서강대학교 기술이전 플랫폼

물질분석 외

열처리 과정 중 금속나노입자의 최적 형상 예측 시뮬레이션 개발

기술분야

금속나노입자 시뮬레이션

판매 유형

직접 판매

판매 상태

판매 중

거래방식

공동연구

라이센스

특허판매

노하우

AI 요약

금속나노입자 열처리 시 발생하는 형상 변화 예측은 나노기술 분야의 중요한 과제입니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 금속나노입자 형상 예측 장치 및 방법을 제공합니다. 바닥재, 나노입자 형성, 열처리 정보를 입력하여 에너지 방정식을 계산하고, 시간에 따른 형상 변화를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 나노입자 제작을 위한 최적의 열처리 공정 조건을 확보하여 연구 및 생산 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

기본 정보

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기술명
열처리 과정에서의 금속나노입자의 형상 예측 장치 및 그 예측 방법
기관명
서강대학교산학협력단
대표 연구자	공동연구자
김동철	-
출원번호	등록번호
1020200124066	1023318920000
권리구분	출원일
특허	2020.09.24
중요 키워드
공정 최적화바이오센서나노입자 제작디스플레이 제조형상 예측컴퓨터 시뮬레이션나노 소재3D 시뮬레이션미세 구조 제어신소재 개발금속 나노 기술이란금속 나노입자나노 기술열처리 시뮬레이션에너지 방정식물질분석나노구조

기술완성도 (TRL)

기본원리 파악

기본개념 정립

기능 및 개념 검증

연구실 환경 테스트

유사환경 테스트

파일럿 현장 테스트

상용모델 개발

실제 환경 테스트

사업화 상용운영

기본원리 파악

기본개념 정립

기능 및 개념 검증

연구실 환경 테스트

유사환경 테스트

파일럿 현장 테스트

상용모델 개발

실제 환경 테스트

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문의처

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담당자서강대학교산학협력단

이메일tlo@sogang.ac.kr

연락처02-3274-4863

보유 기술

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집중 자계로 두뇌 자극 효율 높인 자기 자극기 개발

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기존 자기 자극기는 뇌 피질 자극 깊이가 제한적이며 국소 자극이 어렵다는 한계가 있었습니다. 본 발명은 한 쌍의 자기코일과 돌출부를 활용하여 집중 자계를 형성, 이러한 문제를 해결합니다. 혁신적인 구조로 유도 자기장 집적도를 기존 대비 2.4배 이상 향상시켰으며, 특정 뇌 부위에 고효율의 정밀 자극을 가능하게 합니다. 또한, 단순화된 형상으로 제조 공정이 간소화되어 생산 효율성이 높습니다. 우울증, 통증 치료 등 비침습적 경두개 뇌 자극 분야에 새로운 가능성을 제시합니다.

TMS 기술경두개 두뇌자극고효율 의료기기뇌 질환 치료뇌신경 조절

이차전지

이차전지 캐소드, 가상 시뮬레이션으로 신속 개발

가격 협의

본 발명은 이차전지 캐소드 물질 개발에 필요한 막대한 비용과 시간을 획기적으로 절감할 수 있는 가상 캐소드 시뮬레이션 방법 및 전자 장치에 관한 것입니다. 기존 실험 기반 개발의 한계와 컴퓨터 시뮬레이션의 높은 진입 장벽을 해결하기 위해, 사용자 친화적인 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 캐소드 물질의 가상 설계, 변형, 시뮬레이션 및 다양한 물성 분석(완화, 확산, 전위, 자유 에너지, 상, 상태 밀도 등)을 가능하게 하여, 연구자들이 쉽고 빠르게 최적의 이차전지 소재를 개발할 수 있도록 돕습니다. 본 기술을 통해 이차전지 개발 프로세스를 최적화하고 시장 경쟁력을 강화하시길 바랍니다.

