▲ 방윤혁 한국탄소산업진흥원장(中)과 융복합연구본부 소속 김성룡 수석(右), 한문희 책임이 탄소섬유 후처리제 테스트 장비 앞에 서있다.

한국탄소산업진흥원(원장 방윤혁)이 세계 최초로 인공지능(AI)을 활용한 탄소섬유 후처리제 예측모델을 개발해 소재 개발 기간 단축을 통한 소재 자립화를 이끌어 나간다.

한국탄소산업진흥원은 인공지능을 활용한 최적화 기술로 상용수준의 탄소섬유 후처리제 기술을 확보했다고 17일 밝혔다.

AI활용 탄소섬유 후처리제 예측 모델은 탄소섬유의 품질 향상에 사용되는 후처리제 개발에 머신 러닝 기술을 활용해 화학종, 분자량 등 유기소재의 물성 데이터를 토대로 최적 비율을 예측하는 알고리즘이다.

연구자들이 시험해왔던 물질 정보와 테스트 결과를 토대로 미적용 화학물질들을 추천, 최적의 물질 조합 및 배합비율을 빠르게 얻을 수 있어 고품질 탄소섬유 등 첨단소재 개발 기간을 단축시켜줄 것으로 기대된다.

진흥원은 전주시, 전라북도와 협력해 연구개발 중인 후처리제 배합 레시피 데이터를 기반으로 재료정보학 응용 선도업체의 플랫폼을 활용해 AI 학습 테스트를 진행, 지금까지 100% 수입에 의존해왔던 상용화 제품과 유사한 수준의 후처리제 레피시를 확보하는데 성공했다.

그동안 유기·고분자 물질 기반의 AI 예측모델 개발은 금속이나 무기계에 비해 물질의 다양성, 복잡한 공정조건 등의 문제로 어려움을 겪어왔다.

이번 예측모델 개발로 고분자 재료정보 및 소재개발 분야에서의 AI 활용 가능성을 확인함과 동시에 최적의 탄소섬유 후처리제를 위한 원소재 물질 및 배합비율을 빠르게 찾을 수 있게 됐다.

한국탄소산업진흥원 방윤혁 원장은 “이번 연구 성과가 탄소소재 개발에 있어 디지털 혁신과 소재 공급망 자립화를 동시에 실현할 선도적 모델이다. 지자체의 협력이 있었기에 가능했던 일로, 앞으로도 세계 최고 수준의 탄소소재 개발을 위한 노력을 지속해 나가겠다”고 밝혔다.