연구
< (왼쪽부터) 생명화학공학과 김지한 교수, 강영훈 박사과정 >
우리 대학 연구진이 챗GPT를 활용해 큰 다공성, 높은 표면적, 그리고 뛰어난 조절 가능성으로 많은 화학 응용 분야에서 사용되는 금속 유기 골격체의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(이하 챗MOF)을 개발했다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보여 화제다.
생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능(AI)의 급격한 발전에 주목하며, 대규모 언어 모델(이하 LLMs) 활용을 통해 금속 유기 골격체(Metal-Organic Frameworks, MOFs)의 특성을 예측하고 새로운 재료를 자동으로 생성하는 챗봇 시스템(ChatMOF)을 개발했다고 26일 발표했다.
최근 인공지능(AI)의 발전에는 큰 도약이 있었지만 재료 과학에서의 LLM의 잠재력을 완전히 실현하기에는 여전히 물질의 복잡성과 재료별 특화된 훈련 데이터의 부족이라는 한계점이 존재했다.
김지한 교수 연구팀이 개발한 챗MOF는 재료 분야에서 전통적인 머신러닝 모델과 LLM을 결합한 혁신적인 접근 방식으로 계산 및 머신러닝 도구에 대한 초보자들과의 격차를 상당히 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
또한 이 독특한 시스템은 인공지능의 변혁적인 능력과 재료 과학의 복잡한 측면들을 연결하며, 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여준다. 챗MOF는 검색 및 예측 작업에서 각각 96.9% 및 95.7%의 높은 성공률을 보고한다. 한편, 더 복잡한 구조 생성 작업은 그 복잡함에도 불구하고 주목할 만한 87.5%의 정확도를 달성한다. 이러한 유망한 결과는 챗MOF가 가장 요구가 많은 작업을 관리하는 데도 효과적임을 강조한다.
< 그림 1. 대규모 언어 모델을 이용한 금속-유기 골격체의 예측 및 역설계 챗봇 시스템 예시. 사용자가 MOF의 속성에 대해 텍스트 질문을 하면 ChatMOF에서 적절한 답변을 제공함. 사용자가 새로운 MOF를 생성하고자 하는 경우, ChatMOF는 조건을 만족하는 새로운 MOF를 생성할 수 있음. >
김지한 교수는 “연구팀이 개발한 기술은 재료 과학 분야에서 인공지능의 더 높은 자율성을 달성하기 위한 중요한 진전을 나타낸다. 기술이 발전함에 따라, 모델 용량과 온라인 플랫폼에서의 데이터 공유에 대한 체계적인 개선을 통해 챗MOF의 성능을 더욱 최적화할 수 있으며, 이는 금속 유기 골격체 연구 분야에서 놀라운 진전을 촉진할 수 있다.”라고 말했다.
< 그림 2. 대규모 언어 모델을 이용한 금속-유기 골격체의 예측 및 역설계 챗봇 시스템 개요. ChatMOF는 에이전트, 도구, 평가자의 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있음. 에이전트는 사용자로부터 질문을 받으면 계획을 수립하고 적합한 도구를 선택함. 그 후 도구는 제안된 계획에 따라 출력을 생성하고 평가자는 이 결과를 최종 응답으로 만듦. >
생명화학공학과 강영훈 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션즈(Nature communications)'에 지난 6월 3일 게재됐다. (논문명: ChatMOF: An Artificial Intelligence System for Predicting and Generating Metal-Organic Frameworks Using Large Language Models)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원으로 국가 소재 연구 데이터 사업단, 그리고 한국연구재단 (NRF) 중견 연구자 지원 사업의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 내 PC·모바일도 AI 인프라로...챗GPT 비용 낮춘다
대규모 언어모델(LLM) 기반 AI 서비스는 지금까지 대부분 고가의 데이터센터 GPU에 의존해 왔다. 이로 인해 서비스 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 컸다. 우리 대학 연구진이 비싼 데이터센터 GPU를 덜 쓰고, 주변에 있는 저렴한 GPU를 활용해 AI 서비스를 더 싸게 제공할 수 있는 기술을 개발했다. 우리 대학은 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 밖에 널리 보급된 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 LLM 인프라 비용을 크게 낮출 수 있는 새로운 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 28일 밝혔다. SpecEdge는 데이터센터 GPU와 개인 PC나 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 나눠 LLM 추론 인프라를 함께 구성하는 방식이다. 이 기술을 적용한 결과, 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식에 비해 토큰(AI가 문장을 만들어내는 최소 단위)당 비용을 약 67.6% 절감할 수
