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끝없는 배터리 실험 줄인다...성능 예측 AI 개발
전기차를 한 번 더 멀리 가게 하고, 스마트폰을 더 오래 쓰게 만드는 힘은 배터리 소재에서 나온다. 그중에서도 배터리의 성능과 수명을 직접 좌우하는 핵심 재료가 바로 양극재다. 배터리 소재 개발에 필요한 수많은 실험을 인공지능이 대신할 수 있다면 어떨까. 우리 대학 연구진이 실험 데이터가 부족한 상황에서도 양극재의 입자 크기와 예측 신뢰도를 함께 제시하는 인공지능(AI) 프레임워크를 개발하며, 전고체 배터리 등 차세대 에너지 기술로의 확장 가능성을 열었다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수팀이 조은애 교수팀과 공동연구를 통해, 실험 데이터가 불완전한 상황에서도 배터리 양극재의 입자 크기를 정확하게 예측하고, 그 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지까지 함께 제공하는 머신러닝 프레임워크를 개발했다고 26일 밝혔다.
배터리 내부의 양극재는 리튬이온 배터리가 에너지를 저장하고 꺼내 쓰게 만드는 핵심 재료다. 현재 전기차 배터리에 가장 널리 사용되는 양극재는 니켈(Ni), 코발트(Co), 망간(Mn)을 혼합한 NCM 계열 금속 산화물로, 배터리의 수명과 충전 속도, 주행 거리, 안전성에 큰 영향을 미친다.
우리 대학 연구진은 이러한 양극재를 이루는 아주 작은 1차 입자의 크기가 배터리 성능을 결정하는 핵심 요소라는 점에 주목했다. 입자가 지나치게 크면 성능이 저하되고, 반대로 너무 작으면 안정성 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 이에 연구진은 입자 크기를 정확하게 예측하고 제어할 수 있는 AI 기반 기술을 개발했다.
기존에는 입자 크기를 파악하기 위해 소결 온도와 시간, 재료 조성 등을 바꿔가며 수많은 실험을 반복해야 했다. 그러나 실제 연구 현장에서는 모든 조건을 빠짐없이 측정하기 어렵고, 실험 데이터가 누락되는 경우도 잦아 공정 조건과 입자 크기 간의 관계를 정밀하게 분석하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 누락된 데이터는 보완하고, 예측 결과는 신뢰도와 함께 제시하는 AI 프레임워크를 설계했다. 이 프레임워크는 화학적 특성을 고려해 빠진 실험 데이터를 보완하는 기술(MatImpute)과, 예측 불확실성을 함께 계산하는 확률적 머신러닝 모델(NGBoost)을 결합한 것이 특징이다.
이 AI 모델은 단순히 입자 크기를 예측하는 데 그치지 않고, 해당 예측을 어느 정도까지 신뢰할 수 있는지에 대한 정보까지 함께 제공한다. 이는 실제로 어떤 조건에서 재료를 합성할지 결정하는 데 중요한 기준이 된다.
실험 데이터를 확장해 학습한 결과, AI 모델은 약 86.6%의 높은 예측 정확도를 보였다. 분석 결과, 양극재 입자 크기는 재료 성분보다도 굽는 온도와 시간 같은 공정 조건의 영향을 더 크게 받는 것으로 나타났으며, 이는 기존의 실험적 이해와도 잘 부합한다.
연구진은 AI 예측의 신뢰성을 검증하기 위해, 금속 성분 비율은 동일한 NCM811(Ni 80% / Co 10% / Mn 10%) 조성을 유지하되 기존 데이터에 포함되지 않은 제조 조건으로 합성한 양극재 시료 4종을 새롭게 제작해 실험을 진행했다. 그 결과, AI가 예측한 입자 크기는 실제 현미경 측정 결과와 거의 일치했으며, 오차는 대부분 머리카락 두께보다 훨씬 작은 0.13마이크로미터(μm) 이하로 나타났다. 특히 AI가 함께 제시한 예측 불확실성 범위 안에 실제 실험 결과가 포함돼, 예측값뿐 아니라 그 신뢰도 역시 타당함이 확인됐다.
이번 연구는 배터리 연구에서 모든 실험을 수행하지 않아도 성공 가능성이 높은 조건을 먼저 찾을 수 있는 길을 열었다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 배터리 소재 개발 속도를 높이고, 불필요한 실험과 비용을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
홍승범 교수는 “AI가 예측값뿐 아니라 그 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지까지 함께 제시한다는 점이 핵심”이라며, “차세대 배터리 소재를 보다 빠르고 효율적으로 설계하는 데 실질적인 도움이 될 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신소재공학과 벤 마디카(Benediktus Madika) 박사과정 연구원이 제1저자로 참여했으며, 신소재·화학공학 분야의 국제적 권위 학술지인 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’에 2025년 10월 8일자로 게재됐다.
※ 논문 제목: Uncertainty-Quantified Primary Particle Size Prediction in Li-Rich NCM Materials via Machine Learning and Chemistry-Aware Imputation, DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202515694>
한편, 본 연구는 벤 마디카, 강채율, 심주성, 박태민, 문정현 연구원과 조은애 교수, 홍승범 교수 연구팀이 수행했으며, 과학기술정보통신부(MSIT) 한국연구재단 미래융합기술파이오니어(전략형) 지원(과제번호 RS-2023-00247245)을 받아 진행됐다.
2026.01.26 조회수 669 -
비싼 금속 없이 전고체 배터리 성능 한계 돌파
배터리는 스마트폰과 전기차 등 현대 사회의 필수 기술이지만, 화재·폭발 위험과 높은 비용이라는 한계를 안고 있다. 이를 해결할 대안으로 전고체 배터리가 주목받아 왔지만, 안전성·성능·가격을 동시에 만족시키기는 쉽지 않았다. 한국 연구진이 비싼 금속을 추가하지 않고도 구조 설계만으로 전고체 배터리 성능을 단번에 수 배 끌어올리는 데 성공했다.
우리 대학은 소재공학과 서동화 교수 연구팀이 서울대학교(총장 유홍림) 정성균 교수, 연세대학교(총장 윤동섭) 정윤석 교수, 동국대학교(총장 윤재웅) 남경완 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 저비용 원료를 사용하면서도 폭발과 화재 위험이 낮고 성능이 우수한 전고체 배터리 핵심 소재 설계 방법을 개발했다고 7일 밝혔다.
