디지털 트윈 기반 전고체 셀 수명 예측 모델 구축 사례 분석
1. 서론 – 수명 예측의 새로운 패러다임 (디지털 트윈)
전고체 배터리(All-Solid-State Battery, ASSB)는 고체 전해질을 사용하는 차세대 전지 기술로서, 리튬이온 배터리를 뛰어넘는 고에너지 밀도, 화재 안정성, 장기 싸이클 특성을 확보할 수 있는 핵심 솔루션으로 부상하고 있습니다. 그러나 이러한 기술적 장점에도
불구하고 양산화가 어려운 가장 큰 이유는 수명 예측의 불확실성에 있습니다.
ASSB는 내부 구조가 복잡하고, 싸이클 중 전극 부피 팽창, Shell 응력 누적, 전해질 계면 균열 등 다양한 요인으로 인해 정확한 수명 예측이 거의 불가능한 상태였습니다. 이에 따라 최근 산업과 학계에서는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 활용한 전고체 셀 수명 예측 모델 구축이 활발히 진행되고 있으며, 본 글에서는 그 중 하나의 실제 사례를 분석합니다.
2. 디지털 트윈 기반 수명 예측 시스템이란?
디지털 트윈은 현실의 물리 시스템을 정확하게 복제한 가상 시뮬레이션 모델로, 제조공정·운영상태·물성변화 등의 조건을 실시간으로 반영하여 미래 상태를 예측할 수 있는 기술입니다. 전고체 배터리에 적용된 디지털 트윈은 단순한 데이터 시각화 툴이 아닌, 구조 응력 해석, 리튬 이온 분포 시뮬레이션, 계면 열화 추정까지 포함된 고정밀 해석 모델로 구성됩니다.
디지털 트윈 기반 수명 예측 구성 요소
| 3D 셀 구조 모델링 | 실제 전극 두께, Shell 입자 분포, 전해질 위치 등 반영 |
| FEM 응력 시뮬레이션 | 프레스 압력, 싸이클 팽창 등 구조 응력 분포 계산 |
| 전기화학 반응 모델 | 리튬 이온 이동성, 전도율 변화, 계면 저항 증가 예측 |
| 싸이클 시뮬레이션 엔진 | 충·방전 조건 변화에 따른 누적 손상 시뮬레이션 |
| 수명 예측 AI 모델 | 실제 셀 테스트 데이터를 학습하여 수명 추정 오차 보정 |
3. 사례 배경: 국내 A사 전고체 셀 라인에서의 적용
국내 소재 전문기업 A사는 황화물계 고체 전해질 + 실리콘-탄소 복합 음극 조합의 전고체 셀을 양산화하기 위해 R&D 센터 내 파일럿 라인을 운영 중이었습니다. 그러나 초기 제품의 싸이클 수명 편차가 커서, 불량 판정 기준조차 애매한 상황이었습니다. 이에 A사는 디지털 트윈 기반 수명 예측 모델을 개발하여 사전 품질 예측을 시도하였고, 그 효과를 수치로 입증하였습니다.
4. 실험 구성 및 적용 모델
셀 사양 및 테스트 조건
- 양극: NCM811 (10μm)
- 음극: Si/C 복합재 + 고체전해질 분산
- 전해질: Li₆PS₅Cl (황화물계)
- 정격 용량: 3.2 mAh/cm²
- 싸이클 조건: 0.1C @ 25℃, 100싸이클
디지털 트윈 모델 구성 방식
| 구조 응력 분석 | COMSOL 기반 FEM 3D 응력 해석 |
| 전기화학 모델 | 전극-전해질 계면 이온 확산/저항 변화 시뮬레이션 |
| 싸이클 손상 누적 평가 | 수명 누적 손상 인덱스(Cumulative Degradation Index) |
| 학습형 수명 추정 | XGBoost 기반 RUL 예측 모델 + 실험 보정값 연동 |
5. 실험 결과 및 분석
실험 1. FEM 기반 응력 집중과 Shell 파괴 상관성
표 1. 전극 Shell 응력과 싸이클 열화 상관관계
| 25 | 3.1% | 81.4% |
| 40 | 8.5% | 75.2% |
| 60 | 19.3% | 65.8% |
| 80 | 29.7% | 57.3% |
✅ Shell 내부 응력 증가 → 손상 누적 가속화 → 싸이클 수명 급감
실험 2. 계면 저항 증가 시뮬레이션 vs 실측 비교
디지털 트윈 시뮬레이션 결과와 실제 EIS 측정값을 비교함으로써 예측 모델의 정밀도를 검증했습니다.
표 2. 계면 저항 변화 예측 정확도
| 0 | 188 | 190 | -1.1% |
| 20 | 211 | 217 | -2.8% |
| 50 | 248 | 251 | -1.2% |
| 100 | 293 | 301 | -2.7% |
☑️ 평균 오차율 2% 내외 → 실측 기반 수명 추정 정확도 확보 가능
실험 3. 수명 예측 정확도 (AI 통합 모델 성능)
XGBoost 기반 Remaining Useful Life(RUL) 예측 모델 성능 평가 결과:
표 3. 수명 예측 모델 성능 지표
| MAE (싸이클 수 기준) | 4.7 싸이클 |
| RMSE | 6.9 싸이클 |
| R² (설명력) | 0.982 |
| 실제 평균 수명 | 97.3 싸이클 |
| 평균 예측값 | 96.8 싸이클 |
📈 수명 예측 오차는 ±5% 이내 → 양산 전 품질 판정 기준에 충분히 활용 가능
실험 4. 디지털 트윈 시스템 적용 전후 수율 변화
파일럿 라인에서 디지털 트윈 기반 수명 예측 시스템을 적용하고, 생산 수율 변화를 측정했습니다.
표 4. 수명 기준 불량률 변화
| 적용 전 (추정 불가) | 9.4 | 90.6 |
| 적용 후 (사전 예측) | 2.1 | 97.9 |
✅ 불량 셀 사전 선별로 수율 7% 이상 상승
6. 결론 및 시사점
이번 사례를 통해 확인된 가장 중요한 사실은, 전고체 셀의 복잡한 열화 메커니즘도 물리 기반 시뮬레이션과 AI 모델을 통합한 디지털 트윈 구조를 통해 상당히 높은 정확도로 예측할 수 있다는 점입니다.
핵심 정리
- FEM + 전기화학 시뮬레이션을 통해 계면 저항, Shell 응력 등 비가시적 변수 추정
- AI 수명 예측 모델을 통해 싸이클 수명 정량 추정 가능 (R² > 0.98)
- 수명 기준 불량률 9.4% → 2.1%로 사전 판별을 통한 수율 향상
- 전체 시스템 도입 ROI는 약 1.1년 이내 회수 가능 (별도 보고서에 명시)
7. 향후 전망
전고체 배터리 제조 공정에 디지털 트윈을 도입하면 단순한 모니터링 수준을 넘어, 제품 수명 예측, 공정 최적화, 재료 설계 최적화까지 연결되는 자율적 셀 설계 시스템을 구축할 수 있습니다.
앞으로는 이 디지털 트윈 기반 시스템이 AI 기반 점도 제어, 전극 균일도 예측, 열처리 최적화 알고리즘 등과 연동되어, 양산성과 수율, 신뢰성의 삼위일체를 달성할 핵심 인프라로 자리잡게 될 것입니다.