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나노 셀룰로오스의 표면 개질 및 최근 응용 동향 자료제공: 소재종합솔루션센터(www.matcenter.org), 화학소재정보은행(www.cmib.org) 지식정보 심층보고서    1. 나노 셀룰로오스의 제조 및 표면 개질  나무, 풀, 곡물, 해초 같은 바이오매스를 원료로 하는 유기 소재는 원유에서 출발하는 합성 유기 소재보다 탄소발자국(footprint)을 줄일 수 있고, 대부분은 사용 후 자연에서 분해가 일어나는 생분해 특성이 있어 최근 산업계, 학계에서 친환경소재로 많은 관심을 두고 있는 소재이다. 바이오매스 중에서 가장 많은 물질이 polysaccharide인 starch(녹말)와 cellulose(셀룰로오 스)이다.  둘 다 생분해 소재로 사용되고 있으나 특성, 가공성 등이 우수한 셀룰로오스가 좀 더 고성능 소재로 쓰이고 있다. 셀룰로오스는 주로 목본 및 초본류의 식물자원에서 얻을 수 있으며, 이외에도 조류(algae), 균류(fungi), 박테리아(bacteria) 등을 통해서도 각기 다른 특성의 셀룰로오스가 얻어진다. 목본계의 경우 셀룰로오스 함량이 전체 구성 성분의 약 40~55% 정 도를 차지하고 있으며, 펄핑공정을 통하여 일정량의 리그닌과 헤미셀룰로오스를 제거함으로써 약 80% 이상의 셀룰로오스로 구성된 펄프 섬유 형태로 얻을 수 있다.  최근에 셀룰로오스로부터 직경이 수~수십 ㎚, 길이가 수십~수백 ㎚이고 강도가 매우 우수한 셀룰로오스 나노파이버(CNF), 셀룰로오스 나노크리스탈(CNC) 등을 제조하는 다양한 기술이 개발되고 있다. 제조된 CNF, CNC 등의 나노 셀룰로오스(nano cellulose, NC) 입자를 플라스틱, 고무 등과 용융 컴파운딩 혹은 용액, 에멀젼 상태에서 복합화하여 고분자의 강도, 내열성, 배 리어성 등을 강화하여 활용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다.    NC의 개요, 제조 방법, 응용에 대하여 화학소재정보은행의 심층보고서 여러 편에 잘 기술되어 있으며, 본 심층 보고서는 2023년 11월 발표된 심층 보고서 “나노 셀룰로오스 제조 및 표면 개질”에 이어 작성된 내용이다. NC와 고분자의 혼합 시 NC의 표면 특성이 분산성, 접착성에 직접 영향을 주고 결과적으로 복합체의 기계적, 광학, 전기적, 배리어 등의 특성을 좌우한다. 따라서 NC의 표면 특성을 화학적, 물리적으로 제어하는 연구가 이루어지고 있다.  저분자량 물질과 반응시켜 NC의 표면에 친수성, 소수성을 부여하는 방법에 대하여 전편에 보고하였으며, 본 보고서에서는 고분자, 물리적 방법, 효소 등을 이용하여 표면을 제어하는 방법과 NC/고분자 복합체의 최근 응용 동향에 관하여 기술하였다. 그림 1에 목재로부터 CNF, CNC의 제조 방법을 간략하게 나타내었다. 그림 2에는 화학, 물리, 효소 등의 방법을 이용하여 나노 셀룰로오스의 표면을 개질하는 방법을 정리하였다  2. 고분자 그라프팅에 의한 표면 개질  고분자 그라프팅 반응에 의한 나노 셀룰로오스의 표면 개질은 나노 셀룰로오스/고분자 복합소재의 물리적, 화학적 특성 향 상을 위한 대표적 방법이다. NC 표면에 있는 수산기(-OH)는 표면 반응의 화학적 연결고리 역할을 하여 작은 유기 분자를 NC에 도입하거나 거대분자인 고분자를 표면에 성장시킬 수 있다. 고분자를 이용한 표면 그라프팅은 도입된 고분자에 따라 계면 특성이 조절될 수 있으므로 극성 용매뿐 아니라 비극성 용매에서도 안정적인 현탁액을 만들 수 있다.  고분자 그라프팅은 그림 3에 나타낸 바와 같이 세 가지 방식의 경로로 분류할 수 있다. 즉 “grafting-to”, “grafting-from”, 그리고 “grafting-through”로 분류할 수 있다. “Grafting-to”법은 말단에 반응기를 갖는 고분자 사슬을 미리 합성하고, 이를 나노 셀룰로오스의 표면 -OH 그룹과 반응시키거나 커플링제를 통해 결합시킨다. 이 접근 방식은 그라프트된 고분자의 특성을 잘 제어할 수 있지만, 입체 장애로 인해 높은 그라프트 밀도를 얻기가 어려운 단점이 있다.     “Grafting-from”법은 나노 셀룰로오스 표면을 개시제(initiator)로 기능화(활성화)시키고, 활성화된 표면에서 단량체가 직접 중합되어 성장한다. 이 방법을 사용하면 “grafting-to” 방식으로 얻은 것보다 그라프트 밀도가 더 높고 다양한 고분자 그라프트 를 생성할 수 있으나, 생성된 고분자의 특성 분석이 어려울 수 있다. 한편, “Grafting-through”법은 중합 가능한 화합물, 즉 비닐기와 같은 중합 가능 그룹을 셀룰로오스 표면에 미리 도입하고, 이후 개질된 셀룰로오스 표면에서 단량체가 중합 반응을 진행한다.  위의 그라프팅 방법 중 “grafting-from” 법이 가장 효율적인 것으로 알려져 있으며, 이 방법은 셀룰로오스 표면에서 그라프 팅 시에 개환중합(ROP), 라디칼 중합, 원자 이동 라디칼 중합(ATRP) 및 Reversible addition fragmentation chain transfer(RAFT)과 같은 다양한 중합 방식을 적용할 수 있다. 아래에 고분자 그라프팅에 의한 나노 셀룰로오스의 표면 개질에 대한 몇 가지 사례를 기술하였다.  2.1. Grafting-to 표면 개질 및 응용  “Grafting-to”법은 미리 합성된 고분자를 나노 셀룰로오스의 표면에 그라프팅하여 표면 특성을 맞춤화하는 방법이다. 나 노 셀룰로오스 표면에 고분자 그라프팅은 특히 자기조립(self-assemble)을 형성하거나 비극성 용매에서 나노 셀룰로오스의 분산성을 개선하기 위해 많은 관심을 받고 있다.  Kloser와 Gray는 PEO-g-CNC의 입체적 현탁액(steric suspension)을 제조하기 위해 CNC의 수성 현탁액에 에폭시 말 단의 폴리(에틸렌옥사이드)(PEO)를 공유 결합으로 간단하게 그라프팅 하는 방법을 보고하였다. 이 방법에서는 처음에 셀룰 로오스로부터 황산 촉매 가수분해에 의해 CNC가 제조된 다음 황산 에스테르 그룹을 제거하기 위해 수산화나트륨으로 처리 되었다. 강알칼리성 조건에서의 친핵성 반응은 PEO 사슬과 CNC 백본 사이에 공유 결합 에테르 연결을 위해 PEO의 에폭시 고리열림 반응이 진행되었다. 제조된 PEO-g-CNC는 안정적인 콜로이드 현탁액을 형성하였으며 몇 달 후에도 침전이 발생 하지 않았다.  Rosiloet 등은 CNC 표면에 10-undecanoyl chloride를 공유 결합하여 가교 가능한 이중 결합을 포함하는 조밀한 탄화 수소 브러시(m-CNC)를 개발하였다. 이를 이용하여 폴리부타디엔(PBD) 고무 매트릭스 내 m-CNC의 농도가 0~80wt%로 조절된 복합 필름을 UV 광 유도 티올-엔 클릭 반응으로 제조하였다. 복합재에서 m-CNC의 중량 분율이 높을 때는 m-CNC 와 고무질 PBD가 서로 삽입된 도메인(intercalated domains)을 형성하여 16MPa의 강도 및 190MPa의 모듈러스를 갖는 복합재가 생성되었다.  낮은 m-CNC 중량 분율(10wt%)을 사용하면 생성된 복합재의 영률과 강도 향상은 무시할 정도로 나 타났다. m-CNC 중량비를 30~35wt%로 증가시키면 복합재의 모듈러스 및 인장 강도에 급격한 변화가 일어났다. 형광 분자도 공유 결합을 통해 나노 셀룰로오스 표면에 그라프팅될 수 있다. 나노 셀룰로오스의 형광 라벨링은 바이오 이 미징 및 센싱 분야에 이용될 수 있다. 즉, 나노 셀룰로오스의 고유 특성을 이용하며 다양한 형광 바이오센서 개발용 플랫폼으 로 활용될 수 있다.  Fanet 등은 낮은 수준의 세포 독성을 갖는 두 가지 다른 형태(구형 및 막대형)의 형광 CNC를 고안하였다. 이 형광 라벨을 만들기 위해 CNC 표면 –OH기는 포름산을 사용하여 Fischer 에스테르화 반응에 의해 카르보닐기로 개질되었다. 이어 암모 니아와의 이민 반응 후, 2차 이미노 그룹과 fluorescein isothiocyanate(FITC)의 isothiocyanate moiety 사이에 공유 결합 이 형성되어 형광성 CNC(FITC-g-CNC)를 생성하였다(그림 4). FITC-g-CNC는 30~36%의 높은 형광 양자 수율을 보여 바이오 이미징 및 라벨링을 위한 다기능 바이오 프로브로 사용할 수 있었다. FITC-g-CNC는 친수성 폴리비닐알코올(PVA) 및 소수성 PLA에서 보강재로서도 분산성이 우수해 형광 기능 외에도 기계적 특성이 향상되었다.     Chuet 등은 2단계 반응으로 형광성 1,8-나프탈이미드 염료(NANI)와 PEG-NH2 브러시를 CNC 표면에 공유 결합으로 도입하여 수중에서 잘 분산되는 우수한 형광 나노프로브를 개발하였다. 이와 같은 개질 방법으로 제조된 TOCNC은 높은 염 용액에서도 우수한 분산성을 가지고 있으며, 550nm에서 황록색 형광을 방출하여 생물의학 연구에 응용될 수 있다.  2.2. Grafting-from 표면 개질 및 응용  2.2.1. 개환중합에 의한 표면 개질 개환중합에 의한 셀룰로오스 표면의 그라프트 중합은 가장 많이 사용하는 grafting-from 법으로 나노 셀룰로오스 표면 에서 에폭사이드, 락톤, 락탐 등의 환(cyclic) 모노머를 그라프팅 중합할 수 있다. 개환중합에서는 촉매인 stannous octoate(Sn(Oct)2)로 활성화된 나노셀룰로오스 표면의 OH- 그룹이 개환중합을 직접 개시하여 일어난다.  Sn(Oct)2는 높은 효 율성과 낮은 독성으로 인해 ROP 공정에서 가장 널리 사용되는 촉매이다. 또한, 이 방법을 사용하면 나노 셀룰로오스 본래 의 구조적 특성을 유지하면서 미세 조절된 사슬 길이와 고밀도 그라프팅 사슬을 갖는 나노 셀룰로오스를 제조할 수 있다. 촉매에 의한 락톤의 개환중합은 폴리에스테르 기반 나노복합체 개발에서 분산 및 상용성 문제를 개선할 수 있다. 락톤 및 락타이드와 같은 환 모노머를 중합하는 표면 개시 개환중합법은 셀룰로오스 섬유에 임의의 말단 그룹을 가지면서 그라 프트 사슬의 밀도를 잘 제어할 수 있다. Hafrén 및 Córdova에 의해 처음 보고된 이후로 많은 연구자가 개환중합 조건을 최적화하려고 시도하였다.  예를 들어, Carlsson 등은 반응 시간이 PCL 그라프트 함량 및 분자량 각 각과 둘 모두에 영향을 주는지를 조사하였다. 개환중합 반응은 단량체, 용매로서 톨루엔, 개시제로서 벤질 알코올 등의 혼합물을 사용하여 90℃에 서 수행되었다. 결과는 CNC 표면에서 반응 시간이 길어지면 PCL 사슬이 대부분 더 크게 성장했지만, 그라프팅된 사슬의 분지도(DS) 값은 3~7% 범위에서 일정하게 유지되어 겉보기에는 개환반응 시간과 무관한 것으로 나타났다. CNF를 보강재로 사용한 복합체 제조를 위해 비극성 매트릭스 고분자 내에 친수성 CNF의 분산성을 향상시키기 위하여 Lönnberget 등은 CNF 표면에 PCL 사슬 길이를 다르게 접목하였다.  그라프팅 밀도뿐만 아니라 그라프팅된 PCL 사슬 길 이는 개환중합 시스템에 포함된 촉매 및 자유 희생 개시제(free sacrificial initiators)의 양을 변화시킴으로써 조정 가능한 것으로 나타났다. PCL 그라프팅 후 유기용매에서 CNF의 분산성이 크게 향상되었으며, 가장 긴 PCL 사슬을 가진 PCL-gCNF는 보강 효과가 우수하여 강한 생체 복합재료를 제조할 수 있었다. 