Special 소재/소자 AI/데이터 활용 기술 현황과 전망(1)

AI 및 데이터 기반 모빌리티용 알루미늄 개발 

전서연_국민대학교 신소재공학부 석사과정 

최현주_국민대학교 신소재공학부 교수

1. 여는 말

현대 모빌리티 산업은 전례 없는 변화와 성장의 시기를 맞이하고 있다. 전 세계적인 도시화 현상은 교통체계와 사회 기반 시설에 큰 부담을 주고 있으며, 이는 새로운 이동 수단에 대한 필요성을 높이고 있다[1]. 유엔 경제사회국에 따르면 2010년을 기점으로 전 세계 도시인구는 지방인구를 추월, 2018년 도시화율은 55.3%를 기록하였으며, 2020년 이후부터는 지방인구의 감소, 도시인구는 계속 증가하여 2050년 전 세계 도시화율은 68.4%에 이를 것으로 전망된다[2]. 이처럼 급격히 증가하는 도시 인구는 교통 혼잡과 환경 오염 문제를 심화시키며 기존 교통 인프라의 한계를 드러내고 있다[3]. 예를 들어, 2018년 미국 시민들은 교통체증으로 연간 평균 97시간을 허비하며, 그로 인해 약 870억 달러의 경제적 손실이 발생했다. 한국에서도 대도시 교통 혼잡 비용이 2015년 기준으로 33조 원에 달하며, 이러한 문제는 더욱 심화되고 있다. 현재의 지상 교통 인프라만으로는 이 문제를 해결할 수 없기 때문에, 새로운 모빌리티 방식에 대한 수요가 증가하고 있으며, 그 대안 중 하나가 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)다[4,5].

UAM은 지상과 지하 교통의 혼잡을 해소하며 새로운 이동 패러다임을 제시하는 교통 수단으로 주목받고 있다[6,7]. 특히, UAM은 빠르게 성장하는 시장으로 평가받고 있으며, 전문가들은 2025년 약 1,233억 달러 규모로 예측되는 UAM 시장이 2040년까지 1조 4,740억 달러에 이를 것이라고 전망한다[8]. 이러한 성장세는 각국 정부와 기업이 적극적으로 투자하고 있는 이유 중 하나이며, 실제로 한국 정부는 제2차 혁신성장전략회의를 통해 ‘한국형 도심항공교통(K-UAM) 로드맵’을 발표하여 이를 위한 정책적 지원을 강화하고 있다. 그러나 도심 상공에서 운행될 UAM은 안전성과 소음, 이동 거리, 이동 속도 등 여러 요소가 고려되어야 하며, 이 모든 조건을 만족하는 경량화된 고성능 소재가 필수적이다[7]. 특히, 저고도에서 운항하는 UAM은 배터리 기반 전기 추진 방식을 사용하므로, 난기류와 돌풍 같은 환경적 요소에 대한 내구성과 내식성이 요구된다[9].

모빌리티 산업에서 경량화 소재는 성능 향상과 환경적 지속 가능성 측면에서 핵심 요소로 자리 잡고 있다[10]. 전기차, 수소차, UAM을 비롯한 다양한 첨단 모빌리티 기기는 무게가 줄어들수록 배터리 효율이 향상되며 운항 거리가 늘어난다. 예를 들어, 전기차의 경우 내연기관 차량에 비해 부품 수는 약 30% 감소했으나 배터리와 전장 부품의 추가로 인해 공차 중량이 오히려 약 300kg 증가했다. 이는 경량화 없이는 전기차의 효율적인 운용이 어려움을 의미한다. UAM과 같은 항공 모빌리티에서는 경량화의 중요성이 더욱 부각되는데, 배터리의 중량을 고려할 때 경량화된 고강도 소재가 기체의 안전성과 효율성을 동시에 보장하기 때문이다[10]. 특히, UAM의 경쟁력을 확보하려면 높은 강도와 내구성을 가진 초경량 소재가 필수적이며, 알루미늄은 이러한 요건을 충족하는 중요한 재료로 평가받고 있다[11,12].

알루미늄 합금을 UAM과 같은 미래 모빌리티에 적용하기 위해, 상용 알루미늄 합금의 특성 한계를 초월하는 새로운 소재 개발이 필요하며, 이때 인공지능(Artificial Intelligence, AI)과 데이터 기반 연구는 필수적인 요소로 자리 잡고 있다[13,14]. 전통적인 소재 개발 방식은 합금 조성과 제조 공정을 최적화하는 과정에서 수천 개의 조합을 시험해야 하는데, 이는 시간과 비용 면에서 효율성이 떨어진다[15]. 그러나 데이터와 AI를 활용한 연구는 이러한 단점을 극복할 수 있는 강력한 도구가 된다. 예를 들어, 기계학습을 통해 알루미늄 합금의 조성 및 공정에 따른 다양한 특성을 예측하는 모델을 수립할 수 있으며, 이를 기반으로 최적의 합금을 빠르게 찾아낼 수 있다[16]. 이러한 데이터 기반 연구는 기존 방식보다 소재 개발 주기를 단축하고 비용을 절감할 수 있어 효율적인 소재 개발이 가능하다. 특히 AI 기반 예측 모델은 복잡한 합금 조성이나 공정 조건을 동시에 고려하여 다양한 특성을 동시에 만족하는 최적의 소재를 발굴할 수 있다[17,18]. 이와 같은 기술은 UAM이나 전기차와 같은 첨단 모빌리티에 요구되는 고성능 알루미늄 소재 개발에 중요한 역할을 한다.

현재 국내외에서는 이러한 데이터와 AI를 활용하여 고성능 알루미늄 합금을 개발하고 있다. 예를 들어, 한국산업기술시험원(KTL)과 같은 기관은 AI 기반 합금 설계 시스템을 통해 수백만 개의 조합을 분석하여 최적의 소재를 찾아내는 연구를 진행하고 있으며, 이를 통해 내구성, 내식성, 내열성이 향상된 알루미늄 합금을 설계하는 데 성공하고 있다. 미국의 MIT와 같은 연구소는 AI와 머신러닝을 활용해 알루미늄 소재의 미세 구조와 기계적 특성을 예측하는 연구를 수행하며, 이러한 기술은 실제 산업 공정에서 소재의 품질을 예측하고 최적화하는 데 활용되고 있다. 결론적으로, 첨단 모빌리티 산업에서 경량화와 내구성을 동시에 충족시키기 위해서는 AI와 데이터 기반 기술을 활용한 알루미늄 합금 개발이 필수적이다[19]. 이러한 혁신적 접근은 소재 성능의 극대화와 생산 효율성을 동시에 달성할 수 있는 유일한 방법이며, 이는 미래 모빌리티 산업의 경쟁력을 확보하는 중요한 요소가 될 것이다.

본 기고문에서는 모빌리티용 알루미늄 소재 및 공정 개발 현황을 짚어보고, 새로운 알루미늄 소재 개발 및 공정 최적화를 위해 활용되고 있는 인공지능 기술을 소개하고자 한다. 

그림 1. 열처리 합금의 석출경화 메커니즘 도식도

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