
< (좌측부터) 김동우 석사과정, 이현기 박사과정, 강예함 인턴, 배성재 석사과정, 서동화 교수, (우측상단 좌측부터)포스코홀딩스 박인철 수석연구원, 박정우 수석연구원 >
이차전지 양극 소재는 높은 충전 속도, 에너지 밀도, 안정성 등 어려운 기준들을 전부 충족해야 하기 때문에 소재 개발을 위해서는 수많은 소재 후보군을 고려해 탐색을 진행해야만 한다. 국내 산학 협력 연구진이 AI 및 자동화 시스템을 활용해 연구자의 개입 없이 이차전지 양극 소재의 개발을 진행하는 자율 탐색 실험실*을 구축했다. 이를 통해 개발 과정 중 발생하는 연구자의 노동을 최소화하며 탐색 기간을 93% 단축했다.
*자율 탐색 실험실: 자율적으로 실험을 설계, 수행, 분석하여 최적의 소재를 탐색하는 플랫폼
우리 대학 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 포스코홀딩스 미래기술연구원(원장 김기수) 에너지소재연구소 LIB소재연구센터 연구팀과 산학 협력 연구를 통해, AI 및 자동화 기술을 활용해 이차전지 양극 소재를 탐색하는 자율 탐색 실험실을 구축했다고 3일 밝혔다.
이차전지 양극 소재 개발은 필연적으로 시료의 무게를 칭량하고 이송하는 정량, 혼합, 소결* 및 분석 과정을 거쳐 광범위한 양극 조성(화합물 내 성분 원소들이 섞이는 비율) 및 실험 변수 탐색해야 해서 숙련된 연구자의 많은 노동력이 필요하고 긴 개발 시간을 필요로 한다.
*소결: 시료를 가열하여 분말 입자들이 열적 활성화 과정을 거쳐 하나의 덩어리로 되는 과정
연구팀은 연구자의 개입 없이 시료 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석을 수행하는 자동화 시스템과 분석된 데이터를 해석하고 이를 학습해 최선의 후보군을 선택하는 AI 모델을 기반으로 자율 탐색 실험실을 구축했다.

< 그림 1. 양극 소재 자율 탐색 실험실 개요 >
연구팀은 자동화 시스템을 구축하기 위해 정량, 혼합, 펠렛화, 소결 및 분석 과정을 각각 개별 장치 모듈로 구축하고 이를 중앙 로봇팔이 핸들링하는 방법으로 로봇팔의 비중을 줄여 실험 효율을 증대시켰다.
또한, 연구팀은 기존 저속 소결 방법과 다른 고속 소결 방법을 도입하여 합성 속도를 비약적으로 개선했다. 그 결과 소결 공정에 필요한 시간을 50배 단축할 수 있었고, 이를 기반으로 자율 탐색 실험실은 기존 연구자 기반 실험 대비 12배 많은 소재 데이터의 확보가 가능하다.

< 그림 2. 고속 소결 장치의 활용을 통한 양극 소재의 합성 >
확보된 많은 소재 데이터는 AI 모델을 통해 자동으로 해석되어 합성된 상 정보 및 불순물 비율 등이 추출된다. 이를 합성 성공 여부와 관계없이 체계적으로 저장하여 양질의 데이터베이스를 구축하며 해당 데이터는 이후 최적화 AI 모델의 학습 데이터로 활용하여 다음에 자동화 시스템이 실험할 양극 조성 및 합성 조건을 추천하는 폐루프 실험 시스템*을 구현했다.
*폐루프 (Closed-loop) 실험 시스템: 실험 전 과정을 연구자의 개입 없이 스스로 수행하는 시스템
지능형 실험 자동화 시스템을 24시간 운용할 경우, 약 12배 이상의 실험 데이터 확보 및 93%의 소재 탐색 시간 단축이 가능하며, 이는 소재 탐색에 필요한 실험 횟수가 500회라고 가정할 시 연구자가 직접 실험을 수행하는 기존 방식으로는 84일이 소요되는 반면, 자동화 시스템은 약 6일 만에 완료할 수 있는 것으로 시간 및 인력 효율을 크게 향상시킬 수 있다.
자율 탐색 실험실 개발 과정에서 포스코홀딩스는 프로젝트 전반의 기획과 총괄 운영을 맡고, 전체 플랫폼 설계에 대한 검토와 부분 모듈 설계 및 AI 기반 실험 설계 모델에 대한 공동 개발을 수행했으며, 서동화 교수팀은 전체 플랫폼 설계, 부분 모듈 설계 및 제작, 알고리즘 제작, 자동화 시스템 기반 실험 검증 및 오류 개선 등 실질적 시스템 구현과 운영을 담당했다.
서동화 교수는 "이번 연구를 통해 구축된 시스템은 저출산으로 인한 연구 인력 감소를 해결할 기술”이라며 "양질의 소재 데이터를 확보하여 이차전지 소재 개발을 가속화 하여 글로벌 경쟁력을 강화 가능할 것으로 기대된다”고 설명했다.

