[KAIST-에이아이스타 기술이전 완료식 기념 단체사진]

우리 학과 홍승범 교수 연구팀이 ‘배터리· 첨단소재 연구에 활용 가능한 AI 기반 데이터 추출·정제 및 구조화 기술’을 AI 기반 첨단소재·배터리 빅데이터 솔루션 기업 에이아이스타(AISTAR)에 기술을 이전했다  .

이번 기술은 배터리 연구 논문 및 내부 실험 보고서 등 대규모 PDF 문서로부터 핵심 실험 정보를 자동으로 추출·표준화하는 AI 데이터 구조화 소프트웨어다.

OCR(광학문자인식)과 대규모 언어모델(LLM)을 결합해 실험 문맥(Context)을 이해하고, 성능 지표·소재 조성·공정 조건 등의 핵심 정보를 JSON·CSV 형식으로 변환함으로써 비정형 연구 정보를 AI 학습이 가능한 정형 데이터로 전환한다.

특히, 본 기술이전은 한국저작권위원회에 등록된 「리튬 이온 배터리(LIB) 양극재 데이터 추출을 위한 대규모 언어 모델(LLM) 소프트웨어」(저작권등록증 제 C-2025-031323호)를 기반으로 추진됐다.

KAIST는 해당 기술이 단순 문서 자동화 수준을 넘어, 첨단소재 전략산업의 연구개발 프로세스 전반을 데이터 중심으로 전환하는 핵심 인프라 기술이라고 설명했다.

특히 분산·비표준 형태로 축적된 연구 데이터를 대규모로 정제·표준화 함으로써 소재 조성–성능 상관관계 데이터셋, 실험 조건–결과 매핑 데이터, 실패 사례 데이터까지 포함하는 고품질 학습 데이터 구축이 가능해진다.

이번 기술이전은  비정형 연구 데이터를 고품질로 정형화하여 산업 현장에 확산하고, 첨단소재 R&D의 디지털 전환(DX)과 AI 기반 연구 자율화를 가속할 것으로  기대된다.

기술 개발을 주도한 홍승범 교수는 “배터리 및 신소재 분야는 방대한 연구 데이터가 축적돼 있음에도 비정형 형태로 분산돼 있어 AI 활용에 한계가 있었다”며 “이번 기술은 연구 데이터를 정밀하게 구조화해 이차전지·신소재 특화 AI 모델 학습에 적합한 형태로 전환하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 첨단소재 연구의 디지털 전환과 자율화 기반이 한층 강화될 것으로 기대한다”고 말했다.

기술이전 기업인 에이아이스타 장우정 대표는 “KAIST의 우수한 원천기술을 기반으로 산업 특화 AI 인프라를 확보했다”며 “구조화된 대규모 도메인 데이터를 바탕으로 산업 특화 파운데이션 모델 기반 지능형 자율 연구 에이전트 시스템과 Physical AI 기반 자율 실험 시스템 고도화를 추진해 AI 신소재 혁신 산업의 속도를 구조적으로 가속하겠다”고 밝혔다.

KAIST는 향후에도 대학·연구기관의 원천기술이 산업 현장으로 확산될 수 있도록 기술이전 및 산학협력을 강화하고, 데이터·AI 기반 첨단소재 연구 생태계 조성에 기여해 나갈 계획이다.  끝.