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딥러닝으로 소재 합성 가능성 예측 기술 개발
우리 대학 생명화학공학과 정유성 교수 연구팀이 딥러닝을 활용해 소재의 합성 가능성을 높은 정확도로 예측하는 기술을 개발했다고 22일 밝혔다.
신소재 설계의 궁극적인 목표는 소재를 설계하고 그것을 실험적으로 합성하는 것이지만 현실적으로는 새롭게 설계된 대부분의 소재가 실제 합성 단계에서 성공하지 못하고 버려지는 경우가 많다. 이는 불필요한 시간과 자원의 낭비를 초래한다. 소재의 합성 여부는 반응 조건, 열역학, 반응 속도, 소재 구조 등 다양한 요인에 의해서 결정되기 때문에, 소재의 합성 가능성을 예측하는 것은 매우 도전적인 과제로 여겨져 왔다.
이런 문제 해결을 위한 방안으로 간단한 열역학적 안정성만을 고려해 고체 소재의 합성 가능성을 추정하지만 정확도는 매우 떨어지는 편이다. 일례로 에너지적으로 안정된 물질이라 하더라도 합성이 안 되는 경우가 아주 빈번하고, 또 반대로 *준안정 상태의 물질들도 합성되는 경우가 많기 때문이다. 따라서, 합성 가능성에 대한 예측 정확도를 획기적으로 높일 수 있는 방법론의 개발이 시급한 과제로 여겨져 왔다.
☞ 준안정(metastable) 상태 : 어떤 물질이 열역학적으로 안정된 ‘바닥 상태’가 아닌 상태
정유성 교수 연구팀이 개발한 소재 합성 가능성 예측기술은, 기존 합성이 보고된 고체 소재들의 구조적 유사성을 그래프 합성 곱 신경망(GCN, Graph Convolutional Neural Network)으로 학습해 새로운 소재의 합성 가능성을 예측할 수 있다. 특히, 현재까지 합성이 안 된 물질이라 하더라도 합성이 성공할 가능성은 여전히 존재하기 때문에 참값(레이블)을 이미 알고 학습을 진행하는 일반적인 지도학습과는 달리 양의 레이블(+)을 가진 데이터와 레이블이 없는 데이터(Positive-Unlabeled, P-U)를 이용한 분류 모델 기반의 준 지도학습을 사용했다.
정 교수팀은 5만여 종에 달하는 이미 합성이 보고된 물질과 8만여 종의 *가상 물질로 이뤄진 `머터리얼스 프로젝트(Materials Project, MP)'라는 소재 관련 데이터베이스를 이용해 모델을 구축했다. 연구팀 관계자는 이 신기술을 활용한 결과, 소재들의 합성 가능성을 약 87% 정확하게 예측할 수 있다고 설명했다. 정 교수팀은 또 이미 합성된 소재들의 열역학적 특성을 분석한 결과, 열역학적 안정성만으로는 실제 소재의 합성 가능성을 예측할 수 없다는 사실도 알아냈다.
☞ 가상 물질(hypothetical materials) : 기존에 합성되어 보고된 물질들을 원소 치환해서 얻어지는 가상의 물질들로 아직 실험적으로 합성 보고가 이루어지지 않은 물질
이와 함께 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스 내에 합성 가능성 점수가 가장 높은 100개의 가상 물질에 대해 문헌조사를 실시한 결과, 이들 중 머터리얼스 프로젝트(MP) 데이터베이스에는 합성 여부가 아직 알려지지 않았지만 실제로 합성돼 논문에 보고된 소재만도 71개에 달하는 것을 확인했고 이를 통해 모델의 높은 정확도를 추가로 입증했다.
정유성 교수는 "빠른 신소재 발견을 위해 다양한 소재 설계 프레임워크가 존재하지만 정작 설계된 소재의 합성 가능성에 관한 판단은 전문가 직관의 영역으로 남아 있다ˮ면서 "이번에 개발한 합성 가능성 예측 모델은 새로운 소재를 설계할 때 실제로 합성 가능성을 실험 전에 미리 판단할 수 있어 새로운 소재의 개발시간을 단축하는 데 큰 도움이 될 것ˮ이라고 말했다.
생명화학공학과 장지돈 박사과정과 구근호 박사후연구원이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 미국화학회가 발행하는 국제학술지 미국화학회지(Journal of the American Chemical Society) 온라인 10월 26일 자에 실렸다. (논문명: Structure-Based Synthesizability Prediction of Crystals Using Partially Supervised Learing)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 한국연구재단의 기초연구사업(중견연구)과 미래소재 디스커버리 사업 지원을 받아 수행됐고, 연구에 KISTI의 슈퍼컴퓨터를 활용했다.