< 그림 3. 양극 소재 자율 탐색 실험실 외관 (측면) >
또한, 포스코홀딩스 미래기술연구원은 이번에 개발된 자율 탐색 실험실 시스템을 기반으로, 2026년 이후 업그레이드된 버전을 자체 연구소 실험실에 적용하여 차세대 이차전지 소재 개발 속도를 획기적으로 높이는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 설비의 안정성과 확장성을 강화하는 후속 개발을 계획 중이며, 산학연이 협력해 개발한 기술이 실제 연구개발 현장에서 활용되는 사례로 이어질 것으로 기대된다.

< 그림 4. 양극 소재 자율 탐색 실험실 외관 (정면) >
한편, 이번 연구는 신소재공학과 서동화 교수 연구실의 이현기 박사과정 연구원을 비롯해 배성재, 김동우 석사과정 연구원의 주도로 진행됐으며, 포스코홀딩스 미래기술연구원 에너지소재연구소(소장 홍정진)와 LIB소재연구센터의 박정우 수석연구원, 박인철 수석연구원이 공동으로 참여했다.
우리 대학 인공지능반도체대학원은 2026년 7월 2일 호텔 오노마 대전 5층 그랜드볼룸홀에서 「제6회 한국인공지능시스템포럼 조찬 강연회」를 개최했다. 이번 강연회는 한국인공지능시스템포럼(KAISF)이 주관하고, 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI), PIM반도체설계연구센터, 우리 대학 인공지능반도체대학원이 공동 주최했다. 행사에는 관련 산학연 연구자 및 종사자, 정부부처와 공공기관 관계자 등이 참석해 인공지능과 모빌리티 산업의 기술 변화 및 발전 방향을 공유했다. 이날 강연은 카카오모빌리티 김진규 부사장이 맡아 Physical AI 시대의 모빌리티 혁신과 자율주행 상용화 방향을 중심으로 진행했다. 김 부사장은 서울 강남구 심야 자율주행 택시 ‘서울자율차’ 운영 사례를 바탕으로, 카카오 T 플랫폼이 시민의 이동 경험을 혁신하고 있는 방식과 자율주행 상용화를 위한 기술적·산업적 과제를 소개했다. 또한 자율주행 상용화가 단일
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2026-07-01인공지능(AI)이 디지털 혁신을 이끌었다면, 자율 로보틱스는 그 혁신을 현실 세계로 확장하는 핵심 기술로 주목받고 있다. 이러한 흐름 속에서 자율 로봇의 미래를 조망하는 세계적 학술행사가 우리 대학에서 열린다. 우리 대학은 세계적 학술지 네이처(Nature)와 공동으로 오는 10월 13일부터 15일까지 대전 본원에서 ‘2026 네이처 컨퍼런스: 자율 로보틱스(2026 Nature Conference: Autonomous Robotics)’를 개최한다고 26일 밝혔다. 네이처가 로보틱스를 단독 주제로 컨퍼런스를 개최하는 것은 이번이 처음이다. 그동안 네이처는 프린스턴대, 칭화대 등 세계 유수 연구기관과 함께 인공지능, 바이오, 에너지 등을 주제로 50여 차례 학술행사를 개최해 왔다. 우리 대학은 국내 최초의 로봇 팔 ‘카이젬(KAISEM)’과 초기 지능형 서비스 로봇 ‘아미(AMI)’, 대한민국 휴머노이드 로봇의
2026-06-26스마트폰의 안면 인식부터 휴머노이드 로봇까지, 인공지능(AI)의 눈 역할을 하는 컴퓨터 비전 기술은 우리 일상에 널리 활용되고 있다. 우리 대학과 국제 공동연구진은 적은 메모리만으로도 AI가 세상을 더욱 선명하게 볼 수 있는 기술을 개발해 GPU(그래픽처리장치) 메모리 효율을 최대 16배 높였다. 이번 성과는 휴머노이드 로봇과 온디바이스 AI 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가된다. 우리 대학은 전기및전자공학부 김창익 교수 연구팀이 미국 MIT 및 마이크로소프트 연구진과의 공동 연구를 통해, 제한된 GPU 메모리만으로도 AI의 시각 성능을 높일 수 있는 범용 기술 ‘업샘플 애니띵(Upsample Anything)’을 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 성과는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘CVPR 2026’ 논문 채택에 이어, 계산 자원의 효율적 활용을 인정받아 전체 1위인‘CVPR 컴퓨트 골드 스타(
2026-06-17