부산대·전남대 공통 연구팀
데이터 기반 설계와 AI 최적화 알고리즘 이용
알루미나-실리콘 고무 복합체 발굴
부산대와 전남대 연구진이 인공지능(AI)과 3차원 영상기술을 활용해 전자기기의 열을 효과적으로 식힐 수 있는 고분자 복합소재를 개발했다. 고방열 소재 성능을 두 배 이상 높일 수 있는 연구 성과로 전자·자동차·항공우주산업 발전에 기여할 전망이다.
개발 주역은 김채빈·이재근 부산대 응용화학공학부 교수팀과 안효성 전남대 석유화학소재공학과 교수팀이다.
공동 연구팀은 데이터 기반 설계(data-driven engineering) 방식으로 고분자 소재 내에서 열이 얼마나 어떻게 잘 전달되는지 정밀 분석하고, 그 구조를 AI가 스스로 최적화하도록 했다. 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 알고리즘으로 수백 번 실험과 예측을 거쳐 열이 가장 빠르게 흐를 수 있는 입자 크기와 혼합 비율의 최적 조합을 찾아내는 것이다.
그 결과 알루미나(Al₂O₃) 미세 입자와 실리콘 고무(PDMS)를 섞은 최적 구조 복합소재를 발굴했고, 이 소재의 열전도도는 기존보다 2배 이상(6.89 W/m·K) 높았다.
이어 연구팀은 3D X-ray CT(컴퓨터단층촬영) 기술을 이용해 소재 내부 입자 연결 상태, 기공 분포, 표면적 등을 정밀하게 시각화하고 '열이 어떻게 이동하는지' 눈으로 확인했다.
김채빈 교수는 “무작위성이 큰 복합소재 구조를 데이터로 해석하고 AI가 스스로 최적 구조를 찾아낼 수 있게 한 연구 성과”라며 “향후 전기차 배터리, 위성, 항공기 등 고방열 시스템에 폭넓게 활용할 수 있을 것”이라고 말했다.
이 연구 성과는 '컴포지트 사이언스 앤 테크놀로지' 11월 10일자에 실렸다.
부산=임동식 기자 dslim@etnews.com
