AI·시뮬레이션 활용해 수년 걸리는 조합 단시간에 예측

국내 대학 연구진이 인공지능(AI)과 컴퓨터 시뮬레이션을 활용해 차세대 배터리 최적 설계 기술을 개발했다. 배터리 제조 기술의 핵심 난제를 해결하면서 친환경 고성능 배터리를 더 빠르고 저렴하게 만들 수 있는 길이 열렸다는 평가를 받는다.

22일 아주대학교에 따르면 이 학교 조성범 교수(첨단신소재공학) 연구팀과 가천대 최정현 교수(화공생명공학) 연구팀이 공동으로 AI 기반 시뮬레이션을 활용해 ‘건식 전극 공정’의 최적 설계 기술을 내놓았다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 지원하는 국가 연구개발(R&D) 사업의 지원을 받아 수행됐다.

아주대·가천대 공동연구팀의 바인더 시뮬레이션 결과(왼쪽)와 전자현미경 검증 이미지. 아주대 제공

현재 대부분의 배터리는 용매를 사용하는 ‘습식 공정’으로 만들어지는데, 이 방식은 유해 물질을 사용하고 건조 과정이 필요해 비용과 시간이 많이 든다. 반면 건식 전극 공정은 용매를 쓰지 않아 친환경적이며 건조 과정도 생략할 수 있다.

이처럼 비용 절감 효과가 크면서 배터리 에너지 밀도를 높이기 위해 필요한 ‘두꺼운 전극’을 만들기에도 유리해 차세대 배터리 기술로 주목받아 왔다.

하지만 공정의 핵심인 바인더(접착 물질)의 작동 원리가 명확히 밝혀지지 않았는데 연구팀은 이 한계를 넘기 위해 미세한 입자 수준부터 실제 공정 장비 수준까지를 아우르는 컴퓨터 시뮬레이션과 AI를 결합했다.

연구 결과, 입자 크기에 따라 바인더에 전달되는 힘의 크기와 분포가 달라진다는 사실을 밝혀냈다. 이를 통해 입자에 맞는 최적의 공정 조건을 설계할 수 있는 방법을 제시했다. AI가 수년이 걸릴 조건 조합을 단시간에 예측하도록 한 것이다.

이번 연구는 차세대 배터리 전극 제조 기술로 주목받는 건식 전극 공정의 핵심인 ‘바인더 섬유화’ 메커니즘을 과학적으로 규명했다. 연구 결과는 재료공학 분야 국제 학술지 ‘커뮤니케이션 머터리얼즈’ 12월호에 게재됐다.

조성범 교수는 “전기차 주행거리를 늘리려면 고에너지 밀도 배터리가 필수”라며 “경험에 의존하던 건식 전극 공정을 AI와 시뮬레이션으로 설계할 수 있는 길을 열었다는 점에서 의미가 크다”고 말했다.