"K-배터리, ESS·로봇·UAM 맞춤형 배터리 개발 필요…AI 활용 확대"

(서울=뉴스1) 박종홍 기자 = 'K-배터리'의 미래를 위해서는 인공지능(AI) 데이터센터용 에너지저장장치(ESS)와 로보틱스, 도심항공교통(UAM) 사업 확대에 발맞춰 기존 리튬이온배터리 외 사업 포트폴리오를 다변화해야 한다는 진단이 나왔다.

또한 AI를 활용한 차세대 배터리 연구개발(R&D), 배터리 안전 기술 강화도 필요하다는 지적이다.

이승우 삼성SDI(006400) 연구소 차세대 개발팀장 부사장은 15일 서울 서초구 엘타워에서 열린 SNE리서치 주관 글로벌 배터리 콘퍼런스 'NGBS 2026'에서 "휴머노이드 로봇은 높은 수준의 출력을 요구해 파워가 강한 배터리를 요구한다. 기존 리튬이온배터리(LIB)로는 대응이 안 될 수 있다"며 "새 타입의 배터리가 필요하다"고 설명했다.

이어 "도심교통항공(UAM) 시장도 휴머노이드와 비슷하다. 이륙할 때 높은 추진력을 뒷받침할 수 있어야 해 하이 파워의 배터리가 필요하다"며 "로봇은 부피당 에너지 밀도가, UAM은 무게당 에너지 밀도가 중요하다"고 부연했다. ESS는 전력 안정성이 중요하다고 덧붙였다.

이 부사장은 그러면서 ESS에는 나트륨이온배터리(SIB), 로보틱스에는 전고체 배터리, UAM에는 리튬황, 리튬메탈 배터리가 대안으로 자리 잡을 수 있다고 강조했다. 기존 전기차나 ESS에 사용하는 리튬이온배터리 대비 각 장치가 요구하는 특성에 부합한다는 이유에서다.

이 부사장은 "AI 데이터센터는 전력의 안정성과 안전성 확보가 무엇보다 중요하다"며 "SIB는 불이 잘 나지 않고 수명도 LFP보다 더 길다"고 설명했다. 또 출력 지속성도 SIB가 기존 리튬이온 배터리에 비해 낫다고 평가했다. 그러면서 무정전전원장치(UPS)에 SIB를 적용하는 방안을 우선적으로 개발하고 있다고 밝혔다.

전고체 배터리에 대해선 고출력과 고 에너지 밀도, 높은 안전성이 특성인 만큼 작은 전지를 필요로 하는 로보틱스 특성에 맞을 수 있다고 밝혔다. 이 부사장은 "2027년 하반기 양산을 목표로 개발을 진행 중"이라고 설명했다.

리튬황 배터리에 대해선 "기존 리튬이온처럼 터질 위험이 거의 없고 에너지 밀도도 굉장히 높다. 황이 싼 물질이라 가격 측면도 장점이 될 수 있다"고 설명했다. 이어 황이 액체 전해질에 녹는다는 단점을 보완하기 위해 "전고체 리튬황 배터리도 개발 중"이라며 "UAM이나 항공이 타깃"이라고 설명했다. 리튬메탈 역시 출력이 높아 UAM 등에 적합하다고 강조했다.

특히 이 부사장은 SIB의 배터리 양산 시점에 대해선 "내부적으로는 가이드가 있다"며 "올해와 내년 사이에는 (시점을) 발표할 수 있지 않을까 싶다"고 밝히기도 했다.

LG에너지솔루션(373220)은 인공지능(AI)을 기반으로 한 배터리 R&D에 대해 중점적으로 발표했다. 이재헌 상무는 "AI 도입을 통해 2028년까지 생산성을 두 배로 높이는 것을 목표로 하고 있다"며 "소재 개발, 최적 설계안 도출, 시제품 테스트 등에 AI를 활용해 결과를 도출하는 방식을 만들어가고 있다"고 설명했다.

이어 "기존 상업화된 AI 모델에선 (부작용인) 가스 발생량이 예측이 안 됐었다"며 "LG그룹 AI 연구원과 가스 발생량 등 기존 모델이 못했던 것을 예측하는 모델을 개발했다"고 밝히기도 했다. 이어 "전해질이 랩오토메이션(연구 자동화)에 유리하다고 보고 많이 도입하고 있다"고 덧붙였다.

이 상무는 SIB 개발에 대해선 "북미의 한 대형 업체에서 시제품 제작을 요청해 그에 대응하고 있다"며 "갑자기 리튬인산철(LFP) 배터리가 소듐(나트륨)으로 대체될 것으로 보진 않지만 상당한 리소스를 투입해 개발을 진행하고 있다"고 밝혔다.

SK온은 안전 중심 전략을 강조했다. 김규식 부사장은 예방(Prevent), 보호(Protect), 예측(Predict) 중심의 3P-제로 콘셉트를 제시했다. 화재 사전 예방과 확산 방지, 리스크 사전 제거를 통해 화재 발생 가능성을 최대한 낮추겠다는 취지다. 또 기존에 확보한 배터리 데이터를 AI에 투입하는 방식으로 안전을 강화할 방식을 확보해 나가고 있다고 밝혔다.

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