인더뉴스 제해영 기자ㅣ부산대학교 연구팀이 인공지능(AI) 기술을 활용해 전자기기 발열을 효율적으로 제어할 수 있는 고성능 방열소재를 개발했다고 28일 밝혔습니다.

 

이번 연구는 고분자 복합소재의 열전도 효율을 기존보다 두 배 이상 향상시키며, 전자·자동차·항공우주 등 첨단 산업의 방열 기술 발전에 새로운 전기를 마련했습니다.

 

부산대 응용화학공학부 김채빈 교수와 이재근 교수, 전남대학교 안효성 교수 공동연구팀은 데이터 기반 설계(data-driven engineering)를 통해 복합소재 내부에서 열이 전달되는 구조를 인공지능이 스스로 분석·최적화하도록 하는 연구를 수행했습니다.

 

그 결과, 알루미나(Al₂O₃) 입자와 실리콘 고무(PDMS)를 혼합한 복합소재의 열전도도가 기존 대비 2배 이상 향상된 6.89 W/m·K 수준을 기록했습니다.

 

연구팀은 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 알고리즘을 이용해 입자 크기와 혼합 비율을 자동 탐색하고, 수백 번의 실험과 예측을 통해 가장 효율적인 조합을 도출했습니다.

 

특히 90μm, 20μm, 3μm, 0.6μm 크기의 입자를 조밀하게 배치한 조합이 열 흐름 통로를 형성하는 핵심 구조로 작용했습니다. 이를 통해 소재 내부의 미세구조가 열전달 효율에 결정적인 영향을 미친다는 사실을 입증했습니다.

 

연구팀은 3D X-ray CT(컴퓨터단층촬영) 기술을 활용해 복합소재 내부 구조를 정밀 분석했습니다. 입자의 연결 상태, 기공 분포, 표면적 등을 3차원으로 시각화함으로써 열이 이동하는 경로를 직접 확인했습니다.

 

이 과정에서 필러 부피, 굴곡 정도, 필러-수지 계면 면적 등 세 가지 요인이 열전도도에 큰 영향을 미친다는 사실도 밝혔습니다.

 

김채빈 교수는 “이번 연구는 무작위성이 큰 복합소재의 구조를 데이터로 해석하고, AI가 스스로 최적의 조합을 찾아내는 새로운 연구 패러다임을 제시했다”며 “전기차 배터리, 위성, 항공기 등 고방열 시스템 전반에 폭넓게 적용될 수 있을 것”이라고 말했습니다.

 

이번 연구결과는 세계적 학술지 'Composites Science and Technology' 11월 10일자 온라인판에 게재됐습니다. 논문 제목은 'Data-driven engineering and analysis of polymer composites with high thermal conductivity'이며, 김채빈·이재근·안효성 교수가 공동 교신저자로 참여했습니다.

 

 

연구에는 부산대 나채성 석사과정생과 신상수 석·박사통합과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받았습니다.