또한, 그라프트 고분자의 양은 free initiators 대비 단량체의 비율을 증가시켜 제어할 수 있었다.  2.2.2. SI-ATRP에 의한 표면 개질  원자 전자 라디칼 중합(atom transfer radical polymerization, ATRP)은 전이 금속 콤플렉스를 촉매로, 알킬할라이드 (R-X)를 개시제로 사용하여 개시 라디칼을 생성하고, 여기에 단량체가 중합하여 분자량 분포가 좁은 고분자를 만드는 방법 이다. 촉매에 있는 전이 금속은 Cu, Fe, Ru, Ni 등이 사용되며, 이온중합과 달리 아미노, 에폭시, 하이드록시, 비닐 그룹 같 은 단량체 기능기에 중합이 큰 영향을 받지 않으며, 저가의 Cu를 사용하는 이점이 있다.  표면 개시 원자 전달 라디칼 중합(surface initiated atom transfer radical polymerization, SI-ATRP)은 개환중합과 함께 가장 일반적인 grafting-from 법으로 나노 셀룰로오스 표면에 고분자 사슬을 성장시킬 수 있다. 또한, SI-ATRP 및 단일 전자 전달 리빙 라디칼 중합(single electron transfer living radical; SET-LR)과 같은 리빙 라디칼 중합은 나노 셀룰로오 스 표면에 고분자 그라프팅에 사용할 수 있다.  구리 매개 SI-ATRP는 고분자 브러시로써 다양한 단량체 중합을 통해 나노 셀룰로오스의 표면을 제어할 수 있다. 일반적 으로 구리 매개 SI-ATRP는 2단계 반응으로 진행되며, 반응은 습식 화학반응 또는 화학 기상 증착을 통해 나노 셀룰로오스 의 OH- 또는 -COOH 그룹에 브롬화 사이트를 형성하는 것으로 시작된다. 그다음 공정은 중합을 유도하기 위해 거대분자 프라이머 역할을 하는 브롬화된 나노 셀룰로오스와 단량체의 추가 반응으로 진행된다. SI-ATRP는 나노 셀룰로오스 표면에서 높은 그라프팅 밀도, 제어된 고분자 사슬 길이 및 낮은 분산성을 가진 고분자를 합 성하는 데 널리 사용되고 있다.  SI-ATRP를 통한 그라프팅은 나노복합체의 빌딩 블록부터 반응성 나노물질 제조에 이르기 까지 가능하다. 예를 들어, Le Gars 등은 SI-ATRP를 통해 CNC 표면에 다양한 길이로 그라프팅된 폴리(글리시딜 메타크릴 레이트)(PGMA) 브러시를 제조하였다. 먼저, CNC는 ATRP 반응에서 일반적으로 사용되는 개시제인 α-bromoisobutyryl bromide(BIBBR)로 브롬화 시키고, 이어서 브롬화된 개시제 사이트(BIB-CNC)로부터 원하는 모노머인 글리시딜 메타크릴 레이트(GMA)를 성장시켰다.  생성된 PGMA 체인은 1시간 후에 CNC 표면의 약 40%를 덮었으며, 24시간 후에는 PGMA가 전체 중량의 80%를 차지하였다. SI-ATRP 또는 전자 전달로 재생된 표면 개시 활성화제(SI-ARGET)를 통해 희생 개시제로서 BIBBR의 존재 하에 CNC 표면에 소수성 폴리스티렌(PS) 및 친수성 폴리(4-비닐피리딘)(P4VP)의 그라프팅도 연구되었다. SI-ARGET 시스템이 그라 프팅에 기여함을 알 수 있었고, 고전적인 SI-ATRP 방법에 비해 더 긴 사슬을 얻을 수 있었지만, 그라프팅 밀도는 낮았다.  또 한, SI-ATRP에서는 BIB-CNC의 거의 모든 Br 개시 부위가 반응하는 반면, SI-ARGET 시스템은 스티렌 또는 4-비닐피리 딘 여부에 무관하게 6~7%의 Br 부위만이 개시하는 것이 관찰되었다. CNC보다 더 복잡하고 부분적으로 무정형 구조를 가진 CNF의 SI-ATRP는 다른 양상을 나타내었다. Moritset 등은 두 가지 경로를 통해 제어된 SI-ATRP를 사용하여 CNF 표면에 폴리(n-부틸 아크릴레이트)(PnBA) 및 폴리(2-(디메틸 아미노) 에틸 메타크릴레이트)(PDMAEMA) 브러시의 그라프트 중합 가능성을 연구하였다.  첫 번째 경로에서는 BIBBR 개시제를 CNF 에어로겔에 화학 기상 증착(1단계)한 다음 DMF에서 용액 에스테르화(2단계) 를 포함하는 2단계 에스테르화 공정을 기반으로 높은 수준의 브롬화(높은 개시제 밀도)를 사용하였다. 두 번째 경로는 물에 서 DMSO로의 점진적인 용매 교환을 기반으로 한 낮은 수준의 브롬화(낮은 개시제 밀도)를 사용하였으며, 이어서 용액 에 스테르화를 진행하였다. 브롬화 정도가 높은 경우 그라프팅은 CNF 주변에 강하게 서로 얽힌 고분자 브러시를 형성했지만, CNF 사슬의 붕괴가 관찰되었다.  반면, 낮은 수준의 브롬화로 그라프팅을 통해 얻은 것들은 파편화가 적고 CNF의 구조적 무정형이 유지되었다. 이 관찰을 바탕으로 저자들은 DS가 낮은 브롬화를 사용하여 CNF의 예상치 못한 열화를 유발할 수 있는 사이드 체인 브러 시의 형성을 억제할 수 있다고 발표하였다.  2.2.3. RAFT에 의한 표면 개질  RAFT(reversible addition-fragmentation chain transfer polymerization) 중합법은 thiocarbonylthio compound 같은 사슬이동제와 reversible chain transfer 메커니즘을 사용하여 분자량 분포가 좁은 고분자를 만드는 방법이다. RAFT 는 말단 그룹을 쉽게 티올로 환원할 수 있어서 그림 5와 같이 추가로 개질할 수 있는 기능 그룹을 제공할 수 있는 주요 이점 이 있다.  RAFT를 사용하여 셀룰로오스 표면에 폴리(2-(디메틸 아미노)에틸 메타크릴레이트)를 그라프팅한 후 중합체 사슬은 산 성 조건에서 셀룰로오스로부터 절단될 수 있으므로 분리한 중합체의 특성을 분석할 수 있고, 이 특성은 용액에서 단순 중 합한 고분자와 비교할 수 있다. 동일한 절차와 특성 분석을 셀룰로오스에 그라프팅된 폴리스티렌에 적용한 결과, 그라프팅 된 폴리스티렌은 분자량 분포가 좁고 그라프팅 밀도와 적용면적(coverage)이 향상되었다. RAFT 법으로 셀룰로오스 표면에 항균성 고분자를 성장시킬 수 있다.  탄소수가 8, 12 또는 16인 알킬 브로마이드를 사 용하여 셀룰로오스 표면의 폴리(2-(디메틸아미노)에틸 메타크릴레이트) 사슬에 양이온 전하를 부가하였다. 그런 다음 이들 물질을 하이브리드 셀룰로오스 재료가 있는 상태에서 박테리아 용액을 배양하여 대장균에 대한 항균 활성을 테스트하였다. 비변성 및 1-bromooctane quaternized 고분자 그라프팅 셀룰로오스가 가장 높은 항균 활성을 나타내는 것으로 나타났다. 더 긴 알킬 사슬은 셀룰로오스의 소수성을 증가시켰고, 따라서 용액에서 물질과 박테리아 사이의 상호 작용을 감소시켰다.  2.2.4. 자유 라디칼 그라프팅에 의한 표면 개질  자유 라디칼 중합된 온도 감응성 폴리(N-이소프로필 아크릴아미드, p-NIPHM)과 CNC의 혼합 특성 변화를 연구하기 위해 물리적으로 흡착된 셀룰로오스와 공유 결합된 셀룰로오스를 제조하였다. 물리적으로 흡착된 CNC는 친수성이 더 우 수하여 균일하게 최대로 로딩할 수 있었다. 반면에 공유 결합된 CNC는 팽윤 정도가 더 크며 다공성 구조와 같은 특성으로 인해 확산이 잘되는 겔이 생성되었다. CNC/겔 조합은 순수한 폴리아크릴아미드 겔과 비교하여 압축 후 형태 복원성이 우 수하였다(그림 6).     3. 물리적 및 효소에 의한 표면 개질  3.1. 물리적 방법  전기 방전(플라즈마 처리), 초음파 처리, UV 조사 및 표면 세동 방법 등은 대표적 CNC의 물리적 표면 개질 기술이다. 플라 즈마 개질의 주요 특성 중 하나는 벌크 특성을 손상하지 않고 표면 특성을 개질할 수 있으며, 나노 셀룰로오스 표면에 카르복 실기, 카르보닐기 및 산소 함량을 증가시킬 수 있는 점이다. 또한 플라즈마 방전과 함께 초음파 조사와 같은 기술 조합을 사 용하면 나노섬유 코팅의 습윤 및 산화를 더욱 증가시키는 것으로 보고되었다. 바이오 소재 분야에서는 박테리아에서 제조된 나노 셀룰로오스(BNC) 표면을 질소 플라즈마로 개질하여 셀룰로오스 표 면-셀 상호 작용을 촉진하기 위한 연구에서 처리된 표면에서 세포주의 뚜렷한 성장 현상이 나타났다. 한편 산소 플라즈마를 사용하여 BNC 표면을 개질할 경우 형태 구조 및 표면 특성을 변형시켰고, 친수성 막이 형성됨을 관찰하였다.  3.2. 효소에 의한 표면 개질  효소 또한 나노 셀룰로오스 표면을 개질하는 데 사용될 수 있다. Afrin과 Karim은 두 가지 접근법을 사용하였다. (a) 효소 가 나노 셀룰로오스와 직접 접촉하는 직접 개질, (b) 간접적인 효소 매개 개질 방법으로 나노 셀룰로오스를 제조하고, 이를 추가로 기능화하는 것으로 이들 효소 개질법이 화학적 개질 방법에 비해 친환경 개질 방법이라고 결론지었다.  Islam 등은 CNF를 개질하는 데 있어 결정 구조를 보존하기 위해 형태를 손상하지 않고 표면만 개질하는 것이 중요하다고 보고하였다. Hydrolases 및 산화환원효소(oxidoreductases)는 가장 일반적으로 사용되는 두 종류의 효소이다. 글리코시다아제, 프로 테아제 및 리파아제가 자주 사용되는 hydrolases 효소인 반면, 산화환원효소의 경우 락카아제, 티로시나아제 및 퍼옥시다아 제가 주로 사용되는 효소이다. 생의학 응용과 관련하여 효소를 사용, 개질하여 기능화된 나노 셀룰로오스는 화학적 경로로 개질된 제품에 비해 독성을 피할 수 있는 많은 이점을 가지고 있다.  또한, 고밀도의 하이드록실 그룹의 존재를 기반으로 BNC도 개질될 수 있다. Kalhori와 Bagherpour는 공학 응용을 위한 BNC의 활용이 중요하다고 주장하였다. 예를 들어 Akhlaghi 등은 BNC가 시멘트 모르타르의 기계적 특성을 향상하는 것을 관찰하였으며, 시멘트 복합재의 보강재로서 BNC 섬유의 적용성을 확인하였다.  4. 나노 셀룰로오스의 최근 응용 동향  CNF는 자체로 고강도, 고 탄성율, 고 투명성, 고 표면적, 저선열 팽창계수를 가져 고분자 컴파운딩용 필러, 가스 고 배리어 성 등의 용도로 활용이 가능하다. CNF 제조에 널리 사용되는 표면 개질 방법은 1편에 기술한 TEMPO 매개 산화 방법으로 표면에 -COOH 그룹을 갖게 된다. 제조된 초미세 CNF는 나노미터 크기에서 오는 큰 표면적과 수소결합을 쉽게 할 수 있는 – COOH로 인하여 수분산 상태에서 CNF들이 서로 연결된 네트워크 구조, 즉 겔이 만들어진다.  여기에 힘을 가하면 네크워크 구 조가 파괴되어 흐름성이 좋아지고 힘을 그치면 다시 네트워크 구조로 되어 흐름성이 적은 성질, 즉 thixotropic 성질을 갖는다. 이를 이용하여 증점 효과, 기름 분리 방지, 미입자 등의 침강 방지, 흘러내림이 적은 스프레이 제품 등이 개발되고 있다(그림 7).  최근에 CNF가 갖는 고유의 특성을 이용하여 다양한 산업 분야에서 다음과 같은 용도도 활용되고 있다(그림 8). - 분산 안정제: 착색제, 세라믹, 화장품, 섬유, 고무, 플라스틱 등 - 표면 처리제: 전자부품, 섬유, 플라스틱 등 - 지력 증강제: 종일, 펄프 등 - 증점제 및 유화제: 색재, 화장품, 농약, 생활용품, 세라믹 등 - 보강제: 고무/플라스틱 등으로 용도가 개발되고 있다. 이 중에서 대표적인 몇 가지 활용에 관하여 기술한다.     4.1 화장품에 응용  앞서 언급한 바와 같이 바이오매스로부터 제조된 CNF는 친수성, thixotropic성으로부터 유래하는 보습, 증점, 유화 안정, 고체 침강 방지, 안료의 응집억제 등의 기능을 가져 이를 이용하여 기능성 화장품 제조에 널리 응용되고 있다. 