
[시사뉴스 정은주 기자] 부산대학교 공과대학 응용화학공학부 정용철 교수가 발표한 국제 공동연구 논문이 미국 화학회(American Chemical Society)에서 발간하는 학술지 'Journal of Chemical & Engineering Data' 2월호 표지논문에 선정됐다.
차세대 다공성 소재의 하나인 ‘금속유기골격체(metal-organic frameworks, MOFs)’ 중 실험으로 보고된 소재들의 구조들을 데이터베이스화한 연구로, 현재 관련 데이터가 세계 연구자들이 자유롭게 쓸 수 있는 온라인 데이터 공유 웹사이트인 ‘zenodo’에 소개돼 9,600회 이상 다운로드 되고 있다.
‘다공성 소재’는 신재생 에너지의 저장, 고부가가치 분자들의 분리 및 정제, 촉매 전환 및 센서 등의 다양한 분야에 쓰이고 있다. 다공성 소재로는 활성탄, 제올라이트와 같이 오랫동안 연구된 소재들이 있으며, 최근 20년 간 금속 전구체와 유기 리간드들의 다양한 조합으로 합성 가능한 금속유기골격체(metal-organic frameworks, MOFs)라는 소재가 전 세계적으로 활발하게 연구되고 있다.
MOF는 기존의 다공성 소재들보다 넓은 비표면적과 촉매 활성점의 설계가 가능하다는 장점을 가지고 있어 기존 다공성 소재들을 대체할 차세대 소재로 각광을 받고 있으며, 지금까지 실험으로 보고된 MOF 소재의 숫자만도 수만 개에 이르고 있다. 이렇게 많은 숫자의 MOF들이 존재함에 따라 주어진 응용분야에 가장 적합한 MOF를 찾는 것은 쉽지 않을 수 있다.
이번 'Journal of Chemical & Engineering Data'의 표지로 선정된 논문(정용철 교수, 제1저자 및 교신저자)에서는 2014년에 보고된 CoRE (Computation-Ready, Experimental) MOF 데이터베이스(정용철 교수, 제1저자)를 확장해 14,000가지의 MOF 구조가 들어 있는 CoRE MOF 2019 데이터베이스를 구축했다.
이 논문은 1년 3개월 전인 2019년 11월에 발표돼 현재까지 구글 스칼라 기준 82회 피인용 되는 등 짧은 기간 동안 연구 커뮤니티의 큰 관심을 받고 있어 이번 호 표지논문에 선정됐다.
정용철 교수는 이렇게 구축한 데이터베이스를 바탕으로 산업적으로 중요한 기체 분리인 Xe/Kr(제논/크립톤) 분리에 최적인 다공성 소재를 대량 전산 모사 계산을 통해 발견했다.
이번 연구는 한국연구재단의 기초연구 지원사업과 KISTI(한국과학기술정보연구원) 슈퍼컴퓨팅센터 계산 자원을 통해 지원을 받아 진행됐다.
정용철 교수는 “4차 산업혁명 시대에 데이터는 20세기의 원유와 같은 것”이라며 “소재의 구조 데이터베이스는 지속적으로 업데이트되는 게 중요하다”고 강조했다. 정 교수는 현재 지원받고 있는 한국연구재단 신진연구자 지원사업을 통해 이 같은 연구를 지속적으로 해 나가고 있다.
그는 이어 “정부의 디지털 뉴딜 정책에 발맞추어 소재 빅데이터를 지속적으로 축적하는 데 힘쓸 예정”이라며 “이렇게 축적된 빅데이터를 통해 4차 산업혁명에 필요한 머신러닝과 AI 관련 기술을 자유롭게 활용할 수 있는 화학공학도들을 배출하려고 한다”고 계획을 밝혔다.
정 교수는 “논문 게재 이후 1년 3개월의 짧은 기간 동안 80회 이상 피인용 되었다는 것은 이러한 데이터베이스가 연구자들에게 많은 관심을 받고 있다는 사실을 보여주는 것”이라며 “이 논문을 피인용한 논문들 중에는 'Nature Machine Intelligence', 'Nature Communications', 'JACS', 'Angewantde Chemie', 'Advanced Materials'와 같은 저널들도 있다”고 설명했다.
한편, 이 데이터베이스를 바탕으로 정용철 교수 연구실에서는 미국 오하이오 주립대(Ohio State University)와의 공동연구를 통해 기존에 알려진 BET 이론을 대체할 수 있는 머신러닝 기반 비표면적 계산 방법론을 2020년 7월에 'Journal of Physical Chemistry Letters'에 교신저자로 출간하기도 했다.
정용철 교수 연구실은 현재 한국연구재단 신진연구자지원사업(2020~2024), 산업통상자원부 알케미스트 프로젝트(2020~2021), 한국전력연구원(2021~2024), 한국연구재단 C1리파이너리 사업(2021~2024)의 지원을 받고 있다.