2026년 2월 4일 수요일

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2026년 1월 31일 토요일

MLIP 기반 전해질 가스 발생 예측 가능성

전해질의 가스 발생량을 MLIP로 예측할 수 있는가?

결론:
❌ MLIP만으로 전해질의 가스 발생량을 직접 예측하는 것은 어렵다.
⭕ 그러나 반응을 학습한 MLIP와 반응속도 모델을 결합하면 간접적으로 예측이 가능하다.

1. 가스 발생이란 무엇인가?

전해질 가스(CO₂, CO, H₂, C₂H₄ 등)는 다음과 같은 반응에서 생성된다.

전해질 분해 반응
SEI 형성 반응
고전압 산화 반응
수분 및 불순물 반응

이는 결합이 끊어지고 새로 생성되는 화학 반응 문제이다.

2. 일반적인 MLIP의 한계

일반 MLIP는 다음을 예측한다.

입력: 원자 구조
출력: 에너지, 힘

하지만 대부분의 MLIP는 특정 결합 상태 근처만 학습하며, 결합이 끊어지고 생성되는 반응을 직접적으로 잘 다루지 못한다.

즉, MLIP 단독으로 “이 전해질이 분해되어 CO₂가 몇 분자 나온다”를 예측하는 것은 불가능하다.

3. 가능한 경우: Reactive MLIP + 반응모델

① 반응 가능한 MLIP

다음과 같은 모델은 반응 데이터를 학습할 수 있다.

DeePMD
NequIP
MACE

DFT 기반 분해 반응 데이터를 학습시키면 결합 파괴 상황을 예측할 수 있다.

② 반응 경로 계산

MLIP로 다음을 계산할 수 있다.

분해 반응 장벽
중간체 에너지
생성물 안정성

예: EC → CO₂ + C₂H₄, LiPF₆ → PF₅ + HF

③ 속도론 모델과 결합

MLIP로 얻은 활성화 에너지(Ea)를 이용해 Arrhenius 식을 사용한다.

k = A · exp(-Ea / RT)

이를 이용해 시간당 생성되는 분자 수를 계산할 수 있다.

4. 전체 구조

원자 구조 → MLIP → 반응 경로 → 반응 속도 → 가스 생성량

5. 실제 연구에서 사용되는 방식

DFT로 전해질 분해 반응 계산
그 데이터를 이용해 Reactive MLIP 학습
MD로 분해 빈도 계산
KMC로 가스 발생량 예측

6. MLIP만으로 불가능한 이유

가스 발생량은 다음에 의해 결정된다.

반응 확률
시간
부피
농도

MLIP는 힘과 에너지는 예측하지만, “반응이 몇 번 일어났는지”를 직접 계산하지는 않는다.

따라서 반드시 화학 반응 모델이 추가되어야 한다.

7. 요약

MLIP만으로 전해질 가스 발생량을 직접 예측할 수는 없지만,
반응을 학습한 MLIP와 반응속도 모델을 결합하면 예측이 가능하다.

MLIP에서 원자 간 힘이 중요한 이유

MLIP에서 원자들이 주고받는 힘이 물성 예측에 중요한 이유

1. 핵심 개념

모든 물성은 결국 원자들이 서로 주고받는 힘의 결과이다.

탄성, 열전도, 확산, 전도도, 수명 같은 거시적 물성은 원자 수준에서의 힘이 모여 나타나는 집단적 현상이다.

2. 물성은 힘에서 나온다

① 탄성계수 (딱딱함)

원자를 잡아당겼을 때 얼마나 강하게 되돌려 미는가는 원자 사이 힘의 크기로 결정된다.

② 열전도도

원자의 진동이 옆 원자로 얼마나 잘 전달되는지는 원자 사이 힘으로 연결된다.

③ 확산계수 (리튬 이동)

리튬 이온이 이동할 때 주변 원자들이 얼마나 방해하는지는 에너지 장벽과 힘의 분포에 의해 결정된다.

즉, 물성은 원자 간 힘이 만들어내는 집합적 결과이다.

3. MLIP는 무엇을 배우는가?

MLIP는 다음 관계를 학습한다.

입력: 원자 종류, 원자 좌표
출력: 각 원자에 작용하는 힘, 전체 에너지

즉, 특정 구조에서 각 원자가 어느 방향으로 얼마나 밀리고 당겨지는지를 배운다.

그래서 구조가 조금만 바뀌어도 힘이 어떻게 바뀌는지를 자연스럽게 예측할 수 있다.

4. ML 물성 예측과의 본질적 차이

ML 기반 물성 예측

입력: 조성, 특징량
출력: 물성값

결과를 직접 맞추지만 왜 그런 값이 나오는지는 알기 어렵다.

MLIP 기반 물성 계산

입력: 원자 구조
출력: 힘과 에너지

힘을 이용해 분자동역학(MD) 시뮬레이션을 수행하고 그 결과로 물성을 계산한다.

즉, 물성을 예측하는 것이 아니라 계산해낸다.

5. 배터리 예시

MLIP 사용

입력: 리튬 + 전극 원자 구조
출력: 원자 간 힘
활용: 리튬 이동 경로 계산
결과: 확산계수 → 수명 모델 입력

ML 물성 예측만 사용

입력: 조성, 온도
출력: 수명 1200 cycle

이 경우 왜 그런 수명이 나오는지는 설명하기 어렵다.

6. 진짜 중요한 이유

MLIP에서 힘이 중요한 이유는 미시적 원인(원자 힘)과 거시적 결과(물성)를 연결해주기 때문이다.

힘은 원인이고, 물성은 결과이다.

7. 한 줄 요약

MLIP에서 원자들이 주고받는 힘이 중요한 이유는, 모든 물성이 그 힘의 집합적 결과이기 때문이다.

MLIP와 ML 기반 물성 예측의 차이점(입력·예측방법·출력 파라미터 포함)

MLIP와 ML 기반 물성 예측 비교

1. MLIP (Machine Learning Interatomic Potential)

① 입력 (Input)

원자 종류: Li, C, O, Ni, Co 등
각 원자의 위치 좌표 (x, y, z)
이웃 원자와의 거리
각도 정보
구조 기술자(descriptor): SOAP, ACSF, Graph 표현 등

입력은 결정 구조 또는 분자 구조와 같은 원자 수준 정보이다.

② 예측 방법 (Prediction Method)

학습 데이터:

DFT 계산 결과
총 에너지(E)
원자별 힘(F)
응력(stress)

신경망, Gaussian Process, Graph Neural Network 등을 사용하여 구조 → 에너지 함수를 학습한다.

③ 출력 (Output)

총 에너지 E
각 원자에 작용하는 힘 (Fx, Fy, Fz)
응력 텐서

④ 목적

DFT처럼 정확하지만 매우 빠른 계산이 가능한 퍼텐셜을 만들어 분자동역학(MD) 시뮬레이션에 사용하는 것이 목적이다.

2. ML 기반 물성 예측 (Property Prediction)

① 입력 (Input)

화학 조성: LiFePO4, NMC811
평균 원자 질량
평균 전기음성도
격자 상수
공극률, 입자 크기
운전 조건: 온도, SOC, C-rate

입력은 재료나 시스템을 요약한 특징량이다.

