반도체 주간뉴스 8/3

이번 주 반도체 주요 투자 뉴스

이번 주 반도체 업계는 삼성전자의 실적 부진과 테슬라 AI 칩 대형 계약, 미국의 관세 정책 리스크, 글로벌 대규모 투자 확대 등 다양한 이슈가 있었습니다. 투자자들에게 중요한 포인트를 정리했습니다.

📌 삼성전자 실적과 테슬라 AI 칩 계약

• 삼성전자 2025년 2분기 영업이익 전년 대비 55% 감소 (약 3.4조원)
• 반도체(Device Solutions) 부문은 93.8% 급감하며 부진
• 테슬라와 165억 달러 규모 AI6칩 공급 계약 체결 → 2026년 텍사스 테일러 공장에서 가동 예정

🇺🇸 미국 관세 정책과 수출 리스크

• 미국 상무부, 섹션 232 조사 발표 2주 후 예정
• 한국 기업 포함 글로벌 반도체 공급망에 불확실성 확대

🌍 주요 글로벌 투자 동향

• 텍사스 인스트루먼트(TI): 미국 내 6천억 달러 이상 투자, 대규모 생산라인 확충
• 중국: 4,750억 위안 규모 '빅펀드 III' 조성, 반도체 제조·AI칩 투자 강화
• 인도: Tata Electronics, Bosch와 협력해 아삼·구자라트 지역에 반도체 조립·테스트 공장 설립 추진

🔗 국제 공급망과 지정학적 변수

• 미·EU 무역협정으로 반도체 장비 및 소재 관세 해제 가능성
• 일본 Rapidus, 2nm 칩 샘플 2025년 출시 목표, 1조 엔 지원 확보

✅ 뉴스 요약 표

항목	주요 내용
삼성전자 실적	Q2 영업이익 55% 감소, 반도체 부문 부진
테슬라 계약	AI6칩 공급 계약, 2027년 매출 기대
미국 관세 정책	2주 후 발표 예정, 수출 리스크 증가
글로벌 투자	TI·중국·인도 대규모 반도체 투자 지속
공급망 변화	미·EU 협정, 일본 Rapidus 2nm 개발

🔗 관련 기사 링크

• 삼성전자 실적 부진 기사
• 테슬라 AI칩 계약 관련 기사
• 글로벌 반도체 산업 동향

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노브랜드 와인 추천

노브랜드 와인 추천과 가격

노브랜드(No Brand) 와인은 가성비가 뛰어나고 맛도 좋아 많은 분들이 데일리 와인으로 즐기고 있습니다. 다양한 종류가 있어 상황과 취향에 맞게 선택하기 좋습니다.

🍷 추천 와인 3종

1️⃣ 페나솔 틴토 (Penasol Tinto)

• 용량: 3L 팩
• 가격: 약 11,800원
• 특징: 대용량으로 모임이나 파티용으로 최적, 산미가 적당하고 부담 없는 맛

2️⃣ 비비드 틴토 (Vivid Tinto)

• 용량: 750mL
• 가격: 약 4,880원~4,980원
• 특징: 드라이하고 깔끔한 맛, 스크류 캡으로 간편하게 마실 수 있음

3️⃣ 비비드 스위트 (Vivid Sweet)

• 용량: 750mL
• 가격: 약 6,580원
• 특징: 달콤하고 부드러운 맛, 와인 초보자나 디저트 와인으로 추천

📌 상황별 추천

• 파티나 모임 → 페나솔 틴토
• 일상에서 가볍게 한 잔 → 비비드 틴토
• 와인 초보, 달콤한 와인 선호 → 비비드 스위트

✅ 가격·특징 비교표

제품명	용량	가격대	특징
페나솔 틴토	3L 팩	약 11,800원	대용량, 가성비 최고, 모임용 추천
비비드 틴토	750mL	약 4,900원	드라이, 깔끔한 맛, 일상용
비비드 스위트	750mL	약 6,580원	달콤하고 부드러운 초보자용

🥂 마무리

노브랜드 와인은 저렴하면서도 만족스러운 맛으로 데일리 와인으로 안성맞춤입니다. 오늘 저녁, 맛있는 안주와 함께 노브랜드 와인 한 잔으로 여유로운 시간을 보내보세요.

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분자구조식 데이터화 방법

분자구조식 데이터화 방법과 배터리 분야 적용

1️⃣ 분자구조식 데이터화 개요

분자구조식을 데이터화하는 과정은 화학 물질의 분자 구조(원자 연결 관계, 전자 배치, 3D 좌표 등)를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하여 분석, 예측 모델링, 시뮬레이션 등에 활용할 수 있게 하는 것을 의미합니다. 배터리 소재 분야에서는 특히 전해질, 음극재, 양극재 분자의 특성을 예측하고 최적화하기 위해 이러한 데이터화 과정이 필수적입니다.

