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AI 기반 재료 설계와 신소재 개발 2-2

8.2 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI) AI가 재료과학 분야에서 새로운 소재를 예측하고 공정을 최적화하는 강력한 도구로 활용되고 있지만, 동시에 중요한 한계도 함께 가지고 있다. 그 중 대표적인 것이 블랙박스 문제이다. 특히 딥러닝 기반 모델이 매우 높은 예측 성능을 보이지만 어떻게 특정 결과가 도출되었는지 사람이 이해하기 어려운 특징을 가진다. 예를 들어 AI가 특정 고분자 구조나 배터리 소재를 가장 우수한 후보로 제안하더라도, 연구자가 그 이유를 명확하게 설명할 수 없다면 실제 재료 설계와 산업 적용 과정에서 신뢰성을 확보하기 어렵다. 이러한 배경 속에서 최근 재료과학 분야에서는 Explainable AI(XAI)(32), 즉 설명 가능한 AI에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있다. 재료과학은 단순히 높은 예측 정확도만으로 충분한 분야가 아니다. 새로운 재료를 설계하기 위해서는 구조와 물성 사이의 인과관계를 이해하는 것이 매우 중요하다. 연구자는 어떻게 특정 원소 조합이 높은 전도성을 나타내는지, 특정 미세구조가 어떻게 열적 안정성을 향상시키는지를 해석할 수 있어야 한다. 그러나 기존 딥러닝 모델은 수많은 매개변수를 기반으로 작동하기 때문에, 내부 의사결정 과정을 직관적으로 설명하기 어렵다. 이는 AI가 제안한 결과를 실제 과학적 지식으로 연결하는 데 한계를 만든다. XAI는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 접근이다. XAI의 핵심 목적은 AI 모델이 어떤 특징을 중요하게 판단했는지, 어떤 데이터 패턴을 기반으로 결과를 도출했는지를 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명하는 것이다. 예를 들어 머신러닝 모델이 특정 배터리 소재의 높은 안정성을 예측했다면, XAI는 이 결과가 특정 원소의 전기음성도와 결정 구조, 이온 이동 경로와 어떤 관계를 가지는 지를 시각적·정량적으로 분석할 수 있게 해준다. 이는 단순한 예측 결과를 넘어, 새로운 과학적 통찰을 제공한다는 점에서 큰 의미를 가진다. 대표적인 XAI 기법으로는 특징 중요도 분석과 SHAP, LIME 등이 있다. 이러한 방법들은 AI가 최종 결과를 도출하는 과정에서 어떤 입력 변수가 가장 큰 영향을 미쳤는지를 분석할 수 있게 한다. 예를 들어 촉매 설계 연구에서는 특정 원자의 배치와 결합 구조가 반응 활성도에 어떤 영향을 미치는지를 설명할 수 있으며, 고분자 연구에서는 분자 사슬 길이와 작용기 배열이 기계적 강도 형성에 어떤 역할을 하는지를 해석할 수 있다. 최근에는 물리법칙 기반 AI 모델도 XAI의 중요한 방향으로 주목받는다. 기존 딥러닝은 순수 데이터 기반 접근이기 때문에 물리적으로 비현실적인 결과를 도출하는 경우가 있었다. 반면 PINNs와 같은 모델은 열역학과 유체역학, 양자역학과 같은 물리법칙을 학습 과정에 직접 반영한다. 이는 AI가 단순한 통계적 패턴이 아니라 실제 물리적 의미를 기반으로 학습하도록 만든다는 점에서 설명 가능성과 신뢰성을 동시에 향상시킨다. XAI 산업화 측면에서도 매우 중요하다. 실제 제조 공정에서는 단순한 결과 예측보다 공정 변수와 품질 사이의 관계를 이해하는 것이 핵심이기 때문이다. 예를 들어 스마트 제조 환경에서는 AI가 특정 온도 조건과 생산 속도를 최적값으로 제안할 수 있는데, 엔지니어는 어떻게 이러한 조건이 선택되었는지를 이해해야만 실제 생산 공정에 신뢰성 있게 적용할 수 있다. 따라서 XAI는 연구개발뿐 아니라 품질 관리와 공정 제어, 산업 의사결정 과정에서도 중요한 역할을 수행하게 된다. 또한 Explainable AI는 연구자와 AI의 협업 구조를 강화하는 역할도 한다. 재료과학은 여전히 연구자의 경험과 과학적 직관이 매우 중요한 분야이며, AI는 이를 보완하는 도구로 활용되어야 한다. 8.3 현재 기술의 한계 AI 기반 재료과학은 신소재 개발과 공정 최적화 분야에서 매우 빠르게 발전하고 있지만, 아직 해결해야 할 기술적 한계 또한 적지 않다. 현재의 AI 시스템은 방대한 데이터를 기반으로 높은 예측 성능을 보여주고 있으나, 실제 재료과학이 가지는 복잡성과 산업 환경의 변수를 완전히 반영하기에는 여전히 제한적인 부분이 존재한다. 특히 재료과학은 물리·화학·공정·환경 요소가 동시에 작용하는 다중 스케일 시스템이기 때문에, 단순한 데이터 기반 접근만으로는 현실 문제를 완벽하게 설명하기 어렵다. 가장 큰 한계 중 하나는 AI 모델의 일반화 성능이다. 현재의 머신러닝 모델은 학습한 데이터 범위 안에서는 높은 정확도를 보이지만, 새로운 재료 계열이나 기존에 존재하지 않았던 구조에 대해서는 예측 신뢰성이 크게 낮아질 수 있다. 그러나 재료과학의 본질적인 목표는 새로운 재료를 발견하는 데 있기 때문에, 학습 데이터 밖의 영역에서도 안정적으로 작동할 수 있는 모델 개발이 매우 중요하다. 특히 희귀 소재나 실험 데이터가 부족한 분야에서는 모델 성능이 크게 저하되는 문제가 자주 발생한다. 또한 AI는 높은 계산 효율을 제공하지만, 물리적 의미를 완전히 이해하는 수준에는 아직 도달하지 못했다. 현재 많은 딥러닝 모델은 입력과 출력 사이의 통계적 관계를 학습하는 방식에 가깝기 때문에 실제 재료 내부에서 발생하는 전자 이동이나 화학 반응 메커니즘을 근본적으로 설명하는 데는 한계가 있다. 이 때문에 AI가 제안한 결과가 물리적으로 타당한지 추가적인 계산과 실험 검증이 반드시 필요하다. 계산 비용 문제 역시 중요한 제약 요소이다. AI가 기존 계산과학보다 빠른 예측이 가능하지만, 대규모 딥러닝 모델 학습에는 막대한 GPU 자원과 전력 소비가 필요하다. 특히 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)은 매우 많은 데이터와 연산 자원을 요구하기 때문에, 연구 환경에 따라 접근성이 제한될 수 있다. 이는 연구 규모와 인프라에 따른 기술 격차를 확대시키는 원인이 되기도 한다. 산업 적용 측면에서도 한계가 있다. 실제 제조 공정은 원료 품질과 장비 상태, 환경 변화와 같은 다양한 외부 요인에 영향을 받기 때문에, 실험실 수준의 AI 모델이 산업 현장에서 동일한 성능을 유지하지 못하는 경우가 많다. 또한 제조 현장에서는 예측 정확도뿐 아니라 신뢰성과 재현성, 안전성이 매우 중요하기 때문에, 단순히 높은 성능의 모델만으로는 충분하지 않다.9. 미래 전망 미래의 재료과학은 단순히 새로운 소재를 발견하는 수준을 넘어 AI와 자동화 기술이 연구와 제조 전 과정을 통합적으로 연결하는 방향으로 발전할 것으로 전망된다. 특히 최근에는 실험과 계산, 데이터 분석, 공정 제어가 하나의 지능형 시스템으로 결합되면서 자율 연구실 개념이 빠르게 현실화되고 있다. 자율 연구실은 AI가 실험 결과를 실시간으로 분석하고 다음 실험 조건을 스스로 설계하며, 로봇 시스템이 이를 자동 수행하는 형태로 운영된다. 이는 반복적 실험에 소요되는 시간과 비용을 크게 줄일 뿐 아니라, 연구자가 접근하기 어려운 방대한 재료 탐색 공간을 효율적으로 분석할 수 있게 만든다. 그러나 미래의 연구 환경은 단순히 AI가 사람을 대체하는 방향으로만 발전하지는 않을 것이다. 오히려 인간 참여형(HITL) 개념처럼 연구자의 과학적 직관과 AI의 데이터 분석 능력이 상호 보완적으로 결합되는 형태가 중요해질 것으로 예상된다. AI가 방대한 데이터 속에서 패턴과 가능성을 빠르게 탐색할 수 있지만, 연구 목표를 정의하고 과학적 의미를 해석하며 새로운 가설을 제시하는 역할은 여전히 연구자의 창의성과 통찰에 크게 의존한다. 따라서 미래 재료 연구는 사람과 AI가 협력하여 문제를 해결하는 협업형 연구 체계로 발전하게 될 가능성이 크다. 이와 함께 AI 기반 통합 재료 개발 플랫폼의 중요성도 더욱 확대될 것으로 보인다. 기존 재료 연구는 설계, 합성, 분석, 제조 공정이 서로 분리된 형태로 운영되는 경우가 많았다. 그러나 앞으로는 재료 인포매틱스와 계산과학, 생성형 AI, 스마트 제조 기술이 하나의 플랫폼 안에서 연결되며, 연구개발부터 산업화까지 전 과정을 통합적으로 최적화하는 방향으로 발전하게 될 것이다. 예를 들어 AI는 목표 성능을 만족하는 구조를 설계하고, 합성 경로와 공정 조건을 동시에 예측하며, 디지털 트윈은 실제 생산 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 분석할 수 있다. 이는 신소재 개발 속도를 획기적으로 향상시키고, 연구와 산업 사이의 간극을 줄이는 데 중요한 역할을 하게 된다. 특히 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 발전은 미래 재료과학의 연구 방식을 크게 변화시킬 가능성이 높다. 앞으로 AI는 단순한 물성 예측을 넘어, 논문과 특허를 자동 분석하여 새로운 연구 방향을 제안하고, 실험 설계와 합성 전략까지 스스로 구성할 수 있는 수준으로 발전할 것으로 예상된다. 이는 연구자가 제한된 경험과 지식 범위 안에서 접근했던 기존 방식과 달리, 방대한 과학 지식을 통합적으로 활용할 수 있게 만든다는 점에서 큰 의미를 가진다. 또한 미래 재료과학의 가장 중요한 화두 중 하나는 지속가능성이 될 것으로 보인다. 기후 변화와 자원 고갈, 환경 오염 문제는 단순한 산업 이슈를 넘어 전 세계적 과제로 확대되고 있으며, 이에 따라 친환경·저탄소 소재 개발의 중요성이 더욱 커지고 있다. 앞으로의 재료 설계는 높은 성능만을 목표로 하지 않으며, 재활용 가능성과 생분해성, 에너지 소비와 탄소 배출까지 함께 고려하는 방향으로 발전하게 될 것이다. 특히 AI가 원료 선택과 공정 최적화, 공급망 분석까지 통합적으로 수행함으로써 지속 가능한 소재 개발을 가속화하는 핵심 기술로 활용될 가능성이 높다.10. 맺음말 재료과학은 AI, 계산과학, 데이터 기술의 발전과 함께 근본적인 전환기를 맞이하였다. 과거의 재료 연구가 연구자의 경험과 반복적인 시행착오에 크게 의존했다면, 이제는 방대한 데이터를 기반으로 구조와 물성의 관계를 예측하고, 원하는 성능을 갖는 소재를 효율적으로 설계하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 특히 머신러닝, 생성형 AI, 재료 인포매틱스, 스마트 제조 기술은 신소재 탐색과 공정 최적화의 속도를 크게 향상시키며, 기존 방식으로는 접근하기 어려웠던 복잡한 재료 시스템 분석을 가능하게 만들었다. AI는 단순한 계산 도구를 넘어 재료과학의 연구 방식 자체를 변화시키고 있다. 최근에는 역설계와 생성형 설계 기술을 통해 목표 성능을 만족하는 새로운 구조를 직접 설계할 수 있게 되었으며, 합성 경로 예측과 공정 최적화 기술은 연구개발과 산업화를 더욱 긴밀하게 연결하였다. 또한 디지털 트윈과 자율 연구실 개념은 실험과 제조 공정을 실시간으로 학습하고 개선하는 지능형 연구 환경을 현실화하고 있다. 이는 재료 개발 속도를 획기적으로 단축시키는 동시에, 비용과 자원 소비를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 특히 에너지 저장 소재, 연료전지, 분리막, 친환경·생분해성 고분자와 같은 분야에서 AI의 활용은 지속 가능한 미래 산업 구축과도 깊이 연결되고 있다. 앞으로의 재료 개발은 단순히 높은 성능만을 목표로 하지 않으며, 에너지 효율성과 환경친화성, 경제성과 재활용 가능성까지 함께 고려하는 방향으로 발전하게 될 것이다. 이러한 변화 속에서 AI는 복잡한 설계 공간을 효율적으로 탐색하고, 지속 가능한 소재 구조를 제안하는 핵심 기술로 자리 잡게 될 것으로 기대된다. 그러나 동시에 데이터 품질과 모델 신뢰성, XAI, 산업 적용성 문제는 여전히 중요한 과제로 남아 있다. AI 모델이 높은 예측 성능을 보이더라도, 그 결과를 과학적으로 해석하고 실제 제조 환경에서 안정적으로 구현할 수 있어야만 진정한 산업적 가치가 확보될 수 있다. 따라서 앞으로의 재료과학은 단순히 AI 기술을 확대 적용하는 수준을 넘어, 물리 기반 해석과 데이터 기반 접근을 조화롭게 융합하는 방향으로 발전해야 할 것이다.

