< 사진 1.(왼쪽부터) 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 오세은 박사과정, 이강택 교수 >
그린수소 또는 배터리 분야 등 청정 에너지의 성능을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 소재 중 하나는 전극이다. 한국 연구진이 차세대 전극 및 촉매로 활용될 수 있는 신소재를 효율적으로 설계하는 인공지능 기술을 개발했다. 이 기술을 통해 친환경 에너지 사회를 촉진하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
우리 대학 기계공학과 이강택 교수 연구팀의 주도로 한국에너지기술연구원 (원장 이창근), 한국지질자원연구원 (원장 이평구), KAIST 신소재공학과 공동 연구팀들과 함께, 인공지능(AI)과 계산화학을 결합해 그린수소 및 배터리에 활용될 수 있는 스피넬 산화물 신소재를 설계하고, 성능과 안정성을 예측할 수 있는 새로운 지표를 개발하는 데 성공했다고 21일 밝혔다.
스피넬 산화물(AB2O4)은 그린수소 또는 배터리 분야의 차세대 촉매 및 전극 물질로 활용되어 산소 환원 반응(ORR)과 산소 발생 반응(OER)의 속도를 향상시킬 수 있는 잠재력이 높은 물질이다. 하지만, 수천 개 이상의 후보군을 일일이 실험으로 성능을 확인하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요된다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 AI와 계산화학을 동시에 사용해 1,240개의 스피넬 산화물 후보 물질을 체계적으로 선별하고, 그중 기존 촉매보다 뛰어난 성능을 보일 촉매 물질들을 찾는 데 성공했다.
< 그림 1. Advanced Energy Materials 표지 >
그뿐만 아니라, 연구팀은 이번 연구를 통해서 전공 서적에서 손쉽게 찾아볼 수 있는 원자들의 전기음성도를 바탕으로 스피넬 촉매의 안정성과 성능을 예측할 수 있는 지표를 개발했다.
이로써 기존의 실험 방식에 비해 촉매 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 효율적으로 진행할 수 있게 되었다. 또한, 연구팀은 스피넬 산화물에서 산소 이온이 움직일 수 있는 3차원 확산 경로를 발견해, 촉매의 성능을 더욱 향상할 수 있는 메커니즘을 처음으로 규명했다.
< 그림 2. AI 및 계산화학 기반 스피넬 신소재 촉매 스크리닝 프레임워크 >
이강택 교수는 “이번 연구는 인공지능을 통해 신소재의 성능을 빠르고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시했다”며, “특히, 이를 통해 그린수소와 배터리 분야에 활용될 수 있는 촉매 및 전극의 개발을 가속화해, 고성능의 친환경 에너지 기술의 발전에 기여할 것”이라고 전했다.
연구팀이 제시한 예측 방법은 기존 실험 방식에 비해 신소재 개발의 효율성을 70배 이상 크게 높였으며, 이러한 성과가 차세대 에너지 변환 및 저장 장치를 위한 소재 개발 연구에 핵심 기술로 자리 잡을 가능성을 높게 보고 있다.
한국에너지기술연구원 이찬우 박사가 공동 교신 저자로 참여하였으며, 한국지질자원연구원 정인철 박사, KAIST 신소재공학과 심윤수 박사가 공동 제1 저자로 참여하고, KAIST 신소재공학과 육종민 교수, 한국지질자원연구원 노기민 박사가 공동 저자로 참여한 이번 연구 결과는 세계적인 학술지‘어드밴스드 에너지 머터리얼즈, Advanced Energy Materials (IF:24.4)’에 중요한 연구 결과임을 인정받아 표지(Inside Front cover) 에 선정됐으며, 24년 10월 21일에 게재됐다. (논문명: A Machine Learning-Enhanced Framework for the Accelerated Development of Spinel Oxide Electrocatalysts)
< 그림 3. 양이온 전기음성도 지표에 따른 스피넬 산화물의 안정성, 촉매 활성도 및 전기화학적 메커니즘 상관관계 >
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부의 개인기초 연구사업, 집단기초연구사업, 그리고 국가과학기술연구회 창의형 융합연구사업의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 비싼 금속 없이 전고체 배터리 성능 한계 돌파
배터리는 스마트폰과 전기차 등 현대 사회의 필수 기술이지만, 화재·폭발 위험과 높은 비용이라는 한계를 안고 있다. 이를 해결할 대안으로 전고체 배터리가 주목받아 왔지만, 안전성·성능·가격을 동시에 만족시키기는 쉽지 않았다. 한국 연구진이 비싼 금속을 추가하지 않고도 구조 설계만으로 전고체 배터리 성능을 단번에 수 배 끌어올리는 데 성공했다. 우리 대학은 소재공학과 서동화 교수 연구팀이 서울대학교(총장 유홍림) 정성균 교수, 연세대학교(총장 윤동섭) 정윤석 교수, 동국대학교(총장 윤재웅) 남경완 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해, 저비용 원료를 사용하면서도 폭발과 화재 위험이 낮고 성능이 우수한 전고체 배터리 핵심 소재 설계 방법을 개발했다고 7일 밝혔다. 일반 배터리는 액체 전해질 안에서 리튬 이온이 이동하는 반면, 전고체 배터리는 액체 대신 고체 전해질을 사용한다. 이 때문에 전고체 배터리는 더 안전하지만, 고체 안에서 리튬 이온이 빠르
