부산대 연구팀, AI로 전자기기 열 식히는 고성능 복합소재 개발

고방열 소재 열전도도 2배 향상… 전자·자동차·항공우주 산업 활용 기대

부산대학교 연구진이 인공지능(AI)과 3차원 영상 기술을 접목해 전자기기의 열을 획기적으로 낮출 수 있는 고분자 복합소재를 개발했다.

기존보다 방열(放熱) 성능을 두 배 이상 끌어 올리며, 전자·자동차·항공우주 산업의 고효율 냉각 시스템 구현에 새로운 가능성을 제시했다.

부산대 응용화학공학부 김채빈 교수와 이재근 교수, 전남대 석유화학소재공학과 안효성 교수 연구팀은 '데이터 기반 설계(data-driven engineering)' 방식을 적용해 고분자 소재 내부에서 열이 전달되는 경로를 정밀 분석하고, AI가 스스로 최적의 구조를 찾아내도록 했다.

왼쪽부터 김채빈 교수, 이재근 교수, 안효성 교수, 나채성 학생, 신상수 학생/ 부산대 제공

그 결과 알루미나(Al₂O₃) 미세입자와 실리콘 고무(PDMS)를 혼합한 복합소재의 열전도도(thermal conductivity)가 기존 대비 2배 이상 향상된 6.89 W/m·K를 기록했다.

핵심은 AI의 '최적 조합 탐색'이다. 연구팀은 베이지안 최적화(Bayesian Optimization) 알고리즘을 통해 입자 크기와 혼합 비율을 수백 차례 시뮬레이션하고 실험한 끝에, 90μm·20μm·3μm·0.6μm 크기의 입자가 가장 조밀하게 맞물리는 조합을 도출했다. 이 구조가 열이 빠르게 전달될 수 있는 경로를 형성하며 방열 효율을 극대화한 것이다.

연구팀은 소재 내부 구조를 눈으로 확인하기 위해 3D X-ray CT(컴퓨터단층촬영) 기술을 활용했다. 이를 통해 입자 간 연결 상태, 기공 분포, 계면 면적 등을 정밀하게 시각화함으로써 열이 실제로 이동하는 경로를 추적했다.

분석 결과, 열전도도는 입자의 부피, 굴곡 형태, 필러-수지 계면 면적 등 세 가지 요인에 의해 정밀하게 예측될 수 있음을 규명했다.

김채빈 교수는 "이번 연구는 복합소재의 무작위적 구조를 데이터 기반으로 해석하고, 인공지능이 스스로 최적의 구조를 설계한 첫 사례"라며 "전기차 배터리, 위성, 항공기 등 고방열 시스템에 폭넓게 응용될 수 있을 것"이라고 말했다.

공동 교신저자로 부산대 김채빈 교수와 이재근 교수, 전남대 안효성 교수가 참여했으며, 부산대 나채성 석사과정생과 신상수 석·박사통합과정생이 공동 제1저자로 이름을 올렸다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.

영남취재본부 조충현 기자 jchyoung@asiae.co.kr