세라믹기술원, 연료전지 공정 최적화 'AI 성능 예측' 기술 개발

한국세라믹기술원 수소디지털융복합센터 류가애, 신서윤 박사 연구팀이 개발한 AI 기반 연료전지 성능 예측 기술 개요.

한국세라믹기술원 수소디지털융복합센터 류가애, 신서윤 박사 연구팀이 멀티모달 데이터를 활용한 새로운 딥러닝 접근방식을 통해 고분자 전해질 연료전지(PEMFC) 성능을 예측하고 제조 공정을 최적화하는 인공지능(AI) 기반 성능 예측 기술을 개발했다.

PEMFC는 수소와 산소 반응 화학에너지를 전기로 직접 변환시키는 발전장치로 수소이온 전도성 고분자 소재를 활용한 연료전지다. 자동차에서 고정 전력에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 높은 잠재력을 가진 미래형 에너지 솔루션으로 평가받는다.

다만 높은 생산 비용과 복잡한 제조 요구사항으로 인해 PEMFC 성능을 예측하고 제조공정을 최적화해야 하는 해결 과제가 있다.

연구팀은 표면 광학 이미지와 공정 조건, 성능 데이터를 모두 학습할 수 있는 컨볼루션 신경망(CNN)과 심층 신경망(DNN)을 결합한 멀티모달 딥러닝 AI 모델을 개발했다.

이 AI 모델은 PEMFC 성능 데이터와 PEMFC 핵심 요소인 막-전극 접합체 표면 이미지를 통합해 최적 공정 조건을 예측한다. 이를 통해 비용과 시간이 많이 소요되는 각 공정 조건에 맞는 개별 셀 테스트 필요성을 크게 줄일 수 있다.

또 연료전지 성능 차이 주요인자를 분석해 연료전지 설계방법에 따라 예측되는 성능의 정확성을 높여주고 성능 변화를 자동으로 예측하는 기능을 통해 다양한 변수에 대응이 가능하다는 설명이다.

이번 연구는 산업통상자원부가 주관하고 한국산업기술진흥원이 지원하는 '가상공학플랫폼구축사업'을 통해 이룬 성과로 국제전기전자기술협회(IEEE)에서 발행하는 'IEEE 액세스' 온라인판에 최근 게재됐다.

류가애, 신서윤 박사는 “이번 연구성과는 스마트 제조 트렌드에 부합하는 최첨단 기술로 PEMFC 제조뿐 아니라 다양한 산업에서 공정 최적화와 제품 품질 향상을 위해 적용할 경우 생산 효율성과 일관성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.

진주=노동균 기자 defrost@etnews.com