세종대·세종대 산학협력단·세종연구원,세종과학기술원(SAIST) G2 프로젝트(이차전지) 세미나 공동 주최

                                                          ▲지난 11월 15일 세종대 대양AI센터에서 개최된 세종과학기술원(SAIST) G2 프로젝트(이차전지) 세미나 참석자들이 기념촬영을 하고 있다.세종대 제공

세종대학교(총장 배덕효), 세종대학교 산학협력단(단장 유상호), 세종연구원(이사장 김경원)이 공동으로 지난 11월 15일 세종대 대양AI센터에서 세종과학기술원(SAIST) G2 프로젝트(이차전지) 세미나를 주최했다.

유상호 산학협력단장의 사회로 진행된 이번 세미나에서 배덕효 세종대 총장은 환영사를 통해 “이차전지는 세종대에서 주력적으로 키우고자 하는 분야 중 하나다. 이번 세미나를 통해 이차전지가 다양한 방면에서 활성도를 높일 수 있는 계기가 되길 바란다”고 말했다.

주명건 세종대 명예이사장은 기조연설에서 “세종대에는 리서치 프로젝트를 꾸준히 수행하고 지속적인 기술이전수익을 올리는 교수진들이 있다”며 “그러한 교수진을 주축으로 새로운 신진 연구자들을 영입하고 집중적으로 육성 및 지원해 글로벌 스탠다드를 만족시키는 리서치 유니버시티로 한 단계 더 도약하겠다”고 말했다.

이어 주제 발표가 진했됐다. 첫 번째 발표자로 나선 세종대 나노신소재공학과 명승택 교수는 ‘저가형 고안전성 에너지 저장’이라는 주제로 발표를 진행했다. 명 교수는 “현재 대중적으로 사용되고 있는 리튬이온전지의 경우 가격 폭등 및 지정학적인 자원의 매장에 따른 위험성으로 인해 대체가능한 전력원이 절실하게 요구되며, 폭발사고 또한 항상 개선의 여지를 남기고 있다”고 말하며 고전압용 리튬수계이온전지에 대한 최근 연구결과를 공유했다.

이어 세종대 나노신소재공학과 손기선 교수가 ‘전고체 전지 소재 개발을 위한 능동 학습법’이라는 주제로 발표를 진행했다. 손 교수는 “소재 분야에서 그동안 보여줬던 능동 학습법은 주로 베이지안 최적화에만 초점을 맞췄기 때문에 베이지안 최적화 자체가 능동 학습의 대명사처럼 돼왔다. 그러나 능동 학습 알고리즘은 최적화 알고리즘으로, 최적화 알고리즘의 주류인 경사하강법이나 뉴튼법과 같은 경사(Jacobian) 및 곡률(Hessian)-기반 수학적 최적화법을 제외한 모든 방법을 포함한다”고 설명했다.

그는 알고리즘의 하이브리드화에 대해 “단 하나의 능동 학습 알고리즘에 의존하는 기존의 방식에서 벗어나 각각의 능동 학습 알고리즘들을 하이브리드화하는 새로운 기법을 도입했다. 각 알고리즘을 2개씩만 하이브리드화하는 루틴에서 벗어나 3개 이상, 더 나아가 모든 능동 학습 알고리즘들을 동시에 사용하는 앙상블 개념으로 능동 학습 알고리즘을 운용하는 것도 연구 중이다”고 전했다.

마지막으로 세종대 지구자원시스템공학과 권경중 교수가 ‘폐리튬 이차전지 재활용’을 주제로 발표에 나섰다. 권 교수는 “리튬이차전지는 기존의 전자기기 전력원으로의 응용에 더해 에너지저장시스템(ESS)과 전기차에까지 널리 사용하게 되면서 급격하게 수요와 공급이 확장됐다”고 말했다.

그는 “특히 전세계적인 전기차의 보급으로 인해 향후 기하급수적인 전기차 폐배터리의 발생이 예상된다. 경제적, 환경적, 지정학적, 정책적 필요성 등으로 인해 리튬이차전지 재활용은 특히 산업적으로 많은 관심을 받고 있다”며 폐배터리 재활용 기술과 시장 전망 등을 포함해 현재 수행하고 있는 리튬이차전지 재활용 관련 과제에 대해 설명했다.

* 자료 제공 : 세종대학교

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