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부산대 박유세 교수팀, 차세대 AEM 수전해 산소 전극 개발…그린 수소 생산 원가 낮췄다

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Thursday, August 14, 2025, 14:08:38

비귀금속 기반 산소 기체 확산 전극 구현…저비용·고효율 동시 달성
어드밴스드 사이언스 8월 4일 온라인 게재…상용화 가능성 주목

 

인더뉴스 제해영 기자ㅣ부산대학교가 차세대 그린 수소 생산의 가격 장벽을 낮출 기술을 선보였다고 14일 밝혔습니다. 나노에너지공학과 박유세 교수 연구팀은 값싼 비귀금속을 활용해 산소가 빠르게 확산하는 고성능 산소 발생 전극을 구현해 음이온 교환막 수전해의 비용을 크게 낮췄습니다.

 

연구팀은 특히 AEM 수전해 스택에 바로 적용 가능한 전극 구조를 제시했습니다. 이에 따라 경제성과 효율성을 동시에 달성했으며, 상용화 가능성도 높였다는 설명입니다.

 

AEM 수전해는 고가의 백금과 이리듐 같은 귀금속 대신 철과 니켈 등 비귀금속을 전극 소재로 쓸 수 있는 방식입니다. 그러나 그동안 산소 발생 전극 성능과 복잡한 제조 공정이 걸림돌로 지적돼 왔습니다.

 

연구팀은 기체 확산이 용이한 다공성 전극 기판 위에 전기화학 공정과 표면 치환 반응을 적용했습니다. 이를 통해 코발트·몰리브덴 기반 층상 이중 수산화물(CoMo‑LDH) 촉매층을 정밀 코팅한 산소 기체 확산 전극을 개발했습니다.

 

이번 전극은 산소 기체의 원활한 이동을 유도해 고전류밀도 조건에서도 물질 전달로 인한 전압 손실을 크게 줄였습니다. 그 결과 AEM 수전해에서 고효율 운전이 가능해졌습니다. 또한 알칼리성 환경에서 몰리브덴이 동적으로 변화하며 코발트 옥시수산화물로의 전이를 촉진하는 메커니즘을 규명했습니다.

 

이는 낮은 전류밀도 구간에서도 과전압을 줄여 전체 효율을 높이는 핵심 요인으로 확인됐습니다. 연구팀은 상용 귀금속 촉매인 이산화이리듐을 쓴 AEM 셀보다 더 높은 성능을 달성했다고 설명했습니다. 이는 재료비 부담을 낮추면서도 에너지 효율을 확보했다는 점에서 의미가 큽니다.

 

박유세 교수는 “산소 기체 확산 전극 개발로 AEM 수전해 효율이 크게 개선됐다”며 “앞으로 실증 기반 후속 연구를 추진해 상용화를 앞당기겠다”고 말했습니다.

 

이번 연구는 과학기술정보통신부의 나노 및 소재기술개발사업과 H2GATHER 사업 지원으로 수행됐습니다. 부산대 박유세 교수와 함께 국립창원대 이승화 교수, 국립한밭대 신기현 교수, 한국재료연구원 이주영 박사가 공동 교신저자로 참여했습니다.

 

해당 성과는 다학제 분야 국제학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 온라인판에 8월 4일 게재됐습니다. 논문 제목은 ‘Sacrificial Template‑Derived CoMo‑LDH Gas Diffusion Electrode for Anion Exchange Membrane Water Electrolysis’입니다.

