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재료 정보학은 컴퓨터 과학, 데이터 과학 및 Artificial Intelligence(인공지능)를 재료의 특성 분석, 분류, 선택 및 개발에 적용하는 학문입니다.
재료 정보학이 도입되기 전에는 엔지니어와 과학자가 재료 목록을 만들고 해당 정보를 핸드북이나 간단한 데이터베이스에 저장했습니다. 특정 재료에 대한 정보가 필요할 때는 수동으로 검색했습니다.
정보학을 적용하면 재료 속성 데이터를 수집 및 정리하고, 해당 데이터의 이력과 사용 내역을 추적하고, 재료 검색을 간소화 및 자동화하고, 심지어 새로운 재료 개발을 지원하는 등 개선된 방법을 활용할 수 있습니다. 재료 정보 처리 솔루션에 데이터 과학, 컴퓨터 과학 및 Artificial Intelligence(인공지능)를 적용하면 조직 전체의 재료과학에 도움이 됩니다.
산업 혁명 초기에 엔지니어들은 다양한 재료의 특성을 이해하고 문서화하는 것이 제품 개발의 필수적이라는 것을 알게 되었습니다. 기계에 사용할 재료를 결정할 때 엔지니어는 사용하려는 각 재료의 밀도, 강성, 강도 및 비용을 알아야 했습니다. 시간이 지남에 따라 재료 속성 목록이 표준화되어 데이터 공유가 가능해졌습니다.
컴퓨터가 발명되기 전에는 이러한 정보가 데이터 시트나 핸드북에 기록되었고, 엔지니어는 수동으로 속성을 찾아보고 표로 요약한 다음 그에 따라 재료를 선택했습니다. 경험이 많은 엔지니어들은 기존 지식에 의존하고 이전에 사용했던 재료를 선호했습니다. 컴퓨터가 도입되면서 이러한 목록은 검색 가능한 데이터베이스로 디지털화되었지만, 그 과정은 여전히 수동으로 이루어졌습니다.
사용 가능한 재료의 수가 늘어나고 재료과학 및 엔지니어링 분야가 성숙해짐에 따라 사람들은 재료 데이터에 최신 정보학 기술을 적용하기 시작했고, 이는 재료 정보학의 발전으로 이어졌습니다.
최근 몇 년 동안 연구원, 엔지니어 및 재료 제조자가 활용할 수 있게 된 몇 가지 주요 기술은 다음과 같습니다.
이제 엔지니어는 시행착오나 사전 지식에 의존하여 재료를 검색하는 대신, 재료 발견 및 개발을 위해 최신 검색, 최적화 및 분석 방법론을 활용할 수 있습니다. 재료과학 분야에 대한 전문 지식이 없는 사람도 설계 목표를 설정하고 재료 정보학을 사용하여 응용 분야에 적합한 재료를 찾을 수 있습니다.
모든 재료 정보학 시스템의 워크플로우와 기능은 크게 두 부분으로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 데이터 세트를 얻고 구조화하는 방법입니다. 두 번째는 시스템을 사용하여 재료를 발견하거나 설계하는 데 집중하는 것입니다. 기성 시스템을 구매하는 경우에도 시스템이 어떻게 만들어졌는지 이해하는 것이 중요합니다. 그렇게 해야 재료 정보학 시스템 툴을 통해 현재 기능을 최대한 활용하고 차세대 재료과학 및 정보학 발전을 쉽게 통합할 수 있습니다.
재료 연구에 재료 정보학 시스템을 사용하려면 먼저 관리하는 재료를 설명하는 데이터 세트로 채워야 합니다. 또한 이 데이터는 일관된 방식으로 활용할 수 있도록 구성되어야 합니다. 모든 재료 정보학 툴의 핵심 요소는 다음과 같습니다.
