- 초임계 상태 물만으로 수십 분 내에 99% 친환경 재활용 가능 - 폐 재활용섬유를 E-모빌리티 배터리 전극재로 업사이클링 까지 탄소섬유강화플라스틱(CFRP)은 금속보다 가볍고 강도가 높아 항공, 우주, 자동차, 선박, 스포츠용품 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 최근에는 에어 모빌리티와 같은 신산업에도 적용되면서 사용량이 증가해 폐기물 처리 문제가 드러나고 있다. 그런데 CFRP는 자연분해가 되지 않으며, 고온 소각방식은 독성물질을 배출해 환경오염을 초래하기 때문에 재활용 기술 개발이 시급하다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 RAMP융합연구단 정용채 단장 연구팀이 일정 수준 이상의 온도와 압력 조건에서 발현되는 초임계 상태의 물을 이용해 수십 분 내에 CFRP 소재를 99% 이상 재활용하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 초임계 상태의 물은 높은 극성, 확산성, 그리고 밀도를 가져 CFRP에 함침된 에폭시만을 선택적으로 제거함으로써 재활용된 탄소섬유를 얻을 수 있다. 연구팀은 별도의 촉매제, 산화제, 유기용매등을 사용하지 않고 물만을 이용해 고효율의 재활용 시스템을 완성했다. 또한 글라이신(Glycine)을 초임계 상태의 물에 첨가하면 CFRP를 질소 원자가 도핑된 재활용 탄소섬유로 업사이클링할 수 있다는 사실도 알아냈다. 이렇게 업사이클링된 탄소섬유는 기존 재활용 탄소섬유보다 우수한 전기적 전도성을 가진다. 수십 분 내에 단일 재활용 공정만으로 CFRP의 재활용과 업사이클링을 동시에 처리해 재활용 섬유의 구조와 물성을 제어한 사례는 이번 연구성과가 처음이다. 지금까지는 재활용된 CFRP 섬유의 성질이 불균일하다는 제약으로 인해 그 활용처가 주로 복합소재의 충진제에 국한됐다. 이와 비교해 연구팀이 만들어 낸 업사이클링 탄소섬유는 E-모빌리티 배터리의 전극재로 적용했을 때 코인셀 평가에서 흑연 대비 동등 혹은 그 이상의 성능을 나타냈다. KIST 정용채 단장은 “전 세계적으로 탄소복합소재(CFRP)의 폐기물량이 증가하고 있는 상황에서 이를 친환경적으로 업사이클링하는 기술을 개발했다”면서, “탄소배출량을 획기적으로 저감시키는 것은 물론 E-모빌리티의 배터리 전극재로 전환하는 자원 선순환 구조까지 제시한 의미있는 연구성과”라고 연구의 의의를 설명했다. 이번 성과는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 융합연구단사업 (CRC23011-000)과 나노 및 소재기술개발사업 (2021M3H4A1A0304129)으로 수행되었으며, 연구결과는 국제학술지 카본 (CARBON) 최신호에 게재되었다. * (논문명) Simultaneous recycling and nitrogen doping in carbon fiber reinforced plastic using eco-friendly supercritical water treatment for Li-ion batteries anode application - (공동제 1저자) 한국과학기술연구원 김영남 연구원 - (공동제 1저자) 한국과학기술연구원 이윤기 연구원 - (공동교신저자) 한국과학기술연구원 정용채 책임연구원 - (공동교신저자) 한국과학기술연구원 이성호 책임연구원 [그림 1] 탄소복합소재를 물로 재활용한 전/후실사진 이미지 (CFRP:원소재(재활용 전), N-CF: 질소도핑된 탄소섬유 (재활용 후)) [그림 2] 업사이클링 재활용 탄소섬유의 배터리 용량 평가결과 (P-CF:원소재, R-CF:재활용 탄소섬유, N-CF: 질소도핑 재활용 탄소섬유)