 

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

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제해영 기자 tony@inthenews.co.kr

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KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

2025.09.29 13:13:32

인더뉴스 이종현 기자ㅣKT[030200]가 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발한 GPT-4o 기반 한국적 AI 모델 'SOTA K built on GPT-4o(이하 SOTA K)'를 출시했다고 29일 밝혔습니다. 기존 거대언어모델(LLM)은 영어권 중심 데이터로 학습돼 한국어와 한국의 독특한 사회·문화적 맥락 반영에 한계가 있었습니다. KT는 이를 해결하기 위해 고품질 한국 특화 데이터를 대규모로 확보하고 마이크로소프트와의 협력을 통해 GPT-4o를 한국 사회에 최적화된 모델로 발전시켰다고 설명했습니다. SOTA K는 한국적 AI의 4대 핵심 철학인 ▲데이터 주권 보호 ▲한국 문화 이해 ▲모델 선택권 보장 ▲안전하고 책임감 있는 AI를 구현합니다. 한국어 경어법·방언은 물론 법률·금융·역사 등 국내 특정 산업군 내에서 사용하는 전문 용어까지 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있습니다고 회사 측은 설명했습니다. KT는 한국적 AI 지표를 새롭게 정의하고 이를 측정할 수 있는 자체 데이터셋을 구축해 정량 평가와 정성 평가를 진행했습니다. KT에 따르면 SOTA K는 한국어 이해·생성·추론·사회·문화·한국 전문지식 등 주요 지표에서 GPT-4o 대비 우위를 보였습니다. 특히 한국사·한국어·한국 법령 등 고난도 한국적 지식을 요구하는 대한민국 공무원 시험과 귀화 시험에서 GPT-4o 모델을 능가하는 성과를 거뒀습니다. 실제 고객 사례의 경우, 메리츠화재에서는 보험 업계에 특화된 약관의 자동 요약 리포트 생성과 상담원 스크립트 생성에서 SOTA K가 우수한 결과물을 보여줬습니다. EBS와의 협력에서는 초중고 난이도별 교과 문항을 생성하여 맞춤형 학습을 제공하는 측면에서 SOTA K의 활용 가능성이 확인됐습니다. 또 연세의료원에서는 영어와 한국어가 혼합된 의료 데이터를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 한국적인 표현으로 자연스럽게 안내했으며 날짜 표기법 등의 영역까지 한국인의 생활 방식과 문화를 이해하고 있음을 확인할 수 있었다고 KT는 평가했습니다. 또 한국전력공사에서는 질의에 대해 간결하면서도 명확한 답변을 신속하게 받을 수 있었다고 긍정적으로 평가하며 내부 시스템과의 연동이 가능하다면 활용 범위가 더 넓어질 수 있을 것이라는 기대를 나타내기도 했습니다. SOTA K는 한국적 AI 평가의 Responsible AI 항목에서 높은 평가를 받아 AI 응답 및 법률과 권리 준수, 사회 및 경제 영향도의 안전성, AI 모델의 강건성의 우수성을 입증했습니다. 또 악의적 사용자에 의한 AI 모델 탈옥 공격에 대해서도 강력한 방어 능력을 보유한 모델임을 확인했습니다. KT는 SOTA K를 물리적으로 대한민국 내 존재하는 클라우드 리전에서 운영하며 자체 개발한 벡터 모델 기반 한국적 검색증강생성(RAG) 기술과 결합해 기업별 맞춤형 지식 기반을 구축할 수 있는 서비스 환경도 제공합니다. 이에 고객사는 고유 데이터를 활용해 더 정확하고 특화된 AI 서비스를 경험할 수 있습니다. KT는 우선 자사 B2C 사업에 SOTA K를 적용해 자체 및 협업 모델 라인업을 검증한 뒤 파트너사에 서비스를 확대 제공할 방침입니다. 윤경아 KT Agentic AI Lab장(상무)은 "SOTA K는 글로벌 수준의 기술력과 한국적 AI 특화를 동시에 실현한 혁신적 모델로 마이크로소프트와의 협업을 통해 축적한 기술적 노하우는 향후 KT의 다양한 AI 모델 개발에 확산 적용될 것"이라며 "국내 AI 생태계 활성화는 물론 공공과 민간 전반에서 AI를 활용한 혁신을 주도하며 국가 AI 경쟁력 제고에 기여할 것"이라고 말했습니다.




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