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실험 100번 전에, 가능성 높은 후보를 먼저 찾는 방법
소재와 화학공정 연구에서는 늘 수많은 선택지가 등장합니다. 어떤 물질을 선택할지, 어떤 용매를 검토할지, 어떤 공정 조건이 더 적합할지. 하나하나 실험으로 확인할 수도 있지만, 그만큼 시간과 비용도 함께 늘어납니다.
그렇다면 실험에 들어가기 전, 가능성이 높은 후보를 먼저 좁혀볼 수 있다면 어떨까요?
BIOVIA Materials Studio는 이러한 고민에서 출발할 수 있는 분자모델링 및 시뮬레이션 솔루션입니다. 실험을 대신하는 도구라기보다는, 실험 전에 연구 방향을 잡고 시행착오를 줄이는 데 도움을 주는 연구 파트너에 가깝습니다.
이번 인터뷰에서는 포항산업과학연구원, RIST의 정천우 박사님을 만나 BIOVIA Materials Studio가 실제 산업 연구 현장에서 어떻게 활용되고 있는지 들어보았습니다. 촉매 개발, 화학공정 연구, 용매 후보 검토 등 실험 중심 연구에서 시뮬레이션이 어떤 역할을 할 수 있는지 함께 살펴보겠습니다.
Q1. 박사님과 시뮬레이션 연구실에 대해 간략히 소개 부탁드립니다.
안녕하세요. 포항산업과학연구원에 재직 중인 정천우입니다.
저희 연구원은 포스코 그룹과 연계하여 제철소 현장과 관련된 기술 개발, 정부 연구과제, 그리고 기업의 수요에 기반한 다양한 연구를 수행하고 있습니다.
제가 소속된 산업가스연구그룹은 산업 현장에서 필요로 하는 다양한 가스의 합성, 분리, 정제 기술을 연구하고 있으며, 특히 제철 부생가스 활용과 CCUS 관련 연구도 함께 수행하고 있습니다.
저는 이 중에서 촉매 개발과 화학공정 연구를 주로 담당하고 있습니다. 실험 기반 연구를 중심으로 하면서도, 필요한 경우 시뮬레이션을 활용해 물질의 특성을 예측하거나 공정 조건을 검토하는 방식으로 연구의 효율성을 높이고 있습니다.
Q2. 박사님 연구에서 시뮬레이션은 어떻게 이용되고, 어떤 가치가 있나요?
제가 생각하는 시뮬레이션의 가장 큰 가치는 실험 방향을 보다 효율적으로 설정할 수 있다는 점입니다.
실험을 통해 모든 조건을 직접 확인하려면 많은 시간과 비용이 필요합니다. 예를 들어 100가지 조건을 모두 실험하기보다는, 시뮬레이션을 통해 가능성이 높은 후보를 먼저 선별하고 그중 핵심적인 1~2가지 조건을 실험으로 검증한다면 연구 속도를 크게 높일 수 있습니다.
물론 시뮬레이션이 실험을 완전히 대체할 수는 없지만, 실험 전에 방향성을 잡고 시행착오를 줄이는 데 매우 유용한 도구라고 생각합니다. 특히 소재 개발이나 공정 조건 검토처럼 고려해야 할 변수가 많은 연구에서는 시뮬레이션의 가치가 더욱 크다고 느끼고 있습니다.
Q3. 위 내용을 담은 대표 논문 또는 연구 사례를 소개해주실 수 있을까요?
해당 내용이 아직 논문으로 발표된 것은 아니지만, 특허와 연구 개발 과정에 활용된 사례가 있습니다.
연구 과정에서 두 가지 물질 중 어떤 물질이 특정 용매에 더 잘 용해될지를 예측해야 하는 상황이 있었습니다. 이를 모두 실험으로 확인할 수도 있었지만, 시간과 자원이 많이 필요했기 때문에 Materials Studio의 Sorption 모듈을 활용해 다양한 용매 조건에서의 용해 가능성을 검토했습니다.
이 과정을 통해 실험 전에 유망한 용매 후보를 좁힐 수 있었고, 이후 확보한 데이터는 특허의 일부 근거 자료로도 활용되었습니다. 이 사례는 시뮬레이션이 실험을 보완하고 연구 방향을 빠르게 설정하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주는 좋은 예라고 생각합니다.
Q4. 혹시 AI를 연구에 이용하신다면 어떤 분야에 활용하고 싶으신가요?
AI를 연구에 활용한다면, 연구자들이 엔지니어링 프로그램이나 시뮬레이션 프로그램을 더 쉽게 사용할 수 있도록 돕는 모델이나 플랫폼을 개발해보고 싶습니다.
