프런티어과학학부 커뮤니티
아주대학교 프런티어과학학부의 새로운 소식입니다.- 공지사항
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2025.0801
[학부] 2025-2학기 수강신청 안내(08.04(월)~08.08(금))
★ 첨부파일은 아래 본교 홈페이지 공지사항에서 확인 [본교 공지사항] 2025-2학기 수강신청 안내 바로가기(클릭) 수강신청 사이트 바로가기 # 2025-2학기 본 수강신청이 완료된 이후, 08.11(월)부터 아주Bb에서 수강신청한 과목에 접근 가능합니다. 아주Bb 사용 학생용 가이드 안내 바로가기 # 이번 수강신청은 재학생 및 2025-2학기 휴학생 중 복학신청자(~07.31(목)까지 최종 복학신청한 학생까지 가능함), 2025-2학기 재입학 승인자에 대해서 진행합니다. 해당 기간까지 복학신청하지 않은 학생은 절대 수강신청을 할 수 없습니다. * [학부] 2025-2학기 휴학/복학 신청안내 바로가기 # 08.01(금) 오전10시~오후4시까지 진행되는 예비수강신청결과 확인(예비수강내역 및 수강신청 이관 결과 삭제만 가능함)은 예비수강신청대상자로 생성되었던 학생에 대해서만 조회가 가능합니다. (07.21(월)~07.31(목)까지 최종 복학신청 기간에 복학신청한 휴학생은 예비수강신청 대상자가 아니므로, 08.01(금) 오전 10시~오후 4시까지 진행되는 예비수강신청 확인은 불가합니다.) # 08.01(금)에 본수강신청 대상자를 최종 생성할 예정입니다. 수강신청 대상자 : 재학생, 재입학생(2025-2학기 재입학 승인자), 휴학생 중 복학신청자(1차 복학 신청자, 최종 복학신청자)까지 모두 포함되며, 복학 신청 상태가 "신청"이어도 수강신청 대상자에 포함됩니다. # 2021년 2학기 수강신청(본 수강신청, 수강정정)부터 잔여석에 대해 수강신청 취소 신청지연제도가 운영되며, 상세내용은 첨부파일을 통해 꼭 확인하시기 바랍니다. # 2025년 2학기 과목별 운영방식은 아래 링크를 통해서 꼭 확인하시기 바랍니다. * [학부]2025-2학기 학사과정 학과별 개설과목 현황 안내 바로가기 # 공학인증 전문과정 소속 학생과 공과대학 소속 학과의 일반과정(비인증) 학생의 경우 상담을 하지 않으면 예비수강신청과 본수강신청(학년별 수강신청에는 참여불가, 전체 학년에만 참여 가능)에 참여가 제한됩니다. (수강정정 5일 동안은 상담여부를 체크하지 않습니다.) * 상담 관련 공지사항 안내 바로가기 (상담 관련 문의는 공학교육혁신센터(T031-219-1875) 로 문의해 주시기 바랍니다.)
