경희대, 인공지능 활용해 차세대 배터리 획기적 성능 개선

경희대 기계공학과 김두호 교수 연구팀이 머신러닝을 활용해 소듐 이온 배터리 성능 개선 방안을 제시했다.

전기차가 친환경 차세대 교통수단으로 주목받으며 이차전지 수요가 빠르게 증가하고 있다. 현재 리튬 이온 전지가 주로 활용되고 있지만, 제한적이고 비싼 리튬을 대체하기 위해 소듐 이온 배터리 연구가 활발히 진행되고 있다. 소듐은 리튬과 달리 매장량이 풍부하고 가격이 저렴하다. 하지만 용량 손실과 성능 안정성 문제로 상용화에 이르지 못했다. 경희대학교(총장 김진상) 기계공학과 김두호 교수 연구팀이 머신러닝을 활용해 소듐 이온 배터리의 성능 개선 방안을 제시했다. 이번 연구는 우수성을 인정받아 세계적 학술지 〈Advanced Energy Materials〉(IF=29.698)에 게재됐다.

김두호 교수 연구팀은 머신러닝과 계산 과학을 결합한 새로운 접근법으로 소듐 이온 배터리의 한계를 극복했다. 김두호 교수는 “체계적인 데이터 주도 해석 접근법으로 소듐 이온 배터리의 스케일별 주요 특징을 파악해 고에너지 밀도 소듐 이온 배터리의 상용화 가능성을 높이는 방안을 찾았다”고 설명했다. 연구팀은 소듐 이온 배터리 양극 모델의 반응 메커니즘에 대한 데이터를 기반으로 구조적 문제를 진단했다.

형성 에너지 분석 결과, 소듐 이온 배터리 형성 에너지가 선형적이고 기울기가 높아야 한다는 수치적 결과가 도출됐다. 또한 피어슨 상관계수와 머신러닝을 활용해 형성 에너지에 영향을 주는 주요 인자도 찾았다. 그 후 연구팀이 제안한 주요 특징들을 바탕으로 이상적인 충𐄁방전 메커니즘을 분석했다. 연구 제1 저자인 기계공학과 김종범 학생은 “머신러닝을 활용해 형성 에너지를 예측하고, 이를 통해 이상적인 충·방전 방법을 제시했다”며 “이번 결과가 고에너지의 소듐 이온 배터리 상용화에 보탬이 될 것”이라고 말했다.

온라인 중앙일보