소재 개발 기간 60% 단축 및 제조 비용 30% 절감 기대… 2027년 양산 목표 달성의 핵심 촉매제
한국과학기술연구원(KIST)이 개발한 인공지능(AI) 기반 전해질 최적화 기술이 전고체 배터리 상용화의 최대 병목 구간인 소재 개발과 공정 최적화 공정을 획기적으로 가속화하고 있다. 이 기술은 연구실 수준의 성과를 넘어 산업화 일정 단축, 비용 절감, 품질 안정화라는 상용화의 3대 핵심 과제를 동시에 해결할 게임 체인저로 평가받는다.
상용화 일정의 획기적 단축: 개발부터 양산까지 ‘고속도로’ 개통
AI 최적화 기술 도입의 가장 직접적인 효과는 개발 주기의 압축이다. 기존 실험 중심 접근법에서는 고체전해질 소재 하나를 개발하는 데 5~7년이 소요되었으나, AI를 활용하면 이를 2~3년으로 약 60% 단축할 수 있다.
- 프로토타입 가속화: 비정질 고체전해질의 성능 편차를 정량적으로 해석함으로써 프로토타입 개발 단계를 기존 3~4년에서 1~2년으로 앞당긴다.
- 제조 공정 확립: 대량 생산 기술 확립 기간 또한 33% 감축되어, 6~8년의 과정을 4~5년 내에 완료할 수 있는 기반을 마련했다.
이는 삼성SDI를 비롯한 국내 배터리 3사의 2027~2030년 양산 목표 달성 가능성을 비약적으로 높이는 핵심 동력이 될 전망이다.
제조 비용 절감: ‘황화리튬’ 장벽 넘는 경제적 돌파구
전고체 배터리의 시장 진입을 가로막는 가장 큰 장애물인 높은 제조 원가 역시 AI 최적화로 해결의 실마리를 찾았다.
- 저가 소재 활용: KIST와 KAIST 연구진은 고가 금속 없이도 원자 구조 재배열만으로 이온 전도도를 높이는 기술을 제시했다. 이는 배터리 팩 비용을 현재보다 30% 이상 낮출 잠재력을 제공한다.
- 공정 효율화: AI 기반 공정 최적화는 제조 원가를 17~30% 절감한다. 특히 건식전극공정과 결합 시 에너지 소비를 낮추고 공정 라인을 단순화할 수 있다.
- R&D 자동화: 실험실 워크플로우의 70%를 자동화하여 연구비 지출을 대폭 절감하고 유망 후보 물질을 효율적으로 선별한다.
품질 및 성능 안정화: 대량 생산의 품질 표준 제시
동일 조성임에도 공정에 따라 성능 편차가 컸던 문제는 대량 생산의 고질적 난제였다. KIST 기술은 비정질 구조와 성능 간의 상관관계를 정량화함으로써 배치(Batch) 간 품질 균일성을 확보하고 생산 수율을 향상시킨다.
또한 AI 기반 성능 예측은 배터리 관리 시스템(BMS) 설계를 단순화한다. 안정적인 성능 특성은 열관리 알고리즘 최적화를 가능케 하며, 연구 결과에 따르면 배터리 수명을 최대 265%까지 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다.
전력전자 시스템 통합 관점의 시사점
엔지니어링 관점에서 본 기술은 전체 파워트레인의 효율을 개선한다.
- 초고속 충전 극대화: 향상된 이온 전도도는 내부 저항을 낮춰 800V 고전압 아키텍처와 결합 시 충전 시간을 획기적으로 단축한다.
- 열관리 시스템(TMS) 최적화: 안정적인 전해질 성능은 냉각 시스템의 복잡도와 중량을 줄여 시스템 전체의 에너지 밀도를 15~20% 향상시키는 설계 여유를 제공한다.
KIST의 AI 기반 기술은 전고체 배터리 상용화를 2~3년 앞당길 전략적 자산이다. 이는 글로벌 기술 패권 경쟁이 치열한 상황에서 한국 배터리 산업이 일본 도요타나 중국 기업들을 제치고 ‘초격차 기술 우위’를 확보하는 결정적인 분수령이 될 것으로 보인다.
[용어 해설]
- 비정질 구조(Amorphous Structure): 원자 배열이 규칙적이지 않은 구조이다. 전고체 전해질에서는 이 구조를 어떻게 제어하느냐가 이온 전도도의 핵심이다.
- 시각 토큰(Visual Token): AI 모델이 이미지를 처리할 때 쪼개는 최소 단위이다. 이를 줄인다는 것은 연산 효율이 높아짐을 의미한다.
- 기가팩토리(Gigafactory): 기가와트시(GWh)급 대규모 생산 능력을 갖춘 배터리 공장이다.
