UNIST(울산과학기술원) 에너지화학공학과 김동혁, 최윤석 교수팀과 탄소중립대학원 임한권 교수팀이 컴퓨터가 독립적으로 훈련하는 딥러닝을 기반으로 배터리 상태를 진단할 수 있는 시스템을 개발했다.

연구팀은 학습을 통해 새로운 창작물을 만드는 생성형 인공지능 기술 ‘생성형 대립 신경망’과 효과적으로 이미지를 처리할 수 있는 ‘합성곱 신경망’을 결합했다.

이 시스템은 리튬 배터리를 충·방전시킬 때 얻은 전압, 전류, 용량 데이터를 빛의 삼원색 값으로 변환해 이미지화한다.

이를 통한 딥러닝 모델을 활용해 배터리 건강 상태를 예측한다. 모듈, 팩 등 배터리 구성에 상관없이 적용할 수 있어 기존 배터리 진단 방법과는 차별화된다고 연구팀은 설명했다. 특히 이 시스템은 배터리 부품인 모듈의 충·방전 데이터까지 뽑아낼 수 있어 배터리를 분해하거나 실제 충·방전 테스트 없이도 내부 모듈의 재활용 여부를 판단할 수 있다.

제1저자인 박서정 석박사통합과정연구원은 “시스템을 통해 배터리 재활용 절차를 간소화시킬 수 있었다”며 “기기 종류에 국한되지 않고 범용적으로 적용할 수 있어 배터리 재활용 분야에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

박재권기자 jaekwon@ksilbo.co.kr