일본의 애원제지는 감귤로부터 CNF를 제조하는 기술을 개발하였으며, 제조된 CNF는 증점, 보습 기능이 있어 보습크림, 린스/샴푸 같은 화장품의 원료로 사용되고 있다.  이 제품은 점도를 높이고, 자외선으로부터 피부보호 효과가 있다고 알려져 있다. 애원제지는 감귤의 이미지를 이용하며 식품 첨가에도 활용을 추진하고 있으며, 빵 제조 시 첨가하면 경도가 높아지고 보습과 백색이 양호해져 식감 개선이 기대되고 있다.    4.2 고분자 보강제로 응용  CNF는 고강도, 저밀도, 환경 친화 특성이 있어 플라스틱, 고무에 보강제로 혼합하여 기계 부품, 자동차 부품 등의 소재로 활용되고 있다. 일본의 아사히케미칼 사는 커지는 환경 대응 이슈에 대응하기 위해 CNF와 폴리아세탈, 나일론수지와의 복합체를 개발하 였다. 아세탈 수지와 CNF의 복합체는 진동 흡수 능력, 차음성, 저 마찰계수, 저 마모성 등의 특성을 나타내 기어 부품, 전기 자동차 모터 소재, 차음재, GREASELESS 베어링 등의 소재로 개발되고 있다(그림 10).  나일론수지와의 복합체는 우수한 내열성, 미끄럼성, 고강도, 저밀도와 reworkability를 가져 소형 부품, 얇은 시트, 경량 부품 등의 소재로 개발되고 있다. 특히 GF 복합체와 비교해보면 5번 재가공 후에도 특성을 유지하는 reworkability성이 우 수하다(그림 11).       일본제지는 CNF를 천연고무에 균일하게 분산시켜 고강 도와 에너지 로스를 줄인 고무 시트 ‘셀렌피아 엘라스’를 개발하였다. 고무 보강에 가장 많이 사용하는 화석연료 유 래의 카본 블랙(탄소 미립자)보다 소량으로 동등한 강도를 가졌고, 에너지 로스는 약 20% 삭감할 수 있다고 한다(그림 12).  4.3 기타 용도 및 개발 동향  일본의 제일공업제약은 CNF 제조 및 응용에 대한 연구 개발을 활발히 추진하고 있는 기업이다. TEMPO 산화법으 로 제조된 CNF(상품명 “RHEOCRYSTA”)는 섬유 폭 3㎚ 의 초미세 섬유로 투명성, 증점성, 분산성이 우수하여 도 료, 잉크, 세라믹, 코팅, 포장재 등에 이용될 수 있으며, 현 재 화장품 제조에 사용되고 있다.  미래 산업용 소재로서도 개발되고 있으며, LiB 전해질 첨가제, 수소탱크용 고 배리 어 소재로 연료전지차, 수소 스테이션용 수소탱크에 활용 이 기대되고 있다. 의료용으로는 창상 치료, 재생의료 재료 로 기대되고 있다. 일본의 공작기계 메이커 스키노머신 사는 알루미나, 바 륨티탄 같은 세라믹 바인더용 CNF 슬러리를 개발하였다.  폴리비닐알코올 수지와 함께 수계 바인더로 사용하여 세라믹 기판의 중간재인 그린 시트 제조 시에 소량 첨가로 강도, 굴곡성을 향상할 수 있다. 파우더 제품용은 용제계에 활용하여 전자부품, 모빌리티 제조공정용으로 전개하고 있으며, 압출 성형으로 하니콤 제조에 적용을 추진 중이다(그림 13).     CNF의 활용에 가장 큰 제약은 고가의 제조 비용이다. 일본의 교토에 있는 수정화학(垂井化學)은 CNF의 미세화에 필요한 독자의 화학 기술 및 제조 에너지 저감을 통해 기존 제품보다 저렴하게 CNF를 사업화하여 판매 및 응용 분야를 개척하고 있 다. 섬유 폭은 약 3㎚로 스프레이로 뿌려도 겔 형상을 유지하여 무기, 미세금속 분말 혼합에서 균일하게 분산시키며 안정화 한다.  또한 고농도에서는 분산제 첨가제로 사용 가능하다고 보고하였다. CNF는 표면에 친수성 그룹인 –COOH, -OH 등을 갖고 있어서 소수성 고분자와의 혼합 시 분산이 어렵다. 이를 개선하기 위해 전편과 본 보고서의 2, 3장에서 언급한 표면 개질 기술이 연구되고 있으나, 이들 방법은 화학반응 공정이 수반된다.  일본의 한본약품공업은 간단한 방법으로 소수성 고분자에 CNF의 분산성을 향상하기 위한 첨가제를 개발하였다. 폴리글 리세린계 2종류의 분산제를 사용하여 폴리프로필렌-CNF 복합체에서 CNF의 응집을 억제시킬 수 있었다. 즉, 고분자와 CNF 혼합 시 분산제를 첨가하는 것만으로도 우수한 분산 효과를 얻을 수 있다. 이 분산제는 계면활성제로서 표면의 친수성 부분에 흡착해서 표면을 소수성화 한다.  또한 이 방법을 사용하면 CNF 수분산에서 수소결합이 어려워 3차원 네트워크 생성 이 억제된다고 발표하였다. 일본의 동아합성은 셀룰로오스의 나노 피브릴화에 사용하는 고가의 특수 장비를 사용하지 않고 일반 교반기를 사용하여 투자비가 적게 드는 방법을 개발하였다.  이 기술은 강산화제인 NaOCl을 고농도로 사용, 목재를 산화시켜 CNF를 제조할 수 있는 방법이다. 이 방법을 사용하면 제조 에너지를 삭감하고 CO2 배출량도 억제 가능해서 전체 제조 비용을 종래의 1/5로 줄일 수 있다고 발표하였다. 저점도 페이스트, ABS 수지/광 경화 수지 등의 보강제, 세라믹 등의 분산제로 응용 분야를 개척 하고 있다 일본의 Fujiki 사는 CNF 마스터배치(M/B)를 개발하였다. TEMPO 법으로 개발된 CNF를 건조하여 분말을 제조하고, 이 를 식물계 왁스, 변성 로진 등과 혼합, 3본 롤로 가공하면 분산이 잘되는 M/B 상태가 되며, 이를 이용하여 PP, PS, PE 복합체 제조에 이용할 수 있다(그림 14).   5. 맺음말 나노 셀룰로오스는 바이오매스 자원에서 풍부하게 얻을 수 있으며, 생분해성을 갖고 있어 탄소중립 실현에 기여할 수 있는 주요 환경 친화 소재이다. 셀룰로오스에 있는 OH-그룹은 저분자, 고분자, 효소 등과 화학반응으로 친수성, 소수성 표면으로 개 질을 가능하게 해주며 개질된 나노 셀룰로오스는 용융, 용액, 에멀젼, 분말 상에서 다른 소재와 혼합 시 분산성을 향상시킬 수 있기 때문에 여러 응용이 기대되고 있다.  최근에 셀룰로오스 나노섬유(CNF) 및 나노결정(CNC)이 갖는 고강도, 저비중, 환경 친화 등의 특성을 활용하고자 나노 셀룰 로오스 제조 및 표면 개질과 새로운 응용 분야 탐색이 활발하게 진행되고 있다. 현재까지 진행된 주요 응용 분야는 고분자 복합 소재, 바이오 메디칼, 용수 및 폐수처리, 다양한 센서 및 웨어러블 소재, 화장품, 식품 포장 등 광범위한 영역에 걸쳐있다.  1, 2편 에 걸친 본 심층 보고서에서는 저분자, 고분자, 물리, 효소를 이용하여 CNF의 표면을 개질하는 방법과 최근 시도되고 있은 응 용에 대하여 중점을 두고 기술하였다. 나노 셀룰로오스가 이들 영역에서 성공적으로 활용되기 위해서는 에너지 절감 등의 공정개선과 최적화를 통한 원가절감 및 대량생산 기술, 환경친화적인 표면 개질 기술과 응용에 대응하는 맞춤형 표면 개질 기술 및 분산 기술 개발 등에 더 많은 노력 이 필요하다.     
편집부 2024-09-27
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가소화 스크류에 관한 모든 것 Part 3  WITTMANN innovations (Volume 14 - 2/2020)Filipp Pühringer/heads the WITTMANN BATTENFELDProcess Engineering Development Department. 앞 시리즈에서는 가소화 장치 설계 및 스크류 구조 계산의 기본 원리에 대해 논의했다. 처리량 거동, 압력 상승 용량 및 용융 공 정에 대한 계산은 모범적인 스크류 형상에서 입증되었다. 이 기획 시리즈의 세 번째이자 마지막인 Part 3에서는 스크류 구조를 최적화할 수 있는 가능성을 다룬다.  첫 번째 산출 결과 Results of the first calculation     이전 시리즈에서 제시된 예에서, 평균 계량 성능은 배압이 80bar이고, 원주 스크류 속도(회전수, RPM)가 300㎜/s인 경우 약 12.49g/s로, 이는 적절한 형상 최적화로 개선될 수 있다. 스크류는 압력 상승을 위한 상당한 초과 용량을 보여주었다.  배압이 80bar인 스크류는 160bar 미만의 최고 압력에 도달할 수 있었다. 그러나 재료를 보호하기 위해서나 부드러 운 가소화를 위해서는 이 피크 압력을 실제로 120bar 미만으로 줄여야 한다. 하지만 이송 방향으로 약 8D 이동한 후에 재료가 이미 완전히 액화되었기 때문에 용융 공정은 매우 긍정적으로 전개 되었다.  추가 최적화 과정에서 이제는 단단한 재료가 계량 존으로 너무 멀리 이동하는 것을 막아야 한다. 극단적인 경우 스크류, 배럴 및 체크 밸브가 과도하게 마모될 수 있다.     궁극적으로, 이는 용융 수지의 체류시간이 재료 업체가 권장하는 최소 체류시간 아래로 떨어지지 않아야 하는 이유이기도 하다.  구조의 최적화 Optimizing the geometry  Test 1: 계량 존 단축(Shortening the metering zone)  첫 번째 단계로 계량 존의 길이를 줄여야 한다. 이에 대한 아이디어는 플라이트 깊이가 낮고 길이가 상당한 계량 존이 선행하 는 스크류 존에 해당 차단 효과를 생성한다는 것이다.  이것은 또한 최적화 시도 전에 압축 존의 끝까지 피크 압력 포인트의 근 접성에 의해 나타난다. 이 첫 번째 테스트에서는 계량 존이 5.5D에서 3.5D로 단축되었다. 22D의 총 스크류 길이를 변경하지 않고 유지하기 위해 압축 존이 연장된다. 피크 압력에 미치는 영향은 무시할 수 있다.  그러나 압력 피크가 체크 밸브에 가까워지면서 계량 존의 압 력 구배가 더 가파르게 되었다. 완전성을 위해, 변화가 용융 공정 및 처리량에 유사하게 작은 영향을 미친다는 점도 언급해야 한다. 액화는 이제 L/D 8.9에서 완료되었으며, 평균 계량 성능은 약 13.02g/s이다. Test 2: 계량 존 깊이 증가(Increasing the metering zone depth)  계량 존을 단축하여 달성된 효과는 미미하기 때문에 이제 플라이트 깊이는 두 번째 단계로 검사한다. 개별 존은 원래 길이(전 체 길이의 25% / 25% / 50%)로 돌아간다. 2개 존의 플라이트 깊이 비율은 변경되지 않지만, 계량 존의 플라이트 깊이 비율은 25~30% 증가한다.  반올림한 수치로, 계량 존에 대해 약 3.2mm의 플라이트 깊이가 산출된다. 이 최적화 시도를 수행한 후 압력 곡선은 158bar 의 원래 압력이 129bar로 감소했음을 보여준다. 플라이트 깊이가 28% 증가하면 계량 존을 약 36% 단축하는 것보다 막힘 효과가 훨씬 더 많이 감소하는 것이 흥미롭다.  여기에서 언급할 가치가 있는 다른 점은 이 이동으로 도달한 평균 계량 성능 15.23g/s 및 완전한 액화가 L/D 10.4로 이동한 것이다. 또한, 기본적으로 공정 파라미터에 대한 영향을 최적화하기 위해 압축비, 존 길이 비율 등을 유사한 방식으로 변경할 수 있다.  유니멜트 스크류 UNIMELT screws   이러한 테스트가 다양한 재료에 대해 수행되고 그에 따라 조화되는 경우 보편적으로 적용 가능한 스크류 구조가 나타난다. WB(Wittmann Battenfeld)에서 이러한 종류의 다용도 스크류는 ‘UNIMELT’라는 이름으로 판매된다.  열가소성 수지 가공에서 매우 광범위한 응용 분야에서 두드러진다. 적합한 내 마모 패키지와 함께 오래 지속되는 가소화 시스템을 제공한다. WB 엔지니어 팀은 사출성형의 특별한 과제를 해결해야 할 경우 고객이 모든 개별 목적에 맞는 최적의 가소화 솔루션을 공동으로 조사할 수 있도록 지원한다.          
