성균관대학교(총장 신동렬) 신소재공학부 김윤석 교수 연구팀은 현대자동차 MEA설계팀, 한국기초과학지원연구원 장재혁 박사팀과 함께 원자힘현미경(AFM)과 머신러닝 알고리즘을 활용해 연료전지 전극의 구성성분 분포를 평가할 수 있는 방법론을 개발했다고 밝혔다.

연구팀은 각 구성성분의 전류 특성이 다를 수 있다는 점에 착안해 원자힘현미경을 이용해 전류를 측정했고, 이렇게 측정된 전류 값을 기초적인 머신러닝 알고리즘에 적용해 각 구성성분의 분포를 평가할 수 있었다.

이번 연구를 이끈 김윤석 교수는 “본 연구를 통해 어떤 분포 형태가 연료전지 성능 향상에 효과적인지 평가할 수 있어 연료전지 성능 향상에 도움이 될 것”이라며 “향후 자동차 등 친환경 연료전지 적용에 도움을 줄 것으로 기대된다”고 말했다.

정순호 연구원은 “기초적인 머신러닝 알고리즘의 적용으로 각 구성성분의 분포를 용이하게 평가할 수 있었다. 향후 더 체계적인 머신러닝 알고리즘을 적용한다면 조금 더 정확하고 효과적인 분포 평가가 가능하다”고 설명했다.

본 연구는 현대자동차, 한국연구재단의 중견연구와 중점연구소, 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원으로 수행되었다.

이번 연구 결과는 관련 분야 국제학술지인 ACS Applied Materials&Interfaces 이슈에 5월 20일자로 온라인 게재되었다.

김한나 기자 다른기사 보기