2025-12-29 -
연구 숙련자의 감 · 언어 장벽 넘어 AI가 제조를 판단한다
우리가 쓰는 플라스틱 제품 대부분은 녹인 플라스틱을 틀에 넣어 같은 제품을 대량으로 찍어내는‘사출성형’공정으로 만든다. 하지만 조건이 조금만 달라도 불량이 생겨, 그동안은 숙련자의 감에 의존해 왔다. 이제 우리 대학 연구진이 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 제조 지식이 단절될 수 있다는 우려에 대해 AI로 공정을 스스로 최적화하고 지식을 전수하는 해법을 내놨다. 우리 대학은 기계공학과 유승화 교수 연구팀(기계공학과·이노코어 PRISM-AI 센터)이 사출 공정을 스스로 최적화하는 생성형 AI 기술과, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있는 LLM 기반 지식 전이 시스템을 세계 최초로 개발하고, 그 성과를 세계 최고 수준의 국제학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다. 첫 번째 성과는 환경 변화나 품질 조건에 따라 자동으로 최적 공정 조건을 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 기존에는 온도나 습도, 원하는 품질 수준이 바뀔 때마다 숙련자
2025-12-22 -
연구 트랜스포머의 지능과 맘바의 효율 합한 AI 반도체 두뇌 개발
최근 인공지능(AI) 모델이 길고 복잡한 문장을 이해하고 처리하는 능력이 커지면서, 연산 속도와 메모리 효율을 동시에 높일 수 있는 새로운 반도체 기술의 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 우리 대학 ·국제연구진이 거대언어모델(LLM)의 추론 속도는 4배 높이면서 전력 소비는 2.2배 줄인 트랜스포머(Transformer)와 맘바(Mamba) 하이브리드 구조 기반의 AI 반도체 핵심 두뇌 기술을 세계 최초로 메모리 내부에서 직접 연산이 가능한 형태로 구현하는 데 성공했다. 우리 대학은 박종세 교수 연구팀이 미국 조지아 공과대학교(Georgia Institute of Technology) 및 스웨덴 웁살라 대학교(Uppsala University)와 공동연구를 통해, 차세대 인공지능 모델의 두뇌 역할을 하는 ‘AI 메모리 반도체(PIM, Processing-in-Memory)’ 기반 기술 ‘PIMBA’를 개발했다고 17일 밝
2025-10-17 -
연구 ‘물리법칙 아는 AI’신소재 대량 탐색 척척!
신소재 개발의 핵심 단계인 ‘물성 규명’은 그동안 방대한 실험 데이터와 고가 장비에 의존해야 해 연구 효율이 낮다는 한계가 있었다. KAIST 연구진은 재료와 에너지의 변형과 상호작용을 지배하는 ‘물리법칙’을 AI와 결합한 새로운 기법을 통해, 데이터가 부족한 상황에서도 신소재를 신속히 탐색하고 나아가 재료·기계·에너지·전자 등 다양한 공학 분야의 설계와 검증까지 빠르게 수행할 수 있는 기반을 마련했다. 우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 경희대(총장 김진상) 임재혁 교수 연구팀과 한국전기연구원(원장 김남균, KERI) 류병기 박사와 각각 공동 연구를 통해, 물리 법칙을 인공지능 학습 과정에 직접 반영하는 물리 기반 머신러닝(Physics-Informed Machine Learning, PIML) 기법을 활용해, 적은 양의 데이터만으로도 소재 물성을 정확히 규명할 수 있는 새로운 방법을 제시
2025-10-02 -
연구 24시간 말하는 AI비서 가능성 여는 '스피치SSM' 개발
최근 음성 언어 모델(Spoken Language Model, SLM)은 텍스트 없이 인간의 음성을 학습해 음성의 언어적, 비언어적 정보를 이해 및 생성하는 기술로 텍스트 기반 언어 모델의 한계를 넘어서는 차세대 기술로 각광받고 있다. 하지만 기존 모델은 장시간 콘텐츠 생성이 요구되는 팟캐스트, 오디오북, 음성비서 등에서 한계가 두드러졌는데, 우리 연구진이 이런 한계를 뛰어넘어, 시간 제약 없이 일관되고 자연스러운 음성 생성을 실현한 ‘스피치SSM’을 개발하는데 성공했다. 우리 대학 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀의 박세진 연구원(박사과정)이 장시간 음성 생성이 가능한 음성 언어 모델 ‘스피치SSM(SpeechSSM)’을 개발했다고 3일 밝혔다. 이번 연구는 국제 최고 권위 머신러닝 학회인 ICML(International Conference on Machine Learning) 2025에 전체 제출된 논문 중 약 1%만이 선
2025-07-03