편집부 2024-09-27
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최근 사출성형 산업계에서는 극심한 경쟁 구도에 직면하고 있으며, 이로 인하여 지속적인 생산성 향상, 엄격한 품질관리, 인건비 절감 등의 요구에 직면하고 있다. 이러한 산업환경 변화에 대응하기 위하여, 고품질 또는 대량 생산 플라스틱 제품을 중심으로 센서를 이용한 사출성형 모니터링 시스템의 활용이 확대되고 있다. 이 연재 기사에서는 각종 센서와 사출기에서 얻어지는 데이터(그래프)를 이해하고 활용하는 방법에 필요한 기본 지식에 초점을 맞추어 기사를 연재하고자 한다.RJG사는 사출성형 교육, 기술 및 리소스 분야에서 세계적인 리더로 인정 받고 있는 회사이며, 사출성형 공정 모니터링에 사용되는 센서와 장비를 생산/공급하고 있다. 본 기사의 게재된 자료 들은 RJG 사의 모니터링 시스템(eDart/Copliot)에 기반을 두고 있으며, RJG 사에 Copyright의 모든 권한이 있음을 밝힌다. 자료제공: 이길호 대표이사(씨에이프로(주), RJG 사 공식 컨설턴트/트레이너)     Ⅳ. 과학적(Scientific) 공정을 위한 기술적 조언 (사출성형에서의 인공지능(AI)에 대한 고찰)  오늘날과 같이 급변하는 제조업 세계에서 인공지능(AI)은 게임체인저가 되어 뒤흔들고 있으며, 기존 프로세스를 전환하려는 시도를 이어가고 있다. 여기에서는 이러한 시대의 변화와 관련하여 인공지능(AI)과 사출성형을 연결시키기 위하여 필요한 기 본 내용들을 서술하고자 한다. 우선 AI가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 그렇게 중요한지, 그리고 인공지능(AI)의 다양한 종류를 분석하여 AI가 무엇을 할 수 있고, 어떻게 사용되는지를 이해하여야 한다.  더불어 더 빠른 생산, 더 나은 품질관리, 더 스마트한 의사 결정과 같은 사출 성형에서 인공지능(AI)의 실질적인 이점과 적용 시 발생하는 위험(Danger) 사항도 점검하고자 한다. 인공지능(AI)은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발을 말하며, 이러한 작업 에는 학습(Learning), 추론(Reasoning), 문제 해결(Problem-solving), 지각(Perception), 언어 이해(Language understanding), 심지어 음성 인식(Speech recognition)을 포함한다. 일부 AI 형태는 인간의 인지 기능을 모방하여 시간이 지남에 따라 적응하고 성능을 개선할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 하지만, 특정 작업을 수행하기 위해 미리 정의된 데이터 세트를 사용하는 더 간단한 형태의 AI도 있다     여기에서는 인공지능(AI)을 사출성형 공정에 적용하기 위하여 가져야 할 기본 지식을 다음과 같은 내용과 순서로 서술하였으며, 마지막으로 RJG 사의 인공지능(AI)을 적용한 컴퓨터 시스템개발에 관한 내용을 소개하고자 한다.  가) 인공지능(AI)의 종류 나) 사출성형에서 인공지능(AI)의 이점 다) 투자 수익률 및 비용 절감 가능성 라) 사출성형에서 인공지능(AI)의 위험 마) 인공지능(AI)에서 좋은 데이터의 중요성 바) 사출성형 분야의 인공지능(AI) 적용에서 캐비티 압력 데이터의 중요성  가. 인공지능(AI) 종류  1. 좁은 AI 또는 약한 AI(Narrow or Weak AI)좁은 AI는 특정 작업 또는 밀접하게 관련된 작업 집합을 수행하도록 설계되었으며, 사전 정의된 도메인에서 탁월하지만, 그 범위를 넘어 지능을 일반화하는 능력은 부족하다. 예를 들어 Siri 또는 Alexa와 같은 가상 개인 비서는 특정 음성 명령을 이해하고 응답하는 데만 능숙하다.  2. 일반 AI 또는 강력한 AI(General or Strong AI) 일반 AI는 기계가 인간 지능과 유사하게 광범위한 작업에 걸쳐 지식을 이해하고 학습하고 적용할 수 있는 수준의 인공지 능을 나타낸다. 일반 AI를 달성하는 것은 여전히 상당한 과제이며, 현재 AI 시스템은 대부분 좁은 AI로 분류하고 있다.  3. 머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적 프로그래밍 없이 기계가 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 하위 집합으로 분류된 다. ML 알고리즘은 패턴과 통계 기술을 사용하여 시간이 지남에 따라 성능이 개선되며, 이는 추천 시스템, 이미지 인식 및 자연어 처리의 기반이 되는 기술이다.   4. 딥 러닝(Deep Learning) 딥 러닝은 여러 계층(딥 신경망)이 포함된 특수한 형태의 머신러닝이며, 인간의 뇌 구조를 모방한 딥 러닝은 이미지 및 음성 인식과 같은 작업에서 탁월 하다. 이러한 기술은 얼굴 인식 기술, 자율주행차 등 의 발전을 촉진했다. 5. 강화 학습(Reinforcement Learning) 강화 학습은 원하는 행동에 보상하고 바람직하지 않은 행동에 처벌을 주어 일련의 결정을 내리도록 머신을 훈련하는 것을 포함한다. 이 유형의 AI는 종종 게임, 로봇 공학 및 최적화 문제에 사용되어 머신이 시행착오를 통해 학습할 수 있도록 한다.  6. 자연어 처리(NLP; Natural Language Processing) NLP를 통해 머신은 인간 언어를 이해하고 해석하고 생성할 수 있으며, 응용 프로그램에는 언어 번역, 감정 분석 및 챗봇 이 있다. NLP는 AI 시스템을 사용자에게 더 접근이 가능하고 상호 작용적으로 만드는 데 필수적이다.  나. 사출성형에서 인공지능(AI)의 이점(Benefit)  플라스틱 사출성형 산업에서 공정을 최적화하고 제품 품질을 향상시키려는 노력이 증가되면서 AI는 이 분야에서 게임체인저로 부상하고 있으며, AI를 사용함으로써 얻을 수 있는 이점은 다음과 같다.  정밀도 및 품질 향상 플라스틱 사출성형에 AI를 통합하는 주요 이점 중 하나는 정밀도와 제품 품질을 향상시키는 능력에 있으며, RJG 사의 MAX와 같은 AI 기반 시스템은 실시간으로 매개변수 조정을 모니터링하고 제안하여 일관되고 고품질의 제품을 보장할 수 있다. 이를 통해 불량이 크게 감소하고, 비용이 많이 드는 재작업의 필요성이 최소화되며 전반적인 생산 효율성이 향상된다.  가동시간 증가를 위한 예측유지 관리 AI는 기계에 내장된 센서의 데이터를 분 석하여 예측유지 관리를 가능하게 하며, 제 조업체는 문제가 발생하기 전에 잠재적인 장비 고장을 예측하여 유지 관리를 위한 정 비시간을 사전에 예약하고 가동 중지 시간 을 최소화하여 생산 일정을 최적화할 수 있 다. 이를 통해 운영 효율성이 향상되고 비용이 절감된다.     에너지 효율성 및 비용 절감 플라스틱 사출성형의 AI는 에너지 사용을 최적화하는 데 중요한 역할을 한다. AI는 성형업체가 실시간 데이터를 활용하 여 안정적인 프로세스를 유지할 수 있도록 지원하여 폐기물, 기계 가동 중단 시간 및 불필요한 에너지 소비를 줄이는 데 도 움이 된다. 이는 지속 가능 목표에 기여할 뿐만 아니라 장기적으로 상당한 비용 절감으로 이어진다  고급 프로세스 모니터링 AI는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 기능을 가짐으로, 고급 프로 세스 모니터링을 용이하게 한다. 여기에는 원자재의 거동 모니터링, 생산조건 변화 감 지, 실시간 지원(MAX)을 제공하여 프로세 스를 다시 안정적인 환경으로 돌려놓는 것 이 포함된다. 결론적으로 제조업체는 전체 생산 프로세스를 엄격하게 제어하여 일관성 을 보장하고 재료 낭비를 최소화할 수 있다  제품출시 기간 단축AI의 빠른 응답과 높은 적응성을 가지는 특성으로 인하여 제품개발 주기를 가속화하며, 사출성형 프로세스를 간소화함으 로써 신제품의 출시 기간을 단축하는 데 기여한다. 이는 신속한 혁신과 시장 수요에 대한 신속한 대응이 가장 중요한 산업 에서 특히 중요할 것이다.     다. 투자 수익률 및 비용 절감 가능성  AI는 기업이 운영을 최적화하고 생산성을 높여 상당한 투자 수익률(ROI)을 창출할 수 있는 기회를 제공한다. AI의 다재 다능함은 다양한 부문에 걸쳐 확장되어 스크랩 및 기계 가동 중단 시간을 줄이는 것부터 직원이 프로세스를 개선하고 생산성을 높일 수 있도록 지원하는 것까지 다양한 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공한다.  스크랩 감소 우리 모두는 스크랩을 최소화하는 것이 수익성을 높이는 핵심(그러나 종종 간과되는) 방법 중 하나라는 것을 알고 있다. AI 기반 품질관리 시스템은 사전 예방적 접근 방식을 제공하며, 실시간으로 불량을 식별할 수 있도록 가능하게 낭비를 줄이 고 리소스를 최적화한다. 생산 데이터를 분석하고 이상 징후를 실시간으로 감지함으로써 문제가 확대되기 전에 신속하게 식별하고 수정하여, 재료 낭비를 최소화하면서 더 높은 품질의 생산량이 보장 가능하다. AI를 사용하는 업체의 54%가 AI로 인해 서비스 운영기능의 비용이 감소했다고 보고하고 있다.  기계 가동중단 시간 감소기계 가동중단은 많은 성형 업체에게 심각한 문제를 야기하여 생산성과 수익 손실로 이어지게 하는 중요한 문제점이다. AI 지원 프로세스 제어 시스템을 사용하면, 프로세스가 규정 범위를 이탈하는 순간을 알 수 있고, 그 이유와 함께 프로세스 를 다시 되돌리기 위한 간단한 단계별 지침을 제공받을 수 있다. 또한, 전 세계 어디에서나 문제를 해결하고 과거의 머신 데이터를 분석하여 문제가 발생하기 전에 더 정확하게 예측할 수 있다.  생산량 증대 데이터 세트를 분석하고 실행 가능한 계획을 도출하는 AI의 기능을 통해 생산 프로세스를 최적화하고 생산량을 극대화 할 수 있으며, 실시간으로 생산 매개변수를 미세 조정하여 리소스 할당을 최적화하고 전반적인 생산성 향상이 가능해진다.  라. 사출성형에서 인공지능(AI)의 위험(Dangers)  플라스틱 사출성형에 AI를 통합하여 놀라운 발전을 이루었지만, 큰 힘에는 큰 책임이 따른다는 것을 인식하는 것이 중요 하다. 산업이 제조 공정을 최적화하기 위해 AI의 잠재력을 활용함에 따라, 잠재적 위험을 인식하고 해결하는 것도 마찬가지 로 중요함을 인지하여야 한다.  안전 위험 AI 제어 기계와 로봇은 오작동하여 사고와 부상으로 이 어질 수 있으므로 적절하게 설계 및 유지 관리하지 않으면 AI 시스템은 근로자에게 안전 위험을 초래할 수 있다. 이러한 위험을 최소화하기 위해 안전 기준과 적절한 교육을 실시하는 것이 매우 중요하다.  투명성 부족 일부 AI 알고리즘, 특히 딥 러닝 모델은 의사 결정 프로세스가 불투명하며, 이러한 투명성 부족으로 인해 AI 시스템이 어떻게 결론을 내리는지 이해하기 어려워 근로자와 이해 관계자 사이에 불신이 생길 수 있음에 유의하여야 한다.  AI에 대한 과도한 의존 AI 시스템은 효율성과 품질을 크게 향상시킬 수 있지만, 인간의 감독 없이 맹목적으로 신뢰하는 것은 문제가 될 수 있다. 과도한 의존은 안주로 이어져 중요한 의사 결정 프로세스에서 인간의 역할을 줄이고 AI 알고리즘이 포착하지 못할 수 있는 미묘한 문제를 간과할 수 있다.  데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제 플라스틱 사출성형에 AI를 구현하려면 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석해야 하며, 이러한 데이터는 종종 민감하고 독점적이므로 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 발생한다. 무단 액세스 또는 데이터 보안 위반은 지적 재산권 도용으 로 이어져 제조업체의 경쟁 우위를 손상시킬 수 있으므로 새로운 기술을 구현하기 전에 데이터 보안을 이해하는 것이 중요하다.  일자리 대체 AI 시스템이 플라스틱 사출성형 프로세스의 특정 작업을 자동화함에 따라 일상적이고 수동적인 작업에 참여하는 근로자의 일자리 대체 위험이 있다. 제조업체는 공정하고 정당한 전환을 보장하기 위해 해고된 근로자의 재교육 및 기술 향상을 고려하여야 하며, 자동화의 윤리적 의미를 신중하게 고찰해야 한다.  마. 인공지능(AI)에서 좋은 데이터의 중요성  AI의 중심에는 알고리즘을 구동하고, 모델을 훈련하고, 인사이트를 이끌어 내는 연료인 데이터가 필요하다. 데이터 관리 영역에서는 “쓰레기를 투입하면, 쓰레기가 나온다(garbage in, garbage out)”라는 오래된 격언이 있으며, 데이터 품질은 AI 시스템의 성능, 신뢰성 및 효율성에 직접적인 영향을 미친다. 그러므로 좋은 데이터의 중요성을 이해하는 것은 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 가장 중요한 요소이다.     AI 성공의 토대좋은 데이터는 AI 시스템이 구축되는 기본이 되며, 관 련성이 높고 잘 구성된 데이터를 통해 AI 알고리즘은 패 턴을 학습하고, 예측을 수행하고, 정확하고 정밀하게 귀 중한 결과를 생성할 수 있다. 좋은 데이터가 없으면 AI 시 스템은 신뢰할 수 없는 결과를 생성하여 잘못된 결정과 차선의 결과로 이어질 수 있음을 명심하여야 한다. 