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우수한 소재를 설계하는 딥러닝 방법론 개발
우리 대학 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 능동-전이 학습 (active-transfer learning)과 데이터 증강기법(Data augmentation)에 기반해, 심층신경망 초기 훈련에 쓰인 소재들과 형태와 조합이 매우 다른 우수한 특성을 지닌 소재를 효율적으로 탐색하고 설계하는 방법론을 개발했다고 16일 밝혔다.
인공신경망에 기반해 방대한 설계 공간에서 새로운 소재를 찾기 위한 역설계 연구는 최근 매우 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존 설계 방식은 목표로 하는 소재의 형태와 조합이 심층신경망 훈련에 활용된 소재들과 매우 다를 때 인공신경망이 가지는 낮은 예측능력으로 인해 극히 많은 수의 소재 데이터 검증이 요구되며, 이에 따라 제한적으로만 활용이 가능하다.
연구팀은 이번 연구에서 이를 극복하기 위해 초기 훈련 데이터 영역에서 벗어나 우수한 소재를 효율적으로 탐색할 수 있는 인공신경망 기반 전진 설계 (Forward design) 방법론을 제안했다. 이 방법론은, <그림 1>에 도시된 바와 같이 유전 알고리즘과 결합된 능동-전이 학습 및 데이터 증강기법을 통해 심층신경망을 점진적으로 업데이트함으로써, 초기 훈련데이터를 벗어난 영역에서 심층신경망의 낮은 예측능력을 적은 숫자의 데이터 검증 및 추가로 보완한다.
유전 알고리즘에 의해 제안되는 우수 소재 후보군은 기보유한 소재 데이터를 조합해 도출하기 때문에 심층신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역과 설계 공간 측면에서 상대적으로 가까워 예측정확도가 유지된다. 이 후보군과 능동-전이 학습을 활용해 점진적으로 심층신경망의 신뢰성 있는 예측 범위를 확장하면, 초기 훈련데이터 영역 밖에서도 적은 데이터를 생성해 효율적인 설계 과정이 가능하다.
이번 방법은 천문학적인 수의 설계 구성을 가지는 그리드 복합소재 최적화 문제에 적용해 검증했으며, 이를 통해 전체 가능한 복합재 구조의 1029분의 1 가량인 10만 개의 복합재들만 초기 훈련 데이터로 활용해 심층신경망을 학습한 후, 이후 약 500개에 미치지 못하는 데이터 검증을 통해 초기 훈련에 쓰인 복합재와 매우 다른 구조를 가지고 우수한 특성을 지닌 복합재 구조를 설계할 수 있음을 보였다.
연구진이 개발한 방법론은 국소 최적점(Local optima)에 수렴하는 문제를 완화하면서도 인공신경망의 신뢰할 수 있는 예측 영역을 점진적으로 확장하는 효율적인 방법을 제공하기 때문에, 큰 설계 공간을 다루는 다양한 분야의 최적화 문제에 적용할 수 있을 것으로 기대되며, 특히 설계에 요구되는 데이터 검증의 숫자가 적기 때문에 데이터 생성에 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 설계 문제에서 이 방법론이 크게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구는 공동 제 1저자 김용태 박사과정, 김영수 박사(한국기계연구원) 주도하에 진행됐으며, 유승화 교수(우리 대학 기계공학과)가 교신저자로 참여해, 국제학술지인 `npj 컴퓨테이셔널 머터리얼(Computational Material, IF:12.241)'에 `Deep Learning Framework for Material Design Space Exploration using Active Transfer Learning and Data Augmentation' 라는 제목으로 게재됐다.
이번 연구는 한국연구재단의 중견 연구자지원사업(3D 프린팅 복합재의 최적설계기법 및 피로수명 예측기법 개발)과 미래소재 디스커버리 사업 (레이저-물질 상호작용 멀티스케일 모델링을 통한 분자디자인), KAIST 글로벌 특이점 프렙 사업의 지원을 통해 수행됐다.
