주사전자현미경으로 촬영한 맥신. 미국 시카고대 제공

‘꿈의 신소재’로 불리는 나노물질 맥신(MXene)에 대한 관심이 과학기술계 안팎에서 커지고 있다. 높은 전기전도성을 갖추고 여러 금속화합물과 조합할 수 있는 맥신은 반도체, 전자기기, 센서 등 다양한 산업에서 활용될 것으로 기대된다. 특히 최근 국내 연구진이 맥신 대량 생산을 가능하게 할 수 있는 물성 예측 및 분류 시스템을 구축해 상용화 가능성에 대한 기대감이 커지면서 관심은 고조되고 있다. 맥신 생산 기술 발전과 함께 이를 활용할 수 있는 방안에 대한 연구결과도 속속 나오고 있다.

● 친환경 코팅 소재에 전기차 배터리까지 영역 확장
29일 과학계에 따르면 지안홍 마 중국 산시대 교수 연구팀은 맥신에 초음파 처리를 거쳐 광열 내구성 효율과 항균 효과를 높인 가죽 코팅제를 개발한 연구 결과를 국제학술지 ‘엔지니어링’에 21일(현지시간) 발표했다.

맥신은 금속층과 탄소층이 교대로 쌓인 2차원 나노물질로 표면에 덮인 분자 종류와 양에 따라 성질이 달라진다. 지안홍 마 중국 산시대 교수 연구팀은 이러한 특징에 주목해 맥신과 가죽을 활용해 친환경적인 재료 개발에 성공했다. 연구팀은 맥신 표면에 초음파 처리를 거쳐 빛과 박테리아에 대한 내구도를 극대화했다. 그런 뒤 2가지 성질에 친화성을 갖는다는 의미인 ‘양친매성’을 강화해 빛과 박테리아가 맥신 코팅제에 몰리도록 했다. 연구팀은 “이번에 개발된 코팅제는 석유 기반 화학 제품의 대안으로 가죽· 종이·건축 등 다양한 산업 분야에서 쓰일 것으로 전망된다”며  “ 바이오 기반 나노복합코팅 개발에 새롭고 지속 가능한 접근 방법을 제공했다”고 말했다.

맥신은 전기차·에너지저장장치(ESS) 등 수요가 커지는 배터리 분야에서도 활용될 가능성이 제기된다. 후샴 알샤리프 사우디아라비아 킹압둘라 과학기술대(KAUST) 연구팀은 맥신을 활용한 대체 전극재를 사용해 배터리의 성능을 개선할 수 있다는 내용의 연구결과를 지난 5월 국제학술지 ‘스몰’에 발표했다. 연구팀은 연구결과가 차세대 배터리에 들어갈 음극 소재를 합성하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다.

이를 위해 레이저 미세 가공 기술로 맥신 입자 내부에 ‘나노도트’라는 층을 생성해 배터리 방전 후 성능이 저하되는 단점을 보완했다. 실험 결과 나노도트가 적용된 맥신으로 전극재를 만든 리튬이온 배터리는 그렇지 않은 맥신 활용 배터리보다 전기 저장 용량이 4배나 큰 것으로 나타났다. 기존의 흑연 기반 배터리와 달리 나트륨이나 칼륨과의 융합도 가능하다는 특성도 확인됐다.

● 대량생산 가능성 알려지며 관심 급증…전문가들 “과도한 관심은 경계”

산업계에서 맥신이 다방면으로 활용되기 위해선 대량생산이 숙제로 남아있다. 이승철 한국과학기술연구원(KIST) 책임연구원 연구팀은 맥신 대량생산 가능성을 제시한 연구 결과를 최근 국제학술지 ‘ACS 나노’에 게재했다.

맥신 표면에 덮인 분자가 불소일 경우 맥신의 전기전도성이 낮아져 전자파 차폐 효율이 떨어지지만 표면 두께가 1nm(나노미터·10억분의 1m)에 불과해 여기에 붙은 분자를 분석하려면 고성능 전자현미경으로도 수일이 소요된다. 이로 인해 지금까지 대량생산이 불가능했다. 연구팀은 표면에 붙은 분자에 따라 전기전도도 또는 자기적 특성이 달라질 것이라는 점에 착안해 2차원 소재의 물성 예측 프로그램을 개발했다. 그 결과 맥신의 자기수송 특성을 계산해 다른 추가 장치 없이도 대기압과 상온에서 맥신 표면에 흡착된 분자의 종류와 양을 분석하는 데 성공했다.