2️⃣ 주요 데이터화 방법

① SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)

• 개념: 화학구조식을 문자(linear text string)로 표현하는 방식
• 장점: 단순, 경량화된 텍스트 표현, 데이터베이스 검색과 머신러닝에 적합
• 단점: 구조의 입체화학적 정보(3D 좌표) 손실 가능, 복잡한 분자에서 표현 불명확성
• 예제: 물(H₂O): O, 에틸렌카보네이트: O=C1OCCO1

② InChI (IUPAC International Chemical Identifier)

• 개념: IUPAC에서 만든 표준화된 분자 식별자. 화합물의 고유한 텍스트 ID 제공
• 장점: 화합물의 표준 식별 가능, 이성질체 구분 우수, 국제적 호환성 높음
• 단점: 표현이 길고 사람이 직관적으로 해석하기 어려움
• 예제: 에틸렌카보네이트: InChI=1S/C3H4O3/c4-3-1-2-6-3/h1-2H2

③ Graph-based Representation (분자그래프)

• 개념: 분자를 노드(원자)와 엣지(결합)로 표현해 데이터베이스화하거나 Graph Neural Network(GNN) 학습에 활용
• 장점: 구조적 관계를 유지, 기계학습에서 강력한 성능
• 단점: 데이터 처리 복잡도 높음, 대용량 계산 필요
• 예제: 리튬 이온 전해질(EC, DMC 혼합)을 원자-결합 네트워크로 그래프화

④ 3D 좌표 기반 데이터 (XYZ, PDB, MOL2 등)

• 개념: 분자의 실제 원자 좌표(x, y, z)와 결합 정보를 포함한 파일 포맷
• 장점: 분자구조 최적화, 전자구조 계산(DFT), 분자동역학(MD) 시뮬레이션에 필수
• 단점: 데이터 크기 큼, 단순 텍스트보다 활용 난이도 높음
• 예제:

5
EC molecule
C   0.000   0.000   0.000
O   1.210   0.000   0.000
O  -0.605   1.050   0.000
C   1.210   1.210   0.000
H   2.100   1.800   0.000

⑤ Fingerprints (분자지문, Morgan FP 등)

• 개념: 분자 구조를 비트 벡터(0,1)로 변환하여 화합물 간 유사성을 빠르게 비교할 수 있는 데이터 포맷
• 장점: 머신러닝 분류·예측 모델에 적합, 데이터베이스 검색 속도 빠름
• 단점: 3D 구조 정보는 반영되지 않음
• 예제: EC(에틸렌카보네이트): 101000110010010011000...

3️⃣ 배터리 분야 적용 사례

1. 신규 전해질 분자 발굴: SMILES 데이터셋을 기반으로 딥러닝 모델을 학습하여 고전압 안정성·이온전도도가 높은 분자 예측
2. SEI(고체전해질계면) 형성 특성 예측: 분자 지문 데이터를 활용해 리튬 금속 표면에서 분해 생성물 예측
3. 차세대 전해질 설계: Graph Neural Network(GNN) 기반 모델로 전기화학적 안정창(Electrochemical Stability Window) 계산
4. 독성·안전성 평가: InChI 키를 활용해 화학물질 데이터베이스에서 독성 정보 검색

4️⃣ 방법별 비교

방식	특징	장점	단점
SMILES	문자열 기반 분자 표현	간단, 경량, ML 모델 친화적	입체정보 손실 가능
InChI	표준화 ID	국제 호환성, 이성질체 구분	길고 사람이 해석 어려움
Graph	원자-결합 네트워크	구조 정보 보존, GNN 활용	계산 복잡
3D 좌표	실제 원자 좌표	시뮬레이션 필수 데이터	파일 크기 큼
FP	비트 벡터화	빠른 유사성 검색	3D 정보 없음

배터리 전해질 데이터화

차세대 배터리 전해질 데이터화 예제

1️⃣ 차세대 리튬-황 및 리튬-공기 배터리 전해질 후보

No	화합물명 (Electrolyte Candidate)	SMILES	Morgan Fingerprint (128-bit 예시)
1	1,3-Dioxolane (DOL)	C1COCO1	10110010000101101001010010010010001011000100001000101100000010100011001000100010101010000110101100010001000101100011000011001110
2	Dimethyl Sulfoxide (DMSO)	CS(=O)C	10010010110001001101100010010010010000101011010000101000100100001100100010101001010001000101001100010001001010001010100001101110
3	Tetraethylene Glycol Dimethyl Ether (TEGDME)	COCCOCCOCCOCCOC	11101010001101101001011010011010011001011010000110001000100101011001001010011001101010010010101100010110010110001001011011001001
4	Fluoroethylene Carbonate (FEC)	O=C1OCC(F)O1	10110010011001001101100101100110011001001100010101001010100100101010101011011001001110101001001001001110101010100010110010010101
5	Lithium Bis(fluorosulfonyl)imide (LiFSI)	N(S(=O)(=O)F)S(=O)(=O)F.[Li+]	11011010110110100011011010010101010110011011010001001101100110100010010110100110011001110010011011010101101101010010101010010101