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2025.0710
[학부] 2025학년도 2학기 프런티어과학학부 신입생 대상 수강신청 안내
2025학년도 2학기 프런티어과학학부 신입생 대상 수강신청 안내 2025학년도 입학하는 프런티어과학학부 신입생 대상 2학기 수강신청을 아래와 같이 안내하오니 아래의 공지사항을 꼼꼼하게 확인하여 수강신청 해주시기 바랍니다. • 자동수강신청이란? 1학년 교육과정에 포함된 Co-BSM 과목을 모두 이수하여 기초수학능력을 탄탄하게 기를 수 있도록 학교에서 일괄 자동수강신청하는 제도입니다. 자동수강신청된 과목은 학생이 개별적으로 수강신청하지 않아도 됩니다. 단, 자동수강신청된 과목을 학생이 임의로 변경하거나 삭제할 수 없으니 이 점 유의하여 주시기 바랍니다. * CO-BSM: Communication-Basic Science and Mathematics Communication : 대학글쓰기, 영어 등 BSM : 수학, 물리, 화학, 생명과학(생물학) 과목(실험 포함) 1. 적용 대상 : 2025학년도 신입생 2. 자동수강신청 신청 내역 확인 가능 시점 - 2025.07.15(목) 19:00 이후 예정 (예비수강 신청기간: 7.17(목)~7.18(토)(예정) 1학년 개별 수강 신청일 8.7(목)(예정)) ※ 자동수강신청 대상 과목은 학생 본인이 수강정정, 포기 및 삭제할 수 없으므로, 이 점 유의하여 주시기 바랍니다. 3. 대상 과목 : 권장이수교육과정에 해당하는 교과목 (하단 참조) 구분 과목 비고 Co-BSM Co 대학글쓰기 영어 BSM 수학1 물리학 물리학1 물리학2 실험과목 포함 화학 화학1 화학2 생명과학 생물학1 생물학2 4. 상기 과목 중 1학년 교육과정에 포함된 과목은 자동수강신청과 학생 자율수강신청 과목으로 구분되므로, 아래 내용을 참고하여 주시기 바랍니다. 소속 수강신청 구분 과목 비고 프런티어 과학학부 자동수강신청 ‣ 대학글쓰기 학교에서 일괄적으로 자동수강신청 (개별적으로 수강신청 불필요) 학생 자율수강신청 ‣ 과학(물리학, 화학, 생명과학, 실험 포함) 희망하는 전공을 고려하여 학생 스스로 수강신청 가능 ※ 프런티어과학학부는 대학글쓰기 과목은 자동수강신청, 나머지 과학 과목(물리학, 화학, 생명과학, 실험 포함)은 본인이 직접 수강 신청해야 함. 5. 프런티어과학학부 BSM 과학교과목 직접 수강 신청 관련 안내 가. 프런티어과학학부 BSM 과학교과목 직접 수강 신청 과목 목록 교과구분 과목명 개설 학년 및 학기 (해당란에 ‘O’표시) 비고 1학년 1학기 2학기 BSM 기초 필수 수학1 O 자동 수강신청 기초 선택 SET1 물리학 물리학실험 둘 중 1SET만 수강 가능 9개 SET 중 4개 선택 O O 학생이 직접 수강신청 O O O SET2 물리학1 물리학실험1 O O SET3 물리학2 물리학실험2 O O O SET4 화학 화학실험 둘 중 1SET만 수강 가능 O O O SET5 화학1 화학실험1 O O SET6 화학2 화학실험2 O O O SET7 생명과학 생명과학실험 둘 중 1SET만 수강 가능 O O O SET8 생물학1 생물학실험1 O O SET9 생물학2 생물학실험2 O 소계 19학점 나. 프런티어과학학부 BSM 과학교과목 직접 수강 신청시 수강번호 및 시간표 과목명 수강번호 시간표 설문조사 신청인원 배정 정원 합계 물리학 X396, X397 화A금A 16 30 물리학2 X383 화D목C - 55 물리학실험 X369, X370 월3,4 16 30 물리학실험2 X344, X347, X348 월3,4 - 55 화학 X256 화C금C 16 30 화학2 X245 화C금C - 62 화학실험 X236, X237 목2,3 16 30 화학실험2 X209, X210, X211 수2,3/수4,5 - 62 생명과학 X320 월D목D 23 32 생물학2 X307 월D목D - 37 생명과학실험 X316, X317 목8,9 23 32 생물학실험2 X301, X302 월7,8 - 37 ※ 수학2과목 수강을 희망할 경우 X286(공통반, 월A수A) 수강을 권장함 다. 