산업 디지털전환(DX) 확산 시리즈-16
화학 등 소재분야 핵심 디지털 데이터 171만건 확보
◇ 기존 소재정보은행 160만건 + 신규 8대 프로젝트 11만건 추가(금년 상반기)
□ 산업통상자원부는 6.24(목) 강경성 산업정책실장 주재로 소재 분야 산·학·연 전문가와 함께 ｢소재 데이터 협의회｣를 출범하여 8대 선도 프로젝트별 추진 현황을 점검하고, 향후 계획을 마련함
ㅇ 산업부는 데이터를 활용한 디지털 방식의 소재개발을 위해 올해 3월 ｢디지털 소재혁신 강화 실행계획｣을 발표한 바 있음
ㅇ 소재개발 디지털 전환을 위해 화학, 금속, 세라믹, 섬유 등 4대 분야에서 수소생산, 탄소중립, 미래이동수단 관련 8대 선도프로젝트*를 선정하고, 이를 차질 없이 추진 중임(상세내용 별첨)
* ① 미래이동수단용 경량복합재, ② 올레핀 생산용 촉매, ③ 녹색수소 생산용 촉매,
④ 가스터빈 부품용 합금소재, ⑤ 차세대 연료전지 전극소재, ⑥ 미래차용 전자소재,
⑦ 고내광성 친환경 내장재, ⑧ 생분해성 섬유소재
ㅇ 화학연, 재료연, 세기원, 다이텍 등 4대 연구기관 중심으로 협력체를 구성하고 8대 프로젝트 관련 11만 건의 신규 데이터 확보
ㅇ 4대 연구기관은 기존 소재정보은행 사업을 통해 이미 160만 건의 소재 데이터를 보유 중
□ 금번 회의에서는 8대 프로젝트별로 데이터 표준화, 데이터 확보, 인공지능 표준모델 개발 추진 현황을 점검함
ㅇ (표준화) 원료-조성-공정-물성의 소재개발 단계별로 KS규격, 문헌자료 등에 기반하여 표준화 항목을 도출하였고, 이를 기반으로 데이터 입력 표준템플릿을 구축 완료할 계획임
ㅇ (데이터 축적) 기존의 소재정보은행 데이터를 표준템플릿 양식에 맞춰 재규격화하고 있으며, 기 구축된 설비를 활용하여 신규로 실험 데이터를 10만건 수집
ㅇ (인공지능 표준모델) 수집한 데이터를 활용하여 소재의 물성 등을 예측할 수 있는 인공지능 시범모델을 개발하였고, 데이터의 축적 과정에 따라 인공지능 모델의 성능을 지속적으로 개선해나갈 예정임
< 선도 프로젝트별 인공지능 표준모델 개발 실적 >
분야 | 인공지능 표준모델 내용 |
화학 | - (미래이동수단용 경량복합재) 기존 소재정보은행의 1,000개 데이터셋을 통해 조성-공정 데이터로 물성(응력-변형률 거동)을 예측하는 인공지능 시험모델을 개발 |
금속 | - (가스터빈 부품용 합금소재) 약 5,000개의 미세조직 이미지 데이터를 분석하여 소재의 특성(상분율, 조직크기 등)을 예측하는 인공지능 모델을 개발 |
세라믹 | - (차세대 연료전지 전극소재) 공정 데이터로 물성(최대 출력 밀도)을 예측하는 인공지능 모델을 개발하고, 100개의 데이터셋을 통해 성능을 검증 - (미래차용 전자소재) 140개 데이터셋을 통해 원료-조성-공정조건에 따라 소재의 물성(유전율, 밀도, 결정성)을 예측하는 인공지능 모델을 개발 |
섬유 | - (고내광성 친환경 내장재) 원료-조성-공정의 300개 데이터셋을 통해 최적의 조성 및 염색공정을 예측하는 인공지능 시험모델을 개발 |
□ 강경성 산업정책실장은 “소부장 미래경쟁력 선도와 글로벌 소재 경쟁력 우위 확보를 위해 소재 분야 디지털 전환을 가속화”할 것이며,
ㅇ “소재 분야의 디지털 전환 성공 사례를 타 분야로 확산·발전시켜 나가기 위해 내년에는 4건의 신규 프로젝트를 추가할 계획”이라고 밝힘
