포스코홀딩스, LMR 양극재 성능 저하 ‘AI 진단’…에너지 밀도·신뢰성 모두 잡는다

포스코홀딩스가 차세대 배터리 소재로 주목받는 LMR(리튬망간리치) 양극재의 성능 저하 원인을 AI 분석으로 규명했다. 충·방전 과정에서 발생하는 열화 메커니즘을 실험 데이터와 머신러닝으로 풀어낸 이번 연구는, 고에너지 밀도 소재의 상용화 가능성을 높이는 전환점이 될 전망이다.

이번 연구는 2025년 5월 7일자, 에너지·환경 분야의 세계적인 권위지인 Energy & Environmental Science 18호에 게재되었다.

LMR 양극재는 고가의 코발트와 니켈을 줄이고, 저렴하고 풍부한 망간을 활용해 가격 경쟁력을 높인 차세대 배터리 소재로, 기존 LFP(리튬인산철) 배터리보다 33% 더 높은 에너지 밀도를 자랑한다. 이로 인해 전기차의 주행거리가 늘어날 뿐만 아니라, 사용 후 리사이클링 가치도 뛰어나 엔트리 및 스탠다드 전기차 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. GM, 포드 등 글로벌 완성차 업체들이 LMR 배터리 적용을 공식화하며 시장 확장은 빠르게 진행되고 있다. 

하지만 LMR 배터리는 충전 및 방전 과정에서 전압이 떨어지며 성능 저하가 발생해 상용화에 어려움이 있었다. 이에 미래기술연구원 연구진은 3만 건 이상의 배터리 충전 데이터를 AI를 활용하여 분석하고, 다양한 실험적 데이터를 결합해 LMR 소재의 열화 원인과 반응 메커니즘을 규명했다. 특히 차원 축소 기법을 통해 배터리 성능에 영향을 미치는 핵심 요인을 파악하고, 이를 망간의 변화나 전기 흐름 저항 증가와 같은 실제 현상과 연결 지어 설명했다.

이 연구에서 개발한 데이터 기반 모델은 LMR 배터리의 성능을 미리 예측하고 이상 징후를 조기에 감지할 수 있는 중요한 도구로, 향후 전기차 배터리의 신뢰성과 안전성을 크게 향상시킬 것으로 예상된다.

포스코홀딩스는 이번 연구 성과를 바탕으로, 4월 한국금속·재료학회와 AI4AM 국제학술대회에서 배터리 소재 설계 및 성능 향상을 위한 머신러닝 활용 연구와 미세구조 기반 소재 최적화 연구를 발표했다. 10월에는 한국화학공학회에서 AI 기반 배터리 소재 연구를 발표할 예정이며, arXiv에 게재된 최신 연구 성과도 곧 공개될 예정이다.

남상철 미래기술연구원 LIB소재연구센터장은 “AI와 실험 데이터를 융합한 연구를 지속적으로 확장하여 고성능·고신뢰성 이차전지 소재 개발을 이어갈 계획”이라며, “LMR 양극재뿐만 아니라 다양한 이차전지 소재에 대한 데이터 기반 분석을 강화하여 글로벌 배터리 시장에서 경쟁력을 높이겠다”고 강조했다.

홍정진 연구소장은 “포스코홀딩스는 포스코퓨처엠을 비롯한 다양한 그룹사와의 협력은 물론, 외부 기업들과의 파트너십을 통해 차세대 배터리 소재와 에너지 소재 전반에 걸친 기술 혁신을 지속적으로 추구하고 있다”고 밝혔다. 그는 “에너지 소재와 AI 융합 연구를 통해 배터리 기술을 비롯한 다양한 에너지 분야의 발전을 선도하고 있으며, 이러한 연구 성과를 산업계와 학계에 적극적으로 공유하고 있다”고 덧붙였다. 또한 “앞으로도 글로벌 배터리 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위해 다양한 분야의 협력과 연구를 확대해 나갈 계획”이라고 강조했다.