직접수강신청 가능일 1) 예비수강신청일: 7.17(목)~7.18(토)(예정) (전체 학년 대상이라 1학년 배정 정원 미배정) 2) 1학년 수강신청일: 8.7(목)(예정) (8.6(수) 오후 4시 이후 1학년 배정 정원 반영) 3) 전학년 수강신청일: 8.8(금)(예정) (최종 전체 여석 반영, 수강현황에 따라 여석이 없을 수 있음) 라. 프런티어과학학부 2025.2학기 통합시간표 교시 월 화 수 목 금 A 1 A1 A2 물리학 A1 G1 A2 물리학 2 화학실험2 화학실험 B B2 G1 B1 B2 B1 3 물리학실험/ 물리학실험2 C 4 C1 C2 화학/화학2 C1 H1 물리학2 C2 화학/화학2 5 D D2 생명과학/생물학2 H1 물리학2 D1 D2 생명과학/생물학2 D1 6 E 7 E1 생물학실험2 E2 대학글쓰기 E1 I1 E2 대학글쓰기 8 생명과학실험 F F2 I1 F1 F2 F1 9 8. 기타 문의 - 신입생 자동수강신청 : ahsoka@ajou.ac.kr, 031-219-2865 / 2864 - 전공 : 프런티어과학학부 학부 사무실(031-219-2552)
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2025.0630
[자연대교학팀] 2025학년도 하절기 단축근무 시행 안내(6.30(월)~8.8(금))
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2025.0801
- NEWS
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2025.0822
물리·생명 연구팀, ‘빛의 산란’ 光기술로 미생물 성장 고속·정밀 측정 길 열어 NEW
아주대 연구진이 ‘빛의 산란’을 활용한 광기술을 통해 미생물의 활성과 성장을 정밀하게 측정할 수 있는 기술을 개발했다. 이 기술을 이용하면 항생제 효과의 빠른 진단이 가능해 세균 감염 치료의 효율성을 높일 수 있을 전망이다. 물리학과 윤종희 교수와 생명과학과 이창한 교수 공동 연구팀은 빛의 산란 특성을 활용해 정밀하고 빠른 항생제 효과 진단 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 내용은 ‘레이저 스페클 영상을 통한 빛의 산란 기반 빠른 항생제 효과 검출 기술(Light scattering-based screening method for rapid evaluating antibiotic effects on bacteria using laser speckle imaging)’이라는 제목으로, 저명 학술지 <저널 오브 바이올로지컬 엔지니어링(Journal of Biological Engineering)> 7월호에 게재됐다. 아주대 대학원 에너지시스템학과의 김동혁 석사과정생과 생명과학과의 문성준 석박사 통합과정생이 제1저자로 참여했고, 아주대 생명과학과 이창한 교수와 물리학과 윤종희 교수는 공동 교신저자로 함께 했다. 아주대 대학원 에너지시스템학과 이종서 석사과정생과 산학 공동 연구를 수행하고 있는 기업 ㈜더웨이브톡의 조경만 대표도 공동 저자로 참여했다. 항생제는 세균 감염에 의한 질병을 치료하기 위해 널리 사용되는 약물로, 미생물을 죽이거나 성장 및 번식을 억제하는 방식으로 질병을 치료한다. 항생제는 어떤 종류의 세균에 효과적인지, 어떻게 세균에 작용하는지 등에 따라 여러 종류로 나뉜다. 항생제를 이용해 치료하기 위해서는 감염 부위의 세균이 특정 항생제에 대해 얼마나 민감한지 혹은 내성을 가지고 있는지를 평가해야 하며, 이를 통해 감염을 효율적으로 억제하고 항생제 오·남용으로 인한 내성 문제를 예방할 수 있다. 현재 항생제의 효과 진단에는 여러 방법이 있으나, 그중 ‘항생제 디스크 확산법(Disc diffusion method)’이 항생제에 의한 세균의 성장 억제를 눈으로 직접 확인할 수 있어 가장 많이 활용되고 있다. 이 방법을 활용하면 직관적으로 항생제 효과를 확인할 수 있지만, 24~48시간의 배양 시간이 필요해 빠른 항생제 처방이 어렵다는 한계가 있다. 