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AI 기반 원자 시뮬레이션 통해
리튬이온 이동 좌우 요인 규명 전고체 배터리 이미지.클립아트코리아 
한국과학기술연구원(KIST)은 폭발 위험이 없어‘꿈의 배터리’로 불리는 전고체 전지에 들어가는 핵심 소재의 설계 기준을 제시했다.
KIST는 계산과학연구센터 이병주 박사 연구팀이 인공지능(AI) 기반 원자 시뮬레이션을 통해 비정질 고체전해질에서 리튬 이온 이동을 좌우하는 핵심 요인을 규명했다고 25일 밝혔다.
연구팀은 배터리 성능을 좌우하는 리튬 이온 이동성을 높이는 구체적인 구조 조건을 밝혀냈다.리튬 이온 주변을 네 개의 황 원자가 둘러싼 구조의 비율이 높을수록 이온 이동이 빨라졌으며 내부 빈 공간의 크기가 적정 범위에 있을 때 가장 우수한 성능을 나타냈다.특히 지나치게 큰 빈 공간은 오히려 이온 이동을 방해해 성능을 저하시키는 것으로 나타났다.이는‘밀도가 낮을수록 전도도가 높다’는 기존의 통념을 뒤집는 것이다.
이번 연구 성과는 전고체 전지용 고체전해질 설계와 제조 공정에 적용 가능하다.전해질의 조성 비율이나 압축·성형 조건을 조절해 내부 구조를 제어하는 것만으로도 다른 소재 변경 없이 이온 전도 성능을 개선할 수 있다.전기차와 에너지저장장치(ESS) 등 안전성과 에너지 밀도가 중요한 분야에서 전고체 전지 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.
이병주 KIST 박사는 “이번 연구는 비정질 고체전해질의 성능을 좌우하는 핵심 요인을 명확히 규명했다는 점에서 의미가 크다”며 “소재 성능을 체계적으로 개선할 수 있는 설계 기준을 제시한 만큼 향후 전고체전지 상용화를 앞당기는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 지원을 받아 KIST 주요사업 및 소재글로벌영커넥트사업으로 수행됐으며 국제 학술지‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈’최신호에 게재됐다.
