최근 내연기관 자동차에서 전기자동차로 패러다임이 바뀜에 따라 리튬이온전지(배터리)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 배터리는 전기차의 주행거리와 직접 관련되기에 배터리 용량 및 잔여수명을 정확하고 빠르게 예측하는 기술 연구가 필수적이다.

이런 가운데 한양대 기계공학부(미래자동차공학과 겸임) 오기용 교수 공동연구팀이 전기자동차, 에너지저장장치 등의 전자기기에 사용되는 배터리의 용량과 수명을 정확하고 빠르게 예측할 수 있는 ‘차세대 물리지식기반 인공지능 기술’을 개발했다고, 한양대가 19일 밝혔다. 이번 연구는 POSTECH 기계공학과 이승철 교수, 김승욱 박사과정 연구원과 함께 진행됐다.

배터리의 용량을 예측하는 방법에는 배터리 내부 구조를 단순화한 ‘물리기반 모델’과 배터리의 전기적 및 기계적 응답을 활용한 ‘데이터기반 모델’이 사용된다. 데이터기반 기술은 학습을 위해 방대한 데이터가 필요함에도 불구하고 학습되지 않은 데이터에 대해 예측 정확도가 매우 낮아 이런 한계를 극복할 수 있는 차세대 인공지능 기술이 필요했다.

공동연구팀은 학습데이터가 적은 상황에서도 배터리 잔존수명 예측정확도를 높이고자 차별화된 등가임피던스 기반 특징인자 추출기법 및 물리지식기반 신경망을 융합, 배터리 용량 및 수명 분포 예측 성능 및 강건성을 확보했다.

100개가 넘는 배터리 열화 실험 데이터를 기반으로 제안 기법을 시험해보 니, 다양한 용량 및 수명 분포를 지닌 테스트용 배터리에 대해 최대 20% 향상된 예측 정확도 및 강건성을 보였다. 이를 통해 다양한 산업에서의 강건하면서도 신뢰성이 높은 물리지식기반 인공지능을 적용할 수 있는 토대를 마련했다.

POSTECH 이승철 교수는 “데이터 기반 인공지능의 한계를 물리지식을 활용해 극복하고, 빅데이터 구축 어려움을 차별화된 특징인자 추출기법을 개발해 극복한 것이 본 연구의 주요 연구성과”라고 말했다. 오기용 교수는 “이번 연구결과는 차세대 전기자동차 배터리 잔여수명 예지에 활용되어 전기자동차 보급 활성화에 일조할 것이기에 더욱 의미가 있다”고 총평했다.

한편 이번 연구는 민군기술협력사업 및 한국연구재단 지원으로 수행됐으며, 연구성과는 에너지 분야 세계적 학술지 「어플라이드 에너지(Applied Energy, IF=9.746)」’에 최근 게재됐다.