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[IT뉴스][T나는 과학] 골머리 앓던 수소차 '핵심 난제' 연료전지...AI가 '원자 배열 해법' 제시했다

온카뱅크관리자

2026-02-26 16:57:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">보도기사</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="91sFuBNdUy">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4ffa0baeb598f0373dab78b73e8abcea47a9be80fc9f7470d3e5b72a6f09d3e6" dmcf-pid="2tO37bjJ7T" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="26일 오후 KAIST 신소재공학관에서 TJB와 만난 연구진" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/551724-22lyJQR/20260226165220552ykyn.jpg" data-org-width="533" dmcf-mid="zxr1pzgRpX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/551724-22lyJQR/20260226165220552ykyn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            26일 오후 KAIST 신소재공학관에서 TJB와 만난 연구진
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="67275de901162aa7d73cf3039131390932b74b8636f970c159fa16c873474d35" dmcf-pid="VN4AwO713v" dmcf-ptype="general">
           <div>
            ◆ '수소차' 연료전지의 한계
            <br>
            <br>기후 위기 대응과 에너지 전환이 전 세계적인 과제로 부상하면서 탄소 배출이 없는 차세대 친환경 에너지 기술로 주목받고 있는 수소 연료전지. 
            <br>
            <br>수소와 산소의 전기화학 반응을 통해 전기를 생산하는 수소 연료전지는 높은 효율과 친환경성이라는 장점이 있지만, 실제 상용화를 위해서는 해결해야 할 기술적 과제가 여전히 남아 있습니다.
            <br>
            <br>연료전지 성능을 좌우하는 산소환원반응은 반응 속도가 느려 많은 양의 백금 촉매가 필요한데, 값비싼 백금 사용량을 줄이기 위해 백금-코발트와 같은 합금 촉매가 개발되긴 했지만 장시간 구동 시 입자 뭉침과 전이금속 용출로 인해 내구성이 저하되는 문제는 여전했습니다.
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d65aeb76d7c6a57ded8903327eb65f0473c479bd35dd2cd65e2d7803264d4187" dmcf-pid="fj8crIztUS" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI와의 협업으로 찾은 '아연-백금-코발트' 원자 배열 방법" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/551724-22lyJQR/20260226165220701lmsx.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="qXEXFUnQ3H" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/551724-22lyJQR/20260226165220701lmsx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI와의 협업으로 찾은 '아연-백금-코발트' 원자 배열 방법
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="b8e3d1b3e2b94af29e2c061e5fabe08d28b1e2b9216542b27b7dc5a7bef810aa" dmcf-pid="4A6kmCqFFl" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <br>◆ AI가 찾은 '원자 배열 방법'
            <br>
            <br>이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로, 원자들이 '규칙적으로 배열'된 금속간화합물 촉매가 주목받고 있습니다. 금속간화합물은 구조적 안정성이 높아 촉매 성능을 장기간 유지할 수 있으나, 이 역시 높은 원자 정렬도를 확보하기 위해 필요한 고온 열처리 과정에서 촉매 입자의 성장 및 응집이 발생하는 한계가 있습니다. 
            <br>
            <br>이런 여러 복합적인 문제 해결을 위해 KAIST 신소재공학과 조은애 교수 연구팀은 서울대학교 화학생물공학부 이원보 교수팀과 함께 인공지능을 도입하는 방식을 택했습니다. 인공지능(AI)으로 촉매의 '원자 배열' 경향을 예측하는 기술을 개발한 겁니다.
            <br>
            <br>연구팀은 머신러닝을 활용한 양자화학 계산을 통해, 고온 열처리 과정에서 백금-코발트 촉매 내부 원자들의 이동과 배열 경향을 원자 수준에서 분석했습니다. 그 결과, 소량의 아연이 백금-코발트 원자 인근에 존재할 경우 원자 배열에 필요한 에너지 장벽이 조절돼 보다 규칙적인 원자 배열을 갖는 구조가 형성될 수 있음이 확인됐습니다.
            <br>
            <br>다시 말해, 인공지능이 계산한 '가상의 설계도'가 실제 실험실에서 고성능 촉매로 구현될 수 있음이 입증된 건데, 연구팀은 이에 대해 아연이 단순한 첨가 원소를 넘어 원자 정렬도가 높은 촉매 구조 형성을 유도하는 역할을 수행할 수 있음을 의미한다고도 설명했습니다.
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="330cf8d77eea9d41b3f432297813c670762849347ed12ec68cc4e4b3b481f556" dmcf-pid="8cPEshB3zh" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="아연을 첨가하자 강해진 내구성과 효율성을 보인 '백금-코발트' 촉매" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/551724-22lyJQR/20260226165220865gigq.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="b9gvG5x2UY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/551724-22lyJQR/20260226165220865gigq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            아연을 첨가하자 강해진 내구성과 효율성을 보인 '백금-코발트' 촉매
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="ef8ba2a2871ae6a96716cafb13872c96f97da2b63a40210b5d435b0b6c6ec8ad" dmcf-pid="6kQDOlb0zC" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <br>◆ '아연'이 차세대 연료전지 열쇠일까?
