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- 작성자손예영
- 작성일2026-01-30
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- 작성자이솔
- 작성일2026-01-29
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- 작성자손예영
- 작성일2026-01-27
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- 작성자이솔
- 작성일2026-01-26
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아주대학교 지능형반도체공학과 이종민 교수 공동 연구팀이 인공지능(AI) 분야의 세계적 학회인 <AAAI 2026>에서 원격 감지 기술 라이다(LiDAR)를 활용한 거리 추정 신기술을 발표했다. 이종민 교수팀은 지난 20일부터 27일까지 싱가포르에서 개최된 <AAAI(The Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 2026>에서 AI를 활용한 SPAD 기반 LiDAR 거리 추정 신기술에 대해 발표했다.이번 연구는 아주대∙부산대∙강원대 공동 연구팀의 성과로, 이번 연구에는 아주대 지능형반도체공학과 석사과정의 이민성∙김서현 학생이 제1저자로 참여했다. 박연수 강원대 컴퓨터공학과 교수와 서형석 부산대 반도체공학전공 교수, 이종민 아주대 지능형반도체공학과 교수는 교신저자로 함께 했다. 라이다(LiDAR, Light Detection And Ranging) 센서는 자율주행 차량과 로봇에서 ‘눈’과 같은 역할을 하는 핵심 센서 기술이다. 레이저 빛을 쏘고 반사되어 오는 시간을 측정해, 주변 물체를 파악하고 장애물을 피해 안전하게 움직일 수 있도록 하는 구조다.라이다(LiDAR) 센서를 통한 정확한 거리 측정을 위해서는 단일 광자 검출기(SPAD)를 이용한 히스토그램 기반 거리 추정 방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 활용되고 있는 거리 추정 방식은 강한 반사 신호 환경에서 발생하는 왜곡에 취약하고, 정확도를 높일수록 연산량이 급격히 증가해 실시간으로 반응해야 하는 하드웨어의 실제 구현에는 한계가 있다. 공동 연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 거리 추정을 기존의 신호 보정(signal filtering) 문제가 아닌, AI 기반 경량 유사도 학습(lightweight similarity learning) 문제로 재정의했다. 연구팀이 제안한 방식인 LiToFNet은 왜곡된 히스토그램을 직접 복원하지 않고, 참조 펄스와 측정 히스토그램 간의 유사도를 AI 모델이 학습해 비행시간(time-of-flight, ToF)을 직접 추정하는 구조다. 연구팀은 이를 통해 왜곡이 심한 환경에서도 안정적인 거리 추정이 가능함을 확인했다. 원격 감지 기술인 라이다(LiDAR)로 다양한 물체의 데이터를 수집한 도표. 기존의 방식인 단일 광자 검출기(SPAD)를 통한 히스토그램 기반 거리 추정 방식의 경우, 근거리에서의 강한 반사로 pile-up 왜곡이 발생함을 알 수 있다. 단일 광자 검출기(SPAD)가 가장 먼저 도착한 광자만 기록하고, 늦게 도착한 광자는 일정 시간 동안 무시되기 때문에 발생하는 원치 않는 왜곡이다.공동 연구팀의 LiToFNet은 약 57.6KB규모의 초경량 AI 모델로 설계되어, 기존 딥러닝 기반 LiDAR 거리 추정 기법 대비 200배 이상 작은 모델로 구현됐다. 