취재부 2026-10-06

AI 기반 재료 설계와 신소재 개발 2-1

5. 재료 설계 전략 최근에는 단순한 물성 예측을 넘어, 목표 특성을 먼저 정의한 뒤 이를 만족하는 구조를 역으로 탐색하는 역설계(inverse design)와 생성형 AI 기반 설계가 빠르게 발전한다. 또한 합성 경로 예측과 공정 최적화 기술이 결합되면서, 재료의 구조와 성능뿐 아니라 실제 제조 가능성과 산업 적용성까지 동시에 고려하는 방향으로 연구가 확대되었다. 특히 강화학습과 베이즈 최적화, 디지털 트윈과 같은 기술은 실험과 제조 과정을 실시간으로 학습하고 최적화함으로써 재료 개발 속도를 크게 향상시키고 있다. 5.1 역설계와 생성형 AI 설계 전통적인 재료 설계는 일반적으로 연구자가 특정 조성과 구조를 먼저 정의한 뒤, 실험이나 계산을 통해 그 결과로 나타나는 물성을 평가하는 방식으로 이루어졌다. 즉, 구조를 정하고 결과를 확인하는 순방향 접근이었다. 그러나 첨단 소재는 동시에 만족해야 하는 성능 조건이 매우 복잡해지면서, 기존 방식만으로 최적 재료를 효율적으로 찾는 데 한계가 나타나기 시작했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 바로 역설계이다. 역설계는 원하는 물성을 먼저 정의한 뒤, 그 목표를 만족할 수 있는 구조와 조성, 공정 조건을 AI가 역으로 탐색하는 접근 방식이다. 예를 들어 기존 방식에서는 새로운 배터리 전해질을 개발할 때 수많은 후보 구조를 하나씩 평가해야 했다. 반면 역설계에서는 먼저 높은 이온 전도성과 열적 안정성, 낮은 독성과 같은 목표 조건을 설정하고, AI가 이를 만족할 가능성이 높은 구조를 자동으로 탐색한다. 즉, 연구자가 모든 후보를 직접 정의하는 것이 아니라, 목표 성능을 중심으로 최적 구조를 거꾸로 설계하는 방식으로 사고의 흐름 자체가 변화한 것이다. 이러한 역설계는 머신러닝과 생성형 AI의 발전과 함께 빠르게 고도화되고 있다. 특히 생성형 설계는 기존 데이터의 패턴을 학습하여 새로운 재료 구조를 직접 생성할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받았다. 기존 머신러닝이 주어진 데이터의 특성을 예측하는 데 중점을 두었다면, 생성형 AI는 기존 데이터에 존재하지 않았던 새로운 구조와 조성 조합까지 제안할 수 있다. 대표적으로 변분 오토인코더(VAE)(30), 생성적 적대 신경망(GAN)(31), 확산 모델과 같은 생성형 알고리즘은 분자 구조와 고분자 사슬, 결정 구조를 생성하는 데 활용된다. 예를 들어 특정 유전 특성과 절연 강도, 유연성을 동시에 만족하는 고분자 구조를 생성하거나, 촉매 활성과 안정성을 동시에 고려한 새로운 촉매 표면 구조를 제안하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술은 연구자의 직관만으로는 탐색하기 어려운 새로운 재료 영역을 발견할 가능성을 열어주었다. 특히 최근에는 생성형 AI와 계산과학이 결합되면서 더욱 정교한 설계 전략이 가능해졌다. AI가 생성한 후보 구조를 밀도 범함수 이론(DFT)이나 분자동역학(MD)을 통해 빠르게 검증하고, 그 결과를 다시 학습에 반영하는 순환 구조가 구축된다. 이는 단순히 무작위로 후보를 생성하는 것이 아니라, 물리적으로 타당하고 실제 합성이 가능한 구조를 점차 정교하게 설계하는 방향으로 발전하고 있음을 보여준다.또한 역설계는 단일 물성 최적화뿐 아니라 다목적 최적화 문제 해결에도 매우 중요한 역할을 한다. 현재의 재료는 높은 성능뿐 아니라 안정성과 제조 가능성, 비용 효율성, 친환경성까지 동시에 고려해야 한다. 예를 들어 차세대 배터리 소재는 높은 에너지 밀도와 긴 수명, 안전성을 동시에 만족해야 하며, 친환경 고분자는 생분해성과 기계적 강도를 함께 고려해야 한다. 생성형AI는 이러한 다중 조건을 동시에 반영하여 최적 균형점을 탐색할 수 있다는 점에서 기존 접근보다 훨씬 효율적이다. 최근에는 자연어 처리(NLP) 기술도 역설계 과정에 활용되고 있다. 논문과 특허에서 추출된 합성 조건과 공정 데이터를 학습함으로써, AI는 단순히 우수한 구조를 제안하는 것을 넘어 실제 제조 가능성이 높은 합성 경로까지 예측할 수 있게 되었다. 이는 재료 설계와 제조를 하나의 통합된 시스템으로 연결하려는 방향으로 발전하고 있는 것이다. 5.2 합성 경로 설계와 예측 재료과학에서 우수한 물성을 가진 구조를 발견하는 것만큼 중요한 문제는, 그 재료를 실제로 어떻게 합성하고 제조할 것인가를 결정하는 일이다. 아무리 뛰어난 성능을 가진 소재라 하더라도 현실적인 합성 경로가 존재하지 않거나 제조 과정이 지나치게 복잡하다면 산업적으로 활용되기 어렵다. 따라서 최근의 재료 설계는 단순한 물성 예측을 넘어, 실제 제조 가능성과 합성 효율성까지 동시에 고려하는 방향으로 발전하고 있다. 기존의 합성 연구는 연구자의 경험과 직관에 크게 의존하는 경우가 많았다. 연구자는 논문과 실험 경험을 바탕으로 반응 조건, 촉매, 용매, 온도, 반응 시간을 설정하고 반복적인 실험을 통해 최적 조건을 탐색했다. 그러나 갈수록 조성과 반응 메커니즘이 복잡해지면서 가능한 합성 경로의 수가 급격히 증가하였다. 특히 고분자와 촉매, 배터리 소재와 같은 시스템은 작은 조건 변화만으로도 생성물의 구조와 성능이 크게 달라질 수 있기 때문에 기존 방식만으로 모든 가능성을 탐색하기에는 한계가 있었다. 최근 AI 기반 합성 경로 설계는 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법이 되고 있다. 자연어 처리(NLP)는 합성 경로 예측 분야에서 매우 중요한 기술이다. 수십 년 동안 축적된 논문과 특허에는 다양한 합성 조건과 실패 사례가 기록되어 있지만, 대부분 비정형 텍스트 형태로 존재하기 때문에 체계적으로 활용하기 어려웠다. NLP는 이러한 문헌 데이터를 자동으로 분석하여 반응 조건과 촉매 정보, 생성물 특성 등을 구조화된 데이터 형태로 추출할 수 있게 해준다. 또한 그래프 신경망(GNN)은 화학 반응 자체를 그래프 구조로 표현함으로써 더욱 정교한 반응 예측을 가능하게 하였다. 원자와 화학 결합을 그래프 형태로 표현하면 AI는 반응 과정에서 어떤 결합이 형성되거나 끊어지는지를 학습할 수 있으며, 이를 기반으로 새로운 반응 경로와 생성 가능성이 예측 가능하다. 최근에 이러한 기술이 유기합성과 촉매 반응, 고분자 중합 반응 예측 등에 적극적으로 활용되고 있다. 생성형 AI 역시 합성 경로 설계에 새로운 가능성을 열어주었다. 기존 방식은 주어진 반응 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 수준이었다면, 최근 생성형 모델은 목표 성능을 만족하는 구조뿐 아니라, 이를 실제로 제조하기 위한 합성 경로까지 동시에 제안할 수 있는 방향으로 발전해 왔다. 이는 재료 설계와 합성 과정을 하나의 통합 시스템으로 연결하려는 중요한 시도라 할 수 있다. AI 기반 합성 경로 예측이 자동화 실험 플랫폼과 결합되면서 자율 연구 시스템으로 발전하였다. AI가 실험 결과를 실시간으로 분석하고 다음 실험 조건을 스스로 결정하는 능동 학습 기반 접근은, 최소한의 실험만으로 최적 합성 조건을 탐색할 수 있게 만든다. 이는 기존의 반복적 실험 과정을 크게 단축시키며, 복잡한 재료 시스템에 효율성을 매우 높일 수 있다. 5.3 동적 공정 최적화재료의 제조 공정은 단순한 반복 생산을 넘어 점점 수많은 변수가 실시간으로 변화하는 복잡한 동적 시스템으로 변하고 있다. 특히 배터리와 반도체, 기능성 고분자, 촉매 소재와 같은 첨단 산업에서는 미세한 공정 변화조차 최종 제품의 성능과 품질에 큰 영향을 미친다. 온도와 압력, 반응 속도, 혼합 상태, 냉각 조건 등은 시간에 따라 지속적으로 변하며 서로 복합적으로 작용하기 때문에 고정된 조건만으로 안정적인 생산을 유지하기 어렵다. 기존의 공정 최적화는 주로 경험적 조건 설정과 반복 실험에 의존하는 방식이었다. 연구자와 엔지니어는 특정 공정 조건을 설정한 뒤 결과를 분석하고, 다시 조건을 수정하는 과정을 반복하면서 최적치를 찾아야 했다. 그러나 지금의 제조 공정은 수많은 변수를 가지며 시스템 자체가 비선형적으로 작동하기 때문에, 이러한 방식만으로는 전체 공정을 효율적으로 제어하기 어렵다. 특히 양산 규모 생산에서는 원료 상태와 환경 변화, 장비 편차 등이 실시간으로 영향을 미치기 때문에, 기존 방식으로는 공정 안정성과 수율 유지에 한계를 보이는 경우가 많았다. AI 기반 동적 공정 최적화는 이러한 문제를 해결하기 위해 실시간 데이터 분석과 자동 제어 기술을 결합한 형태로 발전하였다. 제조 장비에 부착된 센서는 온도와 압력, 유량, 진동, 전류, 반응 상태 등의 데이터를 지속적으로 수집하며, AI는 이를 실시간으로 분석하여 공정 상태를 예측한다. 이를 통해 이상 상태를 조기에 감지하고, 최적 조건을 자동으로 조정함으로써 공정 효율과 품질을 동시에 향상시킬 수 있다. 특히 강화학습(RL)은 동적 공정 최적화에서 주목받는 매우 중요한 기술이다. 강화학습은 AI가 시행착오를 통해 최적의 행동 전략을 학습하는 방식으로, 복잡한 제조 공정 환경에서 실시간 의사결정을 수행할 수 있다. 예를 들어 화학 반응 공정에서는 수율을 최대화하고 에너지 소비를 최소화하는 방향으로 반응 조건을 자동 조절할 수 있으며, 배터리 제조 공정에서는 코팅 두께와 건조 조건을 실시간으로 최적화하여 품질 편차를 줄일 수 있다. 이러한 방식은 단순한 자동화 수준을 넘어, 공정이 스스로 학습하고 적응하는 지능형 제조 시스템으로 발전하고 있음을 보여준다. 또한 베이즈 최적화는 제한된 실험 횟수만으로 최적 공정 조건을 탐색하는 데 효과적으로 활용되고 있다. 기존 방식에서는 모든 조건을 반복적으로 실험해야 했지만, 베이즈 최적화는 이전 실험 결과를 기반으로 가장 가능성이 높은 다음 조건을 예측하여 실험 효율을 크게 향상시킨다. 이는 비용과 시간을 줄이면서도 높은 품질의 공정 조건을 빠르게 확보할 수 있도록 만든다. 최근에는 디지털 트윈 기술이 동적 공정 최적화와 결합되면서 더욱 발전된 형태의 제조 시스템으로 등장했다. 디지털 트윈은 실제 생산 공정을 가상 환경에 동일하게 구현하고, 실시간 데이터를 기반으로 공정 상태를 시뮬레이션하는 기술이다. 이를 통해 실제 생산 라인을 멈추지 않고도 다양한 조건을 시험할 수 있으며, 잠재적인 문제를 사전에 예측하고 대응할 수 있다. 특히 대규모 화학 공정이나 반도체 제조처럼 공정 안정성이 중요한 분야에서 높은 활용 가능성을 보이고 있다.6. 