부식 억제도 데이터로 설계한다…한국기술교육대, AI 접목한 신기술 정립

[아이뉴스24 박준표 기자] 한국기술교육대학교 김상연 교수 연구팀이 금속 산화물·탄소 기반 나노소재·고분자 나노복합체를 활용한 부식 억제 기술을 체계적으로 정리했다. 경험에 의존하던 소재 개발 방식에 인공지능을 접목해 친환경성과 성능을 함께 겨냥한 새 설계 체계를 제시했다는 평가가 나온다.

이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘Advanced Composites and Hybrid Materials’에 13일 게재됐다. 이 학술지는 임팩트팩터(IF) 21.8, JCR 상위 1.5% 수준의 저명 학술지다.

최근 해양·항공우주·IT 산업에서는 구동기와 센서 같은 핵심 부품 활용이 빠르게 늘고 있다. 하지만 이런 부품은 가혹한 환경에 오래 노출될수록 부식으로 인한 성능 저하와 수명 단축 문제를 피하기 어렵다.

기존 소재와 보호 기술만으로는 장기적인 신뢰성과 안정성을 확보하는 데 한계가 있었다. 일부 부식 억제제는 독성 화합물을 포함해 환경과 인체에 부담을 줄 수 있다는 점도 해결 과제로 꼽혀왔다.

김 교수 연구팀은 이번 연구에서 친환경 식물 추출물을 활용한 나노입자 합성 기술과, 인공지능 기반 부식 억제 성능 예측·소재 설계 체계를 함께 제시했다. 단순히 새 소재를 소개하는 데 그치지 않고 어떤 구조와 조성이 더 나은 성능으로 이어지는지를 데이터 기반으로 분석하는 틀을 마련한 것이다.

연구팀은 방대한 재료 데이터를 토대로 나노소재의 구조·조성과 부식 성능 사이의 복잡한 비선형 관계를 정밀 분석했다. 여기에 목표 성능을 입력하면 적합한 소재 후보를 역으로 찾아내는 방식까지 체계화했다. 연구 공백을 짚고 향후 연구 방향을 제시하는 과정에도 인공지능을 적극 활용했다.

이로써 기존의 경험적·실험 중심 접근에서 벗어나 데이터 기반 설계 방식으로 전환할 가능성을 보여줬다. 많은 후보 물질을 빠르게 비교·분석해 유망 소재를 더 효율적으로 찾을 수 있는 길을 열었다는 점에서 의미가 있다는 설명이다.

김상연 교수는 “이번 연구는 자가 치유 같은 능동적 기능 구현 가능성과 함께, AI·머신러닝 접목을 통해 소재 설계 패러다임이 데이터 기반으로 바뀌고 있음을 보여준 사례”라며 “이런 융합 기술이 앞으로 지속 가능하고 고성능의 부식 방지 기술 발전에 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단 중점연구소 지원사업의 지원을 받아 수행됐다.