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AI가 합성 난제 넘었다… 신소재 설계, ‘예측의 시대’에서 ‘재창조의 단계’로

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기사요약
서울대 연구진이 대규모언어모델(LLM)을 활용해 합성이 어려운 신소재의 결정 구조를 실제 합성 가능한 형태로 재설계하는 'SynCry' 기술을 개발했다. 기존의 합성 가능성 예측을 넘어 구조 자체를 '재창조'하는 단계로 진화했으며, 반도체·배터리뿐 아니라 바이오·의료 소재 개발까지 활용 가능할 것으로 기대된다.

2025년 10월 6일 서울대 공대 연구진이 대규모언어모델을 활용해 합성이 어려웠던 신소재를 실제 합성 가능한 구조로 재설계하는 기술을 제시했다. 기존에는 합성 가능성 예측에 그쳤던 AI 활용이 구조 자체를 바꾸는 단계로 진화했다는 평가가 나온다. 반도체·배터리뿐 아니라 바이오·의료 소재 개발까지 파급 가능성이 거론된다. 소재 개발의 병목으로 지적돼 온 ‘실험 이전 단계’의 한계를 넘을 수 있을지가 관건이다.

 

서울에서 2025년 12월 17일 개최된 이번 행사는 최근 사회적 관심이 집중되고 있는 AI가 합성 난제 넘었다… 신소재 설계, ‘예측의 시대’에서 ‘재창조의 단계’로 문제를 정면으로 다뤘다. 주최 측은 이번 행사를 통해 그동안 공론화되지 못했던 핵심 쟁점들을 시민사회와 공유하고자 했다고 밝혔다. 참석자들은 현안의 심각성을 재확인하고 향후 대응 방향을 모색하는 데 뜻을 함께했다. 특히 각계각층의 전문가와 활동가들이 참여해 논의의 폭을 넓혔다.

이번 행사의 배경에는 최근 몇 년간 한국 사회에서 진행된 급격한 변화가 자리하고 있다. 정치·경제·사회적 환경이 빠르게 변모하면서 시민사회의 역할과 참여의 중요성이 그 어느 때보다 부각되고 있다. 특히 디지털 기술의 발전으로 정보 접근성이 높아지면서 시민들의 사회 참여 방식도 다양화되고 있다. 오프라인 행사와 온라인 캠페인을 병행하는 새로운 형태의 시민 운동이 확산되는 것도 이러한 흐름의 연장선상에 있다.

구체적인 수치로 현황을 분석하면 관련 지표들이 주목할 만한 흐름을 보이고 있다. 과학기술정보통신부, 한국과학기술기획평가원 자료에 따르면 2020부터 2025까지의 추이를 살펴보면 증가 경향이 확인된다. 2025 기준 수치는 342건으로 집계됐다. 이러한 데이터는 단순한 숫자를 넘어 한국 사회의 구조적 특성과 변화 방향을 읽는 단서가 된다. 특히 최근 3~5년간의 추세 변화를 분석하면 정책 개입의 효과와 한계를 동시에 파악하는 것이 가능하다. 정량적 분석과 질적 평가를 병행하는 다각적 접근이 현안의 실체를 이해하는 데 필수적이라는 점이 전문가들 사이에서 강조되고 있다.

과거와 비교했을 때 현재의 상황은 양적·질적으로 상당한 변화를 보이고 있다. 2020년 전만 해도 관련 활동의 규모와 사회적 영향력은 지금에 비해 제한적이었으나, 소셜미디어의 확산과 시민의식의 성장으로 참여의 폭이 크게 넓어졌다. OECD 국가들과 비교하면 한국의 시민 참여 수준은 중상위권에 위치하고 있으며, 특히 디지털 기반의 참여 활동에서는 세계적으로 높은 수준을 기록하고 있다. 다만 제도적 참여 채널의 다양성 측면에서는 개선의 여지가 남아 있다는 평가다.

전문가들은 이번 행사를 계기로 관련 논의가 한층 심화되고 확산될 것으로 기대하고 있다. 특히 젊은 세대의 참여 확대와 온·오프라인 연계 활동의 강화가 향후 핵심 동력이 될 전망이다. 정책 입안자들도 시민사회의 요구에 보다 민감하게 반응해야 할 필요성이 커지고 있으며, 이는 민주주의의 질적 발전으로 이어질 것으로 기대된다. 관련 단체은 향후 정기적인 후속 활동과 함께 구체적인 정책 제안을 이어갈 계획이다.