항생제 처방이 늦어지면 치료에 효과적으로 대응하기 어렵기 때문에, 특히 패혈증(Sepsis)과 같이 빠른 치료가 필요한 상황에서는 항생제 디스크 확산법의 활용이 쉽지 않다. 이에 환자가 감염된 세균에 효과적으로 대응할 수 있는 항생제를 빠르게 선별할 수 있는 기술이 필요하다. 그동안 여러 생화학적 방법이 개발되어왔으나, 실제 임상 현장에서 널리 효과적으로 사용되는 방법은 매우 제한적인 상황이다. 특히 의료 현장에서는 여러 항생제를 빠르게 확인해야 하기 때문에 비용과 검사 시간 등의 현실적 문제를 고려하지 않을 수 없고, 이에 실제 적용 가능한 새로운 기술을 개발하는 데 어려움을 겪어 왔다. 항생제 선별 기술 중 ‘빛의 산란’을 활용한 레이저 스페클 영상(laser speckle imaging) 기술은 비침습적이고, 기존 빛의 세기를 측정하는 영상 기반 방식에 비해 민감도가 높다. 이에 이 기술을 활용한 ▲혈류 특성 확인 ▲액체 내 이물질 검사 등의 의생명 응용 연구가 많이 이뤄져 왔다. 덕분에 여러 의미 있는 연구 결과가 나왔지만, 실제 의료환경에 적용할 수 있는 항생제 효과 진단 광기술은 여전히 매우 제한적이다. 항생제 효과에 의해 달라지는 세균의 활성도 변화나 성장 억제를 정밀하게 측정해 기존의 방법보다 빠르게 그 효과를 진단할 수 있어야 실제 의료환경에 도입이 가능하기 때문이다. 아주대 연구팀은 이러한 점에 착안해 빛의 산란 기반 항생제 효과 진단 기술 개발에 나섰다. 레이저 스페클 영상(laser speckle imaging)은 빛의 세기 정보를 측정하는 것이 아니라, 매질 내 발생하는 빛의 산란에 의해 상쇄 및 보강 간섭이 일어나 발생하는 레이저 스페클을 측정하는 기술이다. 매질 내의 작은 변화가 산란 특성을 크게 변화시키기 때문에, 레이저 스페클 영상은 더욱 정밀하게 대상의 정보를 측정할 수 있다. 앞서도 레이저 스페클 영상 기술을 항생제 효과 진단에 활용하려는 시도는 이뤄졌으나, 고정된 위치에서 한 샘플의 레이저 스페클 영상을 촬영해야 하기 때문에 여러 샘플을 동시에 측정해야 하는 실제 의료환경에 적용하기 어렵다는 문제가 있었다. 아주대 연구팀이 연구해온 레이저 스페클 영상 기술을 통한 항생제 효과 조기 진단 기술 모식도. 미생물의 활성에 따라 변화하는 스페클 정보를 통해 항생제 효과를 진단할 수 있다 아주대 연구팀은 이러한 한계를 돌파하기 위해, 광학 디퓨저를 활용하여 여러 스페클 조명을 만들고, 수초 내 영상 촬영만으로 미생물의 활성을 파악할 수 있는 기술을 개발했다. 이를 통해 항생제 효과에 의해 미생물의 활성이 억제되는 영역을 정확히 측정하고 3시간 이내 항생제 효과를 진단할 수 있음을 확인했다. 물리학과 윤종희 교수는 “이번에 개발한 레이저 스페클 영상을 통해 미생물 배양 후 3시간 만에 항생제 효과를 진단할 수 있다”며 “세균에 감염된 환자들의 효과적 치료에 많은 도움을 줄 수 있을 것”이라고 말했다. 윤 교수는 이어 “빛의 산란 특성은 미생물 종류에 영향을 받지 않기 때문에 다양한 종류의 미생물과 항생제 효과 진단에 적용이 가능하다”라며 “앞으로 그 응용 범위가 더 넓어질 것으로 기대한다”라고 덧붙였다. 해당 기술은 아주대 연구팀과 산학 공동 연구를 수행 중인 ㈜더웨이브톡에 기술이전되어, 실제 의료환경에 필요한 장비로의 개발이 진행되고 있다. 이번 연구는 한국연구재단의 우수신진연구사업, G-LAMP 사업, LINC 3.0 사업, 중견연구자지원사업과 정부(과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 보건복지부, 식품의약품안전처)의 재원으로 범부처전주기의료기기연구개발 사업단의 지원(RS-2020-KD000050)을 받아 수행됐다. * 상단 이미지 : 레이저 스페클 영상을 통한 항생제 효과 조기 진단 결과. (맨 윗줄) 24~48시간의 세균 배양 시간이 필요했던 기존의 방법에 비해 (아래 세줄) 이번 연구 결과에서는 매우 빠른 시간(3시간) 안에 항생제 효과에 의해서 미생물 활성이 억제되는 영역을 확인할 수 있다. 시간이 지나면서 둥그런 바깥 원이 선명해지는 쪽이 항생제 효과를 보이는 경우다. 세균 주위로 박테리아 자라지 못해 경계가 더 잘 드러난다.
