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금호석유화학 배철범 박사가 말하는 BIOVIA Materials Studio 활용 이야기
소재 연구에서 실험은 가장 중요한 출발점입니다. 하지만 분자 수준에서 어떤 상호작용이 일어나는지, 특정 물성이 왜 나타나는지, 새로운 소재 구조가 실제 개발에 적합한지까지 실험만으로 모두 확인하기는 어렵습니다.
이러한 한계를 보완하기 위해 많은 연구 현장에서는 분자모델링과 시뮬레이션을 활용하고 있습니다. 특히 BIOVIA Materials Studio는 양자역학 계산, 분자동역학, 고분자 및 소재 물성 예측 등 다양한 계산과학 연구에 활용되는 대표적인 분자모델링 플랫폼입니다.
이번 인터뷰에서는 금호석유화학 연구소에서 분자모델링과 시뮬레이션 연구를 수행하고 있는 배철범 박사를 만나, 실제 기업 R&D에서 시뮬레이션이 어떻게 활용되고 있으며 BIOVIA Materials Studio와 같은 플랫폼이 어떤 연구자에게 도움이 될 수 있는지 들어보았습니다.
Q1. 박사님과 시뮬레이션 연구실에 대해 간략히 소개 부탁드립니다.
안녕하세요, 금호석유화학 연구소에서 분자모델링과 시뮬레이션 연구를 담당하고 있는 배철범입니다. 저희 연구소에서는 양자 역학적 계산(Quantum Calculations)과 분자 동역학(Molecular Dynamics)을 이용한 신물질 설계 및 물리화학적 현상을 예측하고, 다중 스케일(Multi-scale) 시뮬레이션 기술을 활용한 Strain-Stress 시뮬레이션을 통하여 고무의 점탄성, 반복 변형 거동, 유변학적 물성 등을 예측하는 연구를 수행하고 있습니다.
최근에는 축적된 고무 물성 실험데이터를 인공지능과 결합하여 접목한 고무 물성을 조절하고 최적화 하기 연구를 수행하고 있습니다.
Q2. 박사님 연구에 시뮬레이션은 어떻게 이용되고 있으며, 어떤 가치가 있나요?
실험으로 확인하기 어려운 현상을 이해하고 시각화 하고, 시행착오(Trial and Error)를 획기적으로 줄임으로써 연구 개발 비용 절감과 신기술 개발 기간 단축에 기여합니다.
특히 상용 소프트웨어와 자체 모델링 기법의 결합을 통해 개발에 필요한 정밀도 높은 예측 모델을 구축하여 실제 개발에 효용성이 있는 연구를 수행하고 있습니다.
인공지능을 이용한 분야는 계산 자체에도 큰 변화를 가져다 주겠지만, ‘시행착오 중심의 전통적 실험’에서 ‘데이터 기반의 연구’로의 큰 패러다임의 변화를 이미 불러 일으키고 있습니다.
출처 : https://pubs.acs.org/doi/10.1021/jacs.7b09521
Q3. 위 내용을 잘 보여주는 금호석유화학의 대표 논문을 소개해주실 수 있을까요?
J. Am. Chem. Soc. 2017, 139(46), 16862–16874
“Homoleptic Trivalent Tris(alkyl) Rare Earth Compounds”
Pindwal, Yan, Patnaik, Schmidt, Ellern, Slowing, Bae, Sadow
Iowa State University / Ames Laboratory × 금호석유화학 R&D센터 공동연구
이 논문은 란타넘(La), 세륨(Ce), 프라세오디뮴(Pr), 네오디뮴(Nd) 등 희토류 금속을 중심으로 한 유기금속 착화합물 Ln{C(SiHMe2)₃}₃의 합성과 구조를 규명한 연구입니다. 저는 이 연구에서 DFT(밀도범함수이론) 계산을 담당하며, 실험만으로는 보이지 않는 분자 내부의 상호작용을 밝히는 데 기여했습니다.
이 분자의 핵심은 Ln←H–Si, 즉 희토류 금속과 규소 사이의 수소를 매개로 한 이차 상호작용입니다. 리간드 하나당 두 개, 분자 전체로는 총 여섯 개의 이 상호작용이 존재하는데, 이것이 실온에서 NMR 스펙트럼상 하나의 신호로 뭉개져 보이는 이유가 바로 이 상호작용들이 빠르게 교환되기 때문입니다. 저온에서야 비로소 두 개의 분리된 신호가 관측됩니다.