연구팀은 해당 모델을 프로그래밍이 가능한 반도체 칩(FPGA)에 구현해 초당 106 프레임의 실시간 처리 성능을 확인했고, 심각한 pile-up 왜곡이 발생하는 환경에서도 약 2.21cm 수준의 거리 오차를 기록해 현장 적용의 가능성을 보여줬다. 이는 고성능 GPU 없이도 차량⋅로봇용 엣지 라이다(LiDAR) 시스템에 직접 적용할 수 있음을 보여주는 결과다.이번 연구의 성과는 아주대 캠퍼스의 실외 환경에서 실제로 수집한 데이터를 통해 실험적으로도 검증됐다. 연구팀은 실외 환경에서 촬영한 장면을 대상으로 거리 추정을 수행한 결과, 기존 방식이 거리 왜곡을 보이는 상황에서도, LiToFNet 기반의 하드웨어는 안정적인 거리 추정 결과를 유지함을 확인했다. 이번 연구는 한국연구재단의 기초연구실, 생애기본연구 및 4단계 BK21사업, 그리고 아주대학교 교내 학술진흥연구비 사업의 지원으로 수행됐다.실제 야외환경에서의 실험적 검증. 아주대 캠퍼스 내 학생회관 공간에서 라이다 센서 및 연구팀의 LiToFNet 기반 하드웨어로 측정 후 분석한 결과다. pile-up 왜곡이 발생하는 근거리 환경에서도 LiToFNet이 효과적 보정을 해냈다.* 위 사진 - 싱가포르에서 개최된 <AAAI 2026> 학회에서. 아주대∙부산대∙강원대 공동 연구팀의 모습
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3792
- 작성자이솔
- 작성일2026-01-26
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아주대가 고용노동부 주관 ‘2025년 대학일자리플러스센터 사업’ 연차 성과 평가에서 최고 등급인 ‘우수’ 평가를 받았다. 아주대는 2021년 대학일자리플러스센터 사업에 선정된 이후 사업기간 5년간 2021년, 2022년, 2025년 3번의 우수 평가를 받게 됐다. 고용노동부는 대학일자리플러스센터 사업기간 5년 중 연차평가에서 3회 이상 우수 평가를 받는 경우 사업기간 1년을 연장하는 혜택을 주고 있어 아주대는 이번 우수 평가로 인해 사업기간 1년 연장을 확정했다. 고용노동부는 2025년 연차평가에서 대상자 발굴, 상담프로그램 제공의 적절성, 프로그램의 기획 및 운영의 충실도, 취업프로그램 및 고용서비스 연계 제공 노력 등을 주요 평가지표로 삼았다. 아주대는 대학일자리플러스센터(거점형), 재학생 맞춤형 고용서비스, 졸업생 특화 프로그램 사업을 체계적으로 운영한 결과, 재학생과 졸업생, 지역청년의 참여를 적극적으로 확대하며 정량평가에서 목표 인원을 초과 달성했다. 또한 상담프로그램 운영과 취업역량 강화 성과 등 정성평가 영역에서도 높은 평가를 받았다.아주대는 대학일자리플러스센터(job.ajou.ac.kr)는 지원 대상을 재학생, 졸업생, 지역 청년으로 다각화하고, 체계적인 맞춤형 진로 지도와 다양한 취업 지원 프로그램을 제공하고 있다. 센터는 산업·사회 요구를 반영해 기초-실무-현장으로 구분된 단계별 직무 역량 강화 프로그램을 운영하며, 온·오프라인, 개인·집단 활동 등 다양한 방식을 적용해 참여 접근성과 만족도를 높이고 있다. 또한 정기적인 수요조사와 만족도 조사를 통해 프로그램 성과를 분석하고, 이를 운영 개선과 기획에 반영하여 취업지원 프로그램의 내실화와 고도화를 지속적으로 추진하고 있다.앞으로도 아주대 대학일자리플러스센터는 재학생, 졸업생, 지역청년들의 진로 설계와 취업 역량 강화에 실질적인 도움이 되는 다양한 서비스를 확대해 나갈 방침이다. 한편, 아주대는 2025년 대학정보공시 기준 취업률 69.3%를 기록하며, 졸업생 2,000명 이상 4년제 일반대학 중 네 번째로 높은 취업률을 달성했다. 같은 기준 4년제 대학 평균 취업률은 62.8%이다.
