화학연구원, 열전소재 성능 높여줄 신규 도핑 원소 발견

기사내용 요약
AI로 열전소재 성능 향상 최적 도핑원소 예측·검증
서울대와 공동연구서 성공…국제 학술지에 논문게재

[대전=뉴시스] 화학연구원의 열전성능 향상 연구 결과가 실린 국제 학술지(미국 화학회지)의 모습. *재판매 및 DB 금지

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 국내 연구진이 인공지능(AI)과 빅데이터 기술을 활용해 고효율 열전소재 개발에 필요한 새로운 도핑 원소를 찾아냈다.

한국화학연구원은 화학데이터기반연구센터 장현주·임진오·이예리 박사 연구팀은 서울대학교 화학생명공학부 정인 교수팀과 함께 인공지능을 활용해 새로운 도핑 원소가 포함된 고성능 열전소재를 개발했다고 24일 밝혔다.

열전소재는 열을 전기로 바꾸는 소재로, 버려지는 열을 회수해 열전소재에 가해주면 열에너지가 전기에너지로 변환되면서 전기를 생산한다.

그동안 열전소재에 적절한 도핑 원소를 첨가하면 열전 성능을 높일 수 있어 다양한 도핑 원소와 농도 등의 최적 조건을 찾고 있으나 오랜 시간과 비용이 발생하고 있다.

이번에 공동 연구팀은 현존하는 소재 중 가장 열전 성능이 높은 소재인 '셀렌화 주석(SnSe)'에 다양한 도핑 원소를 도입, 열전소재에 대한 연구데이터를 수집하고 빅데이터화를 진행했다.

또 인공지능을 활용해 도핑에 따른 열전 성능 예측모델을 구축하고 셀렌화 주석의 열전 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 도핑원소 및 도핑 농도를 탐색했다.

탐색 결과 연구팀은 이트리움(Yttrium)을 소디움(Sodium)과 함께 도핑할 경우 셀렌화 주석의 열전 성능이 상용화 수준으로 높게 나타날 것으로 예측되는 걸 확인했다.

연구팀 관계자는 "열전성능지수인 ZT가 2 이상이면 상용화 가능 수준인데 인공지능 예측모델을 통해 이트리움과 소디움을 함께 도핑한 경우 2.08의 높은 ZT 값을 보일 것으로 예측됐다"고 설명했다.

이와 함께 연구팀은 예측 결과에 대한 검증 실험을 진행해 인공지능 모델의 예측치와 같은 수준의 좋은 열전 성능을 나타내는 것을 확인했다.

특히 연구팀은 인공지능 예측모델을 통해 2800건 이상의 도핑 조건에 대한 열전 성능을 수 분만에 예측해 냈다. 이 성과는 기존 실험을 통해 1개의 후보 물질을 합성하고 도핑 효과를 검증하는데 일주일 이상이 걸리는 점을 비교할 때 획기적 수준이다.

연구 결과는 국제 학술지인 '미국 화학회지(Journal of the American Chemical Society)' 7월호에 출판됐다.(논문명:Data-driven enhancement of ZT in SnSe-based thermoelectric systems)

화학연 이미혜 원장은 "이번 결과는 데이터기반 소재개발 연구의 대표적 성공 사례"라며 "고성능 열전소재는 폐열발전, 소형냉장고, 우주탐사선 발전 등 다양한 응용분야에 적용이 가능하기 때문에 향후 후속연구를 통해 연구데이터의 가치와 효용을 극대화시켜 신소재 개발을 앞당 길 것"이라고 말했다.

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