신기술2 / ‘로봇 통합제어’로 촉매 실험 전 과정 완전 무인화에 성공

편집부 기자
입력 2026.05.19 00:00

‘로봇 통합제어’로 촉매 실험 전 과정 완전 무인화에 성공

식별·장착·측정부터 소모품 교체까지 “사람 대신 로봇으로”

새롭게 개발된 촉매의 성능을 사람 대신 로봇으로 평가하는 기술이 개발됐다. 에너지연 청정연료연구실 박지찬 박사 연구진은 복잡하고 반복적인 촉매 성능 평가 실험을 완전히 자동화하는 시스템을 개발했다. 이번 성과는 에너지연 기본사업과 산업통상부의 지원을 받아 수행됐으며, 화학 분야의 세계적 권위지인 《케미컬 사이언스(Chemical Science, IF 7.5)》에 온라인 게재됐다.

정리 편집부

자료제공 한국에너지연구원

촉매는 에너지·환경·화학산업 전반에서 핵심적인 역할을 수행하는 기술로, 고성능 촉매 개발을 위해서는 다양한 조성과 반응 조건에 대한 반복적인 성능 평가가 요구된다. 기존의 촉매 성능 평가는 수작업 중심으로 수행되어 실험 속도가 느리고, 실험자 및 조건 차이에 따라 결과의 재현성을 확보하는 데 한계가 있었다.

계산과학 기반 DFT 등 《이론 예측 기술》이 촉매 설계에 활용되고 있으나, 실제 반응 환경을 완전히 반영하기 어려워 이론 예측 결과와 실험 결과 간 괴리가 지속해서 발생했다. 기존 《고처리량 실험 기술》은 처리량 향상에 초점이 맞춰져 있어, 대량 실험 환경에서도 신뢰도 높은 데이터를 정밀하게 확보하는 데는 한계가 있었다.

이에 촉매 성능을 빠르면서도 정밀하게 평가하고, 이론-실험 연계를 위한 고품질 데이터를 안정적으로 확보할 수 있는 자동화된 촉매 스크리닝 기술의 필요성이 증가했다. 최근 ‘계산과학’과 ‘AI 기술’을 활용해 촉매의 성능을 이론적으로 예측하고, 실험을 자동화하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아직 시료의 교체와 투입, 야간 및 장시간 연속 실험을 위한 소모품 교체 등 일부 단계는 정밀한 조작과 실시간 대응이 필요해 자동화 영역에서 벗어나 있었다.

두 대의 로봇이 각각의 단계를 유기적으로 수행

에너지연 연구진은 두 대의 로봇을 활용한 자동화 시스템을 개발하여 기존 시스템의 문제를 극복했다. 촉매 성능 평가 실험과정을 두 단계로 분리해 각각의 로봇이 유기적으로 수행하도록 설계함으로써, 사람의 개입 없이도 실험의 모든 과정을 진행할 수 있게 했다.

첫 번째 로봇은 사전 정의된 실험 시나리오(측정 시간, 순서, 시료 ID 등)에 따라 분석에 필요한 시료를 자동으로 식별하고, 용기를 정확한 위치에 장착한 뒤 스펙트럼 측정1)을 수행한다. 이를 통해 사람이 수행하던 시료 선택, 장착, 정렬, 측정 시작, 기록 과정이 자동으로 이루어져, 실험자 교대에 따른 측정 지연과 작업 편차를 모두 줄였다.

두 번째 로봇은 대량 연속 실험이 중단되지 않도록 시료 취급(배치, 회수, 폐기)과 소모품 교체를 표준화된 절차로 수행한다. 사람이 상주하며 반복해 온 유지 작업을 대신함으로써 장시간 실험에서도 안정적인 운전과 데이터 연속성을 확보했다.

사람보다 45배 빠른 처리 속도

연구진은 두 로봇이 동시에 작동하며 각 단계를 끊임없이 유지할 수 있도록 최적의 통합제어 로직을 적용했다. 개발된 시스템을 활용한 결과, 사람 기준으로 약 32일이 소요되는 촉매 성능 평가 실험을 약 17시간 만에 수행하여 45배 빠른 처리 속도를 나타냈다.

이와 함께, 실험 결과의 변동성이 수작업 대비 약 32% 감소해 데이터 신뢰도가 매우 높아졌음을 확인했다. 이를 통해 대량·연속실험 환경에서도 안정적인 운전과 정밀한 데이터 확보가 가능함을 입증했다.

이외에도 연구진은 이번 연구에서 개발한 『로봇 기반 고처리량 촉매 스크리닝 시스템』에 대해 국내 등록 특허(등록번호 10-2817938)를 확보함으로써, 기술의 독창성과 권리성을 공식적으로 인정받았다. 논문 게재와 특허 등록을 동시에 달성함으로써 학술적 우수성과 기술적 완성도를 함께 입증했다.

대량 실험 환경에서의 정밀 성능 평가 및 데이터 신뢰성도 검증되었다. 연구진은 개발된 플랫폼을 활용해 촉매 성능을 약 17시간 동안 96회 연속 평가했다. 대량 측정 조건에서도 안정적인 운전이 가능함을 실증했으며, 촉매 간 미세한 성능 차이를 정량적으로 비교할 수 있음을 확인했다. 축적된 실험 데이터를 계산과학 기반 DFT 결과와 연계해 이론-실험 간 상관성 분석이 가능함을 제시했다.

AI 기반 ‘촉매 공유 플랫폼’으로 확장 계획

박지찬 책임연구원은 “향후 다양한 촉매 반응과 소재 연구로 적용 범위를 확대하고, 이론과 실험의 연계를 강화해 AI 기반 촉매 개발로 발전시키겠다”고 밝혔다.

연구진의 궁극적인 목표는 ‘촉매 성능 평가 자동화 기술’을 특정 반응에 한정된 실험 시스템이 아니라, 다양한 촉매 반응과 소재 연구에 범용적으로 적용 가능한 《자율 실험 플랫폼》으로 발전시키는 것이다. 이를 위해 본 연구에서 검증한 ‘로봇 기반 자동화 스크리닝 플랫폼’을 이산화탄소 전환, 수소 생산, 연료전지 및 환경 촉매 반응 등 다양한 촉매 반응으로 확대 적용할 계획이다.

또한 반응 조건, 반응기 구성, 분석 방식의 다양화를 통해 플랫폼의 적용 범위를 지속적으로 넓혀 나갈 계획이다. 자동화 실험을 통해 축적되는 대량의 고품질 실험 데이터를 기반으로, 계산과학 및 AI 모델과의 연계도 강화할 계획이다. 장기적으로는, 산·학·연이 공동으로 활용할 수 있는 《촉매 공유 플랫폼》으로 확장하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 촉매 개발 기간을 단축하고 연구 효율을 향상시키며, 국가 차원의 촉매 데이터 축적에도 기여한다는 계획이다.