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- 작성일2026-01-23
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대학원생들의 연구 커뮤니케이션 역량을 키우기 위한 발표 대회가 마련됐다. 참가자들은 ‘3분, 1장, 1주제(3minutes, 1slide, 1story)’의 슬로건 하에 스스로의 연구에 대해 압축적으로 요약해 발표하는 기회를 가졌다. 아주대학교 대학원혁신센터는 지난 6일부터 9일까지 ‘제1회 A-3MT(Ajou-Three Minute Thesis) 대회(Competition)’를 개최했다. 총 60명의 연구자들이 참여해 자신의 연구에 대해 발표했다. 아주대가 수행 중인 <대학기초연구소 지원사업(G-LAMP)>과 연계해 진행된 이번 행사에는 교내 4단계 BK21 교육연구단 및 연구팀을 포함한 대학원 전체의 석·박사 과정 학생뿐 아니라 박사 후 연구원(Post-Doc)도 참여했다. 이번 대회는 ‘3분, 1장, 1주제(3minutes, 1slide, 1story)’라는 슬로건으로, 대학원생들이 자신의 연구 주제를 단 1장의 슬라이드를 활용해 3분 이내로 명확하고 설득력 있게 전달하는 것을 목표로 마련됐다. ‘3MT(Three Minute Thesis)’ 프로그램은 호주 퀸즐랜드대학이 최초로 창안했고, 우리 학교는 이 대학으로부터 공식 운영 승인을 받아 공신력을 확보했다. 참가자들의 발표에 대한 심사 결과, 총 12명에 대한 시상이 이루어졌다. 연구-진로 탐색(Research-to-Future)과 취업-산학 연계(Research-to-Work) 2개 부문에서 각각 대상 1명, 최우수상 1명, 우수상 3명, Peer’s choice상 1명 총 12명이 수상했다.영예의 대상은 ▲연구-진로 탐색 부문 : 김채린(분자과학기술학과) ▲취업-산학 연계 부문 : 이지연(에너지시스템학과) 학생에게 주어졌다. 대상 수상자에게는 부상으로 상금 80만원과 해외기관 견학 지원 기회가 제공된다. 본인의 연구 분야와 관련된 국제 학술대회나 해외기관 방문에 소요되는 비용을 최대 300만원까지 지원한다.이번 대회를 주관한 아주대 류기열 대학원장은 “처음 열린 이번 대회를 통해 학문후속세대의 높은 열정과 우수한 연구 소통 역량을 확인할 수 있었다”라며 “앞으로도 첨단 융복합 연구 역량의 강화를 위한 다양한 비교과 프로그램을 지속적으로 확대하고, 미래 인재 양성을 위한 체계적인 연구 환경을 구축해 나가겠다”고 전했다.아주대학교 대학원혁신센터는 4단계 BK21 대학원혁신지원사업을 통해 대학원생의 연구 환경 개선과 연구역량 강화를 목표로 다각적인 지원 체계를 운영하고 있다. 센터는 대학원생들의 공동·융합 연구를 지원하고, 글로벌 유명 학술지 논문 게재나 국제 학술대회 참가를 위한 비용 지원 체계도 마련되어 있다. 더불어 대학원생들의 우수 연구를 독려하고 공유하기 위해 ▲BK21 대학원혁신 우수논문상 ▲BK21 대학원혁신 연구노트 경진대회 ▲BK21 대학원혁신 대학원생 성과 공유 확산 심포지엄을 운영한다. 또한 대학원생들의 커리어 지원을 위해 정부출연기관과 산업체 연구소 소속 선배 연구자들을 초청해 시리즈 특강을 열고, 성격행동유형검사(eDISC) 기반의 진로 탐색 기회를 제공 중이다. 제1회 A-3MT(Ajou-Three Minute Thesis) 대회 수상자 [연구-진로 탐색 부문]<대상> 김채린(분자과학기술학과) <최우수상> 박민서(분자과학기술학과)<우수상> 김지수(D.N.A.플러스융합학과), 이성훈(분자과학기술학과), QAYYUM QNAILA(분자과학기술학과)<Peer's Choice 상> 김채린(분자과학기술학과) [취업-산학 연계 부문]<대상> 이지연(에너지시스템학과)<최우수상> 이승욱(분자과학기술학과) <우수상> 조성민(에너지시스템학과), 김민우(에너지시스템학과), 반지윤(스마트융합건축학과)<Peer's Choice 상> 이승욱(분자과학기술학과) 연구-진로 탐색 부문 대상 수상자 김채린(분자과학기술학과) 학생과 류기열 대학원장취업-산학 연계 부문에서 대상을 받은 이지연(에너지시스템학과) 학생과 류기열 대학원장