② 예측 방법 (Prediction Method)

학습 데이터:

실험 데이터
DFT로 계산한 물성
시뮬레이션 결과

Random Forest, XGBoost, Neural Network, Transformer 등을 사용하여 입력 → 물성값 관계를 학습한다.

③ 출력 (Output)

탄성계수 (GPa)
이온 전도도 (S/cm)
열전도도
확산계수
배터리 수명 (cycle)
용량 감소율
내부저항 증가율

④ 목적

재료 또는 시스템의 성능을 빠르게 예측하는 것이 목적이다.

3. 차이점 요약

구분	MLIP	ML 기반 물성 예측
입력	원자 좌표, 원자종	조성, 특징량, 운전조건
물리 의미	원자 간 상호작용	거시적 성능
학습 대상	에너지, 힘	물성값
출력	힘, 에너지	전도도, 수명, 탄성계수
사용 목적	MD 시뮬레이션	빠른 성능 예측
스케일	원자 수준	재료/셀 수준

4. 배터리 예시

MLIP 방식

입력: 리튬 + 흑연 원자 좌표
출력: 확산 경로, 에너지 장벽
활용: 확산계수 계산 → 수명 모델 입력

ML 물성 예측 방식

입력: NMC811, 입자 크기, 충전 속도, 온도
출력: 예상 수명(1200 cycle), 용량 유지율(85%)

5. 한 줄 요약

MLIP는 원자들이 서로 어떻게 힘을 주고받는지를 예측하는 모델이고, ML 기반 물성 예측은 그 결과로 나타나는 성능 숫자를 예측하는 모델이다.

버틀러-볼머 + SEI 성장식으로 배터리 수명 예측

1. 핵심 아이디어

배터리는 사용하면서 전극 표면에 SEI(고체전해질막)가 점점 두꺼워진다. SEI가 두꺼워질수록 리튬이 잘 못 움직여 용량이 줄어든다.

SEI는 화학 반응으로 만들어지며, 이 반응 속도는 버틀러-볼머 방정식으로 계산할 수 있다.

2. 단순화한 버틀러-볼머 식 (열화 반응)

j = j₀ × exp(η)

j : SEI를 만드는 반응 속도
j₀ : 기본 열화 성향
η : 과전압(무리한 사용 정도)

3. SEI 성장식 (두께 증가)

SEI 두께 L은 반응 속도에 비례하여 증가한다고 단순화한다.

dL/dt = k × j

L : SEI 두께
k : 비례 상수

4. 가정한 값

j₀ = 0.001
k = 10
정상 사용: η = 1
무리한 사용(급속충전, 고온): η = 2

5. 열화 반응 속도 계산

정상 사용

j = 0.001 × e¹ ≈ 0.0027

무리한 사용

j = 0.001 × e² ≈ 0.0074

무리하게 사용하면 SEI 생성 속도가 약 3배 빨라진다.

6. SEI 두께 증가 속도

정상 사용

dL/dt = 10 × 0.0027 ≈ 0.027 (하루당)

무리한 사용

dL/dt = 10 × 0.0074 ≈ 0.074 (하루당)

7. 수명으로 변환

SEI 두께가 1만큼 증가하면 배터리 용량이 1% 감소한다고 가정한다.

정상 사용

1% 감소 시간 = 1 ÷ 0.027 ≈ 37일

무리한 사용

1% 감소 시간 = 1 ÷ 0.074 ≈ 13.5일

8. 전체 수명 예측 (80% 기준)

배터리는 용량이 80%가 되면 수명이 끝난다고 본다. (20% 감소)

정상 사용

37일 × 20 ≈ 740일 ≈ 약 2년

무리한 사용

13.5일 × 20 ≈ 270일 ≈ 약 9개월

9. 의미

과전압(급속충전, 고온 운전)이 커질수록 버틀러-볼머 방정식에 의해 SEI 생성 속도가 급격히 증가한다.

SEI 성장식은 이 반응이 시간에 따라 누적되어 배터리 수명이 줄어드는 것을 수식으로 보여준다.

10. 한 줄 요약

버틀러-볼머 방정식으로 SEI 생성 속도를 계산하고, SEI 성장식을 통해 이를 누적하면 배터리 수명을 예측할 수 있다.

버틀러-볼머 방정식으로 배터리 수명 예측

버틀러-볼머 방정식으로 배터리 수명 예측하기

1. 기본 개념

배터리는 사용하면서 원하지 않는 화학 반응(열화 반응)이 일어난다. 이 반응 속도는 전극 반응이므로 버틀러-볼머 방정식으로 계산할 수 있다.

열화 반응이 시간에 따라 누적되면 배터리 용량이 감소하고, 일정 수준(보통 80%)에 도달하면 수명이 끝난다.

2. 단순화한 버틀러-볼머 식

j = j₀ × exp(η)

j : 열화 반응 속도
j₀ : 기본 열화 성향
η : 과전압(무리한 사용 정도)

3. 가정한 값

j₀ = 0.001 (기본 열화 반응 성향)
정상 사용: η = 1
무리한 사용(급속충전, 고온): η = 2

4. 열화 반응 속도 계산

정상 사용

j = 0.001 × e¹ ≈ 0.001 × 2.7 ≈ 0.0027

무리한 사용

j = 0.001 × e² ≈ 0.001 × 7.4 ≈ 0.0074

무리하게 사용하면 열화 속도가 약 3배 빨라진다.

5. 열화량을 수명으로 변환

가정: 열화량이 1 쌓이면 배터리 용량이 1% 감소한다고 하자.

정상 사용

1% 감소 시간 = 1 ÷ 0.0027 ≈ 370일

무리한 사용

1% 감소 시간 = 1 ÷ 0.0074 ≈ 135일

6. 전체 수명 예측 (80%까지)

배터리는 보통 용량이 80%가 되면 수명이 끝난다. (즉, 20% 감소 시점)

정상 사용

370일 × 20 ≈ 7400일 ≈ 약 20년

무리한 사용

135일 × 20 ≈ 2700일 ≈ 약 7.4년

7. 의미

버틀러-볼머 방정식은 전압(과전압)이 커질수록 열화 반응 속도가 기하급수적으로 빨라진다는 것을 보여준다.

따라서 급속충전, 고온 운전이 많을수록 배터리 수명은 짧아진다.

8. 한 줄 요약

버틀러-볼머 방정식으로 열화 반응 속도를 계산하고 이를 시간에 따라 누적하면 배터리 수명을 예측할 수 있다.

버틀러-볼머 방정식 쉽게 이해하기

버틀러-볼머 방정식 (Butler-Volmer Equation)

1. 버틀러-볼머 방정식이란?

버틀러-볼머 방정식은 배터리에서 전극 표면에서 일어나는 화학 반응 속도를 계산하는 공식이다.

쉽게 말하면, 전압을 얼마나 주느냐에 따라 화학 반응이 얼마나 빨리 일어나는지 알려주는 식이다.

