박우성

AI 기반 열유동 및 에너지 시스템 최적화

본 연구실은 인공지능(AI) 기술을 활용하여 열유동 시스템의 성능을 최적화하고 에너지 효율을 극대화하는 연구를 선도하고 있습니다. 특히, 배터리 내부 온도 측정 및 다중 물리 예측 기술을 개발하여 배터리의 안전성과 수명을 향상시키며, 실시간 리튬 배터리 온도 측정 기술을 통해 정확하고 신뢰성 있는 데이터를 확보하고 있습니다. 또한, 물리기반 인공지능과 열-기계 연계 물성을 통합하여 차세대 반도체 패키지 설계의 혁신을 이끌고 있습니다. 이는 복잡한 반도체 소자의 발열 문제를 해결하고 고성능화를 가능하게 합니다. AI 기반 설계 기법을 열유동 성능 확보에 적용함으로써, 기존의 시행착오 방식에서 벗어나 빠르고 정확한 최적 설계를 구현하고 있습니다. 이러한 연구는 공조시스템의 효율성 향상뿐만 아니라, 다양한 에너지 시스템의 설계 및 운영에 혁신적인 솔루션을 제공하여 산업 전반의 경쟁력 강화에 기여합니다. 본 연구실은 AI와 열역학, 유체역학의 융합을 통해 미래 에너지 기술의 핵심 난제를 해결하고 있습니다.

첨단 기능성 소재 및 에너지 변환 소자 개발

본 연구실은 차세대 에너지 시스템 구현을 위한 첨단 기능성 소재 개발 및 에너지 변환 소자 연구에 집중하고 있습니다. 특히, 금속-산화물 계면 직접 접합 기술 및 플라즈마 바이어스/테일러링을 이용한 원자층 증착법 개발을 통해 고성능 박막 소재의 열적, 전기적 물성치를 정밀하게 제어하고 있습니다. 이러한 기술은 고효율 열전 소자 재료 개발에 필수적이며, 3차원 나노구조를 활용하여 포논 전도도를 선택적으로 감소시키는 혁신적인 방법을 연구하여 열전 변환 효율을 극대화하고 있습니다. 또한, 열역학적 사이클 기반의 다중가스 적응형 전기화학 에너지 변환 시스템과 SOEC(고체산화물 전해전지)를 활용한 수소생산 기술 개발을 통해 지속 가능한 에너지 솔루션을 모색하고 있습니다. 방사광가속기 X-ray를 이용한 비뉴턴 방열물질의 실패 메커니즘 연구는 소재의 신뢰성 확보에 기여하며, 금속-반도체 인터페이스에서의 열물성치 측정 및 열전달 특성 분석은 소자 성능 최적화의 기반을 제공합니다. 이 연구는 고성능 에너지 소자 및 열 관리 시스템을 위한 핵심 재료 기술을 발전시키고 있습니다.

정밀 열센싱 및 미세 유체/입자 제어 기술

이 연구 분야는 고정밀 열센싱 기술 개발과 마이크로-나노 스케일에서의 유체 및 입자 제어 기술에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 전지의 내부 온도를 실시간으로 정확하게 측정할 수 있는 유연 온도계 및 이를 포함하는 전지 모듈 개발에 성공하여 배터리의 안전성과 효율성 관리에 혁신을 가져왔습니다. 이 유연 온도계는 유연성, 내화학성 및 절연성뿐만 아니라 전자기 차폐 기능을 강화하여 외부 노이즈로부터 자유로운 정밀 측정을 가능하게 합니다. 또한, 특정 전극 구조체를 이용하여 마이크로 및 나노 크기의 대상물을 원하는 위치에 정밀하게 정렬하고 분리하는 기술을 개발했습니다. 이 기술은 디스플레이, 바이오 센서, 재료 과학 등 다양한 분야에서 미세 입자 조작의 난제를 해결하며 새로운 응용 가능성을 제시합니다. 이와 함께 공조시스템의 성능을 최적화하기 위한 기술 개발 전략 수립 자문 활동을 통해 실제 산업 현장의 문제 해결에도 기여하고 있습니다. 본 연구실은 이러한 정밀 제어 및 센싱 기술을 바탕으로 고부가가치 산업 분야의 기술 혁신을 주도하고 있습니다.