물성 기반 재료 추천 플랫폼 ‘OS TFADB’ 시연 예정
‘OS TFADB’란 관련 산업에 맞춤형 합금 추천, 신조성 합금 개발 시 이상적인 조성-미세구조 조합을 제시하는 플랫폼으로, 고속 실험 기법을 이용해 확보된 7만여 종의 박막 금속 및 합금 재료의 미세구조 정보 및 전기적, 기계적, 열적 물성 데이터를 관리하고, 해당 데이터베이스를 기반으로 한 인공지능 기술을 활용해 재료 물성을 예측한다.
고속 실험 기법을 이용한 금속 재료의 물성 데이터 획득, 정제/라벨링, 머신러닝 모델링은 성균관대학교 이동우 교수 연구팀과 협업했으며, 시연에 필요한 데이터 학습모델, 데이터 품질 관리는 연세대학교 신원용 교수 연구팀과 함께 했다.
성균관대학교 이동우 교수는 “금속 및 합금의 구성 요소 및 실험 물성의 연관관계 파악이 가능한 모델 구축 및 체계적인 실험 물성 데이터 관리법을 개발하여 인공지능 및 데이터 기반의 재료과학 분야를 발전시킬 수 있을 것”이라고 설명했다.
연세대학교 신원용 교수는 “대량의 금속 재료를 생산하고, 연구해 온 기업의 경우 자체적으로 보유한 방대한 양의 데이터를 활용할 수 있으며, 해당 데이터에 대해 인공지능(AI)을 이용하여 분석함으로써 신소재 개발 및 기존 제품 개선에 소요되는 개발 시간 및 비용을 감소시켜 경쟁력을 증가하고, 반복 연구 방지를 통해 연구 기관들의 효율적인 연구 운영을 도울 수 있을 것”이라고 전했다.
㈜카이로스랩 양성일 CTO는 “실험 기반의 재료 물성 데이터셋을 분석하는 경험을 통해 다양한 새 물성을 갖는 신소재를 개발하는 프로세스를 개선해 재료 개발에 소요되는 비용 및 시간을 감소시킴으로써 관련산업의 성장을 통해 경제 활성화를 이끌 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
한편 본 컨퍼런스는 세계 최대 IT·전자 전시회 CES 2023의 연계 학회로, 이달 8일부터 11일까지 미국 라스베이거스에서 개최된다.
이병학 빅데이터뉴스 기자 news@thebigdata.co.kr
<저작권자 © 빅데이터뉴스, 무단 전재 및 재배포 금지>
