RnDCircle Logo
신동일 연구실
명지대학교 화학공학과
신동일 교수
기본 정보
연구 분야
프로젝트
발행물
구성원

신동일 연구실

명지대학교 화학공학과 신동일 교수

본 연구실은 화학공학을 기반으로 공정시스템공학, 산업안전, 디지털 트윈, 인공지능 응용을 융합하여 수소·가스·에너지 시스템의 모델링과 최적화, 화학사고 예방 및 감지경보 기술, 데이터 기반 진단과 물성 예측 등 실제 산업 현장에 적용 가능한 지능형 공정·안전 기술을 연구한다.

대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
공정시스템공학과 디지털 트윈 기반 공정 해석 thumbnail
공정시스템공학과 디지털 트윈 기반 공정 해석
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
gold
·
인용수 23
·
2024
Centimeter-scale nanomechanical resonators with low dissipation
Andrea Cupertino, Dongil Shin, Leo Guo, Peter G. Steeneken, Miguel A. Bessa, Richard A. Norte
IF 15.7
Nature Communications
High-aspect-ratio mechanical resonators are pivotal in precision sensing, from macroscopic gravitational wave detectors to nanoscale acoustics. However, fabrication challenges and high computational costs have limited the length-to-thickness ratio of these devices, leaving a largely unexplored regime in nano-engineering. We present nanomechanical resonators that extend centimeters in length yet retain nanometer thickness. We explore this expanded design space using an optimization approach which judiciously employs fast millimeter-scale simulations to steer the more computationally intensive centimeter-scale design optimization. By employing delicate nanofabrication techniques, our approach ensures high-yield realization, experimentally confirming room-temperature quality factors close to theoretical predictions. The synergy between nanofabrication, design optimization guided by machine learning, and precision engineering opens a solid-state path to room-temperature quality factors approaching 10 billion at kilohertz mechanical frequencies - comparable to the performance of leading cryogenic resonators and levitated nanospheres, even under significantly less stringent temperature and vacuum conditions.
https://doi.org/10.1038/s41467-024-48183-7
Resonator
Nanolithography
Nanometre
Materials science
Nanomechanics
Nanoscopic scale
Detector
Nanotechnology
Optoelectronics
Realization (probability)
2
article
|
bronze
·
인용수 0
·
2024
High‐Strength Amorphous Silicon Carbide for Nanomechanics (Adv. Mater. 5/2024)
Minxing Xu, Dongil Shin, Paolo Sberna, Roald van der Kolk, Andrea Cupertino, Miguel A. Bessa, Richard A. Norte
IF 26.8
Advanced Materials
Amorphous Silicon Carbide Utilizing microchip technology, researchers have discovered the strongest amorphous nanostructured material to date, with an ultimate tensile strength surpassing 10 GPa. This material, amorphous silicon carbide (a-SiC), exhibits unprecedented strength, comparable to crystalline and 2D materials, but with new design and fabrication possibilities. In article number 2306513, Miguel A. Bessa, Richard A. Norte, and co-workers introduce a precise microchip-based measurement technique that bypasses traditional clamping methods, showcasing a-SiC's potential as the ultimate mechanical material for world-class sensors.
https://doi.org/10.1002/adma.202470034
Materials science
Nanomechanics
Silicon carbide
Composite material
Amorphous silicon
Amorphous solid
Silicon
Carbide
Nanotechnology
Metallurgy
3
article
|
hybrid
·
인용수 35
·
2023
High‐Strength Amorphous Silicon Carbide for Nanomechanics
