[캠퍼스人+스토리] 숭실대 학부학생들 ‘열역학 모델링 예측’ 연구, ACS 논문 게재

기계공학부 4학년 윤종훈·최은성씨…화학분야 세계 최대 학술기관 저널에 실려

숭실대학교(총장 장범식) 학부 학생 2명이 머신러닝 기법을 활용해 ‘열역학 모델링 데이터’를 예측하는 연구결과를 발표했다. 해당 논문은 화학분야 세계 최대 학술기관의 저널에 인용돼 눈길을 끌고 있다.

30일 숭실대에 따르면 대학 기계공학부 4학년 윤종훈씨(제1저자)와 최은성씨가 연구한 ‘무기 결정 고체의 깁스 자유에너지 예측 및 검증에 대한 적응학습 프레임워크’가 화학분야 세계 최대 학술기관인 미국화학회(ACS)의 ‘저널 오브 피지컬 케미스트리 에이’(Journal of Physical Chemistry A)에 게재됐다.

해당 논문은 기하급수적으로 늘어나는 신소재 데이터베이스 양에 비해 깁스에너지 데이터는 제한적인 상황에서 머신러닝 기법을 활용해 열역학 모델링 데이터를 예측하는 모델을 개발하는 과정을 담았다.

깁스에너지는 물질의 합성가능성, 안정성을 나타내는 물성으로 온도의 변화에 따라 물질의 에너지 변화를 의미한다.

두 학생은 훈련한 머시러닝 모델을 이용해 약 4만개의 데이터를 예측하고, 전자구조를 계산해 573개 데이터를 검증했다.

윤씨는 “긴 시간 동안 이끌어주시고 격려해주신 민경민 교수에게 감사드린다”면서 “흔치 않은 연구 경험을 통해 많은 것을 배우고 느꼈다. 이번 연구가 열역학 기초 데이터 확보를 위한 기반이 되길 바란다”고 말했다.

연구책임자인 민 교수는 “물질의 열역학적인 안정성을 예측해 신소재 개발 프로세스를 획기적으로 단축할 수 있는 방법론을 구축한 의미 있는 연구결과”라고 평가했다.