신원규 교수

보론(Boron)은 높은 에너지 밀도를 가졌음에도 불구하고, 표면의 산화층(B2O3)으로 인해 점화 지연과 불완전 연소 문제가 발생하는 고질적인 한계를 가지고 있습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 이산화티타늄-이산화비스무트(TiO2–Bi2O3) 나노복합 코팅 또는 NaBF4/[BF4]- 코팅 기술을 적용하여 보론 입자 표면의 산화 피막을 효과적으로 제거하고 산소 전달을 가속화하는 방법을 개발하고 있습니다. 이 기술은 보론 기반 고에너지 재료의 연소 성능을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 합니다. 개발된 기술은 초음속 미사일용 고체연료 및 에너제틱 복합체 소재 개발에 핵심적으로 응용될 수 있습니다. 특히 TiO2–Bi2O3 코팅 적용 시 점화 지연 시간을 28% 감소시켜 193.9µs를 달성했으며, 연소열을 21.6% 증가시켜 16.9 MJ/kg의 성능 향상을 성공적으로 확인했습니다.

원자력 발전소 사고 시 발생하는 과열증기 제트의 복잡한 유동 거동을 이해하는 것은 수소 폭발 위험성을 예측하고 냉각계통의 열전달 설계를 최적화하는 데 매우 중요합니다. 본 연구에서는 다양한 노즐 형상과 방출 조건에 따른 증기 제트의 가시화 및 축 전환(Axis switching) 현상을 규명하는 실험 기술을 활용하여 과열증기 제트의 응축 및 유동 특성을 심층적으로 분석하고 있습니다. 이러한 연구 결과는 원전 격납건물 안전 설계 및 냉각계통 열전달 효율 최적화에 직접적으로 기여할 수 있습니다. 관련 연구를 수행한 지도 학생의 논문이 대한기계학회 유체공학부문 우수학위논문상을 수상하는 등 연구의 우수성을 인정받았습니다.

원자력 발전소 내부 화재 상황을 실시간에 가깝게 빠르고 정확하게 예측하는 전산 도구 개발은 원전의 안전성을 확보하는 데 필수적입니다. 본 연구는 베이지안 통계 기법과 전산유체역학(CFD)을 결합하여 유해가스 흡착 및 확산 거동을 예측하는 딥러닝 기반 모델링 기술을 개발하고 있습니다. 이 기술은 화재 시뮬레이션의 정확도와 예측 속도를 동시에 향상시키는 것을 목표로 합니다. 개발된 기술은 원전 화재 안전성 평가 및 유해가스 방호 소재 성능 예측에 효과적으로 활용될 수 있습니다. 현재 국방과학연구소(ADD)와 베이지안 기반 가스 흡착 CFD 해석 전략을 공동 개발하며 활발히 협력하고 있습니다. 또한, 과학기술정보통신부의 지원을 받아 약 5.14억원 규모의 프로젝트를 2022년부터 2026년까지 수행 중이며, 관련 연구 결과는 저명한 Journal of Hazardous Materials(IF 11.3)에 게재되었습니다.