금속 유기 골격체(Metal Organic Framework, MOF)는 금속 노드와 유기물 링커를 다양하게 조합하여 광범 위한 물리적/화학적 특성들을 가지는 구조를 만들 수 있기 때문에, 응용 분야에 맞춤형 설계가 가능한 이상적인 재료 로 주목을 받고 있다. 그러나 뛰어난 화학적 자유도라는 장점은 한편으로는 새로운 MOF를 개발하는 실제적인 측면에 서 큰 도전과제가 되기도 한다. 바로 MOF 구조의 방대한 가능성 중에서, 적은 부분만을 현실적으로 합성할 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 활용할 수 있는 전산 모사 접근 방식이 재료게놈학 혹은 재료 게놈 공학 (materials genome engineering, MGE)이다. 본고에서는 고성능 MOF 개발을 위한 재료 게놈 공학 접근법의 활용을 MOF 데이터베이스 구축, 재료의 설명자 개발, 기계학습에 기반한 MOF 구조-물성 관계 연구, 데이터베이스에 대한 고속대량스크리닝, 그리고 MOF의 역설계 측면으로 나누어 연구 동향을 살펴보고자 한다. 이러한 MGE 연구접근법은 MOF 기반 재료연구에 향후 큰 성과를 가져올 것이며 전통적인 화학 합성의 디지털 변환을 주도할 것으로 기대된다.