UNIST 공동연구팀, 인공지능으로 고강도 경량 알루미늄 합금 설계하는 기술 개발

	▲ 개인용 비행체 등에 쓸 수 있는 고강도 경량 합금을 XAI 기술로 설계함. 가운데 그림은 합금 소재의 미세조직을 분석한 사진

	▲ 합금 공정 과정과 조성이 알루미늄 합금의 미세구조와 기계적 특성이 미치는 영향 분석

	▲ 정임두 UNIST 기계공학과 교수

UNIST는 정임두 기계공학과 교수팀이 ‘설명할 수 있는 인공지능’(XAI·eXplainable Artificial Intelligence)을 이용해 새로운 고강도 경량 알루미늄 합금의 원소 조합과 제작 공정을 설계하는 기술을 개발했다고 21일 밝혔다.

이번 연구는 경상국립대학교, 한국재료연구원, 포스텍과 공동으로 진행했다.



강도가 높으면서도 충분한 연성이 있는 합금을 설계하기 위해서는 최적의 첨가 원소 혼합 비율과 공정 조건을 찾아내야 하는데, 이를 실험적으로 찾는 것은 엄청난 시간과 비용이 소모된다.

연구팀은 이를 빠르게 찾는 딥러닝 인공지능(AI) 모델을 개발해 추천 알고리즘으로 우수한 기계적 특성이 있을 것으로 예측되는 합금의 공정 조건을 얻었다.

추천 과정은 5분이 채 걸리지 않아 실험 없이 설계자가 원하는 공정 조건을 빠르게 얻을 수 있다.



연구팀이 AI가 추천한 새로운 화학 조성과 공정 조건을 따라 실제 7000시리즈 알루미늄 합금을 제작해 본 결과 710MPa(메가파스칼) 이상의 항복강도를 유지하면서도 20%의 연성을 갖는 고강도 합금을 제작할 수 있었다. 널리 사용되는 상용 소재는 590MPa(메가파스칼) 정도의 항복 강도와 8% 수준의 연성을 지녔다.

특히 합금 설계 엔지니어가 화학 조성과 공정 조건이 합금의 기계적 특성에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있다는 것이 개발한 기술의 장점이다. 설명 가능한 인공지능 기술을 적용한 덕분이며, AI가 특정 조합과 공정 과정을 왜 추천했는지 그 이유를 알 수 있어 AI모델의 결과에 대한 신뢰도를 높일 수 있다. 연구팀은 AI의 추천을 받아 실제 제작한 합금의 미세조직을 분석한 결과 ‘설명 가능한 알고리즘’의 해석은 실제 재료 공학적 이론에도 서로 잘 부합함을 확인했다.



정임두 교수는 “실험적인 방법만으로는 찾기가 어려웠던 높은 기계적인 특성을 가지는 경량 금속을 설명가능 인공지능과의 융합연구를 통해 찾아냈다”며 “이는 탄소중립 시대의 모빌리티 생산에 있어 갈수록 높아지는 차체 경량화에 대한 수요를 맞추면서도 안정성을 극대화 할 수 있는 핵심적인 기술이 될 것”이라고 기대했다.

이번 연구 결과는 금속 분야 저널인용지표(JCR) 상위 7% 이내 국제 학술지인 ‘저널 오브 알로이 앤 컴파운드’(Journal of Alloys and Compounds)에 지난 1월 게재됐으며, 연구는 한국연구재단, 산업통상자원부, 산업기술평가관리원(KEIT)의 연구 지원을 통해 이뤄졌다.