일각에서는 최근 맥신에 대해 지나치게 과열된 관심은 경계해야 한다는 지적도 나온다. 맥신의 다양한 활용법을 확인한 연구 결과들이 나오고 있지만 아직 실험실에서 가능성을 확인한 수준으로 상용화까지는 갈 길이 멀다는 이야기다. 이승철 KIST 책임연구원은 “맥신은 그래핀보다도 얇은 2차원 소재이면서 여러 특성을 나타낸다는 점에서 각광받는 소재 중 하나”라며 “아직 관련 연구가 막 움튼 단계인데 과도하게 큰 관심이 집중되는 것 같아 우려되기도 한다”고 말했다. 맥신에 대해 지나치게 과장된 기대감은 연구자들에게 부담이 되며 또 무리한 연구로 이어질 수도 있다는 것이다. 맥신의 향후 상용화 전망에 대해 그는 “현재 학계에선 맥신을 안정적으로 재현하면서 대규모 생산을 가능하게 하는 연구가 진행 중이다”라며 “상용화 논의는 대규모 생산 기술이 검증된 이후의 이야기”라고 강조했다.

인문학자 이은수 서울대 철학과 교수 (왼쪽), 수학자 이승재 서울대 박사후연구원 (오른쪽). 수학동아 제공

함수는 어떤 값이 주어지면 그에 대응하는 다른 값이 주어지는 관계다. 함수라는 도구가 생기면서 복잡한 문제를 간단히 표현하고 심지어는 앞으로 벌어질 현상을 예측할 수 있게 됐다. 함수가 어떻게 발전했고 좋은 함수란 어떤 것인지 알아보면 함수가 얼마나 일상생활에서도 중요한지를 알 수 있게 된다.

Q(수학자). 함수는 어떤 역사가 있나요.

A(인문학자). “대응 관계와 함수를 구분해서 답해볼게요. 정해지지 않은 두 양, 즉 두 변수의 대응 관계는 오래전부터 연구됐어요. 고대 천문학에 남아있는 자료 중에는 특정 각도의 사인, 코사인 값 등을 계산해 놓은 표가 있어요. 이 표에는 각도와 계산 값 사이의 대응 관계도 담겨 있지요.

하지만 대응 관계라는 설익은 아이디어가 아니라 함수가 하나의 독립적인 수학적 탐구 대상이 된 건 17, 18세기예요. 프랑스 수학자 르네 데카르트(1596~1650)는 자신의 저서 ‘기하학’에서 임의의 두 양이 어떤 식에 의해서 상호 관계를 맺는 상황을 설명했어요. 말하자면 두 변수의 관계를 생각한 것이지요.

이후에 영국의 물리학자이자 수학자인 아이작 뉴턴(1643~1727)은 저서 ‘유율법’에서 서로 관계를 주고받는 여러 운동학적 변수 중에 다른 변수에 영향을 주는 변수를 ‘독립 변수(quantitas correlata)’, 그에 따라 바뀌는 변수를 ‘종속 변수(quantitas relata)’라는 라틴어로 구분해서 표현했어요.”

Q(수학자). 하지만 아직도 함수라는 단어가 나오지 않았어요. 언제 처음 함수라는 단어가 정의됐나요.

A(인문학자). “좋은 질문이에요. 보통 아이디어는 단어를 정의하기 전부터 존재하지만 특정한 단어로 쓰여야 그 뒤에 본격적인 발전이 일어나요. 17세기 말 독일 수학자 고트프리트 라이프니츠(1646~1716)가 남긴 원고를 보면 라틴어 동사 ‘fungor’에서 파생한 명사 funtio를 써서 대응 관계를 나타냈어요.

fungor는 영어로 말하면 perform으로, 한국어로는 ‘기능하다’라는 의미가 있어요. 그리고 이것의 명사 형태가 functio, 복수가 functiones예요. 영어로 바꾸면 함수를 뜻하는 단어인 function이 되지요.

이후 기하학적인 양 사이의 관계뿐 아니라 일반적인 양 사이에서도 함수 개념이 정립돼요. 대표적으로 1718년 ‘과학아카데미 회고록’에 스위스 수학자 요한 베르누이(1667~1748)가 함수를 새로운 수학적 대상으로서 정의한 구절이 다음과 같이 남아있습니다.”