2. 아주 단순한 형태

j = j₀ [ exp(η) − exp(−η) ]

j : 실제 반응 속도(전류)
j₀ : 기본 반응 능력
η : 전압 차이(얼마나 세게 밀었는지)

3. 쉬운 비유

가게 문을 생각해보자.

j₀ = 문 크기 (기본 반응 능력)
η = 사람들이 미는 힘 (전압)
j = 실제로 들어오는 사람 수 (반응 속도)

4. 숫자 넣어 계산해보기

기본 반응 능력: j₀ = 2
전압 차이: η = 1

j = 2 × [ e¹ − e⁻¹ ]

e¹ ≈ 2.7
e⁻¹ ≈ 0.37

j = 2 × (2.7 − 0.37)
j = 2 × 2.33
j ≈ 4.66

전압을 조금 주었더니 반응 속도는 약 4.66이 되었다.

5. 전압을 더 키우면?

η = 2일 때

j = 2 × [ e² − e⁻² ]

e² ≈ 7.4
e⁻² ≈ 0.14

j = 2 × (7.4 − 0.14)
j ≈ 14.5

전압을 2배로 했더니 반응 속도는 3배 이상 빨라졌다.

6. 한 줄 요약

버틀러-볼머 방정식은 전압을 얼마나 주느냐에 따라 화학 반응 속도가 얼마나 빨라지는지 알려주는 공식이다.

뉴먼 방정식 P2D 구조도

뉴먼 방정식 P2D (Pseudo-2-Dimensional) 구조도

1. P2D 모델 개념

P2D 모델은 배터리를 길이 방향(x)과 입자 반경 방향(r) 두 축으로 나누어 계산하는 모델이다.

x 방향: 음극 → 분리막 → 양극
r 방향: 각 전극 입자 내부에서 리튬 확산

2. 배터리 물리 구조

음극 (Anode)

전자 이동
리튬 방출

분리막 (Separator)

이온만 통과

양극 (Cathode)

전자 수용
리튬 저장

3. 고체 전극 내부 방정식 (전자 이동)

σ · dφ_s/dx = - i_s

전극 내부에서 전압 기울기에 따라 전자가 이동한다.

4. 전해질 내부 방정식 (리튬 이온 이동)

∂c_e/∂t = D_e · ∂²c_e/∂x²

전해질 안에서 리튬 이온이 농도 차이에 의해 확산한다.

5. 입자 내부 확산 (r 방향)

∂c_s/∂t = D_s · (1/r²) · ∂/∂r ( r² ∂c_s/∂r )

전극 입자 안에서 리튬이 중심에서 표면으로 확산된다.

6. 전극 표면 반응 (버틀러-볼머)

j = j₀ [ exp(αFη/RT) − exp(−αFη/RT) ]

전극과 전해질 경계에서 화학 반응 속도를 계산한다.

7. 전체 연결 구조

전자 이동 + 이온 이동 + 입자 확산 + 표면 반응을 동시에 계산하여 전압, 전류, 열화 상태를 예측한다.

전자 이동

이온 이동

화학 반응

↓ 통합 계산 ↓

배터리 전압 · 출력 · 수명 예측

8. 한 줄 요약

뉴먼 P2D 모델은 배터리 내부의 물리 구조를 따라 전자 이동, 이온 이동, 입자 내부 확산, 화학 반응을 동시에 풀어내는 전기화학 모델이다.

뉴먼 방정식과 배터리 수명 예측

뉴먼 방정식(Newman Equation)

배터리 전기화학 기반 수명 예측 모델

1. 뉴먼 방정식이란?

뉴먼 방정식은 리튬이온 배터리 안에서 전자와 리튬 이온이 어떻게 이동하고, 전극 표면에서 어떤 화학 반응이 일어나는지를 동시에 계산하는 수식 모델이다.

즉, 배터리 내부를 수학적으로 표현한 지도라고 볼 수 있다.

2. 전극 안 전자 이동 (옴의 법칙)

σ · dφ_s/dx = - i_s

σ : 전극 전도도
φ_s : 고체 전극 전위
i_s : 전류 밀도

전압 기울기가 생기면 전자가 흐른다는 의미이다.

계산 예제
전도도 σ = 10
전압 차이 = 0.1 V
전극 두께 = 0.01 m

전압 기울기 = 0.1 / 0.01 = 10 V/m
전류 밀도 i = 10 × 10 = 100 A/m²

3. 전해질 안 리튬 이온 이동 (확산 방정식)

∂c_e/∂t = D_e · ∂²c_e/∂x²

c_e : 리튬 이온 농도
D_e : 확산계수

농도가 높은 곳에서 낮은 곳으로 퍼지는 현상을 의미한다.

계산 예제
왼쪽 농도 = 100
오른쪽 농도 = 80
거리 = 1 cm
확산계수 D = 1

농도 기울기 = (100 - 80) / 1 = 20
확산량 ≈ 1 × 20 = 20

4. 전극 표면 반응 (버틀러-볼머 식)

j = j₀ [ exp(αFη/RT) - exp(-αFη/RT) ]

j : 반응 전류
j₀ : 교환 전류 밀도
η : 과전압

계산 예제
j₀ = 1
η = 0.1 V
αF/RT ≈ 1

j = 1 × (e⁰·¹ − e⁻⁰·¹)
e⁰·¹ ≈ 1.105
e⁻⁰·¹ ≈ 0.905

j = 1 × (1.105 − 0.905) = 0.20

5. 수명 예측에 어떻게 쓰이나?

배터리가 늙으면 다음 값들이 줄어든다.

확산계수 D 감소
교환전류 j₀ 감소
내부 저항 증가

열화 예제
초기: j₀ = 1 → j = 0.20
노화 후: j₀ = 0.5 → j = 0.10

출력이 절반으로 감소 → 수명 감소

6. 한 줄 요약

뉴먼 방정식은 배터리 안에서 전자 이동, 이온 이동, 화학 반응을 동시에 계산하여 현재 상태와 앞으로의 수명을 예측하는 전기화학 모델이다.

뉴먼 방정식과 배터리 수명 예측

뉴먼 방정식(Newman Equation)

1. 뉴먼 방정식이란?

뉴먼 방정식은 배터리 안에서 일어나는 전기와 화학 반응을 수학으로 나타낸 식이다. 쉽게 말하면, 배터리 안에서 리튬 이온과 전자가 어떻게 움직이는지를 계산하는 공식이다.

2. 배터리 안에서는 무슨 일이 일어날까?

배터리는 세 부분으로 이루어져 있다.

음극: 리튬이 출발하는 곳
전해질: 리튬 이온이 지나가는 길
양극: 리튬이 도착하는 곳

뉴먼 방정식은 이 세 곳에서 이온과 전자가 어떻게 이동하는지 계산한다.

3. 왜 수명 예측에 사용될까?

배터리는 사용하면서 점점 늙는다. 그 이유는 리튬 이온이 잘 움직이지 못하고, 내부 저항이 커지기 때문이다.

뉴먼 방정식은 이런 변화를 숫자로 계산해서 배터리가 앞으로 얼마나 더 사용할 수 있는지 예측할 수 있게 해준다.

4. 쉬운 비유

배터리를 건물이라고 생각해보자.

사람(리튬 이온)이 복도를 지나 방으로 이동한다.
복도가 막히면 이동이 느려진다.
방이 꽉 차면 더 들어갈 수 없다.

