아주대-가천대, 차세대 배터리 전극 공정 설계 기술 개발

▲ 그림1 입자 크기에 따른 PTFE(폴리테트라플루오로에틸렌) 변형 거동 분석 및 실험적 검증

국내 연구진이 인공지능(AI)과 컴퓨터 시뮬레이션을 결합해 차세대 배터리 제조 기술의 핵심인 '건식 전극 공정'의 최적 설계 기술을 확보했다.

아주대학교는 조성범 교수(첨단신소재공학과)와 가천대학교 최정현 교수(화공생명공학과) 공동 연구팀이 건식 전극 공정 내 바인더의 섬유화 메커니즘을 입증하고 최적의 공정 조건을 도출했다고 21일 발표했다. 이번 연구는 유해 용매를 사용하지 않는 친환경 공정의 상용화를 앞당길 핵심 기술로 평가받는다.

현재 배터리 제조 현장에서는 액체 용매에 전극 물질을 섞는 습식 공정을 주로 사용한다. 하지만 건식 공정은 용매를 쓰지 않아 건조 과정이 생략되므로 시설 투자비와 운영 비용을 절감할 수 있고, 전극을 두껍게 만들어 에너지 밀도를 높이는 데도 유리하다. 그동안은 고체 바인더(PTFE)가 실처럼 늘어나 입자를 고정하는 '섬유화' 과정이 불명확해 숙련자의 경험에 의존해왔다.

▲ 그림2 AI 기반 공정 역설계 기술 개발 및 고용량·후막 건식 전극 구현

연구팀은 미세 입자의 거동부터 대형 공정 장비까지 분석하는 멀티 스케일 유한요소해석(FEM) 시뮬레이션과 AI 기법을 활용했다. AI가 가상 실험 공간에서 수백 가지 이상의 입자 크기와 공정 조합을 학습해 정밀하게 예측하도록 설계했다. 이를 통해 연구진은 실제 실험 시 수년이 소요될 방대한 데이터를 단시간에 분석해 각 입자별 최적 공정 조건을 찾아냈다.

이번 연구 결과는 재료 공학 분야 국제 학술지인 <커뮤니케이션 머터리얼즈(Communications Materials)> 12월호에 실렸다. 조성범 아주대 교수는 "경험적 방식에 의존하던 기존 공정의 한계를 넘어 AI로 소재와 공정을 역설계할 수 있는 방법론을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "차세대 배터리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것"이라고 전달했다.

/김영래 기자 yrk@incheonilbo.com