다 쓴 배터리의 상태를 진단하고 재활용 여부를 쉽게 판단할 수 있는 기술이 개발됐다. 기기 종류에 제한받지 않고 진단 가능해 배터리 건전성 관리 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 기대된다.
울산과학기술원(UNIST) 에너지화학공학과 김동혁, 최윤석 교수 및 탄소중립대학원 임한권 교수팀은 컴퓨터가 독립적으로 훈련하는 딥러닝을 기반으로 배터리 부품 상태를 진단하는 시스템 '딥슈가'(DeepSUGAR)를 개발했다고 8일 밝혔다.
딥슈가는 학습을 통해 새로운 창작물을 만드는 생성형 인공지능 기술 '생성형 대립 신경망'(GAN)과 효과적으로 이미지를 처리할 수 있는 '합성곱 신경망(CNN)'을 결합한 것이다. 리튬 배터리를 충·방전할 때 얻은 전압, 전류, 용량 데이터를 빛의 삼원색 값으로 변환해 이미지화하고, 이를 기반으로 딥러닝 모델을 활용해 배터리의 건강 상태를 예측한다.
이는 모듈, 팩 등 배터리 구성에 상관없이 적용 가능해 기존 배터리 진단 방법과 차별화된다.
김동혁 교수는 "충·방전 데이터를 이미지화하는 딥슈가의 특징을 활용해 배터리를 분해하지 않고도 사용된 배터리의 재활용 여부를 판단할 수 있는 검증 시스템을 구축했다"고 설명했다.
연구팀이 구축한 시스템은 생성형 AI를 이용해 배터리의 상태를 바탕으로 배터리 부품인 모듈의 충·방전 데이터까지 뽑아낼 수 있다. 배터리를 분해하거나 실제 충·방전 테스트 없이도 내부 모듈의 재활용 여부를 판단할 수 있는 것이다.
제 1저자 박서정 에너지화학공학과 석박사통합과정연구원은 "개발된 시스템은 생성형 AI를 활용해 팩 충·방전 시험만으로도 각 내부 구성 모듈의 재사용 가능 여부를 확인할 수 있어 재활용 절차를 간소화할 수 있었다"며 "기기 종류에 국한되지 않고 범용적으로 적용할 수 있어, 배터리 재활용 분야에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다"고 밝혔다.
공동 제1저자인 임동준 에너지화학공학과 석박사통합과정연구원은 "배터리 재활용 분야뿐 아니라 실생활에서도 배터리 팩 진단을 통해 내부 모듈의 건강 상태를 예측할 수 있다"며 "성능이 저하된 모듈만 교체할 수 있어 향후 다양한 분야에서 그린에너지를 실현에 도움이 될 것으로 기대된다"고 말했다.
이번 연구결과는 국제학술지 '재료화학 A'(Journal of Materials Chemistry A)에 게재됐돼 11월호 표지논문으로 선정됐다.
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