에너지연, 연료전지 고장 원인 파악 AI 분석모델 개발

2025-01-29

한국에너지기술연구원의 수소실증연구센터 정치영 박사팀은 가상공간과 인공지능(AI) 학습을 활용하여 수소 연료전지 핵심 소재인 카본 섬유지 미세구조를 빠르게 분석하는 기술을 개발했다.

카본 섬유지는 수소 연료전지의 핵심 소재로서 물 배출과 연료 공급을 돕는 역할을 한다. 따라서 카본 섬유지의 미세구조를 분석하는 것은 연료전지 상태를 진단하는 데에 중요하다. 그러나 기존에는 카본 섬유지 샘플을 파손한 후 전자현미경을 이용해 미세구조 분석을 진행하는 방식을 사용하고 있어서 분석 시간도 많이 걸리고 실시간 분석이 불가능했다.

본 연구팀은 이러한 기존 방식의 단점을 극복하여 X선 진단과 AI 기반의 이미지 학습모델을 활용해 카본 섬유지 미세구조 분석 기술을 개발했다. 이를 위해 카본 섬유지 샘플 200여 개에서 5천 장의 이미지를 추출해 머신러닝 알고리즘에 학습시켜서 사용하였다. 또한, 본 연구팀은 개발된 모델의 데이터를 활용해 카본 섬유지의 두께, 바인더 함량 등 설계 인자가 연료전지 성능에 어떠한 영향을 미치는지도 규명했다. 이 기술은 전자현미경을 사용하지 않고 X선 단층촬영만으로도 정밀 분석이 가능해 실시간에 가까운 상태 진단이 가능하다.

Source: https://www.etnews.com/20241219000148