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연세대학교 김종학 교수님 연구실의 BIOVIA Materials Studio 활용 이야기
고분자 분리막과 전해질 소재의 성능은 실험을 통해 확인할 수 있습니다. 그러나 특정 소재가 왜 더 우수한 성능을 나타내는지, 고분자 내부에서 분자와 이온이 어떻게 움직이는지까지 실험만으로 명확하게 설명하기는 쉽지 않습니다.
연세대학교 김종학 교수님의 연구실은 고분자 기반 분리막과 에너지 소재를 연구하면서, 실험 결과를 분자 수준에서 해석하고 새로운 소재 설계의 근거를 확보하기 위해 BIOVIA Materials Studio를 활용하고 있습니다.
과거에는 외부 연구실과 공동연구를 통해 시뮬레이션을 진행했지만, 현재는 연구실 내부에서 직접 계산을 수행하며 논문 작성부터 국가과제, 특허 준비까지 연구의 속도와 완성도를 높이고 있습니다.
김종학 교수님에게 Materials Studio를 도입한 배경과 실제 연구 활용 사례, 그리고 계산과학을 시작하려는 연구자들에게 전하고 싶은 이야기를 들어보았습니다.
Q1. 교수님과 연구실에 대해 간단히 소개해 주세요. 현재 어떤 연구를 수행하고 계신가요?
안녕하세요, 김종학입니다. 저는 연세대학교에서 고분자 기반 분리막과 에너지 소재를 중심으로 연구하고 있습니다.
주요 연구 분야는 크게 다음 세 가지입니다.
- 기체 분리막(Gas Separation Membrane)
- 액체 분리막(Liquid Separation Membrane)
- 고분자 전해질(Polymer Electrolyte)
기체 분리막은 수소 생산, 이산화탄소 포집·활용·저장(CCUS), 메탄 분리와 같은 에너지 및 친환경 분야에 활용됩니다. 고분자 전해질 연구 역시 수소와 배터리를 비롯한 에너지 소재 분야에 집중하고 있습니다.
연구실에서는 이러한 고분자 소재를 대상으로 실험뿐 아니라 분자동역학 시뮬레이션(Molecular Dynamics, MD)과 밀도범함수이론(Density Functional Theory, DFT) 계산을 함께 활용합니다. 실험에서 확인한 현상을 계산을 통해 이론적으로 검증하고, 분자 수준에서 소재의 거동을 이해해 새로운 소재를 설계하는 데 활용하고 있습니다.
Q2. BIOVIA Materials Studio를 도입하게 된 계기는 무엇인가요?
Materials Studio를 도입하기 전에는 시뮬레이션이 필요한 경우 주로 다른 대학 연구자들과 공동연구를 진행했습니다.
하지만 공동연구는 계산 일정이 상대 연구실의 상황에 크게 좌우됩니다. 시뮬레이션 결과를 받기까지 1년에서 길게는 3년 이상 소요되는 경우도 있었고, 그만큼 논문 작성과 후속 연구 일정도 함께 늦어졌습니다. 특히 고분자 분리막을 전문적으로 시뮬레이션할 수 있는 국내 연구자가 많지 않아 적합한 공동연구자를 찾는 것 자체도 쉽지 않았습니다.
그러던 중 학회에서 동료 교수님 연구실의 활용 사례를 접하며 Materials Studio를 알게 되었습니다. 무엇보다 복잡한 코드를 직접 작성하지 않고도 연구실에서 시뮬레이션을 수행할 수 있다는 점이 큰 장점으로 느껴졌습니다. 실험보다 상대적으로 적은 비용으로 다양한 소재와 조건을 빠르게 검토할 수 있다는 기대도 도입을 결정한 중요한 이유였습니다.
Materials Studio를 도입한 이후에는 연구실 내부에서 직접 계산을 진행할 수 있게 되었고, 외부 연구자의 일정에 의존하지 않고 필요한 시점에 원하는 조건을 반영할 수 있어 연구 속도와 효율이 크게 향상되었습니다.
Q3. 실험과 분자모델링 시뮬레이션이 함께 활용된 대표 연구를 소개해 주세요.
최근 대표적인 연구는 다음 논문입니다.
