[과기원NOW] UNIST, 그린수소 생산단가 낮출 망간 촉매 개발 外 작성일 10-07 54 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qek7gEKpdK"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="534db05552ca6848f54664f7aea64d93a11a89d3f3a247ddd2ccf885a0785ee7" dmcf-pid="BdEzaD9Uib" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="그린수소의 생산단가를 낮출 망간 촉매가 나왔다. UNIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/07/dongascience/20261007170601228xvyw.png" data-org-width="680" dmcf-mid="zsN0ijztn9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/07/dongascience/20261007170601228xvyw.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 그린수소의 생산단가를 낮출 망간 촉매가 나왔다. UNIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="af5b71ec43ddfcd88e1717075da1bc8cf3e818a4c576f7151e4d6c7a573b4c15" dmcf-pid="bv3aX0kLLB" dmcf-ptype="general">■ 울산과학기술원(UNIST)은 류정기·이준희 에너지화학공학과 교수팀이 망간 산화물에 희토류 원소인 ‘네오디뮴(Nd)’을 넣어, 강한 산성 환경에서도 1,000시간 이상 작동하는 산소 발생 촉매를 개발했다고 7일 밝혔다. 수전해는 물을 산소와 수소로 분해해 그린수소를 생산하는 기술이다. 이 과정에는 값비싼 이리듐 촉매를 사용한다. 대안으로 값싸고 매장량이 풍부한 망간이 주목받고 있지만, 산성 환경에서 쉽게 손상돼 이리듐을 대체하기 어려웠다. 연구팀은 망간 산화물에 네오디뮴을 넣어 반응 성능과 내구성을 높인 촉매를 만들었다. 이 촉매는 강한 산성 용액에서 전극 면적 1㎠당 200밀리암페어(mA)의 전류를 흘리는 조건으로 1,000시간 이상 안정적으로 작동했다. 같은 조건에서 네오디뮴을 넣지 않은 비교 촉매는 약 300시간 이후 성능이 빠르게 떨어졌다. 같은 크기의 전류를 흘리는 데 필요한 추가 전압도 낮아졌다. 같은 속도로 산소를 발생시키는 데 드는 전기에너지가 줄었다는 의미다. 실제 수전해 장치에 적용한 시험에서도 1㎠당 100mA 조건에서 600시간 이상 작동했다. 연구결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스'에 9월 11일 게재됐다. </p> <p contents-hash="992663884ddd2056ed8534421b32f846f88d818db67ef42b103f694c3aded5bd" dmcf-pid="KT0NZpEoiq" dmcf-ptype="general">■ 포스텍은 윤창원 화학공학과·친환경소재학과 교수와 한승목 화학공학과 연구원이 서울대, 한국과학기술연구원(KIST) 연구팀과 함께 액상유기수소운반체(LOHC) 수소 추출 과정에서 촉매를 빠르게 열화시키는 부산물의 생성 경로를 규명했다고 7일 밝혔다. LOHC는 수소를 액체 유기물에 담아 옮겨 수소 저장과 운송의 해법으로 주목받고 있다. 수소를 꺼내는 과정에서 촉매에 탄소 찌꺼기가 쌓여 성능이 떨어지는 문제가 걸림돌로 꼽혀 왔다. 연구팀은 촉매 성능이 반응 첫 1시간 이내에 매우 빠르게 떨어진다는 점에 주목하고, 그 원인으로 '메틸플루오렌(H0-MF)'이라는 부산물을 지목했다. 실시간 적외선 분광 분석과 반응 후 촉매 탄소량 분석, 밀도범함수이론(DFT) 계산을 통해 H0-MF의 특성을 분석한 결과, H0-MF는 정상 생성물(H0-MBT, 수소가 완전히 빠져나간 MBT)보다 백금 표면에 훨씬 강하게 달라붙어 잘 탈착되지 않았고, 이는 촉매 표면의 코크 축적으로 이어졌다. 또한 연구팀은 반응 초기 H0-MF의 양을 촉매 수명을 가늠하는 지표로 제안하고 검증했다. 