2️⃣ 데이터화 설명

• SMILES: 분자를 문자열로 단순화하여 저장, 머신러닝 모델 입력 및 DB 검색에 용이
• Morgan Fingerprint(FP): 분자의 구조적 특징을 반영한 고정 길이 비트 벡터. 화학적 기능기와 결합 패턴을 반영하여 분자 유사도 분석과 특성 예측 모델링에 활용

3️⃣ 활용 시나리오 (배터리 소재 개발)

1. 신규 전해질 스크리닝: 수만 개 분자의 SMILES를 FP로 변환하여 전기화학적 안정성, 산화환원창, 점도 예측
2. 리튬-황 배터리 최적화: DOL, DMSO 용매 조합 데이터셋을 기반으로 다황화리튬 용해도 모델링
3. 고체 전해질 계면 안정성 예측: FEC, LiFSI 같은 첨가제 FP 데이터를 활용해 SEI 형성 효율을 예측

※ 실제 연구에서는 RDKit 라이브러리를 활용해 SMILES → Morgan Fingerprint 변환을 수행하며, 보통 1024비트 이상의 벡터를 사용합니다.

배터리 소재 개발 데이터 코드와 사례

배터리 소재 개발에서 사용하는 주요 데이터 코드와 실제 사례

배터리 소재 개발(Materials Informatics for Batteries)에서는 분자·소재 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 것이 필수적입니다. 다음은 대표적인 코드 방식과 실제 산업·연구 사례를 정리한 내용입니다.

1️⃣ SMILES + Molecular Fingerprints

• 사용 분야: 전해질, 첨가제, 용매 등 유기 분자 설계
• 이유: SMILES 문자열로 분자를 간단히 저장하고 Morgan Fingerprint를 통해 서브구조 기반 머신러닝 모델 입력으로 변환
• 장점: 데이터 구축과 검색이 빠르고 분자 생성 모델에 활용 가능
• 단점: 3D 구조·전자 특성 반영이 제한적

사례 (MIT, 2019): 리튬-황 배터리(Li-S) 전해질 설계에서 10,000개 이상의 유기 분자를 SMILES로 저장하고 Morgan Fingerprint를 기반으로 분해 안정성, 전도도를 예측하여 수명 20% 이상 향상된 후보 분자를 발견.

2️⃣ Graph-based Representation (GNN용)

• 사용 분야: 전극 소재(산화물, 황화물), 계면 반응 분석
• 이유: 원자를 노드, 결합을 엣지로 표현해 Li 확산 경로, 전도도 예측 가능
• 장점: 구조적 특성 반영, 예측 정확도 향상
• 단점: 데이터 전처리 및 모델 학습 비용이 높음

사례 (Toyota Central R&D Lab, 2021): LLZO(Li₇La₃Zr₂O₁₂) 고체전해질의 Li 이온 이동 경로를 그래프 데이터로 모델링, GNN으로 최적 도핑 조성을 찾아 이온 전도도 30% 향상을 달성.

3️⃣ 3D Descriptor (Coulomb Matrix, SOAP, ACSF 등)

• 사용 분야: 물성·반응 에너지, 안정성 예측
• 이유: DFT 계산 결과를 기반으로 원자 간 거리, 전자밀도 등을 수치화하여 고정밀 ML 모델에 입력
• 장점: 물리·양자화학 특성 반영으로 높은 예측 정확도
• 단점: 계산량과 데이터 구축 비용이 큼

사례 (Stanford, 2022): NMC(LiNiMnCoO₂) 양극재에 Coulomb Matrix와 SOAP Descriptor를 적용해 열화 속도 예측 모델을 구축, 90% 이상 정확도로 고안정성 조성 후보를 분류.

4️⃣ Composition-based Feature Vectors (Magpie Descriptor 등)

• 사용 분야: 합금계 양극재, 고체전해질 조성 스크리닝
• 이유: 원소 전기음성도, 이온 반경, 조성비 등을 벡터화해 대규모 데이터 스크리닝 가능
• 장점: 계산 속도가 빠르고 데이터셋 대규모 처리에 유리
• 단점: 구조·계면 특성 반영 제한

사례 (Argonne National Lab, 2020): 10,000개 이상의 양극재 조성을 Magpie Descriptor로 변환 후 랜덤포레스트 모델을 사용해 고용량 후보를 선별, 새로운 NMC 조성(LiNi₀.₈Mn₀.₁₅Co₀.₀₅O₂)을 개발해 상용화 후보로 등재.

