Landau-Levich-Derjaguin 이론은 딥 코팅 모델에 대하여 우수한 정확성과 코팅 산업에 큰 영향을 미치게 되었습니다. 하지만 LLD 이론을 고려할 때 딥 코팅의 경우 치명적인 단점을 보유하고 있습니다.


딥 코팅의 경우 매우 얇은 코팅층의 두께만 균일하게 제작할 수 있다는 점입니다. 다른말로 바꾸어 말하면 상대적으로 두꺼운 코팅층은 균일하게 형성할 수 없다는 것을 의미합니다.


FIG. 1 를 보면 Capillary number가 증가함에 따라서 코팅 두께의 형상을 보여주고 있습니다. Withdrawal velocity값이 양수인 영역에 대해서 보게 된다면 Pull out 속도를 지속적으로 증가시키게 되면 LLD 이론에 따르면 Constant thickness region에서 코팅 층의 두께는 지속적으로 증가하게 됩니다. 하지만 Capillary number가 1보다 크게되면 중력에 의한 영향이 지속적으로 증가하기 때문에 (e) 와 같이 균일하지 않는 형상이 형성됩니다.

즉 직전에 말씀드린 Charateristic length 는 결과적으로 균일한 코팅 층이 시작되는 지점을 의미하게 됩니다. 만약 코팅 두께를 증가시키고자 Pull out velocity를 지속적으로 증가시키게 되면 Capillary number가 증가하게 되고 따라서 Dynmaic meniscus 의 코팅 영역이 지속적으로 증가하게 됩니다. 이것이 의미하는 두껍고 균일한 코팅층을 얻기 위해서 빠른 속도로 딥 코팅을 진행하게 되면 Characteristic length가 지속적으로 증가하게 되고 Mensicus 의 코팅 두께층 역시 비례하기 때문에 상대적으로 균일한 코팅층의 영역보다 Meniscus의 영역이 더 크게 형성되게 됩니다.

이것이 의미하는 것은 한정된 기판의 길이 내부에서 Constant thickness region은 감소하게 되고 Meniscus 의 영역이 증가하기 때문에 균일하고 두꺼운 코팅층의 두께를 얻어내는 것이 불가능 함을 의미합니다.


FIG. 2 를 참고하면 보다 쉽게 이해할 수 있습니다. 두꺼운 코팅층을 얻어내고자 Capillary number을 증가시키게 되면 상대적으로 Mensicus regime은 증가하고 Constant thickness regime 은 감소하게 됩니다. 비록 두꺼운 코팅 층을 얻어낼 순 있었으나 기판의 한정적인 길이 내부에서 차지하는 부분은 매우 작기 때문에 우리가 원하는 두꼐 층을 얻는 것은 매우 한정적입니다. 그렇기 때문에 딥 코팅은 일반적으로 수 나노미터 혹은 수십 마이크로 단위의 코팅에 대해서 적합한 공정으로 간주되고 있습니다.


딥 코팅은 이러한 역설적인 관계에 있기 때문에 가장 간단하고 단순한 코팅 방법이지만 여러가지 한계점을 보유하고 있습니다. 따라서 많은 연구진들은 두꺼운 코팅 두께를 균일하게 형성하고자 다양한 연구를 통하여 개선하고자 하였습니다.

가장 첫 번째로 단순하게 딥 코팅 공정을 여러번 반복하여 두껍고 균일한 코팅층을 얻고자 시도하였습니다. 이들은 기존의 LLD 이론과 Darcy's law를 적용하여 딥 코팅을 반복적으로 적용할 때 층과 층 내부에서 발생되는 Solvent와 Particle들의 확산을 고려하여 코팅 층의 두께가 어떻게 형성되는지 수학적으로 예측하는 이론 모델을 제안하였습니다.


