POSTECH·한양대 공동연구팀, AI에 물리 지식 더해 배터리 용량 예측 성능 최대 20% 높여
[보안뉴스 박미영 기자] 자가용과 버스, 택시에 이르기까지 최근 도로에서는 전기자동차를 어렵지 않게 볼 수 있다. 전기자동차는 친환경적이면서 유지 비용이 저렴하다는 장점이 있지만, 배터리가 방전된다거나 수명이 다되면 치명적인 사고가 일어날 수 있어 주의가 필요하다. 전기자동차에 주로 사용되는 리튬이온전지의 용량과 수명을 정확하게 예측하는 기술이 필요한 이유다.
POSTECH 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 연구 성과는 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.
POSTECH 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.
한편, 이 연구는 민군기술협력사업과 한국연구재단 지원으로 이뤄졌다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
[보안뉴스 박미영 기자] 자가용과 버스, 택시에 이르기까지 최근 도로에서는 전기자동차를 어렵지 않게 볼 수 있다. 전기자동차는 친환경적이면서 유지 비용이 저렴하다는 장점이 있지만, 배터리가 방전된다거나 수명이 다되면 치명적인 사고가 일어날 수 있어 주의가 필요하다. 전기자동차에 주로 사용되는 리튬이온전지의 용량과 수명을 정확하게 예측하는 기술이 필요한 이유다.
[사진=POSTECH]
POSTECH 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 연구 성과는 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.
POSTECH 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.
한편, 이 연구는 민군기술협력사업과 한국연구재단 지원으로 이뤄졌다.
[박미영 기자(mypark@boannews.com)]
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