일반 배터리는 액체 전해질 안에서 리튬 이온이 이동하는 반면, 전고체 배터리는 액체 대신 고체 전해질을 사용한다. 이 때문에 전고체 배터리는 더 안전하지만, 고체 안에서 리튬 이온이 빠르게 이동하도록 만들기 위해서는 값비싼 금속을 쓰거나 복잡한 제조 공정이 필요하다는 문제가 있었다.
연구팀은 전고체 전해질 내부에 리튬 이온이 원활하게 이동할 수 있는 통로를 만들기 위해 산소(O²⁻)와 황(S²⁻)과 같은 ‘이가 음이온’에 주목했다. 이가 음이온은 전해질 내부 구조의 기본 틀에 들어가 결정 구조를 변화시키는 역할을 한다.
연구팀은 저렴한 지르코늄(Zr) 기반 할라이드 전고체 전해질에 이가 음이온을 도입해 내부 구조를 정밀하게 조절하는 기술을 개발했다. 이 설계 원리는 ‘프레임워크 조절 메커니즘’으로, 전해질 내부에서 리튬 이온이 이동하는 통로를 넓히고 이동 과정에서 마주치는 장벽을 낮추는 방식이다. 이를 통해 리튬 이온 주변의 결합 환경과 결정 구조를 조절해, 이온이 더 빠르고 쉽게 이동하도록 했다.
연구팀은 이러한 구조 변화를 확인하기 위해 초고해상도 X-선 산란 분석, 상관거리함수(PDF) 분석, X선 흡수분광(XAS), 컴퓨터 기반 전자 구조 및 확산 모델링(DFT) 등 다양한 정밀 분석 기법을 활용해 원자 수준에서의 변화를 규명했다.
그 결과, 산소나 황을 도입한 전해질에서는 리튬 이온의 이동 성능이 기존 지르코늄 기반 전해질보다 2~4배 이상 향상된 것으로 나타났다. 이는 값싼 재료를 사용하고도 실제 전고체 배터리에 적용할 수 있는 수준의 성능을 구현했음을 의미한다.
구체적으로, 산소(O²⁻)를 도입한 전해질의 상온 이온전도도는 약 1.78 mS/cm, 황(S²⁻)을 도입한 전해질은 약 1.01 mS/cm로 측정됐다. 이온전도도는 전해질 안에서 리튬 이온이 얼마나 빠르고 원활하게 이동하는지를 나타내는 지표로, 수치가 클수록 배터리 성능이 우수함을 뜻하며, 1 mS/cm 이상이면 상온에서 실제 배터리에 적용하기에 충분한 수준으로 평가된다.
서동화 교수는 “이번 연구를 통해 값싼 원료로도 전고체 배터리의 비용과 성능 문제를 동시에 개선할 수 있는 설계 원리를 제시했다”며, “산업적 활용 가능성이 매우 크다”고 말했다. 제1저자인 김재승 연구원은 이번 연구가 전고체 배터리 소재 개발에서 ‘어떤 소재를 쓸 것인가’를 넘어 ‘어떻게 설계해야 하는가’에 대한 방향을 제시한 연구라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 김재승 연구원과 동국대학교 한다슬 연구원이 공동 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 2025년 11월 27일 자로 게재됐다.
※논문명: Divalent anion-driven framework regulation in Zr-based halide solid electrolytes for all-solid-state batteries, DOI: https://www.nature.com/articles/s41467-025-65702-2
이번 연구는 삼성전자 미래기술육성센터, 한국연구재단, 국가슈퍼컴퓨팅센터의 지원을 받아 수행됐다.
2026.01.07 조회수 1748 -
차세대 무음극 리튬 전지 상용화 난제 풀었다
전기차와 드론, 차세대 고성능 배터리 후보로 주목받아 온 무음극 리튬 금속 전지는 기존 리튬이온전지보다 에너지 밀도가 훨씬 높지만, 짧은 수명 문제로 상용화에 어려움을 겪어 왔다. 우리 대학 연구진이 전해질을 반복적으로 바꿔야 했던 기존 접근에서 벗어나, 전극 표면 설계만으로 배터리 수명을 획기적으로 늘리는 데 성공했다.
우리 대학은 생명화학공학과 이진우·임성갑 교수 연구팀이 전극 표면에 두께 15나노미터(nm)의 초극박 인공 고분자층을 도입해, 무음극 금속 전지의 최대 약점인 계면 불안정성 문제를 근본적으로 해결했다고 4일 밝혔다.
무음극 금속 전지는 음극에 흑연이나 리튬 금속 대신 구리 집전체만 사용하는 단순 구조를 갖는다. 이로 인해 기존 리튬이온전지 대비 30~50% 높은 에너지 밀도, 낮은 제조 비용, 공정 단순화라는 장점이 있지만, 초기 충전 과정에서 리튬이 구리 표면에 직접 쌓이며 전해질이 빠르게 소모되고 불안정한 보호막(SEI)이 형성돼 수명이 급격히 줄어드는 문제가 있었다.
연구팀은 전해질 조성을 바꾸는 대신, 문제가 시작되는 전극 표면 자체를 설계하는 전략을 선택했다. iCVD(개시제 기반 화학증착) 공정을 이용해 구리 집전체 위에 균일한 초박막 고분자층을 형성한 결과, 이 층이 전해질과의 상호작용을 조절해 리튬 이온 이동과 전해질 분해 경로를 정밀하게 제어하는 것으로 나타났다.
기존 전지에서는 전해질 용매가 분해되며 부드럽고 불안정한 유기물 보호막이 형성돼 리튬이 고르게 쌓이지 않고 가시처럼 뾰족한 수지상이 쉽게 자랐다. 반면 이번 연구에서 개발된 고분자층은 전해질 용매와 잘 섞이지 않아, 용매 대신 염 성분의 분해를 유도했다. 그 결과 단단하고 안정적인 무기물 보호막(SEI)이 형성되며 전해질 소모와 과도한 보호막 성장이 동시에 억제됐다.
연구진은 오페란도(operando) 라만 분석과 분자동역학(MD) 시뮬레이션을 통해 전지 작동 중 전극 표면에 음이온이 풍부한 환경이 형성되고, 이것이 안정적인 무기물 보호막 생성으로 이어진다는 메커니즘을 규명했다.
