왼쪽부터 고려대 화학과 이기웅 박사과정생과 한민희 박사, 이승진·손윤창 박사과정생(이상 제1저자), 김병윤 연구교수와 이광렬·박성남 교수(이상 교신저자). 고려대 제공


고려대(총장 김동원) 화학과 박성남 교수 연구팀과 이광렬 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 수소 발생 반응(HER·Hydrogen Evolution Reaction) 촉매 성능을 예측하는 방법을 개발했다고 6일 밝혔다. 이는 그린수소 생산 기술의 효율을 높이는 가능성을 제시한 것으로 평가받는다.
고려대에 따르면, 수소를 친환경적으로 생산하는 수전해 기술에서는 바다신2릴게임 촉매의 성능이 핵심 요소지만, 이를 평가하는 기준이 연구마다 달라 성능을 직접 비교하기 어렵다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다. 특히 반응 속도를 나타내는 ‘타펠 기울기(Tafel slope)’는 측정과 해석 방식에 따라 값이 크게 달라질 수 있어, 촉매 성능을 객관적으로 판단하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 백 바다이야기고래출현 금(Pt) 기반 나노촉매의 기존 실험 데이터를 체계적으로 정리하고, 타펠 기울기를 동일한 기준으로 추출할 수 있는 표준화 알고리즘을 개발했다. 이 표준화 과정을 통해 서로 다른 연구에서 개별적으로 보고된 백금 기반 나노촉매 데이터를 일관되게 비교할 수 있는 데이터베이스(DB)를 구축했다. 또 촉매의 크기와 조성, 구조, 전해질 조건 등을 AI에 학습시켜 촉 검증완료릴게임 매 성능 지표인 타펠 기울기를 예측하는 머신러닝 모델을 구축했다.
연구팀은 머신러닝 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 백금 기반 촉매 6종을 직접 합성해 성능을 측정한 결과, 예측값과 실험값이 높은 일치도를 보임을 확인했다. 특히, 머신러닝 모델이 제안한 촉매의 성능은 기존 상용 촉매의 평균 타펠 기울기 값인 195.3 mV dec-1보다 2 손오공릴게임예시 배 이상 개선된 88.9 mV dec-1를 보였다. 이는 AI 기반 접근법이 그린수소 생산을 위한 고성능 촉매 개발에 실질적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
박성남 교수는 “AI를 활용해 촉매 성능을 예측하고 설계할 수 있는 방법을 개발했다”며 “이는 촉매 개발 과정의 시간과 비용을 줄이는 데 기여할 수 있을 것”이라고 말했다. 이광렬 교 야마토통기계 수는 이번 연구 결과에 대해 “촉매 성능 평가의 표준화와 머신러닝 기반 설계를 결합한 의미 있는 성과”라며 “다양한 전기화학 반응을 위한 차세대 촉매 설계로 확장될 수 있을 것”이라고 했다.
이번 연구 성과를 담은 논문 ‘Standardization and Machine Learning Prediction of Tafel Slope of Pt-Based Nanocatalysts for High-Performance HER Catalyst Development’는 나노/재료 과학 분야 최첨단 연구 방법론을 소개하는 세계적 권위 학술지 ‘Small methods’ 온라인에 지난달 30일 게재됐다. 이기웅·이승진·손윤창 박사과정생과 한민희 박사가 제1저자로, 김병윤 연구교수와 이광렬·박성남 교수가 교신저자로 참여했다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단과 글로벌 리더연구, 4단계 BK21 사업의 지원을 받아 수행됐다.
노지운 기자