프로세스 제어 시스템에 공급하든, 부품 품질을 확인하든, 자 동화된 로봇을 제어하든, 데이터 품질은 AI 애플리케이션의 성공에 가장 큰 영향을 미친다.  향상된 의사 결정 오늘날의 데이터 중심 세계에서 기업은 AI 기반 분석을 사용하여 실행 가능한 통찰력을 얻고 이에 입각한 결정을 내린다. 그러나 AI 기반 의사 결정의 효율성은 기본 데이터의 품질에 달려 있으며, 나쁜 데이터는 AI 알고리즘이 정확한 예측을 저 해하고 관련 추세를 예측하지 못하도록 결과를 도출한다.  신뢰와 신뢰성 신뢰는 AI 기술의 채택 및 수용에 있어 중요한 요소이며, 고객, 직원, 규제 기관 등 이해 관계자는 AI 시스템의 신뢰성과 무결성에 대한 확신을 가질 수 있어야 한다. 좋은 데이터는 AI 기반 프로세스에서 투명성, 일관성 및 책임성을 보장하여 신 뢰를 구축하는 데 중추적인 역할을 한다. AI가 고품질 데이터로 훈련되면 AI 알고리즘이 편향되지 않으며 오류 또는 비윤리 적 결과에 대한 가능성이 줄어들어 사용자와 이해 관계자 간의 신뢰를 높일 수 있다.  혁신과 성장 좋은 데이터는 혁신을 촉진하고 조직의 성장을 촉진한다. AI는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 활용하여 여러 분야의 숨겨진 패턴을 발견하고, 새로운 방향성을 도출하여 미개척 기회를 식별할 수 있도록 지원하여, 혁신과 성장이 지속하도록 도움을 준다.  바. 사출성형 분야의 인공지능(AI) 적용에서 캐비티 압력 데이터의 중요성 대부분 성형기가 사출성형기의 범위 내에서 온도, 압력 및 유속과 같은 매개변수들을 모니터링 한다. 이러한 데이터는 프 로세스에 대한 전반적인 데이터를 제공하지만, 사출기 동작과 관련된 일부 데이터만을 알려주는 것에 불과함을 인지하여야 한다. 보다 정밀하고 안정적인 사출성형 프로세스를 확립하려면, 공정의 핵심인 캐비티(Cavity) 자체에 대해 더 깊이 파고 드는 것이 필수적이다. 캐비티 압력 데이터는 사출성형 공정 중 캐비티 내부의 용융 재료에 의해 가해지는 압력을 실시간으로 측정한 것을 말하며, 이 데이터는 부품 품질, 금형 성능 및 프로세스 일관성과 같은 프로세스의 중요한 측면에 대한 귀중한 통찰력을 제공한다.     캐비티 압력 데이터가 매우 중요한 주된 이유 중 하나는 부품 품질을 보장할 수 있는 데이터와의 관련성이며, 용융 물질이 캐비 티를 채울 때 가해지는 압력을 모니터링함 으로써 제조업체는 미성형, 플래시, 또는 싱 크와 같은 잠재적 결함을 감지할 수 있다. 이를 통해 공정 매개변수를 즉시 조정할 수 있어 폐기율을 최소화하고, 최종적으 로 고객에게 고품질 제품만을 납품할 수 있다. 또한, 캐비티 압력 데이터는 사출성형 공정 자체를 최적화하는 데 중추적인 역할을 하며, 각 주기 동안 압력 프로파일을 분석함으로써 제조업체는 추세, 이상 및 개선 영역을 식별할 수 있다.  AI가 사출성형에서 혁신적인 잠재력을 진정으로 발휘하려면 캐비티 압력 데이터를 포함한 포괄적이고 세분화된 데이터 에 접근이 가능하여야 하며, 캐비티 내부의 실시간 압력 데이터를 AI 시스템에 공급함 으로써 새로운 차원의 정밀도, 효율성 및 혁 신을 실현할 수 있다. 이러한 데이터를 수집 하려면 금형에 캐비티 압력 센서를 설치하 고 기계에 공정 제어 시스템을 설치하는 것 이 중요하며, 올바른 센서를 올바른 위치에 배치하는 것도 중요하다.  현재 사출성형 산업 전반에 걸쳐 새로운 AI 기술이 등장하고 있지만, 이러한 기술을 현장에 적용하기 전에 이러한 기술과 작동 방식을 완전히 이해하여 생산 프로세스에 이점이 아닌 손해가 되지 않도록 하는 것이 매우 중요하다. 이러한 관점에서 개발된 새로운 기술 중 하나는 RJG 사의 MAX 시스템이다.Molding Automation Xperience, 또는 줄여서 MAX는 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 특징으로 하며, 프로세스를 최적의 성능으로 복원하는 데 도움이 되는 단계별 조언을 제공한다. 입증된 Master Molder® 기술로 구동되는 이 스마트 AI는 전에 없던 수준의 제어, 효율성 및 품질을 제공할 수 있다.    이 스마트 어시스턴트는 공정 매개변수 를 실시간으로 모니터링하고 문제 해결 조언(Advice)을 제공하여 성형 작업자가 문제를 신속하게 해결하고 생산성을 향상 시킬 수 있도록 지원한다. MAX는 사출성형 공정이 최고의 성능으로 가동될 수 있도록 지원하는 것에 1차적인 목적을 둔다. 또한, 경쟁사와의 기술 격차를 줄이는 동시에 스크랩 및 가동 중지 시간을 최소화하여 효율성을 높이며, 부품 품질을 향상시켜야 하는 성형업체의 요구 사항을 해결하는 데 도움을 준다.    핵심 요약  1. AI에는 다양한 유형이 있으며, 가장 도움이 되는 도구를 찾는 것이 중요하다.  2. AI를 적절하게 사용하면 효율성, 생산성, 수익성 및 지속 가능성에 도움이 될 수 있다.  3. 데이터 보안 조치가 마련되어 있고, 예산이 AI의 초기 비용에 맞게 조정되도록 하는 것이 중요하다.  4. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터는 성공적인 AI 구현에 절대적으로 필요하다.  5. 캐비티 압력 데이터는 금형 내부의 현상에 대한 전체적인 그림을 제공하며, AI 시스템의 성공에 필요한 정보를 제공하는 데에 매우 중요하다.        
편집부 2024-09-27
기사제목
최근 사출성형 산업계에서는 극심한 경쟁 구도에 직면하고 있으며, 이로 인하여 지속적인 생산성 향상, 엄격한 품질관리, 인건비 절감 등의 요구에 직면하고 있다. 이러한 산업환경 변화에 대응하기 위하여, 고품질 또는 대량 생산 플라스틱 제품을 중심으로 센서를 이용한 사출성형 모니터링 시스템의 활용이 확대되고 있다. 이 연재 기사에서는 각종 센서와 사출기에서 얻어지는 데이터(그래프)를 이해하고 활용하는 방법에 필요한 기본 지식에 초점을 맞추어 기사를 연재하고자 한다.RJG사는 사출성형 교육, 기술 및 리소스 분야에서 세계적인 리더로 인정 받고 있는 회사이며, 사출성형 공정 모니터링에 사용되는 센서와 장비를 생산/공급하고 있다. 본 기사의 게재된 자료 들은 RJG 사의 모니터링 시스템(eDart/Copliot)에 기반을 두고 있으며, RJG 사에 Copyright의 모든 권한이 있음을 밝힌다. 자료제공: 이길호 대표이사(씨에이프로(주), RJG 사 공식 컨설턴트/트레이너)       Ⅲ. 성형 중에 얻을 수 있는 그래프의 해석 및 이해  5. 데이터를 이용한 제품 불량 판별(예제)  사출 성형품의 불량은 적절하지 않은 금형 설계, 사출기의 불안정한 작동, 부적절한 성형조건, 그리고 재료의 변동성 등의 요인에 의하여 발생하며, 여기에서는 초기 시사출에서 발생하지 않지만 양산 중에 부정기적으로 발생하는 성형품 불량에 대하여 중점적으로 얘기하고자 한다. 일반적인 대부분의 성형품 불량은 캐비티의 형상과 두께 분포, 게이트의 형태/위치/개수, 런너의 형태와 배열 등의 금형 설계 변경으로 해결이 가능하다. 그러나 양산에서 돌발적으로 발생하는 불량은 금형 외에 다른 요인에 의하여 발생할 확률이 높음으로 지속적인 모니터링을 통한 품질 관리가 필요하다.      사출성형에서 발생하는 불량을 제어하기 위해서는 사출기와 성형조건, 그리고 재료에 대한 폭넓은 이해가 필요하며, 많은 변수(Parameter)들과 불량 현상과의 관계를 직접적으로 파악하기보다는 4대 변수를 매개로 이해하는 것이 많은 도움이 된다. 4대 변수는 용융온도(Melt Temperature), 충진 속도(Fill Speed), 압력(Cavity Pressure), 냉각 속도(Cooling Rate)를 말하며, 이들과 불량 발생 원인 관계에 대한 이해는 시스템적(Systematic)인 사고를 할 수 있는 기본적인 지식을 제공한다.      일반적으로 양산에서 외부의 변수에 의하여 불규칙적으로 발생하는 Short Shots(미성형), Flash(플래쉬), Sink-mark(싱크 마크), Dimensional Variations(치수안정성), Warp(변형), Gloss Gradient(표면광택 차이), Strength(강도 차이) 등과 같은 불량을 4대 변수와 연관시켜 분류하고 사고하면, 비교적 손쉽게 원인과 해결책을 파악할 수 있다. [그림 1]에서 보는 바와 같이 재료의 물성 중에 가장 중요한 점도(Viscosity)와 4대 변수는 직간접적으로 관계가 있으며, 이러한 4대 변수는 사출기의 많은 조작변수와 관련되어 있다. 많은 조작변수를 직접적으로 공정 중의 재료의 물성 변화와 연관시키고 원인과 해결책을 찾기가 쉽지 않음을 알 수 있으며, 4대 변수에 대한 이해와 활용이 중요함을 보여 준다.  캐비티 내의 압력/온도 센서의 필요성 제품의 불량 유무는 사출기의 동작과 재료, 그리고 외부 환경의 일관성(Consistency)에 의하여 결정되지만, 사출기에서 나타내는 성형 결과값이나 그래프로 이를 판단하기가 쉬운 것은 아니다. [그림 2]에서 보는 바와 같이 재료의 압축성과 점성으로 인하여 사출기에서 나타나는 압력과 캐비티에서 측정하는 압력의 측정범위가 현격하게 차이가 나기 때문이다. 예를 들어 사출기의 충진 최대 압력 값이 100MPa인 경우에 캐비티 유동 말단부의 압력이 압력 손실로 인하여 10MPa로 작용하고, 유동 말단의 압력이 5MPa 변동함으로 미성형이 발생한다면, 사출기에서의 압력 변화를 이용하여 유동 말단의 미성형(Short-shot)을 감지할 수 있는 가능성이 5%, 캐비티 압력센서를 이용하면 가능성이 50%일 것으로 예측이 가능하다.      [그림 3]에서는 사출기에서의 압력이 일정하더라도 캐비티의 압력이 달라지는 사례이며, 이는 사출기의 압력 변화를 모니터링하여 성형품의 불량 유무 판정하는 것이 어려움을 보여준다. 사출기의 압력이 700bar로 일정하게 매 공정에 작용하더라도, 충진된 재료의 점도(Viscosity)가 다르면 충진 말단에서의 압력은 점도의 높고 낮음에 따라 크게 변화하며, 일반적인 플라스틱 재료의 점도 편차인 +/- 10%의 변화에도 46% 정도의 압력 변화가 발생한다. 위의 2가지 예는 사출기의 성형 결과를 이용하여, 제품의 불량 유무를 판정하기에는 낮은 가능성을 가짐을 보여주며, 이는 캐비티 내의 센서를 활용함으로써 극복할 수 있다. 다음은 양산 공정에서 가장 많이 발생하는 2가지 불량, 미성형(Short-shot) 또는 플래쉬(Flash)와 치수 불균일(Dimensional Inconsistency)을 중심으로 그래프의 특성과 불량을 판독하는 데에 필요한 팁(Tip)을 이야기하고자 한다.  5.1 미성형(Short-shot)/플래쉬(Flash) 미성형(Short-Shot)과 플래쉬(Flash or Burr)는 4대 변수의 관점에서 보면, 온도, 압력, 속도와 관계가 있으며, 모두 점도의 변화에 영향을 끼쳐서 불량이 발생한다. 예를 들어 온도가 높으면 점도가 낮아지고 압력의 전달이 용이하여 압력이 과도하게 상승하고 플래쉬(Flash)를 유발할 가능성이 커지며, 반대로 온도가 낮아지면 압력 전달이 쉽지 않아 유동 정체 현상이 발생하고 끝단의 압력이 과도하게 낮아 미성형을 유발한다.      [그림 4]에서와 같이 유동 말단의 압력센서에서 관측되는 그래프가 정상적인 상태에 비하여 과도하게 낮은 경우에 말단이나 근처의 얇은 보스(Boss) 또는 리브(Rib)에서 미성형이 발생할 확률이 높아진다.미성형의 유/무는 성형조건 변경 실험을 통하여 정확한 압력(센서) 기준을 설정하는 것이 바람직하다.  유동 말단 예측에 대한 Tip 아래의 그림에서와 같은 두꺼운 부분과 얇은 부분이 혼재되어 있는 제품에서 EOC 센서의 위치를 선정하기 위해서는 유동 말단 예측에 매우 주의를 기울여야 한다. 일반적으로 위의 우측 그림과 같이 게이트와 게이트 사이를 웰드라인 형성과 유동 말단 지역으로 예측할 수 있으나, 극단적인 경우에는 유동 말단의 위치가 아래의 그림과 같이 속도의 변화에 의하여 변경될 수도 있음을 주의하여야 한다.       이러한 속도에 따른 유동 말단의 변경을 예측하기 위해서는 유동 해석(Filling Simulation) 소프트웨어를 이용한 해석이 매우 유용하며, 이 외에도 시사출(Mold Trial) 시에 속도를 변화해가며 유동 말단의 위치를 확인하고 센서를 설치하는 방법도 사용된다.  우측의 그림은 속도에 따른 유동 말단에서의 압력의 안정성을 보여주는 그림이며, 속도가 느릴수록 안정성을 낮아져 각 Cycle마다 압력 크기와 작용 시간이 일정하지 않으며, 고속일수록 안정성이 높아져 각 Cycle마다 압력 곡선의 형상이 균일함을 알 수 있다. 이는 점도의 특성에 기인한 것으로 전단률(충전 속도)이 높을수록 점도가 낮아지면서 변동성이 줄어들기 때문이다.  안정성(Stability)와 불안정성(Instability)의 판별에 대한 Tip 일반적으로 한 Cycle에서의 압력과 온도, 그리고 속도의 변화를 보는 사이클 그래프로 모든 양산 과정을 모니터링 할 수 없으며, 그래프의 곡선에서 얻어지는 값들, 예를 들어 최대/최소 압력값, 적분값, 기울기 등을 기준으로 불량 판별을 수행한다. 여기에서는 선정된 기준값들이 생산 과정에서 어떤 패턴으로 변화하고 분류할 수 있는지를 고찰하여 보고자 한다.       (1) 안정적인 프로세스 패턴우측의 그림은 안정적인 프로세스의 예를 보여주며, 작은 변동이 존재하지만 크게 변화하는 패턴을 보여주지 않는다. 점도에서 흥미로운 변동이 몇 가지 있지만, 대체로 표시된 3시간 동안은 안정적이고, 상승, 하락 또는 순환적 추세가 없으며, 변동은 각각의 평균값에 비해 작음을 볼 수 있음으로 안정적이다. (2) 시작 시 불안정 프로세스 패턴우측의 그림은 사이클이 중단되고 다시 시작할 때 발생하는 전형적인 현상으로, 프로세스가 안정화되는 데 일정 이상의 시간이 요구됨을 볼 수 있다. 제품이 Q/C 요구 사항을 만족하더라도 프로세스는 약 25분 동안 안정되지 않고 있으며, 이는 128개 캐비티를 가지는 대형 금형에서 나온 결과이다. (3) 한 캐비티의 불안정한 순환 프로세스 패턴우측의 그림은 캐비티 #1에서의 말단부의 압력 적분 값이 명확한 순환 패턴을 가지고 변화하는 것을 알 수 있으며, 변화 수준은 약 3%의 변동 계수를 가지고 있다. 이런 패턴의 원인을 찾아서 안정화하는 것이 대량 생산에서 불량품을 최소화하는 가장 빠른 길이며, 이 경우는 금형 온도 조절기가 5도 정도 주기적으로 변화하는 것이 원인으로 판명되었다. (4) 다중 순환 변화 프로세스우측의 그림은 불안정한 배압(2,300~2,700psi)으로 인하여 샷 크기의 변화를 유발하여 발생하는 현상을 보여주며, 캐비티를 충진하는 시간(CFill t)이 배압의 변화에 따라 변화함을 볼 수 있다. 이러한 공정에 서는 안정적인 품질의 부품을 만드는 것이 매우 어려우며, 이를 해결하기 위해서는 사출기의 모터 성능을 점검하고 최적화된 배압과 스크류의 회전속도를 선정하여야 한다.      (5) 다양한 주기를 갖는 순환적 변화 프로세스우측의 그림은 모든 순환 패턴이 동일하게 일정한 주기를 갖는 것은 아니며, 각 캐비티가 서로 다른 주기의 패턴을 가지고 있다. 사이클은 각 주기의 끝에서 갑작스러운 변화가 나타나며, 이러한 패턴은 핫 러너 팁이 천천히 막혔다가 더 높은 압력으로 인해 갑자기 파편이 방출된 다음 다시 매끄럽게 흐르는 상황에서 이러한 그래프를 보여준다.  (6) 단기 안정성 – 장기 불안정성 프로세스우측 그림의 초기 약 2시간 분량의 데이터에서 눈에 띄는 변동은 없고 데이터는 무작위 패턴을 보임으로 우리는 이를 안정적인 프로세스라고 결론 내릴 수 있다. 하지만, 금형의 크기가 큼으로 인하여 온도는 꾸준히 상승하게 되어, 전 공정(약 16시간) 동안 안정적이지 않음을 알 수 있다. 공정 중에 온도가 지속적으로 상승하면서 캐비티 충진 시간은 7.6초에서 6.6초로 감소했고, 캐비티 피크의 끝은 1,400psi에서 2,300psi로 증가하였기 때문에 프로세스는 처음에는 안정적으로 보였지만 전체적으로는 안정적이지 않은 것으로 판단할 수 있다. 이 경우 온도를 안정화할 방법이 없었기 때문에 불안정한 온도에서도 품질을 일정하게 유지해야 할 필요가 있으며, 이를 위하여 말단의 캐비티 압력을 기준으로 공정을 제어할 수 있는 성형법을 적용하여 플래쉬(Flash)를 방지할 수 있도록 하였다.  5.2 치수 불균일 (Dimensional Inconsistency) 각각의 사이클마다 치수가 일정하지 않은 것은 성형공정 중에 캐비티 내의 온도와 압력이 일정하지 않아 발생하며, 이는 캐비티에 설치된 압력센서를 이용하여 모니터링하고 불량 판별을 수행할 수 있다.  우측 그림의 왼쪽 그래프와 같이 품질 규격을 통과한 사이클 제품의 그래프를 기준(Template)으로 선정하고, 각각의 사이클 그래프를 이와 비교하여 치수 불량의 유무를 결정한다.  오른쪽은 제품의 크기가 전체적으로 작은 경우에 나타나는 전형적인 그래프이다. 반대로 파란색과 초록색의 실선이 점선보다 높게 나타나는 경우는 제품의 치수가 전체적으로 크게 나타나는 경우일 것이다. 우측 그림은 제품의 치수가 게이트 근처에서 작게 나타나는 경우의 그래프를 보여주며, 이러한 경우는 게이트의 고화 불량에서 원인을 찾을 수 있다. 게이트 고화 불량은 압력이 게이트를 통하여 외부로 손실되는 것을 의미하여, 이러한 현상의 원인으로 불안정한 사출기의 동작, 금형과 용융 수지의 온도 변화 등을 원인으로 예측할 수 있다.  상단 우측의 오른쪽 그림과 같이 반대로 초록색의 실선이 점선보다 높게 나타나는 경우는 게이트 부근의 제품 치수가 전체적으로 크게 나타나는 경우일 것이며, 이에 대한 원인은 V/P절환 후에 100% 충전(Pack)되는 속도와 압력의 크기에 변동이 발생하기 때문이다.      다수의 캐비티에서 얻어지는 곡선을 이용한 불량 판별에 대한 Tip 다수의 캐비티를 가지는 금형에 압력센서 또는 온도 센서를 설치하는 경우에 많은 곡선으로 인하여 각각의 캐비티의 변화를 그래프에서 인지하기가 어려울 경우가 종종 발생한다. 예를 들어 16-캐비티 금형에 각 캐비티에 2개의 압력센서를 설치하는 경우에 기본적으로 32개의 곡선이 한 개의 그래프 안에 표시되며, 이러한 경우, 사용자가 변화를 인지하는 것이 어려울 수 있다. 이러한 경우에는 각 곡선의 데이터를 2차 가공한 새로운 곡선 하나로 단순화하여 모니터링하는 것이 매우 효과적이다. (이를 유령 곡선(Phantom Curve)이라 부르기도 한다.) 우측 상단의 그림은 8개 EOC 압력센서에서 얻어지는 곡선과 1차 가공된 최대/최소 곡선을 동시에 표기한 것이며, 사용자가 문제 발생 여부를 판별하기 쉽지 않다. 그러나 우측 하단의 그림과 같이 최대/최소 곡선으로 단순화하고 2차 가공 곡선인 범위 곡선(#RNG)을 이용하면 더욱 손쉽게 판별할 수 있다.            
취재부 2024-09-08
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가소화 스크류에 관한 모든 것 Part 2  WITTMANN innovations (Volume 14 - 2/2020)Filipp Pühringer/heads the WITTMANN BATTENFELDProcess Engineering Development Department.  8월호 Part 1시리즈에서는 가소화 장치의 기본 설계와 사출장치의 올바른 선택이 논의되었다. 사출량을 기준으로 필요한 스크류 직경을 결정하는 방법도 설명했다. 평균 체류시간에 대한 공식을 적용함으로써 활용률 및 열 재료 부하를 추정할 수 있다. 후자는 고급 제품 품질을 달성하기 위해 낮게 유지되어야 한다. 최대 사출 압력과 사용 가능한 스크류 토크는 성공적인 사출성형 생산을 위한 추가 주요 변수이다. 이러한 고려 사항은 배럴 및 스크류 조합 선택의 기초가 되며 추가 최적화를 위한 출발점이기도 하다. 이 기획 시리즈의 두 번째인 Part 2에서는 3-존 스크류의 예를 사용하여 주어진 스크류의 형상을 시뮬레이션 평가하는 기본 방법이 제시된다.     스크류 구조 개발(Developing a screw geometry)   대답해야 할 첫 번째 질문은 스크류 구조를 개발할 때 어떤 목표를 추구해야 하는가? 이다. 유동률 증가, 용융 온도 감소, 혼합(blend) 품질 개선 등과 같은 목표를 명확하게 정의할 수 있다. 원하는 결과가 스크류 구조에 간접적으로만 연결되는 즉시 요구 사항이 더 복잡해지거나 예를 들어, 플라크(plaque)의 형성을 감소시키는 것이 바람직한 경우, 또는 마모 거동 및 전달 안정성이 개선될 필요가 있는 경우, 여러 원인에 기인할 수 있는 경우, 스크류 장치에 대한 이러한 여러 요구는 종종 서로 충돌한다. 여러 다른 목표 간의 이러한 충돌을 해결하려면 레이아웃의 신중한 균형 조정이 필요하다. 실제 실험 스크류로 첫 번째 테스트를 수행하기 전에 시뮬레이션을 통해 스크류의 형상을 최적화하는 것이 일반적인 관행이 되었다. WB(Wittmann Battenfeld)는 PSI/REX와 함께 스크류 설계 계산을 위한 특수 소프트웨어를 보유하고 있다. 이 소프트웨어는 매우 현대적이며, Paderborn University에서 수행된 표적 연구를 통해 지속적으로 업데이트된다. 스크류 구조를 계산하기 위해 컴퓨터를 사용하는 동안 구조를 매우 유연하게 변경할 수 있으며, 결과로 나타나는 변경 사항을 화면에 즉시 시각화할 수 있다. 사전 정의된 일련의 테스트를 통해 체계적으로 실행함으로써 새로운 트렌드를 분석할 수 있다.마지막으로, 모든 계산 결과가 결합되고 비교된다. 이 정보의 합계에서 해당 스크류 형상이 개발되어 원하는 결과가 나올 때까지 마지막 세부 사항까지 더욱 최적화된다. 그래야만 실험용 스크류가 생산되고 실제 테스트에 사용된다. 작업의 복잡성에 따라 여러 가지 실험 스크류를 사용하여 다양한 각도에서 목표에 접근할 수 있다. 이러한 테스트에 성공하면 최적화 프로세스가 완료된 것이다. 여전히 개선의 여지가 있는 경우 개발 루프가 다시 실행된다. 스크류 구조의 변수(Screw geometry parameters) 다음으로 표준 3-존 구조의 파라미터에 관해 설명하고, 제조 공정에 미치는 영향을 예를 들어 설명한다. 공정기술 측면에서 이러한 형상에 대한 전체 설명을 제공하려면 다음 매개 변수를 알아야 한다. • DSC = 외부 스크류 직경• L/D 및 또는 스크류 길이• lE = 공급 존 길이• lK = 압축 존의 길이• lM = 계량 존의 길이• hE = 공급 존의 플라이트 깊이• hM = 계량 존의 플라이트 깊이• b = 플라이트 폭  • i = 스크류 플라이트 수• t = 플라이트 피치• e = 스크류 산 넓이• 측면 각도, 구동• 측면 각도, 수동• rtr = 구동 측면베이스의 반경• rntr = 수동 측면베이스의 반경    비교적 단순한 표준 3-존 스크류의 구조 매개 변수의 수에서 이 유형의 스크류에 대해서도 기본적으로 여러 가지 변종이 있을 수 있다. 배리어 스크류, 전단 및 믹싱 섹션이 있는 스크류 또는 전단/믹싱 스크류에서 발견되는 것과 같은 보다 복잡한 구조의 경우에 형상 파라미터의 수는 몇 배 더 높다.  모범적인 계산(Exemplary calculations)  관련 전문 문헌에 나와 있는 권장 사항을 기본으로 시작하여 한 예로 50㎜ 스크류의 형상 최적화를 아래에 계산한다.공급 존의 길이는 스크류의 총 길이의 50%이고, 압축 존 및 계량 존의 길이는 각각 총 길이의 25%여야 한다고 가정한다. 공급 존 깊이를 0.1D, 즉 5㎜로 설정했다. 공급 존과 계량 존 사이의 플라이트 깊이 비율은 2여야 한다. L/D 비율은 ​​22로 가정한다. 이러한 사전 정의된 매개 변수를 사용하여 가소화 스크류에 대해 다양한 계산을 수행할 수 있다. 본 논의는 용융 처리량, 압력 곡선 또는 압력 상승 용량 및 용융 공정에 중점을 둔다. 추가 가정에는 계량 스트로크(85㎜)와 사이클 시간(35초)도 포함된다. 배압은 80bar로 설정된다. 적당하고 현실적인 계량 조건을 시뮬레이션하기 위해 원주 스크류 속도 300㎜/s가 가정된다. 배럴 온도 프로파일은 모든 계산에 대해 아래 예시된 패턴을 따른다. 프로파일(압력 곡선, 용융 공정)의 계산은 50㎜ 스크류 위치에 대해 수행된다. 처리량 동작(Throughput behavior)  이전에 선택된 사이클 파라미터에 대해, 현재의 가소화 스크류 구조에 대한 평균 계량 성능은 약 12.49g/s로 계산된다. 총배출량은 44.92kg/h이다. 이는 사출성형기가 계량 단계에서 12.49g/s를 이송하므로 해당 재료 158g을 가소화하는데 약 12.7초가 소요됨을 의미한다. 12.7초 이상의 잔여 냉각 시간으로, 성형 기계는 새로운 계량 스트로크를 제때 시작할 수 있다. 그러나 가소화가 잔류 냉각 시간보다 오래 걸리면 계량 타이밍이 전체 사이클 시간에 영향을 미쳐서 생산성이 저하된다. 총생산량은 생산 과정에서 재료 소비량을 결정한다. 대부분의 사이클 시간 동안 스크류가 계량을 하지 않기 때문에 이 출력은 평균 계량 성능에서 제안한 수치보다 낮아진다. 총 출력은 보조 장비(건조기, 원료 로더 등)의 사양 선정에 결정적인 매개 변수이다. 압력 상승 용량(Pressure build-up capacity) 계량 단계 동안 스크류 채널 내부의 압력이 공급 부에서 대기실의 배압까지 증가한다. 스크류 형상에 따라 그들 사이에 하나 이상의 압력 피크가 있을 수 있다. 아래의 그래프는 가소화 스크류 길이에 따른 압력 곡선을 보여준다. 이 특정한 경우에, 압력 곡선은 약 L/D 2에서 상승하기 시작하고, 약 L/D 14.25에서 약 160bar의 피크 압력에 도달한다. 스크류의 마지막 존인 계량 존에서는 압력이 체크 밸브까지 지속적으로 떨어진다. 용융 공정 곡선(MP)(Melting process curves) 용융 공정(아래의 해당 그래프 참조)은 두 개의 곡선을 통해 시각화된다. 해당 스크류 채널 섹션에 대해 솔리드 베드 폭(빨간색)이 표시되고, 계량 공정 중 용융된 재료의 비율(파란색)이 표시된다. 또한 사이클이 끝날 때까지 이 두 매개 변수의 전개가 설명되어 있다(녹색 및 주황색). 결과로부터, 용융의 비율이 약 L/D 8에서 이미 100%에 도달했기 때문에(용융 MP의 비율 = 1), 이 용융 공정은 재료의 양호한 용융을 약속한다는 결론을 내릴 수 있다. 다시 말해, 솔리드 베드 폭이 0으로 감소되었다.         “Wittmann innovations” 매거진의 다음 호인 이 기획 시리즈의 마지막 Part 3에서는 계산 결과를 분석하고, 형상 최적화를 위한 첫 번째 단계의 개요를 설명한다.    
