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경희대 웨어러블융합전자연구소 유재수 교수팀. 사진=경희대 제공 |
[대학저널 온종림 기자] 경희대학교 웨어러블융합전자연구소 유재수 교수 연구팀은 배터리 성능을 좌우하는 전해질 첨가제의 핵심 계면 특성을 예측할 수 있는 머신러닝기반 인공지능(AI) 프레임워크를 개발했다. 이번 연구결과는 국제 저명 학술지인 ‘어드밴스드 머티리얼즈, Advanced Materials(IF=29.1)’최근호에 게재됐다.
물기반 전해질과 아연 금속을 사용하는 수계 아연 배터리는 화재 위험이 낮고 제작 비용도 저렴해 리튬 이온 배터리를 대신할 차세대 배터리로 주목받고 있다. 하지만 충전과 방전을 반복하면 아연 표면이 뾰족하게 자라나는 덴드라이트 현상과 불필요한 부반응이 발생해 배터리의 수명과 안정성이 저하되는 문제가 있다.
유재수 교수팀은 이 문제를 해결할 잠재적인 첨가제를 반복적인 실험으로 하나씩 평가하는 대신, AI를 활용했다. 연구팀은 화학 계산과 분자동역학 시뮬레이션 데이터를 활용해 후보 전해질 첨가제의 핵심 계면 특성을 예측할 수 있는 AI 머신러닝 모델을 학습시켜 어떤 성질의 물질이 아연 표면을 보호하고, 어떤 성질의 물질이 이온 수송을 조절하는지 예측하는 설계 원리를 도출했다.
연구팀은 1-에틸-3-메틸이미다졸륨이 아연 표면에 안정적인 보호층을 형성하는 정적 계면 조절제로 작용하고, 나트륨 이온은 균일한 아연 이온 수송과 석출을 촉진하는 동적 계면 조절제로 작용했다. 개발된 이중 양이온 전해질은 안정적인 충·방전 성능을 보였다.
유재수 교수는 “이번 연구는 계산과 시뮬레이션을 통해 확립한 설계 원리를 AI 머신러닝기반 전해질 첨가제 예측으로 확장할 수 있음을 보여준 결과”라며 “하나의 전해질에서 서로 다른 계면 기능을 구현했다는 점에서 의미가 크다”고 설명했다.
이번 연구는 한국연구재단의 이공분야 대학중점연구소 사업 지원으로 수행됐다.
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