- 초임계 상태 물만으로 수십 분 내에 99% 친환경 재활용 가능 - 폐 재활용섬유를 E-모빌리티 배터리 전극재로 업사이클링 까지 탄소섬유강화플라스틱(CFRP)은 금속보다 가볍고 강도가 높아 항공, 우주, 자동차, 선박, 스포츠용품 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 최근에는 에어 모빌리티와 같은 신산업에도 적용되면서 사용량이 증가해 폐기물 처리 문제가 드러나고 있다. 그런데 CFRP는 자연분해가 되지 않으며, 고온 소각방식은 독성물질을 배출해 환경오염을 초래하기 때문에 재활용 기술 개발이 시급하다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 RAMP융합연구단 정용채 단장 연구팀이 일정 수준 이상의 온도와 압력 조건에서 발현되는 초임계 상태의 물을 이용해 수십 분 내에 CFRP 소재를 99% 이상 재활용하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 초임계 상태의 물은 높은 극성, 확산성, 그리고 밀도를 가져 CFRP에 함침된 에폭시만을 선택적으로 제거함으로써 재활용된 탄소섬유를 얻을 수 있다. 연구팀은 별도의 촉매제, 산화제, 유기용매등을 사용하지 않고 물만을 이용해 고효율의 재활용 시스템을 완성했다. 또한 글라이신(Glycine)을 초임계 상태의 물에 첨가하면 CFRP를 질소 원자가 도핑된 재활용 탄소섬유로 업사이클링할 수 있다는 사실도 알아냈다. 이렇게 업사이클링된 탄소섬유는 기존 재활용 탄소섬유보다 우수한 전기적 전도성을 가진다. 수십 분 내에 단일 재활용 공정만으로 CFRP의 재활용과 업사이클링을 동시에 처리해 재활용 섬유의 구조와 물성을 제어한 사례는 이번 연구성과가 처음이다. 지금까지는 재활용된 CFRP 섬유의 성질이 불균일하다는 제약으로 인해 그 활용처가 주로 복합소재의 충진제에 국한됐다. 이와 비교해 연구팀이 만들어 낸 업사이클링 탄소섬유는 E-모빌리티 배터리의 전극재로 적용했을 때 코인셀 평가에서 흑연 대비 동등 혹은 그 이상의 성능을 나타냈다. KIST 정용채 단장은 “전 세계적으로 탄소복합소재(CFRP)의 폐기물량이 증가하고 있는 상황에서 이를 친환경적으로 업사이클링하는 기술을 개발했다”면서, “탄소배출량을 획기적으로 저감시키는 것은 물론 E-모빌리티의 배터리 전극재로 전환하는 자원 선순환 구조까지 제시한 의미있는 연구성과”라고 연구의 의의를 설명했다. 이번 성과는 과학기술정보통신부(장관 이종호) 지원으로 KIST 융합연구단사업 (CRC23011-000)과 나노 및 소재기술개발사업 (2021M3H4A1A0304129)으로 수행되었으며, 연구결과는 국제학술지 카본 (CARBON) 최신호에 게재되었다. * (논문명) Simultaneous recycling and nitrogen doping in carbon fiber reinforced plastic using eco-friendly supercritical water treatment for Li-ion batteries anode application - (공동제 1저자) 한국과학기술연구원 김영남 연구원 - (공동제 1저자) 한국과학기술연구원 이윤기 연구원 - (공동교신저자) 한국과학기술연구원 정용채 책임연구원 - (공동교신저자) 한국과학기술연구원 이성호 책임연구원 [그림 1] 탄소복합소재를 물로 재활용한 전/후실사진 이미지 (CFRP:원소재(재활용 전), N-CF: 질소도핑된 탄소섬유 (재활용 후)) [그림 2] 업사이클링 재활용 탄소섬유의 배터리 용량 평가결과 (P-CF:원소재, R-CF:재활용 탄소섬유, N-CF: 질소도핑 재활용 탄소섬유)

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진