            <br>
            <br>아연이 도입된 백금-코발트 촉매는 기존의 백금 촉매 및 아연이 없는 백금-코발트 촉매에 비해 산소환원반응 활성과 내구성이 동시에 향상된 성능도 보였는데, 수소 승용차, 장거리 운행이 필요한 수소 트럭, 수소 선박, 에너지 저장 시스템(ESS) 등 탄소중립 핵심 산업 전반에서 촉매 수명 연장과 제조 비용 절감에 기여할 것으로 기대됩니다.
            <br>
            <br>해당 연구는 이외에도 인공지능 계산 결과를 촉매 합성과 성능 개선으로 직접 연결함으로써, 인공지능 기반 소재 설계가 연료전지 촉매 개발의 실질적인 도구가 될 수 있음을 보여준다는 점에서 큰 의의를 가집니다.
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="178d7ccede412a75f1835a8d6c1de3811cea0c43732cb8e71e1579007221d450" dmcf-pid="PExwISKpzI" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="26일 오후 TJB 취재진과 만난 연구진이 촬영에 응하고 있다" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/551724-22lyJQR/20260226165221019cnwf.jpg" data-org-width="533" dmcf-mid="K0hUB2kLUW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/26/551724-22lyJQR/20260226165221019cnwf.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            26일 오후 TJB 취재진과 만난 연구진이 촬영에 응하고 있다
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="af1e43edf2a54b91a52fb4d1d3cab00664ac18a5990749762f19665915f8a183" dmcf-pid="QDMrCv9U0O" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <br>◆ "AI가 인간에게 해법을 제시할 수 있을까?"
            <br>
            <br>TJB는 해당 연구를 진행한 KAIST 연구진을 직접 만나 더 궁금한 점들을 물어봤습니다. 
            <br>
            <br>[다음은 장현우 KAIST 신소재공학과 박사과정과의 일문일답]
            <br>
            <br>- 연료전지가 수소차에서 하는 역할은?
            <br>
            <br>= 수소차에 들어가는 연료전지는 수소와 산소를 만나게 함으로써 최종적으로 물을 생성하는 과정에서 발생되는 전기를 활용하게 돼. 그 전기를 동력원으로 수소차를 구동하는 친환경적인 에너지 동력원이라고 볼 수 있어.
            <br>
            <br>- 연료전지에서 백금의 역할은?
            <br>
            <br>= 수소차 연료전지에서 발생하는 산소 환원 반응은 비교적 느린 반응 속도를 보이고 있어. 여기서 백금이 반응에 대한 높은 활성을 갖는 촉매로 알려져 있기 떄문에 귀금속인 백금이 수소 연료전지 환원을 위한 촉매로 많이 활용되고 있는 상황.
            <br>
            <br>- 이번 연구 과정과 성과는?
            <br>
            <br>= AI 기반의 계산, 협업을 통해서 아연이 백금-코발트 나노 입자의 배열성을 더 견고하고 안정성 있게 만들 것으로 예측. 그 계산 결과를 기반으로 실험을 통해 최종적으로 촉매를 구현해서 실제 상용되는 백금 촉매보다 더 높은 활성과 내구성을 보이는 촉매를 개발했다는 것에 의미가 있다고 할 수 있어.
            <br>
            <br>- AI에게 예측을 시킨 이유는?
            <br>
            <br>= 기존에 사용하는 계산 방식으로도 정확성은 구현할 수 있어. 다만 나노 입자 안의 배열 같은 경우는 상당히 랜덤성이 높기 때문에 이러한 랜덤성을 모두 다 포괄하는 신뢰성을 갖게끔 계산을 하기 위해서는 시간이 매우 크게 소요돼. 
            <br>
            <br>그래서 AI를 활용해서 시간도 단축시키고 정확도는 그대로 가져감으로써 원자 배열에 영향을 줄 수 있도록 계산을 했다고 볼 수 있어.
            <br>
            <br>- 체감상 AI 예측과 수동 계산의 차이가 컸나?
            <br>
            <br>= 구체적으로 수치로 비교하긴 어렵지만 만약 AI가 아닌 기존 계산법으로 일일이 다 계산을 했다면 수주에서 몇 달 정도가 걸릴 수 있는 양이었는데, AI는 일주일 이내, 빠르면 며칠 이내에 수행할 수 있는 걸로 보여.
            <br>
            <br>- 앞으로 기대하는 바가 있다면?
