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최근 인공지능 기술의 발전과 더불어 우리의 생활 전반에서 AI 일상화가 이루어지는 과정에 있고 학문 분야도 이와 무관하지 않다. 화학소재 분야는 이러한 AI의 도입이 굉장히 활발하게 이루어질 것으로 기대되고 있다. AI 도입 여부는 국가 산업 경쟁력 확보와 직결되며, 향후 3년 이내 AI와 연결되지 않은 산업은 사장될 가능성이 높으며, AI 기술을 통해 노동생산성이 40% 증가(~35년)하고 세계 GDP 14%가 증가(~40년)할 것으로 전망된다고 한다.
그동안 소재 분야에서 AI 도입과 관련하여 주요한 해결 과제는 학습 모델의 정확성을 위하여 고품질 빅데이터, 특히 실험 데이터를 확보하는 것으로 최근 초점이 맞추어지고 있다. 특히 지능형 로봇을 활용한 실험 자동화 및 자율화를 통하여 인간 연구자에 비하여 고속으로 데이터를 생산할 수 있으며, 이를 통하여 다양한 소재 분야를 통합하여 다루는 플랫폼 구축을 통한 데이터의 공유와 활성화가 무엇보다 강조되고 있다. AI 기반의 지능형 로봇 활용 기술의 이점은 신소재 개발 기간을 평균 10.2년에서 6.6년으로 단축시켜, R&D 효율의 향상과 높은 경제적 파급효과라고 할 수 있다. 23년 11월 Nature지에 보고된 Google DeepMind 사의 연구에 따르면, 새로운 인공지능 모델을 통해 실험 없이 700개 이상의 이차전지용 새로운 혁신 소재 개발할수 있음을 보여주었다.
한국화학연구원 화학플랫폼연구본부 화학데이터기반연구센터(센터장 : 신정호)에서 진행 중인 연구 사업으로 (1) 지능형 로봇을 활용하여 구축한 무인 실험실 및 (2) 소재 연구데이터 통합 생태계 플랫폼 연구단에 대해서 소개하고자 한다.
1. 지능형 로봇을 활용하여 구축한 무인 실험실
최근 전 세계적으로 AI와 로봇을 활용한 실험 자동화 및 자율화에 대한 관심이 높다. 미국 MIT에서는 목표로 하는 생성물을 얻기 위한 다단계의 유기합성 과정을 AI가 설계하고 로봇팔이 이를 수행한 플랫폼을 소개하였고, 영국 리버풀 대학교에서는 인간 연구자의 개입없는 무인 실험실에서 촉매의 합성 및 측정/분석을 스스로 수행해나가는 모바일 로봇을 통하여 높은 효율을 얻은 연구 성과를 발표하였다. 동 연구센터에서도 역시 태양전지와 촉매 분야에서 로봇팔 기반의 무인 실험실을 구축 중에 있다.
한국화학연구원은 페로브스카이트 태양전지와 관련하여 세계적으로 우수한 역량을 보유하고 있다. 페로브스카이트 소재는 태양전지 시스템에서 빛을 받으면 전기를 전달하는 입자인 전자와 정공을 만들어 각 전극으로 보내는 광활성층을 구성하는데 쓰인다. 용액 형태의 페로브스카이트 원료를 전지 내부의 박막에 도입하는 과정은 스핀코팅을 통해서 이루어지며 이 과정을 자동화한 실험실이 구축되어, 숙련된 실험 연구자가 만든 소자 성능에 근접한 결과를 얻게 되었다. 동 연구는 화학소재연구본부의 전남중 센터장 및 김범수 선임연구원으로 구성된 연구팀과 공동 수행 중에 있다.
또한 촉매 분야 적용할 수 있는 무인 실험실도 구축 중에 있다. 기후 온난화 및 탄소중립과 관련하여 온실가스의 전환은 매우 중요한 이슈이며, 한국화학연구원에서는 이를 전환하여 유용한 화학물질(에틸렌 등 경질 올레핀)을 생산하기 촉매를 개발하는 연구를 활발하게 수행 중에 있다. 제조된 촉매의 재현성을 확보하는 것은 매우 중요하지만 합성 과정의 특성상 온도, 습도 및 여러 환경 변수에 기인한 어려움이 있다. 이를 해결하고자 함침법을 통한 촉매 합성 과정을 로봇 팔을 활용하여 자동화한 무인 실험실을 구축 중에 있다.
현재 구축된 장비를 이용하여 전체 합성 과정 중 일부를 자동화하여 촉매 합성을 시도하였으며 필요한 반응에 대한 결과 측정으로 통하여 일정한 재현성 확보하였다. 동 연구는 화학공정연구본부의 김용태 책임연구원 연구팀과의 공동연구를 바탕으로 화학플랫폼연구본부의 화학소재솔루션센터에서 수행 중인 산업부의 ‘미래 모빌리티 및 탄소중립 구현을 위한 화학소재 개발 가속화 가상 시험 및 소재 데이터 디지털 플랫폼 구축(책임자: 최우진 본부장)’ 과제의 재원을 통하여 수행되고 있다.
