SK AX의 물성예측 AI를 통한 반도체·배터리 신소재 개발 경쟁력 확보 사례

2026.03.04

한눈에 보는 핵심 인사이트

반도체 Tech 미세화로 신소재 수요가 폭증하고 있지만, 기존 Trial & Error 방식의 소재 개발은 높은 비용과 긴 리드타임이라는 구조적 한계에 직면해 있습니다. SK AX의 물성예측 AI (AIPS: AI Property Screening)는 소재의 화학 구조식만으로 녹는점·끓는점·증기압 등 핵심 물성을 합성 전에 예측하여, 유망 후보만 선별해 실험하는 방식으로 R&D 프로세스를 혁신합니다.

신소재 개발, 왜 이렇게 어려운가

반도체 기술이 나노미터 단위로 미세화되면서, 기존 소재로는 더 이상 공정 요구 사양을 충족하기 어려운 시대가 되었습니다. 차세대 반도체 공정에는 새로운 물리적·화학적 특성을 가진 전구체(Precursor) 소재가 필수적이며, 이에 따라 신규 소재 개발의 수요는 폭발적으로 증가하고 있습니다. 반도체는 소재의 순도, 열적 안정성, 증기압 특성 등에 대한 요구가 극도로 까다로운 산업군이기 때문에, 신소재 개발의 난이도는 다른 산업 대비 상대적으로 훨씬 높습니다.

그런데 기존의 신소재 개발 프로세스에는 R&D 현업이 체감하는 구조적인 고충이 존재합니다. 가장 큰 문제는 실제 물질을 배합하고 테스트하는 과정에서 발생하는 높은 개발 비용(재료비·인건비)과 유해물질 노출에 따른 안전 위험입니다. 두 번째 문제는 Trial & Error 방식의 반복 수행에 따른 긴 Lead Time입니다. 하나의 소재 후보를 검증하기 위해 합성과 물성 측정을 반복해야 하고, 이 과정에서 소재 개발 완료까지 상당한 시간이 소요됩니다. 정보의 체계적인 지식 자산화도 어렵습니다. 세 번째 문제는 실험의 변동성 증가와 설명력 부족입니다. 실험 데이터에서 패턴을 추출하기 어렵기 때문에 최적 설계가 지연되고, 소재 합성 결과의 원인을 변별하기 어려운 상황이 반복됩니다.

결국 핵심 질문은 이것입니다. 실제 물질을 합성하기 전에, AI가 먼저 해당 구조의 물성을 예측하여 유망한 후보만을 선별할 수는 없을까? 이 질문에 대한 구체적인 답이 바로 SK AX의 물성예측 AI(AIPS: AI Property Screening)입니다.

물성예측 AI(AIPS) – 실험 전 AI로 사전 물성 예측

물성예측 AI(AIPS: AI Property Screening)는 신소재 개발 시 발생하는 시행착오를 혁신적으로 감소시켜 기간과 비용 안전성을 확보할 수 있는 AI 기반 물성 예측 모델입니다. 핵심 원리는 명확합니다. 연구자가 소재의 화학 구조식을 입력하면, AI가 해당 구조가 어떤 물성을 나타낼지를 합성 이전에 미리 예측해 주는 것입니다.

물성예측 AI가 예측하는 주요 물성은 녹는점(°C), 끓는점(°C), 증기압(torr@120°C), 점도(cp@25°C), 분해온도(°C) 등 반도체 전구체 소재의 공정 적합성을 판단하는 데 핵심적인 지표들입니다. AI는 각 물성에 대해 예측값과 함께 신뢰도, 하한·상한 범위까지 함께 제시합니다. 더 나아가 해당 화합물의 적합분포, 중요도, 예측오차, 유사화합물 정보까지 제공하여 연구자가 AI의 판단 근거를 이해하고 검증할 수 있도록 설계되어 있습니다.

이 모델은 반도체 S사의 금속 전구체 개발 및 특성 개선을 위한 소재 개발 R&D에 실제로 적용되어 그 효과가 검증되었습니다. 기존에는 다수의 설계 구조를 모두 합성하고 물성을 측정하는 방식으로 진행하던 실험을, 물성예측 AI 도입 후에는 합성 전 AI 물성 적합성 평가를 통해 설계 구조들의 우선순위를 먼저 부여하고 최소한의 실험만 수행하는 방식으로 전환했습니다. 그 결과, 합성 실험 회수가 기존 4N에서 N으로 단축되었습니다.