            <br>
            <br>= 우선 이번 연구 과정에서 AI 기반의 계산을 계산에서 끝내지 않고 실험을 통해 최종적으로 구현했다는 데에 의미가 있다고 생각. 점점 더 발전하는 AI 기술력을 토대로 수소 촉매나 다른 활용도를 가지는 촉매들의 개발을 가속화시킬 수 있지 않을까하는 기대감을 갖게 돼.
            <br>
            <br>[다음은 조은애 KAIST 신소재공학과 교수와의 일문일답]
            <br>
            <br>- 수소 연료전지에서 백금의 역할은?
            <br>
            <br>= 연료전지는 기본적으로 수소와 산소가 반응을 해 전기를 발생시키는 발전 장치. 수소와 산소가 반응할 때 기체 상태로 반응을 하게 돼. 
            <br>
            <br>우리가 백금을 몇 나노 크기의 나노 입자로 만들어서 촉매로 사용을 하는데 이 수소와 산소가 각각 백금 나노 입자 표면에 붙어서 반응을 하게 돼. 수소와 산소가 반응할 수 있는 자리를 제공해 주는 게 백금 나노 입자 촉매의 역할이라고 할 수 있어.
            <br>
            <br>- 백금이 가지고 있는 기술적 난제가 있었다고?
            <br>
            <br>= 백금은 귀금속이다 보니 가격이 비싸. 연료전지에 들어가는 여러 가지 부품들이 있는데 앞으로 생산량이 늘어나면 대부분의 부품들은 가격이 떨어질 걸로 예상이 되지만, 백금은 오히려 더 비싸질 수도 있는 특성을 가진 소재다 보니까 백금 사용량을 줄여서 가격을 낮추는 게 연료전지 상용화에 있어서 굉장히 큰 기술적 난제. 
            <br>
            <br>- 어떤 방식으로 난제를 해결한 건지?
            <br>
            <br>= 이번에 개발한 촉매는 백금과 코발트를 섞어서 백금 사용량을 줄이면서 내구성과 성능은 오히려 더 향상시키는 결과를 만들어 내. 보통 백금과 코발트를 섞게 되면 백금과 코발트 원자가 랜덤하게 섞인 상태로 만들어지는데, '백금-코발트-백금-코발트' 이렇게 정렬을 시키게 되면 성능과 내구성이 훨씬 더 좋아지게 돼.
            <br>
            <br>그런데 이렇게 정렬을 시키기 위해서는 보통 고온에서 열처리를 해야 되기 때문에 그 과정에서 입자들이 손상을 입게 경우도 있어. 이번에 AI의 도움을 받아서 개발한 소재는 소량의 아연 원자를 도입하게 되면서 아연의 도움으로 백금과 코발트가 정렬되는 과정이 훨씬 더 효율적으로 진행될 수 있다는 걸 알게 돼. 
            <br>
            <br>- AI의 예측과 실제 실험 결과는 일치했나?
            <br>
            <br>= AI의 예측 결과 아연이 도입되면 백금과 코발트의 정렬이 훨씬 더 효율적으로 일어날 것이라고 나와. 실제로 합성을 해 정렬도를 분석해 보니까 아연이 없을 때에 비해서 아연이 있을 때 훨씬 더 정렬도가 높게 얻어져서 AI의 예측도가 굉장히 잘 맞는다는 걸 확인.
            <br>
            <br>- AI의 발전 속도가 놀라운데, 앞으로 기대하는 바가 있다면?
            <br>
            <br>= AI가 인간이 생각하지 못하는 새로운 해법이라든지 이런 것들을 궁극적으로 제시해 줄 수 있으면 가장 좋은 방향이라고 생각. 실제로 다른 여러 분야에서 지금까지 발표된 모든 논문과 연구 결과들을 인공지능이 다 학습을 해 그중 최적의 소재를 제안하는 그런 인공지능을 개발하기 위해 AI 쪽에서도 많은 연구를 진행하고 있어.
            <br>
            <br>소재 개발 측면에서도 만약 AI가 그런 역할을 해줄 수 있다면 새로운 소재를 개발하는 데 필요한 시간과 노력, 비용 같은 것들을 획기적으로 낮출 수 있을 걸로 기대하고 있어.
           </div>
          </div>
          <p contents-hash="2062440b7d8e863b6b7524e8d548105c7743195c45dd1adaff0e9974a53bd2a2" dmcf-pid="xwRmhT2uUs" dmcf-ptype="general">(사진=KAIST) </p>
          <p contents-hash="b739e56502e603692efee73f282c38955038836f0e657c096b6fc8e7d3d421a5" dmcf-pid="yKH26MCEum" dmcf-ptype="general">조형준 취재 기자 | brotherjun@tjb.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © TJB </p>

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