어떤 양(y)이 특정한 방식(a)에 따라 변하는 양(x)과 변하지 않는 양(b)에 의해 구성되는 것( y = ax + b)을 변화하는 크기의 함수라고 부른다. Memoires de l Academie des Sciences 제공

Q(인문학자). 수학에서는 모순이 없고 명확한 것을 가리켜 ‘well-defined(잘 정의됐다)’라고 해요. 함수 중에서도 잘 정의된 함수 소위 말해 좋은 함수가 있을 것 같아요. 좋은 함수가 되기 위한 조건이 있나요.

A(수학자). “함수는 우리가 이해하고 싶은 현상을 얼마나 잘 표현하고 얼마나 잘 예측하는지가 중요해요. 그러니까 기본적으로 예측이 틀린 함수가 나쁜 함수겠지요. 그렇지만 원하는 현상을 함수가 제대로 설명한다고 좋은 함수라고 단정 짓기는 어려워요. 함수 자체가 얼마나 변수들의 관계를 잘 표현하는지를 보여줄 수 있어야 좋은 함수지요.

아주 쉬운 예를 들어볼게요. 독자에게 ‘수학동아’를 한 권씩 나눠준다고 생각해볼게요. 독자가 1명이라면 1권, 10명이라면 당연히 10권을 나눠주면 될 거예요. n명의 독자가 있다면 n권이 필요하겠지요. 이를 함수로 표현하면 f(n) = n이에요.

단순하다고 생각할 수 있지만 여러 가지 의미로 정말 좋은 함수예요. 일단 n에 독자 수를 대입하면 우리가 원하는 값을 얻을 수 있고 식을 봤을 때 ‘이 식은 일대일대응이구나’, ‘우리는 독자 수만큼 책을 준비하면 되는구나’라고 문제를 온전히 이해할 수 있지요.”

Q(인문학자). 결국 우리가 관심 있는 현상을 표현할 수 있고 식을 이해하는 데에도 문제가 없으면 좋은 함수군요. 그런 좋은 함수를 찾는 게 어렵나요.

A(수학자). “정말 어려운 일이에요. 예를 들어 분할 함수는 자연수 n이 있을 때 이 자연수를 다른 자연수의 합으로 표현하는 방법의 가짓수를 찾는 거예요. n이 1, 2, 3일 땐 다음과 같지요.

수학동아 제공

앞의 규칙을 봤을 때 n = 4이면 4가지라고 예측하기 쉬워요. 그런데 n이 4일 때는 4가지가 아니라 5가지가 나와요. 1 + 1 + 1 + 1, 1 + 1 + 2, 1 + 3, 4를 비롯해 2 + 2가 하나 더 있습니다.

문제 자체는 이해하기 쉽지만 어떤 자연수 n을 집어넣었을 때 정확한 결과값을 내놓는 함수를 아직 찾지 못했습니다. 인도 수학자 스리니바사 라마누잔(1887~1920)이 최대한 근삿값을 찾을 수 있는 함수를 발견했지만 너무 복잡해요.

과학 혹은 일상생활에서 쓰는 함수는 많은 경우에 관측을 통해 입력값과 결과값을 보며 둘 사이의 관계를 유추한 것인데요. 이런 추론을 위해선 많은 관측값이 필요하고 아무리 관측값이 많아도 절대 정확성을 보장하지 못한다는 단점이 있어요.

예를 들어 1, 2, 4, 8, 16이라는 수열의 다음 값을 한번 예측해보세요. 아마 많은 사람이 32라고 대답하겠지요. x값이 차례로 1, 2, 3, 4, 5일 때 함수가 2의 거듭제곱인 형태, 즉 f(x) = 2x – 1이라고 생각한 결과예요.

그렇지만 ‘원 위에 x개의 점을 놓고 그 점들 사이에 선을 그었을 때 원을 나눌 수 있는 가장 많은 영역의 수’를 표현한 함수 f(x) = (x3 – 6 x2 + 23x – 18) + 1 역시 x = 1, 2, 3, 4, 5일 때 1, 2, 4, 8, 16이지만 x = 6일 때는 32 대신 31이라는 값을 내놓아요.

그러니 단순히 관측값만 가지고 ‘이 함수가 정말 우리 문제를 잘 표현하는 좋은 함수인가?’를 알기란 쉽지 않습니다. 그래서 많은 연구자가 지금까지도 어떤 현상을 정확히 표현하는 좋은 함수, 정확한 함수를 찾는 일을 하고 있지요.”

