자율주행 실험실(SDL) 주요 구성요소 및 작동 구조

자율주행 실험실(SDL) 주요 구성요소

인공지능, 로보틱스, 자동화 장비의 융합을 통한 소재 개발 폐쇄 루프(Closed-Loop) 인프라

자율주행 실험실(Self-Driving Laboratory, SDL)은 인공지능(AI), 로보틱스, 고속 자동화 장비를 유기적으로 결합하여 인간의 개입 없이 설계(Design) → 합성(Make) → 측정(Test) → 분석(Analyze)의 폐쇄 루프(Closed-Loop)를 자율적으로 반복 수행하는 차세대 연구 인프라입니다. 소재 개발 및 공정 최적화(배터리 전해질 배합, 촉매, 기능성 폴리머 등)를 위한 SDL의 핵심 구성요소는 다음과 같습니다.

SDL의 4대 핵심 구성요소

구성 01

AI 브레인 및 실험계획법(DoE) 엔진

물성 예측 모델과 자율 탐색 알고리즘이 탑재된 소프트웨어 레이어로, 시스템의 '두뇌' 역할을 담당합니다.

• 능동 학습 및 베이지안 최적화: 기존 데이터나 DFT 계산 결과로 초기 모델을 구축하고, 목표 물성을 달성할 다음 실험 조건을 스스로 탐색.
• 다목적 최적화: 성능, 단가, 합성 난이도 등 상충하는 여러 제약 조건을 동시에 만족하는 파라미터 스페이스를 효율적으로 축소.

구성 02

자동화 합성 로보틱스 하드웨어

정밀한 전구체 혼합, 반응 제어, 시료 제조를 수행하는 물리적 자동화 장치입니다.

• 액체·고체 분주 로봇: 미세 용량의 액상 전해질, 첨가제, 점성 고분자 용액이나 파우더를 오차 없이 정밀 계량·혼합.
• 자동화 반응기 및 이송 로봇: 온도·압력이 정밀 제어되는 다채널 반응기와 다관절 로봇 암을 통한 샘플 자동 이송.

구성 03

고속 물성 측정 및 분석 장비

합성된 소재의 구조와 물성을 실시간 또는 준실시간으로 검증하는 센서 및 분석 인프라입니다.

• 인라인/온라인 센서: 반응 진행 상황을 실시간 추적하는 분광(UV-Vis, FTIR, Raman) 센서 및 점도 측정 모듈.
• 고속 특화 분석: 자동화 전기화학 충방전기(Cycler), 고속 XRD, 임피던스 측정(EIS) 스테이션 연동.

구성 04

데이터 인프라 및 워크플로우 오케스트레이션

하드웨어 제어와 AI 알고리즘 사이에서 이기종 데이터를 동기화하고 파이프라인을 조율하는 '신경망'입니다.

• 워크플로우 관리: 모듈 간 작업 의존성과 예외 상황(장비 에러, 시료 고갈)을 관리 (HTCondor, DAGMan, AiiDA 등 활용).
• 데이터 퓨전 및 표준화: 제어 로그, 시계열 데이터, 측정 결과 파일을 단일 포맷(JSON 등)으로 통합 및 데이터베이스화.

SDL의 폐쇄 루프(Closed-Loop) 작동 프로세스

1

설계 (Design)

AI 엔진이 미지의 영역에서 최적의 후보 조성 A를 제안합니다.

2

합성 (Make)

합성 로봇이 레시피에 따라 A 소재를 자동으로 조제·합성합니다.

3

측정 (Test)

자동 측정 장비가 A의 물성을 곧바로 측정하여 데이터베이스에 적재합니다.

4

분석 (Analyze)

AI 엔진이 결과를 학습한 뒤 성능이 뛰어날 다음 후보 B를 도출하여 루프를 반복합니다.

HTCondor 기반 분산컴퓨팅 및 소재 물성 해석 사례

고처리량 컴퓨팅(HTC) 아키텍처를 활용한 대규모 소재 스크리닝 및 다물리 시뮬레이션

HTCondor는 수많은 독립적인 연산 작업(Task)을 유휴 컴퓨팅 자원에 배분해 처리량을 극대화하는 고처리량 컴퓨팅(HTC, High-Throughput Computing) 미들웨어입니다. 노드 간 초고속 통신(MPI 등)이 필수적인 대규모 단일 계산(HPC)보다는, 수천~수만 건의 파라미터 스윕(Parameter Sweep), 후보 물질 스크리닝, 앙상블 시뮬레이션이 핵심인 소재 물성 해석(Materials Informatics & High-Throughput Screening)에서 압도적인 효율을 발휘합니다.

