이두봉 고려대 배터리 스마트팩토리학과 박사과정 학생, 박진우 가천대 화공생명배터리공학부 교수, 김은지 가천대 화공생명공학과 학부연구생, 김웅 고려대 신소재공학부 교수(왼쪽부터)

가천대학교(총장 이길여) 박진우 화공생명배터리공학부 교수 연구팀이 인공지능(AI) 기반 전해질 설계 기술을 개발했다.

리튬 금속 배터리는 기존 리튬이온 배터리 대비 높은 에너지 밀도를 구현할 수 있어 전기차와 차세대 에너지저장장치(ESS) 분야에서 차세대 전원 기술로 평가된다. 하지만 충·방전 과정에서 리튬이 수지상(dendrite)으로 성장하면서 수명 단축과 안전성 저하를 유발하는 한계가 있다.

이를 제어하기 위한 전해질 조성 최적화가 핵심 과제로 지목돼 왔으나, 기존 실험 중심 방식은 수많은 후보 조합을 반복 검증해야 해 비용과 시간이 크게 소요됐다.

연구팀은 분자의 연결 구조와 반복 특성, 농도 정보를 동시에 반영하는 새로운 분자 표현 기술(e-ECFP)을 개발해 딥러닝 모델에 적용하고, 전해질 분자의 입체 구조와 농도를 함께 학습하도록 설계해 예측 정밀도를 높였다. 또 성능 예측에 그치지 않고 성능 향상 요인을 도출할 수 있는 '해석 가능한 AI 모델'을 구현했으며, 염과 용매의 역할을 분리 학습시켜 모델의 신뢰도를 보강했다.

모델 분석 결과, 불소 함유 구조와 고리형 에테르 구조가 리튬 금속 배터리의 쿨롱 효율(Coulombic efficiency) 개선에 핵심적으로 작용하는 것으로 확인했다. 이를 토대로 설계한 신규 전해질은 리튬-구리 하프셀 실험에서 99.72%의 쿨롱 효율을 기록했으며, 리튬-리튬인산철(LFP) 풀셀 실험에서는 500회 이상 충·방전 이후에도 안정적인 용량 유지 특성을 나타냈다.

이번 연구는 김웅 고려대학교 신소재공학부 교수 연구팀과 공동으로 수행했다.

연구팀은 “AI가 단순 예측을 넘어 배터리 성능 향상의 원인을 규명하는 분석 도구로 확장될 수 있음을 보여준 사례”라며 “차세대 에너지 저장 시스템 설계 전반으로 적용 범위를 넓힐 계획”이라고 말했다.

연구 성과는 에너지 저장 분야 국제학술지 'Energy Storage Materials(IF=20.2)'에 지난 7일 온라인 게재됐다.

성남=김동성 기자 estar@etnews.com

[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]