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- 작성자이솔
- 작성일2026-01-23
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아주대학교 공동 연구팀이 인공지능(AI)과 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 차세대 친환경 배터리 제조 기술인 건식 전극 공정의 핵심 난제를 해결하고, 최적의 공정 설계 기술을 개발했다. 이에 전기차와 에너지 저장장치 등을 위해 필요한 고효율의 차세대 배터리 상용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.조성범 아주대 교수(첨단신소재공학과, 위 사진 오른쪽) 연구팀은 스케일 시뮬레이션과 인공지능(AI)을 융합해, 건식 전극 공정 내 바인더의 섬유화 메커니즘을 규명하고 이를 바탕으로 최적의 공정 조건을 도출하는 데 성공했다고 밝혔다.이번 연구 성과는 '차세대 배터리 전극 제조를 위한 무용매 건식 전극 공정의 합리적 설계를 가능하게 하는 멀티 스케일 통찰(Multiscale Insights Enable Rational Design of Solvent-Free Dry Electrode Processing for Advanced Battery Electrode Fabrication)'이라는 제목의 논문으로 재료 공학 분야 국제 저명 학술지 <커뮤니케이션 머터리얼즈(Communications Materials)> 12월호에 게재됐다. 아주대 에너지시스템학과 석사과정 강준혁 학생(위 사진 왼쪽)과 한양대 에너지공학과 석박통합과정 정우진 학생이 제1저자로 참여했다. 배터리 제조의 공정 중 가장 먼저 진행되는 전극 공정은 양극과 음극을 만드는 과정이다. 이는 배터리 공정의 핵심 단계로, 현재 대부분의 제조사는 전극 공정을 습식(Wet Electrode Process)으로 진행하고 있다. 그러나 산업계와 학계는 이를 대체할 차세대 전극 공정으로 건식 공정(Dry Electrode Process)에 대한 연구에 활발히 나서왔다. 건식 전극 공정에서는 기존의 습식 공정에서 쓰고 있는 유해 용매를 활용하지 않아도 되며, 뒤따르는 건조 과정 역시 생략이 가능해 시설 투자와 운영 비용·시간 등을 절감할 수 있어서다. 더불어 성능 면에서의 장점도 존재한다. 배터리의 에너지 밀도를 높이기 위해서는 전극을 더욱 두껍게 만들어야 하는데, 이러한 시도 역시 습식 공정보다는 건식 공정에서 용이하다. 이에 아주대 공동 연구팀은 배터리 제조의 생산성과 친환경성을 높일 건식 전극 공정의 상용화를 위해, 아직 난제로 남아 있는 건식 전극 공정 내 바인더의 섬유화 메커니즘의 규명에 나섰다. 건식 공정에서는 용매 없이 고체 파우더와 PTFE(폴리테트라플루오로에틸렌) 바인더를 섞어 전극을 만드는데, 이때 PTFE가 거미줄처럼 늘어나 입자들을 잡아주는 섬유화 과정이 전극의 품질을 결정한다. 하지만 지금까지는 이 미세한 PTFE 섬유화가 공정 장비의 전단력(Shear Force)과 내부 입자들 사이에서 어떻게 일어나는지 명확히 밝혀지지 않아, 수많은 시행착오를 거치는 경험적 방식에 의존해야 했다.입자 크기에 따른 PTFE(폴리테트라플루오로에틸렌) 변형 거동 분석 및 실험적 검증 (왼쪽) 입자 크기에 따라 PTFE 바인더가 받는 응력과 변형 거동이 달라짐을 보여주는 시뮬레이션 결과. 