물성예측 AI의 기술적 특장점 – 화학 구조를 이해하는 AI

물성예측 AI가 높은 예측 정확도를 달성할 수 있는 배경에는 세 가지 핵심 기술이 있습니다.

첫째, 화학 구조식에 특화된 자연어 처리(NLP) 기술
물성예측 AI는 화학 분자식을 인식하고 문자열로 표현하는 기술을 통해 소재 및 화합물의 구조를 정의합니다. 분자의 구조를 문자열과 2D 구조 사이에서 자유롭게 변환할 수 있어, AI가 화학적 의미를 정확하게 이해한 상태에서 물성을 예측합니다. 이는 범용 AI 모델이 화학 구조의 미세한 차이를 놓칠 수 있는 한계를 극복하는 핵심 기술입니다.

둘째, 그래프 분석 기술
화합물을 점(원자)과 선(결합)으로 이루어진 그래프로 표현하여 분자열 관계나 상호 작용을 분석합니다. 이를 통해 화합물의 특이 정보를 효과적으로 표현하고, 분자 구조의 Encoding을 고도화하여 물성 예측의 정밀도를 높입니다. 원자 간 결합의 종류와 배치가 물성에 미치는 영향을 구조적으로 포착할 수 있다는 점에서, 단순 분자량이나 조성 기반의 기존 예측 방식 대비 큰 우위를 가집니다.

셋째, ML/DL 기반 플랫폼화된 서비스
물성예측 AI는 기계학습을 활용하여 소재의 특성과 물리적 성질을 파악하는 데이터 분석 방법론을 플랫폼화한 서비스입니다. 데이터 수집, 전처리, 학습, 평가에 이르는 E2E(End-to-End) 프로세스가 하나의 플랫폼으로 통합되어 있어, 연구자는 복잡한 AI 모델링 과정을 직접 수행하지 않아도 고객사의 데이터를 기반으로 맞춤형 물성 예측 서비스를 활용할 수 있습니다.

높아지는 예측 정확도, 넓어지는 적용 범위

물성예측 AI는 현재 반도체/배터리 산업에서 사용되는 금속 소재의 물성 예측에서 높은 성능을 확보하고 있으며, 적용 대상 물질과 정확도를 지속적으로 높여가고 있습니다. 반도체/배터리 금속 소재는 전자구조, 이동성 등 복잡한 물리 현상을 포함하고 있어 고난이도 실험 검증 및 모델링과 높은 정밀도가 요구되는 영역입니다.

물성예측 AI의 물성 예측 서비스는 반도체 전구체에만 한정되지 않습니다. 유기금속 화합물(Organometallic Compounds)부터 이온성 액체(Ionic Liquid), 결정질 소재(Crystal), 고분자(Polymer), 약물 유사 화합물(Drug-like Chemicals)까지 다양한 소재 영역으로 확장 가능한 구조를 갖추고 있습니다. 유기합성, 전자재료, OLED 소재, 촉매부터 기능성 용매, 배터리 소재, 분리막, 코팅재, 바이오 소재, 화장품, 식품과학에 이르기까지, 물성 예측이 필요한 거의 모든 소재 개발 영역에서 활용될 수 있습니다.

검증된 성과 – 합성 실험 TAT 75% 축소, 연간 3.26억 원 절감

물성예측 AI의 도입 효과는 실제 반도체사 연구 현장에서 검증되었습니다. 반도체 S사가 소재 합성 실험에 물성예측 AI를 도입한 결과, 합성 실험의 TAT(Turn Around Time, 작업 시작부터 완료까지 걸리는 시간)가 기존 대비 75% 축소되었습니다. 이는 실험 속도가 사실상 4배 증가한 것과 같은 효과입니다. 연구원 3인 규모 팀 기준으로, 연간 개발 가능한 소재 수가 7종에서 10종으로 늘어났으며, 비용 측면에서는 연간 3억 2,600만 원의 절감 효과가 분석되었습니다.

