DGIST 이홍경·이용민 교수, 자기장으로 배터리 내부 진단 기술개발

DGIST(총장 국양) 에너지공학과 이홍경·이용민 교수, 중앙대학교 문장혁 교수 공동연구팀이 자기장 이미징 기법(Magnetic field imaging, MFI)을 사용해 배터리 내부 결함을 실시간·비접촉 방식으로 진단 할 수 있는 분석 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.

전기차 및 에너지 저장 시스템 시장이 확대되면서 배터리의 성능은 점점 좋아지고 크기도 커져가고 있다. 

하지만 리튬이온 배터리의 결함으로 인해 발생하는 예기치 않은 고장과 대형 화재 사고는 인명 피해와 큰 경제적 손실을 초래하는 심각한 문제로 남아있다.

배터리의 결함은 출하 전 공정 결함이나 장기간 운용에 따른 노화, 과충전, 기계적 충격 등 다양한 요인으로 인해 발생한다. 이러한 잠재적 결함들은 화재 위험을 증가시키지만, 배터리 내부를 들여다보기 어려워 결함의 종류와 위치를 사전에 감지하는 것은 거의 불가능하다.

최근에는 배터리를 분해하지 않고도 실시간으로 분석할 수 있는 X-ray CT나 MRI와 같은 기술들이 이차전지 연구에 활용되고 있지만, 시간과 비용이 많이 소요되며 해상도 한계로 실질적인 응용이 제한되고 있다.

이홍경 교수 주도의 DGIST·중앙대 공동연구팀은 잠재적 결함들이 비정상적인 전류를 유발할 수 있음에 착안하고, 자기장 이미지 기술을 도입해 배터리 내부에 이상 전류를 감지할 수 있는 실시간 진단 기법을 제안했다. 

컴퓨터 시뮬레이션을 통한 이론적인 연구에 의존했던 기존 연구와는 달리, 배터리 충·방전 전류로부터 유도된 자기장의 세기와 분포를 자기장 이미징 기법을 통해 수십 초 내로 스캔하여 실험적으로 배터리 내부 전류 분포 시각화에 성공했다.

이를 기반으로 파우치형 배터리 제조 시 의심되는 공정 결함을 인위적으로 이식한 '결함-모사 배터리'를 제작하고 정상적으로 제조된 배터리와의 내부 전류 패턴 차이를 최초로 확인해 결함 유형에 대한 식별을 가능하게 했다. 

DGIST 에너지공학과 이홍경 교수는 “배터리 분해 없이 내부에 흐르는 전류를 빠르게 이미징하여 결함의 유형 선별과 위치 추적할 수 있어 향후 진단 기술로 활용가치가 높을 것”이라며 “산학 협력을 기반으로 다양한 결함들이 모사된 배터리들과 실제 양산 셀에서의 검증을 통해 기술의 완성도를 높일 계획이다”고 전했다.

한편 이 연구성과는 DGIST 이민규 석박통합과정생이 제1저자로 참여했으며, 국제 학술지 ‘스몰 메소즈 (Small Methods)’에 9월 15일 자로 온라인 게재되었다. 아울러 한국연구재단의 ‘우수신진연구’ 및 ‘선도연구센터 (ERC)’, ‘기초연구실’ 사업과 LG 에너지솔루션의 지원을 받아 수행됐다.