이번 기술은 전해질 조성 변경 없이 전극 표면에 얇은 층만 추가하는 방식으로, 기존 공정과의 호환성이 높고 비용 부담도 적다. 특히 iCVD 공정은 롤투롤 방식의 대면적 연속 생산이 가능해, 연구실 수준을 넘어 산업적 대량 생산에 적합하다.
이진우 교수는 “이번 연구는 새로운 소재 개발을 넘어, 전극 표면 설계를 통해 전해질 반응과 계면 안정성을 제어할 수 있다는 설계 원리를 제시했다는 점에서 의미가 크다”며, “전기차와 에너지저장장치(ESS) 등 차세대 고에너지 배터리 시장에서 무음극 리튬 금속 전지 상용화를 앞당길 수 있는 기술”이라고 밝혔다.
이번 연구에는 KAIST 생명화학공학과 이주현 박사과정생과 김진욱 박사후 연구원이 공동 제1 저자로 참여했으며, 연구 결과는 에너지 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 ‘줄(Joule)’에 2025년 12월 10일 게재됐다.
※ 논문명 : A Strategic Tuning of Interfacial Li+ Solvation with Ultrathin Polymer Layers for Anode-Free Lithium Metal Batteries 저자 정보 : 이주현 (KAIST, 공동 제1 저자), 김진욱 (KAIST, 공동 제1 저자) 및 이진우 (KAIST, 교신저자), 임성갑 (KAIST, 교신저자) 포함 총 18 명, DOI : 10.1016/j.joule.2025.102226
한편, 이번 연구는 KAIST와 LG에너지솔루션이 공동 설립한 ‘프론티어 리서치 랩 (Frontier Research Laboratory)’에서 수행되었으며, 또한 한국연구재단(NRF) 중견연구사업, 산림청(한국임업진흥원) 목재자원의 고부가가치 첨단화 기술개발사업, KAIST 장영실 Fellowship 프로그램의 지원을 받아 수행되었다.
2026.01.05 조회수 937 -
"좋으라고 넣었는데"...KAIST, 전기차 하이니켈 배터리 성능 저하 원인 밝혀
리튬이온 배터리 중에서도 고에너지형 전기차에 주로 사용되는 하이니켈 배터리는 에너지 밀도가 높지만 성능 저하가 빠르다는 한계를 안고 있다. 우리 대학 연구진은 하이니켈 배터리가 빠르게 망가지는(열화되는) 근본 원인을 세계 최초로 규명하고, 이를 해결할 새로운 접근법을 제시했다.
우리 대학은 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 신소재공학과 서동화 교수 연구팀과 함께, 그동안 배터리의 안정성과 수명 향상을 위해 사용돼 온 전해질 첨가제 ‘석시노니트릴(CN4)’이 하이니켈 배터리에서는 오히려 성능 저하를 일으키는 핵심 원인임을 밝혀냈다고 3일 밝혔다.
배터리는 양극과 음극 사이를 리튬 이온이 오가며 전기가 만들어진다. 리튬 이동을 돕기 위해 전해질에는 소량의 CN4가 들어가는데, 연구팀은 두 개의 니트릴(-CN) 구조를 가진 CN4가 하이니켈 양극 표면의 니켈 이온과 지나치게 강하게 달라붙는다는 사실을 컴퓨터 계산으로 확인했다.
니트릴 구조는 탄소와 질소가 삼중 결합으로 묶여 있는, 금속 이온과 잘 달라붙는 ‘갈고리’ 같은 구조다. 이 강한 결합 때문에 양극 표면에 형성돼야 할 보호막 역할의 전기이중층(EDL)이 무너지고, 충·방전 과정에서 양극 구조가 뒤틀리며(얀-텔러 왜곡, Jahn-teller distortion) 심지어 양극 전자까지 CN4로 빠져나가 양극이 빠르게 손상된다.
이 과정에서 새어 나온 니켈 이온은 전해질을 통해 음극으로 이동해 표면에 쌓이는데, 이 니켈은 전해질을 더 빨리 분해하고 리튬까지 낭비시키는 ‘나쁜 촉매’처럼 작용해 배터리 열화를 더욱 가속시킨다.
여러 분석 결과, CN4가 하이니켈 양극 표면을 니켈이 부족한 비정상적인 층으로 바꾸고, 안정적이어야 할 구조를‘암염 구조’라는 비정상적 형태로 변형시키는 현상도 확인됐다.
즉 LCO 배터리(리튬코발트산화물)에서는 유용한 CN4가, 니켈 비율이 높은 하이니켈 배터리에서는 오히려 구조를 무너뜨리는 양면성을 가진 물질임을 증명한 것이다.
이번 연구는 단순한 충·방전 조건 조절을 넘어, 금속 이온과 전해질 분자 사이에서 실제로 어떤 전자 이동이 일어나는지까지 규명한 정밀 분석이라는 점에서 큰 의미를 갖는다. 연구진은 이 성과를 바탕으로 하이니켈 양극에 최적화된 새로운 전해질 첨가제 개발에 나설 계획이다.
최남순 교수는 “배터리 수명과 안정성을 높이려면 분자 수준의 정밀한 이해가 필수”라며 “이번 연구가 니켈과 과도하게 결합하지 않는 새로운 첨가제 개발의 길을 열어, 차세대 고용량 배터리 상용화에 크게 기여할 것”이라고 말했다.
생명화학공학과 최남순 교수, 한승희, 김준영, 이기훈 연구원과 신소재공학과 서동화 교수, 김재승 연구원이 공동 제 1저자로 진행한 이번 연구는 저명한 국제 학술지 ‘에이시에스 에너지 레터즈(ACS Energy Letters)’에 11월 14일 온라인 게재되었으며 커버 논문으로 선정되었다.
※논문명 : Unveiling Bidentate Nitrile-Driven Structural Degradation in Ultra-High-Nickel Cathodes,
https://doi.org/10.1021/acsenergylett.5c02845
이번 연구는 삼성 에스디아이(Samsung SDI)의 지원을 받아 수행됐다.
2025.12.03 조회수 1933 -
전기차 리튬배터리 충전 15분이면 끝!
