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안경현 연구실

서울대학교 화학생물공학부

안경현 교수

Computational Rheology

Microfluidics

안경현 연구실

화학생물공학부 안경현

안경현 연구실은 화학생물공학부를 기반으로, 이동현상, 유변학, 미세유로 내 입자 거동, 이차전지 전극 슬러리 공정, 친환경 고분자 복합체 개발 등 다양한 융합 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 미세유로 및 여과 시스템에서의 입자 침적, 응집, 막힘(clogging) 현상에 대한 실험적·수치적 연구를 통해, 복잡한 유동 환경에서의 입자-유체 상호작용 메커니즘을 심층적으로 규명하고 있습니다. 최근에는 인공지능(3D CNN 등)과 머신러닝 기반 신호 처리 기술을 도입하여, 미세유로 시스템의 실시간 진단 및 조기 막힘 예측 등 데이터 기반 공정 혁신에도 앞장서고 있습니다. 이차전지(리튬이온 배터리) 전극 슬러리의 유변학적 특성 분석과 공정 최적화 역시 연구실의 핵심 분야입니다. 슬러리 내 입자와 바인더의 상호작용, 분산 안정성, 점도 및 유동 특성, 저장 및 건조 조건이 전극의 미세구조와 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석하고 있습니다. 실험적 유변학 측정, 전기화학적 분석, 그리고 공정 내 센서 신호의 머신러닝 기반 진단 기법을 결합하여, 배터리 제조 공정의 품질 관리와 생산성 향상에 기여하고 있습니다. 또한, 미세조류(Chlorella sp. HS2 등) 기반의 친환경 고분자 복합체 개발에도 주력하고 있습니다. 미세조류 바이오매스를 다양한 고분자와 융합하여, 기계적 물성, 분산성, 가공성, 생분해성 등 다양한 특성을 향상시키는 연구를 수행합니다. 미세조류의 단백질, 지질, 탄수화물 등 성분별 특성을 활용한 바이오리파이너리, 잔여 바이오매스의 고부가가치화, 그리고 친환경 플라스틱 소재로의 응용 등, 지속가능한 소재 개발을 위한 융합 연구를 선도하고 있습니다. 연구실은 실험과 시뮬레이션, 데이터 기반 분석을 유기적으로 결합하여, 복잡유체 및 입자계 소재의 구조-물성-공정-성능 연계 연구를 수행합니다. 다양한 산업 현장(배터리, 수처리, 플라스틱, 바이오매스 등)에서 요구되는 공정 신뢰성, 품질 진단, 친환경 소재 개발 등 실질적 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 다수의 특허 출원과 산학협력, 국내외 학회 발표, 정부·산업체 연구과제 수행 등 활발한 대외 활동을 통해, 학문적·산업적 파급력을 높이고 있습니다. 이처럼 안경현 연구실은 이동현상, 유변학, 복잡유체 공정, 친환경 소재 개발 등 다양한 연구 분야에서 이론과 실무를 아우르는 융합적 접근을 통해, 미래 산업과 환경 문제 해결에 기여하는 창의적 연구를 지속적으로 펼치고 있습니다.

