정병국 교수 연구팀, 친환경 InP양자점-고분자 복합체 기반 고안정성 컬러태양전지 개발? 햇빛을 색으로 바꾸는 도심형 컬러 태양전지 기술 부산대 연구팀은 친환경 InP 양자점과 고분자 복합체를 활용해, 높은 안정성과 우수한 광변환 효율을 갖춘 광변환층을 개발했습니다. 이번 기술은 자외선 및 청색광과 같은 고에너지 빛을 보다 효율적인 장파장으로 전환하는 LDS(Luminescent Down-Shifting) 층을 적용함으로써, 태양광스펙트럼 활용 범위를 넓혔습니다. 차세대 디스플레이 소재로 각광받는 양자점 소재를 적용하여 도시 미관을 해치지 않으면서도 발전 효율을 높이고 심미성을높인 컬러 태양전지를 구현하여 차세대 건물일체형 태양전지(BIPV)용 에너지 솔루션으로 주목받고 있습니다. 【친환경 InP 양자점-고분자복합체 기반 고안정성 컬러태양전지 개발 ? 햇빛을 색으로 바꾸는 도심형 컬러 태양전지 기술】화공생명공학과정병국 교수 연구팀이 양자점-고분자복합체를 이용한 새로운 형태의 컬러 태양전지를 개발했다.이번 연구는 싸이올-엔(thiol?ene) 가교결합을 기반으로 하는 투명 아크릴 수지매트릭스 내에서 양자점을 안정화시키는 방식을 도입하여 양자점을 활용한 컬러 태양전지의 안정성을 한단계 끌어올린 것으로 평가된다. 연구팀은 새롭게개발한 양자점-고분자 복합필름을 실리콘 태양전지 위에 적용하고, 고온다습(85?°C/85% 습도) 환경에서 500시간 이상 안정성을 유지하는 것을 실험적으로 확인했다. 또한, 빨강·초록 양자점을이용해 고투과성( 90%)을 유지하면서도 컬러 구현이 가능함을 증명했고, 전력변환효율(PCE)의 저하가5% 미만으로 억제되는 우수한 내환경성을 입증했다.특히 이번 연구는유해 중금속 없이도 광변환과 색상 표현이 가능한 컬러 태양전지 구현을 가능하게 했다는 점에서 의미가 크며,BIPV 적용을 위한 실제 공정 호환성과 대면적 가공성까지 확보했다. 본 연구결과는 향후다양한 건축 외장재형 BIPV 및 도시형 에너지 솔루션에 바로 적용될 수 있는 차세대 태양전지 핵심기술로 기대된다. 이번 논문은 김건우 연구원이 제1저자, 정병국 교수가 교신저자로 참여하였으며, 서울과학기술대·성균관대·홍익대 등의 공동 연구로 진행됐다. 논문 제목: ‘Stable Colored Photovoltaics with Thiol?Ene Crosslinked InP/ZnSexS1?x /ZnS Quantum Dot­PolymerDownshifting Layers’ 라는 제목으로 국제 학술지 Small Structures 온라인 4월 17일자에 게재됐다.논문 링크: https://doi.org/10.1002/sstr.202400651해당 연구는 한국연구재단 지원(글로벌선도연구센터, 함께달리기, 석사과정연구장려금) 및한국산업기술진흥원 지원, 부산대학교 연구지원 등을 받아 수행됐다.[Absract]Building integrated photovoltaics (BIPVs)combine building materials and PV cells to support net zero energy buildingsand maintain aesthetics. Quantum dot-luminescent downshifting (QD-LDS)technology can improve BIPV performance by converting barely harvestedultraviolet light into wavelengths that correspond to the high-efficiency rangeof the device, using environmentally benign materials such as indium phosphide(InP) QDs. Despite their potential, InP QDs face photochemical instabilityagainst outdoor environments. To address this issue, an approach isdemonstrated to formulate polymer composites with InP QDs using thiol?enebonds, forming a crosslinked network with a transparent acrylate resin. Thepolymer composite shields the QDs from environmental factors, enhancingstability without deteriorating transmittance. The formulation of QD-polymercomposite enables to integrate the QD-LDS layer into various dimensions withhigh degree of freedom for efficient and pleasant applying BIPV. Colored PVutilizing QD-LDS layer demonstrates potential for developing highly efficientand stable BIPV modules, paving the way for innovative and sustainable energysolutions. - Authors (Pusan NationalUniversity): Keon Woo Kim, Prof. Byeong Guk Jeong (School of ChemicalEngineering)- Title of original paper: StableColored Photovoltaics with Thiol?Ene Crosslinked InP/ZnSexS1 ?x /ZnS Quantum Dot-PolymerDownshifting Layers- Journal: Small structures- Web link: https://doi.org/10.1002/sstr.202400651- Contact email: bgjeong@pusan.ac.kr

