인하대, 금속·유기 골격체 작용기 도입 구조 자동 설계 플랫폼 개발

(인천=뉴스1) 박소영 기자 = 인하대학교는 최근 이용진 화학공학과 교수 연구팀이 컴퓨터 플랫폼 PSYMOF(Post-SYnthesis modification of MOFs)를 개발했다고 30일 밝혔다.

금속·유기 골격체(MOF)의 성능을 높이는 대표적 방법인 후합성 개질(PSM)은 완성된 소재에 기능을 덧붙여 성능을 개선하는 기술이다.

하지만 실험과 전산 연구 분야에서 여러 한계를 안고 있다. 실험 연구에선 고온과 유기용매 환경을 견디면서도 실제 성능 향상으로 이어질 수 있는 작용기를 수많은 후보군에서 선별해야 하는 어려움이 있다. 전산 연구에선 상대적으로 효율적이지만 구조 편집, 반응 부위 지정 등 연구자가 수작업해야 하고, 기존 전산 도구가 부분적 기능만 제공해 대규모·체계적인 설계가 어렵다는 한계가 있다.

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 작용기 적용 MOF 구조를 자동으로 생성하는 통합 플랫폼 ‘PSYMOF’를 개발했다.

PSYMOF는 작용기가 서로 부딪치거나 구조를 방해하지 않도록 설계하는 ‘입체장애 회피 알고리즘’을 적용해 MOF의 좁은 기공 내부에서도 원자 간 충돌 없이 작용기를 안정적으로 적용할 수 있도록 개발됐다.

또한 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 환경을 제공해 복잡한 구조 편집 과정 없이도 작용기를 손쉽게 적용할 수 있도록 했다. 사용자가 반응 유형과 작용기 적용만 선택하면 시스템이 이를 바탕으로 구조 설계부터 자동 생성까지 수행한다.

이후 머신러닝을 활용해 분자 내부 전하 분포와 원자 간 힘을 자동으로 계산하고, 시뮬레이션을 통해 구조의 안정성까지 검증해 신뢰도 높은 최종 구조를 도출한다.

연구팀은 PSYMOF의 대표적인 MOF 구조인 UiO-66-NH₂에 적용해 여러 종류의 작용기를 다양한 비율로 적용한 뒤 이산화탄소(CO₂) 흡착량과 CO₂/N₂ 분리 성능을 계산했다. 그 결과, 대부분의 구조에서 기존 MOF보다 향상된 이산화탄소 흡착 성능을 확인했다.

특히 작용기 도입량이 늘어날수록 성능이 단순히 증가하는 게 아니라 일정한 기준 없이 복잡하게 변화하는 양상이 나타났다. PSYMOF는 이러한 변화를 효과적으로 분석해 가장 성능이 좋은 작용기 조합과 도입량을 자동으로 찾아낼 수 있었다.

연구팀은 PSYMOF가 앞으로 MOF 설계 단계에서 최적의 작용기와 도입량을 미리 예측하는 유용한 도구가 될 것으로 보고 있다.

이용진 교수는 "이번 연구는 그동안 충분히 활용되지 못했던 후합성 개질을 MOF 설계의 핵심 요소로 본격적으로 활용할 수 있다는 사실을 보여준 데 의미가 크다"며 "다양한 활용 목적에 맞는 기능성 소재를 보다 빠르게 설계하고 평가할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.

imsoyoung@news1.kr