수학자 이승재 서울대 박사후연구원 (왼쪽), 인문학자 이은수 서울대 철학과 교수 (오른쪽). 수학동아 제공

Q(인문학자). 좋은 함수를 찾는 게 만만치 않은 일이라면 수학자는 한정된 시간 안에서 더 중요한 일에 집중해야 할 텐데요. 그러면 어떤 함수가 중요한 함수일까요.

A(수학자). “‘중요한 함수’를 정의하는 건 ‘좋은 함수’를 정의하는 것보다 더 어려운 문제예요. 굉장히 주관적일 수 있거든요. 그래도 보편적인 기준을 정하자면 역사적인 의미가 있는 함수, 수학뿐만 아니라 인류 문명의 발전에 기여한 함수, 범용적이고 보편적으로 활용할 수 있는 함수가 중요한 함수이지 않을까 싶습니다.

중고등학교 때 배우는 일차, 이차, 삼차 함수는 결국 직선, 포물선 등과 관련있기 때문에 중요하다고 말할 수 있어요. 삼각함수, 로그함수, 지수함수는 실제 물리적인 현상을 기술하고 우리 생활에서 떼려야 뗄 수 없을 만큼 다양한 곳에서 쓰이기 때문에 너무나 중요하지요.

물리학에도 함수가 중요하게 쓰여요. 대표적으로 뉴턴의 운동 제2법칙인 F = ma는 ‘이동하는 물체의 힘(F)은 그 물체의 질량(m)과 가속도(a)에 비례한다’는 물리 법칙을 표현하는 함수예요. 이 함수를 통해 단순히 가속도가 증가함에 따라 힘이 증가하는 것이 아니라 가속도에 비례한다고 정확히 표현할 수 있게 됐지요.

이런 여러 가지 함수의 중요성과 역사에 관심을 가질 분에게 추천하는 책이 있는데요. 이안 스튜어트 영국 워릭대 수학과 교수가 쓴 ‘세상을 바꾼 17가지 방정식’이라는 책입니다. 중요한 함수들에 대한 수학자들, 혹은 과학자들의 생각을 잘 살펴볼 수 있는 좋은 책 중 하나입니다.”

수학자 이승재 서울대 박사후연구원 (왼쪽), 인문학자 이은수 서울대 철학과 교수 (오른쪽). 수학동아 제공

Q(인문학자). 흔히 사칙연산만 하면 사는 데 아무 지장이 없는데 수학을 왜 이렇게 많이 배우냐고 묻는 사람이 있어요. 하지만 함수는 사칙연산 다음으로 도움되는 개념이에요. 곳곳에서 대응 관계를 파악하려는 노력을 많이 볼 수 있거든요.

예를 들어 사람들이 주식에 투자할 때 과거의 데이터로 이익률을 높이는 특정한 함수를 찾아서 막대한 수익을 얻고자 하지요. 이처럼 수학의 많은 개념 중에서는 우리 생활에서 함수가 차지하는 역할이 상당히 커요.

인문학적 관점에서 함수가 남긴 의미를 이야기해볼게요. 함수를 도입하고 난 뒤 사람들은 특정한 개체 및 단독 개념만 탐구하기보다는 두 개체 및 두 개념 사이의 관계를 본격적으로 탐구하기 시작했어요. 그러면서 지식의 확장이 일어났지요. 전혀 관계가 없어 보이는 것 사이에도 우리가 아직 알지 못하고 규명하지 못한 관계가 있다고 생각하게 된 거예요.

최근 실질적인 가치를 창출하는 스마트 데이터와 관련해 다시 주목받는 지식 그래프(개념, 사물, 사건 등의 개체의 관계를 나타내는 그래프로 정보와 지식을 구조화해 표현하는 방법)는 지식과 지식 사이를 연결한 관계망이에요. 기존에 따로따로 떨어뜨려 놓고 생각했던 지식 사이에서 관계를 찾아 연결하는 말하자면 함수적인 사고를 한 것이지요.

사회가 복잡해질수록 특정 개체에 대한 1차원적인 접근으로는 해결할 수 없는 문제가 너무나 많아요. 그래서 고도화된 관계를 이해할 수 있는 능력 자체가 훨씬 중요해졌지요. 그런 의미에서 함수가 우리의 사유하는 방식 자체에 미친 영향이 크다고 생각해요. 연구원님이 생각하기에 수학, 과학에서 함수는 또 어떤 의미에서 중요한가요.

A(수학자). “함수는 세상을 정말 많이 바꿨고 지금도 계속해서 바꾸고 있어요. 과학에서는 먼저 현상을 관측하고 이를 통해 가설을 세우고 그 가설이 사실인지 검증해요. 이때 함수는 관측, 가설, 결과, 예측 모든 것을 연결해요.

