(지디넷코리아=박희범 기자)국내 연구진이 차세대 배터리 기술로 주목받는 전고체전지에서 "밀도가 낮을수록 전도도가 높다"는 통념을 AI(인공지능)를 활용해 뒤집었다.
한국과학기술연구원(KIST)은 계산과학연구센터 이병주 박사 연구팀이 ?AI 기반 원자 시뮬레이션 기계학습을 통해 비정질 고체전해질에서 리튬 이온 이동을 좌우하는 핵심 요인을 규명했다고 25일 밝혔다.
연구팀은 리튬 이온 이동을 ?‘짧은 거리에서의 이동’과 ‘전체 경로의 연결성’으로 나누어 분석하고, 전체 성능은 경로 연결성보다 이온이 한 자리에서 다음 자리로 이동하는 난이도에 더 크게 좌우된다는 사실을 확인 황금성오락실 했다.



AI기반 원자 시뮬레이션 활용 연구 모식도(위)와 비정질 고체전해질 분석 모식도(아래). KIST 연구팀은 이를 통해 리튬 이동에 관한 새로운 프레임워크를 제시했다.


실제 리튬 이온 전도 성능은 조건에 따라 손오공게임 최대 5배 이상 차이를 보인 반면, 경로 연결성 영향은 약 2배 수준에 그쳤다.
계산과학연구센터 이병주 선임연구원(교신저자)은 이에 대해 "이는 비정질 구조로 인해 설명이 어려웠던 성능 편차를 정량적으로 해석할 수 있는 기준을 제시했다는 의미가 있다"고 설명했다.
연구팀은 또 리튬 이온 이동성을 높이는 구체적인 구조 조건 바다신릴게임 도 밝혀냈다. 리튬 이온 주변을 네 개의 황 원자가 둘러싼 구조 비율이 높을수록 이온 이동이 빨라진다는 것. 내부 빈 공간(공극,pore) 크기가 적정 범위에 있을 때 가장 우수한 성능을 나타냈다. 지나치게 큰 빈 공간(voids)은 리튬이온이 안정적으로 존재할 수 없어 오히려 이온 이동을 방해하고 성능을 저하시키는 것을 확인했다.
이병주 사이다쿨접속방법 선임은 "지나친 자유공간(free volume)은 역효과를 일으킬 수 있다는 사실을 정량적으로 보여준 것"이라며 "이를 통해 ‘밀도가 낮을수록 전도도가 높다’는 기존 통념을 뒤집는 결과를 제시한 것"이라고 말했다.
연구팀은 또 ?전고체전지 업계에서 오랫동안 경험적으로만 알려져 있던 리튬 삼 인산 사황화물(Li₃PS₄) 근처 조성과 약 1 릴짱릴게임 .8g/cm³ 밀도에서 전도도가 최대가 되는 현상도 근본적 기원을 규명했다.
최적의 전도도는 ▲Li?S₄ 국소 환경(리튬 이온 하나가 네 개의 황 원자와 결합·상호작용하며 안정적으로 자리 잡고 있는 미시적인 주변 구조)이 가장 안정적으로 형성되는 조성과 ▲공극이 충분히 확보되면서도 빈공간이 발생하지 않는 임계 밀도가 동시에 충족될 때 나타났다.
이병주 선임은 "전고체전지용 고체전해질 설계와 제조 공정에 바로 적용할 수 있다"며 "추가적인 소재 변경 없이 이온 전도 성능을 개선할 수 있어, 산업 현장에서 활용도가 높을 것"으로 내다봤다.
이 선임은 "이 연구결과를 다양한 고체전해질 소재 개발로 확장할 수 있다"며 "고성능 후보 물질을 사전에 선별, 성능 예측과 소재개발 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있어 전기차와 에너지 저장장치 등 안전성과 에너지 밀도가 중요한 분야에서 전고체전지 상용화를 앞당길 것"으로 기대했다.
연구는 과학기술정보통신부/KIST 주요사업인 소재글로벌영커넥트사업의 일환으로 수행됐다. 논문 제1저자는 KIST 계산과학연구센터 김치훈 학생연구원이다.?
연구결과는 에너지 재료 분야 국제 학술지(Advanced Energy Materials. IF 26.0, JCR 분야 2.5%) 최신 호에 게재됐다.



KIST 이병주 박사(왼쪽)와 김치훈 학생연구원.(사진=KIST)


박희범 기자(hbpark@zdnet.co.kr)