전기차(EV) 시장의 성장과 함께 리튬이온 배터리의 충전 시간을 단축하는 기술이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 우리 연구진이 충전 속도가 상대적으로 느린 전기차 리튬 배터리의 혁신적 전해질 기술을 개발하여 충전 시간을 15분으로 단축시키는데 성공했다.
우리 대학생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀과 협력 연구를 통해 새로운 전해질 용매 ‘아이소부티로니트릴(isoBN)’을 개발하여 배터리내 리튬 이온 이동을 극대화시키는 전략으로 전기차 배터리의 충전 시간이 상온에서 15분 내로 가능한 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
연구팀은 전해질 내에서 용매화(Solvation) 구조를 조절하는 전략을 개발했다. 이는 배터리의 핵심 요소인 음극 계면층(SEI, Solid Electrolyte Interphase)의 형성을 최적화하여 리튬이온 이동을 원활하게 하고, 고속 충전 시 발생하는 문제(리튬 전착, 배터리 수명 단축 등)를 해결하는 방식으로 리튬이온전지의 충전 속도를 향상시킬 수 있는 기반을 마련했다.
기존 리튬이온전지 전해질에 사용되는 에틸렌 카보네이트(ethylene carbonate, 이하 EC) 전해액은 높은 점성(3.38 cP), 강한 용매화(Solvation) 특성, 큰 결정립으로 구성된 음극 계면층을 만들게 되어 고속 충전 시 리튬이온이 원활하게 이동하거나 흑연 음극 층상 구조로 들어가지 못한다.
또한, 음극 계면층 위 또는 음극판 상단부(분리막과 접촉하고 있는 부분)에 금속 리튬이 전착(Li plating)된다. 이러한 전착 리튬은 충·방전이 불가능한 비가역적 리튬으로 배터리 수명 단축과 단락에 의한 화재 발생 위험을 높인다.
최남순 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 EC를 완전히 대체할 수 있는 새로운 전해질 용매인 아이소부티로니트릴(isobutyronitrile, 이하 isoBN)을 배터리 전해질에 도입해 리튬이온의 탈용매화 에너지를 감소시키고 음극 계면층의 결정립 크기를 감소시켜 저온 및 상온에서 고속 충전이 되는 배터리 전해질 기술을 제시했다.
연구진은 리튬 이온과 약한 결합을 하는 isoBN 용매 도입을 통해 EC 전해질 대비 55% 낮은 점성(1.52 cP), 54% 높은 이온전도도(12.80 S/cm)를 가지는 고이온 전달성 전해질 시스템을 개발했다.
연구 결과, isoBN 전해질은 리튬이온의 탈용매화 에너지를 크게 감소시켜 15분 고속 충전 300회 사이클에서도 음극 상단부에 비가역성 리튬전착 없이 94.2%의 매우 높은 용량 유지율을 나타냈다.
연구진은 X선 광전자 분광법(X-ray Photoelectron Spectroscopy)과 비행시간 이차이온 질량 분석(Time-of-Flight Secondary Ion Mass Spectrometry) 등을 활용해 음극 계면층의 조성과 리튬이온의 이동 경로 등을 정밀 분석했다.
또한, 원자간력 현미경의 모드 중에서 전기화학적 변형 현미경(Electrochemical Strain Microscopy)을 활용해, 전해액 조성에 따라 리튬이온의 전도도가 달라지는 것과 음극계면층에서 리튬이온이 이동하는 것을 세계 최초로 영상화했으며, 전해질 조성이 음극 계면층 결정립 크기에 큰 영향을 주는 것을 밝혀냈다.
이번 연구는 음극 계면층의 결정립 크기와 배열상태 및 전해질의 용매화 구조가 리튬이온전지의 고속 충전 시간에 영향을 주는 핵심 요소임을 보였다. 또한, 높은 결정성으로 저온에서 빠른 리튬이온의 이동이 불가능한 EC 용매를 저결정성-초저점도 isoBN 용매로 대체함으로써 상온 및 영하 10도에서 고속 충전이 가능해 전기차 배터리의 가장 큰 장해물인 충전 시간을 확 줄이는 기술로 평가된다.
최남순 교수는 “리튬이온전지의 충전 시간을 획기적으로 줄이는 음극 계면층 기술과 전해질 시스템을 제시했다”라고 말했다.
이어 “이번 연구는 기존 고리형 카보네이트 전해질 소재(EC)의 한계를 극복하는 니트릴계 전해질 기술(isoBN)로 충전 시간 단축에 따른 전기차 대중화를 앞당기는 데 큰 진전을 이루며 향후 에너지 저장 시스템(ESS), 드론, 우주 항공 산업 등 다양한 분야에서 리튬이온전지의 고속 충전 기술이 실용화될 수 있을 것으로 기대된다”라고 전했다.
생명화학공학과 최남순 교수, 송채은, 한승희 연구원과 신소재공학과 홍승범 교수, 최영우 연구원이 공동 제 1저자로 진행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘어드밴스드 머티리얼즈(Advanced Materials)’에 3월 11일 게재되며 그 혁신성을 인정받았다. (논문명 : Geometric Design of Interface Structures and Electrolyte Solvation Chemistry for Fast Charging Lithium-Ion Batteries, https://doi.org/10.1002/adma.202418773)
한편 이번 연구는 한국산업기술기획평가원의 전기차 고출력 배터리 및 충전시스템 기술 개발사업과 한국연구재단의 나노·소재기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2025.03.17 조회수 9763 -
AI 기반 화재 걱정없는 고효율 아연-공기 배터리 개발
‘제2의 반도체’로 불리는 리튬이온 전지(LIB)는 가장 높은 시장 점유율로 에너지 저장 장치 시장을 주도하고 있지만, 화재에 취약하는 약점을 가지고 있다. 한국 연구진이 화재로부터 안전하고 값이 저렴한 아연 금속과 공기중의 산소로 구동되는 고에너지 밀도를 가진 고출력 차세대 전지를 개발했다.
우리 대학 신소재공학과 강정구 교수 연구팀이 연세대 한병찬 교수 연구팀, 경북대 최상일 교수 연구팀 및 성균관대 정형모 교수 연구팀과의 공동연구를 통해, 인공지능 기반 이종기능* 전기화학 촉매를 개발 및 촉매 활성 메커니즘을 규명하고, 고효율 아연-공기 전지를 개발했다고 4일 밝혔다.
