최근 바이오매스를 친환경 소재로 활용하기 위한 연구개발 및 응용연구가 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 바이오매스를 기반으로 한 대표적인 친환경 소재는 바이오복합재료로서 현재 자동차의 내 외장재료로 사용되고 있으며 응용분야가 전자재료, 포장재료 등으로 다양하게 확대되고 있다. 바이오매스는 이산화탄소 흡수원일 뿐만 아니라 바이오매스를 이용한 바이오복합재료는 경량재료로서 자동차에 사용될 때 연비향상에 의해 이산화탄소 저감에 크게 기여할 수 있다. 최근에는 바이오매스를 기반으로 하여 고강도 특성 등 기존재료에 비해 우수한 특성을 가지는 나노소재를 제조하고 이를 다양한 에너지소재로 활용하기 위한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 바이오매스를 기반으로 한 친환경 소재로서 바이오매스를 기반으로 한 바이오복합재료 및 친환경 나노소재의 연구동향 및 응용분야에 대해 소개하고자 한다.
최근 화석연료 고갈 문제를 해결하기 위해 대체에너지 개발과 다양한 형태의 에너지 개발에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히, supercapacitor는 high energy density, high power density, longer life-time과 같은 특성으로 인해 에너지 저장 소자로 각광 받고 있다. Supercapacitor는 석유를 대체할 수 있으며 이산화탄소 배출이 없는 친환경 에너지인 태양광, 풍력, 수소연료전지 등의 신재생에너지 저장장치로써 큰 비중을 차지한다. Supercapacitor의 종류인 electrical double layer capacitors (EDLCs) 는 전극과 전해질 사이에 발생하는 전기 이중층에 축적되는 전하를 이용하여 에너지를 저장하는 반응 메커니즘을 가지며 전극 재료로는 탄소 소재를 사용한다. 탄소 소재는 환경 오염이 적고 가격이 저렴하며 넓은 표면적이라는 장점이 있다. 하지만 기존 탄소 소재는 이러한 장점을 가지지만 supercapacitor로써의 효율이 좋지 않게 나온다. 이런 문제를 개선하기 위하여 그래핀 나노플레이트(Graphene nanoplate, GNP) 위에 직접 탄소나노튜브(Carbon nanotube, CNT)를 성장 시킴으로써 GNP-CNT 하이브리드 탄소 소재를 제조하여 전극으로 사용하였다. 이 GNP-CNT 하이브리드 탄소 소재는 다차원 구조를 가짐으로써 기존 탄소 소재들보다 분산이 잘되고 전해질과의 작용하는 비표면적이 넓다. 전극을 제작하여 Cyclic voltammetry(CV)와 galvano를 측정한 결과는 기존 탄소나노튜브보다 5배 정도의 정전용량(Capacitance)를 가졌다. 이 전극의 구조적 특성을 관찰하기 위해 SEM, TEM 등을 측정하였다.
현재 우리나라는 에너지 소비량의 97% 이상을 해외에 의존하고 있으며, 그 규모가 매년 증가하고 있는 실정이다. 이를 해소하기 위하여 다양한 시도가 이루어지고 있으며 이에 따른 관련 연구 분야의 정부 정책 지원도 증가하는 추세이다. 그러나 새로운 차세대 단열 소재의 개발을 통한 에너지 절감에 대한 노력은 아직 미흡한 상태이다. 본고에서는 이와 관련하여 에너지 효율 극대화 방안으로써, 기존의 단열 소재의 현황 및 향후 단열 소재의 연구방향을 다공질 세라믹(특히 에어로겔)을 중심으로 정리 기술함으로써 앞으로의 발전방향을 제시하고자 한다. 또한 이를 통하여 전체적인 다공성 무기질 단열 소재에 대한 이해를 높여 향후 친환경적이며, 에너지 효율적인 단열소재 연구 분야를 확립하는데 기여하고자 한다.
기존의 시행착오를 거쳐 소재를 개발하는 방법은 조금씩 한계를 보이고 있는데, 왜냐하면 산업과 기술이 고도화되고 기능성 소재가 가져야 하는 특성은 복잡해지면서 그 요구치가 높아지고 있기 때문이다. 이를 극복하기 위해 데이터 기반의 인공신경망으로 복잡한 소재 공간을 빠르게 탐색하여 소재 개발을 가속화하고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 결정그래프 합성곱 인공신경망은 결정 소재의 구조에 따른 특성을 학습하는 인공신경망으로 소재의 특성(생성 에너지, 밴드갭, 부피 탄성 계수 등)을 양자역학 기반의 제일원리 계산보다 빠르게 예측한다. 본 논문에서는 46,629개의 결정구조 데이터와 그 생성 에너지를 공공데이터베이스에서 불러와 결정그래프 합성곱 인공신경망 모델을 학습시키고 이를 특성 예측에 적용해 보는 예제를 설명한다. 이를 통해 간단한 프로그래밍 지식으로 소재 특성 예측 모델을 재현해 보고 원하는 데이터 셋과 연구 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 인공지능 모델의 개발은 앞으로 더 복잡한 특성을 가져야만 하는 소재의 개발을 위해 넓은 범위의 소재를 탐색해야만 하는 과정을 획기적으로 단축시켜 소재 개발의 가속화를 촉진시킬 것으로 생각된다.
최근 이산화탄소 흡수원으로 해조류의 배양과 이산화탄소 고정에 대한 영향 분석연구가 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 또한, 해조류에서 바이오에너지를 얻기 위한 연구와 해조류의 구성성분인 섬유, 당 및 지질을 이용하기 위한 연구도 다양하게 진행되고 있다. 해조류 섬유는 주로 종이 및 바이오복합재료 제조에 사용되며 추출물은 식품 등에 사용될 수 있다. 특히, 해조류 섬유는 셀룰로오스 섬유와 유사한 특성을 가지기 때문에 바이오복합재료의 천연섬유 보강재로서 사용이 가능하다. 바이오복합재료는 천연섬유를 보강재로 사용한 에너지절약과 친환경 특성을 가진 고분자복합재료로서 현재 자동차 및 건축물의 내장재로 사용되고 있는 유리섬유 보강 고분자복합재료를 대체할 수 있는 신소재이다. 본 논문에서는 해조류 기반 친환경 에너지소재의 세계적 연구동향 및 해조류 섬유를 이용한 신소재 개발연구로서 홍조류 섬유 보강 바이오복합재료에 대한 연구결과를 소개하고자 한다.
현재 불황산업으로 알려진 기초소재 산업의 대책으로서, 과잉설비의 처리, 원재료 및 에너지 코 스트의 절감, 설비투자의 활성화, 사업의 집약화 등과 병행하여 생산 공정 자체의 혁신, 제품의 고부가가치화 및 신제품의 개발측면에서 강력한 기술개발의 추진이 요구되고 있다. 소재산업 제품의 부가가치, 신제품의 개발 방법으로서 ACM이 이용되고 있다. 또한, 자원에너지 제약을 극복하기 위해서는 에너지를 대체할 수 있는 재료의 개발과, 자원 및 에너지를 절약하는 방법 두 가지가 있다. 구체적 대책의 하나로서, 신규소재를 이용하여 경량강성화된 ACM의 출현이 강하게 요구되고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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