기능성·친환경 신소재 응용 분야 AI가 최근 에너지·환경 산업의 변화와 함께 다양한 기능성·친환경 신소재 개발 분야에도 활용된다. 특히 배터리와 연료전지, 촉매, 분리막, 생분해성 고분자와 같은 첨단 소재 분야는 높은 성능, 안정성, 친환경성을 동시에 만족해야 하기 때문에 복잡한 구조–물성 관계를 효율적으로 분석하는 기술이 중요하다. 방대한 실험 및 계산 데이터를 기반으로 최적 구조와 조성을 빠르게 탐색할 수 있으며, 기존 방식으로는 발견하기 어려웠던 새로운 소재 조합까지 제안할 수 있다. 또한 탄소중립과 지속가능성에 대한 요구가 증가하면서, AI 기반 재료 설계는 단순한 성능 향상을 넘어 에너지 효율성과 환경 문제 해결까지 함께 고려하는 방향으로 발전하고 있다.6.1 에너지 저장 소재 에너지 저장 소재는 전기차와 재생에너지 산업의 급속한 성장과 함께 재료과학에서 가장 중요한 연구 분야 중 하나이다. 특히 리튬이온 배터리와 차세대 전고체 배터리, 슈퍼커패시터와 같은 시스템은 높은 에너지 밀도와 긴 수명, 빠른 충·방전 특성, 안전성을 동시에 요구받고 있으며, 이를 만족할 수 있는 새로운 소재 개발이 중요 과제로 떠오르고 있다. 그러나 에너지 저장 소재는 전기화학 반응과 이온 이동, 열적 안정성, 계면 반응 등이 복합적으로 작용하는 매우 복잡한 시스템이기 때문에, 기존의 경험적 접근만으로 최적 소재를 탐색하는 데에는 한계가 있다. 이러한 배경 속에서 AI가 방대한 실험 및 계산 데이터를 기반으로 차세대 에너지 저장 소재를 설계하는 중요 기술로 자리 잡았다. 배터리 소재 연구에서 가장 중요한 분야는 양극재와 음극재 설계이다. 양극재는 배터리의 에너지 밀도와 출력 특성을 결정하는 핵심 요소이며, 니켈·코발트·망간(NCM) 기반 소재와 리튬인산철(LFP), 황 기반 소재 등 다양한 조성이 연구 대상이 된다. AI는 금속 조성 비율과 결정 구조, 전자 구조 데이터를 학습하여 이온 확산 특성과 안정성을 예측할 수 있으며, 이를 통해 높은 용량과 긴 수명을 동시에 만족하는 조합의 탐색이 가능하다. 음극재 분야에서는 흑연 기반 소재를 넘어 실리콘과 리튬 금속 기반 구조가 주목받고 있는데, AI가 충·방전 과정에서 발생하는 부피 팽창과 구조 붕괴 가능성을 분석하여 안정성이 높은 구조 설계에 활용되고 있다. 전해질 소재 역시 중요한 연구 대상이다. 기존 액체 전해질은 높은 이온 전도성을 가지지만 화재와 누액 위험이 존재하기 때문에 최근에는 전고체 전해질이 차세대 배터리 핵심 기술로 주목받는다. 그러나 고체 전해질은 높은 이온 전도성과 기계적 안정성, 계면 호환성을 동시에 확보해야 하기 때문에 설계 난이도가 매우 높다. AI가 결정 구조와 이온 이동 경로 사이의 관계를 학습하여 높은 전도성을 가질 가능성이 높은 구조를 빠르게 탐색할 수 있으며, 생성형 AI는 기존 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 고체 전해질 구조까지 제안이 가능하다.슈퍼커패시터 분야에서도 AI 기반 설계 기술은 중요한 역할을 수행하고 있는데, 슈퍼커패시터는 빠른 충·방전 특성과 높은 출력 밀도를 가지지만 에너지 저장 용량이 낮다는 한계를 가진다. 이를 개선하기 위해 다공성 탄소 구조와 금속 산화물, 전도성 고분자 소재가 연구되고 있으며, AI는 기공 구조와 표면적, 전하 저장 특성 간의 관계를 분석하여 최적의 전극 구조를 설계하는 데 활용되고 있다. 최근에는 AI와 계산과학의 융합이 에너지 저장 소재 연구를 더욱 가속화하고 있다. 밀도 범함수 이론(DFT)은 전자 구조와 반응 에너지를 계산하는 데 활용되며, 머신러닝은 이러한 계산 데이터를 학습하여 훨씬 빠른 속도로 후보 소재를 예측한다. 또한 그래프 신경망(GNN)은 원자와 결합 구조를 직접 학습함으로써 복잡한 결정 구조의 특성을 보다 정밀하게 분석할 수 있게 만든다. 이는 기존 방식으로는 탐색하기 어려웠던 대규모 재료 공간을 효율적으로 분석할 수 있게 한다는 점에서 큰 의미를 가진다. 에너지 저장 소재 연구에서는 단순한 성능 향상뿐 아니라 경제성과 지속가능성 역시 중요한 요소로 고려된다. 희귀 금속 의존도를 줄이고 재활용 가능성을 높이는 방향으로 연구가 확대되고 있으며, AI가 원료 공급 안정성과 제조 비용까지 함께 고려한 최적 조성을 탐색하는 데 활용되었다. 또한 배터리 수명 예측과 열폭주 위험 분석에도 머신러닝이 적용되면서 안전성과 신뢰성을 향상시키는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 6.2 연료전지 및 에너지 변환 소재 연료전지와 에너지 변환 소재는 탄소중립과 친환경 에너지 전환 시대를 대표하는 핵심 기술이다. 특히 화석연료 중심의 에너지 시스템에서 벗어나 수소와 재생에너지를 기반으로 한 지속 가능한 에너지 구조로 전환하려는 움직임이 확대되면서, 고효율 에너지 변환 소재 개발의 중요성이 더욱 커졌다. 연료전지는 화학 에너지를 전기에너지로 직접 변환할 수 있기 때문에 높은 에너지 효율과 낮은 환경 오염 특성을 가지며, 수소 경제와 차세대 친환경 모빌리티의 핵심 기술로 평가받는다. 그러나 실제 산업 적용을 위해서는 높은 전도성과 장기 안정성, 내구성, 경제성을 동시에 만족하는 소재 개발이 필수적이며, 이러한 복잡한 문제를 해결하기 위해AI 기반 설계 기술이 적극적으로 활용되고 있다. 연료전지 시스템에서 가장 중요한 구성 요소 중 하나는 촉매이다. 연료전지 내부에서는 수소 산화 반응과 산소 환원 반응이 일어나는데, 이러한 반응 속도는 촉매의 활성도에 크게 의존한다. 현재는 백금(Pt) 기반 촉매가 높은 성능을 보이지만 가격이 매우 높고 자원 공급이 제한적이라는 문제가 있다. 따라서 최근에는 저비용 고효율 촉매 개발이 중요한 연구 과제로 떠올랐다. AI는 금속 조성과 표면 구조, 전자 상태 데이터를 학습하여 반응 활성도가 높은 구조를 예측할 수 있으며, 기존 실험으로는 탐색하기 어려웠던 새로운 합금 및 나노 구조 촉매를 제안하는 데 활용되고 있다. 특히 그래프 신경망(GNN)은 원자 수준의 결합 구조를 직접 분석함으로써 촉매 활성 부위를 보다 정밀하게 예측 가능하다. 전해질 소재 역시 연료전지 성능을 결정하는 핵심 요소이다. 고분자 전해질 연료전지(PEMFC)에는 양성자를 효율적으로 이동시키면서도 화학적 안정성을 유지할 수 있는 전해질막이 필요하다. 그러나 높은 온도와 습도 변화 환경에서 전도성과 내구성을 동시에 확보하기 어렵기 때문에, 최적 구조를 찾는 것이 매우 중요한 과제이다. AI는 고분자 구조와 이온 전도성, 수분 흡수 특성 사이의 관계를 학습하여 높은 성능을 보이는 새로운 전해질 구조를 빠르게 탐색할 수 있다. 또한 생성형AI가 기존 데이터에 존재하지 않는 새로운 분자 구조를 제안함으로써 차세대 고분자 전해질 개발 가능성을 더욱 확장한다. 최근에는 수전해와 탄소 전환 기술에서도 AI 활용이 빠르게 증가하였다. 수전해는 물을 분해하여 수소를 생산하는 기술로, 친환경 수소 생산의 핵심 과정이며, 높은 효율을 위해서는 안정성과 반응성이 우수한 촉매 소재가 필요하다. AI는 반응 경로와 전자 이동 메커니즘을 분석하여 수소 발생 반응(HER)과 산소 발생 반응(OER)에 적합한 촉매 구조를 예측할 수 있으며, 이를 통해 희귀 금속 사용량을 줄이면서도 높은 효율을 유지할 수 있는 소재 개발을 지원한다. 또한 에너지 변환 소재 연구에서 태양광 및 열에너지 변환 소재 개발도 중요한 분야이다. 열전 소재는 열에너지를 전기에너지로 변환할 수 있으며, 폐열 회수 시스템과 차세대 에너지 장치에 활용 가능성이 높다. 여기에 AI가 전기전도도와 열전도도, 제벡 계수(Seebeck coefficient) 간의 복잡한 관계를 분석하여 높은 변환 효율을 가지는 구조를 탐색하는 데 활용되고 있다.6.3 기체·액체 분리막 소재 기체·액체 분리막 소재는 에너지와 환경, 화학 산업 전반에서 매우 중요한 역할을 수행하는 기능성 소재이다. 분리막 기술은 특정 기체나 액체 성분만을 선택적으로 통과시키는 방식으로 작동하며, 기존의 증류나 흡착 공정에 비해 에너지 소비를 크게 줄일 수 있다는 장점을 가진다. 특히 최근에는 탄소중립과 자원 재활용의 중요성이 커지면서, 이산화탄소 포집, 수소 정제, 해수 담수화, 산업 폐수 처리와 같은 분야에서 고성능 분리막 소재에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 높은 투과도와 선택도, 화학적 안정성, 기계적 강도를 동시에 만족하는 분리막을 설계하는 것은 매우 어려운 문제이며, 이러한 복잡한 구조–물성 관계를 해결하기 위해AI 기반한 재료 설계 기술이 적극적으로 활용되고 있다. 분리막 소재의 핵심은 분자의 이동 경로를 정밀하게 제어하는 것이다. 기체 분리막에서는 분자의 크기와 확산 속도, 화학적 상호작용에 따라 특정 기체만 선택적으로 통과시키는 능력이 중요하다. 예를 들어 수소 생산 공정에서는 수소만 빠르게 통과시키고 다른 기체는 차단해야 하며, 탄소 포집 시스템에서는 이산화탄소를 선택적으로 분리하는 성능이 요구된다. 그러나 일반적으로 투과도가 높아지면 선택도가 감소하고, 선택도를 높이면 투과 속도가 느려지는 trade-off 관계가 있기 때문에 최적 구조를 찾는 것이 쉽지 않다. AI가 이러한 복잡한 관계를 분석하고 최적 구조를 탐색하는 데 중요한 역할을 한다. 머신러닝은 고분자 구조와 기공 크기, 자유 부피, 표면 화학 특성과 투과도 및 선택도 사이의 관계를 학습하여 성능을 예측할 수 있다. 이를 통해 수많은 후보 소재 중 높은 가능성을 가진 구조를 빠르게 선별할 수 있으며, 기존 실험 중심 접근보다 훨씬 효율적으로 신소재를 탐색할 수 있게 되었다. 특히 생성형 AI는 특정 기체 분리에 최적화된 새로운 고분자 구조와 다공성 소재를 직접 설계하는 방향으로 기여하고 있다. 최근에는 금속유기골격체(MOFs)와 공유결합유기골격체(COFs)와 같은 다공성 소재가 차세대 분리막 재료로 주목받고 있다. 이러한 소재는 나노 수준의 정밀한 기공 구조를 가지며, 특정 분자를 선택적으로 흡착하거나 통과시킬 수 있다는 장점을 가진다. 그러나 가능한 구조 조합 수가 매우 방대하기 때문에 모든 후보를 실험으로 검증하는 것은 사실상 불가능하다. AI는 원자 구조와 기공 특성, 흡착 에너지 데이터를 학습하여 높은 분리 효율을 가질 가능성이 높은 구조를 예측할 수 있으며, 이를 통해 소재 개발 속도를 크게 향상시키고 있다.액체 분리 분야에서도 AI 활용이 빠르게 확대되고 있다. 해수 담수화와 수처리 공정에서는 높은 수분 투과성과 오염 저항성, 장기 안정성을 동시에 갖는 분리막이 필요하다. 