재료 조사 및 선택을 위한 효과적인 툴에서 가장 중요한 구성 요소는 각 재료와 그 변형을 나타내는 데이터 세트입니다. 데이터는 구매하거나, 정부 또는 학술 기관에서 얻거나, 재료 공급자로부터 제공받을 수 있습니다. 최신 재료 정보 처리 플랫폼은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 데이터 시트, 실험실 보고서, 핸드북 및 기존 데이터베이스에 저장된 기존 데이터를 추출하고 디지털화하여 사용 가능한 데이터 세트로 만들 수 있습니다. 특히 신소재나 첨단 재료의 경우, 데이터가 사용 불가능하거나 불완전할 때 조직은 실험 데이터를 얻기 위해 테스트를 수행하거나 유사한 재료의 기존 정보를 활용하여 누락된 속성을 계산하거나 추정해야 합니다.
데이터 세트의 구조는 재료 데이터베이스를 데이터 분석, 계산 및 Artificial Intelligence(인공지능)를 활용하는 툴로 전환하는 첫 번째 단계입니다. 선택된 데이터 구조는 시스템 내부 및 외부 툴을 통해 데이터를 입력, 관리, 검색 및 액세스하는 툴을 지원해야 합니다.
데이터 구조에서 지원해야 하는 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
궁극적으로 재료 정보학 시스템의 목표는 사용자가 재료를 저장, 관리, 이해, 선택 또는 개발할 수 있도록 지원하는 것입니다. 따라서 사용자 인터페이스는 모든 플랫폼의 유용성에 매우 중요합니다. 복잡한 재료 비교 분석을 처리할 수 있을 만큼 강력하면서도 직관적이어야 합니다.
예를 들어, 숙련된 재료 R&D 엔지니어에게 심우주 탐사선용 첨단 복합 재료 계열을 탐색하는 데 필요한 기능을 제공하면서, 소비자 제품용 폴리머를 비교하는 제품 개발 엔지니어에게도 유용해야 합니다.
강력한 사용자 인터페이스에는 사용자가 속성별로 필터링하고 관련 재료를 식별할 수 있는 지능형 검색 툴도 포함되어야 합니다. 시각화 툴을 통해 사용자는 재료 간의 차이점이나 재료 데이터의 변동을 비교할 수 있습니다.
체계적인 재료 선택에 가장 일반적으로 사용되는 툴 중 하나는 Ashby Plot 입니다. 이 산점도는 두 개 이상의 재료 속성을 표시하여 엔지니어가 특성을 비교하고 재료에 대한 데이터 기반 결정을 신속하게 내릴 수 있도록 합니다.
재료 정보학 시스템에서 추출한 데이터는 엔지니어와 연구자가 사용하는 다른 툴의 사용자 인터페이스(UI)로 쉽게 전송할 수 있어야 합니다. 플랫폼은 컴퓨터 지원 설계(CAD), 시뮬레이션, 제조, 공급망 및 품질 보증 툴에 직접 연결할 수 있어야 합니다.
이러한 통합은 다음으로 구현할 수 있습니다.
적절하게 구축된 교차 플랫폼 통합을 통해 조직 전체의 설계, 제조 및 시뮬레이션 엔지니어는 단일 정보 소스와 재료에 대한 정보에 쉽게 액세스할 수 있습니다.
견고한 데이터 구조와 대규모의 고품질 데이터 세트를 결합하여 비교, 순위 지정, 최적화를 위한 데이터 분석을 지원하고 딥 러닝, 예측 분석 등의 머신 러닝 기법을 적용하도록 합니다. 또한 시뮬레이션은 화학 분석, 메타재료 설계 및 예측 모델링을 지원할 수 있습니다. 이는 특히 새로운 재료 합성에 중점을 둔 프로젝트에 재료 정보 시스템을 사용할 때 유용합니다.
재료과학에 정보 과학을 적용할 경우 이점 중 하나는 전체 프로세스에 걸쳐 강력한 추적 기능을 구현할 수 있다는 것입니다. 재료 테스트에 사용되는 표준 추적부터 누가 언제 어떤 데이터를 추가하거나 수정했는지를 기록하는 데 이르기까지 추적 기능은 시스템의 데이터 세트에 대한 보안 및 책임 수준을 한 단계 더 높입니다.
