[스마트경제=복현명 기자] 김주오 숭실대학교 기계공학부 학부생이 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 ‘Screening Platform for Promising Na Superionic Conductors for Na-ion Solid-State Electrolytes’을 제1저자로 게재했다.
게재된 저널은 impact factor: 9.5로 저명한 국제 학술지이다.
본 논문에서는 NASICON 전고체 전해질 물질의 이온 전도도를 예측하는 머신러닝 기반 surrogate classification model을 구축했고 전자 밀도 함수 계산, 제일원리 분자 동역학 시뮬레이션을 통해 예측 결과를 검증했다.
그 결과 계산의 효율성을 크게 상승시켰으며 구조적으로 안정하고 높은 이온 전도도를 보이는 NASICON 전고체 전해질 후보 4종을 제시했다.
김주오 숭실대 학생은 “최근 인공지능이 빠르게 발전함에 따라 시뮬레이션, 실험 기반 재료 탐색 방법도 많은 변화를 맞이하고 있다. 이 연구를 통해 관련 연구자들에게 재료 설계 방향을 제시할 수 있는 지시등이 됐으면 좋겠으며 앞으로도 재료 탐색 분야에 인공지능을 사용해 우수한 신물질을 찾는 연구자로 성장할 것”이라며 “민경민 교수님의 열정적인 지도와 관심 덕분에 좋은 연구 결과를 낼 수 있었다. 교수님께 항상 감사드리며 존경을 표한다”고 말했다.
한편 본 연구의 연구책임자로 민경민 숭실대 기계공학부 교수가, 공동저자로 강승표 숭실대 기계공학부 학생(석사 과정)이 참여했다. 본 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
복현명 기자 hmbok@dailysmart.co.kr
