오지민 ETRI 선임연구원
전기자동차의 급속한 보급 확산에 따라 신규 배터리를 안정적으로 공급하는 이슈가 크게 부각되고 있다. 새로운 물질개발을 통해 좀 더 멀리, 좀 더 안전한 배터리 개발에 전 세계 연구진들이 힘을 쏟고 있다. 신규 배터리는 사이즈 및 형태에 따라 조금씩 다르다. 500개에서 1000여 개에 달하는 배터리를 묶어‘팩’이라는 형태로 전기자동차에 탑재되고 있다.
팩의 성능을 최적화하기 위해서는 각 셀의 전압이나 전류, 그리고 온도 등 다양한 셀 모니터링 기술이 필요하다. 아울러 셀 내부 동작의 최적화 및 전기 자동차 운용에 따른 사고 진단 및 문제 대응을 하고 이를 배터리 관리 시스템(BMS)이라고 부른다. 현재 BMS 기술은 종래 기술과 함께, 온도 혹은 임피던스 기반 교류 기술까지 가미, 시도되고 있다. 온도 및 임피던스 기반 교류 기술은 직류 특성이 가지지 못하는 셀의 과도 상태 및 셀의 환경에 따른 셀 열화 상태까지 모니터링 가능할 것으로 주목을 받고 있다. 이렇게 팩의 다양한 모니터링 결과들을 가지고 셀의 노화 상태나 운용의 최적화를 위해서는 인공지능(AI) 기술이 요구된다. 배터리에도 인공지능 기술이 적용되는 셈이다. 필자 또한 배터리에 인공지능 기술을 적용하기 위해 많은 고민을 해왔다. 그 결과 신속·정확한 배터리 수명 예측 데이터 연구로 95% 이상의 높은 정확도의 신경망 네트워크 알고리즘을 개발했다. 아울러 개발한 결과를 기반으로 다양한 이력을 가진 배터리셀과 이를 적용한 최적 팩 운용 기술 개발의 이슈가 추가된 배터리기술, ICT기술이 결합된 배터리 인공지능 기술로의 연구를 진행중이다. 이러한 배터리에 ICT기술을 적용한 연구는 전기차 및 에너지 저장 시스템의 사용 후 전지 활용에도 큰 도움이 될 수 있다. 향후 5년 후부터는 폐전기자동차에서 나오는 배터리도 많아지고, 이를 재활용하는 기술이 핵심으로 될 것으로 보인다. 현재 기술 상태는, 사용이 완료된 전지의 경우, 셀의 내부 상태는 전기화학 분야이고 이를 진단하는 것은 정보통신 분야이기에 학문 간 협업의 시너지를 제대로 얻지 못하고 있다. 각 분야별 기술 개발이 별도로 이뤄지다 보니 시스템적 관점에서 사용 후 전지 활용의 구체적 방안은 아직 해결책이 없지만, 면밀하게 배터리 셀 내부 및 이와 관련된 팩 성능과의 연관성 기술을 개발하다가 보면 좋은 결과가 있을 것으로 생각된다.
필자는 연구원에서 전력변환회로용 주문형 반도체 (ASIC) 칩 설계 기술과 리튬이차전지·전고체전지 소재 및 분석 기술 개발에 주력해 왔다. 상기 배터리 IT 기술 분야는 주로 전기공학, 전자공학뿐만 아니라, 재료공학이나 화학공학 등 관련 학문의 융합하에 연구가 가능한 분야이다. 이제 필자는 상기 학문들과 함께, 데이터 기반 인공지능 기술까지 더해 최적 구동을 위한 배터리셀 및 전지 시스템 연구를 진행중에 있다. 필자가 속한 이차전지연구팀은 각종 배터리와 관련된 이슈 해결을 위해 구슬땀을 흘리고 있다. 이러한 노력은 우리의 삶을 보다 풍요롭고 안전하게 만들 것이다. 저탄소 녹색성장, 탄소중립, ESG 경영 등은 지구를 살리고 우리의 후손들에게 깨끗한 환경, 살기 좋은 터전을 만들어 주는 핵심지표들이다. 필자가 만든 배터리ICT기술은 머지않아 전 세계 전기자동차에 탑재돼 훨훨 날개를 날고 쌩쌩 달릴 것이다. 보다 안전하고 좀 더 멀리 가는 전기자동차로 인해 전 세계인이 좀 더 저렴한 자동차로 생활이 보다 풍요롭고 윤택해지길 기원한다.