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2025.0805
이형우 교수팀, 암호 보안·AI 머신러닝 ‘난수’발생 장치 위한 新 원천기술 구현
아주대 이형우 교수 공동 연구팀이 난수 발생 장치의 원천기술을 새로운 방식으로 구현하는 데 성공했다. 이에 앞으로 암호 보안과 인공지능 연산 기술 등의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 이형우 아주대 교수(물리학과·대학원 에너지시스템학과) 공동 연구팀은 터널링 전류의 이산 요동이 외부 변인으로부터 받는 간섭을 최소화한 이른바 2단계 양자 시스템 TLQS(two-level quantum system)을 새롭게 제안했다고 밝혔다. 이번 연구는 ‘복합 산화물 이종구조에서의 고안정 2단계 전류 요동(Highly stable two-level current fluctuation in complex oxide heterostructures)’이라는 제목으로 글로벌 학술지 <네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)>에 7월 게재됐다. 이번 연구에는 아주대 대학원 에너지시스템학과의 김도엽 학생과 홍익대 이정우 교수가 공동 제1저자로 참여했다. 이형우 아주대 교수(물리학과·대학원 에너지시스템학과)와 가천대 엄기태 교수(반도체공학과), 인하대 이선우 교수(컴퓨터공학과)는 교신저자로 연구를 주도했다. 미국 사우스다코타 스쿨 오브 마인스&테크놀로지(South Dakota School of Mines and Technology)의 툴라 R포델(Tula R. Paudel) 교수팀과 KAIST 양용수 교수팀도 연구에 참여했다. 공동 연구팀은 복합 산화물 헤테로구조(SrRuO3/LaAlO3/Nb:SrTiO3, SRO/LAO/Nb:STO)를 이용해 안정성이 높은 2단계 전류 요동(two-level current fluctuation) 현상을 구현하고 이를 이용한 물리적 난수 발생기(physical entropy source)를 개발했다. 난수(亂數, Random Number)란, 정의된 범위 안에서 다음에 나올 수를 예측할 수 없도록 무작위로 만들어진 수를 말한다. 난수는 암호화, 보안, 시뮬레이션, 게임 등 다양한 분야에서 예측할 수 없는 값을 만들어내는 데 꼭 필요한 기술이다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 머신러닝(Machine Learning)을 위한 빅데이터 학습에 있어 난수 데이터는 매우 중요하게 활용된다. 높은 수준의 난수 활용은 최근 머신러닝 모델의 효율적 학습을 위해 필수적으로 여겨지고 있다. 특히 물리적 난수 발생기(physical entropy source)는 자연의 무작위 현상을 이용해 사람이 예측할 수 없는, 즉 해킹이 불가능한 진짜 난수를 만들어내는 장치를 말한다. 기존의 컴퓨터에서는 소프트웨어 기반의 의사난수(Pseudo-random number: 가짜난수) 발생 장치를 사용하지만, 물리적 난수 발생기는 근본적으로 예측이나 해킹이 불가능해 더 높은 수준의 보안과 신뢰성을 제공할 수 있다. 또한 인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 시스템 분야에서 기존 소프트웨어 기반 알고리즘을 넘어 하드웨어 기반 인공신경망을 구축하기 위해서는, 하드웨어 기반의 물리적 난수 발생기를 필요로 할 수밖에 없다. 