메타 안테나·열 방사체 설계

AI(인공지능)이 연구를 하는 시대가 왔다. 신약 개발, 기상 예측 등 다양한 연구 분야에서 AI는 빠르고 정확하게 데이터를 수집·분석하며 연구의 효율성을 크게 높이고 있다. 나아가 전파와 열을 효과적으로 전달하는 안테나·열 방사체를 설계할 때도 AI의 도움을 받을 수 있게 됐다.

포스텍(포항공과대) 기계공학과·화학공학과 노준석 교수는 각각 기계공학과 석박사통합과정 노재범 씨, 소순애 씨 연구팀과 AI를 활용한 설계 연구 결과를 잇달아 발표했다.

노준석 교수·노재범 씨 연구팀은 AI의 활용 범위를 한층 넓혀, 빛의 모든 성질을 무시하는 인공적인 물질인 ‘메타물질’을 설계했다. 메타물질로 만든 메타 안테나는 일반 안테나에 비해 특이한 반사·투과 성능을 지닌다. 그러나 메타 안테나를 설계하기 위해선 설계자의 직관에 의존해야 해 상당한 시간과 노력이 필요했다.

연구에서 AI는 간단히 메타 안테나의 단위 셀 구조를 찾아냈고, 이를 통해 노준석 교수·노재범 씨 연구팀은 라디오 주파수 영역에서 작동하는 구조체의 설계 방식을 성공적으로 구현했다.

또한 노준석 교수·소순애 씨 연구팀은 열광전지, 적외선 감지·이미징·가열 등 응용 분야에 적용될 수 있는 열 방사체 설계에 AI를 활용했다.

AI가 설계한 열 방사체의 평균 제곱 오차(mean squared error)는 0.006 미만이었으며, 방사체의 품질을 의미하는 Q 계수도 최대 109.2로 높게 나타났다. 이 열 방사체는 입사 편광과 상관없이 작동하며, 비교적 넓은 입사 각도까지 우수한 성질을 유지했다.

노준석 교수는 “기존에는 설계에 며칠에서 몇 주가 걸렸으나, AI를 사용하면 수 초 내로 정확한 결과를 도출할 수 있다”며 “뿐만 아니라 AI는 현존하는 최고 성능의 안테나 대비 12% 이상 효율이 높은 안테나 디자인을 찾는 등 사람이 생각하지 못하는 창의적이고 예상치 못한 디자인까지도 제공할 수 있다”고 말했다.

두 논문은 세계적인 광학 분야 학술지 ‘옵티컬 머터리얼스 익스프레스(Optical Materials Express)’에 각각 발표됐다. 노재범 씨 연구팀의 연구는 국방과학연구소(ADD) 미래도전국방기술 연구개발사업, 소순애 씨 연구팀의 연구는 과학기술정보통신부 미래소재디스커버리 사업의 일환으로 수행됐다.

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