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- 저자 : 박치훈(Chi-Hoon Park) (검색결과 5 건)
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박치훈,김득주,남상용,Park, Chi Hoon,Kim, Deuk Ju,Nam, Sang Yong 한국막학회 2014 멤브레인 Vol.24 No.5
분자 동력학(Molecular dynamics; MD) 전산모사 기술은 대상이 되는 입자(일반적으로, 원자)의 위치와 속도를 계산하여, 원자 및 분자들의 다양한 구조 및 동적 특성을 분석하는 데에 있어서 매우 유용한 기술이다. 기체 분리막 연구에 있어서도 MD는 그동안 free volume 분석, conformation search 등과 같은 고분자 구조 분석 및 permeability, diffusivity와 같은 기체 투과 거동을 연구하는 데 널리 사용되어 왔다. 본 총설에서는 기체 분리막 분야에 MD를 적용하는 일반적인 방법론에 대하여 서술하고, 다양한 관련 연구들을 소개하고자 한다. Molecular dynamics (MD) computer simulation is a very useful tool to calculate the trajectory and velocity of particles (generally, atoms), and thus to analyze the various structures and kinetic properties of atoms and molecules. For gas separation membranes, MD has been widely used for structure analysis of polymers such as free volume analysis and conformation search, and for the study of gas transport behavior such as permeability and diffusivity. In this paper, general methodology how to apply MD on gas separation membranes will be described and various related researches will be introduced.
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고선택성 폴리이미드 소재의 합성 및 분자동력학 연구를 통한 기체투과도의 비교
이정무,김득주,정문기,이명건,박치훈,남상용,Lee, Jung Moo,Kim, Deuk Ju,Jeong, Moon Ki,Lee, Myung Gun,Park, Chi Hoon,Nam, Sang Yong 한국막학회 2015 멤브레인 Vol.25 No.2
In this study, gas permeability of polyimide materials having a various amine group was measured and molecular dynamics was used to analyze the dynamic characteristics of the gas molecules in the polyimide by calculating the position and velocity of the gas molecules with change of the time. The gas permeability of polyimide membrane having substitution site which increase free volume in the polymer was increased. However, polyimide with rigid structure showed decreased gas permeability. As a result of analyzing the change in the gas permeation behavior using molecular dynamics simulations, we confirmed that the results show the same tendency with actual measurements of the gas permeability. 본 연구에서는 다양한 아민기를 가지는 폴리이미드 소재 및 분리막을 제조하여 그들의 구조의 변화에 따른 기체 투과도를 측정하였으며 동력학(Molecular dynamics; MD) 기술을 이용하여 해당 기체의 시간의 변화에 따른 위치와 속도를 계산하여, 기체분자의 동적 특성을 분석하는데 활용하였다. 투과도 측정결과 합성된 고분자 소재의 경우 고분자 내의 free volume을 증가시키는 치환기를 도입시켰을 경우 기체투과도가 증가되었으나 rigid한 구조가 도입된 폴리이미드는 투과도가 감소되는 경향을 확인하였다. 또한 분자동력학 시뮬레이션을 이용하여 기체투과거동 변화를 분석한 결과 실제 기체투과도 측정결과와 유사한 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.
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용해도 파라미터의 분자동역학 계산을 통한 천연 실크 소재의 혼화성 연구
임근안,최강민,임정우,김영래,박치훈,장해남,Im, Keunan,Choi, Kang-min,Leem, Jung Woo,Kim, Young L.,Park, Chi Hoon,Jang, Hae Nam 한국막학회 2021 멤브레인 Vol.31 No.2
최근 들어 여러 산업 분야에 활발히 사용되고 있는 고분자 분리막은 화학구조의 제어나 제막공정에서의 물리적 특성 제어뿐만 아니라 다양한 소재와 혼합된 복합막 제조를 통해서 고유의 특성을 부여할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 분리막 제조 시에 누에(Bombyx mori)가 생산한 친환경 천연소재로 활용 가능성이 넓은 실크 고분자의 복합막 제조 시 다른 소재와의 혼화성 지표로 사용할 수 있는 용해도 파라미터를 분자동역학을 이용하여 계산하였다. 역시 친환경성 및 생체적합성을 갖고 있는 polyvinylalcohol (PVA)의 용해도 파라미터를 분자동역학을 이용하여 계산 후 서로 비교하였을 때 두 고분자 소재가 비슷한 용해도 파라미터 값을 갖는 것을 확인하였다. 결론적으로, 두 고분자가 서로 잘 혼합될 수 있음을 이론적으로 증명하였고, 실제 실험을 통해서도 이를 확인할 수 있었다. In recent years, polymer membranes, which are actively used in various industrial fields, have the advantage of being able to impart unique properties through the control of chemical structures and physical properties in the film-fabrication process, as well as through fabricating blend membranes mixed with various materials. In this study, the solubility parameter, which can be used as an index of miscibility with other materials, was calculated using molecular dynamics using a silkworm (Bombyx mori) silk polymer which has a wide potential to be used as an eco-friendly natural material. When the solubility parameter of polyvinylalcohol (PVA), which is also environmentally friendly and biocompatible, was calculated by molecular dynamics and compared with each other, it was confirmed that the two polymer materials had similar solubility parameter values. In conclusion, it was theoretically proved that the two polymers could blend well with each other, which was confirmed through experiments.
