 인공지능.초음파를 활용한 무선 전력전송 무선충전의 효율성과 접근성을 높이는 연구도 국내 첫 무선 전력전송 사례로, 1997년 한국전기연구원이 마크네트론과 혼 안테나를 이용해 2미터 떨어진 렉테나에 전력을 전달하는 기술을 시연한 바 있다. 최근에는 휴대폰을 비롯해 전기차 무선 충전을 위한 연구가 활발하다. 또한, 산업용 사물인터넷이 확산되면서 생산설비를 모니터하는 수많은 기계에 전원을 공급하는 문제가 관건이 되고 있다. 이에 인공지능을 활용한 코어 형상설계로 최적의 무선 충전 시스템 개발 가능성을 확인한 연구와 초음파를 활용해 체내 이식형 센서나 심해저 센서에 전력을 공급하는 기술 연구 등을 살펴보았다.
정리 최종숙 기자 자료 광주과학기술원(GIST), 한국과학기술원(KAIST)
신체 내부나 물속 등 직접적으로 접근이 어려운 곳에 위치한 기기의 전원을 공급하기 위해 아직도 배터리를 탈·부착해야 하는 한계가 존재한다.
데이터양의 폭증과 해상풍력발전 시설의 보급으로 해저케이블 설치가 활발해지고 있다. 하지만 이러한 케이블에 사고나 고장이 발생할 경우 심대한 문제로 이어질 위험이 있다. 따라서 해저케이블의 상태를 진단하기 위한 센서의 필요성이 커지고 있다. 그러나 센서의 전력 공급을 위해 배터리를 사용해야 하고 이를 주기적으로 교체해야 하는 번거로움뿐만 아니라 관리비용도 늘 수밖에 없다. 또 한편, 인공 심박동기나 제세동기와 같은 인체삽입형 전자기기를 삽입한 환자가 늘고 있으나, 주기적인 배터리 교체를 위해 절개수술을 해야 하는 불편함과 합병증의 위험이 있다.
이렇듯 무선 충전기술이 배터리 교체가 어려운 환경에 도입될 수 있다면 더욱 빛을 발할 것이다. 하지만 현재 대표적인 무선 전력 전송기술인 전자기유도방식이나 자기공명 방식의 무선 충전은 물속 또는 인체 내부로의 전력 전송에 한계가 있다.
인체 내부·바다 속에서의 충전 이에 전자기파나 자기장 대신 초음파를 에너지 전송매체로 채택한 연구가 이어지고 있다. 마침 한국과학기술연구원(KIST)은 지난 3월 전자재료연구센터 송현철 박사 연구팀이 마찰발전을 이용해 초음파 무선 전력 전송 기술을 개발했다고 밝혀 눈길을 끌었다.1)
(초)음파를 이용한 에너지 전송방식의 경우, 에너지 수신 장치와 송신 장치의 위치나 각도에 상관없이 큰 효율로 에너지 전송이 가능하다. 따라서 에너지 전송을 위해 목표물을 정확하게 맞추거나 고정할 필요가 없다. 또한 이미 바다에서는 초음파를 이용한 소나 장비2)가 보편화돼있다. 의료계에서는 장기 또는 태아 상태를 진단할 때 초음파를 흔히 쓸 정도로 인체에 대한 안정성이 보장된다. 그러나 에너지 효율이 낮은 탓에 초음파를 이용한 에너지 전송 기술은 그간 상용화가 어려웠다.
이를 해결하기 위해 연구진은 매우 작은 기계적 진동도 전기에너지로 변환이 가능한 마찰발전 원리(Triboelectricity)3)를 이용해 초음파를 수신하고 전기에너지로 변환하는 소자를 개발했다. 연구진은 마찰 발전기에 강유전물질(ferroelectrics)4)을 추가함으로써 채 1 %도 되지 않던 기존 초음파 에너지 전송효율을 4 % 이상으로 크게 높였다. 이를 통해 6 ㎝ 떨어진 거리에서 8 ㎽ 이상의 전력을 충전하는 데 성공했다. 이는 200개의 LED를 동시에 키거나 혹은 물속에서 블루투스 센서를 작동시켜 데이터를 전송할 수 있는 정도의 양이다. 또한 연구진이 개발한 소자는 에너지 전환 효율이 높아 열 발생이 거의 없다.
송현철 박사는 이번 연구에 대해 “앞으로 소자의 안정성과 효율을 더 개선한다면 배터리 교체가 번거로운 체내 이식형 센서 또는 심해저 센서에 전력을 무선으로 공급하는 기술”로서 기대된다며 용화를 위한 연구를 이어 나갈 계획을 밝혔다. 현재 개발한 소자의 경우 장시간 구동 안정성을 확보하지 못했기에, 수년간 물속 또는 인체 속과 같은 환경에서 안정적인 구동이 가능해야 한다. 그렇기에 신체 내부에 삽입하기 위해서는 임상 테스트가 필요하며, 특히 본 연구에서 활용한 납계 재료는 중금속이기 때문에 비납계 재료를 활용한 개선연구가 진행될 예정이다.