기존에 있었던 값으로부터 어떤 관계가 있을지 예상하기 위해서는 그 관계를 표현할 수 있는 함수가 필요하고 예측이 맞는지 확인하기 위해서는 예측값과 결과값이 모두 있어야 하니까요.

인공지능도 수많은 입력값, 결과값을 함께 학습시키고 그렇게 학습된 인공지능이 정말로 우리가 원하는 예측을 할 수 있는지 보는 게 본질이잖아요. 결국 입력값과 결과값을 연결할 수 있는 함수가 무엇이고 그 함수를 우리가 잘 예측하고 학습할 수 있는지가 중요하지요. 인공지능이 지금 세상을 어떻게 바꾸고 있는지 보는 입장이라면 함수가 세상을 바꿨다고도 얘기할 수 있을 것 같아요.

과학 관점에서 추가로 이야기를 드리면 뉴턴은 F = ma와 같은 함수를 이용해서 고전역학이라는 하나의 물리계를 완성했어요. 특히 뉴턴은 고전역학을 정립한 사람으로도 유명하지만 미분이 처음 등장한 ‘프린키피아’라는 책을 쓴 사람으로도 유명하잖아요.

미적분이 함수와 만나면서부터 실제 물리적인 현상을 기술할 수 있는 엄청난 도구들을 손에 쥐게 됐지요. 그다음부터 정말 새로운 세상을 만들어 갈 수 있었습니다. 이밖에도 다양한 함수가 우리가 알고 싶은 세상을 이해할 수 있게 했지요.”

한국원자력연구원 첨단양자소재연구실 김재욱 박사가 고품질의 TbInO3 단결정을 합성하기 위해 사용되는 레이저 부유 용융로를 점검하고 있다. 한국원자력연구원 제공

한국원자력연구원 연구진이 포함된 국제공동연구팀이 상온에서도 대규모 양자 얽힘 현상을 구현할 수 있는 양자 소재 후보 물질을 확인했다.

한국원자력연구원은 김재욱 첨단양자소재연구실 선임연구원 연구팀이 터븀인듐산화물(TbInO3)이 양자컴퓨터 소자 등에 쓰일 수 있는 양자스핀액상(QSL) 물질이 될 수 있음을 실험적으로 증명했다고 23일 밝혔다. 연국 결과는 국제학술지 ‘네이처 피직스’에 17일 게재됐다.

양자컴퓨터는 양자역학의 고유 특성인 중첩과 얽힘을 이용해 한 번에 많은 정보를 동시에 처리할 수 있다. 특정 문제에 대해 기존의 슈퍼컴퓨터보다도 수 백만 배 이상 빠르게 풀 수 있어 양자 기술이 미래 산업의 판도를 바꿀 게임 체인저 기술로 주목받는다.

하지만 양자역학적 중첩과 얽힘 현상은 구현이 어렵다. 온도 변화, 불순물, 외부 전자기장 등 미세한 자극에도 다양한 오류가 발생한다. 취약한 양자 상태를 안정적으로 만들려면 절대영도(-273.15도)에 가까운 극저온 환경을 구현해야하는 등 까다로운 조건들이 필요하다.

QSL은 양자 오류를 해결할 수 있는 후보 소재 중 하나다. QSL은 새로운 자기 상태의 물질로 양자 요동에 의한 대규모 양자 얽힘이 가능하다. 양자 오류를 대폭 줄인 양자컴퓨터 구현에 필요한 강력한 후보 소재로 여겨진다.

이제까지 수 많은 QSL 후보 물질에 대한 검증이 이뤄졌지만 불순물, 무질서한 물질 구성 등으로 인해 광학전도도-주파수 제곱 비례 현상을 실험적으로 확인할 수 없었다.

연구팀은 QSL 후보 물질 중 하나인 터븀인듐산화물(TbInO3) 단결정에서 이를 실험적으로 확인하는 데 최초로 성공했다. 레이저로 녹여 구조가 고른 단결정을 제조하는 레이저 부유 용융로를 사용해 고품질의 TbInO3 단결정을 합성했다. 이후 테라헤르츠(THz) 전자기파를 물질에 쪼여 광학전도도를 측정하는 분광실험을 수행했다.

실험은 극저온에서 상온에 이르는 넓은 온도 범위와 다양한 자기장, 주파수 대역에서 진행됐다. 특히 실험에 방해가 되는 빛의 내부 반사 효과를 줄이기 위해 시료 두께를 정밀히 제어했다.