Thermoplastic Elastomeric Bottlebrush Copolymer Glue Electrolyte Featuring Dual-Ion Transport Channels and Strong Segregation: Experimental and Simulation Insights
Hyuk Jin Roh, Jin Hyuk Kim, Woo Jin Mun, Salvador Eslava, Jong Hak Kim
Advanced Functional Materials, 2026, Cover Article
배터리용 고분자 전해질에 관한 연구로, 실험 결과와 함께 Materials Studio 기반의 분자동역학 시뮬레이션을 활용했습니다.
시뮬레이션을 통해 평균제곱변위(Mean Square Displacement, MSD), 고분자 자체의 확산계수와 이온이 들어갔을 때의 확산계수를 분석했습니다. 또한 방사분포함수(Radial Distribution Function, RDF)를 이용해 상호작용을 분석했습니다.
이러한 분석을 통해 이중 이온 수송 채널과 강한 상분리 거동을 분자 수준에서 뒷받침했습니다.
특히 실험에서 관찰된 결과를 시뮬레이션으로 뒷받침하면서 소재의 특성을 보다 명확하게 설명할 수 있었고, 연구의 완성도를 높이는 데에도 큰 역할을 했습니다.
이 논문은 표지 논문으로 선정되었습니다. 표지 논문은 논문 게재가 확정된 이후에도 에디터들이 2~3개월에 걸쳐 별도로 심사해 결정합니다. 그만큼 연구의 가치를 인정받았다는 의미가 있어 자랑스럽게 생각합니다. 개인적으로는 이번이 21번째 표지 논문입니다.
Q4. 시뮬레이션 활용을 통해 논문, 과제, 특허 등 연구 성과에는 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 연구 속도였습니다. 예전에는 외부 공동연구를 통해 계산을 수행하다 보니 실험 결과가 모두 나온 이후에도 시뮬레이션 결과를 기다리는 데 수개월에서 수년이 걸렸습니다.
현재는 연구실에서 직접 계산을 수행하면서 논문 작성, 국가 과제, 특허 준비 등의 업무를 훨씬 빠르게 진행할 수 있게 되었습니다. 또한, 실험을 수행한 연구원이 직접 계산까지 진행하기 때문에 소재에 대한 이해도가 높아지고, 원하는 조건을 즉시 반영할 수 있다는 점도 큰 장점이었습니다.
다만 처음부터 시뮬레이션만으로 연구에 접근하기는 쉽지 않습니다. 먼저 실험을 통해 결과에 대한 확신을 갖고, 그 다음 시뮬레이션으로 접근해야 연구의 스토리라인을 만들 수 있습니다. 시뮬레이션은 실험 결과를 설명하고 뒷받침하는 역할이라고 생각합니다.
Q5. 연구실 구성원들이 시뮬레이션을 잘 활용하기까지 어떤 어려움이 있었으며, 어떻게 극복하셨나요?
가장 큰 어려움은 학생마다 학습 속도와 활용 능력의 차이가 매우 크다는 점이었습니다. 현재 연구실에서도 10명 이상의 학생이 시뮬레이션에 관심을 갖고 있습니다. 하지만 새로운 계산 방법까지 스스로 설계할 수 있는 학생은 소수이고, 대부분은 기존 논문을 따라 수행하는 수준에 머무르는 경우가 많았습니다.
그 이유는 크게 두 가지라고 생각합니다. 첫 번째는 실험과 계산을 동시에 수행해야 하는 연구 환경입니다. 실험은 비교적 빠르게 성과가 나오지만, 계산은 충분한 학습과 시행착오가 필요합니다. 이 때문에 학생들이 결국 실험에 집중하게 되는 경우가 많았습니다.
두 번째는 지속적인 멘토링 시스템의 중요성입니다. 시뮬레이션을 잘 활용하는 다른 연구실을 살펴보면, 선배 연구원이 후배 연구원을 장기간 지도하는 구조가 잘 마련되어 있었습니다. 이러한 교육 체계가 연구실에 시뮬레이션을 정착시키는 데 큰 역할을 한다고 느꼈습니다.