Computational Rheology
Microfluidics
이동현상 및 미세유로 내 입자 거동
이동현상은 화학생물공학 분야에서 매우 중요한 연구 주제 중 하나로, 본 연구실은 미세유로 및 다양한 유동 환경에서 입자의 이동, 침적, 막힘(clogging) 현상에 대한 심층적인 연구를 수행하고 있습니다. 미세유로 내에서의 입자 거동은 미세유체 시스템, 여과 공정, 배터리 슬러리 등 다양한 산업 공정에서 핵심적인 역할을 하며, 실험적 관찰과 수치 해석을 통해 입자의 침적, 응집, 재부유, 그리고 막힘 현상의 메커니즘을 규명하고 있습니다. 최근에는 3D 컨볼루션 신경망(3D CNN)과 같은 인공지능 기반 예측 모델을 도입하여, 미세유로 시스템에서의 조기 막힘 예측 및 데이터 기반 유지보수 기술 개발에도 앞장서고 있습니다. 이 연구는 실시간 영상 데이터와 유동 신호를 활용하여, 입자 침적 및 막힘 현상을 조기에 감지하고 예측하는 기술을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 실험적으로는 다양한 유체(뉴턴 유체, 비뉴턴 유체)와 입자(폴리스티렌, 미세조류 등)를 사용하여, 유동 조건(점도, 유속, 유로 형상 등)에 따른 입자 거동의 변화를 체계적으로 분석합니다. 또한, 수치 시뮬레이션(라그랑지안 기반, 스토키안 다이내믹스 등)과 이미지 프로세싱 기법을 결합하여, 미세유로 내에서 발생하는 입자-유체 상호작용과 집적 구조의 진화 과정을 정량적으로 해석합니다. 이러한 연구는 정밀 여과, 수처리, 배터리 제조 등 다양한 산업 분야에서의 공정 최적화와 신뢰성 향상에 기여할 수 있습니다. 특히, 데이터 기반의 예측 유지보수, 막힘 방지 설계, 그리고 미세유로 시스템의 실시간 진단 기술 등 미래 지향적 공정 혁신에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
이차전지 슬러리 및 고분자 복합체의 유변학적 설계와 친환경 소재 개발
본 연구실은 이차전지(리튬이온 배터리) 전극 슬러리의 유변학적 특성 분석과 공정 최적화, 그리고 미세조류 기반 친환경 고분자 복합체 개발 등 다양한 소재 및 공정 연구를 수행하고 있습니다. 전극 슬러리는 배터리의 성능과 생산성에 직접적인 영향을 미치므로, 슬러리 내 입자(그래파이트, 실리콘, 카본블랙 등)와 바인더(카복시메틸셀룰로오스, SBR 등)의 상호작용, 분산 안정성, 점도 및 유동 특성에 대한 체계적인 연구가 필수적입니다. 본 연구실은 실험적 유변학 측정, 전기화학적 분석, 그리고 머신러닝 기반 신호 처리 기법을 결합하여, 슬러리의 품질을 실시간으로 진단하고 최적화하는 기술을 개발하고 있습니다. 특히, 슬러리의 조성, 혼합 순서, 저장 조건, 건조 공정 등이 미세구조와 최종 전극의 성능에 미치는 영향을 정밀하게 규명하고 있습니다. 또한, 슬러리 내 바인더의 분자량, 혼합 비율, 첨가제의 종류에 따른 입자 응집 및 분산 거동을 분석하여, 고효율·고품질 전극 제조를 위한 공정 가이드라인을 제시하고 있습니다. 최근에는 슬러리의 유동 신호(압력, 전기전도도 등)를 머신러닝으로 분석하여, 공정 내에서 발생하는 이상 징후를 조기에 감지하는 진단 시스템도 개발 중입니다. 아울러, 미세조류(Chlorella sp. HS2 등) 기반의 친환경 고분자 복합체 개발에도 주력하고 있습니다. 미세조류 바이오매스를 다양한 고분자(예: EVA, PBAT 등)와 융합하여, 기계적 물성, 분산성, 가공성, 생분해성 등 다양한 특성을 향상시키는 연구를 수행합니다. 미세조류의 단백질, 지질, 탄수화물 등 성분별 특성을 활용한 바이오리파이너리, 잔여 바이오매스의 고부가가치화, 그리고 친환경 플라스틱 소재로의 응용 등, 지속가능한 소재 개발을 위한 융합 연구를 선도하고 있습니다.
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Early detection of pore clogging in microfluidic systems with 3D convolutional neural network
안경현, Yi Woobin, Kim Dae Yeon, Jin Howon, Yoon Sangwoong
SEPARATION AND PURIFICATION TECHNOLOGY, 202506
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Particulate fouling simulation in unit micropore using a hydrodynamically coupled Lagrangian framework
안경현, Lee Young Jin, Kim Dae Yeon
DESALINATION, 202501
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Closed-loop photo- and electrocatalysis using floatable hierarchical hydrogel device for efficient waste-derived fuel production
안경현, Lee W.H., Lee S., Park H., Kim H., Jeong J.H., Lee C.W., Heo J., Lee Y.-H., Shin Y., Bootharaju M.S., Lee B.-H., Ryu J., Hyeon T., Sung Y.-E., Kim D.-H.
Device, 202412
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코팅기반 화학공정 연구센터
과학기술정보통신부
2024년 03월 ~ 2025년 02월
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미세조류 기반 친환경 고분자 복합체 개발 및 가공 연구
과학기술정보통신부
2024년 ~ 2025년 04월
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기능성 플라스틱 (전기자동차용, 차세대 디스플레이, 전자부품) 가상공학 플랫폼 구축
산업통상자원부
2021년 07월 ~ 2022년 06월