*이종기능: 충전(Charging) 동안에서의 산소 발생(OER) 기능과 방전(Discharging) 동안의 산소 환원 (ORR) 기능
최근 활발하게 연구가 진행되고 있는 아연-공기 전지 배터리의 음극에 사용되는 아연 금속과 공기극*에 필요한 공기는 자연에 풍부하다는 특성 때문에 소재 비용이 적다는 장점이 있다.
*공기극: 공기 중의 산소를 전극 반응에 활용하는 양극(+)
하지만 고효율 아연-공기 전지를 구현하기 위해서는 충·방전 시에 공기극에서 일어나는 산소 환원 및 산소 발생 반응이 잘 일어나게 하는 이종기능 촉매의 설계가 필수적이다. 하지만 기존에 알려진 상용 촉매는 백금, 이리듐 등 귀금속을 기반으로 하고 있어 가격 경쟁력이 있으면서도 높은 활성도를 지닌 촉매 물질의 개발이 필요하다.
강정구 교수 공동연구팀은 아연 금속-공기 전지에 쓰일 값이 저렴한 전이금속산화물 이종접합 촉매 물질을 개발했다. 해당 촉매 물질은 아연-공기 전지에 사용 시에 귀금속 기반 촉매보다 높은 활성도 및 안정성을 나타냈다. 이와 더불어 해당 연구팀은 인공지능을 활용하여, 기계학습 힘장*을 개발하여 계면에서의 원자구조와 촉매 활성 메커니즘을 정확히 규명하였다.
* 기계학습 힘장(Machine learning force field): 촉매의 성능을 높이려면 계면에서 반응이 원활하게 일어나야 함. 계면에 존재하는 수천만개의 원자들간의 상호 힘을 정확히 이해하기는 기존 방법으로 불가능함. 본 연구에서는 인공지능을 활용하여 양자역학 기반 기계학습 힘장을 개발하여 수천만개의 원자로 구성된 계면구조와 계면에서의 반응 메커니즘을 규명하는데 활용하였음.
연구팀은 개발된 이종기능 촉매를 활용해 아연-공기 완전셀을 구성해 고성능 에너지 저장 소자를 구현했다. 구현된 아연-공기 전지는 기존 상용화된 리튬이온 배터리를 뛰어넘는 에너지 밀도를 가짐을 확인했으며, 저렴한 원료 소재 및 안전성으로 인해 향후 전기 자동차, 웨어러블 전자기기 등에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
강 교수는 "이번 연구로 개발된 전이금속 산화물 기반의 차세대 촉매 소재는 가격 경쟁력과 더불어 높은 촉매 활성도로 인해 아연-금속 공기 전지의 상용화에 기여할 수 있다ˮ라며 "중·소형 전력원뿐만 아니라 향후 전기 자동차까지 활용 범위를 확대해 적용될 수 있을 것이다ˮ고 말했다.
신소재공학과 최종휘 박사과정이 주도한 이번 연구 결과는 에너지 저장 소재 분야의 국제 학술지 `에너지 스토리지 머터리얼스(Energy Storage Materials)'에 지난 1월 14일 字 게재됐다. (논문명: Zeolitic imidazolate framework-derived bifunctional CoO-Mn3O4 heterostructure cathode enhancing oxygen reduction/evolution via dynamic O-vacancy formation and healing for high-performance Zn-air batteries, https://doi.org/10.1016/j.ensm.2025.104040)
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 나노 및 소재기술개발사업 미래기술연구실의 지원을 받아 수행됐다.
2025.03.04 조회수 7879 -
도심 항공 모빌리티는 리튬황전지로 세대교체 가능
전기자동차 시장의 성장에 이어, 항공 교통을 연결하는 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM) 시장이 배터리 산업의 새로운 전환점으로 주목받고 있다. 항공 모빌리티를 위한 에너지원으로는 쓰이는 기존 상용 리튬이온전지는 무게당 에너지밀도가 낮은 한계점이 있어 대학과 기업 공동연구진이 이를 극복할 차세대 기술로 활용될 혁신적인 리튬황전지를 개발해서 화제다.
우리 대학 생명화학공학과 김희탁 교수팀이 LG에너지솔루션 공동연구팀과 협력 연구를 통해 배터리의 안정적 사용을 위해 전해액 사용량이 줄어든 환경에서 리튬황전지 성능 저하 원인을 규명하고, 이를 바탕으로 성능을 혁신적으로 개선할 수 있는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다.
중국 CATL社는 2023년 ‘응축 배터리(Condensed battery)’기술을 발표하며 항공용 배터리 시장을 준비하고 있음을 밝힌 바 있다. 이와 같은 흐름 속에서, 기존 리튬이온전지를 뛰어넘는 차세대 기술로 리튬황전지가 주목받고 있다. 리튬황전지는 기존 리튬이온전지 대비 2배 이상의 무게당 에너지밀도를 제공할 수 있어 UAM 시장의 게임 체인저로 평가받는다.
그러나 기존 리튬황전지 기술은 배터리의 안정적 구동을 위해 많은 양의 전해액이 필요해 전지 무게가 증가하고, 결과적으로 에너지밀도가 감소하는 문제가 있었다. 더불어 전해액 사용량을 줄이는 희박 전해액 환경에서는 성능 열화가 가속화되는 한편, 퇴화 메커니즘조차 명확히 밝혀지지 않아 UAM용 리튬황전지 개발이 난항을 겪어 왔다.
연구팀은 전해액 사용량을 기존 대비 60% 이상 줄이고도 400Wh/kg 이상의 에너지밀도를 구현하는 리튬황전지를 개발했다. 이는 상용 리튬이온전지보다 60% 이상 높은 에너지밀도를 가지며, 안정적인 수명 특성을 확보해 UAM용 배터리의 가장 큰 장애물을 극복한 것으로 평가된다.
연구팀은 다양한 전해액 환경을 실험하며, 성능 저하의 주요 원인이 전극 부식으로 인한 전해액 고갈임을 밝혀냈다. 이를 해결하기 위해 불소화 에테르 용매를 도입해 리튬 금속 음극의 안정성과 가역성을 높이고 전해액 분해를 줄이는 데 성공했다.