뉴먼 방정식은 이 상황을 수학으로 계산하는 지도 같은 역할을 한다.

5. 한 줄 요약

뉴먼 방정식은 배터리 속에서 일어나는 일을 수학으로 표현한 공식이며, 이를 이용해 배터리 수명을 예측할 수 있다.

2026년 1월 28일 수요일

EIS 검사기술 소개

EIS 검사기술 (Electrochemical Impedance Spectroscopy)

EIS는 전기화학 임피던스 분광법으로, 배터리나 연료전지 같은 전기화학 시스템의 내부 상태를 비파괴적으로 분석하는 검사기술입니다.

원리

작은 교류 전압(AC)을 인가
전류 응답을 측정
주파수별 임피던스를 분석

특징

비파괴 검사 가능
내부 저항 및 열화 상태 진단
수명 예측 가능
조기 불량 검출 가능

활용 분야

리튬이온 배터리 진단
ESS 상태 모니터링
연료전지 성능 평가
부식 및 코팅 검사

장점

충·방전 없이 상태 확인 가능
안전사고 예방
정확한 열화 분석

2026년 1월 19일 월요일

AI 기반 신약소재 발굴의 역할과 최신 동향

AI 기반 신약소재 발굴의 역할과 최신 동향 – 과학자 관점

인실리코메디슨과 AI 기반 신약소재 발굴
과학자 관점에서 본 역할과 최신 동향

1. AI 기반 신약 개발(In Silico Drug Discovery)의 개념

인실리코 신약 개발은 생물학적 실험을 물리적 실험실이 아닌 컴퓨터 시뮬레이션과 알고리즘을 통해 수행하는 접근법이다. 유전체, 단백질, 화합물, 임상 데이터 등 방대한 생명과학 데이터를 통합 분석하여 신약 후보를 발굴하고 검증한다.

전통적 신약 개발이 긴 시간과 높은 실패율을 감수해야 했다면, AI 기반 접근은 탐색 공간을 디지털로 확장해 속도, 비용, 성공 확률을 동시에 개선하는 것을 목표로 한다.

2. 신약 개발 전주기에서 AI의 핵심 역할

2-1. 타겟 발굴(Target Identification)

AI는 유전체, 전사체, 단백질 상호작용, 질병 네트워크 데이터를 통합해 질병의 핵심 조절 인자를 식별한다. 이는 단일 가설 중심 연구를 넘어 질병 생물학을 시스템 수준에서 이해하도록 돕는다.

2-2. 분자 설계 및 후보물질 생성

생성형 AI 모델은 약효, 선택성, 물성, 합성 가능성을 동시에 고려하여 새로운 저분자 화합물을 설계한다. 수십억 개에 이르는 화학 공간을 탐색하며, 사람이 설계하기 어려운 구조까지 제안할 수 있다.

생성형 딥러닝을 통한 신규 화합물 생성
강화학습 기반 다중 목적 최적화
단백질 구조 기반 결합 예측

2-3. 효능 및 독성 예측(In Silico Screening)

AI는 분자의 결합 친화도, 오프타겟 효과, 독성 가능성을 실험 전에 예측한다. 이를 통해 실패 가능성이 높은 후보를 조기에 제거하고 전임상 성공 확률을 높인다.

2-4. 임상 설계 및 환자 선택

임상 단계에서는 AI가 환자 분류, 바이오마커 발굴, 반응 예측에 활용된다. 이는 임상 시험의 설계 효율을 높이고, 적절한 환자군을 선별하는 데 기여한다.

3. 인실리코메디슨의 접근 방식

인실리코메디슨은 AI 플랫폼을 통해 타겟 발굴부터 후보물질 설계까지의 과정을 통합 자동화했다. 전통적으로 수년이 걸리던 초기 신약 발굴 과정을 1년 이내로 단축한 사례를 제시하며, AI 주도 신약 개발의 현실성을 입증하고 있다.

특히 AI가 설계한 후보물질이 실제 임상 단계까지 진입한 사례는 AI 기반 접근이 단순 이론이 아니라 실제 생물학적 유효성을 갖는다는 점을 보여준다.

4. 최신 기술 및 산업 동향

4-1. 초대규모 생물학 데이터 인프라

단일세포 분석, 멀티오믹스, 이미지 기반 병리 데이터가 AI 학습용으로 대규모 구축되고 있다. 데이터 품질과 다양성은 모델 성능을 좌우하는 핵심 요소다.

4-2. 빅파마와 AI 기업의 결합

글로벌 제약사들은 AI 기업과의 협업 또는 인수를 통해 AI 기술을 내부 R&D 파이프라인에 직접 통합하고 있다. 이는 AI를 보조 도구가 아닌 핵심 연구 인프라로 인식하기 시작했음을 의미한다.

4-3. 규제 환경의 성숙

규제기관은 AI 기반 의사결정의 투명성, 재현성, 데이터 관리 기준을 요구하고 있으며, 이는 AI 신약 개발이 제도권 연구로 편입되고 있음을 보여준다.

5. 과학적 한계와 도전 과제

데이터 편향과 품질 문제
AI 예측 결과의 생물학적 설명 가능성
실험 및 임상 단계에서의 검증 필요성
규제와 윤리적 책임 범위 설정

요약:
AI 기반 신약소재 발굴은 생물학적 이해, 화학 설계, 전임상 및 임상 전략을 하나의 디지털 프레임으로 통합하는 과학적 전환점에 있다. 인실리코메디슨과 같은 기업은 신약 개발의 시간과 실패율이라는 구조적 한계를 재정의하고 있으며, 현재는 기술 실험 단계를 넘어 실제 임상 성과로 검증되는 국면에 진입하고 있다.

2026년 1월 3일 토요일

소재정보학 & 양자역학: 밴드갭의 이해

전자들의 출입금지 구역: 밴드갭(Band Gap)

양자역학에서 소재 데이터 과학까지

1. 밴드갭이란 무엇인가?

물질 내에서 전자가 존재할 수 있는 에너지 영역을 **에너지 밴드**라고 합니다. 밴드갭은 전자가 가득 차 있는 가전자대(Valence Band)와 전자가 이동할 수 있는 전도대(Conduction Band) 사이의 **에너지 차이**를 의미합니다.

쉽게 비유하자면, 밴드갭은 전자가 건너가야 할 '강의 폭'과 같습니다.

도체: 강폭이 거의 없어 전자가 자유롭게 이동 (금속)
반도체: 강폭이 좁아 특정 에너지를 주면 이동 가능 (실리콘)
부도체: 강폭이 너무 넓어 전자가 건너갈 수 없음 (유리, 고무)

2. 양자역학적 관점: 왜 틈이 생길까?

양자역학에서 전자들은 파동의 성질을 가집니다. 원자들이 규칙적으로 배열된 결정 구조 안에서 전자가 움직일 때, 특정 에너지 영역에서는 전자의 파동이 원자핵의 주기적인 전위(Potential)와 부딪혀 '상쇄 간섭'을 일으킵니다.

