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[IT뉴스]“화재위험 원천봉쇄” 게임체인저 ‘전고체전지’…AI로 ‘상용화’ 난제 풀었다

온카뱅크관리자

2026-01-25 13:07:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- KIST, 전고체전지용 비정질 고체전해질 최적 조성·밀도 기원 밝혀</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zZ5d6ymjtP">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f252a094dbbfc1e4b258b754612de1ae0e31dc71f28a9b3b3f90c227f0b0da96" dmcf-pid="q51JPWsAY6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI로 연구하는 차세대 배터리.[KIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/25/ned/20260125130128055fehq.png" data-org-width="583" dmcf-mid="u72rj7Zvtx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/25/ned/20260125130128055fehq.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI로 연구하는 차세대 배터리.[KIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="bac9d6d76e91cbe59981cd6daf5e499ffb9f46e5700b1e2d2ce363b66467dfb1" dmcf-pid="B1tiQYOcY8" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 스마트폰, 전기차, ESS(에너지 저장장치) 등 다양한 산업과 일상 제품에는 리튬이온전지가 핵심 에너지 저장 장치로 사용되고 있다.</p>
          <p contents-hash="254898296e56f3a99fa3526f2cb79a765a53005101a92bfadc4e9c59286b84d7" dmcf-pid="btFnxGIk14" dmcf-ptype="general">그러나 기존 리튬이온전지는 액체 전해질을 사용해 외부 충격이나 과열 시 화재·폭발 위험이 존재하며, 최근 전기차 화재 사고를 계기로 안전성에 대한 우려가 커지고 있다. 이러한 한계를 극복할 대안으로, 불에 타지 않는 고체 물질을 전해질로 사용하는 ‘전고체전지’가 차세대 배터리 기술로 주목받고 있다.</p>
          <p contents-hash="61b511522d63a07227cd15175f8f7b8228b4eac4a7180b07f4cb4dccd7db789d" dmcf-pid="KF3LMHCEXf" dmcf-ptype="general">하지만 전고체전지의 핵심 소재인 비정질 고체전해질은 내부 구조의 불규칙성으로 인해 리튬 이온 이동 메커니즘을 분석하기 어렵다는 한계가 있었다. 이로 인해 전해질 조성이나 압축 조건을 바꿔가며 성능을 경험적으로 개선해 왔을 뿐, 성능 차이의 원인을 체계적으로 설명하기는 쉽지 않았다.</p>
          <p contents-hash="21fe802ec4aa3b4514f2990bda1758bc0178c957cf42aabade121f58ad35e90c" dmcf-pid="930oRXhDHV" dmcf-ptype="general">한국과학기술연구원(KIST) 계산과학연구센터 이병주 박사 연구팀은 AI 기반 원자 시뮬레이션 을 통해 비정질 고체전해질에서 리튬 이온 이동을 좌우하는 핵심 요인을 규명했다.</p>
          <p contents-hash="4af684b698bb10a56598bbb263370657726e1b1e4acfe17a137942e4b835678a" dmcf-pid="20pgeZlwH2" dmcf-ptype="general">연구팀은 리튬 이온 이동을 ‘각 자리 사이의 이동 용이성’과 ‘이동 경로의 연결성’으로 구분해 분석한 결과, 전체 성능은 경로 연결성보다도 이온이 한 자리에서 다음 자리로 이동하는 난이도에 더 크게 좌우된다는 사실을 확인했다.</p>
          <p contents-hash="2b2a2071046f02f900e586c74920db35d024f7da81f33f92acb165b01416dcdc" dmcf-pid="VxMvsfu559" dmcf-ptype="general">실제로 리튬 이온 이동성에 따라 이온 전도 성능은 조건에 따라 최대 5배 이상 차이를 보인 반면, 경로 연결성의 영향은 약 2배 수준에 그쳤다. 이는 비정질 구조로 인해 설명이 어려웠던 성능 편차를 정량적으로 해석할 수 있는 기준을 제시한 것이다. 또한, 연구팀은 리튬 이온 이동성을 높이는 구체적인 구조 조건을 밝혀냈다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3b0ea69f92ee07384ae0a99fd7576758291a06f4749b68063870f43e8beac600" dmcf-pid="fMRTO471XK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 기반 원자 시뮬레이션 활용 연구 모식도.[KIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/25/ned/20260125130128317tgug.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="7rDu1aMVGQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/25/ned/20260125130128317tgug.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 기반 원자 시뮬레이션 활용 연구 모식도.[KIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="61b4bc602741c996139df5ca1f613d18471436223ccf22e5c46f291a443a9875" dmcf-pid="4ReyI8ztHb" dmcf-ptype="general">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 저하시킨다는 점에서 ‘밀도가 낮을수록 전도도가 높다’는 기존의 통념을 뒤집는 결과를 제시했다.</p>
          <p contents-hash="01edf4ed4d058cf2c805c962d4558a66063ef3ea2c197131190daaaaea31cebc" dmcf-pid="8edWC6qFZB" dmcf-ptype="general">이번 연구 성과는 전고체전지용 고체전해질 설계와 제조 공정에 바로 적용할 수 있다. 전해질의 조성 비율이나 압축·성형 조건을 조절해 내부 구조를 제어하는 것만으로도 추가적인 소재 변경 없이 이온 전도 성능을 개선할 수 있어, 산업 현장에서 활용도가 높다. 또한, 본 연구에서 제시한 분석 방법은 다양한 고체전해질 소재 개발로 확장될 수 있다. 고성능 후보 물질을 사전에 선별하여 성능 예측과 소재개발 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있어, 전기차와 에너지 저장장치 등 안전성과 에너지 밀도가 중요한 분야에서 전고체전지 상용화를 앞당길 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="0e3d5ecbd0c1b70fed92b290b1da2cf6e9ae79738aa2d2fa83b2c6cc9fbcc8ca" dmcf-pid="6dJYhPB31q" dmcf-ptype="general">이병주 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.</p>
          <p contents-hash="3f50acbe4e8ef5c66772a39e071f886cbe7cac6d8f421592f8c52b369d06ad6d" dmcf-pid="PJiGlQb0tz" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 에너지 머티리얼즈’ 최신호에 게재됐다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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