정용철 교수 연구팀이 차세대 탄소포집 기술 개발의 핵심이 될 수 있는 새로운 금속-유기골격체(MOF) 데이터베이스인 ‘CoRE MOF DB* 2024’를 공개했다. * CoRE MOF(Computation-Ready, Experimental Metal-Organic ?ramework) DB: 실험적으로 합성된 금속-유기골격체(MOF) 구조 데이터베이스. 이 데이터베이스는 기계학습 기반의 자동화된 결정 수집, 정제, 분류 워크플로우 개발을 통해 4만 개의 MOF 물질 중 고성능 탄소포집 후보를 빠르게 선별할 수 있어, 기존보다 훨씬 효율적인 소재 탐색을 가능하게 한다. 뿐만 아니라 연구팀은 이를 활용한 탄소포집 흡착순환 공정을 시뮬레이션해 기존 고성능 소재를 능가하는 차세대 MOF 소재 12종을 새롭게 발굴해 소개했다.기후변화 대응의 핵심기술 중 하나로 꼽히는 ‘탄소포집’은 이산화탄소를 다른 기체들로부터 효율적으로 포집 및 정제하는 기술이다. ‘MOF’는 다공성 구조를 가진 소재로, 이산화탄소 같은 기체를 잘 흡착하는 성질이 있어 탄소포집 기술의 유망한 후보로 주목받고 있다. 하지만 기존의 CoRE MOF 데이터베이스는 수많은 MOF 구조를 포함하고 있음에도 불구하고, 구조 정보만 단순히 제공돼 실제 공정이나 경제성 분석에 바로 활용하기 어려운 한계가 있었다. 이를 개선하기 위해 연구팀은 수집된 소재들을 분자모델링과 탄소포집 공정 시뮬레이션을 연계해 다양한 성과를 도출했다. 【CoRE MOF 데이터베이스(DB) 구축 및 CO₂ 포집 소재 스크리닝 워크플로】 연구팀은 MOF 데이터의 신뢰도를 높이기 위해 결정 구조 자동 수집, 정제, 분류 워크 플로우를 구축하고, 이를 통해 연례적으로 데이터베이스를 최신 상태로 유지할 수 있는 기반을 마련했다. 소재의 열적 안정성, 열용량 등 MOF의 성능을 평가하는 데 중요한 6가지 핵심 물성을 기계학습 모델을 활용해 예측했고 부여함으로써 실험 없이도 빠르게 후보 물질을 흡착순환공정 모델링을 통해 평가할 수 있도록 했다.한편, 많은 계산 자원이 소모되는 밀도범함수 이론(Density Functional Theory, DFT) 연산으로 부분 전하(DDEC06)를 계산하는 대신, 고정밀 기계학습 모델로 대체해 수많은 MOF에 신속하게 적용할 수 있도록 했으며, 대표적인 탄소포집 공정인 온도순환흡착 공정(TSA, Temperature Swing Adsorption) 시뮬레이션을 통해 현재 상용화된 고효율 MOF 소재인 CALF-20보다 다양한 이산화탄소 조성에서 포집 효율이 뛰어난 MOF 12종을 새롭게 발굴했다.전체 프로젝트를 이끌어 온 정용철 교수는 “AI 및 데이터 기반 신소재 연구가 도래함에 따라 소재 구조 데이터베이스 구축이 점점 중요해지고 있다. 또한, 소재 자체의 성능을 넘어 소재가 쓰이는 공정이나 디바이스 수준에서의 성능을 연계하여 예측하는 멀티스케일 모델링 방법론이 중요해지고 있다. 이번 연구는 새로 구축한 MOF 데이터베이스를 활용하여 소재 스크리닝과 공정 시뮬레이션을 하나로 연결해, 복잡하고 시간이 많이 걸리던 신소재 탐색 과정을 단축시키는 방법을 보여주었다”며 ”소재 자체의 성능뿐 아니라 실제 산업 공정에서의 적용 가능성까지 함께 평가하여, 이러한 소재-공정 연계 평가 기법들은 앞으로 탄소중립 핵심기술 및 신소재의 산업 도입 속도를 높이는 데 기여할 것”이라고 내다봤다.이번 연구는 한국연구재단 중견연구 및 미래수소원천기술사업, 과학기술혁신인재양성사업(데이터사이언스)의 지원을 받아, 부산대 응용화학공학부 및 데이터사이언스대학원 정용철 교수가 교신저자, 자오 구오빈(Guobin Zhao) 박사과정생이 윤성현 박사과정생과 김해원 석사과정생의 도움을 받아 제1저자로 수행했다. 