[attachment_0](attachment)

슈뢰딩거 방정식과 에너지 준위

결정 속 전자의 거동을 설명하는 슈뢰딩거 방정식($$H\psi = E\psi$$)을 풀면, 전자가 가질 수 있는 에너지 값들이 연속적인 띠(Band)를 형성하다가 특정 구간에서 솔루션이 존재하지 않는 구간이 나타나는데, 이것이 바로 밴드갭입니다.

파울리 배타 원리

전자는 같은 양자 상태를 공유할 수 없으므로, 낮은 에너지 레벨부터 차곡차곡 쌓여 올라갑니다. 가장 높은 곳까지 전자가 차고 난 후, 다음 단계로 넘어가기 위해 필요한 비어있는 공간까지의 간격이 밴드갭의 크기를 결정합니다.

3. 소재정보학(Materials Informatics)에서의 역할

소재정보학은 '실험' 대신 '데이터'와 '머신러닝'으로 신소재를 찾는 학문입니다. 여기서 밴드갭은 소재의 성능을 예측하는 가장 핵심적인 특성값(Target Property)입니다.

물성 예측: 소재의 원자 구성 정보(입력)를 머신러닝 모델에 넣으면, 해당 소재가 투명할지, 전기가 잘 통할지(밴드갭)를 즉시 예측합니다.
신소재 탐색: 수백만 개의 가상 소재 중 태양광 발전에 최적인 밴드갭($$1.1 \sim 1.5 eV$$)을 가진 물질만 인공지능이 골라냅니다.
제1원리 계산(DFT): 양자역학 시뮬레이션을 통해 수천 개의 밴드갭 데이터를 생성하고, 이를 학습 데이터로 활용합니다.

4. 요약 및 핵심 정리

정의: 전자가 존재할 수 없는 금지된 에너지 영역.
양자적 이유: 전자 파동의 간섭과 주기적 격자 구조의 상호작용.
중요성: 밴드갭의 크기에 따라 전기적, 광학적 성질(색깔, 전도성 등)이 결정됨.
정보학적 관점: 소재의 정체성을 나타내는 '지문'과 같으며, AI 소재 설계의 핵심 지표임.

양자역학의 운명적 대결: 상세 정리

양자역학의 운명을 건 싸움

하이젠베르크의 입자성 vs 슈뢰딩거의 파동성, 그리고 우주의 본질

1. 서론: 고전 역학의 종말

20세기 초, 원자 내부를 들여다보게 된 과학자들은 충격에 빠졌습니다. 거대 우주를 설명하던 뉴턴 역학이 원자 수준에서는 전혀 작동하지 않았기 때문입니다. 특히 전자가 궤도 사이를 '순간 이동'하는 양자 도약(Quantum Jump) 현상은 연속성을 중시하던 당시 상식으로는 이해할 수 없는 난제였습니다.

2. 두 천재의 격돌: 행렬 vs 파동

하이젠베르크 (행렬 역학)

철학: "우리가 볼 수 없는 전자의 궤도는 무시해야 한다."

관측 가능한 데이터(에너지, 빛의 파장)만 다룸
세상을 불연속적인 '숫자의 표(행렬)'로 설명
기괴하고 추상적인 수학적 구조로 반발을 삼

슈뢰딩거 (파동 역학)

철학: "세상은 점프하지 않는다. 부드러운 파동이다."

전자를 입자가 아닌 공간에 퍼진 '파동'으로 간주
연속적인 미분 방정식을 사용하여 시각적 이해 가능
당시 기성 과학자들의 압도적인 지지를 받음

3. 불확정성 원리: 우주의 본질적 한계

하이젠베르크는 슈뢰딩거의 파동 이론에 맞서, 왜 우리가 전자의 위치를 정확히 알 수 없는지 증명해냈습니다.

관측이 대상을 변화시킨다

전자의 위치를 알기 위해선 빛(광자)을 쏘아야 합니다. 하지만 전자는 너무 작아서 빛과 부딪히는 순간 튕겨 나가 버립니다. 즉, 위치를 정확히 측정하려고 하면 속도가 변하고, 속도를 측정하려 하면 위치가 변합니다.

결과: 인간의 기술 부족이 아니라, 우주 자체가 두 정보를 동시에 허용하지 않는다는 물리적 법칙입니다.
미래: 초기값을 알 수 없으므로, 우주의 미래는 결정되어 있지 않고 오직 '확률'로만 존재하게 됩니다.

4. 확률적 해석과 파동 함수의 붕괴

슈뢰딩거의 파동이 무엇인가에 대해, 막스 보른은 그것이 실제 물질의 파동이 아니라 전자가 발견될 확률의 파동이라고 정의했습니다.

중첩 상태: 관측하기 전 전자는 여기저기 동시에 존재하는 '확률적 중첩' 상태에 있습니다.
붕괴(Collapse): 우리가 전자를 보는 순간(관측), 넓게 퍼져 있던 확률의 파동이 한 점으로 쪼그라들며 전자가 입자로 나타납니다.

5. 아인슈타인의 거부와 결론

"신은 주사위 놀이를 하지 않는다." - 알베르트 아인슈타인

아인슈타인은 이 확률적 세상을 끝까지 부정했습니다. 그는 우리가 모르는 '숨은 변수'가 있을 것이라 믿었지만, 이후의 수많은 실험은 양자역학이 옳았음을 증명했습니다. 하이젠베르크와 슈뢰딩거, 두 사람의 수식은 형태는 달랐으나 결국 같은 현상을 설명하고 있었습니다.

오늘날의 의미: 이 난해한 논쟁 덕분에 인류는 반도체, 레이저, MRI 등을 발명할 수 있었고, 이는 현대 문명을 지탱하는 거대한 기둥이 되었습니다.

양자역학 탄생 100주년 요약

⚛️ 양자역학 탄생 100주년: 혁명의 시작

(출연: 김상욱 교수 / EBS 사이언스)

1. 왜 지금이 100주년인가요? [00:05:06]

기준: 1925년 천재 물리학자 하이젠베르크가 '행렬 역학'이라는 논문을 발표한 해를 기준으로 합니다.
중요성: 우리 주변의 스마트폰, 컴퓨터, TV 등 모든 현대 문명 기기들은 양자역학 없이는 존재할 수 없었습니다.

2. 양자역학이 해결하려던 문제: '원자' [00:10:05]

핵심: 세상 모든 것은 '원자'로 되어 있습니다. 하지만 100년 전에는 기존 과학(뉴턴 역학)으로 원자의 행동을 설명할 수 없었습니다.

불연속적인 빛(스펙트럼): 원자에 열을 가하면 무지개처럼 연속적인 빛이 아니라, 특정 선(바코드 형태)만 나타납니다. [00:11:43]
의문: 왜 에너지가 연속적이지 않고 띄엄띄엄(양자, Quantum) 나타날까? 이것이 양자역학 연구의 시작이었습니다.

