카이스트(KAIST)가 반도체나 배터리 등에 쓰이는 차세대 소재의 특성을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 새로운 소재 시뮬레이션 설계기술을 개발했다.

카이스트는 김형준 화학과 교수 연구팀이 이번 기술 개발의 성공을 통해 기존 40%에 이르렀던 소재 물성 예측 오차율을 10% 안팎으로 줄여 소재 개발에 걸리는 시간과 비용을 크게 절약할 수 있게 됐다고 29일 밝혔다. 
 
카이스트, 반도체 배터리 차세대 소재 특성의 예측능력 높인 기술 개발

▲ 김원준 창원대 교수(왼쪽)와 김형준 카이스트 교수.


김원준 창원대 교수와 김민호 박사가 공동1저자로 참여한 이번 연구결과는 국제학술지 ‘미국 화학회지(Journal of the American Chemical Societry)’의 1월10일 온라인판에 게재됐다. 

소재 시뮬레이션 기술은 실제로 소재를 합성하고 평가하기 전에 가상실험을 통해 다양한 소재 물성을 예측 및 설계하는 기술로 양자이론에 바탕을 두고 있다.

카이스트 관계자는 “분자소재부터 금속 및 반도체소재에 이르기까지 거의 모든 재료에서 중요한 역할을 하기 때문에 연구팀의 새로운 이론은 다양한 차세대 소재에 적용할 수 있을 것”이라고 말했다. 

김형준 교수는 “소재 개발 연구의 경쟁력을 높이기 위해서 기초연구의 중요성이 점차 커지고 있다”며 “새로 개발한 소재 시뮬레이션 기술을 배터리소재, 에너지 전환 촉매소재, 2차원 나노소재 등 다양한 기능성 소재의 설계연구에 적용할 수 있을 것”이라고 말했다. [비즈니스포스트 이정은 기자]