폭넓은 인공지능·머신러닝 활용으로 상용 배터리 충전·비접촉 모션 감지 구현
[충청뉴스 유규상 기자] 한국기술교육대학교 김상연 교수 연구팀이 금속 산화물과 탄소 기반 나노소재, 고분자 나노복합체를 활용한 혁신적인 부식 억제 기술을 체계적으로 정립했다.
이번 연구 성과는 국제 저명학술지 ‘Advanced Composites and Hybrid Materials’(IF: 21.8, JCR 상위 1.5%) 에 지난 13일 출판되었다.
최근 해양·항공우주·IT 산업 등 다양한 분야에서 구동기와 센서 같은 핵심 부품의 활용이 확대되고 있으나, 이들 부품은 가혹한 운용 환경에서 부식으로 인해 성능 저하와 수명 단축 문제가 발생할 수 있는 문제점이 있었다.
특히 기존 소재와 보호 기술만으로는 장기적인 신뢰성과 안정성 확보에 한계가 있으며, 일부 부식 억제제는 독성 화합물을 포함해 환경과 인체에 부정적 영향을 줄 수 있다는 점도 해결해야 할 과제 중 하나였다.
이번 연구는 환경친화적인 식물 추출물을 이용한 나노입자 합성 기술과 더불어, 인공지능(AI)을 핵심 기술로 활용한 부식 억제 성능 예측 및 소재 설계 체계를 중점적으로 구축했다는 데 차별점이 있다.
연구팀은 연구 전반에 인공지능을 폭넓게 적용해 방대한 재료 데이터를 기반으로 나노소재의 구조·조성과 부식 성능 간의 복잡한 비선형 관계를 정밀하게 분석했다. 또한 목표 성능을 입력하면 최적의 소재 후보를 역설계 방식으로 도출하는 방식도 체계화하고 연구 공백을 찾고, 미래 연구 방향을 제시하는데도 인공지능을 적극 활용했다.
이를 통해 기존의 경험적·실험 중심 접근을 데이터 기반 설계 방식으로 전환하고, 많은 후보 물질을 빠르게 비교·분석해 유망 소재를 더 신속하고 효율적으로 탐색할 수 있는 방법을 체계적으로 정리하는 데 성공했다.
본 연구의 책임자인 김상연 교수는 “이번 연구는 자가 치유와 같은 능동적 기능 구현 가능성과 함께, AI·머신러닝 접목을 통해 소재 설계 패러다임이 데이터 기반으로 전환되고 있음을 보여줬다”라며 “이러한 융합 기술이 앞으로 지속 가능한, 고성능의 부식 방지 기술 발전에 중요한 역할을 할 것”이라고 강조했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단의 중점연구소 지원사업 지원을 받아 수행됐다.
