연구
< (왼쪽부터) 신소재공학과 홍승범 교수, 오지민 박사, 염지원 박사 >
국제공동연구진이 인공지능 학습을 통해 배터리의 표면 형상만 보고 각 원소의 함량 그리고 충·방전 횟수에 대한 정보를 높은 정확도로 알아내는 영상인식 기술을 개발하여 화제다.
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수가 한국전자통신연구원(ETRI), 미국 드렉셀대학과 공동연구를 통해 다양한 조성과 각기 다른 충·방전 사이클의 NCM 양극재 주사전자현미경 사진을 합성곱 신경망* 기반 인공지능에 학습시켜 주요 원소 함량과 충·방전 상태를 99.6%의 높은 정확도로 맞추는 방법론을 세계 최초로 개발했다고 2일 밝혔다.
*합성곱 신경망(콘볼루션 신경망, Convolutional Neural Network, CNN): 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다.
연구팀은 반도체 공정에서는 웨이퍼의 불량 검수를 위해 주사전자현미경(SEM)을 사용하는 반면 배터리 공정에서는 그런 경우가 드물고 연구 현장에서만 입자의 크기 분석을 위해 SEM을 활용하고, 열화된 배터리 소재의 경우 입자가 깨지고 부서지는 형상으로부터 신뢰성을 예측하는 것에 착안했다. 연구팀은 반도체 공정에서와 같이 배터리 공정도 자동화된 SEM으로 양극재 표면을 검수해서 원하는 조성대로 합성이 되었는지 수명은 신뢰성 있게 나올 것인지를 확인해 불량률을 줄일 수 있다면 획기적일 것으로 판단했다.
< 그림 1. 양극재 표면의 주사전자현미경 사진과 인공지능의 감지 지도 >
연구진은 자율주행차에 적용가능한 합성곱 신경망 기반 인공지능에 배터리 소재의 표면 영상을 학습시켜서 양극재의 주 원소 함량과 충·방전 사이클 상태를 예측할 수 있게 했다. 이런 방법론이 첨가제가 들어간 양극재에도 적용가능한 지 확인한 결과 함량은 상당히 정확하게 예측하는 반면 충·방전 상태는 정확도가 낮다는 단점을 알게 됐다. 이에 연구팀은 향후 다양한 공정을 통해서 만든 배터리 소재의 형상을 학습시켜 차세대 배터리의 조성 균일성 검수 및 수명 예측에 활용할 계획이다.
연구를 이끈 홍승범 교수는 “이번 연구는 세계 최초로 마이크론 스케일의 주사전자현미경 사진의 소재 구조 데이터를 통해 주 원소 함량과 충·방전 상태를 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 인공지능 기반 방법론을 개발한 데 의의가 있고 이번 연구에서 개발된 현미경 영상 기반 배터리 소재의 함량 및 상태 감별 방법론은 향후 배터리 소재의 성능과 품질을 향상하는 데 중요한 역할을 하게 될 것으로 기대된다”고 전망했다.
< 그림 2. 첨가제가 함유된 NCM 양극재의 주원소 함량 및 충방전 상태를 인공지능 모델이 예측했을 때 각각의 정확도와 종합적인 정확도 >
한편, 이번 연구는 공동 제1 저자인 신소재공학과 졸업생 오지민 박사와 염지원 박사와 공동저자인 ETRI 김광만 박사와 미국 드렉셀 대학교 아가르(Agar) 교수가 참여하였고, 한국연구재단(2020M3H4A3081880, RS-2023-00247245), KAIST 글로벌특이점 사업의 지원 및 미국 연구진과의 국제공동연구를 통해 수행됐으며, 국제 학술지 ‘엔피제이 컴퓨테이셔날 머티리얼즈(npj computational materials)’에 지난 5월 4일 자 출판됐다. (논문 제목: Composition and state prediction of lithium-ion cathode via convolutional neural network trained on scanning electron microscopy images)
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연구 배터리·수소연료전지 성능 높이는 새로운 촉매 설계 기술 개발
배터리와 수소연료전지의 성능은 높이고 에너지 손실은 줄일 수 있는 새로운 촉매 설계 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 우리 대학 화학과 황승준 교수팀은 서울대학교(총장 유홍림) 화학생물공학부 류재윤 교수팀과의 공동연구를 통해 배터리와 연료전지 내부에서 전기를 만드는 핵심 반응의 효율을 높일 수 있는 새로운 촉매 설계 전략을 제시했다고 1일 밝혔다. 촉매는 화학 반응이 더 빠르고 효율적으로 일어나도록 돕는 물질이다. 배터리나 연료전지에서는 전기를 만드는 반응을 원활하게 해주는 역할을 한다. 촉매는 보통 가운데 금속과 그 주변을 둘러싼 분자 구조로 이루어져 있다. 기존 연구에서는 반응 성능을 높이기 위해 금속 종류를 철(Fe) 대신 코발트(Co)나 니켈(Ni)로 바꾸거나, 금속 주변의 분자 구조(리간드)를 새롭게 설계하는 방식이 주로 사용됐다. 쉽게 말해, 촉매 자체의 재료나 형태를 바꿔 더 잘 반응하도록 만드는 방식이다. 반면 이번 연구는 촉매 자체를 크게 바꾸지 않고도,