특정 크기(10μm)에서 섬유화가 가장 잘 일어남이 확인됨(오른쪽) 시뮬레이션 결과를 전자현미경으로 검증한 이미지. 입자가 너무 작거나 크면 섬유화가 일어나지 않거나 끊어지지만, 최적 크기에서는 거미줄 같은 섬유 조직이 형성됨연구팀은 이러한 난제를 해결하기 위해 미시적 입자 거동(마이크로 스케일)부터 거시적 공정 장비(매크로 스케일)까지를 아우르는 멀티 스케일 유한요소해석(FEM) 시뮬레이션과 인공지능(AI) 기법을 접목했다. 특히 연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 가상의 실험 공간(FEM)에서 수백 가지 이상의 입자 크기와 공정 조건 조합을 검토하는 방식을 택했다. 한정된 시뮬레이션 데이터를 학습한 인공지능이 나머지 미지의 조건들까지 정밀하게 예측하고, 그중 성능이 극대화되는 최적의 해답을 확률적으로 추적하도록 설계한 것이다. 이를 통해 연구팀은 인간이 일일이 실험했다면 수년이 걸렸을 방대한 경우의 수를 단시간에 분석해, 각 입자 크기에 맞는 최적의 공정 조건을 도출해냈다.연구팀은 입자 크기에 따라 PTFE에 전달되는 응력 (Stress)의 크기와 분포가 달라진다는 점을 정량적으로 분석하고, 입자별로 최적의 응력 전달이 일어나도록 AI를 이용해 공정 조건을 설계함으로써 경험적 시행착오를 줄일 수 있는 합리적 설계 방법론을 제시했다.그 결과, 단일 크기 입자보다 10μm와 5μm 입자를 혼합한 이중 입자(Bimodal) 조합일 때 입자 사이의 빈 공간이 채워지며 PTFE 바인더의 섬유화가 가장 완벽하게 일어난다는 사실을 입증해냈다. 더불어 해당 입자 크기에 최적의 응력을 전달하기 위한 장비와 공정 조건도 찾아낼 수 있었다.분석 결과를 실제 리튬인산철 양극 소재에 적용한 결과, 공동 연구팀은 기존 습식 전극의 한계를 뛰어넘는 10mAh/cm²의 고용량과 280μm 두께를 가진 건식 전극을 균열 없이 구현하는 데 성공했다. 해당 전극은 50회 이상의 충·방전 테스트에서도 99% 이상의 높은 효율을 유지하며 기계적 안정성과 전기화학적 성능을 동시에 보여줬다.아주대 조성범 교수는 “전기차의 주행거리 향상을 위해서는 높은 에너지 밀도의 배터리 제조가 필수적”이라며 “경험에 의존하던 기존 건식 배터리 공정의 한계를 넘어, AI와 시뮬레이션을 통해 소재와 공정을 역설계할 수 있는 방법론을 제시했다는 측면에서 의미 있는 성과”라고 설명했다.조 교수는 이어 “공정의 생산성과 효율성을 획기적으로 높여줄 차세대 건식 전극 공정의 상용화를 앞당기는 데 기여할 수 있는 기술”이라고 덧붙였다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 국가R&D사업의 지원을 통해 수행됐다.AI 기반 공정 역설계 기술 개발 및 고용량·후막 건식 전극 구현(왼쪽) AI와 시뮬레이션을 활용해 최적의 입자 크기(10+5μm)와 공정 압력을 도출하고, 이를 구현하기 위한 장비의 회전 속도를 역으로 설계함(오른쪽) 역설계된 최적 조건으로 실제 제조한 LFP(리튬인산철) 건식 전극의 성능. 기존 한계를 뛰어넘는 280μm 두께의 후막 전극임에도 균열 없이 균일한 구조를 가지며, 우수한 전기화학적 성능이 입증됨
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- 작성자이솔
- 작성일2026-01-22
