상용화 병목 분석해 산업화 로드맵 제시
AI 활용해 생산성·경제성 동시 개선 기대

석유 대신 미생물을 활용해 화학제품을 만드는 '바이오제조' 기술의 핵심 난제를 풀 수 있는 인공지능(AI) 기반 산업화 전략이 제시됐습니다.

KAIST 생명화학공학과 이상엽 특훈교수 연구팀이 바이오제조가 연구실을 넘어 산업 현장에 안착하기 위해 해결해야 할 핵심 과제를 종합적으로 분석하고, 실용화 방안을 담은 연구 결과를 발표했습니다.

바이오제조는 미생물을 이용해 플라스틱과 섬유, 의약품 원료 등 다양한 화학물질을 생산하는 기술로, 탄소배출을 줄일 수 있는 차세대 친환경 제조기술로 주목받고 있습니다.

하지만 연구실에서 높은 생산성을 보인 기술도 실제 공장에서는 생산 비용과 가격 경쟁력 문제로 상용화에 실패하는 사례가 적지 않았습니다.

연구팀은 이 같은 '연구실과 산업 현장 사이의 간극'을 대표하는 사례로 친환경 화학원료인 숙신산과 생분해성 플라스틱인 PHA를 분석했습니다.

숙신산은 친환경 플라스틱과 화학소재의 원료로 활용되지만, 생산량뿐 아니라 원료 가격과 발효 공정, 분리·정제 비용, 시장 규모까지 함께 고려해야 기존 석유화학 제품과 경쟁할 수 있다고 연구팀은 설명했습니다.

또 의약품과 화장품, 식품 소재처럼 부가가치가 높은 시장부터 진입한 뒤 점차 시장을 확대하는 전략이 현실적이라고 제안했습니다.

생분해성 플라스틱인 PHA 역시 생산과 회수 비용이 높아 기존 플라스틱과 가격 경쟁력이 부족한 만큼 의료용 소재와 식품 포장재 등 고부가가치 분야부터 적용하는 단계적 접근이 필요하다고 분석했습니다.

연구팀은 바이오제조 산업화의 핵심 열쇠로 AI를 제시했습니다.

AI를 활용하면 효소와 미생물 설계는 물론 생산 공정을 가상으로 구현하는 디지털 트윈, 경제성과 환경성을 함께 분석하는 기술까지 바이오제조 전 과정을 최적화할 수 있다는 설명입니다.

이를 통해 개발 기간과 생산 비용을 줄이고 상용화 성공 가능성도 높일 수 있을 것으로 전망했습니다.

연구팀은 기술경제성 평가와 환경영향 평가도 연구가 끝난 뒤 수행하는 절차가 아니라 연구 초기부터 설계 기준으로 활용해야 한다고 강조했습니다.

또 원료 수급과 국제 정세 변화에 대응할 수 있는 공급망 회복력까지 함께 고려해야 바이오제조 산업의 경쟁력을 높일 수 있다고 제언했습니다.

이상엽 교수는 "바이오제조는 원료 확보부터 균주 설계, 발효와 정제, 시장 진입까지 전 과정이 유기적으로 연결돼야 성공할 수 있다며, 시스템대사공학과 AI의 융합이 상용화를 앞당기는 핵심 기술이 될 것"이라고 밝혔습니다.

KAIST 생명화학공학과 김지연 박사과정과 유혜은 박사과정이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 '네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications)' 온라인 판에 5월 30일 자로 실렸습니다.