2026-06-01 -
연구 리튬 금속 배터리 ‘망가지는 순간’ 첫 포착...전기차 주행거리 늘릴 핵심 단서
전기차 주행거리와 배터리 수명을 동시에 늘릴 수 있는 핵심 단서가 나왔다. 우리 대학 연구진이 리튬 금속 배터리의 열화가 시작되는 순간을 나노 수준(머리카락 굵기의 약 10만 분의 1)에서 직접 관찰하며, 성능 저하의 근본 원인을 밝혀냈다. 차세대 배터리 상용화를 앞당길 중요한 전환점으로 평가된다. 우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 차세대 배터리 핵심 부품인 리튬 금속 음극(Lithium Metal Anode)의 열화 메커니즘을 규명했다고 10일 밝혔다. 리튬 금속은 기존 배터리보다 에너지 밀도가 월등히 높아 ‘꿈의 배터리 소재’로 불리지만, 충·방전을 반복할수록 성능이 급격히 떨어지는 문제가 상용화의 가장 큰 걸림돌로 꼽혀왔다. 특히 리튬이 불규칙하게 쌓이거나 떨어져 나가며 전기적으로 단절된 ‘죽은 리튬(dead lithium)’이 형성되면 배터리 성능 저하는 물론 안전성 문제까지 초래할 수 있다. 연구팀
2026-05-11 -
연구 AI도 ‘모른다’고 말한다... 과신 줄이고 신뢰성 높여
“AI도 스스로‘모른다’고 말할 수 있어야 한다.” 자율주행과 의료 진단 등에서 인공지능(AI)의 가장 큰 위험으로 지적돼 온‘과도한 확신(overconfidence·틀린 예측에 대하여 높은 확신을 보이는 현상)’문제를 해결할 새로운 접근법이 제시됐다. 우리 대학 연구진은 AI가 스스로 모르는 상황을 인식하도록 하는 학습 방법을 개발해, 과신을 줄이고 신뢰성을 높일 수 있는 기반을 마련했다. 우리 대학은 뇌인지과학과 백세범 석좌교수 연구팀이 딥러닝(deep learning·인공신경망을 활용해 데이터를 학습하는 인공지능 기술)에서 널리 사용돼 온 무작위 가중치 초기화(random initialization·신경망 학습 시작 시 가중치를 확률 분포에 따라 무작위로 설정하는 방식)가 인공지능의 과신을 유발하는 근본적인 원인일 수 있음을 규명했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 이를 해
2026-04-27 -
연구 배터리 기술로 공기 중 탄소 제거...‘지구 청소’ 기술 세계서 인정
우리가 숨 쉬는 공기에서 이산화탄소를 직접 빨아들이는 ‘공기 청소 기술’이 현실로 다가왔다. 우리 대학 연구진이 전기차 배터리 제조 방식에서 착안한 고효율 ‘직접공기포집(Direct Air Capture, DAC)’기술로, 세계 최고 권위의 탄소 제거 대회에서 최종 선정되는 성과를 거뒀다. 이번 기술은 높은 비용과 낮은 효율이라는 한계를 넘어, 탄소 제거 기술의 상용화 가능성을 크게 앞당길 것으로 기대된다. 우리 대학은 생명화학공학과 고동연 교수 연구팀이 개발한 직접공기포집(DAC) 기술이 탄소 제거 기술 확산을 지원하는 글로벌 비영리 단체 오픈에어(OpenAir)가 주최하는 ‘2026 탄소 제거 챌린지(Carbon Removal Challenge)’에서 전 세계 상위 4개 팀에 선정됐다고 24일 밝혔다. 이 대회는 차세대 탄소 제거 기술의 실용성과 확장성을 평가하는 세계적인 경연으로, 단순한 연구 성과를 넘어
2026-04-27 -
연구 공기에도 강하고 고속 충전 가능한 ‘꿈의 배터리’ 전고체 배터리 소재 개발
전기차뿐 아니라 로봇, 도심항공교통(UAM) 등 다양한 분야에서 화재 위험이 낮은 ‘꿈의 배터리’ 전고체 배터리에 대한 기대가 커지고 있다. 우리 대학 연구진이 공기에 약하고 성능이 낮았던 고체 전해질의 한계를 동시에 해결할 새로운 설계 원리를 제시했다. 이번 기술은 배터리 안전성과 충전 속도를 함께 높일 수 있어 차세대 전고체 배터리의 실용화 가능성을 제시한 것으로 주목된다. 우리 대학은 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 동국대(총장 윤재웅), 연세대(총장 윤동섭), 충북대(총장 직무대행 박유식) 연구팀과의 공동연구를 통해 공기 노출 환경에서도 구조적 안정성을 유지하면서 이온전도도를 획기적으로 높인 전고체 배터리용 고체 전해질 설계 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 액체 전해질을 사용하는 기존 리튬 이온 배터리와 달리, 전고체 배터리는 화재 위험이 낮은 차세대 배터리로 주목받고 있다. 이 가운데 할라이드계 고체 전해질은 염소(Cl), 브롬(Br)과 같은
2026-04-16