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아주대학교 조인선 교수팀이 독성 산업 폐기물을 정화하면서 동시에 청정 에너지 수소를 얻을 수 있는 혁신적 기술을 개발했다. 조인선 교수(첨단신소재공학과) 연구팀은 ‘하이드라진’이라는 독성 산업 폐기물을 선택적으로 정화시키면서 동시에 태양광 기반 수소 생산 효율을 크게 높일 수 있는 광전기화학 시스템을 개발했다고 밝혔다. ‘하이드라진’은 암모니아와 비슷한 자극적 냄새를 가진 독성 화학물질이다.이번 연구 성과는 나노·마이크로 구조 재료 분야의 저명 학술지 <나노-마이크로 레터스(Nano-Micro Letters)>에 1월 온라인 게재됐다. 아주대 대학원 에너지시스템학과 런파 탄(Runfa Tan) 박사와 정유재 졸업생(現 미국 콜로라도대학 박사과정)이 제1저자로 참여했다. 아주대 사마드한 캅세(Samadhan Kapse) 박사와 미국 스탠포드대 한현수 박사, 성균관대 신성식 교수는 공동저자로 아주대 조인선 교수와 스탠포드대 샤올린 젱(Xiaolin Zheng) 교수는 교신저자로 함께 했다. 태양광을 이용해 물에서 직접 수소를 생산하는 광전기화학(PEC) 기술은 탄소 배출이 없이 청정 수소를 만들 수 있는 친환경 에너지 기술로 주목받아왔다. 광전기화학(PEC) 기술은 반도체 전극에 빛을 쪼여 전기화학 반응을 일으킴으로써 물(H2O)에서 수소(H2)와 산소(O2)를 분해, 수소를 얻는 방식이다. 그러나 느린 산소 발생 반응과 광산화극 소재의 물성 자체 한계로 인해 효율의 향상이 매우 제한적이었다. 이 기술에 활용되는 소재 중, 가장 유망한 반도체 소재로 평가되어 온 것이 바로 헤마타이트(α-Fe2O3, 산화철)다. 저렴하고 화학적으로 안정적인데다 대면적 적용도 가능한 특성이 있어서다. 그러나 전하 이동과 분리 특성이 매우 낮아 광전류와 수소 생산 효율이 낮다는 근본적 한계 때문에, 실용화에는 어려움이 많았다.아주대 공동 연구팀은 이러한 기존 광산화극 소재의 한계를 극복하기 위해, 다회 용액 성장(Multiple growth)과 고온 화염 어닐링(flame annealing)을 결합한 MGFA 공정을 개발했다. 여러 번 나누어 구조를 쌓고, 불꽃으로 구워 성능을 극대화한 것. 이를 통해 결정 방향이 정렬된 계층적 다공 구조의 헤마타이트 광산화극을 구현할 수 있었다. 조인선 교수 연구팀이 만든 정렬-계층 다공구조와 헤마타이트 광전극 및 하이드라진 산화 기반 수소 생산 개념도이를 통해 연구팀은 광산화극이 100시간 이상 안정적 물 산화 반응을 유지하는 것을 확인, 기존 헤마타이트 기반 광산화극의 구조적 한계를 개선할 수 있음을 보였다. 연구팀은 또한 느린 산화 반응의 해결을 위해, 하이드라진 폐기물을 산화 반응의 연료로 활용하는 전략을 도입했다. 이를 통해 기존 방식보다 비약적으로 상승한 광전류 값을 확보하는 데 성공했다. 이 광산화극을 상용 태양전지와 결합한 연구팀은 외부 전원 없이 오로지 태양광만으로 작동하는 시스템에서 역대 최고 수준(8.7%)의 수소 변환 효율을 달성해냈다. 조인선 교수는 “독성 폐기물을 에너지원으로 전환하면서, 동시에 청정 에너지인 수소를 생산할 수 있음을 보여준 사례”라며 “환경 정화와 청정 에너지 생산을 하나의 시스템에서 동시에 달성할 수 있는 새로운 방향성을 제시한 연구”라고 설명했다. 이번 연구 성과는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 중견연구 사업의 지원으로 수행됐다. * 위 사진 - 이번 연구에 참여한 아주대 대학원 에너지시스템학과 런파 탄(Runfa Tan) 박사, 아주대 조인선 교수, 스탠포드대 샤올린 젱(Xiaolin Zheng) 교수
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3784
- 작성자이솔
- 작성일2026-01-21
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3782
- 작성자이솔
- 작성일2026-01-21
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3780
- 작성자이솔
- 작성일2026-01-19
