부산대·전남대, AI로 고분자 복합소재 개발...방열 성능 2배 향상

베이지안 최적화 알고리즘 활용
전자·자동차 등 활용 확대 기대

연구진(김채빈 교수, 이재근 교수, 안효성 교수, 나채성 학생. 신상수 학생./부산대 제공

부산대학교 연구진이 인공지능(AI)과 3차원 영상기술을 활용해 전자기기의 열을 효과적으로 식힐 수 있는 고분자 복합소재를 개발했다.

이 연구는 고방열(高放熱) 소재의 성능을 두 배 이상 높이며, 전자, 자동차, 항공우주 산업에 새로운 가능성을 제시했다.

부산대학교 김채빈, 이재근 교수와 전남대 안효성 교수 연구팀은 데이터 기반 설계(data-driven engineering) 방식을 통해 고분자 소재 안에서 열이 얼마나 잘 전달되는지를 정밀하게 분석했다. 그 구조를 인공지능이 스스로 최적화하도록 했다.

그 결과, 알루미나(Al₂O₃) 미세입자와 실리콘 고무(PDMS)를 섞어 만든 복합소재의 열전도도(thermal conductivity)가 기존보다 2배 이상 향상된 6.89 W/m·K에 도달했다.

연구팀은 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 알고리즘을 이용해 입자 크기와 혼합 비율을 수백 번의 실험과 예측을 거쳐 자동으로 찾아냈다.

이 과정에서 90μm, 20μm, 3μm, 0.6μm(마이크로미터·100만분의 1미터) 크기의 입자가 가장 조밀하게 채워지는 조합이 열이 빠르게 흐를 수 있는 길을 만드는 핵심 구조임을 알아냈다.

소재 내부의 구조를 확인하기 위해 연구팀은 3D X-ray CT(컴퓨터단층촬영) 기술을 도입했다. 이 기술로 내부의 입자 연결 상태, 기공 분포 등을 정밀하게 시각화함으로써 '열이 어떻게 이동하는지'를 눈으로 확인할 수 있었다.

이를 통해 열전도도는 필러(입자)의 부피, 굴곡 정도, 필러-수지 계면 면적 등 세 가지 요인에 따라 정밀하게 예측할 수 있음을 밝혀냈다.

김채빈 교수는 "이번 연구는 무작위성이 큰 복합소재의 구조를 데이터로 해석하고, AI가 스스로 최적의 구조를 찾아내는 새로운 패러다임을 제시했다"며 "향후 전기차 배터리, 위성, 항공기 등 고방열 시스템에 폭넓게 활용될 수 있을 것"이라고 전망했다.

이번 연구 성과는 세계적 학술지 '컴포지트 사이언스 앤 테크놀로지' 지난 10일자에 게재됐다. 공동 교신저자로는 부산대 김채빈 교수와 이재근 교수, 전남대 안효성 교수가 참여했다.

부산=김성욱 기자 attainuk0518@