취재부 2024-09-08
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​- 수전해 분야 유망 기술인 음이온교환막(AEM) 방식 소재의 한계점인 내구성 10배 개선- 음이온교환막 수전해 분야를 선도 중인 선진국에 이어 국내 기업의 시장 진입 기여 가능- 재생에너지·환경 분야 국제학술지 Energy & Environmental Science 2024년 4월 말 논문 게재 물 전기분해를 통해 친환경 그린수소를 생산하는 수전해 기술은 한국형 탄소중립 100대 기술 중 하나인 핵심기술이다. 여러 수전해 방식 중 음이온교환막 수전해*(AEMWE; Anion Exchange Membrane Water Electrolysis) 방식은 고순도 수소를 경제적으로 생산할 수 있는 차세대 유망 기술로 떠오르고 있다. 이런 가운데, 국내 연구진이 이 기술의 핵심 소재이자 세계 최고 수준의 성능 및 내구성을 갖는 음이온교환막 소재를 개발하였다. * 음이온교환막 수전해: 수산화 이온(OH-)을 전달할 수 있는 고분자 막을 이용해 물을 전기 분해하여 수소를 생산하는 기술 [그림 1] 본 연구의 개념도(HQPC-TMA 음이온교환막 및 이오노머 개발)한국화학연구원 연구진은 음이온교환막 수전해 셀의 핵심 소재로 전해질막과 이오노머(전극 바인더)로 활용할 수 있는 우수한 성능 및 화학적 안정성을 갖는 음이온교환소재(HQPC-TMA)를 개발했다.- 논문명(영): High-performance and durable anion-exchange membrane water electrolysers with high-molecular-weight polycarbazole-based anion-conducting polymer- 논문명(국): 고분자량 폴리카바졸계 음이온교환소재가 도입된 우수한 성능 및 내구성의 음이온교환막 수전해 한국화학연구원(원장 이영국) 이장용·김성준 박사 연구팀은 최근 연구 논문에서 음이온교환막 수전해 장치에 적용 시, 해외 상용 소재 대비 성능 및 내구성이 월등히 향상된 고분자량화 폴리카바졸계 음이온교환 소재 기술을 선보였다. 이 기술은 급격히 커지고 있는 음이온교환막 시장에서 우수 소재에 대한 높은 수요를 충족시킬 뿐 아니라, 국내 산업계의 빠른 상용화와 시장 선점에 기여할 것으로 전망된다. 그린수소 생산 기술 중 음이온교환막 수전해 방식은 기존 기술의 단점을 보완하고 장점을 함께 갖춘 차세대 기술로 주목받고 있다. 이에 따라 핵심 소재인 음이온교환막 관련 시장은 2021년에서 2029년 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 5.2%로 성장하여 2029년에는 시장 규모가 약 10억 1천 7백만 달러에 이를 것으로 예측되고 있다.** 출처: ADROIT MARKET RESEARCH(2022.7), 음이온교환막 시장 보고서www.adroitmarketresearch.com/industry-reports/anion-exchange-membrane-market [그림 2] 개발 소재 활용 수전해 시스템 모식도담수 및 해수를 전기 분해하여 그린수소를 생산하는 음이온교환막 수전해 시스템과 연구진이 개발한 음이온교환소재를 함께 표현한 모식도. 재생에너지를 통한 수전해 기술로 친환경 그린수소를 생산하는 것을 도식화하였다.   [그림 3] 수전해 기술 방식별 장단점 기존 알칼라인 수전해 기술은 설비 가격이 낮고 기술적 성숙도가 높아 현재 가장 많이 쓰이고 있으나, 낮은 효율과 함께 저순도 수소를 생산한다는 단점이 있다. 한편, 양이온교환막 수전해 기술은 성능이 우수하고 고순도 수소 생산이 가능하나, 귀금속 촉매를 활용하는 등 핵심 소재가 매우 비싸서 전체 설비 가격이 높다는 단점이 있다. 이에 반해 음이온교환막 수전해 기술은 저렴한 촉매 소재를 활용하면서도 높은 효율로 고순도 수소 생산이 가능하여 기존 기술의 장점을 모두 갖춘 차세대 수전해 기술이다. 그러나 전해질막 및 이오노머(전극 바인더)로 활용되는 음이온교환 소재의 낮은 성능 및 내구성이 상용화에 걸림돌이었다. 최근에는 미국, 캐나다, 독일 등 기술 선진국을 중심으로 우수한 음이온교환소재가 개발되어 상용화되고 있다. 국내 기업에서도 상용화에 힘쓰고 있으나, 핵심 부품인 교환막과 전극을 만드는 소재 대부분을 해외에서 수입하고 있어 국산화가 절실하다. [그림 3] 개발 소재(HQPC-TMA)로 만든 수전해 셀의 성능 및 내구성 평가 결과연구팀이 개발한 음이온교환소재(HQPC-TMA)를 음이온교환막과 이오노머로 도입한 수전해 셀은 해외 상용 소재(PiperION) 기반의 수전해 셀과 비교하여 동일 조건에서 약 80% 향상된 우수한 성능을 나타내었다. 또한, 개발 소재 기반의 음이온교환막과 고내구성 비귀금속 전극을 결합한 수전해 셀의 경우 1,000시간 동안의 내구성 평가 후에도 거의 성능의 변화가 없었으며, 열화속도는 6μV/h로서 동일 조건에서 기존 보고된 가장 낮은 결과와 비교하여 약 1/10의 매우 낮은 열화속도를 보였다.  이에 연구진은 튼튼하고 분자구조 조절이 용이한 폴리카바졸(PC, Polycarbazole)*계 소재를 설계, 분자량을 높이는 기술을 적용하여 수소 생산 성능과 내구성을 높인 이온교환소재(HQPC-TMA)를 개발했다. 이 소재로 만든 음이온교환막 및 셀은 기존 상용화된 소재보다 10배 우수한 내구성과 20% 이상 높은 이온 전도 성능(이온전도도) 등 세계 최고의 성능을 나타냈다.* 폴리카바졸(PC, Polycarbazole): 독특한 전기발광 특성 및 화학적 안정성으로 주로 유기 발광 다이오드(OLED), 유기 태양전지 등 유기 전자 소자뿐 아니라, 이온교환소재 등에도 활용됨   [그림 4] 개발 음이온교환소재(HQPC-TMA) 및 음이온교환막이장용 박사 연구팀에서 개발한 음이온교환소재(HQPC-TMA) 및 이를 이용해 제조한 고품위 전해질막 이장용 박사팀은 2020년에 이미 우수한 음이온 전도 성능 및 화학적 안정성을 갖는 폴리카바졸 기반의 음이온교환소재(QPC-TMA)를 개발한 바 있다. 이번에 개발한 소재(HQPC-TMA)는 이전 소재에 사슬 연장기(chain extender)를 도입하여 분자량을 더욱 증대시키고, 정제 과정을 추가해 저분자량 물질은 효과적으로 제거함으로써, 성능과 내구성 모두 개선시킨 소재이다. 실험 결과, 개발 소재(HQPC-TMA)는 80℃의 고농도 알칼리 용액(3M KOH 수용액)에서 2,500시간 경과 후에도 이온전도도가 거의 100% 유지될 정도로 매우 높은 화학적 안정성을 보였다. 이는 상대적으로 온화한 일반 평가 조건(80℃, 1M KOH 수용액에서 1,000~3,000시간 평가)에서 초기 음이온전도도 대비 97%~60%의 이온전도도 보존율을 보인 기존 소재들에 비해 우수한 결과이다.또한, 개발 소재(HQPC-TMA)를 음이온교환막으로 활용, 비귀금속 전극과 결합한 수전해 셀을 제작하여 1,000시간 동안 가속 평가(60℃, 1.0A/㎠)하였을 때에도 동일 조건에서 기존에 보고된 가장 낮은 수전해 셀 열화 속도 대비 약 10배 느린 성능 감소 수치를 보여 개발 소재의 내구성이 매우 우수함을 다시 확인했다.이번 개발 소재(HQPC-TMA)를 활용한 수전해 셀은 기존 해외 우수 소재보다 월등한 수소 생산 성능을 보였다. 특히 동일 조건에서 현재까지 보고된 성능 중 가장 우수한 14.6A/㎠의 성능을 보여, 동일 에너지에서 수소를 더 생산할 수 있는 높은 효율성을 보여줬다.* 2V 전압에서 전류 밀도: (기존 소재) 8A/㎠∼12A/㎠, (개발 소재) 14.6A/㎠ [그림 5] 개발 소재 및 수전해 셀이장용 박사 연구팀에서 개발한 음이온교환소재(HQPC-TMA) 및 이를 이용해 제조한 수전해 핵심 소재 (하단 우측부터 음이온교환막, 전극, 막전극접합체) 및 셀 [그림 6] 음이온교환막 수전해 평가 장치 및 수전해 셀실험에 사용한 전기화학 평가 장치, 수전해 셀의 양극으로 담수 및 해수 전해액이 공급되며 전기에너지를 주어 수소를 생산한다. 수전해 셀의 앞쪽에 놓인 물품들은 개발된 음이온교환소재(HQPC-TMA)를 활용하여 제작된 수전해 셀의 핵심 소재(전극 및 전해질막) HQPC-TMA로 만든 수전해 셀은 알칼리수가 아닌 중성수를 적용한 경우에도 상용 소재 대비 2배 이상의 성능을 보였고, 알칼리 해수를 활용한 경우에도 세계 최고 수준의 매우 우수한 셀 성능을 보였다. 현재 상용 소재의 경우 일반적으로 쓰이는 알칼리수 외에는 매우 낮은 성능을 보이는데, 앞으로 연구가 필요한 민물이나 바닷물을 활용한 수전해 구동에 실마리가 될 것으로 보인다. 연구팀은 현재 후속 연구로서 규모를 키우는 대용량 합성 연구와 대면적 강화막 제조 연구를 준비하고 있다. 해당 기술은 전기화학적 CO₂ 전환 장치 또는 연료전지에도 활용될 수 있어 다양한 분야에서 상용화가 기대된다.  [그림 7] HQPC-TMA 소재 개발 연구팀음이온교환소재(HQPC-TMA)를 개발한 한국화학연구원 이장용 박사(좌측) 연구진. 좌측부터 이장용 박사, 김성준 박사, 양석환 박사과정  [그림 8] 연구자 사진왼쪽부터 한국화학연구원 이장용 박사, 김성준 박사, 양석환 박사과정 화학연 이영국 원장은 “음이온교환막 수전해 기술이 상용화까지 이어져 핵심 소재 국산화 및 수소 경제 달성에 이바지하고, 우리나라 기업의 글로벌 시장 진입을 통해 신규 일자리 창출에도 기여할 것으로 생각한다”라고 말했다. 이번 연구 결과는 에너지 과학기술 분야 국제학술지 ‘에너지 앤드 인바이런멘털 사이언스(Energy&Environmental Science(IF : 32.5))’에 2024년 4월 30일 자로 온라인 공개되었다. 한편 이번 연구는 한국화학연구원 기본사업, 과학기술정보통신부 ‘유용물질 생산을 위한 Carbon to X 기술개발사업’, 산업통상자원부 ‘소재부품기술개발사업’의 지원을 받아 수행됐다.         
