〈 김지한 교수 연구팀 〉
우리 대학 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀이 인공지능을 활용해 원하는 물성의 다공성 물질을 역설계하는 방법을 개발했다.
김백준, 이상원 박사과정이 공동 1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스(Science Advances)’ 1월 3일 자 온라인판에 게재됐다. (논문명 : Inverse Design of Porous Materials Using Artificial Neural Networks)
다공성 물질은 넓은 표면적과 풍부한 내부 공극(孔劇)을 가지고 있어 촉매, 기체 저장 및 분리, 센서, 약물 전달 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
기존에는 이러한 다공성 물질을 개발하기 위해 반복적인 실험을 통한 시행착오를 거치면서 시간과 비용이 많이 소모됐다. 이러한 낭비를 줄이기 위해 가상 구조를 스크리닝해 다공성 물질 개발을 가속화 하려는 시도들이 있었지만, 데이터베이스에 존재하지 않는 새로운 구조를 발견하지 못한다는 문제가 있었다.
최근에는 인공지능 기반의 역설계로 원하는 물성을 가진 물질을 개발하는 연구가 주목받고 있지만, 지금까지의 연구들은 단순한 소형 분자들 위주로 적용되고 있으며 복잡한 다공성 물질을 설계하는 연구는 보고되지 않았다.
김지한 교수 연구팀은 인공지능 기술과 분자 시뮬레이션 기술을 활용해 다공성 물질의 한 종류인 제올라이트 구조를 설계하는 방법을 개발했다.
연구팀은 인공지능 생성모델인 적대적 생성 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)과 기존 분자 시뮬레이션에서 활용되는 3차원 그리드 데이터를 활용해 복잡한 다공성 물질의 특성을 인공지능이 학습하고 생성할 수 있도록 구조를 개발했다.
개발된 인공신경망 생성모델은 3차원 그리드로 이루어진 구조 정보와 흡착 물성 데이터를 같이 학습하게 되며, 학습 과정 안에서 흡착 물성을 빠르게 계산할 수 있다. 이를 통해 에너지 저장 소재의 특성을 효율적으로 학습할 수 있음을 증명했다.
또한, 연구팀은 인공지능 학습 과정에서 기존의 알려진 제올라이트 구조 중 일부를 제외해 학습시켰고, 그 결과 인공지능이 학습하지 않았던 구조들도 생성할 수 있음을 확인했다.
김지한 교수는“인공지능을 이용해 다공성 물질을 설계한 최초의 사례이다”라며 “기체 흡착 용도에 국한된 것이 아니라 다른 물성에도 쉽게 적용할 수 있어 촉매, 분리, 센서 등 다른 분야의 물질 개발에도 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다.
이번 연구는 BK21, 한국연구재단 중견 연구자 지원 사업 그리고 에너지 클라우드 사업단의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림 1. 인공지능 기반 다공성 물질(제올라이트) 생성 개요도
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
2025-08-10우리 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
2025-08-10회의실에 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
2025-08-05이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준들을 전부 충족해야 하기 때문에 소재 개발을 위해서는 수많은 소재 후보군을 고려해 탐색을 진행해야만 한다. 국내 산학 협력 연구진이 AI 및 자동화 시스템을 활용해 연구자의 개입 없이 이차전지 양극 소재의 개발을 진행하는 자율 탐색 실험실*을 구축했다. 이를 통해 개발 과정 중 발생하는 연구자의 노동을 최소화하며 탐색 기간을 93% 단축했다. *자율 탐색 실험실: 자율적으로 실험을 설계, 수행, 분석하여 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼 우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원(원장 김기수) 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 산학 협력 연구를 통해, AI 및 자동화 기술을 활용해 이차전지 양극 소재를 탐색하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다. 이차전지 양극 소재 개발은 필연적으로 시료의 무게를 칭량하고 이송하는 정량, 혼합, 소결* 및 분석 과정을 거
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2025-07-31