R&D 비용 최적화가상 시뮬레이션개발 시간 단축물성 예측 기술배터리 성능 향상

기계요소

커버 변형 막고 누수 잡는 캔뚜껑 개발

가격 협의

기존 캔뚜껑은 개방 후 재밀봉 시, 커버 변형으로 인해 내용물 누설의 위험이 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결한 혁신적인 재밀봉 캔뚜껑 기술입니다. 리벳을 통한 레버와 커버의 결합 구조를 개선하여, 개방 과정에서 커버가 가압되거나 변형되지 않도록 설계되었습니다. 이로써 사용자는 캔 개방 후에도 인출구를 완벽하게 재밀봉하여, 내용물을 누수 걱정 없이 위생적이고 안전하게 보관할 수 있습니다. 본 기술은 음료 캔 등의 편의성과 휴대성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

기능성캔누수방지레버구조밀폐기술안전한음료

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칩 신뢰성 위한 TSV 구리 돌출량 예측 시스템 개발

가격 협의

칩 스태킹 공정에서 TSV(관통 실리콘 비아) 내 구리의 열팽창으로 인한 돌출(구리 펌핑) 현상은 반도체 칩의 신뢰성을 저하시키는 주요 원인입니다. 특히 고온 공정에서 발생하는 이러한 문제는 BEOL 층 손상으로 이어질 수 있습니다. 본 기술은 이러한 구리 돌출 현상을 사전에 예측하여 칩 스태킹 공정의 신뢰성을 확보하고 불량률을 감소시키는 혁신적인 시스템 및 예측 방법을 제공합니다. TSV의 초기 형상, 구리 결정립 정보, 열처리 조건 등 다양한 데이터를 입력받아, 구리 결정립 성장률 및 열변형을 정밀하게 시뮬레이션하여 구리 돌출량을 예측합니다. 이 시스템은 시뮬레이션 결과를 시각화하여 제공함으로써, 반도체 제조 공정 최적화에 기여하고 잠재적인 불량을 미연에 방지할 수 있습니다. 본 기술을 통해 고품질 반도체 생산에 기여하고 불량률을 획기적으로 낮출 수 있습니다.

3D 반도체 패키징BEOL 공정TSV결정립 성장구리 돌출량 예측

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열처리 과정 중 금속나노입자의 최적 형상 예측 시뮬레이션 개발

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기존 폰 노이만 아키텍처는 높은 전력 소모와 발열 문제가 있으며, 기존 이진 신경망(BNN) 구현 방식은 집적도와 신뢰성에서 한계를 보였습니다. 본 기술은 나노 전기기계 메모리(NEM) 소자를 활용하여 이러한 문제를 해결하는 이진 신경망 및 그 동작 방법을 제시합니다. NEM 셀을 이용한 XNOR 연산을 통해 시냅스 어레이의 셀 개수와 전력 소모를 크게 줄일 수 있습니다. 또한, 최소한의 NEM 셀로 이진 신경망 어레이의 집적도를 높이고, 우수한 내구성과 신뢰성을 바탕으로 안정적인 시스템을 구현합니다. 이 기술은 차세대 저전력 고집적 인공지능 반도체 개발에 기여할 것입니다.

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저비용 고효율 C2-함산소화합물 루테늄 촉매 개발

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기존 합성가스 기반 C2-함산소화합물 제조 방식은 고온/고압 조건과 촉매 선택성의 문제점을 안고 있습니다. 본 기술은 루테늄 나노입자를 지지체에 담지시킨 새로운 불균일계 촉매를 개발하여 이러한 한계를 극복합니다. 이 촉매는 귀금속인 루테늄의 사용량을 현저히 줄이면서도 아세트산 및 에탄올 등 C2-함산소화합물의 우수한 전환율과 선택도를 제공합니다. 또한, 물 첨가 및 반응 조건 최적화를 통해 생산 효율을 극대화하며, 촉매의 장기적인 안정성을 확보하여 C2-함산소화합물 제조 공정의 경제성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 혁신적인 해결책입니다.

