소재 개발의 새로운 전략 - 계산과 빅데이터 기반 설계

(KIST 이광렬 박사님) 화공과 세미나 요약

4차 산업 혁명과 화공의 접점이 무엇일까 고민이 많았는데 많이 도움 되었던 강연이라 요약해서 올리게 되었습니다.

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0. 서론 - 달은 지구의 위성인가?

10년 동안의 정규교육과정을 마친 사람이라면 누구나 달을 지구의 위성이라고 생각할 것이다. 그렇다면 태양과 지구 중에 달에 더 큰 만유인력을 작용하는 천체는 무엇일까? 언듯 생각해보면 지구가 더 클 것이라고 생각하지만 정답은 태양이다. F=G*Mm/r^2 만유인력식에 수치를 넣어 계산해보면 태양의 만유인력이 지구의 만유인력에 약 2배라는 사실을 알 수 있을 것이다. 그렇다면 목성의 위성 이오는 어떠할까? 만약 모든 태양계 내의 만유인력이 태양을 이길 수 없다면 달이 지구의 위성인 것도 합당해 보인다. 하지만 이오에 작용하는 만유인력의 크기는 목성이 더 크다. 결론적으로 달은 태양의 주위를 도는 것이지 지구의 주위를 도는 것이 아니다.

1. 연구의 패러다임 변화

생뚱맞게 달의 이야기는 왜 꺼냈는지를 궁금해 할 수도 있을 것이다. 그러나 지금부터 하려는 이야기는 어쩌면 달은 지구의 위성이 아니다라는 생경한 사실을 받아들이는 것과 비슷할 지도 모른다. 태양이 지구의 주위를 도는 것이 아니라 지구가 돈다는 사실을 받아들이기까지 수백년이 걸렸다. 그리고 지금 달이 지구의 위성이 아니었다는 사실에 약간의 혼란을 느끼는 사람들도 있을 것이다. 이처럼 지나고 보면 바보같은 이야기지만 막상 그 패러다임에 갇혀 있을 때는 바깥을 바라보는 것이 어려운 일이다.

기존의 연구 패러다임은 ‘Causality'였다. 새로운 현상을 발견하면 그것은 법칙이 되고 기존의 패러다임을 적용해보다 잘 안되면 새로운 모델을 통해 이론화하고 설명한다. 여기엔 많은 시행착오와 실험, 노력이 들어간다. 기존에 새로운 지식이 만들어지는데 즉, 연구에 막대한 비용이 들어갔던 것에 어느 정도는 기여를 했다고 볼 수 있다. 하지만 4차산업혁명, 빅데이터와 AI가 보급되어 감에 따라 이러한 연구 패러다임이 변하고 있다. 그것은 바로 ’Correlation'이다. 상관분석. 물론 기존에 연구에서도 상관관계를 찾고 분석하는 일들은 있었다. 하지만 하나의 주제를 넘어서 방대한 양의 데이터를 분석할 수 있고 물성치들을 계산할 수 있는 컴퓨터의 보급이 이것을 가속화하고 있다.

2. 사례1. 반도체 소재 연구에 활용한 빅데이터

그럼 본격적으로 빅데이터 분석을 통해서 어떻게 연구에 도움이 되는지 구체적으로 살펴보자. 반도체 소재에 쓰이는 물질은 대부분 산화가 일어난 Oxide를 사용한다. 기존까지의 많은 연구들은 가내수공업 형태로 하나 하나의 물질들마다 수백번의 실험을 통해 반도체 소재로써 어떠한 특성을 가지는 지가 연구되었다. 하지만 빅데이터를 활용하면 1. 이미 존재하는 열역학적 물성치를 바탕으로 계산해 수백 수천가지의 물질 중에 어떠한 물질이 최적의 것인지를 찾아낼 수 있고, 2. 기존에 했던 수많은 연구들을 분석해 경향을 찾아서 어떠한 물질들을 더 연구해 보아야 할지 경향을 얻어낼 수 있다.

3. 사례2. 측정장비가 필요 없는 실험실

4차 산업혁명이 화학공학, 연구 자체에 또 한가지 새로운 줄 수 있는 영향은 실험기기들의 공유경제화다. 소카나 그린카와 같은 차량을 공유하는 서비스를 체험해본 사람들은 많이 있을 것이다. 미래에는 이처럼 실험장비를 가지고 있지 않아도 미리 설계된 자동화 실험실에서 특정 물질의 측정이 필요할 때, 사람이 아닌 기계에 의해서 그 물질의 준비, 합성부터 물성의 측정이나 실험까지 결과를 제공해주는 플랫폼들이 활성화 될 것이다. 미래에는 실험장비, 학위가 없어도 아이디어만 있다면 연구를 할 수 있는 시대가 올 것이다. 이미 이러한 서비스를 제공해주는 업체들도 있고 (www.matsq.com) 이것 뿐만 아니라 빅데이터를 통해 기존 연구자들이 가지고 있던 노하우를 통한 연구의 보조까지 지원한다고 하니 기대가 된다. 1의 사례보다 더 흥미로웠던 것은 2번 사례였는데, 스마트 해지기 힘든 올드한 학문이라고 생각했던 화학공학의 미래발전 가능성을 엿볼 수 있었던 점이 구미를 당기게 했다.

4. 의의와 한계

의의 - 인사이트를 줄 수 있다.

한계 - 괴델의 불완전성 정리

4차산업혁명 관련해서 빅데이터 분석이 화학공학에 더 나아가 연구활동에 가지는 의의는 100% 연구를 뒤바꾼다는 과장보다는 기존과는 다른 방식을 통해 새로운 insight를 줄 수 있다는 점이 될 것이다. 또한 물질의 한계에 부딪히지 않고 새로운 연구 플랫폼을 통해 연구의 문턱을 낮춰주는 것도 의의라 할 수 있겠다. 하지만 동시에 과연 AI는 새로운 지식을 만들어 낼 수 있는가? 인간은 AI와 관련해서 경쟁력을 가질 수 있는가는 탐구해 보아야 할 문제이다. 괴델의 불완전성 정리가 있다. 이것은 레고 블록처럼 참, 진리, 지식에 기본 원소가 있다면 그것들을 조합해서 이 세상의 모든 지식을 만들어 낼 수 있지 않을까?하는 생각에 불가능 하다고 답하는 이론인데, (왜냐하면 괴델은 그런 기본 블록들로는 만들어 낼 수 없는 새로운 블록이 있음을 보였기 때문이다.) 이러한 것을 바탕으로 한다면 지금의 AI는 정말 새로운 지식을 만들어 낼 수 있는 것인지에 의문이 들기도 한다.

그럼 한학기 동안 모두들 고생 많으셨습니다.(급마무리)