이 성과의 의미는 단순한 비용 절감을 넘어섭니다. AI 물성 예측을 통해 합성 전에 유망 후보를 선별함으로써, 연구자는 더 많은 소재를 더 빠르게 탐색할 수 있게 되었고, 이는 곧 수요와 납기에 대한 대응력이 근본적으로 강화되었음을 의미합니다. 반도체 공정의 미세화가 가속화되면서 신소재에 대한 수요가 더욱 빈번하고 긴급해지는 상황에서, AI 물성 예측은 R&D 경쟁력의 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다.

반도체를 넘어 – 에너지, 석유·화학, 바이오까지 확장되는 물성 예측 AI

물성예측 AI의 잠재력은 반도체 산업에 머무르지 않습니다. SK AX는 반도체, 배터리 산업을 시작으로 다양한 산업 대상으로 도입을 확산하고 있습니다. 이미 석유·화학 분야에서는 액체·기체류 독성 예측 모델과 신규 냉매 스크리닝·발굴, 폴리머 구조 물성 예측 모델이 개발 중이며, 배터리 분야에서는 무기금속 산화물 및 유기용매 소재 물성 예측 모델이, 윤활유 분야에서는 신규 윤활 물질 물성 예측 및 최적 배합식 도출 모델이 적용되고 있습니다. 방열 소재에 대한 열전도도 및 점도 예측 모델도 외부 기업에 도입되고 있습니다.

물성 예측은 글로벌 AI 대기업들도 앞다투어 기술을 개발하며 선점 경쟁이 치열해지는 분야입니다. 글로벌 경쟁 환경에서 SK AX의 물성예측 AI는 범용 모델이 아닌, 실제 산업 현장의 소재 개발 프로세스에 깊이 통합된 실전형 솔루션이라는 점에서 차별화됩니다. 연구자가 일하는 방식을 바꾸지 않으면서도 R&D의 효율과 품질을 동시에 높이는 것, 그것이 물성예측 AI가 지향하는 AI 물성 예측의 본질입니다.

신소재 개발의 시행착오를 획기적으로 줄이고, 합성 실험 TAT를 75% 축소하며, AI로 수요·납기 대응력을 확보하는 것. SK AX의 물성예측 AI는 이미 그 가능성을 현실에서 증명했습니다. R&D 혁신은 먼 미래의 이야기가 아닌, 지금 이 순간 반도체 연구실에서 일어나고 있습니다.

[FAQ]

Q1. 물성예측 AI(AIPS: AI Property Screening)란 무엇인가요?

물성예측 AI는 소재의 화학 구조식을 입력하면, 실제 합성 실험 없이도 녹는점, 끓는점, 증기압, 점도, 분해온도 등 핵심 물성을 AI가 사전에 예측해 주는 모델입니다. 화학 구조식에 특화된 자연어 처리(NLP) 기술, 그래프 분석 기술, ML/DL 기반 플랫폼을 결합하여, 연구자가 유망한 소재 후보만을 선별해 실험할 수 있도록 지원합니다.

Q2. 물성예측 AI 도입으로 실제 어떤 성과가 검증되었나요?

국내 한 반도체사의 금속 전구체 소재 개발 R&D에 물성예측 AI를 도입한 결과, 합성 실험의 TAT(Turn Around Time)가 기존 대비 75% 축소되어 실험 속도가 4배 향상되었습니다. 연구원 3인 팀 기준 연간 개발 가능한 소재 수가 7종에서 10종으로 증가했으며, 연간 3억 2,600만 원의 비용 절감 효과가 분석되었습니다.

Q3. 물성예측 AI는 반도체 소재에만 적용 가능한가요?

아닙니다. 물성예측 AI는 반도체 전구체를 넘어, 유기금속 화합물, 이온성 액체, 결정질 소재, 고분자, 약물 유사 화합물 등 다양한 소재 영역으로 확장 가능합니다. 실제로 배터리 소재 물성 예측, 석유·화학 분야의 독성 예측 및 냉매 스크리닝, 윤활유 최적 배합식 도출, 방열 소재 열전도도 예측 등으로 도입이 확산되고 있습니다.

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