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전고체 셀 품질 변수 간 상호의존성 시뮬레이션 연구

infobox019545 2025. 7. 20. 11:00

1. 서론 – 고차원 공정 품질 제어를 위한 변수 간 연관성 분석의 필요성

전고체 배터리(All-Solid-State Battery)는 기존 리튬이온 전지 대비 에너지 밀도, 열 안정성, 수명 안정성 측면에서 우수한 차세대 에너지 저장 장치로 각광받고 있다.
그러나 이러한 기술적 우위에도 불구하고, 양산 단계에서의 수율 확보는 여전히 큰 도전 과제로 남아 있다.

그 핵심 원인은 단일 변수 제어로는 전체 품질을 담보하기 어렵다는 점에 있다.


전고체 셀은 다층 구조로 이루어져 있고, 각 공정(슬러리 혼합, 도포, 프레스, 열처리, 조립 등)에서 발생하는 품질 변수들이 서로 얽혀 상호작용한다.
즉, 두께 편차, 공극률, 입자 분포, 계면 저항, 압축 응력 등 품질 변수들이 독립적이지 않고 서로 영향을 주는 비선형적 구조를 형성하고 있다는 것이다.

 

이 글에서는 실제 제조 환경에서 수집된 공정 데이터와 수치 모델링 기반 시뮬레이션을 통해
전고체 셀 주요 품질 변수 간의 상호 의존성과 그 상호작용이 전체 셀 성능에 어떤 영향을 미치는지를 분석한다.
그 결과는 향후 AI 기반 품질 제어, 공정 최적화, 수율 향상 전략의 핵심 데이터로 활용될 수 있다.

전고체 셀 품질 변수 간 상호의존성

2. 연구 방법 및 분석 대상

 

2-1. 분석 개요

  • 대상 셀 구조: Si-C 복합 음극 / 황화물계 전해질 / NCM 양극 기반 전고체 셀
  • 샘플 수: 총 3개월간 수집된 94,000셀의 품질 로그
  • 분석 방법:
    • 다변수 상관성 분석 (Pearson, Spearman)
    • 회귀 기반 영향도 분석 (XGBoost Regressor SHAP)
    • 다차원 시뮬레이션 모델 (COMSOL + Python 조합)

2-2. 주요 품질 변수

표 1. 분석 대상 주요 품질 변수

변수명설명측정 단위

 

전극 두께 편차 (ΔT) 도포 후 프레스 전/후 두께의 표준편차 μm
Shell 입자 밀도 (ρ_s) Shell 구조 내 Si 입자의 단위면적 밀도 mg/cm²
계면 저항 (R_int) 음극/전해질, 전해질/양극 계면의 이온 저항 Ω·cm²
내부 공극률 (P_void) 프레스 후 발생한 비의도성 공극의 비율 %
프레스 압력 (P_press) 성형 공정 시 가해지는 압력 MPa
싸이클 용량 유지율 (Cap_ret) 100싸이클 후 초기 용량 대비 잔존 용량 비율 %

 

3. 변수 간 상호 상관성 분석 결과

 

먼저 Pearson 상관계수(PCC)를 통해 각 변수 간의 선형 상관성을 도출하였다.
특히 전극 두께 편차(ΔT), 내부 공극률(P_void), 계면 저항(R_int)은 상호 밀접한 연관성을 보였다.

표 2. 품질 변수 간 Pearson 상관계수 행렬 (요약)

변수ΔTρ_sR_intP_voidP_pressCap_ret

 

ΔT 1.000 0.411 0.653 0.708 -0.329 -0.598
ρ_s 0.411 1.000 0.445 0.327 0.287 0.232
R_int 0.653 0.445 1.000 0.602 -0.521 -0.731
P_void 0.708 0.327 0.602 1.000 -0.378 -0.621
P_press -0.329 0.287 -0.521 -0.378 1.000 0.421
Cap_ret -0.598 0.232 -0.731 -0.621 0.421 1.000
 

☑️ ΔT, R_int, P_void는 음극 구조 균일도 및 계면 품질에 깊이 연관
☑️ **싸이클 수명(Cap_ret)**은 **계면 저항(R_int)**과 음의 상관성이 가장 큼


4. 비선형 영향도 분석 (XGBoost + SHAP)

단순 상관계수 외에도, 변수들이 싸이클 성능(Cap_ret)에 비선형적으로 어떻게 영향을 미치는지를 SHAP 기반으로 해석하였다.