생명화학공학과 김일주 박사과정 학생이 제 1저자로 참여한 이번 연구는 에너지 분야 최고 권위 학술지인 어드밴스드 에너지 머터리얼즈(Advanced Energy Materials)’에 게재되며 그 혁신성을 인정받았다.
(논문 제목: Moderately Solvating Electrolyte with Fluorinated Cosolvents for Lean-Electrolyte Li-S Batteries,
DOI: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/aenm.202403828)
연구 책임자인 우리 대학 김희탁 교수는 “이번 연구는 리튬황전지에서 전해액 설계를 통한 전극 계면 제어의 중요성을 밝힌 의미 있는 연구로 대학과 기업의 협력을 통해 이루어진 대표적인 성공 사례로 UAM과 같은 차세대 모빌리티 배터리 상용화를 앞당기는 데 큰 진전을 이룰 것”이라고 말했다.
KAIST와 LG에너지솔루션은 앞으로도 차세대 모빌리티를 위한 배터리 기술 협력을 강화해, 새로운 배터리 시장을 선도할 계획이다.
이번 연구는 2021년 KAIST와 LG에너지솔루션이 공동 설립한 ‘프론티어 리서치 랩(Frontier Research Laboratory)’에서 수행됐으며, 또한, 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
2024.12.23 조회수 8828 -
AI가 그린수소와 배터리 미래 신소재 찾아낸다
그린수소 또는 배터리 분야 등 청정 에너지의 성능을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 소재 중 하나는 전극이다. 한국 연구진이 차세대 전극 및 촉매로 활용될 수 있는 신소재를 효율적으로 설계하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 친환경 에너지 사회를 촉진하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀의 주도로 한국에너지기술연구원 (원장 이창근), 한국지질자원연구원 (원장 이평구), KAIST 신소재공학과 공동 연구팀들과 함께, 인공지능(AI)과 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.
스피넬 산화물(AB2O4)은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용되어 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만, 수천 개 이상의 후보군을 일일이 실험으로 성능을 확인하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 AI와 계산화학을 동시에 사용해 1,240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 체계적으로 선별하고, 그중 기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾는 데 성공했다.
그뿐만 아니라, 연구팀은 이번 연구를 통해서 전공 서적에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 원자들의 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표를 개발했다.
이로써 기존의 실험 방식에 비해 촉매 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 되었다. 또한, 연구팀은 스피넬 산화물에서 산소 이온이 움직일 수 있는 3차원 확산 경로를 발견해, 촉매의 성능을 더욱 향상할 수 있는 메커니즘을 처음으로 규명했다.
이강택 교수는 “이번 연구는 인공지능을 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “특히, 이를 통해 그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매 및 전극의 개발을 가속화해, 고성능의 친환경 에너지 기술의 발전에 기여할 것”이라고 전했다.
연구팀이 제시한 예측 방법은 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 크게 높였으며, 이러한 성과가 차세대 에너지 변환 및 저장 장치를 위한 소재 개발 연구에 핵심 기술로 자리 잡을 가능성을 높게 보고 있다.
한국에너지기술연구원 이찬우 박사가 공동 교신 저자로 참여하였으며, 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 신소재공학과 심윤수 박사가 공동 제1 저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 육종민 교수, 한국지질자원연구원 노기민 박사가 공동 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적인 학술지‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈, Advanced Energy Materials (IF:24.4)’에 중요한 연구 결과임을 인정받아 표지(Inside Front cover) 에 선정됐으며, 24년 10월 21일에 게재됐다. (논문명: A Machine Learning-Enhanced Framework for the Accelerated Development of Spinel Oxide Electrocatalysts)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 개인기초 연구사업, 집단기초연구사업, 그리고 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.21 조회수 10415 -
에너지 저장, 하중지지 동시 가능한 구조배터리 개발
친환경 에너지 기반 자동차, 모빌리티, 항공우주 산업군 등에 활용되는 구조배터리는 높은 에너지 밀도를 통한 에너지 저장과 높은 하중 지지의 두 기능을 동시에 충족되어야 한다. 기존 구조배터리 기술은 두 가지 기능이 상충하여 동시에 향상하기 어려웠지만 우리 연구진이 이를 해결하기 위한 기반 기술 개발에 성공했다.
우리 대학 기계공학과 김성수 교수 연구팀이 하중 지지가 가능하고 화재 위험이 없고 얇고 균일한 고밀도 다기능 탄소섬유 복합재료 구조 배터리*를 개발했다고 19일 밝혔다.
*다기능 복합재료 구조 배터리(Multifunctional structural batteries): 복합재료를 구성하는 각 소재가 하중 지지 구조체 역할과 에너지 저장 역할을 동시에 수행할 수 있다는 점을 의미
초기의 구조 배터리는 상용 리튬이온전지를 적층형 복합재료에 삽입한 형태로, 기계적-전기화학적 성능 통합 정도가 낮으므로, 이는 소재 가공, 조립 및 설계 최적화에 어려움이 있어 상용화되기 어려운 실정이었다.
이러한 문제를 해결하기 위해 김성수 교수 연구팀은 ‘에너지 저장이 가능한 복합재료’의 관점에서 기존 복합재료 설계에서 중요한 계면 및 경화 특성을 중심으로 구조전지의 다기능성을 최대화할 수 있는 고밀도 다기능 탄소섬유 복합재료 구조 배터리를 개발하기 위한 체계적인 방식을 연구했다.
연구팀은 이번 연구를 통해 기계적 물성이 높은 에폭시 (Epoxy) 수지와 이온성 액체(ionic liquid)/탄산염 전해질(carbonate electrolyte) 기반 고체 폴리머 전해질이 단단해지는 경화 메커니즘을 분석하고 이를 통해 적절한 온도와 압력 조건을 제어하여 경화 공정을 최적화하였다.
또한 개발된 구조 배터리는 진공 분위기에서 복합재료를 압축 성형하여 구조배터리 내에서 전극과 집전체 역할을 담당하는 탄소섬유의 부피 비율을 기존 탄소섬유를 활용한 배터리 대비 약 160% 이상 향상시켰다.