3. 닐스 보어의 '양자 도약' [00:17:41]

계단식 궤도: 보어는 전자가 원자 주변을 돌 때, 아무 데나 있을 수 없고 정해진 계단(궤도)에만 존재할 수 있다고 가정했습니다.
양자 도약(Quantum Jump): 전자가 1번 계단에서 2번 계단으로 갈 때, 중간을 지나가지 않고 순간이동(텔레포트) 하듯 사라졌다가 나타납니다. [00:20:00]

4. 하이젠베르크의 혁명적 생각 [00:29:02]

"보이지 않는 것은 무시하자": 당시 하이젠베르크는 겨우 23살이었습니다. 그는 "전자가 어디 있는지(궤도)는 눈에 안 보이니 아예 무시하자"고 결심합니다.
행렬 역학: 오직 우리가 실제로 측정할 수 있는 에너지 값과 빛의 세기만 가지고 수학 표(행렬)를 만들어 계산했고, 이것이 완벽하게 들어맞았습니다. [00:34:16]

5. 두 거장의 대결: 하이젠베르크 vs 슈레딩거 [00:41:44]

하이젠베르크의 '행렬' 방식은 너무 어려웠습니다. 이때 슈레딩거가 나타나 전자를 '파동'으로 설명하는 방정식을 발표하며 물리학계는 두 진영으로 나뉘어 대혼란에 빠집니다.

하이젠베르크: "전자는 툭툭 끊어지는 입자다!"
슈레딩거: "아니다, 전자는 부드럽게 흐르는 파동이다!"

💡 요약하자면:
양자역학은 우리가 보는 거시 세계와 달리, 아주 작은 원자 세계는 에너지가 '띄엄띄엄' 존재하며 전자가 '순간이동'하듯 행동한다는 것을 밝혀낸 현대 과학의 뿌리입니다.

GNN 방법론 비교 (2차원 벡터 예시)

GNN 3대 방법론: 2차원 벡터 계산 시뮬레이션

초기 세팅: 나(A): [1, 0], 이웃(B): [0, 1], 이웃(C): [1, 1] | 가중치(W): 2배 증폭

1. GCN (Graph Convolutional Network)

"주변의 모든 의견을 평균 내어 나의 정체성을 업데이트합니다."

STEP 1. 평균(Mean): ([1,0] + [0,1] + [1,1]) / 3 = [0.66, 0.66]
STEP 2. 변환(W): [0.66, 0.66] × 2 = [1.32, 1.32]

결과: [1, 0]이었던 내가 이웃들과 섞여 대각선 방향([1.32, 1.32])으로 이동했습니다.

2. GraphSAGE (Sample & Aggregate)

"내 개성은 유지하고, 이웃(B)의 요약본만 옆에 붙입니다."

STEP 1. 샘플링: 이웃 B [0, 1] 선택
STEP 2. 결합(Concat): [나의 값, 이웃 값] = [1, 0, 0, 1] (4차원 확장)
STEP 3. 변환(W): 4차원 벡터를 2차원으로 압축하며 가중치 적용 = [2.0, 2.0]

결과: 내 정보와 이웃 정보를 분리해서 처리하므로 '나'의 특징이 연산 과정에서 더 명확히 보존됩니다.

3. GAT (Graph Attention Network)

"중요한 이웃(C)의 말에 더 귀를 기울입니다."

(가중치 설정: B=0.1, C=0.9)

STEP 1. 어텐션: (0.1 × [0, 1]) + (0.9 × [1, 1]) = [0.9, 1.0]
STEP 2. 변환(W): [0.9, 1.0] × 2 = [1.8, 2.0]

결과: [1.8, 2.0]은 이웃 C의 방향([1, 1])과 매우 흡사합니다. 중요한 노드 쪽으로 내 상태가 동화됩니다.

요약 비교

구분	계산 철학	2차원 공간에서의 움직임
GCN	산술 평균	이웃들의 정중앙(평균점)으로 이동
GraphSAGE	샘플링 및 결합	나와 이웃의 특징을 독립적으로 유지하며 이동
GAT	가중 평균(Attention)	가장 중요한 이웃의 좌표 방향으로 강하게 이동

지식을 데이터베이스로 만드는 방법 (아주 쉽게)

지식을 데이터베이스로 만든다는 건 무슨 뜻일까?

“지식을 데이터베이스로 만든다”는 말은 어려워 보이지만, 사실은 사람 머릿속에 있던 경험과 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있게 정리하는 것입니다.

1. 먼저 아주 쉬운 비유부터

📚 비유 1: 정리 안 된 책방

책이 바닥에 쌓여 있고 제목도, 저자도, 장르도 안 적혀 있다면 원하는 책을 찾기 어렵습니다.

📘 비유 2: 도서관

도서관에서는 - 책 제목 - 저자 - 장르 - 위치 가 모두 정리되어 있어 “과학책 → 중학생 → 실험”처럼 쉽게 찾을 수 있습니다.

👉 지식을 DB로 만든다는 것은 회사 안의 지식을 “도서관처럼 정리하는 것”입니다.

2. 회사에서는 어떤 지식이 흩어져 있을까?

예를 들어 배터리 소재 개발 회사라면:

연구원이 했던 실험 경험
왜 실패했는지에 대한 이유
엑셀, 보고서, 메모

👨‍🔬 “이 조성은 예전에 해봤는데 수명이 안 나왔어”
→ 문제: 왜 안 나왔는지는 기억이 흐릿함

3. 1단계: 지식을 ‘문장’이 아니라 ‘정보 조각’으로 쪼개기

❌ 기존 방식 (보고서)

“Ni가 많은 양극재를 만들었더니 처음 용량은 좋았지만 100번 충전 후 성능이 나빠졌다.”

⭕ DB 방식 (정보 조각)

항목	내용
소재 이름	NCM811
Ni 함량	80%
초기 용량	좋음
사이클 수명	나쁨
실패 이유	표면 산소 방출

👉 긴 글을 “질문에 바로 답할 수 있는 칸들”로 나누는 것이 첫 단계입니다.

4. 2단계: 같은 말은 같은 이름으로 통일하기

문제 상황

누군가는 “수명 불량”
누군가는 “사이클 안 좋음”
누군가는 “열화 심함”

컴퓨터는 이게 같은 말인지 모릅니다 😥

해결 방법

✔ 회사에서 약속합니다
“사이클 수명 불량 = 500회 이하”

이렇게 용어를 하나로 정하는 것이 아주 중요합니다.

5. 3단계: 정보들 사이를 선으로 연결하기

이제 중요한 단계입니다.

지식은 혼자 있으면 그냥 정보 서로 연결되면 ‘지식’이 됩니다.

예시

NCM811 → Ni 80% 포함 → 높은 용량 → 산소 방출 증가 → 수명 불량

이렇게 연결해 두면 컴퓨터는 다음 질문에 답할 수 있습니다.

“Ni가 많아서 실패한 사례는?”
“이전 실패와 비슷한 조건인가?”

6. 4단계: 사람이 아니라 컴퓨터가 찾게 만들기

❌ 예전

선배에게 물어본다
파일을 뒤진다

⭕ DB 이후

💻 질문: “Ni 75% 이상인데 수명이 나빴던 실험 보여줘”

👉 컴퓨터가 과거 모든 실험을 찾아서 리스트로 보여줍니다.

7. 왜 중학생에게도 중요한 개념일까?

