전고체 전지는 높은 안정성, 공간 활용도 등 기존 리튬이온 전지가 가진 기술적 한계를 극복할 수 있는 대안으로 큰 관심을 끌어 왔다. 향후 글로벌 전기차 시장의 확장 및 성장이 전망되는 가운데 전고체 전지는 잠재력이 매우 크다는 평가는 기정사실이 됐다.

전고체 전지는 전고체 리튬 이차전지(All Solid State Li-Battery)를 지칭한다. 액체 전해질을 사용하는 일반적인 이차전지와 같은 구조를 가지고 있지만, 구성요소가 모두 고체로 이루어진다는 점에서 큰 차이가 있다.

양극활물질, 음극활물질 전해질로 구성되는 전고체 전지는 모든 구성요소가 고체라는 것이 가장 큰 특징이다. 2025년 현재 흔히 전기차 등에 사용되는 리튬 이차전지는 고체인 양극활물질, 음극활물질 분리막과 전해질 액체 등으로 구성되어 있다.

작동원리는 전고체 전지와 기존 리튬 이차전지 모두 동일하게 리튬이온 이동에 의한 충ㆍ방전으로 전력이 생성된다. 충전 시에는 양극활물질에서 리튬이온이 방출되고 방전 시에는 리튬이온이 양극활물질에 저장되어 전류를 생성한다. 하지만 충전과 방전에 따라 리튬이온의 양극활물질 내부는 저장과 방출로 팽창ㆍ수축이 반복 되면서 피로가 누적되어 결정구조가 취약해지는 단점이 있다.

전고체 전지는 기존 전지와 동일한 양ㆍ음극활물질을 사용하지만 분리막이 없으며, 전해질을 액체에서 고체로 대체한 것이 핵심 기술이라고 할 수 있다. 전고체 전지의 가장 큰 관건은 바로 전해질을 고체상태로 구현하는 것이다.

기존 전지의 분리막은 기존 리튬 이차전지에서 양극과 음극의 물리적 접촉을 방지하는 역할을 해왔다. 전고체 전지에서는 고체 전해질이 분리막의 역할을 대체하여 별도 분리막이 없다. 기존 리튬 이차전지는 음극활물질로 흑연을 사용하지만 전고체 전지는 에너지밀도 향상을 위해 리튬금속도 음극재로 적용 가능하다. 이론상 리튬금속을 음극제로 활용할 경우 흑연 음극(372mAh/g) 대비 에너지밀도가 10배 이상(3,860mA/g)이다.

시장조사업체 SNE리서치에 따르면, 전고체 전지는 2025~2027년을 기점으로 양산이 시작될 것으로 전망되고 있다. 2035년경에는 전고체 전지가 전체 글로벌 배터리 시장의 약 10%를 점유할 것으로 예상된다.

한편, 이러한 전고체 전지와 AI 기술의 조합은 차세대 에너지 시스템 및 배터리 관리 최적화에 중요한 가능성을 가지고 있다. 특히 AI 기술은 전고체 전지의 연구 개발 및 제조 공정, 나아가 운용 단계에서의 성능 개선 및 최적화에 크게 기여할 수 있다고 생각한다.

1. 전고체 전지의 재료 탐색 및 설계: 전고체 전지 개발에서는 새로운 재료의 발견이나 재료 조성의 최적화가 중요하며, AI 기술, 특히 머신러닝(ML)이나 심층학습(DL)을 이용해 다음과 같은 접근 방식이 가능하다.

￭ 재료 시뮬레이션의 고속화: AI는 재료의 물리적ㆍ화학적 특성을 예측하는 데 사용되며, 이를 통해 새로운 고체 전해질이나 전극 재료를 신속하게 스크리닝하고 우수한 성능을 가진 재료 후보를 찾을 수 있다.

￭ 데이터 기반 재료 설계: 방대한 양의 실험 데이터나 시뮬레이션 데이터를 바탕으로, AI는 전고체 전지에 최적인 재료 조합이나 공정 파라미터를 제안한다. 기존의 시행착오적 접근 방식에 비해 효율적으로 재료를 개발할 수 있다.