특히 산업 폐수 처리에서는 화학적 안정성과 내 오염 특성이 매우 중요하다. AI가 고분자 구조와 표면 친수성, 나노 기공 분포 사이의 관계를 분석하여 물 분자 이동 특성과 오염 억제 효과를 예측할 수 있으며, 이를 통해 기존보다 효율적인 수처리용 분리막 개발이 가능하다.6.4 친환경·생분해성 고분자 최근 전 세계적으로 플라스틱 폐기물과 미세플라스틱 문제가 심각한 환경 이슈로 떠오르면서 친환경·생분해성 고분자에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 기존 석유 기반 플라스틱은 우수한 기계적 강도와 내구성, 가공성을 가지지만 자연환경에서 쉽게 분해되지 않기 때문에 장기간 축적되며 환경 오염을 유발한다. 특히 해양 생태계와 토양 오염 문제는 인간의 건강과 생태계 전반에 영향을 미치고 있으며, 이에 따라 지속 가능한 고분자 소재 개발이 중요한 사회적 과제로 부각되었다. 이러한 흐름 속에서 AI가 생분해성과 물성, 제조 가능성을 동시에 만족하는 차세대 친환경 고분자 설계를 가속화하는 데 활용되고 있다. 생분해성 고분자는 미생물이나 자연환경 조건에서 분해될 수 있는 구조를 가지며 대표적으로PLA, PHA, PBS와 같은 소재들이 널리 연구되었다. 그러나 기존 생분해성 고분자는 일반 플라스틱에 비해 기계적 강도와 내열성, 장기 안정성이 부족한 경우가 많아 실제 산업 적용에는 한계가 있다. 예를 들어 포장재나 자동차 부품, 전자 소재 분야에서는 일정 수준 이상의 내구성과 가공성이 필수적으로 요구되기 때문에, 단순히 생분해성만으로는 산업적 활용이 어렵다. 따라서 최근 연구는 환경친화성과 기능적 성능을 동시에 만족할 수 있는 새로운 고분자 구조를 설계하는 방향으로 이루어지고 있다. AI가 이러한 복잡한 구조–물성 관계를 분석하는 데 매우 효과적인 도구로서 활용된다. 고분자의 특성은 단량체 구조와 분자량, 사슬 배열, 결정화도, 가교 구조 등에 의해 결정되며, 이러한 요소들은 서로 복합적으로 작용한다. 머신러닝은 방대한 실험 데이터를 학습하여 특정 구조가 기계적 강도와 유연성, 열적 안정성, 생분해성에 어떤 영향을 미치는지 예측이 가능하다. 이를 통해 기존 방식보다 훨씬 빠른 속도로 유망한 고분자 구조를 탐색할 수 있게 되었다.특히 생성형 AI가 친환경 고분자 설계 분야에 새로운 가능성을 열어주었다. 기존에는 연구자가 가능한 조성을 직접 설정한 뒤 실험을 반복해야 했지만, 생성형 AI는 목표 성능을 먼저 정의한 후 이를 만족하는 새로운 분자 구조를 스스로 생성할 수 있다. 예를 들어 높은 생분해성과 동시에 우수한 기계적 강도를 가지는 고분자 구조를 제안하거나, 재활용성과 내열성을 동시에 만족하는 새로운 공중합체 구조를 설계하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이는 기존 데이터에 없었던 새로운 소재 조합을 발견할 가능성을 크게 높였다. 최근에는 바이오 기반 원료를 활용한 지속 가능 고분자 개발도 중요한 연구 분야로 주목받는다. 기존 플라스틱 산업은 석유 자원에 크게 의존해 왔지만, 탄소중립 시대에는 식물 유래 바이오매스와 재생 가능한 원료를 기반으로 한 고분자 설계가 중요하다. AI가 원료 구조와 반응 특성, 최종 물성 사이의 관계를 분석하여 바이오 기반 소재의 성능을 최적화하는 데 활용되고 있다. 또한 합성 공정 조건과 에너지 소비까지 함께 고려함으로써, 단순히 친환경성을 넘어 실제 산업적 생산 가능성까지 반영한 설계가 가능해진 것이다. 자연어 처리(NLP) 기술 역시 친환경 고분자 연구에 중요한 역할을 담당한다. 수많은 논문과 특허에는 다양한 고분자 합성 조건과 첨가제, 분해 특성 데이터가 축적되어 있지만, 대부분 비정형 텍스트 형태로 존재하기 때문에 체계적 활용이 어려웠다. NLP는 이러한 문헌 데이터를 자동으로 분석하고 구조화함으로써, AI 기반 고분자 설계에 필요한 대규모 데이터 구축을 가능하게 만들었다. 또한 최근에는 생분해성뿐 아니라 재활용 가능성까지 함께 고려하는 순환형 고분자 설계 개념이 등장했다. 이는 사용 후 화학적으로 다시 분해하여 원료로 재사용할 수 있는 구조를 설계하는 방식으로, 지속 가능한 소재 산업 구축을 위한 중요한 방향으로 평가받고 있다. 7. 스마트 제조와 산업화 스마트 제조는 AI, 사물인터넷(IoT), 자동화 시스템을 기반으로 제조 공정을 실시간으로 분석하고 최적화하는 차세대 산업 기술이다. 최근 재료 산업에서는 단순한 대량 생산을 넘어 품질 안정성과 공정 효율, 에너지 절감까지 동시에 고려하는 방향으로 제조 패러다임이 변하고 있다. AI가 공정 데이터를 학습하여 장비 이상과 품질 편차를 조기에 예측할 수 있으며, 최적 생산 조건을 자동으로 조정함으로써 생산성과 신뢰성을 향상시킨다. 또한 디지털 트윈과 자율 실험 플랫폼은 실제 제조 공정을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 실시간으로 개선할 수 있게 하여, 연구개발과 산업화를 더욱 긴밀하게 연결하고 있다.7.1 Industry 4.0과 스마트 제조 Industry 4.0은 AI, 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅, 자동화 기술을 융합하여 제조 시스템을 지능화하는 차세대 산업 혁신 개념이다. 과거 제조 산업은 대량 생산과 자동화 중심으로 발전해 왔지만, 최근에는 단순한 생산 효율 향상을 넘어 실시간 데이터 기반 의사결정과 자율 제어가 가능한 스마트 제조 체계로 빠르게 전환되는 중이다. 특히 재료 산업에서 제품의 미세구조와 공정 조건이 최종 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 정밀한 공정 제어와 데이터 기반 최적화 기술의 중요성이 더욱 크다. 이러한 흐름 속에서 Industry 4.0은 재료 설계와 생산, 품질 관리, 유지보수까지 전 과정을 하나의 연결된 시스템으로 통합하는 핵심 기반으로 자리 잡고 있다. 기존 제조 공정은 주로 고정된 조건과 사전 설정된 운영 방식에 의존했다. 엔지니어는 경험을 바탕으로 최적 조건을 설정하고, 생산 중 문제가 발생하면 사후적으로 대응하는 방식이 일반적이었다. 그러나 첨단 소재는 공정 변수의 수가 매우 많고 시스템 자체가 복잡하기 때문에, 단순한 경험적 제어만으로 안정적인 품질을 유지하기 어렵다. 특히 배터리와 반도체, 기능성 고분자와 같은 분야에서는 온도와 압력, 반응 속도, 습도, 원료 상태의 작은 변화조차 최종 제품 성능에 큰 영향을 미친다. 스마트 제조는 이러한 문제를 해결하기 위해 제조 공정 전체를 데이터 기반으로 운영한다. 생산 장비에는 다양한 센서가 부착되어 있으며, 온도와 압력, 진동, 전류, 유량, 반응 상태와 같은 데이터를 실시간으로 수집한다. AI는 이 데이터를 분석하여 장비 상태와 공정 변화를 지속적으로 학습하며, 이상 징후를 조기에 감지하고 최적 조건을 자동으로 조정한다. 이를 통해 생산 효율을 높이는 동시에 품질 편차를 줄이고 불량률을 최소화할 수 있게 된다. 특히 예측 관리는 스마트 제조의 대표적인 응용 기술 중 하나이다. 기존에는 장비가 고장 난 이후 수리를 진행하거나 일정 주기로 부품을 교체하는 방식이 일반적이었다. 그러나 AI는 센서 데이터를 기반으로 장비의 이상 패턴을 미리 분석할 수 있으며, 고장 발생 가능성을 사전에 예측함으로써 생산 중단 위험을 줄일 수 있다. 이는 제조 비용 절감뿐 아니라 생산 안정성 향상 측면에서도 매우 중요한 의미를 가진다. 또한 Industry 4.0 환경에서는 제조 공정과 공급망, 품질 관리 시스템이 하나의 디지털 네트워크로 연결된다. 예를 들어 원료 공급 상태와 생산 일정, 장비 가동 상태, 품질 검사 결과가 실시간으로 공유되며, AI는 이를 통합적으로 분석하여 전체 생산 흐름을 최적화한다. 이는 단순히 개별 공정을 자동화하는 수준을 넘어, 공장 전체가 하나의 지능형 시스템처럼 작동하는 방향으로 발전하고 있음을 의미한다. 최근에는 디지털 트윈 기술이 Industry 4.0과 결합되면서 더욱 정교한 제조 시스템이 구현되고 있다. 디지털 트윈은 실제 생산 설비와 공정을 가상 환경에 동일하게 구현하고, 실시간 데이터를 반영하여 현재 상태를 분석하는 기술이다. 이를 통해 실제 생산라인을 멈추지 않고도 다양한 공정 조건을 시험할 수 있으며, 잠재적인 문제를 사전에 예측하고 최적 운영 전략을 도출한다. 특히 복잡한 화학 공정과 배터리 생산 시스템, 반도체 제조 공정에서 높은 활용 가능성을 보이고 있다. AI 기반 스마트 제조는 품질 검사 방식에도 큰 변화를 가져왔다. 기존 품질 검사는 사람의 육안 검사나 제한된 측정 장비에 의존하는 경우가 많았지만, 최근에는 컴퓨터 비전(CV) 기반 영상 분석 기술이 활용되면서 더욱 빠르고 정밀한 결함 검출이 가능해졌다. AI가 미세한 표면 결함과 구조 이상을 자동으로 분석할 수 있으며, 생산 과정 중 실시간 품질 모니터링도 가능하게 만들었다.7.2 대량 생산과 스케일업 문제 신소재 개발 과정에서 가장 큰 난관 중 하나는 실험실 수준에서 우수한 성능을 보인 재료를 실제 산업 규모로 안정적으로 생산하는 것이다. 많은 재료가 연구 단계에서는 뛰어난 특성을 나타내지만, 대량 생산 과정에서 동일한 성능을 유지하지 못하거나 제조 비용 문제로 인해 상용화에 실패하는 경우가 적지 않다. 특히 배터리와 촉매, 기능성 고분자, 반도체 소재와 같은 첨단 분야에서는 미세한 공정 변화조차 최종 성능에 큰 영향을 미치기 때문에 스케일업의 난이도가 더욱 높다. 실험실 환경에서는 소량의 시료를 이용하여 상대적으로 이상적인 조건에서 반응을 제어할 수 있다. 그러나 생산 규모가 확대되면 열전달과 물질 전달, 혼합 균일성, 반응 속도와 같은 요소들이 복합적으로 변하게 된다. 예를 들어 배터리 전극 소재를 소규모로 합성할 때는 균일한 입자 크기와 조성을 유지할 수 있지만, 대량 생산 단계에서는 반응기 내부의 온도 편차와 원료 혼합 불균일성으로 인해 미세구조가 달라질 수 있다. 이러한 차이는 전기화학적 성능과 수명, 안정성 저하로 이어질 수 있으며, 결국 산업 적용의 큰 장애물이 된다. 또한 스케일업은 단순히 생산량을 늘리는 문제가 아니라 경제성과 공정 안정성을 동시에 확보해야 하는 복합적 문제이다. 연구실에서는 고가의 원료나 복잡한 공정을 사용하더라도 기술 검증이 가능하지만, 실제 산업 현장에서는 원재료 비용과 에너지 소비, 생산 속도, 장비 유지비용까지 고려해야 한다. 