재료 정보 시스템 사용자는 일반적으로 재료 선택, 알려진 재료에 대한 데이터 검색, 재료 데이터 관리라는 세 가지 유형의 워크플로우를 따릅니다.
엔지니어 또는 과학자가 재료를 선택하려는 경우 일반적으로 세 단계를 따릅니다.
데이터 기반으로 재료 옵션을 탐색하는 출발점은 해당 재료에 대한 요구 사항을 설정하는 것입니다. 사용자는 재료 정보학 시스템에서 이러한 요구 사항을 어떻게 정의하는지 또는 어떤 재료 특성이 이러한 요구 사항에 영향을 미치는지 이해해야 합니다. 요구 사항에는 밀도나 강성과 같은 기계적 속성뿐만 아니라 비용, 가용성, 필요한 처리, 취급, 지속 가능성 목표 및 규제 제한과 같은 요소도 포함됩니다.
사용자는 시스템의 기능을 활용하여 탐색, 검색, 비교 및 예측을 통해 요구 사항에 가장 적합한 재료를 선택합니다. 많은 요구 사항이 서로 상충될 수 있으므로, 단순히 필요한 값 범위를 기준으로 검색하는 것만으로는 원하는 결과를 얻기 어렵습니다. 재료 정보학 시스템의 빅데이터 기능을 활용하면 엔지니어는 데이터 기반 재료 선택 프로세스를 통해 최적의 재료를 찾을 수 있습니다.
재료가 선택되면 테스트 또는 시뮬레이션을 통해 검증해야 합니다. 검증은 재료 정보학 시스템 내에서 간단한 계산으로 수행하거나 시스템에서 파생된 데이터를 사용하는 시뮬레이션을 통해 수행할 수 있습니다. 시뮬레이션을 통한 가상 테스트가 현실적으로 불가능한 경우, 사용자는 실제 테스트를 해야 합니다. 추가 테스트 결과는 머신러닝 모델을 개선하기 위해 시스템에 다시 입력해야 합니다. 또한 사용자는 품질 및 추적을 위해 재료 정보학 플랫폼의 재료 데이터를 언제, 어떻게, 어디에서 사용하는지 추적해야 합니다.
사용자가 알려진 재료의 데이터에 액세스하려는 경우 일반적으로 이름, 표준 번호 또는 내부 명명법과 같은 식별자를 사용하여 시스템의 데이터 세트를 검색합니다. 데이터를 검색한 후에는 원하는 형식으로 정보를 추출하여 편리하게 사용할 수 있습니다. 추출된 데이터 파일에는 데이터 소스에 대한 정보도 포함되어야 합니다.
마지막 워크플로우는 재료 데이터 관리로, 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 이 프로세스에서는 관련 데이터 레코드를 찾아 직관적이고 추적 가능한 방식으로 편집합니다. 또한 관련 데이터를 연결하고 부정확하거나 대체된 데이터를 사용 불가능으로 표시하는 단계도 포함될 수 있습니다.
재료 정보학은 단순한 데이터베이스에서 현재의 AI 기반 통합 툴 모음에 이르기까지 상당한 발전을 이루었습니다. 어떤 규모의 조직이든 최신 동향을 파악하고 요구 사항에 적합한 재료 인텔리전스 툴을 도입함으로써 재료 정보학의 이점을 누릴 수 있습니다.
재료 정보학의 가장 중요한 동향은 머신러닝 및 딥 러닝(DL) 프레임워크의 지속적인 사용입니다. 이러한 기술은 대규모 언어 모델과 함께 AI 기반 재료 탐색을 현실화하여 사용자에게 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.
