[고엔트로피 합금 상 예측 위한 딥러닝 기술 개발]

기계공학과 이승철 교수·통합과정 이수영씨, 기계공학과 진현규 교수·통합과정 변석영씨, 신소재공학과 김형섭 교수 공동연구팀이 AI를 활용한 고엔트로피 합금의 상 예측 기술을 개발했다. 이번 연구의 성과는 재료과학 분야 국제학술지 ‘머터리얼스 앤 디자인(Materials and Design)’ 최신 호에 게재됐다.

통상 금속재료는 필요한 성질에 따라 으뜸이 되는 원소에 두세 가지의 보조 원소를 섞어 합금을 만들었다. 이와 달리 고엔트로피 합금은 특별한 으뜸 원소 없이 다섯 가지 이상의 원소를, 같거나 비슷한 비율이 되도록 만든다. 이렇게 만들 수 있는 합금 종류는 이론적으로는 무한에 가깝고, 기계적‧열적‧물리적‧화학적으로 뛰어난 특성을 가지고 있어 이미 극저온이나 부식 등의 극한환경에서도 우수한 성능을 보이는 합금 등이 개발된 바 있다.

그러나 이제껏 새로운 고엔트로피 합금 소재를 개발하기 위해서는 수많은 시행착오를 바탕으로 설계가 진행됐다. 그렇기 때문에 신소재 개발을 위해서 과도한 시간과 비용이 필요했다. 따라서 해당 합금의 상은 무엇이며, 개발하려는 고엔트로피 합금의 기계적, 열적 특성은 어떤지 미리 규명하기는 더욱더 어려운 실정이었다.

이승철 교수는 “이 연구는 최근 주목받고 있는 고엔트로피 합금에 AI 기술을 접목, 기존 연구의 한계를 획기적으로 개선한 결과”라며, “공동연구팀의 다학제 협업을 통해 AI 기반 신소재 개발을 촉진할 수 있는 결과를 만들어낸 데에 의의가 있다”고 말했다.

아울러 진현규 교수는 “해당 연구의 결과는 기존 신소재 개발 프로세스를 위해 소요되었던 시간과 비용을 대폭 절감하고, 추후 새로운 고엔트로피 합금 및 그에 기반한 다양한 기능소재를 개발하는 데에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다”고 덧붙였다.

한편, 한국연구재단 중견연구자지원사업, 정보통신기획평가원 글로벌인재양성지원사업, 한국에너지기술평가원 메타형 실리사이드 신열전반도체 및 소자물성 측정 표준화기술 개발 사업의 지원으로 수행됐다.
 

1.설명 가능한 AI