전남대학교 미디어포털

김장호교수팀, 줄기세포 배양 ‘원천 나노소재부품’ 기술 개발

전남대 김장호교수 연구팀  줄기세포 배양 ‘원천 나노소재부품’ 기술 개발    차세대 줄기세포 치료제 제시      전남대학교 지역·바이오시스템공학과 김장호 교수팀이 울산과학기술원 기계 및 원자력공학부 정훈의 교수팀과 함께 나노바늘구조형 생체소재부품 기술을 개발했다.    연구팀은 하이드로젤 소재의 나노바늘 구조의 지지체에 줄기세포를 배양하여 성장인자 분비를 촉진하고 뼈, 연골, 지방 등의 특정 세포로의 분화를 향상시켜 조직을 효과적으로 재생시킬 수 있음을 확인했다. 또한, 줄기세포 배양 및...

전영시교수팀(화학공학부) 소듐이온 저장용량 획기적 확대

소듐이온 저장용량 획기적 확대 전남대 전영시 교수팀 고성능 탄소전극소재 합성 성공 장기간·반복 사용 가능한 고용량·고출력 전극소재 미국 화학회 ACS Nano 온라인 최신판 게재          리튬 이온 배터리를 대체할 차세대 에너지 저장장치의 개발이 한창인 가운데, 소듐 이온의 저장성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 전극소재가 전남대학교 연구팀에 의해 개발됐다. 더구나 이 기술은 소듐 이온 기반 에너지저장시스템이나 전기자동차 개발에도 중요한 기틀이 될 것으로 기대되고 있다.    전남대학교 전영시 교...

함유근 교수팀, AI 기반 엘니뇨 예측... '네이처'...

함유근 교수 연구팀 인공지능 활용한 엘니뇨 예측 모형 개발   19일 ‘네이처’ 온라인 판 게재 1년이내 예측 기존모형 한계 극복 기상이변 따른 재난·재해 대비 기여 기후현상예측에 인공지능 도입 계기      전남대학교 함유근 교수팀이 기상이변의 주범인 엘니뇨 현상을 기존보다 거의 두 배나 빨리 예측할 수 있는 모형을 개발해 기상이변에 따른 지구촌의 각종 재난, 재해에 좀 더 일찍 대비할 수 있게 됐다.    또 중·장기적인 기후예측에 사상 처음으로 인공지능기법을 도입해 예측성능을 획기적으로 향상시킨...

전남대, 낙화놀이의 ‘폭발적 연소’ 규명

전남대, 낙화놀이의 ‘폭발적 연소’ 규명    공동실험실습관·기계공학부 공동연구           전남대학교 공동실험실습관 연구원들과 기계공학부 학부생들이 우리나라 전통놀이 중 하나인 낙화놀이의 폭발적 연소현상을 일으키는 원인물질을 규명해냈다.    전남대 기계공학부 김철호 학생 등은 낙화놀이의 폭발적 연소현상의 주요 원인재료가 뽕나무껍질 숯이라는 것을 밝혀냈다. 또 공동실험실습관 소속 김문용, 정경갑, 변성천 연구원이 폭발적 연소현상에 기여하는 성분이 칼슘시아누레이트(CaC6N6O6. 구조도)라...

정지훈교수, 2019 기후변화대응 대표기술 10선 선정

전남대 정지훈교수, 2019 기후변화대응 대표기술 10선 선정      전남대학교 정지훈 교수(해양환경전공)가 내놓은 기후예측 기술이 ’2019 기후변화대응 대표기술 10선에 선정됐다.    정지훈 교수는 기후기술의 중요성에 대해 대국민 공감대를 확산시키고, 글로벌 시장 진출의 기반을 확대하기 위해 과학기술정보통신부가 개최한 「2019 대한민국 기후기술대전」에서 ‘우리나라 겨울철 기후예측 기술’로 이같은 영예를 안으며, 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다.    정 교수는 유라시아와 북미에 영향을 미치...

