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

노형석 기자

작성일 2026-08-19 08:02

인공지능(AI)이 수백 편의 논문에 흩어진 데이터를 분석해 고온에서도 안정적인 성능을 발휘하는 새로운 무연 유전체 소재를 찾아내는 데 성공했다. 서울대학교 공과대학 재료공학부 장호원 교수 연구팀은 논문 속 데이터를 활용하고 물리 기반 머신러닝을 결합해 무연 유전체를 설계하는 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 송관우 석박사통합과정생이 주도했으며, 국제학술지 ‘Nature Communications’에 게재되었다.

유전체는 전하를 저장하는 절연 소재로, 스마트폰과 전기차 등에 사용되는 적층세라믹콘덴서(MLCC)의 핵심 재료다. 높은 온도에서도 안정적인 성능을 유지하는 것이 중요한데, 기존의 시행착오 중심 소재 탐색 방식은 시간과 비용이 많이 소요되는 한계가 있었다.

연구팀은 논문 본문, 표, 그래프에 분산된 정보를 자동으로 추출하는 ‘멀티모달 문헌 마이닝’과 물리 기반 머신러닝을 결합했다. 이를 통해 448편의 논문에서 1202건의 유전 특성 데이터를 구축하고, 약 1억 5000만 개의 가상 조성 공간을 탐색해 37개의 후보 소재를 선별했다. 이 중 두 가지 조성을 실제 합성하여 높은 유전율과 우수한 고온 안정성을 확인했다.

특히 이번 연구는 AI가 예측하는 데 그치지 않고, 여러 논문에 흩어진 정보를 학습 데이터로 통합한 뒤 물리 법칙과 모델 간 예측의 일관성을 함께 고려해 실제 합성 후보까지 좁혔다는 점에서 의미가 크다고 연구팀은 전했다. 이번에 개발된 무연 유전체는 고온용 적층세라믹콘덴서를 비롯해 전기차, 항공우주용 전자부품 개발에 활용될 것으로 기대된다.