▲ PEMFC 성능을 예측하고 제조 공정을 최적화하는 AI기반 성능 예측 기술 개요

국내 연구진이 인공지능(AI)을 통해 연료전지 제조 공정을 최적화할 수 있는 기술을 개발해 제작 시간과 비용 절감에 기여할 전망이다. 

한국세라믹기술원(산업통상자원부 산하)은 수소디지털융복합센터 류가애, 신서윤 박사 연구팀이 멀티모달 데이터를 활용한 새로운 딥러닝 접근방식을 통해 고분자 전해질 연료전지(PEMFC) 성능을 예측하고 제조 공정을 최적화하는 AI기반 성능 예측 기술을 개발했다고 31일 밝혔다.

전 세계가 탄소 중립을 목표로 하는 가운데, PEMFC는 자동차에서 고정 전력에 이르기까지 다양한 응용 분야에서 잠재력이 있는 것으로 알려진 효율적인 에너지 집약체로 미래형 에너지의 솔루션으로 불릴 정도로 중요 기술 중 하나이다. 

하지만 높은 생산 비용과 복잡한 제조 요구사항으로 인해 PEMFC의 성능을 예측하고 제조공정을 최적화하는 것이 어려운 실정이었다.

이를 해결하기 위해 연구팀은 표면 광학 이미지와 공정 조건, 성능 데이터를 모두 학습할 수 있는 CNN(컨볼루션 신경망)과 DNN(심층 신경망)을 결합한 멀티모달 딥러닝 AI 모델을 개발했다. 

이 AI 모델은 PEMFC 성능 데이터와 PEMFC의 핵심 요소인 막-전극 접합체의 표면 이미지를 통합해 최적의 공정 조건을 예측하고, 비용과 시간이 많이 소요되는 각 공정 조건에 맞는 개별 셀 테스트의 필요성도 크게 줄이는 장점이 있다.

또한, 해당 모델은 연료전지 성능의 차이의 주요인자를 분석하여, 연료전지의 설계방법에 따라 예측되는 성능의 정확성을 높여주고, 성능 변화를 자동으로 예측하는 기능을 통해 다양한 변수에 대응이 가능하다.

세기원 류가애, 신서윤 박사는 “이번 연구성과는 스마트 제조 트렌드에 부합하는 최첨단 기술로, PEMFC 제조뿐만 아니라 다양한 산업에서 공정 최적화와 제품 품질 향상을 위해 적용이 가능하여 생산의 효율성과 일관성을 높이는데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 말했다.

이 연구는 산업통상자원부가 주관하고 한국산업기술진흥원이 지원하는 ‘가상공학플랫폼구축사업’을 통해 달성한 성과로 연료전지 제조의 첨단 디지털화를 향한 가능성을 확인했다는 점에서 의미를 가진다. 또한 국제전기전자기술협회(IEEE)에서 발행하는 ‘IEEE Access’ 온라인 판에 최근 게재됐다.