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최근 해양·항공우주·IT 산업 등 다양한 분야에서 구동기와 센서 같은 핵심 부품의 활용이 확대되고 있다. 다만 이들 부품은 가혹한 운용 환경에서 부식으로 인해 성능 저하와 수명 단축 등 문제가 발생할 수 있었다. 특히 기존 소재와 보호 기술만으로는 장기적인 신뢰성과 안정성 확보에 한계가 있으며 일부 부식 억제제는 독성 화합물을 포함해 환경과 인체에 부정적 영향을 줄 수 있다는 점도 해결해야 할 과제 중 하나였다.
이에 김 교수 연구팀은 연구 전반에 인공지능(AI)를 폭넓게 적용해 방대한 재료 데이터를 기반으로 나노소재의 구조·조성과 부식 성능 간 복잡한 비선형 관계를 정밀하게 분석했다. 이를 토대로 환경친화적인 식물 추출물을 이용한 나노입자 합성 기술과 더불어 AI를 핵심 기술로 활용한 부식 억제 성능 예측·소재 설계 체계를 중점적으로 구축했다.
김 교수는 “이번 연구는 자가 치유와 같은 능동적 기능 구현 가능성과 함께 AI·머신러닝 접목을 통해 소재 설계 패러다임이 데이터 기반으로 전환되고 있음을 보여준 사례”라며 “이러한 융합 기술은 고성능의 부식 방지 기술 발전에 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다.
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