2021.09.16 조회수 9720 -
오일권, 유승화 교수, 전기로 물의 움직임을 자유롭게 제어하는 기술 개발
우리 대학 기계공학과 오일원, 유승화 교수 공동 연구팀이 그래핀이 코팅된 미세 금속 그물망을 이용해 물의 움직임과 흐름을 전기로 자유롭게 제어하는 기술을 개발했다.
연구팀은 그래핀이 코팅된 마이크로미터(100만분의 1미터) 단위 틈의 금속 그물망에 갇힌 물을 전기장을 가해 투과시키거나, 표면에 놓인 물방울의 모양을 바꾸는 등 ‘전기습윤현상(전기장이 젖음성을 바꾸는 현상)’을 이용해 물의 움직임과 흐름을 전기로 제어하는 방식의 기술을 개발해 수(水)처리 장치에서의 다양한 활용 가능성을 제시했다.
이번 연구결과는 네이처 자매지 네이처 커뮤니케이션즈 10월 31일자에 게재됐다.(논문명 : Graphene-coated meshes for electro-active flow control devices utilizing two antagonistic functions of repellency and permeability)
표면청소, 방수표면, 제습공조, 부식방지, 저항감소 등 다양한 수처리에 적용 가능한 액체 거동 제어 장치의 개발이 요구되고 있다. 그러나 기존의 표면 젖음성 조절과 부식 방지 연구들은 표면의 굴곡이나 화학적인 코팅에 의존하였기 때문에 표면의 젖음성을 제어할 수 없었다.
전기습윤현상을 이용하면 액체의 움직임과 흐름을 조작할 수 있게 돼 발수성 소재의 표면을 젖게 하거나 흡수성 소재의 표면에 물이 스며들지 않게 제어가 가능하다.
연구팀은 그래핀이 코팅된 금속재질의 그물망을 전극으로 사용하여 전기습윤현상에 기반한 액체거동기술을 개발했다. 순수한 물 혹은 이온성 액체 방울을 그래핀 그물망 전극의 표면에 위치시키고 구리판을 또 다른 전극으로 사용해 전압을 인가 시 액체방울 모양이 가역적으로 변화함을 보였다.
이는 정전기력 (electrostatic force)이 물 분자의 정렬 혹은 이온의 이동을 유도하여 액체방울이 전기장 방향으로 늘어나 생긴 현상이다.
그래핀의 소수성(hydrophobicity)으로 인해 일반적으로는 그래핀이 코팅된 그물망에는 물이 투과되지 못한다. 하지만 전기장을 가할 때 물에 작용하는 정전기힘과 그물망 틈 사이에 작용하는 모세관힘의 상호작용에 기반한 젖음성 조절 메커니즘을 규명해 이를 바탕으로 그물망 바깥쪽에 높은 전기장을 인가하면 안쪽의 액체가 비가역적으로 그물망을 투과하여 이동함을 보여, 전기로 그물망의 발수성과 투수성을 능동적으로 제어가 가능함을 보였다.
이를 이용해 그래핀 그물망으로 가둔 물탱크의 물을 전기를 가해 내보내는 장치나 물방울을 층층이 위치한 그래핀 그물망들의 가장 위에서 아래로 전기를 이용해 이동시키는 장치 등을 개발했다. 실험결과 그래핀 코팅이 금속의 부식을 막아 수처리 환경에서도 장시간 사용이 가능했다.
이 연구는 그래핀이 코팅된 금속재질의 그물망을 전극으로 사용하여 액체의 모양과 흐름을 능동적으로 제어할 수 있는 기술을 개발한 것이다.
전기장을 가하여 자유롭게 젖음성을 조절할 수 있는 내부식성* 그물소재로 필요에 따라 물의 흐름을 막거나 통과시키는 제어장치를 제작하여 다양한 미세유체 장치, 방습 및 제습 장치, 차세대 수(水) 처리장치, 혹은 물에 대한 마찰저항 조절이 필요한 선박과 플랜트 등에 사용할 수 있다. 이들 분야에서 요구되는 액체의 정확한 거동제어와 소형화, 장시간 사용 등의 기능을 갖춘 소재/소자의 원천 기술로의 적용이 기대된다.
