“AI로 리튬이온 배터리 혁신”…UNIST, 대규모 품질관리→생산성 도약

국내 리튬이온 배터리 산업이 현장 지능화의 새로운 지평을 맞이하고 있다. 울산과학기술원(UNIST)과 포항산업과학연구원이 협력해 인공지능(AI) 기술을 양극재 생산과 품질관리 전 과정에 촘촘하게 적용함으로써, 불량률을 기존 대비 15분의 1 수준으로 낮추고, 연간 22억 원에 달하는 비용 절감 효과를 실증했다. 이 연구는 대규모 자동화 제조에서의 데이터 기반 설비 제어와 실시간 불량 탐지라는 당면 과제를 혁신적으로 해결하며, 이차전지 산업의 글로벌 경쟁력을 한층 공고히 했다.

리튬이온 배터리의 핵심인 NCM 전구체는 니켈, 코발트, 망간 조성이 정밀하게 맞물려야 최고의 수명과 성능을 발휘한다. 그러나 니켈의 불균일 침전, 즉 ‘용출’ 문제가 지속적으로 대형 설비 운용에 난관을 제공해왔다. 기존 AI 시스템은 실험실 환경에서만 최적화돼 있어 대량 생산 과정이나 설비 노후화 등 환경 변화에 취약했다. 공동 연구진은 도메인 적응형 AI 기술을 개발해, 설비 노후 및 생산 조건 변화에도 자동학습과 조정으로 불량 예측성을 현저히 높였다. 실제 산업용 11.5톤급 반응기 실증 결과, 불량 배치 수는 극적으로 감소했고, AI 기반 설비 이상 감지 정확도는 97.8%까지 치솟았다.

이번 혁신의 요체는 공정 조건 최적화에만 머물지 않고, AI가 실시간으로 생산 현장 환경을 인식·학습하며 스스로 품질관리를 고도화한다는 데 있다. 기술적 관점에서 볼 때, 이 AI는 원료 용액 교반 속도, 산성도, 암모니아 농도 등 핵심 변수의 미세 조정을 통해 니켈 입자의 내부 안정화를 유도한다. 덕분에 전구체 구조 안정성과 용량 모두를 잡는 생산 체계가 완성됐다. 정임두 UNIST 교수는 “이번 도메인 적응 AI는 이차전지뿐 아니라 화학, 반도체 등 대규모 제조업에서 품질 근본 혁신의 신호탄”이라고 진단했다. 연구 결과는 소재 분야 최상위 국제학술지인 ‘인포맷’ 5월호에 게재됐으며, 정부 기술개발사업의 다각도 지원 아래 INDUSTRY 4.0 현장 적용을 현실로 만들었다는 평가다.