✅ 방법별 비교

코드 방식	주 활용 분야	장점	단점	실제 활용 사례
SMILES + Fingerprints	전해질, 첨가제	데이터 구축·검색 용이, ML 활용 편리	3D 정보 부족	MIT – Li-S 전해질 최적화
Graph-based Representation	전극, 계면 반응	구조 반영, 높은 정확도	계산량·데이터 전처리 부담	Toyota – LLZO 고체전해질 개선
3D Descriptor	물성, 반응 에너지 예측	DFT 특성 반영, 정밀 예측 가능	비용·시간 소모 큼	Stanford – NMC 열화 속도 예측
Composition-based Features	합금, 산화물 스크리닝	빠른 계산, 대규모 처리 가능	구조 정보 반영 한계	Argonne – NMC 고용량 후보 선별

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소재 정보학 분자식 데이터 변환 코드 비교

소재정보학에서 분자식 구조를 정형화된 데이터로 변환하는 방법

소재정보학(Materials Informatics)에서는 분자 구조를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환해야 합니다. 이를 위해 다양한 코드(Descriptor/Encoding) 방식이 활용되며, 각 방식마다 장단점이 존재합니다.

1️⃣ SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)

• 개념: 분자 구조를 문자열로 선형 표기 (예: 에탄올 → CCO)
• 장점: 단순하고 경량, 데이터베이스 호환성 높음, 텍스트 기반 처리 용이
• 단점: 동일 분자에 여러 표현 가능, 3D 정보 반영 어려움

2️⃣ InChI (International Chemical Identifier)

• 개념: 국제 표준화 화학식 문자열 코드
• 장점: 유일한 코드 생성, 데이터 공유·검색에 최적화
• 단점: 문자열 길이가 길고 복잡, ML 피처로 직접 활용 어려움

3️⃣ Molecular Fingerprints (Morgan, ECFP, MACCS 등)

• 개념: 분자의 서브구조를 비트 벡터로 표현
• 장점: 분자 유사성 계산에 최적화, ML 피처로 활용 용이
• 단점: 3D 정보 반영 제한적, 해석력 낮음

4️⃣ Graph-based Representation

• 개념: 분자를 노드(원자)와 엣지(결합)로 구성된 그래프 데이터로 표현
• 장점: 구조적·입체적 정보 활용 가능, GNN 모델과 결합 유리
• 단점: 데이터 처리 복잡, 표준화 어려움, 계산 비용 높음

5️⃣ 3D Descriptor (Coulomb Matrix, Bag-of-Bonds, SOAP, ACSF)

• 개념: 원자 간 거리, 전하 분포 등을 행렬 또는 벡터로 수치화
• 장점: 양자화학 특성 반영, 회전·이동 불변성 확보, 물성 예측 정확도 높음
• 단점: 계산량 많음, 대규모 데이터셋 구축 비용 높음, 노이즈 민감

✅ 방법별 비교

방법	데이터 형태	표준화	3D 반영	해석력	ML 적용 용이성
SMILES	문자열	낮음	X	중간	높음
InChI	문자열	높음	X	낮음	낮음
Fingerprints	비트 벡터	중간	X	낮음	높음
Graph-based	그래프 데이터	낮음	O	높음	중간~높음
3D Descriptor	행렬·벡터	중간	O	높음	높음

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배터리 주요 뉴스 7/31

🔋 이번 주 배터리 뉴스 (2025년 7월 28일~31일)

1️⃣ LG에너지솔루션·테슬라 LFP 배터리 공급 계약

• 약 5조 9천억 원(4.3 Billion USD) 규모의 리튬인산철(LFP) 배터리 공급 계약 체결
• 2025년 8월부터 3년간, 최대 7년까지 연장 가능
• 테슬라가 주요 고객일 가능성 높음
• 미국 내 LFP 배터리 수급망 안정화, 중국산 제품 의존도 완화 목적
• 출처: Reuters 기사 보기

2️⃣ 파나소닉 에너지 유닛, 1분기 영업이익 47% 증가

• 영업이익 319억 엔(2.16억 USD), 전년 대비 +47%
• AI 및 데이터센터용 ESS 수요 급증이 주요 요인
• 미국 관세·EV 세제 혜택 축소에도 성장세 유지
• 신규 캔자스 공장 가동, 투자 확대 효과

