를 형성하는 crosslinked cyclized PAN-PEG, x-cPAN-PEG, 바인더를 개발하였다. 해당 바인더는 고리화된 PAN (cyclized PAN, cPAN)에 기인하는 전자 전도도(electronic conductivity)와 함께 테트라졸-매개 PEG 그룹의 도입으로 인한 높은 이온전도도(ionic conductivity)와 실리콘에 대한 접착력을 가지며, 가교 구조에 의한 우수한 기계적 특성을 갖는다. 이를 통해 350 nm 크기의 입자사이즈를 지닌 실리콘을 활물질로 그리고 x-cPAN-PEG을 바인더로 사용한 전극에서도 88%의 높은 초기 쿨롱 효율(initial coulombic efficiency)과 4276.9 mAh g-1의 높은 초기 용량(initial capacity)을 나타내었으며, 100 cycle 이후 약 70%의 이상의 높은 용량 유지율(Capacity retention)을 나타내었다. 또한, 2 μm 크기의 실리콘을 이용한 Si/C 복합 전극(composite electrode)에서도 350사이클에서 64.6% 의 우수한 용량 유지율을 나타내어 상업용 바인더 (commercial binder)인 CMC/SBR(47.8% @ 350 cycles) 보다 우수한 셀 특성을 나타내었다.

음이온 교환막 수전해(AEMWE)의 수소 생산 효율과 내구성을 향상시키려면 고성능 음이온 교환막(AEM)과 촉매의 개발뿐만 아니라 막 전극 접합체(MEA)의 계면 저항 감소도 필수적입니다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 AEM 구조 내의 이온 전도성기와 상호작용할 수 있는 메톡시에틸 작용기를 AEM 고분자 매트릭스에 도입하여 MEA의 막과 촉매층 사이의 계면 접착력을 향상시켰습니다. 개발된 AEM은 도입된 작용기로 인해 분자 간 상호작용이 향상되었으며, 이는 분광 분석 및 시뮬레이션을 통해 확인되었습니다. 또한, AEM에 메톡시에틸기를 도입함으로써 MEA 제작 후 AEM-이오노머 상호작용이 유도되었으며, 특히 폴리아릴피페리디늄 및 폴리아릴에테르 계열 고분자의 경우 그 효과가 더욱 두드러졌습니다. 따라서 막-촉매 계면 접착력이 강화되었습니다. 이러한 결과는 알칼리 처리 및 초음파 처리를 포함하는 촉매 박리 시험을 통해 고분자 성분의 표면 에너지로부터 추정된 접착력에 의해 더욱 확인되었습니다. 메톡시에틸기를 도입함으로써 7.09 A cm−2 및 2.0 V에서 AEMWE 셀 성능이 25% 향상되었으며, AEMWE 내구성도 향상되었습니다. 본 연구의 주요 결과에 따르면, 막-촉매 접착력과 MEA 내 촉매층 두께는 막 내 이오노머와 상호작용할 수 있는 작용기를 도입함으로써 효과적으로 제어할 수 있으며, 궁극적으로 AEMWE의 수소 생산 효율 및 내구성 향상에 기여합니다.

본 발명은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 챗봇에 학습 관련 요소(학습자료, 학습자의 전공 및 미래 직업, 정의적 피드백 등)를 융합하여, 특성화고 학생들이 산업수학을 학습할 때 맞춤형 피드백과 격려·칭찬 등의 정서적 지원을 동시에 받을 수 있도록 한 수학 학습 도구 및 시스템에 관한 것이다. 학생의 질문을 분석하고, 필요로 하는 자료(산업수학 개념, 전공 연계 사례 등)와 정의적 요소를 종합해 답변을 생성하며, 학습자의 선호 학습양식에 맞춘 오디오·동영상·문서 형태의 콘텐츠를 추천한다. 또한, 문제 풀이 결과에 대한 자동 평가 및 해설을 제공하며, 해설 과정에서도 추가적인 격려 메시지나 상세 설명을 통해 학습 동기를 강화한다. 구체적으로 사용자의 질문을 수신한 후, AI 챗봇이 수신 받은 사용자의 질문을 분석하고 답변을 생성할 때 필요로 하는 자료(산업수학 학습자료 등)및 학습자의 정보(전공, 직무역량, 선호학습양식 등), 심리적인 요소(학습 독려, 격려 등) 등을 제공하여 학습자에게 답변을 제공할 때 학습자료를 기반으로하는 내용, 학습자의 정보를 토대로 조언을 주는 내용 및 추천 학습방식 내용, 심리적인 요소가 포함된 내용, 학습자료와 연결된 수학 개념을 포함하는 답변을 생성하고, 추천 학습방식 내용에 맞는 콘텐츠를 제공(오디오, 동영상, 글 형태 등)하며, 최종 답변을 기반으로 하는 산업수학 단원 및 수학 문제 중 적어도 하나 이상을 사용자에게 제공하는 AI 챗봇에 학습과 연관된 요소를 융합한 수학 학습 도구 및 시스템에 관한 것이다.