2. 제조 공정의 최적화: 전고체 전지는 고성능이지만, 제조에는 높은 정밀도와 안정성이 요구된다. AI를 활용하면 제조 공정의 최적화가 가능하다.

￭ 공정 파라미터의 자동 최적화: AI는 제조 라인에서의 온도, 압력, 시간 등의 공정 파라미터를 실시간으로 모니터링하고 최적화할 수 있다. 이를 통해 제품의 균일성이 향상되고 제조 효율이 높아진다.

￭ 결함 감지 및 품질 관리: AI를 이용한 이미지 인식 기술 및 센서 데이터 분석은 전고체 전지 제조 시 발생하는 결함이나 이상을 자동으로 감지할 수 있다. 이를 통해 생산 라인에서의 불량품을 최소화할 수 있다.

3. 배터리 모델링 및 시뮬레이션: AI는 전고체 전지의 거동을 모델링하고 시뮬레이션하는 데 이용되고 있다.

￭ 배터리 모델 개선: 전고체 전지는 기존 리튬 이온 전지와 달리 고체 전해질 특성이나 이온 이동 거동이 다르므로 복잡한 모델링이 필요하다. AI는 이러한 복잡한 물리 현상을 정확하게 모델링하고 전지의 열화 및 성능 변화를 예측 가능하게 한다.

￭ 고속 시뮬레이션: AI 기반 모델은 기존 물리 기반 시뮬레이션보다 빠르게 계산할 수 있어 실시간 배터리 성능 예측이 가능해진다.

4. 배터리 관리 시스템(BMS): 전고체 전지 사용을 위한 배터리 관리 시스템(BMS)에도 AI 기술이 적용된다. BMS는 전지의 충방전 및 온도 관리, 열화 상태를 감시ㆍ관리하여 전지 수명을 연장하는 데 필수적인 시스템이다.

￭ 충방전 사이클 최적화: AI는 배터리 상태를 실시간으로 분석하고 최적의 충방전 스케줄을 제공하여 배터리 수명을 극대화한다. AI는 개별 배터리 셀의 상태를 감시하고 이를 바탕으로 충전 속도나 전압을 조절할 수 있다.

￭ 이상 감지 및 예측 보전: AI는 배터리 데이터를 감시하고 비정상적인 작동이나 열화 징후를 조기에 감지한다. 이를 통해 고장이 발생하기 전에 예방 조치를 취할 수 있다.

5. 전고체 전지의 성능 예측 및 최적화: 전고체 전지 성능은 온도, 충방전 사이클, 사용 환경 등 여러 요인에 따라 달라진다. AI는 이러한 여러 요인을 고려하여 배터리 성능을 예측하고 최적화할 수 있게 한다.

￭ 성능 예측 모델 구축: 과거 실험 데이터나 운용 데이터를 바탕으로 AI가 배터리 성능 예측 모델을 구축하고, 운용 중 성능 저하나 수명 예측을 한다.

￭ 실시간 최적화: AI는 실시간으로 배터리 사용 상황을 분석하고 최적의 작동 조건을 제안한다. 이를 통해 최대 효율로 배터리를 운용하고 에너지 밀도나 수명을 극대화할 수 있다.

6. 자율적인 연구 개발 지원: AI는 전고체 전지 연구 개발 프로세스 자체를 자율적으로 지원할 수 있다. 예를 들어, AI를 사용한 자동 실험 시스템이 실험 계획을 수립하고 최적의 실험 조건을 탐색할 수 있으며, 이를 통해 연구자가 효율적으로 전고체 전지의 새로운 재료나 공정을 발견할 수 있다.

전고체 전지와 AI 기술 융합의 장점으로는, AI를 통해 전고체 전지의 재료 설계 및 공정 개발이 가속화되어 연구 개발 속도가 향상되는 "개발 속도 향상", AI를 활용한 제조 공정 최적화로 제조 비용을 절감하고 전고체 전지의 상용화가 진행되는 "제조 비용 절감", AI에 의한 배터리 관리 및 성능 예측으로 전고체 전지의 효율적인 운용이 가능해지고 전지 수명 및 에너지 밀도가 극대화되는 "전지 성능 향상" 등이 있다.