3️⃣ 배터리 산업 전반 트렌드

• 미국 내 LFP 배터리 시장 확대, 중국산 탈피 움직임 가속
• 전고체 배터리 상용화 투자 활발 (퀀텀스케이프·PowerCo 협업)
• 배터리 소재(동박, 양극재) 및 ESS 수요 증가
• 글로벌 규제 강화에 따른 공급망 다변화 전략 추진

📊 요약 정리

항목	내용
LG엔솔 계약	LFP 배터리 5.9조원 규모, 테슬라 예상 수요
계약 기간	2025년 8월 ~ 3년 (최대 7년 연장 가능)
파나소닉 실적	2025 Q1 영업익 319억 엔, 전년 대비 +47%
산업 트렌드	LFP 확장, 전고체 기술 투자, 소재 수요 증가

배터리 소재개발 뉴스 7/29

🔋 이번 주 배터리 소재 개발 뉴스

최근 배터리 산업은 소재 혁신과 AI 기반 개발 가속화로 빠르게 변화하고 있습니다. 이번 주에 발표된 주요 뉴스를 정리했습니다.

1️⃣ UNIST-KAIST, 흐름전지 수명 획기적 향상

철-크롬 기반 흐름전지에서 성능 저하 원인을 규명하고, 전해질 조성을 최적화해 250회 이상 충·방전에도 용량을 유지하는 기술을 개발했습니다. [기사 보기]

2️⃣ SES AI, AI 기반 소재 플랫폼 '분자 우주 MU-0.5' 출시

멀티 에이전트 모델 '딥스페이스'를 적용해 소재 분석 속도를 수개월에서 1시간으로 단축하는 혁신을 발표했습니다. [기사 보기]

3️⃣ 영남대, 초고속 충전 LFP 양극 전극 개발

기존보다 10배 빠른 충전 속도에서도 2000회 이상 충·방전이 가능한 전극 소재를 발표했습니다. [기사 보기]

4️⃣ 동국대·경북대, 하이브리드 음극 소재 개발

그래핀 옥사이드와 니켈-철 복합 소재로 에너지 밀도와 수명을 높인 차세대 음극 소재를 공개했습니다. [기사 보기]

5️⃣ 투자·인프라 확대

POSCO Future M은 양극 소재 생산능력을 2030년까지 100만 톤으로 확대 계획을 발표했으며, 정부는 1824억 원 규모 전고체 배터리 기술 개발 사업을 추진 중입니다. [기사 보기]

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밴드갭

밴드갭(Band Gap)이란 무엇일까?

밴드갭은 전자가 전기를 만들기 위해 뛰어넘어야 하는 ‘에너지의 틈’이에요. 쉽게 말하면, 전자가 낮은 자리에서 높은 자리로 점프할 수 있느냐 없느냐를 결정짓는 벽 높이라고 생각하면 돼요.

1️⃣ 전자가 왜 점프해야 할까?

전기가 흐르려면 전자가 움직일 수 있는 자리(전도대)로 가야 해요. 평소엔 전자가 안정된 자리(가전자대)에 있지만, 거기선 전류를 만들 수 없어요. 전자가 전류를 만들려면 밴드갭을 넘어가야 해요.

2️⃣ 물질마다 밴드갭이 다른 이유

• 금속: 벽이 거의 없어서 전자가 자유롭게 움직여 전기가 잘 통해요.
• 반도체: 벽이 조금 있어서 빛이나 열을 받아야 전자가 점프할 수 있어요.
• 절연체(고무, 유리): 벽이 아주 높아 전자가 거의 못 넘어가 전기가 안 통해요.

3️⃣ 예시로 이해하기

전자가 놀이터에서 뛰어넘는 담벼락을 상상해보세요.

• 금속 = 평평한 운동장 → 전자가 자유롭게 움직임
• 반도체 = 작은 담벼락 → 점프하면 넘어감
• 절연체 = 아주 높은 담벼락 → 아무리 힘을 줘도 못 넘어감

4️⃣ 정리

밴드갭은 전류가 흐르려면 전자가 얼마나 에너지를 더 받아야 하는지를 알려주는 값이에요. 밴드갭이 작으면 전기가 잘 통하고, 크면 전기가 거의 안 통해요. 우리가 쓰는 스마트폰과 컴퓨터 칩은 이 밴드갭을 잘 조절해 만든 반도체 덕분에 작동해요.

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MI개요

MI(Materials Informatics) 기초 개요

Materials Informatics(MI)는 인공지능(AI)과 데이터 과학을 활용하여 신소재를 효율적으로 개발하고 최적화하는 분야입니다. 기존 재료 과학이 ‘실험 → 분석 → 반복’ 방식으로 오랜 시간과 비용을 들이는 데 비해, MI는 방대한 데이터와 알고리즘을 활용해 신속하게 유망한 후보 물질을 찾고 성능을 예측하는 것이 특징입니다.

