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데이터 기반 머신러닝이 소재 설계를 바꾸는 방식
소재 산업, 특히 타이어를 포함한 장비 산업에서 제품 경쟁력은 개발 속도와 성능 신뢰성에 의해 좌우됩니다. 타이어, 건설·중장비, 산업용 로봇과 기계 시스템에 이르기까지, 제조사는 점점 더 정교해지는 고객 요구를 만족시키는 동시에 개발 기간과 비용을 압축해야 하는 상황에 놓여 있습니다.
이 과정에서 핵심 변수로 떠오른 것이 바로 재료 배합비(formulation)이며, 최근에는 이를 데이터 기반 시뮬레이션과 머신러닝으로 접근하려는 시도가 빠르게 확산되고 있습니다.
타이어 배합비 개발에서 시뮬레이션이 차지하는 역할
타이어 소재 설계에는 크게 두 가지 시뮬레이션 접근이 활용됩니다.
첫째, 원자 수준(atomistic) 시뮬레이션입니다. 고무와 첨가제의 분자 구조를 기반으로 물성을 예측하고, 이 결과를 유한요소(FE) 시뮬레이션으로 연결해 젖은 노면에서의 접지력(grip)이나 변형 거동을 평가합니다.
둘째, 데이터 기반 모델링입니다. 실제 배합비와 실험으로 측정된 성능 데이터를 학습 데이터로 삼아, 배합 조성 변화가 접지력·점성·온도 의존성에 미치는 영향을 예측합니다.
본 콘텐츠에서 다루는 핵심은 후자, 즉 실험 데이터를 활용한 머신러닝 기반 배합비 예측과 최적화입니다.
왜 머신러닝 기반 배합비 예측이 중요한가?
연구개발팀이 신제품 개발이나 기존 제품의 재배합(reformulation)을 얼마나 빠르고 정확하게 수행할 수 있는가는 곧 기업 경쟁력으로 직결됩니다. 그러나 모든 조합을 실험으로 검증하는 방식은 시간과 자원 측면에서 한계가 명확합니다.
머신러닝 기반 접근의 강점은 다음과 같습니다.
✔️ 기존 배합비 및 성능 데이터를 활용하여 유망한 설계 영역을 사전에 압축
✔️ 성공 가능성이 높은 후보에만 실제 실험을 집중함으로써 실험 횟수와 비용 절감
✔️ 개발 초기 단계에서 성능 목표 달성 가능성에 대한 정량적 근거 확보
즉, 머신러닝은 실험을 대체하기보다는 실험의 방향성과 우선순위를 정교하게 조율하는 도구로 기능합니다.
가상 환경에서 수행되는 배합비 설계와 최적화
BIOVIA의 과학 데이터 분석 및 머신러닝 솔루션은 타이어 배합비 개발 전 과정을 데이터 중심으로 연결합니다. 데이터 수집과 정제, 모델 학습과 검증, 워크플로우 배포까지를 하나의 체계로 통합하여, 연구 조직 전반에서 재현성과 신뢰성을 갖춘 의사결정을 가능하게 합니다.
연구개발 단계에서는 최적화 알고리즘이 새로운 배합비 후보를 제안하고, 각 후보에 대해 점성·접지력·온도 의존 성능과 같은 핵심 물성을 예측합니다. 이를 통해 연구자는 “언제 실험을 해야 하는가”, “어떤 배합비가 목표 성능을 달성할 가능성이 높은가”를 정량적으로 판단할 수 있습니다.
BIOVIA Materials Studio
이러한 가상 환경 기반 접근의 출발점이 되는 것이 바로 BIOVIA Materials Studio입니다.
Materials Studio는 고무, 충전재, 첨가제와 같은 배합 성분을 분자·원자 수준에서 모델링하고 물성을 예측하는 시뮬레이션 플랫폼입니다. 분자동역학(MD) 시뮬레이션을 통해 탄성, 점성, 유리전이온도(Tg) 등 실험 이전 단계에서 확인하기 어려운 소재 거동을 데이터로 생성할 수 있습니다.
즉, Materials Studio는 배합비 변화가 소재의 미시적 거동에 어떤 영향을 미칠 수 있는지를 물리·화학적 근거를 갖춘 정량 데이터로 제공하며, 이 데이터는 이후 머신러닝 기반 배합 최적화의 핵심 입력값으로 활용됩니다.
다목적 최적화, 파레토(Pareto) 해석으로 단순화하다
타이어 배합 설계는 본질적으로 다목적 최적화 문제입니다. 예를 들어 겨울용 타이어는 저온 유연성이 중요하고, 여름용 타이어는 고온·고속 주행 안정성이 요구됩니다. 이러한 상충 특성은 배합 성분의 선택과 비율에서 비롯됩니다.
머신러닝 기반 접근에서는 다음과 같은 절차가 적용됩니다.
