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• 고려대, 그린수소 시대 앞당긴다...AI로 ‘수소 발생 촉매’ 성능 예측 기술 개발

  송고일 : 2026-01-09
  
  ▲ (왼쪽부터) 고려대 김병윤 연구교수, 이광렬 교수, 박성남 교수(교신저자), 손윤창 박사과정, 이승진 박사과정, 이기웅 박사과정(제1저자)

  [에너지신문] 고려대학교(총장 김동원) 화학과 박성남 교수 연구팀과 이광렬 교수 연구팀은 인공지능(AI)을 활용해 수소 발생 반응(Hydrogen Evolution Reaction, HER) 촉매의 성능을 예측하는 기술을 개발하고, 이를 통해 그린수소 생산의 효율을 높일 수 있는 가능성을 제시했다.

  이번 연구 성과는 나노·재료 과학 분야의 최첨단 연구 방법론을 소개하는 세계적 권위 학술지 ‘Small methods(IF=9.1)’ 온라인에 2025년 12월 30일 게재됐다.

  수소를 친환경적으로 생산하는 수전해 기술에서 촉매의 성능은 핵심 요소이지만, 연구마다 이를 평가하는 기준이 달라 성능을 직접 비교하기 어렵다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다.

  특히 촉매의 반응 속도를 나타내는 ‘타펠 기울기(Tafel slope)’는 측정과 해석 방식에 따라 값이 크게 달라질 수 있어, 촉매 성능을 객관적으로 판단하는 데 한계가 있었다.

  타펠 기울기(Tafel slope)는 전기화학 반응에서 반응 속도가 전압에 따라 얼마나 빠르게 변하는지를 나타내는 지표다.

  이러한 문제를 해결하기 위해 공동 연구팀은 백금(Pt) 기반 나노촉매의 기존 실험 데이터를 체계적으로 정리하고, 타펠 기울기를 동일한 기준으로 추출할 수 있는 표준화 알고리즘을 개발했다.

  이를 통해 서로 다른 연구에서 개별적으로 보고된 데이터를 하나의 기준으로 비교할 수 있는 데이터베이스를 구축했으며, 해당 데이터를 바탕으로, 인공지능(AI)에 촉매의 크기와 조성, 구조, 전해질 조건 등을 학습시켜 타펠 기울기를 예측하는 머신러닝 모델을 구현했다.

  연구진은 개발한 머신러닝 모델의 신뢰성을 검증하기 위해 백금 기반 촉매 6종을 직접 합성해 성능을 측정한 결과, 예측값과 실험값이 매우 높은 수준으로 일치함을 확인했다.

  특히 머신러닝 모델이 제안한 촉매는 기존 상용 촉매의 평균 타펠 기울기 값인 195.3 mV dec⁻¹보다 2배 이상 개선된 88.9 mV dec⁻¹를 기록해, AI 기반 접근법이 고성능 수소 발생 촉매 개발에 실질적으로 활용될 수 있음을 입증했다.

  
  ▲ 백금(Pt) 기반 나노촉매 데이터베이스 구축, 타펠 기울기 표준화, 머신러닝 모델 개발, 촉매 설계 지도 도출, 실험적 검증으로 이어지는 AI 기반 수소 발생 반응(HER) 나노촉매 설계 및 개발 과정.

  연구팀은 “이번 연구를 통해 인공지능 기반의 촉매 성능 예측, 설계 방법을 제시했다”라며 “이를 통해 고성능 수소 발생 촉매 개발 시간과 비용을 줄이고, 향후 다양한 전기화학 반응을 위한 차세대 촉매 설계로 확장될 수 있을 것”이라고 밝혔다.

  본 연구는 한국연구재단, 글로벌 리더연구, 4단계 BK21 사업의 지원을 받아 수행됐다.

  출처 : 에너지신문(https://www.energy-news.co.kr/)