계산과학을 적극적으로 활용하려면 처음부터 연구 방향을 명확히 정하거나, 숙련된 연구원과 함께 지속적으로 배울 수 있는 환경이 필요합니다.
Q6. 분자모델링과 시뮬레이션이 더욱 널리 활용되기 위해서는 어떤 활동이 필요하다고 생각하시나요?
더 활발한 교육 프로그램과 전시 활동이 필요합니다. 결국 연구자들이 시뮬레이션을 많이 접하게 하는 것이 중요하다고 생각합니다.
저도 저희 연구실의 두 학생이 시뮬레이션을 그렇게 잘할 줄은 몰랐습니다. 학생들이 일단 접해 보고 직접 해 보게 해야 그 중에서 보석을 찾을 수 있습니다. 100명이 접했을 때보다 몇 백 명이 접했을 때 보석이 나올 확률이 더 높아집니다.
학회에서 진행하는 교육 세션이나 전시 부스처럼 연구자들이 시뮬레이션을 직접 경험해 볼 수 있는 기회가 많아질수록, 분자모델링을 시작하는 연구자도 자연스럽게 늘어날 것이라고 생각합니다. 실제로 저희 연구실의 시뮬레이션 활용도 학회 교육 세션에서 학생들이 직접 배워 본 경험에서 시작되었습니다.
Q7. 앞으로 계산과학 분야에 도전하는 연구원들에게 조언을 부탁드립니다.
“세상이 바뀌고 있다는 것을 염두에 두라”는 말씀을 드리고 싶습니다.
여기에는 두 가지 의미가 있습니다. 하나는 AI와 머신러닝의 급격한 발전입니다. 계산과학 역시 이러한 흐름에서 자유로울 수 없습니다. 연구자라면 이러한 변화가 자신의 연구 분야에 어떤 영향을 미칠지 계속 주시해야 합니다.
다른 하나는 실험만으로 수행할 수 있는 새로운 연구가 점점 줄어들고 있다는 점입니다. 이미 매우 많은 실험이 이루어졌기 때문에 앞으로는 실험 데이터에 분자 수준의 해석을 더할 수 있는 역량이 더욱 중요해질 것입니다.
다만 물리 기반 시뮬레이션에는 아직 AI가 쉽게 대체하기 어려운 영역이 있다고 생각합니다. 이론적인 방법론과 조건에 따라 결과가 달라지는 복잡한 문제를 단순한 학습만으로 해결하기는 어렵기 때문입니다. 변화를 두려워하기보다 실험과 계산, AI를 함께 이해하는 연구자가 되기를 권하고 싶습니다.
실험을 뒷받침하고 연구의 속도를 높이는 Materials Studio
김종학 교수님의 연구실은 외부 공동연구를 통해 진행하던 시뮬레이션을 연구실 내부에서 직접 수행하면서 연구의 속도와 효율을 높였습니다.
특히 실험을 수행한 연구원이 직접 계산까지 진행함으로써 소재에 대한 이해를 바탕으로 원하는 조건을 즉시 반영할 수 있게 되었습니다. Materials Studio를 활용한 분자동역학 시뮬레이션은 실험에서 관찰된 결과를 분자 수준에서 설명하고, 연구의 완성도를 높이는 역할을 하고 있습니다.
김종학 교수님은 시뮬레이션을 실험을 대신하는 수단이 아니라, 실험 결과를 설명하고 뒷받침하는 도구로 바라보고 있습니다. 또한 시뮬레이션을 연구실에 안정적으로 정착시키기 위해서는 지속적인 학습과 멘토링, 그리고 연구자들이 직접 프로그램을 경험할 수 있는 교육 기회가 중요하다고 강조했습니다.
BIOVIA Materials Studio는 연구자가 직접 분자모델링과 시뮬레이션을 수행하며 실험 결과를 이론적으로 검증하고, 소재 연구에 활용할 수 있도록 지원하는 솔루션입니다.
인실리코는 Materials Studio 도입을 검토하거나 연구 분야에 적합한 활용 방법이 궁금한 연구자를 대상으로 제품 상담과 교육을 지원하고 있습니다. Materials Studio를 활용한 연구 방법과 도입에 관한 자세한 내용은 인실리코를 통해 확인하실 수 있습니다.
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