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기술동향

소재 신(新)연구방법론

  • 등록일2022-05-03
  • 조회수3965
  • 분류기술동향 > 종합 > 종합
  • 자료발간일
    2022-04-26
  • 출처
    한국과학기술기획평가원
  • 원문링크
    https://www.kistep.re.kr/board.es?mid=a10306010000&bid=0031&act=view&list_no=42649
  • 키워드
    #한국과학기술기획평가원#ICT#디지털 전환
  • 첨부파일


소재 신(新)연구방법론


◈목차

제1장 개요
제2장 기술동향
제3장 산업동향
제4장 정책동향
제5장 정부 R&D 투자동향
제6장 결론




◈본문


제1장 개요

1.1 배경 및 필요성

◆ 우리나라에서는 소재 개발연구에 ICT 기술을 활용하는 방식을 일컫는 용어로 “소재 신연구방법론”을 사용하고 관련 기술 개발을 위해 노력해왔음

 • 소재 개발에는 장기적(10~20년) 대규모의 투자가 필요하다는 것이 연구자들의 공통적 의견이며, 실제로 상용화에 성공한 소재의 사례들도 이에 상응함
- 이러한 투입의 어려움에도 불구하고 다행히 소재 개발은 원재료의 고부가가치화가 이뤄지며, 기업 간 높은 경로의존성으로 인해 시장 선점에도 유리


소재.JPG


 • 미래 사회에서 소재는 하드웨어적 요소를 차지하기에 다양한 분야와 장소에서 이의 신규성, 원천성, 극한성이 더욱 요구될 것임
- 경험 의존적 방법을 계속하여 사용할 시, 이러한 요구 조건들을 만족하는 소재를 개발하려면 더욱 많은 시간과 자금력이 필요하다는 결론에 이름

 • 이러한 문제 해결을 위해 공감대를 형성한 주요국(캐나다, 미국, 영국 등)들은 소재 개발을 “가속화”를 목적으로 디지털 전환 및 스마트 실험실 구축 관련 투자를 최근 시작함

 • 따라서 이런 소재 개발 가속화를 위한 세계적 흐름에 지금 바로 함께하지 않는다면, 미래 사회 구현에 사용될 소재 개발 및 시장 확보에 치명적 어려움이 발생할 것으로 예측됨

◆ ICT 기술의 급속 발전과 코로나-19 판데믹의 영향으로 全 사회적인 비대면･ 디지털 전환은 피할 수 없는 흐름이며, 이러한 현상은 소재 개발연구에서도 마찬가지

 • 4차 산업혁명 시대의 대표적 ICT 기술들인 D(데이터).N(네트워크).A(인공지능, AI)가 他 과학기술 및 산업영역으로 확산･변화시키고 있음

 • 이러한 사회적 혁신을 “디지털 전환(digital transformation, DX)”이라고 부르며, 기반 기술인 D.N.A의 발전은 디지털 전환을 더욱 가속화 할 전망

 • 최근 코로나-19의 전 세계적 대유행 영향은 인류 생활 전반의 비대면 디지털 전환을 위한 기폭제가 되었음
- 디지털 전환을 위한 기반 기술들은 이미 상당한 수준이었으나, 이를 현장에 적용하여 비대면 환경을 실현하기 위한 노력이 불필요했었다고 볼 수 있음
- 코로나-19 이외에도 다른 감염병, 기후변화 등 자연재해로 인한 불확실성의 크기와 빈도 또한 시간이 갈수록 증가할 것으로 보임


소재2.JPG

(※ ’20년 3월 셋째 주 다운로드 횟수가 ’19년 4분기 주간 평균의 몇 배인지 계산한 수치)
 
 • 소재 개발이 이루어지는 실험실도 다수의 연구자가 모여 일하는 환경이 대부분이기에 이러한 불확실성 문제와 디지털 전환을 위한 노력을 피할 수 없음
- 특히 단순 “물리적” 조립이나 제조와 달리, 소재 개발의 경우 “화학적” 반응에 기반한 경우가 많으므로 공정에서 “연속성”을 요구하는 경우가 많음
- 따라서 감염병 등의 이유로 실험실에 사람의 개･출입이 불가하여 소재 공정이 단절될 시, 그로 인한 경제･시간적 매몰 비용이 필수적으로 발생
 
◆ 이에 본고에서는 소재 신연구방법론 관련 국내･외의 기술･산업･정책 동향 분석 및 세부 기술 분류별 정부 R&D 투자동향 파악 등을 통해 시사점을 도출하고자 함
 
1.2 기술의 정의 및 범위
 
◆ (정의) 소재 신연구방법론은 ICT(SW 및 HW) 기술을 활용한 소재 정보기술, 계산재료과학, 조합실험법을 통틀어 일컫는 기술 분야를 의미
 
◆ (범위) 정의에서 소개한 세부 기술 분류별로 기술의 범위를 아래와 같이 설명
 
• 소재 정보기술(데이터 분야)
- 소재를 물리･화학적 종류 또는 응용 분야에 따라 체계적으로 분류하는 기술
- 각 데이터베이스의 특성에 맞는 소재 데이터 체계를 확립하여 저장하는 DB를 구축 및 관리하는 기술
- 저장된 데이터를 정량적･정성적 기준에 의해 검색하는 기술 등
 
• 계산재료과학(인공지능 및 알고리즘 활용 분야)
- 컴퓨터를 이용하여 소재 정보를 바탕으로 그것의 물성을 빠르게 예측하는 기술
- 위와는 반대로 소재 물성으로부터 그것의 정보(구조･조성)를 예측하는 역설계 기술, 즉 소재 개발의 시행착오를 최소화하기 위한 효율적 신소재 개발기술
 
• 조합실험법(소재 개발 실험 자동･자율화 분야)
- 소재 설계에 있어 노동력에 기반한 시행착오적 실험이 아닌, 물질 혹은 공정조건의 조합식 라이브러리를 활용한 고속 대량 실험법을 활용하여 소재개발과 분석 효율을 높여 소재 개발 속도를 가속화하는 기술
- 단순 자동화(automation)를 넘어 데이터･AI･로봇공학 등의 융합을 통해 연구자의 개입을 최소화하여 신소재 탐색･설계 → 합성 → 결과 분석･환류까지 자율적(autonomous) 수행이 가능한 스마트 재료연구실 기술



...................(계속)


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