2026-01-07 -
연구 차세대 무음극 리튬 전지 상용화 난제 풀었다
전기차와 드론, 차세대 고성능 배터리 후보로 주목받아 온 무음극 리튬 금속 전지는 기존 리튬이온전지보다 에너지 밀도가 훨씬 높지만, 짧은 수명 문제로 상용화에 어려움을 겪어 왔다. 우리 대학 연구진이 전해질을 반복적으로 바꿔야 했던 기존 접근에서 벗어나, 전극 표면 설계만으로 배터리 수명을 획기적으로 늘리는 데 성공했다. 우리 대학은 생명화학공학과 이진우·임성갑 교수 연구팀이 전극 표면에 두께 15나노미터(nm)의 초극박 인공 고분자층을 도입해, 무음극 금속 전지의 최대 약점인 계면 불안정성 문제를 근본적으로 해결했다고 4일 밝혔다. 무음극 금속 전지는 음극에 흑연이나 리튬 금속 대신 구리 집전체만 사용하는 단순 구조를 갖는다. 이로 인해 기존 리튬이온전지 대비 30~50% 높은 에너지 밀도, 낮은 제조 비용, 공정 단순화라는 장점이 있지만, 초기 충전 과정에서 리튬이 구리 표면에 직접 쌓이며 전해질이 빠르게 소모되고 불안정한 보호막(SEI)이 형성돼 수명이 급격
2026-01-05 -
연구 KAIST-카카오뱅크, '설명 가능한 AI' 속도 11배 높였다. "금융 AI 신뢰도↑"
우리 대학 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 ㈜카카오뱅크(대표 윤호영)와 공동으로 인공지능(AI) 모델의 판단 근거를 실시간으로 설명할 수 있는 가속화 설명 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 성과는 AI 모델의 예측 결과에 대한 기존 설명 알고리즘 대비 평균 8.5배, 최대 11배 이상 빠른 처리 속도를 달성해, 금융 서비스 등 실시간 의사결정이 필요한 분야에서 설명가능 인공지능(Explainable Artificial Intelligence, 이하 XAI) 기술의 실용화 가능성을 크게 높였다. 금융 분야에서는 AI 시스템이 내린 결정에 대한 명확한 설명이 필수적이다. 특히 대출 심사나 이상거래 탐지와 같이 고객의 권익과 직결된 서비스에서는 AI 모델의 판단 근거를 투명하게 제시해야 하는 규제 요구가 점차 강화되고 있다. 하지만 기존의 설명가능 인공지능(XAI) 기술은 정확한 설명을 생성하기 위해 수백에서 수천 개의 기준점(Baseline)을 반복 계산해야 하므로 막
2025-12-11 -
연구 "좋으라고 넣었는데"...KAIST, 전기차 하이니켈 배터리 성능 저하 원인 밝혀
리튬이온 배터리 중에서도 고에너지형 전기차에 주로 사용되는 하이니켈 배터리는 에너지 밀도가 높지만 성능 저하가 빠르다는 한계를 안고 있다. 우리 대학 연구진은 하이니켈 배터리가 빠르게 망가지는(열화되는) 근본 원인을 세계 최초로 규명하고, 이를 해결할 새로운 접근법을 제시했다. 우리 대학은 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 신소재공학과 서동화 교수 연구팀과 함께, 그동안 배터리의 안정성과 수명 향상을 위해 사용돼 온 전해질 첨가제 ‘석시노니트릴(CN4)’이 하이니켈 배터리에서는 오히려 성능 저하를 일으키는 핵심 원인임을 밝혀냈다고 3일 밝혔다. 배터리는 양극과 음극 사이를 리튬 이온이 오가며 전기가 만들어진다. 리튬 이동을 돕기 위해 전해질에는 소량의 CN4가 들어가는데, 연구팀은 두 개의 니트릴(-CN) 구조를 가진 CN4가 하이니켈 양극 표면의 니켈 이온과 지나치게 강하게 달라붙는다는 사실을 컴퓨터 계산으로 확인했다. 니트릴 구조는 탄소와 질소가
2025-12-03 -
행사 인간 중심 AI 국제 워크숍 주최, 글로벌 AI 윤리논의 이끈다.
우리 대학은 11월 14일, 컴퓨터 과학 분야 세계적 권위의 학술대회인 ‘정보 및 지식관리 학회(The 34th International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2025)’에서‘인간 중심 AI: 설명가능성과 신뢰성에서 실행 가능한 윤리까지(Human-Centric AI: From Explainability and Trustworthiness to Actionable Ethics)’를 주제로 국제 워크숍(워크샵 조직위원장: KAIST 김재철AI대학원 최재식 교수)을 개최할 예정이다. 이번 행사는 KAIST 김재철AI대학원이 주도하고 서울대, 서강대, 성균관대, 한국전자통신연구원(ETRI), 독일 TU Berlin 등 국내외 유수 기관이 공동으로 참여하는 자리다. AI 기술의 잠재적 위험을 줄이고 책임 있는 활용을 위한 ‘인간 중심 AI&rsquo
2025-11-07