뇌의 탁월하고 효율적인 정보 처리 능력은 뇌 영감(뉴로모픽) 컴퓨팅 패러다임에 대한 연구를 견인하고 있다. 인공 수성(aqueous) 이온 채널은 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 흥미로운 플랫폼으로 부상하고 있으며, 뇌의 유체성 이온 수송을 직접 모방함으로써 기존의 고체 상태 소자와는 다른 접근을 제시한다. 정량적 이론 모델의 뒷받침 아래, 콜로이드 구조 사이에 유체성 나노채널의 전도성 네트워크를 내장하는 손쉬운 제작이 가능한 테이퍼형 마이크로채널을 제시한다. 일시적인 염 농도 분극으로 인해, 본 장치는 휘발성 멤리스터(메모리 저항기)이며 놀라울 정도로 안정적이다. 농도 분극을 뒷받침하는 전압 구동 넷(순) 염 수송과 축적은, 채널 길이에 대한 메모리 유지 시간의 확산 유사(quadratic) 2차 의존성을 예상 밖으로 결합시키며, 이를 통해 특정 시간스케일에 맞춘 채널 설계가 가능해진다. 우리는 본 장치를 뉴로모픽 저장소 컴퓨팅(reservoir computing)의 시냅스 소자로 구현한다. 개별 채널은 다양한 시간 시계열을 구별하며, 이들이 함께 (손글씨) 숫자를 나타낸다. 이후 간단한 판독 함수로 수행되는 in silico 분류를 위해, 각각의 채널을 활용한다. 본 연구 결과는 유체성 이온 채널을 뇌의 풍부한 수성 역학을 모사하는 플랫폼으로 구현한다는 가능성을 실현하는 데 중요한 한 걸음을 의미한다.

연료전지 구성요소의 화학적 조성과 다공성 구조를 최적화함으로써 이를 달성하였다. 또한 렌즈를 두 번 접는 방식으로 100회 굽힌 이후에도 기계적 파손 없이 연료전지 성능이 유지되었다. 마지막으로, 연료전지를 전기반응성 하이드로겔 캐패시터에 연결하였을 때, 정상 및 당뇨병 조건에서의 찢어진(tear) 포도당 수준을 육안으로 명확히 구별할 수 있었다.

뇌의 탁월하고 효율적인 정보 처리 능력은 뇌 영감(뉴로모픽) 컴퓨팅 패러다임에 대한 연구를 견인하고 있다. 인공 수성(aqueous) 이온 채널은 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 흥미로운 플랫폼으로 부상하고 있으며, 뇌의 유체성 이온 수송을 직접 모방함으로써 기존의 고체 상태 소자와는 다른 접근을 제시한다. 정량적 이론 모델의 뒷받침 아래, 콜로이드 구조 사이에 유체성 나노채널의 전도성 네트워크를 내장하는 손쉬운 제작이 가능한 테이퍼형 마이크로채널을 제시한다. 일시적인 염 농도 분극으로 인해, 본 장치는 휘발성 멤리스터(메모리 저항기)이며 놀라울 정도로 안정적이다. 농도 분극을 뒷받침하는 전압 구동 넷(순) 염 수송과 축적은, 채널 길이에 대한 메모리 유지 시간의 확산 유사(quadratic) 2차 의존성을 예상 밖으로 결합시키며, 이를 통해 특정 시간스케일에 맞춘 채널 설계가 가능해진다. 우리는 본 장치를 뉴로모픽 저장소 컴퓨팅(reservoir computing)의 시냅스 소자로 구현한다. 개별 채널은 다양한 시간 시계열을 구별하며, 이들이 함께 (손글씨) 숫자를 나타낸다. 이후 간단한 판독 함수로 수행되는 in silico 분류를 위해, 각각의 채널을 활용한다. 본 연구 결과는 유체성 이온 채널을 뇌의 풍부한 수성 역학을 모사하는 플랫폼으로 구현한다는 가능성을 실현하는 데 중요한 한 걸음을 의미한다.

