양자컴퓨터, ‘레고 블록’ 같은 다공성 소재 설계 길 열었다 작성일 09-09 10 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST, 다성분 다공성 물질 설계에 양자 모델 적용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4FNo7DXDaT"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ab4540766a41d15db415935615815c820e00c238ebf4fdb7746bad12b2cd4c21" dmcf-pid="83jgzwZwcv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(왼쪽부터) 한국과학기술원(KAIST)의 김지한 교수님, 강신영 박사과정생, 김영훈 박사과정생./KAIST" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/chosunbiz/20250909095847999mkfv.jpg" data-org-width="4032" dmcf-mid="V2qusVaVcW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/chosunbiz/20250909095847999mkfv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (왼쪽부터) 한국과학기술원(KAIST)의 김지한 교수님, 강신영 박사과정생, 김영훈 박사과정생./KAIST </figcaption> </figure> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2511be20c495569bd79ca987835e1e311a4dca400823bd2156a6a02612658333" dmcf-pid="60Aaqr5rkS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/chosunbiz/20250909095848367aocs.png" data-org-width="1232" dmcf-mid="fh31czdzcy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/chosunbiz/20250909095848367aocs.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="293444000dd4b1fd5592db5ffd6d2827c7c9b2a8488f0523bf510dd820e53474" dmcf-pid="PpcNBm1mkl" dmcf-ptype="general">양자컴퓨터가 기존 고전적 계산 방식으로는 해결하기 어려웠던 복잡한 소재 설계의 난제를 풀어낼 새로운 돌파구를 제시했다.</p> <p contents-hash="3d3aab7516f128937fe4582f832503012293d06e84f72e09336351ff507ab02b" dmcf-pid="QUkjbstsah" dmcf-ptype="general">김지한 한국과학기술원(KAIST) 생명화학공학과 교수 연구진은 양자컴퓨터를 활용해 수백만 가지 다성분 다공성 물질(MTV)의 설계 공간을 효율적으로 탐색할 수 있는 새로운 프레임워크를 개발했다고 9일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘미 화학회지 센트럴 사이언스(ACS Central Science)’ 온라인판에 지난 8월 22일 게재됐다.</p> <p contents-hash="7d81cc629e3534bde4d8002109a017b4f34450a48bdbeb01bc46230826e0d2cb" dmcf-pid="xuEAKOFOaC" dmcf-ptype="general">다성분 다공성 물질(Multivariate Porous Materials, MTV)은 일종의 ‘레고 블록 집합’과 같이 분자 수준에서 맞춤형 설계가 가능한 소재로, 원하는 구조를 자유롭게 구현할 수 있다. 이를 활용하면 에너지 저장·변환을 비롯해 다양한 응용이 가능해 환경 문제 해결과 차세대 에너지 기술 발전에 크게 기여할 수 있다.</p> <p contents-hash="61a4504c7cd9c0588c5e83abfa34b5fc3db72e663ee746240c435db9145abf28" dmcf-pid="yczUm2g2oI" dmcf-ptype="general">하지만 구성 성분이 다양해질수록 가능한 조합의 수가 기하급수적으로 늘어나, 기존 방식인 고전 컴퓨터를 이용해 모든 구조를 하나하나 확인하는 방식으로는 복잡한 링커 조합의 MTV 구조의 설계 및 물성 예측이 불가능했다.</p> <p contents-hash="80e1ae84fa2f98696cce2ef5d02419f163a548b7fe5f9f910a04ec8381aaba20" dmcf-pid="WkqusVaVoO" dmcf-ptype="general">연구진은 복잡한 다공성 구조를 ‘지도 위에 그려진 연결망’처럼 표현한 뒤, 각 연결 지점과 블록 종류를 양자컴퓨터가 다룰 수 있는 큐비트로 바꿔 넣었다. 그리고 ‘어떤 블록을 어느 비율로 배치하면 가장 안정적인 구조가 될까?’라는 문제를 양자컴퓨터에게 풀도록 했다.</p> <p contents-hash="90a42d283adcc888de11bc4033ffb97dd27eab2ba4b53b9a5e4586f925866eeb" dmcf-pid="YEB7OfNfks" dmcf-ptype="general">양자컴퓨터는 동시에 여러 가지 경우를 겹쳐서 계산할 수 있다. 마치 수백만 가지 레고 집을 한 번에 펼쳐놓고, 그중 가장 튼튼한 집을 빠르게 골라내는 것과 같다. 이 덕분에 기존 컴퓨터가 하나씩 다 계산해야 했던 막대한 경우의 수를 훨씬 적은 자원으로 탐색할 수 있다.</p> <p contents-hash="0ec9ac5ee3eb55a31d4132c8e2d0c24abda740d7e75cb6b6ba2fd2a67ba20c83" dmcf-pid="GDbzI4j4cm" dmcf-ptype="general">또 연구진은 실제 보고된 MTV 구조 4가지를 대상으로 실험했는데, 시뮬레이션뿐만 아니라 IBM 양자컴퓨터에서도 동일한 결과가 나와 실제로도 잘 작동한다는 가능성을 보여줬다.</p> <p contents-hash="b516b9b71a6b6fb312e6baf697f38d836848a4a9897a8a44a94a37eecf872e89" dmcf-pid="HwKqC8A8kr" dmcf-ptype="general">앞으로는 이 방법을 머신러닝과 결합해 단순한 구조 설계뿐 아니라 합성 가능성, 가스 흡착 성능, 전기화학적 특성까지 한 번에 고려하는 플랫폼으로 확장할 계획이다.</p> <p contents-hash="4bd44b96e25ca150e6a7f8bac73c98c8015b641d56ec052b3228f70391dc1cd6" dmcf-pid="XyRQZLhLow" dmcf-ptype="general">김지한 교수는 “이번 연구는 복잡한 다성분 다공성 소재 설계의 병목을 양자컴퓨팅으로 해결한 첫 사례”라며 “이번 성과는 탄소 포집·분리, 선택적 촉매 반응, 이온전도성 전해질 등 정밀 조성이 핵심인 분야에서 맞춤형 소재 설계 기술로 폭넓게 응용될 전망이며, 향후 더 복잡한 시스템에도 유연하게 확장될 수 있을 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="06aed753b8191bd97263962173164859d39e47d76f7725f3b74cf0a91ec3bbe6" dmcf-pid="ZWex5olojD" dmcf-ptype="general">참고 자료</p> <p contents-hash="0ba4bba75853882daa9a51345ca373fe54edc287795dbcff827dcc7398de1af6" dmcf-pid="5YdM1gSgAE" dmcf-ptype="general">ACS Central Science(2025), DOI: <span>https://doi.org/10.1021/acscentsci.5c00918</span></p> <p contents-hash="2bd40b294badf9e2da4e3b3c9784204797b3e535f7d2cb059edfea68c9105cd2" dmcf-pid="1GJRtavaNk" dmcf-ptype="general">- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선비즈. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 캐치테이블이 데이터 비용·복잡성 한번에 줄인 비결은? 09-09 다음 네이버, 우버와 '맞손'…택시 타면 이용료 최대 10% 적립 09-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.