아주대 연구팀, 양자역학 시뮬레이션 및 AI 활용해 신소재 탐색·설계 기술 개발

AI로 미지의 화학 공간 빠르게 탐색 가능
태양전지·디스플레이 소재 탐색 등에 활용
'ACS 에너지 레터스' 8월호 논문 게재

양자역학 시뮬레이션과 인공지능을 활용한 신소재 탐색 설계 과정도. ⓒ아주대학교 제공

국내 연구진이 양자역학 시뮬레이션과 인공지능을 활용해 금속 할로겐화물 신소재를 탐색·설계하는 기술을 개발했다. 태양전지나 디스플레이 소재 등 금속 할로겐화물 기반 어플리케이션 설계에 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

아주대학교는 30일 아주대·한양대·한국세라믹기술원 공동 연구팀이 양자역학 시뮬레이션 제일원리 방식과 인공지능을 기반으로 한 금속 할로겐화물 신소재 설계 기술을 개발했다고 밝혔다.

내용은 ‘할로겐화물 페로브스카이트 유도체에 대한 고속 스크리닝 및 Cs3LuCl6(세슘루테튬클로라이드)의 합리적 설계 (High-Throughput Screening on Halide Perovskite Derivatives and Rational Design of Cs3LuCl6)’라는 논문으로 에너지 분야 권위지 'ACS 에너지 레터스(ACS Energy Letters)' 8월호에 게재됐다. 조성범 아주대 교수(첨단신소재공학과)와 한양대 임원빈 교수(신소재공학부), 한국세라믹기술원 고현석 박사가 함께 참여했다.

이번에 개발된 기술은 상당한 시간과 노력을 필요로 하는 화학 공간 탐색 작업 시간을 크게 줄였다는데 의미가 크다고 연구팀은 설명했다.

특히 소재군이 복잡한 구조적 특징을 가지면 그 어려움이 더 큰데, 태양전지나 디스플레이의 소재로 주목받고 있는 주기율표의 알칼리금속, 전이금속과 염소, 브롬, 요오드와 같은 할로겐 원소가 합쳐져서 만들어진 물질인 금속 할로겐화물 역시 그러한 소재군 중 하나다.

금속 할로겐화물 페로브스카이트의 경우 일반적으로 심플한 ABX3 조성을 가진다. 이러한 페로브스카이트에 구조적 결함 혹은 왜곡이 발생하면 유도체가 형성되며, 그 유도체들의 조성은 A2BX4, A2BX6, A3BX6, A3B2X9 등으로 다양하다. 조성에 따라 형성될 수 있는 결정 구조가 달라지며, 활용 방안 역시 각기 다양하다.

아주대 공동 연구팀은 양자역학 시뮬레이션과 인공지능을 활용하여 합성될 수 있는 금속 할로겐화물들을 예측함으로써 페로브스카이트 유도체들에 대한 비밀을 밝혀냈다. 또 이를 통해 새로운 소재를 설계하고 실험적으로 검증함으로써 미지의 화학 공간을 탐색하는 기술을 개발했다.

연구팀은 양자역학을 이용해 소재의 안정성과 물성을 예측하는 시뮬레이션 기법인 밀도범함수이론(Density Functional Theory)을 통해 금속 할로겐화물 유도체 탐색 가능성에 대해 검증했으며, 이후 소재 데이터베이스 기반으로 학습된 인공지능 모델을 활용해 약 2000개의 구조에 대한 물성을 신속하게 예측했다. 연구팀은 이러한 예측들을 기반으로 기존에 알려지지 않았던 새로운 금속 할로겐화물들을 발견할 수 있었다.

또한 공동 연구팀 중 임원빈 교수가 이끄는 한양대학교 연구팀은 이번에 새롭게 발견된 금속 할로겐화물 중, Cs3LuCl6를 실험적으로 합성했다. 임 교수팀은 기존 LED에 쓰이고 있는 납 할로겐화물 페로브스카이트보다 열적 안정성이 우수한 백색 LED를 성공적으로 구현하는 데 성공했다.

조성범 아주대 교수는 "이번 연구를 통해 이전에 알려지지 않았던 금속 할로겐화물 페로브스카이트 유도체들의 화학 공간 정보를 제시, 소재 선정에 있어 새로운 척도를 제공할 수 있게 됐다"며 "앞으로 고신뢰성 LED를 포함한 디스플레이 등 금속 할로겐화물 기반 어플리케이션 설계에 새로운 가능성을 제시할 것으로 전망한다"라고 말했다.

이번 연구는 한국연구재단, 과학기술정보통신부, 삼성미래육성재단의 지원을 통해 수행됐다.