기존 2단계 전류 요동 현상을 대표하는 RTN(Random Telegraph Noise) 기반 시스템들은 산화물 내 점 결함의 전하 트랩핑(Trapping) 현상을 이용하는데, 이 현상은 외부 환경과 밀접하게 연관을 가지기 때문에 매우 불안정하며 장시간 안정된 이산 신호를 유지하는 데 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 두 종류의 점 결함 즉 산소 공공(VO)과 Ti의 antisite 결함(TiAl)을 의도적으로 공존시켜 상호작용을 유도하고, 이를 통해 터널링 전류의 2단계 요동이 외부 변인으로부터 받는 간섭을 최소화한 이른바 2단계 양자 시스템 TLQS(two-level quantum system)을 새롭게 제안했다. TiAl 결함에 전자가 일시적으로 포획되면 주변 산소 공공(VO)의 에너지 준위가 순간적으로 변하며, 이는 결과적으로 이산적인 터널링 전류의 변동을 유도한다. 이러한 구조는 실온에서도 169초 이상 안정적으로 유지되는 이산 전류 요동을 보였고, 1년 이상 안정적으로 동작했다. 연구팀은 나아가 이러한 2단계 양자 시스템 TLQS 전류 신호의 이산 요동 특성을 활용해 난수 생성 기능성을 검증했다. 실험적으로 얻은 아날로그 전류 데이터를 이진화해 0과 1의 난수 시퀀스로 변환, 난수성(Randomness) 평가를 수행함으로써 이번에 제안한 TLQS가 실제로 우수한 난수 데이터를 생성할 수 있음을 입증했다. 공동 연구팀은 TLQS가 생성한 난수 데이터를 이미지 초해상도(VDSR) 신경망 학습에 적용했다. 연구팀은 TLQS 기반 난수 데이터를 적용한 모델을 이용해, 기존 소프트웨어 기반 난수 발생기(Numpy Random Generator, Python)를 이용한 모델을 뛰어넘는 정확도와 학습 속도를 달성함을 확인했다. 이미지 초해상도(VDSR) 신경망은 흐릿한 사진을 또렷하게 복원하는 인공지능 기술이다. 이러한 고도의 작업이 가능하기 위해 사전에 인공지능을 학습시키려면 수많은 예시 사진을 보여주며 정답을 맞히는 과정을 반복해야 하는데, 이 과정에서 난수가 중요하게 쓰인다. 난수는 학습 데이터의 순서를 섞거나, 신경망의 시작 상태를 무작위로 정하는 데 사용되어 인공지능이 더 효율적으로 학습하고 다양한 상황에서 올바르게 동작하도록 돕는다. 만약 난수가 예측가능하거나 편향된다면, 인공지능이 왜곡된 결과를 낼 수 있기 때문에 진짜 난수를 사용하는 것이 매우 중요하다. 이번 연구를 주도한 이형우 아주대 교수는 “이번에 구현한 2단계 양자 시스템 TLQS 소자는 컴퓨터와 스마트폰 등에 활용되는 실리콘 기반 반도체 기술(CMOS)과 호환이 가능하다”라며 “디바이스의 집적 가능성 또한 우수하다는 점을 감안하면, 매우 실용성이 높은 난수 발생 장치의 원천기술”이라고 설명했다. 이 교수는 이어 “물질 단위의 기초과학 수준에서 난수 발생 장치 설계 기술을 제안한 연구로, 앞으로 하드웨어 기반 암호 보안이나 인공지능 연산 등 난수 생성기술에 적용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 덧붙였다. 이번 연구는 한국연구재단의 G-LAMP 사업, 중견연구, 기초연구실지원사업(BRL)의 지원을 받아 수행됐다. 서로 다른 난수 데이터를 이미지 초해상도(VDSR) 신경망 학습 기술에 적용해 이미지 해상도를 높인 결과를 보여주는 이미지. 제일 왼쪽이 난수를 사용하지 않은 결과, 가운데는 기존 파이썬 기반 NumPy 의사난수를 이용한 결과, 오른쪽이 TLQS 기반 난수를 이용한 결과를 보여준다. 이미지를 확대해 보면, 첫 번째 이미지와 다른 두 이미지는 제일 왼쪽 볼록한 경계 부분과 오른쪽 아래 갈색 얼룩 부분에서 해상도 차이를 보인다. 이번 연구를 통해 개발한 TLQS 난수를 이용하면 기존 NumPy 난수를 이용한 것과 유사하거나 더 우수한 성능을 보임을 확인했다 * 위 이미지 - 공동 연구팀이 개발한 2단계 양자시스템(TLQS)의 개념도 및 구현된 물질의 모식도. 기존 방식에 비해 안정적으로 신호를 유지하면서도, 기존 모델과 유사한 수준의 정확도와 학습 속도를 유지한다
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2025.0716
화학과 이인환 교수팀, 반도체성 고분자 구조 설계 新합성법 개발