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아주대학교 이창구 교수팀이 ‘조개 껍질 폐기물’을 활용한 오존 산화 수처리 공정 고도화 기술을 개발했다. 이에 폐기물의 자원 순환과 더불어 친환경 공정 설계에도 기여할 것으로 전망된다.이창구 교수(환경안전공학과) 연구팀은 ‘패각 유래 바이오매스 기반 오존산화 공정 고도화: 아조계 염료 폐수의 탈색·무기화 및 독성저감(Enhancing ozonation using Meretrix lusoria shell waste biomass: sustainable decontamination of azo dye wastewater via decolorization, mineralization, and detoxification)’이라는 제목의 논문을 수(水)처리 분야 저명 학술지 <네이처 포트폴리오 저널 클린 워터(npj Clean Water)> 2026년 1월호에 게재했다고 밝혔다.우리 학교 대학원 에너지시스템학과의 정성효 석사과정생이 제1저자로, 학부 환경안전공학과의 홍성학 학생이 공동저자로 참여했으며, 이창구 교수(환경안전공학과·대학원 에너지시스템학과)가 교신저자로 함께 했다.패각(貝殼)은 조개와 굴, 전복 등의 껍데기로, 국내에서만 매년 약 30만톤 이상 생산되는 대표적인 폐기물이다. 주성분이 탄산칼슘(CaCO3)으로 이루어져 있어 자연 분해 속도가 매우 더디며, 매립 처리될 경우 침출수 발생 등 2차 오염으로 이어질 우려가 크다. 또한 뚜렷한 활용처가 부족해 현장에 장기간 쌓여 방치되는 경우가 많고, 이 과정에서 악취와 분진이 발생해 남해안 어촌 지역에서는 오랜 기간 골칫덩이로 여겨져 왔다. 연구팀은 조개류 중 백합(Meretrix lusoria)의 껍질이 간단한 열분해를 통해 소석회(Ca(OH)2) 기반 기능성 소재(ML800)로 변환 가능하다는 점을 확인했다. 또한 해당 소재를 오존 공정에 투입할 경우 오존 분자(O3, E° = 2.07 V)의 분해를 촉진해, 강력한 산화 능력을 나타내는 수산화라디칼(•OH, E° = 2.80 V) 생성이 증폭됨을 확인했다.그 결과, 난분해성 아조계 염료가 함유된 폐수에 대해 높은 탈색 처리 성능(> 99.0%)을 확보할 수 있었으며, 무기화 효율 또한 유의미하게 개선했다(TOC 제거율 11.2% → 53.6%). 기존 오존 공정의 취약점으로 알려진 급성 독성 증가 현상 또한 효과적으로 완화함을 확인했다.이번 연구는 전이금속 소재 혹은 소모성 약품 사용에 의존해 왔던 기존 ‘촉매기반 오존 고도산화공정(Advanced oxidation process, AOP)’에의 접근 방식과 달리, 저가의 풍부한 천연 폐자원을 기능성 촉진제로 효과적으로 활용함으로써 경제성과 환경친화성을 동시에 높일 수 있다. 덕분에 큰 기술적 파급효과를 낼 것으로 보인다. ‘오존 산화 공정’이란 오존(O3)이라는 강력한 산화제를 이용해, 폐수의 악취와 세균 등을 제거하는 기술을 말한다. 이창구 교수는 “이번 연구 성과는 폐기물 자원 순환 관점에서의 가치 창출에 기여할 수 있을 것”이라며 “산업 폐수 처리 현장의 약품 소모 및 독성 발생을 줄인 친환경 고도산화 공정 설계에도 도움이 될 것으로 기대한다”라고 전했다.이번 연구는 환경부와 환경산업기술원이 지원하는 수열에너지 활용기술 및 에너지믹스 기술개발사업(과제명: AI기반 소규모 분산형 복합 수열에너지 회수 시스템 개발)의 지원을 받아 수행됐다.아주대 환경안전공학과 이창구 교수팀은 조개 껍데기를 활용해 수처리 공정을 고도화 할 수 있는 방법을 개발했다. 폐기물의 자원 순환과 더불어 친환경 수처리 공정의 설계에도 기여할 수 있을 전망이다.
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- 작성자이솔
- 작성일2026-01-19
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