최근 전기자동차가 주목받으며 리튬이온 배터리의 수요가 급증하고 있다. 그러나 리튬이온 배터리의 지속적인 폭발 및 화재 사고로 인해 안전성과 신뢰성에 대한 우려 또한 커지는 상황이다. 이러한 문제의 주요 원인은 열폭주 현상으로, 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다.

이 가운데 한양대학교 기계공학부 (미래자동차공학과 겸임) 오기용 교수 연구팀이 전기자동차와 에너지저장장치 등에 사용되는 배터리의 열폭주를 실시간으로 정확하게 예측할 수 있는 ‘다물리 기반 인공지능 기술'을 개발했다고 26일 밝혔다.

기존에는 배터리의 열폭주를 추론하고 위해 '물리 기반 수치해석 모델'이 사용되었으나, 이러한 모델은 해석에 시간이 많이 소요되는 단점이 있었다. 또한, 최근에는 '데이터 기반 인공지능 모델'을 이용한 열폭주 예측 연구가 진행되고 있지만, 이 모델은 대량의 데이터가 필요할 뿐 아니라 복잡한 다물리적 열폭주 현상을 정확히 예측하는 데 제한이 있다.

이와 같은 한계를 극복하기 위해 오기용 교수팀은 학습 데이터가 부족한 상황에서도 열폭주를 신속하고 정확하게 예측할 수 있는 혁신적인 인공지능 기술을 개발했다. 특히, 열폭주를 지배하는 다양한 물리 방정식을 인공지능에 융합한 물리융합 인공신경망(Physics-Informed Neural Network)을 개발하고, 독창적인 학습 전략을 통해 열폭주 예측 성능과 강건성을 향상시켰다.

해당 기술은 배터리 내부의 온도 분포 및 주요 화학 요소의 상태를 예측하여 가상 감지(virtual sensing) 기능을 제공하며, '물리 기반 수치해석 모델'보다 최대 10,000배 더 빠르게 열폭주를 추론할 수 있다. 또한, 물리융합 인공신경망을 활용하여 제한된 데이터 상황에서도 '데이터 기반 인공지능 모델'보다 약 8% 향상된 예측 정확도와 강건성을 달성했다. 이를 통해 오 교수팀은 배터리의 디지털 전환(digital transformation, DX)을 넘어 인공지능 전환(AI transformation, AX)을 실현하며, 정확하고 신속한 가상 감지 정보를 바탕으로 혁신적인 열 관리 전략을 수립할 수 있는 기반을 마련했다.

오기용 교수는 "이번 연구 결과가 차세대 전기자동차 배터리 열관리 및 상태감시에 활용되어 전기자동차의 안정성 확보에 큰 기여할 것"이라고 총평했다.

본 연구는 미공군, 소방청 및 한국연구재단의 지원으로 수행됐으며, 연구 성과는 에너지 분야의 세계적 학술지 「이트랜스포테이션(eTransportation, IF=15.0)」 9월 1일 게재될 예정이다. 해당 논문은 win 토토사이트 정진호 석박통합과정생이 제 1저자로 참여하고, 곽은지/김준형 박사과정이 공동저자, 오기용 교수가 교신저자로 참여했다.