AI, 논문 속 신소재 탐색… 서울대 장호원 교수팀, 고온 안정 무연 유전체 개발

김형석 기자

작성일 2026-08-18 18:02

서울대학교 공과대학 장호원 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 논문에 흩어진 데이터를 분석하고 고온에서도 성능이 안정적인 새로운 무연 유전체를 개발하는 데 성공했다고 밝혔다. 이번 연구는 기존의 시행착오 중심 소재 탐색 방식을 데이터 기반으로 전환할 수 있는 새로운 방법론을 제시했다는 점에서 주목받고 있다.

연구팀은 논문 본문, 표, 그래프에 분산된 정보를 자동으로 추출하는 '멀티모달 문헌 마이닝'과 물리 지식을 학습한 머신러닝 모델을 결합하여 목표 성능을 만족할 가능성이 높은 소재 조성을 역설계하는 기술을 구현했다. 이를 통해 448편의 논문에서 1202건의 유전 특성 데이터를 구축했으며, 약 1억 5000만 개의 가상 조성 공간을 탐색하여 37개의 후보 소재를 선별했다. 이 중 두 가지 조성을 실제 합성하여 높은 유전율과 우수한 고온 안정성을 확인했다.

이번 연구 결과는 국제학술지 'Nature Communications'에 게재되었다. 연구팀은 이번에 개발된 무연 유전체가 차세대 적층세라믹콘덴서(MLCC) 및 전기차, 전력전자, 항공우주용 전자부품 개발에 활용될 것으로 기대하고 있다.

장호원 교수는 "이번 연구는 머신러닝으로 성능을 예측하는 데 그치지 않고, 여러 논문에 흩어진 정보를 학습 데이터로 통합한 뒤 물리 법칙과 모델 간 예측의 일관성을 함께 따져 실제 합성 후보까지 좁혔다는 점에서 의미가 있다"고 전했다. 또한, "이번에 제시한 멀티모달 문헌 마이닝과 물리 기반 머신러닝의 결합 전략이 유전체뿐만 아니라 데이터가 여러 논문과 형식에 분산된 다양한 소재 개발에도 활용될 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

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