[시사뉴스 홍경의 기자] 한양대 물리학과 정문석 교수팀이 인공지능을 활용한 그래핀 품질 평가 기술을 개발했다.

이로인해 인공지능을 통해 물리학적 상관관계를 밝혀내고 과학 문제 해결에 인공지능이 실질적으로 도움이 될 수 있음을 증명했다고 한양대가 24일 밝혔다.

정문석 교수 연구팀은 탄소 기반 소재인 산화·환원 그래핀 플레이크의 환원 정도(Degree of reduction)와 라만 산란(Raman scattering) 사이의 연관성을 인공지능을 활용해 성공적으로 발견했다.

또한 컨볼루션 신경망(CNN), 다층 퍼셉트론(MLP), XGBoost와 같은 첨단 인공지능 모델을 이용해 복잡한 물리학적 연관성을 정확히 예측하고 설명 가능한 인공지능(eXplainable artificial intelligence, XAI)을 통해 그 근원을 분석했다.

그 과정에서 연구팀은 특히 XAI가 산화/환원 그래핀 플레이크의 D* 라만 모드가 환원 정도와 연관이 있다는 사실을 밝혀냈으며 이를 양자역학 시뮬레이션으로 검증했다.

이는 기존의 수작업 분석 방식과 달리 15,000개의 라만 스펙트럼 데이터를 자동 전처리해 환원 정도와의 연관성을 분석한 것으로써 인공지능이 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 과학적 문제를 해결하는 능력을 갖추었음을 보여준다.

정 교수팀의 해당 논문 <Unraveling the Role of Raman Modes in Evaluating the Degree of Reduction in Graphene Oxide via eXplainable Artificial Intelligence>은 한양대학교의 유재각 박사(제1저자)와 한국표준과학연구원(KRISS)의 이승미 박사, 한국과학기술원(KAIST)의 조영우 연구원(공동 제1저자)과 주재걸 교수와 공동연구로 진행됐으며 한국 연구재단의 중견연구과제와 한양대학교 CH3IPS 혁신연구센터의 지원을 받아 세계적 학술지 <나노투데이(Nano Today)> 8월호에 게재됐다.

이번 연구는 인공지능과 물리학의 혁신적 융합을 통해 새로운 연구 패러다임을 제시하며 앞으로 다양한 과학 분야에서 인공지능의 활용 가능성을 더욱 확장할 것으로 기대된다.