< 사진 1.(왼쪽부터) 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 오세은 박사과정, 이강택 교수 >
그린수소 또는 배터리 분야 등 청정 에너지의 성능을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 소재 중 하나는 전극이다. 한국 연구진이 차세대 전극 및 촉매로 활용될 수 있는 신소재를 효율적으로 설계하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 친환경 에너지 사회를 촉진하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀의 주도로 한국에너지기술연구원 (원장 이창근), 한국지질자원연구원 (원장 이평구), KAIST 신소재공학과 공동 연구팀들과 함께, 인공지능(AI)과 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.
스피넬 산화물(AB2O4)은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용되어 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만, 수천 개 이상의 후보군을 일일이 실험으로 성능을 확인하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 AI와 계산화학을 동시에 사용해 1,240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 체계적으로 선별하고, 그중 기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾는 데 성공했다.
< 그림 1. Advanced Energy Materials 표지 >
그뿐만 아니라, 연구팀은 이번 연구를 통해서 전공 서적에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 원자들의 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표를 개발했다.
이로써 기존의 실험 방식에 비해 촉매 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 되었다. 또한, 연구팀은 스피넬 산화물에서 산소 이온이 움직일 수 있는 3차원 확산 경로를 발견해, 촉매의 성능을 더욱 향상할 수 있는 메커니즘을 처음으로 규명했다.
< 그림 2. AI 및 계산화학 기반 스피넬 신소재 촉매 스크리닝 프레임워크 >
이강택 교수는 “이번 연구는 인공지능을 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “특히, 이를 통해 그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매 및 전극의 개발을 가속화해, 고성능의 친환경 에너지 기술의 발전에 기여할 것”이라고 전했다.
연구팀이 제시한 예측 방법은 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 크게 높였으며, 이러한 성과가 차세대 에너지 변환 및 저장 장치를 위한 소재 개발 연구에 핵심 기술로 자리 잡을 가능성을 높게 보고 있다.
한국에너지기술연구원 이찬우 박사가 공동 교신 저자로 참여하였으며, 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 신소재공학과 심윤수 박사가 공동 제1 저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 육종민 교수, 한국지질자원연구원 노기민 박사가 공동 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적인 학술지‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈, Advanced Energy Materials (IF:24.4)’에 중요한 연구 결과임을 인정받아 표지(Inside Front cover) 에 선정됐으며, 24년 10월 21일에 게재됐다. (논문명: A Machine Learning-Enhanced Framework for the Accelerated Development of Spinel Oxide Electrocatalysts)
< 그림 3. 양이온 전기음성도 지표에 따른 스피넬 산화물의 안정성, 촉매 활성도 및 전기화학적 메커니즘 상관관계 >
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 개인기초 연구사업, 집단기초연구사업, 그리고 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
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기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 원인이 되는 표적 단백질(예: 암세포 수용체)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용을 막을 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 수많은 후보 분자 대상으로 진행하다 보니 시간·비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮았다. 우리 대학 연구진이 표적 단백질 정보만 있으면, 사전 정보(분자)가 없어도 딱 맞는 약물 후보를 설계해 주는 AI를 개발해서 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다. 우리 대학 화학과 김우연 교수 연구팀이 결합하는 약물 후보 분자의 사전 정보 없이 단백질의 구조만으로, 그에 꼭 맞는 약물 후보 분자와 그 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계 및 최적화까지 할 수 있는 인공지능 모델 ‘BInD’를 개발했다고 10일 밝혔다. 이 기술의 핵심은 ‘동시 설계’다. 기존 AI 모델들은 분자만 만들거나, 만들어진 분자와 단백질의 결합 여부만 따로 평가했다. 반면, 이번
2025-08-10 -
인물 윤인수 교수 연구팀이 참여한 '팀 애틀랜타' 미국 DARPA AI 사이버챌린지 우승 쾌거..상금 55억 원
우리 대학은 삼성리서치 김태수 상무가 이끄는 전기및전자공학부 윤인수 교수 연구팀이 POSTECH, 조지아공과대학교(Georgia Tech) 연구진과 함께 구성한 연합팀 ‘팀 애틀랜타(Team Atlanta)’가 8월 8일(현지 시각) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 해킹 콘퍼런스‘DEF CON 33’에서, 미국 국방고등연구계획국(DARPA) 주관‘AI 사이버 챌린지(AIxCC)’에서 최종 우승을 차지했다고 9일 밝혔다. 이번 성과로 팀은 미화 400만 달러(약 55억 원)의 상금을 수상하며, 인공지능 기반 자율 사이버 방어 기술의 우수성을 세계 무대에서 입증했다. AI 사이버 챌린지(AIxCC)는 DARPA와 미국 보건첨단연구계획국(ARPA-H)이 공동 주관하는 2년간의 글로벌 경연으로, 인공지능 기반 CRS를 활용해 소프트웨어의 취약점을 자동 분석·탐지·수정하는 능력을 겨룬다
2025-08-10 -
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회의실에 여러 사람이 동시에 모여 회의하는 경우처럼, 다수의 객체가 동시에 상호작용하는 고차원 상호작용(higher-order interaction)은 다양한 분야에서 발생하며, 실세계의 복잡한 관계를 담고 있다. 하지만 기술적 제약으로 인해 많은 분야에서는 주로 개별 쌍 간의 저차원 정보만 수집돼, 전체 맥락이 손실되고 활용에 제약이 따랐다. KAIST 연구진이 이처럼 불완전한 정보만으로도 고차원 상호작용을 정밀하게 복원*하는 AI ‘마리오(MARIOH)’를 개발하며, 소셜 네트워크, 뇌과학, 생명과학 등 다양한 분야에서 혁신적 분석 가능성을 열었다. *복원: 사라지거나 관측되지 않은 원래 구조를 추정/재구성하는 것 우리 대학 김재철AI대학원의 신기정 교수 연구팀이 저차원 상호작용 정보만으로 고차원 상호작용 구조를 높은 정확도로 복원할 수 있는 인공지능 기술인 ‘마리오(이하 MARIOH, Multiplicity-Aware Hypergraph
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2025-08-05 -
행사 제1회 국가미래전략기술포럼 성료...AI 대전환의 미래-피지컬 AI 전략 제시
우리 대학은 7월 31일 오전 국회의원회관에서 ‘인공지능 대전환(AX)의 미래: 피지컬 AI’를 주제로, 한국의 AI 반도체 및 제조업 강점을 활용한 기술패권 전략을 논의하기 위한 초당적 정책 포럼인 ‘제1회 국가미래전략기술포럼’을 성공적으로 개최했다고 31일 밝혔다. 이번 포럼은 KAIST가 주관하고, 국회 과학기술정보방송통신위원회 간사 최형두 의원(국민의힘)과 산업통상자원중소벤처기업위원회 위원 김한규 의원(더불어민주당)이 공동 주최하였다. 본 포럼은 10월을 제외하고 매월 한 차례씩 총 5회 개최되는 국가미래전략기술포럼의 첫 출발점이다. 포럼의 대주제인 ‘인공지능 대전환(Artificial Intelligence Transformation, AX)’은 생성형 AI의 확산으로 산업, 경제, 사회 전반에 걸쳐 촉발된 구조적 변화에 대응하기 위해 기획됐다. 제1회 포럼의 주제는 ‘피지컬 AI(P
2025-07-31