- 단순 자동화 장치 대비 소재 개발 효율 500배 이상 높인 AI 로봇 기반 스마트 연구실 - 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결하는 새로운 R&D 패러다임 기대 20세기 초 하버-보슈법에 의한 암모니아 합성용 촉매 개발은 성공하기까지 10,000회 이상의 실험이 따랐다고 한다. 이처럼 신소재 개발은 설계에서 상용화까지 많은 시간과 비용이 필요한 작업이다. 그런데 최근에는 인공지능(AI)을 활용해 소재개발 기간을 단축하는 연구가 활발하다. 여기에 로봇까지 접목하면 사람의 개입 없이도 1년 365일, 24시간 동안 소재개발 연구를 할 수 있다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록)은 계산과학연구센터 한상수 박사, 김동훈 박사와 고려대학교(총장 김동원) 화공생명공학과 이관영 교수 공동연구팀이 AI와 로봇을 활용한 맞춤형 금속 나노입자 설계 플랫폼 즉, 스마트연구실을 개발했다고 밝혔다. KIST-고려대 공동연구팀은 먼저 로봇팔을 기반으로 나노입자를 합성하고, 합성된 나노입자의 광학적 특성을 측정하는 자동화 장치를 개발했다. 여기에 AI 기술을 접목해 연구자가 원하는 소재의 물성을 입력하면 요구물성을 정확히 충족시키는 나노소재를 합성해주는 맞춤형 소재 개발 스마트연구실이 탄생했다. 스마트연구실 플랫폼에 적용된 AI 기술은 기존의 베이지안 최적화 방법에 얼리 스톱핑(early stopping) 기술을 접목해 단순 자동화 장치 대비 소재탐색 효율성을 500배 이상 높였다. 사람이 하는 실험은 연구환경이나 연구자에 따라 결과가 달라져 재현성 있는 결과를 얻기 힘든 경우가 많지만, 개발된 스마트연구실에서는 일관성 있는 양질의 데이터를 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. 연구진은 스마트연구실의 안전확보를 위한 AI 기술도 개발했다. 무인으로 운영되는 스마트연구실은 연구자가 다칠 위험은 없지만, 로봇의 과부하로 인한 오작동 등 안전사고를 예방하기는 어렵다. 연구진은 이러한 안전사고를 사전에 감지하고, 예방하기 위한 AI 비전기술(DenseSSD)을 개발해 스마트연구실에 탑재했다. DenseSSD는 실험실 내 연구장비와 재료 등 다양한 물체를 감지하고, 이상이 있으면 사용자에게 알림을 보내 적절한 조치를 취할 수 있게 한다. KIST 한상수 박사는 “사람의 개입 없이 소재개발이 가능한 스마트연구실 플랫폼은 노령화에 따른 연구인력 감소 문제를 해결할 수 있는 새로운 R&D 패러다임이 될 것”이라고 기대했다. 김동훈 박사는 “향후 비전문가도 스마트연구실을 쉽게 사용할 수 있도록 챗GPT와 같은 대화형 언어모델을 접목할 계획이다”라고 밝혔다. 연구팀은 촉매, 배터리, 디스플레이 등 다양한 소재분야로 스마트연구실 플랫폼을 확장할 예정이다. 본 연구는 과학기술정보통신부(장관 이종호)의 지원으로 한국연구재단 나노및소재기술개발사업 지원으로 수행되었으며, 연구 결과는 재료과학 분야 국제저널인 「Advanced Functional Materials」* 및 「npj Computational Materials」**에 3월 6일과 2월 22일에 각각 온라인 게재되었다 * Bespoke Metal Nanoparticle Synthesis at Room Temperature and Discovery of Chemical Knowledge on Nanoparticle Growth via Autonomous Experimentations ** Machine Vision-based Detections of Transparent Chemical Vessels toward the Safe Automation of Material Synthesis [그림1] AI로봇을 활용한 Closed-loop 실험 단계 개념도 [그림2] 기존 방법론 대비 AI 기반 실험 설계의 정량적 효율성 비교 그림 [그림3] KIST 계산과학연구센터 스마트연구실 개발 인원 사진