그런데 이 ‘교환이 왜 일어나는가, 어떤 경로로 진행되는가’는 실험으로는 직접 포착하기가 매우 어렵습니다. 바로 이 지점에서 계산과학이 결정적인 역할을 했습니다. DFT 계산을 통해 네 가지 저에너지 중간체를 규명했고, 리간드 하나가 Ln–C 결합을 축으로 회전하는 방식으로 교환이 일어남을 밝혔습니다. 실험이 ‘무엇이 일어나는가’를 보여줬다면, 계산은 ‘왜, 어떻게 일어나는가’에 답한 것입니다.
이 착화합물은 80°C까지 용액과 고체 상태 모두에서 안정적으로 유지되며, 이후 새로운 란타나이드 계열 촉매 합성의 전구체(precursor)로 활용되었습니다. 즉 기초적인 구조 이해가 고분자 합성용 촉매 개발이라는 실용적 응용으로 직결된 사례이기도 합니다.
저는 산업 현장의 연구원으로서, 계산과학이 ‘이론가들만의 영역’이 아님을 이 논문이 잘 보여준다고 생각합니다. 눈에 보이지 않는 분자 수준의 반응 경로를 계산으로 확인함으로써, 실험 설계의 방향을 잡고 불필요한 시행착오를 줄일 수 있습니다. 기업 R&D에서 계산과학은 속도와 정확성 모두를 높여주는 도구입니다.
Q4. 혹시 AI를 연구에 이용하신다면 어떠한 분야를 하고 싶으신지요?
저희 연구소에서는 쌓여 있는 고무 물성 데이터를 활용하여 머신러닝을 통해 최적의 물성을 구현할 수 있는 고무 구조 및 컴파운드 조성을 개발하는 분야에 AI를 적용하고자 연구 과제를 진행 중입니다.
기존에 축적된 데이터를 기반으로 물성과 구조 간의 상관관계를 분석하고, 이를 통해 보다 효율적으로 목표 물성을 만족하는 조성을 탐색하는 방향으로 연구를 확장하고 있습니다.
Q5. 분자모델링과 시뮬레이션 도입을 망설이는 분들께 조언해주신다면, 어떤 점을 먼저 고려해야 할까요?
분자모델링 & 시뮬레이션을 수행하는 목적에 맞는 방법을 선택하는 것이 첫 단계일 것입니다. 예를 들어 분자 구조를 정밀하게 이해하고자 한다면 양자역학 기반 계산이 필요할 수 있고, 거시적인 물성이나 거동을 보고자 한다면 분자동역학이나 멀티스케일 접근이 더 적합할 수 있습니다. 따라서 연구 목표와 필요한 해상도를 명확히 정의하는 것이 중요합니다.
또한 초기에는 모든 것을 자체적으로 구축하기보다는, BIOVIA 제품을 비롯한 이미 산업계에서 검증된 목적에 맞는 플랫폼을 도입하여 활용하는 것이 현명한 지름길일 것입니다. 이러한 플랫폼은 다양한 계산 기법과 데이터 처리 기능을 통합적으로 제공하기 때문에 연구자가 보다 빠르게 결과를 얻고, 실험과의 연계를 효율적으로 수행하는 데 큰 도움이 됩니다.
Materials Studio는 실험의 방향을 더 명확하게 만드는 도구입니다
이번 인터뷰에서 확인할 수 있었던 핵심은 분자모델링과 시뮬레이션이 실험을 대체하는 기술이 아니라, 실험의 방향을 더 명확하게 만들어주는 도구라는 점입니다.
소재 연구에서는 눈에 보이지 않는 분자 수준의 상호작용이 최종 물성으로 이어지는 경우가 많습니다. 그러나 이러한 현상을 실험만으로 해석하기에는 시간과 비용, 관찰 가능성의 한계가 존재합니다. 이때 BIOVIA Materials Studio와 같은 분자모델링 플랫폼은 연구자가 분자 구조, 상호작용, 물성 변화의 원인을 계산적으로 검토하고, 실험 전에 보다 합리적인 가설을 세울 수 있도록 돕습니다.
특히 고무, 고분자, 촉매, 유기금속 착화합물, 신소재 연구처럼 구조와 물성의 관계를 이해해야 하는 분야에서는 시뮬레이션의 가치가 더욱 커집니다. 실험 데이터를 기반으로 AI와 머신러닝까지 결합한다면, 연구는 더 이상 반복적인 시행착오에 머무르지 않고 예측과 설계 중심으로 확장될 수 있습니다.
BIOVIA Materials Studio는 분자모델링을 처음 도입하려는 연구자부터, 이미 계산과학을 활용하고 있는 연구자까지 폭넓게 활용할 수 있는 플랫폼입니다. 연구 목적에 맞는 계산 방법을 선택하고, 실험과 계산을 함께 연결하고자 한다면 Materials Studio는 소재 R&D의 효율을 높이는 실질적인 출발점이 될 수 있습니다.
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