동 연구센터에서는 무인 실험실의 모듈화를 통해 향후 다양한 응용분야로 확장하고자 하며, 궁극적으로는 디지털 트윈의 전면적인 도입을 이루어 현실을 복제한 가상 모델을 이용, 공정 과정 자율 제어 및 최적화를 이루고자 한다.
2. 소재 연구데이터 통합 생태계 플랫폼 연구단
지능형 로봇 실험실을 활용한 고품질 데이터의 대량/고속 생산의 목적은 현재의 소재 AI가 모델 중심(Model-centric) 방식보다는 데이터 중심(Data-centric)의 AI를 추구하려는 방향에 부합한다. 그리고 이렇게 생산된 데이터의 공유 및 활성화를 위하여 다양한 응용분야의 데이터를 통합한 생태계 플랫폼의 구축이 중요하며, 이는 과학기술정보통신부에서 발표한‘ 소재 연구데이터 활용 생태계 구축 전략’(2024년 4월)의 주요 수행 내용이라 할 수 있다. 이를 바탕으로 국내 소재 연구자들이 실질적으로 활용할 수 있도록, 대학, 기업, 연구소, 사용자 그룹, 컴퓨팅 자원을 모두 결합하는 광범위한 컨소시엄을 구성하여 글로벌 데이터 플랫폼을 구축하는 ‘소재 연구데이터 생태계 플랫폼 기반 구축’과제(책임자 : 신정호 센터장)를 동 센터에서 수행 중에 있다. 동 과제는 한국화학연구원을 총괄 주관기관으로 하여 총 연구 기간 5년 6개월(2024. 7. 1 ~ 2029. 12.31) 동안 전체 연구비 220억 원의 예산으로 협약을 맺고 현재 수행 중에 있다. 전체 컨소시엄의 3개의 정부출연연구소 및 8개의 대학, 그리고 1개의 기업으로 이루어져 있다.
플랫폼의 핵심 구성 요소는 다음과 같다. 첫 번째로, 안정적이고 장기적으로 지속가능한 소재 빅데이터를 공급하기 위하여 고효율 컴퓨팅 인프라를 제공하는 것이다. 두 번째로 소재 온톨로지를 기반으로 다양한 분야의 소재 데이터를 통합한 웹 서비스를 제공하는 것이다. 마지막으로 소재 각 분야 전문가들의 피드백을 반영하여 연구자 친화형 플랫폼을 제공하는 것이다.
동 생태계 플랫폼은 기존에 한국에서 수행되어온 대형 연구 사업의 데이터를 제공받아 통합하려는 목표를 지니고 있으며, 이는 각각, K-MDS, 공정조합설계, 측정분석서비스 사업단의 산출물을 대상으로 한다. 그 밖에도 국내외의 다양한 연구 사업의 결과물에서 얻을 수 있는 데이터 및 인공지능 모델을 제공받아 공개할 수 있는 플랫폼을 구축하고자 하며, 특히 소재 HUB 사업단을 통해서 공개된 실험 데이터는 가장 주요한 목표로 할 수 있다.
앞선 ‘소재 연구데이터 활용 생태계 구축 전략’을 통하여 12대 국가전략전략기술을 바탕으로한 소재분류체계가 작성된 바 있으며, 소재 HUB 연구단은 금속, 화학, 세라믹, 자율공모분야를 통하여 세부적인 기술
및 응용분야를 바탕으로 선정된 10개의 연구단을 의미한다. 서로 다른 응용분야 통합은 각 분야의 데이터가 본질적으로 서로 다른 구조와 형식을 지님에 따라 본질적으로 어려운 문제이며, 동 과제에서는 이를 해결하기 위한 온톨로지 기반의 정보처리 기술을 개발하고자 한다. 온톨로지란 분야별 전문용어에 대하여 해당 정보를 처리할 수 있도록 프로그램이 이해할 수 있는 형태의 참조 라이브러리를 의미한다. 생태계 플랫폼에서는 동 기술을 이용하여 서로 다른 응용분야의 통합뿐 아니라, 소재 데이터 형식의 이종성 해결을 위한 멀티 모달리티 관련 기능의 구현, 다양한 데이터 소스의 통합 및 전체 과정에서 표준화 달성을 효율적으로 처리할 수 있으며 궁극적으로는 이를 자동화할 수 있다.
또한 최근 생성형 AI 기반의 대형언어모델을 활용하여 사용자 맞춤형 차세대 인터페이스 개발하여 제공하고자 한다. 이는 자연어로 질의한 쿼리에 대하여 자체 구축한 DB 및 지식 저장소를 검색한 결과를 자연어 형태의 답변으로 내놓는 검색-증강-생성 서비스의 구현을 포함하여, 답변 내용에 맞추어 적합한 데이터 표현 방식을 맞춤형으로 보여주는 솔루션이라할 수 있다.
동 생태계 플랫폼 과제의 특징 중의 하나는 소재 HUB에서 추구하는 금속, 화학, 세라믹 분야의 전문가 그룹을 포함하고 있으며 이를 활용하여 데이터의 검증 및 신뢰성을 제고하고 각 분야 연구자들이 실질적으로 활용할 수 있는 플랫폼을 구축하고자 한다. 이를 바탕으로 각 분야의 소재 도메인 지식을 융합하여 데이터와 AI를 기반으로 한 소재 분야 R&D 혁신을 이루고자 한다.
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