인공지능 기반 고효율 무선 충전 한편, 2021년 1월에는 무선충전 시스템의 효율을 높이기 위한 연구 결과가 발표된 바 있다. 광주과학기술원(GIST) 에너지융합대학원의 김윤수 교수 연구팀은 인공지능 기반의 자기유도 방식의 무선 충전 코어 형상 설계 기술을 개발했다고 밝혔다. 최초로 인공지능을 적용해 인공지능 알고리즘에 따른 코어 형상 설계를 가능케 함으로써 무선충전 시스템의 효율을 높인 것이다.5)
무선 충전 시스템 중 자기유도 방식에서 코어는 송신부와 수신부 간의 자속(자기력선의 묶음) 분포에 영향을 미치며, 자속 분포는 무선 충전 시스템의 성능에 영향을 미친다. 하지만 코어의 형상 수학적으로 최적인 구조를 구할 수가 없기 때문에 기존에는 대부분 주어진 공간을 최대한 활용하는 단순한 평면 구조의 코어 형상을 활용할 수밖에 없었다. 이렇듯 코어 형상의 설계에 관한 연구는 매우 부족한 상황이었다.
이에 연구팀은 인공지능 알고리즘에 코어 형상을 학습시키기 위해 코어가 배치될 공간을 행렬로 표현했다. 인공지능의 학습 초반에는 무작위로 알고리즘이 형상을 설계하도록 하고 이에 알고리즘은 설계된 형상을 토대로 자속분표 계산 시뮬레이션을 수행했다. 그리고 시뮬레이션 수행 결과를 인공지능 알고리즘에 입력하는 형식의 연구가 진행됐다. 기존의 방식대로 학습된 인공지능은 학습 이후 코어 형상을 입력으로 넣으면 출력으로 성능을 예측할 수 있는 단순한 구조였다.
그러나 연구팀은 출력의 구조를 수정해 좋은 성능을 내기 위한 구조를 도출했다. ‘인공신경망 구조의 비교’그림 ⒜와 같이 무선 충전 성능 지표를 단일 출력으로 학습하는 대신에 ⒝와 같이 출력 개수를 입력(코어 형상) 개수와 동일하도록 가상의 출력을 추가했다. 이를 통해 학습 이후 성능지표가 가장 높은 출력을 선택함으로써 코어 재료를 배치할 위치를 선택할 수 있게 했다. 연구팀은 인공지능 학습을 통해 도출할 수 있는 모든 형상의 수에 단 3 %만 학습시켜도 기존 대비 성능(연결 계수)이 약 7~10 % 향상되는 것을 시뮬레이션과 실험으로 확인했다.
전기차 무선 충전 시스템에 코어의 재료와 무게 절감을 위해 제안된 기술을 적용해 결과적으로 코어의 재료와 무게가 기존 대비 10 % 절감됐음에도 불구하고 효율이 약 0.5 % 증가하는 것을 확인했다.
김윤수 교수는 “최초로 코어 형상 설계에 인공지능을 활용해 무선 충전 설계 목적에 적합한 최적의 무선 충전 시스템 개발 가능성을 확인했다”면서 “현재 인체 삽입형 전자약에 내재하는 이차 전지와 무선 충전 모듈 설계 연구를 진행 중이며, 향후 무선 충전이 활용되는 다양한 분야에 적용해 효율성을 높이고 비용 절감에 도움이 되기를 기대한다”고 말했다.
1) 이번 연구는 과학기술정보통신부 국가과학기술연구회 창의형융합연구사업, 한국연구재단 신진연구개발사업과 산업통상자원부 한국에너지기술평가원 에너지기술개발사업으로 진행됐으며, 연구 결과는 에너지 분야의 학술지인 〈Energy & Environmental Science〉 3월호에 게재됐다. 논문 제목은 “Ferroelectrically augmented contact electrification enables efficient acoustic energy transfer through liquid and solid media”이다.
2) 소나(Sonar, SOund Navigation And Ranging): 음파가 해저로 전송돼 물체에 접촉한 뒤 다시 반사되는 데 걸리는 시간을 측정해 위치 및 거리를 알아내는 방식이다.
3) 서로 다른 두 물질의 마찰에 의해 각기 다른 전하로 대전되는 고전압 정전기. 마찰전기 현상을 이용하면 두 물질 사이의 표면에 대전된 전하가 전기적 위치에너지(Electrical potential)를 발생시키며, 이를 상쇄하기 위해 가까운 전극에 표면에 대전된 것과 반대의 전하가 유도되는 가리움 효과(Screening effect)에 의해 기계적인 진동 에너지가 전기 에너지로 전환된다. 마찰 전기 현상을 에너지 전환 기술로 사용할 가능성이 보고된 후, 소자 제작이 매우 간단하며 저렴하게 제작할 수 있다는 장점에 힘입어 에너지 하베스팅 용도로 압전시스템과 더불어 매우 활발하게 연구되고 있다.
4) 외부의 전기장이 없어도 자발 분극 (Spontaneous polarization)을 가지는 물질. 외부의 전기장에 의해 분극 방향이 변하는 재료를 뜻한다. 강유전체의 잔류분극(Remnant polarization)을 이용해 마찰전기 대전층의 표면 전위를 변화시켜 대전 성능을 향상시킬 수 있다.
5) 이번 연구는 GIST 과학기술응용연구단의 실용화 연구개발 사업과 정보통신산업진흥원의 에너지 AI 융합 연구개발 사업의 지원으로 이뤄졌으며, 연구 결과는 〈IEEE Transactions on Industrial Electronics〉 2020년 12월호에 게재됐다. 논문 제목은 “New Structure Design of Ferrite Cores for Wireless EV Charging by Machine Learning”이다. 또한 Computer Science, Information Systems 분야 상위 논문인 <IEEE Access>에 2020년 9월 게재됐다.
<Energy News>
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