15일 제주 국제컨벤션센터(ICC)에서 열린 대한화학회 창립 80주년 및 미국화학회(ACS) 창립 150주년 기념 특별 심포지엄에서 오마르 야기 미국 버클리캘리포니아대(UC버클리) 화학과 교수가 발표하고 있다. 대한화학회 제공


"우리는 지금까지 화석 연료를 태우고 그 혜택을 누렸습니다. 이제 발생한 이산화탄소(CO2)를 포집할 차례입니다. 공짜는 없습니다(There is no free lunch)."
2025년 노벨 화학상 수상자인 오마르 야기 미국 버클리캘리포니아대(UC버클리) 화학과 교수는 15일 제주 국제컨벤션센터(ICC 릴게임사이트 )에서 열린 대한화학회 창립 80주년 및 미국화학회(ACS) 창립 150주년 기념 특별 심포지엄에서 '공유결합 유기골격체(COF)'를 활용한 기후변화 문제 해결 방향을 제시했다. 심포지엄은 대한화학회 제137회 학술발표회 및 기기전시회와 함께 개최됐다.
대기중 이산화탄소는 기후변화의 주범으로 꼽힌다. 지난해 기준으로 지구 대기 중에는 1 야마토릴게임 100기가톤(Gt, 1Gt는 10억톤)의 '초과 탄소'가 존재하고 매년 인류는 탄소 40기가톤을 대기 중에 배출하고 있다.?
대기중 탄소를 직접 포집해 줄이는 아이디어는 단순하지만 어려운 기술이다. 공기 중에 있는 다른 수많은 분자를 제치고 0.04% 농도의 이산화탄소만 효율적으로 포집해야 하기 때문이다.
COF는 설 릴게임 계를 통해 다양한 유기 분자를 결합한?결정성 중합체다. 커다란 입체 구조로 자유롭게 확장하고 기능을 추가할 수 있는 플랫폼이다. 이산화탄소 포집 능력이 극대화된 최신 COF 모델의 경우 현존하는 물질 중 이산화탄소 포집 능력이 가장 뛰어난 물질로 꼽힌다. 수분과 산화에 대한 안정성, 포집 효율성, 재활용 가능성을 모두 충족한다.
현재 기 쿨사이다릴게임 술로는 COF 10만톤으로 0.5기가톤의 이산화탄소를 흡수할 수 있다. 야기 교수의 설명에 따르면 세계 총생산의 4%를 CO2 포집에 쓴다면 초과된 탄소를 모두 포집하는 데 약 25년이 걸릴 것으로 예상된다. 모두 포집하는 데 드는 비용은 100조달러(약 14경7467조원)에 달한다.
야기 교수는 "보험사들의 계산에 따르면 인류는 204 사아다쿨 9년까지 기후변화로 매년 38조달러(약 5경5860조원)의 피해를 입을 것으로 예상된다"며 "이미 기후변화로 인한 피해 복구에 매년 수조 달러를 쓰고 있다는 것"이라고 말했다.
이산화탄소 제거에 필요한 비용이 큰 것 같지만 실제로는 더 큰 피해를 막는 방법이라는 뜻이다. 야기 교수는 "한 국가가 해결할 수 없는 문제"라며 "이런 사실이 정부와 사회가 합의로 나아가게 하는 동기가 될 수 있다고 생각한다"고 강조했다.
야기 교수는 "실제로는 COF의 골격을 확장하면 반응 속도를 3배까지 늘릴 수 있을 것"이라며 "25년이라는 기간도 단축된다는 뜻"이라고 밝혔다.



15일 제주 국제컨벤션센터(ICC)에서 열린 대한화학회 창립 80주년 및 미국화학회(ACS) 창립 150주년 기념 특별 심포지엄에서 오마르 야기 미국 버클리캘리포니아대(UC버클리) 화학과 교수가 발표하고 있다. 대한화학회 제공


분말 형태의 COF를 바로 사용할 수는 없다. COF를 장치 내에서 10년씩 견딜 수 있도록 하려면 알루미늄 표면에 코팅하는 형태가 적합하다는 설명이다. 포집한 이산화탄소를 다시 분리해 모으는 과정도 중요하다. 야기 교수팀이 개발한 시스템에서는 60℃면 COF에서 이산화탄소가 다시 분리되기 때문에 재사용이 쉽다.
야기 교수는 "산업에서 버려지는 폐열로 이산화탄소를 포집할 수 있어 에너지 효율이 매우 높다"고 밝혔다. 이어 "스타트업을 통해 규모를 키우고 있다"며 "아직 포집한 이산화탄소를 유용한 물질로 전환하는 기술이 부족하기 때문에 지하에 저장해야 할 것으로 생각된다"고 말했다.
야기 교수는 인공지능(AI)이 연구실 패러다임을 바꾸고 연구를 가속하고 있다고 강조하며 'AI메트리(AIMATRY, AI MAterials chemisTRY)' 개념을 제시했다. AI를 활용해 신소재를 설계하고 특히 원하는 특성을 특정 화학 구조와 연결하는 데 중점을 둔 새로운 과학 분야다.
야기 교수는 "챗GPT의 엉뚱한 제안 중 하나가 정답으로 밝혀지기도 한다"며 "'이산화탄소 포집 소재가 필요하니 가장 좋은 것을 달라'고 할 수 있는 수준에 도달하진 못했지만 새로운 물질의 탐색 속도가 두 배로 늘어났다"고 말했다.
AI 알고리즘이 예상된 화학 구조뿐 아니라 '생각했어야 했는데 생각하지 못했던' 조건이나 예상치 못한 구조까지 만들어낼 수 있다는 것이다. AI가 제시한 유망 물질을 로봇 실험으로 합성하고 데이터를 다시 AI에 제안하는 과정을 반복하는 방법론이 제시됐다.
이어 "화학 연구 방법의?혁명을 목격하고 있다"며 "우리 연구팀 전체가 'AI 실험 그룹'으로 바뀌었다"고 밝혔다.
[제주=이병구 기자 2bottle9@donga.com]