R&D 동향

R&D 동향
태양광 물분해 수소 생산을 위한 고성능 인공 나노나무 합성 및 응용
  • 과제고유번호1711130908
  • 과제관리기관한국연구재단
  • 총 연구비252.85
  • 과학기술표준 분류재료/세라믹재료/광/전자세라믹스

과제기본정보

사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D) 총 연구비 252.85
과제명 국문 태양광 물분해 수소 생산을 위한 고성능 인공 나노나무 합성 및 응용
영문 High Performance Artificial Nanotrees for Solar Water Splitting Hydrogen Production
총 연구기간 2021-03-01 ~ 2025-02-28 당해연도 연구기간 2021-03-01 ~ 2022-02-28
주관연구기관 서울대학 연구 책임자 장호원

과제분류정보

과학기술표준분류 재료/세라믹재료/광/전자세라믹스
적용분야 에너지/제조업(전자부품, 컴퓨터, 영상, 음향 및 통신장비)/제조업(전기 및 기계장비)
6T 관련 기술 나노소재기술(나노분말소재, 광학용 나노소재, 고기능 시너지 소재, 촉매·환경·기능소재에 중점)
연구목표 본 연구는 용액 공정 합성 기술을 기반으로 4가지의 핵심 기술 (기계 학습, 다차원 나노구조, 계면 제어, 탠덤 소자제작) 도입을 통해 전용액 공정 기반 인공 나노나무 구조 산화물 기능성 소재를 합성을 목표로 함. 제작된 소재의 광·전기·화학적 특성의 극대화를 통해 고효율 태양광-수소 변환효율을 갖는 자가작동 물분해 광전극 소자의 구현을 목표로 하며, 제안...
연구내용 본 연구에서는 기계학습을 이용한 고속 스크리닝으로 4원계 신물질의 탐색과 다차원 나노구조체 광전극 개발을 목표로 하여 계면 제어 기술 적용을 통해 고성능 수소 생산용 인공 나노나무 산화물 박막을 합성하여 응용 기술의 획기적인 진보를 이루고자 함. 기존 물질의 특성을 뛰어넘는 신물질 광전극의 도입, 비표면적이 극대화된 인공 나노나무 구조, 그리고 다중 이종접...
기대효과 - 기계학습을 통한 4원계 광전극 후보물질 스크리닝 방법은 현존하는 거의 모든 재료 및 응용 분야에 대해 실현이 가능하므로, 현재 개발된 다른 기술로의 확장성이 매우 뛰어나며 컴퓨터 하드웨어와 머신 러닝 알고리즘 향상에 따라 같이 발전하므로 엄청난 잠재력이 있다고 기대됨.- 저에너지의 용액 공정에서 조건 제어를 통해 다차원 나노구조체의 합성이 가능함. 비표...
한글 키워드 기계 학습,다차원 나노구조체,탠덤 소자,계면 제어,용액공정,단원자 촉매,전기전착,수열합성,이종접합
영문 키워드 machine learning,multi-dimensional nanostructure,tandem device,interface engineering,solution process,single atom catalyst,electrodeposition,hydrothermal synthesis,heterojunction