특히 희귀 금속 기반 소재는 우수한 특성을 가지더라도 원료 공급 안정성과 비용 문제로 인해 상용화에 어려움을 겪는 경우가 많다. 따라서 재료 산업은 단순한 물성 향상뿐만 아니라, 대량 생산 가능성과 비용 효율성까지 함께 고려하는 방향으로 변화하고 있다. 최근에는 이러한 스케일업 문제를 해결하기 위해 AI 기반 공정 최적화 기술이 적극적으로 활용되었다. AI가 생산 과정에서 발생하는 방대한 센서 데이터를 분석하여 공정 변수와 품질 사이의 관계를 학습하고 있으며, 이를 통해 생산 규모 변화에 따른 문제를 예측하고 최적 조건을 도출한다. 예를 들어 온도와 압력, 혼합 속도, 반응 시간 변화가 미세구조 형성에 어떤 영향을 미치는지를 분석함으로써, 실험실 수준의 특성을 산업 규모에서도 재현할 수 있도록 지원한다. 특히 디지털 트윈은 스케일업 연구에서 매우 중요한 기술로 주목받고 있다. 디지털 트윈은 실제 생산 설비와 동일한 가상 모델을 구축하고, 실시간 데이터를 반영하여 공정 상태를 시뮬레이션하는 기술이다. 이를 통해 실제 생산라인을 반복적으로 수정하지 않고도 다양한 조건을 시험할 수 있으며, 대량 생산 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 예측이 가능하다. 이는 생산 비용과 개발 시간을 크게 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 또한 머신러닝은 공정 변수와 생산 결과 사이의 비선형 관계를 분석하는 데 효과적으로 활용되고 있다. 기존에는 엔지니어의 경험을 바탕으로 조건을 조정해야 했지만 최근에는 AI가 최적 반응 조건과 생산 속도, 냉각 조건 등을 자동으로 탐색할 수 있게 되었다. 특히 강화학습(RL)은 공정 환경 변화에 실시간으로 적응하며 최적 운영 전략을 학습할 수 있기 때문에, 복잡한 대량 생산 시스템에서 높은 활용 가능성을 보인다.7.3 기술-경제성 분석 기술-경제성 분석(TEA)은 새로운 재료와 공정 기술이 실제 산업적으로 얼마나 실현 가능성이 있는지를 평가하는 방법론이다. 과거의 재료 연구는 주로 성능 향상 자체에 집중하는 경우가 많았지만, 현대 산업에서는 우수한 물성만으로 상용화를 보장할 수 없다. 실제 산업 적용을 위해서는 생산 비용과 공정 효율, 원료 공급 안정성, 에너지 소비, 설비 투자 비용까지 종합적으로 고려해야 한다. 특히 첨단 소재 산업은 개발 비용이 매우 크고 시장 변화 속도도 빠르기 때문에, 연구 초기 단계부터 기술성과 경제성을 동시에 평가하는 접근이 중요하다. 예를 들어 차세대 배터리 소재가 기존 소재보다 높은 에너지 밀도를 가진다고 하더라도, 희귀 금속 사용량이 많거나 제조 공정이 지나치게 복잡하다면 산업적으로 활용되기 어렵다. 연료전지 촉매 역시 높은 반응 활성도를 보일 수 있지만, 백금과 같은 고가 원소에 의존할 경우 대규모 상용화에는 한계가 있다. 또한 친환경 고분자 소재가 우수한 생분해성을 가진다고 하더라도 기존 플라스틱 대비 생산 단가가 지나치게 높다면 시장 경쟁력을 확보하기 어렵다. 결국 재료 개발은 단순한 성능 최적화가 아니라, 경제성과 지속가능성까지 함께 고려하는 방향으로 변화하고 있다. TEA는 이러한 문제를 체계적으로 분석하기 위해 사용된다. 일반적으로 원재료 비용과 에너지 소비, 생산 설비 투자비(CAPEX), 운영 비용(OPEX), 생산 수율, 유지보수 비용 등을 종합적으로 평가하여 기술의 경제적 타당성을 분석한다. 또한 예상 시장 규모와 수익성, 생산 규모 확대 시의 비용 변화까지 함께 고려함으로써 실제 산업 적용 가능성을 정량적으로 판단할 수 있게 한다. 이는 단순한 재무 분석이 아니라, 기술과 제조 공정, 공급망, 시장 구조를 통합적으로 연결하는 분석 체계라 할 수 있다. 최근에는 AI가 TEA 과정에도 적극적으로 활용되고 있다. 기존에는 연구자와 엔지니어가 제한된 데이터와 경험을 바탕으로 경제성을 추정해야 했지만, AI는 방대한 생산 및 시장 데이터를 분석하여 보다 정밀한 비용 예측과 공정 최적화를 수행한다. 예를 들어 머신러닝은 원재료 가격 변동과 생산 수율, 에너지 소비 패턴 사이의 관계를 학습하여 장기적인 생산 비용을 예측할 수 있으며, 공정 변수 변화에 따른 경제성 영향을 빠르게 분석할 수 있다. 이는 기존보다 훨씬 빠르고 유연한 의사결정을 가능하게 만든다. 특히 디지털 트윈 기술은 TEA와 결합되면서 더욱 강력한 분석 도구로 발전했다. 디지털 트윈은 실제 생산 공정을 가상 환경에 구현하여 공정 조건 변화에 따른 생산성과 비용 변화를 실시간으로 시뮬레이션할 수 있게 한다. 이를 통해 생산 규모 확대 과정에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 예측할 수 있으며, 최적 공정 조건과 경제적 균형점을 보다 효율적으로 탐색할 수 있다. 또한 최근 재료 산업에서는 환경성과 경제성을 동시에 고려하는 방향으로 TEA의 범위가 확대되었다. 단순히 생산 비용만이 아니라 탄소 배출량과 에너지 사용량, 재활용 가능성, 공급망 안정성까지 함께 평가하는 통합 분석이 중요해졌다. 예를 들어 친환경 배터리 소재 개발에서는 희귀 금속 사용량 감소와 재활용 공정 효율까지 고려되며, 생분해성 고분자 연구에서는 생산 과정의 에너지 소비와 탄소 배출까지 함께 분석된다. 이는 지속가능성과 산업 경쟁력을 동시에 확보하기 위한 중요한 접근이라 할 수 있다. TEA는 특히 연구개발과 산업화 사이의 Valley of Death를 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 많은 신소재가 실험실 단계에서는 우수한 성능을 보이지만, 실제 생산 비용과 시장 구조를 고려하지 못해 상용화에 실패하는 경우가 많다. TEA는 초기 단계부터 경제성과 제조 가능성을 함께 검토함으로써, 실질적인 산업 적용 가능성이 높은 기술을 선별하는 데 기여한다.8. 데이터 해석 한계 AI 기반 재료과학은 신소재 개발 속도를 크게 향상시키고 있지만, 동시에 데이터 품질과 모델 신뢰성, 해석 가능성과 같은 중요한 과제도 안고 있다. AI 모델은 학습 데이터에 크게 의존하기 때문에 실험 조건과 측정 방식이 서로 다른 데이터가 혼합될 경우 예측 정확도가 저하될 수 있다. 또한 재료과학 분야는 실패 데이터와 희귀 데이터가 부족한 경우가 많아 모델 일반화에도 한계가 있다. 특히 딥러닝 모델은 높은 예측 성능을 보이더라도 결과가 도출되는 과정이 불투명한 블랙박스 특성을 가지기 때문에, 왜 특정 재료 구조가 선택되었는지를 해석하기 어려운 문제가 있다. 이에 따라 최근에는 물리법칙 기반 AI와 설명 가능 AI(XAI), 데이터 표준화 기술이 중요한 연구 방향으로 주목받고 있으며 이는 신뢰성 높은 AI 기반 재료 설계를 위한 중요 과제로 평가된다.8.1 재료 데이터 문제 AI 기반 재료과학이 빠르게 발전하고 있음에도 불구하고, 가장 근본적인 한계 중 하나는 데이터 자체의 품질과 구조에 있다. AI 모델은 결국 학습 데이터에 의존하여 재료의 구조와 물성 관계를 학습하기 때문에, 데이터의 정확성과 일관성이 확보되지 않으면 예측 성능 또한 크게 저하될 수밖에 없다. 특히 재료과학 분야의 데이터는 단순한 숫자 정보가 아니라 실험 조건과 측정 장비, 공정 환경, 시료 상태 등 다양한 변수의 영향을 동시에 받기 때문에, 일반적인 데이터 과학 분야보다 훨씬 복잡한 특성을 가진다. 가장 큰 문제는 데이터의 부족과 불균형이다. 이미지나 텍스트 분야와 달리 재료과학에서는 대규모 고품질 데이터를 확보하기 어렵다. 새로운 재료를 합성하고 특성을 측정하는 과정에는 많은 시간과 비용이 필요하며, 실험 자체가 실패하는 경우도 많다. 그러나 실제 논문과 데이터베이스에는 성공 사례 중심의 결과만 기록되는 경우가 많아, 실패 데이터와 부정적 결과가 충분히 축적되지 않는 문제를 가지고 있다. 이는 AI가 특정 방향으로 편향된 학습을 수행하게 만들 수 있으며, 실제 환경에서의 일반화 성능을 떨어뜨리는 원인이 된다. 또한 동일한 재료라 하더라도 연구 기관이나 장비, 측정 방식에 따라 결과가 달라질 수 있다는 점도 중요한 문제이다. 예를 들어 열전도도와 전기전도도, 기계적 강도와 같은 물성은 측정 환경과 시편 준비 조건에 따라 상당한 차이를 보일 수 있다. 특히 고분자와 복합재료처럼 미세구조 변화에 민감한 시스템에서는 작은 공정 차이만으로도 결과가 크게 달라질 수 있다. 이러한 데이터의 비일관성은 AI 모델 학습 과정에서 노이즈로 작용하며, 예측 정확도를 낮추는 요인이 된다. 재료 데이터는 다중 스케일 특성을 가진다는 점에서도 어려움을 가진다. 실제 재료의 성능은 원자 수준의 전자 구조뿐 아니라 미세조직과 거시적 공정 조건까지 동시에 영향을 받는다. 예를 들어 배터리 소재에서는 이온 이동과 계면 반응, 열적 안정성이 복합적으로 작용하며, 분리막 소재에서는 기공 구조와 표면 화학 특성이 동시에 중요하다. 그러나 이러한 서로 다른 규모의 정보를 하나의 데이터 체계로 통합하는 것은 매우 복잡한 문제이며, 현재까지도 완전한 표준화가 이루어지지 않은 상태이다. 최근에는 자연어 처리(NLP)를 활용하여 논문과 특허에 포함된 데이터를 자동으로 추출하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 문헌 데이터는 대부분 비정형 텍스트 형태로 존재하며, 표현 방식 또한 연구자마다 다르기 때문에 정확한 정보 추출이 쉽지 않다. 또한 논문에는 실험 실패 사례나 세부 공정 조건이 충분히 기록되지 않는 경우도 많아, AI 학습에 필요한 완전한 데이터를 확보하는 데 한계가 있다. 데이터 표준화 문제 역시 매우 중요한 과제로 지적된다. 현재 재료 데이터베이스들은 서로 다른 형식과 단위 체계를 사용하는 경우가 많으며, 일부 데이터는 메타데이터가 부족하여 재현성이 낮다. 따라서 최근에는 FAIR 원칙을 기반으로 데이터 공유와 표준화를 추진하려는 움직임이 확대되고 있는데 이는 단순한 데이터 축적을 넘어, 서로 다른 연구 결과를 통합적으로 활용할 수 있는 기반을 구축하기 위한 중요한 시도라 할 수 있다. 또한 AI 모델은 데이터를 보유한 영역에서는 높은 예측 성능을 보이지만, 학습하지 못한 새로운 재료 영역에서는 신뢰성이 급격히 떨어질 수 있다. 이는 재료과학 분야에서 특히 중요한 문제인데, 실제 연구 목적 자체가 기존에 존재하지 않았던 새로운 소재를 탐색하는 데 있기 때문이다. 따라서 최근에는 소량 데이터 학습과 전이 학습, 물리 기반 AI 모델을 활용하여 데이터 부족 문제를 해결하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다.

