|
연구팀은 탄소 기반 소재인 산화·환원 그래핀 플레이크의 환원 정도(Degree of reduction)와 라만 산란(Raman scattering) 사이의 연관성을 인공지능을 활용해 밝혀냈다. 이는 기존의 수작업 분석 방식과 달리 1만5000개의 라만 스펙트럼 데이터를 전처리해 환원 정도와의 연관성을 분석한 것이다. 인공지능이 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 화학적 문제 해결 능력도 갖췄음을 확인한 것이다.
이번 연구는 한국연구재단 중견연구과제와 한양대 연혁신연구센터의 지원을 받아 수행했다. 연구에는 유재각 한양대 박사와 이승미 한국표준과학연구원 박사, 조영우 한국과학기술원(KAIST) 연구원이 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 저명 국제학술지(Nano Today) 8월호에 게재됐다.
한양대는 “이번 연구는 인공지능과 물리학의 혁신적 융합을 통해 새로운 연구 패러다임을 제시한 것”이라며 “향후 다양한 과학 분야에서 인공지능의 활용 가능성이 더욱 확장될 것으로 기대된다”고 설명했다.