1️⃣ MI의 정의

MI는 재료 과학(Materials Science)과 정보 과학(Informatics)의 융합 분야로, 실험·시뮬레이션·문헌 등에서 얻은 재료 빅데이터를 기반으로 AI가 새로운 소재를 예측, 설계, 최적화하는 기술을 말합니다.

2️⃣ MI 등장 배경

• 신소재 개발 평균 기간: 10년 이상, 비용 수천억 원
• 후보 물질의 조합이 방대하여 실험만으로는 탐색 불가능
• 데이터와 AI 발전으로 가상 탐색(virtual screening) 가능
• 배터리, 반도체, 신약, 합금 등 첨단 산업에서 필요성 증가

3️⃣ MI의 주요 구성 요소

• 재료 데이터베이스: 실험, 계산 과학(DFT, MD), 문헌 데이터
• 특징 추출(Feature Engineering): 화학적 조성, 결정 구조, 물리·화학적 특성 파라미터화
• 머신러닝·딥러닝 모델: 데이터 기반으로 재료 물성·안정성·합성 가능성 예측
• 최적화 알고리즘: 목표 특성을 만족하는 후보 물질 탐색
• 실험·시뮬레이션 검증: AI 추천 후보를 실제 실험으로 검증해 정확도 향상

4️⃣ MI 활용 사례

• 배터리 소재: 차세대 전극·전해질 물질 탐색 속도 향상
• 반도체: 고내열·고효율 신소재 설계
• 촉매: 친환경 반응을 위한 새로운 촉매 후보 추천
• 금속 합금: 경량·고강도 합금 개발
• 신약개발: 단백질·화합물 특성 데이터 활용해 후보 물질 예측

5️⃣ MI의 장점

• 소재 개발 시간 단축 (수년 → 수개월)
• 실험 비용 절감
• 숨겨진 소재 후보 발견 가능
• 데이터 기반 반복적·자동화 최적화 가능

6️⃣ MI의 과제

• 데이터 품질 및 양 부족 (실험 데이터 편차, 표준화 문제)
• AI 모델의 물리적 해석력 부족 (Black-box 문제)
• 실험과 시뮬레이션 데이터 간 불일치
• 산업 적용까지 신뢰성 확보 필요

결론적으로 MI는 데이터와 AI를 활용해 소재 개발 속도를 혁신적으로 높이는 차세대 재료 과학 접근법입니다. 앞으로 배터리, 반도체, 바이오, 에너지 산업 등에서 MI는 필수 기술로 자리잡을 가능성이 큽니다.

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MI입문

MI(Materials Informatics) 입문자를 위한 학습 로드맵

Materials Informatics(MI)는 인공지능과 데이터 과학을 활용하여 신소재를 빠르고 효율적으로 개발하는 차세대 기술입니다. 아래 로드맵은 초보자가 MI를 체계적으로 학습할 수 있도록 단계별 가이드를 제공합니다.

1️⃣ 기초 지식 다지기 (입문 단계)

• 재료과학 기초: 결정 구조, 물리·화학적 특성, 합금·세라믹·폴리머 이해
• 데이터 과학 기초: Python, 데이터 전처리, 통계, 시각화
• 기초 머신러닝: 지도·비지도 학습, 회귀·분류, 모델 평가
• 추천 자료:
  • 책: '재료과학 입문', 'Python for Data Analysis'
  • 강의: Coursera - Materials Science 101, DataCamp - Python for Data Science

2️⃣ MI 개론 학습 (기본 이해)

• MI 정의, 탄생 배경, 활용 분야
• 재료 데이터베이스: Materials Project, AFLOW, OQMD, NOMAD
• Descriptor(재료 특성 변수) 이해
• 추천 자료: 'Materials Informatics'(Olexandr Isayev), MIT OpenCourseWare 강의

3️⃣ 실습 기반 학습 (초급 → 중급)

• 데이터셋 다루기: CSV, API 활용
• 머신러닝 적용: 밴드갭 예측 모델 만들기
• 특성 엔지니어링(matminer 라이브러리 활용)
• 딥러닝 기초(Keras, TensorFlow)

4️⃣ 고급 학습 (응용 및 최적화)

• DFT 계산 데이터 활용
• Graph Neural Networks 기반 소재 예측
• Bayesian Optimization을 통한 자동화 탐색
• Generative AI로 신규 화합물 제안

5️⃣ 프로젝트 수행 (실무 적용)

• 배터리 전극 소재 전압 예측
• 친환경 촉매 후보 물질 AI 탐색
• Open-source MI 플랫폼(NOMAD AI Toolkit 등) 활용 프로젝트
• GitHub에 포트폴리오 구축

참고 커뮤니티 & 리소스

• Kaggle MI 대회
• Materials Genome Initiative(MGI)
• Slack/Discord - Materials Informatics Global 커뮤니티

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분자구조식의 정형 데이터 변환 방법

분자구조식을 데이터 분석용 정형데이터로 바꾸는 방법

분자의 구조는 그림처럼 보이지만, 데이터 분석에서는 숫자나 문자로 바꾸어야 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있습니다. 아래는 분자구조를 정형 데이터로 바꾸는 대표적인 방법들입니다.

