조성진 교수

미세먼지 및 오염물질 제거를 위한 기존 필터 소재는 재사용성이 낮고 세제 등 화학적 세정이 필요하다는 한계를 지니고 있습니다. 이를 해결하기 위해 친수성과 초소수성 층이 공존하는 이중층 '야누스' 구조 나노섬유를 전기방사 공정으로 제작하여 물방울만으로 오염물질을 제거하는 자가 세정 기술을 개발했습니다. 이 기술은 재사용 가능 미세먼지 필터, 나노섬유 기반 방수 자외선 차단제, 실내 공기질 개선 등에 적용되고 있으며, LG전자와 공기질 개선 필터 관련 산학협력을 수행하고 있습니다. 99.96%의 여과 효율과 15회 이상의 재사용성을 확보했으며, Journal of Cleaner Productions(IF 11.072)에 게재되고 Journal of Materials Chemistry C(IF 8.067) 표지논문으로 선정되었으며, LG전자 퓨처 홈테크 챌린지에서 금상을 수상했습니다. 현재 TRL 5-6 수준의 기술 성숙도를 확보한 상태로 상용화를 추진하고 있습니다.

기존 스트레인 센서는 미세한 인체 신호인 떨림과 큰 관절 움직임을 동시에 정밀하게 감지하는 데 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 거미 발의 촉각 기관을 모사하여 금속층에 나노 크랙을 형성하고, 무전해 은도금 공정을 통해 고감도이면서 저비용인 크랙 기반 스트레인·굽힘 센서를 제작했습니다. 이 센서는 전신마비 환자를 위한 의사소통 시스템, 병적 손 떨림 계측, 안압 모니터링 렌즈형 센서, 보행 보조기 등 의료·헬스케어 기기에 적용되고 있습니다. 무전해 은도금 크랙 기반 스트레인 센서, 크랙 기반 고민감도 굽힘 센서, 크랙 기반 스트레인 센서 민감도 조절 방법 등 관련 특허를 다수 확보했습니다. 현재 TRL 4-6 수준의 기술 성숙도를 확보하고 있으며, 저비용 공정을 기반으로 한 의료·헬스케어 응용 확장을 추진하고 있습니다.

철도 레일의 실측 온도 데이터가 부재한 구간에서 안전 관리를 위한 온도 예측 필요성과, 착용 시 피부 움직임에 대응 가능한 생체신호 센서에 대한 필요성이 대두되고 있습니다. 이를 위해 머신러닝 기반 가상 센서를 활용해 기상조건과 설치방향을 고려한 레일 온도 예측 시스템을 개발했으며, 주름 적응형 키리가미 구조의 EEG 패치와 생체전기신호 파운데이션 모델을 함께 연구했습니다. 이 기술은 철도 레일 안전관리 시스템, 무선 비강 패치 시스템, 디지털 헬스케어 웨어러블 센서 등에 적용되고 있습니다. 한국철도공사(코레일)와 기술 상용화를 추진하고 있으며, POSTECH, MIT, 조지아공대, 국방과학연구소와 공동연구를 수행하고 있습니다. 레일 온도 예측 모델은 R2=0.9991의 정확도를 달성했고, 한국철도공사와 함께 전국 343개 지점에 4,520개의 가상센서를 구축했습니다. 연구 성과는 Advanced Science(IF 14.1) 및 PNAS(IF 9.1)에 게재되었으며, 현재 TRL 7-8 수준으로 실증 및 상용화 단계에 있습니다.