이는 FIG. 3를 볼 때 100 번 정도 반복적인 딥 코팅을 진행했을 때 코팅 층의 두께가 대략 10배 정도 증가함을 알 수 있습니다. 균일하고 두꺼운 코팅층을 기존의 두께보다 10 배 이상으로 형성하였으나 코팅을 100번 이상 반복해야만 하기 때문에 낭비되는 양도 많을 뿐더러 하나를 제작하는데 걸리는 시간이 매우 오래걸리는 비효율적인 방법임을 알 수 있었습니다.


딥 코팅 공정은 실제로 코팅되는 양에 비하여 버려지는 코팅 용액이 많고 대기 중에서 경화 및 건조 과정을 거치기 때문에 외부와의 접촉으로 인하여 코팅 공정에 어려운 조건이 따르게 됩니다. 몇몇 연구원들은 이러한 문제를 개선하기 위하여 이중 수조를 사용하여 딥 코팅을 진행하였습니다. 이는 세계적으로 저명한 학술지인 Advanced Materials 에 2015년 게재가 되었습니다.


FIG.4과 같이 기존의 딥 코팅은 단일 수조에서 기판을 담구었다가 빼는 방식으로 코팅을 진행하지만 [6] 에서 고안한 새로운 방식의 딥 코팅은 코팅 용액의 밀도와 유사한 중성 부력을 형성할 수 있는 이중 수조를 배치하였으며 오히려 위에서 아래로 담군 상태로 건조 및 경화까지 하나의 단계로 공정 단계를 최소화 하였습니다.

이 방식은 코팅 용액 층을 기존에 비하여 1/10 이상으로 감소시킬 수 있고 외부와의 접촉을 피할 수 있도록 외부 대기에서 건조시키는 방식이 아니기 때문에 코팅상 결함을 최소화 할 수 있었습니다. FIG. 5은 특히 기존 딥 코팅 공정 방식과 이중 수조를 이용한 코팅 두께 결과를 비교한 그래프인데 해당 결과 거의 유사한 코팅 층을 형성한는 것을 알 수 있었습니다.


최근 2019년에는 진동과 딥 코팅 공정을 결합한 새로운 코팅 방식이 제안되었습니다. 해당 연구는 Advanceed Fucntional Materials 표지 논문으로 게재가되었습니다. 이 방식은 2015년도 게재된 논문의 이중 수조 방식에 더 나아가서 진동이란 효과를 주는 방식입니다. 딥 코팅 문제의 고질적인 문제는 바로 복잡한 3D 형상 표면에 코팅을 하는 것이 어렵다는 것입니다. 최근 바이오 메디컬 분야 산업의 수요증가로 인하여 인공혈관과 같이 복잡한 Vascular 형태의 모형을 제작하는 것에 관심이 증가하고 있는데 해당 논문은 진동이란 방식과 딥 코팅 방식을 결합하여 형상에 제약이 없이 균일한 두께를 제작하는 코팅 방법을 제안하였습니다.


이 방식의 특이한 점은 진동이란 요소로 원하는 두께를 조절할 수 있다는 점인데 이는 기존 딥 코팅과 다른 차별점으로 진동을 충분히 가하게 되면 얇은 두께를 진동을 적게 가하면 두꺼운 분포를 형성할 수 있게됩니다. 또한 형상에 제약이 없기 때문에 활용분야 역시 무긍무진한 코팅 방법으로 각광받고 있습니다.

이렇게 딥 코팅 공정은 가장 단순한 방법에서 부터 기존의 LLD 이론의 한계점을 개선하기 위하여 여러번 반복 코팅을 하거나 이중 수조를 배치하거나 진동을 가하는 등 공정상의 문제점을 개선하기 위하여 지속적으로 발전하고 있는 연구분야 중 하나입니다. 이러한 방식들로 기존 딥 코팅의 문제점들 (형상의 제약, 낭비되는 코팅 용액, 외부와의 접촉으로 인한 결함, 두껍지 않은 코팅 두께) 등을 해결하고 나아가고 있습니다.