가천대, AI 기반 전해질 설계 기술 고려대와 공동 개발

리튬 금속 배터리 성능 고도화 길 열려

연구 논문 이미지 : 이미지 제공 = 가천대학교

가천대학교 화공생명배터리공학부 박진우 교수 연구팀이 고려대학교 신소재공학부 김웅 교수 연구팀과 공동으로 인공지능(AI)을 활용한 전해질 설계 기술을 개발했다.

26일 가천대에 따르면 이번 연구는 최적의 전해질을 신속하게 발굴할 수 있는 기반을 마련해 리튬 금속 배터리 개발 기술을 고도화한 성과다.

연구 결과는 에너지 저장 분야 국제학술지 ‘Energy Storage Materials(IF=20.2)’에 최근 온라인 게재됐다.

리튬 금속 배터리는 높은 에너지 밀도를 구현할 수 있어 전기차 및 차세대 에너지 저장장치의 핵심 기술로 주목받고 있다. 하지만 충·방전 과정에서 리튬이 불규칙하게 성장하는 문제로 수명과 안전성이 저하될 수 있어 이를 개선하기 위한 정밀한 전해질 설계가 요구돼 왔다. 기존 방식은 수많은 후보 조합을 반복 검증해야 하므로 시간과 비용 부담이 컸다.

연구팀은 이 같은 한계를 극복하기 위해 AI 기반 데이터 분석 기법을 도입했다. 분자의 연결 구조, 반복 특성, 농도 정보를 함께 반영하는 새로운 분자 표현 기술(e-ECFP)을 개발해 적용했으며, 전해질 분자의 입체 구조와 농도 정보를 동시에 학습하는 체계를 구축했다. 또한 성능 예측을 넘어 성능 향상 요인까지 설명하는 ‘해석 가능한 AI 모델’을 구현하고, 염과 용매의 역할을 구분해 학습시켜 모델의 신뢰도를 높였다.

이 모델을 활용해 전해질 후보군을 분석한 결과, 불소를 포함한 구조와 고리형 에테르 구조가 리튬 금속 배터리의 쿨롱 효율 향상에 핵심적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 이를 토대로 설계한 신규 전해질은 리튬-구리 하프셀 실험에서 99.72%의 쿨롱 효율을 기록했으며, 리튬-리튬인산철 풀셀 실험에서도 500회 이상 충·방전 이후 안정적인 용량 유지 특성을 보였다.

연구팀은 “이번 연구는 AI가 단순 예측을 넘어 배터리 성능 향상의 원인을 규명하는 데 활용될 수 있음을 보여준 사례”라며 “향후 다양한 차세대 에너지 저장 시스템 설계에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

이번 연구는 고려대학교의 지원을 받아 수행됐다.

성남=손대선 기자 sds1105@sedaily.com