공부 노트 정리와 똑같음
문제 유형별로 정리하면 시험이 쉬워짐
회사도 같은 방식으로 똑똑해짐

사람의 기억 → 노트 → 데이터베이스 → 인공지능

8. 한 줄 요약

지식을 데이터베이스로 만든다는 것은 “경험을 잘게 나누고, 이름을 맞추고, 서로 연결해서 다시 꺼내 쓰게 만드는 것”이다.

이렇게 되면 사람이 바뀌어도 회사는 계속 똑똑해집니다.

온톨로지를 활용한 소재개발 지식 데이터베이스화

온톨로지를 활용한 회사 내부 소재개발 지식 DB 구축 방법

소재개발 조직에서는 수많은 지식이 보고서, 실험노트, 엑셀, 개인 머릿속에 흩어져 있습니다.

온톨로지는 이런 지식을 “의미와 관계 중심으로 구조화”하여 검색·재사용·AI 활용이 가능하게 만드는 방법입니다.

1. 온톨로지를 한 문장으로 설명하면

온톨로지란 “회사 안에서 쓰는 개념을 표준화하고, 그 개념들 사이의 관계를 정의한 지식 지도”입니다.

단순 DB가 아니라 ‘이게 무엇이고, 왜 연결되는지’를 아는 DB입니다.

2. 왜 기존 DB로는 부족할까?

기존 방식

파일명: NCM811_최종_진짜최종_v7.xlsx
보고서: 개인 폴더에 저장
지식: 담당자 퇴사 시 소실

문제점

같은 실험을 반복 수행
과거 실패 원인을 찾기 어려움
AI가 활용할 수 없음

3. 온톨로지 기반 접근의 핵심 사고방식

“문서 중심” → “개념 중심”

예를 들어 보고서가 아니라 아래 질문에 답할 수 있어야 합니다.

이 소재는 무엇인가?
어떤 공정으로 만들었는가?
왜 성능이 나빴는가?
비슷한 실패 사례는 무엇인가?

4. 예제로 이해하는 온톨로지 구조 (배터리 양극재)

① 핵심 개념 정의 (Class)

개념(Class)	설명
Material	소재 (예: NCM811)
Element	구성 원소 (Ni, Co, Mn)
Process	공정 (공침, 소성, 코팅)
Property	물성 (용량, 수명, 안정성)
Experiment	실험

② 관계 정의 (Relation)

Material hasElement Element
Material manufacturedBy Process
Experiment evaluates Property
PoorCycleLife causedBy HighNiContent

이렇게 관계를 정의하면 AI와 사람이 모두 이해 가능한 구조가 됩니다.

5. 실제 데이터 입력 예시

Material: NCM811
Ni content: 80%
Process: 공침 → 750℃ 소성 → Al₂O₃ 코팅
Property: - 초기용량: 우수 - 사이클수명: 불량
Failure cause: 표면 산소 방출 증가

이 정보는 더 이상 “보고서 한 장”이 아니라 서로 연결된 지식 객체가 됩니다.

6. 온톨로지 기반 DB에서 가능한 질문들

✔ “Ni 함량 80% 이상에서 수명 불량이 발생한 모든 사례는?”
✔ “Al 코팅을 했는데도 열안정성이 나쁜 조건은?”
✔ “과거 실패 실험과 구조적으로 유사한 신규 소재는?”

이는 기존 키워드 검색으로는 불가능합니다.

7. 단계별 구축 방법 (실무 관점)

Step 1. 회사 공통 용어 정리

Ni-rich = 몇 % 이상?
“열안정성 불량”의 기준은?

Step 2. 핵심 개념 20~30개만 먼저 정의

소재, 공정, 물성, 실험, 실패 원인

Step 3. 기존 보고서를 온톨로지로 태깅

보고서 → 개념 연결

Step 4. AI/검색 시스템과 연계

LLM + 온톨로지
GNN 기반 지식 추론

8. 온톨로지 구축 효과

구분	효과
연구 효율	중복 실험 감소
지식 자산화	퇴사·이동에도 지식 유지
AI 활용	소재 추천·실패 예측 가능

9. 한 줄 요약

온톨로지는 “회사의 소재개발 경험을 AI가 이해할 수 있는 언어로 번역하는 작업”이다.

이것이 완성되면 사람의 경험 + 데이터 + AI가 하나의 시스템으로 연결됩니다.

📈 최신 GNN 연구 동향 (2025 기준)

Graph Neural Networks (GNNs)는 여전히 빠르게 진화하는 머신러닝 분야로, 기존의 네트워크 구조 학습을 넘어 다양한 **응용, 확장 구조, 성능 개선 기법**이 활발하게 연구되고 있습니다.

1. LLM과의 융합(GNN + Large Language Models)

최근 GNN 연구에서는 **대규모 언어 모델(LLM)**과의 결합이 주요 트렌드입니다. 이는 텍스트 기반 정보까지 풍부하게 활용해 **그래프 구조 + 문맥 정보**를 동시에 처리하려는 시도입니다.

GL-Fusion: GNN과 LLM을 깊이 통합한 아키텍처로, Transformer 내부에 구조 인식 기능을 포함해 텍스트와 그래프 정보를 동시에 학습합니다. [oai_citation:0‡arXiv](https://arxiv.org/abs/2412.06849?utm_source=chatgpt.com)
이런 접근은 지식 그래프 기반 질문응답 또는 복합 관계 예측 등에 활용될 가능성이 커지고 있습니다. [oai_citation:1‡Goover](https://seo.goover.ai/report/202406/go-public-report-ko-cdd7febe-cc5d-40ba-8b41-236095475ef4-0-0.html?utm_source=chatgpt.com)

2. 구조적 한계 극복 및 일반화 발전

전통적인 GNN은 노드 연결 구조에 크게 의존하기 때문에, 실제 그래프에서 자주 등장하는 특정 문제를 해결하는 연구가 활발합니다.

차수 편향 문제 개선: 저차수 노드가 소외되는 문제를 보완해 균등한 정보 전달을 촉진하는 연구가 진행되고 있습니다. [oai_citation:2‡MT](https://www.mt.co.kr/policy/2025/05/23/2025052315095254882?utm_source=chatgpt.com)
호모필리(homophily)·헤테로필리(heterophily) 그래프 모두 잘 처리하는 모델 설계도 주요 주제입니다. [oai_citation:3‡arXiv](https://arxiv.org/abs/2509.19084?utm_source=chatgpt.com)

3. 대규모/실시간 처리 및 벤치마크 향상

GNN을 더 큰 데이터에서 빠르게 활용하기 위한 연구가 늘고 있습니다.

대규모 벤치마크 확장: Relational Graph Attention Network (RGAT)와 같은 모델이 MLPerf 등 실제 대규모 테스트셋에서 평가됩니다. [oai_citation:4‡electrixdata.com](https://electrixdata.com/graph-neural-networks-innovations.html?utm_source=chatgpt.com)
그래프 분할, 병렬 처리, 샘플링 기법 등을 통해 **스케일 확장성**을 강화하는 연구도 증가하고 있습니다. [oai_citation:5‡Medium](https://rendazhang.medium.com/graph-neural-network-series-5-the-future-of-graph-intelligence-challenges-and-developments-in-9ab18cd83af6?utm_source=chatgpt.com)

4. Explainable GNN / 해석 가능성 향상

산업 및 의학·금융처럼 결과 해석이 중요한 분야에서는 **설명 가능 모델(Explainable AI)** 연구가 중요해지고 있습니다.