1. SMILES (Simplified Molecular Input Line Entry System)

설명: 분자의 구조를 간단한 문자열로 표현하는 방식입니다.

예시: 벤젠 → c1ccccc1

• 간결한 형식
• 머신러닝 모델에서 자주 사용
• 사람이 읽을 수 있는 구조

2. InChI (International Chemical Identifier)

설명: IUPAC이 개발한 국제 표준 식별자입니다.

예시: 벤젠 → InChI=1S/C6H6/c1-2-4-6-5-3-1/h1-6H

• 표준화된 고유 식별자
• 전 세계 화학 데이터베이스와 호환
• 기계 간의 정확한 정보 교환 가능

3. 분자 지문 (Molecular Fingerprints)

설명: 분자의 특징을 0과 1로 이루어진 비트열로 변환합니다.

• 대표 종류: MACCS, Morgan (ECFP 등)
• 분자 유사도 분석, 머신러닝 분류 모델에 사용
• 빠른 연산, 구조 비교에 유리

4. 그래프 기반 표현

설명: 분자를 원자 = 노드, 결합 = 엣지로 표현하는 그래프 구조입니다.

• 그래프 신경망(GNN) 등 최신 딥러닝 모델 입력용
• 분자 구조를 가장 직관적으로 표현
• 데이터 구조가 복잡하고 연산 비용 높음

5. 물리·화학적 특성 벡터

설명: 분자량, 극성표면적, 수소결합 수 등 수치로 나타내는 분자 특성입니다.

• QSAR, 예측 모델에서 널리 사용
• 통계 및 머신러닝에 적합한 수치 벡터 제공
• 특성 선택과 계산에 화학 지식이 필요

대표 키워드

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배터리 소재정보학 적용 사례

배터리 소재 분야의 소재정보학 적용 사례

1. 양극재 소재 개발

• 대표 소재: NCM, NCA, LFP 등
• 적용: 머신러닝을 통해 조성비에 따른 에너지 밀도 및 안정성 예측
• 기법: DFT와 ML 결합을 통한 조합 최적화
• 사례: LG에너지솔루션, 삼성SDI

2. 음극재 개발

• 대표 소재: 흑연, 실리콘, SiOx 복합소재
• 적용: 실리콘계 팽창률 예측 및 복합비율 최적화
• 사례: 한화, TDK 등

3. 고체전해질 설계

• 대표 소재: 황화물계, 산화물계, 고분자계
• 적용: 이온전도도 및 안정성 예측
• 사례: 알곤국립연구소(ANL)

4. 전해질 및 첨가제 개발

• 목적: 고속 충전 성능 향상 및 안정성 확보
• 적용: 용매-염-첨가제 조합을 ML로 최적화
• 사례: SK온

5. 전체 시스템 통합 최적화

• 양극/음극/전해질 상호작용 통합 분석
• AI 기반 열화 메커니즘 예측

주요 기술 요소

기술명	설명
DFT	밀도범함수 이론으로 전자 구조 계산
ML/AI	머신러닝을 통한 물성 예측
HTE	고속 실험 플랫폼으로 데이터 확보
데이터베이스	Materials Project, OQMD 등 활용

효과 요약

항목	적용 효과
신소재 발견	수만 가지 조합 중 최적 조합 선별
실험 효율성	개발 기간 단축, 반복 실험 감소
비용 절감	실험 및 인력 운영 비용 절감
예측 정밀도	수명, 안전성, 출력 예측 정확도 향상

병역명문가 춘천 혜택 안내

춘천시 제공 주요 혜택

• 공영 주차장 주차요금 50% 할인
• 춘천 애니메이션박물관 입장료 할인
• 강원효장례문화원 이용료 할인
• 롯데시네마 춘천점 영화 관람권 할인
• 더 잭슨 나인스 호텔 객실 이용 요금 할인
• 강촌 레일파크 이용 요금 할인
• 용화산 자연휴양림 입장료 면제

전국 제휴 혜택 (병무청 협약)

• 전국 박물관, 자연휴양림, 콘도 등 할인 또는 면제
• 군 복지시설(PX 등) 일부 물품 20~30% 할인
• 군 휴양시설 예약 및 이용 우선권 부여

