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8일 서울대 화학공정신기술연구소에 들어서자 ‘셀프드라이빙랩(Self-Driving Lab·자율 설계·개발 플랫폼)’으로 불리는 장비가 눈에 먼저 들어왔다. 마치 하나의 화학 공장을 축소한 듯했다. 설비 내에선 끊임없이 컨베이어벨트가 돌아가고, 그 속도에 맞춰 로봇 팔이 쉼 없이 시약을 계량하고 실험을 반복했다.
연구원들은 모니터 앞에서 실험 결과를 실시간으로 확인했다. 컨베이어벨트를 따라 자동 샘플링 장비, 데이터 수집 시스템, 로봇이 결합된 이 실험실은 연구자의 ‘감’과 밤샘 작업에 의제이앤케이히터
존하던 화학 연구의 패러다임을 바꾸고 있다. 정유성 화학공정신기술연구소장(서울대 화학생물공학부 교수)은 “새롭게 쌓이는 데이터를 기반으로 인공지능(AI)이 최적의 조건을 예측해 실험을 재설계하고 반복한다”며 “소재, 공정 개발 속도와 효율성을 10배 이상 높일 수 있는 ‘게임체인저’ 기술”이라고 설명했다.
◇개발기간 2년→1개월로 단축
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셀프드라이빙랩은 세계 화학산업의 경쟁 패러다임을 바꿀 장비로 불린다. 바스프(BASF), 스미토모 등 전통의 화학 강자가 있는 유럽과 일본은 오랜 연구를 통해 축적한 데이터를 바탕으로 업계를 주도하고 있다. 중국은 경쟁국의 10배 이상 연구 인력으로 ‘물량전’을 펼치고 있다. 서울한화케미칼우 주식
대 화학공정신기술연구소가 개발 중인 셀프드라이빙랩은 이들 사이에 낀 한국 화학산업의 생존 비책이다.
정 소장은 AI 기반 신물질·신공정 ‘역설계(Inverse Design)’ 기술을 기반으로 셀프드라이빙랩 개발을 주도하고 있다. 첨단 소재를 만들어내는 과정은 역설적으로 ‘노동집약적’이다. 하나의 물질을 만들어내기 위해선 어떤 물질을 사용할아시아1호 주식
것인지부터 온도, 압력, 이온 농도까지 수천·수만 개의 조건을 달리하며 실험해야 한다.
AI는 빅데이터를 활용해 인간의 직관에 의존하던 연구를 데이터 기반 예측과 설계라는 새로운 단계로 끌어올렸다. 수만 개의 촉매·전해질 조합을 일일이 실험하기보다 AI와 로봇이 최적 조합을 실시간으로 탐색해 시행착오와 시간을 획기적으로 줄인다. 혹한, 백경게임
극지, 고온 등 용도에 맞는 배터리 소재부터 수소경제용 최적 촉매, 신약 분자 설계까지 다양한 분야에서 실험이 이뤄지고 있다. 정 소장은 “자동화를 넘어 프로세스 가속화가 가능하다는 것이 핵심”이라며 “기존에 2년이 걸리던 개발 기간을 1~6개월로 단축할 수 있다”고 설명했다.
셀프드라이빙랩이 AI를 활용해 거대한 연구 플랫폼을 구축하는 작업이라면 개별 분야에서의 도전도 이뤄지고 있다. 나노입자 연구의 권위자인 현택환 서울대 화학생물공학부 교수 연구팀은 능동 학습 기반의 AI 시스템을 통해 지금까지 보고된 촉매 중 최고 수준의 산소발생반응(OER) 활성을 갖는 비(非)귀금속 페로브스카이트 촉매를 발굴했다. 금이나 백금 등 값비싼 귀금속이 아니라 저렴한 금속을 활용해 고효율로 산소 생산이 가능한 촉매를 개발한 것으로, 물에서 수소와 산소를 뽑아내는 수전해 기술의 경제성을 획기적으로 높일 기술로 평가된다.
연구팀은 불과 수십 개의 실험 데이터를 기반으로 1만여 개 후보물질을 예측하고, 고성능 후보 물질을 합성 및 성능 검증하는 데까지 성공했다. 생성형 AI와 소재 실험을 통합하는 새로운 탐색 체계의 가능성을 입증했다. 정 소장은 “실험 반복이 아니라 전략 설계로 연구 패러다임을 전환한 시도”라며 “국내 소재·에너지 분야에서의 AI-재료 융합의 확산을 견인할 수 있는 기술”이라고 말했다.
◇차세대 치료제 플랫폼 개발
화학공정신기술연구소에서는 치료제 개발 속도와 정밀도를 높이기 위한 연구도 하고 있다. 연구팀은 단백질 분자의 진화 및 재설계에 기반한 정밀 엔지니어링 기술을 통해 치료 효능을 극대화하고, 부작용을 최소화하며, 혈중 지속성을 대폭 향상하는 차세대 항체 치료제 발굴·엔지니어링 플랫폼을 개발하고 있다.
이 플랫폼은 글로벌 빅파마의 기존 기술보다 높은 정밀성과 기능성을 확보했으며, 이미 국내외 10여 개 기업과 누적 400억원 이상의 기술이전 계약을 통해 실용화됐다.
활용 범위 또한 기존 단클론 항체 치료제를 넘어 다중특이성 항체, 항체-약물 접합체(ADC), 세포치료제 등 차세대 치료제 플랫폼으로 확장되고 있다. 연구진은 항체 발굴-설계-생산 전 과정을 통합·자동화하는 플랫폼 구축을 추진 중이다. 이를 통해 고처리량 분석 기술, AI 기반 항체 설계·엔지니어링 시스템, 유전자 도입 및 세포 배양 자동화 등 첨단 기술을 결합해 특정 질환의 원인(항원)에만 반응하는 ‘질환 특이적 항체’ 개발 속도를 높이고 있다.
정상택 서울대 화학생물공학부 교수는 “AI와 자동화 기술을 접목한 항체 개발 플랫폼은 개발 기간을 획기적으로 단축시킬 뿐 아니라 기존에는 어려웠던 맞춤형 치료제 설계까지 가능하게 할 것”이라고 말했다.
◇차세대 배터리 상용화 ‘병목’ 해결
화학공정신기술연구소는 전기차 산업의 경쟁력을 좌우하는 배터리 개발을 위해 현대자동차그룹 등 기업과의 협업을 확대하고 있다. 2023년 7월, 현대차그룹과 공동으로 연구소 산하에 ‘배터리 공동연구센터’를 설립해 리튬금속전지(LMB), 전고체전지(SSB), 배터리관리시스템(BMS), 생산공정기술 등 2차전지 4대 핵심 분야 난제 해결에 집중하고 있다.
주요 연구로는 고전압 안정성과 긴 수명을 동시에 갖춘 전해질 개발, 배터리 고성능화와 안정성 개선의 핵심 공정인 리튬 전착 관찰 플랫폼 구축(LMB), 그리고 딥러닝 기반 수명 예측 및 비파괴 진단 알고리즘 개발 등이 진행 중이다. 이런 기술들은 2차전지 상용화의 병목을 돌파할 핵심 솔루션으로 평가된다.
윤제용 서울대 화학생물공학부 교수는 “AI 혁명과 탄소중립을 향한 에너지 전환이라는 대전환기에서 소재·공정 개발 속도를 높이지 못하면 경쟁에서 도태할 수밖에 없다”며 “이런 흐름 속에서 배터리, 촉매, 신약 등 핵심 산업 분야에서의 연구 가속화가 필수적”이라고 강조했다.
황정환 기자 jung@hankyung.com
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