2020.12.22 조회수 57230 -
열을 전기로 변환하는 하프호이즐러 물질의 나노구조 제어 성공
우리 대학 신소재공학과 최벽파 교수 연구팀이 경북대 이승훈 교수(신소재공학과) 연구팀과 공동연구를 통해 *준 안정상을 활용, *하프호이즐러 *열전재료의 나노구조를 제어하는 새로운 방법을 개발했다고 11일 밝혔다.
☞ 준 안정상(metastable phase): 어떤 물질의 가장 안정한 상(고체, 액체, 기체 등)은 아니지만 꽤나 안정하여 유지되는 상.
☞ 하프호이즐러(half-Heusler) 화합물: 금속 간 화합물(합금)의 일종으로 열전발전, 태양광 발전, 자성재료 등의 에너지 재료로 각광을 받는 물질.
☞ 열전발전: 온도 차에 의해 생긴 전위차를 이용해 전기를 생산하는 발전방식.
열전 소자는 열에너지를 전기로 직접적으로 변환시키는 에너지 소자다. 소자의 양단에 온도 차가 존재할 때 내부의 전하가 이동함으로써 전기를 발생시킨다.
좋은 열전재료가 되기 위해서는 소자 양단의 온도 차는 오래 유지돼야 하고 전하는 잘 이동해야 하므로 열전도도는 낮아야 하고 전기 전도도는 높아야 한다.
다양한 열전재료 중 하나인 하프호이즐러 물질은 폐열(에너지의 생산, 소비 과정에서 사용되지 못하고 버려지는 열)이 풍부하고 중온 영역(300~800℃)에서 높은 효율의 열전발전이 가능하다. 특히 열 안정성과 기계적 특성(강도)이 우수하고 높은 제벡 계수(온도 차이를 전력으로 변환하는 정도)와 출력 계수를 지니고 있는데 독성이 없고 지구에 풍부하게 매장된 원소로 이뤄져 있다. 하지만 상대적으로 높은 열전도도로 인해 낮은 열전성능을 갖는다는 점이 약점이다.
열 전도도를 낮추기 위해서는 포논(입자)의 산란을 극대화해야 하는데 이를 위해서는 서로 다른 상의 경계를 만든 후 나노 결정화를 통해 달성할 수 있다. 이 때문에 기존에는 하프호이즐러 합금을 제조한 뒤 물리적으로 파쇄해 나노분말을 제조하고 이를 가열해 굳히는 방법을 사용해왔다. 하지만 이 방법은 나노결정의 크기 제어는 물론 복잡한 미세구조 형성이 어렵기 때문에 열전도도를 획기적으로 감소시키기는 매우 어렵다.
최 교수 연구팀은 문제해결을 위해 준 안정상(비정질)의 결정화 방법을 활용했다. 준 안정상은 안정상에 비해 상대적으로 덜 안정한 상을 의미하는데 열처리를 통해 안정상(고체, 액체, 기체 등)으로 쉽게 상변화를 일으킬 수 있다. 이때, 열처리 온도에 따라 준 안정상(비정질)의 결정화 거동은 다양하게 변화하고 이를 이용해 나노결정의 크기와 상을 제어할 수 있다.
구체적으로 연구팀은 급속냉각 공정을 이용해 하프호이즐러(NbCo1.1Sn) 조성을 가진 비정질(준 안정상)을 제조한 뒤 비교적 저온에서 짧은 열처리를 통해 하프호이즐러 물질 내부에 풀호이즐러(NbCo2Sn) 나노 석출물이 존재하는 복잡한 나노구조를 만들었다.
최 교수 연구팀이 새로 개발한 이 방법은 기존의 방법과는 달리 고온에서의 장시간의 열처리가 필요 없으므로 쉽고 경제적이면서도 더욱 복잡하고 세밀한 나노구조의 형성이 가능하다.
연구팀은 특히 이번 연구에서 3차원 원자 탐침 현미경(Atom probe tomography)과 투과 전자 현미경(Transmission electron microscope)을 활용했는데 하프호이즐러 물질 내부에 존재하는 수 나노미터의 풀호이즐러 석출물의 존재를 규명하는 데도 성공했다.
최벽파 교수는 "이번 연구에서 새롭게 제안된 방법을 활용해 만든 열전재료는 기존 대비 복잡한 나노구조를 갖고 있어 3배 이상의 열전도도 감소 와 함께 열전발전 성능도 획기적으로 증가하는 효과가 있을 것으로 기대된다ˮ고 말했다.
신소재공학과 정찬원 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지인 `나노 에너지(Nano Energy, IF: 16.602)' 10월 20일 字 온라인 판에 실렸다. (논문명: Tailoring nanostructured NbCoSn-based thermoelectric materials via crystallization of an amorphous precursor)
한편 이번 연구는 한국연구재단 과학기술 분야 기초연구사업인 기초연구실지원사업 (중온(300-800 ℃) 작동형 합금 기반 half-Heusler계 고성능/고강도 열전소재 개발)의 지원을 통해 수행됐다.
2020.11.12 조회수 38054