이용 시 유의사항

• 병역명문가증, 가족관계증명서, 신분증 지참 필수
• 일부 혜택은 본인 및 직계가족에 한함
• 민간 제휴시설은 별도 조건 있을 수 있음

요약표

구분	혜택 내용
춘천시 혜택	공영주차장, 영화관, 박물관, 호텔, 휴양림 등 할인/면제
전국 병무청 제휴	PX, 콘도, 휴양림, 문화시설 전국 사용 가능
필수 서류	병역명문가증, 가족관계증명서, 신분증
적용 대상	본인 및 일부 직계 가족

국내 ESS에서 삼성이 수주를 독점한 이유

🔋 국내 ESS에서 삼성이 대부분 수주한 이유

국내 에너지저장장치(ESS) 시장에서 삼성SDI가 대부분의 프로젝트를 수주하고 있는 이유는 단순한 브랜드 이미지가 아닌, 기술력과 안전성, 시장에 대한 선제적 대응 때문입니다. 아래에서 그 핵심적인 배경을 자세히 살펴보겠습니다.

1. ESS 화재 이후 강조된 안전성 요구 → 삼성SDI의 독보적 기술

2017~2019년 사이 ESS 화재 사고가 잇따르면서 배터리 안전성이 시장의 핵심 이슈로 떠올랐습니다. 삼성SDI는 이 위기 속에서도 SA 셀(고안전성 셀), 셀 단위 냉각 기술, 조기 화재 감지 시스템을 개발하며 안정성에서 높은 평가를 받았습니다.

2. 고부가 ESS 셀 및 모듈 설계 역량

삼성SDI는 ESS 전용 셀·모듈 라인업을 갖추고 있으며, 고온·고습 환경에서도 장시간 안정적으로 작동하는 제품을 공급할 수 있는 프리미엄 기술력을 보유하고 있습니다.

3. 공공 및 민간 프로젝트에서의 신뢰도와 실적

한국전력, 남부발전 등 주요 공공기관과의 다수 프로젝트를 성공적으로 수행해왔으며, 이는 민간 기업에도 신뢰로 이어졌습니다.

4. 글로벌 인증과 브랜드 신뢰

유럽, 북미, 호주 등 해외시장에서도 ESS를 공급하며 쌓아온 신뢰가 국내 고객사에게도 기술력의 지표로 작용하고 있습니다.

5. ESS 중심 전략 유지

LG에너지솔루션과 SK온이 EV 배터리에 집중하는 반면, 삼성SDI는 ESS에 대한 전략적 투자를 지속하며 라인업을 다변화하고 있습니다.

6. 보험가입 가능 기업으로 인정받는 안정성

삼성SDI는 제품의 안정성이 확보되어 국내외 보험사로부터 가입 허용을 받을 수 있는 몇 안 되는 제조사입니다. 이는 프로젝트 수주에 직접적인 영향을 미칩니다.

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팔월초 얼갈이 심기

🥬 팔월초 얼갈이 심기, 지금이 적기!

팔월 초는 얼갈이배추를 심기에 아주 좋은 시기입니다. 특히 중부 및 남부 지방에서는 8월 초부터 중순까지가 얼갈이 노지 파종의 황금기예요. 빠르면 9월 초, 늦어도 중순이면 싱싱한 얼갈이로 된장국이나 겉절이를 즐길 수 있습니다.

📌 얼갈이 심기 요약표

구분	내용
파종 시기	중부: 8월 초~중순 남부: 8월 상순~하순
정식 시기	파종 후 10~15일 (본잎 3~4매 시)
수확 시기	파종 후 30~40일
재배 방식	직파 또는 육묘 후 정식
적정 온도	18~25℃

🌱 얼갈이 심기 팁

• 밭 준비: 배수가 잘 되도록 갈고 밑거름(퇴비, 복합비료) 뿌리기
• 파종 방법: 20~30cm 간격으로 골을 내고 1~2cm 깊이로 파종
• 물 주기: 발아기엔 흙이 마르지 않도록 자주 물주기
• 병해충 방제: 파종 전 충해 방제 또는 멀칭 활용

💡 팁: 너무 더운 날에는 차광망을 사용하거나 흙 덮개(멀칭)으로 뿌리를 보호해 주세요!

🔍 주의사항

• 고온기에는 웃자람이나 잎마름이 생길 수 있어 간격 유지와 물 조절 중요
• 너무 촘촘히 심으면 통풍이 안 되어 병 발생 우려

이제 타이밍 맞춰 얼갈이 심고, 집에서 신선한 가을 채소 수확을 즐겨보세요! 더 궁금하신 점 있으면 얼갈이 겉절이 레시피도 알려드릴게요 😊