그 결과 특정 영역에서 광학전도도가 정확히 주파수 제곱에 비례함을 실험적으로 입증됐다. 영상 27도 수준의 실온에서도 광학전도도 비례 현상이 나타났다. TbInO3가 상온에서도 QSL 특성을 구현할 수 있음을 실제 확인한 최초 사례다. 연구팀은 이번 연구 결과를 바탕으로 TbInO3이 무오류 양자컴퓨터의 소자로 응용할 수 있는지 등을 더 연구할 계획이다.

연구를 이끈 김재욱 선임연구원은 “이번 연구 결과는 양자스핀액상 물질의 오래된 이론적 예측을 실험적으로 검증한 첫 사례”라며 “향후 양자컴퓨팅 및 양자 센서 소자의 설계에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.

스피논 준입자와 외부 전자기파의 상호작용 모식도(위) 및 TbInO3 물질의 삼각 격자 구조(아래). 한국원자력연구원 제공

나노물질 맥신의 물성을 예측하고 분류시스템을 구축하는 방법을 제시한 한‧인도협력센터 연구진. 한국과학기술연구원 제공

2차원 나노물질 ‘맥신’의 물성을 예측하고 분류시스템을 구축하는 방법이 제시됐다. 생산과정에서 품질관리가 가능해지면서 대량생산 길이 열릴 것으로 기대된다.

높은 전기전도성을 갖추고 여러 금속화합물과 조합할 수 있는 맥신은 ‘꿈의 신소재’라 불린다. 반도체, 전자기기, 센서 등 다양한 산업에서 활용할 수 있다.

한국과학기술연구원(KIST)은 이승철 한‧인도협력센터 책임연구원 연구팀이 맥신의 자기수송 특성을 이용해 표면의 분자 분포를 예측하는 방법을 개발했다고 17일 밝혔다.

2011년 개발된 맥신은 금속층과 탄소층이 교대로 쌓인 구조다. 맥신 표면에 덮인 분자가 불소일 경우 맥신의 전기전도성이 낮아져 전자파 차폐 효율이 떨어지지만, 표면 두께가 1nm(나노미터·10억분의 1m)에 불과해 여기에 붙은 분자를 분석하려면 고성능 전자현미경으로도 수일이 소요된다. 이로 인해 지금까지 대량생산이 불가능했다.

연구팀은 표면에 붙은 분자에 따라 전기전도도 또는 자기적 특성이 달라질 것이라는 점에 착안해 2차원 소재의 물성 예측 프로그램을 개발했다. 그 결과 맥신의 자기수송 특성을 계산해 다른 추가 장치 없이도 대기압과 상온에서 맥신 표면에 흡착된 분자의 종류와 양을 분석하는 데 성공했다.

맥신에서 예측된 홀산란인자. 한국과학기술연구원 제공

개발된 물성예측 프로그램을 통해 맥신의 표면을 분석한 결과 자기수송에 영향을 미치는 홀산란인자가 표면 분자의 종류에 따라 극적으로 변한다는 점을 예측했다. 홀산란인자는 반도체 물질의 전하 운반 특성을 나타내는 물리적인 상수로 동일한 맥신을 제조하더라도 홀산란인자는 불소인 경우 가장 높은 2.49, 산소는 0.5, 수산화물은 1의 값을 보인다는 것을 확인했으며, 이를 통해 분자의 분포를 분석할 수 있었다.

맥신은 홀산란인자 값에 따라 응용 분야가 달라진다. 1보다 낮은 값을 가진 경우 고성능 트랜지스터, 고주파 생성 소자, 높은 효율의 센서 그리고 광검출기 등에 활용이 가능하다. 1보다 높은 값을 가지면 열전소재, 자기센서 등에 응용할 수 있다. 맥신의 크기가 수 나노미터 이하임을 고려하면 응용가능한 소자의 크기 및 필요 전력량을 획기적으로 줄일 수 있게 된다.

이승철 센터장은 “순수한 맥신의 제조 및 특성에 집중된 기존 연구와 달리 제조된 맥신을 쉽게 분류할 수 있도록 표면 분자 분석에 새로운 방법을 개발한 것에 의의가 있다”며 “이번 성과를 바탕으로 균일한 품질을 가진 맥신의 대량생산이 가능해질 것으로 기대한다”고 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘나노스케일’에 6월 게재됐고, 이 학술지의 ‘올해의 주목할 만한 논문’으로 선정됐다.