"배터리 속 다 보여" 카이스트, 리튬이온·전자 모습 영상화 기술 내놔

고용량 리튬이온배터리 충·방전시 리튬이온 영상화
원자간력 현미경과 엑스레이 회절·흡수 패턴을 분석
신소재 개발에 20년 걸리는 시간을 5년 이내로 단축
홍 교수 "LG 연구소에서 사용할 만큼 유용한 분석법"

 

연구에 참여한 홍승범 카이스트 신소재공학과 교수. (사진=카이스트, 셔터스톡/편집=김미정 기자)

리튬이온과 전자가 움직이는 모습까지 영상화할 수 있는 기술이 나왔다. 이를 통해 리튬이온배터리 소재 안에서 일어나고 있는 현상을 관찰할 수 있다. 신소재 영상화 기술과 머신러닝(ML) 기술을 융합하는 것이 20년 걸릴 수 있는 배터리 소재 개발 기간을 5년 이내로 단축할 수 있을 전망이다.

 

카이스트(총장 이광형)는 고용량 리튬이온배터리 충·방전시 리튬이온이 움직이는 모습과 전자가 움직이는 전도 경로, 격자 움직임을 원자간력 현미경과 엑스레이 회절·흡수 패턴을 분석해 영상화하는 데 성공했다고 28일 밝혔다. 연구는 홍승범 카이스트 신소재공학과 교수 연구팀과 플로리안 하우센(Florian Hausen) 독일 아헨공과대학교 교수, 카린 클라이너(Karin Kleiner) 독일 뮌스터 대학교 교수가 협업해 이뤄졌다.

 

(a) NCM622 양극재의 충방전 상태(SOC)에 따른 나노스케일 전기화학적변형 현미경의 진폭변화. (b) 양극재 입자의 모양, (c) 리튬이온 분포 그리고 (d) 기계적 특성을 한 눈에 볼 수 있도록 영상화됨. (사진=카이스트)

 

리튬이온전지는 스마트폰과 전기차, 드론을 비롯한 각종 이동 수단에 필수적인 에너지 저장 매체다. 기후변화와 코로나 팬데믹 이후로 수요가 급증했다. 이에 대응하기 위해 리튬이온전지 에너지 용량, 충전 속도 등 전기화학적 특성을 끌어 올리려는 연구들이 이뤄지고 있다. 그러나 전기화학 특성 평가 방법으로는 나노미터 수준인 미시세계에서 벌어지는 현상을 이해하기 어렵다. 전기화학 특성에 대한 통합적인 이해를 위해 나노스케일 수준에서 리튬이온 농도. 전기전도도 분석 기술 개발은 필수다.

 

홍 교수 연구팀은 원자간력 현미경 모드 중에서 전기화학적 변형 현미경(ESM, Electrochemical Strain Microscopy)과 전도성 원자간력 현미경(C-AFM, Conductive Atomic Force Microscopy)을 활용했다. 친환경차 배터리에 사용하는 고용량 양극재로 알려진 ‘NCM622’ 시료의 충·방전 상태에 따른 리튬이온 나노스케일 분포도를 영상화했다. 

 

충방전된 상태에 따른 NEXAFS 스펙트럼. 방전된 상태에서는 표면에 Ni2+가 많은 반면에, 충전이 일어나면서 Ni3+가 많아지면서 공유결합성이 강해지고 전기전도도가 떨어지는 것을 설명할 수 있음. (사진=카이스트)

연구진은 이를 ‘근단엑스선형광분광계(NEXAFS, Near Edge X-ray Absorption Fluorescence Spectroscopy)’ 와 ‘엑스선회절패턴(XRD, X-ray diffraction Pattern)’로 비교 분석했다. 결과적으로 리튬이온이 산소 팔면체에 들어가면서 니켈과 산소 결합이 이온 결합에서 공유결합으로 변했다. 전기전도도가 낮아지는 현상을 검증한 셈이다. 연구진은 이를 ESM, C-ARM 영상과 비교하면서 상관관계가 있음을 증명했다.

 

교신 저자인 홍승범 교수는 “현재 해당 분석 방법은 LG 연구소에서 적용할 만큼 유용한 상태다”고 <AI 타임스>와의 통화에서 말했다. 홍 교수는 “해당 분석 방법을 상용화된 배터리 소재에 바로 적용가능하다”며 “더 빠르고 큰 범위에서 사용하려면 대면적 고속 원자간력 현미경 개발도 병행해야 한다”고 설명했다. 그는 “드라이룸 내에서 분석해 신뢰성도 높이면 더 효과적이다”고 전했다.

 

알비나 제티바예바(Albina Jetybayeva) 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 논문은 국제 학술지 ‘ACS 어플라이드 에너지 머티리얼스(ACS Applied Energy Materials)’에 게재됐다. 논문명은 ‘Unraveling the State of Charge-Dependent Electronic and Ionic Structure-Property Relationships in NCM622 Cells by Multiscale Characterization’이다.

 

이번 연구는 카이스트 글로벌 특이점 사업과 한국연구재단의 거대과학연구개발사업 지원을 받아 수행됐다.

 

AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

 

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