편집부 2024-09-04
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- ‘양이온 및 음이온 동시 발현’ 전해질 첨가제로 아연금속 음극의 불안정성 해결해… 5천회 충·방전 후에도 높은 방전 용량(407mAh)과 클롱 효율(92.3%) 유지- 높은 안정성과 에너지 밀도 확보할 수 있어 폭발 위험 없는 고용량 에너지저장장치(ESS) 활용 기대… 재료 과학 및 화학 분야 저명 국제학술지 ‘스몰(Small)’ 게재    광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 에너지융합대학원 김상륜 교수 연구팀이 세륨과 염소 기반 전해질 첨가제 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 기존의 아연-브롬 배터리의 문제점인 아연금속 음극에서 발생하는 수지상(dendrite)* 성장과 수소 발생 같은 부반응*을 극복하고, 대형 에너지저장시스템에 높은 안정성과 에너지 밀도를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.* 수지상(dendrite): 금속 전극 표면에서 나뭇가지처럼 자라나는 결정체로, 배터리의 효율을 떨어뜨리고 단락을 일으켜 성능 저하와 안정성 문제를 유발한다.* 부반응: 여러 가지 반응이 함께 일어날 때 주된 반응 외의 다른 반응    [그림 1] 연구 내용을 요약한 그림: 아연 전극 반응에서 염화세륨(CeCl3)의 효과    아연과 브롬을 활물질로 사용하는 아연-브롬 배터리는 높은 안정성과 고밀도 에너지로 에너지저장장치용 차세대 이차전지로 주목받고 있다. 그러나 이 배터리는 금속 전극을 음극으로 사용하는 다른 배터리와 마찬가지로 음극에서의 수지상 성장과 수소 발생 같은 부반응 때문에 안정적인 구동과 장기간의 안정된 사이클을 유지하는 데 어려움이 있다. 연구팀은 염화세륨(CeCl3)에서 세륨 양이온(Ce3+)과 염소 음이온(Cl-)이 동시에 작용하는 전해질 첨가제를 활용하여 아연금속 음극의 불안정성을 해결했다. 구체적으로 충전 과정 중 세륨 양이온(Ce3+)은 전기장이 강한 아연금속 음극의 돌출부에서 정전기적 보호층을 형성하여 수지상 성장을 억제했다. 동시에 뛰어난 전자 제공 특성을 가진 염소 음이온(Cl-)은 아연 이온의 솔베이션 구조*에 참여하여 물 분해를 억제했다.* 솔베이션 구조: 일반적으로 염(이온성 화합물) 농도가 낮은 전해액에서는 양이온이 전하를 띠지 않은 용매에 의해 둘러싸여 동심원의 껍질(Shell)을 형성하는 것을 의미한다.    [그림 2] 소형 및 대면적 아연-브롬 배터리 배터리에서 전해질 첨가제 유무에 따른 전기화학 성능 비교전해질 첨가제를 양극과 음극이 모두 흑연으로 구성된 소형 아연-브롬 배터리에 적용한 결과, 2,000회 충·방전 후에도 94.9%의 높은 클롱 효율을 유지했다. 이는 첨가제가 없는 전해질과 비교하여 각각 73.8% 향상된 수치이다. 또한 전해질 첨가제를 대면적 아연-브롬 배터리에 적용한 결과, 5,000회 충·방전 후에도 92.3%의 높은 클롱 효율을 유지했다.    개발된 전해질 첨가제를 양극과 음극이 모두 흑연으로 구성된 소형 아연-브롬 배터리에 적용한 결과, 2,000회 충·방전 후에도 각각 94.9%의 쿨롱 효율*과 70.3%의 에너지 효율을 유지했다. 이는 첨가제가 없는 전해질과 비교하여 각각 73.8%와 52.9% 향상된 수치이다. 또한 전해질 첨가제를 대면적 아연-브롬 배터리에 적용한 결과, 5,000회 충․방전 후에도 높은 방전 용량(407mAh)과 클롱 효율(92.3%)을 유지했다.* 쿨롱 효율(Coulombic Efficiency; CE): 배터리의 미래 성능을 예측할 때 가장 중요한 단일 지표이다. 쿨롱 효율(CE)이 1.00000인 배터리(이상적인 배터리)는 배터리가 영원히 지속된다는 것을 의미하며, 0.0001 정도의 CE 변경은 1,000회 이상의 주기 수명 차이에 해당할 수 있다.   김상륜 교수는 “이번 연구 성과는 아연-브롬 배터리 전해질 설계의 실용적 가이드라인 제시와 수계 배터리 시스템에서 전극 안정화 전략에 대한 이해를 증진시키는데 도움이 된다”며, “향후 수계 배터리뿐만 아니라 리튬이온 배터리, 전고체 배터리 등 고성능 및 고안정 에너지 저장 기술 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. GIST 에너지융합대학원 김상륜 교수가 지도하고 김정현 석사과정생이 수행한 이번 연구는 한국연구재단과 과학기술정보통신부 과학기술원 공동연구사업, 한국에너지기술평가원의 지원받았으며, 재료 과학 및 화학 분야 저명 국제학술지‘Small’에 2024년 5월 7일 온라인 게재됐다.   < 논문의 주요 정보 >- 저널명: Small (IF: 13.3, 2022년 기준)- 논문명: Stable Zinc Electrode Reaction Enabled by Combined Cationic and Anionic Electrolyte Additives for Non-Flow Aqueous Zn─Br2 Batteries- 저자 정보: 김정현(제1저자, GIST), 박형훈(공동저자, GIST), 조영인(공동저자, GIST), 이태경(공동저자, GIST), 김혜림(공동저자, GIST), 박찬호(공동저자, GIST), 김형진(공동저자, GIST), 김상륜(교신저자, GIST)    (왼쪽부터) 김상륜 교수, 김정현 석사과정생    자료문의: 에너지융합대학원 김상륜 교수(062-715-5328)   
편집부 2024-09-04
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플라스틱으로 인한 자연환경 오염은 반드시 해결해야 할 전 지구적 난제로 꼽힌다. 특히, 패키징 소재(포장재)는 전체 플라스틱 소비의 30~50%를 차지하여 대체재로서의 생분해성 패키징 소재가 주목받고 있다. 가장 척박하다는 생분해 조건인 해양 속에서 미세플라스틱*을 남기지 않으면서도 높은 성능을 갖춘 생분해성 패키징 소재가 있을까?* 미세플라스틱: 5㎜이하의 작은 플라스틱 조각으로, 플라스틱의 분해 과정에서 생성되며 바닷속과 해수면을 수십 년 이상 떠다니며 해양환경 오염을 일으키고 있음.    연구원 소개(왼쪽부터) KAIST 건설및환경공학과 명재욱 교수, 최신형 박사과정, 생명과학과 양한슬 교수, 연세대학교 서종철 교수, 박기태 석박사통합과정    KAIST 건설및환경공학과 명재욱 교수, 생명과학과 양한슬 교수 및 연세대학교 패키징및물류학과 서종철 교수 공동 연구팀이 지속 가능한 해양 생분해성 고성능 종이 코팅제를 개발했다고 밝혔다. 일상에서 흔히 사용되는 종이 포장은 친환경 포장재로 인정받지만, 수분 저항성, 산소 차단성, 강도 등에서 매우 제한적인 면이 있다. 종이 포장재의 낮은 차단성을 향상하기 위해 폴리에틸렌(PE), 에틸렌비닐알코올(EVOH) 등이 코팅제로 활용되지만, 이런 물질들은 분해되지 않아 자연환경에 버려지면 플라스틱 오염을 심화시킨다. 이러한 문제에 대응하여 다수의 바이오 기반 물질, 생분해성 플라스틱*등을 활용한 패키징 소재들이 개발되어왔으나 패키징 성능이 향상될수록 생분해도가 급격하게 떨어지는 딜레마에 직면해왔다.* 생분해성 플라스틱:난분해성 플라스틱의 대체재로, 토양, 해양 등 자연환경 또는 산업 퇴비화, 혐기소화 등 인공 조건에서 미생물에 의해 분해되는 고분자 화합물을 말함.   연세대 연구팀은 생분해성 플라스틱인 폴리비닐알코올(polyvinyl alcohol)에 붕산(boric acid)을 이용해 고 물성 필름을 제작하였으며, 이를 종이에 코팅하여 생분해성, 생체 적합성, 고차단성, 고강도를 갖는 패키징 소재를 구현하는 데 성공하였다. 개발된 코팅 종이는 산소나 수증기에 우수한 차단성을 보이며 물리적 강도를 띄었다. 특히 다습한 환경에서도 높은 인장강도를 유지하여 종이의 단점을 획기적으로 극복하였다.    그림 1. (a) 붕산 가교 폴리비닐알코올 코팅 종이의 화학적 구조, (b-c) 산소 및 수증기 차단성 및 비교 그래프, (d-f) 건조 및 고습도 환경에서의 인장강도 및 비교 그래프    KAIST 대학연구팀은 개발한 코팅 종이의 지속가능성을 평가하기 위해 생분해도와 생체 적합성을 심층 검증하였다. 실험실에서 생분해가 일어나기 가장 어려운 환경인 해양환경을 모방하여 코팅지의 생분해도를 측정하였다. 물질의 탄소 성분이 이산화탄소로 광물화(mineralization)되는 정도를 111일 동안 분석한 결과, 코팅 성분에 따라 59~82% 생분해됨을 밝혀내었다. 전자현미경을 통해 해양 미생물이 코팅 소재를 분해하고 있는 현상을 포착하였고, 또한 코팅 소재의 낮은 신경독성을 확인하였고 쥐 생체 반응 실험을 통해 코팅 종이의 높은 생체 적합성을 검증하였다.    그림 2. (a) 일반 종이 및 붕산 가교 폴리비닐알코올 코팅지, (b) 코팅 종이의해양 미생물에 의한 생분해, (c) 인간 배아신장세포 및 쥐 배아섬유아세포를 활용한신경독성 실험 결과, (d) 쥐 생체 반응실험 후 주요 조직 관찰을 통한 생체 적합성 검증    건설및환경공학과명재욱 교수는 이번 연구를 통해 “기존 종이 패키징의 한계를 극복하기 위해 지속가능성을 유지하면서도 패키징 성능을 향상시킬 수 있는 코팅 전략을 제시하였으며, 붕산 가교 폴리비닐알코올 코팅지는 인위적인 퇴비화 조건이나 하수처리 시설이 아닌 자연환경에서 생분해되며, 저독성 물질이기 때문에 의도치 않게 버려지더라도 환경오염을 심화시키지 않아 잠재적으로 플라스틱 포장재의 지속 가능한 대체재가 될 수 있다”고 밝혔다. 또한 “해양 생분해성 고성능 종이 코팅제의 개발은 각 분야에서 선도적인 세 연구팀의 혁신적인 기술이 결합된 결과물이다”라며, “앞으로도 환경친화적이고 성능이 뛰어난 소재 개발을 위해 노력할 것이다”라고 전했다.    그림 3. 붕산 가교 폴리비닐알코올 코팅 종이의 해양환경에서의 수명종료 시나리오. 코팅 종이는 파도, 조수와 생물학적 작용으로 단위체로 분해되며,탄소 성분은 궁극적으로 해양 미생물에 의해 광물화됨.    한편, 고성능 종이 코팅 개발 연구를 주도한 연세대학교 서종철 교수는 “본 연구를 통해 난분해성 플라스틱 포장의 대체가 가능한 친환경 종이 포장 기술을 개발하였으며, 소재 디자인, 응용, 폐기 등 기초부터 응용 전 과정의 체계적인 연구 결과를 기반으로 산업적 응용이 될 것으로 기대한다ˮ라고 전했다. 이번 연구는 한국연구재단과 농림식품기술기획평가원 등의 지원으로 수행되었으며, 친환경 지속 가능 과학·기술 분야, 식품과학·기술 분야에서 권위 있는 학술지인 Green Chemistry, Food Chemistry 등에 각각 4월 17일, 2월 19일 온라인으로 출판됐다.* 논문명(1): Boric acid-crosslinked poly(vinyl alcohol): biodegradable, biocompatible, robust, and high-barrier paper coating(저자 정보: 최신형(KAIST, 제1저자), 유슬기(KAIST), 박기태(연세대), 김영주(KAIST), 조용준(KAIST), 박제희(KAIST), 서종철(연세대), 양한슬(KAIST), 명재욱(KAIST, 교신저자) 총 9명)   * 논문명(2): Effect of epichlorohydrin treatment on the coating process and performance of high-barrier paper packaging(저자 정보: 박기태(연세대, 제1저자), 최신형(KAIST), Kambiz Sadeghi(연세대), Pradeep Kumar Panda(연세대), 명재욱(KAIST), 김도완(국립강릉원주대학교), 서종철(연세대, 교신저자) 총 7명)    그림 4. 녹색화학(Green Chemistry) 저널 최신 호 백 커버(back cover).해양 생분해성, 생체 적합성, 고차단성, 고강도를 갖는 붕산 가교 폴리비닐알코올 코팅지      
편집부 2024-09-02