Minxing Xu, Dongil Shin, Paolo Sberna, Roald van der Kolk, Andrea Cupertino, Miguel A. Bessa, Richard A. Norte
IF 26.8
Advanced Materials
For decades, mechanical resonators with high sensitivity have been realized using thin-film materials under high tensile loads. Although there are remarkable strides in achieving low-dissipation mechanical sensors by utilizing high tensile stress, the performance of even the best strategy is limited by the tensile fracture strength of the resonator materials. In this study, a wafer-scale amorphous thin film is uncovered, which has the highest ultimate tensile strength ever measured for a nanostructured amorphous material. This silicon carbide (SiC) material exhibits an ultimate tensile strength of over 10 GPa, reaching the regime reserved for strong crystalline materials and approaching levels experimentally shown in graphene nanoribbons. Amorphous SiC strings with high aspect ratios are fabricated, with mechanical modes exceeding quality factors 10<sup>8</sup> at room temperature, the highest value achieves among SiC resonators. These performances are demonstrated faithfully after characterizing the mechanical properties of the thin film using the resonance behaviors of free-standing resonators. This robust thin-film material has significant potential for applications in nanomechanical sensors, solar cells, biological applications, space exploration, and other areas requiring strength and stability in dynamic environments. The findings of this study open up new possibilities for the use of amorphous thin-film materials in high-performance applications.
https://doi.org/10.1002/adma.202306513
Materials science
Ultimate tensile strength
Amorphous solid
Thin film
Wafer
Composite material
Nanomechanics
Silicon carbide
Amorphous silicon
Resonator
정부 과제
32
과제 전체보기
1
2023년 3월-2026년 3월
|3,614,262,000
(세부3)도시가스 배관망 수소혼입 안전성 평가/실증 및 안전기준 개발
연구개발 과제를 통해 수소혼입가스 공급이 가능한 도시가스 배관망 수소 혼입 공급 실증 설비를 개발·구축하여, 수소혼입 농도에 따른 도시가스 배관망 안전성 확인을 위한 실증을 실시하고, 그 결과를 분석하여 필요 시 관련 법·규정의 개정을 추진하고자 함.ㅇ(시험설비) 혼합가스(CH4 + H2) 혼입비(H2: 5% ~ 20%vol 등) 조절이 가능한 수소혼입 도...
수소
LNG
테스트베드
실증평가
수소 혼입
2
주관|
2022년 6월-2026년 12월
|8,885,500,000
미래 모빌리티 및 탄소중립 구현을 위한 화학소재 개발 가속화 가상시험 및 소재 데이터 디지털 플랫폼 구축
본 과제는 시뮬레이션과 소재 데이터를 개방해 신소재 개발 속도를 단축하는 플랫폼 구축임. 연구 목표는 CAE 해석용 물성 예측 알고리즘과 실험 검증, 소재 데이터 AI로 올레핀 생산용 촉매·경량 복합재 데이터 생성 및 「구조용 접착소재」 표준화·데이터 생성기반 구축, 이를 활용한 물성 예측 AI 모델 개발 수행임. 기대 효과는 신소재 시험인증시장 확대, 미국·독일 등 대비 약 10여 년 격차 축소를 위한 가상시험 원천기술 확보, AI소재 설계-가상시험-물리적 시험-설계-가상공학 플랫폼으로 시간·비용 획기적 단축 가능함
가상시험
물성예측
시뮬레이션
데이터
인공지능
3
주관|
2022년 6월-2026년 12월
|5,001,000,000
미래 모빌리티 및 탄소중립 구현을 위한 화학소재 개발 가속화 가상시험 및 소재 데이터 디지털 플랫폼 구축
본 과제는 소재 개발에서 시뮬레이션과 데이터를 함께 다뤄, 새로운 신소재를 더 빨리 만들도록 돕는 플랫폼을 구축하는 연구임. 연구 목표는 CAE 해석용 물성을 예측하는 물리법칙 기반 알고리즘을 개발·실험 검증하고, 올레핀 생산용 촉매·경량 복합재·구조용 접착소재의 데이터 수집/표준화 및 데이터 생성기반을 마련한 뒤 소재 데이터 AI 물성 예측 모델을 개발하는 데 있음. 기대 효과는 신소재 시험인증시장 확대, 미국·독일 수준의 가상시험 원천기술 확보, AI소재 설계-가상시험-물리적 시험-설계-가상공학 플랫폼을 통한 개발 시간·비용 절감 달성임.
데이터
시뮬레이션
가상시험
인공지능
물성예측
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2020빅데이터 기반 외국인 노동자 산업안전 교육서비스 플랫폼1020200156610
등록2020외국인 노동자 산업안전 교육관리 플랫폼1020200156611
전체 특허

빅데이터 기반 외국인 노동자 산업안전 교육서비스 플랫폼

상태
등록
출원연도
2020
출원번호
1020200156610

외국인 노동자 산업안전 교육관리 플랫폼

상태
등록
출원연도
2020
출원번호
1020200156611