오일권 교수는 “이 연구는 기존 연구에서 나타났던 금속의 부식 현상 및 물이 젖는 정도를 조절할 수 없었던 문제를 그래핀이 코팅된 그물망 구조로 극복하면서 마이크로 수준에서 액체의 움직임과 젖음성을 제어할 수 있는 방법을 개발한 것이다. 방습 및 제습, 미세유체, 해수 담수화, 차세대 수(水) 처리 장치 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것이다.”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 그래핀 매쉬의 제조 방법 및 기능성 길항 액체 제어 기술의 도식도
그림2. 비가역적 액츄에이션 모드(irreversible actuation mode)와 기능성 길항 액체 제어장치(functionally antagonistic active flow devices)
2016.11.16 조회수 13979 -
모델링 기반 거미줄 모사 인공 생체섬유 개발
유 승 화 교수
우리 대학 기계공학과 유승화(32) 교수 연구팀이 컴퓨터 모델링을 이용해 거미줄을 모사한 인공 생체섬유 개발에 성공했다.
이 연구를 기반으로 자연에서 생성되는 다양한 생체섬유의 합성과정에 대한 이해가 가능해지고, 실제 거미줄에 버금가는 인공 생체섬유의 설계, 제작을 앞당길 것으로 기대된다.
미국 매사추세스 공대, 플로리다 주립대, 터프츠 대학과 공동으로 진행한 이번 연구는 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’ 5월 28일자 온라인 판에 게재됐다.
거미줄은 강도가 강철에 버금가고 인성(끊어질 때까지 흡수하는 에너지 양)이 케블라 섬유와 버금가는 장점이 있다. 그러나 거미는 누에처럼 고치를 만들지도 않고 서로 영역을 침범하며 싸우기 때문에 사육이 어려워 대량 생산에 한계가 있었다.
그런 이유로 기존에는 박테리아 유전자에 거미줄 단백질을 삽입해 생체 섬유를 만들려는 시도가 많았으나 시행착오에 의존해 진행된 실험이 대부분이었다.
유 교수의 연구는 예측 가능한 모델링을 기반으로 다양한 단백질을 선제적으로 탐색하고, 인공 거미줄 설계 및 제작과정에 반영했다는 의의를 갖는다.
거미줄은 물속에서 안정성을 갖는 친수성과 반대로 물과 쉽게 결합되지 않는 소수성을 가진 영역이 교차로 존재하는 단백질(펩타이드)들이 가교를 이루며 결합한 구조이다. 거미줄은 거미의 실 분비 기관인 실샘에 존재하는 단백질 용액이 실관을 통과하며 전단유동을 통해 고체화돼 형성된다.
연구팀은 새롭게 개발된 컴퓨터 모델을 이용해 다양한 종류의 단백질 용액의 전단유동 하에서의 변화를 조사했다. 이를 통해 단백질의 아미노산 체인이 충분히 길고, 적절한 비율의 소수성과 친수성 영역을 가질 때만 단백질 간의 연결도가 급격히 증가해 높은 강성과 강도를 갖는 생체섬유 합성이 가능하다는 것을 밝혔다.
본 모델링을 통해 제시된 단백질을 박테리아의 유전자 조작을 통해 합성, 실관을 모사한 방적과정을 통해 인공 거미줄을 제작하였다.
연구팀은 강한 거미줄 생성 원리가 밝혀지기 시작했기 때문에 향후에는 실제 거미줄 강도에 버금가는 생체 섬유 제작이 가능할 것이라고 전망했다.
또한 생체 적합성을 갖기 때문에 인체 내에서도 부작용이 발생하지 않아 바이오메디컬용으로 사용이 가능할 것이라고 기대된다. 궁극적으로는 부작용이 없는 바이오메디컬에 특화된 생체 섬유 제작을 목표로 하고 있다.
유 교수는 “이번 연구로 체계적 설계를 통한 인공 생체섬유의 제작이 가능함을 증명했다”며 “향후 인공 생체섬유 합성의 새 가능성을 열었다”고 말했다.
□ 그림 설명
그림1. 합성된 인공 거미줄의 확대 사진
그림2. 전단유동 전후의 단백질 용액 모델링 결과 및 네트워크 연결도 분석 결과
2015.06.01 조회수 10396