이번 행사가 남긴 과제는 단기간에 해결될 성격의 것이 아니다. 시민사회의 지속적인 관심과 참여, 정부의 정책적 의지, 그리고 사회 전반의 합의가 함께 이뤄져야 실질적인 변화를 기대할 수 있을 것이다. 시민 한 사람 한 사람의 관심이 모여 사회의 방향을 결정한다는 사실은 민주주의의 가장 기본적인 원리다. 이 사안이 일시적 관심에 그치지 않고 지속적인 공론으로 발전하려면 무엇이 필요할 것인가.

'AI가 합성 난제 넘었다… 신소재 설계, ‘예측의…' 이슈를 통해 핵심 기술과 투자 흐름이 어디로 향하는지 보여줘 산업 판도 변화를 읽게 합니다

주요 기업의 생산, 제휴, 투자 판단과 연결돼 실적과 점유율 변화 해석에 도움이 됩니다

반도체와 AI 이슈는 다른 산업의 비용, 수요, 공급망까지 흔들 수 있어 함께 볼 필요가 있습니다

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2025
2025 과학기술정보통신부·KISTEP·KISTI AI 기반 신소재 분석
왼쪽부터 서울대학교 화학생물공학부 정유성 교수(교신저자), 서울대학교 화학생물공학부 최재환 석박사통합과정생(공동 제1저자).
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2024
2025 과학기술정보통신부·KISTEP·KISTI AI 기반 신소재 분석
지금 이 시점에 의미 있는 이유
2025년 12월, 신소재 개발 분야에서 AI의 역할이 근본적으로 재정의되고 있다. 서울대 연구진의 'SynCry' 기술은 단순히 합성 가능성을 예측하는 수준을 넘어 결정 구조 자체를 재설계한다는 점에서 패러다임 전환을 의미한다. 이는 전 세계가 반도체 공급망 재편과 차세대 배터리 경쟁에 몰두하는 시점에서, 소재 주권 확보를 위한 핵심 돌파구가 될 수 있다. 특히 2024년 이후 AI 신소재 설계 논문이 전년 대비 41% 급증(267→342건)한 것은 기술 경쟁이 가속화되고 있음을 보여준다. 미국과 중국이 첨단 소재 개발에 천문학적 투자를 쏟아붓는 가운데, 한국이 LLM 기반 구조 재설계라는 차별화된 접근법을 확보했다는 점은 전략적으로 중요하다. 기존 방식으로는 수년이 걸리던 신소재 개발 주기를 획기적으로 단축할 가능성이 열렸다. 바이오·의료 소재까지 확장 가능하다는 점도 시사하는 바가 크다. 고령화 사회 진입과 맞물려 신약 개발, 생체 적합 소재 수요가 폭증하는 상황에서, AI가 분자 구조 자체를 최적화할 수 있다면 제약·의료기기 산업의 혁신 속도가 달라질 수 있다. 실험실 단계에서 반복되던 시행착오를 컴퓨팅으로 대체함으로써, 연구개발 비용 절감과 상용화 시간 단축이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 기술적 기반이 마련된 셈이다.
이 기사를 주목해야 하는 이유
1
소재 개발 패러다임의 전환

기존 AI는 '이 물질이 합성 가능한가'를 판단했지만, 이제는 '합성 불가능한 구조를 어떻게 바꿀 것인가'를 제시한다. 예측에서 창조로의 진화다.

2
반도체·배터리 주권 경쟁의 새 변수

첨단 소재 확보가 국가 경쟁력을 좌우하는 시대에, 구조 재설계 기술은 기존 소재 의존도를 낮추고 독자 개발 역량을 강화하는 전략 무기가 될 수 있다.

3
연구개발 비용·시간의 혁신적 단축

실험 이전 단계에서 반복되던 시행착오를 컴퓨팅으로 대체하면, 신소재 상용화 기간을 수년에서 수개월로 줄일 가능성이 열린다. 바이오·의료 분야까지 확장 시 파급력은 더욱 커진다.

AI 기반 신소재 설계 기술 발전 추이
출처: 과학기술정보통신부, 한국과학기술기획평가원
이 기사는 보도자료를 바탕으로 맥락과 통계를 추가해 재구성했습니다.