연료전지 구성요소의 화학적 조성과 다공성 구조를 최적화함으로써 이를 달성하였다. 또한 렌즈를 두 번 접는 방식으로 100회 굽힌 이후에도 기계적 파손 없이 연료전지 성능이 유지되었다. 마지막으로, 연료전지를 전기반응성 하이드로겔 캐패시터에 연결하였을 때, 정상 및 당뇨병 조건에서의 찢어진(tear) 포도당 수준을 육안으로 명확히 구별할 수 있었다.

이는 형광 염료 기반 검출에서 지금까지 구현된 최적의 검출 한계(∼100 pM)보다 약 10배 낮은 값인 10 pM이다. 이는 설계 및 재료의 유연성을 바탕으로, 에너지 변환과 같은 응용 분야에서 고성능 이온 수송을 위한 비대칭 NCNM의 잠재력을 보여준다.

본 연구는 액체의 식별을 위해 유전 알고리즘을 통해 최적화된 레고(Lego) 영감의 재구성 가능 포닉스 결정(phononic crystal) 센서를 제안한다. 기존의 방법과 달리, 이 접근법은 조율 가능한 밴드갭(band gap)과 결함 공진(defect resonance)을 실시간으로 액체를 구별하는 데 활용할 수 있게 한다. 센서의 모듈형 설계는 특정 액체와 주파수에 대한 적응성을 용이하게 한다. 센서의 최적화는 밴드갭을 최대화하고 공진 피크를 구별하는 것을 목표로 하는 2단계 과정으로 달성된다. 실험적 검증을 통해 센서가 글리세롤(glycerol), 에탄올(ethanol), 미네랄 오일(mineral oil)을 정확하게 식별할 수 있음이 확인되었으며, 이를 통해 센서의 다용도성이 입증되었다.

• Au/TiO₂/CC PEC 마이크로리액터는 비선형 전기장, LSPR, 마이크로플루이딕스를 통합한다. • 플라즈모닉 Au 나노입자는 가시광 흡수와 광열(photothermal) 활성화를 향상시킨다. • 이러한 시너지는 전하 분리, 이온 수송, 광촉매 효율을 개선한다. • Au/TiO₂/CC 시스템은 12.9분 만에 MC-LR의 89%를 제거하고, 시아노박테리아를 해독하였다. • 모듈형 태양광 구동 설계는 확장 가능하고 지속 가능한 물 정화를 가능하게 한다. 유기 오염물, 미세플라스틱, 시아노톡신으로 인한 수질오염은 고효율이고 확장 가능한 정화 기술의 개발을 요구한다. 그러나 기존 TiO₂ 기반 광촉매 시스템은 낮은 가시광 흡수, 빠른 전하 재결합, 제한된 물질 수송으로 인해 실제 효율이 저하된다. 본 연구는 국소 표면 플라즈몬 공명(LSPR), 비선형 전기장, 마이크로플루이딕 수송 현상을 통해 오염물질 분해를 향상시키기 위해 탄소 섬유(carbon cloth, CC) 위에 Au/TiO₂ 나노섬유(NFs)를 통합한 새로운 광전기촉매(PEC) 마이크로리액터를 제시한다. 제안된 시스템은 12.9분 동안 89%의 마이크로시스틴-엘-로이신(MC-LR) 분해를 달성했으며, 반응 속도 상수는 10.3 h⁻¹로서 기존 TiO₂ 기반 시스템보다 3~100배 더 높았다. 특히, 시아노박테리아 분해 실험 후 시료에 대한 오비트랩(Orbitrap) 질량분석 결과, 1 Sun + 3 V 조건에서 5시간 동안 독성 화합물 MC-LR이 현저히 제거되었고, MC-LR의 중간 분해 생성물 또한 대조군에 비해 유의하게 감소했음이 확인되었다. 이러한 향상은 효율적인 가시광 흡수, 전하 분리의 가속, 이온 및 반응물 수송의 촉진에서 기인한다. 확장 가능한 모듈형 설계는 자연광 하의 야외 실험으로 검증된 바와 같이, 실용적 적용을 가능하게 한다. 본 연구는 대규모 지속 가능한 폐수 처리를 위한 상당한 잠재력을 지닌 고성능 PEC 마이크로리액터 플랫폼을 도입한다.