취재부 2026-10-06

1,760배 빠르게 녹조를 지운다, KIST, 햇빛으로 움직이는 자율 수상 로봇 세계 최초 개발

1,760배 빠르게 녹조를 지운다 KIST, 햇빛으로 움직이는 자율 수상 로봇 세계 최초 개발 - 공기와 물만으로 현장에서 즉시 과산화수소를 합성하는 코발트 단일 원자 촉매 개발- 태양광 기반 24시간 자율 운항으로 전력망 없는 댐·저수지 수질 정화 가능성 제시 매년 여름 강과 호수에서는 대규모 녹조 발생으로 수질 관리 문제가 반복된다. 녹조는 악취를 유발하고 수중 산소를 감소시켜 어류 폐사의 원인이 되며, 독성 물질을 생성해 상수원 수질 안전에도 영향을 미칠 수 있어 효과적인 제거 기술 개발이 요구되고 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 청정에너지연구센터 오형석 박사 연구팀은 초물성전도소재연구센터 김남동 박사 연구팀, 극한물성소재연구센터 조혜성 박사 연구팀과 공동으로 외부 전력 공급과 약품 운반 없이 햇빛만으로 작동하는 무전원 자율 방제 수상 로봇을 세계 최초로 개발했다. 기존 녹조 제거는 작업자가 선박을 이용해 과산화수소를 직접 살포하는 방식이 주로 활용됐다. 그러나 넓은 수역을 반복적으로 이동해야 해 큰 비용과 인력이 필요했고, 약품의 장기 보관을 위해 첨가되는 안정제가 녹조 제거 효율을 저하하는 한계도 있었다. 연구팀은 탄소 소재에 코발트 원자를 하나씩 분산시킨 단일 원자 촉매를 개발해 공기 중 산소와 물만으로 과산화수소를 현장에서 즉시 합성하는 기술을 구현했다. 이 기술로 생성된 과산화수소는 상용 과산화수소 대비 녹조 제거 속도가 최대 1,760배 향상되는 것으로 확인됐다. [그림 1] 태양광 자율 운항 수질 정화 로봇 구동 모식도 및 녹조 제거 효과(왼쪽) 태양광 자율 운항 로봇의 수질 정화 작동 원리 모식도. 태양광 패널을 단 로봇이 호수 위를 떠다니며 햇빛으로 전기를 만들고, 공기 중의 산소를 이용해 수질 정화 약품(과산화수소)을 현장에서 즉시 만들어 오염된 물을 맑게 하는 과정을 표현함. 오른쪽 위 파란색 테두리 사진은 약품을 만들어내는 실제 핵심 부품의 모습.(오른쪽 위) 반응 시간에 따른 수질 정화실험 사진. 로봇 장치를 작동시켰을 때 진한 초록색이던 오염수가 단 6시간(360분) 만에 찌꺼기 없이 맑고 투명하게 정화되는 것을 확인하였다.(오른쪽 아래) 기존 상용 약품과 수질 정화 로봇의 녹조 제거 속도 비교 그래프. 공장에서 만들어 파는 화학 약품(붉은색 선)을 물에 넣었을 때보다 로봇이 현장에서 직접 만들어낸 약품(연두색 선)을 사용했을 때 녹조가 얼마나 심한지 보여주는 지표 (엽록소 수치)가 훨씬 빠르고 완벽하게 바닥으로 떨어지는 것을 확인하였다.연구팀은 해당 촉매 시스템을 태양광 패널과 부유 장치에 결합해 자율 방제 수상 로봇을 완성했다. 로봇은 낮 동안 태양광으로 충전한 전력을 활용해 주간과 야간에 자율 운항이 가능하며, KIST 내 실제 연못에서 수행한 시험 운행에서도 녹조 제거 성능을 성공적으로 검증했다. 이번 기술은 전력 인프라가 부족한 저수지와 댐 등에서도 활용 가능성이 높다. 별도의 약품 운송 없이 현장에서 필요한 만큼 과산화수소를 생산할 수 있어 운송 비용과 약품 누출 위험을 줄일 수 있으며, 향후 장치 규모를 확대해 강과 대형 상수원 등 다양한 수질 관리 환경으로 적용 범위를 넓혀갈 계획이다. [그림 2] 연속 수질 정화 장치의 내부 구조 및 녹조 제거 원리(왼쪽 위) 수질 정화 장치의 내부 전개 모식도. 오염된 물이 멈추지 않고 흐르면서 실시간으로 정화될 수 있도록 여러 겹의 부품으로 조립된 핵심 장치의 내부 구조를 표현함.(왼쪽 아래) 조립이 완료된 수질 정화 장치의 실제 구동 사진. 진한 초록색의 녹조 오염수가 투명한 호스를 따라 장치 내부로 끊임없이 흘러 들어가며 정화되는 실제 실험 모습을 보여줌.(오른쪽) 장치 내부의 녹조 파괴 원리 모식도. 장치 안으로 들어온 공기 중의 산소(O2)가 특수 촉매를 만나 수질 정화 약품(과산화수소, H2O2)으로 즉시 변하고, 물길을 따라 흘러가는 녹조를 직접 공격하여 파괴하는 과정을 표현함. KIST 오형석 책임연구원은 “이번 성과는 수질 정화 촉매, 첨단 복합소재, 로봇 제어 기술을 보유한 KIST 연구팀이 협력해 만들어낸 융합 연구의 결과”라며, “햇빛만으로 현장에서 녹조 제거제를 생산하는 이번 기술이 미래형 스마트 물 관리 기술의 새로운 대안이 되기를 기대한다”고 밝혔다. [그림 3] 태양광 자율 운항 수질 정화 로봇의 구조 모식도 및 실제 현장 실증(왼쪽 위) 태양광 자율 운항 수상 로봇의 전체 구조 모식도. 물에 뜰 수 있는 튜브 형태의 뼈대(최대 1kg 적재 가능) 위에 햇빛을 전기로 바꾸는 4개의 태양광 패널, 물 위를 이동하기 위한 프로펠러, 로봇의 두뇌 역할을 하는 제어 장치(컨트롤러), 그리고 중앙에 탑재된 핵심 수질 정화 장치(Device)가 결합된 모습을 표현함.(왼쪽 아래) 로봇의 두뇌 역할을 하는 제어 장치(컨트롤러) 내부 사진. 사람의 조종이나 전선 연결 없이도 로봇이 스스로 위치를 파악해 목표 지점으로 이동하고, 태양광 에너지를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 정밀 전자 부품들의 모습을 보여줌.(오른쪽) KIST 내 실제 연못에서 진행된 자율 운항 정화 실증 사진. 실험실을 벗어나 실제 연못에 로봇(흰색 원)을 띄워, 외부 전력 없이 햇빛만으로 스스로 움직이며 오염된 목표 구역(붉은색 원)을 찾아가는 현장 테스트 모습을 확인함. 수면에 겹쳐진 육각형 벌집 모양 가상선은 로봇이 넓은 호수를 여러 구역으로 나누어 빈틈없이 꼼꼼하게 관리하는 방식을 의미함. 이번 성과는 국민 생활과 밀접한 녹조 문제 해결을 목표로 연구 기획부터 소재 개발, 시스템 구현까지 아우른다는 점에서 의미가 크다. 현장에서 즉시 과산화수소를 생산하는 촉매 기술과 자율 방제 시스템을 결합해 전력 인프라가 부족한 환경에서도 활용이 가능한 친환경 수질 정화 기술을 구현해 실제 현장 적용 가능성을 높였다. KIST는 향후 기술 고도화를 통해 다양한 수질 관리 현장으로 적용 범위를 확대하고, 친환경 수질 관리 기술의 실용화를 앞당겨 사회·경제적 피해 최소화에 기여할 계획이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 배경훈)의 지원을 받아 KIST 주요 사업 및 탄소 업사이클링 사업(RS-2022-NR068684), 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업(GTL25021-210, CAP21011-100)으로 수행됐다. 이번 연구 성과는 국제 학술지 「Applied Catalysis B: Environment and Energy」 (IF 21.1, JCR 분야 상위 0.6%) 최신호(Volume 386)에 게재됐다.* 논문명: Solar-floating Co–N4 single-atom catalyst platform for neutral-pH H2O2 generation and algal bloom mitigation <연구자 소개> 이영록 KIST 박사후연구원(제1저자)○ 소속: KIST 지속가능미래기술연구본부 청정에너지연구센터○ 전화: 010-9178-3463○ e-mail: r1121@kist.re.kr 김민우 KIST 학생연구원(제1저자)○ 소속 : KIST 우주용복합소재연구단 초물성전도소재연구센터○ 전화 : 010-2340-8572○ e-mail : mwkim8572@kist.re.kr 김남동 KIST 책임연구원(교신저자)○ 소속 : KIST 우주용복합소재연구단 초물성전도소재연구센터○ 전화 : 063-219-8178○ e-mail : ndkim@kist.re.kr 조혜성 KIST 책임연구원(교신저자)○ 소속 : KIST 첨단소재시스템연구본부 극한물성소재연구센터○ 전화 : 02-958-5443○ e-mail : hcho@kist.re.kr 오형석 KIST 책임연구원(교신저자)○ 소속 : KIST 지속가능미래기술연구본부 청정에너지연구센터○ 전화 : 010-5816-0419○ e-mail : hyung-suk.oh@kist.re.kr