표 3. 변수별 중요도 (싸이클 수명 예측에 대한 영향)

변수명SHAP 중요도 점수영향 방향

 

계면 저항 (R_int) 0.312 음의 영향 (↓)
내부 공극률 (P_void) 0.276 음의 영향 (↓)
전극 두께 편차 (ΔT) 0.209 음의 영향 (↓)
프레스 압력 (P_press) 0.131 양의 영향 (↑)
Shell 입자 밀도 (ρ_s) 0.045 약한 양의 영향
 

✅ 비선형 모델에서도 계면 저항과 공극률이 싸이클 성능에 가장 큰 영향력을 가짐

 

5. 시뮬레이션 결과 – 변수 변화에 따른 Cap_ret 민감도 분석

 

다변수 민감도 시뮬레이션을 통해 주요 품질 변수의 값 변화가 싸이클 용량 유지율(Cap_ret)에 어떤 영향을 주는지 정량화했다.

표 4. 주요 변수 변화에 따른 싸이클 수명 변화 시뮬레이션 (100 싸이클 후)

변수명변경 범위Cap_ret (%)수명 손실율 (%)

 

ΔT (μm) 3 → 12 91.2 → 78.5 -12.7%
R_int (Ω·cm²) 180 → 340 92.8 → 74.2 -18.6%
P_void (%) 3.5 → 10.2 94.1 → 77.6 -16.5%
P_press (MPa) 150 → 300 83.2 → 91.5 +8.3%
 

📌 변수 간 독립적 분석보다, 복합적 상호작용 분석이 수명 예측에 더 정확함을 보여줌

 

6. 변수 상호작용 시나리오 모델링 결과

 

특정 변수 조합이 동시에 변화할 때, 싸이클 수명이 어떻게 달라지는지 복합 시뮬레이션을 수행했다.

표 5. 복합 변수 시나리오별 예측 결과

시나리오 설명ΔT(μm)R_int(Ω·cm²)P_void(%)Cap_ret(%)

 

기준값 (양호 조건) 5.0 200 4.2 93.6
도포 불균일 + 공극 증가 9.2 200 9.1 82.3
계면 저항 상승 + 프레스 압력 저하 5.0 330 4.2 78.5
전극 불균일 + 공극 증가 + 계면 열화 10.3 340 10.0 68.7
 

⚠️ 3개 이상 변수에서 동시에 악화될 경우, 싸이클 수명은 최대 25% 이상 급감

 

7. 결론 – 전고체 셀 품질은 변수 하나로 설명할 수 없다.

 

이번 연구는 단일 공정 조건의 최적화만으로는 전고체 배터리 품질 확보가 어렵다는 사실을 분명히 보여준다.
주요 결론은 다음과 같다:

  1. 전극 두께 편차, 계면 저항, 내부 공극률은 싸이클 수명과 직결되는 핵심 변수이다.
  2. 이 변수들은 개별로만 분석해서는 안 되며, 다변량 시뮬레이션과 상호 영향도 평가가 필수적이다.
  3. 공정 조건(도포, 프레스, 열처리)의 복합 최적화를 통해서만 일관된 고품질 전고체 셀 생산이 가능하다.
  4. 이러한 분석은 향후 AI 기반 품질 예측 모델의 입력 변수 구조 설계 및 자동 보정 시스템 개발에 기초 데이터로 활용될 수 있다.