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UNIST-SK하이닉스, 차세대 반도체 기술 개발 박차

23(화), 산학 연구 킥오프 워크숍 개최… 반도체 공동 연구 플랫폼 구축

SK하이닉스 3년간 13억 원 투자, UNIST 미래 반도체 기술 선도 기대

UNIST-SK하이닉스, 차세대 반도체 기술 개발 박차

UNIST와 SK하이닉스가 손잡고 차세대 반도체 기술 개발에 나섰다. 23일(화), 반도체 소재·부품 대학원은 해동홀에서 ‘UNIST-SK하이닉스 신소재 기반 반도체 연구센터 Cluster 산학 연구 Kick-off Workshop’을 개최했다. SK하이닉스는 Cluster 과제 수행을 위해... 더보기

2024.07.24By 장 은하뉴스
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‘가볍고 단단한 소재’ 짧은 곁가지 고분자 특성 밝혔다

고분자 구조와 거동 분석해… 산업적 응용 가능성 제시

필름과 접착제 등 다양한 고분자 재료 성능 향상

‘가볍고 단단한 소재’ 짧은 곁가지 고분자 특성 밝혔다

짧은 가지가 달린 고분자의 특성을 체계적으로 분석한 연구 결과가 나왔다. 고분자 재료의 성능을 높여 다양한 산업 분야에 적용될 것으로 기대된다. 에너지화학공학과 백충기 교수팀이 짧은 가지가 달린 고분자의 얽힘과 거동을 분석해 다양한 산업적 응용 가능성을 제시했다. 분자 수준에서 고분자의 구조적 거동을 이... 더보기

2024.07.19By 권익만연구
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교통 모니터링과 구조물 보강, 탄소섬유로 ‘한 번에 척척’

탄소섬유 기반 교통상황 진단 정전기 센서 개발

추가 전력 없이도 센서가 도로 이상 감지… Nano Energy 게재

교통 모니터링과 구조물 보강, 탄소섬유로 ‘한 번에 척척’

교통 상황을 실시간 모니터링하고 도로나 건물을 자동 보강할 수 있는 센서가 개발됐다. 스마트 구조물 개발과 함께 도로 이상을 감지하고 교통사고를 예측, 대응하는 데 활용될 것으로 기대된다. 기계공학과 박영빈 교수팀은 섬유강화 플라스틱으로 강력하고 내구성이 뛰어난 마찰대전(정전기) 센서를 개발했다. 탄소섬... 더보기

2024.07.15By 권익만연구
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‘딥러닝의 눈’으로 태풍 강도 정밀하게 예측한다

천리안 위성 자료와 AI 결합해 태풍 정확히 예측

AI가 새로운 태풍 데이터도 신속 분석… 현업 예보 시스템에 적용 가능

‘딥러닝의 눈’으로 태풍 강도 정밀하게 예측한다

기후변화로 태풍 예측이 어려워지는 가운데, 실시간 위성 자료와 딥러닝 기술을 합쳐 더욱 정밀하게 태풍을 예측할 수 있는 기술이 개발됐다. 지구환경도시건설공학과 임정호 연구팀은 태풍 정보를 정확하게 분석하는 딥러닝 기반 예측 모델을 개발했다. 정지궤도 기상위성 자료와 수치모델 자료를 결합해 태풍 강도를 실... 더보기

2024.07.12By 권익만연구
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[에너지칼럼] 바다에서 그린수소를 캐는 기술 ‘직접 해수전해’

무한 수자원 바닷물 활용 ‘수소 생산’ 주목

해수담수화·정제 과정 등 부담 대폭 완화… 삼면 바다 이점 살려 기술 확보 힘써주길

[에너지칼럼] 바다에서 그린수소를 캐는 기술 ‘직접 해수전해’

지구온난화 문제의 심각성이 커짐에 따라, 탄소중립 사회 실현을 위해 ‘그린’ 연료 사용에 대한 국제적 요구가 커지고 있다. 수소는 에너지 밀도가 높고 수소를 전기로 변환하는 과정에서 이산화탄소 배출이 없어 화석연료를 대체할 궁극의 청정에너지원으로 주목받고 있다. 수소의 수요가 높아짐에 따라 전기에너지로... 더보기

2024.07.04By 권 영국기고
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용매 없는 두꺼운 전극으로 리튬이온배터리 성능 높인다