이상현 교수(화학공학부) 팀 인체무해 신형광물질 개발

전남대 이상현 교수(화학공학부) 공동연구팀 인체 무해한 新 형광물질 개발   중금속 납 대신 희토류원소 사용해 TV 등 화면 색상 선명, 다양화 가능 태양전지, 조명, 레이저 산업 응용도    전남대학교 연구팀이 TV나 컴퓨터의 디스플레이 등에 쓰이면서도, 인체에 유해한 납을 사용하지 않은 새로운 형광물질을 개발하는데 성공했다.    전남대 이상현 교수(화학공학부) 연구팀은 한국과학기술연구원 복합소재기술연구소와의 공동연구를 통해 인체에 유해한 납을 사용하지 않은 페로브스카이트 나노소재를 개발했다...

전자컴퓨터공학부 연구팀 감정인식 국제경연대회 1위

전남대 연구팀(전자컴퓨터공학부) 감정인식 국제경진대회 1위   김수형·이귀상·양형정 교수연구팀 ‘쾌거’ SML팀, 그룹 수준의 응집도 예측 1위 또다른 팀, 개인별 집중도 예측서 1위      전남대학교 연구팀(전자컴퓨터공학부)이 감정인식 국제경진대회(EmotiW 2019) 3개 부문 가운데 2개 부문에서 각각 1위를 차지하는 쾌거를 거뒀다.    ‘ICMI 2019 학술대회가 주관한 이번 대회는 ▲그룹 수준의 응집도 예측(GC) ▲개인별 집중도 예측(EW) ▲오디오-비디오 기반의 감정인식(AV) 등 3개 부문으로 나뉘어 열렸다....

수소 생산·미세먼지 제거 쉬워진다(전영시 교수 연구팀)

수소 생산·미세먼지 제거 쉬워진다  2차원 고분자 반도체 물질의 액정상 발현 첫 성공 전남대 전영시 교수팀, KIST·화학연구원 공동 연구           전남대학교 전영시 교수팀이 수소 생산이나 미세먼지 제거에 필요한 광촉매 소재 물질인 그래피틱 카본 나이트라이드의 액정상(liquid crystal phase)을 처음으로 발현하고, 섬유화하는데 성공했다.    전남대 전영시 교수(화학공학부)팀과 한국과학기술연구원 정현수박사팀, 한국화학연구원 김윤호박사팀이 공동연구로 이룬 이 연구결과는 ‘Materials Horizons’(...

수소 생산·미세먼지 제거 쉬워진다(전영시 교수 연구팀)

수소 생산·미세먼지 제거 쉬워진다  2차원 고분자 반도체 물질의 액정상 발현 첫 성공 전남대 전영시 교수팀, KIST·화학연구원 공동 연구           전남대학교 전영시 교수팀이 수소 생산이나 미세먼지 제거에 필요한 광촉매 소재 물질인 그래피틱 카본 나이트라이드의 액정상(liquid crystal phase)을 처음으로 발현하고, 섬유화하는데 성공했다.    전남대 전영시 교수(화학공학부)팀과 한국과학기술연구원 정현수박사팀, 한국화학연구원 김윤호박사팀이 공동연구로 이룬 이 연구결과는 ‘Materials Horizons’(...

전남대 대학원생, 도시비점오염 초기세척현상 예측모델 개발

전남대 대학원생, 도시비점오염 초기세척현상 예측모델 개발        전남대학교 정민혁 대학원생(지역·바이오시스템공학과, 지도교수 윤광식)이 머신러닝을 이용한 도시비점오염 초기세척현상 예측 모델을 개발했다.    지금까지는 도시비점오염 유출을 밝혀내기 위해 STORM, SWMM, 그리고 Hydroworks/InfoWorks CS 같은 많은 입력변수를 필요로 하는 확정론적 유출 모형을 필요로 하였으나, 이러한 모형들은 입력 변수의 불확실성으로 인해 쉽게 접근하지 못하는 문제점이 있었다.    정민혁 대학원생은 이번 ...