또 다른 새로운 동향은 재료 정보 플랫폼 내에서의 통합뿐만 아니라 공급망 툴, CAD 소프트웨어, 시뮬레이션 등의 다른 애플리케이션과 이러한 플랫폼 간의 통합이 향상되고 있다는 것입니다. 또한 더욱 발전된 기업들은 AI 에이전트를 활용하여 기업 워크플로우뿐만 아니라 재료 데이터 유지 관리 및 검색과 관련된 작업을 자동화하고 있습니다.
데이터 과학 팀과 재료 정보학 툴을 개발하는 기업들도 재료 데이터에 대한 접근성 향상, 클라우드 기반 기술 스택, 더욱 정교한 시각화 및 비교 툴을 활용하고 있습니다. 이러한 동향은 종합적으로 작용하여 재료 데이터의 더욱 정확하고 효율적이며 혁신적인 활용을 촉진하고 있습니다.
엔지니어링 팀은 Ansys Granta 재료 정보, 선택 및 데이터 관리 제품군과 같은 툴을 사용하여 재료 데이터 관리 및 선택 프로세스를 개선할 수 있습니다. 이 제품군은 설계 엔지니어부터 재료 과학자에 이르기까지 다양한 사용자에게 데이터 기반 재료 정보를 제공합니다. 이러한 툴을 통해 조직은 재료 데이터를 수집하고 보호하면서 재료 평가 및 선택을 지원할 수 있습니다.
포괄적인 재료 정보 시스템이 필요한 기업의 경우, Ansys Granta MI Enterprise 재료 데이터 관리 소프트웨어 등의 솔루션은 CAD, 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 및 제품 수명 주기 관리(PLM) 툴과의 통합을 지원합니다. 설계 팀은 직관적인 사용자 인터페이스 사용 및 기업 전체에 걸쳐 단일 정보 소스 추적의 이점을 누릴 수 있습니다. 재료 정보학에서 주로 재료 선택 측면에 관심 있는 조직의 경우, Ansys Granta Selector 재료 선택 소프트웨어와 같은 전문 툴을 통해 사용자는 정보에 입각한 결정을 내려 혁신하고, 재료 문제를 해결하고, 비용을 절감하고, 재료 선택을 검증할 수 있습니다.
또한 재료 정보학을 도입하는 기업은 새로운 재료를 특성화 및 확보하고, 재료 인텔리전스를 공유하고, 재료과학 및 하위 응용 분야에서 재료 데이터 활용에 대한 모범 사례를 개발하기 위해 내부 전문성을 구축하거나 파트너와 협력해야 합니다. 이러한 유형의 파트너십에 대해 업계에서 인정받는 표준은 Ansys Granta 협업 팀입니다.
재료 정보학은 시뮬레이션을 통합하여 데이터 관리 및 분석을 넘어섭니다. 시뮬레이션은 계산 방법을 사용하여 사용자 워크플로우의 세 가지 단계(재료 정의, 선택 및 개발) 모두를 지원합니다. 재료 속성은 모든 시뮬레이션의 기본 입력이므로 엔지니어는 비용이 많이 드는 물리적 테스트 없이도 필요한 속성을 파악하고, 새로운 재료 조합 또는 복합재 구성을 개발하고, 후처리 단계의 영향을 계산하고, 재료의 효과를 검증하는 분석을 수행할 수 있습니다.
Ansys Mechanical 구조 유한 요소 해석 소프트웨어와 주요 Ansys 솔버에서 선택적으로 사용할 수 있는 재료 데이터 라이브러리인 Ansys Granta Materials Data for Simulation 속성 데이터베이스의 조합은 재료 정보학을 시뮬레이션 프로세스에 직접 통합하고, 반대로 시뮬레이션 프로세스를 재료 정보학에 통합하는 강력한 사례입니다. 엔지니어는 다양한 하중 조건에서 재료를 선택하고 성능을 평가할 수 있습니다. Mechanical 소프트웨어에 내장된 설계 탐색 툴과 같은 최적화 모듈 및 실험 설계 인터페이스는 엔지니어가 재료 속성 변화에 대한 설계 민감도를 평가하고 설계에 필요한 재료를 최적화하는 데 유용할 수 있습니다.
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