카이스트, 배터리 이온 이동 ‘가짜 신호’ 잡았다…표면 굴곡이 원인
테크월드뉴스 ·
✦ AI 요약
KAIST가 배터리 소재 분석 중 측정 오류의 원인을 규명한 연구 성과를 7일 발표했다.
연구팀은 배터리 나노 분석 신호가 실제 이온 이동이 아니라 소재 표면의 울퉁불퉁한 구조에서 비롯될 수 있다고 밝혔다.
오류를 줄이기 위해 표면 평탄 가공을 제시했고, 입계의 ESM 신호 증가가 표면 가공 후 소멸했다고 전했다.
배터리의 성능과 수명은 충·방전 반복 과정에서 리튬 또는 나트륨 이온이 얼마나 원활하게 이동하는지에 영향을 받는다. 이에 따라 이온의 실제 이동 지점과 차단 지점을 정확히 파악하는 분석의 중요성이 커지고 있다.
이와 관련해 KAIST는 7일 배터리 소재 분석 중 측정 오류의 원인을 규명한 연구 성과를 발표했다. 연구는 배터리 나노 분석 과정에서 실제 이온 이동으로 오인 가능한 측정 오류의 발생 원인을 밝힌 내용이다.
주도 연구팀은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이며, 공동연구진으로는 신소재공학과 육종민 교수 연구팀과 생명화학공학과 최남순 교수 연구팀이 참여했다. 연구진은 일부 배터리 나노 분석 신호의 정체가 배터리 내부 이온 이동으로 해석돼 왔으나, 소재 표면의 울퉁불퉁한 구조에 기인했을 가능성을 제시했다.
아울러 연구진은 이런 오류를 줄이는 방법으로 표면 평탄 가공을 제시했다. 이번 연구는 나노 분석에서 관측된 신호가 실제 이온 이동인지 정확히 가려내는 일과 관련해, 그중 일부가 표면 굴곡에서 생긴 측정 오류일 수 있음을 밝힌 데 의미가 있다.
연구팀은 배터리 소재의 이온 움직임을 간접 측정하는 분석 기술인 원자힘현미경(AFM) 기반 전기화학 변형 현미경(ESM)에 주목했다. ESM은 미세한 탐침으로 배터리 소재 표면을 측정하고, 이온 이동에 따른 소재의 미세 변화를 감지해 이온 움직임을 간접 분석하는 방식이다.
그러나 이번 연구의 핵심은 소재 표면이 불균일할 경우 실제 이온 이동이 없어도 유사한 신호가 발생할 수 있다는 점이었다. 그 원인은 표면 높낮이에 따라 현미경 탐침과 시료의 접촉 정도가 달라지는 데 있었고, 그 결과 이온 이동과 유사한 측정 신호가 나타날 수 있는 것으로 정리됐다.
연구팀은 이런 '가짜 신호'의 원인을 확인하기 위한 실험을 진행했다. 실험 대상은 이온 이동이 없는 단결정 실리콘 표면이었고, 표면에 의도적으로 미세한 홈을 형성했다. 실험은 이온 이동 변수는 배제하고 표면 굴곡만 존재하는 조건에서 이뤄져, 표면 굴곡만의 영향을 분리해 확인했다.
실험에서는 표면 높낮이 변화 시 현미경 탐침-시료 접촉 상태 변화가 나타났고, 해당 과정에서 실제 이온 이동과 유사한 신호 발생이 이뤄질 수 있음이 확인됐다. 이 현상은 정량적 확인을 통해 수치적으로 검증됐다.
이어 실제 배터리 소재에서도 동일 현상 확인이 이뤄졌다. 분석 대상인 흑연 음극과 나트륨 고체전해질(Na₂Zn₂TeO₆)에서 소재 표면 형태에 따른 ESM 신호 변화 확인이 이뤄졌다.
이는 다양한 배터리 소재의 나노 수준 분석에서 표면 형상 유발 신호 왜곡 고려 필요가 있음을 보여주는 결과다. 즉 이 문제는 특정 소재에 국한되지 않고 배터리 소재 전반의 분석에서 고려할 요소로 드러났다.
이에 따라 연구팀은 측정 오류 감소 방안 제시로 배터리 소재 표면의 최대한 평탄화를 제안했다. 방법은 아르곤(Ar) 이온 빔 이용이며, 활용 장비는 냉각식 단면 연마기(Cooling Cross-Section Polisher·CCP)다. 이를 통해 시료 단면 정밀 가공 수행이 이뤄졌다.
아르곤은 다른 물질과 화학적 반응 거의 없어 시료 성질 큰 변화 없이 표면 정밀 가공에 활용됐다.
그 결과 소재 표면 거칠기 크게 감소했으며, 표면 굴곡 기인 측정 오류도 효과적으로 감소했다. 연구팀이 주목한 대상은 배터리 소재의 작은 결정 경계인 입계(grain boundary) 신호였으며, 표면 평탄화 전에는 입계에서 ESM 신호 강함이 관찰됐지만 표면 가공 후에는 입계의 ESM 신호 증가가 소멸했다.
연구팀은 이번 분석 방법이 리튬이온전지, 고체전해질 사용하는 전고체전지, 리튬 대신 나트륨 이온 사용하는 나트륨이온전지 등 차세대 배터리 소재 작동 원리 분석에 활용될 것으로 기대하고 있다.
정확성이 높은 나노 분석 데이터가 마련되면 이를 AI·머신러닝 기반 차세대 배터리 소재 설계·성능 예측 연구의 고신뢰 학습 데이터로 활용할 수 있다는 전망이 제시됐다.
이번 연구에서 홍승범 교수는 배터리 소재의 나노 분석에서 표면 높낮이가 측정 결과에 미치는 영향을 규명했으며, 이를 통해 배터리 내부 이온 이동의 더 정확한 파악에 기여할 것으로 기대된다고 밝혔다. 아울러 홍승범 교수는 차세대 배터리 소재의 작동 원리 이해·설계에도 기여할 것으로 기대했다.
출처: 테크월드뉴스 · 박규찬 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406575
참고자료
이 기사는 자동생성 알고리즘의 도움을 받아 작성되었습니다.
출처 테크월드뉴스
원문 확인이 기사는 테크월드뉴스 원문을 바탕으로 비즈크러시가 요약 정리했습니다. 정확한 인용과 세부 내용은 원문을 확인해 주세요.