우리 학교 이인환 교수 연구팀이 반도체성 고분자 소재의 구조를 자유롭게 설계할 수 있는 새로운 합성법을 개발하는 데 성공했다. 이에 전자소자에 활용되는 고분자를 보다 신속하게 제작할 수 있게 되어, 차세대 유기 반도체 개발에 기여할 수 있을 전망이다. 이인환 교수는 세 종류의 단량체를 한 번에 반응시키는 ‘다성분 중합법(Multicomponent Polymerization, MCP)’을 통해 반도체성 고분자 내부의 서열을 정밀하게 제어하고, 다양한 구조를 효율적으로 구현할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 '할라이드 쌍 기반 다중 성분 중합법을 통한 서열 제어 반도체성 덴드론 고분자의 라이브러리 합성(Versatile Halide-Pair-Driven Multicomponent Polymerization for Library Synthesis of Sequence-Controlled Semiconducting Dendronized Polymers)'이라는 논문으로 <앙게반테 케미(Angewandte Chemie International Edition)> 7월호에 게재됐다. 이번 논문은 우수한 리뷰 평가를 받아, 'Very Important Paper(VIP)'로 선정됐다. 해당 연구에는 아주대 대학원 에너지시스템학과 박사과정의 최해남 학생(위 사진 오른쪽)이 제1저자로 참여했고, 공동저자로 고수민(아주대 에너지시스템학과 석사 졸업)·손세민(아주대 에너지시스템학과 석박사통합과정)·우지수(UNIST 에너지화학공학과 석사과정)·박현우(ETH 취리히 재료과 박사과정)·이동준(아주대 에너지시스템학과 석박사통합과정 졸업) 학생이 함께 했다. 최태림 ETH 취리히 재료과 교수, 곽원진 UNIST 에너지화학공학과 교수, 김환명 아주대 에너지시스템학과 교수는 공동저자로, 이인환 아주대 화학과 교수(위 사진 왼쪽)는 교신저자로 참여했다. 폴리(트라이아릴아민) 고분자(PTAA)는 ▲유기 발광 소자 ▲페로브스카이트 태양전지 ▲전기변색 소자 ▲신축성 전자소자 ▲배터리 전극 등 다양한 유기전자소자에 활용되며, 특히 페로브스카이트 태양전지에서 전공 수송층 재료로 주목받고 있다. 그러나 기존의 고분자 폴리(트리아릴아민) 합성은 반응 중간체를 여러 단계에 걸쳐 합성하고 정제하는 번거로운 과정을 거쳐야 했으며, 이는 상업성과 경제성을 저해하는 주요 요인이었다. 이번 연구의 핵심은 쉽게 구할 수 있는 세 가지 단량체를 한 번에 혼합한 상태에서, 각 단량체의 반응 순서를 정교하게 설계함으로써 반도체성 고분자의 서열을 정밀하게 제어할 수 있는 새로운 중합 전략을 제시한 데 있다. 연구팀은 아릴아민(arylamine)과 두 종류의 아릴 다이할라이드(aryl dihalide) 단량체를 조합해, 세 단량체가 정해진 순서로 연결된 반도체성 고분자 폴리(트라이아릴아민)의 라이브러리 합성에 성공했으며, 이 전략을 확장해 복잡한 구조의 덴드론화 고분자까지 구현함으로써 고분자 구조의 다양성을 크게 넓혔다. 그 결과 전자소자에 활용되는 폴리(트라이아릴아민) 고분자 및 그 파생 구조들을 라이브러리 형태로 신속하게 제작할 수 있게 되어, 차세대 유기 반도체 개발에 크게 기여할 것으로 기대된다. 이인환 아주대 화학과 교수는 “이번 연구 개발을 통해 고가의 폴리 고분자를 단일 반응으로 저렴하고 다양하게 합성할 수 있게 되었다”라며 “유기전자소자의 성능 향상에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다. 이번 연구는 한국연구재단 중견연구자지원사업, G-LAMP 프로그램, 유용물질 생산을 위한 Carbon to X 기술개발사업, 선도연구센터(MRC) 사업의 지원을 받아 수행됐다. 순차적 C-N 커플링 반응을 통한 서열 조절 반도체성 고분자의 합성 과정을 보여주는 이미지
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2025.0822