GNN 결과의 어떤 부분이 예측에 영향을 줬는지 설명하는 도구 및 기법 개발이 진행되고 있습니다. [oai_citation:6‡Tomorrow Desk](https://tomorrowdesk.com/info/graph-neural-network?utm_source=chatgpt.com)
인간이 이해할 수 있는 “왜”를 제공하는 방향의 연구가 확대되고 있습니다. [oai_citation:7‡SNU Open Repository](https://s-space.snu.ac.kr/handle/10371/215268?utm_source=chatgpt.com)

5. GNN 응용 분야 확장

응용 분야에서도 GNN은 계속 확장되고 있습니다.

컴퓨터 비전: 객체/장면 관계 모델링, 비디오 분석 등에 활용됩니다. [oai_citation:8‡MDPI](https://www.mdpi.com/2079-9292/14/9/1742?utm_source=chatgpt.com)
추천 시스템: 사용자-아이템 관계를 복합적으로 처리하는 GNN 기반 임베딩 기법이 연구 중입니다. [oai_citation:9‡ScienceDirect](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231225001183?utm_source=chatgpt.com)
재료·과학: 물질 탐색, 속성 예측, DFT 통합 모델 등에서 GNN 활용 증가 추세입니다. [oai_citation:10‡webflow.assemblyai.com](https://webflow.assemblyai.com/blog/ai-trends-graph-neural-networks?utm_source=chatgpt.com)
교통/기상/네트워크 분석: 시공간 데이터 및 복합 관계 모델링으로 응용 확장되고 있습니다. [oai_citation:11‡webflow.assemblyai.com](https://webflow.assemblyai.com/blog/ai-trends-graph-neural-networks?utm_source=chatgpt.com)

6. 미래 연구 방향

Graph Foundation Models: 사전학습된 대규모 GNN 모델 — NLP/비전처럼 범용 그래프 표현을 학습하는 연구가 확대될 전망입니다. [oai_citation:12‡Tomorrow Desk](https://tomorrowdesk.com/info/graph-neural-network?utm_source=chatgpt.com)
Self-supervised & Contrastive 학습: 레이블 없는 데이터에서도 표현학습을 가능하게 하는 기술이 중요해지고 있습니다. [oai_citation:13‡Tomorrow Desk](https://tomorrowdesk.com/info/graph-neural-network?utm_source=chatgpt.com)
그래프 생성 & Probabilistic GNN: 그래프 자체 생성, 구조적 불확실성 처리 등 새로운 모델이 활발히 제안됩니다. [oai_citation:14‡Tomorrow Desk](https://tomorrowdesk.com/info/graph-neural-network?utm_source=chatgpt.com)

7. 요약 — 핵심 트렌드

트렌드	핵심 내용
LLM 결합	텍스트+그래프 동시 이해
한계 문제 해결	차수 편향/헤테로필리 처리
스케일 확장	대규모 처리/벤치마크 강화
설명 가능성	Explainable AI 연구
다양한 응용	비전·과학·추천·시공간

📌 결론: GNN 연구는 **모델 성능·확장성 개선**뿐 아니라 **LLM 통합, 설명 가능성, 대규모 그래프 처리, 다양한 응용 분야**로 빠르게 확장되고 있습니다.

GNN(Graph Neural Network) 쉽게 이해하기

GNN(Graph Neural Network)은 데이터 사이의 관계(Relationship)를 직접 학습하는 인공지능 모델입니다. 쉽게 말해, “누가 누구와 어떻게 연결되어 있는가”를 이해하는 AI입니다.

1. 왜 GNN이 필요할까?

기존 딥러닝은 대부분 정해진 형태의 데이터에 최적화되어 있습니다.

이미지 → 픽셀 격자(CNN)
텍스트 → 단어 순서(RNN, Transformer)
표 데이터 → 행과 열

하지만 현실 세계의 많은 데이터는  
사람, 물질, 도로, 분자처럼 “관계망” 구조를 가지고 있습니다.

이런 데이터를 표현하는 가장 자연스러운 방법이 바로 그래프(Graph)이며, 그래프를 학습하기 위해 등장한 모델이 GNN입니다.

2. 그래프(Graph)란 무엇인가?

그래프는 두 가지 요소로 구성됩니다.

노드(Node): 개체 (사람, 원자, 도시 등)
엣지(Edge): 관계 (친구, 결합, 연결)

예시

SNS → 사람 = 노드, 친구 관계 = 엣지
배터리 소재 → 원자 = 노드, 화학 결합 = 엣지
지도 → 도시 = 노드, 도로 = 엣지

3. GNN의 핵심 아이디어 (한 문장)

“내 주변 이웃들의 정보를 모아서, 나 자신을 업데이트한다.”

GNN은 각 노드가 이웃 노드들과 정보를 주고받으며 점점 더 똑똑해지는 구조입니다.

4. GNN은 어떻게 학습할까?

① 메시지 전달 (Message Passing)

각 노드는 이웃 노드에게 정보를 보냄
이 정보에는 특징(feature)이 포함됨

② 정보 집계 (Aggregation)

이웃들의 정보를 합침 (평균, 합, 최대값 등)

③ 노드 업데이트 (Update)

모은 정보로 자신의 상태를 업데이트

이 과정을 여러 번 반복하면,

1층: 가까운 이웃 정보 반영
2층: 이웃의 이웃 정보까지 반영

즉, 점점 더 넓은 관계를 이해하게 됩니다.

5. 기존 딥러닝과의 차이

구분	기존 딥러닝	GNN
데이터 구조	격자/순서	그래프
관계 학습	간접적	직접적
유연성	고정 구조	자유 구조

6. 대표적인 GNN 모델

GCN (Graph Convolutional Network) → 그래프 버전의 CNN
GAT (Graph Attention Network) → 중요한 이웃에 더 집중
GraphSAGE → 대규모 그래프에 적합

7. GNN은 어디에 쓰일까?

① 산업 및 서비스

추천 시스템 (유튜브, 넷플릭스)
사기 탐지
SNS 분석

② 과학·공학

신약 개발 (분자 그래프)
배터리·소재 개발 (원자 구조 예측)
결정 구조 안정성 예측

8. 배터리 소재 관점에서의 GNN

배터리 소재에서,

노드 → 원자
엣지 → 화학 결합 또는 거리

GNN은 다음을 예측할 수 있습니다.

형성 에너지
전압
확산 장벽

이는 DFT 계산을 대체하거나 가속하는 핵심 기술입니다.

9. GNN의 장점과 한계

장점

관계 기반 문제에 매우 강함
물리적 구조 반영 가능

한계

대규모 그래프는 계산 부담
해석이 어려움
데이터 품질 의존도 높음

10. 한 줄 요약

GNN은 “데이터 하나”가 아니라  
“데이터 사이의 관계”를 이해하는 인공지능이다.

그래서 GNN은 소재, 배터리, 신약, 추천 시스템처럼 관계가 핵심인 문제에서 강력한 성능을 보입니다.