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미생물연료전지에서 전극구조가 기질분해에 미치는 영향 연구
신유진(Yujin Shin),이명은(Myoung-Eun Lee),박치훈(Chi-Hoon Park),안용태(Yongtae Ahn) 대한환경공학회 2017 대한환경공학회지 Vol.39 No.8
미생물연료전지는 하폐수에 존재하는 다양한 유기성물질을 전기에너지로 변환시킬 수 있는 생물전기화학적공정이다. 본 연구에서는 전산모사를 통하여 산화전극의 크기, 전극간 거리, 전체 산화전극면적이 기질분해에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 생활하수를 처리하는 다중산화전극 및 SPA (Spaced electrode assembly)형 연속식 미생물연료전지공정을 모사하였으며, 전산모사결과에 따르면 단일전극의 크기에 의한 영향보다는 전극간 거리가 짧을수록 기질분해속도가 빠른 것으로 나타났다. 특히 전체 산화전극의 면적이 큰 경우가 기질분해가 가장 빠른 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 미생물연료전지공정의 설계에 있어서 율속단계로 알려진 환원전극의 크기 외에도 산화전극의 크기 및 전극간 거리 또한 기질분해 속도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 인자임을 알 수 있었다. Microbial fuel cells (MFC) are bio-electrochemical processes that can convert various organic materials present in wastewater into electrical energy. For scaling-up and practical application of MFC, it is necessary to investigate the effect of anode size, electrode distance, and total area of anode on substrate degradation. Spaced electrode assembly (SPA) type microbial fuel cell with multiple anodes treating domestic wastewater was used for simulation. According to computer simulation results, the shorter the distance between electrodes than the size of single electrode, the faster the substrate degradation rate. Particularly, when the total area of the anode is large, the substrate decomposition is the fastest. In this study, it was found that the size of the anode and the distance between the electrodes as well as the cathode electrode, which is known as the rate-limiting step in the design of the microbial fuel cell process, are also important factors influencing the substrate degradation rate.
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강호성 ( Hoseong Kang ),서영진 ( Young Jin Seo ),고지은 ( Ji Eun Ko ),박치훈 ( Chi Hoon Park ) 한국공업화학회 2022 공업화학전망 Vol.25 No.5
최근들어 머신러닝 기술이 다양한 분야에서 획기적인 성과를 내며 많은 주목을 받고 있다. 이러한 발전에는 컴퓨터 기술의 급격한 발달과 딥러닝으로 대표되는 다양한 알고리즘의 등장이 그 배경에 있다. 이 중 컴퓨터 기술의 발달은 또 다른 컴퓨터 활용 분야인 전산모사 분야에도 큰 영향을 미쳐 기존에는 계산하기 어려웠던 크고 복잡한 구조의 모사가 가능해 졌고, 이에 따라 전산모사 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 두 분야 모두 컴퓨터에 기반하고 있기 때문에, 최근 들어 이들 두 분야를 접목하여 전산모사-머신러닝 융합연구를 진행하고자 하는 시도들이 나타나고 있다. 이중에는 데이터베이스에 기반한 머신러닝 기법을 바탕으로 소재 개발을 수행하던 연구분야에서 기존에 저장된 데이터베이스가 아닌 전산모사에서 얻어진 결과를 입력 변수로 활용하고자 하는 시도들이 있고, 반대로 머신러닝을 통해서 얻어진 결과들을 전산모사 계산에 입력 변수로 활용하기 위한 시도들도 있다. 본 총설에서는 우선 에너지 소재 분야에 초점을 맞춰서 관련 전산모사 기술을 소개하고, 현재 진행되고 있는 전산모사-머신러닝 융합 연구 동향에 대하여 소개하고자 한다.
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