이용우 기자 2026-10-02

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이용우 2026-09-16

물처럼 흐르는 원료로 대형 탄소복합재 빠르게 제작 부산대 연구팀 신기술 개발…강하고 균일하게, 재활용까지

- 성동기 교수팀, 재활용 어려운 기존 열경화성 복합재료 한계 극복 성과- 항공·우주·방산·미래 모빌리티용 경량 부품 대량 생산 가능 기대- 공극률 1% 미만, 강도 22.7% 향상, 충격 분산, 수분 흡수도 기존 1/3 수준 부산대학교 연구팀이 물처럼 잘 흐르는 저점도 열가소성 수지를 활용해 복잡한 형상의 대형 탄소복합재를 빠르게 제작할 수 있는 신공정을 개발했다. 이번 기술은 기존 열경화성 수지 기반 공정의 한계를 보완하면서 생산성과 재활용 가능성을 함께 높일 수 있는 대안으로 주목된다. 부산대학교(총장 최재원)는 응용화학공학부 성동기 교수 연구팀이 기존 열가소성 탄소섬유 복합재료의 산업 적용을 가로막아 온 높은 점도 문제를 해결할 수 있는 반응 중합형 성형 공정을 개발했다. 이번 기술은 플라스틱을 직접 녹여 주입하는 대신, 플라스틱이 되기 전 단계의 반응성 전구체를 탄소섬유 내부에 먼저 함침시킨 뒤 금형 안에서 고성능 플라스틱으로 전환하는 방식이다. 이를 통해 대형 복합재료를 더 빠르고 균일하게 만들 수 있는 가능성을 제시했다. 탄소섬유 복합재료는 항공기, 우주 구조물, 전기차, 수소 모빌리티 등에 쓰이는 대표적인 차세대 경량 구조재다. 철보다 훨씬 가벼우면서도 높은 강도와 강성을 구현할 수 있어 에너지 효율과 구조 안전성을 동시에 높일 수 있다. 그러나 현재 산업 현장에서는 주로 열경화성 수지 기반 복합재료가 사용되고 있어, 재활용과 재성형이 어렵다는 한계가 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 대한 대안으로 열가소성 탄소섬유 복합재료가 주목받아 왔지만, 실제 생산 공정에서는 또 다른 장벽이 존재했다. 일반적인 열가소성 플라스틱은 녹았을 때 점도가 매우 높아 촘촘한 탄소섬유 다발 사이로 균일하게 스며들기 어렵다. 이 때문에 제조 시간이 길어지고, 내부에 기포나 빈 공간이 생기며, 대형 복합재료를 빠르게 생산하는 데 제약이 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘플라스틱을 녹여 넣는 방식’이 아니라 ‘물처럼 잘 흐르는 원료를 먼저 넣고 금형 안에서 플라스틱으로 바꾸는 방식’을 적용했다. 특히 PA12(폴리아미드 12)의 원료인 라우로락탐을 PA6(폴리아미드 6)의 원료인 카프로락탐에 녹여 90℃의 낮은 온도에서도 주입 가능한 반응성 수지 시스템을 구현했다. PA6와 PA12는 둘 다 폴리아미드(Polyamide, PA) 계열 플라스틱으로, 흔히 나일론 계열 소재라고 보면 된다. 이번 연구는 PA6와 PA12의 장점을 결합한 복합재료 공정이다. 일반적으로 라우로락탐은 150℃ 이상의 높은 온도에서 녹여야 해 기존 공정 적용이 쉽지 않았지만, 이번 연구에서는 카프로락탐이 용매 역할을 하면서 보다 실용적인 제조 조건을 확보했다. 이 과정에서 금형 내부에서는 PA6와 PA12 성분이 함께 형성되며, 단일 고분자가 아닌 구배형 PA6/PA12 공중합체가 만들어진다. 연구팀은 이를 통해 초 저점도 원료의 뛰어난 함침성을 유지하면서도 탄소섬유와 수지 사이의 계면 결합력, 충격 저항성, 수분 안정성을 동시에 개선했다. 실제 성형 결과, 제조된 복합재료의 내부 공극률은 1% 미만으로 억제돼 우수한 성형 품질을 보였다. 공극은 복합재 내부에 생기는 미세한 빈틈이나 기포로, 많을수록 강도와 내구성이 떨어진다. 이번 기술은 초 저점도 원료가 탄소섬유 다발 내부까지 균일하게 스며들도록 해 대형 열가소성 복합재료의 고속·고품질 성형 가능성을 입증했다. 또한 연구팀은 별도의 섬유 표면처리 없이도 탄소섬유 표면에 얇고 규칙적인 횡 결정성 계면 층이 형성되도록 했다. 이 계면 층은 섬유와 수지 사이를 단단히 연결해 하중 전달을 돕고, 균열이 한 번에 급격히 퍼지는 것을 막는 역할을 한다. 그 결과 복합재료의 층간 전단강도는 기존 PA6 기반 복합재료보다 22.7% 향상돼 세계 최고 수준인 72.2MPa(메가파스칼)에 도달했다. 충격 저항성과 수분 안정성도 크게 개선됐다. 기존 PA6 기반 복합재료는 강도는 우수하지만 충격을 받으면 취성 파괴(갑작스럽게 깨지는 현상)가 나타날 수 있었다. 반면 이번 복합재료는 PA12 성분 도입으로 더 질긴 변형 거동을 보이며 충격 에너지를 여러 지점으로 분산·흡수했다. 또 60℃ 물속에서 30일간 진행한 가혹 조건 시험에서는 최종 수분 흡수량이 기존 PA6 기반 복합재료 대비 약 3분의 1 수준으로 감소해, 장기 사용 환경에서의 신뢰성 향상 가능성도 확인됐다. 이번 연구는 부산대 응용화학공학부 성동기 교수가 교신저자로, 손승모 석박사통합과정생이 제1저자, 허수정 박사과정생과 정승우 석사 졸업생, 장문석 석사과정생이 공동 저자로 수행했다. 같은 학과 안석균 교수와 UNIST 박영빈 교수도 공동연구자로 참여했다. 해당 연구 성과는 복합재료 분야 세계 최상위권 학술지인 『포지트 파트 B: 엔지니어링(Composites Part B: Engineering)』 9월호에 게재될 예정이다. - 논문 제목: Transcrystalline interphase engineering for tunable mechanical and moisture performance in T-RTM processed carbon fiber/polyamide composites (반응중합형 탄소섬유/폴리아미드 복합재의 기계적 물성과 내수성 조절을 위한 횡결정 계면 공학)- 논문 링크: https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2026.113903 이번 연구는 산업통상자원부 산업기술혁신사업과 과학기술정보통신부 재원 한국연구재단 나노 및 소재기술개발사업 지원을 받아 수행됐다. 연구책임자인 성동기 교수는 “재가공과 재활용이 어려운 열경화성 고분자 기반 탄소섬유 복합재료의 한계를 극복하기 위해 재활용이 용이한 열가소성 복합재료로 전환하는 기술은 자동차, 항공우주 등 첨단산업에서 지속적으로 요구되고 있지만, 높은 점도의 열가소성 수지를 이용해 탄소섬유 복합재료를 만드는 것은 매우 도전적인 기술”이라며, “이번 연구를 통해 열가소성 탄소 복합재를 제조하는 새로운 재료와 공정 기술을 제안함으로써 우수한 물성과 함께 재활용성을 가지는 환경 친화형 복합재료를 다양한 산업에 적용할 수 있는 계기를 열었다고 할 수 있다”라고 말했다. 연구팀은 이번 기술이 항공·우주 구조재, 전기차 및 수소 모빌리티 부품, 풍력 블레이드, 고속 운송장비 등 고성능과 경량화가 동시에 요구되는 산업 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대하고 있다. 특히 기존 열경화성 복합재료를 대체할 수 있는 친환경 경량 구조재 기술로서 대형 복합재료의 고속 성형과 산업 적용성 향상에 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