예를 들어 Materials Studio와 같은 프로그램은 사용자 친화적인 UI와 다양한 교육 자료를 제공하고 있지만, 처음 사용하는 연구자에게는 여전히 진입 장벽이 있습니다. 특히 계산 조건을 설정하고, 구조 파일이나 입력 파일을 준비하고, 어떤 물성을 계산할지 결정하는 과정에는 많은 시간과 학습이 필요합니다.
AI가 이러한 과정을 보조할 수 있다면 매우 유용할 것 같습니다. 사용자가 “어떤 물질의 흡착 특성을 보고 싶다” 또는 “이 용매와 물질의 상호작용을 비교하고 싶다”와 같이 연구 목적을 입력하면, AI가 적절한 계산 방법, 구조 생성, 입력 조건 범위, 계산 파일 작성까지 도와주는 방식입니다.
이런 플랫폼이 개발된다면 비전공자도 시뮬레이션을 보다 쉽게 활용할 수 있고, 실험 연구자들이 더 빠르게 후보 물질을 선별하거나 연구 방향을 설정하는 데 큰 도움이 될 것이라고 생각합니다.
Q5. 분자모델링과 시뮬레이션 도입을 망설이는 분들께 조언해주신다면 어떤 점을 가장 먼저 고려하라고 말씀해주실 수 있을까요?
시뮬레이션 도입을 망설이는 분들은 대부분 “전공자가 아니면 접근하기 어렵다”는 부담을 느끼실 것 같습니다. 저 역시 계산화학을 전공한 것은 아니기 때문에 처음에는 어렵게 느껴졌습니다.
하지만 여러 차례 교육을 받고, 필요한 부분부터 조금씩 학습하면서 간단한 계산부터 직접 수행할 수 있게 되었습니다. 처음부터 모든 이론과 기능을 완벽하게 이해하려고 하기보다는, 본인의 연구에 바로 적용할 수 있는 작은 문제부터 시작하는 것이 중요하다고 생각합니다.
예를 들어 물질의 흡착 특성, 용해도 경향, 구조 안정성처럼 연구에서 자주 마주치는 질문을 하나씩 시뮬레이션으로 검토해보면, 점차 활용 범위를 넓혀갈 수 있습니다. 결국 시뮬레이션은 전공자만의 도구라기보다는, 실험 연구자가 연구 효율을 높이기 위해 함께 사용할 수 있는 보조 도구라고 생각합니다.
실험의 방향을 먼저 잡아주는 시뮬레이션 ”Materials Studio”
정천우 박사님의 인터뷰에서 가장 인상적인 부분은 Materials Studio를 바라보는 관점입니다.
Materials Studio는 실험을 대신하는 도구가 아니라, 실험 전에 더 나은 선택을 할 수 있도록 도와주는 도구로 활용되고 있었습니다.
소재 개발이나 화학공정 연구에서는 후보 물질, 용매, 조건, 구조, 물성 등 검토해야 할 요소가 많습니다. 모든 가능성을 실험으로 확인하기에는 시간과 자원의 부담이 크기 때문에, Materials Studio를 활용하면 가능성이 높은 후보를 먼저 살펴보고 실험의 우선순위를 정하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
이번 인터뷰에서 소개된 Sorption 모듈 활용 사례도 이를 잘 보여줍니다. 두 가지 물질 중 어떤 물질이 특정 용매에 더 잘 용해될지 검토해야 하는 상황에서, 다양한 용매 조건을 모두 실험하기 전에 시뮬레이션으로 유망한 후보를 좁혔고, 그 결과는 특허 근거 자료로도 활용되었습니다.
또 하나 중요한 메시지는 접근성입니다. 시뮬레이션은 계산화학 전공자만의 도구처럼 느껴질 수 있지만, 정천우 박사님은 처음부터 모든 기능을 완벽하게 이해하기보다 자신의 연구에 바로 적용할 수 있는 작은 문제부터 시작하는 것이 중요하다고 말합니다.
결국 BIOVIA Materials Studio의 가치는 복잡한 연구를 더 어렵게 만드는 데 있지 않습니다. 수많은 선택지 속에서 가능성 있는 방향을 먼저 찾고, 실험의 시행착오를 줄이며, 연구자가 더 빠르게 다음 단계로 나아갈 수 있도록 돕는 데 있습니다.
소재 개발, 촉매 연구, 화학공정, 용매 검토, 흡착 특성 분석처럼 다양한 변수를 다루는 연구를 수행하고 있다면 Materials Studio는 연구 효율을 높이는 현실적인 선택지가 될 수 있습니다.
BIOVIA Materials Studio는 복잡한 연구 과정 속에서 가능성 높은 방향을 먼저 확인하고, 더 나은 실험 설계로 나아갈 수 있도록 돕는 든든한 연구 파트너가 될 수 있습니다.
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