부산대를 비롯해 Northwestern, University of Minnesota - Twin Cities, Oak Ridge National Laboratory, University of California - Berkeley, Georgia Tech, MIT (미국), University of Toronto (캐나다), CNRS (프랑스), IMDEA Materials Institute (스페인) 등 국내외 11개 기관이 연구에 참여했으며, 국제 학술지 『Matter』 6월 4일자에 논문이 소개됐다.- 논문 제목: CoRE MOF DB: a curated experimental metal-organic ?ramework database with machine-learned properties for integrated material-process screening(CoRE MOF DB: 소재?공정 연계 스크리닝을 위한 정제된 금속?유기 골격체 데이터베이스)- 논문 링크: https://doi.org/10.1016/j.matt.2025.102140 * 상단 연구진 사진: 왼쪽부터 윤성현 박사수료생, 김해원 석사과정생, 정용철 교수, 자오 구오빈 박사과정생.[Abstract]We introduce CoRE MOF DB 2024, an openly accessible database of ∼14 k computation?ready metal?organic ?ramework structures enriched with machine?learned properties (stability metrics, heat capacities, DDEC06 charges, etc.). An upgraded MOFid 2.0 encodes metal nodes, organic linkers, and network topologies. Coupling the database with high?fidelity temperature?swing adsorption simulations enabled integrated material?process screening for diverse CO₂?capture scenarios, identifying a dozen MOFs predicted to outperform industrial benchmark CALF?20. The automated curation pipeline allows continuous updates and can accelerate data?driven discovery across adsorption?based separations.- Authors (Pusan National University): Guobin Zhao, Haewon Kim, Sunghyun Yoon, Yongchul G. Chung (School of Chemical Engineering, Graduate School of Data Science)- Title of original paper: CoRE MOF DB: a curated experimental metal?organic ?ramework database with machine?learned properties for integrated material?process screening- Journal: Matter- Web link: https://doi.org/10.1016/j.matt.2025.102140 - Contact e-mail: drygchung@gmail.com

