입력 2026.04.17 10:19
-고처리량 자동화 실험과 머신러닝 알고리즘 결합해 다차원 합성변수 체계적 분석
-Wavelength-Resolved Gated-GPBO’도입으로 맞춤형 소재 디자인 원리 확보
연세대학교(총장 윤동섭) 화학과 양종희 교수 연구팀은 광범위한 합성 공간(Synthesis Space)에서의 차세대 광전소자 핵심 소재인 페로브스카이트 나노결정(PNC)의 정밀한 소재 설계 자동화에 성공하고 새로운 합성 원리를 규명했다. 이번 연구는 로봇 기반 자동화 합성 플랫폼과 지능형 머신러닝 알고리즘을 결합한 방식으로 이뤄진 연구로, 나노 분야 세계적 권위지인 ‘ACS Nano’(IF 16.1) 4월호에 게재됐다.
페로브스카이트 나노결정 합성에 주로 쓰이는 ‘용액 재침전 (LARP)’ 방식은 상온 공정이 가능해 경제적이지만, 할라이드 조성, 리간드 농도, 반응 온도, 반용매 특성 등 많은 변수가 복잡하게 상호작용을 해 원하는 물성을 구현하기 위한 최적 조건을 찾는 것이 까다로운 과제였다. 특히, 고해상도 디스플레이에 필수적인 적색 발광(요오드 풍부 조성) 영역은 나노결정의 형성 자체가 불안정하거나 광학적 특성이 저하되는 고질적인 한계가 있어 정밀한 제어 기술이 절실히 요구됐다.
이에 연구팀은 숙련된 연구자의 경험에만 의존하던 기존 방식에서 벗어나, 로봇 피펫팅 시스템을 활용해 200가지 이상의 다양한 합성 조건을 자동으로 실험하고 그 결과를 인공지능(AI)으로 분석해 다차원 합성 공간 내의 화학적 상호작용을 체계적으로 시각화했다. 특히 단순히 최적의 조건을 찾는 수준을 넘어, 연구자가 목표로 하는 파장 영역을 집중적으로 정밀하게 탐색할 수 있는 ‘Wavelength-Resolved Gated-GPBO’ 알고리즘을 독자적으로 도입했다. 이 알고리즘은 특정 파장 범위를 추적하는 게이팅 메커니즘을 통해 복잡한 합성 공간 안에서도 사용자가 원하는 좁은 반치폭과 정확한 발광 파장을 지닌 나노결정 조건을 자율적으로 찾아내는 획기적인 성능을 보였다.
연구팀은 이 플랫폼을 통해 적색 발광 영역(620 nm)을 포함한 넓은 가시광선 영역에서 나노결정 합성을 성공적으로 검증했다. 특히 머신러닝 기반의 SHAP 분석을 통해 낮은 아민(OLAm) 리간드 농도와 높은 반응 온도가 적색 발광 조성과 안정적 형성에 결정적인 역할을 한다는 사실을 체계적으로 증명했다. 이는 그간 베일에 싸였던 I-rich 페로브스카이트 합성 난제를 데이터로 정량화해 해결한 성과로, 연구팀은 기존 수작업 방식으로는 도달하기 어려웠던 합성 조건에서도 고순도 나노결정을 재현성 있게 합성할 수 있음을 확인했다.
또한 연구팀은, PNC의 광학적 특성이 할라이드의 조성과 선형적 상관관계가 있는 것으로 알려진 것과는 달리, 머신러닝 기반 합성 원리에 따른 전구체에서의 할라이드 조성과는 비선형적 관계에 있음을 발견했다. 추가적인 분석 및 결정화 원리에 대한 탐구를 통해, 실제 결정이 만들어지는 경향성은 결정화가 일어나기 직전 용액 내 콜로이드 형태로 존재하는 전구체의 입자 크기에 좌우됨을 알게 됐다. 나아가 머신러닝이 제안한 합성 조건은 실제로는 이 결정화 직전의 전구체 입자 크기를 제어하고 있으며, 전구체 각각의 용해도 등 다양한 화학적 특징들이 한데 모여 이러한 차이를 만들어내는 것을 확인했다. 이를 바탕으로 기존의 연구 방법으로는 알아채기 어려웠던 합성 원리와 물성 간의 상관관계를 새롭게 규명할 수 있었다.
이번 연구는 실험 자동화와 인공지능이 결합해 소재 합성의 전 과정을 자율적으로 수행하고 최적화할 수 있는 ‘지능형 소재 개발 플랫폼’의 가능성을 입증했다는 점에서 큰 의의가 있다. 특히 연구팀이 제시한 워크플로우는 특정 소재에 국한되지 않고 다양한 용액 공정 기반의 기능성 소재 개발에 즉각적으로 적용될 수 있는 범용성을 갖추고 있다. 이는 복잡한 화학 반응 경로를 데이터 기반으로 해석함으로써, 연구자가 원하는 특정 물리적 특성을 가진 신소재를 설계하고 확보하는 데 드는 시간과 비용을 획기적으로 단축할 수 있는 길을 열었다.
양종희 화학과 교수는 “이번에 구축한 플랫폼은 단순한 실험 효율화를 넘어, 방대한 합성 공간 속에서 소재의 특성을 결정짓는 화학적 원리를 심도 있게 이해하게 해주는 강력한 도구”라며 “향후 디스플레이와 차세대 태양전지 등 다양한 광전 분야에서 요구되는 고부가가치 신소재의 고속 개발을 이끄는 핵심 기술이 될 것”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 연세대 화학과 김예인 석사과정생과 엄민섭 석사과정생이 공동 제1 저자로 참여했으며, G-LAMP(Laboratory Advancement and Management Program) 사업의 지원을 받아 수행됐다.