이를 통해 전극과 전해질과의 접촉면이 획기적으로 증가함으로써 전기화학적 성능을 개선된 고밀도 구조 배터리를 제작할 수 있었다. 뿐만 아니라 경화 공정 중 구조배터리 내부에 발생할 수 있는 기포를 효과적으로 제어하여 구조 배터리의 기계적 물성을 동시에 향상시킬 수 있었다.
연구 책임자인 김성수 교수는 “고강성 초박형 구조 배터리의 핵심 소재인 고체 폴리머 전해질을 소재 및 구조적 관점에서 설계하는 프레임워크를 제시하였고, 이러한 소재 기반의 구조배터리를 자동차, 드론, 항공기, 로봇 등의 구조체 내부에 삽입하여 한번 충전으로 작동시간을 획기적으로 늘릴 수 있는 차세대 다기능 에너지 저장 어플리케이션 개발에 일조하는 기반 기술이 될 것”이라고 연구의 의미를 설명했다.
기계공학과 모하마드 라자(Mohamad Raja) 석사가 제1 저자로 참여하고 국제 저명 학술지인 ‘ACS Applied Materials & Interfaces’에 9월 10일 자로 게재됐다. 이번 연구는 해당 논문의 우수성을 인정받아 국제 학술지의 표지 논문(Supplementary cover)으로 선정됐다.
(논문명 : Thin, Uniform, and Highly Packed Multifunctional Structural Carbon Fiber Composite Battery Lamina Informed by Solid Polymer Electrolyte Cure Kinetics. https://doi.org/10.1021/acsami.4c08698).
한편, 이번 연구는 한국연구재단 중견연구사업 및 국가반도체연구실개발사업의 지원으로 수행되었다.
2024.11.19 조회수 8691 -
전기차 차세대 무음극 배터리 퇴화 막을수 있다
전기자동차에 사용되는 무음극 배터리는 1회 충전에 800㎞ 주행, 1,000회 이상 배터리 재충전이 가능할 것을 전망하는 꿈의 기술로 알려져 있다. 일반적으로 배터리는 양극과 음극으로 구성되는데, 무음극 배터리는 음극이 없어 부피가 감소하여 높은 에너지 밀도를 가지지만 리튬금속 배터리에 비해 성능이 현저하게 낮다는 문제점이 있다. 우리 연구진이 무음극 배터리를 고성능화시킬 방안을 제시했다.
우리 대학 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 전극 계면에서 일어나는 반응의 비가역성과 계면피막 구조의 변화를 체계적으로 분석해 무음극 배터리의 퇴화 원인을 규명했다고 5일 밝혔다.
최남순 교수 연구팀은 무음극 배터리의 첫 충전 과정에서 구리 집전체 표면과 전착된 리튬 표면에서 바람직하지 않은 전해질 분해반응이 일어나 계면피막 성분이 불안정하게 변한다는 것을 밝혀냈다.
배터리 제조 직후에는 용매가 구리 집전체 표면에 흡착해 초기 계면 피막을 형성하고, 충전시 양극으로부터 구리 집전체로 이동된 리튬 이온이 구리 집전체 표면에서 전자를 받아 리튬금속으로 전착되면 전착된 리튬금속 표면에서 전해질 음이온(bis(fluorosulfonyl)imide (FSI-))이 분해하여 리튬금속표면에 계면 피막을 형성함을 규명했다.
연구에 따르면, 배터리 제조 직후에 집전체 표면에서 용매가 분해하여 계면 피막을 만들고 그 후 전해질의 갈바닉* 및 화학적 부식**에 의해 계면 피막성분이 불안정한 성분으로 변하게 되고 이로 인해 리튬금속 전착 및 탈리 반응의 가역성이 크게 감소했다.
* 갈바닉 부식: 서로 다른 두 금속을 전기적으로 직접 접촉시켜 전해질에 담그면 고유의 전위차이로 인하여 어느 한쪽이 부식되는 과정.
** 화학적 부식: 전착 리튬금속 표면층까지 전달된 전자가 접촉하고 있는 전해질 성분들에 전달되어 전해질의 환원 분해가 발생함.
특히, 리튬금속에 대한 높은 반응성을 가진 FSI- 음이온은 충·방전 동안 계속해서 분해되어 리튬금속 계면피막을 두껍게 하고 리튬염 농도를 감소시킨다. 이로 인해 리튬이온과 상호작용하지 않는 자유 용매(free solvent)가 많아지게 된다. 이 자유 용매는 분해가 잘되기 때문에 분해산물이 양극 표면에 쌓여 저항이 증가하고 양극 구조 열화*를 연쇄적으로 발생시켜 무음극 배터리 성능을 퇴화시키게 된다.
*자유 용매: 이온성 화합물의 이온 결합을 끊고 이온화시키는 용해(dissolution) 과정에 참여하지 않는 용매.
**구조 열화: 니켈리치 삼원계 양극의 충전과정에서 생성되는 니켈 4가 양이온은 자유용매로부터 전자를 빼앗아 니켈 2가 양이온으로 환원되는데 리튬이 들어가야하는 자리에 대신 들어가 양극의 층상구조(layered)를 암염구조(rock-salt)로 상전이를 발생시킴.
본 연구에서는 무음극 배터리 선행 연구에도 불구하고 리튬금속 배터리에 비해 성능이 열세인 이유를 다각도로 접근한 결과, 무음극 배터리의 열화를 막기 위해서는 안정한 초기 전극 계면 피막을 만들어서 전해질의 갈바닉 및 화학적 부식을 감소시키는 것이 필수적임을 밝혔다.
최남순 교수는 “이번 연구는 무음극 배터리의 성능 감소는 집전체에 전착되는 리튬금속표면에서 전해질이 바람직하지 않은 분해반응을 하고 형성된 계면피막의 성분이 안정적으로 유지되지 못하기 때문에 일어나는 것임을 확인했다”며 “이번 성과는 향후 무음극 기술에 기반한 고에너지 차세대 배터리 시스템 개발에 중요한 실마리를 제공할 것이다”라고 연구의 의미를 강조했다.
생명화학공학과 최남순 교수, 이정아, 강하늘, 김세훈 연구원이 공동 1 저자로 진행한 이번 연구는 국제 학술지 ‘에너지 스토리지 머티리얼즈(Energy Storage Materials)’에 10월 6일 字로 온라인 공개되었으며, 연구의 우수성을 인정받아 표지 논문으로 선정되었다. (논문명 : Unveiling degradation mechanisms of anode-free Li-metal batteries)
한편 이번 연구는 현대자동차의 지원을 받아 수행됐다.