응용화학공학부 김대윤 학생 (석·박사통합과정, 지도교수: 정병국)이 2024년 11월 27-30일개최된 한일재료심포지엄(15th KJSMI, 2024)에서 “Best Poster Award”을 수상했다. 김대윤 학생은 “Synthesis of Visible LightEmitting GaAs Nanocrystals”을 주제로 포스터 발표 평가에서 호평을 받아 수상의 영예를 안았다. 15th Korea-Japan Symposium onMaterials and Interfaces (15th KJSMI, 2024)는 한국과 일본간의 정기적인 국제학술교류를목적으로 한국화학공학회(KIChE), 일본재료과학회(MSSJ), 도레이첨단소재등 총 9개의 산·학 단체들이 함께 진행했다.

응용화학공학부 김대윤 학생 (석·박사통합과정, 지도교수: 정병국)이 2024년 8월 20-23일제주도 ICC에서 개최된 국제정보디스플레이학술대회 (24thIMID, 2024)에서 “Best Poster Award”을 수상했다. 김대윤 학생은 “Synthesis of GaAs Nanocrystals forVisible Light Emitter”을 주제로 포스터 발표 평가에서 호평을 받아 수상의 영예를 안았다. IMID 2024 국제 학회는 모든 정보 디스플레이 분야에 대해 논의를나누는 목적으로 국제정보디스플레이학회 (SID), 한국정보디스플레이학회 (KIDS), 삼성디스플레이, LG디스플레이 등 총 25개 산·학단체들이 함께 진행했다.

분자열역학 및 첨단공정연구실(지도교수 정용철) 소속 김해원(24학번, 사진) 석사과정생이 11월 15일 고려대 의과대학에서 개최된 ‘제1회 Medical AI 경진대회’에서 ‘대상’을 수상했다.상위 8개 팀 중 현장 발표 점수를 합산해 최종 평가한 이번 대회에서 김해원 학생은 ‘H E 염색된 조직 이미지로부터 유전자 발현 예측’을 주제로 AI 예측 모델 개발과 발표 평가에서 호평을 받아 수상의 영예를 안았다.이번 대회는 의료 데이터를 활용한 인공지능 연구자 역량 강화를 목적으로, 고려대 의료원·의과대학·BK21 융합중개의과학교육연구단과 에스엔에이(SNA), SK쉴더스, 몬드리안 AI, DCP 등 7개 산·학 단체들이 함께 진행했다. 복잡한 의료 데이터를 활용한 AI 기술이 실제 문제 해결에 어떻게 이바지할 수 있는지를 탐구하고, 참가자의 인공지능 역량을 강화해 의료 데이터를 효율적으로 분석하고 원하는 결과 값을 산출할 수 있는 능력을 검증했다.

화공생명공학전공 학생들이 한국화학공학회 주최로 10월 16일 부산 벡스코에서 개최한 ‘2024 Chem Frontier 화학공학 대학생 창의설계 경진대회’에서 금상과 은상 등 다수의 상을 수상했다. 수상작은 아래와 같다. 포스터 심화형 금상 리그닌으로 이어가는 RE:GREEN 생활의 시작 : 장진영, 김효성, 김솔하, 전하늘포스터 일반형 장려상 대나무 흡착제를 이용한 TVSA 공정 시뮬레이션 : DAC를 위한 한걸음 : 정유찬, 방고은, 조현주, 김윤주, 서예은, 최수헌, 최은서, 이시형PPT발표 은상 폐섬유 성분 분리 및 정제 : 박성진, 김현지, 이준승, 장채원, 강채은, 김채은, 이태양, 도이윤PPT발표 동상 차세대 배터리 혁신: PANI기반 건식 전극 개발 : 홍성은, 김예나, 김윤진, 박현태, 강다희, 이해인, 전병희, 이수인 올해 20회를 맞은 본 대회는 전국 화학공학 관련 학과에 재학 중인 대학생을 대상으로 창의적인 아이디어를 실제 응용할 수 있도록 지원하고자 개최되고 있다.