이용우 2026-09-16

'빛을 두 번 잡는' 기술로 태양전지 상용화 추진한다

이용우 2026-09-16

충남대 구준모 교수팀, 재활용도 되고 생분해가 되는 친환경 열경화성 고분자 개발

- 유리처럼 투명하면서도 재활용성, 친환경성 높여 관련 산업 발전 기대 천연 재료를 활용하여 유리의 성능에 가까우면서도 재활용이 용이하고, 6주 만에 생분해가 가능한 친환경 플라스틱 생산의 길이 열렸다. 충남대학교 공과대학 유기재료공학과 구준모 교수팀과 한국화학연구원 신기영, 전현열 박사팀이 재활용할 수 있으면서도 생분해가 가능한 친환경 열경화성 고분자를 개발했다. 이번 연구 결과는 화학공학 분야 국제 학술지 ‘ACS Sustainable Chemistry & Engineering’(IF: 7.6) 게재됐다. 이번 연구는 충남대 조은정 석사과정이 주저자로, 구준모 교수가 최종 교신저자로 참여했다. 전 세계 플라스틱 생산량은 연간 3억 8천만 톤을 넘어섰으며, 2040년에는 8억 톤을 돌파할 것으로 전망된다. 특히 한 번 가교가 형성되면 재가공이 불가능한 열경화성 고분자는 폐기 후 적절한 처리 방법이 부족해 폐기물 문제의 사각지대로 지적돼왔다. 이에 공동연구팀은 감귤류 등에서 얻어지는 천연 유기산인 구연산의 다관능성 카르복실기가 3차원 가교망을 형성하는 특성에 착안해 새로운 열경화성 고분자를 합성했다. 연구팀이 합성한 열경화성 고분자는 높은 탄성률과 우수한 광 투과율을 동시에 구현했다. 특히 산소와 수증기에 대한 차단성은 유리에 근접하는 수준을 보였으며, 자외선과 온도 변화가 반복되는 가혹한 환경에서도 변색이나 갈라짐 없이 뛰어난 내후성을 유지했다. 이번 연구는 천연 재료를 활용하여 유리의 성능에 가까운 재활용이 가능하면서 빠른 시일 내 생분해되는 친환경 열경화성 플라스틱 생산의 길을 연 것으로, 연구가 상용화로 이어질 경우 플라스틱 산업 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대되고 있다. 구준모 교수는 “재활용이 어려웠던 기존 열경화성 고분자의 한계를 뛰어넘는 친환경 소재를 지속적으로 개발해 미래 사회에 기여하겠다”라고 말했다. □ 논문 제목: Structurally Tuned Citric Acid–Based Polyester Thermoset with Balanced Barrier, Durability, and Biodegradation Performance □ 논문 DOI: https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.5c08559

이용우 2026-09-16

전기차 배터리 화재 원인 잡았다!경북대·ETRI·KAIST, ‘불 안 붙는 전해질’ 설계 원리 규명

국내 공동 연구진이 고성능 전기차와 에너지저장장치(ESS)의 핵심 부품인 리튬이온전지의 화재 및 열폭주 위험을 크게 낮출 수 있는 전해질 기술을 개발했다.스마트모빌리티공학과 오지민 교수팀은 KAIST 신소재공학과 서동화 교수팀, ETRI 이명주 박사팀과 공동연구를 통해 고에너지밀도를 유지하면서도 우수한 화재 안전성을 동시에 확보할 수 있는 비가연성 전해질 설계 기술을 개발했다.리튬이온전지는 에너지 밀도가 높지만, 화재와 열폭주 위험이 약점으로 지적됐다. 특히 고성능 전기차용 고니켈 양극 배터리는 가혹한 구동 환경에서 화재 가능성이 커 안전성 확보가 필수적이다. 사진 왼쪽부터 오지민 교수, 서동화 교수, 이명주 박사, 신욱선 연구원 연구팀은 기존 전해질에 보편적으로 사용돼 단가 면에서 유리한 불소계 첨가제(FEC, Fluoroethylene Carbonate)에 자체 개발한 난연성 첨가제(P2PFS)를 최적 비율로 혼합 적용해 전지 수명 손실이 없는 비가연성 전해질 시스템을 설계했다.최적화된 새로운 전해질 시스템은 발화 지연 능력을 평가하는 연소 시험에서 발화 지속 시간을 종전보다 절반 수준 이하로 크게 낮춰, 화염에 노출되어도 불이 거의 붙지 않는 비가연성에 가까운 특성을 구현했다.동시에 연구팀은 개발한 전해질의 화학적 성능 유지 특성을 확인하기 위해 고온과 고전압 환경에서 구조가 매우 불안정해지는 ‘고니켈 양극(NCM955) 리튬전지’에 적용한 테스트를 진행했다. 그 결과, 극도로 혹독한 구동 조건에서도 전해질이 파괴되지 않고 양극 표면을 안정적으로 보호하며, 200회 이상 급격한 충·방전을 거듭한 후에도 초기 용량의 83% 이상을 유지하는 우수한 수명 특성을 나타냈다.특히 전지 열폭주의 주원인인 산소 발생을 효과적으로 억제하는 메커니즘을 규명했다. 충전 시 양극재에서 나오는 유해 산소를 자체 개발한 난연 첨가제가 포집해 안정한 물질로 전환함으로써 발화 원인을 억제하는 원리다.연구팀은 이 기술을 실제 상용 제품 규격인 1Ah급 중대형 파우치 셀에 적용해 실증에도 성공했다. 대용량 배터리 환경에서 750회 이상 충·방전한 후에도 초기 용량의 85.2%를 유지했으며, 특히 완전히 충전된 배터리를 못으로 찌르는 가혹한 관통 시험에서도 화재나 폭발 없이 최고 온도를 49도 수준으로 제어하며 높은 안전성을 입증했다. 또한, 시차주사열량계(DSC)와 질량분석기(MS) 테스트에서도 전지 열폭주의 원인 중에 하나인 전지 내 산소 발생이 적극적으로 억제됨을 실험적으로 검증했다.오지민 교수는 “이번 연구는 단순히 난연 첨가제를 개발한 것이 아니라, 배터리 내부 산소 반응을 제어하는 열역학적 설계 원리를 제시한 연구다. 전기차, ESS, 로봇, 드론, 미래 항공 모빌리티 등 고안전성이 요구되는 다양한 분야에 적용 가능한 차세대 전해질 설계 플랫폼으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다”라고 밝혔다.이번 연구는 한국연구재단(NRF)과 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 지원을 받아 수행됐다. 교신저자는 경북대 오지민 교수와 KAIST 서동화 교수이며, 제1저자는 ETRI 이명주 박사와 KAIST 신욱선 연구원이다. 재료과학 분야 국제 저명 학술지인 ‘스몰(Small)’에 6월 18일 온라인 게재됐다. * Title of original paper: Combined Thermodynamic-Electrochemical Understandings of Non-Flammable Electrolyte for High-Nickel Lithium Batteries * ABSTRACTThe high flammability of high-energy-density lithium batteries remains a critical safety challenge, while the low reduction potential and high cost of conventional flame-retardant materials limit their practical use. Here, we report a synergistic design strategy for non-flammable and fluorine electrolyte additive combinations that stabilize high-nickel layered cathodes and enable both high energy density and safety. Through a systematic additive screening and thermodynamic analysis based on Gibbs free energy–derived reduction potentials of P2PFS (4,4'-(propane-2,2-diyl) bis (4,1-phenylene) disulfo- fluoridate) and related species, we identified additive interactions that suppress exothermic decomposition of carbonate electrolytes. The optimized electrolyte exhibited near non-flammability, significantly improved cycle retention (83% after 200 cycles at 0.3 C), and enhanced interfacial robustness, as confirmed by XPS and TEM analyses. Moreover, 1 Ah-level Li (Ni0.8Co0.1Mn0.1)O2‖graphite full cells demonstrated excellent long-term stability (>700 cycles) and no thermal propagation under nail penetration, validating the intrinsic safety of our formulation. The combined thermodynamic–electrochemical approach provides new insights into designing next-generation electrolytes that harmonize non-flammability, cost-effectiveness, and high-voltage stability for advanced lithium-ion batteries.* Journal: Small* Web Link: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/smll.74256

이용우 2026-09-16