인더뉴스 제해영 기자ㅣ국립부경대학교(총장 배상훈) 물리학과 이승훈 교수 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 금속-산화물 박막의 색을 정밀하게 예측하는 새로운 물리 기반 머신러닝 모델을 개발했다고 20일 밝혔습니다.
이번 연구는 전자기학 원리를 머신러닝 알고리즘의 학습 과정에 직접 반영하는 ‘커널 트릭(kernel trick)’ 전략을 통해 학습 효율과 예측 정확도를 동시에 높였다는 점에서 주목받고 있습니다.
금속 산화물 박막은 산화 시간, 온도, 두께 등에 따라 색이 달라지며, 이를 정밀하게 조절하면 다양한 색 구현이 가능합니다. 그러나 이 과정에서 공정 조건과 색상 간의 비선형적 관계를 수학적으로 예측하는 것은 오랜 난제였습니다.
이승훈 교수팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 물리학의 핵심 원리를 머신러닝 모델 내부에 반영하는 방식을 제안했습니다. 특히 데이터의 전자기학적 특성을 기반으로 커널 함수를 직접 설계해 학습 효율성과 예측 성능을 극대화했습니다.
이승훈 교수는 “이번 연구는 물리학적 이해를 기계학습에 통합해 예측력과 효율성을 동시에 높일 수 있음을 입증한 사례”라며 “향후 다양한 전공 분야에서도 AI 기술을 쉽게 적용할 수 있는 기초 모델로 확장될 것”이라고 밝혔습니다.
연구 결과는 재료과학 분야의 국제 학술지