제정호교수가 미국 화학회(American Chemical Society)의 『Energy and Fuels』 저널에서 주는 ‘2024년 Rising Star 연구자’에 선정됐다.『Energy and Fuels』은 미국화학회에서 신재생에너지 및 청정연료 관련 기초과학 및 응용 연구를 다루는 전통적 저널이다. 2021년부터 매년 박사 학위 후 12년 이내의 중견 연구자를 대상으로 관련 에너지 연구 분야에서 새로운 지식 창출 및 기술 진보를 이끄는 영향력 있는 연구업적을 이룬 연구자를 ‘Rising Star 연구자’로 선정하고 있다.올해는 MIT를 비롯한 미국, 유럽, 중국 등에서 수상자를 배출했으며, 국내에서는 제정호 교수가 선정됐다. 제정호 교수는 바이오에너지 및 바이오리파이너리 분야에서 그동안의 연구업적(SCI 150편 및 h-index 55)을 인정받았다.* 수상 발표 링크: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.energyfuels.4c04595* 사진: 왼쪽부터 ‘2024년 Rising Star’를 선정·발표한 『Energy and Fuels』 저널 표지와 제정호 교수.

화공생명공학과 분자열역학 첨단공정 연구실의 학부연구생인 이재훈·이택기(20학번) 학생이 11월 4일 수원컨벤션센터에서 열린 ‘삼성 AI 포럼 2024’의 ‘삼성 AI Challenge’에서 ‘PNUCHE’팀으로 장려상(3등)을 수상했다. 수상자들은 11월 5일 삼성 SAIT에서 연구진과 함께 발표 및 피드백 세션을 진행하기도 했다.수상팀은 ‘반도체 소재 시뮬레이션을 위한 정밀하고 신뢰할 수 있는 Machine Learning Force Field(MLFF) 모델 개발’을 목표로 대회에 참여해, 모델의 불확실성(uncertainty)을 정량화하는 데 중점을 둔 성과를 인정받았다. 이 모델은 반도체와 배터리 등 다양한 분야에서 분자 동역학 시뮬레이션의 효율성을 높이는 데 활용될 수 있다.수상 학생들은 정용철 교수가 지도하는 분자열역학 및 첨단공정 연구실(MTAP) 소속으로 활발히 활동 중이다.

응용화학공학부김건우 학생 (석사과정, 지도교수: 정병국)이 교육부와 한국연구재단이 지원하는 ‘2024년 석사과정생 연구장려금지원사업’에 선정됐다. ‘석사과정생 연구장려금지원사업’은 석?박사과정생부터 우수한 박사후 연구자까지 학문후속세대의 성장단계에 따른 연구기회를 제공하여 연구자로서의 성장을 지원하는 이공분야 학술연구지원사업이다. 김건우 학생은 올해 7월부터 1년의연구기간 동안 연간 1200만원을 지원받아 “친환경 양자점안정성 향상을 위한 양자점 고분자 복합화 연구” 개발 연구를 수행할 예정이다. *사진:왼쪽부터 응용화학공학부 김건우 학생, 지도교수 정병국 교수

응용화학공학부 정용철 교수의 분자열역학및첨단공정연구실 소속 김해원(24학번, 연구책임자) 석사과정생과 이택기·이재훈(20학번)·양윤서(21학번) 학부연구생이 과학기술정보통신부와 한국여성과학기술인육성재단에서 주관하는 ‘2024년도 여대학원생 공학연구팀제 지원사업’에 선정됐다.이 사업은 여자 대학원생이 연구책임자가 돼 대학생이나 중·고등학생들과 팀을 이뤄 공학 연구 프로젝트를 수행하는 프로그램이다.선정팀은 4월 22일 사업에 관한 협약을 체결한 후, 800만 원의 연구비를 지원받아 7개월 간 ‘고성능 우수 액체 전해질 선별을 위한 머신러닝 포텐셜(MLP) 개발’ 관련 연구를 수행할 예정이다.* 사진: 왼쪽부터 김해원·이택기·이재훈·양윤서 학생.