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보도자료

한국탄소산업진흥원, AI 활용 '탄소섬유 후처리제' 기술 개발

최적의 물질 조합, 배합 비율 예측
첨단소재 개발 기간 단축 등 기대

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방윤혁 한국탄소산업진흥원장(가운데)과 융복합연구본부 소속 김성룡 수석(오른쪽), 한문희 책임(왼쪽)이 탄소섬유 후처리제 테스트 장비 앞에 서있다./ 사진=한국탄소산업진흥원 제공

한국탄소산업진흥원이 인공지능(AI)을 활용한 탄소섬유 후처리제 예측 모델을 통해 소재 자립화를 이끌 기술을 확보했다.

AI 활용 탄소섬유 후처리제 예측 모델은 화학종, 분자량 등 유기 소재의 물성 데이터를 토대로 탄소섬유 후처리제의 최적 비율을 예측하는 알고리즘이다. 연구자들이 시험해왔던 물질 정보와 실험 결과를 토대로 미적용 화학물질들을 추천하는 방식으로 최적의 물질 조합과 배합 비율을 빠르게 얻을 수 있어, 고품질 탄소섬유 등 첨단소재 개발 기간을 단축해줄 것으로 기대된다.

한국탄소산업진흥원은 전주시, 전북도와 협력해 연구개발 중인 후처리제 배합 데이터를 기반으로 재료정보학 응용 업체의 플랫폼을 활용해 AI 학습 테스트를 진행했다. 그 결과 지금까지 100% 수입에 의존해왔던 상용화 제품과 유사한 수준의 후처리제 기술을 확보하는 데 성공했다.

그동안 유기·고분자 소재 기반의 AI 예측 모델 개발은 물질의 다양성, 공정 조건의 복잡성 등의 문제로 어려움을 겪어왔다. 이번 예측 모델 개발발로 소재개발 분야에서의 AI 활용 가능성을 확인하고, 탄소섬유 후처리제를 위한 물질 조합과 배합 비율을 빠르고 정확하게 찾게 됐다.

한국탄소산업진흥원 방윤혁 원장은 "이번 연구 성과는 탄소소재 개발에 있어 디지털 혁신과 소재 공급망 자립화를 동시에 실현할 선도적인 모델"이라고 밝히며 "자치단체의 적극적인 협력이 있었기에 가능했던 일이었다. 앞으로도 세계 최고 수준의 탄소소재 개발을 위한 노력을 지속해 나가겠다"고 말했다.

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방윤혁 한국탄소산업진흥원장(가운데)과 융복합연구본부 소속 김성룡 수석(오른쪽), 한문희 책임(왼쪽)이 탄소섬유 후처리제 테스트 장비 앞에 서있다./ 사진=한국탄소산업진흥원 제공

한국탄소산업진흥원이 인공지능(AI)을 활용한 탄소섬유 후처리제 예측 모델을 통해 소재 자립화를 이끌 기술을 확보했다.

AI 활용 탄소섬유 후처리제 예측 모델은 화학종, 분자량 등 유기 소재의 물성 데이터를 토대로 탄소섬유 후처리제의 최적 비율을 예측하는 알고리즘이다. 연구자들이 시험해왔던 물질 정보와 실험 결과를 토대로 미적용 화학물질들을 추천하는 방식으로 최적의 물질 조합과 배합 비율을 빠르게 얻을 수 있어, 고품질 탄소섬유 등 첨단소재 개발 기간을 단축해줄 것으로 기대된다.

한국탄소산업진흥원은 전주시, 전북도와 협력해 연구개발 중인 후처리제 배합 데이터를 기반으로 재료정보학 응용 업체의 플랫폼을 활용해 AI 학습 테스트를 진행했다. 그 결과 지금까지 100% 수입에 의존해왔던 상용화 제품과 유사한 수준의 후처리제 기술을 확보하는 데 성공했다.

그동안 유기·고분자 소재 기반의 AI 예측 모델 개발은 물질의 다양성, 공정 조건의 복잡성 등의 문제로 어려움을 겪어왔다. 이번 예측 모델 개발발로 소재개발 분야에서의 AI 활용 가능성을 확인하고, 탄소섬유 후처리제를 위한 물질 조합과 배합 비율을 빠르고 정확하게 찾게 됐다.

한국탄소산업진흥원 방윤혁 원장은 "이번 연구 성과는 탄소소재 개발에 있어 디지털 혁신과 소재 공급망 자립화를 동시에 실현할 선도적인 모델"이라고 밝히며 "자치단체의 적극적인 협력이 있었기에 가능했던 일이었다. 앞으로도 세계 최고 수준의 탄소소재 개발을 위한 노력을 지속해 나가겠다"고 말했다.

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