주요 소재 물성 해석 활용 사례

사례 01

대규모 제일원리(DFT) 하이쓰루풋 스크리닝

위스콘신-매디슨 대학(UW-Madison)의 계산재료그룹(CMG)과 CHTC에서 개발한 MAST(MAterials Simulation Toolkit)는 HTCondor 및 내장 워크플로우 엔진인 DAGMan을 기반으로 작동합니다.

• 적용 대상: VASP, Quantum ESPRESSO 등을 이용한 결정 결함(Defect) 에너지 계산, 이온 확산 계수 도출, 상태방정식(EOS) 피팅.
• 분산 처리 구조: 구조 최적화(Relaxation), 정적 에너지(Static), NEB 경로 탐색 등 수십 개의 순차·병렬 DFT 계산 의존성을 DAGMan이 자동 라우팅.
• 핵심 이점: 계산 도중 노드 회수(Preemption)나 오류가 발생해도 체크포인트 및 자동 재큐잉(Re-queuing)으로 수만 건의 작업을 무인 완주.

사례 02

분자동역학(MD) 앙상블 및 Force Field 탐색

LAMMPS나 GROMACS를 활용한 분자동역학 해석은 단일 시스템 크기가 수십만 원자 이하일 경우 노드 내부 멀티코어나 단일 GPU로 빠르게 연산됩니다.

• 적용 대상: 전해질 배합비(농도, 용매 비율)에 따른 이온 전도도 및 점도 예측, 고분자 가교(Cross-linking) 시뮬레이션, 다중 초기 속도 앙상블 평균 도출.
• 분산 처리 구조: 연구실·사내 유휴 워크스테이션(Linux/Windows 혼재) 및 GPU 노드를 하나의 HTCondor Pool로 통합.
• 핵심 이점: 제출 파일(submit)의 queue 구문 하나로 수백 가지 조성 조합을 컨테이너(Docker/Apptainer) 이미지와 함께 배포하여 동시 연산.

사례 03

반도체·소자 다물리 및 TCAD 공정 산포 해석

상용 및 학술용 나노소자 시뮬레이터인 nextnano는 소프트웨어 자체에 HTCondor 연동 모듈을 기본 내장하여 공정 산포 분석에 활용됩니다.

• 적용 대상: 양자우물(Quantum Well), 반도체 이종접합 밴드 구조 및 전하 수송 해석, 공정 변수(도핑 농도, 층 두께, 온도) 민감도 분석.
• 분산 처리 구조: 사내 엔지니어 데스크톱 PC가 유휴 상태(퇴근 후 또는 입력 유휴 15분 경과)로 전환되면 자동 감지하여 시뮬레이션 슬롯으로 편입.
• 핵심 이점: 별도의 고가 클러스터 증설 없이 기존 사내 PC 자원만으로 수천 건의 스윕 해석을 야간에 자동 완료.

사례 04

능동 학습(Active Learning) 및 MLIP 학습 루프

FireWorks, AiiDA, Pegasus 같은 상위 워크플로우 오케스트레이터와 결합해 자율 실험실(SDL) 및 기계학습 포텐셜(MACE, NequIP) 파인튜닝 파이프라인을 구축합니다.

1. 탐색 단계: 불확실도(Uncertainty)가 높은 원자 구조를 선별해 수백 개의 단일점(Single-point) DFT 라벨링 작업을 분산 제출.
2. 수집 및 학습: 반환된 에너지·힘(Force) 데이터를 수집해 GPU 노드에 할당된 MLIP 재학습 Job을 자동 트리거.
3. 하이브리드 라우팅: 무거운 다중 노드 MPI 계산은 HTCondor-CE나 Job Router를 통해 기존 Slurm 클러스터로 자동 이관.

HTCondor 도입 시 실무적 고려사항 (vs. Slurm)

구분	HTCondor (HTC 특화)	Slurm (HPC 특화)
강점 워크로드	수천~수만 개의 독립적 작업, 파라미터 스윕, 앙상블	수십~수백 노드가 고속 네트워크(InfiniBand)로 묶인 대규모 단일 연산
자원 활용 방식	유휴 PC, 이기종 서버, 클라우드 스팟 인스턴스 회수·재활용 탁월	전용 동종(Homogeneous) 계산 노드의 엄격한 자원 점유 및 할당
파일 시스템	공유 스토리지(NFS) 없이도 작업별 파일 자동 전송·회수 지원	고속 병렬 파일 시스템(Lustre, GPFS) 의존도 높음
소재 해석 궁합	소·중규모 DFT 대량 스크리닝, MD 조성 탐색, ML 추론	대형 슈퍼셀(수백 원자 이상) DFT, 대규모 CFD/유체 해석

사내 인프라에 유휴 워크스테이션이 많거나, 단일 노드(CPU/GPU)에서 돌아가는 VASP·LAMMPS·Python 물성 예측 모델을 수백~수천 개 조합으로 실행해야 하는 환경이라면 HTCondor가 가장 비용 효율적인 분산 아키텍처가 됩니다.