불에 타지 않는 고체 물질을 전해질로 사용하는 '전고체전지'가 차세대 배터리 기술로 주목받는 가운데, 그동안 분석이 어려웠던 '비정질 고체전해질'의 리튬 이온 이동이 규명됐다.



AI 기반 원자 시뮬레이션 활용 연구 모식도. AI를 이용한 고속 원자 시뮬레이션을 통해 리튬 이온 이동도를 분석·평가하고, 이를 바탕으로 높은 성능을 보이는 비정질 구조를 선별·분석한다.


한국과학기술연구원(KIST·원장 오상록)은 이병주 계산 모바일바다이야기 과학연구센터 박사팀이 AI 기반 원자 시뮬레이션을 통해 비정질 고체전해질에서 리튬 이온 이동을 좌우하는 핵심 요인을 규명했다고 25일 밝혔다.
연구팀은 리튬 이온 이동을 '각 자리 사이의 이동 용이성'과 '이동 경로의 연결성'으로 구분해 분석한 결과, 전체 성능은 경로 연결성보다도 이온이 한 자리에서 다음 자리로 이동하는 난이도에 더 크게 야마토통기계 좌우된다는 사실을 확인했다.
실제로 리튬 이온 이동성에 따라 이온 전도 성능은 조건에 따라 최대 5배 이상 차이를 보인 반면, 경로 연결성 영향은 약 2배 수준에 그쳤다. 이는 비정질 구조로 인해 설명이 어려웠던 성능 편차를 정량적으로 해석할 수 있는 기준을 제시한 것이다.
또 연구팀은 리튬 이온 이동성을 높이는 구체적 야마토게임방법 인 구조 조건을 밝혀냈다. 리튬 이온 주변을 네 개의 황 원자가 둘러싼 구조의 비율이 높을수록 이온 이동이 빨라졌으며, 내부 빈 공간의 크기가 적정 범위에 있을 때 가장 우수한 성능을 나타냈다. 특히 지나치게 큰 빈 공간은 오히려 이온 이동을 방해해 성능을 저하시킨다는 점에서 '밀도가 낮을수록 전도도가 높다'는 기존의 통념을 뒤집는 결과를 제시했다.
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넓은 범위의 밀도, 조성을 가진 비정질 LPS (왼쪽)을 재현해, 기존에 논의 되었던 비정질 고체전해질의 성능을 결정하는 요인(가운데)을 검증하고, 구조적 특징이 없는 비정질에서 적용될 수 있는 새로운 프레임워크(오른쪽)을 제시했다.


바다이야기고래 이번 연구 성과는 전고체전지용 고체전해질 설계와 제조 공정에 바로 적용할 수 있다. 전해질의 조성 비율이나 압축·성형 조건을 조절해 내부 구조를 제어하는 것만으로도 추가적인 소재 변경 없이 이온 전도 성능을 개선할 수 있어, 산업 현장에서 활용도가 높다.
또 이번 연구에서 제시한 분석 방법은 다양한 고체전해질 소재 개발로 확장될 수 있다. 고성능 후보 물질을 사전에 선별해 성능 예측과 소재개발 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있어, 전기차와 에너지 저장장치 등 안전성과 에너지 밀도가 중요한 분야에서 전고체전지 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.
이병주 KIST 박사는 “이번 연구는 비정질 고체전해질 성능을 좌우하는 핵심 요인을 명확히 규명했다는 점에서 의미가 크다”며, “소재 성능을 체계적으로 개선할 수 있는 설계 기준을 제시한 만큼, 향후 전고체전지 상용화를 앞당기는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 성과는 'Advanced Energy Materials 최신 호에 게재됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com