친환경 건식 전극 공정 상세 분석… 상용화 가능성 제시

반제품 평가 통해 성능 향상 실현, Chemical Eng. Journal 게재

용매 없는 두꺼운 전극으로 리튬이온배터리 성능 높인다

리튬이온배터리의 에너지 밀도를 높이면서도 유해 용매를 사용하지 않는 친환경 건식 전극 공정이 나왔다. 전기차와  전자기기의 에너지 사용이 한층 더 지속 가능해질 것으로 기대된다. 에너지화학공학과 정경민 교수팀은 리튬 이온 배터리의 건식 전극 단위 공정과 반제품 평가 방법을 새롭게 개발했다. 유해한 용매를... 더보기

2024.07.02By 권익만연구
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값싸고 오래가는 리튬이온전지, 청바지 염료로 만든다

값싼 프러시안 블루, 전해질 장점 결합해 500사이클 이상 배터리 성능 유지

고출력에서도 안정적인 차세대 배터리 소재 개발

값싸고 오래가는 리튬이온전지, 청바지 염료로 만든다

청바지 염료로 잘 알려진 프러시안 블루(Prussian Blue)가 차세대 배터리 소재로 떠오르고 있다. UNIST 연구팀은 프러시안 블루를 활용한 저비용 고성능 리튬이온전지를 개발해 전지 가격을 낮출 수 있는 방법을 찾아냈다. 에너지화학공학과 이현욱 교수팀이 프러시안 블루를 양극재로 활용해 배터리 성능... 더보기

2024.07.01By 권익만연구
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녹슨 철로 그린수소 생산… 태양광 수소전환 효율 3.2배 향상

새로운 광전극 기술로 태양광 수소 생산 효율 대폭 개선

환경을 지키는 녹슨 철, 친환경 수소 상업화 앞당겨

녹슨 철로 그린수소 생산… 태양광 수소전환 효율 3.2배 향상

UNIST 연구팀이 녹슨 철을 이용해 고효율 수소를 생산하는 기술을 선보였다. 태양광을 이용해 물을 분해하는 방식으로 수소 생산 효율을 기존보다 3.2배 높였다. 일상에서 더 저렴하고 친환경적인 에너지를 사용할 수 있게 할 전망이다. 에너지화학공학과 장지현 교수팀은 전기적 특성이 우수한 산화철을 사용한... 더보기

2024.06.28By 권익만연구
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여름철 폭염, 이제 10일 전에 정확히 예측 가능해진다!

기존 예보 한계를 극복한 폭염 확률예측시스템 개발

2018년 대폭염, 일주일 전 예측해… Weather and Climate Extremes 연속 게재

여름철 폭염, 이제 10일 전에 정확히 예측 가능해진다!

우리나라에서 10일 전부터 폭염 발생 확률을 예측할 수 있는 시스템이 개발됐다. 매년 기록적인 더위가 예고되는 가운데 국민들이 폭염을 사전에 대비할 수 있도록 도울 것으로 기대된다. 지구환경건설도시공학과 이명인 교수팀은 우리나라 폭염발생을 10일 전부터 예측할 수 있는 시스템을 만들었다. 기상청 전지구... 더보기

2024.06.24By 권익만연구
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공과대학, 3D프린팅 선도 기업 Materialise와 협약 체결

4일(화), 에너지 산업 인재 양성과 제조업체 혁신을 위한 동반 노력 약속

공과대학, 3D프린팅 선도 기업 Materialise와 협약 체결

UNIST와 Materialise가 3D프린팅 연구 개발을 위한 상호 협력 약정을 체결했다. 4일(화), 공과대학(학장 김성엽)과 3D프린팅 전문기업 Materialise(회장 Wilfried Vancraen)는 본관 506호 회의실에서 협약식을 가졌다. 협약을 통해 UNIST와 Materialise는... 더보기

2024.06.20By 박 주하뉴스
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  • New Smartphone App Offers Convenient Way to Diagnose Sleep Apnea
  • [Korea Bizwire] June, 4, 2024

  • New study finds clue to predict pancreatic cancer's progression and metastasis
  • [Korea Biomedical Rev.] June, 4, 2024

  • Study reveals promising technology for sepsis treatment using functional magnetic nanoclusters
  • [Phys.org] May,27, 2024

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