C2-함산소화합물CO2 수소화 반응고부가 화합물고선택도 기술공정 효율 개선

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방사성의약품 생산 과정에서 1회용 카세트의 조립 불량은 생산 실패와 경제적 손실을 초래합니다. 기존에는 생산 완료 후 불량 여부를 확인하여 사전 예방이 어려웠습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하고자, 방사성의약품 카세트의 조립성을 생산 전 단계에서 정확히 검사하는 장치를 제안합니다. 제1 카메라로 수평 조립 부품의 정렬 및 루어 조립 적정성을, 제2 카메라로 수직 조립 부품의 체결 깊이(콕 높이)를 평가하여 불량품을 신속하게 판별합니다. 이 시스템은 듀얼 카메라 영상 분석을 통해 카세트의 정확한 체결 깊이와 정렬 상태를 확인함으로써, 방사성의약품 생산 수율을 획기적으로 향상시키고 경제성을 높이는 데 기여합니다.

1회용 카세트GMP 규정 준수방사성의약품불량품 판별생산 수율 향상

광학기기 외

고속 색 변화로 위조 방지, VOC 감지하는 광결정 구조 개발

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기존의 특정 물질 감지 기술은 높은 비용과 긴 분석 시간으로 인해 실시간 활용에 어려움이 있었습니다. 본 발명은 광결정 복합 구조물을 활용하여 특정 물질의 흡수량에 따른 부피 변화를 광학적(색) 변화로 극대화하고, 식별 영역별로 특정 물질의 통과 특성을 달리하는 부가 커버층을 통해 다차원 식별을 가능하게 하여 이러한 한계를 극복합니다. 이 기술은 휘발성 유기 화합물(VOC) 검출 센서, 지폐나 보안 카드의 진위 식별 등 보안 분야에 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 고속 응답성과 명확한 색 변화를 통해 정밀하고 신뢰도 높은 물질 식별 및 진위 판별이 가능합니다.

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본 발명은 기존 전기기계 스위치의 높은 구동 전압 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 캔틸리버의 탄성에너지를 효과적으로 활용하고, 동적 슬링샷 제어 기술을 통해 풀백 및 풀인 전압을 정밀하게 제어하여 구동 전압을 획기적으로 낮추는 방법을 제시합니다. 이 기술은 MEMS(미세전기기계시스템) 및 NEM(나노전기기계시스템) 소자의 구동 효율을 극대화하며, 재구성 가능 로직(FPGA)과 같은 차세대 반도체 분야에서 필수적인 저전력, 고성능 스위치 구현에 기여합니다. 특히, 캔틸리버의 물리적 이동에 맞춰 슬링샷 신호를 동기화함으로써 안정적이고 효율적인 저전압 구동을 실현합니다. 본 기술은 인공지능, 데이터 분석 등 확장된 어플리케이션에 적용 가능합니다.

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기존 바이러스 진단 방식은 높은 비용, 전문성 요구, 혹은 낮은 민감도 등 여러 한계에 직면해 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자 폴리에틸렌글리콜디아크릴레이트(PEGDA) 및 폴리스티렌 나노입자(PSNPs)를 포함하는 수화젤 센서를 적용한 바이러스 감염 진단 키트를 제안합니다. 이 혁신적인 수화젤 센서는 바이러스 스파이크 단백질과 같은 항원 단백질의 고정력을 획기적으로 높여, 친수성 및 소수성 단백질 모두에 대한 검출 민감도를 극대화합니다. 결과적으로, 기존 진단법 대비 빠르고 정확한 현장 진단(POCT)을 가능하게 하여, 바이러스 감염 여부를 더욱 신뢰성 있게 진단할 수 있습니다. 본 기술을 통해 정밀하고 신속한 바이러스 진단의 새로운 기준을 경험하시길 바랍니다.

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