[경북신문=이준형기자] POSTECH 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 새로운 메모리 소자에 적용할 수 있는 소재를 만드는 메커니즘을 밝혔다.
　  POSTECH 신소재공학과의 최시영 교수 연구팀과 물리학과 이대수 교수 (사진) 연구팀은 공동연구를 통하여 실온에서 분극 현상을 일으켜 전기를 띄는 새로운 물질을 합성하고, 심층 신경망 분석기법을 적용하여 결정구조의 변이를 확인했다. 이 논문은 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스 최근호에 게재됐다.
　  페로브스카이트 구조의 산화물은 산소 팔면체의 회전에 따라 원자구조가 틀어지고, 그 성질이 결정된다. 실제로는 안정적인 평형상태의 산소 팔면체는 몇 개 되지 않아  페로브스카이트 산화물의 특성과 기능이 제한적이 될 수밖에 없다.
　  연구팀은 절대온도 0K에서도 분극 현상이 나타나지 않는 CaTiO3라는 페로브스카이트 산화물에 주목했다. 하지만 전자구조 계산에 의해, 자연적으로는 나타날 수 없는 독특한 산소 팔면체 회전 구조를 만들어내면 실온에서 강력한 분극 현상을 일으키는 강유전 현상을 일으킨다. 이에 연구팀은 CaTiO3와 접합하는 계면 구조와 계면 현상을 제어하는 계면공학을 적용하여, 강유전 현상을 발현하는 새로운 물질(heteroepitaxial CaTiO3)을 합성하는 데 성공했다.
　  또한, 심층 신경망 분석기법을 적용해 미세한 산소 팔면체의 회전과 미세한 결정구조의 변이를 살폈고, 다양한 원자구조를 인공지능으로 시뮬레이션 하며 데이터베이스화해 인공적으로 제어된 산소 팔면체 구조 확인에 활용했다.
　  이대수 교수는 "미세한 원자구조의 변이를 제어해 독특한 산소 팔면체의 구조를 실현해 자연에서는 볼 수 없는 새로운 물리적 현상을 만들 수 있음을 확인했다"며 "특히, 물리학과 신소재공학 융합연구의 성과로 소재 설계를 위한 계산, 새로운 물질 합성, 새로운 현상을 이해하기 위한 분석이 가능하다는 것을 확인해 의미가 크다"고 평가했다.
　  최시영 교수는 "기계학습법의 인공지능을 소재 연구에 적용하여 인간의 눈으로 식별하기 힘든 미세한 원자 변이를 성공적으로 확인했다"며 "새로운 물리적 현상을 만드는 메커니즘을 이해할 수 있는 새로운 소재 분석기법이 될 수 있을 것"이라고 설명했다.
　  한편, 이 연구는 POSTECH 물리학과와 신소재공학과 그리고 서울대 강상관계물질연구단의  융합연구 결과이며, 한국연구재단 중견연구자 지원사업, 하이브리드 인터페이스기반 미래소재연구 사업, 그리고 POSTECH-삼성전자 협력센터의 지원으로 수행됐다. 
이준형   wansonam01@naver.com