▲포집한 기체 분자를 규칙적으로 배열할 수 있는 다공성 소재 AI 이미지(출처=KAIST) 국내 연구진이 인공지능(AI)를 활용해 이산화탄소를 골라잡거나, 수소를 더 효율적으로 저장하는 등 원하는 기체를 골라 담아낼 수 있는 맞춤형 소재 설계 기술을 개발했다. 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 김지한 교수 연구팀은 미세한 구멍이 무수하게 뚫린 다공성 소재 안에 기체 분자를 결정처럼 규칙적으로 줄 세우고, 각 기체를 분리하기 쉽도록 배열하는 기술을 개발했다고 11일 밝혔다. 연구팀은 미세한 구멍에 기체를 담아낼 수 있는 금속-유기 골격체(MOF)에 주목했다. MOF란 스펀지가 물을 머금듯 미세한 구멍에 기체 분자를 담을 수 있는 일종의 '분자 스펀지'로, 구조에 따라 다양한 기체를 포집한다. 배기가스 등에서 이산화탄소 분자를 잡아내는 탄소포집기술에도 활용된다. 연구팀은 수많은 MOF 구조 가운데 '가스 격자(Gas Lattice)' 현상이 나타나는 구조를 찾아냈다. 가스 격자 현상이란 기체 분자가 규칙적인 격자 형태로 배치되는 현상이다. 기존 다공성 소재 연구에서는 소재 안에 담긴 기체 분자가 상자 속 공처럼 불규칙적으로 배치되는 것으로 알려졌는데, 연구팀은 MOF 구조에 따라 기체가 규칙적인 구조를 형성할 수 있다는 걸 밝혀냈다 빠친코게임 . 연구팀은 단일 원소 기체인 제논(Xe)을 이용해 이를 증명했다. 약 1만2500여개에 달하는 MOF 구조를 탐색한 결과, 특정 코발트 기반 다공성 물질(Co-CAU-36) 안에서 제논이 규칙적인 격자를 이루는 현상을 관측한 것이다. 컴퓨터 시뮬레이션(GCMC) 결과, 제논은 소재 안에서 제멋대로 흩어지는 대신 일정한 결정 형태로 정렬됐다. 상자 안에 공을 아무렇게나 쏟아 넣는 것이 아니라, 정해진 자리에 공을 하나씩 맞춰 놓은 것처럼 제논 원자들이 일정한 위치에 규칙적으로 자리 잡은 것이다. 이는 MOF 구조의 미세한 구멍들이 일종의 '틀' 역할을 해 제논 분자들이 자리 잡을 위치를 유도했기 때문이다. 즉, 기체가 들어가는 공간을 이용해 규칙적인 배열을 만들어낸 것이다. 이를 활용하면 기존 다공성 소재보다 훨씬 효율적으로 기체를 저장할 수 있다. 연구팀은 포집 효율을 높이는 것을 넘어, 특정 기체를 골라낼 수 있는 방안도 떠올렸다. 일반적인 다공성 소재의 경우 여러 기체 분자가 마구잡이로 섞이게 되면 별도로 분리해내기 어렵지만, 규칙적인 배열을 형성하면 이를 분리하기 쉽기 때문이다. 체리마스터 비법 실제로 연구팀이 산업적으로 분리 가치가 높은 제논과 크립톤(Kr)을 함께 CO-CAU-36에 넣자 제논이 규칙적인 격자 형태를 이루고, 그 중심부에 크립톤이 자리 잡으면서 두 기체 분자가 각각의 공간으로 나뉘는 분리 현상을 확인할 수 있었다. 연구팀은 나아가 AI를 활용해 원하는 기체 배열을 만들어낼 수 있는 새로운 MOF 구조를 직접 설계하는 데 성공했다. 수많은 MOF 구조 가운데 적절한 기체 배열을 이루는 구조를 찾는 대신, 원하는 기체 배열을 먼저 정하고 AI가 이에 적합한 MOF 구조를 거꾸로 찾아가는 '역설계' 방식이다. 그 결과 연구팀은 다양한 형태로 원하는 기체를 배열할 수 있는 새로운 다공성 구조를 설계하는 데 성공했다. 연구팀은 향후 이 기술이 이산화탄소와 수소 등 다양한 기체에 확대 적용된다면, 목적에 따라 필요한 기체를 선택적으로 포집·분리하거나 효율적으로 저장하는 소재 설계에 활용될 것으로 기대했다. 김지한 교수는 "이번 연구의 핵심은 MOF 내부에서 기체가 단순히 흡착되는 것이 아니라 골격 유도형 가스 격자라는 구조적으로 질서 상태를 형성할 수 있음을 제시한 것"이라며 "가스 저장, 선택적 흡착 분리, 감응 소재, 막 분리 소재 등 다양한 분야로 확장 가능성이 있다"고 말했다. 이번 연구결과는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)'?6월 23일자에 게재됐다. 를 배열할 수 있는