성질을 달리한 여러 백금 촉매를 같은 조건에서 비교한 결과, 반응 초기 30분 동안 생긴 H0-MF가 적을수록 성능 저하도 작았고, 이 관계는 장시간 반응 후에도 그대로 유지됐다. 반응 30분 만에 촉매가 오래 버틸지 가늠할 수 있는 셈이다. 이번 연구는 촉매가 빠르게 성능을 잃는 원인을 미리 파악하고 제어할 수 있는 기준을 제시함으로써, 보다 안정적인 LOHC 수소 추출 공정과 수소 공급망 구축에 활용될 것으로 기대된다. 연구결과는 9월 21일 국제학술지 '미국화학회저널(JACS Au)'에 발표됐다. </p> <p contents-hash="4c7c3cb4ffd2295c4801c9c9e5292bc437ba02e42d1d94b97ead3212c9434522" dmcf-pid="9ypj5UDgdz" dmcf-ptype="general">■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 김기섭 로봇및기계전자공학과 교수팀이 지능형 로봇 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 ‘IEEE/RSJ IROS 2026’에서 ‘최우수 논문상(Best Paper Award)’을 수상했다고 7일 밝혔다. IROS는 자율주행, 로봇 인지, 인공지능(AI) 등 로봇 기술 전반의 최신 성과를 다루는 대표적인 국제학술대회다. 연구팀은 로봇이 같은 공간을 여러 번 방문하며 물체의 위치 변화 이력을 축적하고 기억하는 새로운 로봇 장기 메모리 시스템인 ‘LT-멤(Mem)’을 개발했다. 특히 이번 연구는 정밀한 공간 인지와 체계적인 메모리 관리를 결합해 AI의 데이터 처리 부담을 획기적으로 줄였다. 방대한 영상 기록을 매번 다시 해석해야 하는 기존 대규모 언어모델 방식과 비교해 약 16분의 1 수준의 데이터(토큰)만 사용하고도 훨씬 높은 추론 성능을 달성했다. </p> <p contents-hash="119f1fb29d0d4020cdf3880563c77c41f249561ad43ed2a7d1965b8147566de2" dmcf-pid="2WUA1uwaL7" dmcf-ptype="general">■ 광주과학기술원(GIST)은 정현수 생명과학과 교수가 미국 알토스 랩스, 미국 세인트루이스 워싱턴대 의대 등과 공동으로 신장 질환 환자의 여러 신장 세포 가운데 ‘세뇨관 상피세포’에서 후성유전적 노화 가속이 특히 두드러진다는 사실을 세포 단위로 규명했다고 7일 밝혔다. 연구팀은 신장이 손상된 뒤 정상적으로 회복되지 못한 세뇨관 세포에서 노화 과정에 나타나는 변화와 유사한 특징을 확인했다. 이는 신장 질환이 진행되는 과정에서 나타나는 세포 변화와 노화의 관계를 세포 수준에서 살펴볼 수 있는 연구 기반을 제시한 것이다. 정 교수는 “신장은 여러 종류의 세포가 함께 작동하기 때문에 조직 전체를 분석하는 것만으로는 질환에서 나타나는 변화가 어느 세포에서 비롯되는지 구분하기 어려웠다”며 “이번 연구를 통해 신장 손상 후 정상적인 기능을 회복하지 못한 세포에서 나타나는 변화가 노화와 어떤 공통점을 갖는지 구체적으로 살펴볼 수 있게 됐다”고 말했다. 연구결과는 국제학술지 '네이처 노화'에 9월 24일 발표됐다.</p> <p contents-hash="c65a33d83cd087e13e561240318aa6e23ef17a415d8c04ae5924c09e7abeb7e5" dmcf-pid="VYuct7rNeu" dmcf-ptype="general"><참고자료><br> doi: 10.1038/s41467-026-77291-9<br> doi: 10.1021/jacsau.6c01362<br> doi: 10.1038/s43587-026-01221-z</p> <p contents-hash="6c6214a347cdce7689fa7889dc1e12dfd12351234e53c72d41d48cde822cfbd5" dmcf-pid="fG7kFzmjJU" dmcf-ptype="general">[김소연 기자 lecia@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 안근표 씨케이솔루션 대표, “올해는 제2의 창업…반도체·데이터센터로 성장축 확대” 10-07 다음 GPU·모델만으론 안 된다…"AI 경쟁 승부처는 데이터"[AI WORLD 2026] 10-07 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