✔️ 기존 제품 데이터 정제 및 학습 데이터 구성
✔️ 배합비로부터 점성, 유리전이온도 등 물성을 예측하는 모델 학습
✔️ 실험계획법(DoE)을 활용해 탐색 공간을 정의하고 가상 실험 수행
✔️ 파레토 최적화(Pareto optimization)를 통해 여러 성능 목표를 동시에 만족하는 배합비 도출
그림 1. 3개 성분을 혼합하는 것을 보임. 실험계획법 접근을 통해 제품 개발자들은 타이어 배합비의 거동을 예측하는 머신러닝 모델의 탐색 범위를 줄임.
그림 2. 다양한 타이어 배합비를 파레토 최적화(Pareto optimization)하여, 비용과 접지력 등 여러 설계 목적을 동시에 충족하는 “최적” 배합비를 예측(주황색). 연구자들은 최적으로 제안된 것에 이후의 실험을 집중할 수 있음.
이 접근의 핵심은 “가장 좋아 보이는 하나”가 아니라, 의사결정자가 선택할 수 있는 최적 후보 집합을 제공한다는 점입니다.
신뢰 가능한 결과를 만드는 데이터 과학의 기반
모델의 복잡성보다 중요한 것은 데이터 품질과 검증 체계입니다. 아무리 정교한 알고리즘이라도, 입력 데이터가 불완전하다면 결과에 대한 신뢰는 확보될 수 없습니다.
BIOVIA Pipeline Pilot
이러한 데이터 기반 의사결정을 실제 연구 환경에서 구현하는 역할을 수행하는 도구가 BIOVIA Pipeline Pilot 입니다.
Pipeline Pilot은 Materials Studio 시뮬레이션 결과와 실제 실험 데이터를 통합하여, 데이터 정제 → 머신러닝 모델 학습 → 최적화 → 결과 배포까지를 하나의 워크플로우로 구성할 수 있는 데이터 과학 플랫폼입니다.
연구자는 배합비와 물성·성능 간의 관계를 학습하는 머신러닝 모델을 구축하고, 실험계획법(DoE)과 파레토 최적화 기법을 활용해 다수의 성능 목표를 동시에 만족하는 배합비 후보를 도출할 수 있습니다.
주요 특징은 다음과 같습니다.
✔️ 모델 학습 전 데이터 정제·선별 과정의 자동화
✔️ 로우코드/노코드 기반 그래픽 워크플로우로 개발 속도 향상
✔️ Random Forest, 신경망, 유전 알고리즘 등 내장 ML 기법 활용
✔️ Python, Jupyter, TensorFlow 등 외부 생태계와의 유연한 연동
✔️ 모델과 워크플로우의 조직 단위 배포 및 재사용
그림 3. BIOVIA Pipeline Pilot의 데이터 과학 워크플로우 예시. 과학 데이터 분석 및 머신러닝 솔루션의 중추를 담고 있으며, 그래픽 사용자 인터페이스로써 다양한 데이터 과학 용례에 대한 온전한 도구를 간단하고 빠르게 만들 수 있음.
이러한 구조를 통해 Pipeline Pilot은 개별 연구자의 분석을 넘어, 조직 차원의 반복 가능하고 신뢰 가능한 배합 최적화 체계를 구축하는 기반이 됩니다.
최적화된 배합비를 더 빠르게 시장으로!
머신러닝과 실제 실험을 결합한 접근은 단순한 자동화가 아니라, 연구 경험과 데이터 자산의 가치 증폭에 가깝습니다. 실험 횟수를 줄이면서도 성공 확률을 높이고, 규제·친환경 요구사항을 만족하는 대안 배합비를 신속히 도출할 수 있습니다.
결과적으로 타이어 제조사는 축적된 지식과 지적재산권을 전략적으로 활용하여, 시장 요구에 민첩하게 대응하는 소재 개발 체계를 구축할 수 있습니다.
자주 묻는 질문 (Q&A)
Q1. 머신러닝 모델이 제안한 배합비를 그대로 적용해도 되는가요?
모델은 의사결정을 보조하는 도구이며, 최종 검증은 실험을 통해 수행됩니다. 다만 실험 대상의 우선순위를 정교하게 좁혀줍니다.
Q2. 데이터 수가 많지 않은 초기 프로젝트에도 적용할 수 있나요?
가능합니다. 초기에는 예측 정확도보다 탐색 공간 축소와 설계 방향성 제시에 의미가 있습니다.
Q3. 기존 연구자의 경험은 머신러닝 도입으로 대체되나요?
그렇지 않습니다. 머신러닝은 경험을 수치화·확장하는 수단이며, 도메인 지식이 모델 성능을 좌우합니다.
Q4. 파레토 최적화 결과는 어떻게 활용되나요?
다수의 최적 후보 중 개발 전략과 비용 제약에 맞는 배합비를 선택하는 기준으로 활용됩니다.
Q5. 타이어 외 다른 소재 분야에도 동일한 접근이 가능한가요?
가능합니다. 고분자, 복합재, 화학 조성 설계 전반에 동일한 데이터 기반 최적화 프레임워크를 적용할 수 있습니다.
BIOVIA Materials Studio와 Pipeline Pilot 프로그램 및 사용법이 궁금하시다면 언제든 인실리코로 연락 주세요!
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