"전자현미경에 AI 접목하니"…관찰 넘어 물성 예측·분석까지

GIST, 연성물질 자기조립구조 자동분석 및 예측
AI와 전자현미경 결합해 구조인식부터 변화분석 가능

인공지능(AI)을 전자현미경에 접목해 관찰을 넘어 물질 특성 예측과 소재 설계까지 확장해 주는 플랫폼이 개발됐다.

광주과학기술원(GIST)은 이은지 신소재공학과 교수팀이 AI를 투과전자현미경(TEM) 분석에 적용해 연성 물질을 자동 분석·예측하는 데 성공했다고 6일 밝혔다.

연성 물질은 단백질과 세포막 같은 바이오 소재부터 고분자, 액정 등 합성 소재까지 포함한다. 분자들이 스스로 모여 미세한 나노 구조를 형성하는 자기조립 특성으로 다양한 첨단 산업 분야의 핵심 소재로 쓰인다.

하지만 탄소, 수소, 산소 등 가벼운 원소로 구성돼 있어 전자현미경에서 구조가 뚜렷하게 드러나지 않고, 전자빔에 의해 구조가 쉽게 변형되거나 손상되는 문제가 있다. 이 때문에 기존 전자현미경 분석만으로는 연성 물질 고유의 나노 구조와 자기조립 과정을 정밀하게 파악하기 어려웠다.

연구팀은 이런 한계를 극복하기 위해 초저온 전자현미경(cryo-TEM), 전자단층촬영(ET), 실시간 액상 전자현미경(LP-TEM) 등 서로 다른 전자현미경에 딥러닝 기반 AI 기술을 결합해 단순한 이미지 관찰을 넘어 구조와 물성 간의 상관 관계를 규명하고, 구조 변화를 예측할 수 있는 분석 체계를 구축했다.

또 연성 물질의 자기조립 메커니즘을 보다 체계적으로 이해하고, 이미지 데이터를 바탕으로 소재 물성을 예측하는 '이미지 기반 소재 설계'로 나아갈 수 있는 가능성을 제시했다.

이 교수는 "AI를 통해 전자현미경을 '보는 도구'에서 '이해하고 예측하는 도구'로 확장한 것으로 연성 물질 연구 전반에 새로운 연구 방향을 제시했다"며 "앞으로 AI 기반 자동 분석 시스템을 고도화하고, 극한 환경에서도 안정적으로 작동하는 기능성 연성 소재 연구로 적용을 확대할 계획"이라고 말했다. 이 연구결과는 국제 학술지 'NPG 아시아 머터리얼즈' 지난달 23일 온라인으로 실렸다.

이준기 기자 bongchu@dt.co.kr

윤준연(왼쪽부터) GIST 신소재공학과 박사과정생(제1저자), 이은지 교수, 황준호 박사. GIST 제공.