국민대학교 최준혁 석사과정생, 박세진 석사과정생, 원예지 학부연구생(이상 신소재공학부, 인공지능재료설계연구실, 지도교수 조기섭)이 최근 개최된 2025 한국열처리공학회 춘계학술발표대회에서 우수논문상(정인상 상)을 수상하며, 우수한 연구 역량을 입증하였다.

최준혁 학생은 ‘U-Net 기반 Focused Region Training을 활용한 원자단위 주사투과전자현미경(STEM) 이미지의 전위 검출 및 분할’이라는 주제로 논문을 발표해, 기존 수작업 중심의 전위 분석 방식이 가진 비효율성과 오류 문제를 극복할 수 있는 AI 기반 이미지 분석 모델을 제시하였다. 특히, Focused Region Training(FRT) 기법을 통해 전위가 집중된 영역을 강조하고, 앙상블 전략을 활용함으로써, 미세 결함까지도 정밀하게 검출할 수 있는 모델 성능을 달성하였다.

박세진 학생은 ‘LLM 기반 데이터 추출과 준지도 학습을 활용한 Fe계 연자성 합금의 전주기 설계 프레임워크 개발’이라는 주제로 발표하였다. Fe계 연자성 소재의 조성, 공정, 자성 특성을 문헌과 특허로부터 대규모 언어모델(LLM) 기반 자동 추출 시스템을 통해 정제된 데이터베이스로 구축하고, 이를 기반으로 Autoencoder 기반 준지도 학습과 Gaussian Process 기반 Active Learning을 결합한 예측 모델을 개발하여, 실제 제조성과 예측 신뢰도를 동시에 만족하는 최적 조성을 도출하였다.

원예지 학부연구생은 ‘니켈기 초내열합금 PDF 문헌에 대한 OCR 기반 데이터 자동 추출 및 Multimodal LLM을 활용한 정확도 평가’라는 주제로 연구를 발표하였다. 니켈기 초내열합금의 PDF 형식의 문헌에서 텍스트, 표, 이미지를 OCR 기반으로 자동 추출한 후, Multimodal LLM을 활용해 추출 데이터의 정합도를 정량적으로 검증하는 시스템을 개발하였다. BLEU 지표와 Confusion Matrix 기반 평가를 통해 수작업 대비 높은 정확도를 확보하며, 향후 소재 데이터 자동화 기반 확대에 대한 가능성을 입증하였다.

이번 수상은 국민대학교 인공지능재료설계연구실이 AI 기반 소재 설계 및 데이터 기반 자동화 기술의 연구 선도 그룹임을 다시 한번 확인시켜주는 성과로, 향후 다양한 소재 산업 분야에서의 응용과 기여가 기대된다.