한국기술교육대 김상연 교수 연구팀이 금속 산화물, 나노소재, 고분자 나노복합체를 활용한 차세대 부식 억제 기술을 체계적으로 정립했다. 친환경 식물 추출물 기반 나노입자 합성 및 AI를 접목하여 부식 억제 성능 예측 및 소재 설계 체계를 구축했으며, 데이터 기반 설계 방식으로 전환하여 신속하고 효율적인 소재 탐색 기반을 마련했다.
한국기술교육대는 컴퓨터공학부 김상연 교수 연구팀이 금속 산화물 과 탄소 기반 나노소재 , 고분자 나노복합체를 활용한 차세대 부식 억제 기술 을 체계적으로 정립했다고 16일 밝혔다. 최근 해양·항공우주·IT 산업 분야에서 구동기와 센서 등 핵심 부품의 활용이 확대되고 있지만, 가혹한 운용 환경에서 발생하는 부식으로 인해 성능 저하와 수명 단축 문제가 제기돼 왔다.
특히 기존 소재와 보호 기술만으로는 장기적인 신뢰성과 안정성을 확보하는 데 한계가 있었고 일부 부식 억제제는 독성 화합물을 포함해 환경과 인체에 악영향을 줄 수 있다는 점도 해결 과제로 꼽혀왔다.연구팀은 방대한 재료 데이터를 기반으로 나노소재의 구조·조성과 부식 성능 간 복잡한 비선형 관계를 정밀 분석하고 목표 성능을 입력하면 최적의 소재 후보를 역설계 방식으로 도출하는 방법을 체계화했다. 또한 연구 공백을 탐색하고 미래 연구 방향을 제시하는 과정에도 AI를 적극 활용했다.이를 통해 기존의 경험·실험 중심 연구 방식을 데이터 기반 설계 방식으로 전환하고 다수의 후보 물질을 빠르게 비교·분석해 유망 소재를 보다 신속하고 효율적으로 탐색할 수 있는 기반을 마련했다. 김상연 교수는 “이번 연구는 자가 치유와 같은 능동적 기능 구현 가능성과 함께 AI·머신러닝 접목을 통해 소재 설계 패러다임이 데이터 기반으로 전환되고 있음을 보여준다”며 “이러한 융합 기술이 지속 가능한 고성능 부식 방지 기술 발전에 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다.
부식 억제 기술 금속 산화물 나노소재 AI 데이터 기반 설계
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