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[IT뉴스][과기원NOW] KAIST, 온실가스 킬러 촉매 비밀 풀었다 外
온카뱅크관리자
조회:
12
2026-02-05 08:27:29
<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="BOnNy2J6MT"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ddd3eeb6b74f5659474c614a55cb99af747f058ff68d7639c7222e99b8925bcc" dmcf-pid="bILjWViPdv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="KAIST 연구진 사진. KAIST 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/05/dongascience/20260205082326312aqpg.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="qLdoSbRfny" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/05/dongascience/20260205082326312aqpg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> KAIST 연구진 사진. KAIST 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="acbe9f23d6d7cad01cf4864efc9434c1133d259d4506d2f58b8400b11293b068" dmcf-pid="KCoAYfnQdS" dmcf-ptype="general">■ KAIST는 이현주 생명화학공학과 교수팀이 서울대와 공동으로 친환경 촉매 소재인 세리아가 크기에 따라 산소를 사용하는 방식이 완전히 달라진다는 사실을 세계 최초로 규명했다고 4일 밝혔다. 연구결과는 지난 1월 9일(현지시간) 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈'에 공개됐다. 세리아는 산소를 저장했다가 필요할 때 방출하는 특성 때문에 촉매 분야에서 '산소 탱크'로 불리는 금속 산화물이다. 연구팀은 세리아를 나노 크기부터 큰 크기까지 정밀하게 제어해 분석한 결과, 작은 세리아는 공기 중 산소를 빠르게 받아들여 즉시 반응에 쓰는 '순발력형', 큰 세리아는 내부 저장 산소를 표면으로 끌어올려 지속 공급하는 '지구력형'으로 작동한다는 사실을 확인했다. 연구팀이 이 원리를 메탄 제거 실험에 적용한 결과, 고가의 귀금속 촉매 사용량을 크게 줄이면서도 오히려 성능을 높일 수 있었다.</p> <p contents-hash="7065f8e1a0125472800b11c4b35589e97ab510dac6e2df067c2be546eedc5edf" dmcf-pid="9OnNy2J6el" dmcf-ptype="general">■ 광주과학기술원(GIST)은 박영준 환경·에너지공학과 교수팀이 에너지 가스를 고체 상태로 저장하는 '가스 하이드레이트'의 형성을 돕는 새로운 물질을 인공지능(AI)으로 찾아내고 실험으로 검증하는 데 성공했다고 4일 밝혔다. 연구결과는 지난 1월 29일(현지시간) 국제학술지 'npj 컴퓨테이셔널 머티리얼즈'(npj Computational Materials)에 공개됐다. 가스 하이드레이트는 물이 얼음처럼 단단한 구조를 이루고 그 안에 메탄 등 에너지 가스가 갇힌 고체 물질로, 차세대 에너지 저장·수송 기술로 주목받고 있다. 연구팀은 분자의 구조와 물성 정보를 동시에 학습하는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발해, 기존에 거의 다뤄지지 않았던 황 함유 유기 분자 '에틸렌 설파이트'를 유망 후보로 도출했다. 실험 결과 AI 예측값과 실제 결과가 약 1 MPa 이내의 오차로 일치했으며, 기존 메탄 하이드레이트 대비 크게 완화된 온도·압력 조건에서도 안정적인 하이드레이트 형성이 가능한 것으로 확인됐다.</p> <p contents-hash="70f77152a5f03994afcb3fb92cf04dffe84f2c6e5c867ceef0df750fe4b3e5bc" dmcf-pid="2ILjWViPMh" dmcf-ptype="general">■ 대구경북과학기술원(DGIST)은 연구실 및 작업장의 안전관리를 강화하기 위해 '실시간 통합 안전관리 AI 챗봇' 서비스를 본격 시행한다고 4일 밝혔다. 챗봇은 구글의 '노트북LM' 기술을 기반으로 DGIST 자체 안전 매뉴얼과 관리 제도를 학습해 기관 특화형 답변을 제공한다. 24시간 실시간 응답 체계를 갖춰 야간이나 휴일에도 안전 관련 질의에 즉각 대응한다. 화학물질 취급, 고압가스 관리, 폐기물 처리 등 빈도가 높은 문의 사례를 반영했으며, 인포그래픽과 슬라이드 형태의 시각화로 정보 전달력을 높인 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="e89118aede9b83011d4b90eba74c1e19aae70fbd3b1b7e1b8b50305123626c45" dmcf-pid="VCoAYfnQJC" dmcf-ptype="general">[임정우 기자 jjwl@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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