2024.11.05 조회수 9359 -
소량의 전류로 전기차 배터리 정밀 진단 가능하다
전기차 배터리를 효율적으로 관리하고 안전하게 사용하기 위해서는 정확한 배터리 상태 진단이 필수적이다. 우리 연구진이 소량의 전류만을 사용해 높은 정밀도로 배터리의 상태를 진단하고 모니터링할 수 있는 기술을 개발하여 배터리의 장기적 안정성과 효율성을 극대화할 것으로 기대된다.
우리 대학 전기및전자공학부 권경하 교수와 이상국 교수 연구팀이 전기차 대용량 배터리의 안정성과 성능 향상에 활용할 수 있는 전기화학 임피던스 분광법(이하 EIS) 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.
EIS 기술은 배터리의 임피던스* 크기와 변화를 측정해 배터리 효율과 손실을 평가할 수 있는 강력한 도구로, 배터리의 충전 상태(state-of-charge; SOC) 및 건강 상태(state-of-health; SOH)를 평가하는 중요한 도구로 여겨진다. 또한 배터리의 열적 특성과 화학적/물리적 변화, 수명 예측, 고장의 원인을 식별하는 데 활용 가능하다.
* 배터리 임피던스: 배터리 내부에서 전류 흐름에 저항하는 요소로, 이를 통해 배터리 의 성능과 상태를 평가할 수 있는 지표
그러나 기존 EIS 장비는 비용 및 복잡성이 높아 설치, 운영 및 유지 보수가 쉽지 않다. 또한, 감도 및 정밀도 제약으로 수 암페어(A)의 전류 교란을 배터리에 인가하는 과정에서 배터리에 큰 전기적 스트레스가 가해지기 때문에 배터리의 고장이나 화재 위험을 증가시킬 수 있어 활용이 어려웠다.
이에 연구팀은 고용량 전기차 배터리의 상태 진단 및 건강 모니터링을 위한 소전류 EIS 시스템을 개발하고 입증했다. 이 EIS 시스템은 낮은 (10mA) 전류 교란으로, 배터리의 임피던스를 정밀하게 측정할 수 있으며 측정 시 발생하는 열적 영향 및 안전 문제를 최소화한다.
추가로 부피가 크고 비용이 많이 드는 구성요소를 최소화해 차량 내 탑재가 용이한 설계다. 해당 시스템은 전기차 배터리의 여러 운영 조건(다양한 온도 및 배터리 잔존용량을 나타내는 SOC 레벨에서 배터리의 전기화학적 특성을 효과적으로 파악할 수 있음이 입증됐다.
권경하 교수(교신저자)는 "이 시스템은 전기차용 배터리 관리 시스템 (BMS)에 쉽게 통합 가능하며, 기존의 고전류 EIS 방식 대비 비용과 복잡성을 현저히 낮추면서도 높은 측정 정밀도를 입증했다ˮ면서 "전기차 뿐만 아니라 에너지저장시스템(ESS)의 배터리 진단 및 성능 향상에도 기여할 수 있을 것ˮ이라고 말했다.
이번 연구 결과는 국제 저명 학술지 `IEEE Transactions on Industrial Electronics (동 분야 상위 2%; IF 7.5)'에 지난 9월 5일 발표됐다.
(논문명 : Small-Perturbation Electrochemical Impedance Spectroscopy System With High Accuracy for High-Capacity Batteries in Electric Vehicles, 링크: https://ieeexplore.ieee.org/document/10666864)
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단의 기초연구사업, 산업통상자원부 한국산업기술기획평가원의 차세대지능형반도체기술개발사업 및 정보통신기획평가원의 인공지능반도체대학원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2024.10.17 조회수 11293 -
인공지능으로 배터리 원소, 충방전 상태 인식
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다.
*합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다.
연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자의 크기 분석을 위해 SEM을 활용하고, 열화된 배터리 소재의 경우 입자가 깨지고 부서지는 형상으로부터 신뢰성을 예측하는 것에 착안했다. 연구팀은 반도체 공정에서와 같이 배터리 공정도 자동화된 SEM으로 양극재 표면을 검수해서 원하는 조성대로 합성이 되었는지 수명은 신뢰성 있게 나올 것인지를 확인해 불량률을 줄일 수 있다면 획기적일 것으로 판단했다.
연구진은 자율주행차에 적용가능한 합성곱 신경망 기반 인공지능에 배터리 소재의 표면 영상을 학습시켜서 양극재의 주 원소 함량과 충·방전 사이클 상태를 예측할 수 있게 했다. 이런 방법론이 첨가제가 들어간 양극재에도 적용가능한 지 확인한 결과 함량은 상당히 정확하게 예측하는 반면 충·방전 상태는 정확도가 낮다는 단점을 알게 됐다. 이에 연구팀은 향후 다양한 공정을 통해서 만든 배터리 소재의 형상을 학습시켜 차세대 배터리의 조성 균일성 검수 및 수명 예측에 활용할 계획이다.
연구를 이끈 홍승범 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 마이크론 스케일의 주사전자현미경 사진의 소재 구조 데이터를 통해 주 원소 함량과 충·방전 상태를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기반 방법론을 개발한 데 의의가 있고 이번 연구에서 개발된 현미경 영상 기반 배터리 소재의 함량 및 상태 감별 방법론은 향후 배터리 소재의 성능과 품질을 향상하는 데 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대된다”고 전망했다.
한편, 이번 연구는 공동 제1 저자인 신소재공학과 졸업생 오지민 박사와 염지원 박사와 공동저자인 ETRI 김광만 박사와 미국 드렉셀 대학교 아가르(Agar) 교수가 참여하였고, 한국연구재단(2020M3H4A3081880, RS-2023-00247245), KAIST 글로벌특이점 사업의 지원 및 미국 연구진과의 국제공동연구를 통해 수행됐으며, 국제 학술지 ‘엔피제이 컴퓨테이셔날 머티리얼즈(npj computational materials)’에 지난 5월 4일 자 출판됐다. (논문 제목: Composition and state prediction of lithium-ion cathode via convolutional neural network trained on scanning electron microscopy images)
2024.07.02 조회수 12313