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기계 이승철 교수팀, 물리식 접한 AI, 배터리 용량 예측 향상시킨다 

  

  [POSTECH·한양대 공동연구팀, AI에 물리 지식 더해 배터리 용량 예측 성능 최대 20% 높여] 

자가용과 버스, 택시에 이르기까지, 최근 도로에서는 전기자동차를 어렵지 않게 볼 수 있다. 전기자동차는 친환경적이면서 유지 비용이 저렴하다는 장점이 있지만, 배터리가 방전된다거나 수명이 다 되면 치명적인 사고가 일어날 수 있어 주의가 필요하다. 전기자동차에 주로 사용되는 리튬이온전지의 용량과 수명을 정확하게 예측하는 기술이 필요한 이유다.

기계공학과 이승철 교수·박사과정 김승욱 씨 연구팀은 한양대 오기용 교수와의 공동연구를 통해 리튬이온전지의 용량·수명을 더욱 정확하게 예측할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발했다. AI에 물리 지식을 더해 예측 성능을 획기적으로 높인 이 연구성과는 에너지 분야 국제 학술지 ‘어플라이드 에너지(Applied Energy)’에 최근 게재됐다.

배터리 용량을 예측하는 방법은 복잡한 배터리의 내부 구조를 단순화한 물리 기반 모델과 배터리의 전기적·기계적 응답을 활용한 AI 모델 두 가지로 나뉜다. 다만 기존의 AI 모델은 학습에 방대한 데이터가 필요한데다 학습하지 않은 데이터에 대해 예측 정확도가 매우 낮아 차세대 AI 기술의 등장이 절실했다.

연구팀은 적은 학습데이터로도 정확히 예측할 수 있도록, 기존과 차별화된 특징 인자 추출 기법과 물리 지식 기반 신경망을 융합했다. 그 결과, 다양한 용량과 수명 분포를 지닌 테스트용 배터리의 용량 예측 정확도를 최대 20% 향상시켰으며, 일관적인 결과를 확인해 신뢰성을 확보했다.

이번 결과는 다양한 산업에서 신뢰성이 높은 물리 지식 기반의 AI를 적용할 수 있는 토대가 될 것으로 기대된다.

이승철 교수는 “물리 지식을 활용해 데이터 기반 AI의 한계를 뛰어넘고, 차별화된 특징 인자 추출 기법의 개발로 빅데이터 구축의 어려움을 극복했다”고 말했다.

또, 한양대 오기용 교수는 “이 연구는 차세대 전기자동차 배터리의 잔여 수명 예측에 활용돼 전기자동차 보급 활성화에 기여할 연구라는 데 의의가 있다”고 강조했다.